Chương 1 CƠ SỞ KHOA HỌC CỦA ĐỀ TÀI
2.3. Phương pháp nghiên cứu
2.3.1. Phương pháp thu thập thông tin số liệu
Thu thập số liệu thứ cấp là thu thập những số liệu, thông tin liên quan trực tiếp và gián tiếp đến vấn đề nghiên cứu của đề tài đã được cơng bố chính thức của các cơ quan nhà nước có thẩm quyền ở trung ương cũng địa phương như: UBND huyện Phú Bình, Phịng Nơng nghiệp và PTNT huyện Phú Bình, Phịng Lao động - Thương bình và xã hội, ngân hàng Chính sách xã hội huyện Phú Bình,... nhằm thu thập các thơng tin, số liệu liên quan đến vấn đề trang trại, thu thập số liệu qua sách báo, tạp chí, nghị định, quyết định,…
2.3.1.2. Thu thập số liệu sơ cấp
a) Phương pháp điều tra phỏng vấn bằng phiếu điều tra đã chuẩn bị trước
Đây là phương pháp định lượng, được sử dụng như là phương pháp chủ yếu để thu thập số liệu của đề tài luận văn. Số liệu sơ cấp được thu thập thơng qua phiếu điều tra hay cịn gọi là bảng hỏi. Đối tượng điều tra khảo sát là các hộ nghèo vay vốn từ ngân hàng CSXH huyện Phú Bình, tỉnh Thái Nguyên giai đoạn 2015, 2016 và 2017. Nội dung của bảng hỏi bao gồm các thông tin liên quan đến đặc điểm danh tính của hộ (tuổi, giới tính, học vấn,...), nguồn lực hộ (nhân khẩu, lao động, đất đai,...), số tiền vay, mục đích vay, lãi suất, khoảng cách từ nhà đến chi nhánh ngân hàng, thu nhập của hộ, chi tiêu của hộ,... Chi tiết phiếu điều tra được trình bày ở phụ lục.
Chọn xã điều tra: Xã Tân Hòa, đại diện cho xã thuộc chương trình 135 hoặc chương trình 30a. Hai xã Lương Phú và Thanh Ninh có điều kiện tương đối phát triển hơn, nhưng vẫn có những hộ khó khăn, hộ nghèo và cận nghèo (Bảng 2.1).
Bảng 2.1. Hộ điều tra tại các xã
Tên xã Số hộ điều tra Tỷ lệ (%)
Tân Hòa 100 50,0
Lương Phú 50 25,0
Thanh Ninh 50 25,0
Phương pháp chọn hộ điều tra: Đối tượng hộ được lựa chọn là các hộ nghèo và cận nghèo có vay vốn. Tại xã Tân Hịa hiện có 300 hộ nghèo và cận nghèo có vay vốn, chúng tơi chọn 1/3 trong số này. Hai xã Thanh Ninh và Lương Phú có số lượng hộ nghèo và cận nghèo vay vốn là 200 hộ và chúng tơi chọn ¼ trong số này. Lý do là do các nguồn lực của nghiên cứu có hạn nên khơng thể chọn mẫu tồn bộ được.
b) Phương pháp phỏng vấn sâu và thảo luận nhóm
Đây là phương pháp nghiên cứu định tính nhằm để có cái nhìn sâu hơn vào các nguyên nhân dẫn đến việc những khoản vay từ nguồn vốn này chưa đạt hiệu quả cao (nếu có) và tìm ra các giải pháp từ các bên liên quan, đề tài sẽ tiến hành một số cuộc phỏng vấn sâu đối với các bên liên quan. Các chủ đề trong thảo luận nhóm và phỏng vấn sâu bao gồm: Nhu cầu vay vốn của hộ nghèo, điều kiện vay, phương thức trả, khó khăn tiếp cận vốn vay, giải pháp khắc phục nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng vốn vay,… Các phỏng vấn sâu và thảo luận nhóm sẽ được tiến hành trong năm 2018. Đối tượng để thảo luận nhóm và phỏng vấn sâu bao gồm: Các cán bộ ngân hàng Chính sách xã hội huyện, xã; lãnh đạo địa phương, những người tham gia vào công tác giảm nghèo, các cán bộ của các tổ chức xã hội (như Hội phụ nữ, Đoàn thanh niên, Hội cựu chiến binh, Hội nông dân,…) và các chuyên gia trong lĩnh vực giảm nghèo.
2.3.2. Phương pháp xử lý, phân tích thơng tin số liệu
2.3.2.1. Phương pháp phân tích Excel
Các loại số liệu thu thập phục vụ nghiên cứu được được kiểm tra, phân tổ và tổng hợp theo hệ thống chỉ tiêu nghiên cứu đã xây dựng sử dụng phần mềm thống kê STATA. Các thông tin định lượng trong bảng hỏi (phiếu điều tra) được tính tốn xử lý một số đại lượng thống kê thơng dụng của mẫu như: Độ lệch chuẩn (SD), sai số chuẩn (SE) nhằm hiểu rõ bản chất dẫy số liệu đã quan sát.
2.3.2.2. Phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính đa biến
Hồi quy là phương pháp tìm mối quan hệ phụ thuộc của một biến (biến phụ thuộc) vào một hoặc nhiều biến khác (biến độc lập).
Sử dụng phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính đa biến để phân tích mối liên hệ tương quan giữa một số biến độc lập là các biến định lượng và biến định tính (biến giả định) với các biến phụ thuộc là thu nhập bình quân của hộ và chi tiêu bình quân của hộ.
Hiệu quả sử dụng từ các khoản tín dụng được đo lường thơng qua các giá trị kinh tế hộ nghèo có được thơng qua việc sử dụng các nguồn vốn tín dụng, như chỉ tiêu về thu nhập của hộ, chi tiêu của hộ, có khả năng vươn lên thốt nghèo và làm giàu, góp phần xóa đói giảm nghèo, ổn định kinh tế, phục vụ cho sự phát triển kinh tế xã hội địa phương.
Mục đích của phân tích hồi quy: Nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng tới thu nhập và chi tiêu bình quân của hộ.
Ý nghĩa mơ hình: Thơng qua mơ hình hồi quy đa biến có thể thấy rõ được các biến số nào có ảnh hưởng đến thu nhập và chi tiêu bình quân của hộ, từ đó, có thể đề xuất một số giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn vốn cho vay hộ nghèo thông qua NHCSXH trên địa bàn huyện Phú Bình, tỉnh Thái Nguyên.
Đề tài sử dụng mơ hình nghiên cứu sau để đánh giá tác động:
Yi=α+β1X1i+β2X2i+β3X3i+β4X4i+β5X5i+β6X6i+β7X7i+β8X8i+β9X9i+ε
Trong đó:
- Yi đại diện cho các chỉ tiêu đại diện cho tình trạng nghèo của hộ thứ i như thu nhập và chi tiêu bình quân đầu người/năm.
- X1i đại diện cho tuổi của chủ hộ hộ thứ i.
- X2i đại diện cho giới tính của chủ hộ thứ i, nhận giá trị là 1 nếu chủ hộ là nam, giá trị 0 nếu chủ hộ là nữ.
- X4i đại diện cho nhân khẩu của hộ thứ i. - X5i đại diện cho số lao động của hộ thứ i.
- X6i đại diện cho tình trạng nghèo của khu vực nơi hộ cư trú. Cụ thể, biến số này nhận giá trị là 1 nếu hộ điều tra thuộc khu vực 30a hoặc 135 và 0 nếu hộ không thuộc các khu vực này.
- X7i đại diện cho khoảng cách từ hộ đến địa điểm giao dịch gần nhất của ngân hàng CSXH, tính bằng Km.
- X8i đại diện cho mục đích vay vốn. Biến số này nhận giá trị 1 nếu vay để đầu tư sản xuất kinh doanh, nhận giá trị 0 nếu mục đích khác.
- X9i đại diện cho trị giá khoản vay của hộ thứ i.
Adjusted R-Square: Hệ số điều chỉnh được sử dụng để phản ánh mức độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính đa biến, cho biết bao nhiêu % sự biến động của biến phụ thuộc Y được giải thích bởi các biến độc lập được xác định trong mơ hình. Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai để kiểm định giảt huyết về độ phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính tổng thể. Trị giá thống kê F được tính từ R-Square của mơ hình đầy đủ, giá trị Sig.F change rất nhỏ cho thấy ta sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi qui bằng 0 (ngoại trừ hằng số), mơ hình hồi qui tuyến tính bội của nghiên cứu phù hợp với tập dữ liệu đã thu thập và có thể sử dụng được.
βk: Hệ số hồi qui riêng phần, đo lường % thay đổi của Y khi Xk thay đổi 1%, giữ các biến độc lập không đổi.
Với các biến định tính (biến giả định D): Khi biến giả định Dj nhận giá trị 1 thì Y tăng thêm một lượng là eβ lần.
2.3.2.3. Nghiên cứu mơ tả và nghiên cứu giải thích
Sử dụng phương pháp nghiên cứu mơ tả để thiết lập trạng thái tồn tại của sự vật hiện tượng, chỉ ra bộ mặt hiện thực của đối tượng nghiên cứu, là tiền đề cho nghiên cứu giải thích nhằm chỉ ra mối quan hệ tất yếu, bản chất của hiện
tượng này (tức là hiện tượng cần được giải thích) với hiện tượng khác mà có quan hệ với hiện tượng giải thích.