TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG KHOA KINH TẾ & KINH DOANH QUỐC TẾ TIỂU LUẬN CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỐ LƯỢNG CON TRONG GIA ĐÌNH Hà Nội, 12/2016 Mục lục MỞ ĐẦU Gia tăng dân số ngày ảnh hưởng sâu sắc kinh tế xã hội không riêng quốc gia mà mang ảnh hưởng tới toàn cầu Một yếu tố cốt lõi gia tăng dân số ngày có xu hướng lên mạnh mẽ xuất phát từ số lượng hộ gia đình Các quốc gia giới ngày đề cao việc nhận thức cặp vợ chồng việc kế hoạch hóa gia đình đảm bảo không cho điều kiện sinh sống, ổn định kinh tế hộ gia đinh mà cho góp phần vào phát triển an sinh xã hội Bên cạnh yêu tố trị-xã hội ảnh hưởng đến số lượng thành viên gia đình, nhóm chúng em nhận thấy có nhiều yếu tố ảnh hưởng cách sâu sắc : Độ tuổi, trình độ học vấn, tôn giáo, nơi sinh sống … Và để đưa nhìn tổng quan vấn đề phân tích đánh giá mức độ ảnh hưởng số yếu tố đặc biệt rút từ quan sát thông qua liệu DTA.19 Nhóm chúng em cân nhắc chọn đề tài Trong trình làm báo cáo tránh khỏi sai sót, kính mong nhận góp ý để nhóm chúng em hoàn thiện Chúng em xin chân thành cảm ơn cô NỘI DUNG I) Mô tả liệu Tổng quan Sau xem xét ý nghĩa biến file 19.dta, nhóm chúng em định chọn mô hình để phân tính hồi quy gồm biến sau: • Biến phụ thuộc: children • Biến độc lập: - X1: age - X2: edu - X3: agefbrth - X4: agefm - X5: heduc - X6: urban Dưới kết thu tiến hành mô tả biến phụ thuộc biến độc lập lệnh des des age educ agefbrth agefm heduc urban storage display variable name type format age educ agefbrth agefm heduc urban Tên biến Age Edu Agefbrth byte byte byte byte byte byte %8.0g %8.0g %8.0g %8.0g %8.0g %8.0g value label variable label age in years years of education age at first birth age at first marriage husband's years of education =1 if live in urban area Định dạng hiển Đơn vị tính thị %0,8g năm %0,8g năm %0,8g năm Ý nghĩa biến Số tuổi Số năm học Tuổi lần sinh đầu Agefm %0,8g năm Heduc %0,8g năm Urban %0,8g tiên Tuổi lần cưới Số năm học chồng =1 sống ngoại ô Sau đó, ta sử dụng lệnh sum để tiếp tục mô tả biến trên: sum children age educ agefbrth agefm heduc urban Variable Obs Mean Std Dev Min Max children age educ agefbrth agefm 4361 4361 4361 3273 2079 2.267828 27.40518 5.855996 19.0113 20.68639 2.222032 8.685233 3.927075 3.092333 5.002383 15 10 10 13 49 20 38 46 heduc urban 1956 4361 5.144683 5166246 4.803028 4997808 0 20 Dựa theo kết trên, ta có bảng tổng hợp sau: Biến Children Age Edu Agefbrth Agefm Số quan Giá trị sát trung bình 4361 2.267828 4361 27.40518 4361 5.855996 3273 19.0113 2079 20.68639 Độ lệch chuẩn 2.222032 8.685233 3.927075 3.092333 5.002383 Giá trị nhỏ Giá trị lớn nhất 13 15 49 20 10 38 10 46 Heduc Urban 1956 4361 5.144683 0.5166246 4.803028 0.4997808 0 20 Mô tả chi tiết biến mô hình Để mô tả chi tiết biến chọn, ta sử dụng lệnh tab biến: 2.1) Age: Tuổi tab age age in years Freq Percent Cum 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 151 205 141 243 205 219 172 206 156 196 184 201 149 192 153 163 118 138 106 118 105 103 70 102 73 75 72 42 35 48 44 48 44 50 34 3.46 4.70 3.23 5.57 4.70 5.02 3.94 4.72 3.58 4.49 4.22 4.61 3.42 4.40 3.51 3.74 2.71 3.16 2.43 2.71 2.41 2.36 1.61 2.34 1.67 1.72 1.65 0.96 0.80 1.10 1.01 1.10 1.01 1.15 0.78 3.46 8.16 11.40 16.97 21.67 26.69 30.64 35.36 38.94 43.43 47.65 52.26 55.68 60.08 63.59 67.32 70.03 73.19 75.62 78.33 80.74 83.10 84.71 87.04 88.72 90.44 92.09 93.05 93.85 94.96 95.96 97.06 98.07 99.22 100.00 Total 4,361 100.00 ge Độ tuổi dao động từ 15 đến 49 tuổi Trong đó, độ tuổi 18 có quan sát lớn 243 quan sát, chiếm 5,57% độ tuổi 49 có số quan sát nhỏ 34 quan sát chiếm 0,78% Số quan sát giảm dần độ tuổi tăng dần lên, 50% số liệu thu thập phân bố độ tuổi 18 – 26 2.2) Edu: Trình độ học vấn tab educ years of education Freq Percent Cum 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 906 60 104 142 194 234 298 1,162 184 232 527 33 165 19 36 25 17 15 20.78 1.38 2.38 3.26 4.45 5.37 6.83 26.65 4.22 5.32 12.08 0.76 3.78 0.44 0.83 0.57 0.39 0.34 0.07 0.09 0.02 20.78 22.15 24.54 27.79 32.24 37.61 44.44 71.08 75.30 80.62 92.71 93.46 97.25 97.68 98.51 99.08 99.47 99.82 99.89 99.98 100.00 Total 4,361 100.00 Biến educ dao động từ 0-20 số năm học cá nhân Giá trị thể số người giáo dục phổ thông chiếm tỷ lệ lớn 20,78% với 906 quan sát Số quan sát lớn giá trị năm với 1162 quan sát chiếm tỷ lệ 26,65% Tỷ lệ quan sát giảm dần số năm tăng thấp giá trị 20 với quan sát chiếm 0,02% 2.3) Agefbrth: Số tuổi lần đầu sinh tab agefbrth age at first birth Freq Percent Cum 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 37 38 17 19 50 171 301 488 558 504 368 274 176 99 68 37 51 25 17 15 11 2 0.03 0.09 0.52 0.58 1.53 5.22 9.20 14.91 17.05 15.40 11.24 8.37 5.38 3.02 2.08 1.13 1.56 0.76 0.52 0.46 0.34 0.09 0.15 0.09 0.12 0.06 0.03 0.06 0.03 0.12 0.64 1.22 2.75 7.97 17.17 32.08 49.13 64.53 75.77 84.14 89.52 92.55 94.62 95.75 97.31 98.08 98.59 99.05 99.39 99.48 99.63 99.73 99.85 99.91 99.94 100.00 Total 3,273 100.00 Biến agefbrth thể độ tuổi sinh đầu lòng bà mẹ Độ tuổi thấp 10 tuổi trải dài đến cao 38 tuổi Ở độ tuổi 18, số quan sát chiếm tỷ lệ cao 17,05% với 558 quan sát Ở độ tuổi 10, số quan sát thu chiếm 0,03% Số liệu thu chủ yếu tập trung độ tuổi 15 đến 22 tuổi, độ tuổi từ vị thành niên đến trưởng thành tập trung phía lại 2.4) Agefm: Số tuổi lập gia đình tab agefm age at first marriage Freq Percent Cum 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 43 44 46 5 13 38 42 111 170 190 205 212 190 180 125 114 88 73 74 43 32 37 32 19 24 14 5 1 0.24 0.24 0.63 1.83 2.02 5.34 8.18 9.14 9.86 10.20 9.14 8.66 6.01 5.48 4.23 3.51 3.56 2.07 1.54 1.78 1.54 0.91 1.15 0.67 0.43 0.38 0.24 0.24 0.14 0.19 0.10 0.05 0.05 0.14 0.10 0.24 0.48 1.11 2.93 4.95 10.29 18.47 27.61 37.47 47.67 56.81 65.46 71.48 76.96 81.19 84.70 88.26 90.33 91.87 93.65 95.19 96.10 97.26 97.93 98.36 98.75 98.99 99.23 99.37 99.57 99.66 99.71 99.76 99.90 100.00 Total 2,079 100.00 Biến agefm mô tả độ tuổi kết hôn lần người phụ nữ quan sát Giá trị biến dao động từ 10 đến 46 tuổi Số quan sát thu chủ yếu tập 10 trung khoảng 15 – 23 tuổi, chiếm khoảng 66,67% Số lượng quan sát giảm dần biên giá trị 2.5) Heduc tab heduc husband's years of education Freq Percent Cum 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 692 25 47 64 73 62 102 396 17 35 210 99 29 35 26 17 4 35.38 1.28 2.40 3.27 3.73 3.17 5.21 20.25 0.87 1.79 10.74 0.46 5.06 0.41 1.48 1.79 1.33 0.87 0.20 0.20 0.10 35.38 36.66 39.06 42.33 46.06 49.23 54.45 74.69 75.56 77.35 88.09 88.55 93.61 94.02 95.50 97.29 98.62 99.49 99.69 99.90 100.00 Total 1,956 100.00 Biến heduc thể số năm theo học hay giáo dục người chồng Biến heduc chạy từ đến 18 Có tương đồng với biến educ số lượng quan sát chiếm tỷ lệ lớn giá trị với 20,25% nhỏ 20 với quan sát chiếm 0,1% 11 2.6) Urban: Ngoại ô tab urban =1 if live in urban area Freq Percent Cum 2,108 2,253 48.34 51.66 48.34 100.00 Total 4,361 100.00 Biến urban = sống khu vực thành thị chiếm 48,34 % Biến urban = không sống khu vực thành thị chiếm tỷ lệ lớn với 51,66% 12 II Mô hình hồi quy phân tích hồi quy Hàm hồi quy tổng thể hàm hồi quy mẫu Hàm hồi quy tổng thể (PRF) biểu diễn mối liên hệ biến phụ thuộc children (số cái) với biến độc lập age, educ, agefbrth, agefm, heduc, urban sau: Children= �0 + �1 * age + �2 * educ+ �3 * agefbrth+ �4 * agefm + �5 *heduc + �6 *urban + � � Hàm hồi quy mẫu tương ứng (SRF): Children= + βˆ βˆ 0+ βˆ * age + βˆ * educ+ βˆ 3* agefbrth+ βˆ 4* agefm + βˆ *heduc *urban + �� Kiểm định khuyết tật mô hình : 2.1) Kiểm tra tính đa cộng tuyến Bảng tương quan mối quan hệ tương quan biến Dùng lệnh corr để biểu diễn quan hệ tương quan biến, ta có bảng tương quan đây: children age educ agefbrth agefm heduc urban children age 1.0000 0.5843 -0.3238 -0.1643 0.0406 -0.2997 -0.2227 1.0000 -0.1620 0.2889 0.3316 -0.1241 -0.1251 educ agefbrth 1.0000 0.2093 0.0656 0.6509 0.3108 13 1.0000 0.4097 0.1629 0.0183 agefm heduc 1.0000 0.0706 0.0347 1.0000 0.3722 - Hệ số tương quan biến children age 58,43% - Hệ số tương quan biến children educ -32,38% - Hệ số tương quan biến children agefbrth -16,43% - Hệ số tương quan biến children agefm 4,06% - Hệ số tương quan biến children heduc -29,97% - Hệ số tương quan biến children urban -22,27% Ta thấy biến age (58,43%) có tác động mạnh tới biến phụ thuộc Các biến có mối liên hệ tương quan yếu với biến phụ thuộc naffairs (relig -14.45% ratemarr -27.95%), dấu âm thể mối quan hệ biến phụ thuộc với biến ngược chiều Có thể tính hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor) sau : Từ bảng ta nhận thấy mô hình có tính cộng tuyến thấp hay mô hình tính đa cộng tuyến vif tham số nhỏ mức cho phép 10 nhiều lần Nhìn chung mối quan hệ tương quan biến độc lập không cao, chúng em dự đoán mô hình bệnh đa cộng tuyến 14 2.2) Kiểm tra phương sai sai số thay đổi : Chạy mô hình hồi quy Trong Stata, sử dụng lệnh reg để chạy hồi quy mối quan hệ biến phụ thuộc biến độc lập ta nhận thấy kết sau: 15 reg children age educ agefbrth agefm heduc urban Source SS df MS Model Residual 4330.88775 4374.14227 1825 721.814626 2.39679028 Total 8705.03002 1831 4.75424906 children Coef age educ agefbrth agefm heduc urban _cons 1869834 -.0338148 -.2053728 -.0157083 -.0425124 -.3438606 2.447507 Std Err .00529 0115488 012752 0081481 0102084 0788093 2449416 Number of obs F( 6, 1825) Prob > F R-squared Adj R-squared Root MSE t P>|t| 35.35 -2.93 -16.11 -1.93 -4.16 -4.36 9.99 0.000 0.003 0.000 0.054 0.000 0.000 0.000 = = = = = = 1832 301.16 0.0000 0.4975 0.4959 1.5482 [95% Conf Interval] 1766084 -.0564651 -.2303827 -.0316888 -.0625337 -.4984264 1.967112 1973585 -.0111644 -.1803628 0002723 -.0224911 -.1892948 2.927902 Ứng dụng kiểm định Breusch-Pagan-Godfrey việc kiểm định phương sai sai số thay đổi: Đặt giả thuyết : • • Ho : =const H1 : Nhận thấy Prob > chi2 < mức ý nghĩa , suy ta bác bỏ giả thiết H0 tính phương sai sai số mô hình Chạy lại mô hình với lệnh robust, ta có : 16 Phương trình hồi quy Dựa vào kết chạy hồi quy ta có bảng sau: Tên biến Hệ số tự Age Edu Agefbrth Agefm Giá trị tới hạn 2.447507 0.1869834 -0.0338148 -0.2053728 -0.0157083 Khoảng tin cậy P-value (1.965788 ; 2.929226 ) 0.000 (0.1745316 ; 0.1994353) 0.000 (-0.0553169 ; 0.123126) 0.002 (0.230946 ; -0.1797995 ) 0.000 (0.035091 ; 0.0036796 ) 0.112 17 Heduc Urban -0.0425124 -0.3438606 (0.061638 (0.499281 ; -0.0233891 ) 0.000 ; -0.1884402 ) 0.000 Phương trình hồi quy mô hình mẫu Children = 2.447507 + 0.1869834*age -0.0338148*edu -0.2053728*agefbrth -0.0157083*agefm -0.0425124 *heduc -0.3438606*urban + u • Phân tích kết Số quan sát (obs) = 1832 • Tổng bình phương sai số tổng cộng SST = 8705.03002 • Tổng bình phương sai số giải thích SSE = 4330.88775 • Tổng bình phương phần dư SSR = 4374.14227 • Bậc tự phần dư Dfr = 1825 • Hệ số xác định R2 = 0,4975 tức 49,75% số vụ ngoại tình giải thích yếu tố độc lập nghiên cứu: lần ngoại tình, số tuổi, số năm kết hôn, số đứa con, tôn giáo, chất lượng hôn nhân Đồng thời R thể phù hợp mô hàm hồi quy mẫu cao Ý nghĩa hệ số hồi quy : = 2.447507 có nghĩa giá trị biến độc lập số lượng trung bình 2.447507 βˆ = 0.1869834 có nghĩa độ tuổi trung bình tăng lên đơn vị số trung bình tăng lên lượng 0.1869834 βˆ = -0.0338148 có nghĩa số năm giáo dục bà mẹ tăng lên số trung bình giảm lượng 0.0338148 đơn vị 18 βˆ = -0.2053728 có nghĩa độ tuổi trung bình sinh đầu lòng tăng lên số trung bình giảm 0.2053728 đơn vị βˆ = -0.0157083 có nghĩa độ tuổi kết hôn lần đầu tăng lên số trung bình giảm 0.0157083 đơn vị βˆ = -0.0425124 có nghĩa số năm giáo dục người chồng tăng lên đơn vị số trung bình giảm 0.0425124 đơn vị βˆ = -0.3438606 có nghĩa sinh sống khu vực thành thị số trung bình gia đình thấp khoảng 0.3438606 đơn vị so với vùng ngoại ô Kiểm định mô hình hồi quy 5.1) Kiểm định phù hợp mô hình : Kiểm định nhằm xem xét trường hợp tham số biến độc lập �� đồng thời xảy hay không Cặp giả thuyết thống kê sau: Nếu giá trị Prob > F nhỏ mức ý nghĩa � = 0.05 bác bỏ H0, chấp nhận H1 tức hàm hồi quy mẫu phù hợp Chạy kiểm định F lệnh test Stata, hình hiển thị kết sau: Vì Prob > F = 0.0000 < mức ý nghĩa 5% nên ta bác bỏ giả thiết H0, suy có yếu tố ảnh hưởng đến số lượng gia đình 19 • 5.2) Kiểm định đa ràng buộc tuyến tính : Giả sử biến agefm ảnh hưởng tới children tức số lượng trung bình , ta có cặp giả thiết: Dùng lệnh test với biến agefm để kiểm định, kết thu sau: Vì Prob > F = 0,1122 > mức ý nghĩa 5% nên ta chưa đủ sở bác bỏ giả thiết H0 việc loại bỏ biến age khỏi mô hình Vậy biến agefm không ảnh hưởng mang ý nghĩa thống kê tới biến phụ thuộc Children 20 • Chứng minh tương tự biến độc lập lại : educ, agefbrth, agefm, heduc urban cho kết : Nhận thấy giá trị p-value nhỏ mức ý nghĩa 5% nên ta bác bỏ giả thuyết H0 việc biến độc lập ảnh hưởng tới biến phụ thuộc Children Ta đến kết luận : biến độc lập ( age , educ, agefbrth, agefm, heduc urban ) ảnh hưởng mang ý nghĩa thông kê tới biến phụ thuộc children Biến agefm không ảnh hưởng trực tiếp tới biến phụ thuộc 21 Kết Luận Kết thực hành báo cáo thực cho nhìn khái quát tương đối đầy đủ ảnh hưởng từ yếu tố độ tuổi bà mẹ, độ tuổi kết hôn lần đầu, độ tuổi sinh đầu lòng, trình độ học vấn nơi sinh sống đến số lượng gia đình Thông qua việc phân tích đánh giá mô hình hồi quy ta thấy tác động trực tiếp kể từ yếu tố đến vấn đề quan tâm gia tăng số lượng gia đình Điều mức độ giúp ta có nhìn đắn điều yếu tố để áp dụng cho thân mình, thực tốt đảm bảo cho hạnh phúc gia đình xã hội Qua đây, nhóm xin gửi lời cảm ơn đến giảng viên môn Kinh tế lượng TS.Đinh Thị Thanh Bình có dẫn sát giúp nhóm hoàn thành báo cáo 22 TÀI LIỆU THAM KHẢO PGS.TS Nguyễn Quang Dong, Giáo trình Bài giảng kinh tế lượng, NXB Giao thông vận tải, 1998 PGS.TS Nguyễn Quang Dong, Bài tập Kinh tế lượng, NXB Khoa học kỹ thuật, 1998 PGS.TS Nguyễn Cao Văn, TS Trần Thái Ninh, Giáo trình Lý thuyết xác suất thống kê toán, NXB Thống kê, 2006 Ph.D Lawrence C Hamilton, Statistics with Stata: Version 10, Cengage Learning, 7th edition, 2008 Một số tài liệu khác Internet 23 ... Bên cạnh yêu tố trị-xã hội ảnh hưởng đến số lượng thành viên gia đình, nhóm chúng em nhận thấy có nhiều yếu tố ảnh hưởng cách sâu sắc : Độ tuổi, trình độ học vấn, tôn giáo, nơi sinh sống … Và để... học vấn nơi sinh sống đến số lượng gia đình Thông qua việc phân tích đánh giá mô hình hồi quy ta thấy tác động trực tiếp kể từ yếu tố đến vấn đề quan tâm gia tăng số lượng gia đình Điều mức độ... ta bác bỏ giả thiết H0, suy có yếu tố ảnh hưởng đến số lượng gia đình 19 • 5.2) Kiểm định đa ràng buộc tuyến tính : Giả sử biến agefm ảnh hưởng tới children tức số lượng trung bình , ta có cặp