Chuyên đề thực tập: Các nhân tố tác động đến nghèo đa chiều của các hộ gia đình tại Việt Nam năm 2020

KHAI QUAT VE NGHEO DA CHIEU VA TONG QUAN

Tổng quan nghiên cứu về nghèo đa chiều 222 5 xzE2£+£s+zed 8

1.2.1 Tổng quan phương pháp đo lường nghèo đa chiều

Trong Báo cáo phát triển con người toàn cầu (HDR) năm 2010, MPI được giới thiệu là sản phẩm kết hop của tỷ lệ nghèo đói đếm đầu đa chiều — là tỷ lệ người là người nghèo đa chiều và độ sâu nghèo đói của họ — tức là số lượng thiếu hụt trung bình của mỗi người nghèo đa chiều Day là chỉ số hiệu qua dé đo lường sự thiếu hụt và mức độ nghèo đói phi tiền tệ ở các nước thu nhập trung bình như

Dựa trên phương pháp của Alkire và Foster (AF) trong Báo cáo phát triển con người toàn cầu (HDR) năm 2010, MPI được tính toán như đồ thị 1.1.

Bước 3: Đặt đường nghèo đói

Bước 1: Lựa chon đơn vi phan tich

Bước 4: Chọn đường nghèo đói đa Bước 6: Tính chỉ tiêu phân chiêu (ngưỡng nghèo toán tỷ lệ nghèo tích đê được xác định đêm đâu (H). người nghèo là k = 3)

Bước 8: Tính toán chỉ sô nghèo đa chiếu MPI (MPI =

Bước 7: Tinh toán độ sau nghèo đói (A) Đồ thị 1.1: Tính toán chỉ số nghèo đa chiều 1.2.2 Tổng quan nghiên cứu phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến nghèo đa chiêu

Theo bài nghiên cứu “Những nhân tô ảnh hưởng đến tình trạng nghèo da chiêu của Việt Nam ” (2018) của tác giả Lê Thị Thanh Loan và cộng sự, nhóm tác giả sử dung dit liệu từ kết quả khảo sát mức sống hộ gia đình Việt Nam (VHLSS) năm 2014 dé tính toán và đánh giá thực trạng nghèo đa chiều Nghiên cứu đã sử dụng mô hình hồi quy logistic để xác định mối quan hệ và lượng hóa mức độ anh hưởng của các nhân tố đến xác suất một hộ là nghèo đa chiều Kết quả nghiên cứu cho thay trình độ chuyên môn, số năm đi học, khu vực cư trú, tuôi, việc làm, dân tộc và các vùng Trung du và miền núi phía Bắc, Tây Nguyên và Đồng bằng sông Cửu Long là các nhân tô ảnh hưởng đến nghèo đa chiều có ý nghĩa thống kê — là hàm ý cho việc thực hiện chính sách xóa đói, giảm nghèo.

Với đề tài “Nghèo đa chiều: Mô hình định lượng và hàm ý chính sách (Trường hợp nghiên cứu ở Đông bằng sông Cửu Long)” (2017), tác giả Dinh Phi

Hồ và cộng sự đã chọn mẫu nghiên cứu ở Đồng bằng sông Cửu Long (gồm 450 quan sát của 3 tỉnh, 3 huyện và 9 xã), kết hợp sử dụng hàm hồi quy Binary Logistic nhằm xác định và đánh giá các nhân tố ảnh hưởng nghèo đa chiều Nghiên cứu cho thấy so với cách tiếp cận đơn chiêu thì ty lệ hộ nghèo đa chiều đã tăng lên Trình độ văn hóa, ngành nghề, quy mô diện tích, tiếp cận tín dụng, tham gia bảo hiểm y tế, có sử dụng dịch vụ viễn thông và khoảng cách đến trạm y tế là những yếu tổ tác động đên nghèo đa chiêu.

Trong nghiên cứu “Phân tích nghèo da chiêu của hộ gia đình đô thị và nông thôn Nam Phi” (2018), tac giả Ebenezer Toyin Megbowon đã mô tả sơ lược và so sánh và phân tích các yếu tố quyết định tới tình trạng nghèo đa chiều giữa các hộ gia đình thành thị và nông thôn ở tỉnh Eastern Cape của Nam Phi, sử dụng thông tin từ dân số mẫu gồm 3033 hộ gia đình được phỏng van từ tỉnh trong cuộc Khảo sát hộ gia đình chung do Cơ quan Thống kê Nam Phi thực hiện vào năm 2014 Với các kỹ thuật phân tích được sử dung bao gồm chỉ số nghèo đa chiều (MPI), thống kê mô tả và hồi quy Tobit, bài nghiên cứu chỉ ra MPI có mối liên hệ đáng ké với trình độ học vấn của chủ hộ, khả năng tiếp cận điện và tài san ở cả hai vi trí địa lý, nhưng bị ảnh hưởng bởi giới tính của chủ hộ, mức độ tham gia vào nông nghiệp và thu nhập hàng tháng của hộ gia đình chỉ ở khu vực nông thôn Để giảm nghèo của hộ ở cả thành thị và nông thôn, cần tính đến một số biến số quan trọng như trình độ học vấn của chủ hộ, tăng phạm vi hỗ trợ tiền điện trong mùa đông, tích lũy tài sản và tăng mức độ tham gia vào hoạt động nông nghiệp, đặc biệt là những người cư trú ở khu vực nông thôn.

Theo bài “Các yếu tổ quyết định nghèo đa chiều ở nông thôn tại khu vực

Burji và Konso, Nam Ethiopia” (2022) của nhóm tác giả Yohannes Mare, Yishak

Gecho và Melkamu Mada, phương pháp của Alkire và Foster với 4 chiều và 14 chỉ số được sửa đôi đã được sử dụng dé phân tích chỉ số nghèo đa chiều ở nông thôn và mô hình hồi quy logistic được sử dụng dé đánh giá các nhân tố tác động đến chỉ số này ở cấp hộ gia đình Theo đó, tỷ lệ mắc 76,6%, cường độ 54,7%, chỉ số nghèo đa chiều (MPI) là 0,419 tại địa bàn nghiên cứu Giá trị của nghèo đa chiều khác nhau giữa các ngưỡng nghèo cho thấy rằng giá trị Tỷ lệ số lượng đầu người đã điều chỉnh (MPI) rất nhạy cảm với việc lựa chọn ngưỡng nghéo đa chiều Kết quả phân tích hồi quy logistic nhị phân cho thấy trình độ học vấn của hộ gia đình, sở hữu vật nuôi, văn hóa tiết kiệm, độ tuôi gia tăng trong hộ gia đình và quy mô trang trại của hộ gia đình, sự tham gia của lãnh đạo và khả năng tiếp cận mạng di động là các yếu tố có tác động đến nghèo đa chiều ở nông thôn tại một mức ý nghĩa khác với mối quan hệ tiêu cực là yếu tố bảo vệ nghèo đa chiều ở nông thôn Trong khi đó, khoảng cách đến chợ, khoảng cách đến đường đi trong mọi thời tiết và tình trạng hôn nhân quyết định đáng kê đến nghèo đa chiều ở nông thôn là yếu tổ rủi ro trong khu vực nghiên cứu Vì vậy, có thê kết luận răng việc tăng số lượng vật nuôi cũng như mở rộng và phát triển văn hóa tiết kiệm trên địa bàn là một trong những giải pháp giảm nghèo đa chiều tại địa bàn nghiên cứu.

Bảng 1.2: Bang tổng hợp nghiên cứu phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến nghèo đa chiều

ST 1" Tác giả, TK CỐ tae " „ Phương Lo Han ché cua nghién : 'Tên các chỉ báo (chiêu hướng) „ Kết qua đạt được ao

T , nam pháp nghiên cứu cứu

- Số năm đi học của chủ hộ (-) Trình độ chuyên môn, số năm đi | - Tính trên dữ Những - Trình độ chuyên môn của chủ hộ học, khu vực cư trú, tuổi, việc làm, | liệu 2014 nhân tố ©) dân tộc và các vùng Trung du và | nhưng lại sử

Lờ Thị the hờ nộ ủ An ON Ậ ảnh miên núi phía Bac, Tây Nguyên va | dụng chuân

1 Nguyên Pare we tk A_ Tà hà trạng th „ - Việc làm của chủ hộ (-) (Binary | chiêu có ý nghĩa thông kê — là hàm | 2020. an! :A :An nhốnh cánh xé è isti cho việc thực hiện chính sách xóa A Pe neheo | pinn | - Dan tc (-) Logistic) | ¥ fho visemes - Thông tin từ đa chiề | 518) ; đói, giảm nghèo dữ liệu thứ cấp của Việt - Vùng kinh te (+) chưa phù hợp

Nam và toàn diện theo yêu cầu.

Nghèo | Đinh Phi | - Trình độ văn hóa (-) Hồi quy | So với cách tiếp cận đơn chiều, tỷ | Các điều kiện

Nghề nghiệp của chủ hộ nghèo với cách tiếp cận đa chiều đã tăng lên Các yếu tố ảnh hưởng đến sự tiếp cận đa chiều của chủ hộ nghèo gồm các yếu tố trong nước và quốc tế.

Môhình| Tiến | Diện tích dat nông nghiệp (-) Logistic) | hưởng đến nghèo đa chiều bao | sẽ thay đổi theo

11 định Dũng và | - Vay định chê chính thức (-) gồm: Trình độ văn hóa; ngành |thời gian, do lượng và | Huynh |_ Khoảng cách từ nhà đến trạm y tế nghề; quy mô diện tích; tiếp cận tín | đó, cần tiếp tục hàm ý Dinh gần nhất (+) dụng; tham gia bảo hiémy tê; có sử | thực hiện các chính Phát , , dụng dịch vụ viên thông và khoảng | nghiên cứu vê sách (2017) |~ Tham gia bảo hiểm y te (-) cách đến trạm y tế nghèo đa chiều

(Trường - Sử dụng dịch vụ viễn thông (-) ứng với từng hợp giai đoạn cụ nghiên thể. cứu ở Đồng bằng sông

Phân - Giới tính (+) MPI có môi liên hệ đáng kê với tích ee _ Tuổi C) Thống ke | tình độ học vấn của chủ hộ, khả nghèo sụn , ^;s „| năng tiếp cận điện và tài sản ở cả đa chiêu | Megbow | - Trình độ học van (-) tô duc hai vị trí địa lý, nhưng bị ảnh của hộ 9" | - Tình trạng hôn nhân: Bàu hưởng bởi giới tính của chủ hộ, gia đình | (2018) | ; Thành thị (+) mức độ tham gia vào nông nghiệp đô thị và

12 nông + Nông thôn (-) và thu nhập hàng tháng của hộ gia thôn - Nghề nghiệp (-) đình chỉ ở khu vực nông thôn.

- Quy mô hộ gia đình:

- Khả năng tiếp cận điện (+)

- Mức độ tham gia nông nghiệp (-)

Các yêu - Tuôi (-) Két quả phân tích hôi quy logistic | - Dữ liệu được tố quyết Yohanne | - Giới tính (-) cho thấy trình độ học vấn, sở hữu lấy trong một định s Mare ` ` vật nuôi, văn hóa tiết kiệm, độ tuôi | khoảng thời nghèo Yishak - Tình trạng hôn nhân (+) Hoi quy | gia tăng trong hộ gia đình và quy | gian cụ thé (dữ đa chiều Gecho và |” Trình độ học van của chủ hộ (-) nhị phân | mô trang trại của hộ gia đình, sự | liệu cắt ngang) ở nông Melkamu | - Chữa bệnh (-) (Binar y tham gia của lãnh dao và kha năng - hạn chế hơn thụn tại | waga ` ơ Logistic) | tiếp cận mạng di động là cỏc yếu tố | so với dữ liệu khu vực (2022) - Quy mô trang trại của hộ gia đình có tác động đến nghèo đa chiều ở | theo chiều dọc

Burji và O nông thôn tại một mức ý nghĩa | (được quan sát

Konso, khác với mối quan hệ tiêu cực là

- Khoảng cách từ thị trường (+)

- Sự tham gia của lãnh đạo (-)

- Khả năng tiếp cận mạng di động (-) yếu tô bảo vệ nghèo đa chiều Trong khi đó, khoảng cách đến chợ, khoảng cách đến đường đi trong mọi thời tiết và tình trạng hôn nhân quyết định đáng kể đến nghèo đa chiều ở nông thôn là yếu tố rủi ro trong khu vực nghiên cứu. thường xuyên qua nhiều lần)

- Các khía cạnh có thể có như phúc lợi tâm lý và khía cạnh chính trị của nghèo đói không được đưa vào nghiên cứu này.

CHƯƠNG 2: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chuyên đề sử dụng bộ số liệu Kết quả khảo sát mức sống dân cư (VHLSS) năm 2020 dé tính toán và tiễn hành đánh giá các nhân tổ tác động đến nghèo da chiều của các hộ.

DU LIEU VA PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Mô tả mẫu nghiên cứu - + ¿2 2+ £+E£EE+E££E+E£ESEEEEeEErEerxrrerkee 16

Kích thước mẫu dir liệu của chuyên đề phụ thuộc vào bộ dữ liệu VHLSS

2020 do TCTK thực hiện bao gồm các đặc điểm của các thành viên và các hộ gia đình trên phạm vi cả nước Dưới đây là thông tin mô tả mẫu nghiên cứu theo các đặc diém nhân khâu học của các hộ gia đình. Đồ thị 2.1: Kích thước mẫu theo từng nhóm giới tính của chủ hộ

Nguồn: Kết qua tính toán của tác gid từ dit liệu VHLSS 2020

Nếu xét theo cơ cấu giới tính của chủ hộ, có 34639 quan sát là nam giới (chiếm 73.64%) và 12341 quan sát là nữ giới (chiếm 26.24%) Trong đó, chủ hộ là nam giới chiếm tỷ trọng lớn ở trong các hộ gia đình. Đồ thị 2.2: Kích thước mẫu theo từng nhóm dân tộc của chủ hộ

Nguồn: Kết qua tính toán của tác giả từ dữ liệu VHLSS 2020

Xét theo cơ cấu dân tộc của chủ hộ, chủ hộ là dân tộc Kinh chiếm 82.90%

— chiếm ty trọng chủ yếu, trong khi đó, chủ hộ là dân tộc khác chỉ chiếm 17.10%. Đồ thị 2.3: Kích thước mẫu theo từng nhóm tuôi của chủ hộ

" Từ 15 đến 64 tuổi " Từ 65 tuổi trở lên

Nguồn: Kết quả tính toán của tác gid từ dữ liệu VHLSS 2020

Theo Luật Cư trú 2020, chủ hộ là người có năng lực hành vi dân sự đầy đủ do các thành viên hộ gia đình thống nhất đề cử — tức là khoảng từ 15 tuổi trở lên.

Nhìn vào hình 2.2, chủ hộ thuộc độ tuổi từ 15 đến 64 tuổi chiếm tỷ trọng cao hơn, cụ thể là 83.01%, trong khi đó, chủ hộ thuộc độ tuổi từ 65 tuổi trở lên chỉ chiếm 16.99% Điều này phan ánh khá đúng tình hình thực tế ở các hộ gia đình — vì chủ hộ phải là “trụ cột chính” của gia đình, có khả năng lao động để tạo ra của cải.

Bảng 2.1: Bảng thống kê mẫu khi xét theo nghèo đa chiều ở một số đặc điểm nhân khâu học của chủ hộ Đặc điêm nhân khâu Giới tính Dân tộc Tudi hoc — |Từl5-| Trên

` h Nữ Nam | Khỏc | Kinh ơ Nghèẻo đa chiêu 64 tuôi | 65 tuôi

Nguôn: Kết quả tính toán của tác giả từ dữ liệu VHLSS 2020

Bang mô tả cho thấy hộ gia đình có chủ hộ là nam có khả năng nghèo đa chiều cao hơn khi chủ hộ là nữ Còn xét theo đặc điểm dân tộc của chủ hộ, khi chủ hộ là dân tộc Kinh thì có khả năng nghéo đói thấp hơn chủ hộ là dân tộc khác Hay theo đặc điểm của nhóm tuổi thì chủ hộ trong độ tuổi từ 15 đến 64 tuổi có khả năng nghèo đa chiều cao hơn trong độ tuổi 65 trở lên.

Phương pháp nghiÊn CỨU - 5c 2312313 119119111 Ekrrkrrkrerkrree 18

2.2.1 Phương pháp đo lường nghèo đa chiều

Tính toán theo phương pháp Alkire — Foster, nghèo đa chiều Việt Nam giai đoạn 2016 — 2020 gồm 5 chiều và 10 chỉ số.

Mỗi chỉ số có ngưỡng cắt thiếu hụt riêng; do đó, dé xác định mức độ thiếu hụt của mỗi hộ, cần dựa vào tình trạng thực tế của hộ và các thành viên Hộ gia đình ở trên ngưỡng cắt thiếu hụt của chỉ số nào được coi là thiếu hụt sẽ nhận điểm thiếu hụt tương đương quyên số của chi số đó. kK A oR ok h nr 3 3 TA sk z kK

Nêu tông điêm thiêu hut của hộ từ To trở lên (hay thiêu hụt ít nhât 3 trong

10 chỉ số) thì được coi là hộ nghéo đa chiều (Tổng cục Thống kê (2021) Nghèo đa chiều Việt Nam 2016 — 2020)

Bang 2.2: Do lường nghèo đa chiều cho hộ gia đình tại Việt Nam năm 2020 ok 1k R ik Quyén

Chiéu Chỉ sô Ngưỡng thiêu hụt A

Hộ gia đình có ít nhất 1 thành viên đủ 15 tuổi sinh từ năm 1986 trở lại

Trình độ giáo dục | không tốt nghiệp trung học cơ sở và 1 của người lớn hiện không đi học (không có bằng 10

Giáo tốt nghiệp trung học cơ sở hoặc dục không có bằng nghé)

; Hộ gia đình có ít nhất 1 trẻ em trong

Tình trạng đi học MA ae cee 1 i độ tudi đi hoc (5 - 14 tuôi) hiện — của trẻ em - 10 không đi học

, | Hộ gia đình có người bị 6m/ bệnh/

Tiêp cận các dịch F ˆ - 1 l chân thương nặng nhưng không đi — vụ y tê „ ` 10

Hộ gia đình có ít nhât 1 thành viên 1

Bảo hiểm y tế _ | từ 6 tuổi trở lên hiện tại không có 10 bảo hiểm y tế

Hộ gia đình đang ở trong loại nhà thiếu kiên cố hoặc nhà đơn sơ (nhà 1

Chất lượng nha ở | bán kiên cé là nhà có hai trong ba kết 10 cấu chính được làm bang vat liéu

Diện tích nhà ở _ | Diện tích nhà ở bình quân dau người 1 bình quân đầu _ | của hộ gia đình nhỏ hơn 8m2 10 người Điều Hộ gia đình không được tiếp cận kiên Nguôn nước sinh | nguồn nước hợp vệ sinh (nguồn 1 ơ hoạt 5 ờ Sỉ ồm: ứgiế 10 sống : nước hợp vệ sinh bao gôm: giéng khoan/giêng đào được bảo vệ, nước

? Vật liệu bền chắc đối với ba kết cầu chính: (1) Cột làm bằng các loại vật liệu: bê tông cốt thép, gạch/đá, sắt/thép/gỗ bền chắc; (2) Mái làm bằng các loại vật liệu: bê tông cốt thép, ngói (xi măng, đất nung); (3)

Tường bao che làm bằng các loại vật liệu: bê tông cốt thép, gạch/đá, gỗ/kim loại.

19 máy, nước khe mó được bảo vệ và nước mua)

Hộ gia đình không sử dụng hỗ xi/nha tiêu hợp vệ sinh (hồ xí/nhà

Hồ xi/ nhà tiêu tiêu hợp vệ sinh gôm tự hoại, bán tự 10 hoại, cải tiến có ống thông hơi, hai ngăn)

Sử dụng dịch vụ | Hộ gia đình không có thành viên nào 1

„ viễn thông sử dụng điện thoại và internet 10

Tiêp cân Hộ gia đình không có tài sản nào hộ ơ trong số cỏc tài sản: Tivi (màu/đen thông Tài sản phục vụ : _— oo 1

: x „ , , |trăng), radio, máy tính và không — tin tiép cận thông tin 10 nghe được hệ thống loa đài truyền thanh xã/thôn

(Nguồn: Bộ lao động thương bình xã hội (2015) và Alkire và Foster

Chỉ số nghèo đa chiều (MPI) là chỉ số tổng hop được sử dụng dé lượng hóa tình trạng nghèo đa chiêu:

H: Tỷ lệ hộ nghèo đa chiều (%) A: Độ sâu của nghèo đa chiều (%) q: Số hộ nghèo đa chiều

N: Tổng số hộ Ciqœ): Điểm thiếu hụt

2.2.2 Phương pháp phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến nghèo đa chiều

Những đặc tinh cơ bản cua dtr liệu thu thập được từ nghiên cứu không chi được thê hiện thông qua phương pháp thống kê mô tả mà còn được thé hiện qua mô hình nghiên cứu như sau:

Dạng tổng quát của mô hình hồi quy tuyến tính:

Y=Bs+}-:BiXi+u 3X;: Các biến độc lập (1) u: Phan du

Dé phân tích các nhân tố tác động đến nghèo da chiều, mô hình hồi quy logistic đã được sử dụng ở hầu hết các nghiên cứu trước đây Alkire và cộng sự (2015) đã nghiên cứu chỉ tiết về các kỹ thuật định lượng và đề xuất mô hình này cho phân tích mối quan hệ giữa các biến số với nghèo đa chiều được đo lường theo phương pháp Alkire và Fosters (AF) Trong mô hình này, biến phụ thuộc thường là một biến nhị phân, có giá trị bang 1 nếu hộ nghẻo đa chiều — số điểm thiếu hụt ci lớn hơn hoặc bằng ngưỡng nghèo đa chiều k và bang 0 nêu hộ không nghèo Khi biến phụ thuộc ở dạng nhị phân, mô hình sẽ vi phạm các giả định hồi quy nếu chúng ta vận dụng các dạng hồi quy tuyến tính thông thường, dẫn đến kết quả ước lượng không còn chính xác Thay vào đó, chúng ta có thể sử dụng mô hình hồi quy logistic vì các giả định này không cần thiết phải được thỏa mãn ở trong mô hình này.

Để đánh giá các nhân tố tác động đến khả năng các hộ rơi vào nghèo đa chiều tại Việt Nam vào năm 2020, nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy logistic với phương trình tổng quát như sau:

- Biến phụ thuộc là nghèo đa chiều của các hộ gia đình

- P(Y=1) = Po: Xác suất hộ nghèo đa chiều

- P(Y=0) = 1 — Po: Xác suất hộ không nghèo đa chiều

- Xi: Các biến độc lập

Một số ưu và nhược điểm của phương pháp:

Về uu điểm, hồi quy logistic có ưu điểm hon so với hồi quy tuyến tính là xuất phát ở việc không cần đo các giả định chung cần thiết trong phân tích hồi quy logistic Hồi quy logistic không yêu cầu bất kỳ dạng phân phối cụ thể nào của các biến độc lập và các van đề như phương sai thay đổi Hỏi quy logistic không yêu cầu mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc cũng như hỗồi quy tuyến tính Phương pháp này có thể giải quyết các hiệu ứng phi tuyến tính ngay cả khi các số hạng mũ và đa thức không được thêm vào một cách rõ ràng dưới dạng các biến độc lập bé sung vì mối quan hệ logistic.

Về nhược điểm, kết quả liên tục không thể được dự đoán qua mô hình hồi quy logistic Ví dụ như trong các ứng dụng y tế, hồi quy logistic không thé được sử dụng dé dự đoán nhiệt độ của bệnh nhân viêm phối sẽ tăng cao như thế nào. Điều này là do quy mô đo lường là liên tục (hồi quy logistic chỉ hoạt động khi biến phụ thuộc hoặc biến kết quả là nhị phân) Ngoài ra, nếu kích thước mẫu quá nhỏ thì kết quả của mô hình này có thê không chính xác vì mô hình được tạo ra bằng hồi quy logistic sẽ dựa trên số lượng quan sát thực tế nhỏ hơn.

2.2.2.2 Mô hình phân tích thực nghiệm

Dựa trên tổng quan nghiên cứu và tính khả thi của bộ dữ liệu, các nhân tố tác động đến nghèo đa chiều được đưa vào mô hình được trình bày trong Bảng 2.3 Các nhân tố đã được lựa chọn cẩn thận để phản ánh các khía cạnh khác nhau của sự nghèo khổ, bao gồm sức khỏe, giáo dục, mức sống và quyền tiếp cận các dịch vụ thiết yếu Mỗi nhân tố được đại diện bởi một hoặc nhiều biến độc lập, được đo bằng một số chỉ số cụ thể.

Bảng 2.3: Các biến trong mô hình phân tích thực nghiệm

STT Tên biến Mô tả Dấu kỳ vọng

4 Dac Tudi Năm +/- điệm Không bằng cấp = 0 của x chủ Tiêu hoc = 1

5 | hộ Trình độ học van THCS = 2 -

7 Đã Quy mô hộ Tong số người trong hộ + ặc

3 diém | Vay dinh ché chinh Khong = 0 của thức Có = 1 :

9 Khu vực Nông thôn = 0 - hộ

3 Dau (+) thé hiện cùng chiều, đấu (-) thé hiện nghịch chiều.

Dân tộc của chủ hộ ảnh hưởng đến điều kiện vật chất và tinh thần của hộ gia đình, qua đó tác động đến khả năng thoát nghèo Các hộ gia đình có chủ hộ là người dân tộc Kinh thường có điều kiện tốt hơn về cả hai mặt này, từ đó tạo điều kiện thuận lợi hơn để tìm ra các giải pháp và cách thức thoát nghèo hiệu quả.

Giới tính của chủ hộ: Chủ hộ là nam thì thường có những quyết định đúng đắn, chính xác hơn về các vấn đề như thu nhập, chỉ tiêu liên quan đến việc giảm nghèo của hộ gia đình hơn là khi chủ hộ là nữ.

Tuoi của chủ hộ: Chủ hộ trẻ tuôi sẽ có cơ hội tiép cận thông tin nhanh hon người lớn tuôi; còn chủ hộ lớn tuôi thì hạn chê vê sức khỏe, thông tin nên họ ít quan tâm đên việc xóa đói giảm nghèo.

Trình độ học vấn của chủ hộ: Người nghèo không những thiếu hiểu biết mà còn thiếu khả năng tiếp thu kiến thức chuyên môn do họ thường bỏ học rất sớm hay thậm chí là không đi học — không có đủ tài chính để trang trải cho chỉ phí giáo dục và đào tạo Trình độ học vấn của chủ hộ càng thấp sẽ có khả năng nghèo cảng cao.

Việc làm của chủ hộ: Người nghèo thường không có việc làm — dẫn tới không có nguồn thu nhập dé trang trải cho đời sống sinh hoạt, trong khi người khác nghèo thường có việc làm mang lại thu nhập và tương đối 6n định như buôn ban, dịch vụ, công chức

Quy mô của hộ: Hộ gia đình có quy mô lớn sẽ dẫn tới tình trạng nghèo đói gia tăng vì càng nhiều người thì sẽ càng phải bỏ ra mức chỉ phí sinh hoạt lớn hơn so với gia đình có it người.

KET QUA NGHIÊN CUU VÀ THẢO LUẬN

Tình trạng nghèo đa chiều của Việt Nam năm 2020

3.1.1 Tình trạng nghèo đa chiều chung

Trên cở sở lý thuyết trình bày ở chương 2 và sử dụng phần mềm Rstudio kết hợp Excel, chuyên đề đã tiến hành tính toán MPI như sau:

- Dựa vào bộ dữ liệu VHLSS 2020, tác gia đã sử dung hàm dé tạo cột

“maphieu” và “maho” — được dùng dé nối các chỉ báo từ các phiếu thu thập thông tin vào với nhau.

- Sau đó, dựa vào các chỉ số của các chiều dùng dé đo lường MPI, tác giả thiết lập các điều kiện bằng các hàm trong phần mềm Rstudio kết hợp với Excel dé tính toán quyên sô của từng chỉ sô trong từng chiêu.

- Sau khi tính toán va tông hợp quyên sô của các chi sô trong các chiêu, tác

Tiêu chí nghèo đa chiều được xây dựng dựa trên 3 trụ cột chính, bao gồm: sức khỏe, giáo dục, và mức sống Theo tiêu chuẩn này, hộ gia đình có tổng điểm quy đổi cho từng nhóm quan sát từ 12 điểm trở lên hoặc thiếu hụt từ 3 trên 10 chỉ số trở lên thì được xét là hộ nghèo đa chiều.

Ty lệ hộ nghèo đa chiều năm 2020 của Việt Nam là 5.568%, tức là 5.568% tong số hộ trên phạm vi quốc gia thiếu hụt từ 3 chỉ số trở lên — là hộ nghèo đa chiêu. Độ sâu nghèo đa chiều là 34.204% có nghĩa là trung bình người nghèo thiếu thốn trong 34.204% các chiều xem xét.

Chỉ số nghèo đa chiều (MPI)‘ là 0.019 cho thấy tỷ lệ nghèo đa chiều năm

2020 của Việt Nam là 1.9% Nếu 5.568% hộ nghèo đa chiều bị thiếu hut tat cả 10 chỉ số đo lường thì MPI bằng 5.568%, nhưng vì các hộ này chỉ thiếu hụt trung bình 34.204% của 10 chỉ số nên cả nước chỉ thiếu hut 1.9% trong tông số các thiếu hụt có thé xảy ra Như vậy, độ sâu của nghèo đa chiều là 34.204% đã điều chỉnh tỷ lệ nghèo đa chiều đếm dau là 5.568% Dựa trên kết quả tính toán MPI, Việt Nam được coi là nước có chỉ số nghèo đa chiều ở mức thấp” (Alkire, S va Santos, M.

5 Nước có MPI ở mức thấp nếu MPI < 0.053; MPI ở mức trung bình nếu 0.053 < MPI < 0.283 va MPI ở mức cao nêu MPI > 0.283.

Bảng 3.1: MPI của cả nước va các vùng năm 2020

Chung 5.568 34.204 0.019 Đồng bang sông Hồng 0402 32.250 0.001 Trung du và Miền núi phía Bắc 10.084 35.059 0.035

; Bắc Trung Bộ và Duyên hai Miền Trung 3.512 34.573 0.012 vụng Tây Nguyên 8.602 34.706 0.030 Đông Nam Bộ 5.989 32.530 0.019 Đồng bằng sông Cửu Long 7.949 33.704 0.027

Nguồn: Kết qua tính toán của tác giả từ dữ liệu VHLSS 2020

= Giáo dục người lớn = Giáo dục trẻ em = Khám chữa bệnh

= Bảo hiểm y tế = Chất lượng nhà = Diện tích nhà

= Nguôn nước hợp vệ sinh = Hồ xí hợp vệ sinh = Tiếp cận dich vụ thông tin

= Tài sản thông tin Đồ thị 3.1: Cơ cau nghèo đa chiều của Việt Nam năm 2020

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ dữ liệu VHLSS 2020

Dựa vào đồ thị 3.1, giáo dục người lớn (13.95%), bảo hiểm y tế (27.67%), chất lượng nhà (10.98%), hồ xí hợp vệ sinh (12.80%) và tài sản thông tin (17.20%) là các chiều có mức độ thiếu hụt nhiều nhất Trong đó, bảo hiểm y tế — chiếm 27.67% trong tông số là chỉ số có tỷ trọng cao nhất.

0.035 Đông bang sông Cứu Trung du và Miễn núi

Bac Trung Bộ và Đông Nam Bộ ^ 152 mA mm Duyên hải Miền Trung Đồ thị 3.2: Chỉ số nghèo đa chiều theo vùng năm 2020

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ dit liệu VHLSS 2020

Kết quả nghiên cứu cho thấy các tỉnh thuộc vùng Trung du và Miền núi phía Bắc có tỷ lệ nghèo đa chiều và độ sâu nghèo đa chiều cao nhất cả nước (MPT = 0,035) Tiếp theo là vùng Tây Nguyên và Đồng bằng sông Cửu Long với MPT lần lượt là 0,030 và 0,027 Tình trạng nghèo đói ở các vùng khó khăn thường cao hơn so với các vùng thuận lợi, phản ánh chính xác trình độ phát triển kinh tế - xã hội của từng vùng trong nền kinh tế.

Một điểm đáng chú ý trong phân tích là mặc dù là một trong những trung tâm kinh tế nhưng khi đánh giá nghèo theo cách tiếp cận nghèo đa chiều, Đông Nam Bộ lại cao hơn so với Đồng bằng sông Hồng Điều này có nghĩa là điều kiện sống của người dân vùng này vẫn còn là điều đáng phải xem xét mặc dù đây là vùng có điều kiện phát triển kinh tế nhanh chóng Vì là nơi tập trung nhiều khu công nghiệp — thu hút di cư từ các vùng khác tới, gây áp lực lên hệ thống cơ sở hạ tầng, nên chưa đáp ứng đầy đủ và đòi hỏi vùng cần tiếp tục cải thiện và phát triển hơn trong việc tiêp cận các dịch vụ xã hội cơ bản trong thời gian tới.

Nong thôn Thanh thi mKhong #CO Đồ thị 3.3: Chi số nghèo đa chiều ở thành thị và nông thôn năm 2020

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ dữ liệu VHLSS 2020 Đồ thi cho thay hộ nghéo đa chiều ở nông thôn chiếm số lượng nhiều hơn

— tức là hộ ở thành thị sẽ có sự tiếp cận các dịch vụ xã hội cơ bản tốt hơn và chất lượng cuộc song duoc cai thién hon.

3.1.2 Tinh trạng nghèo da chiều theo các chiều

Dưới đây là một số đồ thị biểu diễn từng chiều theo vùng của các hộ tại Việt

Nam năm 2020: Đồ thị 3.4 mô tả chiều giáo dục theo vùng của các hộ tại Việt Nam năm

28 Đô thị 3.4: Chiêu giáo dục theo vùng

Hộ có giáo dục không tôt Đồng bằng sông Hồng

Trung du và Mién núi phía Đông băng sông Cửu Long 3 c c = c Bac

656 818 ˆ ˆ Bac Trung Bộ và Duyên hai Đông Nam Bộ 526 Tan k

Hộ có giáo dục tôt Đông bằng sông Hồng 9769

Trung du và Miễn núi

7515 phía Bắc Đồng bằng sông Cửn

Dựa vào 2 đồ thị về chiều giáo dục, có thé nhận thay, đồng bằng sông Hồng là khu vực có điều kiện giáo dục tốt nhất cả nước; trong khi đó, đồng bằng sông Cửu Long lại là vùng có hộ có điều kiện giáo dục không tốt chiếm số lượng nhiều nhất. Đồ thị 3.5 mô tả chiều y tế theo vùng của các hộ tại Việt Nam năm 2020.

29 Đồ thị 3.5: Chiều y tế theo vùng

Hộ có y tế không tốt

Trung du và Miễn núi phía Bắc Đồng bằng sông Cửu

A 1 A17 Đông Nam Bộ ae 3? RẺ oo " Duyên hai Miễn Trung

Hộ có y tê tôt Đông bằng sông Hồng

8014 Đồng bằng sông Cửu Trung du và Miễn núi

2583 Bắc Trung Bộ và Đông Nam Bộ 8674 Duyên hai Miễn Trung

Dựa vào 2 đồ thị về chiều y tế, có thể nhận thấy, Bắc Trung Bộ và Duyên hải Miền Trung là khu vực có điều kiện y tế tốt nhất cả nước; trong khi đó, đồng bang sông Cửu Long lại là vùng có hộ có điều kiện y tế không tốt chiếm số lượng nhiêu nhât. Đồ thị 3.6 mô tả chiều nhà ở theo vùng của các hộ tại Việt Nam năm 2020.

30 Đồ thị 3.6: Chiều nhà ở theo vùng

Hộ có nhà ở không tôt Đông bang sông Hong Đồng bằng sông Cửu Trung du và Miễn núi

398 Bắc Trung Bộ va Đông Nam Bộ An hãi NHÀ oo " Duyên hai Miễn Trung

Hộ có nhà ở tốt Đồng bằng sông Hồng

9639 Đồng bằng sông Cửn xố Trung du và Miễn núi

9708 Duyén hai Mién Trung Dong Nam Bo 2857

Dựa vào 2 đồ thị về chiều nhà ở, có thể nhận thấy, Bắc Trung Bộ và Duyên hải Miền Trung là khu vực có điều kiện nhà ở tốt nhất cả nước; trong khi đó, Trung du và Miền núi phía Bắc lại là vùng có hộ có điều kiện nhà ở không tốt chiếm số lượng nhiều nhất. Đồ thị 3.7 mô tả chiều điều kiện sống theo vùng của các hộ tại Việt Nam năm 2020.

31 Đồ thị 3.7: Chiều điều kiện sống theo vùng

Hộ có điêu kiện sông không tôt Đông bang sông Hong Đồng bằng sông Cửu Trung du và Miễn núi

488 Bac Trung Bộ va Đông Nam Bộ An hãi NHÀ oo " Duyên hai Miễn Trung

Hộ có điêu kiện sông tôt Đồng bằng sông Hồng

9904 Đồng bằng sông Cửu Trung du và Miễn núi

5537 ý A và k Bac Trung Bộ và Đông Nam Bộ ng ne NHÀ

Dựa vào 2 đồ thị về chiều điều kiện sống, có thê nhận thấy, đồng bằng sông Hồng là khu vực có điều kiện sống tốt nhất cả nước; trong khi đó, đồng bằng sông Cửu Long lại là vùng có hộ có điều kiện sống không tốt chiếm số lượng nhiều nhất. Đồ thị 3.8 mô tả chiều tiếp cận thông tin theo vùng của các hộ tại Việt Nam năm 2020.

Tác động của các nhân tô đến nghèo đa chiều .-. 5-55 22552 33

Hộ có điêu kiện tiếp cận thông tin không tot Đông bang sông Hong Đồng bằng sông Cửu 748 Trung du và Miễn núi

1925 Bac Trung Bộ va Đông Nam Bộ An hãi NHÀ oo " Duyên hai Miễn Trung

Hộ có điêu kiện tiép cận thông tin tot Đông bằng sông Hồng

Trung du và Miễn núi

6680 phía Bac Đồng bằng sông Cửu

` I ệ 2820 Đông Nam Bộ OS ˆ ae yea oe ° Duyén hai Mién Trung

Dựa vào 2 đồ thị về chiều điều kiện sống, có thể nhận thấy, Bắc Trung Bộ và Duyên hải Miền Trung là khu vực có điều kiện tiếp cận thông tin tốt nhất cả nước; trong khi đó, Trung du và Miên núi phía Bắc lại là vùng có hộ có điêu kiện tiếp cận thông tin không tốt chiếm số lượng nhiều nhất.

3.2 Tác động của các nhân to đên nghèo đa chiêu

3.2.1 Thống kê mô tả các biến sử dụng trong mô hình

Bảng 3.2 và 3.3 cho thay một số tham số đặc trưng của biến nghèo đa chiều của các hộ và các biên tác động.

Bảng 3.2: Thống kê mô tả biến định lượng

Sụ - ơơ Giỏ tri Độ

Tén bién quan , trung lệch nhỏ lớn nhât , sat bình chuân nhât

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ dữ liệu VHLSS 2020 Bảng 3.3: Thống kê mô tả biến định tính

Sô Gidtri Phan oo an nih tri , : Khoảng tin cậy

Tên biên quan lớn trăm nhỏ , 95% sát l nhât (%) nhât

Trình độ học van Ỷ 47040 0 1 24.22 0.2384 0.2461 Dic (Tiéu hoc) điểm Trình độ học van

47040 0 1 2927 0.2886 0.2969 của (THCS) chủ Trình độ học van hô 47040 0 1 1833 0.1798 0.1868

Bac veyemeTMS 469800 1 1430 01399 0.1462 điểm chính thức (Có) của _ Khu vực (Thành

Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ dit liệu VHLSS 2020

3.2.2 Tác động của các nhân tố đến nghèo đa chiều chung

Mô hình hồi quy logistic về nghèo đa chiều của các hộ gia đình năm 2020 do ảnh hưởng của các nhân tố được trình bày ở bảng 3.4.

Bảng 3.4: Mô hình hồi quy logistic Biến phụ thuộc: Hộ không nghèo đa chiều = 0, Hộ nghèo đa chiêu = 1 ho an ak Hé s6 hoi quy

Bién déc lap P-value ef

Dân tộc (Kinh) -1.3305 0.000***% 0.2644 Đặc Tuôi -0.0468 0.000***% 0.9543 điểm Tiểu học -0.6143 0.0005“ 0.5410 chủ | Trình độ THCS -1.5991 0.000***% 0.2021 của hộ học vấn THPT -2.2831 0.000***% 0.1019

Quy mô hộ 0.1677 0.000***% 1.1825 Đặc Vay định chế chính thức điểm ; 0.0833 0.129 1.0869 của (Có) hô Khu vực (Thành thị) -0.5446 0.000***% 0.5801

Neguon: Kết quả tính toán của tác giả từ dit liệu VHLSS 2020

Chú thích: *, **, *** là có ý nghĩa lần lượt tại mức ÿỷ nghĩa 10%, 5% và 1%

Kết quả cho thấy mức ý nghĩa của từng biến độc lập được xác định thông qua kiêm định Wald Bảng 3.4 thé hiện giá trị p-value của biến giả Giới tính, biến giả Dân tộc (Kinh), Tuôi, các biến giả Trình độ học vấn (Tiểu học, THCS, THPT

35 và Trên THPT) và biến giả Việc làm (Có) — các biến về đặc điểm của chủ hộ và Quy mô hộ và biến giả Khu vực (Thanh thị) — các biến về đặc điểm của hộ đều 0.05, tức là chưa thé kết luận rằng hộ nghèo đa chiều bị ảnh hưởng bởi

R² Nagelkerke = 0,1815 cho thấy 18,15% sự biến đổi của biến "Nghèo đa chiều" được lý giải bởi các biến tác động Thêm vào đó, kiểm định Omnibus có giá trị p < 0,05, xác nhận mối quan hệ tuyến tính giữa các biến tác động với biến "Nghèo đa chiều".

Giả sử khả năng nghèo đa chiều ban đầu của hộ gia đình là Po, khả năng nghèo đa chiều của hộ gia đình do tác động của biến Xi là P¡ Theo Agresti A (2007), P¡ được xác định như sau:

Bảng 3.5: Ước lượng xác suất nghèo đa chiều

Hệ sô Xác suât nghèo đa chiêu khi

Hệ số tác Xj thay đôi 1 đơn vị va Po là: Các biến độc lập hồi quy động

Tuổi -0.0468 0.9543 0.0478 0.0959 0.1441 Đặc Tiểu -0.6143 0.5410 0.0277 0.0567 0.0872 diém hoc cua Trinh THCS -1.5991 0.2021 0.0105 0.0219 0.0344 chủ độ học u k THPT -2.2831 0.1019 0.0053 0.0112 0.0177 hộ vân

Việc làm (Có) -0.4804 0.6185 0.0315 0.0643 0.0984 Quy mô hộ 01677 1.1825 0.0586 0.1161 0.1726

36 Đặc Khu vực (Thành -0.5446 0.5801 0.0296 0.0606 0.0929 diém thi) cua hộ

Một số nhận định về các biến độc lập ảnh hưởng đến biến Nghèo đa chiều từ các kêt quả được tính toán ở trên như sau:

Dân tộc: Biến giả Dân tộc (Kinh) của chủ hộ có hệ số hồi quy mang dấu âm (-) với mức ý nghĩa 1%, tức là có mối quan hệ nghịch với biến Nghèo đa chiều. Khi chủ hộ là dân tộc Kinh — với giả định là không có sự thay đổi của các biến khác, thì khả năng nghèo đa chiều của hộ với xác suất nghèo đa chiều cho trước là

5% sẽ là 1.37% Nhu vậy, khả năng giảm nghèo là 3.63%.

Trình độ học van: Các biến gia Trinh độ học vấn (Tiểu học, THCS, THPT và Trên THPT) của chủ hộ đều có hệ số hồi quy mang dấu âm (-) với mức ý nghĩa 1%, tức là có mối quan hệ nghịch với biến Nghèo đa chiều Khi trình độ học vấn cua chủ hộ tăng lên 1 bậc — với giả định là không có sự thay đổi của các bién khác, thì khả năng nghèo đa chiều của hộ với xác suất nghèo đa chiều cho trước là 5% sẽ lần lượt là 2.77%, 1.05%, 0.53% va 3.71% Như vậy, khả năng giảm nghèo lần lượt là 2.23%, 3.95%, 4.47% va 1.29%.

Day là 2 nhân tổ quan trọng nhất tác động đến Nghèo da chiều — có đóng góp lớn trong việc giảm nghèo Kết quả này là phù hợp và tương tự kết quả nghiên cứu của Lê Thị Thanh Loan và cộng sự (2018) về nghèo đa chiều của Việt Nam năm 2014.

Khu vực: Biến giả Khu vực (Thành thị) của hộ có hệ số hồi quy mang dấu (-) với mức ý nghĩa 1%, tức là có mối quan hệ nghịch với biến Nghèo đa chiều. Khi hộ sống ở khu vực thành thị — với giả định là không có sự thay đôi của các biến khác, thì khả năng nghèo đa chiều của hộ với xác suất nghèo đa chiều cho trước là 5% sẽ là 2.96% Như vậy, khả năng giảm nghèo là 2.04% Kết quả này là phù hợp và tương tự kết quả nghiên cứu của Lê Thị Thanh Loan và cộng sự (2018) về nghèo đa chiều của Việt Nam năm 2014.

Việc làm: Biến giả Việc làm (Có) của chủ hộ có hệ số hồi quy mang dấu âm (-) với mức ý nghĩa 1%, tức là có mối quan hệ nghịch với biến Nghèo đa chiều. Khi chủ hộ có việc làm — với giả định là không có sự thay đổi của các biến khác, thì khả năng nghèo đa chiều của hộ với xác suất nghèo đa chiều cho trước là 5%

Tỷ lệ giảm nghèo tiền tệ khi tăng 1% chi tiêu hộ gia đình dành cho giáo dục là 3,15% Tương tự, khả năng giảm nghèo đa chiều là 1,85% Những kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Dinh Phi Hồ và cộng sự (2021) về nghèo đa chiều ở tỉnh Quảng Ngãi.

Giới tính: Biến giả Giới tính (Nam) của chủ hộ có có hệ số hồi quy mang dau âm (-) với mức ý nghĩa 5%, tức là có mối quan hệ nghịch với biến Nghèo đa chiều Khi chủ hộ là nam — với giả định là không có sự thay đổi của các biến khác, thì khả năng nghèo đa chiều của hộ với xác suất nghèo đa chiều cho trước là 5% sẽ là 4.27% Như vậy, khả năng giảm nghèo là 0.73% Kết quả này khác kết quả nghiên cứu của Lê Thị Thanh Loan và cộng sự (2018) về nghèo đa chiều của Việt Nam năm 2014 — trong nghiên cứu này, biến giả Giới tính có hệ số hồi quy mang dau dương (+) nhưng không có ý nghĩa thống kê Điều này có thé là do mô tả biến của chuyên đề không thống nhất với nghiên cứu hay do bộ dữ liệu nghiên cứu của từng thời kỳ làm ảnh hưởng tới tác động của nhân tố trong mô hình.

Tuổi: Biến tuổi của chủ hộ có hệ số hồi quy mang dấu âm (-) với mức ý nghĩa 1%, tức là có mối quan hệ nghịch với biến Nghéo đa chiều Khi tuổi của chủ hộ tăng lên 1 năm — với giả định là không có sự thay đổi của các biến khác, thì khả năng nghèo đa chiều của hộ với xác suất nghèo đa chiều cho trước là 5% sẽ là 4.78% Như vậy, khả năng giảm nghèo là 0.22% Kết quả này là phù hợp và tương tự kết quả nghiên cứu của Dinh Phi Hồ và cộng sự (2021) về nghẻo đa chiều ở tỉnh

Quy mô hộ: Biến Quy mô hộ của hộ có hệ số hồi quy mang dấu đương (+) với mức ý nghĩa 1%, tức là có mối quan hệ thuận với biến Nghéo đa chiều Khi quy mô hộ của hộ tăng lên 1 người — với giả định là không có sự thay đôi của các biến khác, thì khả năng nghèo đa chiều của hộ với xác suất nghèo đa chiều cho trước là 5% sẽ là 5.86% Như vậy, khả năng tăng nghèo là 0.86% Đây là biến độc lập duy nhất trong mô hình phân tích thực nghiệm có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc Nghèo đa chiều Kết quả này là phù hợp và tương tự kết quả nghiên cứu của Dinh Phi Hồ và cộng sự (2021) về nghèo đa chiều ở tinh Quảng Ngãi.

3.2.3 Tác động của các nhân tố đến các chiều của nghèo đa chiều

Kết quả mô hình hồi quy logistic cho các chiều của các hộ gia đình năm

2020 do anh hưởng của các nhân tố được trình bày ở bảng 3.6 (Phụ lục)

Kết quả kiểm định Wald trong Bảng 3.6 cho thấy biến giả Giới tính (Nam) có giá trị p-value > 0,05 nên không có ý nghĩa thống kê.

Kết luận chung và kiến nghị - 2 ¿- c keSE£EE+EE£EE2EEEEEEEEEEeEkerkrrkrree 51

3.4.1 Kết luận chung Đề thực hiện tốt chủ trương của Đảng và Nhà nước ta là xóa đói giảm nghèo toàn diện, bền vững, việc xác định chuẩn nghèo một cách chính xác và toàn diện là van đề tiên quyết trước khi có những chính sách hỗ trợ phát triển phù hợp Thực tế cho thấy, việc đo lường và đánh giá chuân nghèo đơn chiều đã không còn phù hợp với thực trạng xã hội Vì vậy, cách tiếp cận về nghèo theo đa chiều đã và đang được áp dụng và cải tiến cho phù hợp với thực tiễn phát triển của đất nước hiện nay.

Nghiên cứu cho thây các nhân tô ảnh hưởng đên nghèo đa chiêu có ý nghĩa ở mức 5% bao gồm Giới tính, Dân tộc, Tuôi, Trình độ học vân — các nhân tô về đặc điêm của chủ hộ và Quy mô hộ và Khu vực — các nhân tô vê đặc diém của hộ là các “đâu môi” cho kiên nghị chính sách nham góp phân xóa đói giảm nghèo.

Từ kết quả nghiên cứu tác giả nhận thấy dân tộc của chủ hộ là một trong những nhân tố ảnh hưởng đáng kể đến nghèo đa chiều của hộ tại Việt Nam — với

54 dân tộc anh em, với những nền văn hóa, thói quen sống và cách thức sinh hoạt khác nhau Ví dụ, đối với người HMông, các hộ gia đình lớn tuổi thường sống bằng nương rẫy và áp dụng du canh du cư Đó là lý do tại sao tỷ lệ hộ dân tộc Dao,

H’Mong thuộc diện nghèo hơn so với các hộ gia đình người Kinh, Tay va Ning.

Song song với đó là các đặc điểm như Giới tính, Tuổi và Trình độ học vấn của chủ hộ cũng có tác động đến tình hình nghèo đa chiều của các hộ tại Việt Nam Các nhân tố này đều có mối quan hệ nghịch với tình hình nghèo đa chiều, tức là khi chủ hộ là nam, tuổi càng lớn (trong một độ tuổi nhất định) hay trình độ học vấn càng cao thì mức độ nghèo đa chiều của hộ gia đình sẽ càng giảm Khi độ tuổi của chủ hộ gia tăng thì sẽ làm tăng khả năng nhận thức, có sự tích lũy kinh nghiệm

51 song, trải nghiệm — giúp hộ có những giải pháp trong sinh hoạt dé giảm tình trạng nghèo đa chiều Còn về trình độ học vấn, càng học lên cao thì sẽ càng tiếp thu, học hỏi được những thức hữu ích — không chi là kiến thức về đời sống sinh hoạt ma còn là những kiến thức chuyên môn được áp dụng vào nghề nghiệp sau này.

Bên cạnh những đặc điểm của chủ hộ, những đặc điểm của hộ như Quy mô hộ và Khu vực cũng có tác động đến tình hình nghèo đa chiều của các hộ gia đình. Quy mô hộ càng lớn thì sẽ dẫn tới tình trạng nghèo đói gia tăng vì khi số người trong gia đình lớn thì sẽ phải bỏ ra mức chi phí sinh hoạt lớn hơn so với hộ gia đình có ít thành viên Khi hộ sinh sống ở khu vực thành thị thì sẽ có cơ hội phát triển, học hỏi nhiều hơn, có chất lượng cuộc sông tốt hơn so với khu vực nông thôn, tức là khả năng thoát nghèo sẽ cao hơn.

Ngoài ra, khả năng tiếp cận thông tin càng tốt thì cơ hội thoát nghèo đa chiều càng cao so với những người không có hoặc ít khả năng tiếp cận thông tin. Tiếp cận thông tin đóng một vai trò quan trọng trong đời sống cộng đồng địa phương Thông tin cung cấp cần phải chính xác và đầy đủ, việc cung cấp thông tin cần phải kịp thời, minh bạch và thuận tiện cho người dân (Hoàng Thủy và cộng sự, 2016) Nhà nước nên tạo điều kiện thuận lợi cho những người đang sinh sông ở khu vực biên giới, hải đảo, miền núi, các vùng có điều kiện kinh tế - xã hội đặc biệt khó khăn trong việc tiếp cận thông tin Do cản trở về ngôn ngữ cũng như là điều kiện về cơ sở vật chất nên việc tiếp cận thông tin của họ gặp nhiều khó khăn, thậm chí không thể tiếp cận được qua TV, radio, mang và điện thoại.

Nghèo đa chiều của hộ gia đình là một vấn đề cản trở sự tăng trưởng và phát triển kinh tế quốc dân hiện nay và trong tương lai Việc xây dựng các chính sách và các giải pháp góp phần xóa đói giảm nghèo không chỉ là vấn đề cá nhân, mà nó còn là một van đề lớn — van đề cho toàn xã hội Vì vậy, điều này đòi hỏi sự chung tay của mọi người dân và các cấp chính quyền, xóa đói, giảm nghèo phải được thực hiện triệt để, song song với từng giai đoạn phát triển kinh tế — xã hội.

3.4.2 Một số kiến nghị về nghèo đa chiều của các hộ gia đình tại Việt Nam

Trình độ văn hóa cao hơn sẽ tạo điều kiện tiếp cận, sử dụng thông tin thị trường, ứng dụng các cộng nghệ mới vào trong sản xuất kinh doanh, nhận thức đúng về môi trường và bảo vệ nguồn lực tự nhiên Điều này sẽ giúp người nghèo có năng lực thoát nghèo Do đó, nên có những chương trình dao tạo và nâng cao kiên thức, kinh nghiệm chuyên môn cho người dân vùng nông thôn và miên núi.

Việc đi vay từ các định chế tín dụng chính thức sẽ tạo cơ hội cho các hộ kinh doanh và đầu tư sản xuất — góp phan làm tăng và ôn định thu nhập Tuy nhiên, người đi vay cần phải biết sử dụng có hiệu quả các nguồn lực vay được Các tô chức tín dụng nên xem xét kỹ các phương án vay và hướng dẫn lĩnh vực đầu tư cho hộ sao cho hiệu quả Nên lồng ghép các chương trình tin dụng với hệ thống khuyến Nông — Công — Thương giúp người nghèo có thêm kiến thức kinh doanh và sử dụng hiệu quả vôn.

Các địa phương nên quan tâm đến xã hội hóa các nguồn lực có thé — giúp người nghèo có khả năng tham gia khám chữa bệnh và tiếp cận thông tin Chính phủ nên quan tâm đến việc đầu tư cơ sở vật chất ở nông thôn, miễn núi và các chính sách xã hội đối với các hộ như các hộ có quy mô hộ lớn Cần quan tâm hơn đến phát triển hệ thống giao thông nông thôn, nhất là các tuyến đường đến trạm y tế — tạo điều kiện cho hộ nghèo thuận tiện tiếp cận dịch vụ chăm sóc sức khỏe.

Cần tiếp tục thực hiện các nghiên cứu về nghèo đa chiều sao cho phù hợp với điều kiện trong nước và quốc tế Cần đầu tư hơn nữa cho hệ thống quản lý — lưu trữ đữ liệu về nghèo dé giúp cho các nhà nghiên cứu trong và ngoai nước có điều kiện thực hiện các nghiên cứu về nghèo Từ đó sẽ giúp các nhà hoạch định chính sách có cơ sở đề đề ra những giải pháp phù hợp với tình trạng nghèo đói nói riêng và với sự tăng trưởng của nền kinh tế Việt Nam nói chung.

Hạn chế của nghiên cứu ¿2 2 + +E£+EE+EE+EE£EEEEESEEEEEEEErErrkrrkervee 33 IV.1008)909:7.)04 0

Chuyên đề sử dụng bộ dữ liệu VHLSS năm 2020 theo chuẩn nghèo đa chiều giai đoạn 2016-2020 Tuy nhiên, hiện tại, Nghị định số 07/2021/NĐ-CP đã ban hành quy định về chuẩn nghèo đa chiều giai đoạn 2021-2025 — đã có một số thay đôi trong các chiều thiếu hụt của dịch vụ xã hội cơ bản Do đó, nghiên cứu chỉ tính toán và xem xét tình trang và các nhân tố tác động đến nghèo đa chiều của các hộ tại Việt Nam Từ đó, tác giả sẽ đưa ra một số kiến nghị chính sách tạm thời.

Về bộ dữ liệu sử dụng cho nghiên cứu

Do sử dung dit liệu thứ cấp nên thông tin chưa phù hợp và toàn diện theo yêu cầu cho nghiên cứu Bộ dit liệu kết quả Khảo sát mức sống dân cư năm 2020

33 chưa thực sự đầy đủ dé tính toán các chỉ số của các chiều đo lường nghèo đa chiêu. Đây là một trong những khó khăn mà chuyên đề phải giải quyết ngay từ ban đầu dé tính toán được biến Nghéo đa chiều của các hộ dé áp dụng vào mô hình.

Về các nhân tô tác động đến tình trạng nghèo da chiêu

Do nguồn số liệu cũng cũng như là hạn chế về mặt thời gian, bài nghiên cứu của tác giả chỉ xem xét 9 nhân tố ảnh hưởng đến nghèo đa chiều của các hộ, trong khi đó, còn có những nhân tô khác tác động mà nghiên cứu này chưa đê cập đên.

A, A (2007) An Introduction to Categorical Data Analysis New York: A John

Alkire, S and Santos , M E (2013) Measuring Acute Poverty in the Developing

World: Robustness and Scope of the Multidimensional Poverty Index Ophi working paper No 59.

Alkire, S., & Foster, J E (2011) Counting and multidimensional poverty measurement Journal of Public Economics, 476-487.

Alkire, S., Foster, J E., Seth, S., Santos, M E., Roche, J., & Ballon, P (2015).

Some regression models for AF measures Multidimensional poverty measurement and analysis.

Alkire, S., Foster, J E., Seth, S., Santos, M E., Roche, J., & Ballon, P (2015) The

Alkire-Foster counting methodology Multidimensional poverty measurement and analysis.

Anh, D N (2015) Nghéo da chiêu ở Việt Nam: Một số vấn dé chính sách và thực tiễn.

Bộ Lao động - Thương binh và Xã hội, Tổng cục Thống kê và Chương trình Phát triển Liên hợp quốc tại Việt Nam (2022) Báo cáo Nghèo đa chiêu Việt

Nam năm 2021. Đinh Phi Hồ, Huỳnh Đinh Phát và Quách Thị Minh Trang (2021) Nghèo đa chiều và các yếu tố ảnh hưởng: Trường hợp nghiên cứu ở tỉnh Quảng Ngãi Tạp chi Công Thương, 216-227.

Hoang Thuy, Vo Hai & Vuong Anh (2016) Vietnam passes Access to Information

Law Retrieved from https://e.vnexpress.ne/news/news/vietnam- passesaccess-to-information-law-3382248 html

Joshua O Amao, Kayode Ayantoye and Gbenga E Fanifosi (2017) An analysis of multidimensional poverty and its determinants in rural Nigeria Journal of Development and Agricultural, 303-311.

Kha, T C (2018) Phân tích các yếu tô tác động đến tình trang nghèo ở Đồng bang sông Cửu Long Tạp chí Khoa học & Công nghệ Nông nghiệp, 477-488.

Le Dinh Hai Nguyen Lan Huong (2022) The factors influencing multidimentional poverty of households: A case study from Bac Kan province Tap chi Khoa hoc và Công nghệ Lâm nghiệp, 118-130.

Lê Thị Bình Loan và Nguyễn Thanh Bình (2018) Những nhân tố ảnh hưởng đến tình trạng nghéo đa chiều của Việt Nam Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố HôChí Minh, 21-32.

Mai, N T (2021) Thống kê xã hội Trường Đại học Kinh tế quốc dân.

Megbowon, E T (2018) Multidimensional Poverty Analysis of Urban and Rural

Households in South Africa Studia Universitatis Babes-Bolyai Oeconomica, 3-19.

PGS TS Dinh Phi Hỗ, PGS TS Nguyễn Tiến Dũng, ThS Huỳnh Dinh Phát.

(2017) Nghèo đa chiều: Mô hình định lượng và hàm ý chính sách (Trường hợp nghiên cứu ở Đồng bằng sông Cửu Long) Trong T Ð Quy Nhơn, Kỷ yếu hội thảo khoa học Kế toán — Kiểm toán và Kinh tế Việt Nam với cuộc cách mạng Công nghiệp 4.0 (trang 43-56) TP Quy Nhơn, Bình Định: Nhà xuất bản Kinh tế TP Hồ Chí Minh.

Sen, A (1979) Issues in the measurement of poverty Scandinavian Journal of

Thao, N T (2019) Nghéo da chiêu của hộ gia đình Việt Nam: Minh họa qua cuộc khảo sát mức sống hộ gia đình Việt Nam 2014, 2016.

Toàn, N Q (2020) Các yếu tố ảnh hưởng đến tinh trạng nghèo da chiêu của hộ gia đình ở huyện Châu Thành A, tỉnh Hậu Giang Trường Đại học Kinh tế

Tổng cục Thống kê (2021) Kết qua Khảo sát mức sống dân cu năm 2020 Nha xuất bản Thống kê.

Tổng cục Thống kê (2021) Nghéo da chiêu Việt Nam 2016-2020 Nhà xuất ban

Tuấn, B T (2017) Nghiên cứu các yếu tô ảnh hưởng đến tình trạng nghèo da chiều của các hộ gia đình trên địa bàn phường Vinh Lạc thành phố Rạch Giá tỉnh Kiên Giang Trường Đại học Kinh tế Tp Hồ Chí Minh.

Tuyen Quang Tran, Hoai Thu Thi Nguyen, Quang Ngoc Hoang, Dinh Van

Nguyen (2022) The influence of contextual and household factors on

56 multidimensional poverty in rural Vietnam: A multilevel regression analysis International Review of Economics & Finance, 390-403.

World Bank (2015) Global Poverty Line Retrieved from https://www.worldbank.org/en/topic/poverty/brief/global-poverty-line-faq

Yohannes Mare, Yishak Gecho & Melkamu Mada (2022) Determinants of multidimensional rural poverty in Burji and Konso area, Southern Ethiopia. Cogent Social Sciences, 8:1.

1.1 Thống kê mô tả biến định lượng

Variable | Obs Mean Std Dev Min Max

1.2 Thông kê mô tả biên định tính

Variable Obs Mean Std Dev Min Max

TDHVdummy4 47,040 1832696 3868915 0 1 TDHVdummy5 47,040 1367347 3435707 0 1 VIECLAMdum~2 47,040 8508291 3562607 0 1 VDCCTdummy2 46,980 142997 3500735 0 1 KHUVUCdummy2 46,980 3282248 4695721 0 1

Proportion estimation Number of obs = 46,980

Proportion Std Err [855 Conf Interval]

2 Mô hình hồi quy logistic

2.1 Hệ số hồi quy và giá trị p-value

Logistic regression Number of obs = 46,980

LR chi2 (12) = 3668.80 Prob > chi2 = 0.0000 Log likelihood = -8271.0703 Pseudo R2 = 0.1815

NDC Coef Std Err z P>lzl [95% Conf Interval]

TUOI -.0468008 0019618 -23.86 0.000 -.0506459 -.0429558 TDHVdummy2 -.6143452 0578411 -10.62 0.000 -.7277116 -.5009787 TDHVdummy3 -1.599116 0704024 -22.71 0.000 -1.737102 -1.46113 TDHVdummy4 -2.283114 1072018 -21.30 0.000 -2.493226 -2.073002 TDHVdummy5 -.3126168 0627393 -4.98 0.000 -.4355837 -.18965 VIECLAMdummy2 -.4804071 082663 -5.81 0.000 -.6424237 -.3183906

2.2 Hệ sô tác động biên (e®) và giá tri p-value

LR chi2(12) = 3668.80 Prob > chi2 0.0000 Log likelihood = -8271.0703 Pseudo R2 = 0.1815

NDC Odds Ratio Std Err z P>lzl [955 Conf Interval]

TUOL 9542774 0018721 -23.86 0.000 9506152 9579538 TDHVdummy2 540995 0312917 -10.62 0.000 483013 6059373 TDHVdummy3 202075 0142266 -22.71 0.000 1760297 231974 TDHVdummy4 1019662 010931 -21.30 0.000 082643 1258075 TDHVdummy5 7315302 0458957 -4.98 0.000 - 646887 8272486 VIECLAMdummy2 6185315 0511297 -5.81 0.000 526016 - 7273187

QUYMO 1.182549 0157194 12.61 0.000 1.152138 1.213763 VDCCTdummy2 1.086903 0597208 1.52 0.129 - 9759347 1.210489 KHUVUCdummy2 5800976 0336295 -9.39 0.000 5177917 6499009 KCBENHdummy2 9729249 „0455001 -0.59 0.557 BB77113 1.066318

3 Mô hình hồi quy logistic cho các chiều

3.1.1 Hệ số hồi quy và giá trị p-value

LR chi2(12) = 5406.31 Prob > chi2 = 0.0000 Log likelihood = -12122.76 Pseudo R2 = 0.1823

GIAODUC Coef Std Err z P>lzl [955 Conf Interval]

TUOI 0378085 0015431 24.50 0.000 0347842 0408329 TDHVdummy2 5184877 0439797 11.79 0.000 - 432289 6046864 TDHVdummy3 1.849177 0550539 33.59 0.000 1.741274 1.957081 TDHVdummy4 2.854582 0919387 31.05 0.000 2.674385 3.034778 TDHVdummy5 1.005943 0550408 18.28 0.000 8980647 1.113821 VIECLAMdummy2 0890919 0638386 1.40 0.163 -.0360295 2142133

3.1.2 Hệ sô tac động biên (e8) và giá trị p-value

GIAODUC Odds Ratio Std Err z P>l|z| [953 Conf Interval]

TUOI 1.038532 0016025 24.50 0.000 1.035396 1.041678 TDHVdummy2 1.679486 0738633 11.79 0.000 1.54078 1.830678 TDHVdummy3 6.35459 -3498449 33.59 0.000 5.704605 7.078634 TDHVdummy4 17.36718 1.596715 31.05 0.000 14.50343 20.79637 TDHVdummy5 2.734484 1505083 18.28 0.000 2.454848 3.045974 VIECLAMdummy2 1.093181 0697872 1.40 0.163 9646118 1.238887

3.2.1 Hệ số hồi quy và giá tri p-value

YTE Coef Std Err z P>lzl [95% Conf Interval]

TUOI 0201059 0010726 18.75 0.000 0180037 0222081 TDHVdummy2 2089673 0386123 5.41 0.000 1332885 2846461 TDHVdummy3 - 443711 0383412 11.57 0.000 3685636 5188585 TDHVdummy4 79008 0444101 17.79 0.000 7030378 8771222 TDHVdummy5 1.117159 0527222 21.19 0.000 1.013826 1.220493 VIECLAMdummy2 0944883 0420507 2.25 0.025 0120705 1769061

3.2.2 Hệ số tác động biên (eŸ) và giá tri p-value

YTE Odds Ratio Std Err z P>lzl [955 Conf Interval]

TUOI 1.020309 0010943 18.75 0.000 1.018167 1.022457 TDHVdummy2 1.232405 - 047586 5.41 0.000 1.14258 1.329291 TDHVdummy3 1.55848 0597541 11.57 0.000 1.445657 1.680109 TDHVdummy4 2.203573 0978609 17.79 0.000 2.019879 2.403971 TDHVdummy5 3.05616 1611273 21.19 0.000 2.756125 3.388857 VIECLAMdummy2 1.099096 0462177 2.25 0.025 1.012144 1.193519

3.3.1 Hệ số hồi quy và giá tri p-value

NHAO Coef Std Err z P>lzl [955 Conf Interval]

TUOI 0291754 0013502 21.61 0.000 0265289 0318218 TDHVdummy2 - 4120227 04505 9.15 0.000 -3237264 500319 TDHVdummy3 8970866 0477607 18.78 0.000 8034774 9906958 TDHVdummy4 1.199956 0589788 20.35 0.000 1.08436 1.315553 TDHVdummy5 5038884 0520913 9.67 0.000 4017913 6059854 VIECLAMdummy2 2086278 0564528 3.70 0.000 0979824 3192732

3.3.2 Hệ số tác động biên (eŸ) va giá trị p-value

NHAO Odds Ratio Std Err z P>lzl [95% Conf Tnterval]

TUOI 1.029605 0013902 21.61 0.000 1.026884 1.032334 TDHVdummy2 1.509869 0680195 9.15 0.000 1.382269 1.649247 TDHVdummy3 2.452448 1171305 18.78 0.000 2.233294 2.693108 TDHVdummy4 3.319972 195808 20.35 0.000 2.957547 3.726811 TDHVdummy5 1.655145 0862186 9.67 0.000 1.494499 1.833058 VIECLAMdummy2 1.231986 0695491 3.70 0.000 1.102943 1.376127

3.4.1 Hệ số hồi quy và giá trị p-value

DKSONG Coef Std Err z P>|zl [95% Conf Interval]

TUOI 0127793 „001391 9.19 0.000 010053 0155056 TDHVdummy2 6149139 0454245 13.54 0.000 5258834 - 7039444 TDHVdummy3 1.294986 0501647 25.81 0.000 1.196665 1.393307 TDHVdummy4 1.671642 0694901 24.06 0.000 1.535444 1.80784 TDHVdummy5 2475636 0516781 4.79 0.000 1462763 3488509 VIECLAMdummy2 -.0573988 0617752 -0.93 0.353 -.1784759 0636783

3.4.2 Hệ số tác động biên (eŸ) va giá tri p-value

LR chỉ2(12) = 6421.57 Prob > chi2 = 0.0000 Log likelihood = -12827.046 Pseudo R2 = 0.2002

DKSONG Odds Ratio Std Err z P>|z| [95% Conf Interval]

TUOI 1.012861 0014089 9.19 0.000 1.010104 1.015626 TDHVdummy2 1.849497 0840126 13.54 0.000 1.691953 2.021711 TDHVdummy3 3.650946 1831486 25.81 0.000 3.309063 4.02815 TDHVdummy4 5.320896 - 3697494 24.06 0.000 4.643385 6.097261 TDHVdummy5 1.280901 0661946 4.79 0.000 1.157516 1.417438 VIECLAMdummy2 9442175 0583292 -0.93 0.353 - 8365442 1.06575

3.5 Chiều Tiếp cận thông tin

3.5.1 Hệ số hoi quy và giá tri p-value

TCTT Coef Std Err z P>lzl (95% Conf Interval]

3.5.2 Hệ số tác động biên (eŸ) và giá tri p-value

TCTT Odds Ratio Std Err z P>lzl [953 Conf Tnterval]

TUOI 1.035019 0013355 26.68 0.000 1.032405 1.03764 TDHVdummy2 1.529288 0707596 9.18 0.000 1.396704 1.674457 TDHVdummy3 1.937341 0911171 14.06 0.000 1.766739 2.124418 TDHVdummy4 2.180093 1198156 14.18 0.000 1.957465 2.428042 TDHVdummy5 1.172648 059609 3.13 0.002 1.061448 1.295497 VIECLAMdummy2 1.650139 0845815 9.77 0.000 1.492417 1.824529

Bảng 3.6: Mô hình hồi quy logistic cho các chiều

Biến độc lập Hệ số Hệ số Hệ so hồi quy | P-value eB hồi quy | P-value ef hoi quy | P-value eB

Dân tộc (Kinh) 0.7226 | 0.000*** | 2.0597 | -1.2377 | 0.000*** | 0.2901 1.1429 | 0.000*** | 3.1359 Đã Tuôi 0.0378 | 0.000*** | 1.0385 | 0.0201 | 0.000*** | 1.0203 0.0292 | 0.000*** | 1.0296 ac diém Tiêu học 0.5185 | 0.000*** | 1.6795 | 0.2089 | 0.000*** | 1.2324 0.4120 | 0.000*** | 1.2324 của THCS 1.8492 | 0.000*** | 6.3546 | 0.4437 | 0.000*** | 1.5585 0.8971 | 0.000*** | 1.5585 chủ | Trình độ

DA on Vay dinh ché chinh điêm „ -0.1016 | 0.021** | 0.9034 | 0.0194 0.584 1.0196 | -0.0637 0.124 1.0196 thức (Có)

66 của Khu vực (Thành thị) 0.2171 | 0.000*** | 1.2424 | -0.0913 | 0.001** | 0.9128 0.1339 | 0.000*** | 0.9128 hg Khám chữa bệnh (Có) | -0.0719 | 0.060* | 0.9306 | 0.4043 | 0.000*** | 1.4983 | -0.1967 | 0.000*** | 1.4983

Hang so 0.0468 0.714 1.0479 | 1.2271 | 0.000*** | 3.4115 | -0.5963 | 0.000*** | 3.4115 Điều kiện sống Tiếp cận thông tin

Biến độc lập Hệ số hồi Hệ số hồi

P-value ef P-value eb quy (B) quy (B)

Gidi tinh (Nam) -0.1106 0.008** 0.8953 0.3022 0.000*** 1.3529 Dân tộc (Kinh) 1.6456 0.000*** 5.1842 1.2919 0.000*** 3.6398

Dac Tuoi 0.0128 0.000*** 1.0129 0.0344 0.000*** 1.0350 điểm Tiểu học 0.6149 0.000*** 1.8495 0.4248 0.000*** 1.5293

“ha Trình độ học THCS 12949 | 0000 | 3.6509 06613 | 0/000 | 19373 hộ vấn THPT 1.6716 0.000*** 5.3209 0.7794 0.000*** 2.1801

Trén THPT 0.2476 0.000*** 1.2809 0.1593 0.002** 1.1726 Viéc lam (C6) -0.0574 0.353 0.9442 0.5009 0.000*** 1.6501 Quy mô hộ 0.0172 0.098* 1.0173 0.3002 0.000*** 1.3501

Tiêu đề	Các nhân tố tác động đến nghèo đa chiều của các hộ gia đình tại Việt Nam năm 2020
Tác giả	Hoàng Văn Hợp
Người hướng dẫn	PGS. TS. Trần Thị Bích
Trường học	Trường Đại học Kinh tế Quốc dân
Chuyên ngành	Thống kê kinh tế
Thể loại	Chuyên đề thực tập tốt nghiệp
Năm xuất bản	2023
Thành phố	Hà Nội

Định dạng
Số trang	75
Dung lượng	18,5 MB