Các nhân tố ảnh hưởng đến tình trạng nghèo đa chiều ở Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:15

Thêm vào BST

Báo xấu

37
lượt xem 7
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết Các nhân tố ảnh hưởng đến tình trạng nghèo đa chiều ở Việt Nam tập trung đánh giá ảnh hưởng của các nhân tố đến tình trạng nghèo đa chiều tại Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng bộ số liệu điều tra khảo sát mức sống dân cư năm 2018.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Các nhân tố ảnh hưởng đến tình trạng nghèo đa chiều ở Việt Nam

CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN TÌNH TRẠNG NGHÈO ĐA CHIỀU Ở VIỆT NAM Nguyễn Thị Tuyết Mai1,∗, Nguyễn Thanh Nga1, Đàm Thị Thu Trang1 Tóm tắt: Nghiên cứu của chúng tôi tập trung đánh giá ảnh hưởng của các nhân tố đến tình trạng nghèo đa chiều tại Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng bộ số liệu điều tra khảo sát mức sống dân cư năm 2018. Qua đó phân tích và đánh giá tình trạng nghèo đa chiều tại Việt Nam và các vùng kinh tế năm 2018. Bên cạnh đó, thông qua mô hình hồi quy logistic nghiên cứu cũng đã lượng hóa được ảnh hưởng của các yếu tố nhân khẩu học, một số các yếu tố về tài chính vi mô đến tình trạng nghèo đa chiều ở Việt Nam. Từ khóa: Nghèo đa chiều, nghèo, hồi quy logistic, khảo sát mức sống dân cư. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Trong bối cảnh toàn cầu hóa hiện nay, đói nghèo là một trong những nguyên nhân lớn làm giảm khả năng phát triển con người, cộng đồng cũng như mỗi quốc gia. Chính vì vậy, các biện pháp nhằm giảm nghèo đói là vấn đề đang được chính phủ nhiều quốc gia quan tâm, đặc biệt tại những quốc gia đang phát triển. Tại Việt Nam, giảm nghèo đói luôn được coi là một trong những nhiệm vụ trọng tâm trong chiến lược phát triển kinh tế - xã hội. Chính phủ luôn nhất quán với quan điểm không để ai bị bỏ lại phía sau, không để ai bị đặt ngoài lề của sự phát triển. Nhiều chính sách cụ thể hướng đến những đối tượng nghèo đói ở Việt Nam đã được ban hành như Chương trình phát triển kinh tế - xã hội các xã đặc biệt khó khăn, miền núi và vùng sâu, vùng xa theo Quyết định 135/1998/QĐ-TTg đã được triển khai thực hiện 2 giai đoạn 1997-2006 và 1 Trường Đại học Thương mại ∗ Tác giả liên hệ. Email: tuyetmainguyen@tmu.edu.vn
Phần 3. TÀI CHÍNH 499 2006-2010 của Thủ tướng Chính phủ; Chương trình hỗ trợ giảm nghèo nhanh và bền vững đối với 61 huyện nghèo theo Nghị quyết 30a/2008/ NQ-CP ngày 27/12/2008 của Chính phủ. Bên cạnh đó, để thực hiện mục tiêu giảm nghèo hiệu quả, bền vững hơn, ngày 15/9/2015 Thủ tướng Chính phủ đã ký quyết định số 1614/QĐ-TTg phê duyệt Đề án tổng thể “Chuyển đổi phương pháp tiếp cận đo lường nghèo từ đơn chiều sang đa chiều áp dụng cho giai đoạn 2016-2020”. Theo phương pháp tiếp cận mới này, việc đánh giá mức độ nghèo của hộ gia đình không chỉ dựa trên thu nhập hay chi tiêu, mà cần đánh giá qua những thiếu hụt mà họ có thể phải gánh chịu như: giáo dục, y tế, nhà ở, nước sạch và vệ sinh, tiếp cận thông tin. Các nghiên cứu về tác động của các nhân tố đến tình trạng nghèo đa chiều đã được nhiều nhà nghiên cứu và nhà hoạch định chính sách quan tâm. Nghiên cứu của Betti, G., D’Agostino, A., & Neri, L. (2002) đã chỉ ra các nhân tố xã hội, nhân khẩu học có tác động đến nghèo đói của hộ gia đình tại Anh theo hai cách đo lường (nghèo về thu nhập, chi tiêu và nghèo đa chiều). Tại châu Âu, Dewilde, C. (2008) đã thực hiện một nghiên cứu với mục tiêu tìm hiểu mức độ khác biệt giữa các quốc gia về nghèo đa chiều dưới ảnh hưởng của sự khác biệt giữa đặc điểm của cá nhân/hộ gia đình chứ không phải các yếu tố thể chế và sự phát triển kinh tế. Tại Việt Nam, nghiên cứu của V. Q. Tran, Alkire, & Klasen (2015) và Le, H., Nguyen, C., & Phung, T. (2015) đã chỉ ra một số yếu tố quan trọng như quy mô hộ gia đình, trình độ học vấn của chủ hộ, khu vực cư trú có ảnh hưởng đến tình trạng nghèo đa chiều của hộ gia đình. Theo hướng tiếp cận tình trạng nghèo đa chiều của cả nước và các vùng địa lý và nhóm dân cư khác nhau Le, H., Nguyen, C., & Phung, T. (2015) đã tiến hành phân tích theo tỷ lệ để xem xét sự đóng góp vào tổng nghèo đa chiều của các vùng và nhóm dân cư khác nhau, cũng như đưa ra sự khác biệt giữa ước tính nghèo đa chiều và ước tính nghèo về thu nhập và chi tiêu. Nghiêu cứu của Thảo, N. T. P. (2019) xem xét tình trạng nghèo đa chiều theo khía cạnh hộ gia đình có người di cư tại nơi đi (nơi xuất cư) ở Việt Nam. Tuy nhiên các nghiên cứu này đều hầu hết được thực hiện dựa trên dữ liệu khá cũ (chủ yếu theo bộ số liệu điều tra Khảo sát mức sống dân cư Việt Nam từ 2007 - 2016). Do sự thay đổi về
500 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ DÀNH CHO CÁC NHÀ KHOA HỌC TRẺ KHỐI TRƯỜNG KINH TẾ VÀ KINH DOANH... chính sách cũng như đời sống xã hội, các yếu tố tác động đến tính trạng nghèo đa chiều tại Việt Nam cần được đánh giá thường xuyên để đưa ra các bằng chứng khoa học cập nhật nhất giúp các nhà hoạch định chính sách đưa ra các giải pháp vi mô và vĩ mô phù hợp và hiệu quả. Nghiên cứu này đánh giá tác động của các nhân tố ảnh hưởng đến tình trạng nghèo đa chiều của hộ gia đình trên phạm vi toàn quốc trong năm 2018, thông qua phương pháp hồi quy logistic dựa trên bộ điều tra Khảo sát mức sống dân cư Việt Nam 2018, Tổng cục Thống kê (2019). Nghiên cứu này thực hiện các mục tiêu sau:  Thực trạng nghèo đa chiều tại Việt Nam năm 2018.  Đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến tình trạng nghèo đa chiều của hộ gia đình tại Việt Nam. 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1. Dữ liệu nghiên cứu Bộ dữ liệu sử dụng để phân tích là Khảo sát mức sống dân cư Việt Nam (KSMS) 2018 và được thực hiện bởi Tổng cục Thống kê Việt Nam (Tổng cục Thống kê (2019)). KSMS 2018 được tiến hành theo Quyết định số 1673/QĐ-TCTK ngày 14/9/2017 của Tổng Cục trưởng Tổng cục Thống kê. Đây là cuộc khảo sát định kỳ, được tiến hành 02 năm một lần trên phạm vi cả nước bằng phương pháp phỏng vấn trực tiếp chủ hộ. Nghiên cứu này dựa trên mẫu điều tra gồm 9399 hộ, nội dung thông tin khảo sát ở cấp hộ bao gồm: những thông tin phản ánh mức sống của hộ và thông tin để tính chỉ số giá tiêu dùng: thu nhập của hộ (chia theo các nguồn thu); chi tiêu của hộ (theo các khoản chi như: ăn mặc, ở, đi lại, giáo dục, y tế, văn hóa,…); một số các thông tin khác của hộ và các thành viên hộ để phân tích nguyên nhân và sự khác biệt của mức sống: đặc điểm chính về nhân khẩu học (tuổi, giới tính, dân tộc, tình trạng hôn nhân); trình độ học vấn; tình trạng ốm đau, bệnh tật và sử dụng dịch vụ y tế; việc làm; đồ dùng, điện, nước, điều kiện vệ sinh, tham gia các chương trình trợ giúp.
Phần 3. TÀI CHÍNH 501 2.2. Tiêu chí xác định nghèo đa chiều Theo Quyết định số 59/2015/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ Việt Nam tiêu chí về tiếp cận dịch vụ xã hội cơ bản hay nghèo đa chiều ở Việt Nam trong giai đoạn 2016-2020 được xác định theo 5 chiều, mỗi chiều gồm hai chỉ số: 1) Giáo dục (trình độ giáo dục của người lớn, tình trạng đi học của trẻ em); 2) Y tế (Tiếp cận các dịch vụ y tế, Bảo hiểm y tế; 3) Nhà ở (chất lượng nhà ở, diện tích nhà ở bình quân đầu người); 4) Nước sạch và vệ sinh (nguồn nước sinh hoạt, loại hố xí); 5) Tiếp cận thông tin (sử dụng dịch vụ viễn thông, tài sản phục vụ tiếp cận thông tin). Mỗi chiều có quyền số ngang bằng nhau, các chỉ số trong từng chiều lại có quyền số bằng nhau. Vì vậy mỗi chỉ số có quyền số bằng 1/10. Trên cơ sở đó, hộ nghèo đa chiều được xác định như sau: 1) Khu vực thành thị: là hộ đáp ứng một trong hai tiêu chí sau: Có thu nhập bình quân đầu người/tháng từ đủ 900.000 đồng trở xuống (khoảng 39.1 USD/tháng) và có thu nhập bình quân đầu người/tháng trên 900.000 đồng (khoảng 39.1 USD) đến 1.300.000 đồng (khoảng 56.5 USD) và thiếu hụt từ 03 chỉ số đo lường mức độ thiếu hụt tiếp cận các dịch vụ xã hội cơ bản trở lên. 2) Khu vực nông thôn: là hộ đáp ứng một trong hai tiêu chí sau: thu nhập bình quân đầu người/tháng từ đủ 700.000 đồng (khoảng 30.4 USD) trở xuống; Có thu nhập bình quân đầu người/tháng trên 700.000 đồng (29.2 USD) đến 1.000.000 đồng (khoảng 43.5 USD) và thiếu hụt từ 3 chỉ số đo lường mức độ thiếu hụt tiếp cận các dịch vụ xã hội cơ bản trở lên. 2.3. Phương pháp nghiên cứu 2.3.1. Mô hình hồi quy Logistic đa biến Mô hình hồi quy logistic đa biến nhằm xem xét mối liên hệ giữa các biến độc lập X1, X2,…, Xk với biến phụ thuộc Y là biến nhị phân (binary). Theo đó, mô hình hồi quy logistic được sử dụng nhằm ước lượng xác suất xảy ra của sự kiện p = P (Y = 1). Khi đó, mô hình hồi quy logistic đa biến có dạng: (1)
502 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ DÀNH CHO CÁC NHÀ KHOA HỌC TRẺ KHỐI TRƯỜNG KINH TẾ VÀ KINH DOANH... Hay: (2) Trong đó,  β0 là hệ số chặn.  β1, β2,…, βk là các hệ số góc.  ε là phần dư. Tỷ số : được gọi là số chênh, phản ánh xác suất xảy ra của biến cố (Y = 1) gấp bao nhiêu lần so với xác suất xảy ra biến cố (Y = 0). Ta thấy, hệ số chặn β0 cho biết giá trị của khi các biến độc lập X1, X2, …, Xk đều bằng 0. Để đánh giá ý nghĩa của các hệ số βj, j = 1, 2,…, k ta xét hai quan sát (X1, X2, …, Xk) ứng với xác suất p và (X1, X2, …, Xj + 1,…, Xk) ứng với xác suất pj. Khi đó: (3) hay (4) Trong đó, ; Như vậy, khi biến Xj tăng thêm 1 đơn vị và các biến còn lại giữ nguyên thì số chênh oddsj gấp exp(βj) lần số chênh odds. Nếu βj > 0 thì số chênh (oddsj) tăng lên so với ban đầu, và ngược lại. Tỷ số còn được gọi là tỷ số chênh. 2.3.2. Áp dụng mô hình hồi quy logistic trong đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến tình trạng nghèo đa chiều Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra sự phù hợp trong việc sử dụng mô hình hồi quy logistic đa biến nhằm phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến nghèo đa chiều, như nghiên cứu của Alkire et al. (2015); Dartanto, & Nurkholis (2013). Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng mô hình hồi quy logistic
Phần 3. TÀI CHÍNH 503 đa biến với biến phụ thuộc Y là biến nhị phân (Y = 0 nếu hộ là nghèo đa chiều, Y = 1 nếu hộ không nghèo đa chiều). Việc lựa chọn các biến giải thích chúng tôi căn cứ vào 3 nhóm yếu tố ảnh hưởng đến nghèo đã được chỉ ra trong nhiều nghiên cứu trước đó, bao gồm: đặc điểm vùng địa lý (Le, H., Nguyen, C., & Phung, T. (2015); 19, 16, 17); đặc điểm kinh tế - xã hội (Le, H., Nguyen, C., & Phung, T. (2015); 19, 16, 17); đặc điểm hộ gia đình và chủ hộ (Le, H., Nguyen, C., & Phung, T. (2015); 19, 16, 17). Trên cơ sở đó, các biến giải thích Xi được lựa chọn trong mô hình nghiên cứu là: tổng số thành viên của hộ, giới tính chủ hộ, tuổi chủ hộ, nơi sống, tình trạng hôn nhân của chủ hộ, dân tộc, số năm đi học của chủ hộ, tỷ lệ người phụ thuộc, nghề nghiệp chủ hộ, tài khoản ngân hàng, bảo hiểm nhân thọ, bảo hiểm phi phân thọ, số lượng khoản vay chính thức. Mô hình nghiên cứu có dạng: với p =P(Y=1│X1, X2,…, Xk ) là xác suất để một hộ là nghèo đa chiều. 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1. Đặc điểm đối tượng khảo sát Bảng 1. Thông tin chung về đối tượng nghiên cứu Hộ không Biến quan sát Toàn mẫu Hộ nghèo nghèo Số quan sát 9113 518 8595 Thu nhập bình quân đầu người 3945,54 4141,75 689,74 (178,59) (Nghìn đồng/tháng) (3544,33) (3555,30) 3,67 Số thành viên trong hộ 3,71 (1,58) 4,41 (1,94) (1,55) 52,41 52,63 Tuổi chủ hộ 48,70 (17,34) (13,55) (13,26) Nơi sống (%) Nông thôn 69,3 88,6 68,2 Mặc định: Thành thị 3,72 7,93 Tổng số năm đi học 7,70 (5,49) (4,13) (5,48)
504 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ DÀNH CHO CÁC NHÀ KHOA HỌC TRẺ KHỐI TRƯỜNG KINH TẾ VÀ KINH DOANH... Dân tộc (%) Dân tộc Mặc định: Dân tộc 15,9 63,5 13 khác Kinh Giới tính (%) Nữ 25,4 23,2 25,6 Mặc định: Nam Tình trạng hôn nhân (%) Mặc định: Tình trạng Đã kết hôn 79,6 77,8 79,8 khác Số khoản vay chính 0,28 0,45 0,27 thức (0,52) (0,59) (0,51) 67,81 96,26 66,15 Tỷ lệ người phụ thuộc (70,72) (82,72) (69,61) Tài khoản ngân hàng Không 71,6 97,9 70 (%) (Mặc định: Có) Bảo hiểm nhân thọ Không 96,1 99,6 95,8 (%) (Mặc định: Có) Bảo hiểm phi nhân thọ (%) Không 97,9 98,5 97,9 (Mặc định: Có) Kinh doanh 28,2 17,6 28,8 dịch vụ Nghề nghiệp chủ hộ Làm công 39,9 29,7 40,6 (%) ăn lương Nông lâm 31,9 52,7 30,6 thủy sản Hộ nghèo đa chiều (%) Nghèo 5,7 100 0 Mặc định: Không nghèo Bắc Trung Bộ và 22 20,7 22,1 Duyên hải miền Trung Nơi sống (%) Đồng bằng 17,1 5,2 17,8 sông Hồng Đồng bằng sông Cửu 29,1 31,3 28,9 Long
Phần 3. TÀI CHÍNH 505 Đông Nam 12,3 0,8 13 Bộ Tây 6,7 14,9 6,2 Nguyên Trung du và miền núi 12,8 27,2 12 phía Bắc Chú thích: Biến liên tục thể hiện giá trị trung bình và độ lệch chuẩn trong ngoặc đơn, biến rời rạc thể hiện tỷ lệ phần trăm của từng mức độ. (Nguồn: Điều tra mức sống dân cư 2018) Bảng 1 cho biết thông tin chung về đối tượng nghiên cứu. Nghiên cứu dựa trên bộ dữ liệu gồm 9113 hộ gia đình ở Việt Nam năm 2020, trong đó có 518 hộ nghèo và 8595 hộ không nghèo. Bảng 1 cho thấy thu nhập bình quân đầu người là 3.945 nghìn đồng/tháng, trong đó thu nhập trung bình hộ nghèo chỉ là 689,74 nghìn đồng/tháng, thu nhập trung bình hộ không nghèo là 4141,75 nghìn đồng/tháng. Số thành viên trung bình mỗi hộ là 3,71, hộ nghèo là 4,41, không nghèo là 3,67. Chủ hộ đa số là người lớn tuổi với độ tuổi trung bình 52,41. Trong số 9113 hộ dân thì chia làm hai khu vực chính là thành thị và nông thôn, Bảng 1 cũng cho thấy đa số người dân Việt Nam sinh sống ở nông thôn với tỷ lệ lên đến 69,3 %, đặc biệt hộ nghèo tỷ lệ sống ở nông thôn lên tới 88,6%. Bằng cấp của chủ hộ được tính là bằng cấp cao nhất và được quy ra tổng số năm đi học tương ứng. Trung bình tổng số năm đi học là 7,7 tức là đa số trình độ của chủ hộ học đến trung học cơ sở, trong khi đó số năm đi học trung bình của hộ nghèo chỉ là 3,72. Như vậy hộ nghèo là những hộ có trình độ thấp, chỉ ở mức độ tiểu học. Về dân tộc, xét trên toàn mẫu thì đa số chủ hộ là dân tộc Kinh, dân tộc thiểu số chỉ chiếm 15,9%, xét riêng đối với hộ nghèo thì đại đa số là dân tộc thiểu số, tỷ lệ này chiếm tới 63,5%. Về giới tính chủ hộ đa số là nam giới, nữ chiếm 25,4%, chủ hộ đa số đã kết hôn. Tỷ lệ người phụ thuộc trong các hộ gia đình khá cao, trung bình 67,81%, đối với hộ nghèo tỷ lệ này lên tới 96,26%. Bảng 1 cũng cho biết thêm các thông tin về tài chính và đời sống của người dân. Số lượng nguồn vay chính thức trung bình là 0,28. Tỷ lệ các hộ gia đình chưa có tài khoản ngân hàng, bảo hiểm nhân thọ và bảo hiểm
506 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ DÀNH CHO CÁC NHÀ KHOA HỌC TRẺ KHỐI TRƯỜNG KINH TẾ VÀ KINH DOANH... phi nhân thọ đều ở mức cao và tương ứng là 71,6%; 96,1%, 97,9%; đối với hộ nghèo tương ứng là 97,9%, 99,6% và 98,5%. Nghề nghiệp của chủ hộ trong nghiên cứu này chia làm ba ngành chính với các tỷ lệ như sau: Kinh doanh dịch vụ (28,2%), làm công ăn lương (39,9%), nông lâm thủy sản (31,9%). Đối với hộ nghèo nghề nghiệp chủ yếu là nông lâm thủy sản, tỷ lệ này lên tới 52,7%. Nơi sống ngoài phân chia theo thành thị và nông thôn thì nghiên cứu còn chia theo vùng miền. Nghiên cứu này chia theo 6 vùng kinh tế: Bắc Trung Bộ và Duyên hải miền Trung, Đồng bằng sông Hồng, Đồng bằng sông Cửu Long, Đông Nam Bộ, Tây Nguyên, Trung du và miền núi phía Bắc. Đối với hộ nghèo tập trung sinh sống ở Bắc Trung Bộ và Duyên hải miền Trung 20,7%, Đồng bằng sông Cửu Long 31,3%, Trung du và miền núi phía Bắc 27,2%. 3.2. Thực trạng nghèo đa chiều ở Việt Nam Hình 1 cho biết tỷ lệ hộ nghèo đa chiều ở Việt Nam, so sánh giữa thành thị và nông thôn và thấy rằng tỷ lệ nghèo đa chiều ở thành thị ít hơn nông thôn rất nhiều. Tổng tỷ lệ nghèo đa chiều trên cả nước theo thống kê là 5,7% thì nông thôn chiếm xấp xỉ 5,03%, trong khi đó thành thị chỉ khoảng 0,67%. Hình 1. Tỷ lệ hộ nghèo đa chiều ở Việt Nam (Nguồn: Điều tra mức sống dân cư 2018)
Phần 3. TÀI CHÍNH 507 Hình 2 so sánh số lượng hộ nghèo đa chiều giữa các vùng miền. Trong tỷ lệ 5,7% hộ nghèo đa chiều trên cả nước thì Đồng bằng sông Cửu Long chiếm tỷ lệ lớn nhất, gần 1,8%; đứng thứ hai là Trung du và miền núi phía Bắc xấp xỉ 1,55%; thấp nhất là Đông Nam Bộ với tỷ lệ hộ nghèo đa chiều chỉ khoảng 0,05%. Đồng bằng sông Hồng cũng là nơi có tỷ lệ hộ nghèo thấp, khoảng trên 0,25%. Tỷ lệ hộ nghèo đa chiều này hoàn toàn phù hợp với tình hình kinh tế, xã hội của các vùng, Đông Nam Bộ và Đồng bằng sông Hồng là hai vùng có nền kinh tế phát triển nhất cả nước nên thu nhập và đời sống của người dân cao hơn các vùng khác, tỷ lệ hộ nghèo đa chiều cũng thấp nhất. Trong khi đó, Đồng bằng sông Cửu Long, Trung du và miền núi phía Bắc là hai vùng kinh tế còn nhiều khó khăn, đời sống người dân còn thấp nên tỷ lệ hộ nghèo đa chiều cao. Bắc Trung Bộ Đồng bằng Đồng và duyên hải sông Hồng bằng sông miền Trung Cửu Long Hình 2. Tỷ lệ hộ nghèo đa chiều theo vùng miền (Nguồn: Điều tra mức sống dân cư 2018)
508 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ DÀNH CHO CÁC NHÀ KHOA HỌC TRẺ KHỐI TRƯỜNG KINH TẾ VÀ KINH DOANH... 3.3. Kết quả ước lượng mô hình nghiên cứu Bảng 3. Bảng hệ số hồi quy Hệ số Sai số Biến quan sát z-value p-value hồi quy chuẩn Hệ số chặn -0,976 0,414 -2,359 0,018 (*) Số thành viên trong hộ 0,361 0,039 9,335 0,000 (***) Nơi sống (Mặc định: Thành thị) -0,317 0,176 -1,797 0,072 (.) Giới tính chủ hộ (Mặc định: Nam) 0,044 0,193 0,226 0,821 Tuổi chủ hộ -0,062 0,005 -11,615 0,000 (***) Tình trạng hôn nhân chủ hộ (Mặc định: Khác) 0,649 0,207 3,143 0,002 (**) Số năm đi học của chủ hộ -0,154 0,014 -11,053 0,000 (***) Tỷ lệ người phụ thuộc 0,004 0,001 4,691 0,000 (***) Tài khoản ngân hàng (Mặc định: Có) -1,995 0,315 -6,328 0,000 (***) Bảo hiểm nhân thọ (Mặc định: Có) -1,785 0,723 -2,467 0,014 (*) Bảo hiểm phi nhân thọ (Mặc định: Có) -0,179 0,423 -0,423 0,673 Nghề nghiệp chủ hộ (Làm công ăn lương) -0,250 0,196 -1,278 0,201 Nghề nghiệp chủ hộ (Nông lâm thủy sản) 0,558 0,183 3,057 0,002 (**) Số khoản vay chính thức 0,251 0,087 2,872 0,004 (**) Đồng bằng sông Hồng -1,213 0,333 -3,648 0,000 (***) Đồng bằng sông Cửu Long 0,092 0,155 0,595 0,552 Đông Nam Bộ -2,062 0,521 -3,958 0,000 (***) Tây Nguyên 0,655 0,189 3,459 0,001 (***) Trung du miền núi phía Bắc 0,615 0,162 3,783 0,000 (***) R^2 0,290 Chú thích: *, ** và *** lần lượt biểu diễn các mức ý nghĩa 10%, 5% và 1%. (R^2 trong mô hình hồi quy logistic là Pseudo-R2) (Nguồn: Nhóm tác giả tính toán từ bộ số liệu Điều tra mức sống dân cư 2018) Dựa vào bảng trên ta thấy hầu như các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống kê ở mức p < 0.01. Theo đó, phần lớn các yếu tố được lựa chọn đưa vào mô hình đều có ảnh hưởng đến xác suất nghèo đa chiều của hộ gia đình. Để đánh giá ảnh hưởng cụ thể của từng yếu tố, ta dựa vào tỷ số odds (số chênh) được xác định trong mô hình như sau:
Phần 3. TÀI CHÍNH 509 Số thành viên trong hộ: Biến này có hệ số hồi quy mang dấu (+) với mức ý nghĩa 1%, điều đó có nghĩa là nếu số thành viên trong hộ tăng thêm 1, và các biến độc lập khác không thay đổi thì xác suất nghèo đa chiều của hộ sẽ tăng lên khoảng exp(0,361) = 1,43 lần. Tuổi chủ hộ: Biến tuổi cũng có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và có tác động ngược chiều đến xác suất nghèo đa chiều, điều này có nghĩa là khi tuổi của chủ hộ tăng thêm 1, với các yếu tố khác không thay đổi thì xác suất nghèo đa chiều lại giảm đi, tuy nhiên với tỷ lệ không đáng kể. Điều này phù hợp với một số nghiên cứu trước (V. Q. Tran, Alkire, & Klasen (2015) và L.T.T. Le, B. T. Nguyen (2018)). Số năm đi học của chủ hộ: Đây là biến rất được quan tâm trong các nghiên cứu đánh giá về nghèo đa chiều ở Việt Nam. Theo kì vọng, số năm đi học phản ánh trình độ giáo dục của chủ hộ, nên khi số năm đi học càng tăng thì xác suất nghèo đa chiều càng giảm. Điều này cho thấy vai trò quan trọng của giáo dục trong mục tiêu giảm tỷ lệ nghèo đa chiều cũng như công tác xóa đói giảm nghèo, phát triển kinh tế ở nước ta. Tài khoản ngân hàng và bảo hiểm nhân thọ: Đây là các biến thường ít được quan sát trong các nghiên cứu trước đây. Kết quả mô hình hồi quy cho thấy các biến này đều có ý nghĩa thống kê và ngược chiều với xác suất nghèo đa chiều. Điều này cũng hoàn toàn phù hợp với liên hệ thực tế, các hộ gia đình với thu nhập thấp, nằm trong nhóm các hộ nghèo thì thường chưa tiếp cận được với các ứng dụng ngân hàng cũng như các phương án an sinh như bảo hiểm nhân thọ. Mô hình cũng đề cập đến các loại hình bảo hiểm phi nhân thọ, tuy nhiên hệ số hồi quy không có ý nghĩa thống kê. Số khoản vay chính thức: Kết quả của mô hình cũng đồng thời chỉ ra ảnh hưởng của số lượng các khoản vay chính thức đến xác suất nghèo đa chiều. Biến này có ý nghĩa thống kê 1% và mang dấu (+). Hệ số hồi quy cho thấy nếu số lượng khoản vay tăng thêm 1, thì xác suất nghèo lại cao hơn khoảng 1,29 lần. Điều này cho thấy tác động có phần tiêu cực của việc tăng thêm khoản vay đối với các hộ gia đình có thu nhập thấp.
510 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ DÀNH CHO CÁC NHÀ KHOA HỌC TRẺ KHỐI TRƯỜNG KINH TẾ VÀ KINH DOANH... Vấn đề vùng miền nơi sống cũng có tác động đến tình trạng nghèo đa chiều. Theo kết quả hồi quy, so với vùng mặc định là Bắc Trung Bộ và Duyên hải miền Trung, xác suất nghèo đa chiều của Đồng bằng sông Hồng và Đông Nam Bộ thấp hơn, trong khi với Tây Nguyên và vùng Trung du miền núi phía Bắc lại cao hơn. Điều này hoàn toàn phù hợp với đặc điểm phân hóa giàu nghèo tại nước ta hiện nay. Ngoài ra, mô hình cũng chỉ ra một số yếu tố khác cũng có ảnh hưởng đến xác suất nghèo đa chiều của hộ gia đình như: tình trạng hôn nhân của chủ hộ, tỷ lệ người phụ thuộc trong hộ, nghề nghiệp của chủ hộ. Sự tác động của các yếu tố này đều phù hợp với một số nghiên cứu trên các dữ liệu của các năm trước đây. 4. KẾT LUẬN Xóa đói giảm nghèo toàn diện, bền vững là một trong những chủ trương lớn và xuyên suốt của Đảng và Nhà nước ta. Để thực hiện tốt chủ trương đó, việc xác định chuẩn nghèo một cách chính xác và toàn diện là vấn đề tiên quyết trước khi có những chính sách hỗ trợ phát triển phù hợp. Thực tế cho thấy, việc đo lường và đánh giá chuẩn nghèo đơn chiều đã không còn phù hợp với thực trạng xã hội. Vì vậy, cách tiếp cận về nghèo theo đa chiều đã và đang được áp dụng và cải tiến cho phù hợp với thực tiễn phát triển của đất nước hiện nay. Nghiên cứu đã chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng đến tình trạng nghèo đa chiều dựa trên bộ số liệu 2018, với phương pháp hồi quy logistic đa biến. Các yếu tố ảnh hưởng đến tình trạng nghèo đa chiều có ý nghĩa thống kê bao gồm: số thành viên trong hộ, số người phụ thuộc, số năm đi học của chủ hộ, tuổi tác và tình trạng hôn nhân của chủ hộ. Ngoài ra nghiên cứu cũng chỉ ra các yếu tố về số khoản vay chính thức, tài khoản ngân hàng hay tình trạng đóng bảo hiểm nhân thọ cũng là các yếu tố có vai trò quan trọng ảnh hưởng đến xác suất nghèo đa chiều của hộ gia đình. Kết quả nghiên cứu góp phần đưa ra một số góc nhìn cụ thể giúp cho việc thực hiện các biện pháp nhằm xóa đói giảm nghèo và phát triển bền vững. Kết quả cũng chỉ ra khoảng trống của các chính sách giảm nghèo khi các chính sách hỗ trợ về y tế, giáo dục và điều kiện sống chưa bao quát hết
Phần 3. TÀI CHÍNH 511 các đối tượng thiếu thốn ở các khía cạnh này. Hộ nghèo cả về thu nhập và đa chiều là nhóm nghèo nhất, họ cần được hỗ trợ nhiều chính sách giảm nghèo bao gồm hỗ trợ việc làm và tiếp cận các dịch vụ xã hội cơ bản. Tuy nhiên, do thời gian thực hiện nghiên cứu không cho phép nên hiện tại nghiên cứu này cũng còn một số hạn chế nhất định. Dữ liệu sử dụng phân tích là dữ liệu VHLSS 2018, trong khi đối với vấn đề phân tích tình trạng nghèo đa chiều, việc sử dụng panel sẽ giúp kiểm soát được một số vấn đề trong mô hình cũng như giúp việc đánh giá tác động toàn diện hơn. Nhóm tác giả sẽ tiếp tục phát triển nghiên cứu này dựa trên số liệu panel cũng như các dữ kiện cập nhật hơn. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Alkire, S., Foster, J. E., Seth, S., Santos, M. E., Roche, J., & Ballon, P. (2015). Some regression models for AF measures. In Multidimensional poverty measurement and analysis. Oxford, UK: University of Oxford. 2. Betti, G., D’Agostino, A., & Neri, L. (2002). Panel regression models for measuring multidimensional poverty dynamics. Statistical Methods and Applications, 11(3), 359-369. 3. Bình, N. T. (2018). Những nhân tố ảnh hưởng đến tình trạng nghèo đa chiều của Việt Nam. In PROCEEDINGS (Vol. 13, No. 2). Chính phủ. (2015). Quyết định 59/2015/QĐ-Ttg của Thủ tướng Chính phủ về việc ban hành chuẩn nghèo tiếp cận đa chiều áp dụng cho giai đoạn 2016-2020. 4. Dartanto, T., & Nurkholis. (2013). The Determinants of Poverty Dynamics in Indonesia: Evidence from Panel Data. Bulletin of Indonesian Economic Studies, 49(1), 61-84. 5. Dewilde, C. (2008). Individual and institutional determinants of multidimensional poverty: A European comparison. Social Indicators Research: An International and Interdisciplinary Journal for Quality-of- Life Measurement, 86(2), 233-256. 6. Ha Hong Nguyen, 2018. The Analysis of Factors Affecting Multi- dimensional Poverty of the Khmer Ethnic in Tra Vinh Province, Vietnam. International Journal of Economics and Financial Issues, Econjournals, vol. 8(4), pages 158-162. 7. Kakwani, N. (2000), Growth and Poverty Reduction: An Empirical Analysis, Asian Development Review, Vol. 16, No. 2, 2000, pp. 75-84.
512 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ DÀNH CHO CÁC NHÀ KHOA HỌC TRẺ KHỐI TRƯỜNG KINH TẾ VÀ KINH DOANH... 8. Le, H., Nguyen, C., & Phung, T. (2015). Multidimensional poverty: evidence from Vietnam. Economics Bulletin, 35(4), 2820-2831. 9. Maity, S., & Buysse, J. (2017). Multidimensional poverty and the factors influencing the multidimensional poverty status of Bodos’: a case study of Udalguri district, Bodoland. INTERNATIONAL JOURNAL OF EDUCATION ECONOMICS AND DEVELOPMENT, 8(4), 266-285. 10. Mukli, L., & Mersini, R. (2013). An Empirical Study of Factors Affecting Poverty Level Among Albanian Families. Mediterranean Journal of Social Sciences, 4(11), 646. 11. Tran, V. Q., Alkire, S., & Klasen, S. (2015). Static and dynamic disparities between monetary and research on economic inequality. Measurement of Poverty, Deprivation, and Economic Mobility, 23, 249-281. 12. Thảo, N. T. P. (2019). Nghèo đa chiều của hộ gia đình di cư: Minh họa qua cuộc khảo sát mức sống hộ gia đình Việt Nam năm 2014 và 2016. Hue University Journal of Science: Economics and Development, 128(5A), 187-206. 13. Tổng cục Thống kê (2019). Kết quả khảo sát mức sống dân cư Việt Nam Năm 2018. Nhà xuất bản Thống kê. https://www.gso.gov.vn/wp-content/ uploads/2020/05/VHLSS2018.pdf. FACTORS AFFECTING MULTIDIMENSIONAL POVERTY IN VIET NAM Abstract: Our study focuses on assessing the factors affecting multidimensional poverty in Vietnam. The study is based on the Vietnam Living Standard Survey 2018. Thereby, it attempts to analyze and evaluate the multidimensional poverty situation in Vietnam and economic regions in 2018. Besides, through the logistic regression model, the study also quantified the influence of demographic factors, and some of the microfinance factors on multidimensional poverty in Vietnam. Keywords: Multidimensional poverty, poverty, logistic regression, Vietnam Living Standard Survey.