6. Kết cấu đề tài nghiên cứu
3.4. Kết quả mô hình kinh tế lượng
Bảng 3.26: Ước lượng tham số của mô hình hồi qui Binary Logistic sau khi đã loại bỏ các biến không có ý nghĩa thống kê
Dependent Variable: NGHEO
Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 03/22/10 Time: 20:31
Sample: 1 152
Included observations: 152
Convergence achieved after 7 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
NK 1.243864 0.334054 3.723546 0.0002 HV -0.446505 0.121117 -3.686570 0.0002 NN 3.116355 0.894202 3.485067 0.0005 DNN -0.793767 0.223091 -3.558038 0.0004 DC -1.325436 0.366727 -3.614232 0.0003 C 1.484949 1.149372 1.291966 0.1964
Mean dependent var 0.381579 S.D. dependent var 0.487380 S.E. of regression 0.271699 Akaike info criterion 0.545961 Sum squared resid 10.77780 Schwarz criterion 0.665325 Log likelihood -35.49303 Hannan-Quinn criter. 0.594451 Restr. log likelihood -101.0544 Avg. log likelihood -0.233507 LR statistic (5 df) 131.1228 McFadden R-squared 0.548773 Probability(LR stat) 0.000000
Obs with Dep=0 94 Total obs 152
Obs with Dep=1 58
Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra thực tế ở vùng Gò Công (2009) bằng Eview bằng 4.0.
Mô hình tổng quát: xem phụ lục 16.
Kiểm định mô hình:
− Kiểm định ý nghĩa chung của toàn bộ mô hình
Giả thiết H0: Tất cả các nhân tố đưa vào mô hình đều không có ảnh hưởng đến xác suất nghèo của hộ (các hệ số hồi qui βi = 0).
Vì Prob (của thống kê LR)=0,00<0,05 nên ta có thể bác bỏ giả thiết H0. Vậy các nhân tố trong mô hình có ảnh hưởng đến xác suất nghèo của một hộ.
Hệ số McFadden R-squared=0,5487 giải thích rằng mô hình đã giải thích được 54,87% mối quan hệ giữa xác suất hộ nghèo và các nhân tố đã đưa vào mô hình.
− Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 3.27: Hệ số tương quan cặp giữa các biến trong mô hình
NGHEO NK HV NN DNN DC NGHEO 1 0.21633 -0.44817 -0.282251 -0.34107 -0.50738 NK 0.21633 1 -0.01538 -0.075329 0.349709 -0.14916 HV -0.44817 -0.01538 1 0.22919 0.135971 0.144717 NN -0.28225 -0.07532 0.22919 1 -0.19868 0.0783 DNN -0.34107 0.349709 0.135971 -0.19868 1 0.253193 DC -0.50738 -0.14916 0.144717 0.0783 0.253193 1
Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra thực tế ở vùng Gò Công (2009) bằng Eview bằng 4.0.
Qua kiểm tra ma trận tương quan cặp giữa các biến trong mô hình cho ta thấy hệ số tương quan của các biến là khá thấp (hệ số cao nhất là 0,507). Bên cạnh đó thông qua việc kiểm tra hệ số McFadden R-squared và giá trị z-Statistic ta có thể khẳng định mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến.
− Kiểm định khả năng dự đoán của mô hình hồi qui Binary Logistic Bảng 3.28: Kiểm định khả năng dự đoán của mô hình
Dependent Variable: NGHEO
Method: ML - Binary Logit (Quadratic hill climbing) Date: 03/22/10 Time: 21:33
Sample: 1 152
Included observations: 152
Andrews and Hosmer-Lemeshow Goodness-of-Fit Tests Grouping based upon predicted risk (randomize ties)
Quantile of Risk Dep=0 Dep=1 Total H-L
Low High Actual Expect Actual Expect Obs Value
1 7.E-10 3.E-05 15 14.9999 0 0.00012 15 0.00012 2 4.E-05 0.0012 15 14.9931 0 0.00692 15 0.00693 3 0.0014 0.0057 15 14.9520 0 0.04798 15 0.04813 4 0.0058 0.0327 14 14.7434 1 0.25664 15 2.19064 5 0.0354 0.1421 15 14.6339 1 1.36608 16 0.10726 6 0.1728 0.5024 12 10.7283 3 4.27174 15 0.52937 7 0.5183 0.7239 6 5.31357 9 9.68643 15 0.13732 8 0.7605 0.9013 2 2.56126 13 12.4387 15 0.14832 9 0.9035 0.9606 0 0.84760 15 14.1524 15 0.89837 10 0.9695 0.9989 0 0.22705 16 15.7730 16 0.23032 Total 94 94.0000 58 58.0000 152 4.29676
H-L Statistic: 4.2968 Prob. Chi-Sq(8) 0.8294
Andrews Statistic: 63.5181 Prob. Chi-Sq(10) 0.0000
Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra thực tế ở vùng Gò Công (2009) bằng Eview bằng 4.0.
Giả thiết H0: Tất các độ lệch giữa giá trị kỳ vọng và các quan sát thực tế đều bằng 0 (có nghĩa là mô hình dự đoán hoàn hảo). Nếu ta bác bỏ giả thiết này có nghĩa là mô hình dự đoán kém.
Ta dùng kiểm định Hosmer/Lemeshow: trị thống kê H-L không biết phân phối chọn mẫu và phân phối xấp xỉ, nhưng các trắc nghiệm chỉ ra rằng thống kê này có phân phối xấp xỉ với chi bình phương với bậc tự do là J-2 (J: là số nhóm phù hợp với các phân vị của trị thống kê này, ở đây J = 10).
Kết quả mô hình cho ta thấy Prob. Chi-Sq(8) của mô hình là 0.8294> 0,05 nên chấp nhận giả thiết H0, có nghĩa là mô hình ước lượng tương đối tốt.
Bảng 3.29: Mô hình hồi qui Binary Logistic về nghèo ở vùng Gò Công Biến phụ thuộc: Hộ gia đình là
nghèo (=1), không nghèo (=0)
Hệ số (β k) Std. Error Thống kê z (z-Statistic) Giá trị P Các biến độc lập: Hằng số 1.4849 1.14937 1.291966 0.1964
Số nhân khẩu trong hộ (người) 1.2439 0.33405 3.72355 0.0002 Trình độ học vấn của chủ hộ (số năm
đi học) -0.4465 0.12112 -3.6866 0.0002
Nghề nghiệp chính của chủ hộ (nông nghiệp =0, phi nông nghiệp = 1)
-3.1164 0.8942 -3.48507 0.0005 Diện tích đất nông nghiệp thuộc sở
hữu của hộ (1.000 m2)
-0.7938 0.22309 -3.558 0.0004
Số người trong hộ di cư đi làm ăn xa ở các vùng khác (người)
-1.3254 0.36673 -3.6142 0.0003
Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra thực tế ở vùng Gò Công (2009) bằng Eview bằng 4.0.
Phương trình hồi qui:
) 1,3254x - 0,7938x - 3,1164x 0,4465x - 1,2439x 4849 . 1 ( ) 1,3254x - 0,7938x - 3,1164x 0,4465x - 1,2439x 4849 . 1 ( 1 NN DNN DC HV NK DC DNN NN HV NK i e e P + − − + + =
Bảng 3.30: Ước lượng xác suất nghèo theo tác động biên của từng yếu tố Biến phụ thuộc: Hộ gia đình là
nghèo (=1), không nghèo (=0)
Hệ số tác động
biên (eßk)
Xác suất nghèo được ước tính khi biến độc lập thay đổi một đơn vị
với xác suất ban đầu là: (%)
10,00 20,00 30,00 40,00
Các biến độc lập:
Hằng số
Số nhân khẩu trong hộ (người) 3.4691 27.82 46.45 59.79 69.81
Trình độ học vấn của chủ hộ (số năm
đi học) 0.6399 6.64 13.79 21.52 29.90
Nghề nghiệp chính của chủ hộ (nông
nghiệp =0, phi nông nghiệp = 1) 0,0443 0,49 1,10 1,86 2,87
Diện tích đất nông nghiệp thuộc sở
hữu của hộ (1.000 m2) 0.4521 4.78 10.16 16.23 23.16
Số người trong hộ di cư đi làm ăn xa ở
các vùng khác (người) 0.2657 2.87 6.23 10.22 15.05
Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra thực tế ở vùng Gò Công (2009) bằng Excel 2003.
Kết quả hồi quy khẳng định phần lớn các yếu tố đều có đều ảnh hưởng đến xác suất nghèo của một hộ gia đình và dấu của các hệ số hồi qui đều đúng với kỳ vọng. Các hệ số hồi qui của các yếu tố mang dấu âm (học vấn của chủ hộ, diện tích đất nông nghiệp, số người di cư, nghề nghiệp chính của chủ hộ) có nghĩa là nếu các yếu tố khác không đổi, việc tăng thêm một đơn vị yếu tố này sẽ làm giảm xác suất nghèo của một hộ gia đình và ngược lại, các hệ số của các yếu tố mang dấu dương (số nhân khẩu của hộ) có nghĩa là nếu tăng thêm một đơn vị các yếu tố này sẽ làm tăng xác suất nghèo của một hộ gia đình.
Căn cứ vào hệ số hồi qui (bảng 3.29) ta có thể thấy trong các yếu tố tác động lên xác suất nghèo của một hộ thì nghề nghiệp chính của chủ hộ là yếu tố tác động mạnh nhất, tiếp theo là số người di cư của hộ. Kém quan trọng hơn nhưng số nhân khẩu của hộ cũng tác động khá mạnh đến xác suất nghèo của một hộ. Hai yếu tố tác động yếu nhất đến xác suất nghèo của một hộ là diện tích đất nông nghiệp của hộ và trình độ học vấn của chủ hộ.
Giả sử như xác suất nghèo ban đầu của hộ của hộ là 40%. Nếu ta giữ các yếu tố khác không đổi thì khi hộ có thêm một người di cư đi làm ăn xa ở các vùng khác thì khả năng thoát nghèo của hộ sẽ tăng lên, xác suất nghèo của hộ lúc này chỉ còn lại 15,05%. Tương tự, khi các yếu tố khác không đổi, nếu hộ có thêm 1 000 m2 đất nông nghiệp thì xác suất nghèo của hộ chỉ còn lại 23,16%.
Ở chiều ngược lại, giả sử xác suất nghèo ban đầu của hộ là 10%, nếu hộ tăng thêm một người thì xác suất nghèo của hộ là 27,82%, có nghĩa là khả năng bị nghèo sẽ tăng lên rất nhiều. (Xem bảng 3.30)
Các yếu tố không có ảnh hưởng đến xác suất nghèo của một hộ là giới tính của chủ hộ, vốn vay ngân hàng hoặc các tổ chức tín dụng chính thức. Các hệ
số của các yếu tố này không có ý nghĩa thống kê. Yếu tố tỷ lệ người phụ thuộc có ý nghĩa thống kê nhưng trái dấu kỳ vọng26. Điều này là do:
Đối với giới tính của chủ hộ: Nữ giới ở vùng Gò Công cũng có nhiều cơ hội kiếm việc làm như nam giới. Ngoài giờ làm việc trong nông nghiệp, nữ giới có thể làm thêm các việc khác vào những lúc nhàn rỗi như đan thảm, đan lát, làm nút, làm hoa vải, đan chiếu... họ thường gia công hàng tại nhà và giao lại cho các cơ sở sản xuất thủ công mỹ nghệ. Do vậy tất cả các thành viên trong gia đình (thông thường là lao động nữ và trẻ em) đều có thể tham gia lúc nhàn rỗi. Nhờ vậy họ có thể có thêm thu nhập đáng kể để cải thiện cuộc sống. Thống kê cho thấy hộ có chủ hộ là nam và nữ hầu như không có sự chênh lệch trong chi tiêu (xem phụ lục 3).
Với yếu tố vốn vay ngân hàng hoặc các tổ chức tín dụng: yếu tố này không có tác động đến xác suất nghèo là do rất ít các hộ nghèo có vay vốn từ ngân hàng hoặc các tổ chức tín dụng chính thức khác (chỉ chiếm 15%) và do hiệu quả sử dụng nguồn vốn này thực sự không cao. Khoản 66,7% hộ nghèo có vay ngân hàng khảo sát cho thấy có sử dụng tiền vay ngân hàng vào mục đích tiêu dùng và trả nợ. Chính vì vậy nguồn vay từ các tổ chức tín dụng chính thức không phát huy được vai trò của nó trong việc hỗ trợ sản xuất kinh doanh của các hộ nghèo.
Tỷ lệ người phụ thuộc có dấu trái với kỳ vọng có thể là do qui mô mẫu chưa đủ lớn nên chưa đủ phản ánh qui luật chung. Cũng có thể do thông tin bị sai lệch trong quá trình điều tra. Người trả lời có thể cung cấp thông tin về người phụ thuộc chưa chính xác. Chẳng hạn như trẻ em dưới 15 tuổi có thể được cho là người phụ thuộc nhưng trong thực tế ở các gia đình nghèo, những trẻ em này đôi khi là lao động chính của gia đình.
Kết luận chương 3: Mặc dù đã đạt được những thành quả giảm nghèo trong thời gian vừa qua nhưng để việc giảm nghèo ở vùng Gò Công đạt hiệu quả cần phải có những giải pháp phù hợp hơn nữa. Kết quả phân tích trên cho thấy xác suất nghèo của một hộ gia đình ở vùng Gò Công phụ thuộc vào những yếu tố như học vấn của chủ hộ, diện tích đất nông nghiệp mà hộ sở hữu, số nhân khẩu trong hộ, nghề nghiệp chính của chủ hộ, số người trong hộ di cư đi làm ăn ở các vùng khác. Do vậy, các yếu tố này cần được quan tâm hơn nữa khi thực hiện các giải pháp giảm nghèo ở địa phương. Một vài gợi ý trong chương 4 hy vọng có thể giúp các nhà hoạch định chính sách có thẩm quyền có được những giải pháp giảm nghèo hiệu quả hơn.
CHƯƠNG 4: MỘT SỐ KIẾN NGHỊ ĐỂ GIẢM NGHÈO Ở VÙNG GÒ CÔNG 4.1. Gợi ý các giải pháp tác động đến các yếu tố ảnh hưởng đến nghèo của vùng Gò Công.
4.1.1. Quan điểm đề xuất giải pháp
Các kiến nghị trong chương này được dựa trên cơ sở lý luận, kết quả của mô hình kinh tế lượng được đưa trong chương 3, kết hợp với các kết quả phân tích thống kê mô tả các yếu tố tác động đến nghèo của vùng Gò Công. Tác giả đã tập trung đề xuất các giải pháp tác động đến các yếu tố có ý nghĩa thống kê trong mô hình kinh tế lượng đó là: nghề nghiệp, số người di cư, qui mô hộ, diện tích đất nông nghiệp của hộ, giáo dục. Bên cạnh đó, tác giả cũng nêu một số kiến nghị cấp tỉnh và cấp trung ương để nâng cao hiệu quả của công tác giảm nghèo của vùng Gò Công.
4.1.2. Nghề nghiệp
Theo kết quả của mô hình kinh tế lượng thì nghề nghiệp của chủ hộ là yếu tố quan trọng nhất tác động đến xác suất nghèo của một hộ ở vùng Gò Công. Nếu chủ hộ có nghề nghiệp chính thuộc nông nghiệp sẽ có nguy cơ bị nghèo cao hơn hẳn so với chủ hộ làm việc trong lĩnh vực phi nông nghiệp. Tuy nhiên, nông nghiệp không phải là nguyên nhân làm cho hộ nghèo, mà do các yếu tố gián tiếp khác tác động như lũ lụt, hạn hán, đất đai xấu, thiếu nước, thiếu kiến thức về kỹ thuật canh tác hoặc nhu cầu thị trường… Do vậy, biện pháp tốt nhất là nâng cao hiệu quả sản xuất kinh doanh cho những hộ làm nghề nông và phát triển công nghiệp dịch vụ bằng giải pháp sau:
– Về nâng cao hiệu quả nông nghiệp:
Phải nghiên cứu lại quy hoạch vùng chuyên canh, hoặc kết hợp hài hòa giữa chuyên canh và đa canh, chọn cây trồng vật nuôi phù hợp… Một số xã ở huyện Gò Công Đông đang gặp nhiều khó khăn trong sản xuất khi vào mùa khô
do tình trạng thiếu nước ngọt phục vụ cho sản xuất nông nghiệp, nên có những nghiên cứu để tăng hiệu quả sử dụng đất như kết hợp trồng trọt và chăn nuôi. Đặc biệt là nuôi trồng thủy hải sản nước lợ như tôm, cá. Ví dụ như nghiên cứu chuyển từ 3 vụ lúa sang 2 vụ lúa + 1 vụ tôm, cá hoặc hoa màu để tăng hiệu quả canh tác.
Nâng cao cơ sở hạ tầng nông thôn để quá trình vận chuyển được thuận tiện hơn, liên kết sản xuất giữa những địa phương trong vùng để tạo ra sản phẩm có tính cạnh tranh cao.
Đối với hệ thống khuyến nông: Hiện nay công tác khuyến nông ở địa phương ngày càng được quan tâm. Tuy nhiên vẫn chưa thực sự đáp ứng được yêu cầu của địa phương và kỳ vọng của người dân. Thống kê số liệu điều tra thực tế cho thấy có 48,7% số hộ làm nghề nông nghiệp không nhận được sự hỗ trợ của khuyến nông địa phương, 61,5% nông dân có tiếp xúc khuyến nông đánh giá hệ thống khuyến nông không đáp ứng được yêu cầu của họ. Do vậy, hệ thống khuyến nông cần phải đi sâu, đi sát hơn nữa để giải quyết những yêu cầu của người dân, đặc biệt là các nông dân nghèo; tăng cường cải thiện hoạt động khuyến nông như: tăng cường cán bộ, hỗ trợ kỹ thuật, mở rộng các câu lạc bộ khuyến nông, tuyên truyền về khuyến nông… Ngoài ra, để hỗ trợ tốt cho nông nghiệp của vùng cần phải có sự phối hợp đồng bộ và chặt chẽ hơn nữa giữa các cơ quan chức năng như các trạm thú y, trung tâm khuyến nông, trạm bảo vệ thực vật, tổ chức tín dụng địa phương, UBND xã phường, phòng kinh tế quận huyện …
Chú trọng xây dựng thương hiệu riêng cho sản phẩm nông nghiệp của vùng Gò Công. Điều này vô cùng quan trọng đối với các việc phát triển nông nghiệp của vùng. Gò Công có một số nông sản và hải sản chất lượng cao và rất nổi tiếng như sơ ri, dưa hấu, mãng cầu, vú sữa, tôm, nghêu… nhưng việc xây dựng thương hiệu để phát triển sản phẩm hiện nay chưa được chú trọng.
Phát triển công nghiệp và dịch vụ: Hiện tại, công nghiệp và dịch vụ ở Gò Công chỉ dừng lại ở mức sơ khai, chỉ một vài cụm công nghiệp nhỏ về qui mô, yếu về chất lượng sản phẩm. Với vùng đất chật người đông như Gò Công, cần phải tạo ra nhiều việc làm hơn nữa trong công nghiệp và dịch vụ để thu hút lao động dư thừa trong nông nghiệp chuyển sang. Đã có rất nhiều dự án như cầu Mỹ Lợi, khu du lịch biển Tân Thành, KCN Đông Nam Tân Phước, KCN Bình Xuân tập trung phía Bắc vùng Gò Công, KCN dịch vụ dầu khí Tiền Giang ở huyện Gò Công Đông với qui mô 1.000 ha… nhưng tiến độ triển khai dự án rất chậm. Do vậy cần phải nhanh chóng đẩy mạnh các dự án này để thu hút đầu tư