Tác động của chính sách vay vốn và đào tạo nghề của chính phủ đến giảm nghèo đối với vùng dân tộc thiểu số trên địa bàn tỉnh an giang giai đoạn 2008 2013

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH LÂM QUANG THI TÁC ĐỘNG CỦA CHÍNH SÁCH VAY VỐN VÀ ĐÀO TẠO NGHỀ CỦA CHÍNH PHỦ ĐẾN GIẢM NGHÈO ĐỐI VỚI VÙNG DÂN TỘC THIỂU SỐ TRÊN ĐỊA BÀN TỈNH AN GIANG GIAI ĐOẠN 2008 - 2013 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH - NĂM 2017 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH LÂM QUANG THI TÁC ĐỘNG CỦA CHÍNH SÁCH VAY VỐN VÀ ĐÀO TẠO NGHỀ CỦA CHÍNH PHỦ ĐẾN GIẢM NGHÈO ĐỐI VỚI VÙNG DÂN TỘC THIỂU SỐ TRÊN ĐỊA BÀN TỈNH AN GIANG GIAI ĐOẠN 2008 - 2013 CHUYÊN NGÀNH: CHÍNH SÁCH CÔNG MÃ SỐ: 60340402 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ NGƯỜI HƯỚNG DẪN: TS PHẠM KHÁNH NAM TP HỒ CHÍ MINH - NĂM 2017 LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan công trình nghiên cứu riêng Các số liệu kết nêu luận văn trung thực chưa công bố công trình nghiên cứu khác Ngày 10 tháng 05 năm 2017 Tác giả Lâm Quang Thi CÁC TỪ VIẾT TẮT ASEAN Hiệp hội quốc gia Đông Nam Á BHYT Bảo hiểm y tế ĐBSCL Đồng sông Cửu Long HĐND Hội đồng nhân dân NHCSXH Ngân hàng Chính sách xã hội NSNN Ngân sách Nhà nước PSM So sánh điểm xu hướng WB Ngân hàng Thế giới UBND Ủy ban nhân dân UNDP Chương trình phát triển Liên Hợp quốc MỤC LỤC TRANG PHỤ BÌA LỜI CAM ĐOAN CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Chương GIỚI THIỆU 1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ 1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 1.2.1 Mục tiêu chung 1.2.2 Mục tiêu cụ thể 1.3 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU 1.4 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 1.4.1 Đối tượng nghiên cứu 1.4.2 Phạm vi nghiên cứu 1.5 BỐ CỤC CỦA ĐỀ TÀI Chương CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 LÝ THUYẾT LIÊN QUAN 2.1.1 Nghèo 2.1.2 Đánh giá sách 2.2 CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN NGHÈO 10 2.2.1 Vai trò tín dụng giảm nghèo .10 2.2.2 Các yếu tố nhân học 11 2.2.3 Tình trạng việc làm giáo dục hộ 12 2.2.4 Năng lực sản xuất hộ 12 2.2.5 Các điều kiện bên 13 2.2.6 Đặc điểm dân tộc .13 2.3 CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI 14 2.4 TÓM TẮT CHƯƠNG 18 Chương PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 19 3.1 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 19 3.1.1 Khung nghiên cứu 19 3.1.2 Thiết kế nghiên cứu 19 3.1.3 Mô hình đánh giá tác động 20 3.1.4 Phương pháp vấn sâu 21 3.2 DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU 22 3.2.1 Mô tả định nghĩa biến mô hình 22 3.2.2 Dữ liệu thứ cấp 24 3.2.3 Dữ liệu sơ cấp 25 3.2.4 Kiểm soát chất lượng nghiên cứu định lượng 28 3.2.5 Phương pháp phân tích số liệu 29 3.3 TÓM TẮT CHƯƠNG 29 Chương KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 30 4.1 TỔNG QUAN CHƯƠNG TRÌNH GIẢM NGHÈO NGƯỜI DÂN TỘC THIỂU SỐ TẠI TỈNH AN GIANG GIAI ĐOẠN 2008 – 2013 30 4.1.1 Đặc điểm tự nhiên kinh tế xã hội tỉnh An Giang .30 4.1.2 Tổng quan tình trạng nghèo người dân tộc thiểu số tỉnh An Giang giai đoạn 2008 – 2013 .32 4.1.3 Thách thức công tác giảm nghèo người dân tộc thiểu số 34 4.1.4 Thực trạng sách, chương trình hỗ trợ giảm nghèo người dân tộc thiểu số tỉnh An Giang 35 4.2 ĐẶC ĐIỂM KINH TẾ XÃ HỘI CỦA HỘ PHỎNG VẤN 38 4.2.1 Đặc điểm nhân học hộ vấn 38 4.2.2 Việc làm thu nhập .39 4.2.3 Tình trạng nhà vật dụng thiết yếu .40 4.2.4 Sự khác biệt điều kiện kinh tế, xã hội hộ gia đình .43 4.3 KẾT QUẢ ĐÁNH GIÁ CHÍNH SÁCH 45 4.3.1 Khả tiếp cận sách 45 4.3.2 Tác động sách vay vốn người nghèo tỉnh An Giang .48 4.3.3 Tác động sách đào tạo nghề người nghèo tỉnh An Giang 54 4.4 TÓM TẮT CHƯƠNG 58 Chương KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ 60 5.1 KẾT LUẬN 60 5.2 KHUYẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH 61 5.2.1 Về điều chỉnh sách hỗ trợ giảm nghèo 61 5.2.2 Chính sách vay vốn sản xuất 62 5.2.3 Chính sách hỗ trợ đào tạo nghề việc làm 63 5.3 HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI VÀ ĐỀ XUẤT HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 63 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 3.1: Biến quan sát mô hình nghiên cứu 23 Bảng 3.2: Phân bổ số mẫu điều tra 26 Bảng 4.1:Tình hình diễn biến nghèo tỉnh An Giang giai đoạn 2009-2013 33 Bảng 4.2:Đặc điểm nhân học hộ vấn 39 Bảng 4.3:Cơ cấu thu nhập hộ gia đình .40 Bảng 4.4: Tình trạng nhà 41 Bảng 4.5: Tình trạng sở hữu nhà 41 Bảng 4.6: Tình trạng nước vệ sinh .42 Bảng 4.7:Tỷ lệ sở hữu vật dụng, thiết bị thiết yếu hộ gia đình 42 Bảng 4.8: Kiểm định trung bình (t-test) khác biệt kinh tế, xã hội hộ gia đình 44 Bảng 4.9: Tương quan trạng thái hộ dân tham gia sách 45 Bảng 4.10: Tiếp cận vay vốn từ nguồn thức .46 Bảng 4.11: Tiếp cận đào tạo nghề 47 Bảng 4.12: Tác động sách vay vốn hộ dân 49 Bảng 4.13: Hệ số odd ratio yếu tố ảnh hưởng đến khả thoát nghèo 51 Bảng 4.14: Hàm probit tác động sách vay vốn 52 Bảng 4.15: Tác động sách vay vốn khả thoát nghèo 53 Bảng 4.16: Tác động sách vay vốn hộ dân 54 Bảng 4.17: Hệ số odd ratio yếu tố ảnh hưởng đến khả thoát nghèo 56 Bảng 4.18: Hàm probit tác động sách vay vốn 57 Bảng 4.19: Tác động sách đào tạo nghề khả thoát nghèo 57 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 2-1: Vòng luẩn quẩn nghèo đói Hình 3-1: Khung nghiên cứu tác giả đề xuất .19 Hình 3-2: Thiết kế nghiên cứu 20 Hình 4.1: Bản đồ tỉnh An Giang .30 Hình 4.2: Tỷ lệ hộ nghèo tỉnh An Giang giai đoạn 2006 - 2013 32 Chương GIỚI THIỆU Chương trình bày tổng quan đề tài nghiên cứu Cơ sở hình thành đề tài, mục tiêu, đối tượng nghiên cứu Xuất phát từ ý tưởng mục tiêu, nghiên cứu cụ thể hóa câu hỏi nghiên cứu mà làm rõ suốt đề tài Sau trình bày bố cục đề tài nghiên cứu 1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ Trong hai thập kỷ qua, Việt Nam có bước tiến đáng kể công tác giảm nghèo Tỷ lệ nghèo giảm từ 58,1% năm 1993 xuống khoảng 9,6% năm 2012 (Bộ Lao động, Thương binh xã hội, 2012) Điều đồng nghĩa với việc có khoảng 32 triệu người Việt Nam thoát nghèo vòng 20 năm trở lại Tuy nhiên phát triển kinh tế kéo theo nhiều thay đổi mặt xã hội tác động mạnh đến người nghèo An Giang tỉnh miền Tây Nam bộ, thuộc khu vực Đồng sông Cửu Long (ĐBSCL), có 11 đơn vị hành cấp huyện, thị xã, thành phố (8 huyện, thị xã, thành phố) 156 đơn vị hành cấp xã, phường, thị trấn Trong đó, có 18 xã biên giới, 36 xã dân tộc (Khmer 27 xã, Chăm 09 xã nằm địa bàn 08 huyện), 35 xã đặc biệt khó khăn theo Quyết định 30/2007/QĐ-TTg Thủ tướng Chính phủ Tỉnh An Giang có 30 dân tộc; dân tộc thiểu số 29 dân tộc, với 112.809 người, chiếm 5,26% dân số tỉnh, chủ yếu dân tộc Chăm, Khơme, Hoa Do đặc thù có nhiều xã khó khăn nên tỷ lệ hộ nghèo chung tỉnh An Giang mức cao Nhận thức tầm quan trọng công tác giảm nghèo, đặc biệt giảm nghèo vùng dân tộc thiểu số, thời gian qua, tỉnh An Giang quan tâm thực sách, chương trình hỗ trợ người nghèo dân tộc thiểu số Tỉnh An Giang xây dựng Đề án giảm nghèo số 25/ĐA-UBND, tập trung nguồn lực để thực Quyết định 74/2008/QĐ-TTg Thủ tướng Chính phủ sách hỗ trợ giải đất ở, đất sản xuất, vay vốn giải việc làm cho hộ đồng bào diff -32.58447 26.8937 -85.44122 diff = mean(0) - mean(1) Ho: diff = Ha: diff < Pr(T < t) = 0.1132 20.27228 t = degrees of freedom = Ha: diff != Pr(|T| > |t|) = 0.2263 -1.2116 438 Ha: diff > Pr(T > t) = 0.8868 ttest TN2013, by(Dantoc) Two-sample t test with equal variances Group Obs Mean 53 387 combined 440 diff Std Err Std Dev [95% Conf Interval] 5287.792 6403.7 313.5688 139.7972 2282.815 2750.135 4658.571 6128.841 5917.014 6678.56 6269.284 129.6818 2720.229 6014.41 6524.159 -1115.908 395.2922 -1892.813 -339.0026 diff = mean(0) - mean(1) Ho: diff = Ha: diff < Pr(T < t) = 0.0025 t = degrees of freedom = Ha: diff != Pr(|T| > |t|) = 0.0050 -2.8230 438 Ha: diff > Pr(T > t) = 0.9975 table VayChinhthuc Y, col row VayChinht huc Total 190 77 30 143 220 220 Total 267 173 440 Y vif regress Y VayChinhthuc Daotaonghe Quymoho TLPhuthuoc Tuoi Gioitin Variable Source TNPhiNN Model VayChinhthuc SonamDihoc Residual TLPhuthuoc Quymoho Total Gioitinh Daotaonghe Dantoc Y Tuoi Dientich VayChinhthuc Daotaonghe Mean VIF Quymoho TLPhuthuoc Tuoi Gioitinh Dantoc SonamDihoc TNPhiNN Dientich _cons VIF SS 1/VIF df MS 1.53 0.653778 61.8731903 10 6.18731903 1.45 0.689196 1.25 0.799949 43.1063552 429 100481014 1.23 0.810444 1.14 0.874209 104.979545 439 239133361 1.13 0.885028 1.10 0.905048 1.09 Coef 0.920484 Std Err t 1.03 0.971237 1.03 0.974766 1656779 0364061 4.55 0929918 0431807 2.15 1.20 -.0126058 0083897 -1.50 -.0034716 0006211 -5.59 0001774 0011417 0.16 0382274 033628 1.14 1334244 0483912 2.76 0362991 0066366 5.47 009723 0008533 11.39 029774 0306744 0.97 -.3329406 1272958 -2.62 Number of ob F( 10, 429 Prob > F R-squared Adj R-square Root MSE P>|t| 0.000 0.032 0.134 0.000 0.877 0.256 0.006 0.000 0.000 0.332 0.009 [95% Conf 0941214 0081196 -.0290957 -.0046924 -.0020666 -.0278688 038311 0232548 0080458 -.0305168 -.5831417 logit Y VayChinhthuc Quymoho TLPhuthuoc Tuoi Gioitinh Dantoc SonamDihoc TNPhiNN Dientich if Daotaonghe Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration 0: 1: 2: 3: 4: 5: 6: log log log log log log log pseudolikelihood pseudolikelihood pseudolikelihood pseudolikelihood pseudolikelihood pseudolikelihood pseudolikelihood = = = = = = = -237.54927 -107.63469 -86.348743 -84.561404 -84.545961 -84.545949 -84.545949 Logistic regression Number of obs Wald chi2(9) Prob > chi2 Pseudo R2 Log pseudolikelihood = -84.545949 Y Coef VayChinhthuc Quymoho TLPhuthuoc Tuoi Gioitinh Dantoc SonamDihoc TNPhiNN Dientich _cons 1.245836 -.068025 -.0624953 0113859 4948512 902126 3896525 1061435 3606838 -9.047648 Robust Std Err .4377214 1309679 0119774 0146508 4015697 1.092769 0938834 0147086 3839743 1.88917 z 2.85 -0.52 -5.22 0.78 1.23 0.83 4.15 7.22 0.94 -4.79 P>|z| = = = = 369 84.93 0.0000 0.6441 [95% Conf Interval] 0.004 0.603 0.000 0.437 0.218 0.409 0.000 0.000 0.348 0.000 3879181 -.3247174 -.0859706 -.0173291 -.292211 -1.239662 2056444 0773152 -.3918921 -12.75035 2.103755 1886675 -.0390199 0401008 1.281913 3.043914 5736606 1349717 1.11326 -5.344942 mfx Marginal effects after logit y = Pr(Y) (predict) = 08317631 variable VayChi~c* Quymoho TLPhut~c Tuoi Gioitinh* Dantoc* SonamD~c TNPhiNN Dientich dy/dx 1013888 -.0051874 -.0047658 0008683 0359394 0516089 0297141 0080943 027505 Std Err .03863 00975 00097 00111 02892 04829 00793 00193 0313 z 2.62 -0.53 -4.90 0.78 1.24 1.07 3.75 4.19 0.88 P>|z| [ 0.009 0.595 0.000 0.435 0.214 0.285 0.000 0.000 0.380 025677 -.024292 -.006672 -.001311 -.020736 -.043032 014172 004304 -.033845 95% C.I ] 177101 013918 -.00286 003047 092615 14625 045256 011885 088855 (*) dy/dx is for discrete change of dummy variable from to X 468835 3.98374 35.9121 54.1111 631436 899729 3.98645 41.1474 2.54472 logit Y Daotaonghe Quymoho TLPhuthuoc Tuoi Gioitinh Dantoc SonamDihoc TNPhiNN Dientich if VayChinhthuc==0 Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration 0: 1: 2: 3: 4: 5: 6: log log log log log log log pseudolikelihood pseudolikelihood pseudolikelihood pseudolikelihood pseudolikelihood pseudolikelihood pseudolikelihood = = = = = = = -87.627565 -47.475951 -31.178182 -27.943094 -27.699521 -27.697268 -27.697267 Logistic regression Number of obs Wald chi2(9) Prob > chi2 Pseudo R2 Log pseudolikelihood = -27.697267 Y Coef Daotaonghe Quymoho TLPhuthuoc Tuoi Gioitinh Dantoc SonamDihoc TNPhiNN Dientich _cons 1.473614 -.3280455 -.0206149 0160433 0439148 0604386 8725381 1918459 1.889786 -18.5395 Robust Std Err .8826776 2292138 0114218 0350678 6759816 1.021386 2800922 0364352 6157174 3.731039 z 1.67 -1.43 -1.80 0.46 0.06 0.06 3.12 5.27 3.07 -4.97 P>|z| 0.095 0.152 0.071 0.647 0.948 0.953 0.002 0.000 0.002 0.000 = = = = 220 62.34 0.0000 0.6839 [95% Conf Interval] -.2564021 -.7772963 -.0430012 -.0526883 -1.280985 -1.941441 3235674 1204342 6830015 -25.8522 3.203631 1212054 0017715 0847749 1.368814 2.062318 1.421509 2632575 3.096569 -11.22679 logit Y Daotaonghe Quymoho TLPhuthuoc Tuoi Gioitinh Dantoc SonamDihoc TNPhiNN Dientich if VayChinhthuc==0 Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration 0: 1: 2: 3: 4: 5: 6: log log log log log log log pseudolikelihood pseudolikelihood pseudolikelihood pseudolikelihood pseudolikelihood pseudolikelihood pseudolikelihood = = = = = = = -87.627565 -47.475951 -31.178182 -27.943094 -27.699521 -27.697268 -27.697267 Logistic regression Number of obs Wald chi2(9) Prob > chi2 Pseudo R2 Log pseudolikelihood = -27.697267 Y Coef Daotaonghe Quymoho TLPhuthuoc Tuoi Gioitinh Dantoc SonamDihoc TNPhiNN Dientich _cons 1.473614 -.3280455 -.0206149 0160433 0439148 0604386 8725381 1918459 1.889786 -18.5395 Robust Std Err .8826776 2292138 0114218 0350678 6759816 1.021386 2800922 0364352 6157174 3.731039 z 1.67 -1.43 -1.80 0.46 0.06 0.06 3.12 5.27 3.07 -4.97 P>|z| 0.095 0.152 0.071 0.647 0.948 0.953 0.002 0.000 0.002 0.000 = = = = 220 62.34 0.0000 0.6839 [95% Conf Interval] -.2564021 -.7772963 -.0430012 -.0526883 -1.280985 -1.941441 3235674 1204342 6830015 -25.8522 3.203631 1212054 0017715 0847749 1.368814 2.062318 1.421509 2632575 3.096569 -11.22679 Marginal effects after logit y = Pr(Y) (predict) = 00311998 -variable | dy/dx Std Err z P>|z| [ 95% C.I ] X -+ -Daotao~e*| 0088409 00883 Quymoho | -.0010203 00103 -0.99 0.321 -.003035 000995 3.93182 TLPhut~c | -.0000641 00007 -0.94 0.346 -.000197 000069 41.9556 Tuoi | 0000499 0001 0.51 0.608 -.000141 000241 56.0273 Gioitinh*| 0001358 Dantoc*| 3.00 0.003 -.008466 026148 109091 000184 00214 0.06 0.949 -.004061 004333 627273 00315 0.06 0.953 -.005984 006352 859091 SonamD~c | 0027138 00232 3.17 0.001 -.00183 007257 3.34091 TNPhiNN | 0005967 00057 3.06 0.002 -.000511 001705 31.8268 Dientich | 0058777 00622 0.94 0.345 -.006315 01807 2.52273 -(*) dy/dx is for discrete change of dummy variable from to logistic Y Daotaonghe Quymoho TLPhuthuoc Tuoi Gioitinh Dantoc SonamDihoc TNPhiNN Dientich if VayChinhthuc Logistic regression Number of obs Wald chi2(9) Prob > chi2 Pseudo R2 Log pseudolikelihood = -27.697267 Y Odds Ratio Daotaonghe Quymoho TLPhuthuoc Tuoi Gioitinh Dantoc SonamDihoc TNPhiNN Dientich _cons 4.364983 7203303 9795962 1.016173 1.044893 1.062302 2.392977 1.211484 6.617949 8.88e-09 Robust Std Err 3.852872 1651097 0111888 0356349 7063287 1.085021 6702542 0441406 4.074787 3.31e-08 z 1.67 -1.43 -1.80 0.46 0.06 0.06 3.12 5.27 3.07 -4.97 = = = = 220 62.34 0.0000 0.6839 P>|z| [95% Conf Interval] 0.095 0.152 0.071 0.647 0.948 0.953 0.002 0.000 0.002 0.000 7738307 4596471 9579103 9486757 2777636 1434971 1.382049 1.127987 1.979811 5.92e-12 24.62176 1.128857 1.001773 1.088472 3.930688 7.864178 4.143367 1.301162 22.12193 0000133 pscore Y VayChinhthuc Quymoho TLPhuthuoc Tuoi Gioitinh Dantoc SonamDihoc TNPhiNN Dientich, pscore(ps98) blockid > **************************************************** Algorithm to estimate the propensity score **************************************************** The treatment is Y Y Freq Percent Cum 267 173 60.68 39.32 60.68 100.00 Total 440 100.00 Estimation of the propensity score Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration 0: 1: 2: 3: 4: 5: 6: log log log log log log log likelihood likelihood likelihood likelihood likelihood likelihood likelihood = = = = = = = -294.86604 -145.29147 -119.89503 -114.08699 -113.49789 -113.48982 -113.48981 Probit regression Number of obs LR chi2(9) Prob > chi2 Pseudo R2 Log likelihood = -113.48981 Y Coef VayChinhthuc Quymoho TLPhuthuoc Tuoi Gioitinh Dantoc SonamDihoc TNPhiNN Dientich _cons 7226624 -.0675359 -.0300903 0050839 3109586 4585503 1675805 0566643 2058476 -4.512996 Std Err .2039687 0576255 0050886 0072464 2111778 2983248 0410465 0071182 1932818 8272355 z 3.54 -1.17 -5.91 0.70 1.47 1.54 4.08 7.96 1.07 -5.46 P>|z| 0.000 0.241 0.000 0.483 0.141 0.124 0.000 0.000 0.287 0.000 = = = = 440 362.75 0.0000 0.6151 [95% Conf Interval] 322891 -.1804799 -.0400637 -.0091188 -.1029424 -.1261556 0871309 0427129 -.1729778 -6.134348 1.122434 045408 -.0201169 0192866 7248595 1.043256 2480302 0706157 5846729 -2.891644 Note: the common support option has been selected The region of common support is [.12909577, 99949297] Description of the estimated propensity score in region of common support Estimated propensity score 1% 5% 10% 25% 50% 75% 90% 95% 99% Percentiles 136316 1793455 2161231 4431428 Smallest 1290958 1332437 136316 1378175 7861476 9377919 9850842 9945606 9970593 Largest 9970377 9970593 9990266 999493 Obs Sum of Wgt Mean Std Dev Variance Skewness Kurtosis 245 245 6876975 2832498 0802305 -.6488931 1.979217 ****************************************************** Step 1: Identification of the optimal number of blocks Use option detail if you want more detailed output ****************************************************** The final number of blocks is This number of blocks ensures that the mean propensity score is not different for treated and controls in each blocks ********************************************************** Step 2: Test of balancing property of the propensity score Use option detail if you want more detailed output ********************************************************** The balancing property is satisfied This table shows the inferior bound, the number of treated and the number of controls for each block ********************************************************** Step 2: Test of balancing property of the propensity score Use option detail if you want more detailed output ********************************************************** The balancing property is satisfied This table shows the inferior bound, the number of treated and the number of controls for each block Inferior of block of pscore Total 1290958 15 25 15 12 11 36 109 20 37 20 51 117 Total 72 173 245 Y Note: the common support option has been selected ******************************************* End of the algorithm to estimate the pscore ******************************************* attnd Y VayChinhthuc, pscore(ps98) comsup The program is searching the nearest neighbor of each treated unit This operation may take a while ATT estimation with Nearest Neighbor Matching method (random draw version) Analytical standard errors n treat n contr ATT Std Err t 220 65 -0.041 0.133 -0.307 Note: the numbers of treated and controls refer to actual nearest neighbour matches atts Y VayChinhthuc, pscore(ps98) blockid(blockf1) comsup ATT estimation with the Stratification method Analytical standard errors n treat n contr ATT Std Err t 184 61 0.043 0.085 0.504 attr Y VayChinhthuc, pscore(ps98) radius(0.001) comsup The program is searching for matches of treated units within radius This operation may take a while ATT estimation with the Radius Matching method Analytical standard errors n treat n contr ATT Std Err t 49 138 0.274 0.073 3.760 Note: the numbers of treated and controls refer to actual matches within radius attk Y VayChinhthuc, pscore(ps98) comsup bootstrap The program is searching for matches of each treated unit This operation may take a while ATT estimation with the Kernel Matching method n treat n contr ATT Std Err t 220 206 0.016 Note: Analytical standard errors cannot be computed Use the bootstrap option to get bootstrapped standard errors Bootstrapping of standard errors command: statistic: attk Y VayChinhthuc , pscore(ps98) comsup bwidth(.06) attk = r(attk) Bootstrap statistics Variable Reps Observed Bias 50 0155578 000816 attk Note: N P BC Number of obs Replications = = 440 50 Std Err [95% Conf Interval] 0605262 -.106074 -.0708639 -.0708639 1371897 1485282 2359395 (N) (P) (BC) = normal = percentile = bias-corrected ATT estimation with the Kernel Matching method Bootstrapped standard errors n treat n contr ATT Std Err t 220 206 0.016 0.061 0.257 nnmatch Y VayChinhthuc Quymoho TLPhuthuoc Tuoi Gioitinh Dantoc SonamDihoc TNPhiNN Dientich, tc(att) Matching estimator: Average Treatment Effect for the Treated Weighting matrix: inverse variance Y Coef SATT 2045455 Matching variables: Std Err .0562442 Number of obs Number of matches z 3.64 = (m) = 440 P>|z| [95% Conf Interval] 0.000 0943088 3147821 Quymoho TLPhuthuoc Tuoi Gioitinh Dantoc SonamDihoc TNPhiNN Dientich pscore Y Daotaonghe Quymoho TLPhuthuoc Tuoi Gioitinh Dantoc SonamDihoc TNPhiNN Dientich, pscore(ps98) blockid(block **************************************************** Algorithm to estimate the propensity score **************************************************** The treatment is Y Y Freq Percent Cum 267 173 60.68 39.32 60.68 100.00 Total 440 100.00 Estimation of the propensity score Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration Iteration 0: 1: 2: 3: 4: 5: 6: log log log log log log log likelihood likelihood likelihood likelihood likelihood likelihood likelihood = = = = = = = -294.86604 -148.68311 -123.02459 -117.06098 -116.41993 -116.40977 -116.40977 Probit regression Number of obs LR chi2(9) Prob > chi2 Pseudo R2 Log likelihood = -116.40977 Y Coef Daotaonghe Quymoho TLPhuthuoc Tuoi Gioitinh Dantoc SonamDihoc TNPhiNN Dientich _cons 6283622 -.0688455 -.0291565 0033333 3249801 6192405 1957896 0637645 3162707 -5.037602 Std Err .2478871 0567219 0050105 0071186 2090488 3079846 0412223 007151 1929054 8494983 z 2.53 -1.21 -5.82 0.47 1.55 2.01 4.75 8.92 1.64 -5.93 P>|z| 0.011 0.225 0.000 0.640 0.120 0.044 0.000 0.000 0.101 0.000 = = = = 440 356.91 0.0000 0.6052 [95% Conf Interval] 1425123 -.1800184 -.0389769 -.010619 -.084748 0156019 1149953 0497488 -.061817 -6.702588 1.114212 0423274 -.0193362 0172856 7347082 1.222879 2765839 0777801 6943584 -3.372616 Note: the common support option has been selected The region of common support is [.13195305, 9998534] Description of the estimated propensity score in region of common support Estimated propensity score 1% 5% 10% 25% 50% 75% 90% 95% 99% Percentiles 1485123 2157216 2751467 4855454 Smallest 131953 1329233 1485123 1565129 7737337 9374331 9878081 9948578 9994259 Largest 9991695 9994259 9998104 9998534 Obs Sum of Wgt Mean Std Dev Variance Skewness Kurtosis 241 241 6970379 2642232 0698139 -.5930062 2.021259 ****************************************************** Step 1: Identification of the optimal number of blocks Use option detail if you want more detailed output ****************************************************** The final number of blocks is This number of blocks ensures that the mean propensity score is not different for treated and controls in each blocks ********************************************************** Step 2: Test of balancing property of the propensity score Use option detail if you want more detailed output ********************************************************** The balancing property is satisfied This table shows the inferior bound, the number of treated and the number of controls for each block Inferior of block of pscore Total 131953 23 16 14 12 19 35 103 11 35 35 49 111 Total 68 173 241 Y Note: the common support option has been selected ******************************************* End of the algorithm to estimate the pscore ******************************************* attnd Y Daotaonghe, pscore(ps98) comsup The program is searching the nearest neighbor of each treated unit This operation may take a while ATT estimation with Nearest Neighbor Matching method (random draw version) Analytical standard errors n treat n contr ATT Std Err t 71 56 -0.014 0.104 -0.136 Note: the numbers of treated and controls refer to actual nearest neighbour matches atts Y Daotaonghe, pscore(ps98) blockid(blockf1) comsup ATT estimation with the Stratification method Analytical standard errors n treat n contr ATT Std Err t 61 180 0.002 0.055 0.033 attr Y Daotaonghe, pscore(ps98) radius(0.001) comsup The program is searching for matches of treated units within radius This operation may take a while ATT estimation with the Radius Matching method Analytical standard errors n treat n contr ATT Std Err t 45 95 0.446 0.087 5.104 Note: the numbers of treated and controls refer to actual matches within radius attk Y Daotaonghe, pscore(ps98) comsup bootstrap The program is searching for matches of each treated unit This operation may take a while ATT estimation with the Kernel Matching method n treat n contr ATT Std Err t 71 312 0.006 Note: Analytical standard errors cannot be computed Use the bootstrap option to get bootstrapped standard errors Bootstrapping of standard errors command: statistic: attk Y Daotaonghe , pscore(ps98) comsup bwidth(.06) attk = r(attk) Bootstrap statistics Variable Reps attk Note: N P BC 50 Number of obs Replications Observed Bias = = 440 50 Std Err [95% Conf Interval] 0056984 -.0084921 0500201 -.0948207 -.1031636 -.0858469 1062175 0805619 1193466 (N) (P) (BC) = normal = percentile = bias-corrected ATT estimation with the Kernel Matching method Bootstrapped standard errors n treat n contr ATT Std Err t 71 312 0.006 0.050 0.114 nnmatch Y Daotaonghe Quymoho TLPhuthuoc Tuoi Gioitinh Dantoc SonamDihoc TNPhiNN Dientich, tc(att) m(1) Matching estimator: Average Treatment Effect for the Treated Weighting matrix: inverse variance Y Coef SATT 1267606 Matching variables: Number of obs Number of matches = (m) = 440 Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] 0639661 1.98 0.048 0013893 2521318 Quymoho TLPhuthuoc Tuoi Gioitinh Dantoc SonamDihoc TNPhiNN Dientich ... chế sách giảm nghèo vùng dân tộc thiểu số tỉnh An Giang giai đoạn 2008 - 2013 Mục tiêu 2: Đánh giá tác động sách vay vốn sách đào tạo nghề đến khả thoát nghèo vùng dân tộc thiểu số tỉnh An Giang. .. chế củachính sách giảm nghèo vùng dân tộc thiểu số tỉnh An Giang giai đoạn 2008 - 2013 Mục tiêu 2: Đánh giá tác động sách vay vốn đào tạo nghề đến khả thoát nghèo hộ nghèo vùng dân tộc thiểu số. .. DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP HỒ CHÍ MINH LÂM QUANG THI TÁC ĐỘNG CỦA CHÍNH SÁCH VAY VỐN VÀ ĐÀO TẠO NGHỀ CỦA CHÍNH PHỦ ĐẾN GIẢM NGHÈO ĐỐI VỚI VÙNG DÂN TỘC THIỂU SỐ TRÊN ĐỊA BÀN TỈNH AN