Các kết quả thống kê mô tả cho chúng tôi một bức tranh tương đối rõ ràng về sự khác biệt giữa các hộ có và không có tiếp cận các ICT. Ở mục này, chúng tôi đi một bước
58 Sự khác biệt có ý nghĩa thống kê ở nhiều biến về tỉ trọng trong thu nhập phần lớn là do sự khác biệt trong tỉ lệ hộ có thu nhập bằng 0 từ các nguồn này. Ví dụ, đối với thu nhập từ tiền công, sự phân phối gần như giống nhau ở trục dương cho cả hộ có và không có internet, nhưng tỉ lệ hộ không có thu nhập từ tiền công giữa các hộ không có internet lớn hơn rất nhiều.
172
sâu hơn để xem xét các yếu tố liên quan đến việc sở hữu và không sở hữu điện thoại và internet, trong khi kiểm soát các yếu tố khác.
Chúng tôi hồi quy các biến sử dụng điện thoại và internet với một loạt các biến giải thích theo mô hình sau:
inf tan
1 2 3 4 5
demo ra asset dis ce
it it it it it it i t it
tech X Income X X X
Trong đó techit là số lượng điện thoại trên một hộ trong mô hình thống kê của Mục 8.4.1, và biến giả cho tiếp cận internet ở Mục 8.4.2. Các biến giải thích được nhóm lại trong véc tơ Xitdemo là một véc-tơ gồm các biến về nhân khẩu học, bao gồm quy mô của hộ, trình độ giáo dục trung bình của mỗi người (tính bằng số năm đi học), biến giả có giá trị bằng một nếu chủ hộ là nữ, số trẻ em ít hơn 15 tuổi, và biến log của tổng diện tích đất mà hộ sở hữu. Incomeit là log của thu nhập của hộ, Xitinfra là một véc-tơ gồm các biến liên quan đến cơ sở hạ tầng: liệu hộ có điện, nhà vệ sinh hoặc nước sạch không. Xitasset là một véc tơ gồm các biến thể hiện số lượng thiết bị công nghệ (tài sản) mà hộ sở hữu: số lượng xe máy, tivi màu, và máy tính. Ở Mục 8.4.1, véc-tơ này còn bao gồm một biến giả thể hiện hộ có truy cập internet hay không, ở Mục 8.4.2, véc-tơ này bao gồm một biến nữa về số lượng điện thoại. Xitdistance là một véc-tơ gồm các biến đo lường khoảng cách, i là các tác động cố định ở cấp hộ (ở Mục 8.4.2, các tác động ngẫu nhiên được sử dụng thay vì tác động cố định), t là biến giả của năm, it là sai số và là một hằng số. Ở một số mô hình, chúng tôi sử dụng tác động cố định cấp xã thay vì cấp hộ hoặc các tác động ngẫu nhiên. Tất cả các sai số tiêu chuẩn được nhóm lại ở cấp xã.
Cần phải chỉ ra rằng mục đích của các phân tích này không phải là để chỉ ra quan hệ nhân quả, mà để tìm hiểu các tương quan bộ phận, trong khi các yếu tố khác giữ nguyên không đổi. Các ước lượng hồi quy của chúng tôi không thể được diễn giải như là tác động nhân quả ít nhất do hai lí do: trước tiên, có thể có các biến không quan sát được mà chúng tôi không thể kiểm soát trong mô hình, và có thể làm cho kết quả bị sai lệch.
Chúng tôi đã cố gắng xử lý vấn đề này tốt nhất có thể bằng cách đưa vào các tác động cố định cấp hộ hoặc các tác động ngẫu nhiên, cũng như các biến giả theo vùng (chi tiết về các mô hình này sẽ được giải thích cùng với các kết quả). Thứ hai, rất có thể việc sở hữu công nghệ có tác động đến các biến giải thích khác, khiến cho quan hệ nhân quả có thể theo hai chiều. Cuối cùng, hồi quy tuyến tính giả định quan hệ tuyến tính trong mô hình để đơn giản hóa, nhưng không được chứng minh trong các lý thuyết kinh tế.59 Với lưu ý
59 Trong các mô hình liên quan đến biến giả cho việc truy cập internet, một mô hình probit cũng được ước lượng.
173
về những hạn chế này khi diễn giải các hệ số ước lượng, các mối tương quan bộ phận cho thấy các mối liên hệ rất thú vị liên quan đến sở hữu công nghệ và các đặc tính của hộ.
8.4.1. c u t qu t ịnh v c sở h u n th ạ
Ở Bảng 8.3, chúng tôi đã tìm hiểu các yếu tố quyết định việc sở hữu điện thoại trong giai đoạn 2008-14, trong đó biến phụ thuộc là số lượng điện thoại mà hộ sở hữu.
Cột 1-4 trình bày các kết quả ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS), kiểm soát các tác động cố định của năm. Cột 4 cũng kiểm soát các đặc tính cấp xã không thay đổi theo thời gian. Cột 5 trình bày các kết quả với tác động cố định cấp hộ, do vậy các hệ số ước lượng có thể được diễn giải như là mối quan hệ giữa sự thay đổi của các biến giải thích với sự thay đổi của số lượng điện thoại, với các đặc điểm không quan sát được và không thay đổi theo thời gian của hộ được giữ cố định.
Các kết quả cho thấy khi kiểm soát các đặc tính của hộ, thu nhập của hộ có quan hệ có ý nghĩa thống kê với số lượng điện thoại hoặc với quyết định mua điện thoại.60 Một yếu tố quan trọng quyết định số lượng điện thoại của hộ là quy mô hộ. Tuy nhiên, khi kiểm soát quy mô của hộ, việc có thêm con cái có hệ số ước lượng âm. Do vậy, số lượng thành viên là người trưởng thành trong gia đình có quan hệ dương với số lượng điện thoại sở hữu.
Mức độ cách biệt của hộ không phải là một yếu tố quyết định có ý nghĩa thống kê đối với việc sở hữu điện thoại, ngay kể cả khi chúng tôi đã kiểm soát các tác động cố định cấp xã. Thêm vào đó, quy mô đất đai cũng không đóng vai trò gì ở đây. Điều thú vị ở đây là việc sở hữu các công nghệ khác – máy tính, internet, tivi, và xe máy – có mối quan hệ dương và lớn với số lượng điện thoại và với quyết định sẽ mua thêm. Đây đều là các biến đại diện cho của cải của hộ, nhưng kết quả này cũng có thể được coi như là một bằng chứng gợi ý rằng sự hiểu biết về công nghệ có thể đóng một vai trò nhất định trong việc sở hữu điện thoại.
60 Chúng tôi cũng phân tích mô hình trong đó thu nhập được phân tách ra thành các nguồn thu nhập khác nhau. Các tác động về mặt định tính khá tương tự (các kết quả không được trình bày ở đây).
174
Bảng 8. 3: Biến phụ thuộc: số lượng điện thoại
(1) (2) (3) (4) (5)
OLS OLS OLS OLS HH FE
Quy mô hộ 0,144*** 0,096*** 0,097*** 0,095*** 0,126***
(10,10) (9,07) (9,22) (8,46) (8,41) Trình độ giáo dục bq đầu người 0,090*** 0,054*** 0,053*** 0,051*** 0,032***
(18,21) (12,65) (12,25) (11,11) (4,37) Chủ hộ là nữ giới -0,067** -0,051* -0,053* -0,046 0,046
(-1,97) (-1,76) (-1,80) (-1,45) (0,81) Số thành viên hộ dưới 15 tuổi -0,142*** -0,106*** -0,105*** -0,108*** -0,130***
(-8,24) (-7,09) (-7,06) (-6,84) (-5,45) Tổng diện tích sở hữu (ln) 0,020** 0,011 0,013 0,001 0,008
(2,09) (1,29) (1,41) (0,11) (0,56) Thu nhập của hộ (ln) 0,388*** 0,213*** 0,211*** 0,199*** 0,152***
(19,47) (12,06) (11,94) (12,39) (7,64)
Điện 0,123* 0,011 -0,010 0,025 0,090
(1,88) (0,17) (-0,16) (0,42) (1,24)
Nhà vệ sinh 0,247*** 0,170*** 0,163*** 0,127*** 0,073*
(5,54) (4,42) (4,30) (3,20) (1,66)
Nước sạch 0,108*** 0,043 0,038 0,031 0,048*
(2,95) (1,40) (1,25) (1,23) (1,85) Khả năng truy cập Internet 0,285*** 0,283*** 0,290*** 0,262***
(9,49) (9,45) (9,69) (8,26)
Số lượng xe máy 0,353*** 0,354*** 0,340*** 0,291***
(12,19) (12,18) (10,90) (8,60)
Số lượng tivi màu 0,176*** 0,170*** 0,156*** 0,078**
(5,06) (4,95) (4,95) (2,52)
Số lượng máy tính 0,393*** 0,394*** 0,363*** 0,304***
(8,78) (8,81) (7,62) (5,58)
Khoảng cách đến đường nhựa -0,003 -0,003 -0,003
(-1,39) (-1,35) (-1,22)
Khoảng cách đến UBND -0,002 -0,003 -0,005
(-0,55) (-1,09) (-1,14) Khoảng cách đến cơ sở khám bệnh
công
0,001 -0,004 0,000 (0,21) (-0,89) (0,06) Khoảng cách đến cơ sở khám bệnh
tư -0,000 -0,000 0,000
(-0,70) (-0,02) (0,47)
Khoảng cách đến trường tiểu học -0,005 -0,003 -0,002
(-1,05) (-0,66) (-0,45) Hệ số cố định -4,050*** -2,143*** -2,086*** -1,780*** -2,300***
(-16,30) (-10,61) (-10,35) (-9,45) (-9,25)
Số quan sát 11.976 11.976 11.976 11.976 11.976
Xã No No No Yes No
Năm Yes Yes Yes Yes Yes
175 Ghi chú: iến phụ thuộc là số lượng điện thoại do hộ gia đình sở hữu Cột 1-4 sử dụng kết quả ước lượng bình phương nhỏ nhất OLS, cột 5 sử dụng kết quả với tác động cố định cấp hộ. Sai số chuẩn được nhóm lại ở cấp xã và cho trong ngoặc đơn, * p <0,10, ** p <0,05, *** p <0,01.
Nguồn: Tính toán của tác giả dựa cơ sở dữ liệu VARHS 2008-14 (bảng cân bằng)
8.4.2. c u t qu t ịnh v c tru cập nternet
Bảng 8.4 trình bày các kết quả hồi quy cho các yếu tố quyết định việc truy cập internet trong giai đoạn 2008-14. Cột 1-4 trình bày các kết quả từ các ước lượng bình phương nhỏ nhất từ dữ liệu gộp. Ở cột 4, chúng tôi sử dụng các tác động cố định ở cấp xã để kiếm soát cho các đặc tính không thay đổi theo thời gian của xã. Ở cột 5, chúng tôi sử dụng mô hình các tác động ngẫu nhiên, và cột 6 sử dụng mô hình probit với các tác động ngẫu nhiên (các tác động biên được trình bày), do biến truy cập internet là biến giả. Ở tất cả các mô hình, chúng tôi kiểm soát biến giả theo thời gian và gộp các sai số chuẩn ở cấp xã.
Bảng 8. 4: Biến phụ thuộc: truy cập internet
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
OLS OLS OLS OLS RE RE
PROBIT Quy mô hộ 0,023*** 0,014*** 0,015*** 0,015*** 0,015*** 0,020***
(0,004) (0,003) (0,003) (0,003) (0,003) (0,003) Trình độ giáo dục bq
đầu người
0,027*** 0,018*** 0,018*** 0,017*** 0,018*** 0,020***
(0,002) (0,001) (0,001) (0,002) (0,001) (0,001) Chủ hộ là nữ giới 0,018 0,014 0,013 -0,003 0,013 0,008
(0,011) (0,010) (0,010) (0,011) (0,009) (0,009) Số trẻ em dưới 15 tuổi -0,037*** -0,029*** -0,029*** -0,028*** -0,029*** -0,038***
(0,006) (0,005) (0,005) (0,005) (0,004) (0,004) Tổng diện tích sở hữu
(ln)
-0,004 -0,004 -0,003 0,001 -0,003 -0,002 (0,003) (0,003) (0,003) (0,002) (0,002) (0,002) Thu nhập của hộ (ln) 0,074*** 0,033*** 0,032*** 0,029*** 0,032*** 0,031***
(0,007) (0,006) (0,006) (0,006) (0,005) (0,005)
Điện -0,008 -0,006 -0,014 -0,022* -0,016 0,021
(0,010) (0,010) (0,010) (0,012) (0,015) (0,022)
Nhà vệ sinh 0,012 0,002 -0,001 0,002 0,000 0,010
(0,009) (0,008) (0,008) (0,009) (0,009) (0,010) Nước sạch 0,028*** 0,020** 0,018** 0,016* 0,019** 0,022**
(0,009) (0,009) (0,009) (0,009) (0,008) (0,009) Số lượng điện thoại 0,037*** 0,037*** 0,037*** 0,037*** 0,022***
(0,004) (0,004) (0,004) (0,003) (0,003) Số lượng xe máy 0,017*** 0,017*** 0,014*** 0,016*** 0,010**
(0,005) (0,005) (0,005) (0,004) (0,004)
176
(1) (2) (3) (4) (5) (6)
OLS OLS OLS OLS RE RE
PROBIT
Số lượng tivi màu -0,003 -0,005 -0,010 -0,003 0,009
(0,007) (0,007) (0,007) (0,008) (0,008) Số lượng máy tính 0,333*** 0,333*** 0,312*** 0,323*** 0,196***
(0,014) (0,014) (0,013) (0,011) (0,010)
Khoảng cách đến đường -0,000 0,000 -0,000 -0,001**
(0,000) (0,000) (0,000) (0,001) Khoảng cách đến
UBND
-0,000 0,000 0,000 0,000 (0,001) (0,001) (0,002) (0,002) Khoảng cách đến cơ sở
khám bênh công
-0,002 -0,001 -0,002 -0,002 (0,001) (0,001) (0,002) (0,002) Khoảng cách đến cơ sở
khám bênh tư
-0,000 -0,000 -0,000 -0,000***
(0,000) (0,000) (0,000) (0,000) Khoảng cách đến
trường tiểu học
0,001 0,001 0,001 0,002
(0,001) (0,001) (0,001) (0,001) Hệ số cố định -0,848*** -0,409*** -0,387*** -0,372*** -0,387***
(0,070) (0,062) (0,061) (0,063) (0,052)
Số quan sát 11.976 11.976 11.976 11.976 11.976 11.976
Tác động cố định cấp xã No No No Yes No No
Tác động cố định theo năm
Yes Yes Yes Yes Yes Yes
Ghi chú: biến phụ thuộc là khả năng truy cập internet, 1 = có, 0 = không Cột 1-4 sử dụng kết quả ước lượng bình phương nhỏ nhất OLS, cột 5 sử dụng mô hình tác động ngẫu nhiên Trong cột 6 mô hình probit với các tác động ngẫu nhiên được sử dụng, các hệ số báo cáo là các tác động cận biên Sai số chuẩn được nhóm lại ở cấp xã và cho trong ngoặc đơn, * p <0,10, ** p <0,05, *** p <0,01.
Nguồn: Tính toán của tác giả dựa cơ sở dữ liệu VARHS 2008-2014 (bảng cân bằng)
Chúng tôi nhận thấy các yếu tố quyết định việc truy cập internet cũng có phần giống với các yếu tố quyết định việc sở hữu điện thoại. Việc sở hữu một loại công nghệ khác có tương quan dương và mạnh với việc có truy cập internet; việc sở hữu máy tính là yếu tố quan trọng nhất. Các hộ lớn hơn có xu hướng có truy cập internet cao hơn (nhất là các hộ có nhiều người trưởng thành hơn) và giáo dục dường như cũng là một yếu tố thúc đẩy. Mặc dù các hộ không có truy cập internet ở các vị trí xa xôi cách biệt hơn, khi chúng tôi kiểm soát các đặc tính khác của hộ, các biến đo lường khoảng cách không còn có ý nghĩa thống kê nữa. Do sự phổ biến của internet giữa các hộ ở các tỉnh VARHS không diễn ra nhanh chóng như trên cả nước, một vấn đề cần đặt ra là làm thế nào để khiến cho Internet có lợi và dễ truy cập cho các hộ ở nông thôn Việt Nam.
177
Do ngày càng nhiều công dân có truy cập vào internet, họ cũng ngày càng sử dụng internet như là một nguồn cung cấp thông tin, để liên lạc, và để phục vụ cho công việc.
Khu vực nông thôn không nên bị gạt ra khỏi sự phát triển này – Internet và ICT nhìn chung có thể mở ra các cơ hội cho khu vực kinh tế nông thôn nếu như các hạ tầng và kiến thức là sẵn có. Hơn thế nữa, do các quán cà phê internet đang ngày càng trở nên ít phổ biến, việc truy cập qua điện thoại hoặc các thiết bị đặc dụng ngày càng tăng, các cách thức giúp tiếp cận internet dễ dàng nên được cung cấp cho các hộ không có cách nào có thể mua các công nghệ này hoặc không hiểu được hết các lợi ích mà internet mang đến.