Chƣơng 3 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 Khung phân tích đánh giá tác động
Để minh họa đánh giá tác động của chương trình tín dụng đối với thu nhập nơng hộ, ta giả sử rằng có hai nhóm hộ được chọn làm nhóm đại diện, trong đó một nhóm tham gia chương trình (T=1) và một nhóm làm nhóm phản thực (khơng tham gia T=0) chương trình tín dụng. Với Yi là thu nhập dầu người của hộ gia đình. Thu
nhập hộ gia đình khơng tham gia được thể hiện bằng Yi = Yi(0) nếu T =0 và Yi = Yi(1) nếu T =1, thì hiệu quả chương trình, được trình bày như sau:
D = E �� (1) �� = 1 - E �� (0) �� = 0 (3.1)
Sự khác biệt thu nhập trung bình giữa hai nhóm tham gia và và khơng tham gia được thể hiện ở công thức 3.1. Tuy nhiên vấn đề là thu nhập Yi1 và Yi0 phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác liên quan đến đặc điểm hộ vì vậy tác động này không thể cho rằng chỉ do yếu tố tín dụng tác động đến thu nhập của hộ. Như vậy sự khác biệt không chỉ đến từ hiệu quả chương trình. Giả thử ta cộng trừ thêm kết quả dự tính của nhóm khơng tham gia vào phương trình 3.1 thì ta được:
D = E �� (1) �� = 1 - E �� (0) �� = 0 + E �� (0) �� = 1 - E �� (0) �� = 1 (3.2)
Hiệu quả can thiệp bình quân ATE = E �� (1) �� = 1 - E �� (0) �� = 1 , thể
hiện mức tăng bình quân thu nhập giữa hai nhóm hộ trong trường hợp các nhóm hộ khơng tham gia vào chương trình. Giới hạn B = E �� (0) �� = 1 - E �� (0) �� = 0 ,
là phạm vi sai số lựa chọn phát sinh khi sử dụng D làm số ước tính ATE. Tuy nhiên do khơng biết trước E �� (0) �� = 1 nên ta khơng thể ước tính được sai số lựa chọn. Phương trình 3.2 viết lại như sau:
D = ATE + B (3.3)
Như vậy vấn đề quan trọng nhất trong đánh giá tác động là loại bỏ tác động sai số tác động B. Tác động sai số sẽ là nhỏ nhất khi giữa hai nhóm hồn tồn giống nhau, đều này khó có thể xảy ra trên thực nghiệm, vì vậy người ta tìm cách cho chung tương đồng nhất có thể. Thành cơng của chương trình đánh giá tác động phụ thuộc vào xác định được nhóm phản thực tính tương đồng cao với tham gia hay không, đều này có thể thực hiện bằng cách kiểm sốt tình huống phản thực của nhóm can thiệp, tạo một nhóm mẫu thông qua thiết kế thống kê hoặc chỉnh sửa phương thức chọn đối tượng của chương trình để loại bỏ những khác biệt có thể có giữa các nhóm can thiệp và không can thiệp trước khi so sánh kết quả giữa hai nhóm (Khandker et al., 2010).
Trong thực tiễn nghiên cứu ta có thể sử dụng một số phương pháp khác nhau trong lý thuyết đánh giá tác động để giải quyết vấn đề cơ bản của đánh giá là thiếu tình huống phản thực. Mỗi một phương pháp này đều có những giả định riêng về khả năng sai số trong xét chọn đối tượng và tham gia chương trình, đồng thời các giả định cũng đóng vai trị quan trọng trong xây dựng mơ hình phù hợp để xác định được tác động của chương trình. Những phương pháp này gồm:
- Đánh giá ngẫu nhiên
- Phương pháp đối chiếu, đặc biệt là so sánh điểm xu hướng (PSM) - Phương pháp sai biệt kép (DID)
- Phương pháp biến công cụ (IV)
- Thiết kế gián đoạn hồi quy (RD) và phương pháp tuần tự - Tác động phân bổ
- Các phương thức cấu trúc và mơ hình khác
3.2 Phƣơng pháp sai biệt kép
Sai biệt kép hay khác biệt trong khác biệt (DID) là phương pháp được sử dụng rộng rãi để đánh giá tác động chương trình được sử dụng trong thời gian gần đây (Khandker et al.,2010). Phương pháp DID giả định có tồn tại sự khơng đồng nhất khơng được quan sát trong tình trạng tham gia, nhưng yếu tố này không đổi theo thời gian. Bằng cách sử dụng dữ liệu về quan sát đối tượng trong dài hạn (trước và sau có sự can thiệp của chương trình), ta có thể tính tốn sai biệt trong thành phần cố định này. Quan sát đồ thị dưới đây sẽ cho ta thấy cái nhìn rõ hơn về phương pháp này:
Nguồn: Khandker et al. (2010)
Hình 3.2 Đồ thị sự khác biệt thu nhập trong DID
Hai nhóm đối tượng được sử dụng phân tích ban đầu có thu nhập Y0 (nhóm tham gia) và Y1 (nhóm đối chứng), dưới tác động của chương trình chính sách hộ gia đình tham gia có mức thu nhập tăng từ Y0 lên Y4, trong lúc này xem xét thu nhập nhóm đối chứng có sự tăng thu nhập từ Y1 lên Y3. Trong trường hợp khơng tham gia chương trình thì hộ tham gia chỉ có khả năng đưa mức thu nhập của mình từ Y0 lên Y2. Do đó, theo giả định của mơ hình các yếu tố ngoại suy khơng thay đổi thì mức chênh lệch thu nhập giữa Y4 và Y2 được xem là kết quả của sự tác động chính sách lên thu nhập.
Ưu điểm của DID là giảm thiểu giả định về yếu tố ngoại suy có điều kiện hay chỉ lựa chọn các đặc tính được quan sát, đồng thời cung cấp một phương pháp trực giác, dễ sử dụng để tính tốn việc lựa chọn các đặc tính khơng được quan sát. Phương pháp DID có thể kết hợp dễ dàng với mơ hình hồi quy OLS hay hồi Quy hiệu quả ấn định (Fixed effect), hay kết hợp với phương pháp điểm xu hướng (PSM). Trong một số trường hợp DID có thể chạy với dữ liệu chéo.
3.3 Đánh giá tác động chƣơng trình tín dụng nơng thôn Việt Nam 3.3.1Chiến lƣợc đánh giá tác động
Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng phương pháp sai biệt kép (DID) kết hợp với hồi quy tuyến tính OLS để đi tìm mối quan hệ nhân quả giữa chương trình tín dụng nơng thơn với thu nhập nơng hộ Việt Nam.
Như trình bày ở phần trước phương pháp DID phương pháp DID có thể kết hợp dễ dàng với mơ hình hồi quy OLS hay hồi quy hiệu quả ấn định (Fixed effect). Phương pháp DID kết hợp với hồi quy OLS dựa trên nội dung nghiên cứu của Ravallion (2008)7.
Mơ hình ước lượng nghiên cứu có hồi quy như sau: Yit = β0 + β1Ti + β2ti + β3Titi + β4Zit + εit
Trong đó:
(3.4)
- T là biến can thiệp. T = 1 nhóm nơng hộ tham gia (tham gia vay vốn tín dụng chính thức), T = 0 nhóm nơng hộ đối chứng (nhóm khơng tham gia tín dụng).
- t là biến giả thời gian. t=0 thời điểm trước chính sách (thời điểm bắt đầu quan sát) , t=1 thời điểm sau tác động của chính sách (thời điểm kết thúc quan sát).
- Zit là các biến kiểm sốt trong mơ hình.
- T*t biến tương tác giữa biến thời gian và biến can thiệp.
Sự khác biệt trong khác biệt trong mơ hình hồi quy OLS với biến đầu ra Y (giả sử là thu nhập), được giải thích như sau:
- Tại thời điểm trước khi có chính sách tín dụng tác động (t = 0):
+ Nhóm hộ đối chứng (T=0) có thu nhập là: E(Y00) = �0 + �4 .Zit
+ Nhóm hộ tham gia (T=1) có thu nhập là: E(Y10) = �0 + �1 + �4 .Zit
- Tương tự tại thời điểm kết thúc quan sát (T = 1), sau khi có sự tác động: + Nhóm hộ đối chứng (D=0) có thu nhập là:
E(Y01) = �0 + �2 + �4 .Zit
+ Nhóm hộ tham gia (D=1) có thu nhập là: E(Y11) = �0 + �1 +
�2
+ �3
+ �4 .Zit
* Sự khác biệt thu nhập giữa hai nhóm đối tượng tại thời điểmT = 0 là: E(Y10) - E(Y00) = �
* Sự khác biệt thu nhập giữa hai nhóm đối tượng tại thời điểm T = 1 là:
E(Y11) - E(Y01) = �1 + �3
* Sự khác biệt trong thu nhập do tác động chính sáchtín dụng: DID = [E(Y11) - E(Y01)] - [E(Y10) - E(Y00)] = �
Hiệu quả tác động của chương trình tín dụng nơng thơn lên biến đầu ra thu nhập, trong mơ hình hồi quy OLS kết hợp phương pháp DID được xác định bởi hệ số góc của biến tương tác giữa biến can thiệp và biến thời gian.
Tiến trình chạy mơ hình đánh giá tác động được thực hiện theo tuần tự từ mơ hình hồi quy cơ bản đến mơ hình hồi quy mở rộng, sau đó loại bỏ các biến khơng có ý nghĩa thống kê và rút ra mơ hình hồi quy chuẩn để kết luận. Song song với q trình chạy mơ hình, tiến hành các kiểm định tính phù hợp, kiểm định đa cộng tuyến và kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi. Các bước được thực hiện như sau:
1
- Bước 1: Chạy các mơ hình hồi quy tổng dạng tổng quát với các biến kiểm soát dự kiến được rút từ lý thuyết và thực nghiệm các nghiên cứu liên quan.
- Bước 2: Đọc kết quả và kiểm tra tính phù hợp của mơ hình, kiểm định các biến có khả năng loại bỏ ra khỏi mơ hình và rút ra mơ hình phù hợp nhất.
- Bước 3: Khắc phục các vi phạm hồi quy tuyến tính các hiện tượng có thể xảy ra như đa cộng tuyến hay phương sai thay đổi.
3.3.2 Định nghĩa các biến trong mơ hình
Biến phụ thuộc. Mục tiêu các chương trình hỗ trợ nơng thơn thường hướng
tới là gia tăng phúc lợi hộ gia đình một cách bền vững. Để đo lường hiệu quả chương trình chính sách người ta thường dùng biến thu nhập và chi tiêu để đại diện (Morduch and Haley, 2001).
Thu nhập nông hộ được xác định bao gồm tất cả các nguồn thu nhập (nông nghiệp và phi nông nghiệp) của hộ là kết quả của các hoạt động: sản xuất nông, lâm, ngư nghiệp; nuôi trồng đánh bắt thủy sản; các hoạt động phi nông nghiệp tự doanh; các khoản lương; trợ cấp và cho thuê tài sản.
Chi tiêu hộ gia đình được xác định bao gồm các khoản: chi thực phẩm và chi tiêu dùng của nông hộ.
Sự phản ảnh lên tổng thu nhập hay chi tiêu hộ gia đình làm biến phụ thuộc có thể làm ước lượng bị chệch, do sự khác biệt quy mơ giữa các hộ gia đình tác động trực tiếp đến tổng thu nhập hay chi tiêu của hộ gia đình. Vì vậy, các biến thu nhập và chi tiêu sẽ được ước tính trên bình qn đầu người trong tháng của hộ gia đình. Các biến độc lập trong mơ hình sử dụng là: tổng thu nhập bình quân đầu người và chi tiêu bình qn đầu người hàng tháng của nơng hộ. Ngồi ra, đối với nơng hộ, sản xuất nơng nghiệp có ý nghĩa quan trọng. Vì vậy, tác giả xem xét thêm sự tác động của tín dụng đối với thu nhập trong nơng nghiệp của hộ gia đình.
Biến độc lập. Như trình bày trong phần lý thuyết ở trên thu nhập hộ gia đình
đặc trưng hộ gia đình và các yếu tố liên quan đến năng lực sản xuất của hộ. Bảng dưới đây trình bày mơ tả các biến tác giả dự định đưa vào mơ hình nghiên cứu:
Bảng 3.1 Các biến độc lập dự kiến đƣa vào mơ hình
Ký hiệu Định nghĩa biến Đơn vị Dấu kì
vọng
T
Biến giả can thiệp; T=1 nếu hộ thuộc nhóm tham gia, ngược lại T=0 nếu hộ thuộc nhóm đối chứng.
+
T
Biển giả thời gian; t=0 tại thời điểm trước khi tham gia chương trình tín dụng, ngược lại t=1 thời điểm sau tham gia chương trình.
+
DD DD=T*t là biến tương tác giữa biến giả
tham gia tín dụng và biến giả thời gian. +
ENTHNIC Biến giả dân tộc, =1 nếu là dân tộc Kinh và
=0 nếu là dân tộc khác. +/-
SEX Giới tính chủ hộ, =1 nếu chủ hộ là nam và
=0 nếu chủ hộ là nữ. +/-
HHSIZE Quy mô hộ bao gồm tất cả nhân khẩu của hộ. Người -
HHAGE Tuổi của chủ hộ. Tuổi +
HHEDU Trình độ giáo dục của chủ hộ. Năm +
AV_EDU Trình độ giáo dục trung bình của hộ. Năm +
R_DEPEN2 Tỷ lệ người già trên 60 tuổi của hộ. -
SHOCK1
Biến giả các cú sốc như: thiên tai, dịch bệnh, =1 nếu bị ảnh hưởng bởi các yếu tố này, =0 nếu không bị ảnh hưởng .
-
SHOCK2 Biến giả các cú sốc về kinh tế,... =1 nếu bị
ảnh hưởng, =0 nếu không bị ảnh hưởng. -
SHOCK3
Các cú sốc về cá nhân như có người trong gia đình bị ốm nặng, ly hơn,.. ,=1 nếu bị ảnh hưởng, =0 nếu không bị ảnh hưởng.
-
RURAL Biến giả nông thôn, =1 hộ sinh sống ở khu
vực nông thôn, =0 hộ ở thành thị. -
LAND Diện tích đất sản xuất hộ đang canh tác. m2 +
SAVING Biến giả về tiết kiệm, =1 nếu hộ gửi tiết
kiệm, =0 nếu hộ khơng có gửi. +
ROAD Biến giả giao thơng, =1 nếu có đường ơtơ đi
qua nhà, =0 nếu khơng có. +
PERMIT Biến giả về tài trợ cá nhân, =1 nếu hộ có
nhận được tiền trợ từ người thân. +
R_FARM Tỷ lệ thành viên tham gia sản xuất nông
nghiệp. -
R_NFARM Tỷ lệ thành viên tham gia hoạt động phi
nông nghiệp. +
Như vậy, điểm qua các lý thuyết về phương pháp đánh giá tác động, tác giả xác định chiến lược đánh giá tác động chương trình tín dụng đối với thu nhập và chi tiêu của nông hộ. Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ sử dụng phương pháp sai biệt kép (DID) kết hợp với mơ hình hồi quy tuyến tính ước lượng bình phương bé nhất (OLS) để đi tìm mối tương quan giữa chúng. Trong chương 4, sẽ trình bày chi tiết kết quả tính tốn và đánh giá tác động của tín dụng chính thức đối với thu nhập và chi tiêu của nông hộ Việt Nam
Chƣơng 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU4.1 Mô tả dữ liệu 4.1 Mô tả dữ liệu
Điểm qua lý thuyết và các nghiên cứu liên quan tác giả nhận thấy rằng, yếu tố quan trọng trong chiến lược đánh giá tác động chính sách thành cơng là xác định được nhóm so sánh tốt, đồng thời có thể quan sát đối tượng theo thời gian. Để làm được điều này, người nghiên cứu cần thiết kế dữ liệu nghiên cứu đối tượng tương đồng và quan sát theo thời gian hoặc sử dụng có các cơ sở dữ liệu nghiên cứu đủ mạnh để phân tích trong dài hạn.
Dựa trên điều kiện thực tế và tác giả sử dụng dữ liệu từ Khảo sát tiếp cận nguồn lực hộ gia đình Việt Nam (VARHS)8 để tiến hành phân tích. Nghiên cứu Nguyễn Việt Cường (2008) gợi ý rằng đánh giá chương trình tín dụng cần có sự quan sát dài hơn. Bộ dữ liệu VARHS đáp ứng tính ngẫu nhiên của nghiên cứu với số mẫu điều tra lớn, cấu trúc dữ liệu cung cấp nhiều thông tin về nông hộ và được quan sát liên tục qua nhiều năm. Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu bảng được rút từ bộ dữ liệu VARHS của hai năm 2006 và 2012. Cuộc điều tra năm 2006 và 2012 có sự tham gia trả lời khảo sát của 2323 và 3161 hộ gia đình. Trong 2323 hộ gia đình tham gia khảo sát trong năm 2006 thì có đến 20279 hộ tiếp tục tham gia trả lời trong các năm 2008, 2010 và 2012. Bộ dữ liệu có tính liên kết cao, phù hợp cho mục tiêu đánh giá tác động của nghiên cứu.
8 Cuộc điều tra được tiến hành dựa trên sự phối hợp của Viện Nghiên cứu Quản lý Kinh tế Trung ương (CIEM), Viện Chính sách Chiến lược Nơng nghiệp và Phát triển Nông thôn (IPSARD), Viện Khoa học Lao động và Xã hội (ILSSA) và sự hỗ trợ tài chính của tổ chức Danida (Đan Mạch), tiến hành tại 12 tỉnh thành bao gồm: Lào Cai, Điện Biên, Hà Nội (khu vực Hà Tây cũ), Nghệ An, Khánh Hịa, Đăk Lăk, Đăk Nơng, Lâm Đồng, Phú Thọ, Quảng Nam, Long An và Lai Châu, đại diện cho 3 vùng miền của Việt Nam. VARHS tập trung vào các khía cạnh sinh kế, cơ hội phát triển và các đặc trưng kinh tế hộ gia đình nơng thơn Việt Nam.
9
Thống kê của tác giả dựa trên các hộ không di chuyển chỗ ở trong giai đoạn này, trong thực tế một số hộ di chuyển chỗ ở và tiếp tục tham gia trả lời phỏng vấn
Để tiến hành đánh giá tác động theo phương pháp DID việc đầu tiên cần làm là xác định nhóm tham gia và khơng tham gia tín dụng. Qua sàng lọc bộ dữ liệu năm 2006, tác giả tiến hành chọn nhóm tham gia bao gồm các hộ tham gia vay vốn