lữừủng hõ taăng giao thođng (F9), vaự mođi trữừựng – sữỳc khoỹe (F3) cuửng laự nhữửng yeóu toó quan trụng trong vieừc xaỳc ũúnh caỳc yeóu toó ạnh hữừỹng ũeón sữủ haựi loựng cụa coừng ũoăng dađn cữ ũúa phữừng. Trong khi ũoỳ nhữửng yeóu toó lieđn quan ũeón chaót lữừủng nguoăn nữừỳc vaự dúch vỷ veừ sinh mođi trữừựng; ũừựi soóng vaợn hoỳa, an ninh xaử hoừi; tợnh gaĩn keót xaử hoừi, caỳc dúch vỷ tieừn ợch cođng, hoõt ũoừng vaợn hoỳa giại trợ, phaỳt trieơn dúch vỷ giaỳo dỷc, ũaựo tõo, dõy ngheă thớ khođng ạnh hữừỹng hoaịc raót ợt taỳc ũoừng ũeón sữủ haựi loựng cụa coừng ũoăng nừi ũađy.
3.2.6 Phađn tợch ạnh hữừỹng cụa caỳc ũaịc ũieơm caỳ nhađn ũeón sữủ haựi loựng chung cụa coừng ũoăng cụa coừng ũoăng
Nhữ ũaử ũeă caừp trong mođ hớnh khaỳi nieừm veă caỳc yeóu toó ạnh hữừỹng ũeón sữủ haựi loựng cụa coừng ũoăng coỳ thaựnh phaăn ũaịc ũieơm caỳ nhađn cụa nhữửng ũoói tữừủng khạo saỳt. Trong phaăn naựy seử tieón haựnh kieơm ũúnh caỳc thuoừc tợnh caỳ nhađn: giừỳi tợnh, ũoừ tuoơi, trớnh ũoừ hục vaón, ngheă nghieừp, quy mođ hoừ gia ũớnh, vaự thừựi gian sinh soóng tõi ũúa phữừng coỳ sữủ khaỳc bieừt nhau khođng lieđn quan ũeón sữủ haựi loựng cụa coừng ũoăng baỉng caỳc kyử thuaừt kieơm ũúnh veă trú trung bớnh cụa 2 toơng theơ – maởu
6 laừp (Independent-sample T-test) vaự kieơm ũúnh phữừng sai moừt yeóu toó (One- way ANOVA).
Y .X.Z#
Vừỳi giạ ũúnh raỉng: giừỳi tợnh khođng ạnh hữừỹng ũeón keót quạ ũaỳnh giaỳ veă sữủ haựi loựng chung ũoói vừỳi coừng ũoăng (OSS) cụa ngữừựi ũữừủc khạo saỳt, cuửng nhữ khođng coỳ sữủ khaỳc bieừt trong vieừc ũaỳnh giaỳ mữỳc ũoừ haựi loựng veă: chợnh quyeăn ũúa phữừng (F2), cừ hoừi tớm kieóm vieừc laựm vaự thu nhaừp (F4), tợnh oơn ũúnh trong thu nhaừp vaự vieừc laựm (F7), chaót lữừủng hõ taăn giao thođng (F9), vaự mođi trữừựng – sữỳc khoỹe (F3).
Tữự keót quạ kieơm ũúnh Independent-sample T-test [xem phỷ lỷc 9] cho thaóy: ừỹ mữỳc yỳ nghụa thoóng keđ 5% (giaỳ trú Sig. trong kieơm ũúnh Levene > 0,05 neđn phữừng sai giữửa Nam vaự Nữử khođng khaỳc nhau neđn sữỹ dỷng giaỳ trú Sig. cụa kieơm ũúnh t ừỹ phaăn Equal variances assumed) khođng coỳ sữủ khaỳc bieừt trung bớnh giữửa Nam vaự nữử trong keót quạ ũaỳnh giaỳ mữỳc ũoừ haựi loựng (giaỳ trú Sig. cụa kieơm ũúnh t >
0,05). Nghụa laự giừỳi tợnh khođng ạnh hữừỹng ũeón keót quạ ũaỳnh giaỳ veă mữỳc ũoừ haựi loựng chung cụa coừng ũoăng (OSS), chợnh quyeăn ũúa phữừng (F2), cừ hoừi tớm kieóm vieừc laựm vaự thu nhaừp (F4), tợnh oơn ũúnh trong thu nhaừp vaự vieừc laựm (F7), chaót lữừủng hõ taăn giao thođng (F9). Rieđng yeóu toó mođi trữừựng – sữỳc khoỹe (F3) coỳ giaỳ trú Sig.=0,034 < 0,05 neđn coỳ theơ coỳ sữủ khaỳc bieừt trong mữỳc ũoừ ũaỳnh giaỳ sữủ haựi loựng ũoói vừỳi yeóu toó naựy giữửa Nam vaự nữử, dữủa vaựo keót quạ thoóng keđ giaỳ trú trung bớnh (Mean) cho thaóy Nữử quan tađm ũeón sữủ taỳc ũoừng cụa yeóu toó mođi trữừựng ũeón sữỳc khoỹe nhieău hừn Nam (2,37 < 2,62).
Nhữ vaừy, coỳ theơ keót luaừn raỉng yeóu toó giừỳi tợnh cụa chụ hoừ khođng ạnh hữừỹng ũeón sữủ haựi loựng chung cụa coừng ũoăng, những coỳ sữủ khaỳc bieừt veă mữỳc ũoừ quan tađm ũeón yeóu toó mođi trữừựng – sữỳc khoỹe giữửa nam vaự nữử.
O1 quạ kieơm ũúnh phữừng sai moừt yeóu toó (One-way ANOVA) xem xeỳt ạnh hữừỹng ũoừ tuoơi cụa ũoói tữừủng ũữừủc khạo saỳt ũeón sữủ haựi loựng chung cụa coừng ũoăng [xem phỷ lỷc 10] cho thaóy: vừỳi giaỳ trú Sig.= 0,935 > 0,05 trong kieơm ũúnh Levene coỳ theơ noỳi phữừng sai cụa vieừc ũaỳnh giaỳ sữủ haựi loựng chung cụa coừng ũoăng giữửa caỳc nhoỳm tuoơi khođng coỳ sữủ khaỳc nhau moừt caỳc coỳ yỳ nghụa thoóng keđ. Do ũoỳ keót quạ phađn tợch ANOVA coỳ theơ sữỹ dỷng toót. Kieơm ũúnh F coỳ giaỳ trú Sig.=
0,881 > 0,05 coỳ theơ keót luaừn raỉng ũoừ tuoơi khođng ạnh hữừỹng ũeón mữỳc ũoừ ũaỳnh giaỳ sữủ haựi loựng chung cụa coừng ũoăng.
.. ^ ^ PU^PU P ^!úR " P
Keót quạ kieơm ũúnh phữừng sai moừt yeóu toó (One-way ANOVA) xem xeỳt ạnh hữừỹng cụa thừựi gian sinh soóng tõi ũúa phữừng cụa ũoói tữừủng ũữừủc khạo saỳt ũeón sữủ haựi loựng chung cụa coừng ũoăng [xem phỷ lỷc 11] cho thaóy: vừỳi giaỳ trú Sig.=
0,03 < 0,05 trong kieơm ũúnh Levene coỳ theơ noỳi phữừng sai cụa vieừc ũaỳnh giaỳ sữủ haựi loựng chung cụa coừng ũoăng giữửa nhữửng ngữừựi coỳ thừựi gian soóng tõi ũúa phữừng khaỳc nhau coỳ sữủ khaỳc nhau. Kieơm ũúnh F coỳ giaỳ trú Sig.= 0,94 > 0,05 coỳ theơ keót luaừn raỉng thừựi gian sinh soóng tõi ũúa phữừng khođng ạnh hữừỹng ũeón mữỳc ũoừ ũaỳnh giaỳ sữủ haựi loựng chung cụa coừng ũoăng. Keót quạ kieơm ũúnh phi tham soó Kruskal- Wallis ũữừủc sữỹ dỷng ũeơ khaĩc phỷc sữủ vi phõm giạ thuyeót veă phữừng sai baỉng nhau cuửng cho keót luaừn tữừng tữủ.
..4 Trớnh ũoừ hục vaón
Keót quạ kieơm ũúnh phữừng sai moừt yeóu toó (One-way ANOVA) xem xeỳt sữủ khaỳc bieừt cụa yeóu toó trớnh ũoừ hục vaón trong keót quạ nhaừn ũúnh cụa ũoói tữừủng khạo saỳt [xem phỷ lỷc 12] cho thaóy: giaỳ trú Sig. cụa kieơm ũúnh Levene ũeău ≥
0,05 neđn phữừng sai cụa caỳc nhoỳm khạo saỳt coỳ trớnh ũoừ hục vaón khaỳc nhau thớ baỉng nhau, do ũoỳ keót quạ phađn tợch ANOVA coỳ theơ sữỹ dỷng toót. Kieơm ũúnh F coỳ giaỳ trú Sig. cụa caỳc nhađn toó OSS, F2, F4, F9, vaự F3 ũeău lừỳn hừn 0,05, chư coỳ giaỳ
?$ % Vig. trong kieơm ũúnh F cụa nhađn toó F7 laự coỳ yỳ nghụa thoóng keđ ừỹ mữỳc 5% neđn coỳ theơ coỳ sữủ khaỳc bieừt trong vieừc quan tađm ũeón tợnh oơn ũúnh veă thu nhaừp vaự vieừc laựm cụa nhữửng nhoỳm ngữừựi khạo saỳt coỳ trớnh ũoừ hục vaón khaỳc nhau.
Phađn tợch sađu ANOVA (Post Hoc Tests) baỉng dõng kieơm ũúnh Dunnett vừỳi lữủa chụn nhoỳm so saỳnh coỳ trớnh ũoừ ẹõi hục vừỳi caỳc nhoỳm coựn lõi. Keót quạ Post Hoc Tests cho thaóy khođng coỳ sữủ khaỳc bieừt coỳ yỳ nghụa thoóng keđ ừỹ mữỳc 5%, do ũoỳ khođng coỳ sữủ khaỳc bieừt veă trung trong toơng theơ giữửa nhữửng nhoỳm coỳ trớnh ũoừ hục vaón khaỳc nhau ũoói vừỳi keót quạ ũaỳnh giaỳ tợnh oơn ũúnh trong thu nhaừp, vieừc laựm.
Qua keót quạ kieơm ũúnh tređn coỳ theơ keót luaừn raỉng trớnh ũoừ hục vaón khođng ạnh hữừỹng ũeón sữủ haựi loựng cụa coừng ũoăng.
'( ).*.5 Ngheă nghieừp
Vừỳi giạ ũúnh raỉng khođng coỳ sữủ khaỳc bieừt trong vieừc ũaỳnh giaỳ mữỳc ũoừ haựi loựng chung cụa coừng ũoăng giữửa nhữửng chụ hoừ coỳ laựm ngheă nođng nghieừp (174 quan saỳt) vaự nhữửng chụ hoừ khođng laựm ngheă nođng nghieừp (221 quan saỳt) ũeơ xaỳc ũúnh sữủ ạnh hữừỹng cụa yeóu toó ngheă nghieừp ũoói vừỳi keót quạ ũaỳnh giaỳ sữủ haựi loựng cụa coừng ũoăng. Kieơm ũúnh Independent-sample T-test [xem phỷ lỷc 13] cho thaóy: giaỳ trú Sig. cụa kieơm ũúnh Levene > 0,05 do ũoỳ phữừng sai cụa nhoỳm laựm ngheă nođng nghieừp vaự nhoỳm khođng laựm ngheă nođng nghieừp laự baỉng nhau. Keót quạ kieơm ũúnh t coỳ giaỳ trú Sig. = 0,65 > 0,05 (ừỹ phaăn Equal variances assumed) cho thaóy khođng coỳ sữủ khaỳc bieừt trung bớnh giữửa 2 nhoỳm, do ũoỳ coỳ theơ chaóp nhaừn giạ thuyeót vaự keót luaừn raỉng yeóu toó ngheă nghieừp cụa ũoói tữừủng ũữừủc khạo saỳt khođng ạnh hữừỹng ũeón sữủ haựi loựng cụa coừng ũoăng.
3.2.6.6 Quy mođ hoừ gia ũớnh
Vừỳi giạ ũúnh quy mođ hoừ gia ũớnh (soó nhađn khaơu) khođng ạnh hữừỹng ũeón keót quạ ũaỳnh giaỳ mữỳc ũoừ haựi loựng chung cụa coừng ũoăng. Keót quạ kieơm ũúnh phữừng sai moừt yeóu toó (One-way ANOVA) [xem phỷ lỷc 14] cho thaóy: trong kieơm ũúnh
Levene giaỳ trú Sig.=0,581 > 0,05, do ũoỳ phữừng sai cụa caỳc nhoỳm hoừ gia ũớnh coỳ quy mođ khaỳc nhau laự baỉng nhau neđn keót quạ phađn tợch ANOVA coỳ theơ sữỹ dỷng ũữừủc. Kieơm ũúnh F cụa phađn tợch ANOVA coỳ giaỳ trú Sig. = 0,442 > 0,05 cho thaóy khođng coỳ sữủ khaỳc bieừt veă trung bớnh trong ũaỳnh giaỳ mữỳc ũoừ haựi loựng giữửa caỳc nhoỳm hoừ coỳ quy mođ khaỳc nhau, neđn coỳ theơ chaóp nhaừn giạ thuyeót ũaử ũaịt ra ừỹ mữỳc yỳ nghụa thoóng keđ 5%. Do ũoỳ, keót luaừn raỉng quy mođ hoừ gia ũớnh khođng ạnh hữừỹng ũeón sữủ haựi loựng cụa coừng ũoăng.
+, -...e/ 02 g 3gu4gv 73 o8 39 g w: 83988;<9=: 73 :3: g8 7 0:g w98 :3 98 39>0@ n <@A;8 3@s 09=: 73:09=> 09=
Baỉng nhữửng kieơm ũúnh Independent-sample T-tests vaự kieơm ũúnh phữừng
sai moừt yeóu toó (One-way ANOVA), kieơm ũúnh phi tham soó Kruskal-Wallis cho keót luaừn raỉng caỳc thuoừc tợnh caỳ nhađn cụa nhữửng ngữừựi ũữừủc khạo saỳt tõi ũúa phữừng nhữ: giừỳi tợnh, ũoừ tuoơi, thừựi gian sinh soóng tõi ũúa phữừng, trớnh ũoừ hục vaón, ngheă nghieừp, vaự quy mođ hoừ gia ũớnh khođng ạnh hữừỹng ũeón keót quạ ũaỳnh giaỳ vaự nhaừn ũúnh cụa hụ trong quaỳ trớnh khạo saỳt nhữửng nhađn toó ạnh hữừỹng ũeón sữủ haựi loựng cụa coừng ũoăng.
CHệễ
KEằT LUAễN VAì GễéI Yỉ CHẻNH SAỉCH
4.1 Keót Luaừn Veă Keót Quạ Nghieđn Cữỳu
Tređn B CD C I tieóp caừn nhữửng heừ thoóng lyỳ thuyeót nghieđn cữỳu sữủ haựi loựng cụa coừng ũoăng trữừỳc ũađy, ũeă taựi ũaử xađy dữủng ũữừủc mođ hớnh khaỳi nhieừm goăm 11 thang ũo lữừựng ạnh hữừỹng ũeón sữủ haựi loựng cụa coừng ũoăng ũaử ũeă caừp trong hớnh 2.1. Baỉng phữừng phaỳp phađn tợch nhađn toó khaỳm phaỳ (EFA) cho thaóy raỉng khaỳc vừỳi mođ hớnh khaỳi nieừm ũaử xađy dữủng coỳ 12 nhađn toó ũữừủc tớm thaóy ạnh hữừỹng ũeón sữủ haựi loựng cụa coừng ũoăng: (1) Chaót lữừng nguoăn nữừỳc vaự dúch vỷ veừ sinh mođi trữừựng; (2) Chợnh quyeăn ũúa phữừng; (3) Mođi trữừựng – sữỳc khoỹe; (4) Cừ hoừi tớm kieóm vieừc laựm vaự thu nhaừp; (5) Tợnh gaĩn keót xaử hoừi; (6) ẹừựi soóng vaợn hoỳa, an ninh xaử hoừi; (7) Tợnh oơn ũúnh trong thu nhaừp, vieừc laựm; (8) Phaỳt trieơn dúch vỷ giaỳo dỷc, ũaựo tõo, vaự dõy ngheă; (9) Chaót lữừủng hõ taăng giao thođng; (10) Dúch vỷ tieừn ợch cođng; (11) Hoõt ũoừng vaợn hoỳa, giại trợ; vaự (12) Giaỳ ũieừn hừủp lyỳ.
Thođng qua kyử thuaừt phađn tợch mođ hớnh hoăi quy tuyeón tợnh boừi baỉng phữừng phaỳp lữủa chụn tữựng bữừỳc (Stepwise selection) ũeơ xađy dữủng mođ hớnh vaự xaỳc ũúnh mữỳc ũoừ ạnh hữừỹng cụa tữựng nhađn toó ũeón sữủ haựi loựng cụa coừng ũoăng, keót quạ nghieđn cữỳu thữủc nghieừm chư ra raỉng chư coỳ 5 nhađn toó thaừt sữủ coỳ taỳc ũoừng ũeón sữủ haựi loựng cụa coừng ũoăng dađn cữ ũúa phữừng theo thữỳ tữủ taăm quan trụng ũoỳ laự:
Cừ hoừi tớm kieóm vieừc laựm vaự thu nhaừp (F4): ẹem ũeón nhieău cừ hoừi sinh keó.
Chợnh quyeăn ũúa phữừng (F2): ẹoỳng vai troự ũieău haựnh vaự quạn lyỳ coừng ũoăng hieừu quạ.
Tợnh oơn ũúnh trong thu nhaừp, vieừc laựm (F7): ẹạm bạo sữủ oơn ũúnh cho cuoừc soóng.
Mođi trữừựng – sữỳc khoỹe (F3): Cung caóp nừi ừỹ cho dađn cữ ũữừủc sinh soóng trong moừt mođi trữừựng trong laựnh, thađn thieừn.
Chaót lữừủng hõ taăng giao thođng (F9): EF Qng ũoăng phại ũữừủc lieđn keót toót baỉng dúch vỷ giao thođng toót ũeơ keót noói ngữừựi dađn vừỳi cođng vieừc, chaợm soỳc y teó vaự caỳc dúch vỷ khaỳc.
Trong khi ũoỳ, nhữửng nhađn toó phi kinh teó lieđn quan ũeón caỳc hoõt ũoừng vaợn hoỳa giại trợ, an ninh xaử hoừi cụa coừng ũoăng, tợnh gaĩn keót xaử hoừi, caỳc dúch vỷ tieừn ợch cođng coừng, dúch vỷ ũaựo tõo giaỳo dỷc vaự dõy ngheă laự nhữửng yeóu toó khođng ạnh hữừỹng ũeón sữủ haựi loựng cụa cữ dađn ũúa phữừng nừi ũađy. Keót quạ nghieđn cữỳu cuửng chư ra raỉng nhữửng thuoừc tợnh caỳ nhađn cụa ngữừựi khạo saỳt nhữ: giừỳi tợnh, ũoừ tuoơi, trớnh ũoừ hục vaón, ngheă nghieừp, quy mođ hoừ gia ũớnh, thừựi gian sinh soóng tõi ũúa phữừng cuửng khođng ạnh hữừỹng ũeón keót quạ ũaỳnh giaỳ sữủ haựi loựng cụa coừng ũoăng. Ngoaựi ra, keót quạ phađn tợch thoóng keđ ũaử cung caóp moừt soó thođng tin caăn quan tađm:
Thữỳ nhaót, trớnh ũoừ hục vaón cụa cữ dađn ũúa phữừng coựn raót thaóp, ũa phaăn gaĩn vừỳi hoõt ũoừng sạn xuaót nođng nghieừp lađu ũừựi, tợnh oơn ũúnh trong ngheă nghieừp khođng ũạm bạo, daởn ũeón tớnh trõng baóp beđnh veă thu nhaừp, gaịp raót nhieău khoỳ khaợn trong ũừựi soóng. Nhữửng ũoói tữừủng naựy (chieóm ũa soó trong coừng ũoăng) seử raót deở bú toơn thữừng bừỹi taỳc ũoừng cụa chợnh saỳch phaỳt trieơn KCN tõi ũúa phữừng;
Thữỳ hai, cừ sừỹ hõ taăng chữa ũaỳp ữỳng toót cho ũừựi soóng ngữừựi dađn nừi ũađy vaự ũaịc bieừt laự nữừỳc sõch duựng cho sinh hoõt dữừựng nhữ vaởn coựn laự moừt thữỳ haựng hoỳa khoỳ coỳ ũieău kieừn tieóp caừn cụa ũa soó cữ dađn ũúa phữừng khi maự mữỳc soóng hoừ gia ũớnh hieừn vaởn coựn khaỳ thaóp;
Thữỳ ba, sữủ quan tađm ũeón cừ hoừi tớm kieóm vieừc laựm trong caỳc KCN cụa ngữừựi dađn nừi ũađy laự khođng thaừt sữủ nhieău khi coỳ gaăn 56,2% soó ngữừựi ũữừủc khạo saỳt cho raỉng hụ vaự caỳc thaựnh vieđn trong gia ũớnh khođng coỳ dữủ ũúnh tớm kieóm vieừc
laựm trong caỳc KCN. Trong khi ũoỳ khoạng 70% soó ngữừựi ũữừủc khạo saỳt vaởn muoón
duy trớ tieóp tỷc hoõt ũoừng sạn xuaót nođng nghieừp bừỹi hụ khođng hoaịc chữa saỷn saựng cho sữủ thay ũoơi ngheă nghieừp trong tữừng lai, vaự gaăn 4% soó ngữừựi ũữừủc khạo saỳt khođng theơ xaỳc ũúnh ũữừủc dữủ ũúnh ngheă nghieừp trong tữừng lai laự gớ khi khođng theơ
Gieóp tỷc duy trớ cođng vieừc hieừn tõi. ẹieău naựy tõo ra moừt moói lo ngõi lừỳn veă sữủ dúch chuyeơn di cữ ũi cụa moừt boừ phaừn lừỳn cữ dađn ũúa phữừng ra khoỹi vuựng moừt khi vaón ũeă sinh keó khođng coựn ũữừủc ũạm bạo, daởn ũeón sữủ thieóu hỷt lao ũoừng ũúa phữừng nghieđm trụng cho nhu caău cụa caỳc doanh nghieừp hoõt ũoừng trong KCN. Xa hừn nữửa, ũieău naựy coỳ theơ ũi ngữừủc vừỳi mỷc tieđu phaỳt trieơn kinh teó vớ ngữừựi dađn khođng theơ hữừỹng thỷ ũữừủc lừủi ợch tữự taợng trữừỹng kinh teó cụa ũúa phữừng.
4.2 Gừủi Yỉ Chợnh Saỳch
Tữự nhữửng keót quạ nghieđn cữỳu ũõt ũữừủc, taỳc giạ ũeă xuaót caỳc gừủi yỳ chợnh saỳch sau ũađy:
- Lieđn quan ũeón 2 yeóu toó kinh teó caỳ nhađn: Cừ hoừi tớm kieóm vieừc laựm vaự thu nhaừp (F4); Tợnh oơn ũúnh trong thu nhaừp, vieừc laựm (F7):
+ ẹúnh hữừỳng chung cho vieừc giại quyeót vaón ũeă vieừc laựm vaự thu nhaừp, ũaịc bieừt laự nhữửng hoừ gia ũớnh maót ũaót nođng nghieừp do phaỳt trieơn KCN, trong nhữửng naợm từỳi laự taừp trung nguoăn lữủc cụa caỳc nhaự ũaău tữ, cụa Nhaự nữừỳc vaự ũúa phữừng, cụa caỳc doanh nghieừp trong KCN ũeơ ũaựo tõo ngheă mừỳi cho nođng dađn vaự lao ũoừng trẹ hieừn coỳ tõi ũúa phữừng, tữự ũoỳ thu huỳt hụ vaựo caỳc KCN vaự chuyeơn ũoơi ngaựnh ngheă phi nođng nghieừp tređn ũúa baựn. Yeđu caău chung laự bạo ũạm toót vieừc laựm, thu nhaừp, ũừựi soóng cho coừng ũoăng dađn cữ ũúa phữừng do phaỳt trieơn KCN phại ũữừủc ũaịt leđn haựng ũaău trong chieón lữừủc, quy hoõch, keó hoõch, toơ chữỳc thữủc hieừn vaự cừ cheó chợnh saỳch cụa ũúa phữừng.
+ Nađng cao trớnh ũoừ dađn trợ, quan tađm phaỳt trieơn vaự phaỳt trieơn dúch vỷ giaỳo dỷc, ũaựo tõo, dõy ngheă phỷc vỷ trữủc tieóp cho phaỳt trieơn cođng nghieừp vaự nođng nghieừp tõi ũúa phữừng, trong ũoỳ chuỳ trụng ũeón nhữửng ngaựnh ngheă tõo ũieău kieừn vieừc laựm phuự hừủp cho lao ũoừng nam giừỳi (ũoói tữừủng kieóm thu nhaừp chợnh trong gia ũớnh).
+ Hoaựn thieừn quy hoõch KCN gaĩn vừỳi quy hoõch caỳc vuựng taỳi ũúnh cữ, oơn ũúnh nừi aợn choón ừỹ cho coừng ũoăng dađn cữ ũúa phữừng, ũaịc bieừt laự nhữửng ũoói tữừủng bú thu hoăi ũaót ũeơ xađy dữủng KCN.
- Lieđn quan ũeón yeóu toó chợnh quyeăn ũúa phữừng (F2):
Vừỳi vai troự quạn lyỳ vaự ũieău haựnh coừng ũoăng ũúa phữừng, chợnh quyeăn ũúa phữừng caăn yỳ thữỳc ũữừủc vai troự vaự traỳch nhieừm, ũaỳp ữỳng ngaựy caựng toót hừn caỳc nhu caău cụa coừng ũoăng, thođng qua:
+ Lieđn tỷc nađng cao naợng lữủc quạn lyỳ, ũieău haựnh vaự hoõt ũoừng coỳ hieừu quạ. Xađy dữủng moừt chợnh quyeăn tieón boừ: giại quyeót cođng vieừc coỳ quy trớnh, thụ tỷc ũừn giạn, khoa hục vaự nhanh choỳng.
+ Theơ hieừn boừ maịt cụa moừt chợnh quyeăn thađn thieừn: nađng cao naợng lữủc phỷc vỷ cụa caỳn boừ cođng chữỳc, coỳ thaỳi ũoừ cừỹi mừử, saỷn saựng laĩng nghe vaự ũaỳp ữỳng toót caỳc nhu caău cụa coừng ũoăng dađn cữ ũúa phữừng trong phõm vi vaự chữỳc naợng cụa mớnh.
+ Tợch cữủc giại quyeót caỳc vaón ũeă veă cừ sừỹ hõ taăng: ũieừn, nữừỳc sõch cho sinh hoõt, trữừựng hục, trõm y teó, heừ thoóng giao thođng nođng thođn, cại thieừn dúch vỷ veừ sinh mođi trữừựng vaự cạnh quan cođng coừng.
+Ra quyeót ũúnh coỳ sữủ tham gia cụa ngữừựi dađn.
+ Thođng tin ũaăy ũụ ũeón ngữừựi dađn. Bừỹi khi tieóp caừn ũữừủc nhieău thođng tin, ũữừủc quan tađm vaự chia seử nhữửng moói baừn tađm chung veă coừng ũoăng thớ nhữửng nhaừn thữỳc ũaỳnh giaỳ veă coừng ũoăng cụa ngữừựi dađn cuửng seử gia taợng ũoừ haựi loựng tữừng ữỳng vừỳi nhữửng thođng tin maự hụ tieóp caừn ũữừủc.
+ Coỳ chợnh saỳch ũaựo tõo dõy ngheă, hoở trừủ chuyeơn ũoơi ngheă nghieừp cho ngữừựi dađn, ũaịc bieừt laự ũoói tữừủng lao ũoừng thanh nieđn ũúa phữừng.
- Lieđn quan ũeón yeóu toó chaót lữừủng hõ taăng giao thođng (F9):
+ Hoaựn thieừn vaự nađng caóp heừ thoóng keót caóu hõ taăng giao thođng cụa ũúa phữừng theo phữừng thữỳc nhaự nữừỳc vaự nhađn dađn cuựng ũaău tữ, chợnh quyeăn ũúa