2.3.1. Xây dựng bảng câu hỏi chính thức
Bảng câu hỏi là một công cụ dùng để thu thập các thông tin cần thiết để giải quyết vấn đề cần nghiên cứu. Từ việc nghiên cứu lý thuyết và nghiên cứu thí điểm là cơ sở quan trọng để xây dựng và điều chỉnh bảng câu hỏi phù hợp với mục tiêu nghiên cứu và thời gian thực hiện của đề tài.
2.3.2. Chọn mẫu điều tra
Việc chọn mẫu được tiến hành để điều tra các hộ gia đình cần đảm bảo tính đại diện cho tổng thể. Sau khi có thông tin thu được từ mẫu nghiên cứu sẽ suy rộng cho các đặc tính của tổng thể nghiên cứu. Cụ thể, mẫu nghiên cứu trong nghiên cứu được thực hiện như sau:
- Kích thước mẫu cần thu thập
Trong phân tích thống kê kích thước mẫu cần thu thập phải đủ lớn để đạt được mục tiêu của nghiên cứu và đạt được độ tin cậy nhất định. Tuy nhiên, kích thước mẫu là bao nhiêu thì được gọi là lớn thì còn chưa được xác định rõ ràng. Việc xác định kích thước mẫu tùy thuộc vào phương pháp ước lượng được sử dụng. Có nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng phương pháp ước lượng OLS thì số mẫu tối thiểu cho một biến cần ước lượng trong phân tích hồi qui là 10. Còn Tabachnick và Fidell thì cho rằng, số mẫu tối thiểu trong phân tích hồi qui OLS bằng 50 + 5k (với k là số biến độc lập). Tuy nhiên, xuất phát từ đặc điểm của tổng thể và kinh nghiệm nghiên cứu nhằm đảm bảo tính đại diện và nâng cao độ tin cậy trong kết quả phân tích, nghiên cứu thực hiện khảo sát 300 hộ gia đình ngư dân ven biển Ninh Thuận.
- Phương pháp chọn mẫu nghiên cứu
Chọn mẫu là quá trình chọn lựa một bộ phận tương đối nhỏ từ một tổng thể, với tư cách là đại diện cho tổng thể nghiên cứu. Do vậy, nghiên cứu đã tiến hành khảo sát các hộ ngư dân ven biển tại Ninh Thuận bằng phương pháp lấy mẫu định mức (quota sampling). Việc quyết định các tổng thể còn dựa trên tỉ lệ tổng thể tàu thuyền khai thác ven bờ của mỗi địa phương trong tỉnh. Phương pháp lấy mẫu định mức này tương tự như lấy mẫu xác suất phân tầng, nhưng điểm khác biệt cơ bản là trong từng tổng thể con những hộ gia đình được chọn mẫu tại hiện trường theo cách thuận tiện và phán đoán cũng như kinh nghiệm nghiên cứu của tác giả [7] để phục vụ cho quá trình điều tra. Trên cơ sở nguồn lực được phê duyệt, số lượng mẫu điều tra là 376 hộ gia đình ngư dân hoạt động khai thác hải sản tại các địa phương của Ninh Thuận. Số phiếu
khảo sát phát ra là 376 phiếu, số phiếu thu về 320 phiếu: có 56 trường hợp làm mất phiếu hoặc không chịu điền vào phiếu khảo sát. Sau khi làm sạch còn lại 214 phiếu đưa vào sử dụng cho việc phân tích: có 106 phiếu không đạt do điền không đúng thông tin hoặc bị thiếu thông tin.
2.3.3. Nguồn số liệu được sử dụng trong nghiên cứu
- Nguồn số liệu sơ cấp
Số liệu sơ cấp được thu thập từ quá trình điều tra phỏng vấn trực tiếp các hộ gia đình ngư dân ven biển để thu thập những thông tin về những đặc điểm kinh tế - xã hội của đối tượng này. Bên cạnh đó, nghiên cứu còn sử dụng phương pháp đánh giá có sự tham gia của người dân để nhận dạng và xác định yếu tố ảnh hưởng tới tình trạng nghèo của hộ.
- Nguồn số liệu thứ cấp:
Số liệu thứ cấp được thu thập chủ yếu từ Cục Thống kê tỉnh Ninh Thuận, Sở Lao động Thương binh và Xã hội tỉnh Ninh Thuận, Sở Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Ninh Thuận.
2.3.4. Mô hình nghiên cứu đề xuất và các giả thuyết nghiên cứu
Từ cơ sở lý thuyết về nghèo đói và tổng quan về các kết quả nghiên cứu có liên quan [9], [10], [12], [22] để xây dựng mô hình nghiên cứu của đề tài như:
- Trong đề tài này tác giả cũng áp dụng hai cách tiếp cận nghèo đói đó là sử dụng các chỉ tiêu của quốc gia, chỉ tiêu quốc tế nhằm đánh giá tình hình nghèo đói chung của khu vực nghiên cứu, đồng thời sử dụng mô hình kinh tế lượng nhằm đánh giá những nhân tố tác động đến sự nghèo đói và bất bình đẳng của cộng đồng dân cư ven biển tỉnh Ninh Thuận.
- Về cơ bản các đặc điểm tự nhiên và kinh tế xã hội của cộng đồng dân cư ven biển tỉnh Ninh Thuận không khác nhiều so với các địa phương khác ở ven biển Miền Trung Việt Nam. Vì vậy, trên cơ sở các nghiên cứu trước tương tự [12], [10], [22] và sau khi loại bỏ các yếu tố tác động khác cho phù với nghiên cứu, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu sự nghèo đói của của cộng đồng dân cư ven biển tỉnh Ninh Thuận như sau:
- Theo Phạm Hồng Mạnh [12], mô hình kinh tế lượng phân tích những yếu tố tác động đến nghèo đói với biến thu nhập có dạng hàm logarit. Biến phụ thuộc là logarit của thu nhập bình quân đầu người, với mô hình lý thuyết tổng quát như sau:
Ln(I) = 0 + iXi + (4) Trong đó:
I là thu nhập bình quân đầu người hàng tháng 0, i là hệ số hồi quy của mô hình
Xi là các biến độc lập (các yếu tố có ảnh hưởng đến chi tiêu bình quân) : Sai số của mô hìnhs
2.3.5. Mô hình và những giả định các yếu tố ảnh hưởng tới thu nhập của cộng đồng dân cư ven biển Ninh Thuận đồng dân cư ven biển Ninh Thuận
Mô hình nghiên cứu nghèo đói được đề xuất cho các hộ ngư dân ven biển tại Ninh Thuận với những yếu tố cơ bản sau:
- Biến phụ thuộc được đo trực tiếp theo thu nhập hoặc chi tiêu bình quân đầu người/tháng.
- Mô hình kinh tế lượng các yếu tố tác động tới đói nghèo của ngư dân ven biển tại Ninh Thuận đề xuất là:
COVAY CODAT LAMTHEM SOTHAKTH KEO NGHE TA CSUAT KINHCHU CH HOCVA QUIMO GT DUONG CHO KC SUCKHOE GIOITINH TUOI I LN 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 _ _ _ _ _ ) ( Trong đó:
ε : là sai số ngẫu nhiên của hàm hồi qui tổng thể
I: là biến phụ thuộc thể hiện thu nhập bình quân đầu người/ thu nhập hàng tháng.
TUOI: Biến số tuổi tính từ năm sinh của chủ hộ. Kỳ vọng mang dấu dương (+). Cũng theo kết quả điều tra mức sống dân cư và kết quả của các công trình nghiên cứu nghèo đói khác [12], cho rằng tuổi của chủ hộ sẽ đồng biến với kinh nghiệm trong hoạt động sản xuất nghề khai thác và tác động tích cực đến thu nhập, từ đó giảm thiểu khả năng rơi vào ngưỡng nghèo của hộ. Trong nghiên cứu, biến số này được giả định là tuổi của chủ hộ có quan hệ thuận chiều với khả năng rơi vào ngưỡng nghèo.
GIOITINH: biến độc lập, biến giả, nhận giá trị 1 nếu chủ hộ thuộc nam giới, nhận giá trị 0 cho trường hợp chủ hộ thuộc nữ giới, kỳ vọng dấu hệ số hồi quy (-). Do đặc tính nghề nghiệp khai thác thủy sản nên thường phù hợp với lao động nam hơn, vì vậy chúng tôi kỳ vọng nếu các yếu tố khác không đổi nếu chuyển từ chủ hộ là nữ sang chủ hộ nam sẽ làm giảm xác suất nghèo của hộ.
SUCKHOE: biến độc lập, biến giả, nhận giá trị 1 nếu chủ hộ có sức khỏe bình thường và tốt, có đủ sức khỏe tham gia lao động tạo ra thu nhập, nhận giá trị 0 nếu
bệnh tật, già yếu, không có khả năng sức khỏe tham gia lao động tạo ra thu nhập. Kỳ vọng mang dấu dương (+). Qua điều tra những hộ ngư dân sông ven biển tỉnh Ninh Thuận, những chủ hộ sức khỏe tốt thì khả năng có thu nhập cao hơn những hộ sức khỏe không tốt. Trong nghiên cứu, biến số này được giả định là sức khỏe của chủ hộ có quan hệ thuận chiều với khả năng rơi vào ngưỡng nghèo
KC_CHO: biến số khoảng cách chợ là biến số khoảng cách tính từ nhà chủ hộ đến trung tâm chợ. Kỳ vọng mang dấu (+). Hộ gia đình có khoảng cách gần chờ thường thuận tiện trong cuộc sống sinh hoạt hàng ngày, giảm bớt chi phí đi lại. Trong nghiên cứu, biến số này được giả định là khoảng cách từ nhà của chủ hộ đến trung tâm chợ có quan hệ ngược chiều với khả năng rơi vào ngưỡng nghèo.
DUONG_GT: biến độc lập, biến giả, nhận giá trị 1 nếu là đường đất (loại đường giao thông thuận tiện cho lưu thông xe lớn) và nhận giá trị là 0 nếu là các loại đường khác (loại đường giao thông không thuận lợi cho lưu thông các loại xe lớn), kỳ vọng dấu hệ số hồi quy (-). Tiếp cận hạ tầng cơ sở thiết yếu là đường giao thông đã góp phần rất lớn trong việc giảm nghèo. Nghiên cứu giả định hộ gia đình tiếp cận dễ dàng các hạ tầng cơ sở thiết yếu trên sẽ có xác xuất rơi vào nghèo đói thấp hơn so với các hộ khác.
QUYMO: Biến thể hiện số người sống trong một hộ, không tính đến người làm thuê và ở nhờ. Kỳ vọng mang dấu (-). Theo điều tra mức sống dân cư của Tổng cục thống kê phối hợp với UNDP cho chúng ta bằng chứng là tại mức thu nhập thấp của hộ gia đình điều tra thì qui mô hộ thường cao hơn các mức thu nhập khác, ngoài ra trong hộ gia đình có nhiều thành viên cho dù đến độ tuổi lao động nhưng do trước đó các thành viên này thiếu tiếp cận với các dịch vụ giáo dục, y tế . . . nên khả năng tiếp cận thị trường lao động yếu. Chúng tôi giả định rằng qui mô hộ có mối quan hệ đồng biến với xác suất rơi vào ngưỡng nghèo.
HOCVA_CH: thể hiện số năm đi học trung bình của những người trưởng thành trong gia đình, kỳ vọng mang dấu dương (+). Hộ gia đình nghèo thường không có điều kiện cho con theo học ở các bậc học cao. Khi trình độ học vấn của các thành viên trong gia đình càng cao càng có khả năng tiếp cận với công nghệ, kỹ thuật trong sản xuất, tiếp cận với thị trường lao động và nâng cao cơ hội cải thiện thu nhập. Do đó kỳ vọng nếu các yếu tố khác không đổi, việc tăng thêm 1 đơn vị của biến này sẽ làm giảm xác suất rơi vào tình trạng nghèo của hộ.
KINHCHU: thể hiện số năm tham gia hoạt động khai thác của hộ gia đình, kỳ vọng mang dấu (+). Những hộ gia đình có thời gian hoạt động trong nghề khai thác càng lâu năm thường có thu nhập ổn định và cao hơn những hộ gia đình mới tham gia. Do đó kỳ vọng nếu các yếu tố khác không đổi, việc tăng thêm 1 năm kinh nghiệm sẽ làm giảm xác suất rơi vào tình trạng nghèo của hộ.
CSUAT_TA: biến giả, thể hiện tình trạng có tàu hoặc ghe của chủ hộ hay không, nhận giá trị 1 nếu có tàu hoặc ghe, nhận giá trị 0 nếu chủ hộ không có, kỳ vọng hệ số hồi quy (-), chúng tôi giả định rằng có tàu ghe sẽ cho sản lượng khai thác cao hơn, do đó nếu trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, việc chuyển từ không có tàu ghe sang có tàu ghe sẽ làm giảm xác suất nghèo của hộ.
NGHE_KEO: là biến Dumy, thể hiện hộ gia đình hoạt động trong nghề khai thác là nghề lưới kéo. Biến này nhận giá trị là 1 nếu nghề khai thác chính của hộ gia đình là nghề lưới kéo và nhận giá trị 0 trong các trường hợp còn lại. Kỳ vọng của biến số này trong mô hình mang dấu âm (-). Theo Phạm Hồng Mạnh [12], cho thấy những ngư dân chỉ hoạt động nghề cá thuần túy sẽ có nhiều khả năng rơi vào ngưỡng nghèo. Điều này rất cần được kiểm định trong mô hình nghiên cứu về mức độ ảnh hưởng của yếu tố này tới tình trạng nghèo của gia đình ngư dân.
SOTHAKTH: biến độc lập, thể hiện tỷ lệ thời gian khai thác trong năm của hộ, kỳ vọng hệ số hồi quy (-). Nếu chủ hộ làm nghề khai thác quanh năm, sẽ cho thu nhập cao hơn khai thác theo mùa vụ hoặc có thời gian nghỉ không khai thác trong năm. Do đó kỳ vọng nếu các yếu tố khác không đổi, việc tăng 1 đơn vị của biến này sẽ làm giảm xác suất rơi vào ngưỡng nghèo của hộ.
CODAT: là biến thể hiện sự phân bố đất sản xuất đến hộ gia đình, kỳ vọng của biến này mang dấu dương (+). Theo Phạm Hồng Mạnh (2012) [12], những hộ ngư dân hầu hết đều sinh sống chủ yếu tại các vùng ven biển và thường ít hộ có đất trong sản xuất nông nghiệp. Nếu những hộ ngư dân có đất canh tác thêm trong nông nghiệp thì có nhiều thu nhập hơn. Nếu hộ ngư dân có ít đất hay không có đất thì nguy cơ rơi vào nhóm hộ người nghèo là lớn hơn. Nghiên cứu này giả định rằng hộ có đất để trồng trọt và canh tác sẽ có khả năng làm giảm xác suất nghèo.
COVAY: là biến dummy thể hiện tình trạng tiếp cận nguồn vốn chính thức của hộ, nhận giá trị 0 nếu hộ không được vay hoặc vay thấp hơn 5 triệu, nhận giá trị 1 nếu hộ được vay từ 5 triệu trở lên. Kỳ vọng mang dấu (+). Theo Phạm Hồng Mạnh (2012)
[12], cho thấy rằng khi các hộ gia đình tiếp cận được với các nguồn tín dụng chính thức để đầu tư vào hoạt động sản xuất sẽ làm giảm gánh nặng vay nặng lãi của hộ gia đình. Bên cạnh đó, từ thực tiễn kết quả đánh giá của những hộ có vay từ 5 triệu đồng trở lên theo chính sách ưu đãi của chính phủ có khả năng cải thiện được tình trạng nghèo của mình. Do vậy giả định rằng những hộ tiếp cận được với tín dụng chính thức có khả năng giảm xác suất rơi vào ngưỡng nghèo.
LAMTHEM: là biến độc lập, biến giả, thể hiện hộ gia đình hoạt động trong nghề cá, nhận giá trị 1 nếu chủ hộ có làm việc trong các ngành nghề cá. Biến này nhận giá trị là 1 nếu hộ chỉ hoạt động trong nghề cá và nhận giá trị 0 trong các trường hợp còn lại. Kỳ vọng của biến số này trong mô hình mang dấu âm (-). Theo Phạm Hồng Mạnh [12], cho thấy những ngư dân chỉ hoạt động nghề cá thuần túy sẽ có nhiều khả năng rơi vào ngưỡng nghèo. Khai thác thủy sản ven bờ phụ thuộc nhiều vào nguồn lợi thủy sản, mùa vụ, sử dụng công cụ sản xuất thô sơ nên năng suất thấp, mùa biển động càng khó khăn. Do đó chúng tôi giả định rằng nếu hộ có nhiều hoạt động khác nhau ngoài khai thác thủy sản ven đầm để tạo thu nhập thì sẽ tăng thu nhập.
2.3.6. Mô hình đánh giá tác động biên của từng yếu tố tới tình trạng nghèo của hộ gia đình gia đình
Để định lượng mức độ ảnh hưởng của một số yếu tố kinh tế xã hội đối với việc hộ ngư dân nghèo được đánh giá nghèo hay không tác giả sẽ thiết lập một mô hình hồi quy logit mà biến phụ thuộc có giá trị bằng 1 (nếu hộ gia đình nghèo) và bằng 0 (cho tất cả các hộ gia đình khác). Để đánh giá tác động biên của từng yếu tố lên trên mô hình bằng việc biến đổi mô hình tổng quát trên như sau [12]:
0 1 1 2 2 ( 1) ... ( 0) k k P Y Ln X X X P Y (5)
Trong đó, P(Y=1) = P0 là khả năng xảy ra (xác suất) hộ nghèo và P(Y=0) = 1 – P0 là khả năng xảy ra (xác suất) hộ không nghèo
Gọi hệ số Odd: ) ( ) ( 1 0 0 0 khongngheo P ngheo P P P O
là hệ số chênh lệch nghèo ban đầu,
trong đó P0 là xác suất nghèo ban đầu.
Do vậy: X kXk e P P O .. 0 0 0 1 1 0 1 (6)
Giả định rằng các yếu tố khác không thay đổi, khi tăng Xk lên 1 đơn vị, hệ số chênh lệch nghèo mới (O1) sẽ là:
k k k k k k k k e e e e P P O X X X X X X