2.2.2.1 Tiến trình thực hiện
- Phỏng vấn thử: thực hiện điều tra thử trên một vài hộ, sau đó hoàn chỉnh bảng hỏi phù hợp với vùng nghiên cứu trƣớc khi điều tra trên diện rộng.
- Sửa bảng câu hỏi: nhằm thay đổi một số câu hỏi cho phù hợp với thực tế.
- Tiến hành phỏng vấn hộ
- Kiểm tra phiếu điều tra: nhằm mục đích phát hiện bổ sung kịp thời các thông tin không chính xác hoặc còn thiếu. Thông tin do ghi chép sai và chỉnh sửa số lƣợng để có đơn vị thống nhất
- Mã hóa thông tin: nhằm mục đích chuyển các thông tin thu thập ở phiếu điều tra nhƣ các biến định tính, nội dung trả lời các câu hỏi.
- Lập bảng mã hóa: bao gồm tên của các chỉ tiêu, số mã và các đại lƣợng giá trị khác.
- Xây dựng cơ sở dữ liệu và số liệu: xây dựng và nhập liệu bằng Excel Phân tích số liệu bằng phần mềm SPSS 16.0
2.2.2.2 Phương pháp phân tích
Phƣơng pháp tiếp cận đƣợc sử dụng để phân tích là phƣơng pháp đánh giá trƣớc – sau (before – after). Theo phƣơng pháp này, đối tƣợng đánh giá đƣợc xem xét ở các thời điểm khác nhau trên một chuỗi thời gian hay đối tƣợng đánh giá ở đây là việc làm của các lao động trong các hộ gia đình trƣớc và sau khi bị thu hồi đất.
Để thực hiện nội dung nghiên cứu,đề tài sử dụng các phƣơng pháp phân tích sau đây.
Phương pháp thống kê mô tả
Phƣơng pháp này đƣợc sử dụng nhằm mô tả thực trạng về đặc điểm của hộ, tình hình kinh tế - xã hội, việc làm của ngƣời dân vùng nghiên cứu dƣới dạng tần số, phần trăm, trung bình,… . Từ đó tổng hợp, xử lý số liệu làm cơ sở nghiên cứu nhằm rút ra những nhận xét và kết luận đúng đắn.
21 Tính điểm trung bình
Nhằm đánh giá mức độ hài lòng: năm thang điểm của thang đo Likert đƣợc sử dụng để đánh giá ý kiến của ngƣời tiêu dùng về các vấn đề liên quan và ý nghĩa của từng mức đánh giá giao động trên mức khoảng 0,80 với 5 mức từ: Rất không hài lòng / Rất không thích -> Rất hài lòng / Rất thích.
Cụ thể của từng mức độ nhƣ sau:
Từ 1,00 - 1,80: rất không hài lòng/ rất không thích Từ 1,81- 2,60: không hài lòng/ không thích
Từ 2,60 - 3,40: bình thƣờng/ trung bình Từ 3,41 - 4,20: hài lòng/ thích
Từ 4,21 – 5: rất hài lòng/ rất thích
Phương pháp phân tích bảng chéo (Cross – Tabulation)
Ý nghĩa: Cross – Tabulation là một kỹ thuật thống kê mô tả hay hay ba biến cùng lúc và bảng kết quả phản ánh sự kết hợp hai hay nhiều biến có số lƣợng hạn chế trong phân loại hoặc trong giá trị phân biệt. Biến cố trong đề tài này sẽ sử dụng phƣơng pháp phân tích Cross – Tabulation hai biến. Thí dụ phân tích chéo giữa hai biến tuổi và nghề nghiệp, nghề nghiệp và trình độ học vấn.
Tiến hành phân tích bảng chéo hai biến
Bảng phân tích bảng chéo hai biến còn đƣợc gọi là bảng tiếp liên, mỗi ô trong bảng chứa đựng sự kết hợp phân loại của hai biến. Việc phân tích các biến theo cột hay theo hàng tùy thuộc vào biến đó đƣợc xem là biến độc lập hay biến phụ thuộc. Thông thƣờng khi xử lý, biến xếp theo cột là biến độc lập và biến xếp theo hàng là biến phụ thuộc.
Trong phân tích bảng chéo, ta cũng cần quan tâm đến giá trị kiểm định. Ở đây phân phối Chi bình phƣơng cho phép ta kiểm định mối quan hệ giữa các biến.
Giả thuyết trong kiểm định có nội dung nhƣ sau:
H0: không có mối quan hệ giữa các biến (độc lập) H1: có mối quan hệ giữa các biến (phụ thuộc)
Giá trị kiểm định trong kết quả phân tích sẽ cung cấp mức ý nghĩa của kiểm định giá trị xác suất (P-Value). Nếu mức ý nghĩa nhỏ hơn hoặc bằng mức ý nghĩa phân tích ban đầu) thì kiểm định hoàn toàn có ý nghĩa hay nói cách
22
khác bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là các biến có mối quan hệ với nhau. Ngƣợc lại thì các biến không có mối quan hệ với nhau.
Phân tích biệt số
Phân tích biệt số là một kỹ thuật phân tích dữ liệu khi biến phụ thuộc (biến tiêu chuẩn) là biến phân loại và biến độc lập (biến dự đoán) là biến định lƣợng (thang đo khoảng cách hay tỷ lệ). Phân tích biệt số đƣợc sử dụng để xem xét có sự khác biệt hay không về việc làm của lao động sau khi thu hồi đất. Trong đó, lao động đƣợc chia thành ba nhóm theo mức độ việc làm xấu đi, không thay đổi và tốt hơn sau khi bị thu hồi đất.
Mô hình phân tích biệt số có dạng tuyến tính nhƣ sau: D = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 +…+ bkXk Trong đó:
D: biệt số
b: hệ số hay trọng số phân biệt X: biến độc lập
Các hệ số hay trọng số (b) đƣợc tính toán sao cho các nhóm có giá trị của hàm phân biệt (biệt số D) khác nhau càng nhiều càng tốt. Điều này sẽ xảy ra khi tỷ lệ của tổng các độ lệch bình phƣơng của biệt số giữa các nhóm so với tổng các độ lệch bình phƣơng của biệt số trong nội bộ các nhóm đạt cực đại. Và bất cứ kết hợp tuyến tính nào của các biến độc lập đều tạo ra những tỷ lệ nhỏ hơn.
Các giả định trong phân tích biệt số là: mỗi nhóm là một mẫu của một tổng thể có phân phối chuẩn đa biến và tất cả các tổng thể này có ma trận hiệp phƣơng sai giống nhau (các phƣơng sai bằng nhau).
Mô hình hồi quy Binary Logistic
Hồi quy Binary Logistic sử dụng biến phụ thuộc dạng nhị phân để ƣớc lƣợng xác suất một sự kiện sẽ xảy ra với những thông tin của biến độc lập mà ta có đƣợc. Mô hình hồi quy Binary Logistic đƣợc sử dụng khi phân tích biệt số có ý nghĩa hay việc làm của lao động có sự khác biệt sau khi thu hồi đất. Mô hình hồi quy Binary Logistic nhằm xác định các yếu tố có ảnh hƣởng đến việc làm của lao động.
Các biến đƣợc lựa chọn dựa vào kết quả nghiên cứu đề tài khoa học công nghệ Đánh giá lực lượng lao động nông thôn và đề xuất các giải pháp đào tạo nghề cho lao động nông thôn thành phố Cần Thơ của Viện nghiên cứu phát
23
triển ĐBSCL thuộc trƣờng Đại học Cần Thơ và Sở Khoa học và Công nghệ thành phố Cần Thơ. Kết quả chạy mô hình Probit, đề tài đƣa ra chín biến có ý nghĩa bao gồm: tuổi của lao động, giới tính của lao động, số năm học của lao động, số nhân khẩu trong hộ, lao động đang làm việc tạo thu nhập, thu nhập/ngƣời, chính sách đào tạo nghề, cung cấp thông tin việc làm, vay vốn có ảnh hƣởng đến đào tạo nghề và việc làm của lao động nông thôn (Dƣơng Ngọc Thành và cộng sự, 2012). Từ kết quả nghiên cứu trên và qua thực tế điều tra, tham khảo ý kiến của các cán bộ địa phƣơng thì để đánh giá các yếu tố ảnh hƣởng đến việc làm của lao động sau thu hồi đất đề tài sử dụng hai mô hình hồi quy Binary Logistic nhƣ sau:
Mô hình 1:
B0 + B1X1 + B2X2 + B3X3 + B4X4+ B5X5+ B6X6+ B7X7+ B8X8 Trong đó: Y là biến việc làm của hộ dân bị thu hồi đất, nhận giá trị 1 nếu việc làm đƣợc cải thiện và giá trị 0 nếu việc làm không đƣợc cải thiện sau thu hồi đất. Các biến X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8 là các biến độc lập (biến giải thích). Cỡ mẫu để chạy hàm này gồm 136 lao động, những quan sát này đã loại bỏ ngƣời già mất sức lao động và học sinh, sinh viên.
Tên biến Ký
hiệu
Diễn giải Kỳ
vọng Tuổi X1 Số năm sinh sống của lao động tính đến
thời điểm nghiên cứu (năm) +
Giới tính X2 Giới tính của lao động (1=nam, 0=nữ) +/- Trình độ học vấn X3 Số năm đi học của lao động tính đến thời
điểm nghiên cứu (năm) +
Số nhân khẩu trong hộ X4 Số nhân khẩu hiện tại trong gia đình
(ngƣời) +/-
Số tiền bồi thƣờng X5 Số tiền bồi thƣờng nhận đƣợc sau khi gia đình bị thu hồi đất (triệu đồng) + Mức thu nhập hiện tại
so với trƣớc khi thu hồi đât
X6 Mức độ tăng/giảm của thu nhập hiện tại so với trƣớc khi thu hồi đất (%) +
Việc làm trƣớc khi thu hồi đất
X7 Tình hình việc làm trƣớc khi thu hồi đất (1=có việc làm, 0=chƣa có việc làm) + Đào tạo nghề X8 Lao động tham gia đào tạo nghề (1=có,
24 Mô hình 2:
B0 + B1X1 + B2X2 + B3X3 + B4X4+ B5X5+ B6X6+ B7X7+ B8X8 + B9X9
Trong đó: Y là biến việc làm của hộ dân bị thu hồi đất, nhận giá trị 1 nếu việc làm xấu đi và giá trị 0 nếu việc làm không bị xấu đi sau thu hồi đất. Các biến X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9 là các biến độc lập (biến giải thích). Cỡ mẫu để chạy hàm này gồm 136 lao động, những quan sát này đã loại bỏ ngƣời già mất sức lao động và học sinh, sinh viên.
Tên biến Ký
hiệu
Diễn giải Kỳ
vọng
Tuổi X1 Số năm sinh sống của lao động tính đến
thời điểm nghiên cứu (năm) -
Giới tính X2 Giới tính của lao động (1=nam, 0=nữ) +/- Trình độ học vấn X3 Số năm đi học của lao động tính đến
thời điểm nghiên cứu (năm) -
Số nhân khẩu trong hộ X4 Số nhân khẩu hiện tại trong gia đình
(ngƣời) +/-
Số tiền bồi thƣờng X5 Số tiền bồi thƣờng nhận đƣợc sau khi gia đình bị thu hồi đất (triệu đồng) - Mức thu nhập hiện tại
so với trƣớc khi thu hồi đât
X6 Mức độ tăng/giảm của thu nhập hiện tại so với trƣớc khi thu hồi đất (%) -
Nơi làm việc lúc trƣớc X7 Nơi làm việc lúc trƣớc của lao động
(1=tại nhà, 0=nơi khác) +
Việc làm trƣớc khi thu hồi đất
X8 Tình hình việc làm trƣớc khi thu hồi đất (1=có việc làm, 0=chƣa có việc làm) - Đào tạo nghề X9 Lao động tham gia đào tạo nghề (1=có,
0=không) -
Sau khi tiến hành phân tích hai mô hình hồi quy, tổng hợp kết quả phân tích giúp ta có thể đánh giá đƣợc yếu tố nào có ảnh hƣởng tích cực đến việc làm và yếu tố nào khiến cho tình trạng việc làm của lao động xấu đi. Từ đó, có cái nhìn toàn diện hơn về ảnh hƣởng của các dự án đầu tƣ xây dựng đến việc làm của lao động sau thu hồi đất, góp phần đề ra những giải pháp phù hợp.
25 Phương pháp chuyên gia chuyên khảo
Phƣơng pháp này giúp cho việc nghiên cứu các hiện tƣợng kinh tế xã hội thông qua lựa chọn tài liệu, tham khảo ý kiến các chuyên gia, lãnh đạo và cán bộ phụ trách trong lĩnh vực có liên quan, các hộ sản xuất kinh doanh điển hình để nắm bắt đƣợc thực trạng cũng nhƣ giải pháp để giải quyết vấn đề.
26
CHƢƠNG 3
TỔNG QUAN VỀ THÀNH PHỐ CẦN THƠ VÀ ĐỊA BÀN NGHIÊN CỨU – QUẬN NINH KIỀU