3.3.1. Đặc điểm cơ bản của các hộ điều tra
Các hộ điều tra đều cư trú và làm ăn sinh sống trên địa bàn 17 xã, thị trấn của huyện Trảng Bom, đều là các hộ nghèo giai đoạn 2011-2015, sau khi vay vốn hộ nghèo của Ngân hàng CSXH huyện để dùng vào sản xuất, kinh doanh và dịch vụ, các hộ nghèo nói trên đã thay đổi tư duy, nhận thức trong cuộc sống cũng như trong làm ăn kinh tế và đang dần thoát nghèo bền vững. Vì trong điều kiện hạn hẹp về thời gian nghiên cứu nên tác giả đã chọn ngẫu nhiên 238 hộ nghèo đại diện cho các hộ nghèo trên địa bàn 17 xã, thị trấn điển hình để điều tra, phỏng vấn.
96
Bảng 3.14: Tổng hợp tình hình các hộ điều tra theo các nhân tố định lượng (biến số liên tục trong mô hình)
Tổng số hộ điều tra
Nhỏ
nhất
Lớn nhất
Trung bình
Sai tiêu chuẩn
Tuổi chủ hộ (Tuổi) 238 27 97 54,72 14,40
Số nhân khẩu của hộ
(người) 238 1 13 4,68 1,77
Số người phụ thuộc (người) 238 0 7 2,87 1,31
Trình độ học vấn chủ hộ (số
năm đi học) 238 1 11 7,06 2,35
Diện tích đất hộ (m2) 238 187,5 6000,0 1193,69 722,15
Valid N (listwise) 238
Nguồn: Tổng hợp số liệu điều tra
Bảng 3.15. Tổng hợp tình hình hộ điều tra theo các nhân tố định tính (các biến phân loại trong mô hình)
Nội dung Số lượng
(hộ)
Tỷ lệ phần trăm (%)
Giới tính chủ hộ Nam 133 55,9
Nữ 105 44,1
Tổng cộng 238 100,0
Nghề chủ hộ Phi nông nghiệp 98 41,2
Nông nghiệp 140 58,8
Tổng cộng 238 100,0
Vay vốn NHCSXH Không vay 119 50,0
Có vay 119 50,0
Tổng cộng 238 100,0
Tham gia khuyến nông Không tham gia 148 62,2
Có tham gia 90 37,8
Tổng cộng 238 100,0
Thoát nghèo Không thoát nghèo 80 33,6
Thoát nghèo 158 66,4
Tổng cộng 238 100,0
Nguồn: Tổng hợp số liệu điều tra
97
3.3.2. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến việc thoát nghèo của hộ và tác động của vay vốn Ngân hàng CSXH đến giảm nghèo bền vững
Vì biến phụ thuộc của chúng ta là biến định tính do đó tác giả sử dụng mô hình Logit (Binary logistic Regressison) để xem xét ảnh hưởng của các yếu tố đến biến phụ thuộc “thoát nghèo” của hộ nghèo (Thoát nghèo = 1; Không thoát nghèo = 0) để xác định mức tác động của từng yếu tố đến xác suất thoát nghèo của hộ nghèo trong đó có yếu tố vay vốn từ Ngân hàng CSXH huyện Trảng Bom.
Bảng 3.16. Tóm tắt kết quả mô hình về các nhân tố ảnh hưởng đến thoát nghèo của hộ gia đình
Biến độc lập Hệ số (B) Độ lệch chuẩn (SE)
Mức ý nghĩa (Pvalue)
Tỷ số chênh
Tầm quan trọng của biến
Hằng số -7,613 1,609 ,000 ,000
Gioitinh ,206 ,393 ,600 1,229
Tuoi ,019 ,014 ,162 1,019
Nhankhau 1,584 ,354 ,000*** 4,876 3
Phuthuoc -1,709 ,436 ,000*** 5,525 4
Nghench -2,694 ,640 ,000*** 14,706 1
Hocvan ,462 ,090 ,000*** 1,587 6
Vaynh 2,351 ,454 ,000*** 10,498 2
DTdat ,001 ,000 ,005** 1,001 7
Khuyenn 1,825 ,530 ,001** 6,205 3
Biến số phụ thuộc: Thoatngheo: (1=Thoát nghèo; 0=Không thoát nghèo)
Dung lượng mẫu: 238
KĐ OmnibusChi2 12,702 ***
Cox & Snell R2 0,337 Nagelkerke R2 0,523
Độ chính xác của
mô hình dự báo 80,3%
Ghi chú: *** Mức ý nghĩa <0,001; ** Mức ý nghĩa <0,05; * Mức ý nghĩa <0,1
98
Kết quả chạy mô hình Logit bằng phần mềm SPSS 23 (Bảng 3.16) cho thấy các biến độc lập có ảnh hưởng đáng kể đến xác suất thoát nghèo của hộ nghèo tại huyện Trảng Bom bao gồm: Số nhân khẩu của hộ (Nhankhau), Số người phụ thuộc (Phuthuoc), Nghề chủ hộ (Nghech), Học vấn chủ hộ (Hocvan), Vay vốn Ngân hàng CSXH (Vaynh), Diện tích đất của hộ (Dtdat), và Tham gia khuyến nông (Khuyenn).
Kết quả kiểm định mô hình tổng thể cho thấy:
- Mức ý nghĩa của kiểm định Omnibus (Prob > chi2 = 0.0000) < α = 0,05 như vậy mô hình luôn tồn tại với mức ý nghĩa thống kê 5%.
- Hệ số Nagelkerke R2= 0,523, nghĩa là các biến được đưa vào trong mô hình này có thể giải thích được 52,3% sự biến động của biến phụ thuộc trong mô hình, còn lại 47,7% là do các yếu tố tác động khác không được nghiên cứu trong mô hình này.
- Độ chính xác về dự báo của mô hình đạt 80,3% (Bảng 3.16).
Với kết quả phân tích dựa vào hệ số chênh (Exp(B) (Bảng 3.16) cho thấy thứ tự tầm quan trọng của các nhân tố ảnh hưởng chủ yếu đến xác suất thoát nghèo của hộ gia đình được sắp xếp theo thứ tự như sau: (1) Nghề chủ hộ (Nghech), (2) Vay vốn Ngân hàng CSXH (Vaynh) (3) Tham gia khuyến nông (Khuyenn), (4) Số người phụ thuộc (Phuthuoc), (5) Số nhân khẩu của hộ (Nhankhau), (6) Học vấn chủ hộ (Hocvan), và (7) Diện tích đất của hộ (DTdat).
Kết quả hồi quy thể hiện phần lớn các nhân tố tác động đến xác suất thoát nghèo của hộ gia đình đã trình bày ở phần cơ sở lý luận trên là không thể bác bỏ.
Hệ số của các biến có ý nghĩa thống kê trong mô hình đều mang dấu đúng với dấu kỳ vọng.
Hệ số hồi qui của biến (Vaynh, Khuyenn, Nhankhau, Hocvan, DTdat) mang giá trị dương có nghĩa là có vay vốn của Ngân hàng CSXH; Tham gia
99
khuyến nông, Nhiều nhân khẩu, Học vấn cao hơn, Diện tích đất đai nhiều hơn thì xác suất thoát nghèo của hộ gia đình sẽ cao hơn và ngược lại.
Hệ số hồi qui của các biến độc lập trong mô hình (Bảng 3.16) bao gồm (phuthuoc, Nghech) mang dấu âm có nghĩa nếu số người phụ thuộc tăng lên, nghề của chủ hộ là nông nghiệp thì xác suất thoát nghèo của hộ sẽ thấp hơn và ngược lại.
Như vậy có thể kết luận rằng Vay vốn từ Ngân hàng CSXH có tác động rất tích cực đến giảm nghèo bền vững của hộ gia đình trên địa bàn nghiên cứu chỉ sau nhân tố nghề của chủ hộ.