6. Kết cấu của khóa luận
2.3.2. Nguồn số liệu thứ cấp
Nguồn số liệu này chủ yếu được thu thập chủ yếu từ phòng LĐ-TB XH, phòng NNPT NT huyện Vạn Ninh. Ngoài ra các số liệu thứ cấp khác còn được thu thập từ sở NNPT NT, sở LĐ-TB XH tỉnh khánh hòa, Tổng Cục Thống Kê và một số website của bộ LĐ-TB XH.
2.4. Mẫu nghiên cứu và các phần mềm đƣợc sử dụng. 2.4.1. Mẫu nghiên cứu.
2.4.1.1. Phƣơng pháp chọn mẫu.
Chọn mẫu là quá trình chọn lựa bộ phận tương đối nhỏ từ một tổng thể, và nó là đại diện cho tổng thể nghiên cứu. Tuy nhiên việc chọn mẫu không phải lúc nào cũng tốt để đánh giá tổng thể nghiên cứu, có nhiều trường hợp mẫu không mang tính đại diện, hay không khái quát được đặc điểm quan trọng nhất của tổng thể.
Chính vì thế mà mẫu được tiến hành điều tra thì phải mang tính đại diện cho đối tượng của cả tổng thể. Sau khi có thông tin thu được từ mẫu nghiên cứu sẽ suy rộng cho các đặc tính của tổng thể nghiên cứu. Cụ thể, mẫu nghiên cứu trong khóa luận được chọn bằng phương pháp chọn mẫu ngẫu ngiên đơn giản. Tức là ta xác định trước các phần tử được chọn vào mẫu và xác xuất thu mẫu với các phần tử này là như nhau. Cụ thể là các phần tử trong mẫu là các hộ có nghề khai thác hái sản ven bờ, trong những hộ này thì bao gồm các hộ nghèo, không nghèo, khi chọn mẫu thì tất cả các hộ trong hai đối tượng này đều có cơ hội ngang nhau trong việc phỏng vấn.
2.4.1.2. Kích thƣớc mẫu cần thu thập.
Trong phân tích thống kê thì kích thước mẫu cần thu thập phải đủ lớn để đạt được mục tiêu của đề tài và cần phải đạt được độ tin cậy nhất định.
Theo Pual Hague, nếu đối tượng nghiên cứu trên 100.000 hộ dân thì độ lớn của mẫu thấp nhất là 384. Tác giả Hoelter (1983) cho rằng kích thước mẫu tối thiểu phải đạt 10 mẫu cho mỗi biến độc lập trong mô hình[2]. Trong mô hình nghiên cứu này thì bao gồm 240 mẫu, được xem là phù hợp với số biến độc lập có trong mô hình.
Bảng câu hỏi hay phiếu điều tra thăm dò ý kiến là một công cụ dùng để thu thập các thông tin cần thiết để giải quyết vấn đề nghiên cứu. Nếu chọn câu hỏi không khái quát hết các mục sẽ không đóng góp vào việc thu thập thông tin cần thiết để xác định được các nhân tố ảnh hưởng và sẽ bỏ sót một số thông tin cực kỳ quan trọng, như thế sẽ không giải quyết được mục tiêu khóa luận. Chính vì thế mà bảng câu hỏi tập trung vào việc thu thập các thông tin quan trọng mà mục tiêu nghiên cứu của đề tài đã đặt ra.
2.4.2.1. Thang đo sử dụng trong bảng câu hỏi.
Thang đo chủ yếu trong bảng câu hỏi là thang đo Likert, với năm phát biểu : 1 : hoàn toàn không đồng ý.
2 : không đồng ý.
3 : không có ý kiến. 4 : đồng ý.
5 : hoàn toàn đồng ý.
2.4.2.2. Nội dung bảng câu hỏi.
Xuất phát từ mục tiêu của đề tài mà bảng câu hỏi (Phụ lục 1) được thiết kế với các nội dung chủ yếu sau đây :
Phần thứ nhất : là phần những thông tin chung về chủ hộ và đặc điểm tàu thuyền, nghề khai thác. Những thông tin này nhằm khái quát một cách tổng quan nhất về chủ hộ và gia đình chủ hộ : giới tính, trình độ học vấn, trình độ chuyên môn của chủ hộ hay tình hình sở hữu tàu thuyền, nghề khai thác, thời gian khai thác, công suất tàu thuyền.
Phần thứ hai : là những câu hỏi về đặc điểm cụ thể về nghề khai thác cũng như tình hình lao động trong gia đình, và các điều kiện quan trọng trong cuộc sống của hộ gia đình như : tiếp cận nguồn vốn, đất đai, cơ sở hạ tầng… Nội dung của phần này cung cấp các thông tin quan trọng trong khóa luận, đây là cơ sở giúp đạt được các mục
tiêu đã đề ra của khóa luận, tức là từ đây ta xác định các nguyên nhân ảnh hưởng đến nghèo đói.
Phần thứ ba : trong phần này thì tập trung mô tả về sự đánh giá cuộc sống hiện tại của gia đình. Nội dung này làm rõ hơn những đặc điểm cuộc sống hiện tại của gia đình, và nó là cơ sở cho việc xác định các nguyên nhân ảnh hưởng đến nghèo đói.
2.4.3. Các phần mềm đƣợc sử dụng.
Các thông tin thu thập được cần được kiểm tra và chỉnh lý nhờ quá trình đọc soát lại để tránh sai sót, mâu thuẫn. Sau đó mã hóa các câu trả lời và tiến hành nhập dữ liệu vào máy tính. Các phần mềm thống kê được sử dụng để mô tả hoặc phân tích , kiểm định giả thuyết.
Hai công cụ chính để tóm tắt và trình bày các kết quả nghiên cứu là việc xây dựng các bảng biểu thống kê và nghiên cứu khẳng định.
Trong nghiên cứu này đã sử dụng phần mềm Excel 2003 để nhập dữ liệu điều tra và xử lý số liệu thô.
Sau đó chuyển số liệu sang phần mềm SPSS 16.0 để lọc dữ liệu lần hai và tiến hành phân tích để xác định kết quả thống kê thông qua các bảng số liệu thống kê mô tả, bảng kết quả của phân tích nhân tố, phân tích hồi quy.
2.5. Phƣơng pháp phân tích và xử lý số liệu.
Phương pháp phân tích chủ yếu là dựa phần mềm spss 16.0, với các công cụ : phân tích thống kê mô tả, kiểm định mối tương quan một số biến, phân tích phương trình hồi qui bội.
2.5.1. Phân tích mô tả:
Phân tích mô tả với mục đích tìm ra cấu trúc, kiểm tra dữ liệu đầu vào, phân tích tỷ trọng của các bộ phận trong tổng thể để biết được tầm quan trọng của hiện tượng nghiên cứu.
2.5.2. Kiểm định thang đo.
những cái còn lại trong nhóm đó. Hệ số α của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau.
Công thức của hệ số Cronback α là : α = Nρ/[1+ρ(N- 1)] Trong đó ρ là hệ số tương quan trung bình giữa các mục hỏi.
Vì hệ số Cronback α chỉ giới hạn dưới của độ tin cậy của thang đo, và còn nhiều đại lượng đo lường độ tin cậy, độ giá trị của thang đo, nên ở giai đoạn đầu khi xây dựng bảng câu hỏi, hệ số này nằm trong phạm vi từ 0,6 đến 0,8 và là chấp nhận được.
Để thực hiện việc chấp nhận hay bác bỏ các mục hỏi thì ta dựa vào hệ số tương quan biến tổng và hệ số Alpha nếu bỏ đi mục hỏi. Tức là khi hệ số tương quan biến tổng > 0.4 và hệ số Alpha nếu bỏ đi mục hỏi > Cronback α thì ta có thể bỏ đi mục hỏi đó.
2.5.2.2. Phƣơng pháp phân tích nhân tố EFA
Đây là phép rút gọn dữ liệu và biến bằng cách nhóm chúng lại với các nhân tố đại diện. Trong nghiên cứu, chúng ta có thể thu thập được một số lượng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lượng của chúng phải được giảm bớt xuống đến một số lượng mà chúng ta có thể sử dụng được.
Liên hệ giữa các nhóm biến có liên quan qua lại lẫn nhau được xem xét và trình bày dưới dạng một số ít các nhân tố cơ bản. Từ đó, ta có thể thấy được các khía cạnh đo lường có đảm bảo tốt hay không, tức là tính giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Các biến có trọng số nhỏ hơn 0.4 sẽ tiếp tục bị loại. Phương pháp tính hệ số sử dụng Principal Components với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố Eigenvalue lớn hơn 1. Chỉ có những nhân tố nào thỏa mãn các điều kiện trên mới được giữ lại trong mô hình phân tích.
Từ kết quả phân tích nhân tố EFA, ta viết lại mô hình hiệu chỉnh theo EFA đặt ra các giả thuyết mới.
2.5.3. Phƣơng trình hồi qui bội và thủ tục kiểm định mô hình: 2.5.3.1. Phƣơng pháp hồi quy bội:
Sử dụng phân tích hồi quy để phân tích tác động của các biến độc lập với các biến phụ thuộc. Kết quả phân tích hồi quy sẽ được dùng để đánh giá độ phù hợp của mô hình hiệu chỉnh theo EFA và kiểm định các giả thuyết nêu trên.
Mô hình hồi qui bội:
Khi kết luận được hai biến có liên hệ chặt chẽ với nhau, đồng thời giả định rằng đã cân nhắc kỹ bản chất của mối liên hệ tiềm ẩn giữa hai biến, và xem như đã xác định đúng hướng của mối quan hệ nhân quả có thật giữa chúng thì ta có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của chúng bằng mô hình hồi quy tuyến tính trong đó một biến được gọi là biến phụ thuộc (hay biến được giải thích – Y) và biến kia là biến độc lập (hay biến giải thích – X). Mô hình này sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp ta dự đoán được mức độ của biến phụ thuộc (với độ chính xác trong phạm vi giới hạn) khi biết trước giá trị của biến độc lập.
Sử dụng phương pháp hồi quy bội có ý nghĩa trong việc xác định các nguyên nhân ảnh hưởng đến tình hình nghèo đói. Tức là sự thay đổi của nghèo đói sẽ phụ thuộc vào sự thay đổi của các biến độc lập. Từ đó xác định các giải pháp phù hợp xóa đói giảm nghèo.
Mô hình hồi quy bội mở rộng mô hình hồi quy hai biến bằng cách thêm vào một số biến độc lập để giải thích tốt hơn cho biến phụ thuộc.
Mô hình có dạng như sau:
Yi= β0+ β1X1i+ β2X2i+... + βpXpi+ei Trong đó:
Xpi : giá trị của biến độc lập thứ p tại quan sát thứ i. βk : hệ số hồi quy riêng phần thứ k
ei : biến độc lập ngẫu nhiên.
Mô hình hồi quy tuyến tính bội giả định rằng biến phụ thuộc có phân phối chuẩn đối với bất kỳ kết hợp nào của các biến độc lập trong mô hình.
2.5.3.2. Thủ tục kiểm định mô hình.
quy tuyến tính. Công thức R2
xuất phát từ ý tưởng : toàn bộ biến thiên quan sát được của biến phụ thuộc được chia thành hai phần _ phần biến thiên do hồi quy và phần biến thiên không do hồi quy hay còn goi là phần dư. Người ta sử dụng R2
theo quy tắc R2 càng gần 1 thì mô hình đã xây dựng càng thích hợp, R2 càng tiến về không thì mô hình càng kém phù hợp với tập dữ liệu.
Vì R2 được chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập được đưa vào mô hình. Do đó, càng đưa thêm nhiều biến độc lập vào mô hình thì R2 càng tăng. Điều này không có nghĩa là phương trình càng nhiều biến thì càng phù hợp.
Kiểm định giả thuyết và độ phù hợp của mô hình:
Hệ số xác định R2 chỉ thể hiện sự phù hợp giữa mô hình hồi quy với tập dữ liệu mẫu. Để kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tổng thể, thì sử dụng kiểm định F trong bảng phân tích phương sai để kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể.
Ở đây, xem xét liệu biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không. Lúc này cần lần lượt đặt giả thuyết cho các β1, β2, β3, β4… = 0 và kỳ vọng rằng giả thuyết này bị bác bỏ vì nếu có β nào bằng không thì yếu tố đó chẳng có ảnh hưởng gì đến biến phụ thuộc.
Khi kiểm định các giả thuyết trên, để rút ra kết luận, ta so sánh mức ý nghĩa quan sát sig. Với mức ý nghĩa là 10 % (p = 0.1). Nếu các giá trị βkhác 0 vaø sig < 0,1 thì những giá trị β đó có ý nghĩa về mặt thống kê. Và ngược lại, nếu các giá trị βkhác 0 vaø
3.1.1. Vị trí địa lý.
Hình 3.1 : Bản đồ hình chính huyện Vạn Ninh.
(Nguồn : http://www.nhatrang-travel.com/index.php?cat=0104&itemid=379)
Diện tích tự nhiên: 556,038 km2.
Huyện Vạn Ninh nằm ở vị trí phía đông của Việt Nam, với vĩ độ : 12°40’B, 109°24’Đ
Vạn Ninh nằm trên trục Quốc lộ 1A Bắc Nam, phía Bắc tiếp giáp với huyện Tuy Hòa (tỉnh Phú Yên) nối qua đèo Cả (12 cây số), phía Nam chung vách với huyện láng giềng Ninh Hòa vốn là anh em sinh đôi. Trung tâm huyện là thị trấn Vạn Giã nằm giữa hai thành phố Tuy Hòa - Nha Trang, cách chẵn tròn mỗi bên 60 cây số. Phía Đông nằm dọc theo bờ biển tạo một đường cong ôm tròn vịnh Vân Phong. Phía Tây mở rộng về hướng núi Đá Đen - Hòn Chảo - Hòn Ngang qua những cánh đồng trù phú phì nhiêu. Tất cả tạo nên một vùng cảnh quan riêng biệt với những nhóm đất - cát - đất cát biển - đất mặn để có những dòng nước chè hai và mạch ngọt nguồn uống mát.
3.1.2. Đặc điểm khí hậu.
Vạn Ninh nằm trong tiểu vùng khí hậu đồng bằng ven biển, mang đặc trưng của khí hậu nhiệt đới gió mùa, chịu ảnh hưởng của khí hậu đại dương nên tương đối ôn hoà, mùa đông không rét buốt. Nhiệt độ trung bình hàng năm 26,60C. Lượng mưa trung bình hàng năm 1.350 mm, nhưng rải không đều, hàng năm mưa nhiều vào tháng 10, tháng 11. Mùa khô nắng nhiều, gió Tây nam thổi mạnh, thường gây hạn hán gay gắt.Khí hậu này thích hợp với nhiều loại cây trồng nông nghiệp.
3.1.3. Tình hình khai thác hải sản và nguồn lợi.
Huyện Vạn Ninh mặc dù không được đánh giá là huyện phát triển mạnh về nghề biển nhưng trong những năm gần đây ngành thủy sản của huyện đang phát triển rất tốt theo hướng nuôi trồng thủy sản. Tuy nhiên với tình hình nguồn lợi đang cạn kiệt trong ngành thủy sản hiện nay thì nguồn lợi hải sản của huyện cũng đang giảm rất mạnh, lí do chủ yếu nhất là việc khai thác quá mức và khai thác còn mang tính hủy diệt.
Tổng trữ lượng thống kê được của huyện là 400.000 tấn/ năm và tổng sản lượng khai thác trung bình hàng năm là : 6.500 tấn/ năm.
Bảng 3.1. Tình hình tàu thuyền, sản lƣợng khai thác hải sản huyện Vạn Ninh
Đơn vị tính 2003 2004 2005 2006 2007 Giá trị sx Triệu đồng 1772.053 258.700 327.660 334.213 313.416 Tàu thuyền Số lượng Chiếc 1522 1359 1372 1426 1465 Công suất cv 25448 25896 26031 26438 26635 Sản lượng Tấn 5344 5063 5827 5605 6006 Sảnlượng/Sốlượng Tấn 3,51 3,72 4,24 3,93 4,09
(Nguồn : phòng NN và PTNT huyện Vạn Ninh). Như vậy trong các năm từ 2003 đến 2007 thì giá trị sản xuất không có xu hướng tăng mạnh, sản lượng đánh bắt tăng giảm rất bất thường, mà việc tăng này chủ yếu là do số lượng tàu thuyền tham gia vào khai thác hải sản tăng lên. Xét về sản lượng đánh bắt theo đơn vị tàu thuyền thì có xu hướng tăng nhưng tốc độ tăng không cao.
2.778 chiếc = 60.030 CV, trong đó tàu khai thác hải sản là 2.726 chiếc = 57.890 CV, có thể thấy số lượng tàu thuyền tăng lên rất nhanh trong năm 2009. Cụ thể : tàu cá dưới 20 CV là 1.618 chiếc = 19.343 CV, tàu từ 20CV – dưới 90 CV trở lên là 36 chiếc = 5.296 CV. Trong số lượng tàu thuyền của ngư dân, nghề mà có số lượng tàu thuyền nhiều nhất là nghề lưới cước và nghề mành, giã cào… đây là các nghề mang tính hủy diệt cao nên ảnh hưởng lớn đến nguồn lợi hải sản gần bờ.
Hiện tại thì tàu thuyền chủ yếu tập trung tại khu vực khai thác gần bờ, chính vì thế mà nguy cơ ảnh hưởng đến nguồn lợi là rất lớn. Điều này xảy ra là do các hộ ngư dân không có đủ vốn để đóng thuyền lớn.
3.1.2. Đặc điểm kinh tế - xã hội vùng nghiên cứu.
3.1.2.1. Đơn vị hành chính và cơ cấu dân số.
Đơn vị hành chính.
Huyện có 12 xã (Đại Lãnh, Vạn Thọ, Vạn Thạnh, Vạn Phước, Vạn Long, Vạn Bình, Vạn Khánh, Vạn Phú, Vạn Lương, Xuân Sơn, Vạn Hưng, Vạn Thắng) và 1 thị