Phương pháp nghiên cứu

CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Nghiên cứu định lượng

2.1.2. Phương pháp nghiên cứu

a) Đo lường tình trạng nghèo của hộ gia đình có NCT

Để ước tính tỉ lệ nghèo của hộ gia đình có NCT ở Đà Nẵng và so sánh với cả nước, luận án sử dụng chuẩn nghèo được xây dựng từ VHLSS (Bảng 2-2).

Trong VHLSS, một hộ gia đình được coi là nghèo khi chi tiêu thực tế bình quân đầu người thấp hơn chuẩn nghèo.

Như đã trình bày ở trên, do VHLSS không cho biết thông tin cá nhân liên quan tới thu nhập và chi tiêu nên việc sử dụng chi tiêu bình quân đầu người đã không tính tới cơ cấu tuổi của các thành viên hộ gia đình - một yếu tố quan trọng quyết định tới xu hướng chi tiêu của hộ. Do đó, để kiểm tra độ nhạy của tỉ lệ nghèo khi chuẩn nghèo thay đổi, luận án sẽ tính toán xem tỉ lệ nghèo thay đổi như thế nào khi chuẩn nghèo bằng mức chuẩn cận nghèo (tức là bằng 125%

chuẩn nghèo chính thức). Sự khác biệt của tỉ lệ nghèo theo chuẩn chính thức và

chuẩn cận nghèo cho biết bao nhiêu phần trăm hộ gia đình NCT không nghèo nhưng rất dễ tổn thương với nghèo.

Bảng 2-2. Chuẩn nghèo các năm theo VHLSS và Đà Nẵng

Đơn vị: đồng/người/tháng

Năm VHLSS Đà Nẵng

2006 Chuẩn chung là 266.583 300.000 (khu vực thành thị) 200.000 (khu vực nông thôn)

2010 Chuẩn chung là 653.000 800.000 (khu vực thành thị) 600.000 (khu vực nông thôn) 2014 Chuẩn chung là 963.583 1.300.000 (khu vực thành thị) 1.100.000 (khu vực nông thôn) Nguồn: Tác giả tổng hợp từ VHLSS 2006, 2010 và 2014

Cũng để xem phân bổ các hộ gia đình có NCT nghèo, cận nghèo và trên cận nghèo (không nghèo) như thế nào, nghiên cứu tính toán dựa trên chuẩn nghèo qua các năm để xem sự phân bổ đó thay đổi như thế nào, cụ thể là hộ gia đình NCT dịch theo hướng có thu nhập tốt hơn hay kém hơn.

Trong tất cả các tính toán liên quan, nghiên cứu này dùng trọng số hộ gia đình để đảm bảo tính đại diện cho tất cả các tính toán ở cấp hộ và từ đó là cấp khu vực và cả nước.

b) Phương pháp hồi quy xác định các yếu tố tác động đến khả năng bị nghèo của hộ có NCT

Để đánh giá tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến tình trạng nghèo của hộ gia đình NCT, luận án áp dụng phương pháp hồi quy đa biến với mô hình xác suất probit có biến phụ thuộc là tình trạng nghèo của hộ gia đình NCT ở Đà

Nẵng và các biến giải thích gồm có các biến thể hiện đặc trưng cá nhân (như tuổi, giới tính, trình độ học vấn, công việc...) và đặc trưng gia đình (như nơi sinh sống, giới tính và trình độ của chủ hộ gia đình, số lượng trẻ em trong hộ gia đình...). Cụ thể, mô hình này được trình bày như sau:

Một người cao tuổi i (i = 1, 2, ..., N, trong đó N là tổng số NCT) được coi là nghèo (pi = 1) nếu chi tiêu bình quân đầu người của hộ gia đình có NCT đó thấp hơn chuẩn nghèo. Xác suất một NCT có thể sống trong hộ nghèo được quyết định bởi các biến số cá nhân và hộ gia đình như trong mô hình probit sau:

i i i

i X e

p

P (  1 )    , (1) Trong đó:

 Xi là tập hợp các đặc điểm cá nhân và hộ gia đình của NCT,

 i là các hệ số tương ứng,

 ei là sai số và được giả định là phân phối chuẩn.

Vì đây là mô hình probit nên với các biến số được chia thành các nhóm nhỏ thì một nhóm sẽ được chọn là nhóm đối chiếu (tham chiếu). Ví dụ, biến

“giới tính” được chia thành hai nhóm “Nam” và “Nữ”, trong đó “Nữ’’ được coi là nhóm đối chiếu. Nếu hệ số ước lượng cho “Nam” nhỏ hơn 0 và có ý nghĩa thống kê thì nó hàm ý rằng nhóm NCT “Nam” có xác suất bị nghèo thấp hơn so với nhóm NCT “Nữ” (nhóm đối chiếu); ngược lại, hệ số ước lượng lớn hơn 0 và

có ý nghĩa thống kê thì nhóm NCT “Nam” có xác suất nghèo cao hơn nhóm NCT “Nữ”.

Sau khi thực hiện ước lượng các hệ số từ mô hình probit cho NCT, chúng tôi sẽ tiếp tục tính toán các hiệu ứng biên (marginal effect) để hiểu sự biến thiên về xác suất của biến phụ thuộc (tức là xác suất có thể bị nghèo) khi một biến độc lập thay đổi trong điều kiện các biến số khác không đổi. Mục đích của tính toán này là để xác định xem khi một biến độc lập tăng thêm một đơn vị thì xác suất tham gia lực lượng lao động của xác suất sống trong hộ nghèo có NCT sẽ tăng hay giảm ở mức độ nào.

Phương trình (1) cho thấy sự thay đổi của P luôn luôn bằng hệ số i nhân với sự thay đổi của biến Xi được xem xét trong điều kiện các nhân tố khác không đổi. Cụ thể là:

P =i Xi, (2)

Trong đó: P biểu thị “sự biến thiên”. Nói cách khác, hiệu ứng biên của Xi

lên P không chỉ phụ thuộc vào hệ số i mà còn cả giá trị của Xi khi các biến độc lập khác không đổi.

Trong mô hình probit, các biến số thể hiện cho đặc điểm cá nhân của NCT bao gồm:

 Tuổi: Là một biến liên tục. Nghiên cứu này kỳ vọng hệ số ước lượng dương và có ý nghĩa thống kê vì nó sẽ thể hiện rằng càng cao tuổi thì xác suất bị

nghèo càng lớn.

 Giới tính: Được phân chia thành hai nhóm “Nam” và “Nữ”. Trong trường hợp kiểm định Chow không loại giả thiết gốc (tức là không có sự khác biệt giữa nam giới cao tuổi và phụ nữ cao tuổi) thì biến này sẽ cho biết nhóm nào có xác suất nghèo cao hơn/thấp hơn. Trong ước lượng, nhóm “Nữ” được sử dụng làm nhóm đối chiếu. Hệ số ước lượng có thể là âm và có ý nghĩa thống kê (thể hiện rằng nam giới cao tuổi có xác suất bị nghèo thấp hơn phụ nữ cao tuổi).

 Khu vực sống: Được chia thành “Khu vực thành thị” và “Khu vực nông thôn”. Trong trường hợp kiểm định Chow không loại giả thiết gốc (tức là

không có sự khác biệt giữa NCT sống ở thành thị với NCT sống ở nông thôn) thì biến này sẽ cho biết nhóm nào có xác suất nghèo cao hơn/thấp hơn. Nghiên cứu lấy nhóm NCT sống ở “Khu vực nông thôn” làm nhóm đối chiếu và kỳ vọng rằng hệ số ước lượng sẽ nhỏ hơn 0 và có ý nghĩa thống kê (tức là NCT sống ở thành thị có xác suất bị nghèo thấp hơn những người sống ở nông thôn).

 Tình trạng hôn nhân: So sánh những NCT đang kết hôn với những NCT thuộc nhóm “Khác” (gồm có: chưa kết hôn bao giờ; ly thân; ly dị; và goá).

Nhóm “Khác” là nhóm đối chiếu. Kết quả của nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng rất khó có thể kỳ vọng về giá trị và ý nghĩa thống kê của hệ số ước lượng cho biến số này do nhiều nguyên nhân khác nhau mà có thể không quan sát được trong điều tra hộ gia đình (như văn hoá, lối sống...).

 Tình trạng làm việc: NCT được chia làm hai nhóm là “Hiện tại đang làm việc” và “Hiện không làm việc”, trong đó nhóm “Hiện tại không làm việc”

sẽ là nhóm đối chiếu. Hệ số của biến số này cũng rất khó ước đoán vì tuỳ thuộc vào điều kiện kinh tế gia đình của NCT cũng như các tình trạng khác (sắp xếp cuộc sống gia đình; vị thế của NCT…).

Bên cạnh các biến số thể hiện đặc trưng cá nhân, luận án cũng sẽ sử dụng các biến thể hiện cho đặc điểm hộ gia đình có NCT như sau:

 Tỉ lệ người trong độ tuổi lao động trong hộ gia đình có NCT: Được đo

bằng tỉ lệ số người trong độ tuổi 15-59 trong hộ gia đình có NCT. Hệ số ước lượng được kỳ vọng là nhỏ hơn 0 và có ý nghĩa thống kê vì càng nhiều người trong độ tuổi lao động trong hộ gia đình thì xác suất bị nghèo sẽ thấp hơn các hộ có tỉ lệ người trong độ tuổi lao động thấp hơn.

 Quy mô hộ gia đình: Quy mô hộ gia đình lớn thường là một nguyên nhân dẫn tới nghèo. Trong ước lượng mô hình probit, chúng tôi sẽ sử dụng giá trị logarit của tổng số thành viên trong hộ gia đình có NCT. Hệ số ước lượng cho biến số này lớn hơn 0 và có ý nghĩa thống kê thì có nghĩa là quy mô hộ gia đình càng lớn, xác suất NCT sống trong hộ nghèo càng cao.

c) Phương pháp mô phỏng vi mô đánh giá tác động của trợ cấp tiền mặt tới giảm nghèo cho hộ gia đình có NCT

- Cách ước lượng tác động

Để phù hợp với nội dung, yêu cầu và mục đích nghiên cứu, ngoài phương pháp thống kê và rà soát tài liệu có sẵn, luận án sử dụng phương pháp mô hình hóa. Phương pháp chính mà luận án sử dụng là mô hình ước lượng so sánh trước và sau khi can thiệp, tức là đánh giá xem việc có hay không có trợ cấp tác động như thế nào đến tỉ lệ nghèo của NCT ở Đà Nẵng. Cụ thể, mô phỏng vi mô được tiến hành bằng cách xây dựng các kịch bản trợ cấp bằng tiền cho NCT với các ngưỡng tuổi khác nhau để tính toán chi phí và tác động giảm nghèo cho NCT ở Đà Nẵng. Trong trường hợp này, luận án chỉ dùng tuổi làm điều kiện xét hưởng mà không tính đến các yếu tố khác hiện Nghị định 136 đang quy định (như nghèo, không nơi nương tựa...). Các ngưỡng tuổi từ 60 đến 80 (gồm từ 60 trở lên; từ 70 trở lên; và từ 80 trở lên).

Trong mô hình ước lượng so sánh trước và sau khi can thiệp, nghiên cứu tập trung vào các nhóm sau đây1:

(1) Toàn bộ người cao tuổi (gọi tắt là ALL): tức là nhóm đối tượng thụ

1 Như trình bày trong Bảng 2-1, cỡ mẫu NCT cho Đà Nẵng nhỏ nên việc chia nhỏ theo nhiều tiêu chí như tuổi, giới tính… sẽ không đảm bảo độ lớn của mẫu ước lượng. Do đó, luận án chỉ có thể chia theo một số tiêu chí quan trọng nhất là tuổi và khoảng tuổi lớn.

hưởng là toàn bộ dân số từ 60 tuổi trở lên. Đây còn gọi là hệ thống phổ cập toàn dân.

(2) Chỉ có NCT sống ở nông thôn (gọi tắt là RUR): tức là nhóm đối tượng thụ hưởng chỉ gồm những người cao tuổi sống ở khu vực nông thôn.

Luận án sẽ tính toán xem tỉ lệ nghèo của dân số cao tuổi đổi như thế nào (tính bằng % thay đổi) nếu các chương trình trợ cấp khác nhau được triển khai ở Đà Nẵng. Nhận định chung là mức thay đổi càng lớn thì tác động càng lớn.

Trong nghiên cứu này, luận án sử dụng thước đo nghèo theo Foster, Greer và

Thorbecke (1984) (hay còn gọi là chỉ số nghèo FGT) như sau:

  

  

 q

i

i

z Y z P n

1

1 

 , (3)

Trong đó:

 Yi là thu nhập bình quân đầu người của người i;

 z là chuẩn nghèo, được đo bằng chi tiêu bình quân đầu người;

 n là tổng dân số trong mẫu;

 q là số người nghèo;

  được coi là hệ số thể hiện các chỉ số nghèo. Khi  = 0, chúng ta có tỉ lệ nghèo.

Tác động giảm nghèo khi triển khai chương trình trợ cấp tiền mặt được tính theo công thức sau:

CT pre

CT pre CT

post

P P

P P 



 









 100  , (4)

Trong đó: PpreCT và PpostCT tương ứng là tỉ lệ nghèo trước khi và sau khi có chương trình trợ cấp. Với kỳ vọng là trợ cấp tiền sẽ giảm nghèo, giá trị của

P nhỏ hơn 0.

Tiếp đó, với số liệu dân số của Đà Nẵng được dự báo theo TCTK (2011), luận án áp dụng phương pháp tính phí đơn giản (với tuổi là tiêu chí duy nhất) để

xem tổng chi phí của chương trình trợ cấp cho NCT ở Đà Nẵng trong giai đoạn 2009-2034 sẽ là bao nhiêu nếu tính theo phần trăm GDP của Đà Nẵng. Chi phí này không bao gồm các chi phí hành chính hoặc vận hành hệ thống mà chỉ gồm số tiền trả cho người thụ hưởng. Cụ thể, giả định rằng số lượng NCT thụ hưởng chiếm a% tổng dân số và mức hưởng bằng b% GDP bình quân đầu người. Khi đó, tổng chi phí cho việc trả tiền người thụ hưởng sẽ là c theo công thức sau:

c=a*b, (5)

Cách tính này cho thấy mức hưởng không liên quan gì đến chuẩn nghèo - yếu tố thường được điều chỉnh theo lạm phát. Tương tự, số lượng người hưởng tăng lên hoặc mức hưởng tăng sẽ làm cho chi phí cao hơn. Khi tính toán, tác giả sẽ sử dụng số liệu dự báo dân số cao tuổi của TCTK (2011).

- Các giả định quan trọng

Vì luận án sử dụng số liệu VHLSS 2014 - số liệu đã có trong quá khứ - nên mọi tính toán đều dựa trên một giả định là nếu các chương trình trợ cấp đề xuất (để mô phỏng tác động) đã được triển khai trong quá khứ. Vì lý do này mà

các tính toán phải dựa trên ba giả định rất quan trọng sau đây.

Thứ nhất, cho tính toán kịch bản cơ sở, đề tài giả định rằng mức hưởng bằng 50% chuẩn nghèo (tương đương với khoảng 482.000 đồng/người/tháng).

Chuẩn nghèo trong VHLSS 2014 của TCTK được tính là mức chi tiêu thực tế bình quân đầu người và là 963.583 đồng/người/tháng. Như vậy, với 50% chuẩn nghèo thì mức hỗ trợ sẽ khoảng 482.000 đồng/NCT/tháng - cao gấp khoảng 1,8 lần mức tối thiểu theo Nghị định 136/2013 (là 270.000 đồng/người/tháng). Luận án sử dụng mức 50% chuẩn nghèo vì đây là mức mà hầu hết các nghiên cứu quốc tế và trong nước sử dụng (như HelpAge International, 2012; UNFPA-ILO, 2014). Mức hưởng này tương đương với 16,7% thu nhập bình quân đầu người hàng tháng của Đà Nẵng vào năm 2014 (là 3.465.000 đồng).

Thứ hai, luận án giả định rằng số tiền trợ cấp sẽ được tính vào tổng chi tiêu của hộ gia đình và sau đó được chia đều cho mọi thành viên trong hộ. Đây là

giả định cần thiết vì với số liệu hiện có của VHLSS 2014 không thể phân biệt được ai chi tiêu nhiều hơn, số tiền nhận được sẽ được NCT giữ riêng cho mình hay dành lại một phần hoặc toàn bộ cho con, cháu... Theo giả định này thì tác động của trợ cấp không chỉ xảy ra với NCT mà còn những người khác trong hộ, gồm có cả người không nghèo, người không phải là NCT... Nói cách khác, “rò

rỉ” là điều có thể nhận thấy trong các chương trình giả định.

Thứ ba, giả định chỉ có mức hưởng hoặc tuổi hưởng thay đổi trong khi các yếu tố khác giữ nguyên. Ví dụ, kể cả khi nhận được trợ cấp, NCT và thành viên trong hộ gia đình họ cũng sẽ không thay đổi hành vi (ví dụ như không làm việc khi hưởng trợ cấp hoặc thay đổi cách thức tiêu dùng). Tương tự, việc triển khai chương trình không có tác động đến nền kinh tế vĩ mô dù rằng việc triển khai sẽ khiến chính phủ phải tăng chi tiêu.

Phải thừa nhận một điều là các giả định trên khá mạnh và có thể khiến cho việc tính toán bị lệch so với thực tế có thể xảy ra. Và cũng vì lý do này mà cũng cần cân nhắc thận trọng các chính sách liên quan.

d) Phương pháp thống kê mô tả

Được sử dụng phổ biến trong việc mô tả tổng thể nghiên cứu, điều kiện môi trường nghiên cứu, và thực trạng nghèo của NCT ở Đà Nẵng. Các chỉ số thống kê chủ yếu là số quy mô, số trung bình và tần suất, được đánh giá thông qua xem xét các tỉ trọng, tỉ lệ hay tốc độ thay đổi theo thời gian.