6. Bố cục của đề tài
2.3.2. Phân tích định lƣợng
Trên cơ sở tìm hiểu thực trạng kinh tế xã hội ở huyện Krông Nô và kết hợp với các công trình đã nghiên cứu tại Việt Nam, tác giả chọn các biến độc lập và biến phụ thuộc đƣa vào mô hình hồi quy Binary Logistic để kiểm định các yếu tố ảnh hƣởng đến nghèo của các hộ dân tại huyện Krông Nô.
Giả thuyết các yếu tố ảnh hƣởng đến tình trạng nghèo của hộ:
- Diện tích đất sản xuất: Đất đai ở huyện Krông Nô rất xấu, năng suất
sản lƣợng trên đơn vị diện tích thấp làm cho thu nhập của hộ ít. Đối với những hộ nghèo có ít đất sản xuất cảng dễ rơi vào tình trạng nghèo. Vì vậy,
nếu tăng một đơn vị diện tích đất sản xuất cho các hộ dân thì xác suất rơi vào hộ nghèo càng giảm.
- Số tiền vay: Tình hình kinh tế của ngƣời dân rất khó khăn, họ rất cần vốn để đầu tƣ sản xuất. Vì vậy, nếu tăng quy mô vốn vay tạo điều kiện cho ngƣời dân có cơ hội đầu tƣ sản xuất thì khả năng rơi vào tình trạng nghèo càng thấp.
- Phƣơng tiện sản xuất: Có đầy đủ phƣơng tiện sản xuất sẽ làm tăng năng suất lao động của các hộ dân ở huyện Krông Nô. Vì vậy, nếu tăng phƣơng tiện sản xuất nhƣ máy cày, máy tuốt lúa, máy bơm nƣớc… có khả năng giảm xác suất nghèo của hộ.
- Giới tính của chủ hộ: Nam giới thƣờng có tính mạnh mẽ, quyết đoán hơn nữ giới trong các quyết định, kế hoạch đầu tƣ sản xuất. Vì vậy nếu chủ hộ là nam giới có khả năng xác suất rơi vào hộ nghèo giảm.
- Nghề nghiệp: Các hộ dân ở huyện Krông Nô đa số làm nông, thu nhập rất thấp, có một số ít kinh doanh buôn bán hay làm công nhân ở các lâm trƣờng cà phê. Những hộ hoạt động trong lĩnh vực phi nông nghiệp ít rơi vào hộ nghèo vì họ có thu nhập ổn định. Vì vậy, nếu tăng lao động trong lĩnh vực phi nông nghiệp thì có thể giảm khả năng rơi vào hộ nghèo.
- Trình độ học vấn của chủ hộ: Nếu nâng cao trình độ học vấn hay trình độ tay nghề của các hộ dân ở huyện Krông Nô thì xác suất rơi vào hộ nghèo càng thấp.
- Thành phần dân tộc: Ngƣời dân tộc thiểu số thƣờng ở vùng sâu, vùng
xa, có trình độ học vấn thấp. Vì vậy, nếu càng tăng chủ hộ là ngƣời dân tộc thiểu số thì tỷ lệ hộ nghèo càng cao.
- Quy mô hộ: Số nhân khẩu trong một hộ càng lớn, chi phí càng tăng, vì
thế khả năng rơi vào hộ nghèo càng cao.
- Số ngƣời phụ thuộc: Số ngƣời không tạo ra đƣợc thu nhập trong một
Bảng 2.2. Các biến của mô hình Logistic và kỳ vọng tác động của nó đến dự giảm nghèo:
Tên biến Biến phụ thuộc Nguồn
số liệu
Kỳ vọng
dấu
TTNgheo
Biến giả tình trạng nghèo của hộ, nhận giá trị 1 nếu là hộ nghèo, nhận giá trị 0 nếu không phải hộ nghèo
Điều tra
Tên biến Biến độc lập
Dtdat Diện tích đất mà hộ gia đình canh tác
(1.000m2) Điều tra -
SoTienVay Số tiền hộ gia đình vay để SX mỗi
năm Điều tra -
PTSX Tổng nguyên giá của PTSX đƣợc
trang bị của hộ Điều tra -
Gioitinh
Biến giả giới tính chủ hộ, nhận giá trị là 1 nếu chủ hộ là nam, nhận giá trị 0 nếu chủ hộ là nữ
Điều tra -
Nghenghiep
Biến giả, nhận giá trị là 1 nếu có tham gia hoạt động phi nông nghiệp, là 0 nếu nghề nghiệp là thuần nông
Điều tra - HocVan Trình độ học vấn của chủ hộ Điều tra -
DANTOC
Biến giả, nhận giá trị 1 nếu hộ là ngƣời dân tộc thiểu số và nhận giá trị 0 nếu hộ là ngƣời kinh
Điều tra +
QMHo Số nhân khẩu của hộ Điều tra +
Phuthuoc Số ngƣời không tạo ra đƣợc thu nhập
Mô hình hồi quy Binary Logistic phân tích những yếu tố tác động đến khả năng nghèo của hộ gia đình nhƣ sau:
Dạng tổng quát của mô hình hồi quy Binary Logistic:
Trong đó: P(Y = 1) = P0: Xác suất hộ nghèo; P(Y = 0) = 1 – P0: Xác suất hộ không nghèo
Hệ số Odds:
Do đó, Log của hệ số Odds là một hàm tuyến tính với các biến độc lập Xi (i = 1,2,…,n) [8].
Mô hình dự kiến:
LnO0 = β0 + βDTdat + βSotienvay + βPTSX + βgioitinh + βnghenghiep + βhocvan + βdantoc + βQMho + βphuthuoc
* Để đảm bả ần thực hiện các kiểm định sau:
- Kiểm định tƣơng quan từng phần của các hệ số hồi quy: Thực hiện kiểm định này cho từng biến độc lập nhằm xem xét các biến độc lập tƣơng quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc hay không.
- Kiểm định sự phù hợp của mô hình: Nhằm xem xét có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc hay không. Mô hình đƣợc xem là không phù hợp nếu tất cả các hệ số hồi quy đều bằng 0, nếu có ít nhất một hệ số hồi quy khác 0 thì mô hình đƣợc cho là phù hợp.
- Kết quả về hệ số hồi quy của các biến độc lập và kiểm định Wald về ý nghĩa của hệ số hồi quy tổng thể của các biến độc lập.
- Kết quả mô phỏng xác suất nghèo của các hộ dân [8].
Mô hình đƣợc đề xuất nhằm xác định mức độ tác động của các biến độc lập đến xác suất rơi vào tình trạng nghèo của hộ gia đình. Đây đƣợc xem là mô hình phân tích hiệu quả nhất đối với trƣờng hợp biến phụ thuộc là biến định tính.
KẾT LUẬN CHƢƠNG 2
Trong chƣơng II, tác giả đã đƣa ra các căn cứ kế chọn điểm nghiên cứu và quy mô mẫu, lựa chọn phƣơng pháp chọn mẫu có thể đại diện cho toàn địa bàn nghiên cứu. Các tiêu chí trong thiết kế đƣợc bảng câu hỏi điều tracũng đƣợc đƣa ra.
Tác giả đã thiết kế và đề xuất mô hình kinh tế lƣợng làm cơ sở cho việc phân tích các yếu tố ảnh hƣởng đến sự giảm nghèo của các hộ dân tại huyện Krông Nô.
CHƢƠNG 3
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN SỰ GIẢM NGHÈO Ở HUYỆN KRÔNG NÔ