Giới tính Học vấn Người phụ thuộc Học 6 Nghề nghiệp Điện Vệ Sinh Nước Bệnh/ Suy Dinh Dưỡng Vay Giới tính 1.00 Học vấn -0.08 1.00 Người phụ thuộc -0.37 0.06 1.00 Học 6 -0.18 0.04 0.22 1.00 Nghề nghiệp -0.02 -0.04 0.05 -0.04 1.00
Điện 0.40 -0.08 -0.35 -0.28 0.11 1.00 Vệ Sinh 0.23 0.00 -0.27 -0.11 0.04 0.27 1.00 Nước 0.08 0.09 -0.06 0.05 0.01 0.04 0.12 1.00 Bệnh/ Suy Dinh Dưỡng -0.43 -0.07 0.28 0.11 0.03 -0.34 -0.23 -0.09 1.00 Vay -0.17 0.12 0.18 0.16 -0.10 -0.28 -0.03 -0.06 0.14 1.00
Nguồn: Kết quả thống kê từ dữ liệu khảo sát
Kiểm định đa cộng tuyến các biến độc lập trong mơ hình
Kiểm định đa cộng tuyến có ý nghĩa quan trọng trong phân tích hồi quy. Khi các biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính hồn hảo thì khơng thể xác định được ảnh hưởng ròng của từng biến độc lập trong mơ hình hồi quy lên biến phụ thuộc nghèo đa chiều dẫn đến ước lượng của hệ số hồi quy trở nên khơng ổn định và có sai số chuẩn rất lớn.
Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình
Giá trị kiểm định LR chi2(14) = 296,91 với mức ý nghĩa 0,000, cho thấy mơ hình hồi quy là phù hợp. Pseudo R2 = 0,7145, cho biết các biến độc lập trong mơ hình giải thích được 71,45% cho biến phụ thuộc, cịn lại 28,55% biến phụ thuộc do các yếu tố khác ngồi mơ hình giải thích.
Bảng 4.5: Tỷ lệ dự đốn chính xác Quan sát Dự đốn Nghèo đa chiều Khơng nghèo đa chiều % Chinh xác Step1
Nghèo đa chiều 133 12 91,72%
Không nghèo đa
chiều 12 143 92,26%
Tỷ lệ tổng thể 92,00%
Nguồn: Kết quả thống kê từ dữ liệu khảo sát
Correctly classified = 92,00% > Pseudo-R2 = 0,7145. Điều này cho thấy, độ chính xác trong dự đốn của mơ hình nghiên cứu rất cao.
4.3 . Thảo luận các kết qủa phân tích
Sử dụng mơ hình hồi quy Logit để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng nghèo đa chiều của người dân. Kết quả hồi quy được trình bày ở Bảng 4.5
Bảng 4.6: Kết quả khả năng nghèo đa chiều
Tên biến Hệ số hồi quy Prob
Giới tính -2.30 0.000 Học vấn 2 -0.32 0.726 Học vấn 3 -0.66 0.472 Học vấn 4 -0.77 0.381 Học vấn 5 -0.56 0.583 Người phụ thuộc 1.41 0.000
Trẻ dưới 6 tuổi hông đi học 0.57 0.141 Nghề 2 0.99 0.170 Nghề 3 0.71 0.415 Điện -0.82 0.000 Vệ Sinh -1.28 0.037 Nước -1.16 0.042
Bệnh/Suy Dinh Dưỡng 1.23 0.026
Vay 0.01 0.000 Hằng số 0.40 0.836 n 300 LR Chi2 (14) 296.91 Prob 0.0000 Pseudo R2 0.7145
Nguồn: Kết quả thống kê từ dữ liệu khảo sát
Qua bảng kết quả ước lượng mơ hình ở Bảng 4.5 cho thấy 7 biến bao gồm: giới tính, người phụ thuộc, điện, vệ sinh, nước, bệnh tật/suy dinh dưỡng, số tiền vay là có ý nghĩa thống kê. Cụ thể như sau:
Biến giới tính có p-value = 0,000 < 0,05 do đó biến giới tính tương quan có ý nghĩa với biến nghèo đa chiều với độ tin cậy 99%.
Biến người phụ thuộc có p-value = 0,000 < 0,05, do đó biến người phụ thuộc có ý nghĩa với biến nghèo đa chiều với độ tin cậy 95%.
Biến điện có p-value = 0,000 < 0,05, do đó biến điện có ý nghĩa với biến nghèo đa chiều với độ tin cậy 95%.
Biến vệ sinh có p-value = 0,037 < 0,05, do đó biến vệ sinh có ý nghĩa với biến nghèo đa chiều với độ tin cậy 95%.
Biến nước có p-value = 0,042 < 0,05, do đó biến nước có ý nghĩa với biến nghèo đa chiều với độ tin cậy 95%.
Biến bệnh/suy dinh dưỡng có p-value = 0,026 < 0,05, do đó biến bệnh/suy dinh dưỡng có ý nghĩa với biến nghèo đa chiều với độ tin cậy 95%.
Biến số tiền vay có p-value = 0,000 < 0,05, do đó biến số tiền vay có ý nghĩa với biến nghèo đa chiều với độ tin cậy 95%.
Kết quả hồi quy cho thấy có các biến khơng có ý nghĩa thống kê sau:
Biến học vấn 2 có p-value = 0,726 > 0,05 do đó biến này khơng có ý nghĩa với biến nghèo đa chiều với độ tin cậy 95%.
Biến học vấn 3 có p-value = 0,472 > 0,05 do đó biến này khơng có ý nghĩa với biến nghèo đa chiều với độ tin cậy 95%.
Biến học vấn 4 có p-value = 0,381 > 0,05 do đó biến này khơng có ý nghĩa với biến nghèo đa chiều với độ tin cậy 95%.
Biến học vấn 5 có p-value = 0,583 > 0,05 do đó biến này khơng có ý nghĩa với biến nghèo đa chiều với độ tin cậy 95%.
Biến trẻ dưới 6 tuổi không đi học có p-value = 0,141 > 0,05 do đó biến này khơng có ý nghĩa với biến nghèo đa chiều với độ tin cậy 95%.
Biến nghề nghiệp 2 có p-value = 0,170 > 0,05 do đó biến này khơng có ý nghĩa với nghèo đa chiều với độ tin cậy 95%.
Biến nghề nghiệp 3 có p-value = 0,415 > 0,05 do đó biến này khơng có ý nghĩa với nghèo đa chiều với độ tin cậy 95%.
Kết quả hồi quy cho thấy, với mức ý nghĩa 5% có 7 biến độc lập có ý nghĩa thống kê bao gồm: Giới tính, người phụ thuộc, điện, vệ sinh, nước, bệnh tật/suy dinh dưỡng, số
tiền vay. Chưa có bằng chứng khẳng định có hay khơng sự ảnh hưởng của các biến học
vấn 2, học vấn 3, học vấn 4, học vấn 5, trẻ em từ 6-15 tuổi không đi học, nghề 2, nghề 3 đến khả năng nghèo đa chiều.
Ln (Odds) =1,49 + (-2,3) x GT + 1,41 x PTHUOC + (-0,08) x DIEN + (-1,28) x VESINH + (-1,16) x NUOC + 1,23 x SDD + 0,01 x VAY
Biến giới tính: Có hệ số β = -2,3 và Exp(β) =0,1 với giá trị P0 = 10% cho việc phân tích
P1= Po Exp(β)
1-Po (1-Exp(β)) = 10% 0,1
1-10% (1-0,1) = 0,0407 = 4,07%
Biến người phụ thuộc: Có hệ số β = 1,41 và Exp(β) =4,09 với giá trị P0 = 10% cho việc phân tích
P1= Po Exp(β)
1-Po (1-Exp(β)) = 10% 4,09
1-10% (1-4,09 ) = 0,3125 = 31,25%
Biến điện: Có hệ số β = -0,08 và Exp(β) = 0,92 với giá trị P0 = 10% cho việc phân tích
P1= Po Exp(β)
1-Po (1-Exp(β)) = 10% 0,92
1-10% (1-0,92 ) = 0,0927= 9,27%
Biến vệ sinh: Có hệ số β = -1,28 và Exp(β) =0,27 với giá trị P0 = 10% cho việc phân tích
P1= Po Exp(β)
1-Po (1-Exp(β)) = 10% 0,27
1-10% (1-0,27 ) = 0,0291= 2,91%
Biến nước: Có hệ số β = -1,16 và Exp(β) =0,31 với giá trị P0 = 10% cho việc phân tích
P1= Po Exp(β)
1-Po (1-Exp(β)) = 10% 0,31
1-10% (1-0,31 ) = 0,0333= 3,33%
Biến bệnh tật/suy dinh dưỡng: Có hệ số β = 1,23 và Exp(β) =3,41 với giá trị P0 = 10% cho việc phân tích
P1= Po Exp(β)
1-Po (1-Exp(β)) = 10% 3,41
1-10% (1-3,41) = 0,2748= 27,48%
Biến số tiền vay: Có hệ số β = 0.01 và Exp(β) =1,01 với giá trị P0 = 10% cho việc phân tích
P1= Po Exp(β)
1-Po (1-Exp(β)) = 10% 1,01
Như vậy, nếu xác suất nghèo đa chiều là 10%, khi các yếu tố khác không đổi và chỉ xem xét riêng biệt từng yếu tố thì:
Nếu giới tính là nam thì xác suất nghèo đa chiều giảm đi 8,91% so với nữ, đạt mức 1,09% thay vì 10% ban đầu.
Nếu người phụ thuộc tăng thêm 1 đơn vị thì xác suất nghèo đa chiều tăng thêm 21,25% đạt mức 31,25% thay vì 10% ban đầu.
Nếu số tiêu thụ điện tăng 1 đơn vị thì xác suất nghèo đa chiều giảm đi 0,73% đạt mức 9,27% thay vì 10% ban đầu.
Nếu vệ sinh được đảm bảo thì xác suất nghèo đa chiều giảm đi 7,09% so với khơng đảm bảo vệ sinh đạt mức 2,91% thay vì 10% ban đầu.
Nếu nước sạch được đảm bảo thì xác suất nghèo đa chiều giảm đi 6,67% so với không đảm bảo nước sạch đạt mức 3,33% thay vì 10% ban đầu.
Nếu có ít nhất một người bị bệnh tật/suy dinh dưỡng thì xác suất nghèo đa chiều tăng thêm 17,48% so với khơng có người bị bệnh/suy dinh dưỡng đạt mức 27,48% thay vì 10% ban đầu.
Nếu số tiền vay tăng 1 đơn vị thì xác suất nghèo đa chiều tăng thêm 0,09% đạt mức 10,09% thay vì 10% ban đầu.
Bảng 4.7: Mức độ ảnh hưởng đến khả năng xảy ra hộ nghèo của các biến
Tên biến Hệ số hồi quy
Hệ số tác
động biên Xác suất giả định
(eβ ) 10% 30% 50%
Giới tính -2.30 0.10 1.09% 4.07% 9.01%
Người phụ
thuộc 1.41 4.09 31.25% 63.67% 80.35%
Nguồn: Kết quả thống kê từ dữ liệu khảo sát
4.4. Kiểm định sự khác biệt của một số biến trong mơ hình - Giới tính:
Kiểm định bằng independence sample T-test để kiểm định sự khác nhau giữa nam và nữ về khả năng xảy ra hộ nghèo (nghèo đa chiều).
Kết quả kiểm định p-value = 0,000<0.05. Vì vậy có sự khác nhau về khả năng xảy ra hộ nghèo giữa nam và nữ . (Xem phụ lục 4, bảng kết quả kiểm định ANOVA theo giới tính).
- Dân tộc:
Kiểm định bằng independence sample T-test để kiểm định sự khác nhau giữa dân tộc Khơme
và dân tộc Kinh về khả năng xảy ra hộ nghèo (nghèo đa chiều).
Kết quả kiểm định p-value = 0,000<0.05. Vì vậy có sự khác nhau về khả năng xảy ra hộ nghèo giữa dân tộc Khơme và dân tộc Kinh. (Xem phụ lục 4, bảng kết quả kiểm định ANOVA theo dân tộc)
-Tình trạng Hơn nhân:
Kiểm định bằng independence sample T-test để kiểm định sự khác nhau giữa người đơn thân và có gia đình về khả năng xảy ra hộ nghèo (nghèo đa chiều).
Vệ sinh -1.28 0.27 2.91% 10.37% 21.26% Nước -1.16 0.31 3.33% 11.73% 23.66% Bệnh tật/Suy dinh dưỡng 1.23 3.41 27.48% 59.37% 77.32% Vay 0.01 1.01 10.09% 30.21% 50.25%
Kết quả kiểm định p-value = 0,000<0.05. Vì vậy có sự khác nhau về khả năng xảy ra hộ nghèo giữa người đơn thân và có gia đình. (Xem phụ lục 4, bảng kết quả kiểm định ANOVA theo tình trạng hơn nhân).
-Trình độ học vấn:
Kiểm định ANOVA để kiểm định sự khác nhau giữa các hộ có trình độ học vấn khác nhau đối với khả năng xảy ra hộ nghèo (nghèo đa chiều)
Kết quả kiểm định cho thấy không có sự khác biệt phương sai về trình độ học vấn vì p- value = 0.773 > 0.05.
Kết quả kiểm định ANOVA cho thấy khơng có sự khác nhau về trình độ học vấn vì p- value=0.4177>0.05. (Xem phụ lục 4, bảng kết quả kiểm định ANOVA theo trình độ học vấn).
-Nghề nghiệp :
Kiểm định ANOVA để kiểm định sự khác nhau giữa các hộ có nghề nghiệp khác nhau đối với khả năng xảy ra hộ nghèo (nghèo đa chiều)
Kết quả kiểm định cho thấy khơng có sự khác biệt phương sai về nghề nghiệp vì p- value = 0.999 > 0.05.
Kế quả kiểm định ANOVA cho thấy không có sự khác nhau về nghề nghiệp vì p- value=0.8181>0.05. (Xem phụ lục 4, bảng kết quả kiểm định ANOVA theo nghề nghiệp).
Tóm tắt chương 4
Trong chương 4, tác giả trình bày các phân tích liên quan đến dữ liệu thu thập được từ khảo sát, từ đó, tác giả đưa ra các đánh giá phân tích các kết quả thu được. Kết quả phân tích hồi quy Logit cho thấy có 7 yếu tố tác động đến tình trạng nghèo đa chiều, đó là: Giới tính, người phụ thuộc, điện, vệ sinh, nước, bệnh tật/suy dinh dưỡng, số tiền
vay.
Ngoài ra kiểm định T-test và ANOVA được tiến hành nhằm tìm ra sự khác biệt về tình trạng nghèo với những đặc trưng khác nhau (Giới tính, dân tộc, tình trạng hơn
CHƯƠNG V: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH
Chương 5 sẽ tổng kết nghiên cứu và đề ra một số kiến nghị nhằm cải thiện cuộc sống để thốt khỏi nghèo đói của người dân tại phường Vĩnh Lạc thành phố Rạch Giá tỉnh Kiên Giang. Tóm lược lại những kết quả quan trọng của đề tài, đặc biệt là mơ hình nghiên cứu. Từ đó có những kiến nghị để nâng cao cuộc sống cho các hộ gia đình tại phường Vĩnh Lạc thành phố Rạch Giá tỉnh Kiên Giang. Nêu ý nghĩa đóng góp của đề tài, đồng thời đánh giá lại những hạn chế của đề tài từ đó mở ra hướng nghiên cứu tiếp theo.
5.1. Kết luận
Căn cứ vào những nghiên cứu đi trước và các lý thuyết liên quan đến việc phân tích nguyên nhân nghèo đa chiều. Tác giả tiến hành tổng hợp các nhóm yếu tố ảnh hưởng đến nghèo đa chiều đối với các hộ gia đình được khảo sát tại phường Vĩnh Lạc thành phố Rạch Giá tỉnh Kiên Giang, để đề xuất mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến nghèo đa chiều, là các yếu tố: Giới tính chủ hộ, trình độ học vấn, nghề nghiệp chủ hộ, số người
phụ thuộc, số tiền vay vốn từ định chế chính thức, từ 6-15 tuổi khơng được đi học, bệnh tật hay suy dinh dưỡng, điện, nước sạch, vệ sinh.
Trên cơ sở đó, tác giải tiến hành lập bảng khảo sát và việc quan trọng tiếp theo, là tác giả khảo sát lấy ý kiến từ các chủ hộ gia đình tại các khu phố thuộc phường Vĩnh Lạc thành phố Rạch Giá tỉnh Kiên Giang. Sau đó tổng hợp sàn lọc tất cả các dữ liệu thu thập được.
Trên cơ sở dữ liệu thu thập được, tác giả tiến hành ứng dụng phần mềm SPSS trong việc thực hiện thống kê các chỉ tiêu cần thiết và thông tin của người khảo sát, so sánh phân tích các kết quả về đặc điểm kinh tế -xã hộ của các hộ gia đình, chạy mơ hình hồi quy Logit và kiểm định các giả thuyết.
Tác giả tiến hành thống kê mô tả mẫu nghiên cứu với các thông số cơ bản và thông tin các cá nhân được khảo sát, Giới tính, dân tộc, trình độ học vấn, tình trạng hơn nhân
và nghề nghiệp chính của chủ hộ. Việc tiến hành thống kê không chỉ đơn thuần tính tốn số lượng, tỷ lệ phần trăm mà còn tiến hành đồ thị hóa.
Tác giả phân tích đánh giá đặc điểm kinh tế - xã hội của các hộ gia đình được khảo sát tại 5 khu phố của phường Vĩnh Lạc thành phố Rạch Giá tỉnh Kiên Giang với các vấn đề như: Giới tính chủ hộ, trình độ học vấn, nghề nghiệp chủ hộ, số người phụ thuộc, số tiền vay vốn từ định chế chính thức, từ 6-15 tuổi khơng được đi học, bệnh tật hay suy dinh dưỡng, điện, nước sạch, vệ sinh.
Kết quả mơ hình hồi quy Logit cho thấy 7 nhóm yếu tố ảnh hưởng tới khả năng xảy ra hộ nghèo: (1) Giới tính,(2) người phụ thuộc,(3) điện, (4) vệ sinh, (5) nước, (6) bệnh
tật/suy dinh dưỡng,(7) số tiền vay. Trong đó, các nhân tố giới tính chủ hộ, số tiền vay từ các định chế chính thức tác động ngược chiều lên khả năng xảy ra hộ nghèo, nếu các
nhân tố này càng tốt thì khả năng xảy ra hộ nghèo càng thấp. Và các yếu tố như: người
phụ thuộc, điện, vệ sinh, nước, bệnh tật/suy dinh dưỡng tác động cùng chiều lên khả năng xảy ra hộ nghèo, tức khi các yếu tố này càng tăng thì khả năng xảy ra hộ nghèo càng tăng.
5.2. Một số kiến nghị
Từ kết quả nghiên cứu, tác giả nhận thấy rất cần thiết phải xây dựng một bộ chỉ tiêu đánh giá nghèo đa chiều phù hợp cho điều kiện Việt Nam, từ đó, xác định chính xác đối tượng hộ nghèo để có chính sách hỗ trợ phù hợp. Vì trong điều kiện xã hội ngày càng phát triển hiện nay, các chính sách hỗ trợ hộ nghèo, xóa đói giảm nghèo đang chỉ đi sâu vào việc cải thiện thu nhập, chi tiêu hộ gia đình là chưa đủ, mà con quan tâm cải thiện các mặt về đời sống kinh tế - xã hội khác. Giảm nghèo bền vững, thu hẹp khoảng cách phân hóa giàu nghèo, từng bước nâng cao đời sống bộ phận dân cư nghèo trên mọi mặt: Cải thiện kinh tế, hưởng thụ đời sống văn hóa, tinh thần, được chăm sóc y tế tốt hơn và hưởng thụ điều kiện giáo dục ngày một tốt hơn.