Nhĩm chi tiêu theo đầu người Nghèo Khá nghèo Trung bình Khá giàu Giàu Chung Cĩ đường giao thơng thuận lợi
đến hộ (%) 58,6 96,2 95,7 100,0 100,0 82,2 Khoảng cách từ nhà đến trường cấp 1 gần nhất (Km) 2,2 1,8 1,7 2,0 2,1 1,9 Khoảng cách từ nhà đến trường cấp 2 gần nhất (Km) 3,9 3,5 3,3 4,0 2,9 3,6 Khoảng cách từ nhà đến trường cấp 3 gần nhất (Km) 6,2 5,3 5,3 5,0 4,3 5,7 Khoảng cách từ nhà đến chợ hoặc trung tâm mua sắm gần nhất (Km)
4,3 4,2 4,0 4,4 3,0 4,2
Khoảng cách từ nhà đến trạm y
tế hoặc bệnh viện gần nhất (Km) 6,2 6,2 5,0 7,9 5,7 6,1
Khoảng cách từ nhà đến cơ quan
xã phường (Km) 4,8 4,4 4,1 4,9 3,7 4,5
Nguồn: Số liệu điều tra thực tế tại vùng Gị Cơng, 2009
Bảng 3.23 cho thấy hầu như khơng cĩ sự khác biệt lớn giữa các nhĩm chi tiêu về khoảng cách đến các trường học, nơi hợp chợ hoặc trung tâm mua sắm, y tế, xã phường. Do Gị Cơng là vùng khá nhỏ, dân số phân bố khá đồng đều trên các huyện, xã, phường và hệ thống đường giao thơng cũng phát triển khá hồn chỉnh nên cĩ thể vấn đề đường giao thơng khơng phải là trở ngại quá lớn đối với cuộc sống người dân. Mặc dù chất lượng đường giao thơng chưa phải là hồn
hảo, một số đường giao thơng nơng thơn chưa được trải nhựa mà chỉ đươc trải đá đỏ, nhưng nhìn chung đã cĩ bước cải thiện rất đáng kể trong những năm gần đây, tạo điều kiện cho việc vận chuyển hàng hĩa được nhanh chĩng và thuận tiện. Riêng ở nhĩm nghèo chỉ cĩ 58,6% hộ được khảo sát cĩ đường giao thơng khơng thuận tiện vì đa phần những hộ này làm nơng nghiệp và ở sâu trong ruộng đồng, mặc dù cách đường chính khơng xa nhưng đường vào nhà họ thường là đường đất và nhỏ nên gặp nhiều khĩ khăn khi đi lại trong mùa mưa. Trong khi đĩ các nhĩm chi tiêu khác đều cĩ tỷ lệ hộ cĩ đường giao thơng thuận tiện đến hộ trên 95%. Theo Kiểm định Chi-square25 cho thấy việc cĩ đường giao thơng thuận tiện đến hộ và nhĩm chi tiêu cĩ quan hệ với nhau. Điều này cho thấy đường giao thơng thuận lợi đến hộ cũng ảnh hưởng đến cuộc sống của các hộ nghèo của vùng.
• Các tiện nghi sinh hoạt của hộ phân theo nhĩm chi tiêu Bảng 3.24: Các tiện nghi sinh hoạt phân theo nhĩm chi tiêu
Nhĩm chi tiêu theo đầu người Nghèo Khá
nghèo Trung bình Khá giàu Giàu Chung
Cĩ Tivi màu (%) 58.6 98.1 100.0 100.0 100.0 83.6 Cĩ đầu DVD (%) 12.1 52.8 69.6 90.9 100.0 44.7 Cĩ tủ lạnh (%) 0.0 13.2 34.8 72.7 85.7 19.1 Cĩ điện thoại (%) 6.9 35.8 65.2 90.9 100.0 36.2 Cĩ xe máy (%) 22.4 60.4 82.6 90.9 100.0 53.3 Cĩ internet (%) 0.0 0.0 0.0 4.3 42.9 2.6
Nguồn: Số liệu điều tra thực tế tại vùng Gị Cơng, 2009
Thơng qua bảng 3.24 cĩ thể nhận thấy sự khác biệt về các phương tiện sống giữa các hộ thuộc các nhĩm chi tiêu khác nhau. Những nhĩm hộ cĩ chi tiêu cao ln cĩ các tiện nghi sinh hoạt nhiều hơn. Những phương tiện, dịch vụ càng đắt tiền hoặc tốn nhiều chi phí sử dụng như điện thoại, tủ lạnh, đầu DVD, internet… thì càng cĩ ít hộ thuộc nhĩm nghèo sử dụng, đối với người nghèo
những phương tiện này là những mĩn hàng xa xỉ. Đặc biệt rất nhiều hộ dân khi được hỏi về internet thì họ hầu như khơng biết hoặc chỉ nghe nĩi qua chứ khơng hiểu là gì. Chỉ cĩ 2,6% hộ được khảo sát là cĩ internet, những hộ này đều thuộc nhĩm giàu và khá giàu. Vì vậy cách tốt nhất để tuyên truyền các chính sách phát triển kinh tế, xã hội, văn hĩa… là kênh phát thanh hoặc truyền hình vì tỷ lệ hộ được khảo sát cĩ Tivi màu lên đến 83,6%.
Phương tiện đi lại của người dân vùng Gị Cơng chủ yếu là bằng xe máy. Nhưng tỷ lệ người hộ nghèo cĩ xe máy cịn khá thấp (chỉ cĩ 22,4%). Xe đạp vẫn là phương tiện đi lại và vận chuyển nơng sản chủ yếu của người nghèo do khoản tiền mua xe máy là khá lớn đối với họ. Qua khảo sát thực tiễn, người dân cho biết các phương tiện vận chuyển trong vùng hiện nay cịn khá thiếu thốn, người dân chủ yếu dùng máy cày cĩ gắn rờ moĩc để vận chuyển nơng sản với số lượng lớn, số lượng nhỏ thì dùng xe lơi, ba gác máy… nhưng các phương tiện này chỉ được phép lưu thơng ở các tuyến đường nơng thơn, khơng được lưu thơng trên các tuyến đường trung tâm của vùng. Điều này ít nhiều ảnh hưởng đến việc vận chuyển hàng hĩa của người dân vì làm mất thời gian, làm tăng chi phí vận chuyển và thiệt hại do hư hỏng hàng hĩa.
3.3. Mơ hình kinh tế lượng nghiên cứu nghèo ở vùng Gị Cơng
Như đã trình bày ở chương 2, mơ hình hồi qui Binary Logistic được tác giả sử dụng để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến xác suất nghèo của hộ gia đình ở vùng Gị Cơng. Phương trình khi áp dụng: ) ( ) ( 8 7 6 5 4 3 2 1 0 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1 NN VV DNN DC HV PT NK GT DC DNN VV NN HV PT NK GT i e e P β β β ββ β β β β β β β ββ β β β β + + + + + + + + + + + + + + + + + =
Cơ sở xác định hộ nghèo:
Việc áp dụng một chuẩn nghèo cố định để tính tỷ lệ nghèo khơng cĩ nhiều ý nghĩa trong việc phân tích nghèo do mỗi địa phương cĩ sự khác nhau về nhu cầu của người dân và mức sống dân cư. Do đĩ tác giả sử dụng chỉ tiêu tương đối chứ khơng sử dụng chỉ tiêu tuyệt đối. Tác giả chọn cách đã từng áp dụng để phân tích điều tra mức sống dân cư ở Việt Nam giai đoạn 1993 – 1998. Theo cách này, tác giả đã chia chi tiêu bình quân của hộ trong mẫu khảo sát thành năm nhĩm chi tiêu từ thấp đến cao. Một hộ gia đình là nghèo nếu chi tiêu bình quân của hộ nằm trong nhĩm 20% thấp nhất của chi tiêu.
Các biến độc lập trong mơ hình:
Bảng 3.25: Bảng mơ tả các biến trong mơ hình
Ký hiệu Tên biến Đơn vị đo Dấu kỳ vọng
GT Giới tính của chủ hộ Nam: 1, nữ: 0 ( - )
NK Số nhân khẩu trong hộ Người ( + )
PT Tỷ lệ người phụ thuộc Người phụ thuộc/số
thành viên
( + )
HV Học vấn của chủ hộ Số năm đi học ( - )
NN Nghề nghiệp chính của chủ hộ Phi nơng nghiệp: 1, nơng nghiệp: 0
( -) VV Số vốn vay từ các tổ chức tín dụng
chính thức
Đồng/năm ( - )
DNN Diện tích đất nơng nghiệp của hộ Ha/hộ ( - )
DC Số người di cư sinh sống hoặc làm ăn xa của hộ
Người ( - )
Giới tính của chủ hộ (GT) : Là biến dummy, nếu chủ hộ là nam thì nhận giá trị là 1, là nữ thì nhận giá trị là 0. Chủ hộ là nam thì thường hộ đĩ ít nghèo hơn và cĩ xác suất thốt nghèo cao hơn do nam giới quyết đốn hơn, quan hệ xã hội tốt hơn. Kỳ vọng mang dấu (-)
Số nhân khẩu trong hộ (NK): Hộ nghèo thường cĩ số nhân khẩu cao. Do đĩ bị hạn chế về tư liệu sản xuất, vốn, năng suất lao động thấp… và dễ rơi vào vịng lẩn quẩn của nghèo hơn. Kỳ vọng mang dấu (+)
Tỷ lệ người phụ thuộc trong hộ (PT): Nếu hộ cĩ tỷ lệ này cao cĩ nghĩa là gánh nặng cho các lao động chính của hộ càng lớn và ảnh hưởng mạnh đến khả năng nghèo và thốt nghèo của hộ. Kỳ vọng mang dấu (+)
Học vấn của chủ hộ (HV): Nếu học vấn của chủ hộ càng cao thì khả năng nhận thức, tổ chức gia đình và tổ chức sản xuất tốt hơn nên năng suất của hộ cao hơn. Do đĩ xác suất thốt nghèo cao hơn. Kỳ vọng mang dấu (-)
Nghề nghiệp (NN): Là nghề nghiệp chính của chủ hộ, là biến dummy. Chủ hộ làm việc trong khu vực nơng nghiệp nhận giá trị là 0 và phi nơng nghiệp nhận giá trị là 1. Chủ hộ làm việc trong khu vực nơng nghiệp thường nghèo hơn khu vực phi nơng nghiệp do cĩ học vấn thấp hơn, năng suất lao động thấp hơn và ít cĩ khả năng tiếp cận khoa học kỹ thuật. Kỳ vọng mang dấu (-)
Số vốn vay từ các tổ chức tín dụng chính thức (VV): Những hộ cĩ vay vốn ngân hàng hoặc các tổ chức tín dụng chính thức khác chứng tỏ cĩ quan tâm đến việc mở rộng đầu tư, nâng cao năng suất nên thường cĩ xác suất nghèo thấp hơn. Kỳ vọng mang dấu (-)
Diện tích đất nơng nghiệp của hộ (DNN): Đa phần những người nghèo ở nơng thơn sống chủ yếu là nghề nơng nên diện tích đất nơng nghiệp cĩ vai trị rất quan trọng. Nếu hộ cĩ diện tích đất nơng nghiệp càng lớn thì cĩ khả năng thu nhập sẽ cao hơn và xác suất bị nghèo thấp hơn. Kỳ vọng mang dấu (-)
Số người di cư sinh sống hoặc làm ăn xa của hộ (DC): Là số người trong hộ di cư đi làm ăn hoặc sinh sống ở các đơ thị lớn trong tỉnh hoặc ngồi tỉnh. Người di cư được xác định ở đây là những người đã từng sinh sống trong hộ, cĩ quan hệ ruột thịt với chủ hộ, di cư đến nơi khác làm việc hoặc sinh sống. Do đặc điểm của vùng Gị Cơng nằm gần các đơ thị lớn như TP.HCM, Đồng Nai, Bình Dương, Cần Thơ…, và Gị Cơng là vùng cĩ điều kiện tự nhiên khĩ khăn so với các địa bàn khác trong tỉnh nên rất nhiều lao động nơng thơn di chuyển đến những nơi
khác để làm việc, đặc biệt là đối với các lao động trẻ. Họ sẽ gửi 1 phần thu nhập của họ về cho gia đình nên đây là nguồn thu nhập đáng kể để cải thiện cuộc sống. Kỳ vọng mang dấu (-).
3.4. Kết quả mơ hình kinh tế lượng
Bảng 3.26: Ước lượng tham số của mơ hình hồi qui Binary Logistic sau khi đã loại bỏ các biến khơng cĩ ý nghĩa thống kê
Dependent Variable: NGHEO
Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 03/22/10 Time: 20:31
Sample: 1 152
Included observations: 152
Convergence achieved after 7 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
NK 1.243864 0.334054 3.723546 0.0002 HV -0.446505 0.121117 -3.686570 0.0002 NN 3.116355 0.894202 3.485067 0.0005 DNN -0.793767 0.223091 -3.558038 0.0004 DC -1.325436 0.366727 -3.614232 0.0003 C 1.484949 1.149372 1.291966 0.1964
Mean dependent var 0.381579 S.D. dependent var 0.487380 S.E. of regression 0.271699 Akaike info criterion 0.545961 Sum squared resid 10.77780 Schwarz criterion 0.665325 Log likelihood -35.49303 Hannan-Quinn criter. 0.594451 Restr. log likelihood -101.0544 Avg. log likelihood -0.233507 LR statistic (5 df) 131.1228 McFadden R-squared 0.548773 Probability(LR stat) 0.000000
Obs with Dep=0 94 Total obs 152
Obs with Dep=1 58
Nguồn: Tính tốn từ số liệu điều tra thực tế ở vùng Gị Cơng (2009) bằng Eview bằng 4.0.
Mơ hình tổng qt: xem phụ lục 16.
Kiểm định mơ hình:
− Kiểm định ý nghĩa chung của tồn bộ mơ hình
Giả thiết H0: Tất cả các nhân tố đưa vào mơ hình đều khơng cĩ ảnh hưởng đến xác suất nghèo của hộ (các hệ số hồi qui β = 0).
Vì Prob (của thống kê LR)=0,00<0,05 nên ta cĩ thể bác bỏ giả thiết H0. Vậy các nhân tố trong mơ hình cĩ ảnh hưởng đến xác suất nghèo của một hộ.
Hệ số McFadden R-squared=0,5487 giải thích rằng mơ hình đã giải thích được 54,87% mối quan hệ giữa xác suất hộ nghèo và các nhân tố đã đưa vào mơ hình.
− Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 3.27: Hệ số tương quan cặp giữa các biến trong mơ hình
NGHEO NK HV NN DNN DC NGHEO 1 0.21633 -0.44817 -0.282251 -0.34107 -0.50738 NK 0.21633 1 -0.01538 -0.075329 0.349709 -0.14916 HV -0.44817 -0.01538 1 0.22919 0.135971 0.144717 NN -0.28225 -0.07532 0.22919 1 -0.19868 0.0783 DNN -0.34107 0.349709 0.135971 -0.19868 1 0.253193 DC -0.50738 -0.14916 0.144717 0.0783 0.253193 1
Nguồn: Tính tốn từ số liệu điều tra thực tế ở vùng Gị Cơng (2009) bằng Eview bằng 4.0.
Qua kiểm tra ma trận tương quan cặp giữa các biến trong mơ hình cho ta thấy hệ số tương quan của các biến là khá thấp (hệ số cao nhất là 0,507). Bên cạnh đĩ thơng qua việc kiểm tra hệ số McFadden R-squared và giá trị z-Statistic ta cĩ thể khẳng định mơ hình khơng cĩ hiện tượng đa cộng tuyến.
− Kiểm định khả năng dự đốn của mơ hình hồi qui Binary Logistic Bảng 3.28: Kiểm định khả năng dự đốn của mơ hình
Dependent Variable: NGHEO
Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 03/22/10 Time: 21:33
Sample: 1 152
Included observations: 152
Andrews and Hosmer-Lemeshow Goodness-of-Fit Tests Grouping based upon predicted risk (randomize ties)
Quantile of Risk Dep=0 Dep=1 Total H-L
Low High Actual Expect Actual Expect Obs Value
1 7.E-10 3.E-05 15 14.9999 0 0.00012 15 0.00012 2 4.E-05 0.0012 15 14.9931 0 0.00692 15 0.00693 3 0.0014 0.0057 15 14.9520 0 0.04798 15 0.04813 4 0.0058 0.0327 14 14.7434 1 0.25664 15 2.19064 5 0.0354 0.1421 15 14.6339 1 1.36608 16 0.10726 6 0.1728 0.5024 12 10.7283 3 4.27174 15 0.52937 7 0.5183 0.7239 6 5.31357 9 9.68643 15 0.13732 8 0.7605 0.9013 2 2.56126 13 12.4387 15 0.14832 9 0.9035 0.9606 0 0.84760 15 14.1524 15 0.89837 10 0.9695 0.9989 0 0.22705 16 15.7730 16 0.23032 Total 94 94.0000 58 58.0000 152 4.29676
H-L Statistic: 4.2968 Prob. Chi-Sq(8) 0.8294
Andrews Statistic: 63.5181 Prob. Chi-Sq(10) 0.0000
Nguồn: Tính tốn từ số liệu điều tra thực tế ở vùng Gị Cơng (2009) bằng Eview bằng 4.0.
Giả thiết H0: Tất các độ lệch giữa giá trị kỳ vọng và các quan sát thực tế đều bằng 0 (cĩ nghĩa là mơ hình dự đốn hồn hảo). Nếu ta bác bỏ giả thiết này cĩ nghĩa là mơ hình dự đốn kém.
Ta dùng kiểm định Hosmer/Lemeshow: trị thống kê H-L khơng biết phân phối chọn mẫu và phân phối xấp xỉ, nhưng các trắc nghiệm chỉ ra rằng thống kê này cĩ phân phối xấp xỉ với chi bình phương với bậc tự do là J-2 (J: là số nhĩm phù hợp với các phân vị của trị thống kê này, ở đây J = 10).
Kết quả mơ hình cho ta thấy Prob. Chi-Sq(8) của mơ hình là 0.8294> 0,05 nên chấp nhận giả thiết H0, cĩ nghĩa là mơ hình ước lượng tương đối tốt.
Bảng 3.29: Mơ hình hồi qui Binary Logistic về nghèo ở vùng Gị Cơng Biến phụ thuộc: Hộ gia đình là Biến phụ thuộc: Hộ gia đình là
nghèo (=1), khơng nghèo (=0)
Hệ số (β k)
Std.
Error Thống kê z (z-Statistic)
Giá trị P
Các biến độc lập:
Hằng số 1.4849 1.14937 1.291966 0.1964
Số nhân khẩu trong hộ (người) 1.2439 0.33405 3.72355 0.0002 Trình độ học vấn của chủ hộ (số năm
đi học) -0.4465 0.12112 -3.6866 0.0002
Nghề nghiệp chính của chủ hộ (nơng nghiệp =0, phi nơng nghiệp = 1)
-3.1164 0.8942 -3.48507 0.0005 Diện tích đất nơng nghiệp thuộc sở
hữu của hộ (1.000 m2)
-0.7938 0.22309 -3.558 0.0004
Số người trong hộ di cư đi làm ăn xa ở các vùng khác (người)
-1.3254 0.36673 -3.6142 0.0003
Nguồn: Tính tốn từ số liệu điều tra thực tế ở vùng Gị Cơng (2009) bằng Eview bằng 4.0.
Phương trình hồi qui:
) 1,3254x - 0,7938x - 3,1164x 0,4465x - 1,2439x 4849 . 1 ( ) 1,3254x - 0,7938x - 3,1164x 0,4465x - 1,2439x 4849 . 1 ( 1 NN DNN DC HV NK DC DNN NN HV NK i e e P + − − + + =
Bảng 3.30: Ước lượng xác suất nghèo theo tác động biên của từng yếu tố Biến phụ thuộc: Hộ gia đình là Biến phụ thuộc: Hộ gia đình là
nghèo (=1), khơng nghèo (=0)
Hệ số tác động
biên (eßk)
Xác suất nghèo được ước tính khi biến độc lập thay đổi một đơn vị
với xác suất ban đầu là: (%) 10,00 20,00 30,00 40,00
Các biến độc lập:
Hằng số
Số nhân khẩu trong hộ (người) 3.4691 27.82 46.45 59.79 69.81
Trình độ học vấn của chủ hộ (số năm
đi học) 0.6399 6.64 13.79 21.52 29.90
Nghề nghiệp chính của chủ hộ (nơng
nghiệp =0, phi nơng nghiệp = 1) 0,0443 0,49 1,10 1,86 2,87
Diện tích đất nơng nghiệp thuộc sở
hữu của hộ (1.000 m2) 0.4521 4.78 10.16 16.23 23.16
Số người trong hộ di cư đi làm ăn xa ở
các vùng khác (người) 0.2657 2.87 6.23 10.22 15.05
Nguồn: Tính tốn từ số liệu điều tra thực tế ở vùng Gị Cơng (2009) bằng Excel 2003.
Kết quả hồi quy khẳng định phần lớn các yếu tố đều cĩ đều ảnh hưởng