CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4. Ước lượng phương trình kinh tế lượng
Từ phương trình tổng quát kinh tế lượng (1) và (5) và theo các nghiên cứu thực nghiệm trước đây như Calero và cộng sự (2007), Hanson và Woodruff (2003), Minh Nguyễn và cộng sự (2009), Võ Thị Thu Hồi (2014). Phần này trình bày phương trình ước lượng chi tiết IVprobit hai giai đoạn:
Giai đoạn 1:
Dicu_nganhani/Dicu_daihani = β1 + β2*Tuoi + β3*Gioitinh +β4* Hocvanchuho +β5*Tuoichuho + β6*Gioitinhchuho +β7*Chuhodilam + β8*Lnchitieubq + β9*Tylenutren18 + β10*Tre6_18 +β11*Treduoi6 +β12*Qmovieclam +β13*So_dtngoaitru + β14*So_dtnoitru+ β15*Thientai + β16*TT-NT + β17DBSH+ β18TB +β19DBTB + β20TN +β21DNB +β22* Mangdicu + εi
Sau khi chạy hồi quy trong giai đoạn thứ nhất, thì biến dự báo
𝐃𝐢𝐜𝐮_𝐧𝐠𝐚𝐧𝐡𝐚𝐧̂ / 𝐃𝐢𝐜𝐮_𝐝𝐚𝐢𝐡𝐚𝐧̂ của Dicu_nganhan / Dicu_daihan sẽ được thay
thế trong giai đoạn 2 được trình bày giai đoạn 2 như sau:
Giai đoạn 2: Phương trình chi tiết ghi danh đi học và lao động của trẻ em:
Dihoci/Dilami = α1 + α2*Tuoi + α3*Gioitinh + α4* Hocvanchuho + α5*Tuoichuho + α6*Gioitinhchuho + α7*Chuhodilam + α8*Lnchitieubq + α9*Tylenutren18 + α10*Tre6_18 + α11*Treduoi6 + α12*Qmovieclam + α13*So_dtngoaitru + α14*So_dtnoitru+ α15*Thientai + α16*TT-NT + α17*DBSH+ α 18* DBTB + α 19*TB + α 20*TN + α 21*DNB + α22* 𝐃𝐢𝐜𝐮_𝐧𝐠𝐚𝐧𝐡𝐚𝐧̂ / 𝐃𝐢𝐜𝐮_𝐝𝐚𝐢𝐡𝐚𝐧̂ + µi
Trong đó:
Biến phụ thuộc gồm:
Dihoci/Dilami: Biến phụ thuộc là biến định tính lần lượt đại diện cho: từng
trẻ trong độ tuổi từ 6-18 tuổi trong mỗi hộ có ghi danh đi học khơng ? và trẻ em có hoạt động kinh tế khơng trong 12 tháng kể trong thời gian khảo sát của mẫu ?
Ngoài ra với biến phụ thuộc là biến lao động của trẻ em thì bài viết cũng phân tích thêm trẻ tham gia hoạt động sản xuất kinh doanh của gia đình khơng ? ( làm việc bên trong gia đình) hay trẻ tham gia các hoạt động kinh
tế nhằm kiếm tiền không ? ( làm việc bên ngồi gia đình) với biến phụ thuộc lần lượt là Ldnoibo, Ldbenngoai.
Nhóm biến đặc điểm di cư của hộ di cư:
Dicu_nganhan: Biến giả xem hộ có người di cư ngắn hạn khơng ? Nếu hộ
có người di cư ngắn hạn =1; ngược lại, khơng có người di cư ngắn hạn =0.
Dicu_daihan: Biến giả xem hộ có người di cư dài hạn khơng ? Nếu hộ có
người di cư ngắn hạn =1; ngược lại, khơng có người di cư dài hạn =0. Biến kiểm soát gồm:
Thứ nhất, nhóm biến về đặc điểm của trẻ em bao gồm đặc tính của trẻ. Biến này bao gồm:
Tuoi: Tuổi của trẻ em từ 6 đến dưới 18 tuổi trong gia đình.
Gioitinh: Giới tính của trẻ em từ 6 đến dưới 18 tuổi trong gia đình.
Thứ hai, là nhóm biến về đặc điểm của chủ hộ và hộ. Trong đó:
Hocvanchuho: Số năm đi học của chủ hộ. Tuoichuho: Tuổi của chủ hộ.
Gioitinhchuho: Biến giả giới tính của chủ hộ. Nếu là nam =1; ngược lại nữ = 0.
Chuhodilam: Chủ hộ hiện có đi làm hay khơng ?
Thứ ba, là nhóm biến về đặc điểm của hộ
Lnchitieubq: Logarithm của chi tiêu bình quân một năm của mỗi người trong hộ.
Tylenutren18: Tỷ lệ nữ giới trên 18 tuổi trên tổng số người lớn trong gia
đình.
Tre6_18: Số lượng trẻ em đang trong độ tuổi từ 6 đến dưới 18 tuổi trong
gia đình.
Treduoi6: Số lượng trẻ em dưới 6 tuổi trong gia đình.
Thứ tư, đặc điểm cú sốc hộ gia đình
So_dtngoaitru: Số lần điều trị bệnh ngoại trú của tổng thành viên trong hộ
gia đình có chữa bệnh trong 12 tháng.
So_dtnoitru: Số lần điều trị bệnh nội trú của tổng thành viên trong hộ gia
đình có chữa bệnh trong 12 tháng.
Thientai4: Biến giả hộ gia đình có thuộc xã chịu thiệt hại từ thiên nhiên gồm hạn hán, lũ lụt, sâu bệnh, dịch bệnh, hỏa hoạn,v.v trong vòng 3 năm từ năm 2009 đến 2012 khơng ?
Thứ năm, nhóm biến vùng miền gồm:
TT-NT 5: Hộ gia đình có đang cư trú ở khu vực thành thị không ? Nếu ở khu vực thành thị =1; ngược lại vùng nông thôn =0
DBSH, DBTB, TB, TN, DNB: Vùng mà hộ gia đình tham gia điều tra đang cư trú ở đâu trong 6 vùng cả nước lần lượt là: Đồng bằng sơng Hồng, Trung du và miền núi phía Bắc, Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung, Tây Nguyên, Đông Nam bộ. Riêng vùng Đồng bằng sông Cửu Long là biến cơ sở khơng đưa vào mơ hình.
Biến cơng cụ:
Mangdicu : Tỷ lệ hộ có người trong huyện di cư trong quá khứ ở đây sử
dụng số hộ có người đã rời khỏi hộ trong huyện chia cho số hộ trong huyện trong dữ liệu điều tra hộ gia đình năm 2010. ( Biến công cụ giai đoạn 1)
và εi , µi là sai số chuẩn
4 Dữ liệu của biến thiên tai được lấy từ phiếu phỏng vấn cấp xã về dữ liệu thiên tai năm 2009 và năm 2010 của bộ VHLSS 2010 và dữ liệu thiên tai VHLSS 2012 và dữ liệu thu được chủ yếu là ở các xã thuộc vùng nông thôn. Nên biến cú sốc thiên tai chỉ phân tích với dữ liệu nơng thơn.
Chiến lược ước tính phương trình trên gồm các bước bao gồm :
Bước 1: Chạy mơ hình hồi quy IVprobit trong đó (1) biến phụ thuộc là Dihoc, Dilam, Ldnoibo, Ldbenngoai, (2) các biến kiểm soát là các biến xác định các thuộc tính chủ hộ, thuộc tính hộ gia đình, thuộc tính trẻ em, thuộc tính vùng miền, (3) biến bị nội sinh là Dicu_nganhan /Dicu_daihan (hộ có người di cư trong ngắn hạn hoặc di cư dài hạn không ?) và (4) biến công cụ là Mangdicu. Khi chạy hồi quy IVprobit trên phần mền Stata mặc định ước lượng Maximum likelihood để đưa ra kết quả hồi quy. Giai đoạn đầu tiên trong ước lượng này sẽ thể hiện mối quan hệ giữa biến nội sinh và biến công cụ. Từ kết quả ước lượng dự báo giai đoạn này sẽ ước lượng giai đoạn 2. Kết quả ước lượng giai đoạn 2 dùng để phân tích tác động của di cư với biến phụ thuộc là giáo dục của trẻ em.
Chạy hồi quy với 4 biến phụ thuộc nêu trên ở phạm vi cả nước và 2 tiểu mẫu là vùng nông thôn và thành thị trong 2 trường hợp di cư ngắn hạn và dài hạn.
Bước 2: Sau khi chạy hồi quy IVprobit, bài nghiên cứu sẽ kiểm định các biến công cụ đưa vào mơ hình có phù hợp khơng. Trên phần mềm Stata việc kiểm định này đã được thực hiện khi chạy mơ hình hồi quy IVprobit bằng kiểm định Wald test of exogeneity. Kiểm định này cho biết sai số trong phương trình cấu trúc (the structural equation) là phương trình giai đoạn 2 và phương trình giảm lược (the reduced-form equation) là phương trình giai đoạn 1 của các biến nội sinh có tương quan với nhau khơng hay nói cách khác kiểm tra có hiện tượng nội sinh trong mơ hình khơng ?. Nghiên cứu này khơng cần kiểm tra Over identified bởi vì biến cơng cụ bằng với biến nội sinh. Ngồi ra, bài nghiên cứu này cần kiểm tra có phương sai thay đổi, tuy nhiên khi sử dụng mơ hình IVprobit trong phần mềm Stata không hỗ trợ kiểm tra trực tiếp giả thiết này như trong hồi quy OLS. Một cách đơn giản là so sánh các chỉ số standard error và chỉ số robust standard error của các biến độc lập trong hồi quy IVprobit có tương đồng hay không. Đối với kiểm định xem mơ hình có đa cộng tuyến thì Stata khơng hỗ trợ công cụ để kiểm
tra đa cộng tuyến do đó ta có thể sử dụng kiểm tra như trong hồi quy OLS bằng cách xem các biến độc lập có tương quan với nhau khơng.
Bước 3: Sau khi chạy hồi quy và sử dụng các kiểm định để kiểm tra mơ hình thì lập báo cáo kết quả cuối cùng và giải thích kết quả.