135 ĐẾN XÓA ĐÓI GIẢM NGHÈO HỘ GIA ĐÌNH 3.1. Nội dung và phương pháp đánh giá
Đánh giá tác động là một trong những thành phần của công tác đánh giá các chính sách nói chung và chính sách XĐGN giảm nghèo nói riêng.
Thông thường khi đánh giá một chính sách, gồm các nội dung:
(1) Đánh giá nhu cầu: đối tượng mục tiêu là ai, bản chất vấn đề cần giải quyết là gì, chương trình nằm trong khuôn khổ nào, hoạt động can thiệp có vị trí như thế nào?
(2) Đánh giá quy trình: chương trình được triển khai thế nào trong thực tế, các dịch vụ đã hứa được cung cấp chưa, dịch vụ có đến được đối tượng mục tiêu không, khách hàng có hài lòng không? Đối với hai giai đoạn đầu tiên này, văn hóa đánh giá có tồn tại. Những giai đoạn này được các cơ quan viện trợ triển khai đều đặn một cách có hệ thống.
(3) Đánh giá tác động: liệu chương trình có tạo ra tác động mong đợi đối với các cá nhân hay đối tượng mục tiêu, các hộ gia đình, các thể chế, các đối tượng thụ hưởng của chương trình? Những tác động này là nhờ chương trình hay nhờ vào các yếu tố khác? Chúng ta tập hợp ba thành phần này lại trong phân tích “chi phí lợi ích”, tức một mặt ta xem xét các chi phí hay chi phí cơ hội – cái đáng lẽ ra có thể làm được với số tiền đã chi ra – và mặt khác là tác động thực tế - lợi ích của chương trình.
Với yêu cầu và nội dung đặt ra trong luận văn, nội dung đánh giá thuộc nhóm thứ (3), đánh giá tác động của chích sách và sử dụng phương pháp định
lượng. Thông thường đánh giá định lượng các chính sách, các nhà nghiên cứu thường sử dụng một số phương pháp sau:
1) Phân tích dữ liệu thứ cấp
Dữ liệu thứ cấp là dữ liệu từ các cuộc điều tra và các báo cáo của các tổ chức Chính phủ và phi chính phủ. Phân tích dữ liệu này, có thể nhận biết sơ bộ về thực trạng thực hiện chương trình và thụ hưởng chương trình của các địa phương và hộ gia đình. Từ đó, có thể nêu ra một số nội dung, tiếp cận cần quan tâm làm cơ sở cho việc phân tích dữ liệu sơ cấp.
Cách tiếp thứ cấp, thiên về đánh giá giá các chính sách kinh tế vĩ mô. Đây là cách tiếp cận mang tính chuẩn tắc: người ta nghiên cứu tác động tiềm năng của các chính sách sẽ được triển khai. Phương pháp này dựa vào các mô hình kinh tế vĩ mô xác định các nhóm tác nhân đại diện, một số nhóm hộ gia đình, những nông dân nghèo, những phụ nữ được đào tạo… Đôi khi kết hợp với các mô hình mô phỏng vi mô, phương pháp này tiến hành phân tích ở cấp độ sâu hơn. Cách tiếp cận này quan tâm đến các chính sách cơ cấu.
2) Phân tích dữ liệu sơ cấp
Đây là phương pháp đánh giá tác động dựa vào dữ liệu sơ cấp nhận được từ các cuộc khảo sát của chương trình năm 2007-2008. Các kỹ thuật kinh tế lượng được sử dụng thông qua các mô hình kinh tế xã hội. Áp dụng phương pháp kiểm nghiệm hay bán kiểm nghiệm phỏng theo các ngành khoa học khác và áp dụng cho các chương trình cung cấp dịch vụ tối thiểu, các chương trình hội nhập nghề nghiệp, tín dụng vi mô, giảm nghèo, việc làm…
Đối với việc đánh giá tác động của chương trình 135 đến XĐGN của các hộ gia đình người dân tộc ít người được thực hiện từ lâu, thuộc loại chính sách an sinh xã hội, XĐGN. Vì vậy sử dụng phương pháp thứ nhất, dựa vào số liệu kết quả chương trình và các số liệu vĩ mô khác để đối chiếu, xây dựng mô hình đánh giá sau các chính sách là phù hợp.
Vậy đối với việc đánh giá sau các chính sách cần phải có những nguyên tắc và khó khăn nào? Thực chất đây là phương pháp tìm cách để kiểm định xem liệu các mục tiêu của một chính sách đã được triển khai có đạt được hay không nhờ cách tiếp cận định lượng và thực chứng. Để quyết định triển khai chính sách xã hội nào, cần phải hiểu rõ mối quan hệ nhân quả, tồn tại giữa hành động can thiệp và kết quả của nó. Chỉ có thể đánh giá chính xác mối quan hệ nhân quả này nếu ta có được một “kịch bản đối chứng” (counterfactual): điều gì có lẽ sẽ diễn ra đối với những đối tượng thụ hưởng của chương trình hay của chính sách nếu hoạt động can thiệp này không diễn ra?
Một trong những thách thức lớn nhất trong đánh giá tác động là xác định yếu tố đối chứng. Liệu điều gì đáng lẽ sẽ xảy ra nếu không có chương trình? Đối với từng cá nhân, họ có thể hoặc không là đối tượng thụ hưởng của chương trình. Ta không thể quan sát từng cá nhân và trong cùng mỗi thời điểm hai trạng thái khác nhau. Làm thế nào để giải quyết vấn đề thiếu dữ liệu này, tức những dữ liệu không thể quan sát được X và sẽ được tiến hành trong phòng thí nghiệm. Chỉ có thể đánh giá tác động chính xác nếu ước lượng chính xác X. Do đó, nghệ thuật đánh giá tác động thể hiện qua điều duy nhất là “Tái hiện chính xác kết quả mà các đối tượng thụ hưởng chương trình thu được nếu như họ đã không được hưởng lợi từ chương trình”. Làm thế nào để tái hiện X. Hiện nay thường sử dụng hai phương pháp để tái hiện X là: (1) Sử dụng các dữ liệu về lịch sử của những đối tượng thụ hưởng và dự đoán X thông qua các kỹ thuật kinh tế lượng truyền thông; (2) Sử dụng nhóm đối tượng thụ hưởng và so sánh với một nhóm nhân chứng. Đối với đánh giá ảnh hưởng của chương trình 135 đến XĐGN của hộ gia đình trong luận văn do nguồn số liệu có hạn, nên việc sử dụng nhóm đối chứng thứ 2 là phù hợp.
Trong thời gian qua, mặc dù chương trình 135 đã có nhiều hoạt động đánh giá theo đối tượng và mục đích khác nhau, nhưng chủ yếu sử dụng sử
dụng phương pháp định tính, đánh giá thông qua mục tiêu của chương trình và kết quả thực hiện theo kế hoạch. Nhìn chung cách đánh giá còn mang tính hành chính, dựa vào công cụ quản lý nhà nước, thông qua họp các cấp chính quyền, số liệu báo cáo từ địa phương và qua một vài cuộc thảo luận nhóm… Cách làm này đôi khi còn thiếu khách quan, chưa phản ánh được thực trạng tình hình và mức độ ảnh hưởng, tác động của chương trình.
Mỗi phương pháp đánh giá dù định tính hay định lượng đều có những ưu điểm, nhược điểm, thuận lợi và khó khăn riêng. Đánh giá định lượng thông qua xây dựng mô hình kinh tế, thống kê sẽ cung cấp những kết quả định lượng, khách quan, số hóa kết quả của chương trình, giúp cho nhà quản lý, nhà nghiên cứu dễ nhìn ra thực trạng hơn. Nhưng kết quả của mô hình phụ thuộc rất nhiều vào cơ sở dữ liệu ban đầu sử dụng. Nếu không có sự kiểm chứng số liệu một cách chính xác, thì có thể sẽ dẫn đến những nhận xét, đánh giá mang tính ngộ nhận, kết luận sai lầm.
Để góp phần cung cấp thêm phương pháp đánh giá định lượng các chương trình, chính sách, dưới đây xin đề xuất áp mô hình logistic trong việc đánh giá chương trình 135 dựa trên cơ sở dữ liệu điều tra cơ bản năm 2007- 2008 của chương trình.
3.2. Xây dựng mô hình
Kết quả điều tra hộ gia đình phân tích trên đây cho thấy, ảnh hưởng của chương trình đến đời sống của hộ gia đình khá rõ khi các chỉ tiêu của xã đối chứng tốt hơn xã đang thực hiện chương trình. Trong bộ số liệu điều tra cơ bản, để đánh giá việc cải thiện điều kiện sống do chương trình mang lại, câu hỏi: Gia đình có hài lòng về mức sống hiên nay không? Phần nào phản ánh sự cảm nhận, đánh giá của hộ gia đình về hiệu quả của các hạng mục đầu tư.
Trong khuôn khổ số liệu này, để đánh giá ảnh hưởng của chương trình đến XĐGN, đề tài sẽ phân tích sự hài lòng của hộ gia đình về mức sống bằng mô hình hồi quy logistic.
3.2.1. Lựa chọn biến mô hình
Mô hình hồi quy logistic tổng thể: P(y) = 1 1 2 2 3 3 4 4
44 4 3 3 2 2 1 1 1 a bx b x b x b x x b x b x b x b a e e + + + + + + + + +
P(y) là xác suất để biến y nhận giá trị là 1.
Trong luận văn này, y là V8c2: Sự hài lòng của hộ gia đình, là biến phụ thuộc (0: không hài lòng; 1: hài lòng). Các biến độc là các biến có khả năng ảnh hưởng đến sự hài lòng của hộ gia đình được liệt kê ở bảng sau:
Bảng 3.1. Các biến độc lập của mô hình phân tích sự hài lòng của hộ
TT Nội dung Biến Biến trong dữ liệu
1 Thiếu lương thực X1 m8c1a (0: đủ; 1: thiếu)
2 Thiếu thuốc chữa bệnh X2 m8c1c (0: đủ; 1: thiếu)
3 Thiếu tiền mặt X3 m8c1e (0: đủ; 1: thiếu)
4 Thiếu tiền học X4 m8c1f (0: đủ; 1: thiếu)
5 Thiếu nhiên liệu X5 M8c1d (0: đủ; 1: thiếu)
6 Thiếu nước sạch X6 m8c1b (0: đủ; 1: thiếu)
7 Thiếu lương thực X7 m8c1b (0: đủ; 1: thiếu)