2.2.2.1. Phương pháp phân tích số liệu
- Sử dụng phương pháp thống kê mô tả, phương pháp so sánh để phân tích thực trạng của các hộ dân chịu ảnh hưởng từ các dựán đầu tư trênđịa bàn quận Ninh Kiều
- Sử dụng mô hình hồi quy bội để phân tích thực trạng thu hồi đất tác
động đến thu nhập của hộ dân trong vùng dự án đầu tư trên địa bàn quận Ninh Kiều
- Sử dụng phương pháp phân tích nhân tốđểxác định các nhóm nhân tố đánh giá chất lượng cuộc sống. Sau đó thông qua mô hình hồi quy đểđánh giá
nhóm yếu tố nào ảnh hưởng đến chất lượng cuộc sống của hộ dân trong vùng dựán đầu tư trên địa bàn quận Ninh Kiều.
- Dựa trên những kết quảphân tích đểđề ra giải pháp nâng cao thu nhập và chất lượng cuộc sống của hộ dân
2.2.2.2. Phương pháp so sánh
Phương pháp so sánh là phương pháp xem xét một chỉ tiêu phân tích bằng cách dựa trên việc so sánh với một chỉ tiêu cơ sở (chỉ tiêu gốc). Có hai
phương pháp so sánh là:
- Phương pháp so sánh số liệu tuyệt đối để thấy được sự tăng lên hay
giảm xuống về số tuyệt đối của một chỉ tiêu phân tích (y1) so với một chỉ tiêu
cơ sở (y0).
y = y1 – y0
Trong đó: y0 chỉtiêu năm trước y1 chỉtiêu năm sau
y phần chênh lệch tăng giảm của các chỉ tiêu
- Phương pháp so sánh sốtương đối để thấy được một chỉ tiêu tăng giảm bao nhiêu phần trăm so với chỉtiêu cơ sở (y1).
y = (y1 – y0)/ y1 *100
Trong đó: y0 chỉtiêu năm trước y1 chỉtiêu năm sau
y biểu hiện tốc độtăng trưởng của các chỉ tiêu
2.2.2.2. Phương pháp thống kê mô tả
Thống kê là tổng hợp các phương pháp lý thuyết và ứng dụng vào lĩnh
vực kinh tế bằng cách rút ra những kết luận dựa trên những số liệu và thông tin thu thập được.
Thống kê mô tả là một trong hai chức năng chính của thống kê (thống kê mô tả và thống kê ứng dụng). Thống kê mô tả là tập hợp tất cả các phương pháp đo lường, mô tả và trình bày số liệu.
- Phương pháp tần số: sử dụng bảng phân phối tần số là bảng tóm tắt dữ
liệu được xếp thành từng yếu tố khác nhau, dựa trên những tần số xuất hiện của các đối tượng trong cơ sở dữ liệu để so sánh tỷ lệ, phản ánh số liệu (Mai
Văn Nam, 2008).
2.2.2.3. Thang điểm Likert
Thang điểm Likert: là một dạng thang đánh giá được sử dụng khá phổ
biến trong nghiên cứu kinh tế xã hội. Theo thang đo này, những người trả lời phải biểu thị một mức độ đồng ý hoặc không đồng ý với các đề nghị được trình bày theo một dãy các khoản mục liên quan. Rennis Likert (1932) – cha
đẻ của thang đo Likert – đưa ra loại thang đo 5 mức độ phổ biến. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Một thang điểm Likert thường gồm 2 phần, phần khoảng mục và phần
đánh giá. Phần khoảng mục liên quan đến ý kiến, thái độ về các đặc tính một sản phẩm, một sự kiện cần đánh giá. Phần đánh giá là một danh sách đặc tính trả lời.
Ngày nay, thang đo Likert có thểđược thiết kế thành thang đo 3, 5 hoặc 7 mức độ. Có thể từ “Hoàn toàn đồng ý” hay “Hoàn toàn không đồng ý”, cũng
có thể thành “Hoàn toàn chấp nhận” hay “Hoàn toàn không chấp nhận”,..
nhưng quy tắc đều như nhau.
Phương pháp tính điểm trung bình đối với thang đo Likert 5 mức độ: -Giá trị khoảng cách = (Max – Min)/ cấp độ = (5 - 1)/ 5 = 0,8
-Ý nghĩa của giá trị trung bình khi đánh giá CLCS người dân + 1,00 – 1,80: hài lòng vềCLCS dưới mức 20%
+ 1,81 – 2,60: hài lòng về CLCS từ21% đến 40% + 2,61 – 3,40: hài lòng về CLCS từ41% đến 60%
24
+ 3,41 – 4,20: hài lòng về CLCS từ61% đến 80% + 4,21 – 5,00: hài lòng về CLCS từ81% đến 100%
Hệ số Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ của tương quan giữa các biến quan sát. Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu vì nếu không chúng ta không thể biết được
chính xác độ biến thiên cũng như độ lỗi của các biến. Theo đó, chỉ có những biến có Hệ số tương quan biến tổng phù hợp lớn hơn 0,3 và có hệ số Alpha lớn
hơn 0,6 mới được xem là chấp nhận được và thích hợp đưa vào phân tích
những bước tiếp theo. Theo nhiều nhà nghiên cứu nếu Cronbach’s Alpha đạt từ 0,8 trở lên thì thang đo lường là tốt và mức độ tương quan sẽ cao hơn.
(Hoàng Trọng Chu và Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
2.2.2.4. Phân tích nhân tố EFA
Phương pháp nhân tố là tên chung của một nhóm các thủ tục được sử
dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Liên hệ giữa các nhóm biến có
liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét và trình bày dưới dạng một số ít các
nhân tố cơ bản. Trong phân tích nhân tố, không có sự phân biệt giữa biến độc
lập và biến phụ thuộc hay biến dự đoán. Thay vào đó, phân tích nhân tố là một
kỹ thuật phụ thuộc lẫn nhau trong đó toàn bộ các mối liên hệ phụ thuộc lẫn
nhau sẽ được nghiên cứu.
Phân tích nhân tố có rất nhiều ứng dụng trong các lĩnh vực nghiên cứu
kinh tế và xã hội. Trong nghiên cứu xã hội, phân tích nhân tố thường được
dùng trong quá trình xây dựng thang đo lường các khía cạnh khác nhau của
khái niệm nghiên cứu, kiểm tra tính đơn khía cạnh của thang đo lường.
Cách thức tiến hành phân tích nhân tố sẽ được trình bày cụ thể dưới đây:
- Xác định vấn đề (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Xác định vấn đề nghiên cứu gồm có nhiều bước. Đầu tiên là ta phải nhận diện các mục tiêu của phân tích nhân tố cụ thể là gì. Các biến tham gia vào phân tích nhân tố phải được xác định dựa vào các nghiên cứu trong quá khứ, phân tích lý thuyết và đánh giá của các nhà nghiên cứu. Các biến này phải
được đo lường một cách thích hợp bằng thang đo định lượng và cỡ mẫu phải
đủ lớn (ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến trong phân tích nhân tố). - Xây dựng ma trận tương quan
Để có thể áp dụng được phân tích nhân tố thì các biến phải có liên hệ với nhau. Nếu hệ sốtương quan giữa các biến nhỏ, phân tích nhân tố có thể không
thích hợp. Các biến cần có sựtương quan chặt chẽ với nhau và như vậy sẽ tương quan chặt với cùng một hay nhiều nhân tố.
Ta sử dụng Bartlett’s test of sphericity để kiểm định giả thuyết ( ) là các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể. Dựa vào giá trị sig. nhỏ hơn mức ý nghĩa α (α = 0,05) để ta có thể bác bỏ (Các biến không có tương
quan với nhau) → Phân tích nhân tốlà phương pháp phù hợp để phân tích ma trận tương quan.
- Sốlượng nhân tố: có 2 phương pháp xác định sốlượng nhân tố.
Phương pháp xác định từtrước (Priori determination): dựa vào kinh nghiệm, phân tích lý thuyết hay kết quả của các nghiên cứu từtrước mà xác
định sốlượng nhân tố.
Phương pháp dựa vào eigenvalue (determination based on eigenvalue): chỉ có những nhân tố nào có eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích. Nhược điểm của phương pháp này là khi qui mô mẫu lớn (trên 200), có nhiều khảnăng sẽ có nhiều nhân tố thỏa mãn mức ý nghĩa thống kê, mặc dù trong thực tế có nhiều nhân tố chỉ giải thích được chỉ một phần nhỏ
toàn bộ biến thiên. - Xoay các nhân tố
Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố. Những hệ số (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các nhân tố
và các biến. Hệ số này lớn cho biết nhân tố và biến có liên hệ chặt chẽ với nhau. Các hệ số này được dùng để giải thích các nhân tố. Có nhiều phương pháp xoay khác nhau để nhận diện những nhân tố khác nhau:
- Orthogonal rotation: xoay các nhân tốtrong đó vẫn giữ nguyên góc ban
đầu giữa các nhân tố.
- Varimax procedure: xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hóa số lượng biến có hệ số lớn tại cùng một nhân tố, vì vậy sẽ tăng cường khảnăng
giải thích các nhân tố. Đây là phương pháp thường được sử dụng nhất.
- Quartimax: xoay nguyên góc các nhân tố để tối thiểu hóa số nhân tố có hệ số lớn tại cùng một biến.
- Equamax: xoay các nhân tố để đơn giản hóa việc giải thích cả biến lẫn nhân tố.
- Oblique (direct oblimin): xoay nhân tố mà không giữ nguyên góc ban
đầu giữa các nhân tố (là có tương quan giữa các nhân tố với nhau). Phương pháp này nên được sử dụng chỉ khi nào các nhân tố trong tổng thể có khảnăng tương quan mạnh với nhau.
26 - Đặt tên và giải thích các nhân tố
Việc giải thích các nhân tốđược thực hiện trên cơ sở nhận ra các biến có hệ số (factor loading) lớn ở cùng một nhân tố. Dựa vào những điểm giống nhau (thể hiện tính chung) của biến nằm trong nhân tố và những nghiên cứu
trước nhà nghiên cứu sẽđặc tên cho những nhân tố này. - Nhân số
Nếu mục tiêu của phân tích nhân tố là biến đổi một tập hợp biến góc thành một tập hợp các biến tổng hợp (nhân tố) có số lượng ít hơn để sử dụng
trong các phương pháp phân tích đa biến tiếp theo, thì chúng ta tính ra các nhân tố cho từng trường hợp quan sát với công thức (Hoàng trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008):
Fi = Wi1X1 + Wi2X2 + Wi3X3 + … + WikXk
Cơ sở lý luận của các tiêu chí đánh giá chất lượng cuộc sống
Tham khảo các tiêu chí đánh giá CLCS của Maylasia (MQLI), đề tài chọn ra các tiêu chí đánh giá CLCS bao gồm các yếu tố về môi trường sống, (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
điều kiện an ninh, điều kiện giao thông sức khỏe, giáo dục… Ngoài ra sau khi tham khảo “Đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng cuộc sống của
người dân trong vùng dựán trên địa bàn quận Ninh Kiều thành phố Cần Thơ”
của Nguyễn Lê Quốc Thịnh (2014), đề tài còn thêm vào các yếu tố biểu hiện mức độ đánh giá của người dân đối với dự án. Sau đây là 20 tiêu chí được chọn để thực hiện đánh giá mức độ hài lòng của hộ dân về CLCS:
1. Độ an toàn của dự án 2. Quy hoạch của dự án 3. Tầm quan trọng của dự án 4. Tìm việc sau dự án
5. Người dân mới xung quanh 6. Khu vực sinh sống
7. Tự hào về dự án
8. Điều kiện giao thông nội bộ
9. Điều kiện giao thông công cộng 10. Khoảng cách đi làm
11. Khả năng cung cấp nước sạch 12. Khảnăng cung cấp điện
13. Điều kiện môi trường tự nhiên
14. Điều kiện trường học
15. Điều kiện khám bệnh
16. Điều kiện mua sắm
17. Điều kiện văn hóa, tinh thần
18. Điều kiện an ninh
19. Điều kiện sản xuất kinh doanh 20. Diện tích nhà ở hiện nay
2.2.2.5. Hồi quy tuyến tính
Mục đích của phương pháp này là ước lượng mức độ liên hệ (tương
quan) giữa các biến độc lập (biến giải thích) đến biến phụ thuộc (biến được giải thích). Phương pháp này được ứng dụng trong kinh tế và kinh doanh phân tích mối liên hệ giữa hai hay nhiều biến ngẫu nhiên.
Phương trình hồi quy đa biến có dạng:
n nX X X X Y 0 1 12 23 3... Trong đó: - Y là biến phụ thuộc - Xi là các biến độc lập , i = 1,2,3,…,n
- 1,2,3,....n là các tham số hồi qui
Kết quả tính toán có các thông số sau:
- Multiple R: Hệ số tương quan bội (Multiple Corrlation Corfficient) nói lên tính liên hệ chặt chẽ của mối liên hệ giữa biến phụ thuộc Y và các biến độc lập Xi. R càng lớn mối liên hệ càng chặt chẽ.
- Hệ số xác định R2 (R-square): Tỷ lệ (%) biến động của Y được giải thích bởi các biến độc lập Xi hoặc % các Xiảnh hưởng đến Y, phần còn lại do các yếu tốkhác mà chúng ta chưa nghiên cứu. R2 càng lớn càng tốt.
- Adjusted R2: Hệ số xác định đã điều chỉnh dùng để trắc nghiệm xem có nên thêm vào 1 biến độc lập nữa không. Khi thêm vào 1 biến mà R2 tăng lên
thì ta quyết định thêm biến đó vào phương trình hồi quy.
- Significace F: Mức ý nghĩa Sig.F nói lên ý nghĩa của phương trình hồi quy, Sig.F càng nhỏ càng tốt, độ tin cậy càng cao (Sig.F ≈ α). Thay vì tra bảng
28
F, Sig.F cho ta kết luận ngay mô hình hồi quy có ý nghĩa khi Sig.F < mức ý nghĩa α nào đó. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bài nghiên cứu áp dụng mô hình hồi quy đa biến để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập cũng như chất lượng cuộc sống của hộ dân chịu tác
động của dựán đầu tư trên địa bàn quận Ninh Kiều.
Mô hình các yếu tốảnh hưởng đến thu nhập
Dựa vào các nghiên cứu trước đây, tác giả đưa ra cơ sở lý luận về các yếu tố có thểảnh hưởng đến thu nhập của hộ dân
- Tuổi chủ hộ: Tuổi chủ hộ càng cao thì kinh nghiệm sống càng phong
phú, do đó đưa ra nhiều phương hướng lựa chọn giúp hộgia đình tạo thêm thu nhập.
- Giới tính chủ hộ: Chỉ ra người quản lý gia đình, được các thành viên
trong gia đình thừa nhận, không nhất thiết là người lớn tuổi nhất trong hộ gia
đình. Là người quyết định các vấn đề chủ yếu của hộ gia đình, thường là nam, là người đưa ra quyết định giúp gia đình tạo ra thu nhập cao nhất. Tuy nhiên, một số trường hợp, chủ hộ là nữ thường có tính thích nghi cao hơn, dễ hòa nhập trong môi trường sống thay đổi, do đo dễ dàng tìm kiếm ra hoạt động tạo thu nhập hơn
- Trình độ học vấn: Chủ hộ thường là người quyết định trong gia đình vì vậy trình độ học vấn càng cao thì chủ hộ sẽ có nhiều kiến thức hơn, với kiến thức này chủ hộ có thể tìm tòi, học hỏi kinh nghiệm từ phương tiện thông tin
đại chúng, từđó xác định phương hướng đúng đắn để nâng cao thu nhập. - Tình hình vay vốn: do hoạt động chủ yếu của các hộ dân là nông nghiệp và buôn bán nên việc có một nguồn vốn đủ lớn để thực hiện các hoạt động tạo thu nhập là khá cần thiết. Vì vậy hộ nào có vay vốn thì cũng góp phần làm
tăng thêm thu nhập của hộ. Tuy nhiên, việc sự dụng vốn không hiệu quả cũng
có thể làm hộ dân mắc nợ, do đó cũng có thể làm giảm thu nhập.
- Thu từ sản xuất nông nghiệp: do chủ yếu các hộ gia đình có kinh nghiệm lâu đời về sản xuất nông nghiệp nên nguồn thu từ hoạt động này sẽ
góp phần làm tăng thu nhập hơn so với các hoạt động phi nông nghiệp khác. - Số lao động trong gia đình: sốlao động đóng vai trò chủ yếu tạo nguồn
thu cho gia đình, có nhiều người lao động thì sẽ tạo thêm được nhiều nguồn thu (Huỳnh ThịĐan Xuân, 2009)
- Diện tích đất bị thu hồi: diện tích đất bị thu hồi bị thu hồi càng nhiều thì số tiền được bồi thường cũng càng nhiều, do đó làm tăng thu nhập của hộ gia
đình. Tuy nhiên, đây chỉ là một khoản tăng nhỏ trong thời gian ngắn. Khoản
tăng thu nhập này sẽ giảm theo thời gian nếu hộ gia đình không có biện pháp kịp thời để tạo ra hoạt động khác mang lại nguồn thu nhập
- Tình trạng dự án: sau khi dự án hoàn thành do mất diện tích đất sản xuất cùng với mức sống ngày một tăng cao làm giảm mức độ hài lòng của hộ
dân về điều kiện tài chính giảm xuống. Bên cạnh đó, việc thay đổi việc làm
không đúng với chuyên môn cũng góp phần khiến cho hoạt động tạo thu nhập