Chỉ tiêu Tổng số Số hộ điều tra
Số hộ điều tra Số hộ nghèo Tỷ lệ (%)
Xã Yên Ninh 1809 82 44 53 Xã Vô Tranh 2343 106 56 52 Xã Cổ Lũng 2476 112 60 53
+ Đối tượng điều tra: đối tượng điều tra ở đây là các hộ nông dân. Khi lựa chọn các xã trên địa bàn phải đảm bảo tính đại diện. Việc lựa chọn các hộ mang tính ngẫu nhiên, có cả hộ nông dân nghèo và hộ nông dân không thuộc diện hộ nghèo để tìm ra nguyên nhân dẫn đến nghèo của các hộ nông dân, qua đó đề ra các biện pháp giúp người nông dân nâng cao thu nhập, dần dần thoát khỏi tình trạng kinh tế khó khăn.
2.2.2. Phương pháp tổng hợp thông tin
Các dữ liệu thu thập được tác giả tiến hành chọn lọc, hệ thống hóa để tính toán các chỉ tiêu phù hợp cho việc phân tích đề tài bằng cách thiết lập các bảng thống kê, sơ đồ, đồ thị thống kê.
Với các biến trong thang đo được mã hóa và các bảng khảo sát thu được, dữ liệu được nhập và xử lý thông qua phần mềm SPSS 22.0. Sau đó, phương pháp phân tích dữ liệu (phân tích độ tin cậy, phân tích nhân tố, phân tích hồi quy nhị phân) được sử dụng để đánh giá thang đo và kiểm định mô hình nghiên cứu.
2.2.3. Phương pháp phân tích thông tin
2.2.3.1. Phương pháp thống kê mô tả
Phương pháp này dùng để mô tả các dữ liệu trong bài nghiên cứu để thấy được sự khác nhau cũng như sự phát triển. Với việc sử dụng phương pháp này, nghiên cứu sẽ thể hiện được sự thay đổi về thu nhập của hộ nông dân nghèo trên địa bàn Huyện Phú Lương, đưa ra những nhận xét đánh giá về tình hình thu nhập của các hộ nông dân trên địa bàn Huyện.
2.2.3.2. Phương pháp so sánh đối chiếu
Đây là phương pháp chủ yếu trong phân tích thu nhập của hộ nông dân nghèo để xác định xu hướng và sự thay đổi của các chỉ tiêu phân tích. Để thực hiện được phương pháp này cần xác định số gốc để so sánh, xác định những điều kiện để so sánh và mục tiêu để so sánh. Điều này giúp cho việc phân tích thu nhập của hộ nông dân như nào qua các năm, từ đó thấy được xu thế phát triển cũng như những hạn chế gặp phải. Tìm ra được những ưu điểm cũng như hạn chế trong việc nâng cao thu nhập cho hộ nông dân nghèo tại Huyện Phú Lương, tỉnh Thái Nguyên
2.2.3.3. Hàm sản xuất Cobb - Douglas
Đây là phương pháp phân tích các hiện tượng kinh tế xã hội dưới góc nhìn định lượng để chỉ ra mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố nguyên nhân đến một yếu tố kết quả.
Đề tài sử dụng hàm sản xuất Cobb - Douglas (CD) để phân tích thực trạng thu nhập của các hộ nông dân nghèo trên địa bàn huyện Phú Lương tỉnh Thái Nguyên.
Theo tác giả Trần Chí Thiện (2013). Hàm sản xuất Cobb - Douglas có dạng: Y = f(X1, X2, …, Xn, D1, D2, …, Dm, u)
Trong đó: Y là kết quả sản xuất (output) Xi là yếu tố đầu vào (input) Hàm CD được viết lại dưới dạng:
Y = AX1b1 X2b2 … Xibi …Xnbn eβ1D1 +β2 D2 +…++βj Dj +…+βm Dm+u (1) Trong đó:
Y: Là biến phụ thuộc
X1, X2, …, Xi, Xn: Là các biến giải thích có tác động ảnh hưởng tới biến phụ thuộc Y. D1, D2, Dj, Dm: Là các biến định tính (biến giả), nhận 1 trong 2 giá trị: 0 hoặc 1.
β
i: Là các tham số cần ước lượng của bài toán và hệ số ảnh hưởng của từng nhân tố định lượng tới biến phụ thuộc Y
U: Là sai số ngẫu nhiên, nói lên ảnh hưởng của các yếu tố khác ngoài các Xi và Dj tới Y.
Logarit 2 vế của phương trình (1), ta được:
Ln Y = LnA + b1LnX1+…..+ bnLnXn + D1 + D2... + Dm+ U (2) Ln Y = b0 + b1LnX1+…..+ bnLnXn + D1 + D2... + Dm+ U (3)
Trong đề tài, tác giả dùng hàm CD để xác định mức ảnh hưởng của các yếu tố sản xuất nông nghiệp đến thu nhập của các hộ nông dân nghèo trên địa bàn huyện Phú Lương. Cụ thể có phương trình sau:
Y = AX1b1X2b2X3b3 X4b4 X5b5X6b6eβ1D1 + u (4)
Ln hai vế phương trình (4), ta được phương trình có dạng như sau:
Ln Y = LnA + b1LnX1 + b2LnX2 + b3LnX3 + b4LnX4 + b5LnX5 + b6LnX6+ β1 D1 + U (5) Tiến hành phân tích hồi quy cho phương trình (5). Sau khi có kết quả, phân tích, đánh giá mô hình, phân tích sự ảnh hưởng của các biến độc lập tới biến phụ thuộc.
Từ kết quả ước lượng mô hình sản xuất CD có:
βk: Hệ số hồi qui riêng phần, đo lường sự % thay đổi của Y khi Xkthay đổi 1%, giữ các biến độc lập không đổi.
Hay có thể giải thích theo Hiệu suất đầu tư biên (MPP-Marginal Physical Product) của một đơn vị yếu tố i.
+ Với các biến định lượng (quantitative variable)
= = bi (i=1,2,…n) (Theo tác giả Trần Chí Thiện, 2013) Trong đó: bi là hệ số co giãn của Y theo Xi, chính là tham số biứng với LnXi trong hàm Cobb-Douglas; Y là sản lượng; là mức đầu tư bình quân của yếu tố sản xuất Xi.
Ý nghĩa: Đầu tư thêm 1 đơn vị của yếu tố sản xuất thứ i sẽ mang lại thêm bao nhiêu đơn vị sản phẩm, với giả thiết là đầu tư các yếu tố khác không đổi.
+Với các biến định tính: Khi biến giả Dj nhận giá trị 1 thì sản lượng tăng thêm một lượng là: = exp(Cj)
Hệ số beta là hệ số của biến độc lập khi tất cả dữ liệu trên các biến được biểu diễn bằng đơn vị đo lường độ lệch chuẩn. Thông qua hệ số beta cho ta biết mức độ ảnh hưởng của từng biến X đến Y.
2.2.3.4. Phương pháp phân tích các nhân tố khám phá
Trong luận văn tác giả sử dụng mô hình phân tích các nhân tố khám phá vì phương pháp này cho phép nhận điện các khía cạnh hay nhân tố giải thích được các liên hệ tương quan trong một tập hợp biến. Ngoài ra, phương pháp này nhận diện một tập hợp gồm một số lượng biến mới tương đối ít không có tương quan với nhau để thay thế tập hợp biến gốc có tương quan với nhau đển thực hiện một phân tích phân tích đa biến tiếp theo sau. Chính vì lý do này các giả đã lựa chọn phương pháp này trong nghiên cứu của mình.
- Sử dụng hệ số tin cậy Cronbach Alpha: để kiểm định mức độ chặt chẽ và sự tương quan giữa các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu.
• Hệ số Cronbachs có công thức tính như sau: α = Nρ/[1+ρ(N-1)]
Trong đó: ρ: là hệ số tương quan trung bình giữa các mục hỏi. N: là tổng số người trả lời.
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Theo đó, các biến có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) lớn hơn 0,3 và có hệ số alpha từ 0,60 trở lên mới được xem là chấp nhận được và thích hợp đưa vào phân tích những bước tiếp theo (Nunnally & Burnstein 1994). Thông thường, thang đo có Cronbach Alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng tốt. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0,8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt.
- Sử dụng mô hình phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory factor analysis): để kiểm định giá trị khái niệm của các thang đo còn lại nhằm xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu.
Sau khi loại đi các biến không đảm bảo đô tin câ ̣y qua đánh giá đô tin câ ̣y bằng hệ số Cronbach Alpha, tiến hành phân tích nhân tố. Phân tích nhân tố là tên chung củ a mô ̣t nhóm các thủ tục đươc sư du ̣ng chủ yếu đê thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu (Tro ̣ng Ngo ̣c, 2008).
Để có thể phân tích nhân tố thì phải đảm bảo các điều kiê ̣n: Chỉ số Kaiser-Meyer- Olkin (KMO) > 0,5 thì dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố và mức ý nghĩa của kiểm đi ̣nh Bartlett (sig) < 0,05: xem xét các biến có tương quan với nhau trên tổng thể.
Số lượng nhân tố được xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser thì những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu.
Phương pháp trích hệ số được sử dụng trong nghiên cứu này là Principal component vớ i phép quay Varimax. Trong bảng Rotated Component Matrix chứa các hê ̣ số tải nhân tố (Factor loading). Theo Hair & ctg (1998), Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Factor loading > 0,3 được xem là đạt được mức tối thiểu, > 0,4 được xem là quan trọng, > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn. Hair & ctg (1998) cũng khuyên bạn đọc như sau: nếu chọn tiêu chuẩn factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu của bạn ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu của bạn khoảng 100-350 thì nên chọn tiêu chuẩn factor loading > 0,55, nếu cỡ mẫu của bạn <100 thì Factor loading phải > 0,75. Đề tài nghiên cứ u với cỡ mẫu 150, vì vậy các biến có hệ số tải >0,55 được đưa vào phân tích.
Theo Hair &ctg (1998), thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích bằng hoặc lớn hơn 50%.
2.2.3.5. Mô hình hồi quy Binary logistic
Trong nghiên cứu tác giả sử dụng mô hình Binary logistic để đánh giá xác suất hộ nông dân nghèo trên địa bàn huyện Phú Lương
= β0 + β1X1i + β2X2i + …+ βpXpi + ei
Trong đó: P(Y=1)= : Xác suất xảy ra sự kiện. Trong nghiên cứu này là xác suất để hộ gia đình đó thuộc diện hộ nghèo
P(Y=0)=1- : Xác suất không xảy ra sự kiện. Trong nghiên cứu này là xác suất để hộ gia đình không thuộc diện hộ nghèo
Là các nhóm nhân tố ảnh hưởng đến thu nhập của các hộ nông dân nghèo trên địa bàn huyện Phú Lương.
Mô hình hồi quy Binary Logistic có thể được áp dụng để dự báo khả năng hộ nông dân nghèo trên địa bàn huyện Phú Lương. Ta sử dụng công thức sau:
2.2.3.6. Mã hóa dữ liệu
Mã hóa Tên biến
Khó khăn từ môi trường tự nhiên
TN1 Đất đai cằn cỗi TN2 Khí hậu khắc nhiệt TN3 Điều kiện đi lại khó khăn TN4 Sâu bệnh thường xuyên xảy ra TN5 Cơ sở hạ tầng nông thôn kém
Khó khăn từ yếu tố có tính chất gia đình
GD1 Gia đình nhiều người nhưng ít lao động GD2 Ốm đau bệnh tật
GD3 Không biết quản lý chi tiêu GD4 Có người mắc tệ nạn xã hội
Khó khăn từ yếu tố có tính chất Sản xuất
SX1 Lười lao động
SX2 Giống cây trồng vật nuôi năng suất kém SX3 Không có dụng cụ sản xuất
SX4 Không được sự giúp đỡ của người khác SX5 Phương thức sản xuất nhỏ lẻ, lạc hậu SX6 Không có nghề phụ
SX7 Thời gian nông nhàn nhiều
SX8 Tiếp cận khoa học kỹ thuật khó khăn
Khó khăn từ Vốn sản xuất
VO1 Không có tài sản thế chấp để vay ngân hàng VO2 Sợ vay ngân hàng không trả được
VO3 Không vay được tiền từ người ngoài VO4 Sợ thủ tục rườm rà
Khó khăn từ yếu tố về môi trường xã hội
XH1 Các tổ chức xã hội ít quan tâm
XH2 Ít có chính sách hỗ trợ sản xuất cho hộ nghèo XH3 Ít chương trình đào tạo chuyển đổi nghề XH4 Ít chính sách hỗ trợ tín dụng
2.3. Hệ thống các chỉ tiêu nghiên cứu
2.3.1. Chỉ tiêu về số lượng, cơ cấu, tỷ lệ
Những chỉ tiêu để so sánh giữa các năm khác nhau, hoặc giữa vùng này với vùng khác hoặc giữa các đối tượng như dân tộc, ngành nghề… được sử dụng bởi các chỉ tiêu về số lượng, cơ cấu, tỷ lệ…
2.3.2. Chỉ tiêu đánh giá thu nhập và hiệu quả kinh tế hộ nông dân
* Chỉ tiêu về thu nhập:
Do đặc thù kinh tế hộ vùng nghiên cứu là vùng miền núi, sản xuất mang nặng tính tự cung tự cấp. Vì thế, để phù hợp với điều kiện tính toán kinh tế hộ nông dân nghèo đề tài áp dụng chỉ tiêu đánh giá thu nhập bao gồm:
Tổng thu: Là toàn bộ sản phẩm thu được của hộ tính theo giá thị trường ở thời điểm điều tra (kể cả bán và tiêu dùng).
Chi phí: Do không phải bất cứ yếu tố đầu vào của hộ đều được trao đổi trên thị trường nên chi phí là bao gồm chi phí vật chất và chi phí khác bằng tiền để sản xuất ra sản phẩm (chi phí khả biến mua ở bên ngoài).
Thu nhập thực bằng tổng thu trừ đi chi phí sản xuất
- Chỉ tiêu về thu nhập: Thu nhập bình quân hộ, thu nhập bình quân đầu người, cơ cấu thu nhập....
Thu nhập bình quân/hộ = Tổng thu nhập của các hộ/số hộ điều tra
+ Thu nhập bình quân/người = Thu nhập của các hộ/Tổng số nhân khẩu + Thu nhập bình quân /lao động = Thu nhập bình quân hộ/tổng lao động
* Chỉ tiêu về hiệu quả kinh tế:
Hiệu quả kinh tế của kinh tế hộ được xác định bởi các chỉ tiêu là: Hiệu quả về lao động, hiệu quả sử dụng đất, hiệu quả sử dụng vốn, cụ thể như sau:
- Thu nhập bình quân/1 đơn vị công lao động - Thu nhập bình quân /1 đơn vị diện tích - Thu nhập bình quân/1 đơn vị vốn bỏ ra
2.3.3. Chỉ tiêu đánh giá hiệu quả nâng cao thu nhập hộ nông dân nghèo
- Số lượng hộ nông dân nghèo giảm. Chỉ tiêu này cho thấy sự cải thiện trong thu nhập của các hộ nông dân, hiệu quả của các chính sách mà nhà nước áp dụng để giảm hộ nông dân nghèo.
- Số lượng học sinh thuộc gia đình nông dân nghèo bỏ học. Chỉ tiêu này cho biết áp lực chi tiêu không còn đè nặng lên tình hình học tập của học sinh thuộc diện hộ nghèo, và thể hiện tính ưu đãi của nhà nước đối với chính sách giáo dục cho các hộ nông dân nghèo.
- Số lượt khám chữa bệnh của các hộ nông dân nghèo. Chỉ tiêu này cho thấy các hộ nông dân đã chú ý nhiều đến sức khỏe. Đảm bảo khả năng lao động của người dân.
Chương 3
THỰC TRẠNG THU NHẬP CỦA HỘ NÔNG DÂN NGHÈO Ở HUYỆN PHÚ LƯƠNG, TỈNH THÁI NGUYÊN
3.1. Đặc điểm của huyện Phú Lương, tỉnh Thái Nguyên
3.1.1. Đặc điểm tự nhiên
3.1.1.1. Vị trí địa lý và dân cư
* Vị trí địa lý
Hình 3.1: Bản đồ hành chính huyện Phú Lương
(Nguồn: Phòng Tài nguyên môi trường huyện Phú Lương)
Phú Lương là một huyện miền núi nằm ở phía Bắc của tỉnh Thái Nguyên có đường quốc lộ 3 chạy qua huyện với chiều dài 38 km, nằm trong tọa độ địa lý từ
21036 đến 21055 độ vĩ bắc, 105037 đến 105046 độ kinh đông; cách trung tâm thành phố Thái Nguyên khoảng 22 km về phía nam
- Phía Bắc giáp huyện Định Hóa và huyện Chợ Mới (Tỉnh Bắc Kạn) - Phía Nam giáp thành phố Thái Nguyên
- Phía Đông giáp huyện Đồng Hỷ - Phía Tây giáp huyện Đại Từ
Với vị trí địa lý như trên. Phú Lương có nhiều thuận lợi về giao thông, thuận lợi trong việc giao lưu với trung tâm kinh tế, chính trị, văn hóa của tỉnh là thành phố Thái Nguyên. Diện tích tự nhiên của huyện là 368,95km2 toàn huyện có 16 đơn vị hành chính (14 xã và 2 thị trấn).
* Dân cư
Dân cư huyện Phú Lương gồm nhiều bộ phận hợp thành: Một bộ phận là dân bản địa định cư lâu đời; một bộ phận là dân phu được thực dân Pháp tuyển mộ vào làm thuê tại các đồn điền, hầm mỏ; một bộ phận là đồng bào ở các tỉnh khác di cư tự nhiên đến địa bàn và một bộ phận là đồng bào các tỉnh miền xuôi lên xây dựng vùng kinh tế mới trong những năm 1960.
Bảng 3.1. Diện tích, Thôn bản, mật độ dân số huyện Phú Lương chia theo xã, phường, thị trấn năm 2015
TT Đơn vị Diện tích (Km2) Số thôn (ấp, bản, tổ nhân dân) Dân số trung bình (Người) Mật độ dân số (Người/Km2) 1 TT Đu 2,129 13 4.278 2,008 2 TT Giang Tiên 3.812 8 3.682 966