CHƢƠNG III : PHƢƠNG PHÁP VÀ MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.4. Lựa chọn biến nghiên cứu
3.4.1 Đánh giá nhận thức, thái độ và hành vi của hộ dân
Để đánh giá nhận thức, thái độ và hành vi của hộ dân, tôi sử dụng dữ liệu thu thập được để phân tích hiện trạng ngập tại khu vực khảo sát gồm: số năm người dân bị ảnh hưởng bởi ngập nước, số ngày ngập đường giao thơng, độ sâu bình qn của phần ngập nước, thời gian trung bình ngập dài nhất, các biện pháp được áp dụng để thích nghi với ngập nước; các phương án được lựa chọn để thích nghi ngập nặng. Bên cạnh đó, phân tích các giải pháp chính quyền địa phương đã thực hiện để xem độ hài lòng của người dân đối với những giải pháp đó; những giải pháp mong muốn chính quyền địa phương tiếp tục thực hiện để chống ngập.
3.4.2 Phân tích các yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định của ngƣời dân đối với việc áp dụng các giải pháp thích ứng với ngập nƣớc tại TPHCM.
Để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến việc con người chống lại nguy cơ hay thích nghi với nguy cơ, Satterthwaite và cộng sự (2007) đã nghiên cứu nhận thấy có việc thích ứng với nguy cơ hay chống lại nguy cơ phục thuộc vào một số yếu tố như học vấn, thu nhập, tình trạng sở hữu nhà bằng phương pháp thống kê mô tả.
Tuy nhiên, phương pháp thống kê mơ tả cịn đơn giản trong xác định chính xác các yếu tố tác động đến tình trạng ngập nước. Những nghiên cứu trước đây chưa từng áp dụng mơ hình kinh tế lượng để phân tích, tuy nhiên vấn đề thích ứng hay khơng thích ứng có liên quan đến các yếu tố nào cần sử dụng mơ hình kinh tế lượng để xem xét. Vì thế, để xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến việc áp dụng các giải pháp thích ứng, nghiên cứu này sử dụng mơ hình hồi quy logistic để xem xét người dân TPHCM có quyết định áp dụng các các biện pháp thích ứng hay khơng, quyết định đó phụ thuộc vào những yếu tố nào với 7 biến để phân tích gồm:
1. Nhận thức nguyên nhân gây ngập.
3. Hành động thích ứng. 4. Phương án thích ứng. 5. Thu nhập của hộ dân 6. Tình trạng sở hữu nhà. 7. Trình độ học vấn của chủ hộ.
3.5. Mơ hình kinh tế lƣợng
Trong phân tích hồi quy21, biến phụ thuộc thường bị tác động khơng chỉ bởi các biến có thể lượng hóa được ngay theo tỷ lệ đã xác định (ví dụ như thu nhập, sản lượng, giá cả, chi phí, chiều cao và nhiệt độ), mà cịn bởi các biến có bản chất định tính (như giới tính, chủng tộc, màu da, tơn giáo, quốc tịch, chiến tranh, động đất, đình cơng, bất ổn chính trị và thay đổi chính sách kinh tế của chính phủ). Ví dụ, giữ tất cả các nhân tố khác không đổi, người ta nhận thấy các giáo sư nữ dạy đại học có thu nhập ít hơn các giáo sư nam, và những người khơng phải da trắng có thu nhập thấp hơn những người da trắng. Hình thái này có thể nảy sinh từ sự phân biệt giới tính hay chủng tộc. Nhưng vì lý do gì đi nữa thì các biến định tính như giới tính và chủng tộc rõ ràng có tác động tới biến phụ thuộc và phải được đưa vào mơ hình làm biến giải thích.
Do các biến định tính như vậy thường mơ tả sự xuất hiện hay thiếu vắng một “tính chất” hay đặc điểm, như nam hay nữ, đen hay trắng, theo công giáo hay không theo công giáo, phương pháp “lượng hóa” các thuộc tính như vậy là thiết lập các biến nhân tạo với giá trị 1 biểu thị xuất hiện (hay có) thuộc tính đó. Ví dụ, 1 có thể biểu thị rằng một người là nam, và 0 có thể biểu thị một người là nữ; hay 1 có thể biểu thị một người đã tốt nghiệp đại học, và 0 biểu thị người đó chưa tốt nghiệp, và v.v... Các biến nhận các giá trị 0 và 1 được gọi là các biến giả.1 Các tên gọi khác là biến chỉ định (indicator variables), biến nhị phân (binary variables), biến phân loại hay biến phạm trù (category variable), biến định tính (qualitative variables) và biến phân đôi (dichotomous variables). Do các biến giả là phi ngẫu nhiên, chúng khơng gây ra vấn đề gì đặc biệt trong việc áp dụng OLS, các biến giả có thể được sử dụng trong các mơ hình hồi quy một cách dễ dàng như các biến định lượng. Trên thực tế, một mơ hình hồi quy có thể gồm các biến giải thích hồn tồn là biến giả, hay định tính, về bản chất. Có nhiều mơ hình các ứng dụng khác nhau của biến giả
như mơ hình hồi quy logistic; mơ hình phân tích phương sai Anova; mơ hình loại bỏ yếu tố mùa trong số liệu chuỗi thời gian; kết hợp số liệu chéo và chuỗi thời gian; các mơ hình hồi quy từng khúc.
Cho một tần số biến cố x23 ghi nhận từ n đối tượng, chúng ta có thể tính xác suất của biến cố đó là:
p n
x
p có thể xem là một chỉ số đo lường nguy cơ của một biến cố. Một cách thể hiện nguy cơ khác là odds, tạm dịch là khả năng. Khả năng của một biến cố được định nghĩa đơn giản bằng tỉ số xác suất biến cố xảy ra trên xác suất biến cố không xảy ra:
odds p [1]
1 p
Hàm logit của odds được định nghĩa như sau:
p
logit p log [2]
1 p
Cho một biến độc lập x (x có thể là liên tục hay khơng liên tục), mơ hình hồi qui logistic phát biểu rằng:
logit(p) = x [3]
Tương tự như mơ hình hồi qui tuyến tính, và là hai thơng số tuyến tính cần
23
phải ước tính từ dữ liệu nghiên cứu. Nhưng ý nghĩa của thông số này, đặc biệt là thông số , rất khác với ý nghĩa mà ta đã quen với mơ hình hồi qui tuyến tính.
Cụ thể, chúng ta muốn biết mối liên hệ giữa trình độ học vấn (edu) và quyết định áp dụng giải pháp thích ứng với ngập nước, gọi edu là x, ta có thể viết như sau:
p logit p log x [4] 1 p Viết cách khác: odds p 1 p p e x
Mơ hình hồi qui logistic vừa trình bày trên phát biểu rằng mối liên hệ giữa xác suất quyết định áp dụng giải pháp thích ứng với ngập nước (p) và trình độ học vấn edu là một mối liên hệ theo hình chữ S. Mơ hình trên cịn cho thấy xác suất p tùy thuộc vào giá trị của x. Do đó, mơ hình trên có thể viết một cách chính xác hơn rằng khả năng thích ứng với điều kiện x là:
odds p | x e x
Khi x = x0, quyết định áp dụng giải pháp thích ứng với ngập nước là:
odds p | x x0 e x0
Khi x = x0 + 1 (tức tăng 1 đơn vị từ x0), quyết định áp dụng giải pháp thích ứng với
ngập nước là:
odds p | x x0 1 e x0 1
odds p | x x 1 x0 1 0 e e [5] odds p | x x0 x0 e
e được gọi là odds ratio, tỉ số khả năng. Nói cách khác, hệ số trong mơ hình hồi qui logistic chính là tỉ số khả năng.
Trong nghiên cứu này, với 7 biến được lựa chọn để đưa vào mơ hình logistic, ta viết phương trình hồi qui Logistic có dạng:
Logit Y = + β1.X1 + β2.X2 + ….+ βi.Xi
Biến phụ thuộc (Y): quyết định áp dụng giải pháp thích ứng với ngập nước Nếu Y = 1: có áp dụng biện pháp thích ứng
Nếu Y= 0: khơng áp dụng biện pháp thích ứng
Biến độc lập (X1-i): các nguồn lực, hành động của hộ dân tác động đến quyết định áp dụng giải pháp thích ứng.
- Phương trình hồi quy logistic được viết lại với các biến cụ thể như sau:
Logit do = + β1.aff + β2.cause + β3.futadap + β4.futlive + β5.inc + β6.own β7.edu
TT Tên biến Giải thích, đơn vị tính Ý nghĩa Dấu kỳ vọng Biến phụ thuộc 1 Do Quyết định áp dụng giải pháp thích ứng. Do = 1: có áp dụng giải pháp thích ứng. Do = 0: khơng áp dụng giải pháp thích ứng. Việc quyết định áp dụng giải pháp thích ứng của hộ dân phụ thuộc vào các nguồn lực và hành động thích ứng. + Biến độc lập
1 Aff Số tiền chi trả để thích ứng. Đơn
vị tính: VNĐ. Đo lường bằng 4
Càng bỏ ra nhiều
mức: dưới 10 triệu; từ 10 triệu đến 30 triệu; từ 30 triệu đến 50 triệu; trên 50 triệu đồng.
nhiều biện pháp thích ứng.
2 Cause
Nhận thức nguyên nhân ngập nước. Đo lường bằng cách hỏi hộ dân có biết được nguyên nhân gây ngập tại khu vực khơng; nếu biết thì biết được bao nhiêu nguyên nhân?
Càng hiểu được nhiều nguyên nhân gây ngập nước thì thích ứng. + 3 Futadap Hành động thích ứng. Đo lường bằng số lượng hành động, biện pháp để thích ứng. Càng thực hiện nhiều biện pháp thì càng thích ứng + 4 Futlive Phương án thích ứng. Có 3 mức độ đo lường: vẫn ở lại; dọn đi nơi khác hoặc có hành động khác. Vẫn ở lại nơi sinh sống là thích ứng + 5 Inc
Thu nhập hộ dân. Đơn vị tính VNĐ, chia thành 5 mức độ: dưới 2 triệu; từ 2 đến 5 triệu; từ 5 đến 10 triệu; từ 10 triệu đến 20 triệu và trên 20 triệu.
Thu nhập cao thì thích ứng càng cao + 6 Own Tình trạng sở hữu nhà. Đo lường bằng 3 mức độ: nhà thuộc sở hữu; nhà thuê và khác (ở chung với bố mẹ, nhà thuộc sở hữu của bố mẹ …) Người sở hữu nhà có áp dụng biện pháp thích ứng hơn người đi thuê nhà. + 7 Edu Trình độ học vấn của chủ hộ. Đo lường bằng 5 mức độ: cấp 1; cấp 2; cấp 3; cao đẳng – đại học; sau đại học. Chủ hộ có trình độ học vấn cao thì càng thích ứng tốt. +
3.6 Quy trình xử lý số liệu
Sau khi thu thập 180 phiếu khảo sát về, việc xử lý số liệu được tiến hành như sau:
Bước 1: mã hóa bảng câu hỏi trong phiếu khảo sát, đặt tên biến, thiết kế nhập dữ liệu trong chương trình Excel. Sắp xếp phiếu khảo sát theo thứ tự đã mã hóa.
Bước 2: thực hiện nhập dữ liệu từ phiếu khảo sát vào máy.
Bước 3: sử dụng phương pháp thống kê mơ tả để phân tích dữ liệu thu thập được. Vẽ biểu đồ, mơ hình.
Bước 4: lựa chọn biến, chạy mơ hình hồi quy đa biến logistic bằng phần mềm Stata 11.
Bước 4: Phân tích kết quả đạt được. Bước 5: Kết luận và viết bài luận văn.
---------------------------------
Từ thực trạng ngập nước của Thành phố Hồ Chí Minh, nghiên cứu đã tìm ra nguyên nhân khách quan, nguyên nhân chủ quan, rủi ro do ngập nước tác động đến đời sống của người dân Thành phố Hồ Chí Minh qua đó đã xây dựng được sơ đồ nghiên cứu, thiết kế bảng câu hỏi, xác định các biến cần phân tích sau khi thu thập dữ liệu, xác định mơ hình kinh tế lượng, các biến của mơ hình hồi quy logistic và thiết kế quy trình xử lý số liệu thu thập được.
Chƣơng IV
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Sau khi thu thập dữ liệu, bằng phương pháp thống kê mô tả đã cụ thể dữ liệu thành những số liệu, biểu đồ, bảng biểu cụ thể để mô tả hiện trạng ngập nước tại khu vực quận 6, Thủ Đức và huyện Nhà Bè; ước lượng tác động của việc ngập nước đến đời sống sinh hoạt, việc học, việc làm, nguồn nước, hệ thống nhà vệ sinh của hộ dân; liệt kê được các biện pháp thích ứng đã được hộ dân sử dụng, phương án lựa chọn trong những tình huống xấu nhất; những giải pháp đã được chính quyền địa phương sử dụng. Trong chương trình cũng sẽ trình bày kết quả mơ hình hồi quy logistic để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hộ dân có hay khơng sử dụng các biện pháp nào để thích ứng đến ngập nước.
4.1. Đặc điểm hộ dân
Dữ liệu sơ cấp thu thập được từ 180 phiếu khảo sát trong tháng 8/2013 với 180 người trả lời 46 câu hỏi từ 3 quận (huyện) Thành phố Hồ Chí Minh gồm phường 8 quận 6 (Khu vực kênh Tân Hóa – Lị Gốm), quận Thủ Đức (khu vực phường Hiệp Bình Chánh, ven sơng Sài Gịn) và huyện Nhà Bè (khu vực xã Phú Xuân – thị trấn Nhà Bè, ven sông Nhà Bè. Hiện tại các khu vực này đang bị ngập nặng, ảnh hưởng khoảng 50.000 người dân (Chi cục thống kê 2009). Về nghề nghiệp, chủ hộ trong cuộc khảo sát làm nghề lao động tự do (30%), công chức viên chức (16%), công nhân (27%), nội trợ (17%), trồng trọt chăn nuôi (6%), thợ hồ, tài xế (4%). (biểu đồ 4.1)
Trong 180 hộ được khảo sát có 902 nhân khẩu, trong đó chỉ có 538 người là lao động chính (59,6%), 205 trẻ em và 77 người cao tuổi, bệnh tật. Có 82 người thất nghiệp, khơng có việc làm. Đa số hộ dân được khảo sát sống trong nhà cấp 4 (76,6%), 20,5% sống trong nhà cấp 3; chỉ có 5 hộ sống trong nhà cấp 1, 2.
Biểu đồ 1: Nghề nghiệp của chủ hộ
Biểu đồ 4.1: Nghề nghiệp của chủ hộ
Thời gian sinh sống của hộ dân trung bình là 22 năm, hộ sống lâu nhất là 63 năm, gần nhất là 1 năm. Đa số hộ dân sống lâu năm, là nơi chôn nhau cắt rốn, đất cha mẹ để lại, gần đường lớn, gần chợ tiện việc làm ăn, khu vực an ninh. Một số chủ hộ trẻ sống gần nhà cha mẹ, gần nơi làm việc, học tập của con cái. Số ít nhà được cấp đất, một số hộ chăn ni trồng trọt cho rằng nhà mình có khơng khí thống mát, n tĩnh, đất đai rộng thuận lợi trồng trọt chăn ni. Người dân chọn ở khu vực Thủ Đức vì ngay cửa ngõ thành phố, gần chợ, giá đất phù hợp với thu nhập. Một số hộ là công nhân, buôn bán, lao động tự do thuê nhà vì nhà rẻ, thuận tiện đi làm.
Trong cuộc khảo sát, hầu hết hộ dân được phỏng phấn đều có thu nhập bình qn từ 2 triệu đến dưới 10 triệu đồng/tháng (68,8%), 28,8% có thu nhập trên 10 triệu, trong đó có 6 hộ có thu nhập trên 20 triệu. Cá biệt có 4 hộ có thu nhập dưới 2 triệu/ tháng.(biểu đồ 4.2) Công chức, viên chức 16% Buôn bán, lao động tự do 30% Khác (tài xế, thợ hồ) 4% Công nhân 27% Nội trợ 17% Trồng trọt, chăn nuôi 6%
Hầu hết chủ hộ đều có trình độ Trung học cơ sở, Trung học phổ thơng (58%), 14% có trình độ Đại học và có 9% có trình độ tiểu học. (biểu đồ 4.3)
4 50 74 46 6 0 10 20 30 40 50 60 70 80 Dưới 2 triệu/tháng T ừ 2 triệu đến <5 triệu/tháng T ừ 5 triệu đến <10 triệu/tháng T ừ 10 triệu đến <20 triệu/tháng T rên 20 triệu/tháng Tiểu học 9% Trung học cơ sở 24% Trung học phổ thông 34% Cao đẳng 19% Đại học, Sau ĐH 14%
Biểu đồ 4.2: Mức độ thu nhập của hộ dân (VNĐ)
Hầu hết nhà thuộc quyền sở hữu của chủ hộ, có 16% người thuê nhà hoặc ở nhờ nhà người thân (biểu đồ 4.4)
4.2. Hiện trạng ngập tại khu vực khảo sát
Hầu hết hộ dân sống trong vùng bị ngập có ý kiến khi mới đến khu vực mình ở đã bị ngập (93%), trong đó hầu hết các con đường đều bị ngập, có 37% ngập dưới 4 ngày/tháng, 42,7% ngập từ 4-8 ngày/ tháng, 13% ngập trừ 9 đến 15 ngày/tháng. (biểu đồ 4.5). Đa số nhà ở đều ngập nước (83,8%).
67 77 24 11 0 10 20 30 40 50 60 70 80 Dưới 4 ngày/tháng Từ 4-8 ngày/ tháng Từ 9 đến 15 ngày/tháng Không ngập
Biểu đồ 4.5: Số ngày ngập đường giao thơng
Nhà sở hữu 84% Nhà th 12% Khác 4% Biểu đồ 4.4. Tình trạng sở hữu nhà
Cuộc khảo sát mong muốn đánh giá chính xác kinh nghiệm, khả năng thích ứng của người dân với tình trạng ngập lụt tại Thành phố Hồ Chí Minh. Thực tế trong cuộc khảo sát, 31,1% chủ hộ trả lời họ đã bị ảnh hưởng bởi ngập lụt trên 10 năm, 46,1% bị ảnh hưởng từ 5 đến 10 năm và 22,7% ảnh hưởng dưới 5 năm (biểu đồ 4.6)