1.3.3 .Chuẩn mực xác định hộ đói nghèo của Việt Nam hiện nay
3.3 Kết hợp phương pháp khác biệt trong khác biệt với hồi quy OLS
3.3.1. Mơ hình kinh tế lượng
Yit= β0 + β1D+β2T+ β3D*T+β4Zit+ ℮it
Trong đó:
Yit : chỉ tiêu phản ánh mức sống ( Thu nhập/ Tiết kiệm) của hộ i tại thời điểm t D = 1: Hộ khảo sát thuộc nhóm tham gia
D = 0: Hộ khảo sát thuộc nhóm so sánh T = 0: Hộ khảo sát năm 2014
Zit là các biến kiểm sốt : bao gồm các nhóm biến phản ánh đặc điểm nhân khẩu , đặc điểm về giáo dục và việc làm, năng lực sản xuất của hộ…
Hộ thuộc nhóm so sánh vào năm 2014 có D=0 và T=0 nên mức sống là: E(Y00)= β0+β4Zit
Hộ thuộc nhóm tham gia vào năm 2014 có D=1 và T=0 nên mức sống là: E(Y10)= β0+ β1+β4Zit
Khác biệt mức sống giữa hai nhóm hộ vào năm 2014 là: E(Y10) - E(Y00) = β1
Hộ thuộc nhóm so sánh vào năm 2016 có D=0 và T=1 nên mức sống là: E(Y10)= β0+ β2+β4Zit
Hộ thuộc nhóm tham gia vào năm 2016 có D=1 và T=1 nên mức sống là: E(Y11)= β0 + β1+β2+ β3+β4Zit
Khác biệt mức sống giữa hai nhóm hộ vào năm 2016 là: E(Y11) - E(Y10) = β1+ β3 Tác động của tín dụng lên mức sống của hộ nghèo là:
[E(Y11) - E(Y10)]–[E(Y10) - E(Y00)]= β3=DID
3.3.2. Mơ tả và định nghĩa các biến trong mơ hình
a/ Biến phụ thuộc: Mặc dù mức sống của người nghèo thể hiện nhiều khía cạnh, nhưng đề tài lựa chọn thu nhập và tiết kiệm cho đời sống, do đó đề tài sử dụng hai biến phụ
thuộc: thu nhập bình quân đầu người, tiết kiệm bình quân hộ đại diện cho mức sống của hộ nghèo.
b/ Các biến độc lập dự định đưa vào mơ hình hồi qui để giải thích cho thu nhập hoặc chi tiêu của hộ nghèo dựa trên cơ sở lý thuyết và kết quả những nghiên cứu thực nghiệm về nghèo đói. Tuy nhiên trong q trình hồi qui có thể thêm vào hay bớt đi một số biến cho phù hợp.
Bảng 3.1 Mô tả biến trong mơ hình
Ký hiệu Định nghĩa ĐVT
Dấu kỳ vọng Credit Biến dumy về nhóm hộ, = 0 nếu hộ thuộc
nhóm so sánh (khơng vay vốn), =1 nếu nhóm hộ thuộc nhóm tham gia (có vay vốn)
T Biến dumy về thời điểm khảo sát, = 0 nếu thời điểm khảo sát là năm 2014, =1 nếu là năm 2016
+
T*Credit Biến tương tác giữa nhóm hộ và thời gian, hệ số ước lượng của biến này chính là tác động của tín dụng đối với thu nhập hoặc tiết kiệm của hộ
Fsize Quy mô hộ, bằng số nhân khẩu trong hộ Người - Dep Tỷ lệ phụ thuộc lao động được tính bằng phần
trăm tổng số người dưới 15 tuổi và trên 55 tuổi
đối với nữ hoặc trên 60 tuổi đối với nam trong tổng số lao động trong độ tuổi. Tỷ lệ phụ thuộc lao động (%) = (Số người dưới 15 tuổi và trên 60 tuổi đối với nam hoặc trên 55 tuổi đối với nữ/ Tổng số lao động trong độ tuổi) x 100
Age Tuổi chủ hộ Tuổi -
Male Giới tính chủ hộ,=1 nếu là nam, =0 nếu là nữ Ethnic Dân tộc của chủ hộ, =1 nếu là dân tộc kinh, =0
nếu là dân tộc khác
+
Edu Trình độ giáo dục trung bình của hộ, bằng số năm đi học bình quân/người trong hộ
Năm +
NFI Tỷ lệ thu nhập phi nông nghiệp trong tổng thu nhập
% +
S Diện tích đất canh tác bình qn đầu người M2 +
Center Khu vực sinh sống, =1 nếu hộ thuộc trung tâm tỉnh, =0 nếu ở vùng sâu vùng xa
+
distance Khoảng cách từ nơi ở của hộ đến trung tâm M -
3.3.3 Mô tả dữ liệu
Đề tài sử dụng số liệu của hai cuộc điều tra mức sống hộ nghèo trên địa bàn 3 xã thuộc Thành phố Kon Tum là Kroong, Đăkrơwa, Đăk Cấm năm 2014 và 2016. Số liệu được cung cấp bởi Phòng Lao Động – Thương Binh và Xã hội Thành phố, Ban Tôn giáo Thành phố và Ngân hàng CSXH.
Bảng3.2 Số liệu điều tra mức sống hộ nghèo Đăk Cấm (Xã nghèo thuộc vùng 1) Kroong (Xã nghèo thuộc vùng 2) Đăkrơwa (Xã nghèo thuộc vùng 3) Tổng số hộ nghèo năm 2014: 449 hộ 35 234 180 Số hộ vay vốn trong vòng 1 năm tại cuộc điều tra 2016 và không vay vốn trong cuộc điều tra 2014:
20 75 59
Số hộ không vay vốn trong cả
2 cuộc điều tra 15 101 90
Đề tài đã chọn ra 154 hộ nghèo theo phân loại của địa phương vào năm 2014 có tham gia vay vốn trong năm 2016 và không tham gia vay vốn trong năm 2014 làm nhóm tham gia; 206 hộ nghèo theo xếp loại của địa phương vào năm 2014 nhưng không tham gia vay vốn trong cả hai cuộc điều tra có đặc điểm tương tự với các hộ vay vốn làm nhóm so sánh. Vì hai nhóm này đều là những hộ nghèo theo phân loại của địa phương cho nên nếu có chính sách hỗ trợ nào khác thì cả hai đều được hưởng lợi như nhau. Với giả định rằng vào năm 2014, hai nhóm này có xuất phát điểm như nhau, nếu hai nhóm đều khơng vay vốn thì thu nhập và chi tiêu của họ thay đổi tương tự nhau từ 2014 đến 2016.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Để đánh giá xem tín dụng có giúp nâng cao mức sống của hộ nghèo hay không, đề tài tiến hành xem xét tác động của tín dụng đối với thu nhập của người nghèo và tiết kiệm của họ bằng phương pháp Khác biệt trong khác biệt kết hợp hồi qui OLS. Trong chương 3, tác giả cũng đưa ra các phương pháp nghiên cứu nằm trong các nghiên cứu trước và giải thích lý do lại chọn phương pháp Khác biệt trong khác biệt kết hợp hồi quy OLS, cụ thể:
- Các nghiên cứu trước đều đánh giá tác động của tín dụng đối với thu nhập hay chi tiêu của hộ nghèo dựa vào mơ hình hồi qui đa biến thông thường. Tuy nhiên, cách ước lượng này có hạn chế là khơng tách bạch được tác động của tín dụng và tác động của những yếu tố khác lên thu nhập của người dân. Do kết quả ước lượng của mơ hình đa biến dựa vào so sánh thu nhập hoặc chi tiêu giữa hộ có vay vốn và hộ không vay vốn tại một thời điểm nhất định. Nhưng có rất nhiều đặc điểm khác nhau trong nội tại các hộ này nên rất khó để nói rằng đó là tác động do tín dụng đem lại. Chính vì vậy, đánh giá tác động của chính sách hay các chương trình tín dụng đối với mức sống của người dân bằng phương pháp hồi qui đa biến thơng thường là khơng chính xác.
- Sử dụng phương pháp Khác biệt kép so sánh sự khác biệt trước và sau khi có chính sách trong đầu ra của cả hai nhóm. Nếu có sự khác biệt trong mức độ biến thiên trong đầu ra giữa hai nhóm này thì đó chính là tác động của chính sách. Kết quả này vừa phản ánh sự khác biệt về mặt thời gian trước và sau khi có chính sách vừa phản ánh sự khác biệt chéo giữa nhóm tham gia và nhóm khơng tham gia.
CHƯƠNG 4 - KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Kết quả hồi quy về Tác động của tín dụng và các yếu tố khác đến thu nhập của hộ nghèo. hộ nghèo.
Đầu tiên, tiến hành hồi quy trên SPSS mối quan hệ giữa thu nhập bình qn đầu người với tín dụng, thời gian và biến tương tác giữa tín dụng và thời gian. Kết quả mơ hình hồi quy 1 cho thấy tín dụng có tác động làm tăng thu nhập bình quân của hộ nghèo. Nếu các yếu tố khác không đổi, với mức ý nghĩa 5%, việc vay vốn làm tăng thu nhập của hộ lên 105.155 đồng/người/tháng.
Hệ số hồi quya
Mơ hình
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số đã chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (Hằng
số) 236048,927 3638,449 64,876 ,000
T 140406,629 5410,303 ,648 25,952 ,000 ,548 1,826 Credit -11438,603 5793,265 -,053 -1,974 ,049 ,483 2,070 TCredit 105155,269 8101,114 ,420 12,980 ,000 ,326 3,070 a. Biến phụ thuộc: NFI
Phương trình hồi quy 1:
NFI = 236049 + 140407T – 11439Credit+ 105155 T*Credit (1)
Tuy nhiên, ngồi tín dụng cịn có nhiều biến khác tác động đến thu nhập chính vì vậy sẽ khơng hợp lý nếu như khơng đưa thêm các biến này vào mơ hình. Khi đưa thêm các biến kiểm sốt khác (SAVING, Edu, Age, Gender, Fsize, Ethnic) vào mơ hình, kết quả hồi qui ở mơ hình hồi qui 2 cho thấy: với mức ý nghĩa 5%, tín dụng có tác động làm tăng thu nhập của hộ nghèo lên 104.683 đồng/người/tháng so với trường hợp không
vay vốn. Ngoài ra, với mức ý nghĩa 5%, thu nhập bình qn của hộ có chủ hộ là nữ cao hơn thu nhập bình qn của những hộ có chủ hộ là nam 9.756 đồng/người/tháng. Điều này cho thấy vai trị chủ hộ đã “bình đẳng” hơn giữa nam và nữ giới, nhiều nghiên cứu gần đây cũng cho thấy chỉ tiêu bình quân đầu người (như thu nhập, cơ cấu thu nhập, tài sản…) của những hộ có chủ hộ là nữ cao hơn những hộ mà chủ hộ là nam giới.
Hệ số hồi quya
Mơ hình
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số đã chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (Hằng số) 263369,7 17 9097,536 28,95 0 ,000 T 131835,3 68 6538,660 ,608 20,16 2 ,000 ,362 2,764 Credit - 13106,19 9 5754,557 -,060 - 2,278 ,023 ,472 2,117 TCredit 104683,3 07 8160,047 ,418 12,82 9 ,000 ,310 3,228 Fsize - 1909,423 1044,809 -,041 - 1,828 ,068 ,662 1,512 Age -229,966 123,009 -,037 - 1,870 ,062 ,825 1,212 Gender - 9756,338 4958,789 -,040 - 1,967 ,050 ,804 1,243 Ethnic 9018,309 6291,090 ,031 1,434 ,153 ,713 1,402 Edu - 1695,732 959,569 -,033 - 1,767 ,078 ,919 1,088 SAVIN G ,082 ,045 ,053 1,803 ,072 ,383 2,609
NFI = 263370 + 131835T – 13106Credit+ 104683 T*Credit – 9756Gender (2) Ta thấy, đặc điểm dân tộc cũng khơng có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%, do ở Việt Nam, mặc dù các hộ nghèo dân tộc thiểu số thường ở vùng sâu vùng xa nhưng nhận được nhiều ưu ái trong các chính sách hỗ trợ của Chính phủ nên có thể khơng có sự khác nhau trong cơ hội tiếp cận các nguồn lực để đầu tư sản xuất, nâng cao thu nhập. Tuổi của chủ hộ cũng khơng có tác động đến thu nhập của hộ nghèo, điều này cho thấy thu nhập của người nghèo không nhất thiết phụ thuộc vào những đặc điểm nhân chủng học của chủ hộ mà quan trọng là cơ hội tiếp cận các nguồn lực và đầu vào để đầu tư sản xuất. Trình độ giáo dục bình qn của hộ cũng khơng có tác động đến thu nhập của người nghèo. Điều này có thể lý giải rằng, khảo sát các hộ nghèo tại địa phương, đa số chủ hộ và người lao động mang lại thu nhập chính trong hộ đều khơng đi học, trình độ giáo dục thấp, trong gia đình, chỉ có con cái được đến trường nhưng thành phần này lại khơng mang lại thu nhập cho gia đình.
Khi thêm biến Dep và loại bỏ biến Gender, Ethnic, kết quả hồi quy ở mơ hình hồi quy 3 cho thấy: với mức ý nghĩa 5%, tín dụng có tác động làm tăng thu nhập của hộ nghèo lên 103.389 đồng/người/tháng so với trường hợp khơng vay vốn. Ngồi ra, với mức ý nghĩa 5%, qui mơ hộ càng lớn thì thu nhập bình qn càng giảm, một hộ có thêm một nhân khẩu sẽ làm thu nhập thực bình quân đầu người sẽ giảm đi 2.214 đồng/tháng. Với mức ý nghĩa 5%, tỉ lệ người phụ thuộc/số lao động tại một hộ tăng lên 1 đơn vị thì thu nhập bình quân càng giảm đi 17.690 đồng/tháng.
Hệ số hồi quya Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (Hằng số) 262113,94 3 8345,697 31,40 7 ,000
T 129522,30 9 6468,172 ,598 20,02 5 ,000 ,360 2,775 Credit - 11910,194 5644,783 -,055 - 2,110 ,036 ,478 2,090 TCredit 103389,18 3 7995,057 ,413 12,93 2 ,000 ,314 3,180 Fsize -2414,227 974,999 -,052 - 2,476 ,014 ,740 1,351 Age -46,666 115,124 -,008 -,405 ,685 ,918 1,090 Edu -776,928 916,650 -,015 -,848 ,397 ,981 1,019 SAVIN G ,091 ,044 ,059 2,063 ,040 ,390 2,566 Dep - 17690,073 4454,444 -,074 - 3,971 ,000 ,931 1,074 Phương trình hồi quy 3:
NFI = 262114 + 129522T – 11910Credit+ 103389 T*Credit – 2414Size+ 0,091 Saving- 17690Dep (3)
Với mức ý nghĩa thống kê 5%, trong cả ba mơ hình hồi qui đều cho thấy tín dụng có tác động làm tăng thu nhập bình quân của hộ nghèo. Kiểm định thống kê về mức độ phù hợp của mơ hình cho thấy mơ hình 3 phù hợp hơn hai mơ hình cịn lại do có R2 lớn hơn hai mơ hình cịn lại (phụ lục 1.3) chứng tỏ mơ hình 3 giải thích tốt hơn cho thu nhập bình qn của hộ nên đề tài sử dụng kết quả của hồi qui 3 để phân tích.
4.2 Kết quả hồi quy về Tác động của tín dụng và các yếu tố khác đến tiết kiệm bình quân của hộ nghèo. bình qn của hộ nghèo.
Ngày nay, thói quen tiết kiệm của hộ nghèo đã dần phổ biến hơn, tiết kiệm để tạo lập nguồn vốn tự có giúp mọi người có thể chủ động hơn trong cuộc sống, giảm nhẹ gánh nặng trong việc trả nợ gốc và lãi.
Tiến hành hồi quy mối quan hệ giữa tiết kiệm bình qn một hộ với tín dụng, thời gian và biến tương tác giữa tín dụng và thời gian. Kết quả mơ hình hồi quy 4 cho thấy tín dụng có tác động làm tăng thêm tiết kiệm bình quân của hộ nghèo. Nếu các yếu tố khác không đổi, với mức ý nghĩa 5%, việc vay vốn làm tăng tiết kiệm của hộ lên 31.473 đồng/người/tháng. Điều này có ý nghĩa ngồi nghĩa vụ trả lãi vay hàng tháng, chi tiêu cho các nhu cầu đời sống, các hộ cịn có thêm một khoản tiết kiệm, chứng tỏ mức sống đã được nâng lên đáng kể.
Hệ số hồi quya
Mơ hình
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số đã chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (Hằng số) 4587,156 4782,834 ,959 ,338 T 80968,400 7111,981 ,577 11,385 ,000 ,548 1,826 Credit -361,804 7615,395 -,003 -,048 ,962 ,483 2,070 TCredi t 31472,915 10649,12 1 ,194 2,955 ,003 ,326 3,070
a. Biến phụ thuộc: SAVING Phương trình hồi quy 4:
SAVING = 80968T + 31473T*Credit (4)
Khi đưa thêm các biến kiểm soát khác (Dep, Fsize, Edu, Age, NFI) vào mơ hình, kết quả hồi qui ở mơ hình hồi qui 5 cho thấy: Với mức ý nghĩa 5%, qui mơ hộ càng lớn thì tiết kiệm bình quân một hộ quân càng tăng, một hộ có thêm một nhân khẩu sẽ làm tiết kiệm bình quân một hộ sẽ tăng lên 10.547 đồng/tháng. Tuổi của chủ hộ cũng có ảnh hưởng đến tiết kiệm bình quân một hộ, tuổi chủ hộ tăng lên một thì sẽ làm tiết kiệm
bình quân hộ tăng 271 đồng. Với mức ý nghĩa 5%, thu nhập bình quân hộ tăng lên 1 đồng thì tiết kiệm bình quân hộ tăng lên 0,13 đồng.
Hệ số hồi quya Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Sig. Đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Tolerance VIF
1 (Hằng số) - 84852,78 9 18967,379 - 4,474 ,000 T 65416,76 5 10781,565 ,466 6,067 ,000 ,186 5,381 Credit 3354,267 6797,380 ,024 ,493 ,622 ,473 2,115 TCredi t 15558,01 5 11599,145 ,096 1,341 ,181 ,214 4,671 Fsize 10546,92 3 1033,937 ,348 10,20 1 ,000 ,943 1,060 Age 270,513 137,081 ,068 1,973 ,049 ,927 1,078 Edu -429,483 1098,148 -,013 -,391 ,696 ,980 1,021 NFI ,131 ,064 ,202 2,063 ,040 ,114 8,765 Dep - 1456,475 5450,064 -,009 -,267 ,789 ,892 1,122 Phương trình hồi quy 5:
SAVING = -84853+65417T + 10547Fsize+271Age+0,13NFI (5)
Với mức ý nghĩa thống kê 5%, kiểm định thống kê về mức độ phù hợp của mơ hình cho thấy mơ hình 5 phù hợp hơn hai mơ hình 4 do có R2 lớn hơn mơ hình cịn lại (phụ lục 2.2) chứng tỏ mơ hình 5 giải thích tốt hơn. Vậy ta có thể kết luận khi đưa thêm các biến kiểm sốt khác vào mơ hình thì chỉ có Fsize, Age và NFI tác động đến Saving chứ biến TCredit khơng cịn tác động đến Saving nữa (vì có sig> 0.05).