Luận án Tiến sĩ: Tác động của di cư đến nghèo đa chiều tại Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN --------šš&››--------

NGUYỄN THỊ PHƯƠNG THẢO

TÁC ĐỘNG CỦA DI CƯ ĐẾN NGHÈO ĐA CHIỀU TẠI VIỆT NAM

LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH KINH TẾ HỌC

HÀ NỘI - NĂM 2025

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN --------šš&››--------

NGUYỄN THỊ PHƯƠNG THẢO

TÁC ĐỘNG CỦA DI CƯ ĐẾN NGHÈO ĐA CHIỀU TẠI VIỆT NAM

Chuyên ngành: THỐNG KÊ KINH TẾ Mã số: 9310101

LUẬN ÁN TIẾN SĨ

Người hướng dẫn khoa học:

1. PGS.TS. TRẦN THỊ BÍCH 2. TS. HOÀNG TRIỆU HUY

HÀ NỘI - NĂM 2025

i

LỜI CAM ĐOAN

Tôi đã đọc và hiểu về các hành vi vi phạm sự trung thực trong học thuật. Tôi cam kết bằng danh dự cá nhân rằng nghiên cứu này do tôi tự thực hiện và không vi phạm yêu cầu về sự trung thực trong học thuật.

Tất cả số liệu và những trích dẫn đều có nguồn gốc rõ ràng và chính xác. Những

phân tích của luận án chưa được công bố ở bất kì công trình nào.

Tôi xin chịu hoàn toàn trách nhiệm về những lời cam đoan này.

Hà Nội, ngày tháng năm 2025 Nghiên cứu sinh

Nguyễn Thị Phương Thảo

ii

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN ........................................................................................................... i

MỤC LỤC ...................................................................................................................... ii

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT .............................................................................. v

DANH MỤC BẢNG .................................................................................................. viii

DANH MỤC HÌNH ...................................................................................................... ix

MỞ ĐẦU ......................................................................................................................... 1

1. Sự cần thiết của vấn đề nghiên cứu ................................................................................... 1

2. Mục tiêu nghiên cứu ............................................................................................................. 5

3. Câu hỏi và giả thuyết nghiên cứu ....................................................................................... 5

4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ...................................................................................... 6

5. Phương pháp nghiên cứu .................................................................................................... 7

6. Đóng góp của luận án ........................................................................................................... 8

7. Bố cục của luận án ............................................................................................................... 9

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ DI CƯ VÀ NGHÈO ĐA CHIỀU ............ 10

1.1. Tổng quan nghiên cứu về di cư ..................................................................................... 10

1.1.1. Định nghĩa di cư ......................................................................................................... 10

1.1.2. Phân loại di cư ............................................................................................................ 14

1.2. Cơ sở lý thuyết về nghèo đa chiều ................................................................................. 16

1.2.1. Định nghĩa nghèo đa chiều........................................................................................ 16

1.2.2. Phân loại nghèo đa chiều ........................................................................................... 19

1.2.3. Cách thức đo lường nghèo đa chiều ......................................................................... 24

Tiểu kết chương 1 ................................................................................................................... 44

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU ..................................... 45

2.1. Tổng quan nghiên cứu về các yếu tố tác động đến di cư ........................................... 45

2.2. Tổng quan nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến nghèo đa chiều.................. 48

2.3. Tổng quan nghiên cứu về tác động của di cư đến các chiều cạnh của nghèo đa chiều .................................................................................................................................... 51

2.4. Khoảng trống nghiên cứu............................................................................................... 65

iii

2.5. Khung phân tích .............................................................................................................. 65

Tiểu kết chương 2 ................................................................................................................... 67

CHƯƠNG 3: DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .............................. 68

3.1. Dữ liệu nghiên cứu ........................................................................................................... 68

3.1.1. Dữ liệu tổng hợp ........................................................................................................ 68

3.1.2. Dữ liệu thô .................................................................................................................. 69

3.2. Phương pháp nghiên cứu ............................................................................................... 79

3.2.1. Tổng quan các phương pháp đánh giá tác động của di cư ..................................... 79

3.2.2. Phương pháp hồi quy kết nối điểm số tương đồng ................................................. 81

Tiểu kết chương 3 ................................................................................................................... 88

CHƯƠNG 4: THỰC TRẠNG TÁC ĐỘNG CỦA DI CƯ ĐẾN NGHÈO ĐA CHIỀU TẠI NƠI ĐI Ở VIỆT NAM. ........................................................................................ 89

4.1. Thực trạng di cư và nghèo đa chiều tại Việt Nam ..................................................... 89

4.1.1. Thực trạng di cư tại Việt Nam .................................................................................. 89

4.1.2. Thực trạng nghèo đa chiều tại Việt Nam ................................................................. 97

4.2. Mô hình nghiên cứu thực nghiệm đánh giá tác động của di cư đến nghèo đa

chiều tại nơi đi ở Việt Nam ....................................................................................... 119

4.2.1. Biến phân tích và thống kê mô tả các biến ............................................................ 120

4.2.2. Tác động của di cư đến nghèo đa chiều tại nơi đi ở Việt Nam ........................... 127

Tiểu kết chương 4 ................................................................................................................. 157

CHƯƠNG 5: MỘT SỐ HÀM Ý CHÍNH SÁCH NHẰM PHÁT HUY VAI TRÒ

CỦA DI CƯ TRONG GIẢM NGHÈO ĐA CHIỀU TẠI VIỆT NAM.................. 158

5.1. Tóm lược kết quả tác động của di cư đến nghèo đa chiều giai đoạn 2014 - 2018 158

5.2. Di cư, nghèo đa chiều trong giai đoạn 2020-2023 và xu hướng di cư, nghèo đa chiều

trong thời gian tới ................................................................................................................. 159

5.3. Các hàm ý chính sách phát huy vai trò của di cư trong giảm nghèo đa chiều ... 165

5.2.1. Nhóm giải pháp nhằm phát huy vai trò của di cư trong giảm nghèo đa chiều tại nơi đi .................................................................................................................................... 165

5.2.2. Nhóm giải pháp giải pháp liên quan đến công tác thống kê thu thập dữ liệu nhằm

đảm bảo tính đại diện trong các nghiên cứu về di cư và nghèo đa chiều ...................... 172

Tiểu kết chương 5 ................................................................................................................. 176

iv

KẾT LUẬN ................................................................................................................ 177

DANH MỤC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

v

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Chữ viết tắt

Nghĩa tiếng Anh

Nghĩa tiếng Việt

AF

Alkire - Foster

Phương pháp Alkire-Foster

ADB

The Asian Development Bank

Ngân hàng phát triển Châu Á

BHYT

Bảo hiểm y tế

BLĐTBXH MOLISA - Ministry of Labour -

Bộ lao động thương binh xã hội

Invalids and Social Affairs

CĐ - ĐH

Cao đẳng - Đại học

CMKT

Chuyên môn kỹ thuật

DC

Di cư

DTTS

Dân tộc thiểu số

ĐBSCL

Đồng bằng sông Cửu Long

ĐBSH

Đồng bằng sông Hồng

FAO

Tổ chức nông lương LHQ

Agriculture

and

Food Organization of United Nations

IOM

Tổ chức di cư quốc tế

International Organization of Migration

International Poverty Line

Đường nghèo quốc tế

IPL

KDC

Không di cư

KM

Kernel matching

Ghép cặp hạt nhân

MDGs

-

Millennium

Mục tiêu phát triển thiên niên kỷ

MDGs Development Goals

KSMS

Khảo sát mức sống

MPI

Multidimensional poverty index Chỉ số nghèo đa chiều

NĐ

Nghị định

vi

Chữ viết tắt

Nghĩa tiếng Anh

Nghĩa tiếng Việt

NĐC

Multidimensional poverty

Nghèo đa chiều

NHTG

World Bank

Ngân hàng thế giới

Nông - lâm - thủy sản

NLTS

Nearest neighbor matching

Ghép cặp cận gần nhất

NNM

Nghị quyết

NQ

NS&VSMT

Nước sạch và vệ sinh môi trường

OPHI

Oxford Poverty and Human

Tổ chức Sáng kiến phát triển con

người và nghèo thuộc Đại học Oxford

Development Initiative

PCI

PCI - Provincial Competiveness

Chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh

Index

Purchase Power Parity

Ngang giá sức mua

PPP

Propensity score matching

Hồi quy kết nối điểm số tương đồng

PSM

Quyết định

QĐ

Radius matching

Ghép cặp bán kính

RM

SGDs

SDGs

-

Subtainable

Mục tiêu phát triển bền vững

Development Goals

TCTK

Tổng cục thống kê

THCS

Trung học cơ sở

TĐHV

Trình độ học vấn

THPT

Trung học phổ thông

TNBQĐN

Thu nhập bình quân đầu người

TTg

Thủ tướng chính phủ

TV

Thành viên

UN-DESA

United Nations - Department of

Ủy ban kinh tế và các vấn đề xã hội của

Economic and Social Affairs

Liên hợp quốc

vii

Chữ viết tắt

Nghĩa tiếng Anh

Nghĩa tiếng Việt

UNECE

Economic

United Nations Commission for Europe

Ủy ban Kinh tế của Liên hợp quốc về Châu Âu

UNDP

United Nations Development

Chương trình phát triển Liên hợp quốc

Programme

UNFPA

United Nations

Fund

for

Quỹ dân số liên hợp quốc

Population Activities

UNICEF

International

Quỹ nhi đồng Liên hợp quốc

United Nations Children's Emergency Fund

VHLSS

household

living

Khảo sát mức sống dân cư Việt Nam

Vietnam standards of survey

viii

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1.1: Ngưỡng nghèo phân theo nền kinh tế/ thu nhập theo PPP năm 2011

(USD/người/ngày) ......................................................................................................... 26

Bảng 1.2: Chiều và chỉ số của các chiều nghèo đa chiều theo đề xuất của AF ............. 31

Bảng 1.3: Các chiều nghèo đa chiều của một số quốc gia/tổ chức trên thế giới ........... 33

Bảng 1.4: Các chiều và chỉ số sử dụng đo lường các chiều NĐC cho hộ gia đình Việt Nam áp dụng trong giai đoạn 2016 - 2020 .................................................................... 39

Bảng 2.1: Tổng hợp các nghiên cứu về tác động của di cư đến các chiều cạnh nghèo

đa chiều .......................................................................................................................... 62

Bảng 3.1: Thời gian và nguyên nhân di chuyển trong mẫu điều tra (%) ...................... 75

Bảng 3.2: Quy mô mẫu nghiên cứu ............................................................................... 78

Bảng 4.1a: Tiếp cận các điều kiện sống cơ bản 2004-2010 .......................................... 99

Bảng 4.1b: Tỷ lệ hộ nghèo thu nhập áp dụng chuẩn nghèo cho giai đoạn 2011-2016 ... 101

Bảng 4.2: Các giá trị nghèo đa chiều theo khu vực và theo vùng ............................... 109

Bảng 4.3: Các chỉ tiêu phản ánh nghèo đa chiều theo mức sống, 2014-2018 ............. 113

Bảng 4.4: Nghèo đa chiều theo từng chỉ số thiếu hụt, 2014-2018 .............................. 115

Bảng 4.5: Phân nhóm NĐC theo tổng điểm thiếu hụt ................................................. 118

Bảng 4.6. Mô tả các biến kết quả ................................................................................ 122

Bảng 4.7a: Mô hình hồi quy logit về xác suất di cư của hộ (Mô hình 1) .................... 128

Bảng 4.7b: Mô hình hồi quy logit về xác suất di cư của hộ (Mô hình 2) .................... 131

Bảng 4.8: Các chỉ báo phản ánh chất lượng ghép cặp, 2014-2018 (Matching quality

indicators) .................................................................................................................... 141

Bảng 4.9a: Tác động của di cư đến nghèo đa chiều của hộ, 2014-2018 (Mô hình 1) . 144

Bảng 4.9b: Tác động của di cư đến nghèo đa chiều của hộ, 2014-2018 (Mô hình 2) 147

Bảng 4.10a. Tác động của di cư tới nghèo đơn chiều và các chỉ tiêu phúc lợi của hộ,

2014-2018 (Mô hình 1) ............................................................................................... 152

Bảng 4.10b. Tác động của di cư tới nghèo đơn chiều và các chỉ tiêu phúc lợi của hộ, 2014-2018 (Mô hình 2) ............................................................................................... 153

ix

DANH MỤC HÌNH

Hình 2.1: Khung phân tích ............................................................................................ 66

Hình 3.1: Các bước ước lượng hiệu quả tác động bằng PSM ....................................... 82

Hình 4.1: Xu hướng di cư giai đoạn 1989 - 2019 (%) ................................................... 92

Hình 4.2. Tỷ suất xuất cư theo vùng, 2010-2019 (‰) .................................................. 93

Hình 4.3. Tỷ lệ thiếu việc làm trong độ tuổi lao động, 2010-2019 (%) ........................ 94

Hình 4.4. Tỷ suất nhập cư theo vùng, 2010-2019 (‰).................................................. 95

Hình 4.5. Tỷ suất di cư thuần, 2010-2019 (‰) ............................................................. 96

Hình 4.6a: Tỷ lệ nghèo theo các chuẩn nghèo giai đoạn 2004-2010 (%) ..................... 98

Hình 4.6b: Tỷ lệ nghèo dựa trên chuẩn nghèo quốc gia và quốc tế, 2012 - 2018 ....... 100

Hình 4.7: Tỷ lệ nghèo theo các thước đo khác nhau (%) ............................................ 102

Hình 4.8: Tỷ lệ thiếu hụt các chỉ số theo nghèo đa chiều quốc gia (%) ...................... 103

Hình 4.9: Đóng góp của các chỉ số vào nghèo đa chiều tổng thể (%) ......................... 104

Hình 4.10: Tỷ lệ nghèo đa chiều theo dân tộc, khu vực và vùng địa lý (%) ............... 105

Hình 4.11: Mức đóng góp vào chỉ số nghèo đa chiều chung theo khu vực cho từng giai đoạn ...................................................................................................................... 110

Hình 4.12: Mức đóng góp vào chỉ số NĐC chung, dữ liệu 2014-2016 (%) ............... 112

Hình 4.13: Mức đóng góp vào chỉ số NĐC chung, dữ liệu 2016-2018 (%) ............... 113

Hình 4.14: Mức đóng góp vào chỉ số NĐC chung theo nhóm mức sống, 2014-2018 114

Hình 4.15: Mức đóng góp của từng chỉ số thiếu hụt vào chỉ số NĐC chung ............. 117

Hình 4.16: Mức đóng góp vào chỉ số NĐC chung theo từng chiều NĐC ................... 118

Hình 4.17: Tỷ lệ hộ NĐC phân nhóm theo ngưỡng tổng điểm thiếu hụt, 2014-2018 119

Hình 4.18a: Phân phối điểm xu hướng, 2014-1016 ................................................... 138

Hình 4.18b: Phân phối điểm xu hướng, 2016-2018 ................................................... 138

Hình 4.18c: Phân phối điểm xu hướng, 2014-1016 ................................................... 138

Hình 4.18d: Phân phối điểm xu hướng, 2016-2018 ................................................... 138

Hình 4.19a: Phân phối điểm xu hướng trước khi ghép cặp ........................................ 139

Hình 4.19b Phân phối điểm xu hướng sau khi ghép cặp ............................................ 139

Hình 4.19c: Phân phối điểm xu hướng trước khi ghép cặp ........................................ 139

x

Hình 4.19d: Phân phối điểm xu hướng sau khi ghép cặp ........................................... 139

Hình 4.20a: Phân phối điểm xu hướng trước khi ghép cặp ........................................ 140

Hình 4.20b: Phân phối điểm xu hướng sau khi ghép cặp ........................................... 140

Hình 4.20c: Phân phối điểm xu hướng trước khi ghép cặp ........................................ 140

Hình 4.20d: Phân phối điểm xu hướng sau khi ghép cặp ........................................... 140

Hình 5.1: Số người từ 15 tuổi trở lên bị ảnh hưởng tiêu cực (triệu người) ................. 160

Hình 5.2: Số người và tỷ lệ thiếu việc làm trong độ tuổi lao động, 2020-2022 .......... 161

Hình 5.3: Xuất cư và nhập cư theo vùng/khu vực/thành phố, 2020-2023 (‰) ........... 162

Hình 5.4: Nghèo đa chiều theo các vùng, 2020-2023 ................................................. 164

1

MỞ ĐẦU

1. Sự cần thiết của vấn đề nghiên cứu

Di cư là một hiện tượng xã hội, xảy ra ở hầu hết các nước trên thế giới đặc biệt là ở các nước đang phát triển gồm cả di cư trong nước (di cư nội địa) và di cư quốc tế (di cư ra nước ngoài). Theo số liệu từ Theo Ủy ban kinh tế và các vấn đề xã hội của Liên hợp quốc, thế giới có khoảng 304 triệu người di cư quốc tế vào năm 2022 (UN - DESA, 2024),

tương đương với 3,6% dân số toàn cầu và tạo ra 831 tỷ USD tỷ USD trong dòng kiều hối quốc tế (trong đó có 674 tỷ USD được gửi về cho các quốc gia có mức thu nhập thấp

và thu nhập trung bình theo ước tính trong báo cáo của IOM, 2024). IOM (2024) cũng dự báo số người di cư quốc tế sẽ đạt khoảng 405 triệu người vào năm 2050, chiếm 7% dân số toàn cầu. Trong khi số liệu người di cư nội địa toàn cầu không được cập nhật

thường xuyên. Một ước tính được sử dụng rộng rãi từ năm 2005 chỉ ra rằng 763 triệu

người đã di cư giữa các đơn vị hành chính trong quốc gia của họ, gần gấp ba lần số lượng người di cư quốc tế (số liệu 2013). Báo cáo IOM (2022) đưa ra ước tính được cập nhật đôi chút là 740 triệu người di cư trong nước vào năm 2009, nhưng không có ước tính nào gần đây hơn. Con số thực tế về di cư trong nước có thể cao hơn nhiều, vì những

ước tính này chỉ bao gồm di cư trong các đơn vị hành chính lớn và không tính đến các luồng di cư quan trọng như từ vùng nông thôn ra thành thị trong cùng một đơn vị (FAO, 2018, tr.4). Khoảng cách này đã gia tăng đáng kể do quá trình đô thị hóa đang diễn ra

mạnh mẽ ở tất cả các quốc gia, đặc biệt là ở các nước đang phát triển.

Di cư đóng vai trò rất lớn vào sự phát triển kinh tế ở mỗi quốc gia và trên thế giới. Đánh giá của Diễn đàn kinh tế thế giới (World Economic Forum, 2017) cho thấy người di cư đã đóng góp cho nền kinh tế thế giới từ 6,4 nghìn tỷ USD đến 6,9 nghìn tỷ USD

(chiếm 9,4%) tổng sản phẩm của thế giới. Số liệu này cho thấy, vai trò quan trọng của người di cư trong phát triển và tăng trưởng kinh tế toàn cầu.

Tại Việt Nam đã có những cuộc di cư lớn xảy ra trong lịch sử do nhiều nguyên

nhân khác nhau. Tuy nhiên, từ sau “Đổi Mới” cho đến nay, di cư chủ yếu là di cư trong nước được đánh giá là “động lực tích cực thúc đẩy sự phát triển kinh tế - xã hội, góp phần phân bố lại dân cư, tạo ra nguồn lao động, giải quyết việc làm, xóa đói giảm nghèo và bảo đảm phát triển bền vững” (TCTK, 2022; UNDP, 2024a). Di cư có xu hướng tăng cả về số tuyệt đối lẫn tương đối và chủ yếu theo chiều từ nông thôn ra thành thị đặc biệt tại hai thành phố lớn là Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minh”(TCTK 2019b). Tuy nhiên,

xu hướng di cư trong giai đoạn 2009-2019 đang có xu hướng suy giảm với chỉ 6,4 triệu

người di cư trong năm 2019 so với 6,7 triệu người di cư trong giai đoạn 10 năm trước

2

đó (TCTK 2019b). Với tỷ lệ di cư tương ứng giảm từ 8,5% năm 2009 xuống còn 7,3%

năm 2019. Đồng thời, xu hướng di cư nông thôn - thành thị ở giai đoạn trước đây đã bị thay thế bởi xu hướng thành thị - thành thị (với 36,5% năm 2019) (TCTK 2019b, TCTK & Unicef, 2021). Thêm vào đó, người di cư có xu hướng di cư nội vùng là chủ yếu thay

vì như trước đây là di cư sang các vùng khác (TCTK & Unicef, 2021). Theo số liệu trong báo cáo Điều tra việc làm 2023 (TCTK, 2023b), năm 2023 Việt Nam có khoảng 52,4 triệu người tham gia lực lượng lao động. Trong đó có 774,5 nghìn người là lao động di cư từ 15 tuổi trở lên và gần một nửa (chiếm 46,2%) trong số đó là di cư đến vùng Đông Nam Bộ (riêng Thành phố Hồ Chí Minh đã đóng góp tới 32,8%, tương

đương 254,2 nghìn người).

Di cư mang lại cho chính người di cư, gia đình người di cư và xã hội những tác động

tích cực. Ở cấp độ toàn bộ nền kinh tế, một mặt, di cư là một nhân tố quan trọng đối với nền

kinh tế của mỗi quốc gia giúp thúc đẩy trăng trưởng kinh tế, giảm nghèo chủ yếu theo chiều

tiền tệ (gia tăng thu nhập hoặc chi tiêu) (Ngân hàng thế giới, 2011; UNDP, 2024a). Mặt

khác, di cư làm gia tăng tốc đô thị hoá và là một động lực tăng trưởng quan trọng cho các

đô thị (UNDP, 2010; TCTK, 2011; TCTK, 2019b; UNDP, 2024a). Ở cấp độ hộ gia đình,

nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng di cư mang lại cho các hộ gia đình những lợi ích trực tiếp

và gián tiếp: trực tiếp bằng cách tăng thu nhập và tiêu dùng gia đình của họ tại nơi đi nhờ

tiền gửi và từ đó có thể giảm nghèo ở các khu vực này (Dilop Ratha và cộng sự 2011,

Siddiqui 2012, Đặng Nguyên Anh, 2022 ); và gián tiếp bằng cách cải thiện vốn xã hội (y tế

và giáo dục) và điều kiện sống ở những khu vực mà người di cư đã rời đi (Adams, 2007;

Acosta và cộng sự, 2007; Bouoiyour & Miftah, 2015). Tại Việt Nam, đại đa số người di

cư được hưởng lợi về mặt kinh tế từ di cư bằng việc tăng thu nhập cho bản thân cũng như

gia đình, người thân của họ thông qua tiền gửi (Guest, 1998; Nguyễn và các cộng sự 2008;

Nguyen Viet Cuong 2009; Nguyễn và cộng sự 2009; TCTK 2016a).

Mặc dù di cư được đánh giá có ảnh hưởng tích cực, nhưng di cư cũng mang lại

không ít những tác động tiêu cực cho nền kinh tế ở mỗi quốc gia, cho chính người di cư và gia đình họ. Đô thị hóa và di cư đến các thành phố đã làm gia tăng bất bình đẳng giữa dân số đô thị và nông thôn, giữa người di cư và người dân địa phương (Alan and Tomoko,

2004), cũng như gia tăng áp lực đến cơ sở hạ tầng (hệ thống giáo dục, y tế và các điều kiện sống khác) tại các đô thị nơi có đông người di cư đến. Di cư còn bị chỉ trích bởi sự gia tăng

lao động nhập cư khiến cho cơ hội việc làm và tiền công của người địa phương kỹ năng thấp ngày càng xấu đi do sự gia tăng cạnh tranh việc làm, và kết quả là làm tăng tỷ lệ thất nghiệp tại nơi đến (UNDP, 2009). Ngoài ra, nền kinh tế nơi có người di cư đến còn phải đối mặt với gánh nặng tài chính gia tăng với chi phí sinh hoạt đắt đỏ và dịch vụ công bị quá tải

3

(y tế, giáo dục và các dịch vụ xã hội khác) do sự gia tăng dân số di cư (UNDP, 2009) cũng

như ảnh hưởng đến anh ninh, an toàn tại các thành phố có người di cư (Lê Bạch Dương và Nguyễn Thanh Liêm, 2011).

Hơn nữa, có bằng chứng thực nghiệm về tác động tiêu cực giữa di cư liên quan

đến các vấn đề sức khoẻ và chất lượng cuộc sống tồi tệ hơn ở cả nơi đến và nơi đi (Mark

và cộng sự, 2003; TCTK, 2005; TCTK 2016c). Nói cách khác người di cư trở thành một

phần của một cộng đồng dễ bị tổn thương, những người gặp khó khăn từ đó góp phần mở

rộng các khu đô thị nghèo (UNDP, 2010; Oxfam and ActionAid, 2011). Đối với người di

cư, việc xa rời “mạng lưới hỗ trợ” cũng tạo ra những chi phí xã hội và kinh tế đáng kể cho

chính họ. Những chi phí này làm giảm khả năng hòa nhập của người di cư vào các hoạt

động xã hội và khó khăn trong tiếp cận cũng như chi trả cao hơn cho các dịch vụ xã hội

tại nơi đến chẳng hạn như y tế và giáo dục và các chi phí sinh hoạt khác (điện, nước,…)

“bình đẳng như dân địa phương” (Đặng Nguyên Anh, 1998 và 2011). Ở nơi đi, di cư tạo

ra khoảng trống mà các nhà nghiên cứu gọi là “khuyết thế hệ” do người di cư để lại khi

mà tại những nơi có tỷ lệ người di cư cao chủ yếu chỉ còn người già và trẻ em ở lại tại quê

nhà. Điều này tạo ra áp lực cho những người ở lại (bố mẹ và con cái của người di cư) cũng

như cộng đồng dân cư tại nơi đi do sự thiếu hụt lao động có chuyên môn kĩ thuật (Nguyễn

và cộng sự 2008; Dương và Liêm 2011; Dilop Ratha và cộng sự 2011). Một số nhà nghiên

cứu đã chỉ ra rằng không phải là đại diện cho một sinh kế thay thế hấp dẫn, “di cư là một

phương sách cuối cùng và do đó có thể làm trầm trọng thêm tình trạng nghèo, tính dễ bị

tổn thương của các hộ gia đình” và “di cư là một phản ứng hạn chế sinh kế nghiêm trọng

hơn” (Waddington Hugh và Rachel Sabates - Wheeler, 2003, trang 4).

Trong khi có rất nhiều nghiên cứu về tác động của di cư đến nghèo trên cách tiếp cận đơn chiều, rất ít nghiên cứu đánh giá tác động của di cư đến nghèo theo cách tiếp cận đa chiều đặc biệt ở khía cạnh xã hội. Các nghiên cứu về tác động của di cư tới nghèo đa

chiều mới chỉ tiếp cận ở một số các khía cạnh cơ bản như giáo dục (TCTK 2006; Liang và

Chen 2007; Kong & Meng, 2010; McKenzie & Rapoport, 2010; Muller & Shariff, 2011; Morgan & Long, 2018, Mina & Aliaa (2018); Md. Shakil Ahmed & cộng sự, 2024,…), y tế (TCTK, 2006; Kong & Meng, 2010; Andersson & cộng sự (2015), nhà ở (Lin & cộng

sự, 2018; TCTK, 2016c), điều kiện sống (TCTK 2016c). Các nghiên cứu trên chỉ ra rằng, di cư vừa có tác động tích cực vừa có tác động tiêu cực tới các khía cạnh nghèo đa chiều

(NĐC). Theo đó, tiền gửi về giúp hộ trang trải các khoản chi phí liên quan đến giáo dục, y tế cũng như cải thiện điều kiện sinh hoạt (nhà ở, vệ sinh) (Adam & Cuecuecha, 2013). Trẻ em ở những hộ có người di cư thì số giờ trẻ ở trường cũng như khả năng tiếp cận được trình độ giáo dục cao hơn gia tăng (Muller & Shariff, 2011; Resosudarmo & Suryadarma, 2014).

4

Tuy vậy, di cư cũng làm gia tăng tình trạng bỏ học ở trẻ em khi thiếu vắng sự chăm sóc

của cha mẹ (Muller & Shariff, 2011), chất lượng giáo dục của trẻ bị giảm sút (Kong & Meng, 2010) cũng như tiếp cận hạn chế các dịch vụ giáo dục và sự phân biệt đối xử trong tiếp cận giáo dục bởi các rào cản di cư (Liang và Chen 2007). Tương tự như giáo

dục, di cư cho phép người thân (con cái/cha mẹ) tại quê nhà có đủ khả năng chăm sóc sức khỏe và dinh dưỡng tốt hơn nhờ tiền gửi từ di cư việc làm của con cái trưởng thành (Xiang và cộng sự, 2015). Tuy vậy, sự thiếu vắng do người thân di cư khiến cho sức

khỏe của con cái/bố mẹ ở quê nhà có phần kém đi, con cái người di cư có khả năng thấp hơn ở tất cả các nhóm độ tuổi (Kong & Meng, 2010). Với chiều điều kiện sống,

Andersson & cộng sự (2015) cho thấy, hộ di cư điều kiện sống tốt hơn so với hộ không di cư. Tuy vậy, di cư cũng làm tăng giá nhà khiến người di cư càng khó khăn hơn trong tiếp cận nhà ở tại nơi đến. Vì vậy, người di cư phải ở trong những ngôi nhà thuê/mượn

với điều kiện sống thiếu thốn, và không đảm bảo (Lin & cộng sự, 2018).

Từ những luận giải trên cho thấy, nghiên cứu tác động của di cư và nghèo ở Việt

Nam và trên thế giới là không mới. Trong khi có rất nhiều nghiên cứu đánh giá tác động

của di cư đến nghèo theo cách tiếp cận đơn chiều thông qua các chỉ tiêu thu nhập và chi

tiêu (nghèo theo chiều tiền tệ), chưa có nghiên cứu nào đánh giá một cách đầy đủ tác động

của di cư tới nghèo dựa trên cách tiếp cận đa chiều trong khi nghèo đa chiều lại là một

thước đo nghèo phản ánh đầy đủ hơn tình trạng nghèo của cá nhân/hộ gia đình. Thực tế

chứng minh, đo lường nghèo trên khía cạnh đơn chiều không phản ánh được hết khía cạnh

của nghèo. Một số nhu cầu cơ bản không thể đo lường được bằng tiền (an ninh, nhu cầu

tham gia xã hội) hoặc không thể mua được bằng tiền (giáo dục, y tế, môi trường, …).

Mối liên kết giữa di cư với nghèo đa chiều lần đầu tiên được đề cập trong một

nghiên cứu của UNDP (2010) khi nghiên cứu tại Hà Nội và TP. Hồ Chí Minh. Báo cáo này đã cho thấy bức tranh tổng thể về NĐC ở điểm đến của người di cư (vùng đô thị) mà đại diện là Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minh theo tám chiều thiếu hụt là “thu

nhập, giáo dục, y tế, tiếp cận hệ thống an sinh xã hội, chất lượng và diện tích nhà ở,

dịch vụ nhà ở, tham gia các hoạt động xã hội và an toàn xã hội”. Vấn đề đo lường nghèo đa chiều cũng như đánh giá tác động của di cư đến nghèo đa chiều tại nơi đi ở Việt Nam vẫn chưa được nghiên cứu.

Các nghiên cứu đã đề cập ở trên chỉ tập trung phản ánh thực trạng di cư, thực trạng nghèo tại Việt Nam và tác động của di cư đến nghèo theo chiều thu nhập, chi tiêu hoặc một số chỉ số thuộc từng chiều nghèo đa chiều mà chưa có sự kết nối các chiều này

với nhau thông qua chỉ tiêu tổng hợp nghèo đa chiều. Điều này cho thấy, cần thiết phải có một nghiên cứu kết nối các chiều của nghèo đa chiều lại với nhau từ đó đánh giá tác

5

động của di cư đến nghèo đa chiều tổng hợp cũng như từng khía cạnh nghèo đa chiều.

Thêm vào đó, các nghiên cứu tập trung nhiều vào vấn đề nghèo của người di cư tại nơi đến mà bỏ quên đối tượng bị bỏ lại ở quê nhà (nơi xuất cư). Việc nghiên cứu đầy đủ tác động của di cư tới nghèo đa chiều, đặc biệt là tại nơi đi là rất cần thiết để bổ sung sự

thiếu hụt đó. Vì vậy, nghiên cứu “Tác động của di cư đến nghèo đa chiều tại Việt Nam” là thiết thực, có ý nghĩa và đây chính là mục tiêu nghiên cứu của luận án.

2. Mục tiêu nghiên cứu

· Mục tiêu chung

Mục tiêu nghiên cứu chung của luận án đánh giá tác động của di cư đến nghèo đa chiều tại nơi đi (nơi xuất cư) của hộ gia đình có người di cư từ đó hàm ý các chính

sách giảm nghèo đa chiều dưới góc nhìn của di cư.

· Mục tiêu cụ thể

Từ mục tiêu chung được đề cập ở trên, các mục tiêu cụ thể của luận án bao gồm: (1) Luận án làm rõ cơ sở lý thuyết và phương pháp phân tích tác động của di cư đến nghèo đa chiều. (2) Đề xuất mô hình và phương pháp đánh giá tác động của di cư đến nghèo đa chiều phù hợp với dữ liệu và bối cảnh của Việt Nam. (3) Đánh giá tác động của di cư đến nghèo đa chiều tại Việt Nam. (4) Đề xuất một số hàm ý chính sách để thực hiện mục tiêu giảm nghèo đa chiều dưới góc nhìn về di cư tại nơi đi từ sự kết hợp giữa xu hướng và bối cảnh mới của

di cư và nghèo đa chiều tại Việt Nam.

3. Câu hỏi và giả thuyết nghiên cứu

· Câu hỏi nghiên cứu

Để bổ sung cho khoảng trống nghiên cứu, luận án tập trung trả lời câu hỏi

nghiên cứu tổng quát “Di cư có cải thiện được nghèo đa chiều của hộ gia đình tại

nơi đi hay không?”.

Cụ thể, luận án tìm câu trả lời cho các câu hỏi chính sau:

(1) Có sự khác biệt nào về tình trạng nghèo đa chiều giữa hộ di cư và không

di cư tại nơi đi của người di cư?

(2) Di cư có tác động như thế nào đến nghèo đa chiều (xác suất/khả năng nghèo, điểm số thiếu hụt đa chiều và xác suất/khả năng thiếu hụt theo từng chỉ số trong từng chiều nghèo đa chiều) của hộ gia đình tại nơi đi?

6

(3) Những chính sách nào có thể áp dụng để cải thiện nghèo đa chiều của hộ gia

đình có người di cư vì mục đích việc làm?

· Giả thuyết nghiên cứu

Các giả thuyết chính được luận án thực hiện bao gồm:

Giả thuyết 1: Di cư làm giảm tình trạng nghèo đa chiều tổng hợp. Cụ thể, di cư làm

giảm xác suất/khả năng nghèo đa chiều của hộ gia đình có người di cư

Giả thuyết 2: Di cư làm giảm điểm số thiếu hụt đa chiều. Cụ thể, di cư làm giảm

số điểm thiếu hụt của hộ gia đình có người di cư.

Giả thuyết 3: Di cư làm giảm sự thiếu hụt từng chỉ số nghèo đa chiều. Cụ thể, di cư làm giảm xác suất/khả năng thiếu hụt từng chỉ số nghèo đa chiều của hộ gia đình có

người di cư.

4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu:

Đối tượng nghiên cứu của luận án là tác động của di cư việc làm đến nghèo đa chiều của các hộ gia đình tại nơi đi của người di cư ở Việt Nam. Từ đó hàm ý một số chính sách giúp các hộ này giảm nghèo trên khía cạnh đa chiều.

Phạm vi nghiên cứu - Phạm vi về thời gian: nghiên cứu thực hiện đánh giá tác động của di cư đến nghèo đa chiều ở cấp hộ tại Việt Nam trong giai đoạn 2014 - 2018 trên cơ sở sử dụng dữ liệu thô từ bộ dữ liệu Khảo sát mức sống dân cư (VHLSS - Vietnam Household Living Standards of Survey) 2014, 2016 và 2018 (gọi tắt là Khảo sát mức sống - KSMS) do Tổng cục Thống kê thực hiện. Đồng thời, nghiên cứu cũng sử dụng số liệu tổng hợp được công bố từ các cơ quan của Chính phủ, các báo cáo nghiên cứu của các tổ chức, cá nhân trong và ngoài nước nhằm luận giải cũng như làm bằng chứng ủng hộ cho các giả thuyết nghiên cứu của luận án. Vì vậy, đối với dữ liệu tổng hợp, luận án sử dụng

trong phạm vi thời gian từ 1999 đến 2023.

- Phạm vi không gian: Nghiên cứu được thực hiện trên phạm vi quốc gia, cụ thể

là tại Việt Nam.

- Phạm vi nội dung:

+ Về nghèo đa chiều: luận án chỉ xem xét dưới khía cạnh phi tiền tệ tức là dựa vào

các chiều cạnh xã hội do Bộ lao động thương binh xã hội đề xuất (2015) (bao gồm 5 chiều như giáo dục, y tế, nhà ở, điều kiện sống, tiếp cận thông tin) và cách thức đo lường nghèo đa chiều do Alkire và Foster (2011) xây dựng.

7

+ Về di cư: Có rất nhiều nguyên nhân khiến người dân di cư như tìm kiếm việc làm,

học tập, chuyển đến/chuyển đi, kết hôn và các nguyên nhân khác. Trong đó, di cư vì mục đích việc làm (hay di cư vì yếu tố kinh tế) là lý do chủ yếu của người di cư trong các cuộc khảo sát, nghiên cứu (TCTK, 2006; UNDP, 2010; TCTK, 2016c;

TCTK, 2019b; TCTK, 2020b; UNDP, 2024a). Để phù hợp với mục tiêu nghiên cứu, luận án tập trung đánh giá tác động của di cư vì lý do việc làm tập trung vào di cư nội địa (di cư trong nước) và thực hiện cho nơi đi của hộ gia đình có người di cư đến

nghèo đa chiều.

5. Phương pháp nghiên cứu

Để phù hợp với mục tiêu nghiên cứu, luận án kết hợp sử dụng các phương pháp sau:

· Phương pháp thu thập dữ liệu

Luận án sử dụng các bộ dữ liệu điều tra chính thức từ Tổng cục thống kê và các

dữ liệu từ các báo cáo đã được công bố. Số liệu sử dụng trong luận án có thể được tính

toán từ dữ liệu điều tra hoặc sử dụng trực tiếp từ các bộ dữ liệu này.

Các nguồn dữ liệu chính sử dụng phân tích trong luận án gồm: Bộ dữ liệu Khảo

sát mức sống dân cư (VHLSS qua các năm 2014, 2016 và 2018), số liệu thu thập từ Niên

giám thống kê trong giai đoạn tham chiếu của luận án, dữ liệu trực tuyến từ số liệu thống

kê được đăng

tải

trên

trang web của Tổng cục

thống kê

tại địa chỉ

www.gso.gov.vn/solieuthongke, các báo cáo về nghèo đa chiều từ Bộ lao động thương

binh xã hội qua các năm trong giai đoạn tham chiếu của luận án.

· Phương pháp tổng hợp, phân tích: phương pháp này được sử dụng để xác định câu hỏi và khoảng trống nghiên cứu thông qua việc tổng quan về di cư và nghèo cũng như

tác động của di cư đến nghèo nói chung và nghèo đa chiều nói riêng. Thêm vào đó, phương

pháp này còn được sử dụng cho việc phân tích thực trạng nghèo đa chiều tại Việt Nam

thông qua việc tính toán các chỉ tiêu nghèo đa chiều từ bộ dữ liệu VHLSS 2014 - 2018. Kết

quả từ phương pháp này sẽ củng cố các bằng chứng luận giải cho các kết quả nghiên cứu.

· Phương pháp đánh giá tác động

Để đánh giá tác động của di cư đến nghèo đa chiều ở cấp hộ, luận án sử dụng phương

pháp hồi quy kết nối điểm số tương đồng (PSM - Propensity Score Matching) từ đó thực

hiện đánh giá tác động của di cư lên các biến kết quả quan tâm với dữ liệu gộp (pooled

data). PSM cho phép ghép cặp giữa hộ di cư và hộ không di cư trên cơ sở điểm số tương

đồng. Cùng với quy trình quy trình kiểm định chặt chẽ, kết quả nghiên cứu có độ tin cậy

8

cao và là đầu vào có giá trị trong việc lập kế hoạch cũng như đề xuất một số giải pháp trong

chính sách giảm nghèo chiều tại nơi đi dưới góc nhìn di cư trong nước.

· Phần mềm hỗ trợ xử lý số liệu và ước lượng mô hình: phần mềm Stata bản 14.0

6. Đóng góp của luận án

· Những đóng góp mới về mặt học thuật, lý luận

Thứ nhất, luận án nghiên cứu đánh giá tác động của di cư việc làm đến nghèo đa

chiều một cách tiếp cận về nghèo mang tính tổng hợp. Các nghiên cứu về tác động của

di cư đến nghèo trước đây chỉ đánh giá tác động của di cư trên khía cạnh đơn chiều

(nghèo thu nhập/chi tiêu) hoặc trên từng chiều cạnh nghèo đa chiều mà không nghiên

cứu đến nghèo đa chiều mang tính chất tổng hợp. Thứ hai, luận án sử dụng dữ liệu

Khảo sát mức sống dân cư do Tổng cục thống kê thực hiện kết hợp giữa bộ dữ liệu

hộ gia đình và bộ dữ liệu xã cũng như dữ liệu cấp tỉnh (sử dụng chỉ số cạnh tranh cấp

tỉnh - PCI). Số liệu của những nghiên cứu trước đây chỉ giới hạn chủ yếu ở bộ dữ

liệu Khảo sát mức sống dân cư phân tích dựa trên bộ dữ liệu hộ gia đình nên không

đảm bảo được tính toàn diện và khái quát. Thứ ba, luận án tiếp cận bộ chỉ báo đo

lường nghèo đa chiều do Bộ lao động thương binh xã hội xây dựng, sử dụng phương

pháp của Alkire & Foster (2011) tính toán các khía cạnh phản ánh nghèo đa chiều ở

cấp độ hộ gia đình và cấp vùng dành cho hộ di cư. Thêm vào đó, luận án cũng phân

tích tác động của di cư việc làm đến nghèo đa chiều sử dụng đơn vị nghiên cứu ở cả

cấp độ hộ gia đình và cấp vùng. Các nghiên cứu trước đây tập trung nghiên cứu ở

cấp độ hộ gia đình. Thứ tư, mô hình phân tích định lượng sử dụng phương pháp hồi

quy kết nối điểm số tương đồng đánh giá tác động của di cư đến nghèo đa chiều dựa

trên các bộ dữ liệu được ghép nối và được thực hiện cho mô hình toàn bộ hộ và mô

hình cho các hộ gia đình ở khu vực nông thôn (dựa trên kết quả ghép nối dữ liệu với

bộ xã thuộc bộ dữ liệu Khảo sát mức sống dân cư). Các nghiên cứu trước chủ yếu tập

trung vào mô hình toàn bộ mà ít có sự chú ý tới khu vực nông thôn.

Những phát hiện, đề xuất mới rút ra được từ kết quả nghiên cứu, khảo sát

của luận án

Khác với các nghiên cứu trước, kết quả nghiên cứu từ luận án cho thấy: (i) Di cư

việc làm có tác động tích cực trong việc giảm nghèo đa chiều tại nơi đi nhưng không

phải là toàn bộ. (ii) Tác động tích cực của di cư thể hiện rõ ràng ở khu vực nông thôn;

(iii) Tốc độ giảm nghèo đa chiều luôn thấp hơn so với nghèo theo cách tiếp cận đơn

chiều do những phức tạp trong đo lường nghèo đa chiều.

9

Từ kết quả phân tích, dựa trên dữ liệu thứ cấp thu thập từ số liệu công bố của

TCTK, luận án tiến hành so sánh và đưa ra dự báo cho xu hướng di cư và nghèo đa chiều

trong thời gian tới. Đồng thời kết nối với kết quả phân tích từ VHLSS trong giai đoạn

2014-2018, luận án đã khuyến nghị một số chính sách giúp cải thiện tình trạng nghèo đa

chiều tại nơi đi cũng như trong công tác thống kê đánh giá nghèo đa chiều nhằm phù

hợp hơn trong bối cảnh mới. Theo đó, các giải pháp tập trung liên quan đến (i) Nhóm

giải pháp nhằm phát huy vai trò của di cư trong giảm nghèo đa chiều tại nơi đi và (ii)

Nhóm giải pháp giải pháp liên quan đến công tác thống kê thu thập dữ liệu nhằm đảm

bảo tính đại diện trong các nghiên cứu về di cư và nghèo đa chiều

7. Bố cục của luận án

Ngoài phần mở đầu và kết luận, các danh mục từ viết tắt, danh mục bảng, danh mục hình, nội dung của luận án được kết cấu thành năm chương với nội dung của từng chương như sau:

Chương 1: Cơ sở lý thuyết về về di cư và nghèo đa chiều.

Chương 2: Tổng quan tình hình nghiên cứu.

Chương 3: Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu.

Chương 4: Thực trạng tác động của di cư đến nghèo đa chiều tại nơi đi ở Việt Nam.

Chương 5: Một số hàm ý chính sách nhằm phát huy vai trò của di cư trong giảm nghèo đa chiều tại Việt Nam

10

CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ DI CƯ VÀ NGHÈO ĐA CHIỀU

Chương 1 luận án tập trung trình bày các nội dung liên quan đến lý thuyết về di cư, nghèo và nghèo đa chiều. Một mặt, nghiên cứu trình bày các định nghĩa liên quan đến di cư và nghèo đa chiều làm căn cứ để xác định người/hộ di cư và người/hộ nghèo đa chiều. Mặt khác, luận án tổng quan lý thuyết về đo lường nghèo đa chiều được áp dụng làm cơ sở luận giải cho cách thức đo lường nghèo đa chiều mà luận án sử dụng.

Nhằm làm rõ hơn các khía cạnh của nghèo và lý do nghèo đa chiều được lựa chọn để đo

lường nghèo, luận án cũng đã tổng hợp cách thức đo lường nghèo đơn chiều.

1.1. Tổng quan nghiên cứu về di cư

1.1.1. Định nghĩa di cư

Trong khi có nhiều tài liệu có sẵn về các yếu tố quyết định, mô hình, hậu quả và các khía cạnh khác của di cư, không có định nghĩa được chấp nhận phổ biến về di cư cũng như di cư nội địa. Lý do thứ nhất là vì di cư rất khó xác định bởi nó liên quan đến cả chiều thời gian và không gian nên cần xác định một cách thận trọng. Thứ hai, các nghiên cứu di cư thường sử dụng các định nghĩa khác nhau tùy thuộc vào đặc trưng kinh tế và nguồn dữ liệu tiếp cận.

Một số định nghĩa về di cư bắt nguồn từ thuật ngữ “migration” được các từ điển bách khoa về ngôn ngữ đề cập. Từ “migration”, có nguồn gốc từ tiếng Latin “migrate”,

có nghĩa là thay đổi một nơi cư trú. Encyclopaedia Americana định nghĩa thuật ngữ này

là một sự di chuyển tự nguyện của một số lượng đáng kể những người từ một môi trường quen thuộc đến một môi trường mới. Bách khoa toàn thư về khoa học xã hội đã định nghĩa di cư là sự di chuyển tương đối lâu dài của những người ở một khoảng cách đáng

kể. Trong bách khoa toàn thư về dân số quốc tế, di cư được định nghĩa là sự di chuyển theo địa lý liên quan đến sự thay đổi nơi cư trú giữa các khu vực chính trị hoặc giữa các

khu vực cư trú khác nhau.

Một số các định nghĩa về di cư được tổ chức quốc tế đưa ra nhằm xác định người di cư được chấp nhận phổ biến. Tổ chức Di cư Quốc tế (IOM, 2018) xác định người di cư quốc tế là bất kỳ người nào đang di chuyển hoặc đã di chuyển qua biên giới quốc tế hoặc trong một quốc gia cách xa nơi cư trú thường xuyên của họ, bất kể (1) người có tư cách pháp nhân hay không; (2) di cư là tự nguyện hay không tự nguyện; (3) nguyên nhân của di cư là gì; hoặc (4) thời gian lưu trú là bao nhiêu. Như vậy, việc phân chia di cư

trong nước (hay còn gọi là di cư nội địa) và di cư ra nước ngoài (hay còn gọi là di cư quốc tế) thường dựa vào ranh giới di chuyển.

11

Đối với di cư trong nước, Ngân hàng thế giới (2016) đưa ra định nghĩa về người

di cư “đó là những người đã di chuyển qua các ranh giới hành chính trong phạm vi biên giới một quốc gia”. Theo định nghĩa này mới chỉ chú ý tới không gian di chuyển (tập trung vào di chuyển trong nước) mà chưa chú ý đến thời gian di chuyển khác nhau giữa

những người người di cư. Liên Hợp Quốc cung cấp một hướng dẫn bổ sung đầy đủ hơn cho việc đo lường di cư trong nước trong đó xác định di cư trong nước là sự dịch chuyển từ một khu vực xác định sang khu vực khác được thực hiện trong một khoảng thời gian nhất định và liên quan đến việc thay đổi nơi cư trú (UN, 1970, trang 2).

Theo Kurekova & Hejdukova (2021), di cư thường được liên kết với việc thay đổi nơi cư trú như một sự thay đổi lâu dài và với việc vượt qua biên giới giữa các lãnh thổ (trong hoặc ngoài lãnh thổ của một quốc gia). Cốt lõi của định nghĩa này được hình thành từ hai khía cạnh: (i) thời gian và (ii) khoảng cách không gian (Wood, 1982; Kok, 1999). Khía cạnh thời gian là thời gian mà một người ở lại nơi cư trú mới. Khía cạnh về khoảng cách không gian là khoảng cách giữa nơi cư trú cũ và nơi cư trú mới (Wood, 1982; Kok, 1999). Những vấn đề thực tiễn phát sinh trong quá trình phân tích di cư vẫn luôn tồn tại trong các định nghĩa liên quan đến di cư (Kurekova & Hejdukova, 2021). Những vấn đề này bao gồm:

· Khu vực giáp ranh: Các khu vực giáp ranh của một đơn vị lãnh thổ có thể gặp khó khăn trong việc xác định di cư, vì sự di chuyển trong những khu vực này có thể không rõ ràng.

· Khoảng cách tối thiểu: Không có một khoảng cách tối thiểu được xác định cho việc di cư, điều này có thể dẫn đến sự khó khăn trong việc phân loại và phân tích các trường hợp di cư.

· Chồng chéo giữa lãnh thổ hành chính và lãnh thổ thị trường lao động: Có thể có sự không nhất quán giữa định nghĩa lãnh thổ hành chính và định nghĩa lãnh thổ của thị trường lao động, điều này khiến cho việc phân tích di cư trở nên phức tạp (Standing, 1982).

· Sự thay đổi liên tục trong nơi cư trú lâu dài: việc một cá nhân liên tục thay đổi

nơi cư trú lâu dài có thể gây khó khăn trong việc xác định và phân tích di cư.

· Tính tuần hoàn di cư: các mô hình tuần hoàn của di cư, nơi mà người di cư trở về nơi cư trú cũ hoặc di chuyển giữa nhiều nơi khác nhau, cũng làm phức tạp thêm việc xác định di cư.

Như vậy, mặc dù định nghĩa về di cư đã được thiết lập rõ ràng, nhưng vẫn có nhiều thách thức trong việc phân tích vấn đề này. Những vấn đề liên quan đến vị trí địa lý, thời gian, và mối liên hệ giữa các khu vực hành chính và thị trường lao động cần được giải quyết để có cái nhìn chính xác và đầy đủ hơn về di cư.

12

Từ những định nghĩa nêu trên cho thấy, di cư là sự thay đổi nơi cư trú của con

người, từ đơn vị hành chính này tới một đơn vị hành chính khác (trong cùng một quốc gia hoặc từ quốc gia này sang các quốc gia khác) trong một khoảng thời gian nhất định. Hay nói cách khác di cư là sự thay đổi nơi cư trú của con người trong một khoảng thời

gian nhất định.

Trong nghiên cứu về di cư, điều cần thiết là cần xác định được người di cư. Để

xác định được người di cư cần làm rõ ba khía cạnh: (1) không gian di chuyển; (2) khoảng thời gian di chuyển, (3) lý do di chuyển.

Về không gian di chuyển

Không gian di chuyển của di cư có thể được xác định trong phạm vi cùng một quốc gia (còn gọi là di cư nội địa hay di cư trong nước) và từ lãnh thổ quốc gia này sang lãnh thổ quốc gia khác (hay còn gọi là di cư quốc tế/di cư ra nước ngoài). Trong khi di cư quốc tế dễ dàng xác định được không gian di chuyển thì sự phức tạp trong di cư nội

địa khiến nghiên cứu loại hình di cư này vẫn còn nhiều vấn đề cần xác định rõ hơn.

Đối với di cư trong nước, hầu hết trong các nghiên cứu trong và ngoài nước đều

thống nhất về không gian di chuyển để xác định một hộ là di cư nội địa nếu có sự dịch

chuyển từ đơn vị hành chính này sang đơn vị hành chính khác trong cùng biên giới

một quốc gia. Sự di chuyển này có thể là từ thôn/xóm này sang thôn/xóm khác trong

cùng một xã (di cư cấp xã), hay từ phường/xã này sang phường/xã khác trong cùng

một đơn vị hành chính cấp quận/huyện (di cư cấp huyện), hay từ huyện này sang huyện

khác trong cùng một tỉnh (di cư cấp tỉnh) và từ tỉnh này sang tỉnh khác (di cư liên tỉnh).

Tuy vậy, đơn vị hành chính được đa số các nghiên cứu lựa chọn để làm căn cứ về

không gian di chuyển thường là di cư cấp huyện trở lên (không tính những người di

cư trong cùng một đơn vị hành chính cấp xã). Minh chứng cho điều này có thể được

tìm thấy trong các cuộc Khảo sát do Tổng cục thống kê thực hiện như Tổng điều tra

dân số và nhà ở, Điều tra di cư nội địa quốc gia. Riêng đối với Điều tra di cư nội địa,

Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minh, không tính những người di chuyển giữa các quận

thuộc cùng một thành phố. Đối với dữ liệu Khảo sát mức sống dân cư (VHLSS -

Vietnam Household Living Standards of Survey) là cuộc khảo sát không xác định rõ

ràng thông tin liên quan đến không gian di chuyển của người di cư. Đây là một hạn

chế khi tiếp cận dữ liệu này.

Như vậy, người di cư trong nước (di cư nội địa) được xác định là cá nhân di

chuyển từ đơn vị hành chính này sang đơn vị hành chính khác trong cùng một quốc gia. Đơn vị hành chính có thể là cấp huyện (từ xã này sang xã khác trong cùng một huyện),

13

cấp tỉnh (từ huyện này sang huyện khác trong cùng một tỉnh), cấp liên tỉnh (từ tỉnh này

sang tỉnh khác).

Về khoảng thời gian di chuyển

Không phải bất kì người nào di chuyển ra khỏi một đơn vị hành chính quy định đều được xác định là người di cư. Vì vậy cần xác định cụ thể khoảng thời gian cần thiết để một cá nhân di chuyển ra khỏi nơi cư trú quen thuộc được xác định là người di cư.

Có rất nhiều nghiên cứu xác định người di cư thông qua thời gian di chuyển. Tại

Việt Nam, khoảng thời gian di chuyển được xác định trong mỗi nghiên cứu là rất khác

nhau. Khoảng thời gian di chuyển tối thiểu là 1 tháng (Rasadhica Sharma và Ulrike Grote 2019; Nguyễn Thu Phương và cộng sự 2008) nhưng cũng có thể dài hơn như trong nghiên cứu của Nguyễn Việt Cường và cộng sự (2009) dựa vào dữ liệu VHLSS 2002 và 2004 (một người là di cư nếu thời gian họ không ở trong hộ ít nhất là 7 tháng).

Có những cuộc điều tra xác định người di cư có khoảng thời gian di chuyển rất

dài. Điển hình như dữ liệu VHLSS 2012 với module dành riêng cho người di cư xác

định là người “đi khỏi hộ để sống và làm việc trong 10 năm qua (2002-2012) hoặc hơn 10 năm nhưng vẫn được coi là quan trọng đối với hộ xét về trách nhiệm đối với bố mẹ già đang sống trong hộ hoặc vẫn hỗ trợ tài chính cho hộ”. Định nghĩa này đã được

Coxhead và cộng sự (2015) tiếp cận trong một nghiên cứu của họ nhưng giới hạn không gian di chuyển. Theo đó, một hộ được coi là di cư nếu có bất kì thành viên nào trong độ tuổi 15-59 rời khỏi hộ đi tới tỉnh khác vì lý do việc làm trong suốt 10 năm qua. Ngoài ra, Tổng điều tra dân số và nhà ở xác định “người di cư được định nghĩa là người có nơi

thực tế thường trú hiện nay và nơi thực tế thường trú 5 năm trước thời điểm điều tra

không cùng một đơn vị hành chính cấp xã” (TCTK, 2020b, trang 19).

Hay như Điều tra di cư nội địa quốc gia (2015) xác định người di cư: bao gồm những người 15 - 59 tuổi di chuyển từ huyện/quận này sang huyện/quận khác trong vòng 5 năm trước cuộc điều tra, và đã cư trú tại hộ từ 1 tháng trở lên hoặc cư có thể cư trú

dưới 1 tháng ở nơi ở mới nhưng có ý định ở từ 1 tháng trở lên hoặc cư trú ở nơi điều tra

mới dưới 1 tháng nhưng trong vòng 1 năm qua đã rời khỏi nơi thường trú đến ở một quận/huyện khác với thời gian tích lũy từ 1 tháng trở lên để lao động kiếm tiền.

Về lý do di chuyển

Có rất nhiều lý do khiến một người di chuyển ra khỏi hộ như tách hộ/nhập hộ, đi

học, đi chữa bệnh, tìm kiếm việc làm hoặc nhận được công việc ở nơi khác.

Trong suốt chiều dài lịch sử, con người đã di cư để tìm kiếm cuộc sống tốt đẹp

hơn, để chạy trốn xung đột hoặc tìm kiếm sự an toàn, hoặc đơn giản là để tìm kiếm

14

những cơ hội mới. Phần lớn di cư là hợp pháp, an toàn và có trật tự, thường liên quan

trực tiếp đến việc làm (IOM, 2024).

Tóm lại, di cư thường được xác định là sự dịch chuyển của cá nhân ra khỏi vùng sinh sống trong một khoảng thời gian nhất định. Hay nói cách khác, các nghiên cứu khi xác định người di cư thường dựa vào thời gian và không gian di chuyển cũng như mức độ sẵn có của dữ liệu. Khoảng thời gian di chuyển được các nghiên cứu sử dụng tối thiếu 1 tháng.

Các lý do di chuyển thường được xác định là để tìm kiếm việc làm/học tập/lý do khác (kết hôn, tách hộ, đoàn tụ gia đình …). Trong đó, mục đích di chuyển chủ yếu của người di cư là tìm kiếm việc làm ở nơi ở mới (TCTK, 2016; TCTK, 2019b; TCTK, 2020b).

1.1.2. Phân loại di cư

Tùy vào mục đích nghiên cứu, di cư có thể được phân loại dựa trên các tiêu thức

khác nhau. Cụ thể:

· Căn cứ theo phạm vi lãnh thổ, di cư bao gồm di cư nội địa (còn gọi là di cư trong nước) và di cư quốc tế (hay di cư ra nước ngoài). Trong đó di cư quốc tế là sự dịch

chuyển của người di cư từ biên giới lãnh thổ của một quốc gia sang biên giới lãnh thổ của quốc gia khác, di cư từ nước này sang nước khác. Trong khi di cư nội địa thì sự dịch chuyển này diễn ra trong phạm vi giữa các vùng, miền, địa phương trong lãnh thổ của

một quốc gia.

· Căn cứ theo khoảng thời gian cứ trú tại nơi đến, di cư được phân chia thành di

cư lâu dài (hay còn gọi là định cư) và di cư tạm thời.

Di cư lâu dài nghĩa là người di cư dịch chuyển hẳn chỗ ở và chắc chắn định cư tại nơi ở mới trong khoảng thời gian dài lâu. Hình thức di cư này chủ yếu là do người di cư đoàn tụ gia đình hoặc kết hôn. Trong khi di cư tạm thời thì người di cư chỉ ở tạm thời ở nơi đến trong một khoảng thời gian ngắn sau đó có thể di chuyển sang chỗ khác hoặc

trở về quê hương. Di cư tạm thời được chia thành di cư mùa vụ (hay còn gọi là thời vụ) và di cư con lắc (Đặng Nguyên Anh, 2012).

Di cư mùa vụ là mô hình di dân “ly hương - bất ly nông” trong đó lao động nông nghiệp dư thừa ra khỏi làng quê tìm việc nhưng không từ bỏ đất canh tác. Đây là

hình thái di cư đặc trưng của di cư tạm thời. Di dân mùa vụ diễn ra trong kỳ nông nhàn,

hướng di chuyển chủ yếu là nông thôn - thành thị. Thời gian chiếm đến 2/3 số tháng trong năm. Việc đi lại diễn ra với khoảng cách xa hơn, phổ biến hơn với nhiều thời điểm trong năm hơn.

Di cư con lắc là loại hình di chuyển theo khoảng cách gần không diễn ra theo mùa vụ mà thiên về hình thái di dân con lắc. Trong đó việc đi về của người di chuyển

15

được lặp đi lặp lại giữa hai địa điểm nhiều lần trong khoảng thời gian ngắn. Hình ảnh

“một chốn, đôi nơi” này khá phổ biến trong nhóm di chuyển lao động làm thuê trên địa bàn một huyện, hoặc giữa các xã lân cận tỉnh lỵ. Di cư con lắc được đánh giá là hình thức di dân giúp giải quyết việc làm nhưng không xáo trộn cuộc sống, học hành,

không gây áp lực trường lớp, nhà ở, tiếp cận dịch vụ công và an sinh xã hội ở địa phương nơi đến.

· Căn cứ vào động lực của người di cư, được nhắc đến bởi Kurekova, & Hejdukova (2021). Động lực di cư được xác định bằng năm nhóm gồm (i) lý do kinh tế:

khả năng có được việc làm, mức thu nhập cá nhân, sự phù hợp với định hướng nghề

nghiệp, mức chi phí sinh hoạt, v.v.; (ii) lý do cư trú: khả năng có nhà ở, chất lượng nhà ở, đặc điểm của các khu vực lân cận, v.v.; (iii) lý do cá nhân: theo gia đình, kết hôn, ly

hôn, đoàn tụ gia đình, v.v.; (iv) lý do hòa hợp (amenities): môi trường, các yếu tố xã hội, lý do văn hóa, khả năng tiếp cận dịch vụ công, v.v.; (v) lý do khác: khí hậu, di sản, nguồn

gốc dân tộc, trình độ học vấn đặc thù, v.v. các động lực này có thể kết hợp với nhau, chẳng hạn như lý do kinh tế thường đi kèm với lý do cá nhân.

· Căn cứ vào luồng di cư (điểm đến của quá trình di cư): Theo cách phân chia này, di cư được phân chia thành bốn luồng di cư gồm nông thôn - thành thị, nông thôn

- nông thôn, thành thị - thành thị, thành thị - nông thôn.

· Căn cứ vào cách thức tổ chức di cư: di cư được phân chia thành di cư có tổ chức và di cư tự phát và di cư bắt buộc. Di cư có tổ chức là loại hình di cư có sự quản lý của

nhà nước. Trong khi đó, di cư tự phát là loại hình di cư tự do, không theo một chương trình hay quy định nào của chính phủ. Di cư bắt buộc (hay còn gọi là di cư cưỡng bức)

là hình thức di cư thường xảy ra trong hoàn cảnh bắt buộc liên quan đến xung đột, bạo lực, chiến tranh, thiên tai, dịch bệnh hoặc an ninh quốc phòng

· Căn cứ vào phạm vi nghiên cứu: phân loại này thường được các nghiên cứu sử dụng bao gồm nhập cư và xuất cư. Theo đó, nơi nhập cư là chính nơi đến/điểm đến lựa

chọn của người di cư (destination of migrants), trong khi nơi xuất cư chính là nơi đi của người di cư (hay còn gọi là quê nhà của người di cư - origin of migrants).

· Căn cứ vào tính hợp pháp của di cư: Di cư theo hình thức này được phân chia thành di cư hợp pháp và di cư bất hợp pháp. Di cư hợp pháp là loại hình di cư mà người

di cư được pháp luật bảo vệ ở nơi đến. Trong khi di cư bất hợp pháp là loại hình di cư không được pháp luật thừa nhận (trái pháp luật) và thường không được pháp luật bảo vệ tại nơi đến. Đối tượng chủ yếu của di cư bất hợp pháp thường là những người di cư vượt biên trái phép, nạn nhân của nạn mua bán người,…

16

1.2. Cơ sở lý thuyết về nghèo đa chiều

Rào cản cho sự phát triển của mỗi quốc gia chính là nghèo và người nghèo thường

ít có cơ hội tiếp cận với các dịch vụ xã hội cơ bản (giáo dục, y tế, điều kiện sống như nhà ở, nước sạch, điều kiện vệ sinh kém, hạn chế tiếp cận thông tin,….). Nghèo không chỉ tồn tại ở các quốc gia đang phát triển mà còn ở các quốc gia phát triển và mỗi quốc gia đều xây dựng cho mình khái niệm và ngưỡng nghèo khác nhau tùy thuộc vào điều

kiện phát triển và đặc điểm của mỗi nước. Nội dung phần này, tập trung vào định nghĩa và cách thức đo lường nghèo đa chiều làm cơ sở lý thuyết trong việc tính toán các chỉ tiêu đo lường nghèo đa chiều luận án sử dụng để mô tả trong phần thực trạng.

1.2.1. Định nghĩa nghèo đa chiều

Nội dung của phần này tập trung trình bày các định nghĩa về nghèo đa chiều. Tuy nhiên, nghèo đa chiều là khái niệm xuất hiện sau này do sự phát triển của xã hội và các công cụ đo lường. Điều này đòi hỏi một khái niệm đo lường khía cạnh nghèo đầy đủ hơn thay vì chỉ tập trung vào nghèo đơn chiều như trước đây. Vì vậy, trước khi làm rõ

khái niệm của nghèo đa chiều, luận án cũng sẽ làm rõ khái niệm của nghèo đơn chiều

(nghèo dựa trên thước đo về thu nhập hoặc chi tiêu hay còn gọi là nghèo tiền tệ) và được lồng ghép trong nội dung phần này. Cần khẳng định rằng, nghèo đa chiều là một khái

niệm không được đề cập rõ ràng mà thường bắt nguồn từ khái niệm về nghèo.

Nghèo là một hiện tượng kinh tế xã hội mang tính chất toàn cầu, không chỉ tồn tại ở các quốc gia có nền kinh tế kém phát triển, mà còn tồn tại ngay tại các quốc gia có nền kinh tế phát triển. Tùy thuộc vào điều kiện tự nhiên, thể chế chính trị xã hội và điều

kiện kinh tế của mỗi quốc gia mà tính chất, mức độ nghèo là khác nhau. Nghèo là hiện tượng thường gặp ở các quốc gia kém phát triển. Nhìn chung mỗi quốc gia đều sử dụng

một khái niệm để xác định mức độ nghèo và đưa ra các chỉ báo nghèo để xác định giới hạn nghèo khổ. Có rất nhiều định nghĩa về nghèo được đưa ra bởi các nhà kinh tế học cũng như của các tổ chức quốc tế. Tuy vậy vẫn có sự thống nhất trong các định nghĩa

về nghèo trên một số các khía cạnh.

Trước hết, nghèo được hiểu là sự thiếu thốn về mặt vật chất được xác định bởi

mức thu nhập mà tại đó con người không đủ đáp ứng các nhu cầu tối thiểu của con người

(được Adam Smith, 1776 đề cập trong tác phẩm “Wealth of Nations” trích trong E. Philip Davis và Miguel Sanchez-Martinez, 2015). Theo định nghĩa này, nghèo là một thước đo tuyệt đối với những thiếu thốn về vật chất. Tuy vậy, nếu chỉ dừng lại ở khái niệm này thì không thể phản ánh đầy đủ tình trạng nghèo mà một cá nhân phải trải qua vì một cá nhân không chỉ thiếu thốn về mặt vật chất mà còn trên khía cạnh khác (phi vật

17

chất). Vì vậy, nhiều nghiên cứu đã khẳng định rằng nghèo là sự kết hợp của thước đo

tuyệt đối và tương đối (Peter Townsend, 1979).

Trong việc theo dõi tình trạng nghèo, trọng tâm thường là nghèo dưới góc độ là nghèo về tiền, tức là mức độ mà mọi người có mức thu nhập hoặc mức tiêu dùng rất thấp. Tuy nhiên, bản thân người nghèo lại coi trải nghiệm nghèo đói của họ rộng hơn. Một người nghèo có thể phải chịu nhiều bất lợi cùng một lúc - ví dụ như có thể bị suy

dinh dưỡng hoặc sức khỏe kém, thiếu nước sạch hoặc điện, chất lượng công việc kém hoặc ít được học hành. Chỉ tập trung vào một yếu tố, chẳng hạn như thu nhập, là không đủ để nắm bắt được bản chất thực sự của nghèo.

Amartya Sen là một trong những người đóng góp quan trọng nhất trong nghiên cứu nghèo đã đề xuất định nghĩa tương đối về nghèo. Theo Amartya Sen (1981), môi trường kinh tế xã hội xung quanh cá nhân mang đến cho khái niệm nghèo một ý nghĩa

tương đối được đề cập trong lý thuyết về “Tiếp cận năng lực” (Capability Approach-

CA). Lý thuyết này nổi lên như là “cách tiếp cận thay thế hàng đầu cho các khung kinh tế tiêu chuẩn để tư duy về nghèo, bất bình đẳng và phát triển con người nói chung” và là nền móng để xây dựng nên khung lý thuyết đo lường nghèo theo cách tiếp cận đa chiều thay vì đơn chiều như trước đây. Theo đó, nghèo không chỉ là bị tước đoạt nguồn

lực, mà còn bị tước đoạt cả năng lực. Ông cho rằng, đo lường nghèo không chỉ dựa vào tiêu chí duy nhất là thu nhập mà cần quan tâm đến đánh giá chất lượng cuộc sống như “khả năng tiếp cận các dịch vụ chăm sóc y tế và giáo dục, tỷ lệ tử vong ở trẻ sơ sinh, tỷ

lệ xóa mù chữ”. Hay nói cách khác, nghèo là hiện tượng đa chiều. Từ những nghiên cứu

của Sen, một loạt các nghiên cứu đã dựa trên cách tiếp cận này để định nghĩa và đo lường nghèo như Chương trình phát triển liên hiệp quốc (UNDP - United Nation Development Program), Ngân hàng thế giới (WB - World Bank), Alkire (2007), Alkire and Foster (2011), …

Một số các quan niệm về nghèo được các tổ chức trên thế giới đưa ra đã bổ sung

cho các nội hàm của nghèo đa chiều. Tại hội nghị bàn về xoá đói giảm nghèo do ESCAP tổ chức tại Băng Cốc Thái Lan năm 1993 đã đưa ra khái niệm về nghèo “Nghèo là tình trạng một bộ phận dân cư không được hưởng và thoả mãn những nhu cầu cơ bản của con người đã được xã hội thừa nhận tuỳ theo trình độ phát triển kinh tế xã hội và phong tục tập quán của các địa phương” (trích trong Bộ lao động thương binh xã hội, 2015).

Hay trong định nghĩa của Ngân hàng thế giới (2000) cho rằng "Nghèo là đói. Nghèo là thiếu nơi trú ẩn. Nghèo là bệnh tật mà không thể gặp bác sĩ. Nghèo là không được đến trường và không biết đọc. Nghèo là không có việc làm, là nỗi sợ cho tương lai. Nghèo là mất một đứa trẻ vì bệnh tật do nước bẩn gây ra. Nghèo là sự bất lực, thiếu đại diện và

18

thiếu tự do cũng như không được bày tỏ ý kiến”. Như vậy, định nghĩa nghèo này bao

gồm các điều kiện không được đáp ứng như các nhu cầu cơ bản về thực phẩm, nước uống sạch, vệ sinh đúng cách, giáo dục, chăm sóc sức khỏe và các dịch vụ xã hội khác. Hay như khái niệm do Ủy ban châu Âu đề xuất, đó là “Mọi người được cho là sống trong

nghèo khổ nếu thu nhập và nguồn lực của họ không đủ để ngăn cản họ có một mức sống được coi là chấp nhận được trong xã hội nơi họ sống. Vì nghèo, họ có thể gặp nhiều bất lợi thông qua thất nghiệp, thu nhập thấp, nhà ở kém, chăm sóc sức khỏe không đầy đủ và rào cản đối với việc học tập, văn hóa, thể thao và giải trí suốt đời” (World Bank, 2000)

Khái niệm nghèo được đề cập trong Tuyên bố của Liên hợp quốc (6/2008) rằng “Nghèo là thiếu năng lực tối thiểu để tham gia hiệu quả vào các hoạt động xã hội. Nghèo có nghĩa là không có đủ ăn, đủ mặc, không được đi học, không được đi khám bệnh, không có đất đai để trồng trọt hoặc không có nghề nghiệp để nuôi sống bản thân, không được tiếp cận tín dụng. Nghèo cũng có nghĩa là không an toàn, không có quyền, và bị loại trừ của các cá nhân, hộ gia đình và cộng đồng. Nghèo có nghĩa là dễ bị bạo hành, phải sống ngoài lề xã hội hoặc trong các điều kiện rủi ro, không được tiếp cận nước sạch và công trình vệ sinh an toàn”. Điều này tạo thành một định nghĩa rất rộng, bao gồm các đặc tính đa chiều của nghèo. Cùng với quan điểm của Sen về nghèo, khái niệm của UN được coi như là cơ sở của các khái niệm về nghèo đa chiều sau này và được các quốc gia kế thừa, áp dụng. Tính chất đa chiều của nghèo đã làm cho “Nghèo là một khái niệm đa chiều vừa dễ và vừa khó để định nghĩa” (UNDP 2012, trang 4).

Từ các định nghĩa được liệt kê ở trên cho thấy, tính chất đa chiều về nghèo có thể được sử dụng để tạo ra một bức tranh toàn diện hơn và cho biết ai là người nghèo và họ nghèo như thế nào cũng như các bất lợi khác nhau mà người nghèo gặp phải. Mặt khác, như là một một thước đo chính về nghèo, nghèo đa chiều có thể được chia nhỏ cho biết mức độ nghèo đói ở các khu vực khác nhau của một quốc gia và giữa các nhóm người khác nhau.

Tóm lại, nghèo đa chiều chính là sự thiếu hụt một số nhu cầu cơ bản của con người nhằm duy trì mức sống tối thiểu. Hay nói cách khác, nghèo là một hiện tượng đa chiều mà ở đó con người thiếu hụt một số nhu cầu cơ bản cho cuộc sống như thực phẩm, nước sạch, vệ sinh, giáo dục, y tế và các dịch vụ xã hội khác ở mức tối thiểu.

Giai đoạn trước đây, đa số các quốc gia đo lường nghèo theo cách tiếp cận đơn chiều (tức là dựa trên chuẩn nghèo thu nhập hoặc chi tiêu). Hiện nay, nhận thấy tầm quan trọng của việc đo lường nghèo theo cách tiếp cận đa chiều, nghèo đa chiều được nhiều quốc gia, các tổ chức quốc tế áp dụng để tính toán và phân tích. Một số quốc gia, tiếp cận đo lường nghèo kết hợp cả nghèo đơn chiều (hay còn gọi là nghèo tiền tệ thường được xác định theo chuẩn nghèo thu nhập hoặc chi tiêu) và nghèo dựa trên sự thiếu hụt tiếp cận các dịch vụ xã hội cơ bản để tạo thành nghèo đa chiều.

19

1.2.2. Phân loại nghèo đa chiều

Nghèo là vấn đề đa chiều ảnh hưởng đến hàng triệu người trên khắp thế giới. Vì

vậy, việc hiểu rõ các loại nghèo đa chiều dựa trên các phân loại khác nhau là rất quan trọng để xây dựng các chiến lược hiệu quả nhằm chống lại nó. Dưới đây là các loại hình và đặc điểm của nghèo đa chiều dựa theo các tiêu thức phân loại khác nhau. Mỗi loại có nguyên nhân, đặc điểm và giải pháp tiềm năng riêng. Dựa trên tài liệu nghiên cứu được luận án thu thập, nghèo đa chiều được phân chia thành các hình thức như sau1:

(1) Dựa vào tính chất của nghèo đa chiều · Nghèo tuyệt đối (Absolute poverty)

Nghèo tuyệt đối, còn được gọi là nghèo cùng cực, là hình thức nghèo nghiêm trọng nhất. Đặc điểm của tình trạng này là thiếu các nhu cầu cơ bản để sinh tồn, chẳng hạn như thực phẩm, nước sạch, nơi ở và chăm sóc sức khỏe. Những người sống trong

cảnh nghèo tuyệt đối phải vật lộn để đáp ứng các nhu cầu cơ bản của mình và thường phải đối mặt với các điều kiện đe dọa đến tính mạng.

Ví dụ về tình trạng nghèo tuyệt đối bao gồm: Các gia đình sống trong các nơi trú

ẩn tạm thời hoặc trên đường phố mà không được tiếp cận với nước sạch hoặc vệ sinh; Trẻ em bị suy dinh dưỡng do thiếu thực phẩm đầy đủ; Những cá nhân không thể tiếp

cận các dịch vụ chăm sóc sức khỏe cơ bản, dẫn đến các bệnh không được điều trị và tỷ

lệ tử vong cao.

Nguyên nhân của nghèo tuyệt đối thường do sự kết hợp của nhiều yếu tố, bao

gồm thiên tai, xung đột, bất ổn kinh tế và thiếu cơ hội tiếp cận giáo dục và việc làm. Vì vậy, các giải quyết tình trạng nghèo tuyệt đối đòi hỏi những nỗ lực toàn diện, chẳng hạn

như cung cấp cứu trợ ngay lập tức thông qua viện trợ lương thực và hỗ trợ y tế, thực hiện các dự án phát triển dài hạn và thúc đẩy ổn định và tăng trưởng kinh tế. Cải thiện

khả năng tiếp cận các chương trình giáo dục và đào tạo nghề cũng có thể giúp các cá

nhân thoát khỏi vòng luẩn quẩn của đói nghèo.

· Nghèo tương đối (Relative poverty)

Nghèo tương đối được định nghĩa liên quan đến tình trạng kinh tế con người trong xã hội. Nó đề cập đến những cá nhân hoặc gia đình có thu nhập và nguồn lực thấp

hơn đáng kể so với mức sống trung bình trong cộng đồng của họ, khiến họ khó có thể tham gia đầy đủ vào các hoạt động xã hội. Ví dụ về tình trạng nghèo tương đối bao gồm: Các gia đình không đủ khả năng mua quần áo mới, tham gia các hoạt động xã hội hoặc

1 Nội dung này được thu thập từ https://endpovertynowinc.org/blog/6-different-types-of-poverty/

20

tiếp cận một số dịch vụ được phần lớn xã hội coi là bình thường. Những cá nhân sống

trong nhà ở kém chất lượng so với những ngôi nhà trung bình trong cộng đồng của họ.

Nguyên nhân có thể là kết quả của bất bình đẳng thu nhập, thất nghiệp, thiếu việc làm và loại trừ xã hội. Tình trạng này thường kéo dài do các vấn đề mang tính hệ thống như phân biệt đối xử và không được tiếp cận với giáo dục và chăm sóc sức khỏe chất lượng.

Giảm nghèo tương đối đòi hỏi các chính sách thúc đẩy bình đẳng kinh tế và hòa nhập xã hội. Điều này có thể bao gồm thuế lũy tiến, các chương trình phúc lợi xã hội,

sáng kiến nhà ở giá rẻ và các nỗ lực cải thiện khả năng tiếp cận giáo dục và chăm sóc sức khỏe chất lượng. Trao quyền cho các cộng đồng thiểu số và giải quyết tình trạng

phân biệt đối xử cũng rất cần thiết.

(2) Dựa theo khoảng thời gian của nghèo đa chiều

· Nghèo tạm thời (Situational poverty)

Nghèo tạm thời hay còn gọi là nghèo theo tình huống/hoàn cảnh là tình trạng nghèo do khủng hoảng hoặc mất mát đột ngột, chẳng hạn như thiên tai, mất việc làm,

bệnh tật hoặc suy thoái kinh tế. Những cá nhân đang trải qua tình trạng nghèo tạm thời có thể có các kỹ năng và nguồn lực để phục hồi nhưng cần được hỗ trợ ngay lập tức để

ổn định tình hình của họ.

Ví dụ về tình trạng nghèo tạm thời bao gồm: Gia đình phải di dời do thiên tai như

bão, động đất hoặc lũ lụt, mất nhà cửa và tài sản; Người lao động bị sa thải do suy thoái kinh tế hoặc công ty đóng cửa, đang vật lộn để tìm việc làm mới; Những cá nhân phải

đối mặt với hóa đơn y tế cao do bệnh tật hoặc thương tích nghiêm trọng, làm cạn kiệt tiền tiết kiệm của họ.

Tình trạng nghèo tạm thời xảy ra do những sự kiện bất ngờ làm gián đoạn sự ổn định tài chính của một cá nhân hoặc gia đình. Các yếu tố như thiếu bảo hiểm, tiền tiết

kiệm và lưới an sinh xã hội có thể làm trầm trọng thêm tác động của những cuộc khủng hoảng này.

Giải quyết tình trạng nghèo tạm thời đòi hỏi sự can thiệp và hỗ trợ kịp thời. Điều này có thể bao gồm hỗ trợ tài chính khẩn cấp, nhà ở tạm thời, dịch vụ giới thiệu việc làm và tiếp cận dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Tăng cường mạng lưới an sinh xã hội và

khuyến khích tiết kiệm và bảo hiểm cũng có thể giúp cá nhân chống chọi tốt hơn với các cuộc khủng hoảng trong tương lai.

· Nghèo theo thế hệ (Generational poverty)

21

Nghèo theo thế hệ (hay còn gọi là nghèo dai dẳng/nghèo kinh niên) xảy ra khi

các gia đình trải qua cảnh nghèo trong hai hoặc nhiều thế hệ. Đặc điểm của tình trạng này là những bất lợi liên quan đến đói nghèo từ thế hệ này sang thế hệ khác, tạo ra một chu kỳ khó phá vỡ. Những cá nhân sống trong cảnh nghèo theo thế hệ thường phải đối

mặt với những rào cản lâu dài về giáo dục, việc làm và khả năng di chuyển xã hội.

Nghèo theo thế hệ thường bắt nguồn từ các vấn đề mang tính hệ thống như phân

biệt đối xử, không được tiếp cận với giáo dục và chăm sóc sức khỏe chất lượng, và bất ổn kinh tế. Các yếu tố xã hội và văn hóa, bao gồm kỳ thị và thiếu vốn xã hội, cũng đóng một vai trò quan trọng.

Để phá vỡ chu kỳ nghèo theo thế hệ, cần có những cách tiếp cận toàn diện, đa thế hệ. Điều này bao gồm cải thiện khả năng tiếp cận các chương trình giáo dục và đào tạo nghề chất lượng, cung cấp sự hỗ trợ cho trẻ em và thanh thiếu niên, và giải quyết các

rào cản mang tính hệ thống như phân biệt đối xử và bất bình đẳng kinh tế. Các sáng kiến

và chính sách phát triển cộng đồng thúc đẩy sự ổn định kinh tế và xã hội cũng rất quan trọng để giải quyết tình trạng này.

(3) Dựa vào khu vực phân bố

· Nghèo đô thị (Urban poverty)

Nghèo đô thị là tình trạng nghèo xảy ra ở các khu vực đô thị, chẳng hạn như thành phố và thị trấn. Tình trạng này thường được đặc trưng bởi điều kiện sống quá đông đúc, thiếu nhà ở giá rẻ và hạn chế tiếp cận các dịch vụ thiết yếu như chăm sóc sức khỏe, giáo dục và vệ sinh. Nghèo đô thị cũng có thể liên quan đến mức độ tội phạm cao và bất ổn xã hội.

Ví dụ về tình trạng nghèo đô thị như: Các gia đình sống trong nhà ở quá đông

đúc, kém chất lượng hoặc các khu định cư không chính thức với khả năng tiếp cận hạn

chế với nước sạch và vệ sinh; Những cá nhân đang vật lộn để tìm việc làm hoặc kiếm

được mức lương thấp trong các công việc không ổn định, không chính thức; Các cộng

đồng không có đủ cơ sở chăm sóc sức khỏe, trường học và dịch vụ công, dẫn đến kết

quả giáo dục và sức khỏe kém.

Nghèo đô thị thường do quá trình đô thị hóa nhanh chóng, chênh lệch kinh tế và quy hoạch đô thị không đầy đủ. Các yếu tố như di cư từ các vùng nông thôn, thiếu nhà ở giá rẻ và dịch vụ công không đầy đủ có thể làm trầm trọng thêm tình hình.

Giải quyết tình trạng nghèo đô thị đòi hỏi những nỗ lực phối hợp để cải thiện điều kiện sống, khả năng tiếp cận các dịch vụ và cơ hội kinh tế. Điều này bao gồm đầu tư vào nhà ở giá rẻ, nâng cấp các khu định cư không chính thức, mở rộng các dịch vụ công và

22

thúc đẩy quy hoạch đô thị toàn diện. Các sáng kiến tạo việc làm và hỗ trợ cho các doanh

nghiệp nhỏ cũng có thể giúp giảm nghèo ở thành thị.

· Nghèo ở nông thôn (Rural poverty)

Nghèo ở nông thôn là tình trạng nghèo xảy ra ở các vùng nông thôn, thường được đặc trưng bởi khả năng tiếp cận hạn chế với các dịch vụ thiết yếu, cơ sở hạ tầng và cơ hội kinh tế. Những cá nhân sống trong cảnh nghèo đói ở nông thôn có thể dựa vào nông nghiệp tự cung tự cấp hoặc việc làm không chính thức và phải đối mặt với những thách

thức như cô lập, thiếu giáo dục và chăm sóc sức khỏe kém.

Ví dụ về tình trạng nghèo ở nông thôn như: Các gia đình sống ở vùng sâu vùng

xa với khả năng tiếp cận hạn chế với trường học, cơ sở chăm sóc sức khỏe và nước sạch;

Những người nông dân đang phải vật lộn với năng suất cây trồng thấp, tiếp cận thị

trường không đầy đủ và thiếu đầu vào và hỗ trợ nông nghiệp; Các cộng đồng phải đối

mặt với tỷ lệ suy dinh dưỡng, bệnh tật cao và thiếu cơ sở hạ tầng cơ bản như đường sá

và điện.

Nghèo ở nông thôn thường do các yếu tố như cô lập về mặt địa lý, thiếu cơ sở hạ

tầng và dịch vụ, cơ hội kinh tế hạn chế và thách thức về môi trường. Các vấn đề như suy thoái đất đai, biến đổi khí hậu và thiếu đầu tư vào các vùng nông thôn có thể làm trầm

trọng thêm tình hình.

Giải quyết tình trạng nghèo ở nông thôn đòi hỏi các biện pháp can thiệp có mục

tiêu để cải thiện cơ sở hạ tầng, khả năng tiếp cận dịch vụ và cơ hội kinh tế. Điều này bao

gồm đầu tư vào giáo dục và chăm sóc sức khỏe ở nông thôn, thúc đẩy các hoạt động

nông nghiệp bền vững và hỗ trợ các doanh nghiệp và tinh thần kinh doanh ở nông thôn.

Tăng cường kết nối thông qua cải thiện cơ sở hạ tầng giao thông và truyền thông cũng

có thể giúp thu hẹp khoảng cách giữa khu vực nông thôn và thành thị.

(4) Dựa vào các khía cạnh của nghèo đa chiều

· Nghèo xã hội: Nghèo đói xã hội bao gồm những nhóm người bị đánh giá thấp và có ít quyền. Thông thường, nghèo xã hội dễ nhận biết nhất khi con người không có

tiếng nói và quyền của họ bị hạn chế. Họ thường bị áp bức và bị coi là tầm thường.

· Nghèo về giáo dục: Nghèo về giáo dục xảy ra khi không thể tiếp cận được các dịch vụ về giáo dục cơ bản như không được đến trường, thiếu kỹ năng không không được đào tạo. Vì vậy khi không có giáo dục, các gia đình sẽ mắc kẹt trong vòng luẩn quẩn của đói nghèo qua nhiều thế hệ. Có thể khó tìm được việc làm và thu nhập ổn định

23

và nhu cầu cơ bản của một người không được đáp ứng. Thiếu giáo dục cũng khiến trẻ

em dễ bị bóc lột hoặc lạm dụng hơn.

· Nghèo về sức khỏe: Nghèo đói về sức khỏe là tình tạng khi một người không khỏe mạnh, họ khó có thể giữ được việc làm và phát triển các mối quan hệ tích cực. Sức khỏe thể chất và tinh thần là nền tảng cho khả năng làm việc, vui chơi và xây dựng mối

quan hệ với người khác.

· Nghèo về môi trường: Môi trường vật chất đóng vai trò lớn trong phúc lợi của một người. Các yếu tố môi trường bao gồm khí hậu, lựa chọn nhà ở, tình trạng đất đai,

nguồn cung cấp nước, côn trùng mang mầm bệnh, bệnh lây truyền qua nước, thời tiết,

hạn hán và nhiều yếu tố khác nữa.

· Nghèo về kinh tế: là tình trạng mà nghèo mà mức thu nhập không cho phép

mua những gì không thể tự làm hoặc trồng trọt.

(5) Dựa vào sự dịch chuyển trạng thái của nghèo: nghèo được chia thành · Rơi vào nghèo: là tình trạng mà một người/hộ nghèo thời gian trước đó không

nghèo nhưng hiện tại người/hộ đó là nghèo

· Thoát nghèo: là tình trạng mà một người/hộ nghèo ở thời gian trước đó là

người/hộ nghèo nhưng hiện tại họ không nghèo nữa

· Tái nghèo: là tình trạng mà một người/hộ nghèo ở thời gian trước đó là

người/hộ nghèo và hiện tại vẫn tiếp tục nghèo.

(6) Dựa vào mức độ nghèo đa chiều: dựa vào chuẩn nghèo đa chiều hay còn gọi

là ngưỡng nghèo đa chiều được quy định cho từng quốc gia, nghèo đa chiều bao gồm không nghèo, cận nghèo/tổn thương nghèo, nghèo, nghèo trầm trọng. Cụ thể:

· Không nghèo đa chiều: là tình trạng mà một người/hộ có mức độ thiếu hụt dưới ngưỡng nghèo đa chiều. Ví dụ, theo UNDP (2024b), một hộ/cá nhân được coi là nghèo đa chiều nếu thiếu hụt ít nhất 1/3 số chỉ số thiếu hụt đa chiều (được đo lường bằng

3 chiều với 10 chỉ số thiếu hụt). Vì vậy, một hộ/cá nhân không nghèo đa chiều, khi hộ/cá

nhân đó có mức độ thiếu hụt dưới 1/3 số chỉ số thiếu hụt.

· Cận nghèo/tổn thương nghèo đa chiều: Là tình trạng một người/hộ có mức độ

thiếu hụt dưới ngưỡng nghèo đa chiều nhưng rất gần ngưỡng nghèo đa chiều.

· Nghèo đa chiều: là tình trạng một người/hộ có mức độ thiếu hụt trên ngưỡng

nghèo đa chiều.

· Nghèo đa chiều trầm trọng: Là tình trạng một người/hộ có mức độ thiếu hụt

trên ngưỡng và rất xa ngưỡng nghèo đa chiều.

24

1.2.3. Cách thức đo lường nghèo đa chiều

Đo lường nghèo hiện nay dựa trên hai cách tiếp cận gồm đơn chiều và đa chiều.

Trong đó, nghèo theo cách tiếp cận đơn chiều được phản ánh trực tiếp thông qua thước

đo thu nhập hay chi tiêu của hộ và là thước đo trực tiếp về nghèo. Trong khi đó, nghèo

đa chiều được đo lường gián tiếp thông qua các chỉ báo trung gian và được coi là thước

đo bổ sung cho cách thức đo lường nghèo đơn chiều và hiện đang được nhiều quốc gia

áp dụng. Một số khác đo lường nghèo đa chiều dựa trên sự kết hợp giữa nghèo dựa trên

thu nhập/chi tiêu và thiếu hụt các nhu cầu xã hội cơ bản. Tức là kết hợp giữa đo lường

trực tiếp và gián tiếp về nghèo). Trước khi đo lường nghèo đa chiều được thực hiện,

nghèo được đo lường dựa trên cách tiếp cận đơn chiều là phổ biến. Mặc dù nội dung

chính của phần này là đo lường nghèo đa chiều. Tuy nhiên, để hiểu đầy đủ hơn cách

thức đo lường nghèo đa chiều, luận án trước hết làm rõ cách thức đo lường nghèo đơn

chiều, một thước đo hiện vẫn được một số các quốc gia sử dụng kết hợp thước đo nghèo

dựa trên các chiều cạnh phi tiền tệ (chiều cạnh xã hội). Điều này có nghĩa là khi nghiên

cứu hoặc tính toán/đo lường nghèo đa chiều thường coi thu nhập/chi tiêu như là một

chiều thiếu hụt bên cạnh các chiều cạnh xã hội (nghèo phi tiền tệ) tạo nên thước đo

nghèo đa chiều. Đây chính là lý do mà khi tìm hiểu về cách thức đo lường nghèo đa

chiều, luận án thực hiện tóm tắt cách thức đo lường nghèo dựa trên cách tiếp cận đơn

chiều. Tiếp đến luận án thực hiện tổng quan lý thuyết về cách thức đo lường nghèo đa

chiều dựa trên các chiều cạnh.

1.2.3.1. Nghèo đơn chiều

Nghèo đơn chiều hay còn được gọi là nghèo tiền tệ thường được xác định thông

qua ngưỡng nghèo thu nhập hoặc chi tiêu. Đo lường nghèo thu nhập thường sử dụng

tình trạng thiếu hụt vật chất để đánh giá thiếu hụt khả năng tiếp cận các nguồn lực kinh

tế (thu nhập) để đáp ứng nhu cầu vật chất cơ bản. Hay nói cách khác, đó là mức thu nhập

hoặc chi tiêu tối thiểu để con người có thể tồn tại được. Mức sống tối thiểu là mức thu

nhập nhằm đáp ứng chi trả những nhu cầu tối thiểu nhất mà mỗi người cần phải có để

sinh sống (bao gồm lương thực, thực phẩm). Chuẩn mức sống tối thiểu được xây dựng

dựa trên cơ sở các nhu cầu tối thiểu về tiêu dùng lương thực thực phẩm và nhu cầu chi

tiêu phi lương thực, thực phẩm. Một người (hoặc hộ gia đình) được coi là nghèo nếu thu

nhập của người đó (hoặc hộ gia đình) không thể có được giỏ hàng hóa và dịch vụ được

sử dụng để xác định ngưỡng nghèo. Tỷ lệ hộ nghèo còn được gọi là tỷ lệ nghèo đếm đầu

(Headcount ratio) được xác định bằng việc so sánh số hộ được xác định nằm dưới

25

ngưỡng nghèo với tổng số hộ gia đình thuộc vùng hoặc quốc gia đó. Tỷ lệ này cho biết,

có bao nhiêu phần trăm số hộ là hộ nghèo.

Thước đo nghèo tiền tệ được chia làm hai loại: nghèo tuyệt đối và nghèo tương

đối. Theo đó, đường nghèo tuyệt đối đại diện cho mức nguồn lực cần thiết để cung cấp

một mức sống tối thiểu. Theo Ngân hàng thế giới thì chuẩn nghèo tuyệt đối hiện đang

áp dụng ở mức $1,9/ngày/người (theo ngang giá sức mua năm 2011). Tuy nhiên, đường

nghèo tuyệt đối có thể khác nhau giữa các nước. Ví dụ, tại Mỹ, đường nghèo tuyệt đối

trong năm 2014 cho người độc thân trưởng thành là $12071/năm) (UNECE, 2017).

Ngược lại, đường nghèo tương đối lại thiết lập mức trung bình xã hội (dựa vào thu nhập

hoặc chi tiêu ở mức trung bình hay trung vị). Theo đó, nghèo tương đối là tình trạng một

bộ phận dân cư sống dưới mức chung của cộng đồng.

Để xác định được hộ nghèo trước hết phải xác định ngưỡng nghèo (hay còn gọi

là chuẩn nghèo). Hai ngưỡng nghèo đang được áp dụng là ngưỡng nghèo quốc tế và

ngưỡng nghèo quốc gia. Ngưỡng nghèo quốc tế thay đổi theo từng giai đoạn, phù hợp

với sự phát triển nền kinh tế thế giới ở từng giai đoạn đó và được được tính bằng đô la

Mỹ/ngày/người. Từ ngưỡng nghèo $1 được áp dụng trong những năm của thập kỷ 90

đến ngưỡng $1,25 ở những năm đầu của thập niên 2000. Ngưỡng nghèo quốc tế (hay

còn gọi là đường nghèo quốc tế - IPL - International Poverty Line) đang được các tổ

chức quốc tế (như UNDP, WB) sử dụng thống nhất để đo lường nghèo cho các quốc gia

bắt đầu từ năm 2015 là ngưỡng $1,9/người/ngày (theo ngang giá sức mua - PPP năm

2011). Tuy nhiên ngưỡng nghèo này đến từ một số quốc gia nghèo nhất thế giới và giá

trị $1,9 là mức trung bình của chuẩn nghèo quốc gia từ 15 quốc gia rất nghèo này

(Ferreira và cộng sự, 2016 trích trong World Bank, 2018a).Từ năm 2022, ngân hàng thế

giới đã đưa ra và áp dụng ngưỡng nghèo ở mức $2,15 thay thế cho ngưỡng nghèo $1,90

tính theo ngang giá sức mua năm 2017. (World Bank, 2024).Việc sử dụng ngưỡng nghèo

chung này đang dần trở ên ít phù hợp hơn với nhiều nước trên thế giới. Vì vậy, để phù

hợp hơn ngưỡng nghèo được phân chia theo các nhóm nước có trình độ phát triển/mức

thu nhập trung bình khác nhau. Bảng 1.1 dưới đây cho thấy mỗi nền kinh tế tùy thuộc vào

mức độ phát triển mà sử dụng một ngưỡng nghèo phù hợp. Dựa trên ngưỡng nghèo này,

mỗi nước sẽ tính toán tỷ lệ nghèo của mình. Bảng 1.1 cũng cho thấy, các nước không sử

dụng ngưỡng nghèo chung, đồng thời mức chênh lệch ngưỡng nghèo giữa các nước giàu

và các nước nghèo rất cao

26

Bảng 1.1: Ngưỡng nghèo phân theo nền kinh tế/ thu nhập theo PPP năm 2011

(USD/người/ngày)

Ngưỡng nghèo 2015

Ngưỡng nghèo 2022

Phân loại nền kinh

theo PPP 2011

theo PPP năm 2017

tế/thu nhập

Trung vị Trung bình (*)

Trung vị

Trung bình (*)

Thu nhập thấp

1,90

2,20

2,15

2,42

Trung bình thấp

3,2

3,9

3,65

3,95

Thu nhập trung bình cao

5,50

5,60

6,85

7,05

Thu nhập cao (*)

21,70

21,20

24,36

23,36

Nguồn: World Bank, 2018a, 2024.

Ghi chú: (*) dữ liệu được lấy từ nghiên cứu của Jolliffe và cộng sự (2022)

Với ngưỡng nghèo mở rộng này, theo số liệu của World Bank (2018a), tính đến năm 2015, 10% dân số thế giới sống dưới mức 1,9 đô la Mỹ/người/ngày. Số liệu về tỷ lệ dân số nghèo ở ngưỡng nghèo cao2 cho thấy, một phần tư thế giới sống với mức dưới 3,2 đô la Mỹ/người/ngày và gần một nửa thế giới sống với ít hơn 5,5 đô la

Mỹ/người/ngày và 736 triệu người vẫn sống với mức dưới 1,9 đô la Mỹ một ngày (trong đó 80% đến từ khu vực Nam Á và Châu Phi Cận Sahara).

Với ngưỡng nghèo được tăng lên $2,15/người/ngày, số liệu ước tính của Ngân hàng thế giới (World Bank, 2024) cho thấy, khoảng 8,5% dân số toàn cầu sống trong cảnh nghèo đói cùng cực vào năm 2024. Điều này có nghĩa là 692 triệu người trên toàn thế giới sống với mức dưới $2,15/người/ngày. Trong khi tỷ lệ nghèo đói cùng cực đã giảm từ 38 phần trăm vào năm 1990 xuống còn 8,5 phần trăm vào năm 2024, trong thời gian gần đây nó đã đình trệ hơn trong bối cảnh tăng trưởng kinh tế thấp hơn và nhiều cú sốc như đại dịch COVID-19, lạm phát cao và xung đột và sự bất ổn gia tăng. Ngày nay, tình trạng nghèo đói cùng cực chỉ thấp hơn một chút so với tỷ lệ được quan sát thấy trước đại dịch vào năm 2019 và ở nhiều nơi, tỷ lệ nghèo đói vẫn cao hơn so với năm năm trước. Sử dụng ngưỡng nghèo cao hơn là $3,65/ngày/người (đại diện cho ngưỡng nghèo quốc gia được sử dụng ở các quốc gia có thu nhập trung bình thấp), ngân hàng thế giới ước tính có khoảng 1,7 tỷ người đang sống trong cảnh nghèo đói vào năm 2024 (tương đương 21,4% tức khoảng 1/5 dân số toàn cầu) cũng theo số liệu của NHTG. Ở mức tiêu chuẩn cao hơn nữa là $6,85/người/ngày, mức tiêu chuẩn điển hình của các quốc gia có thu nhập trung bình cao, gần một nửa dân số thế giới (43,6%) đang sống

2 Số liệu được lấy từ PovcaNet - là một công cụ phân tích trực tuyến do NHTG xây dựng và có thể truy cập từ trang web: http://iresearch.worldbank.org/PovcalNet

27

trong cảnh nghèo đói. Điều này có nghĩa là mức sống của 3,5 tỷ người sống ở mức sống thấp hơn ngưỡng này vào năm 2024. Trong khi tỷ lệ người có thu nhập dưới $6,85 đã giảm từ 70% xuống 43,6% kể từ những năm 1990, thì số người thực tế sống với mức dưới $6,85/ngày/người hầu như không thay đổi kể từ năm 1990 do dân số tăng. Nghiêm trọng hơn nữa, vào cuối thập kỷ này (tức đến năm 2030), dự kiến 7,3% phần trăm dân số thế giới sẽ sống trong cảnh nghèo đói cùng cực (gấp đôi mục tiêu toàn cầu của Ngân hàng Thế giới là 3%) và thậm chí còn xa hơn nữa so với Mục tiêu Phát triển Bền vững là chấm dứt tình trạng nghèo đói cùng cực ở tất cả các quốc gia vào năm 2030. Trên thực tế, từ nay đến năm 2030, ước tính chỉ có 69 triệu người sẽ thoát khỏi cảnh nghèo đói cùng cực. Ở ngưỡng nghèo cao hơn là 6,85 đô la, tỷ lệ nghèo đói dự kiến sẽ tiếp tục giảm đáng kể hơn với dự kiến ít hơn 40% dân số toàn cầu sẽ sống với mức dưới $6,85/người/này vào năm 2030 (hơn 3 tỷ người). Nếu tăng trưởng kinh tế tiếp tục chậm và bất bình đẳng vẫn không thay đổi, mục tiêu 3% sẽ vẫn nằm ngoài tầm với trong nhiều thập kỷ. Nếu tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP) bình quân đầu người vẫn ở mức trung bình được quan sát thấy trong giai đoạn 2010-2019, tỷ lệ nghèo đói cùng cực sẽ vẫn ở mức trên 7% cho đến năm 2050. Nếu mỗi quốc gia tăng trưởng 2% bình quân đầu người hàng năm, thì tỷ lệ nghèo đói cùng cực sẽ không đạt 3 phần trăm trong 60 năm nữa. Ngay cả với tỷ lệ tăng trưởng bình quân đầu người là 4%, có vẻ ngoài tầm với của nhiều quốc gia, thì phải đến năm 2048, tỷ lệ này mới đạt 3% (World Bank, 2024). Bằng chứng này cho thấy xóa đói giảm nghèo tiền tệ với mục tiêu “chấm dứt nghèo dưới mọi hình thức và quy mô vào năm 2030” theo các Mục tiêu phát triển bền vững (SDGs - Substainable Development Goals) của Liên hợp quốc vẫn là một mục tiêu xa vời.

Trong khi đó, ngưỡng nghèo quốc gia được xây dựng phù hợp với điều kiện phát triển kinh tế - xã hội của từng quốc gia. Tại Việt Nam, hiện có hai tổ chức phân tích và đo lường nghèo đó là Bộ lao động thương binh xã hội và Tổng cục thống kê. Trong đó, Bộ LĐTBXH là cơ quan đề xuất ngưỡng nghèo và Chính phủ chọn ngưỡng nghèo được

đề xuất từ cơ quan này. Tuy nhiên, ngưỡng nghèo của Bộ LĐTBXH được quyết định

trên cơ sở các ràng buộc về ngân sách của nhà nước vì vậy không theo kịp yêu cầu thực tế. Hơn nữa, chuẩn nghèo dựa trên thu nhập/chi tiêu của Việt Nam được đánh giá là thấp so với chuẩn nghèo quốc tế. Sự phát triển hiện tại của Việt Nam và quá trình đô thị hóa

tạo ra những dạng nghèo mới, những hình thức mới của hiện tượng bị gạt ra ngoài lề xã hội. Từ sau năm 2000, việc tính toán ngưỡng nghèo dựa trên tốc độ tăng trưởng GDP,

trên việc tăng lương tối thiểu, tăng thu nhập và chi tiêu bình quân đầu người. Theo đó, “cứ 5 năm ngưỡng nghèo lại được điều chỉnh một lần, thông thường công bố vào dịp chuẩn bị một kế hoạch phát triển kinh tế xã hội mới, hay sau khi lạm phát tăng. Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh đều xác định một ngưỡng nghèo riêng”.

28

Tại Việt Nam, qua các giai đoạn phát triển kinh tế, ngưỡng nghèo quốc gia dựa trên thu nhập cũng có sự thay đổi theo hướng tăng theo từng giai đoạn. Tính tới thời điểm này, Việt Nam đã 7 lần ban hành quy định về chuẩn nghèo trong giai đoạn 1993- 2020 (xem chi tiết ở phần Phụ lục A phần Phụ lục). Trong giai đoan 2016 - 2020, ngưỡng nghèo về thu nhập được quy định theo Quyết định số 59/2015/QĐ-TTg. Theo đó hộ nghèo là hộ có mức thu nhập từ 700 nghìn đồng/người/tháng trở xuống cho khu vực nông thôn và 900 nghìn đồng/người/tháng trở xuống cho khu vực thành thị. Chuẩn nghèo xây dựng cho giai đoạn 2021 - 2025 theo Nghị định 07/2021/NĐ-CP của Thủ tướng Chính phủ có hiệu lực từ 15/3/2021, xác định ngưỡng nghèo thu nhập là 1500 nghìn đồng/người/tháng ở khu vực nông thôn và 2000 nghìn đồng/người/tháng ở khu vực thành thị. Theo đánh giá, chuẩn nghèo giai đoạn này đáp ứng được khoảng 70% chuẩn mức sống tối thiểu (BLĐTBXH, 2020)

Các chỉ tiêu đo lường nghèo đơn chiều có thể giúp làm nổi bật mức độ nghèo, độ sâu của nghèo mà một quốc gia phải trải qua và cho biết nghèo dịch chuyển như thế nào theo thời gian. Công thức tổng quát được thể hiện như sau:

q

=

(

a )

(1.1)

P a

å

1 N

G i z

i

= 1

Với N là quy mô dân số (hoặc mẫu), I là hàm nhận giá trị 1 nếu thu nhập/chi tiêu (yi) thấp hơn ngưỡng nghèo (z) và bằng 0 nếu yi lớn hơn z. Gi là khoảng cách giữa giá trị của ngưỡng nghèo với giá trị thu nhập/chi tiêu thực tế của những người nghèo (z-yi) và bằng 0 cho những người không nghèo. Với các giá trị α khác nhau ta có các chỉ tiêu nghèo đơn chiều khác nhau:

- Với α=0 ta có chỉ tiêu tỷ lệ nghèo đếm đầu (Headcount ratio - P0). Chỉ tiêu này đo lường tỷ lệ dân số có thu nhập/chi tiêu dưới ngưỡng. Chỉ tiêu này được ưa thích do dễ hiểu và dễ đo lường đồng thời nó còn cho biết quy mô nghèo giữa các nhóm. Với P0 là tỷ lệ dân số được xác định là nghèo. Tuy nhiên, khi sử dụng, chỉ tiêu này không tính đến độ sâu nghèo mà con người đã trải qua, nó dựa trên thước đo nghèo nhị phân, không

phân biệt giữa những người nằm dưới ngưỡng nghèo và những người nằm xa dưới

ngưỡng nghèo. Thêm vào đó, nếu một cá nhân ít nghèo hơn (nhưng vẫn nằm dưới

ngưỡng nghèo) hoặc độ sâu của nghèo gia tăng thì chỉ tiêu này vẫn không thay đổi/không bị ảnh hưởng. Hay nói cách khác, độ nhạy của chỉ tiêu này rất kém.

- Với α=1 ta có chỉ số khoảng cách nghèo (Poverty gap index - P1): đo lường khoảng cách nghèo, độ sâu của nghèo hay mức độ nghèo. Chỉ tiêu này đo lường mức độ thiếu hụt so với chuẩn nghèo của một cá nhân được biểu thị bằng phần trăm của chuẩn nghèo. Khi đó cá nhân không nghèo có P1=0. Chỉ tiêu này cho biết người nghèo thiếu

29

hụt (thu nhập hoặc chi tiêu) bao nhiêu so với chuẩn nghèo và được đánh giá là chỉ tiêu đo lường nghèo chính xác hơn so với tỷ lệ đếm đầu (P0) vì xác định được mức độ nghèo.

- Khoảng cách nghèo bình phương (Square poverty gap - P2) hay còn gọi là chỉ số FGT đề xuất bởi Foster, Greer và Thorbecke (1984). Khoảng cách nghèo bình phương chính là trung bình bình phương của khoảng cách nghèo so với chuẩn nghèo hay còn gọi là mức độ trầm trọng của nghèo. Điều này đặt nặng hơn vào các quan sát nằm dưới mức nghèo khổ, do đó có tính đến sự bất bình đẳng giữa những người nghèo. Điều này làm thay đổi trọng số của mức thu nhập (hoặc chi tiêu) của các thành viên nghèo nhất trong xã hội.

Mặc dù cách tiếp cận đo lường nghèo dựa vào thu nhập hoặc chi tiêu được sử dụng nhiều nhất trong các cuộc điều tra hộ gia đình và nghèo của các quốc gia, mà trọng tâm của nó chỉ tập trung vào thu nhập và chi tiêu như là đại diện để đo lường khả năng tiếp cận hàng hóa và dịch vụ. Mối quan tâm về những hạn chế của nó như là một công cụ đánh giá mức độ thiếu hụt của người dân đã dẫn đến các định nghĩa xem xét các khía cạnh phi tiền tệ khác như giá trị nhân quyền được ghi trong Hiến chương Nhân quyền của Liên hợp quốc. Chỉ số phát triển con người của Chương trình phát triển LHQ đã tích hợp nhiều khía cạnh hơn vào đo lường nghèo theo cách tiếp cận dựa vào thu nhập/chi tiêu, đáng chú ý là tuổi thọ, trình độ học vấn và thước đo thu nhập (Chỉ báo GNI). Sự phát triển của con người được định nghĩa là quá trình mở rộng các quyền tự do và cơ hội của mọi người và cải thiện phúc lợi của họ. Điều này cũng chính là khởi nguồn để các nhà nghiên cứu đề xuất đo lường nghèo theo cách tiếp cận đa chiều thay vì đơn chiều (nghèo tiền tệ hay còn gọi là nghèo thu nhập/chi tiêu).

1.2.3.2. Đo lường nghèo đa chiều

· Trên thế giới

Thực tế đã chứng minh việc xác định nghèo theo thu nhập chỉ phản ánh được một phần khía cạnh của nghèo. Thu nhập thấp không phản ánh hết được các khía cạnh của nghèo cũng như không cho biết được mức khốn khổ và cơ cực của những người nghèo. Mặt khác, một số nhu cầu cơ bản của con người không thể đo lường được bằng tiền (tham gia xã hội, an ninh, …) hoặc không mua được bằng tiền (tiếp cận y tế, giáo dục, môi trường, hạ tầng giao thông, an ninh, …). Thêm vào đó, một số hộ có tiền nhưng không chi tiêu vào việc đáp ứng nhu cầu cơ bản do yếu tố khách quan như không có sẵn dịch vụ, hay yếu tố chủ quan như phong tục tập quán và yếu tố về văn hóa. Nhận thấy sự hạn chế của cách thức đo lường nghèo đơn chiều, các nhà nghiên cứu chuyển sang đo lường nghèo trên khía cạnh đa chiều và ngày càng nhiều quốc gia tiếp cận tính toán.

Đánh giá nghèo đói theo cách tiếp cận đa chiều ngày càng phổ biến. Bên cạnh chiều/khía cạnh kinh tế, nghèo đa chiều bao một loạt các thiếu hụt mà hộ gia đình và

30

các cá nhân có thể phải chịu, bao gồm giáo dục, y tế, việc làm, nhà ở, an ninh, v.v… Việc lựa chọn các chiều và chỉ tiêu thể hiện các chiều thiếu hụt phụ thuộc vào mục đích và đối tượng đánh giá.

Có rất nhiều phương pháp đo lường nghèo đói đa chiều đã được xây dựng. Trong đó có cả cách tính Chỉ số nghèo đói con người (HPI - Human Poverty Index) do Annand và Sen (1997) xây dựng; cùng với Chỉ số phát triển con người (HDI - Human Development Index), HPI được trình bày trong các báo cáo phát triển con người (HDR - Human Deverlopment Report) của Liên hợp quốc. Báo cáo Phát triển con người năm 2010 sử dụng một chỉ số mới thay thế cho HPI, được gọi là Chỉ số nghèo đa chiều (MPI- (Multidimentional Poverty Index). Chỉ số này do Viện nghiên cứu vấn đề nghèo đói và sáng kiến phát triển con người của đại học Oxford (OPHI) và Cơ quan báo cáo phát triển con người của Chương trình phát triển Liên hợp quốc xây dựng dựa trên phương pháp đo lường nghèo đa chiều của Alkire và Foster (2007). Do một số ưu điểm của phương pháp Alkire và Foster (2007) như có thể phân tích chia theo từng nhóm dân cư, từng chiều/chỉ tiêu thiếu hụt, khả năng so sánh theo thời gian, … nên có rất nhiều quốc gia và các tổ chức áp dụng cách thức đo lường này.

Có hai quan điểm khác nhau trong đo lường nghèo đa chiều. Quan điểm thứ nhất cho rằng, nghèo đa chiều chỉ bao gồm các chiều xã hội không bao gồm chiều tiền tệ. Điều này dẫn đến, thu nhập không được đưa vào trở thành một chiều của nghèo đa chiều. Cách thức đo lường này được nhiều nghiên cứu sử dụng như Narayan và cộng sự 2000, Jean Bosco Ki, Salimata Faye và Bocar Faye và Louis-Marie Asselin, Alkire and Foster 2011, Wardhana 2010, Melissa Siegel and Jennifer Waidler 2012, Craig Loschmann và Melissa Siege 2013). Quan điểm thứ hai cho rằng, nghèo đa chiều là sự kết hợp giữa chiều tiền tệ (đại diện là thu nhập) và chiều xã hội. Đơn cử như các nghiên cứu của Asselin và cộng sự (2009), và một số nước áp dụng sự kết hợp này như Mexico, Columbia, Moldova, Mỹ và một số nước ở Châu Âu. Trong đó, quan điểm cho rằng nghèo đa chiều chỉ bao gồm các chiều xã hội, không bao gồm chiều tiền tệ được chấp nhận rộng rãi và hiện đã được OPHI sử dụng và tính toán cho hơn 100 quốc gia trên thế giới. Quan điểm cho rằng, nghèo đa chiều chỉ bao gồm các chiều xã hội thay vì cả chiều tiền tệ được sử dụng khi mà nghèo tiền tệ không còn đáng lo ngại (BLĐTBXH, 2015). Các nghiên cứu tiếp cận đo lường nghèo đa chiều phần lớn theo quan điểm cho rằng nghèo đa chiều là nghèo phi tiền tệ vì vậy chỉ bao gồm các chiều xã hội.

Alkire (2007) và Alkire & Foster (2011) đã kế thừa và phát triển cách thức đo lường về nghèo dựa trên khung lý thuyết “tiếp cận năng lực” của Sen (1981). Cách đo lường này tuy đơn giản nhưng “vẫn đáp ứng tính đa chiều của nghèo”. Lần đầu tiên, UNDP sử dụng cách thức đo lường này để tính toán chỉ số nghèo đa chiều trong Báo

31

cáo Phát triển con người năm 2010 (UNDP, 2011), và đề xuất “áp dụng thống nhất trên

thế giới sau năm 2015 để theo dõi, đánh giá nghèo”. Chỉ số nghèo đa chiều tổng hợp được tính toán từ 3 chiều thiếu hụt gồm “Y tế, Giáo dục và Điều kiện sống với 10 chỉ số về phúc lợi”. Chuẩn NĐC được xác định bằng 1/3 tổng số thiếu hụt. Dựa trên khung

phân tích về NĐC này một số quốc gia trên thế giới đã “nghiên cứu chuyển đổi và áp dụng phương pháp tiếp cận đo lường nghèo từ đơn chiều dựa vào thu nhập sang đo lường NĐC trong đo lường và giám sát nghèo, xác định đối tượng nghèo, đánh giá và xây dựng

các chính sách giảm nghèo và phát triển xã hội” như Mexico, Colombia, Braxin, Costa Rica, Trung Quốc.... (BLĐTBXH, 2015).

Vấn đề sau khi xác định chiều và số lượng chỉ số đo lường các chiều nghèo đa

chiều, cần xác định trọng số của mỗi chỉ số và mỗi chiều.

Theo Alkire và Foster (2011), nguyên tắc chung để xác định trọng số của từng chiều và từng chỉ số là như nhau. Theo tổ chức Sáng kiến nghèo và phát triển con người Oxford (OPHI - Oxford Poverty and Human Development Initiative) dựa trên đề xuất của Alkire và Foster (2011) (còn được gọi là phương pháp AF), nghèo đa chiều được đo lường bởi 3 chiều (sức khỏe, giáo dục, điều kiện sống) với 10 chỉ số bao gồm số năm đi học, tình trạng đi học, dinh dưỡng, tử vong trẻ em, nhiên liệu nấu ăn, điện, nước sạch, nhà vệ sinh, nhà ở và tài sản và được tổng hợp trong Bảng 1.2 dưới đây.

Bảng 1.2: Chiều và chỉ số của các chiều nghèo đa chiều theo đề xuất của AF

Chỉ số Thiếu hụt nếu Trọng số Các chiều và trọng số từng chiều nghèo

1/6 Dinh dưỡng (Nutrition) Bất kỳ người nào dưới 70 tuổi có thông tin thiếu dinh dưỡng

Sức khỏe (Health) 1/6 Tử vong trẻ em (Child mortality) Bất kỳ đứa trẻ nào của hộ đã tử vong trong giai đoạn năm năm trước cuộc khảo sát (1/3)

1/6 Không có thành viên nào trong độ tuổi từ 10 tuổi trở lên đã hoàn thành sáu năm học Số năm đi học (Years of schooling) Giáo dục (Education)

(1/3) 1/6 Bất kì trẻ nào trong độ tuổi đi học mà không đi học (tính đến tuổi mà trẻ phải hoàn thành lớp 8) Tình trạng đi học (School attendance)

1/18 Nhiên liệu nấu ăn (Cooking fuel) Một hộ gia đình nấu ăn bằng nhiên liệu lấy từ sản phẩm của cây trồng/vật nuôi, củi, than.

1/18 Điều kiện vệ sinh4 (Sanitation) Thiết bị vệ sinh hộ gia đình không được cải thiện (theo hướng dẫn của SDG) hoặc được cải thiện nhưng phải dùng chung với các hộ gia đình khác.

32

Chỉ số Thiếu hụt nếu Trọng số

Các chiều và trọng số từng chiều nghèo

1/18 Nước uống (Drinking water) Hộ gia đình không được sử dụng nước uống được cải thiện (theo hướng dẫn của SDG) hoặc sử dụng nước uống an toàn cách nhà ít nhất 30 phút đi bộ (cả đi lẫn về).

Điện (Electricity) Hộ không có điện 1/18

Nhà ở

Hộ gia đình có nhà ở không đảm bảo: sàn nhà làm bằng vật liệu tự nhiên hoặc mái nhà hoặc tường là vật liệu thô sơ. (Housing) 1/18 Điều kiện sống (Standard of living)

(1/3)

Tài sản (Assets) 1/18

Nguồn: OPHI, 2018

Phương pháp do Alkire và Foster xây dựng, thực sự hữu ích với các nhà làm chính sách trên một số khía cạnh. Thứ nhất, phương pháp này giúp thiết kế các chính sách phù hợp từ đó phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn cho nhóm đối tượng thực sự cần hỗ trợ. Bên cạnh đó, phương pháp này giúp xác định mối liên kết giữa các thiếu hụt.

Phương pháp Alkire - Foster tích hợp nhiều khía cạnh khác nhau của nghèo vào một

thước đo duy nhất, phản ánh mối liên hệ giữa các thiếu hụt và giúp xác định các bẫy nghèo. Mặt khác, phương pháp này có tính linh hoạt có thể bổ sung các chiều và chỉ số của từng chiều để đo lường NĐC cũng như sử dụng các ngưỡng nghèo đa chiều khác nhau. Hơn nữa, phương pháp này có thể được sử dụng để tạo ra các thước đo nghèo,

nhắm mục tiêu vào người nghèo là người hưởng lợi từ các chương trình được triển khai. Cuối cùng, đo lường đa chiều có thể bổ sung cho các thước đo nghèo khác, chẳng hạn như thu nhập. Ngoài ra, có thể kết hợp thu nhập dưới dạng một chiều trong một thước đo đa chiều như đã đề cập ở trên. Tuy vậy, Alkire & Foster (2011) tiếp cận đo lường

nghèo đa chiều chỉ bao gồm các chiều xã hội không bao gồm chiều tiền tệ với các chỉ số và các chiều được thể hiện trong Bảng 1.2.

Không thể có một bộ chỉ báo chung cho các quốc gia do đặc điểm của từng quốc gia và điều kiện tiếp cận nguồn dữ liệu là khác nhau. Mặc dù đã có sự thống nhất cao về nghèo là hiện tượng đa chiều nhưng việc xác định các“chiều, các chỉ báo đại diện luôn là vấn đề thách thức đối với bất kỳ một quốc gia nào khi áp dụng cách tiếp cận nghèo theo hướng đa chiều. Những nghiên cứu của quốc tế thường áp dụng dựa trên tính sẵn

có, tính thống nhất của các bộ dữ liệu như Điều tra đánh giá các mục tiêu Phụ nữ và Trẻ

Hộ gia đình không sở hữu nhiều hơn một trong những tài sản sau: radio, TV, điện thoại, máy tính, xe súc vật kéo, xe đạp, xe máy hoặc tủ lạnh và không sở hữu ô tô hay xe tải

33

em (Multiple Indicator Cluster Survey - MICS), Điều tra Nhân khẩu học và Sức khỏe

(Demography Health Survey - DHS) nên thường bị giới hạn về các chiều, các chỉ số hoặc phải dùng các chỉ số thay thế. Chẳng hạn, trong báo cáo phát triển con người, hoặc các số liệu nghèo đa chiều do OPHI áp dụng thường chỉ gồm 03 chiều, đó là: (i) chiều

Giáo dục, (ii) chiều sức khỏe và (iii) chiều điều kiện sống. Các quốc gia khác nhau đã xây dựng các bộ chỉ số phù hợp với các chương trình nghị sự phát triển quốc gia của họ, nhắm vào các nhóm dân số cụ thể và giám sát các chương trình bảo trợ xã hội. Tuy

nhiên, điều quan trọng là hướng tới sự hài hòa cuối cùng bằng cách sử dụng một tập hợp các chỉ báo cốt lõi. Bảng 1.3 cho thấy các chiều khác nhau được lựa chọn bởi các quốc

gia trên toàn thế giới.

Bảng 1.3: Các chiều nghèo đa chiều của một số quốc gia/tổ chức trên thế giới

Quốc gia Các chiều nghèo đa chiều

Armenia

Chile

Costa Rica

Colombia

Cộng hòa Dominica

Ecuador

El Salvador

Mexico

Panama

ECLAC4

Pakistan

Nguồn: UNECE, 2017

3 Một số thành viên trong xã hội không có cơ hội hoặc kiến thức để sử dụng máy tính và internet mà những người khác có 4 Economic Commission for Latin America and the Caribbean - Ủy ban kinh tế Châu Mỹ LaTinh và Caribe

(1) Giáo dục, (2) sức khỏe, (3) việc làm, (4) các nhu cầu cơ bản, (5) nhà ở (1) Giáo dục, (2) sức khỏe, (3) việc làm và đảm bảo xã hội, (5) mức sống cơ bản (2) Giáo dục, (2) sức khỏe, (3) việc làm và đảm bảo xã hội, (5) mức sống cơ bản (1) Giáo dục, (2) thiếu niên và thanh niên, (3) việc làm, (4) Chăm sóc sức khỏe, (5) nhà ở và dịch vụ công (1) Giáo dục và chăm sóc trẻ em; (2) sức khỏe; (3) việc làm và sinh kế; (4) nhà ở và môi trường; (5) khoảng cách số3 và quan hệ xã hội (1) Giáo dục, (2) sức khỏe, nước sạch và dinh dưỡng, (3) việc làm và đảm bảo xã hội, (4) nhà ở và dịch vụ công (1) Giáo dục và trẻ em, (2) sức khỏe và đảm bảo lương thực, (3) việc làm, (4) nhà ở, (5) an toàn và môi trường (1) Giáo dục, (2) tiếp cận y tế, (3) tiếp cận lương thực, (4) tiếp cận an toàn xã hội; (5) nhà ở, (6) các dịch vụ nhà ở cơ bản, (7) thu nhập (1) Sức khỏe, (2) giáo dục, (3) việc làm, (4) nhà ở, các dịch vụ cơ bản và tiếp cận Internet, (5) môi trường và điều kiện vệ sinh (1) Nhà ở, (2) các dịch vụ cơ bản, (3) mức sống, (4) giáo dục, (5) việc làm và bảo vệ xã hội (1) Giáo dục, (2) sức khỏe, (3) điều kiện sống Tổ chức OPHI (1) Giáo dục, (2) sức khỏe, (3) điều kiện sống

34

Giáo dục và sức khỏe luôn là chiều được các quốc gia lựa chọn là một trong các

chiều nghèo đa chiều. Một chiều khác được nhiều quốc gia lựa chọn là chiều điều kiện sống. Việc làm và nhà ở cũng được nhiều quốc gia lựa chọn là một chiều trong các chiều nghèo đa chiều. Các chiều còn lại, tùy thuộc vào đặc điểm của từng quốc gia mà đề xuất

cho hợp lý.

Các giá trị đo lường nghèo đa chiều theo phương pháp AF bao gồm: tỷ lệ đếm

đầu (H - Headcount ratio); Độ sâu nghèo (Intensity of poverty kí hiệu là A) và chỉ số nghèo đa chiều (MPI -Multidimensional Poverty Index) hay còn gọi là tỷ lệ đếm đầu điều chỉnh (Adjusted Headcount Ratio) được kí hiệu là M0.

Chỉ số NĐC là sự kết hợp của hai mảnh ghép thông tin:

(1) Tỷ lệ hộ nghèo đa chiều hay còn gọi là tỷ lệ nghèo đếm đầu đa chiều (Multidimensional Headcount Ratio) kí hiệu là H (còn gọi tắt là tỷ lệ nghèo đếm đầu) được tính bằng:

H = q/n (1.1)

Ví dụ, nếu H=0,8 hay 80% có nghĩa rằng 80% số hộ là nghèo đa chiều. Với q là

số hộ NĐC và n là quy mô hộ. Giá trị này cho biết có bao nhiêu hộ trong tổng số hộ điều tra được xác định là nghèo đa chiều. Tuy nhiên, H không phản ánh mức độ hay độ sâu

của thiếu hụt của hộ nghèo. Hộ nghèo thiếu hụt trong tất cả các chiều hay thiếu hụt 1/k

chiều đều là hộ nghèo.

(2) Độ sâu của nghèo (thiếu hụt) đa chiều (Intensity of poverty) - kí hiệu là A chính là trung bình tỷ lệ thiếu hụt đã tính trọng số. Giá trị này cho biết những hộ

NĐC bị thiếu hụt trung bình bao nhiêu % số chỉ báo được tính trọng số và được tính theo công thức:

n

kc )(

iå

(1.2).

A

== i 1 )( kq

Với ci(k) là điểm số thiếu hụt của hộ i (là hộ được xác định là nghèo đa chiều) và q(k) là số hộ nghèo đa chiều. Ví dụ, nếu A=0,5 (hay 50%) có nghĩa là những hộ nghèo đa chiều đã thiếu hụt trung bình 50% số chỉ báo được tính trọng số (hay thiếu hụt 1/2 số chỉ báo).

Khi đó: M0 = H*A (1.3)

Giá trị này cho biết, tỷ lệ hộ NĐC sau khi đã điều chỉnh theo độ sâu của nghèo. Chỉ số NĐC càng cao thì mức độ NĐC càng tăng. Chỉ số NĐC không chỉ phản ánh tỷ

35

lệ mà còn phản ánh độ sâu của nghèo. Thông tin về M0 thể hiện rằng hộ nào là hộ nghèo và nghèo như thế nào. Ví dụ với tỷ lệ nghèo đếm đầu và độ sâu nghèo ở trên thì chỉ số nghèo đa chiều - M0 = 0,8*0.5 = 0,4. Giá trị này có nghĩa rằng, có tới 40% dân số/hộ là nghèo đa chiều với mức độ thiếu hụt trung bình là một nửa số chỉ báo đo lường NĐC.

Như vậy, tỷ lệ nghèo đếm đầu đã được điều chỉnh lại theo độ sâu của nghèo vừa phản ánh mức độ, vừa phản ánh độ sâu thiếu hụt đa chiều, do đó chỉ tiêu M0 phản ánh chính xác hơn tình trạng nghèo đa chiều của hộ.

Ngoài ra người ta còn tính toán mức đóng góp của mỗi chỉ báo thành phần cũng như mức đóng góp của mỗi nhóm theo các phân tổ vào chỉ số nghèo đa chiều chung. Theo

Alkire và Santos (2011), chỉ số nghèo đa chiều chung được tính theo công thức:

n

=

+

+

+

MPI

MPI

....

MPI

MPI

(1.4)

C

1

2

j

n 1 n

n 2 n

j n

Trong đó, MPIC là chỉ số NĐC chung, nj là quy mô dân số/hộ của nhóm j, MPIj là chỉ số NĐC của nhóm j và n là quy mô dân số/người của toàn bộ các nhóm. Khi đó:

n

MPI

j

*

100

Mức đóng góp của nhóm j vào chỉ số NĐC chung=

(1.5)

j n MPI

C

Giá trị này cho biết, nhóm j đóng góp bao nhiêu % vào chỉ số NĐC chung. Giá trị này

càng lớn thể hiện dân số/hộ thiếu hụt càng lớn ở nhóm j.

Biểu thức (1.5) được sử dụng để tính mức đóng góp của từng nhóm phân theo từng

tiêu thức như giới tính (nam/nữ), khu vực (thành thị/nông thôn), vùng, ….Ví dụ, muốn tính mức đóng góp của nhóm hộ sống ở khu vực thành thị và nông thôn vào chỉ số nghèo đa chiều chung (MPIC) trước hết cần tính chỉ số NĐC của nhóm hộ ở khu vực thành thị (MPIU) và chỉ số NĐC của nhóm hộ ở khu vực nông thôn (MPIR) tương tự như tính chỉ số NĐC chung. Theo Alkire và Santos (2011):

=

+

MPI

MPI

MPI

(1.6)

U

C

R

n U n

n R n

MPI

U

*

100

Mức đóng góp của khu vực thành thị =

(1.7)

n U n MPI

C

MPI

R

*

100

Mức đóng góp của khu vực nông thôn =

(1.8)

n R n MPI

C

36

Trong đó nU, nR và n lần lượt là quy mô dân số/quy mô hộ ở thành thị, nông thôn, cả nước. Ngoại trừ tính mức đóng góp vào chỉ số NĐC chung của từng chỉ báo, các tiêu thức khác tính tương tự như đối với tiêu thức khu vực (thành thị - nông thôn).

Việc tính toán mức đóng góp vào chỉ số NĐC chung của từng chỉ báo có khác biệt

so với các tiêu thức khác. Theo Alkire và Santos (2011):

=

+

+

+

......

(1.10)

CHw 1

1

CHw 2

2

CHw 10

MPI C

10

Trong đó w1 là trọng số của chỉ báo 1 và CH1 là tỷ số đếm đầu kiểm duyệt (Censord

d

1

headcount ratio) của chỉ báo 1, tương tự cho các chỉ báo còn lại;

. CHi được

=å iw

i

= 1

tính bằng cách so sánh giữa số người/hộ được xác định là nghèo đa chiều và thiếu hụt chỉ báo i với quy mô dân số/quy mô hộ. Khi đó, mức đóng góp của chỉ báo i vào tình trạng nghèo chung được tính như sau:

i

*

100

Mức đóng góp của chỉ báo i vào MPI=

(1.11)

CHw i MPI

C

Như vậy tỷ số đếm đầu kiểm duyệt cho biết tỷ lệ những người/hộ NĐC thiếu hụt trong mỗi chỉ báo. Tuy nhiên, mức đóng góp vào chỉ số nghèo đa chiều chung chưa chắc

thuộc về chỉ số nào có tỷ lệ đếm đầu kiểm duyệt cao nhất vì còn phụ thuộc vào trọng số của mỗi chiều. Vì vậy, mức đóng góp chính là sự điều chỉnh lại tỷ số đếm đầu kiểm duyệt bằng trọng số của từng chiều. Theo đó, mức đóng góp của chỉ báo nào càng cao thì sự thiếu hụt ở chỉ báo đó càng lớn và người nghèo thiếu thốn ở chỉ báo này cao hơn

những chỉ báo khác. Rõ ràng, tổng mức đóng góp của tất cả các chỉ báo là 100%.

Khi so sánh chỉ số nghèo đa chiều giữa các quốc gia, Alkire & Santos (2013) đã phân nhóm trong đó nước có chỉ số nghèo đa chiều thấp nếu M0 £ 0,053; ở mức trung bình nếu 0,053 < M0 £ 0,283 và ở mức cao nếu M0 > 0,283.

Tuy nhiên, chỉ số nghèo đa chiều cũng có một vài hạn chế khi sử dụng (Alkire và

Santos, 2013). Đầu tiên, chỉ báo này có thể làm mất rất nhiều thông tin nếu các cá nhân

không nghèo, mặc dù họ bị thiếu hụt đa chiều nhưng không vượt qua ngưỡng thiếu hụt theo

quy ước. Thứ hai, điểm yếu của chỉ số NĐC là phân chia thành hai biểu hiện yếu của các thước đo nghèo đa chiều khi phân loại dân số thành hai nhóm: không nghèo và nghèo.

Dữ liệu cập nhật mới nhất về nghèo đa chiều được UNDP (2024b) sử dụng bộ chỉ số và phương pháp tính nghèo đa chiều của Alkire & Foster, ước tính có 1,1 tỷ người nghèo đa chiều trên toàn cầu vào năm 2024 (số liệu thu thập ở 112 quốc gia trên thế giới với dân số là 6,3 tỷ người). Gần 40% trong số 1,1 tỷ người nghèo (khoảng 455 triệu người) sống ở

37

các quốc gia phải hứng chịu xung đột, bạo lực. Điều này làm cản trở và thậm chí đảo ngược

tiến trình đạt được nhằm giảm nghèo. Hơn một nửa trong số 1,1 tỷ người nghèo (584 triệu người) là trẻ em dưới 18 tuổi. Trong số 1,1 tỷ người nghèo, 962 triệu người (83,7 phần trăm) sống ở vùng nông thôn. Sự chênh lệch nghèo đói giữa nông thôn và thành thị này rất rõ rệt

trên toàn thế giới, với 28,0 phần trăm dân số nông thôn sống trong cảnh nghèo đói so với chỉ 6,6 phần trăm ở khu vực thành thị. Khoảng 70,7 phần trăm tất cả những người nghèo sống ở vùng nông thôn của Châu Phi cận Sahara (463 triệu người) và Nam Á (350 triệu người). Trong khi có 692 triệu người (tương đương với khoảng 8,5% dân số) trên toàn thế giới sống với mức dưới $2,15/người/ngày triệu người (World Bank, 2024). Điều này

cho thấy, so với nghèo đơn chiều với nghèo đa chiều cho thấy, tỷ lệ và số người nghèo đa chiều cao hơn rất nhiều. Minh chứng này hết sức quan ngại và rất cần các giải pháp hiệu quả để giảm tỷ lệ cũng như số lượng người nghèo đa chiều như Chương trình mục tiêu phát triển thiên niên kỉ đã đặt ra, là đến năm 2030 chấm dứt tình trạng nghèo trên thế giới. Tuy vậy, mục tiêu này xem ra còn khá xa vời.

Như vậy, đo lường nghèo đa chiều là cách tiếp cận đang được các tổ chức quốc

tế, nhiều quốc gia trên thế giới nghiên cứu, áp dụng và tiếp tục điều chỉnh. Chưa có hình mẫu và quy định chung nhưng “mục đích đều giống nhau ở chỗ tiếp cận nghèo đa chiều giúp xác định chính xác hơn đối tượng nghèo trong xã hội. Cách tiếp cận nghèo đa chiều

thể hiện rõ sự ưu việt, nổi trội trong việc cung cấp những thông tin đa chiều với sự thiếu hụt của người dân như giáo dục, y tế, việc làm, nhà ở, an toàn cá nhân, tiếp cận thông tin,… Chỉ số nghèo đa chiều được xây dựng là tổng của hệ số thiếu hụt từ tất cả các chiều nghèo. Áp dụng đánh giá nghèo đa chiều sẽ khắc phục được những nhược điểm trong phương pháp tiếp cận nghèo đơn chiều, đồng thời đáp ứng được nhu cầu thực tế mà người nghèo, cận nghèo cần được trợ giúp” (Anh và Thu, 2017).

· Tại Việt Nam

Trong điều kiện của Việt Nam, với tốc độ tăng trưởng kinh tế và tốc độ giảm

nghèo (về kinh tế) mạnh trong những thập kỷ vừa qua, mối quan tâm về các khía cạnh

xã hội ngày càng tăng. Việc đảm bảo phát triển kinh tế đi đôi với tăng trưởng phúclợi

xãhội cùng việc tạo các cơ hội công bằng cho các bộ phận dân cư khác nhau trở nên vấn

đề cốt yếu. Cách tiếp cận đa chiều trong đánh giá nghèo đói là cách tiếp cận phù hợp.

Trước khi Việt Nam chính thức quyết định đo lường nghèo theo hướng tiếp cận đa chiều

lần đầu tiên áp dụng chính thức vào năm 2016, một vài cuộc nghiên cứu đã thực hiện đo

lường nghèo theo hướng tiếp cận này được đánh giá trên những đối tượng nghiên cứu

khác nhau đặc biệt người sống ở khu vực đô thị và trẻ em.

38

Nghèo đa chiều ở vùng đô thị được UNDP (2010) thực hiện lần đầu tiên tiến hành

đánh giá nghèo ở vùng đô thị dành cho 2 thành phố lớn là Hà Nội và TP. Hồ Chí Minh.

Trong nghiên cứu này có đề cập đến nghèo đa chiều của người dân địa phương và người

nhập cư (người di cư đến). Theo đó, nghèo đa chiều được đo lường bởi 8 chiều gồm thu

nhập, giáo dục, y tế, tiếp cận hệ thống an sinh xã hội, chất lượng và diện tích nhà ở, dịch

vụ nhà ở, tham gia các hoạt động xã hội, an toàn xã hội với 21 chỉ số đo lường cho các

chiều này và dựa trên phương pháp nghèo đa chiều do Alkire & Foster (2007) đề xuất.

Nghiên cứu đầu tiên sử dụng cách tiếp cận đa chiều tại Việt Nam được thực hiện

cho đối tượng là trẻ em được ghi nhận trong báo cáo của Tổng cục thống kê (2010) dưới

sự hỗ trợ của Unicef. Theo đó, trẻ em nghèo được xác định theo 2 góc độ. Thứ nhất, xác định trẻ em nghèo dưới góc độ kinh tế đơn thuần, đó là những trẻ em sống trong những

hộ gia đình nghèo có mức thu nhập/chi tiêu dưới chuẩn nghèo. Trẻ em nghèo được xác

định theo cách này gọi là trẻ em nghèo tiền tệ hoặc nghèo thu nhập hay nghèo chi tiêu hoặc trẻ em nghèo đơn chiều. Thứ hai, xác định trẻ em nghèo theo có độ đa chiều theo 7 khía cạnh thuộc về nhu cầu phát triển của trẻ gồm: (1) giáo dục, (2) y tế và dinh dưỡng, (3) nhà ở, (4) nước sạch và điều kiện vệ sinh, (5) lao động sớm, (6) vui chơi giải trí, (7)

thừa nhận và bảo trợ xã hội. Trẻ em không được đảm bảo ít nhất 2 trong 7 nhu cầu trên thì được coi là trẻ em nghèo đa chiều. Tiếp đó là nghiên cứu của Ủy ban dân tộc & Unicef

(2015), khi đánh giá nghèo đa chiều cho trẻ em vùng dân tộc thiểu số với các chiều giáo

dục, y tế, điều kiện cư trú, nước sạch và vệ sinh, hòa nhập xã hội, lao động trẻ em. Nghèo

đa chiều trẻ em được thực hiện lần gần đây nhất do Tổng cục thống kê & Unicef (2021) thực hiện. Kế thừa các chiều nghèo từ các cuộc nghiên cứu trước đây, báo cáo đã đưa ra 8 chiều gồm dinh dưỡng, y tế, giáo dục, nhà ở, môi trường, tiếp cận thông tin, lao dộng trẻ em, đăng kí hành chính với 20 chỉ số đo lường.

Điểm qua một vài nghiên cứu ban đầu cho thấy, tương tự như thế giới, tại Việt

Nam, tồn tại hai cách thức đo lường nghèo đa chiều. Một quan điểm cho rằng, nghèo đa

chiều chỉ là sự thiếu hụt các chiều xã hội, không bao gồm chiều tiền tệ như các nghiên cứu của Vũ Tuấn Anh trích trong Asselin và cộng sự 2009, Trần Văn Quang và cộng sự 2014, Hồ Xuân Khanh 2014, Trần Tiến Khai và Nguyễn Ngọc Danh 2014, Le Ha và cộng sự 2015, Vu Hoang Dat và cộng sự 2015; Nguyễn Đức Tùng 2018). Quan điểm

thứ hai cho rằng, nghèo đa chiều là sự kết hợp giữa chiều tiền tệ (đại diện là thu nhập)

và chiều xã hội như các nghiên cứu của BLĐTBXH và Unicef (2008), UNDP (2010), BLĐTBXH (2015), Ủy ban dân tộc & Unicef (2015). Trong khi quan điểm cho rằng, NĐC chỉ bao gồm các chiều xã hội không bao gồm chiều chiều tiền tệ được các nhà nghiên cứu và các tổ chức quốc tế sử dụng, thì quan điểm cho rằng NĐC là sự kết hợp

39

giữa chiều tiền tệ và chiều xã hội được các nhà hoạch định chính sách sử dụng nhằm

phục vụ cho công tác hỗ trợ cho đối tượng nghèo.

Như vậy, việc sử dụng thu nhập như là một trong các chiều nghèo đa chiều luôn tồn tại trong các cuộc tranh luận. Tùy thuộc vào đối tượng, mục đích nghiên cứu, việc lựa chọn phương pháp đo lường, lựa chọn các chiều và chỉ số đo lường các chiều là khác nhau. Mỗi nghiên cứu sẽ lý giải cho sự lựa chọn trong cách thức đo lường nghèo đa chiều.

Nhận thức được tầm quan trọng trong việc đo lường nghèo tiếp cận với xu thế đo

lường trên thế giới, Việt Nam đã chính thức chuyển đổi đo lường nghèo từ đơn chiều

sang đa chiều. Theo quyết định số 59/2015QĐ-TTg củas Thủ tướng chính phủ ban hành

chuẩn nghèo tiếp cận đa chiều áp dụng cho giai đoạn 2016 - 2020 có hiệu lực bắt đầu từ năm 2016 dựa trên đề xuất của Bộ lao động thương binh xã hội (2015). Việt Nam là một trong 30 quốc gia đầu tiên trên thế giới và là quốc gia đầu tiên của châu Á áp dụng chuẩn

nghèo đa chiều, bảo đảm mức sống tối thiểu và thiếu hụt tiếp cận dịch vụ xã hội cơ bản.

Theo đó, Bộ LĐTBXH dựa trên cách tiếp cận của Alkire & Foster (2011) đã xây dựng và đề xuất các chiều và chỉ số đo lường mức độ thiếu hụt. Xây dựng chuẩn nghèo giai đoạn 2016 - 2020 theo hướng: sử dụng kết hợp cả chuẩn nghèo về thu nhập và mức độ thiếu hụt tiếp cận các dịch vụ xã hội cơ bản. Mục tiêu xây dựng chuẩn nghèo trong

giai đoạn này để “từng bước bảo đảm an sinh xã hội cho mọi người dân, trước mắt áp dụng chuẩn nghèo chính sách để phân loại đối tượng hộ nghèo, phù hợp với khả năng cân đối ngân sách” (Bộ lao động thương binh xã hội , 2015).

Các chiều và chỉ báo đo lường các chiều cũng như ngưỡng thiếu hụt của từng chỉ

báo, từng chiều được thể hiện như Bảng 1.4 dưới đây.

Bảng 1.4: Các chiều và chỉ số sử dụng đo lường các chiều NĐC cho hộ gia đình Việt Nam áp dụng trong giai đoạn 2016 - 2020

Thiếu hụt nếu….. Chỉ số và trọng số từng chỉ số Điểm số thiếu hụt Chiều và trọng số từng chiều

(1) (2) (3) (4)

10

Hộ có bất kì thành viên nào đủ 15 tuổi chưa bao giờ đi học hoặc hiện nay không còn đi học và không có bằng tốt nghiệp THCS hoặc không có bằng nghề Trình độ giáo dục của người lớn

Giáo dục 10 Hộ gia đình có bất kì thành viên nào trong độ tuổi 5 - 14 chưa bao giờ đi học hoặc hiện không còn đi học Tình trạng đi học của trẻ em

10 Tiếp cận dịch vụ Những hộ gia đình có bất kì thành viên nào trong 12 tháng qua bị ốm đau nhưng không đi khám chữa bệnh

40

Thiếu hụt nếu….. Chỉ số và trọng số từng chỉ số Điểm số thiếu hụt Chiều và trọng số từng chiều

(1) (2) (3) (4)

Y tế y tế

(ốm đau được xác định là bị bệnh/ chấn thương nặng đến mức phải nằm một chỗ và phải có người chăm sóc tại giường hoặc nghỉ việc/học không tham gia được các hoạt động bình thường)

BHYT 10 Hộ có bất kì thành viên nào từ 6 tuổi trở lên không có BHYT

Chất lượng nhà ở 10 Nhà của hộ thuộc loại nhà tạm/nhà thiếu kiên cố/nhà đơn sơ

Nhà ở Diện tích nhà ở bình quân đầu người dưới 8m2 10

Diện tích nhà ở bình quân đầu người

10 Nguồn nước sinh hoạt sinh

Nguồn nước hợp vệ sinh bao gồm: nước máy vào nhà, nước máy công cộng, giếng khoan/giếng đào được bảo vệ, nước khe mó được bảo vệ, nước mưa, nước mua. Nếu không thuộc các nguồn này thì hộ được coi là thiếu hụt Điều kiện sống

10 Hố xí/nhà tiêu hợp vệ sinh

Hố xí/nhà tiêu hợp vệ sinh gồm tự hoại, bán tự hoại, cải tiến có ống thông hơi, hai ngăn. Nếu hố xí/nhà tiêu của hộ không thuộc những loại trên thì được coi là thiếu hụt

10 Sử dụng dịch vụ viễn thông Hộ gia đình không có thành viên nào sử dụng điện thoại (cố định/di động) và Internet

Tiếp cận thông tin 10 Tài sản phục vụ tiếp cận thông tin

Nguồn: Bộ Lao động thương binh xã hội, 2015

So sánh với bộ chỉ số theo phương pháp AF đề xuất với bộ chỉ số đo lường nghèo

đa chiều được áp dụng tại Việt Nam được áp dụng trong giai đoạn 2016 -2020 có một

số điểm khác biệt.

Thứ nhất, số lượng chiều lớn hơn so với đề xuất của phương pháp AF. Bộ tiêu

chí đo lường NĐC do BLĐTBXH đề xuất bao gồm 5 chiều trong khi phương pháp AF chỉ gồm 3 chiều. Trong đó, một số chiều sử dụng chỉ số đo lường khác với đề xuất của phương pháp AF (các chỉ số đo lường ở chiều y tế và Điều kiện sống). Tuy vậy, tổng số

Hộ gia đình không có tài sản nào trong số các tài sản được liệt kê sau đây: tivi (màu/đen trắng), radio, máy tính (PC, laptop, tablet) và không nghe được hệ thống loa đài truyền thanh xã/thôn

41

lượng chỉ số đo lường cho các chiều nghèo ở cả hai phương pháp là như nhau với 10 chỉ

số thiếu hụt.

Thứ hai, mặc dù ở bất kì phương pháp nào đều giữ nguyên tắc trọng số của mỗi chiều cũng như trọng số của mỗi chỉ số trong từng chiều là như nhau, nhưng do số lượng chiều theo phương pháp AF ít hơn nên trọng số của mỗi chiều cũng như trọng số của mỗi chỉ số trong phương pháp này có sự khác biệt so với phương pháp do Bộ lao động

thương binh và xã hội đề xuất (chi tiết xem Bảng 1.2 và Bảng 1.4).

Thứ ba, cách thức xác định hộ/người nghèo ở hai phương pháp này khá khác biệt.

Một người/hộ được xác định là nghèo đa chiều theo phương pháp AF nếu người/hộ đó

có điểm số thiếu hụt từ 1/3 tổng số điểm thiếu hụt đa chiều (tổng số điểm thiếu hụt là 1). Hay nói cách khác, nếu người/hộ có điểm số thiếu hụt từ 0,333 trở lên trở lên thì người/hộ đó được xác định là nghèo đa chiều. Như vậy, phương pháp AF xác định

người/hộ nghèo chỉ sử dụng các chiều phi tiền tệ (hay chiều xã hội) để đo lường nghèo

đa chiều cũng như xác định người/hộ nghèo. Trong khi đó, cách thức đo lường NĐC mà BLĐTBXH đề xuất đã kết hợp cả chiều tiền tệ và chiều xã hội để xác định người/hộ nghèo (Tức là kết hợp cả chuẩn nghèo thu nhập và mức độ thiếu hụt các dịch vụ xã hội cơ bản). Đồng thời, tổng điểm số thiếu hụt cao nhất theo phương pháp của BLĐTBXH

là 100 điểm, mỗi chỉ số thiếu hụt có điểm là 10 điểm, mỗi chiều thiếu hụt có điểm số là 20 điểm. Hộ nghèo trong giai đoạn 2016 - 2020 được xác định là hộ thuộc một trong hai tiêu chí và được phân chia theo khu vực sống. Đối với khu vực nông thôn, hộ nghèo là

hộ có thu nhập bình quân đầu người/tháng từ đủ 700.000 đồng trở xuống hoặc có thu

nhập bình quân đầu người/tháng trên 700.000 đồng đến 1.000.000 đồng và thiếu hụt từ 03 chỉ số đo lường mức độ thiếu hụt tiếp cận các dịch vụ xã hội cơ bản trở lên. Đối với khu vực thành thị, hộ nghèo là hộ có mức TNBQĐN/tháng từ 900.000 đồng trở xuống hoặc trên 900.000 đồng đến 1.300.000 đồng và thiếu hụt từ 03 chỉ số đo lường mức độ

thiếu hụt tiếp cận các dịch vụ xã hội cơ bản trở lên.

Tuy nhiên, có nhiều điểm khác biệt khi xác định hộ nghèo theo quyết định 59/2015/QĐ-TTg với Thông tư hướng dẫn Thông tư số 17/2016/TT-BLĐTBXH ngày

28/6/2016 “Hướng dẫn quy trình rà soát hộ nghèo, hộ cận nghèo hằng năm theo chuẩn nghèo tiếp cận đa chiều áp dụng cho giai đoạn 2016-2020” do BLĐTBXH đề xuất. Theo Thông tư này, một hộ được coi là nghèo ở thành thị nếu có tổng điểm B1 từ 140 điểm

trở xuống hoặc có tổng điểm B1 trên 140 điểm dến 175 điểm và có tổng điểm B2 từ 30

điểm trở lên. Đối với khu vực nông thôn, hộ nghèo là hộ có tổng điểm B1 từ 120 điểm trở xuống hoặc có tổng điểm B1 trên 120 điểm dến 150 điểm và có tổng điểm B2 từ 30 điểm trở lên. Trong đó, tổng điểm B1 được tổng hợp dựa trên các chỉ tiêu ước tính thu

42

nhập của hộ, trong khi tổng điểm B2 được tổng hợp dựa trên các chỉ tiêu về các nhu cầu

xã hội cơ bản. Riêng đối với khu vực nông thôn Thông tư quy định chi tiết theo 6 vùng kinh tế (chi tiết xem Phụ lục A0.1 và Phụ lục A0.2 phần phụ lục). Như vậy, từ chuẩn nghèo xây dựng theo quyết định số 59/2015/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ,

BLĐTBXH đã ban hành thông tư hướng dẫn thực hiện cụ thể cách xác định hộ nghèo đa chiều cũng như quy trình xác định hộ nghèo đa chiều. Điều này cho thấy, có nhiều điểm khác biệt khi áp dụng chuẩn nghèo đa chiều quốc gia và chuẩn nghèo đa chiều

quốc tế (do Alkire và Foster xây dựng).

Theo nhiều nghiên cứu, cách thức đo lường nghèo đa chiều của Việt Nam trong

giai đoạn 2016-2020 vẫn còn nhiều điểm chưa hoàn thiện khi áp dụng đo lường và đòi

hỏi cần chỉnh sửa/bổ sung cho phù hợp hơn với điều kiện kinh tế và thực trạng đo lường nghèo. Một vài tranh luận về cách thức tiếp cận và bộ tiêu chí đo lường NĐC mà Việt Nam áp dụng cho giai đoạn này được nêu ra trong một vài nghiên cứu. Theo đó, Anh và Thu (2017) cho rằng, “từ góc độ thực tế thì việc đo lường và đánh giá các chiều nghèo

khó đưa ra kết luận chính xác. Lấy ví dụ, tiêu chí nhà ở quy định hộ gia đình đang ở

trong nhà thiếu kiên cố hoặc nhà đơn sơ, diện tích ở bình quân đầu người của hộ gia đình nhỏ hơn 8m2. Cảm nhận và đánh giá của điều tra viên về vật liệu nhà, cũng như sự phân biệt giữa kiên cố và bán kiên cố là rất khó, chịu ảnh hưởng bởi quyết định chủ quan

của người đánh giá. Tương tự, các tiêu chí về học tập, y tế, tiếp cận thông tin cũng phụ thuộc vào yếu tố chủ quan của người dân như việc họ có cung cấp thông tin đúng sự thật, đầy đủ về hiện trạng sở hữu và sử dụng hay không”. Một nghiên cứu khác của Tùng (2018) kế thừa bộ tiêu chí mà Bộ LĐTBXH đề xuất áp dụng trong giai đoạn 2016 - 2020 đã tiến hành bổ sung và chỉnh sửa một số chỉ số đo lường. Theo đó, Tùng (2018) đã đề xuất bổ sung thêm chiều An sinh xã hội với 2 chỉ số đo lường chiều này gồm Bảo hiểm xã hội và và hộ khẩu. Đồng thời chỉnh sửa/bổ sung một số chỉ số trong chiều giáo dục như: điều chỉnh độ tuổi đi học của trẻ em từ 5 tuổi xuống 3 tuổi trong chỉ số Tình trạng

đi học của trẻ em; bổ sung chỉ số Trình độ giáo dục nghề nghiệp. Từ đó, tác giả đã tiến

hành tính toán thử nghiệm bộ tiêu chí đo lường mức độ thiếu hụt các dịch vụ xã hội cơ

bản đề xuất dựa trên cách tiếp cận đo lường NĐC của Alkire & Foster (2011) trên bộ dữ liệu VHLSS 2016. Mặc dù, việc đề xuất này hiện có một vài bất cập, nhưng ở thời điểm nghiên cứu, tác giả đã có những đóng góp nhất định trong nghiên cứu đo lường. Những

tranh luận, đóng góp, chỉnh sửa, bổ sung này thực sự hữu ích trong việc hoàn thiện bộ tiêu chí đo lường phù hợp hơn trong bối cảnh mới.

Nhận thấy sự bất cập trong bộ tiêu chí đo lường, trong giai đoạn 2021-2025, Chính phủ thống nhất với đề xuất của BLĐTBXH (tại báo cáo số 175/BC-BLĐTBXH

43

ngày 28/12/2020) theo nghị quyết số 195 NQ-CP ban hành ngày 30/12/2020 áp dụng

chuẩn nghèo giai đoạn 2021-2025. Việt Nam đã đề xuất khung đo lường nghèo đa chiều phù hợp hơn với điều kiện phát triển trong tình hình mới. Dựa trên đề xuất của Văn phòng quốc gia giảm nghèo bền vững thuộc BLĐTBXH đề xuất xây dựng chuẩn nghèo

đa chiều quốc gia áp dụng cho giai đoạn 2021 - 2025, chính phủ đã ban hành Nghị định 07/2021/NĐ-CP quy định chuẩn nghèo cho giai đoạn này. Trong đó chuẩn nghèo đa chiều áp dụng cho năm 2021 vẫn được thực hiện theo chuẩn nghèo giai đoạn 2016-2020 theo Quyết định số 59/QĐ-TTg ban hành ngày 19/11/2015 của Thủ tướng chính phủ. Giai đoạn 2022-2025, áp dụng theo chuẩn nghèo mới. Theo đó, nghèo đa chiều vẫn bao

gồm 2 nhóm tiêu chí là tiêu chí về thu nhập và nhóm tiêu chí về thiếu hụt các dịch vụ xã hội cơ bản. Chuẩn mức sống tối thiểu là 1.500.000 đồng/người/tháng ở khu vực nông thôn và 2.000.000 đồng/người/tháng ở khu vực thành thị.

Trong giai đoạn 2022 - 2025, nhóm tiêu chí về thiếu hụt dịch vụ xã hội cơ bản được đề xuất tại Việt Nam gồm 06 dịch vụ: y tế; giáo dục; nhà ở; nước sinh hoạt và vệ sinh; thông

tin; việc làm. Các chỉ báo đo lường mức độ thiếu hụt dịch vụ xã hội cơ bản được đề xuất

gồm 12 chỉ báo: dinh dưỡng; bảo hiểm y tế; trình độ giáo dục của người lớn; tình trạng đi học của trẻ em; chất lượng nhà ở; diện tích nhà ở bình quân đầu người; nguồn nước sinh hoạt an toàn; nhà tiêu hợp vệ sinh; tiếp cận thông tin; tài sản phục vụ tiếp cận thông tin và

sử dụng dịch vụ viễn thông; tiếp cận việc làm; người phụ thuộc trong hộ gia đình (chi tiết xem ở Phụ lục A.03). Hộ nghèo theo quy định của Nghị định 07/NĐ-TTg (2021) là hộ có thu nhập bình quân đầu người tháng từ 1.500.000 đồng và thiếu hụt 3 chỉ số đo lường mức độ tiếp cận dịch vụ xã hội cơ bản trở lên áp dụng cho khu vực nông thôn. Đối với khu vực thành thị, hộ nghèo là hộ có TNBQĐN tháng từ 2.000.000 đồng và thiếu hụt 3 chỉ số đo lường mức độ thiếu hụt dịch vụ xã hội cơ bản trở lên.

Như vậy nghèo thường được đo lường theo các cách thức khác nhau dựa trên các

quan điểm khác nhau về nghèo. Mỗi một cách thức đo lường đều có những ưu nhược điểm riêng. Tuy vậy, đo lường nghèo đơn chiều vẫn là cách tiếp cận phổ biến vì tính dễ

lượng hóa, trong khi nghèo đa chiều được coi là thước đo bổ sung cho cách thức đo lường nghèo đơn chiều. Sự kết hợp giữa thước đo nghèo đơn chiều và đa chiều phản ánh

chính xác hơn tình trạng nghèo của cá nhân/hộ thay vì chỉ sử dụng một trong hai thước đo để đo lường. Tuy nhiên, khi chuẩn mức sống tối thiểu (dựa vào thu nhập) đã được đảm bảo với tỷ lệ nghèo không còn đáng lo ngại thì phương pháp đo lường nghèo theo cách tiếp cận đa chiều dựa trên sự thiếu hụt các nhu cầu xã hội cơ bản được sử dụng để thay thế cho cách tiếp cận đo lường nghèo đơn chiều.

44

Tiểu kết chương 1

Bằng việc thực hiện tổng hợp các tài liệu nghiên cứu trong và ngoài nước, Chương 1 đã khái quát được các vấn đề lý thuyết liên quan đến di cư và nghèo đa chiều. Theo đó, luận án đã khái quát được định nghĩa về di cư và phân loại di cư. Bên cạnh đó,

luận án cũng đã khái quát được định nghĩa về nghèo đa chiều cũng như cách thức đo

lường nghèo đa chiều trên thế giới và Việt Nam áp dụng. Dựa trên những phân tích về ưu và nhược điểm của từng cách thức đo lường nghèo đa chiều từ đó đưa ra cách thức mà luận án lựa chọn.

Những nội dung của Chương 1 sẽ là căn cứ khoa học để tính toán chỉ số nghèo đa chiều và thử nghiệm tính toán các chỉ tiêu phản ánh nghèo đa chiều cho hộ di cư tại

Việt Nam tại nơi đi. Những thử nghiệm tính toán này được triển khai nghiên cứu tại Chương 4. Kết quả từ kết quả tính toán ở chương 4 sẽ là đầu vào để luận án đánh giá tác

động của di cư đến nghèo đa chiều tại Việt Nam ở Chương 5.

45

CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU

2.1. Tổng quan nghiên cứu về các yếu tố tác động đến di cư

Có nhiều yếu tố khác nhau thúc đẩy người dân đi khỏi nơi cư trú và thu hút họ

đến nơi ở mới được các nghiên cứu trong và ngoài nước chỉ ra trong các nghiên cứu.

Các yếu tố này được chia làm hai nhóm bao gồm nhóm yếu tố đẩy (pull factors) và nhóm yếu tố kéo (push fators).

Nghiên cứu đầu tiên đặt nền móng cho các lý thuyết về di cư được E.G. Ravenstein (1885) đề cập trong cuốn “Laws of migration” khi sử dụng dữ liệu điều tra tại Anh và xứ Wales. Ông cho rằng di cư được kết nối chặt chẽ với các yếu tố "đẩy - kéo" (push - pull). Yếu tố đẩy gồm có tiền lương thấp, tỷ lệ thất nghiệp cao, thiếu các

yếu tố chăm sóc sức khỏe và yếu tố kéo bao gồm: tiền lương cao, thất nghiệp thấp khiến mọi người phải rời bỏ nơi cư trú. Nói cách khác, nguyên nhân chính để di cư là cơ hội kinh tế bên ngoài tốt hơn. Đây là lý thuyết nền tảng cho các lý thuyết sau này như: Lý thuyết kinh tế tân cổ điển, Lý thuyết kinh tế mới của người di cư, Lý thuyết thị trường lao động kép, Lý thuyết lịch sử - cấu trúc và Lý thuyết hệ thống thế giới… Theo đó, các

điều kiện và đặc điểm của nơi đi và nơi đến cũng được coi là những yếu tố quan trọng tác động đến lực 'đẩy' và 'kéo' đối với người di cư (Coxhead và cộng sự 2015).

Các nghiên cứu sau này kế thừa những nội dung của E.G. Ravenstein xác định các nhân tố thúc đẩy di cư. Theo đó, nhân tố đẩy liên quan tới nơi đi (nơi xuất cư) của người di cư. Các yếu tố đẩy của di cư bao gồm tiền lương thấp, tỷ lệ thất nghiệp cao,

thiếu các yếu tố chăm sóc sức khỏe tại nơi đi, yếu tố chính trị (xung đột chính trị, sắc tộc, quốc gia), kinh tế, văn hóa (Lee, 1966; Đặng Nguyên Anh, 2022), năng suất lao động thấp và tình trạng dư thừa lao động trong khu vực nông nghiệp (Lee 1966, Lewis 1954). Ngoài ra, do áp lực nợ nần của gia đình, hệ thống giáo dục và y tế nghèo nàn hay

nói cách khác điều kiện sống tại nơi đi kém phát triển cũng như mong muốn đoàn tụ gia

đình cũng là một trong những nhân tố “đẩy” người dân di cư (Lê Bạch Dương và Nguyễn Thanh Liêm 2011, Lưu Bích Ngọc và cộng sự 2017, De Haas, 2021). Một yếu tố đẩy người dân di cư được nhắc tới trong các nghiên cứu gần đây liên quan đến thảm họa thiên nhiên và biến đổi khí hậu (Lưu Bích Ngọc và cộng sự, 2017; UNDP, 2024b). Các

nghiên cứu này cho rằng, mong muốn rời khỏi khu vực nông nghiệp và rời bỏ quê hương

cùng với những thách thức của điều kiện sống và sản xuất dưới tác động của thảm họa thiên nhiên, biến đổi khí hậu làm cho người dân muốn di cư đi nơi khác có điều kiện khí hậu tốt hơn, ít chịu tác động của biến đổi khí hậu hơn. Khi nghiên cứu về di cư tại Việt

46

Nam cũng như trên thế giới, các nghiên cứu cũng đã khẳng định rằng các cơ hội việc

làm luôn hay còn gọi là lý do kinh tế là lý do hàng đầu dẫn đến quyết định di cư (TCTK, 2016c, Đặng Nguyên Anh, 2022, UNDP, 2024a). Vì đa số người di cư đều đến từ những địa phương có điều kiện kém phát triển, họ mong muốn có thu nhập tốt hơn ở nơi đến….

Chênh lệch mức sống giữa khu vực nông thôn và thành thị đã tạo nên lực đẩy cho dòng di cư từ nông thôn ra thành thị. Đối với di cư trong nước, sự phát triển ồ ạt của các khu công nghiệp cần một lượng lớn người lao động, và trong quá trình đô thị hóa, một bộ

phận lớn nông dân mất đất canh tác trở nên không có công ăn việc làm, cần di cư kiếm sống. Đó là hai yếu tố hàng đầu thúc đẩy người lao động di cư hiện nay (IOM 2020;

UNDP, 2024a). Như vậy, cũng như các nước đang phát triển khác, tại Việt Nam, động lực chủ yếu khiến người dân lựa chọn di cư chính là vì việc làm với mưu cầu cải thiện thu nhập cho chính bản thân cũng như gia đình của họ. Hay nói cách khác, lực đẩy chính

của di cư là vì kinh tế.

Ngoài ra các đặc điểm cá nhân của chính người di cư, đặc điểm kinh tế của hộ,

đặc điểm của hộ cũng là một trong những nhân tố ảnh hưởng đến việc lựa chọn di cư

(Nguyễn Thị Phương Thảo và cộng sự, 2020; Đặng Nguyên Anh, 2022).

Trong khi đó các nhân tố kéo thường liên quan tới nơi đến của người di cư bao

gồm sự chênh lệch mức lương kì vọng giữa khu vực nông thôn và thành thị (Harris và Todaro, 1970). Theo đó, người di cư cân nhắc tất cả các cơ hội việc làm ở nông thôn, thành thị sau đó mới chọn cơ hội di cư nào có thể tối ưu hóa các mức tiền công kỳ vọng

của họ. Một trong những lý thuyết về yếu tố kéo của di cư được Piore (1979) khởi xướng

đó là Lý thuyết thị trường lao động kép (Dual labor market) (trích tài liệu của Alonso, 1981). Lý thuyết này cho rằng, hoạt động di cư chủ yếu do yếu tố "kéo" ở các nước phát triển hơn là yếu tố “đẩy” từ các nước đang phát triển. Lý thuyết này không chỉ đúng cho di cư quốc tế mà còn cho di cư nội địa. Lý thuyết này giả định rằng không phải thị trường

lao động nói chung hấp dẫn người di cư mà thị trường bị phân đôi trong đó mỗi thị trường thu hút một loại hình người di cư. Thị trường lao động thứ cấp đặc trưng bởi các

loại việc làm không ổn định, điều kiện lao động kém với thu nhập thấp chủ yếu thu hút người di cư thiếu trình độ chuyên môn kỹ thuật từ nông thôn. Trong khi đó, thị trường

lao động sơ cấp đặc trưng bởi việc làm chất lượng cao, thu nhập nhiều, cơ hội thăng tiến lớn luôn có sức thu hút đối với người di cư có trình độ chuyên môn kỹ thuật và tay nghề cao. Lao động nhập cư là cần thiết để điền vào bậc thấp nhất của thị trường lao động bởi vì người lao động bản địa không muốn làm những công việc trong thị trường thứ cấp.

Thêm vào đó, nhân tố kéo liên quan đến cơ hội việc làm, chênh lệch mức sống và điều kiện sống, lối sống đô thị (mong ước được trở thành công dân đô thị, và thành

47

phố hấp dẫn người di cư đặc biệt là người di cư trẻ tuổi) (Lee 1966, Lưu Bích Ngọc và

cộng sự 2017). Một lực hút khác thúc đẩy người di cư rời bỏ quê hương đang diễn ra phổ biến ở các người đang phát triển trong đó có Việt Nam chính là quá trình công nghiệp hóa, đô thị hóa (Lewis 1954). Điều này dẫn đến một lượng lớn người lao động ở

khu vực nông thôn rời bỏ quê nhà tới các khu công nghiệp, khu chế xuất hoặc lên thành thị làm các công việc mang tính chất thời vụ. Hay sự dễ dàng đăng ký hộ khẩu cũng là một yếu tố kéo người di cư đến các khu vực thành thị làm việc và sinh sống (Lưu Bích

Ngọc và cộng sự 2017). Mặt khác, lý thuyết về mạng lưới di cư (Migrant Networks) của Taylor (1986) (trích từ de Haas 2009) chú trọng các nhân tố hút ở các mạng lưới cá nhân

của người di cư gồm những người có quan hệ dòng họ, bạn bè và cùng chung nguồn gốc ở nơi đến. Các mạng lưới di cư này thu hút những người di cư bằng nhiều cách khác nhau như: giảm chi phí, giảm rủi ro và tạo các điều kiện, cơ hội cần thiết trong cuộc

sống (Đặng Nguyên Anh, 1998 và 2022).

Ngoài những lý do liên quan đến yếu tố kéo và yếu tố đẩy của di cư, một số lý

thuyết nghiên cứu còn đề cập đến các lý do thuộc về đặc điểm cá nhân và gia đình người

di cư. Lý thuyết về các cơ hội can thiệp (Intervening Opportunities) của Stouffer (1940), nhấn mạnh, di cư tỷ lệ thuận với các cơ hội (như thu nhập, việc làm) ở nơi đến và tỷ lệ nghịch với các rào cản có thể xảy ra trong quá trình di cư ở nơi đi và nơi đến. Hay nói

cách khác, lý thuyết này coi di cư là hành vi lựa chọn của cá nhân nhằm tối đa hóa các cơ hội, các lợi ích và tránh hoặc giảm thiểu các khó khăn, trở ngại có thể có của di cư. Thêm vào đó, lý thuyết kinh tế mới về di cư lao động (NELM - New Economics of Labor Migration) cho rằng quyết định di cư luôn có liên quan chặt chẽ đến đặc điểm cá nhân người di cư, hộ gia đình người di cư và khu vực nơi cư trú. Trong đó, thực tế di cư trước hết là quyết định của cá nhân và hộ gia đình (Stark và Bloom, 1985; Stark và Taylor, 1991 trích trong Ian Coxhead và cộng sự 2015, Nguyễn Thị Phương Thảo và cộng sự, 2020; Đặng Nguyên Anh, 2022). Một trong những yếu tố thuộc về đặc điểm

của cá nhân và hộ gia đình được nhắc đến trong nghiên cứu của Md. Shakil Ahmed và

cộng sự (2024) đó là gánh nặng nợ nần. Áp lực này đã đẩy người di cư đi khỏi nơi cư

trú của họ để tìm kiếm việc làm.

Tuy nhiên, Lee (1966), Waddington Hugh & Rachel Sabates-Wheeler (2003), cũng chỉ ra yếu tố trung gian chính là các rào cản khiến người dân muốn di cư nhưng không thể di cư bao gồm cả chi phí di chuyển. Theo đó, di cư không thực sự dành cho người nghèo đặc biệt là người nghèo kinh niên và nghèo trầm trọng. Hay nói cách khác, nghèo cũng là một yếu tố ngăn cản di cư, khi mọi người mong muốn di chuyển nhưng lại không có khả năng thực hiện. Di cư là một chiến lược thường chỉ dành cho những

48

người có điều kiện nghèo đói ít cùng cực hơn vì đòi hỏi phải tiếp cận các nguồn lực như

vốn tài chính, xã hội và con người. Tuy nhiên, các nghiên cứu cho thấy những người sống trong cảnh nghèo đói cùng cực chỉ đơn giản là có ít hoặc ít triển vọng hấp dẫn hơn và có xu hướng di cư đến những khoảng cách ngắn hơn, những vùng lân cận với khu

vực sinh sống của người nghèo (Lenhardt, A., 2023). Đồng thời, sự chia cắt về tình cảm người thân/bạn bè/láng giềng và “các yếu tố cá nhân” như tuổi tác, giới tính, tình trạng hôn nhân, số con cái cũng là một rào cản của di cư. Mỗi người đều có những hoàn cảnh

sống và nhận thức khác nhau, dẫn đến thái độ khác nhau đối với những quyết định di cư. Khả năng chấp nhận di cư như một chiến lược sinh kế bị ảnh hưởng bởi mức độ hòa

nhập/loại trừ xã hội, được phản ánh trong việc tiếp cận và kiểm soát các nguồn lực. Điều này cũng góp phần giải thích tại sao trong cùng một hoàn cảnh và điều kiện sống như nhau, có người di cư nhưng có người lựa chọn ở lại.

Như vậy các lý thuyết về di cư tập trung lý giải lý do vì sao người dân di cư cũng như chỉ ra đặc điểm của người di cư. Cho dù là nhân tố đẩy hay kéo thì kinh tế vẫn là lý

do chính của di cư (tìm kiếm cơ hội việc làm và cải thiện thu nhập). Các nhóm nhân tố

ảnh hưởng đến quyết định di cư phụ thuộc vào đặc điểm của người di cư và gia đình họ cũng như đặc điểm tại nơi sinh sống của người di cư. Những nhân tố này thuộc nhân tố đẩy và liên quan đến nơi đi của người di cư. Trong khi những nhân tố chính tạo thành

lực hút đối với người di cư bao gồm sự chênh lệch về mức sống giữa thành thị với nông thôn, cơ hội việc làm, điều kiện sống cũng như sự hấp dẫn của lối sống đô thị đã kéo một bộ phận không nhỏ người dân rời bỏ nông thôn tới các vùng khác. Thêm vào đó, nhờ sự trợ giúp của mạng lưới di cư cũng như chi phí di cư ngày càng rẻ làm cho người di cư dễ dàng di chuyển đến nơi khác hơn. Đối với người di cư lực hút hấp dẫn hơn là lực đẩy, đặc biệt là người di cư trẻ tuổi.

2.2. Tổng quan nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến nghèo đa chiều

Trong khái niệm đo lường nghèo được luận án đề cập ở Chương 1, các nghiên

cứu đều chỉ ra tính chất đa chiều của nghèo. Nghèo có thể là sự thiếu hụt về khía cạnh

vật chất (thiếu hụt về tiền tệ thông qua đo lường bằng thu nhập/chi tiêu) hoặc thiếu hụt về các khía cạnh phi vật chất (thiếu hụt về phi tiền tệ như sức khỏe, giáo dục, điều kiện sống,….) hoặc thiếu hụt cả hai. Một vài nghiên cứu về nghèo đa chiều đã đưa thu nhập là một chiều trong các chiều đo lường nghèo đa chiều. Vì vậy, khi nhắc đến các nhân tố ảnh hưởng đến nghèo đa chiều chính là đề cập đến các nhân tố ảnh hưởng sự thiếu hụt các khía cạnh của nghèo. Nội dung của phần này, luận án thực hiện tổng quan các nhân tố ảnh hưởng đến nghèo, tập trung vào nghèo đa chiều được các nghiên cứu trong và ngoài nước đề cập. Theo đó, Lý thuyết kinh tế về nghèo cho rằng các yếu tố của nghèo

49

bao gồm các nhóm yếu tố bên trong (dưới góc độ vi mô) và các nhóm yếu tố bên ngoài

(dưới góc độ vĩ mô).

Nhóm yếu tố bên trong hay còn gọi là nhóm yếu tố vi mô liên quan đến sự thiếu

hụt thuộc về đặc trưng cá nhân cũng như gia đình của họ. Các yếu tố thuộc về đặc trưng

cá nhân có thể kể đến bao gồm không đủ năng lực, bị khiếm khuyết về thể chất, hoặc do

lười biếng cũng như cá nhân có sự lựa chọn không phù hợp (Ted K. Bradshaw 2006,

David Brady 2019). Các đặc trưng này có thể biểu hiện thành các đặc trưng cụ thể như

độ tuổi, giới tính, dân tộc, trình độ học vấn, tình trạng sức khỏe hay do tài năng, kỹ năng,

vốn xã hội ban đầu là không đồng đều giữa các cá nhân. Chi tiết hơn, các đặc trưng bao

gồm nhân khẩu học của chủ hộ (tuổi, giới tính và trình độ học vấn, tình trạng hôn nhân),

quy mô gia đình, số lượng người phụ thuộc (trẻ em hoặc người già), việc làm, tình trạng

sức khỏe, tài sản hộ gia đình (sở hữu tài sản đi lại/liên lạc và các loại đất đai) và địa

điểm cư trú là những yếu tố quyết định tình trạng nghèo đa chiều của hộ gia đình. Điều

này cho thấy, các cá nhân cũng như gia đình của các cá nhân đó chịu trách nhiệm về

tình trạng nghèo đa chiều của họ. Các yếu tố này có thể tìm thấy ở các nghiên cứu của

Bộ lao động thương binh xã hội (2018), Lê và Nguyễn (2018), Jiao (2021), Wang et al.

(2023), Liu & Zhao (2024). Những đặc điểm này càng làm tình trạng nghèo đa chiều

thêm trầm trọng ở những đối tượng thuộc nhóm yếu thế như trẻ em, người cao tuổi, dân

tộc thiểu số hoặc sống ở vùng núi cao, hộ ở khu vực nông thôn (Azeem et al., 2017; Bộ

lao động thương binh xã hội, 2018; Jiao, 2021; Nguyen et al., 2023; Wang et al., 2023).

Thậm chí, việc sử dụng các thiết bị kết nối mạng Internet - sử dụng các công nghệ truyền

thông không dây như điện thoại di động, máy tính bảng và máy tính xách tay như trong

nghiên cứu của Yang et al. (2021) đã chỉ ra tác động ngược chiều của yếu tố này lên tình

trạng nghèo đa chiều của hộ gia đình nông thôn.

Nhóm yếu tố bên ngoài hay còn gọi là nhóm yếu tố vĩ mô của nghèo có thể được

gây ra bởi các biến dạng kinh tế, chính trị và xã hội hoặc sự phân biệt đối xử (Ted K.

Bradshaw 2006). Rào cản có hệ thống ngăn người nghèo tiếp cận và tham gia các tổ

chức xã hội quan trọng cũng như tiếp cận các dịch vụ xã hội cơ bản bao gồm việc làm,

nhà ở, giáo dục, chăm sóc sức khỏe, an toàn, đại diện chính trị, v.v. Các nhà nghiên cứu

truyền thống cho rằng nguồn gốc của nghèo không phải bắt nguồn từ cá nhân mà là do hệ

thống kinh tế, chính trị và xã hội khiến mọi người có cơ hội và nguồn lực hạn chế để đạt

được thu nhập và phúc lợi.

Theo góc độ vĩ mô, các yếu tố kinh tế, xã hội và địa lý được coi là những yếu tố

quyết định đáng kể đến nghèo đa chiều. Các nghiên cứu trước đây đã nhấn mạnh rằng

50

tỷ lệ đô thị hóa cao dẫn đến việc thiếu cung cấp các dịch vụ công tốt như giao thông,

giáo dục và chăm sóc sức khỏe, một thực tế được coi là nguyên nhân đáng kể gây ra tình trạng nghèo đa chiều ở các khu vực có điều kiện kinh tế khác nhau (Bộ lao động thương binh xã hội, 2018; Tuyen et al., 2022). Trong khi đó, các nhà xã hội học thường nhấn

mạnh vốn xã hội, mạng lưới xã hội hoặc các mối quan hệ thể chế, uy tín xã hội và lòng tin xã hội, cơ sở hạ tầng (điện, đường, trường học, trạm y tế, nhà văn hóa) thường được coi là các yếu tố của nghèo đa chiều (Liu et al., 2021; Ngô Quốc Dũng, 2021; Pham và Mukhopadhaya, 2022, Tuyen et al., 2022, Wang et al., 2023, Lo Thi Hong Van and Liudmila Guzikova, 2024).

Một nguyên nhân khác thuộc nhóm yếu tố bên ngoài có thể kể đến đó là do sự

chênh lệch về địa lý (Ngân hàng thế giới 2005, Bradshaw 2006). Nghèo nông thôn, nghèo ở những khu ổ chuột của thành thị, nghèo ở những đô thị nghèo, nghèo ở phía nam, nghèo ở các nước thuộc thế giới thứ ba là những đặc điểm của nghèo do sự tách biệt địa lý. Nghèo diễn ra chủ yếu ở nông thôn, miền núi, vùng sâu, vùng xa… cho dù nền kinh tế có

phát triển đến thế nào chăng nữa thì dân cư ở các vùng này vẫn dễ bị rơi vào nghèo đa

chiều. Với những ưu thế của các vùng địa lý thuận lợi như ở đô thị, vốn tài chính và vốn con người thường được thu hút tới các vùng này nhiều hơn so với các vùng khác làm cho các vùng vốn không được thuận lợi trong quá trình phát triển lại càng kém phát triển hơn,

nghèo hơn. Thêm vào đó, những người nghèo ở nông thôn chuyển đến thành phố trở thành nghèo thành thị và rằng phần lớn nghèo thành thị thực sự là nghèo ở nông thôn.

Một yếu tố được nhiều nghiên cứu nhắc tới ảnh hưởng đến nghèo chính là di cư.

Di cư có thể là con đường thoát khỏi đói nghèo khi nó được thúc đẩy bởi việc tìm kiếm các cơ hội kinh tế và xã hội tốt hơn. Có thể giảm nghèo thông qua tiền gửi nhận được từ người di cư hoặc di chuyển đến một khu vực thịnh vượng hơn. Tuy vậy, di cư cũng có thể gây ra hoặc làm trầm trọng thêm tình trạng nghèo. Theo đó, “Kết quả phúc lợi của

di cư có thể được xác định bởi mức độ nghèo đói ban đầu của hộ gia đình, điều này quyết định liệu di cư có xảy ra do tự nguyện hay bắt buộc hay không. … Thay vì đại

diện cho một kế sinh nhai hấp dẫn, di cư là giải pháp cuối cùng và do đó có thể làm trầm trọng thêm tình trạng nghèo đói và dễ bị tổn thương của hộ gia đình” (Waddington &

SabatesWheeler, 2003, tr.4, tr.12). Di cư cưỡng bức hoặc di cư với các điều khoản bất lợi (chẳng hạn như lao động khổ sai), có thể là con đường dẫn đến đói nghèo. Những người sống trong cảnh nghèo đói cùng cực bị buộc phải di cư hoặc có ít lựa chọn có thể trở nên nghèo kinh niên (Lenhardt, A., 2023).

Cuối cùng, một tác nhân thuộc nhóm yếu tố bên ngoài là tác nhân của nghèo được nhiều nghiên cứu đề cập trong thời gian gần đây là do môi trường và biến đổi khí hậu (Ngân

51

hàng thế giới 2005, Oxfarm 2008, Vũ Thị Hoài Thu và Lê Quốc Hội 2015, Luu Bich Ngoc

et al., 2017, UNDP, 2024a). Nguyên nhân này hiện đang kéo theo hàng triệu người trên thế giới rơi vào cảnh nghèo mỗi năm. Theo đó, khí hậu ngày càng cực đoan đã làm cho nhà cửa, sinh kế, việc làm cũng như thu nhập bị ảnh hưởng. Các thành quả giảm nghèo đang bị

kéo lùi một cách nghiêm trọng bởi các hiện tượng thời tiết khắc nghiệt gia tăng như mưa lũ, hạn hán, cũng như sự biến đổi khí hậu khác đang diễn ra dần dần như mực nước biển dâng hay nhiệt độ tăng lên. Nếu không được kiểm soát, Ngân hàng thế giới (2017) dự báo biến đổi khí hậu sẽ đẩy 130 triệu người vào cảnh nghèo đói trong 10 năm tới—phá vỡ những thành quả phát triển khó khăn đạt được—và có thể khiến hơn 200 triệu người phải di cư

trong nước vào năm 2050. Trong khi đó, những người nghèo nhất cũng như các quốc gia nghèo nhất trên thế giới đóng góp ít nhất vào biến đổi khí hậu. Các nước nghèo nhất chỉ chiếm chưa đến một phần mười lượng khí thải nhà kính toàn cầu nhưng lại là những nước chịu ảnh hưởng nặng nề nhất từ biến đổi khí hậu.

Như vậy, có rất nhiều yếu tố ảnh hưởng tới nghèo đa chiều của cá nhân/hộ được

phân thành các nhóm yếu tố mang tính chất đặc trưng ở từng cấp độ. Mỗi yếu tố/nhóm

yếu tố này cần được cân nhắc để đưa vào mô hình phân tích như là một phần của nguyên nhân lý giải tình trạng nghèo đa chiều của cá nhân hay hộ gia đình.

2.3. Tổng quan nghiên cứu về tác động của di cư đến các chiều cạnh của nghèo đa chiều

Một trong những yếu tố được đánh giá quan trọng đối với nghèo nói chung và nghèo đa chiều nói riêng là di cư. Tác động của di cư đến nghèo mang tính chất hai mặt. Một mặt, di cư có tác động tích cực đến nghèo (cả đơn chiều và đa chiều). Tác động tích cực của di cư có thể kể đến như gia tăng phúc lợi (tác động này trực tiếp làm

tăng thu nhập hoặc chi tiêu) từ đó giảm tình trạng nghèo, gia tăng khả năng tiếp cận một số dịch vụ xã hội cơ bản (giáo dục, y tế, điều kiện sống,…) từ đó giảm nghèo đa chiều. Mặt khác, di cư cũng gây ra không ít những tác động tiêu cực cho chính bản

thân người di cư, gia đình của người di cư và cộng đồng nơi người di cư đi và đến.

Ngoài ra tồn tại những bằng chứng cho rằng, kết quả tác động kém rõ ràng hơn của di cư đến nghèo cũng được tìm thấy. Cơ chế tác động của di cư đến nghèo có thể là trực tiếp và cũng có thể là gián tiếp thông qua các kênh tác động của di cư đến nghèo nói chung và nghèo đa chiều nói riêng. Nội dung phần này sẽ tổng quan các nghiên cứu được thực hiện

trong và ngoài nước về tác động của di cư đến các chiều cạnh của nghèo được chia thành các chiều hướng tác động của di cư (tập trung vào nơi đi của người di cư). Di cư vừa có tích cực giúp cải thiện vừa có tác động làm trầm trọng thêm các chiều cạnh nghèo của người di cư, gia đình người di cư và cộng đồng nơi người di cư đi.

52

· Tác động tích cực của di cư đến các chiều cạnh nghèo đa chiều

Trước hết cần khẳng định rằng di cư được coi là một chiến lược hiệu quả giúp người di cư và hộ gia đình của người di cư cải thiện thu nhập, chi tiêu nâng cao mức sống. Cơ chế tác động của di cư đến nghèo trên khía cạnh đơn chiều là thông qua tiền gửi từ người di cư. Tiền gửi của người di cư là một kênh tài chính quan trọng nhằm đa dạng hóa thu nhập cũng như giúp gia tăng thu nhập và chi tiêu từ đó giảm nghèo trực tiếp cho hộ. Ước tính tỷ lệ nghèo cho thấy từ nghiên cứu của Adam & Page (2005), trung bình tăng 10% lượng tiền gửi bình quân đầu người sẽ giảm được 3,5% số người sống trong nghèo và tác động này lớn hơn nếu khi nghèo được đo bằng khoảng cách nghèo và bình phương khoảng cách nghèo (hay mức độ trầm trọng của nghèo). Đồng thời, sự gia tăng của tiền gửi có tác động giảm nghèo gấp đôi so với các nguồn thu nhập hộ gia đình khác (cứ tăng thêm trung bình $1 tiền gửi sẽ làm giảm tỷ lệ nghèo đếm đầu 2,04%). Đồng thời, tiền gửi có thể làm giảm nghèo gián tiếp của hộ thông qua việc đầu tư cho vốn con người như chi tiêu cho giáo dục, y tế từ đó giúp giảm nghèo trên các chiều cạnh xã hội. Nói cách khác, phần lớn người di cư được hưởng lợi từ sự di chuyển (Ngân hàng thế giới 2011). Tại nơi đi, hộ gia đình thông qua tiền gửi của người di cư cung cấp phương tiện để cải thiện thu nhập và tiêu dùng (Lenhardt, A., 2023; Md. Shakil Ahmed và cộng sự, 2024). Điều này cho phép các hộ gia đình khắc phục tình trạng thiếu tín dụng và là một chiến lược đối phó với khó khăn (ví dụ: các cú sốc cá nhân, cú sốc kinh tế, cú sốc từ môi trường). Hơn nữa, việc thu nhập các kỹ năng và giáo dục mới có được tại nơi đến sẽ được chuyển trở lại nơi đi từ đó giúp cộng đồng tại xuất cư cải thiện được thu nhập, làm gia tăng tài sản, cải thiện chất lượng cuộc sống của chính bản thân và gia đình của người di cư (Mariama và cộng sự 2016). Theo De Haas (2009), tiền gửi có thể đồng thời được coi là khoản hoàn vốn cho các khoản chi phí của hộ gia đình khi di cư và là một phần của chiến lược đa dạng hóa rủi ro của hộ gia đình. Mặt khác, tiền gửi còn là một nguồn vốn đầu tư có thể được sử dụng cho hoạt động kinh doanh, giáo dục hoặc để tạo điều kiện thuận lợi cho việc di chuyển của các thành viên khác trong gia đình.

Tuy nhiên, tác động của từng loại hình di cư cũng mang lại hiệu quả giảm nghèo khác nhau. Nghiên cứu của Carlo Azzarri và cộng sự (trích trong Ngân hàng thế giới 2011) cho thấy, di cư tạm thời và di cư lâu dài có tác động tích tực lên chi tiêu của hộ gia đình và làm giảm tỷ lệ nghèo. Cụ thể, những người di cư tạm thời đóng góp làm tăng 5% trong khi những người di cư lâu dài đóng góp làm tăng tới 50% chi tiêu hộ gia đình. Đồng thời, lợi ích từ việc di chuyển mang lại lớn hơn cho những gia đình có người “di cư thời vụ” (Alan de Brauw và Tomoko Harigaya 2004).

Nghiên cứu thực nghiệm cũng đã cung cấp các bằng chứng thiết thực giảm nghèo nhờ di cư tại một số quốc gia (Ngân hàng thế giới 2011). Ví dụ, tại Nepal trong giai đoạn

53

1995-2004 đã giảm nghèo 20% dân số nhờ tạo các việc làm có liên quan đến di cư, nếu không có di cư thì nghèo ở Nepal sẽ cao hơn 10% so với hiện tại. Hay tại Nicaragua theo ước tính, nếu không có di cư thì tỷ lệ nghèo tăng 4 điểm phần trăm. Tại Tanzania, trong giai đoạn 1991-2004 cho thấy, tỷ lệ nghèo ở cộng đồng dân cư chỉ giảm 4 điểm phần trăm trong khi giảm tới 23% cho những cộng đồng người di cư ra khỏi vùng. Ở Albania, tỷ lệ giảm nghèo cao nhất trong giai đoạn 2002-2005 là những vùng có tỷ lệ di cư và tiền gửi tăng cao nhất cùng thời kỳ. Clemens và Pritchett (2008 trích trong Ngân hàng thế giới 2011) ước tính rằng, trên toàn cầu, ba phần tư chênh lệch thu nhập giữa người di cư và người không di cư đến từ di cư. Điều này dẫn đến kết luận rằng “di cư không phải là sự thay thế cho phát triển kinh tế mà là phát triển kinh tế” (Ngân hàng thế giới 2011, trang 3).

Bên cạnh tác động tích cực của di cư đến nghèo dựa trên cách tiếp cận đơn chiều, các

nghiên cứu còn xem xét tác động tích cực của di cư đến các khía cạnh nghèo đa chiều. Các

nghiên cứu này phần lớn tập trung vào chiều giáo dục, y tế. Theo đó, tiền gửi về giúp hộ trang

trải các khoản chi phí liên quan đến giáo dục, y tế cũng như cải thiện điều kiện sinh hoạt (nhà

ở, vệ sinh) cho hộ (Adam & Cuecuecha, 2013; Md. Shakil Ahmed và cộng sự, 2024).

Nhiều nghiên cứu đánh giá tác động của di cư đến giáo dục và phần lớn chỉ tập trung vào đối tượng là giáo dục trẻ em. Phần lớn các nghiên cứu chỉ ra rằng, di cư có tác động tích cực đến tình trạng đi học của trẻ em. Muller & Shariff (2011) trong một nghiên cứu thực hiện tại Ấn Độ, sử dụng phương pháp hồi quy kết nối điểm số tương đồng (PSM - Propensity Score Matching) cho thấy tác động tích cực của di cư trong nước đến tình trạng đi học của thanh thiếu niên (đặc biệt là nam giới) thông qua tiền gửi từ người di cư trong nước gửi về cho hộ. Theo đó, tiền gửi có tác động làm gia tăng số giờ trẻ ở trường (đặc biệt là trẻ em trai). Thêm vào đó, những cá nhân di cư đến thành phố khi còn nhỏ đã đạt được trình độ học vấn cao hơn ba năm so với những cá nhân tương tự có thể quan sát được ở vùng nông thôn của Indonesia (Resosudarmo & Suryadarma 2014). Trong một nghiên cứu tập trung vào trình độ giáo dục không bắt buộc (bậc trung học phổ thông và sau trung học phổ thông) tại Maroc, Bouoiyour & Miftah (2015) nhận thấy có sự khác biệt đáng kể về giới tính trong ảnh hưởng của tiền gửi đối với trình độ học vấn của trẻ trưởng thành trong các hộ gia đình người di cư. Đặc biệt, những khoản tiền gửi về này làm tăng khả năng hoàn thành chương trình trung học ở trẻ em nam. Kết quả ước lượng từ mô hình probit cho thấy nam giới ở độ tuổi 18-20 là những người được hưởng lợi chính từ tiền gửi. Những nghiên cứu này một lần nữa khẳng định tác động tích cực của di cư đến giáo dục nhưng đi kèm với đó là sự phân biệt theo giới tính của trẻ trong khả năng tiếp cận giáo dục.

Tác động tích cực của di cư đến tiếp cận y tế của hộ gia đình đầu tiên phải kể đến đó là gia tăng đáng kể chi tiêu dành cho các dịch vụ chăm sóc sức khỏe. Nghiên cứu của Xiang

54

và cộng sự (2015) về ảnh hưởng của việc di cư lên thành phố để làm việc ở con cái trưởng thành đối với sức khỏe của các bậc cha mẹ bị bỏ lại ở nông thôn Trung Quốc đã rút ra một số kết luận đáng chú ý. Thu nhập bổ sung từ việc làm của con cái trưởng thành có thể cho phép cha mẹ có đủ khả năng chăm sóc sức khỏe và dinh dưỡng tốt hơn. Nghiên cứu này cũng khẳng định, những hộ giàu hơn và những hộ có quy mô hộ lớn hơn thì sức khỏe của cha mẹ tốt hơn. Khả năng là hộ gia đình giàu hơn có thể chi trả cho dịch vụ chăm sóc sức khỏe tốt hơn. Hơn nữa, hộ gia đình càng nhiều thành viên thì càng có nhiều khả năng chia sẻ rủi ro và giảm bớt cú sốc tiêu cực về sức khỏe. Đồng thời, trong một hộ gia đình lớn hơn, ngay cả khi người trưởng thành đã di cư ra thành thị, nhiều khả năng vẫn có người chăm sóc người già bị bỏ lại quê nhà hơn.

Đối với điều kiện sống của hộ thường được tiếp cận nghiên cứu liên quan đến nhà ở, nước sạch, điều kiện vệ sinh hoặc tài sản sinh hoạt của hộ. Tuy vậy, các nghiên cứu về tác động của di cư đến chiều Điều kiện sống rất hạn chế. Nghiên cứu của Andersson & cộng sự (2015) về người di cư tại Ethiopia đã khẳng định rằng, hộ di cư điều kiện sống tốt hơn so với hộ không di cư. Tuy nhiên, điều này chỉ xảy ra ở những hộ gia đình di cư có nhận được tiền gửi. Nghiên cứu của Andersson & cộng sự (2015) cũng đã phát hiện ra rằng, di cư không có ảnh hưởng đến điều kiện nhà ở của hộ tại nơi xuất cư.

Các nghiên cứu về tác động của di cư đến nghèo tại Việt Nam cũng cho thấy một

số đặc điểm tương đồng với các nghiên cứu ngoài nước.

Tiền gửi là kết quả của di cư và được người di cư gửi về cho người thân nơi quê nhà.

Ngoài tác dụng làm thay đổi cơ cấu thu nhập của hộ, tiền gửi còn ảnh hưởng đến xu hướng

tiêu dùng, tiết kiệm và đầu tư của hộ. Nghiên cứu của Nguyen Viet Cuong (2008) cho thấy,

tiền gửi từ di cư trong nước làm phần lớn được hộ sử dụng cho các khoản chi tiêu thường

xuyên giúp duy trì cuộc sống, trong khi tiền gửi từ di cư quốc tế thường được hộ sử dụng

vào mục đích đầu tư và tiết kiệm.

Một nghiên cứu khác của Nguyễn Việt Cường và Nguyễn Quỳnh Hoa (2013) cho

thấy tác động tích cực của tiền gửi đối với số năm đi học của trẻ em của các hộ di cư nhận được tiền gửi. Theo đó, tiền gửi hộ nhận được giúp trẻ em tăng số năm đi học khoảng 2% so với số năm đi học trung bình của trẻ em. Theo Nguyen và cộng sự (2015) khi nghiên cứu tác động của di cư đến nghèo tại Việt Nam cho rằng, hiệu ứng tích cực của di cư tới tăng

trưởng thu nhập rõ rệt hơn ở những nơi có ít cơ hội việc làm hơn. Những hiệu ứng này giúp đỡ không chỉ các hộ gia đình di cư thoát nghèo mà còn cải thiện tình trạng nghèo đặc biệt ở khu vực nông thôn. Kết quả cho thấy di cư không làm cho các hộ gia đình nông thôn ít bị tổn thương hơn, nhưng nó có thể giúp một bộ phận hộ gia đình thoát khỏi nghèo cũng như giảm độ sâu và mức độ nghiêm trọng của nghèo. Thêm vào đó, cuộc sống của người di cư

55

và gia đình của họ tốt hơn so với người không di cư (Đặng Nguyên Anh 2008, Ngân hàng

thế giới 2011, Đặng Nguyên Anh, 2022). Hơn nữa, tại Việt Nam tác động của di cư lên giảm nghèo khác nhau trên những đối tượng khác nhau. Tác động này lớn hơn đối với những nơi có mức độ bất bình đẳng cao hơn và những hộ nghèo nhất thường là những hộ

giảm nghèo nhanh nhất (Lê Quốc Hội và Nguyễn Thị Hoài Thu, 2015).

Đối với giáo dục, di cư có thể tác động tích cực đến cả người di cư và các thành viên

hộ gia đình có người di cư. Đối với nhiều gia đình, di cư được sử dụng như là phương tiện nhằm đạt được trình độ học vấn cao hơn và điều kiện giáo dục tốt hơn cho một số thành viên của gia đình, nhất là con cái của họ và điều đó có tác động tích cực đến người di cư và

các thành viên trong gia đình (TCTK, 2016a). Trong khi đó, đối với bản thân người di cư,

di cư cũng là cơ hội họ nâng cao trình độ học vấn và kỹ năng nghề của mình nhằm đáp ứng với công việc hiện tại họ đang làm tại nơi đến (TCTK, 2016c). Nhiều người di cư chuyển nơi sinh sống để con cái họ có cơ hội học hành tốt hơn. Kết quả từ cuộc Điều tra di cư nội địa quốc gia 2015 (TCTK, 2016c) cho biết, phần lớn cơ hội học tập của con

cái họ ở nơi mới là tốt hơn hoặc tốt hơn rất nhiều ở nơi cư trú mới so với trước đây.

Các nghiên cứu về tác động của di cư đến khả năng tiếp cận y tế là rất ít. Tác động tích cực của di cư đến khả năng tiếp cận dịch vụ y tế được chỉ ra bởi Nguyen Viet

Cuong & Nguyen Quynh Hoa (2013) khi nghiên cứu tại Việt Nam. Theo đó, nghiên cứu này đã chỉ ra tác động tích cực với số lượng các cuộc tiếp xúc chăm sóc sức khỏe ngoại trú nhờ tiền gửi từ người di cư.

Về điều kiện sống, theo kết quả Điều tra di cư nội địa quốc gia năm 2015 (TCTK

2016c) cho thấy, điều kiện sống của hộ gia đình có người di cư không mấy khác biệt với hộ không có người di cư ở một số mặt như: tỷ lệ sử dụng nguồn nước sạch (bao gồm nước máy, nước sạch nông thôn, nước giếng đào/khoan được bảo vệ), mức độ tiếp cận và sử dụng điện năng cũng như sử dụng nhiên liệu nấu ăn. Đồng thời, chênh lệch về điều kiện sống giữa hộ di cư và không di cư ngày càng rút ngắn lại.

Dựa trên một số nghiên cứu hạn chế về tác động tích cực của di cư đến nghèo đa chiều cho thấy, các nghiên cứu tập trung chủ yếu đến khía cạnh giáo dục trong khi các khía cạnh khác còn rất hạn chế hoặc vẫn chưa được nghiên cứu.

· Tác động tiêu cực của di cư đến các chiều cạnh của nghèo đa chiều

Mặc dù di cư có nhiều tác động tích cực đến nghèo đặc biệt là nghèo đơn chiều, nhưng nhiều nghiên cứu cũng đã khẳng định rằng, tác động của di cư thông qua tiền gửi không phải luôn là tích cực trong phân tích nghèo. Tiền gửi của người di cư gửi về quê nhà có thể làm gia tăng tình trạng phân hóa giàu nghèo cũng như gia tăng sự bất bình đẳng trong tiếp cận các

56

dịch vụ xã hội cơ bản trong xã hội hoặc làm trầm trọng hơn một số vấn đề xã hội khác (như

tệ nạn xã hội, triệt tiêu động lực làm việc, ...).

Theo De Haas (2009), mặc dù tiền gửi đóng góp đáng kể vào sự ổn định thu nhập

và phúc lợi ở các nước đang phát triển nhưng không đồng nghĩa với việc nó đóng góp

vào công cuộc xóa đói giảm nghèo. Vì di cư có tính chọn lọc nên hầu hết các lợi ích trực

tiếp từ tiền gửi cũng có tính chọn lọc và có xu hướng không chảy đến các thành viên

nghèo nhất của cộng đồng. Điều này cũng đã được Lenhardt, A. (2023) khẳng định trong

một nghiên cứu của mình.

Theo nghiên cứu của ADB (2015), tiền gửi từ những người di cư quốc tế không giúp

giảm nghèo tại Việt Nam vì một tỷ lệ rất nhỏ hộ nghèo (3%) nhận được tiền gửi. Đa phần

tiền gửi được gửi về cho các gia đình giàu có hơn (10%). Hộ ở thành thị nhận được nhiều

hơn hộ nông thôn, hộ giàu có nhận được nhiều tiền gửi hơn hộ nghèo. Mặt khác, tiền gửi

còn làm giảm động lực làm việc của những người ở tại quê nhà.

Những bằng chứng từ các nghiên cứu cho thấy, không phải là đại diện cho một

sinh kế thay thế hấp dẫn, “di cư là một phương sách cuối cùng và do đó có thể làm trầm

trọng thêm tình trạng nghèo, tính dễ bị tổn thương của các hộ gia đình” và “di cư là một

phản ứng hạn chế sinh kế nghiêm trọng hơn” (Hugh Waddington và Rachel Sabates -

Wheeler, 2003). Thêm vào đó, sự gia tăng phúc lợi của hộ nhờ di cư không chắc chắn rằng

hộ sẽ cải thiện được các điều kiện liên quan đến y tế, giáo dục, và sự tiếp cận các dịch vụ xã

hội cơ bản khác (Nguyen Viet Cuong, 2008).

Trên khía cạnh đa chiều, di cư tạo ra những hạn chế trong việc tiếp cận các dịch

vụ xã hội cơ bản đặc biệt là giáo dục và y tế.

Đối với chiều giáo dục, một số nghiên cứu có thể kể đến như McKenzie & Rapoport (2010), Liang & Chang (2007), Becker (2009), Kong & Meng (2010), Muller & Shariff (2011); Mina & Aliaa (2018) và Md. Shakil Ahmed & cộng sự (2024). Nghiên cứu của Becker (2009) tác động của di cư nội địa đến kết quả giáo dục của người dân địa phương tại Thổ Nhĩ Kì, cho thấy dòng người di cư làm giảm tỷ lệ hoàn thành bậc trung học cơ sở và trung học phổ thông. Tác động tiêu cực mạnh mẽ hơn được tìm thấy ở những hộ nghèo. McKenzie & Rapoport (2010) khi nghiên cứu tác động của di cư đến sự tiếp cận giáo dục đối với trẻ trưởng thành ở Mexico đã khẳng định tác động này là tiêu cực. Mô hình Probit thứ bậc được kiểm duyệt bởi biến công cụ (IV- censored ordered probits) sử dụng tỷ lệ di cư trước đây làm công cụ cho di cư hiện tại, hai ông đã tìm thấy bằng chứng về tác động tiêu cực đáng kể của di cư đối với việc đi học. Theo đó, việc sống trong một hộ gia đình nhập cư làm giảm cơ hội học xong trung học cơ sở

57

của học sinh nam và học trung học phổ thông đối với học sinh nữ. Sự sụt giảm tỷ lệ đi học của thanh niên từ 16 đến 18 tuổi được quan sát là do sự di cư hiện tại của trẻ em trai và sự gia tăng việc nhà của trẻ em gái. Hậu quả của việc cha mẹ vắng mặt trong gia đình do di cư, có thể dẫn đến việc cha mẹ ít đầu tư hơn trong việc tiếp thu giáo dục và có thể khiến các thành viên còn lại trong gia đình, bao gồm cả trẻ em phải làm thêm công việc nhà và đồng áng. Điều này cũng đã được Muller & Shariff (2011) khẳng định trong nghiên cứu của mình. Hai ông lý giải rằng, việc gia tăng tiền gửi từ người di cư sẽ làm gia tăng đầu tư các yếu tố đầu vào trong nông nghiệp, khiến cho các thành viên gia đình phải làm việc nhiều hơn đặc biệt là trẻ em gái và phụ nữ. Như vậy, so với trẻ em nam, trẻ em nữ khó khăn hơn trong việc tiếp cận giáo dục. Điều này là do tình trạng bất bình đẳng giới vẫn diễn ra gay gắt ở các gia đình thuộc các nước đang phát triển. Theo một nghiên cứu của Kong & Meng (2010) tại Trung Quốc, đối với những trẻ bị bỏ lại ở nông thôn, việc di cư dẫn đến sự đánh đổi giữa mức thu nhập gia đình tăng lên thông qua tiền cha mẹ gửi về và mức độ chăm sóc của cha mẹ dành cho giáo dục của trẻ. Vì vậy chất lượng giáo dục của đối với những trẻ này bị ảnh hưởng. Mặt khác, đối với những người di chuyển đến thành phố cùng với cha mẹ của họ, di cư chắc chắn sẽ làm gián đoạn việc học hành và cuộc sống hàng ngày của trẻ em. Ngoài ra, tại nhiều thành phố của Trung Quốc, người di cư và con cái của họ chỉ được tiếp cận hạn chế với các dịch vụ đô thị, gây ảnh hưởng chất lượng giáo dục. Do đó, tác động của di cư đối với chất lượng giáo dục trẻ em nhìn chung cao hơn ở nông thôn, trong khi tác động thuần của di cư đối với trẻ em chuyển đến thành phố cùng cha mẹ là không rõ ràng (Kong & Meng, 2010).

Ngoài ra, con cái của những người di cư phải đối mặt với sự phân biệt đối xử trong việc tiếp cận với giáo dục công ở các khu vực thành thị. Liang và Chen (2007) nhận thấy rằng trẻ em sống trong các gia đình di cư ở thành thị không những có tỷ lệ nhập học thấp hơn so với trẻ em thành thị mà tỷ lệ này còn thấp hơn trẻ em không di cư ở các cộng đồng nông thôn nơi họ ra đi. Một nghiên cứu của Andersson & cộng sự (2015) chỉ ra rằng hộ gia đình di cư có khả năng được giáo dục thấp hơn (tuy không đáng kể) so với hộ không di cư. Nghiên cứu của World Economic Forum (2017) chỉ ra rằng, di cư tới các thành phố làm gia tăng áp lực lên hệ thống giáo dục (với sự gia tăng quy mô học sinh cũng như gia tăng chi phí đầu tư xây dựng thêm lớp học và cơ sở vật chất khác phục vụ cho việc học tập của trẻ).

Một nghiên cứu khác của Mina & Aliaa (2018) cho thấy kết quả tác động của di cư lên các nhóm độ tuổi của trẻ khác nhau. Kết quả cho thấy tiền gửi làm giảm bớt các hạn chế về ngân sách, tác động tích cực đến trình độ học vấn của thanh niên trong độ tuổi đại học. Tuy nhiên, kết quả lại không tìm thấy bất kỳ tác động nào của tiền gửi đến trẻ trong độ tuổi đến trường (6-17 tuổi).

58

Sự phân biệt đối xử trong tiếp cận giáo dục trẻ em một lần nữa được khẳng định

trong nghiên cứu của Bucheli & Fontela (2018). Tác động tích cực của di cư mạnh nhất là đối với trẻ em nam nghèo hơn ở thành thị, trong khi tìm thấy tác động tiêu cực đối với trẻ em nữ ở nông thôn. Đối với trẻ em trong các hộ gia đình giàu có hơn, tác động

của tiền gửi về là tiêu cực hoặc không đáng kể. Điều này cho thấy rằng những tác động tích cực đến thu nhập của tiền gửi không thể bù đắp được những tác động tiêu cực của việc thiếu vắng cha hoặc mẹ do di cư. Đặc biệt tình trạng này còn trở nên trầm trọng hơn ở các gia đình di cư nghèo. Nghiên cứu của Md. Shakil Ahmed & cộng sự (2024), cho thấy, di cư trong nước của cha mẹ làm tăng thu nhập và tài sản cho các hộ gia đình

cực nghèo nhưng lại ảnh hưởng tiêu cực đến giáo dục của trẻ em. Theo đó, di cư của cha mẹ làm giảm số trẻ nhập học và chi tiêu cho giáo dục của trẻ em, có thể là do thiếu sự chăm sóc của cha mẹ. Thay vì, đầu tư cho giáo dục, di cư lao động của cha mẹ khiến các hộ gia đình nghèo xây dựng các công trình phi tài sản sản xuất phụ vụ cho mục đích nâng cao địa vị của họ trong xã hội. Điều này cho thấy rằng di cư nội địa làm tăng thu

nhập của các hộ gia đình nghèo và cung cấp cho họ thêm tài sản. Tuy nhiên, tác động của sự di cư này đối với giáo dục vẫn còn tương đối yếu.

Tại Việt Nam, một số nghiên cứu cũng đã thực hiện đánh giá di cư tác động đến giáo dục trẻ em. Các nghiên cứu của Nguyen Viet Cuong & Nguyen Quynh Hoa (2013),

Morgan & Long (2018) cũng chỉ ra xu hướng khác khi nghiên cứu tác động của di cư đến giáo dục của trẻ em. Theo Nguyen Viet Cuong & Nguyen Quynh Hoa (2013), không có tác động đáng kể của tiền gửi đối với việc đi học của trẻ em cũng như lao động trẻ em. Kết quả này cũng được Morgan & Long (2018) khẳng định lại trong một nghiên cứu tác động của di cư đến phúc lợi của trẻ em tại Việt Nam. Nghiên cứu chỉ ra rằng, không có sự khác biệt giữa hộ di cư và không di cư về thời gian ở trường của những trẻ sống trong những gia đình có người di cư việc làm. Tuy nhiên, những trẻ sống trong những gia đình có người di cư vì việc làm có khả năng làm việc cao hơn so với các hộ khác. Trong khi đó, những trẻ sống trong những hộ gia đình có người di cư vì mục đích học tập có xu hướng được

đến trường nhiều hơn và ít phải làm việc hơn so với các hộ khác. Bên cạnh đó, nghiên cứu

tìm thấy ảnh hưởng tiêu cực của loại hình di cư học tập tới thu nhập của hộ (thu nhập bình quân đầu người có xu hướng thấp hơn) khi mà hộ phải gửi tiền cho những người di cư này. Thêm vào đó, di cư có thể làm gián đoạn công việc, học tập của một số thành viên trong gia

đình, gây tác động tiêu cực đến người di cư và các thành viên trong gia đình (TCTK, 2016a). Nhận định này tương tự như nghiên cứu của Kong & Meng (2010).

Đối với chiều y tế, bên cạnh những tác động tích cực, vẫn còn tồn tại nhiều tác

động tiêu cực của di cư liên quan đến các khía cạnh như tiếp cận dịch vụ y tế, tử vong

59

trẻ em, dinh dưỡng trẻ em, cũng như sức khỏe của các thành viên khác bị bỏ lại quê nhà

(vợ/chồng/bố mẹ). Thêm vào đó, di cư cũng gây ra một số cản trở trong tiếp cận y tế

cũng như ảnh hưởng đến sức khỏe của chính người di cư và gia đình của họ (bố mẹ, con

cái và người thân khác của họ tại quê nhà).

Một khía cạnh khác về tác động của di cư đối với sức khỏe đối với người ở lại tại

quê nhà cũng đã được đề cập trong các nghiên cứu. Kết quả phân tích đa biến được thực

hiện tại Ấn Độ cho thấy những người vợ bị bỏ lại phía sau của những người di cư có nhiều khả năng bị căng thẳng hơn và được báo cáo mắc các triệu chứng liên quan đến sinh sản.

Trong khi di cư mang lại những lợi ích không lớn về mặt kinh tế, những người vợ bị bỏ lại ở quê nhà phải trả giá rất đắt về thể chất và tinh thần (Archana K Roy & Parveen Nangia,

2005). Đối với những người là cha mẹ của người di cư, Xiang và cộng sự (2015) cho rằng,

việc di cư đã làm giảm thời gian con cái phải chăm sóc cha mẹ dẫn đến tình trạng sức khỏe của cha mẹ họ giảm đi. Cụ thể, việc có thêm một người trưởng thành di cư đến khu vực thành thị làm tăng xác suất cha mẹ già bị bỏ lại ở quê nhà trong tình trạng sức khỏe kém lên khoảng 8%. Hơn nữa, các bậc cha mẹ chỉ có một con, thuộc các hộ gia đình có thu nhập thấp hoặc trên 60 tuổi bị ảnh hưởng nhiều hơn. Đặc biệt, các bậc cha mẹ chỉ

có một con là nhóm dễ bị tổn thương nhất. Tỷ lệ tự báo cáo sức khỏe ở mức kém của những bậc cha mẹ này cao hơn 43,7% nếu đứa con duy nhất của họ di cư. Chia sẻ rủi ro

trong một hộ gia đình lớn hơn, xu hướng của các gia đình lớn hơn có người ở nhà để

chăm sóc cha mẹ và sự tương tác của anh chị em trong quyết định di cư là những lý giải có thể xảy ra. Việc có thêm một trẻ trưởng thành di cư (trong nghiên cứu này xác định con cái trưởng thành di cư là người trên 18 tuổi và đã di cư hơn 3 tháng với mục đích làm việc hoặc kinh doanh) không có ảnh hưởng đáng kể đến đánh giá sức khỏe của những người cha mẹ trẻ bị bỏ lại phía sau, nhưng làm tăng đáng kể (17,8%) khả năng

những người lớn tuổi (trên 60 tuổi) có tình trạng sức khỏe kém. Thứ nhất, các bậc cha mẹ còn khá trẻ có thể vẫn còn sức khỏe tốt và có thể làm một số công việc gia đình, do đó việc di cư của con cái có thể ít ảnh hưởng đến sức khỏe của họ. Nếu cha mẹ đã tương

đối lớn tuổi, họ có nhiều khả năng có sức khỏe không tốt và cần được con cái chăm sóc, và khi đó tác động có thể đáng kể hơn. Tuy nhiên, nghiên cứu của Xiang và cộng sự

(2015) cũng chỉ ra rằng, không có ảnh hưởng đáng kể nào của việc di cư của người trưởng thành đối với bệnh tật của cha mẹ họ mà chỉ ảnh hưởng đến sức khỏe thể chất. Những phát hiện này của Xiang và cộng sự (2015) cũng đã được Scheffel & Zhang (2019) khẳng định trong một nghiên cứu của mình tại Trung Quốc. Thêm vào đó, Scheffel & Zhang (2019) cũng phát hiện ra rằng, do sức khỏe kém của cha mẹ ở quê nhà, nhiều người trưởng

thành di cư đã quyết định quay về quê hương để chăm sóc cho họ.

60

Liên quan đến sự thiếu vắng của cha mẹ đến sức khỏe ở trẻ em, nghiên cứu của

Kong & Meng (2010) cho thấy, sức khỏe lâu dài của trẻ em có liên quan tiêu cực đến

việc thiếu vắng sự chăm sóc của cha mẹ, mặc dù thu nhập của cha mẹ di cư cao hơn.

Trẻ em bị bỏ lại quê nhà ở hầu hết mọi lứa tuổi có chiều cao thấp hơn so với cả trẻ em

nông thôn từ các gia đình không di cư và trẻ em di cư đang sống với cha mẹ ở thành

phố. Thêm vào đó, so với trẻ em thành thị, trẻ em di cư theo cha mẹ cũng thấp hơn ở

hầu hết mọi lứa tuổi. Cụ thể, trẻ em bị bỏ lại ở quê nhà có chiều cao thấp hơn trung bình

là 1,2 cm so với trẻ em nông thôn có cha mẹ không phải là người di cư và thấp hơn 3,9

cm so với trẻ em đã cùng cha mẹ di cư đến thành phố. Trẻ em di cư đến thành phố thấp

hơn 3,7 cm so với trẻ em thành thị khác. Nguyên nhân chính của sự chênh lệch lớn về

chiều cao giữa trẻ em thành thị và trẻ em di cư là do sự khác biệt về dinh dưỡng lâu dài

giữa người dân nông thôn và thành thị, vì hầu hết trẻ em di cư chỉ sống trong một thời

gian ngắn ở thành phố. Nghiên cứu của Andersson & cộng sự (2015) đã chỉ ra rằng, xét

về khía cạnh sức khỏe, hộ gia đình di cư cũng kém hơn đáng kể so với hộ không di cư,

ngoại trừ những hộ có nhiều thành viên di cư và những hộ có nhận được tiền gửi từ

người di cư. Điều này cũng đã được Archana K. Roy & Parveen Nangia (2005) khẳng

định trong một nghiên cứu trước đó khi cho rằng, người di cư trong nước có sức khỏe

kém hơn so với người không di cư.

Trong tiếp cận Bảo hiểm y tế (BHYT), khả năng các hộ gia đình di cư tiếp cận BHYT

thấp hơn so với các hộ gia đình khác. Nghiên cứu Kong & Meng (2010) cho thấy, hầu hết trẻ

em sống ở khu vực nông thôn được bao phủ bởi hệ thống chăm sóc sức khỏe, trong khi

khoảng 28% trẻ em thành thị được tiếp cận với dịch vụ chăm sóc y tế công hoặc được bảo

hiểm thương mại hoặc các loại bảo hiểm y tế khác. Ngược lại, chỉ 11% trẻ em ở những hộ di

cư được bảo hiểm y tế do những rào cản về hệ thống hộ khẩu ở Trung Quốc.

Tại Việt Nam, một số nghiên cứu đã chỉ ra rằng người di cư bất lợi hơn trong tiếp

cận các dịch vụ chăm sóc sức khỏe (Gubry và cộng sự, 2004) do rào cản từ chính sách

hộ khẩu gây ra (UNDP 2010, TCTK 2011, Lê Bạch Dương và Nguyễn Thanh Liêm

2011). Khi nghiên cứu về di cư nông thôn - thành thị tại Việt Nam, Van Landingham

(2005) cho rằng, di cư có thể mang lại lợi ích kinh tế cho những người ở nhà nhưng

những bất lợi về sức khỏe lại do chính người di cư gánh chịu.

Mặc dù di cư được đánh giá có thể cải thiện được điều kiện sống nhưng ở một

khía cạnh khác, di cư cũng gây ra một số tác động tiêu cực ảnh hưởng đến điều kiện

sống của hộ. Dựa trên một số nghiên cứu ít ỏi về tác động của di cư đến điều kiện sống

61

của hộ cho thấy, so với hộ không di cư, hộ di cư vẫn còn một số hạn chế nhất định trong

tiếp cận nhà ở cũng như các điều kiện sống khác.

Lin & cộng sự (2018) phát hiện rằng, giá nhà tại các đô thị ở Trung Quốc gia

tăng do sự di cư ồ ạt từ nông thôn lên thành thị, khiến cho nhiều người di cư khó có thể

tiếp cận nhà ở. Theo đó, cứ tăng 1% dân số di cư đến thành thị thì giá nhà tại đó tăng

thêm 0,31%, đặc biệt tại các đô thị phía đông giá nhà gia tăng 1,34%.

Tại Việt Nam, theo kết quả Điều tra di cư nội địa quốc gia năm 2015 (TCTK 2016c)

cho thấy, xét về các điều kiện sống khác liên quan đến quyền sở hữu thì hộ gia đình có

người di cư vẫn còn thấp hơn so với người không di cư như về loại nhà ở, quyền sở hữu

nhà ở, các thiết bị sinh hoạt của hộ. Hộ gia đình di cư thường sống chủ yếu trong những

nhà thuê/mượn và ít thiết bị sinh hoạt hơn so với hộ không di cư. Tỷ lệ phần trăm hộ gia đình di cư có diện tích nhà ở bình quân đầu người từ 4m2 đến dưới 10m2 chiếm đến 40,5%,

cao gấp 2,5 lần so với hộ không di cư, đặc biệt là đối với những hộ di cư đến. Như vậy,

điều kiện về nhà ở luôn là khó khăn lớn nhất đối với các hộ di cư tại các điểm đến. Trong

một báo cáo của TCTK (2016c) cũng đã khẳng định, vì lý do này nên người di cư tại các

đô thị Việt Nam chủ yếu ở trong các nhà thuê, nhà trọ với điều kiện sống (nước sạch, vệ

sinh) hết sức thiếu thốn và không được đảm bảo (TCTK 2016c). Một nghiên cứu từ nhóm

tác giả La, Tran and Nguyen (2019) tiếp cận Điều tra Di cư Nông thôn-Thành thị Việt

Nam năm 2013 và Điều tra Mức sống Hộ gia đình Việt Nam năm 2012 xem xét khả năng

tiếp cận nhà ở và điều kiện sống của người di cư và người dân địa phương. Nghiên cứu

sử dụng các mô hình hồi quy probit và OLS và kỹ thuật phân rã Blinder-Oaxaca để xác

định các đặc điểm nhân khẩu học và kinh tế xã hội hình thành sự bất bình đẳng về nhà ở

của người di cư và người địa phương (người dân thường trú). Kết quả cho thấy người di

cư ít có khả năng sở hữu nhà ở hơn cũng như điều kiện sống của họ không tốt bằng người

dân địa phương, ngay cả khi đã kiểm soát các đặc điểm của hộ gia đình. Sự bất bình đẳng

còn lại có thể là do khả năng tiếp cận tín dụng, thời gian cư trú tại nơi đến, lựa chọn và sở

thích, thừa kế, hỗ trợ tài chính của cha mẹ và của cải tích lũy.

Như vậy, di cư vừa có tác động tích cực vừa có tác động tiêu cực đến nghèo đa chiều.

Tác động tích cực của di cư tập trung chủ yếu ở khía cạnh đơn chiều trong khi tác động tiêu

cực của di cư phần lớn lại tập trung ở khía cạnh đa chiều. Do vậy, việc cải thiện tình trạng

nghèo trên khía cạnh đa chiều khó khăn hơn so với nghèo trên khía cạnh đơn chiều.

Nội dung của về tổng quan nghiên cứu tác động của di cư đến các khía cạnh của

nghèo đa chiều nêu trong phần này có thể được tóm tắt trong Bảng 2.1 dưới đây.

62

Bảng 2.1: Tổng hợp các nghiên cứu về tác động của di cư đến các chiều cạnh nghèo đa chiều

Kỳ vọng Biến đại diện đo lường Tài liệu tham khảo

Tác động của di cư đến khía chiều cạnh nghèo đa chiều Chiều hướng tác động của di cư đến sự thiếu hụt từng khía cạnh nghèo đa chiều

- Số năm đi học TCTK (2016a); TCTK (2016c)

- TCTK (2016a); TCTK (2016c) Trình độ học vấn

- Di cư giúp tăng số năm đi học của chính bản thân người di cư và thành viên hộ có người di cư (anh/chị/em) cũng như con cái của người di cư Di cư giúp nâng cao trình độ học vấn của chính bản thân người di cư và thành viên hộ có người di cư (anh/chị/em) cũng như con cái của người di cư Di cư giúp gia tăng số giờ trẻ ở trường (đặc biệt là trẻ em nam)

Thời gian ở trường của trẻ ns Muller & Shariff (2011) Morgan & Long (2018)

+ Becker (2009) Tỷ lệ hoàn thành bậc học Di cư không tác động đến thời gian ở trường của trẻ Di cư làm giảm tỷ lệ hoàn thành bậc trung học cơ sở và trung học phổ thông

Giáo dục (Education)

- Di cư giúp giảm tình trạng không đến trường của trẻ em Muller & Shariff (2011)

Tình trạng đi học của trẻ em (có/không đến trường trong độ tuổi)

+ Di cư làm giảm khả năng tiếp cận giáo dục

Khả năng tiếp cận giáo dục ns Di cư không có tác động đối với việc đi học của trẻ em Darko et al. (2024) Nguyen Viet Cuong & Nguyen Quynh Hoa (2013);

- Bouoiyour & Miftah (2015) Di cư làm tăng khả năng hoàn thành chương trình giáo dục không bắt buộc ở (bậc trung học phổ thông và sau trung học phổ thông)

- Di cư gia tăng khả năng tiếp cận giáo dục ở nam giới hơn là nữ giới

Khả năng hoàn thành trình độ giáo dục không bắt buộc Khả năng tiếp cận giáo dục dựa trên giới tính Muller & Shariff (2011); Bouoiyour & Miftah (2015)

63

Kỳ vọng Biến đại diện đo lường Tài liệu tham khảo

Tác động của di cư đến khía chiều cạnh nghèo đa chiều Chiều hướng tác động của di cư đến sự thiếu hụt từng khía cạnh nghèo đa chiều

+ McKenzie & Rapoport (2010); Di cư làm giảm cơ hội học xong trung học cơ sở của học sinh nam và học trung học phổ thông đối với học sinh nữ.

Tác động hỗn hợp Bucheli & Fontela (2018).

Khả năng tiếp cận giáo dục dựa trên khu vực sinh sống Tác động tích cực của di cư mạnh nhất là đối với trẻ em nam nghèo hơn ở thành thị, trong khi tìm thấy tác động tiêu cực đối với trẻ em nữ ở nông thôn.

- Chi tiêu cho giáo dục Di cư giúp gia tăng mức chi tiêu cho giáo dục.

Adam & Cuecuecha, 2013; Md. Shakil Ahmed và cộng sự, (2024)

+

Becker (2009); Md. Shakil Ahmed và cộng sự, (2024) Hộ di cư nghèo khả năng tiếp cận giáo dục/chi tiêu cho giáo dục/số trẻ nhập học thấp hơn so với hộ di cư khá giả. Khả năng tiếp cận giáo dục/chi tiêu cho giáo dục dựa trên mức sống

- Nguyen Viet Cuong & Nguyen Quynh Hoa (2013) Di cư tác động tích cực với sự gia tăng số lượng các cuộc tiếp xúc chăm sóc sức khỏe ngoại trú nhờ tiền gửi từ người di cư Số lượng các cuộc tiếp xúc chăm sóc sức khỏe ngoại trú

- Chi tiêu cho y tế Di cư tác động tích cực với sự gia tăng mức chi tiêu dành cho các dịch vụ thăm khám/điều trị y tế Sức khỏe (Health) Adam & Cuecuecha, (2013); Xiang và cộng sự (2015); Md. Shakil Ahmed và cộng sự, (2024)

- Xiang và cộng sự (2015) Di cư cho phép cha mẹ người di cư có đủ khả năng chăm sóc sức khỏe và dinh dưỡng tốt hơn.

+ Khả năng chăm sóc sức khỏe và dinh dưỡng

Xiang và cộng sự (2015); Scheffel & Zhang (2019) Di cư làm tăng xác suất người thân (bố/mẹ) của người di cư có tình trạng sức khỏe kém

64

Kỳ vọng Biến đại diện đo lường Tài liệu tham khảo

Tác động của di cư đến khía chiều cạnh nghèo đa chiều Chiều hướng tác động của di cư đến sự thiếu hụt từng khía cạnh nghèo đa chiều

+ Di cư làm gia tăng tình trạng thấp còi của trẻ do điều kiện dinh dưỡng kém

Archana K. Roy & Parveen Nangia (2005); Kong & Meng (2010) Andersson & cộng sự (2015)

+ Kong & Meng (2010) Tiếp cận BHYT Khả năng trẻ em ở hộ di cư cư tiếp cận BHYT thấp hơn so với nhóm còn lại

+ Di cư làm giảm khả năng tiếp cận các dịch vụ chăm sóc sức khỏe Tiếp cận các dịch vụ chăm sóc sức khỏe

Gubry và cộng sự (2004); UNDP (2010); TCTK (2011), Lê Bạch Dương và Nguyễn Thanh Liêm (2011)

- Andersson & cộng sự (2015) Di cư có làm cho điều kiện sống tốt hơn ở những hộ gia đình nhận được tiền gửi

+ La, Tran and Nguyen (2019)

Điều kiện sống (nước sạch và vệ sinh, nhiên liệu nấu ăn, sử dụng điện năng) ns TCTK (2016c)

Nhà ở và Điều kiện sống (housing and standards of living)

ns

Nhà ở

Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ tổng quan tài liệu Ghi chú: dấu (-) thể hiện di cư có tác động làm giảm sự thiếu hụt khía cạnh nghèo đa chiều (hay nói cách khác là giảm nghèo đa chiều theo từng khía cạnh); dấu (+) thể hiện di cư tác động làm gia tăng sự thiếu hụt khía cạnh nghèo đa chiều (hay nói cách khác là gia tăng nghèo đa chiều theo từng khía cạnh); ns- thể hiện rằng di cư không có tác động đến nghèo đa chiều theo từng khía cạnh.

ns Andersson & cộng sự (2015) La, Tran and Nguyen (2019) Di cư làm giảm khả năng tiếp cận điều kiện sống tốt hơn Điều kiện sống của hộ gia đình có người di cư không mấy khác biệt với hộ không có người di cư ở một số mặt như: tỷ lệ sử dụng nguồn nước sạch (bao gồm nước máy, nước sạch nông thôn, nước giếng đào/khoan được bảo vệ), mức độ tiếp cận và sử dụng điện năng cũng như sử dụng nhiên liệu nấu ăn. Di cư không có tác động đến điều kiện nhà ở Di cư không cải thiện khả năng sở hữu nhà.

65

2.4. Khoảng trống nghiên cứu

Mặc dù, các tài liệu được tổng hợp trong phần tổng quan nghiên cứu trên thế giới cũng như Việt Nam cho thấy, đã có rất nhiều nghiên cứu về di cư và nghèo đa chiều. Tuy nhiên, dưới góc độ nghiên cứu của luận án vẫn còn nhiều vấn đề chưa được đề cập tạo nên khoảng trống trong nghiên cứu. Cụ thể:

Thứ nhất, từ dẫn chứng các tài liệu cho thấy, các nghiên cứu trong và ngoài nước trước phần lớn tập trung làm rõ tác động của di cư đến nghèo dựa trên cách tiếp cận đơn chiều thông qua tiêu chí về thu nhập hoặc chi tiêu. Các nghiên cứu phần lớn thống nhất đi đến kết luận rằng, di cư giúp gia tăng thu nhập và chi tiêu thông qua tiền gửi về từ người di cư, từ đó giúp hộ giảm nghèo đơn chiều. Tuy nhiên, trên khía cạnh đa chiều của nghèo, tác động này vẫn chưa được nghiên cứu đầy đủ.

Thứ hai, các nghiên cứu tác động của di cư trong nước nghèo phần lớn tập trung tại nơi đến nhưng không nhiều các nghiên cứu thực hiện cho nơi đi. Tác động của di cư đến nghèo cũng còn nhiều mâu thuẫn một số các nghiên cứu chỉ ra vai trò tích cực của di cư trong giảm nghèo, trong khi một số khác lại cho kết luận ngược lại.

Thứ ba, cho tới hiện nay, một số công trình nghiên cứu tác động của di cư đến nghèo trên khía cạnh đa chiều chủ yếu tập trung vào một số chiều đơn lẻ của nghèo đa chiều (như giáo dục, sức khỏe, nhà ở) mà chưa nghiên cứu đối với các chiều còn lại cũng như tác động đến nghèo đa chiều trên cơ sở tổng hợp các chiều.

Thứ tư, các mô hình hay các phương pháp ước lượng tác động của di cư đến

nghèo ngoài việc mới chỉ dừng lại ở nghèo đơn chiều như đã trình bày ở trên, thì các

nghiên cứu cũng chỉ tiếp cận ở cấp độ hộ mà bỏ quên cấp vùng. Luận án là nghiên cứu đầu tiên tính toán nghèo đa chiều ở cấp vùng cho hộ di cư.

Từ những vấn đề nêu trên, luận án nhận thấy còn tồn tại khoảng trống trong nghiên cứu tác động của di cư đến nghèo dựa trên cách tiếp cận đa chiều cần được bổ sung vào nghiên cứu. Việc bổ sung khoảng trống nghiên cứu này sẽ cung cấp bằng chứng đầy đủ hơn

về tác động của di cư đến nghèo. Từ đó, đưa ra các khuyến nghị chính sách phù hợp giúp cải

thiện tình trạng thiếu hụt đa chiều qua lăng kính di cư tại Việt Nam.

2.5. Khung phân tích

Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, luận án xây dựng khung phân tích dựa trên nội dung tổng quan đã được đề cập ở chương 1 và chương 2. Theo đó, khung phân tích của luận án được minh họa như trong Hình 2.1 dưới đây.

66

Đặc điểm của chủ hộ

Đặc điểm và điều kiện kinh tế của hộ

Vùng và khu vực sinh sống của hộ

DI CƯ

NGHÈO ĐA CHIỀU (i) Tình trạng nghèo đa chiều tổng hợp (ii) Điểm số thiếu hụt đa chiều (iii) Tình trạng thiếu hụt từng chỉ số NĐC

Đặc điểm của xã

Đặc điểm của tỉnh

Đánh giá tổng hợp kết quả tác động của di cư đến nghèo đa chiều tại Việt Nam

Một số hàm ý về chính sách nhằm phát huy vai trò của di cư trong việc giảm nghèo đa chiều tại nơi đi

Hình 2.1: Khung phân tích

Nguồn: Đề xuất của tác giả

67

Tiểu kết chương 2

Di cư và nghèo là hai lĩnh vực nghiên cứu không phải là mới trên thế giới đặc biệt là tác động của di cư đến nghèo. Số lượng các nghiên cứu đánh giá tác động của di cư đến nghèo đơn chiều/nghèo tiền tệ vẫn chiếm ưu thế vượt trội. Tuy nhiên, đánh giá tác động của di cư đến nghèo theo cách tiếp cận đa chiều vẫn còn rất hạn chế nhất là

trong bối cảnh tại Việt Nam. Vì vậy, cần một nghiên cứu hoàn thiện hơn nhằm đánh giá tác động này tại Việt Nam.

Bằng việc thực hiện tổng quan nghiên cứu thông qua tổng hợp các tài liệu nghiên

cứu trong và ngoài nước đã tổng hợp các tài liệu liên quan đến tác động của di cư đến nghèo đa chiều từ đó chỉ ra khoảng trống trong nghiên cứu vấn đề này tại Việt Nam. Theo đó, các nghiên cứu trong và ngoài nước phần lớn tập trung vào tác động của di cư

đến nghèo tiền tệ trong khi nghèo là hiện tượng đa chiều. Thêm vào đó, các tác động

tích cực của di cư đến nghèo phần lớn tập trung vào nghèo tiền tệ trong khi tác động tiêu cực của di cư thường tập trung vào các chiều xã hội (nghèo phi tiền tệ). Chưa có nghiên cứu nào liên kết các chiều nghèo đa chiều lại với nhau và tiến hành đánh giá tác động của di cư đến sự thiếu hụt các chiều này cũng như nghèo đa chiều tổng hợp. Đây là

khoảng trống trong nghiên cứu tác động của di cư đến nghèo tại Việt Nam. Bên cạnh đó nghiên cứu cũng thực hiện khung phân tích cho luận án thể hiện

Bên cạnh đó, trong chương này, luận án cũng đã thực hiện tổng quan các nhân tố

ảnh hưởng đến di cư cũng như những nhân tố ảnh hưởng tới nghèo đa chiều. Những nội

dung này được sử dụng làm bằng chứng luận giải những kết quả tính toán từ nghiên cứu thực nghiệm được thực hiện ở Chương 4.

68

CHƯƠNG 3 DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương này tập trung trình bày nội dung liên quan đến việc lựa chọn dữ liệu phân tích và phương pháp nghiên cứu phù hợp với mục tiêu của luận phân tích của luận án.

Thêm vào đó, luận án cũng thực hiện mô tả dữ liệu nghiên cứu từ bộ dữ liệu Khảo sát mức sống 2014-2018. Phần dưới đây sẽ trình bày chi tiết các nội dung này.

3.1. Dữ liệu nghiên cứu

Tùy thuộc vào tiêu thức khác nhau mà dữ liệu nghiên cứu được phân chia thành

những dữ liệu khác nhau.

Phân chia theo mức độ tổng hợp của dữ liệu, dữ liệu được chia thành dữ liệu tổng hợp và dữ liệu thô. Dữ liệu thô là dữ liệu chưa được xử lý, chưa được tổng hợp, vẫn là dữ liệu ban đầu sau khi khảo sát. Người dùng muốn sử dụng phải thực hiện tính toán, tổng hợp, phân tích loại dữ liệu này mới có thông tin cần thiết. Dữ liệu thô là dữ liệu chưa được thực hiện bất kỳ phân tích nào, không bị can thiệp bởi một thao tác nào khác từ các phần mềm hay con người. Trong khi dữ liệu tổng hợp là dữ liệu đã được tính toán, phân tích, diễn giải và thảo luận trước đó. Dữ liệu tổng hợp có thể có nguồn gốc từ dữ

liệu thô đã qua xử lý, phân tích, tính toán. Người dùng chỉ cần thu thập và sử dụng dữ liệu tổng hợp phù hợp với mục đích cụ thể.

Phân chia theo mức độ sẵn có của dữ liệu, dữ liệu được phân chia thành dữ liệu thứ cấp và dữ liệu sơ cấp. Dữ liệu sơ cấp là loại dữ liệu mà người nghiên cứu phải tự đi

khảo sát, thu thập dữ liệu vì các dữ liệu này không có sẵn. Sau khi thu thập, khảo sát, người thu thập cần tổng hợp, phân tích và xử lý mới có được thông tin cần thiết. Trong

khi đó, dữ liệu thứ cấp là dữ liệu đã có sẵn và đã được công bố/thực hiện bởi một bên khác (các tổ chức, cá nhân). Người dùng có thể sử dụng ngay mà không cần tính toán

hay tổng hợp gì thêm. Dữ liệu thứ cấp có thể được tổng hợp, tính toán từ dữ liệu sơ cấp.

Để có đánh giá toàn diện hơn về bức tranh di cư cũng như tác động của di cư đến nghèo đa chiều của hộ gia dình có người di cư tại quê nhà, luận án sử dụng cả dữ liệu

tổng hợp và dữ liệu thô được thực hiện bởi Tổng cục thống kê. Những kết quả phân tích

các dữ liệu này cung cấp căn cứ vững chắc cho những kết luận của luận án.

3.1.1. Dữ liệu tổng hợp

Dữ liệu tổng hợp được luận án tiến hành thu thập từ hai nguồn chính. Thứ nhất,

luận án tiến hành thu thập dữ liệu từ những bài viết, bài nghiên cứu của các tác giả trong

69

và ngoài nước về vấn đề nghiên cứu liên quan trong thời gian gần đây và tham chiếu với

khoảng thời gian mà luận án tiến hành phân tích. Thứ hai, luận án sử dụng các dữ liệu

được công bố chính thức của các cơ quan nhà nước như Tổng cục thống kê, Bộ lao động

thương binh xã hội, các văn bản quy định về di cư và nghèo (đơn chiều, đa chiều) của

cơ quan nhà nước cũng như của các tổ chức quốc tế (Ngân hàng thế giới, Tổ chức di cư

quốc tế, Ủy ban dân số LHQ, Cơ quan phát triển LHQ - UNDP, ...). Các nguồn dữ liệu

từ các báo cáo chủ yếu mà luận án sử dụng từ Tổng cục thống kê bao gồm Kết quả tổng

điều tra dân số và nhà 2009 và 2019, Kết quả khảo sát mức sống dân cư (VHLSS) trong

giai đoạn tham chiếu của luận án, Kết quả Điều tra di cư nội địa 2004 và 2014. Nguồn

dữ liệu từ Bộ lao động thương binh xã hội bao gồm: các văn bản quy phạm pháp luật

quy định, hướng dẫn về cách thức đo lường nghèo và xây dựng chuẩn nghèo, kết quả rà

soát hộ nghèo/hộ cận nghèo từng năm và các báo cáo đánh giá nghèo.

Bên cạnh đó, các báo cáo của các tổ chức quốc tế cũng là nguồn dữ liệu thứ cấp

tin cậy được luận án đưa vào minh họa cho quá trình phân tích. Các báo cáo này được

cung cấp bởi Ngân hàng thế giới, Tổ chức phát triển Liên hợp quốc (UNDP), quỹ nhi

đồng Liên hợp quốc (Unicef),….

Một nguồn dữ liệu mà các nhà nghiên cứu nói chung và luận án sử dụng đó là

nguồn dữ liệu khai thác trực tiếp từ trang điện tử của Tổng cục thống kê với link truy

cập và khai thác tại địa chỉ https://www.gso.gov.vn/so-lieu-thong-ke/. Đây là nguồn dữ

liệu phong phú và được thu thập theo thời gian rất dễ dàng truy cập, dữ liệu phong phú

với nhiều khía cạnh phục vụ cho việc phát triển kinh tế xã hội tại Việt Nam cũng như

phục vụ nghiên cứu. Dữ liệu từ nguồn này được luận án khai thác nhằm phản ảnh thực

trạng của vấn đề nghiên cứu đồng thời làm căn cứ cho các kết luận được rút ra. Vì vậy

trong các trích dẫn liên quan đến dữ liệu khai thác từ nguồn này, luận án gọi là “dữ liệu

điện tử thu thập từ trang web của TCTK”. Thời điểm thu thập dữ liệu từ từ nguồn này

đều được ghi nhận tại thời điểm 2024.

Đây là những nguồn dữ liệu tổng hợp đáng tin cậy được nhiều nghiên cứu trong

và ngoài nước sử dụng trong đó có luận án này.

3.1.2. Dữ liệu thô

Như đã đề cập ở phần đầu mục 3.1, dữ liệu thô là dữ liệu thu thập chưa qua công đoạn xử lý, phân tích, tổng hợp vẫn là dữ liệu ban đầu sau khi đi thu thập. Có thể tìm thấy loại dữ liệu này qua các cuộc khảo sát quốc gia mà Việt Nam thực hiện trong thời

gian qua như Tổng điều tra di dân số và nhà ở, Khảo sát mức sống dân cư, Điều tra di cư nội địa quốc gia, Điều tra lao động việc làm, Điều tra lao động việc làm, và rất nhiều

70

cuộc khảo sát khác nữa. Dữ liệu thô luận án sử dụng phân tích là bộ dữ liệu Khảo sát

mức sống dân cư Việt Nam do Tổng cục thống kê thực hiện.

Nội dung trọng tâm của phần này, luận án đề cập tới lý do lựa chọn bộ dữ liệu

KSMS làm dữ liệu phân tích và mô tả dữ liệu.

3.1.2.1. Lựa chọn bộ dữ liệu Khảo sát sử dụng cho luận án

Nghiên cứu này được thực hiện nhằm đánh giá tác động của di cư đến nghèo đa chiều của các hộ gia đình có người di cư tại nơi đi và dữ liệu Khảo sát mức sống dân cư

(viết gọn là KSMS hoặc viết tắt theo thuật ngữ tiếng anh là VHLSS. Thuật ngữ VHLSS

sử dụng thống nhất trong toàn luận án) là dữ liệu phù hợp nhất mà luận án sử dụng tính đến thời điểm này vì một vài lý do được đề cập dưới đây. Các luận giải được đề cập xoay quanh việc, bộ dữ liệu và khoảng thời gian được lựa chọn cho phân tích của luận án.

Hiện nay, các bộ dữ liệu lớn tiến hành thu thập thông tin về hộ gia đình liên quan đến sự di cư của các thành viên hộ được thực hiện khảo sát tại Việt Nam có thể kể đến bao gồm Tổng điều tra dân số và nhà ở, Khảo sát mức sống dân cư, Điều tra di cư nội

địa quốc gia được Tổng cục thống kê (GSO - General Statistic Office) thực hiện.

Đối với Tổng điều tra dân số và nhà ở được Tổng cục thống kê tiến hành thu thập

10 năm một lần. Cho tới thời điểm hiện tại đã có 3 cuộc tổng điều tra được thực hieenj

vào các năm 1989, 1999 và 2019. Tổng điều tra dân số và nhà thu thập thông tin cơ bản

về dân số và nhà ở trên toàn bộ lãnh thổ Việt Nam. Cuộc điều tra này nhằm phục vụ

hoạch định các chính sách phát triển kinh tế - xã hội của đất nước và giám sát các Mục

tiêu phát triển bền vững mà Chính phủ Việt Nam đã cam kết thực hiện. Thông tin di cư

được cuộc điều tra này đề cập thông qua câu hỏi về nơi thực tế thường trú 5 năm trước

thời điểm điều tra đối với những người từ 5 tuổi trở lên nhằm mục tiêu chính là đánh giá

tình hình di cư nội địa. Theo đó, “Một người được coi là người di cư nếu nơi thực tế

thường trú hiện nay và nơi thực tế thường trú 5 năm trước thời điểm điều tra không cùng

một đơn vị hành chính cấp xã” (TCTK, 2019b). Đối với những người đã rời hộ (nơi ở cũ)

đi làm ăn từ 06 tháng trở lên và tại thời điểm điều tra họ đang ăn, ở thường xuyên tại nơi

cư trú hiện tại chưa được 06 tháng: Những người này được xác định là nhân khẩu thường

trú tại nơi họ hiện đang cư trú. Như vậy, người di cư được xác định trong Tổng điều tra

dân số và nhà ở được xác định ở nơi đến của người di cư. Tuy nhiên, vì mục đích của luận

án là đánh giá tác động của di cư đến nghèo đa chiều nên các thông tin của các chiều cạnh

nghèo đa chiều là rất cần thiết. Trong cuộc điều tra này thiếu các thông tin liên quan đến

các khía cạnh đo lường nghèo như thu nhập, chi tiêu, điều kiện sống, tiếp cận thông tin,

y tế. Đây là lý do mà luận án không tiếp cận bộ dữ liệu này để phân tích.

71

Trong khi đó, Điều tra di cư nội địa quốc gia được thực hiện vào năm 2004 và

gần đây nhất là vào năm 2014. Cuộc điều tra này được thực hiện tại nơi đến của người di cư. Tuy nhiên, cũng tương tự như dữ liệu Tổng điều tra dân số và nhà ở là sự thiếu hụt một số thông tin về các chiều và chỉ số đo lường các chiều nghèo đa chiều cũng như

một số thông tin quan trọng dùng để đưa vào mô hình ước lượng tác động (như thu nhập của hộ, chi tiêu của hộ và một số thông tin khác cần thiết cho mô hình ước lượng).

Thông tin về di cư còn có thể được tìm thấy trong cuộc khảo sát Điều tra lao động việc làm được Tổng cục thống kê thực hiện dưới sự hỗ trợ về mặt kĩ thuật của Tổ chức lao động quốc tế (ILO). Điều tra lao động việc làm được thực hiện lần đầu tiên vào năm

2016 và mới nhất là năm 2023. Trong Báo cáo Điều tra lao động việc làm 2023 “người

di cư được tính cho những người từ 15 tuổi trở lên di chuyển từ xã/phường/thị trấn khác đến xã/phường/thị trấn cư trú hiện tại trong vòng 12 tháng trước thời điểm điều tra. Thêm vào đó, người di cư đề cập ở phần này là người nhập cư, bao gồm người nhập cư nội địa và người nhập cư từ nước ngoài về hiện đang có mặt ở Việt Nam vào thời điểm

điều tra” (TCTK, 2023b trang 57). Như vậy, với bộ dữ liệu từ cuộc khảo sát này được

thực hiện dành cho nơi đến (nơi nhập cư) của người di cư. Thêm vào đó, mục đích chính của cuộc khảo sát này là “thu thập thông tin về tình trạng tham gia thị trường lao động của những người từ 15 tuổi trở lên; tình hình tham gia lao động của người từ 5 đến 17

tuổi hiện đang sống tại Việt Nam làm cơ sở để tổng hợp, biên soạn các chỉ tiêu thống kê quốc gia về lao động, việc làm, thất nghiệp và thu nhập của người lao động” (TCTK, 2023b trang 3). Vì vậy, thiếu các thông tin quan trọng liên quan đến đo lường nghèo đa chiều. Vì vậy, dữ liệu từ cuộc khảo sát này không thuộc phạm vi của luận án.

Dữ liệu nghiên cứu mới nhất được thực hiện trong một báo cáo về người di cư do Viện phát triển bền vững (Đại học kinh tế quốc dân) phối hợp với UNDP (UNDP, 2024a). Báo cáo này chỉ thực hiện tại hai vùng đồng bằng của Việt Nam là Đồng bằng

sông Hồng và Đồng bằng sông Cửu Long. Đây là bộ dữ liệu mới nhất cho tới thời điểm hiện tại có đề cập về người di cư. Tuy nhiên, thông tin từ dữ liệu này thực hiện cho

người di cư tại nơi đến.

Đối với Khảo sát mức sống dân cư Việt Nam được Tổng cục thống kê thực hiện

lần đầu tiên vào năm 1993 nhằm đánh giá mức sống dân cư phục vụ hoạch định chính

sách và lập kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội. Giai đoạn 2002 đến 2010, TCTK tiến

hành Khảo sát mức sống dân cư Việt Nam 2 năm một lần vào những năm chẵn. Giai

đoạn 2011 đến nay, VHLSS được tiến hành hàng năm. Tuy nhiên, những năm lẻ chỉ thu

thập thông tin về dân số, việc làm và thu nhập với mục đích thu thập thông tin làm căn

cứ đánh giá mức sống, đánh giá tình trạng nghèo đói và phân hóa giàu nghèo, giám sát

72

và đánh giá một số chương trình mục tiêu quốc gia ((TCTK 2019a, TCTK 2023a). Theo

TCTK (2021), “Mục đích của khảo sát mức sống nhằm theo dõi và giám sát một cách

có hệ thống mức sống của các tầng lớp dân cư Việt Nam; giám sát, đánh giá việc thực

hiện Chiến lược toàn diện về tăng trưởng và xóa đói giảm nghèo; góp phần đánh giá kết

quả thực hiện các Mục tiêu phát triển bền vững (SDGs) và các Mục tiêu phát triển kinh tế

- xã hội của Việt Nam”. Đây cũng là bộ dữ liệu được các nghiên cứu tiếp cận và khai thác

nhiều nhất. Cho đến nay, cuộc khảo sát duy nhất của VHLSS được thực hiện vào năm

2012 có module liên quan đến di cư. Kể từ đó đến nay, Tổng cục thống kê chưa thực hiện

thu thập thông tin về người di cư trong các bộ dữ liệu VHLSS. Tuy vậy, dữ liệu KSMS

2012 được thực hiện quá xa so với thời điểm hiện tại, vì vậy việc nghiên cứu sử dụng bộ

dữ liệu này không còn phù hợp với điều kiện, tình hình kinh tế - xã hội hiện tại.

Các thông tin mà VHLSS đề cập trong bộ dữ liệu có thể giúp các nhà nghiên cứu

gợi mở nhiều vấn đề nghiên cứu, trong đó có nghèo và di cư. Hạn chế khi thực hiện

nghiên cứu về di cư sử dụng bộ dữ liệu này là chỉ nghiên cứu tại nơi đi (nơi xuất cư) mà

không thể thực hiện tại điểm đến của người di cư vì thiếu thông tin. Trong khi nơi đến

mới là nơi chứa nhiều thông tin quan trọng về người di cư.

Bộ dữ liệu được đánh giá là tin cậy và có thể đại diện cho cho quốc gia, cho các

vùng, khu vực (thành thị - nông thôn) và cấp tỉnh. Có được điều này là do, bộ dữ liệu

thu thập thông tin trên phạm vi 63 tỉnh/thành phố với quy mô gần 47000 hộ ở 3133

xã/phường, đại diện cho cả nước, các vùng, khu vực thành thị, nông thôn và tỉnh/thành

phố trực thuộc Trung ương (TCTK, 2019a). Cuộc Khảo sát thu thập thông tin theo 4 kỳ,

mỗi kỳ một quý từ quý 1 đến quý 4 của năm khảo sát, bằng phương pháp điều tra viên

phỏng vấn trực tiếp chủ hộ, các thành viên hộ và cán bộ chủ chốt của xã có địa bàn khảo

sát. Bộ dữ liệu chứa đựng nhiều thông tin liên quan đến phiếu khảo sát dành cho xã và

phiếu khảo sát xã. Đối với phiếu xã, cuộc khảo sát chỉ thu thập tại khu vực nông thôn.

Theo đó, “Phiếu xã là một trong những phiếu rất quan trọng trong khảo sát mức sống.

Để đánh giá tác động của cộng đồng đến đời sống và hoạt động sản xuất kinh doanh của

dân cư ở khu vực nông thôn, KSMS đã thu thập thông tin của hơn 2000 xã ở khu vực

nông thôn trên phạm vi cả nước. Với cỡ mẫu này đủ để vẽ lên một bức tranh khái quát

về nông thôn Việt Nam. Các thông tin được thu thập từ cấp thôn và xã bao gồm: đặc

điểm tình hình chung của xã, cơ hội việc làm phi nông nghiệp, tình hình sản xuất nông

nghiệp của xã, cơ sở hạ tầng, giáo dục, y tế, tín dụng và tiết kiệm” (TCTK 2019a). Đối

với phiếu hộ, VHLSS thu thập thông tin liên quan đến đặc điểm nhân khẩu của hộ, giáo

dục, y tế, thu nhập, chi tiêu, điều kiện sống (nhà ở, đồ dùng lâu bền, nước sạch, vệ

sinh,…) và tham gia các chương trình trợ giúp xã hội. Các thông tin này rất hữu ích và

73

khá đầy đủ cho các nghiên cứu liên quan đến nghèo. Bên cạnh đó, thông tin về di cư có

thể được xác định liên quan đến sự di chuyển của các thành viên hộ (thời gian, mục đích

di chuyển). Đồng thời, các thông tin trong bộ dữ liệu này cung cấp đầy đủ cho việc tính

toán các chiều và chỉ báo đo lường các chiều nghèo đa chiều. Vì vậy, luận án sử dụng

bộ dữ liệu này để đánh giá tác động của di cư đến NĐC tại nơi đi của người di cư với đơn

vị phân tích trong Khảo sát mức sống dân cư là “hộ gia đình. Những thông tin này hoàn

toàn phù hợp với mục đích, phạm vi nghiên cứu của luận án là tập trung đánh giá tác

động của di cư đến nghèo đa chiều của hộ tại nơi đi của người di cư.

Như vậy, với những lý giải đã đề cập ở trên cho thấy, dữ liệu VHLSS là dữ liệu

phù hợp nhất với luận án cho đến thời điểm hiện tại.

Bộ dữ liệu VHLSS mà luận án tiếp cận sử dụng để tính toán, phân tích gồm VHLSS 2014, 2016 và 2018. Một vài nguyên nhân khiến luận án tiếp cận các bộ dữ liệu này thay vì các bộ dữ liệu mới nhất tới thời điểm này. Thứ nhất, tới thời điểm này, cuộc khảo sát tiến hành gần đây nhất và đã công bố kết quả của cuộc khảo sát là năm 2022. Hiện tại, KSMS 2024 đã được thực hiện khảo sát và đang thực hiện các bước cuối cùng cho việc công bố thông tin. Tuy vậy, giai đoạn 2020-2022 là thời điểm có nhiều biến động về kinh tế - xã hội do ảnh hưởng của đại dịch Covid-19, dẫn đến nếu kết hợp để phân tích kết quả có nhiều biến động bất thường không lường trước được. Thêm vào đó, mẫu sử dụng cho VHLSS từ 2020 trở đi sẽ dựa vào dàn chọn mẫu từ Tổng điều tra dân số và nhà ở 2019 có nhiều thay đổi, khiến cho nghiên cứu không thể kết nối với các cuộc điều tra trước đó. Điều này cũng đã được khẳng định trong một nghiên cứu của UNDP (2022). Một lý do nữa là do khiến cho luận án chỉ dừng lại ở VHLSS 2018 là do chuẩn nghèo và bộ tiêu chí đo lường mức độ thiếu hụt tiếp cận các dịch vụ xã hội cơ bản áp dụng tại Việt Nam đã có những thay đổi. Theo đó, trong giai đoạn 2016-2021, chuẩn nghèo và bộ tiêu chí đo lường mức độ thiếu hụt sẽ được áp dụng theo Quyết định số 59/2015/QĐ-TTg của Thủ tướng chính phủ ban hành 19/11/2015. Theo đó, bộ tiêu chí đo lường mức độ thiếu hụt gồm 5 chiều (giáo dục, y tế, nhà ở, nước sạch và vệ sinh, thông tin) với 10 chỉ số đo lường cho 5 chiều. trong khi đó, giai đoạn 2021-2025, Việt Nam đã xây dựng bộ tiêu chí đo lường nghèo mới phù hợp với điều kiện phát triển kinh tế xã hội cho giai đoạn mới theo Nghị định số 07/2021/NĐ-TTg của Thủ tướng chính phủ ngày 27/1/2022. Theo đó, ngoài nâng mức tiêu chí thu nhập, bộ tiêu chí đo lường mức độ thiếu hụt tăng lên thành 6 chiều (gồm các chiều việc làm, giáo dục, y tế, nhà ở, nước sinh hoạt và vệ sinh, thông tin). Vì vậy, việc kết nối các bộ dữ liệu sau thời điểm 2018 có nhiều hạn chế hơn so với các bộ dữ liệu trước đó. Đây là những lý do luận giải cho việc luận án chỉ tiếp cận bộ dữ liệu VHLSS 2014, 2016 và 2018 vì tính ổn định và đồng nhất của dữ liệu phân tích.

74

3.1.2.2. Mô tả dữ liệu nghiên cứu

Luận án tiếp cận và sử dụng cho phân tích là bộ dữ liệu VHLSS 2014, 2016 và

2018. VHLSS năm 2014, 2016 và 2018 là cuộc điều tra chọn mẫu thực hiện với quy mô 46.995 hộ ở 3.133 xã/phường. Bộ dữ liệu gồm 2 mẫu: Mẫu 1 là thu nhập và chi tiêu gồm 9399 hộ được thu thập bằng phiếu số 1B, viết tắt là hộ thu nhập chi tiêu và mẫu 2 gồm 37596 hộ được thu thập thông tin bằng phiếu số 1A viết tắt là hộ thu nhập được chọn từ

3133 địa bàn của mẫu chủ. Dàn mẫu chủ được chọn từ dàn mẫu 15% của Tổng điều tra Dân số và Nhà ở năm 2009 được cập nhật khi tiến hành khảo sát. Như vậy, đối với mẫu 37596 hộ mặc dù số quan sát lớn hơn nhưng thiếu thông tin liên quan đến chi tiêu, là

một chỉ báo quan trọng để đánh giá nghèo. Mặc dù chi tiêu không phải là chỉ tiêu chính

đánh giá nghèo nhưng luận án cũng sử dụng thông tin này để đối chiếu với nghèo dựa

trên cách tiếp cận đa chiều. Trong khi đó, mặc dù cỡ mẫu nhỏ hơn, nhưng mẫu 9399 hộ, có đầy đủ thông tin để phân tích các khía cạnh nghèo (từ đơn chiều đến đa chiều). Đây là lý do mà luận án sử dụng mẫu 9399 hộ thay vì mẫu lớn trên 37000 hộ.

Mẫu điều tra có tính đại điện cho cả nước, cho vùng và địa phương với hai cấp độ mẫu là cấp hộ và cấp xã. Cuộc khảo sát thu thập thông tin bằng phương pháp phỏng

vấn trực tiếp thông qua bảng hỏi đối với hộ (dữ liệu cấp hộ) và cán bộ chủ chốt của xã

(dữ liệu cấp xã). Dữ liệu khai thác chính thức cho luận án là bộ số liệu từ 9399 hộ được thu thập từ mẫu phiếu B (viết tắt là hộ thu nhập và chi tiêu). Cuộc khảo sát bao phủ cả thông tin về cấp xã gồm thông tin chung về điều kiện kinh tế, cơ sở vật chất và cơ sở hạ

tầng cũng như thông tin ở cấp hộ gồm thông tin nhân khẩu, việc làm, giáo dục, sức khỏe,

sở hữu tài sản, tiền gửi, chi tiêu và thu nhập.

Tuy vậy, bộ dữ liệu Khảo sát mức sống không mang tính đại diện cho người di cư cũng như nghèo đa chiều vì cuộc khảo sát này không được thiết kế cho mục đích như vậy. Đây cũng là một hạn chế khi sử dụng bộ dữ liệu này trong phân tích tác động của di cư đến nghèo đa chiều.

Trước khi thực hiện mô tả dữ liệu nghiên cứu, cần tiến hành thảo luận về việc

xác định hộ di cư và hộ nghèo đa chiều được luận án tiếp cận dựa trên thông tin có được từ bộ dữ liệu KSMS. Điều này sẽ thuận lợi cho việc mô tả dữ liệu nghiên cứu. Việc mô tả dữ liệu nghiên cứu sẽ được thực hiện dựa trên hai nội dung liên quan đến viêc xác

định hộ di cư và hộ nghèo đa chiều.

· Hộ di cư

Như đã đề cập trong đối tượng và phạm vi nghiên cứu, đơn vị phân tích của luận

án là cấp hộ. Vì vậy, các nội dung được đề cập dưới đây liên quan đến hộ gia đình. Theo

75

đó, luận án dựa trên những thông tin được cung cấp bởi VHLSS và các nghiên cứu trước

đã được tổng quan trong Chương 1 để xác định hộ di cư.

Phạm vi của luận án chỉ nghiên cứu tại nơi đi, vì vậy hộ gia đình có người di cư là hộ có ít nhất một thành viên di cư đi (hay còn gọi là xuất cư). Tuy nhiên, để xác định chính xác hộ có người di cư (sau đây gọi ngắn gọn là hộ di cư) thì cần phân tích thêm nội hàm của của di cư. Như đã đề cập ở phần tổng quan Chương 1, để xác định được

người di cư cần thông qua các nội hàm của nó bao gồm: thời gian, lý do và không gian di chuyển.

Trong VHLSS không có câu hỏi rõ ràng về di cư nhưng có thông tin về thời gian

cũng như lý do thành viên không ở trong hộ. Kết quả khảo sát từ bộ dữ liệu VHLSS 2014, 2016 và 2018 về tình trạng di chuyển và nguyên nhân di chuyển của các thành viên hộ được thể hiện trong Bảng 3.1 dưới đây.

Bảng 3.1: Thời gian và nguyên nhân di chuyển trong mẫu điều tra (%)

Thời gian di chuyển Năm 2014 Năm 2016 Năm 2018 Năm 2014 Năm 2016 Năm 2018 Mục đich di chuyển

Từ 1 đến 3 tháng 17,2 18,2 18,02 Học tập 33,0 27,6 26,36

Từ 4 đến 6 tháng 15,8 17,1 14,88 Đi làm 49,2 54,7 60,57

Nguồn: Tính toán của tác giả từ bộ dữ liệu VHLSS 2014 - 2018

Kết quả cho thấy, trong giai đoạn khảo sát, có khoảng gần 20% số thành viên hộ

di chuyển tạm thời (thời gian di chuyển dưới 3 tháng). Những người này thường tận dụng thời gian nông nhàn, di chuyển lên thành phố hoặc các vùng lân cận để tìm kiếm việc làm hoặc nguyên nhân khác (học tập, kết hôn, chữa bệnh,…). Trong khi đó, khoảng 67% % số hộ có thành viên với thời gian di chuyển trên 6 tháng trong năm năm 2014 và 2018. Trong khi con số này năm 2016 chỉ khoảng 65%, giảm 2 điểm phần trăm ở hai

trước đó. Với các cá nhân di chuyển ra khỏi hộ trên 6 tháng cho thấy, nguyên nhân hàng đầu của di chuyển là tìm kiếm việc làm ở nơi đến. Điều này thể hiện rõ khi có tới trên 50% các cuộc di chuyển là vì mục đích việc làm và có xu hướng tăng dần qua các năm. Học tập là nguyên nhân tiếp theo khiến các cá nhân di chuyển với gần 30%. Các nguyên nhân khác bao gồm kết hôn, tách hộ, chuyển công tác, đi chữa bệnh,… chiếm tỷ lệ còn

lại. Những đặc điểm này tương đồng với các nghiên cứu trước khi cho rằng, việc làm là nguyên nhân hàng đầu của di cư (TCTK 2016c, TCTK 2019b, UNDP, 2024a).

Dựa trên bằng chứng về dữ liệu và tổng quan nghiên cứu trược đó, luận án xác

định người di cư là người hiện thực tế không ở trong hộ tại thời điểm khảo sát và thời

Trên 6 tháng 67,0 64,7 67,10 Khác 17,8 17,7 13,07

76

gian không ở trong hộ là trên 6 tháng với mục đích di chuyển được báo cáo là tìm

kiếm/bắt đầu công việc mới. Với khoảng thời gian di chuyển là trên 6 tháng đủ để người di cư có thể tìm kiếm/bắt đầu công việc, ổn định công việc cũng như ổn định cuộc sống ở nơi đến và có những đóng góp nhất định cho nơi đi. Từ đó, giúp hộ có thể giảm

nghèo. Có rất nhiều lý do khiến người dân di chuyển khỏi nơi sinh sống quen thuộc đến nơi ở mới như tìm kiếm việc làm, học tập, đoàn tụ gia đình, kết hôn, tách hộ và các nguyên nhân khác. Trong đó, di chuyển để tìm kiếm việc làm là mục đích chính trong các cuộc di cư và có ý nghĩa quan trọng trong phân tích nghèo. Kết quả này cũng đã được khẳng định trong Tổng điều tra dân số và nhà ở 2019 rằng “phần lớn người di

cư quyết định chuyển tới nơi ở mới vì lý do tìm việc/bắt đầu công việc mới (36,8%)…. Đồng thời, di cư vì việc làm là yếu tố chủ yếu thu hút người di cư ngoại tỉnh” (TCTK 2019b, trang 110).

Thông tin về nguyên nhân di chuyển được trích xuất từ câu 10 mục 1A trong bộ dữ liệu Khảo sát mức sống từng năm dành cho chủ hộ đi làm ăn xa và câu 4 mục 1B cho

các thành viên khác của hộ đi làm ăn xa (không tính người giúp việc cho hộ). Về thời

gian di chuyển được xác định dựa vào câu 9 mục 1A cho chủ hộ đi làm ăn xa. Đối với thành viên khác không phải là chủ hộ được xác định dựa vào mục 1B chỉ dùng để xác định cho những thành viên hộ không ở trong hộ với câu hỏi “có ai trong hộ đi xa nhà

trên 6 tháng để làm kinh tế cho hộ, kể cả đi xuất khẩu lao động không?”.

Về không gian di chuyển, của người di cư có thể di chuyển trong nước hoặc ra

nước ngoài. Tuy nhiên, nghiên cứu này chỉ thực hiện đối với người di cư trong nước

(còn gọi là di cư nội địa). Đây là không gian di chuyển được người di cư lựa chọn chủ yếu trong bộ dữ liệu Khảo sát mức sống.

Dựa vào 3 khía cạnh của di cư, luận án xác định, người di cư là người hiện không ở trong của hộ tại thời điểm khảo sát và có thời gian di chuyển ra khỏi hộ trên 6 tháng với mục đích di chuyển là tìm kiếm/bắt đầu công việc. Như vậy, thành viên di cư bao

gồm chủ hộ và thành viên hộ di chuyển ra khỏi hộ trên 6 tháng với mục đích vì việc làm tại thời điểm khảo sát. Hộ di cư là hộ gia đình có ít nhất một thành viên di cư.

· Hộ nghèo đa chiều

Từ những lý thuyết và cơ sở lý luận được luận án đề cập ở Mục 1.2.2 Chương 1, các nghiên cứu chủ yếu dựa trên cách tiếp cận về quyền con người kết hợp điều kiện

phát triển kinh tế - xã hội cũng như định hướng chính sách phát triển của quốc gia đã được quy định trong các văn bản quy phạm pháp luật để lựa chọn chiều và các chỉ số thành phần của nghèo đa chiều.

77

Luận án dựa trên cách tiếp cận của Alkire & Foster (2011) cho rằng, nghèo đa

chiều chỉ bao gồm các chiều xã hội (chiều phi tiền tệ) không bao gồm chiều tiền tệ (dựa trên thu nhập/chi tiêu). Lý giải cho sự lựa chọn này là do Việt Nam hiện nay có tỷ lệ nghèo theo chuẩn nghèo đơn chiều không đáng kể và không còn đáng quan ngại đặc biệt

là khu vực thành thị. Theo số liệu công bố năm 2016 cho thấy, tỷ lệ nghèo dựa trên thu nhập của Việt Nam chỉ còn 5,8% và tại các đô thị và các vùng phát triển tỷ lệ này nằm dưới 1% (ví dụ tại vùng Đông Nam Bộ, tỷ lệ này chỉ là 0,6%; ĐBSH chỉ 2% và 2% cũng là tỷ lệ nghèo ở khu vực thành thị). Đồng thời trong giai đoạn này, Việt Nam đã trở thành nước có mức thu nhập trung bình. Đây là lý do mà luận án cho rằng, đo lường

nghèo đa chiều chỉ bao gồm các chiều xã hội thay vì cả chiều tiền tệ.

Hai cấp độ nghèo có thể xác định và tính toán là cấp cá nhân (người nghèo) và cấp hộ (hộ nghèo). Tuy nhiên, để phù hợp với đối tượng và phạm vi nghiên cứu, luận án chỉ tiến hành nghiên cứu đo lường nghèo đa chiều ở cấp độ hộ gia đình của người di cư tại nơi đi.

Dựa trên cách tiếp cận rằng, nghèo đa chiều chỉ bao gồm các chiều xã hội, luận án sử dụng phương pháp đo lường nghèo đa chiều do Alkire & Foster (2011) xây dựng và đề xuất đã được đề cập trong mục 1.2.2. Chương 1. Để phù hợp hơn với bối cảnh đo lường tại Việt Nam, các chiều và chỉ báo đo lường nghèo đa chiều, luận án dựa trên bộ

tiêu chí đo lường mức độ thiếu hụt các dịch vụ xã hội cơ bản được quy định trong quyết định số 59/QĐ-TTg và cũng như cách thức xác định ngưỡng thiếu hụt cho từng chỉ số do Bộ LĐTBXH (2015) sử dụng tính toán được nêu như trong Bảng 1.4 Chương 1. Bộ

tiêu chí đo lường nghèo đa chiều này phù hợp với giai đoạn mà luận án sử dụng dữ liệu

để phân tích từ bộ dữ liệu VHLSS. Như vậy, mỗi chiều thiếu hụt sẽ có điểm số thiếu hụt là 1/5 (tức 0,2 điểm); mỗi chỉ số thiếu hụt sẽ có điểm số thiếu hụt tương ứng là 1/10 (tức thiếu hụt 0,1 điểm). Tổng số điểm thiếu hụt lớn nhất là 1. Như đã đề cập ở trên, Alkire & Foster (2011) cho rằng, một hộ được coi là nghèo đa chiều khi thiếu hụt ít nhất 1/3

chỉ số đo lường nghèo đa chiều. Đây là những căn cứ căn cứ để luận án xác định hộ nghèo đa chiều dựa trên bộ dữ liệu VHLSS 2014, 2016, 2018.

Như vậy, luận án dựa trên cách tiếp cận đo lường nghèo đa chiều của Alkire&Foster (2011) để tính toán các chỉ tiêu đo lường nghèo đa chiều. Bộ tiêu chí đo lường mức độ thiếu hụt các dịch vụ xã hội cơ bản được quy định trong Quyết định số 59/2015/QĐ- TTG của Thủ tướng Chính phủ ban hành 19/11/2025 áp dụng cho giai đoạn 2016-2020 phù hợp với thời

gian nghiên cứu của luận án. Theo đó, với 10 chỉ số đo lường mức độ thiếu hụt, luận án xác định, một hộ được coi là nghèo đa chiều nếu thiếu hụt từ 1/3 số chỉ số đo lường mức độ tiếp cận các dịch vụ xã hội cơ bản (tương ứng với hộ có điểm số thiếu hụt từ 0,333 điểm trở lên). Tổng điểm cao nhất mà một hộ thiếu hụt là 1.

78

Sau khi xác định được hộ nghèo, các chỉ tiêu phản ánh nghèo đa chiều (tỷ lệ đếm

đầu, độ sâu nghèo và chỉ số nghèo đa chiều) sẽ được tính toán. Các thức tính toán các chỉ tiêu này đã được trình bày trong mục1.2.2.2 của chương 1.

· Mô tả mẫu nghiên cứu

Theo dữ liệu VHLSS, với 9399 hộ được khảo sát ở mỗi năm, năm 2014 có khoảng 1002 hộ di cư (chiếm 10,66% tổng số hộ được điều tra). Con số này thấp hơn nhưng không đáng kể ở năm 2016 với 989 hộ (chiếm 10,52% tổng số hộ được điều tra) và tăng

lên trong năm 2018 với 1111 hộ (chiếm 11,82% quy mô hộ trong mẫu) Thông tin về di cư

cũng như thông tin khác liên quan đến hộ ở từng bộ dữ liệu VHLSS khảo sát được sử dụng để tính toán các giá trị liên quan đến nghèo đa chiều của hộ cũng như đặc điểm của hộ.

Tuy vậy, để phù hợp với nội dung và phương pháp nghiên cứu là đánh giá tác động ở Chương 5, luận án tiến hành loại bỏ những quan sát ở những địa bàn mà ở đó không có bất kì một hộ di cư nào. Việc loại bỏ các quan sát này nhằm mục đích loại bỏ

bớt các nhóm không đồng nhất do các nhóm đó thuộc các địa bàn chỉ có nhóm đối chứng

(hộ không di cư), không có nhóm bị tác động (hộ di cư). Tiến hành ghép nối các bộ dữ liệu VHLSS bằng dữ liệu gộp (pool data) giữa hai bộ dữ liệu 2014 với 2016 và 2016 với 2018. Việc ghép nối này làm tăng kích thước mẫu nghiên cứu so với nếu để từng bộ dữ

liệu đơn lẻ mà không làm giảm đi hiệu quả của kết quả phân tích. Kết quả mẫu sau khi loại bỏ các quan sát không phù hợp và tiến hành ghép nối hai bộ dữ liệu với nhau được mô tả như trong Bảng 3.2 dưới đây.

Bảng 3.2: Quy mô mẫu nghiên cứu

Năm 2014 Năm 2016 Năm 2018 Nhóm hộ Quy mô % Quy mô % Quy mô %

Hộ KDC 1443 59,02 1402 58,64 1544 58,15

Hộ di cư 1002 40,98 989 41,36 1111 41,85

Nguồn: Tính toán của tác giả từ bộ dữ liệu VHLSS 2014 - 2018

Từ 9399 hộ của mỗi bộ dữ liệu, tiến hành loại bỏ các quan sát ở những địa bàn

chỉ có nhóm đối chứng (hộ không di cư), sau đó ghép các bộ dữ liệu với nhau. Tổng số

quan sát từ dữ liệu gộp 2014 - 2016 là 4836 trong đó 1991 quan sát thuộc nhóm hộ di

cư (chiếm gần 41% tổng số quan sát của dữ liệu gộp). Con số này cho dữ liệu gộp 2016

- 2018 là 5046 quan sát trong đó có 2100 quan sát thuộc nhóm hộ di cư (chiếm 41,62%).

Bộ dữ liệu này gọi là bộ dữ liệu đầy đủ sẽ được sử dụng trong mô hình đánh giá tác động

Chung 2445 100 2391 100 2655 100

79

của di cư đến nghèo đa chiều của các hộ gia đình tại nơi đi. Ngoài ra, luận án còn tiến

hành thực hiện ghép bộ dữ liệu hộ gia đình với bộ dữ liệu xã nhằm đánh giá tác động

của di cư đến các hộ gia đình tại nơi đi ở khu vực nông thôn. Khu vực nông thôn là nơi

xuất cư chủ yếu của người di cư cũng là khu vực tập trung nhiều người/hộ nghèo nhất.

Số quan sát chỉ còn lại 3630 cho dữ liệu gộp 2014-2016 và 3837 cho dữ liệu gộp 2016-

2018. Sau khi thực hiện ghép nối các bộ dữ liệu, luận án thực hiện phân tích, tính toán,

đánh giá tác động từ bộ dữ liệu này (chi tiết ở Chương 4)

3.2. Phương pháp nghiên cứu

3.2.1. Tổng quan các phương pháp đánh giá tác động của di cư

Có rất nhiều phương pháp được các nhà nghiên cứu sử dụng khi đánh giá/đo

lường tác động của di cư. Mỗi phương pháp đều có những ưu, nhược điểm riêng và không có phương pháp nào được đánh giá là tối ưu. Tác động của di cư có thể được đánh giá thông qua phúc lợi (thu nhập, chi tiêu của hộ), nghèo (tình trạng nghèo), giáo dục, y tế, bất bình đẳng, phát triển kinh tế, việc làm, … Di cư có thể biểu hiện trực tiếp

bởi biến nhị phân thể hiện tình trạng di cư (di cư/không di cư) hoặc gián tiếp thông qua tiền gửi của người di cư gửi về cho hộ (nội địa/quốc tế).

Để đánh giá tác động của một biến lên một biến khác mà cụ thể trong trường hợp

của luận án là tác động của di cư vì việc làm đến nghèo đa chiều của hộ gia đình tại nơi

đi, phương pháp phổ biến nhất phổ biến là bình phương nhỏ nhất (OLS - Ordinal Least

Square). Phương pháp này đã được sử dụng khi đánh giá tác động của tiền gửi đến nghèo

(Adam & Page 2007), phúc lợi trẻ em (Michele & Gianna 2012), giáo dục và y tế (Bezon

Kumar 2019). Ưu điểm của phương pháp này là đơn giản, dễ thực hiện dựa trên các yếu

tố có thể quan sát được đưa vào mô hình. Tuy nhiên, do di cư thường gặp phải một số vấn

đề nghiêm trọng mà nếu không xử lý được thì kết quả ước lượng bị chệch và không đáng

tin cậy mà OLS không thể khắc phục được. Đầu tiên, OLS chỉ sử dụng đối với biến kết quả

là biến định lượng mà không thể sử dụng đối với biến kết quả là biến nhị phân hoặc biến

phân loại. Để khắc phục điều này, mô hình logit/probit có thể được sử dụng thay thế cho

phương pháp OLS. Thêm vào đó, phương pháp OLS chỉ sử dụng cho dữ liệu chéo (cross-

sectional data), không thể sử dụng cho dữ liệu bảng (panel data). Những vấn đề này sẽ

làm cho mô hình ước lượng tác động không đáng tin cậy và bị sai lệch. Vì vậy, trong

đánh giá tác động bằng OLS, các nhà nghiên cứu thường kết hợp với các phương pháp

đánh giá khác để bổ sung cho các kết quả ước lượng, giảm thiểu sai số ước lượng.

Một vấn đề khác khi sử dụng phương pháp OLS khi nghiên cứu tác động của di cư liên quan đến tính ngẫu nhiên trong lựa chọn của di cư. Điều này thể hiện ở chỗ, hai

80

nhóm hộ có đặc điểm tương đồng nhau về các đặc điểm có thể quan sát được nhưng lựa

chọn di cư lại khác nhau. Điều này dẫn đến hiện tượng sai số do lựa chọn (còn được gọi là tự chọn mẫu - seft-selection bias). Tự chọn mẫu tồn tại khi mẫu không được thiết kế thực nghiệm (experimental design) làm xuất hiện sai số hệ thống vì mẫu không được

chọn ngẫu nhiên từ tổng thể. Để hạn chế điều này, mẫu phải được thiết kế sao cho hai nhóm chịu tác động can thiệp và không chịu tác động can thiệp có đặc điểm tương đồng nhau. Để khắc phục hiện tượng tự chọn mẫu khi nghiên cứu về di cư, một phương pháp

được nhiều nhà nghiên cứu ưa thích sử dụng đánh giá tác động là hồi quy kết nối điểm số tương đồng hay còn gọi là hồi quy điểm xu hướng (PSM - Propensity Score Matching).

Có thể kể đến một số nghiên cứu của John và cộng sự (2006); Muller & Shariff (2011), Siddiqui (2013), Cuong và cộng sự (2009); Rakhshanda và cộng sự (2015), Cuong & Minh (2016), Deng & Law (2020) và rất nhiều các nghiên cứu khác khi nghiên cứu tác

động của di cư. Tuy nhiên phương pháp này không thể khắc phục được hiện tượng nội sinh cũng như các biến không quan sát được thay đổi theo thời gian. Đồng thời phương

pháp này chỉ sử dụng cho dữ liệu chéo không sử dụng được cho dữ liệu bảng.

Một thách thức khác trong việc ước lượng tác động của di cư là sự sai lệch do

các biến bị bỏ sót gây ra hay mô hình có tính nội sinh. Các hộ gia đình có người di cư

có thể có những đặc điểm khác với các hộ gia đình khác không chỉ về các đặc điểm quan

sát được mà còn cả các đặc điểm không quan sát được. Việc không kiểm soát được các

yếu tố không quan sát được có thể gây ra sai lệch trong ước lượng tác động. Ví dụ như

các nghiên cứu của Alan de Brauw & Tomoko Harigaya (2004); Adam & Page (2007);

Becker (2009), McKenzie & Rapoport (2010); Kong & Meng (2010), Carlo Azzarri và

cộng sự (2011); Bucheli và cộng sự (2018), Mina & Aliaa (2018) sử dụng phương pháp

hồi quy biến công cụ (IV - Intrusmental variable) để khắc phục hiện tượng nội sinh trong

mô hình đánh giá tác động của di cư. Tuy nhiên, việc tìm kiếm một công cụ có tương

quan chặt chẽ với di cư nhưng không ảnh hưởng trực tiếp đến biến kết quả là rất khó.

Việc sử dụng các công cụ không phù hợp có thể dẫn đến sai lệch lớn hơn trong các đánh

giá tác động. Đồng thời, nếu các biến không quan sát được trong mô hình tương quan

với biến kết quả nhưng không thay đổi theo thời gian thì độ tin cậy của các kết quả trong

mô hình hồi quy với biến công cụ bị ảnh hưởng.

Để khắc phục những nhược điểm do mô hình hồi quy biến công cụ, một số nghiên cứu, các nhà nghiên cứu sử dụng tính chất dữ liệu bảng để tránh sai lệch nội sinh này. Trong đó, mô hình hồi quy dữ liệu bảng bằng hiệu ứng tác động cố định (FE - Fixed Effect) có thể giải quyết đồng thời cả tính nội sinh của mô hình và loại bỏ các biến không quan sát được bất biến theo thời gian trong khoảng thời gian dữ liệu. Các nghiên cứu đo

81

lường tác động của di cư sử dụng phương pháp này có thể kể đến như Alan de Brauw và

Tomoko Harigaya (2004), Michele & Gianna (2012), Nguyen Viet Cuong & Nguyen Quynh Hoa (2013), Lê Quốc Hội và Nguyễn Thị Hoài Thu (2015), Cuong & Linh (2018). Tuy nhiên, theo Cuong & Linh (2018), hồi quy hiệu ứng cố định vẫn bị sai lệch nếu các

biến thời gian không quan sát được có tương quan với di cư. Độ chệch gây ra bởi các biến thời gian bị bỏ qua là nhỏ khi kiểm soát các biến quan sát bất biến theo thời gian.

Như vậy, tác động của di cư có thể được đánh giá bằng rất nhiều phương pháp khác nhau. Không có phương pháp nào ưu việt hơn cả, mà do người nghiên cứu lựa chọn

dựa trên dữ liệu hiện có và nội dung cũng như phạm vi nghiên cứu. Trong đánh giá tác

động việc kiểm soát được hiện tượng tự chọn mẫu và nội sinh là vấn đề quan tâm nhất

của các nhà nghiên cứu khi lựa chọn phương pháp nghiên cứu. Đồng thời, lựa chọn phương pháp nào là phù hợp tùy thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và vấn đề nghiên cứu

đặt ra cho từng nghiên cứu.

Đối với dữ liệu gộp, có thể giúp khắc phục hiện tượng tự chọn mẫu bằng phương pháp hồi quy kết nối điểm số tương đồng (PSM) nhằm tạo ra hai nhóm giống hệt nhau về các đặc điểm có thể so sánh được nhưng quyết định di cư là khác nhau (một nhóm di cư và một nhóm không di cư). Từ đó, đánh giá tác động của di cư dựa trên những đặc điểm có thể quan sát được. Việc sử dụng các kĩ ghép cặp khác nhau từ phương pháp PSM với quy trình kiểm định nghiêm ngặt các giả định của phương pháp mang lại kết quả đánh giá tác động có giá trị và đáng tin cậy. Nội dung dưới đây trình bày nội dung của phương pháp PSM mà luận án sử dụng để đánh giá tác động của di cư đến nghèo đa chiều của hộ gia đình tại nơi đi ở Việt Nam.

3.2.2. Phương pháp hồi quy kết nối điểm số tương đồng

Phương pháp hồi quy kết nối điểm số tương đồng (PSM - Propensity Score Matching) là phương pháp xây dựng nhóm so sánh thống kê dựa trên mô hình xác suất tham gia can thiệp bằng các số liệu thống kê được quan sát. Đối tượng tham gia sau đó được so sánh dựa trên xác suất này, hay còn gọi là điểm số tương đồng giữa đối tượng chịu tác động và đối tượng không chịu tác động. Hiệu quả can thiệp bình quân của chương trình sau đó được tính toán bằng sai biệt trung bình trong kết quả giữa hai nhóm. Tính hợp lý của PSM phụ thuộc vào hai điều kiện gồm tính độc lập có điều kiện (tức là các yếu tố không được quan sát không ảnh hưởng đến tình trạng tham gia), và vùng hỗ trợ chung lớn hay sự trùng khớp trong điểm số tương đồng giữa nhóm chịu tác động và không chịu tác động.

Quy trình đánh giá tác động của phương pháp PSM được mô tả trong Hình 3.1

dưới đây:

82

Xác định các biến quan sát

Các biến bậc cao

Ước lượng điểm xu hướng: 1. Logit/probit 2. Probit thức bậc 3. Logit đa thức 4. Trò chơi may rủi (hazard)

Bước 1 Ước lượng điểm xu hướng

Phân tầng điểm xu hướng thành các tầng khác nhau

Các biến không được cân bằng

Kiểm tra sự cân bằng của các biến

Các biến được cân bằng

Bước 2 Kiểm tra phân phối điểm xu hướng

Bước 3 Ước lượng tác động nhân quả

Ước lượng tác động nhân quả: 1. Kỹ thuật ghép cặp - Ghép cặp cận gần nhất (Nearest neighbor matching - NNM) - Ghép cặp bán kính (Radius matching - RM) - Ghép cặp phân tầng (Stratified matching - SM) - Ghép cặp hạt nhân (Kernel matching - KM) 2. Điều chỉnh biến

Bước 4 Kiểm tra độ nhạy (Sentivity test)

Kiểm tra độ nhạy: 1. So sánh các nhóm 2. Sự xác định (Specification) 3. Biến công cụ 4. Giới hạn Rosenbaum (Γ)

Hình 3.1: Các bước ước lượng hiệu quả tác động bằng PSM

(Nguồn: Li, 2012, trang 8)

Hai nhóm so sánh được sử dụng trong luận án là nhóm hộ di cư và nhóm hộ không di cư. Để đánh giá tác động của di cư, cần so sánh kết quả của hộ di cư với chính

83

hộ đó khi không di cư. Tuy nhiên, dữ liệu tại một thời điểm không cho phép thực hiện

được điều này. Để khắc phục được điều này, các nhà nghiên cứu thường “tái tạo” lại nhóm hộ di cư khi không di cư bằng cách thay thế bởi nhóm hộ không di cư có đặc điểm tương đồng với nhóm hộ di cư (còn gọi là nhóm đối chứng hay nhóm không chịu tác

động/can thiệp). Sau đó, so sánh kết quả giữa hai nhóm hộ này. Nhóm di cư còn được gọi là nhóm chịu tác động can thiệp. Đây chính là cách thức thực hiện của phương pháp hồi quy kết nối điểm số tương đồng (gọi tắt là phương pháp PSM).

Trước hết, phương pháp này sử dụng mô hình hồi quy ước lượng xác suất di cư

hay còn gọi là điểm số tương đồng (một số nghiên cứu gọi là tính điểm xu hướng) dựa

trên các đặc điểm có thể quan sát được nhằm tái tạo lại nhóm đối chứng. Sau đó, sử

dụng các kĩ thuật ghép cặp phù hợp để so sánh kết quả giữa hai nhóm. Các đặc điểm có

thể quan sát được chính là các biến số trong mô hình hồi quy xác suất di cư. Có thể sử

dụng mô hình logit hoặc probit để ước lượng mô hình.

Gọi T là biến giả nhị phân chỉ tình trạng di cư của hộ với T=1 nếu hộ có người di

cư (nhóm chịu tác động/can thiệp/tham gia-Treated), T=0 nếu hộ không có người di cư

(hay còn gọi là nhóm không chịu tác động/không can thiệp/không tham gia/nhóm đối

chứng/nhóm kiểm soát -Control/Untreated). Y là biến kết quả cần quan tâm, trong đó

Y1i vàY0i là kết quả của hộ i khi hộ i di cư (Y1i) hoặc không di cư (Y0i).

Để tìm ra những hộ không di cư có đặc điểm tương đồng với hộ di cư trước hết

cần ước lượng xác suất di cư của hộ hay còn gọi là ước lượng điểm số tương đồng hay

còn gọi là điểm xu hướng (propensity score). Biến phụ thuộc trong mô hình ước lượng

điểm xu hướng là biến nhị phân (di cư/không di cư), vì vậy trong các mô hình phân tích

có thể sử dụng hàm logit/probit với phương pháp ước lượng hợp lý tối đa (MLE -

Maximum Likelihood Estimation). Đối với trường hợp biến nhị phân, khi ước lượng xác

suất theo mô hình logit và probit thường mang lại kết quả tương tự (Marco Caliendo &

Sabin Kopeinig, 2005, trang 8). Do đó, luận án lựa chọn mô hình logit để ước lượng

điểm xu hướng. Khi đó, mô hình logit hoặc probit thể hiện xác suất di cư của hộ được

biểu diễn như trong biểu thức 3.1a và 3.1b dưới đây.

(3.1a)

(cid:4594)

(cid:3273)(cid:4594)

(cid:3032)(cid:3051)(cid:3043)(cid:4666)(cid:3025)

(cid:3032)

(cid:4593)

(cid:3081)(cid:4667) (cid:4594)

(cid:2869)(cid:2878)(cid:3032)(cid:3051)(cid:3043)(cid:4666)(cid:3025)

(cid:3081)(cid:4667)

(cid:2869)(cid:2878)(cid:3032)

(cid:3081) (cid:3273)(cid:4594) (cid:3081) (cid:3404)

(cid:1842) (cid:3404) (cid:1842)(cid:1870)(cid:4666) (cid:1846) (cid:3404) (cid:883)(cid:513)(cid:1850)(cid:4667) (cid:3404) (cid:1832)(cid:4666)(cid:1850)

(cid:2010)(cid:4667) (cid:3404)

Hay

(3.1b)

(cid:4594)

(cid:3081)(cid:3439)

(cid:4593)

(cid:4593)

(cid:3435)(cid:3025) Trong đó X là vecto các biến kiểm soát trong mô hình ảnh hưởng đến quyết định (cid:2879)(cid:2998)

(cid:2010)(cid:4667) (cid:3404) (cid:560)(cid:4666)(cid:1850)

(cid:1486)

(cid:4666)(cid:1878)(cid:4667)(cid:1856)(cid:1878)

(cid:2010)(cid:4667) (cid:3404) (cid:1516)

(cid:1832)(cid:4666)(cid:1850) là hàm mật độ tích lũy của phân phối chuẩn. Điểm số tương đồng

di cư của hộ;

(cid:4593)

(cid:1832)(cid:4666)(cid:1850)

(cid:2010)(cid:4667)

84

được thiết lập trong nghiên cứu này như là một xác suất có điều kiện để gửi thành viên

hộ di cư dựa trên các đặc điểm của hộ gia đình. Giá trị xác suất dự đoán sẽ nằm trong khoảng [0, 1]. Mỗi hộ tham gia trong mẫu sẽ có một điểm số tương đồng ước tính là:

P (X|T=1) = P(X) (3.2)

PSM dựa trên giả định rằng điểm số tương đồng (xác suất tham gia) được xác định bởi các biến quan sát được. Những biến này không chỉ ảnh hưởng đến quyết định

di cư của hộ mà còn có thể ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng chính là nghèo đa chiều của hộ.

Rõ ràng, cách tiếp cận này chỉ có giá trị nếu các hộ gia đình có và không có người di cư có đặc điểm tương tự nhau nhưng quyết định di cư sẽ khác nhau. Đồng thời quyết định di cư không tương quan với các biến không được kiểm soát trong phân tích. Trong thực tế, điều này đòi hỏi phải lựa chọn một nhóm đối chứng phù hợp. Để tìm được nhóm

đối chứng phù hợp, cần tìm được kỹ thuật ghép cặp phù hợp.

Có nhiều kĩ thuật sử dụng để ghép cặp trong PSM gồm ghép cặp cận gần nhất

(NNM - Nearest Neighbors Matching), ghép cặp bán kính (RM - Radius Matching),

ghép cặp phân tầng (SM - Stratification Matching) và ghép cặp hạt nhân (KM - Kernel Matching). Ngoài hai kỹ thuật được đa số nghiên cứu sử dụng gồm ghép cặp cận gần

nhất và ghép cặp hạt nhân, nghiên cứu này còn sử dụng kỹ thuật ghép cặp bán kính. Kỹ thuật ghép cặp cận gần nhất sử dụng các đơn vị trong nhóm đối chứng để so sánh với một đơn vị chịu tác động có điểm số tương đồng gần nhất, do đó có thể giảm sai lệch (Nannicini, 2007). Đối với kỹ thuật ghép cặp bán kính, tương tự cũng sẽ khắc phục được vấn đề trong ghép cặp cận gần nhất đó là có sự khác biệt rất lớn trong điểm số tương đồng

giữa đối tượng chịu tác động và không chịu tác động gần nhất. Điều này dẫn đến so sánh kém chất lượng và có thể được khắc phục bằng cách đặt ngưỡng hay mức “dung sai” trên khoảng cách điểm số tương đồng tối đa. Tuy nhiên, kỹ thuật này có thể dẫn đến nhiều quan sát bị loại bỏ và do đó có khả năng làm tăng sai số chọn mẫu. Kỹ thuật ghép cặp hạt

nhân sử dụng bình quân gia quyền của tất cả các đối tượng trong nhóm không chịu tác

động để xây dựng kết quả phản thực, do đó độ biến thiên sẽ thấp hơn vì sử dụng tất cả các thông tin của nhóm không chịu tác động (Caliendo & Kopeinig, 2008).

Luận án thực hiện đo lường tác động của di cư việc làm đến nghèo đa chiều của hộ gia đình tại nơi xuất nơi bằng phương pháp này cho dữ liệu gộp với ba kỹ thuật ghép cặp được sử dụng gồm ghép cặp cận gần nhất (sử dụng 5 hộ lân cận - n=5 và dung sai (cal) = 0,001), ghép cặp bán kính (với dung sai là 0,01), ghép cặp hạt nhân (sử dụng bandwith =0,05). Việc sử dụng các kỹ thuật ghép cặp khác nhau một mặt nhằm tái tạo hộ không di

85

cư có đặc điểm tương đồng với hộ di cư. Mặt khác, các phương pháp ghép cặp khác nhau

được sử dụng nhằm kiểm tra tính vững của các kết quả ước lượng từ dữ liệu chéo.

Mỗi phương pháp có điều kiện sử dụng riêng mà khi sử dụng từng phương pháp các nhà nghiên cứu cần cân nhắc. Hiệu quả tác động từ các kỹ thuật ghép cặp này khác nhau theo từng trường hợp và phụ thuộc vào cấu trúc dữ liệu. Dehejia và Wahba (2002) đã chứng minh rằng khi có sự trùng lặp đáng kể trong phân phối điểm số tương đồng

giữa nhóm chịu tác động và nhóm đối chứng, hầu hết các kỹ thuật ghép cặp sẽ cho kết quả tương tự. Trong đó, thuật ghép cặp cận gần nhất và ghép cặp hạt nhân được các nhà nghiên cứu sử dụng phổ biến. Tuy nhiên, phương pháp PSM phụ thuộc vào hai giả định

bao gồm tính độc lập có điều kiện và vùng hỗ trợ chung cũng như điều kiện cân bằng.

Nếu các điều kiện này bị vi phạm thì kết quả ước lượng không còn đáng tin cậy. Giả định về tính độc lập có điều kiện (CIA - Conditional Independent Asumption) cho rằng quyết định di cư phải được dựa trên các đặc điểm có thể quan sát được. Đồng thời các biến này không bị ảnh hưởng bởi di cư và không phải là kết quả của di cư. Điều này có

nghĩa, nếu đặc tính không được quan sát quyết định tình trạng di cư thì tính độc lập có

điều kiện sẽ bị vi phạm và phương pháp PSM sẽ không phù hợp. Hay nói cách khác, sau khi kiểm soát cho các biến quan sát được, kết quả sẽ không còn bị ảnh hưởng bởi việc di cư hay không di cư nữa. Giả định vùng hỗ trợ chung (common support) cho rằng, chỉ

so sánh các quan sát trong nhóm không di cư có đặc điểm giống với các quan sát trong nhóm di cư (Nannicini, 2007).

Để đánh giá chất lượng của các kỹ thuật ghép cặp, ba chỉ số cần được đánh giá.

Thứ nhất, không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về giá trị trung bình của các biến giải thích trong mô hình ước lượng điểm xu hướng giữa các nhóm (nhóm di cư và nhóm không di cư) trước và sau khi ghép cặp thông qua điểm xu hướng (Caliendo & Kopeinig, 2008). Cách kiểm tra của bước này là dựa vào kết quả kiểm định sự cân bằng (balance

test) của các biến trong mô hình trước và sau khi ghép cặp. Kiểm định này nhằm đảm bảo không có sự khác biệt về các đặc tính có thể quan sát được của hai nhóm hộ trước

và sau khi ghép cặp. Kiểm định cân bằng chỉ ra rằng cách tiếp cận PSM đóng một vai trò trong việc loại bỏ sự khác biệt giữa hai nhóm. Hay nói cách khác, giả định cân bằng

nêu lên rằng khi ghép cặp những nhóm di cư và không di cư dựa trên điểm số tương đồng giúp đảm bảo rằng sự khác biệt trong kết quả không phải do các yếu tố khác ngoài di cư nhờ tạo ra sự cân bằng về các biến có thể quan sát được giữa hai nhóm. Thứ hai, Rosenbaum và Rubin (1985) đã đề xuất sử dụng độ lệch tuyệt đối trung bình được chuẩn hóa (MASB - Mean absolute standardized bias) giữa nhóm bị tác động (hộ di cư) và nhóm đối chứng (hộ không di cư) để đánh giá chất lượng ghép cặp. Trong đó khuyến

86

nghị rằng, độ lệch tuyệt đối trung bình được chuẩn hóa lớn hơn 20% bị coi là quá lớn

và là một chỉ báo cho thấy quá trình ghép cặp đã thất bại. Hay nói cách khác, để chất lượng ghép cặp được đảm bảo, MASB nên thấp hơn 20%. Thứ ba, giá trị Pseudo-R2 của mô hình ước lượng điểm xu hướng (mô hình logit) phải tương đối nhỏ sau khi ghép cặp.

Điều này cho thấy, sự khác biệt giữa các biến giải thích ở hai nhóm hộ đã được loại bỏ (Sianesi 2004).

Sau khi thực hiện ghép cặp giữa hai nhóm hộ bằng các kỹ thuật, bước tiếp theo là tính toán hiệu quả của tác động thông qua giá trị ATT (ATT- Average Treatment on Treated). ATT là hiệu quả tác động can thiệp trung bình trên đối tượng chịu tác động.

Khi đó, hiệu quả tác động can thiệp trung bình được biểu thị thông qua trong biểu thức

(3.3) do Heckman và cộng sự (1999) tính toán:

=

-

=

ATT

== )1

|

-= )1

(

|

)1

( YE i 1

| TY i i 0

TYE i i 1

TYE i i 0

( (3.3)

Trong đó

là kết quả của hộ i khi hộ đó di cư di và

là

(cid:1831)(cid:4666)(cid:1851)(cid:2868)(cid:3036)(cid:513)(cid:1846)(cid:3036) (cid:3404) (cid:883)(cid:4667)

(cid:1831)(cid:4666)(cid:1851)(cid:2869)(cid:3036)(cid:513)(cid:1846)(cid:3036) (cid:3404) (cid:883)(cid:4667)

kết quả của hộ di cư khi không di cư. Hay nói cách khác ATT chinh là chênh lệch giữa kết quả của hộ di cư và của chính hộ đó trong điều kiện hộ không di cư. Tuy nhiên,

ở cấp hộ là không quan sát được tại cùng một thời điểm. Vì vậy, giải pháp đưa

ra cho vấn đề này là sẽ thay thế bằng cách sử dụng kết quả của hộ không di cư có đặc (cid:1831)(cid:4666)(cid:1851)(cid:2868)(cid:3036)(cid:513)(cid:1846)(cid:3036)(cid:4667) điểm tương đồng với hộ di cư sau đó ước lượng kết quả tác động này. Khi đó, công thức (3.3) trở thành:

=

-

=

ATT

== )1

(

|

-= )1

(

|

)0

( YE i 1

| TY i i 0

TYE i i 1

TYE i i 0

(3.4)

Một câu hỏi cơ bản khác cần được trả lời khi sử dụng phương pháp PSM đó là

có hay không về hiệu quả tác động có thể bị thay đổi bởi các yếu tố không quan sát

được. Hay nói cách khác, cần kiểm tra chất lượng của giá trị ATT được ước lượng. Đối

với ATT, giá trị ước lượng này sẽ không hiệu quả đối với “sai lệch ẩn” (Hidden Bias),

phát sinh từ các biến không quan sát được đồng thời ảnh hưởng đến biến can thiệp

(treatment) và biến kết quả (outcome) (Diprete & Gangl, 2004). Vì vậy cần kiểm định

độ tin cậy các kết quả ước lượng của PSM thông qua một công cụ có tên là “Kiểm định

độ nhạy Rosenbaum” (Sentivity Rosenbaum test) được Rosembaum đề xuất (2002) hay

còn gọi là giới hạn Rosenbaum (Rosenbaum bounds). Công cụ này cho phép đánh giá

mức độ mạnh mẽ của biến không quan sát được ảnh hưởng đến việc lựa chọn đối tượng

bị tác động và có thể làm suy giảm ý nghĩa tác động đến biến kết quả cần quan tâm

(Rosenbaum, 2014). Giá trị để kiểm tra độ nhạy được thể hiện thông qua giá trị Γ

(Theta). Giá trị Γ càng lớn, tác động nhân quả càng không nhạy cảm trong nghiên cứu

ghép cặp (Rosenbaum, 2014). Hay nói cách khác, kết quả ước lượng tác động càng đáng

87

tin cậy và càng rõ rệt. Stata cung cấp các lệnh thực hiện kiểm định độ nhạy Rosenbaum

nhờ sử dụng lệnh rbounds cho biến kết quả không phải là biến nhị phân và mhbounds

đối với trường hợp biến kết quả là biến nhị phân (Becker and Caliendo, 2007).

Phương pháp này được rất nhiều nghiên cứu áp dụng bởi những ưu điểm của nó. Ưu điểm chính của phương pháp này so với các phương pháp dựa trên hồi quy khác là

giúp tránh việc chỉ định tác động giữa các đặc tính và kết quả vì đây là phương pháp

ước lượng phi tham số. Điều này có nghĩa rằng, hiệu quả tác động ước tính dựa trên việc so sánh giữa nhóm chịu tác động với nhóm đối chứng thông qua xác suất tham gia (trong nghiên cứu này chính là ước tính xác suất/khả năng di cư). Các đối tượng trong nhóm

chịu tác động sau đó được ghép cặp dựa trên xác suất này (hay còn gọi là điểm số tương đồng) với các đối tượng trong nhóm đối chứng bằng nhiều kỹ thuật ghép cặp khác nhau.

Sau đó, các kết quả của nhóm bị can thiệp và nhóm đối chứng có điểm số xu hướng tương tự được so sánh để xác định hiệu quả tác động. Ưu điểm thứ hai là các cách thức so sánh nhấn mạnh vấn đề hỗ trợ chung (common support), hàm ý rằng chỉ so sánh hộ

gia đình có và không có người di cư khi hai nhóm hộ có đặc điểm tương tự (hay tương đồng) (Nguyễn Việt Cường và cộng sự, 2009).

Vậy nếu các giả thiết bị vi phạm trong phân tích PSM, có nên sử dụng phương

pháp này để đánh giá tác động hay không? Câu hỏi này được Bryson và cộng sự (2002, trang 17) khẳng định “Ngay cả khi, trong một nghiên cứu cụ thể, một hoặc các giả định khác làm cơ sở cho việc so sánh có khả năng bị vi phạm, điều này không có nghĩa là nên

loại bỏ việc sử dụng PSM. Điều quan trọng là phải xem xét mức độ vi phạm và xu hướng của bất kỳ sự sai lệch nào có thể xảy ra”. Mặt khác, Heckman & cộng sự (1998) cũng khẳng định “bằng chứng cho thấy việc kiểm soát sai lệch do các đặc điểm có thể quan sát được quan trọng hơn việc kiểm soát sai lệch do không quan sát được”.

Lưu ý rằng PSM có thể làm giảm, nhưng không thể loại bỏ các sai lệch được tạo ra bởi các yếu tố không được quan sát tương quan với cả hai biến phụ thuộc và biến độc

lập. Mức độ giảm sai lệch phụ thuộc vào chất lượng của các biến kiểm soát được sử

dụng trong phương pháp PSM và hiệu quả của việc ghép cặp (Becker và Ichino, 2002). Phương pháp PSM đáng tin cậy hơn khi nó có thể kiểm soát một vài giai đoạn dữ liệu tiền xử lý. Mặc dù còn một số hạn chế (như không giúp giải quyết vấn đề nội sinh trong mô hình) nhưng phương pháp này được đánh giá là phương pháp đơn giản và cho kết

quả đáng tin cậy.

88

Tiểu kết chương 3

Chương 3 tập trung trình bày các nguồn dữ liệu mà luận án sử dụng và luận giải lý do lựa chọn bộ dữ liệu VHLSS để đánh giá tác động của di cư đến nghèo theo cách

tiếp cận đa chiều cũng như thực hiện tính toán các chỉ tiêu đo lường nghèo cho người di cư ở Chương 4. Để có căn cứ cho việc lựa chọn phương pháp nghiên cứu của luận án, Chương này thực hiện tổng quan một số phương pháp phổ biến được các nhà nghiên cứu sử dụng đánh giá tác động làm căn cứ cho sự lựa chọn phương pháp nghiên cứu của

luận án. Từ căn cứ này, luận án đề xuất sử dụng phương pháp hồi quy kết nối điểm số

tương đồng là phương pháp chính thức ước lượng tác động của di cư đến các nghèo đa chiều. Những nội dung được trình bày ở Chương 3 là căn cứ quan trọng cho các kết quả tính toán ở các Chương 4 .

89

CHƯƠNG 4 THỰC TRẠNG TÁC ĐỘNG CỦA DI CƯ ĐẾN NGHÈO ĐA CHIỀU TẠI NƠI ĐI Ở VIỆT NAM.

Nội dung chính của Chương 4 là tập trung phản ánh thực trạng tác động của di

cư đến nghèo tại Việt Nam. Ngoài nguồn số liệu phục vụ phân tích được lấy từ dữ liệu

thứ cấp (báo cáo của các đơn vị, tổ chức và cá nhân nghiên cứu về di cư và nghèo đa

chiều), nội dung của chương này còn sử dụng số liệu thô từ bộ dữ liệu VHLSS nhằm

phản ánh thực trạng di cư cũng như tác động của di cư đến nghèo theo khía cạnh đa

chiều thông qua các giá trị thống kê mô tả. Thêm vào đó, mô hình nghiên cứu thực

nghiệm cũng được thực hiện trong chương này với việc thống kê mô tả các biến đưa vào

mô hình từ đó ước lượng xác suất di cư bằng mô hình logit. Kết quả của bước này chính

là tính toán được điểm số tương đồng của từng hộ (propensity score) sử dụng ghép cặp

giữa hai nhóm hộ bằng các kỹ thuật ghép cặp khác nhau. Đồng thời, kiểm tra các giả

thiết của phương pháp PSM và đánh giá chất lượng của việc ghép cặp. Tiến hành ghép

cặp giữa hai hộ có điểm số tương đồng về các đặc điểm có thể so sánh được, nghiên cứu

tiến hành đánh giá tác động của di cư đến nghèo đa chiều tại nơi xuất cư. Các kết luận

rút ra từ nội dung chương này sẽ là căn cứ quan trọng đề xuất các hàm ý chính sách được

thảo luận của Chương 5.

4.1. Thực trạng di cư và nghèo đa chiều tại Việt Nam

4.1.1. Thực trạng di cư tại Việt Nam

Việt Nam trong quá trình bảo vệ, xây dựng và phát triển đất nước cũng đã trải

qua các giai đoạn di cư trong lịch sử. Lịch sử di cư Việt Nam từ giữa thập kỉ 50 của thế

kỉ 20 đến nay có thể chia làm hai giai đoạn lớn: giai đoạn trước thời kì “Đổi mới” (trước

năm 1986) và giai đoạn sau thời kì đổi mới (sau năm 1986).

Giai đoạn trước đổi mới đại diện là giai đoạn 1954 – 1975 với đặc trưng là các

cuộc di cư mang tính chất lịch sử gắn liền với các cuộc chiến tranh chống Mỹ cứu

nước, giải phóng dân tộc. Di cư trong giai đoạn này do do yếu tố về chính trị và chiến

tranh. Theo đó Đất nước đã chứng kiến hai luồng di cư trái ngược ở hai thời điểm

khác nhau. Dòng di cư vào Nam từ những người dân là đồng bào công giáo từ Bắc

vào các tỉnh phía Nam từ vĩ tuyến 17 trở vào. Theo ước tính đã có khoảng gần một

triệu đồng bào công giáo đã di cư vào Nam (Nguyễn Trọng Phúc, 2015). Một dòng

di cư ngược lại bao gồm những người yêu nước và gia đình của họ ở miền Nam tập

90

kết ra miền Bắc. Quy mô của dòng di cư này ước tính khoảng 8 vạn người (Nguyễn

Trọng Phúc, 2015). Như vậy, dòng di cư này là do yếu tố chính trị và xảy ra trong

khoảng thời gian 1954-1955.

Cùng với di cư do yếu tố chính trị, một dòng di cư khác diễn ra trong giai đoạn

này với mục đích xây dựng và phát triển kinh tế XHCN ở miền Bắc. Tại Việt Nam,

Đại hội đại biểu toàn quốc lần thứ III của Đảng Lao động Việt Nam năm 1960 đã ra

nghị quyết đại hội về các nhiệm vụ của kế hoạch kinh tế 5 năm lần thứ nhất, trong

đó nhấn mạnh “Phải phân bố hợp lý sức sản xuất ở đồng bằng, trung du và miền núi,

điều chỉnh sức người giữa các vùng, quy hoạch từng bước các vùng kinh tế, thực hiện

sự phân công phối hợp giữa các vùng kinh tế với nhau”. Chủ trương này đã được

thực hiện bằng việc tổ chức di dân từ các địa phương vùng đồng bằng sông Hồng lên

sinh sống, sản xuất và phát triển văn hóa tại các địa phương miền núi và trung du phía

Bắc, Đông Bắc. theo số liệu thể hiện trong nghiên cứu của Nguyễn Trọng Phúc

(2015), ước tính “năm 1960 đã có khoảng hơn 250 nghìn người tăng gấp đôi so với

năm 1955” đã di cư lên những vùng này. Nguồn nhân lực bổ sung này đã giúp cho

kinh tế ở vùng người di cư đến ngày càng phát triển.

Năm 1976 sau khi hai miền Nam Bắc thống nhất, Báo cáo của Ban Chấp hành

Trung ương Đảng Cộng sản Việt Nam tại Đại hội đại biểu toàn quốc lần thứ IV về

Phương hướng, nhiệm vụ và mục tiêu chủ yếu của Kế hoạch 5 năm 1976-1980 đã

xác định “Sử dụng hết mọi lực lượng lao động xã hội; tổ chức và quản lý tốt lao động,

phân bố lại lao động giữa các vùng và các ngành nhằm tăng rõ rệt năng suất lao động

xã hội”. Đặc biệt, Quyết định của hội đồng chính phủ số 95-CP ngày 27-3-1980 về

chính sách xây dựng các vùng kinh tế mới quy định các chính sách ưu đãi dành cho

người lao động và gia đình đi xây dựng các vùng kinh tế mới đã mở đường cho cuộc

di dân lớn có tổ chức (có kế hoạch) trong lịch sử. Trong khi việc di dân từ các tỉnh

đồng bằng sông Hồng lên các tỉnh miền núi phía Bắc, nhất là các tỉnh biên giới vẫn

được tiếp tục, các chương trình di chuyển lao động và di dân từ các tỉnh đồng bằng

phía Bắc tới Tây Nguyên (đặc biệt là Đăk Lăk, Lâm Đồng), Đông Nam Bộ (đặc biệt

là Bà Rịa-Vũng Tàu, Đồng Nai), di dân từ thành phố Hồ Chí Minh sang các địa

phương nông thôn ở Đông và Tây Nam Bộ được triển khai. Theo số liệu ước tính có

khoảng 1,5 triệu người trong giai đoạn 1976-1980 và 1,3 triệu người trong giai đoạn 1980 - 1986 di cư đến các vùng này5.

5 Số liệu được thu thập từ https://voer.edu.vn/m/xay-dung-cac-vung-kinh-te-moi/35653750

91

Việc tổ chức di dân được giao cho chính quyền các địa phương và Tổng cục Khai

hoang xây dựng kinh tế mới và sau này là Ban chỉ đạo Phân bố lao động và dân cư trung

ương thực hiện. Nhà nước khuyến khích người lao động và gia đình chuyển đến làm ăn

các vùng kinh tế mới, trước hết là lao động những vùng nông thôn có mức bình quân

ruộng đất thấp và không có điều kiện phát triển ngành nghề, lao động ở thành thị thiếu

việc làm hoặc không có điều kiện để được sử dụng hợp lý.

Di cư trong giai đoạn sau “Đổi mới” (1986 đến 2019) có nhiều thay đổi cả về quy

mô và tính chất của các cuộc di cư. Sau nghị quyết VI của Đảng diễn ra vào năm 1986,

nền kinh tế của đất nước ngày càng phát triển với sự gia tăng của nhiều nhà máy, xí

nghiệp trên khắp cả nước đặc biệt ở các tỉnh phía Nam. Nhu cầu nhân lực vì thế cũng

gia tăng. Với sự ra đời của Nghị định số 36-CP ngày 24 tháng 4 năm 1997 về Ban hành

quy chế khu công nghiệp, khu chế xuất, khu công nghệ cao đã tạo ra làn sóng di cư thứ

hai. Khác với các cuộc di cư trước đây, hình thức di cư trong giai đoạn và các giai đoạn

sau này lại là di cư tự do (tự phát). Xu hướng di cư trong nước bắt đầu tăng mạnh từ

năm 1999 khi nền kinh tế Việt Nam phát triển mạnh, chuyển dịch cơ cấu kinh tế từ nông

nghiệp sang công nghiệp và dịch vụ, sự phát triển mạnh mẽ của các khu công nghiệp,

chế xuất đã thu hút lượng lớn lao động di cư. Sự chuyển dịch cơ hội việc làm về khu

vực thành thị được cho là nhân tố quan trọng nhất quyết định xu hướng di cư nội địa về

khu vực thành thị để tìm kiếm công ăn việc làm. Theo kết quả tổng điều tra dân số và nhà

ở năm 2019 (TCTK, 2019b), Việt Nam có khoảng 6,4 triệu người di cư chiếm 7,3% trong

đó chủ yếu là nhóm di cư giữa các tỉnh (3,2%). Quan sát tình hình di cư trong ba thập kỷ

qua cho thấy sự thay đổi rõ rệt cả về số lượng, tỷ lệ và xu hướng. Tổng dân số cả nước liên

tục tăng qua các thời kì, nhưng dân số di cư chỉ tăng trong giai đoạn 1989 - 2009, từ 2,4

triệu người năm 1989 lên 6,7 triệu người năm 2009, sau đó giảm xuống còn 6,4 triệu người

năm 2019. Tương ứng là tỷ lệ di cư liên tục tăng mạnh từ 4,5% năm 1989 lên 6,5% năm

1999 và lên mức 8,5% năm 2009 và giảm xuống còn 7,3% vào năm 2019 theo báo cáo của

TCTK (2019b).

Mặc dù di cư đi xa khỏi nơi sinh sống vẫn là chủ yếu (di cư sang tỉnh khác hoặc

huyện khác) nhưng xu hướng giảm dần (cả về quy mô và tỷ lệ) nhường chỗ cho di cư

trong huyện. Như vậy, trong bối cảnh di cư đang thu hẹp, người di cư cũng có xu hướng

lựa chọn điểm đến trong phạm vi quen thuộc của họ như trong minh họa trong Hình 4.1

dưới đây.

92

Hình 4.1: Xu hướng di cư giai đoạn 1989 - 2019 (%)

(Nguồn: TCTK, 2019b)

Theo kết quả Tổng điều tra dân số và nhà ở năm 2019 (TCTK 2019b), dân số

thành thị chiếm 34,4% tổng dân số cả nước (khoảng 33 triệu người). Tỷ lệ dân số thành

thị tăng nhanh trong thời gian qua chủ yếu là do xu hướng di cư từ nông thôn ra thành

thị. Đối tượng chủ yếu là những người trong độ tuổi lao động di cư tìm cơ hội việc làm

và do vấn đề quy hoạch, mở rộng đô thị ở hầu hết các tỉnh trong cả nước. Tuy vậy, người

di cư trong giai đoạn này vẫn gặp phải môt số rào cản về thể chế.

Xét theo luồng di cư cho thấy, luồng di cư từ nông thôn mặc dù vẫn giữ vài trò

chủ đạo trong hai thập kỉ từ 1989 - 2009 (từ 27,1% lên 31,5%), tuy nhiên đang có xu

hướng giảm trong giai đoạn 2009 - 2019 (chỉ còn 27,5%). Trong khi luồng di cư từ thành

thị gia tăng (36,5%) và chiếm vai trò chủ đạo trong giai đoạn này (TCTK 2019b). Lý

giải cho hiện tượng này là do điều kiện sống ở vùng nông thôn ngày càng được cải thiện

nhờ sự mở rộng của các khu công nghiệp cũng như hiệu quả từ chương trình “Nông thôn

mới” mà Đảng và nhà nước đã triển khai từ năm 2016.

93

Xem xét sự biến động về xuất, nhập cư cho giai đoạn 2010-2019 theo vùng cho

thấy một số đặc điểm đáng lưu ý.

12

10

8

6

4

2

0

Tây Nguyên Đông Nam Bộ Đồng bằng

Đồng bằng sông Hồng

sông Cửu Long

Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung

Trung du và miền núi phía Bắc

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

Hình 4.2. Tỷ suất xuất cư theo vùng, 2010-2019 (‰)

Nguồn: Dữ liệu điện tử thu thập từ trang web của TCTK

Quan sát Hình 4.2 cho thấy, Đồng bằng sông Cửu Long là vùng xuất cư lớn nhất

của cả nước, tiếp đến là vùng Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung. Do tình trạng thiếu việc làm ở những vùng xuất cư, vì vậy người dân ở các vùng thường lựa chọn di

cư để tìm kiếm việc làm, và đây là mục đích chính của người di cư được ghi nhận trong

các báo cáo. Tại nơi xuất cư, tình trạng thiếu việc làm luôn ở mức cao, vì vậy, người dân có xu hướng di chuyển tới những vùng có nhiều việc làm hơn tại khu vực thành thị,

các thành phố lớn, những nơi tập trung các khu công nghiệp nơi có nhiều việc làm như

Đông Nam Bộ hoặc Đồng bằng sông Hồng, đặc biệt là các thành phố lớn như Hà Nội, Hồ Chí Minh và tỉnh tập trung các khu công nghiệp lớn của cả nước như Bắc Ninh, Hải Phòng, Đồng Nai, Long An, Bình Dương. Số liệu về tỷ lệ người trong độ tuổi lao động thiếu việc làm ở những vùng có tỷ suất xuất cư lớn luôn ở mức cao, nông thôn luôn cao

hơn thành thị như số liệu minh họa trong Hình 4.3 dưới đây.

94

6

5

4

3

2

1

0 Thành thị Nông thôn Cả nước Tây Nguyên Đông Nam Bộ Đồng bằng sông Cửu Long Đồng bằng sông Hồng Trung du và miền núi phía Bắc Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019

Hình 4.3. Tỷ lệ thiếu việc làm trong độ tuổi lao động, 2010-2019 (%)

(Nguồn: Dữ liệu điện tử thu thập từ trang web của TCTK)

Người xuất cư từ các vùng thường chọn điểm đến là các khu vực phát triển kinh tế nơi có nhiều việc làm như Đông Nam Bộ hoặc Đồng bằng sông Hồng, đặc biệt là các thành phố lớn như Hà Nội, Hồ Chí Minh và tỉnh tập trung các khu công nghiệp lớn của cả nước như Bắc Ninh, Hải Phòng, Đồng Nai, Long An, Bình Dương. Đông Nam Bộ

được đánh giá là vùng nhận cư lớn nhất cả nước (TCTK, 2016c; TCTK, 2019b). Tuy

nhiên, trong những năm 2010-2015, Đông Nam Bộ cũng là vùng xuất cư chỉ đứng sau

hai vùng xuất cư lớn nhất của cả nước nhưng giảm nhanh ở những năm sau đó. Tuy vậy, khác với các vùng khác, người di cư ở vùng Đông NamBộ chủ yếu là di chuyển nội

vùng. Dữ liệu trong giai đoạn này cũng cho thấy, tỷ suất xuất cư ở tất cả các vùng có xu hướng ngày càng giảm. Điều này được giải thích một phần là do các chính sách của Nhà nước hướng tới sự phát triển kinh tế đồng đều hơn ở các địa phương cũng như chính sách thu hút đầu tư của từng địa phương nên đã thu hút được một lượng lao động địa phương

làm việc ngay tại quê nhà thay vì chọn đi nơi khác để làm việc. Điểm đến của người di cư thường chọn là những khu vực phát triển kinh tế năng động, có nhiều việc làm như Đông Nam Bộ, Đồng bằng sông Hồng như dữ liệu minh họa trong Hình 4.4 dưới đây.

95

30

25

20

15

10

5

0 Tây Nguyên Đông Nam Đồng bằng sông Hồng Bộ Đồng bằng sông Cửu Long Trung du và miền núi phía Bắc Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung

2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019

Hình 4.4. Tỷ suất nhập cư theo vùng, 2010-2019 (‰)

(Nguồn: Dữ liệu điện tử thu thập từ trang web của TCTK)

Dữ liệu trong Hình 4.4 cho thấy, xu hướng nhập cư của các vùng giảm trong giai đoạn 2010-2019. Trong đó, Đông Nam Bộ luôn là vùng nhập cư lớn nhất cả nước trong giai đoạn 2010-2019. Tây Nguyên là vùng nhập cư lớn thứ hai sau Đông Nam Bộ trong giai đoạn 2010-2015, tuy vậy tỷ suất nhập cư giảm nhanh ở các năm sau

đó, nhường vị trí lại cho vùng Đồng bằng sông Hồng. Những vùng có điều kiện phát

triển kinh tế khó khăn như Đồng bằng sông Cửu Long hay Trung du và miền núi phía

Bắc, ít thu hút người di cư.

Như vậy, Đông Nam Bộ là vùng luôn luôn duy trì được tỷ suất di cư thuần dương (nhập cư lớn hơn xuất cư), trong khi Đồng bằng sông Cửu Long và Bắc Trung bộ và duyên hải miền Trung là hai vùng có tỷ suất di cư thuần âm lớn nhất cả nước (xuất cư lớn hơn di cư). Điều này tạo áp lực lớn, gây quá tải lên hạ tầng xã hội cho

các vùng nhận cư. Trong khi đó, Tây Nguyên từ vùng nhận cư ở giai đoạn trước thì giờ đây đã trở thành vùng xuất cư. Dữ liệu minh họa cho điều này được thể hiện như trong Hình 4.5.

96

17

12

7

2

Tây Nguyên Đông Nam Bộ Đồng bằng

-3

Đồng bằng sông Hồng

sông Cửu Long

Trung du và miền núi phía Bắc

Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung

-8

2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

Hình 4.5. Tỷ suất di cư thuần, 2010-2019 (‰)

Nguồn: Dữ liệu điện tử thu thập từ trang web của TCTK

Đặc điểm của người di cư được ghi nhận qua các cuộc khảo sát (Tổng điều tra dân số và nhà ở, Khảo sát mức sống dân cư, Điều tra di cư nội địa quốc gia) chủ yếu thuộc nhóm trẻ tuổi và phổ biến trong nhóm độ tuổi từ 20-39 tuổi. Trong đó, nữ giới vẫn chiếm đa số nhưng đang được điều chỉnh theo hướng cân bằng hơn so với nam giới (TCTK,

2019b). Người di cư thường có trình độ học vấn cao hơn so với người không di cư và lý do

dẫn đến di cư chủ yếu là vì tìm việc làm (chiếm gần 37%). Đặc biệt, đa số người di cư đến Vùng Đông Nam bộ vì lý do liên quan đến việc làm (với 50,3%) cho thấy cơ hội việc làm ở vùng này chính là sức hút đối với người di cư. Người di cư giữa các tỉnh có mức sống khó khăn nhất khi mà có tới gần 50% số người di cư sống ở mức nghèo và nghèo nhất trong khi

luồng di cư này chiếm trọng cao nhất. Trong khi đó người di cư giữa các huyện có mức sống tốt nhất với trên 60% số người di cư thuộc nhóm giàu và giàu nhất (TCTK, 2019b). Điều này phản ánh những khó khăn của người di cư phải đối mặt khi đến nơi ở mới cũng như gia đình họ tại quê nhà. Việc cải thiện tình trạng nghèo của nhóm người này là khá khó khăn khi mà lợi ích từ di cư vẫn chưa đủ để giúp hộ cải thiện tình trạng nghèo.

Tại nơi đến, bên cạnh những lợi ích do di cư mang lại, người di cư cũng gặp rất nhiều khó khăn. Theo kết quả mới nhất từ Điều tra di cư nội địa quốc gia năm 2015 do

Tổng cục thống kê tiến hành cho thấy Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh là hai thành phố thu hút nhất đối với người di cư. Người di cư xét về các điều kiện sống liên quan đến quyền

97

sở hữu thì hộ gia đình có người di cư vẫn còn thấp hơn so với người không di cư như về

loại nhà ở, quyền sở hữu nhà ở, các thiết bị sinh hoạt của hộ nhưng khoảng cách thiếu hụt đã được rút ngắn lại khi so sánh với kết quả của điều tra di cư nội địa quốc gia thực hiện năm 2004 (trong đó nhà ở là điều mà người di cư quan ngại nhất tại nơi đến).

Thêm vào đó, kết quả từ cuộc Điều tra di cư nội địa quốc gia năm 2015 cũng cho thấy, luồng di cư nông thôn - thành thị chiếm tỷ trọng lớn nhất trong các dòng di cư trong nước với 49,8% (con số này cao gấp 20 lần tỷ trọng người sinh ra ở thành thị và chuyển về nông thôn sinh sống với chỉ 2,9%). Trong số 49,8% người di cư sinh ra ở

nông thôn chuyển đến thành thị thì có 13,6% là người di cư nội tỉnh, còn lại 33,4% là

người sinh ra ở tỉnh khác chuyển đến và khoảng 64% người di cư cho biết họ có người

ruột thịt, họ hàng, hoặc quen biết ở nơi họ đang cư trú. Điều này càng khẳng định vai trò cực kì quan trọng của mạng lưới di cư đối với người di cư tại nơi đến cũng như giúp

người di cư an tâm hơn khi đến nơi ở mới. Người di cư đến nơi ở mới có việc làm, thu nhập, giáo dục và điều kiện sống tốt hơn so với nơi ở cũ. Tuy nhiên, người di cư cũng phải đối mặt với điều kiện sống chật chội và ô nhiễm về không khí/nguồn nước cũng như

những quan ngại về sự an toàn ngày càng gia tăng (đặc biệt là trong nhóm di cư đến thành

thị). Mặt khác, do lượng người di cư đổ về khu vực thành thị tăng cao làm cho sự cạnh tranh trong tìm kiếm việc làm của người di cư cao hơn so với người dân địa phương.

Những vấn đề của người di cư tại nơi đi và nơi đến sẽ có tác động rất lớn trong công cuộc cải thiện thu nhập cũng như điều kiện sống của chính mình và gia đình họ tại quê nhà.

4.1.2. Thực trạng nghèo đa chiều tại Việt Nam

4.1.2.1 Thực trạng nghèo đa chiều tại Việt Nam từ dữ liệu tổng hợp

Dữ liệu tổng hợp luận án sử dụng được lấy từ nguồn dữ liệu được cung cấp bởi

Tổng cục thống kê, Bộ lao động thương binh xã hội, các báo cáo của chính phủ và các tài liệu từ các nghiên cứu của các tổ chức quốc tế như World Bank, UNDP. Kết quả tổng hợp trên toàn bộ bình diện quốc gia về thực trạng nghèo đa chiều tại Việt Nam trong

giai đoạn trước và trong giai đoạn tham chiếu của luận án. Kết quả của nội dung này,

nhằm mô tả thực trạng nghèo đa chiều của Việt Nam làm cơ sở cho các kết luận liên quan đến tác động của di cư và nghèo đa chiều.

Trước năm 2016, nghèo ở Việt Nam thường được tiếp cận dựa trên khía cạnh

đơn chiều, tức là chỉ dựa vào ngưỡng nghèo thu nhập hoặc chi tiêu (hay còn gọi là nghèo tiền tệ). Với các thức đo lường này, Việt Nam đã đạt được thành tựu rất nổi bật và được cả thế giới ghi nhận trong công cuộc giảm nghèo đặc biệt là nghèo đơn chiều với tỷ lệ nghèo giảm đi nhanh chóng. Công cuộc xóa bỏ tình trạng nghèo cùng cực và thiếu đói

98

kéo dài ba thập kỷ đã thu được những tiến bộ đáng kể và trở thành một câu chuyện thành

công của Việt Nam. Kể từ năm 2016, theo quyết định số 59/QĐ-TTg, nghèo tại Việt Nam đã chuyển sang cách tiếp cận đa chiều. Dù đo lường nghèo theo cách tiếp cận nào đi nữa thì Việt Nam vẫn là nước thành công và là hình mẫu trong công cuộc giảm nghèo

trên thế giới. Tuy vậy, với tính chất phức tạp trong đo lường nghèo theo cách tiếp cận đa chiều, những nỗ lực giảm nghèo vẫn còn nhiều trở ngại. Nội dung trong phần này tập trung phân tích thực trạng nghèo đa chiều tại Việt Nam. Tuy vậy, để có bức tranh đầy

đủ hơn về nghèo đa chiều, luận án sử dụng dữ liệu gồm cả nghèo đơn chiều và đa chiều dựa trên số liệu tổng hợp thu thập được từ các nguồn dữ liệu được công bố bởi TCTK,

của các cơ quan, tổ chức trong và ngoài nước.

Theo một báo cáo của Bộ kế hoạch đầu từ (2015), trong 16 năm từ 1993 đến 2008, 43 triệu người đã thoát khỏi tình trạng đói nghèo. Trong thời gian 1990-2000, tỷ lệ nghèo theo chuẩn nghèo quốc gia đã giảm được hai phần ba; tỷ lệ nghèo theo chuẩn nghèo quốc tế đã giảm một nửa. Tỷ lệ nghèo chung theo chuẩn quốc tế đã giảm đáng kể

từ 58,1% năm 1993 xuống còn 28,9% vào năm 2006, và còn 14,5% vào năm 2008 và

tăng vọt lên 20,7% trong năm 2010 khi có sự thay đổi về chuẩn nghèo mới (chuẩn nghèo 2011-2016). Kết quả này được phản ánh như trong Hình 4.6a dưới đây.

50.00

45.00

40.00

Cả nước

35.00

Thành thị

30.00

Nông thôn

25.00

Ðồng bằng sông Hồng

20.00

Trung du và miền núi phía Bắc

15.00

Bắc Trung Bộ và Duyên hải miền Trung

10.00

Tây Nguyên

5.00

Ðông Nam Bộ

0.00

Ðồng bằng sông Cửu Long

2004

2006

2008

2010*

2004

2006

2008

2010*

Tỷ lệ nghèo theo chuẩn nghèo QG Tỷ lệ nghèo theo chuẩn nghèo quốc

tế

Hình 4.6a: Tỷ lệ nghèo theo các chuẩn nghèo giai đoạn 2004-2010 (%)

Nguồn: Bộ kế hoạch và đầu tư, 2015

(*) Dữ liệu được tính toán dựa trên dữ liệu của TCTK 2004-2010; Số liệu của năm 2010 được

tính theo chuẩn nghèo mới (chuẩn nghèo của giai đoạn 2011-2016)

Nhiều phương pháp đo lường đói nghèo đều cho những kết quả khá thống nhất. Giai đoạn 1990-2005 đánh dấu sự tiến bộ nhanh chóng của xoá đói giảm nghèo, tuy vậy

99

giai đoạn sau năm 2005, tốc độ giảm nghèo chậm hơn. Tuy nhiên, tỷ lệ nghèo vẫn giảm

trung bình hơn 1% mỗi năm trong giai đoạn sau năm 2005, phản ánh những nỗ lực liên tục của Việt Nam, nhất là trong bối cảnh diễn ra một loạt các biến động kinh tế-xã hội trong và ngoài nước. Trong giai đoạn 2006- 2010, tỷ lệ nghèo giảm từ 15,5% xuống c

10,7%. Tính trung bình, tỷ lệ nghèo đã giảm hơn 1,2% mỗi năm trong giai đoạn này. Tuy nhiên, nghèo vẫn tập trung ở khu vực nông thôn nhưng chênh lệch về tình trạng giữa nông thôn và thành thị ngày càng được thu hẹp. Khi các khu vực đô thị đạt mức

tăng trưởng kinh tế mạnh mẽ, và mức sống được cải thiện đáng kể, thì bộ mặt của khu vực nông thôn cũng đã được đổi mới nhờ phát triển sản xuất nông nghiệp mạnh mẽ hơn,

cơ sở hạ tầng tốt hơn và tiếp cận được nhiều hơn với các dịch vụ xã hội cơ bản.

Bên cạnh giảm nghèo thu nhập, nghèo chi tiêu, các khía cạnh khác của nghèo đói cũng được cải thiện đáng kể trong giai đoạn trước 2010. Điều kiện tiếp cận với các phương tiện sinh hoạt cơ bản và quyền sở hữu tài sản cung cấp một bức tranh toàn diện về điều kiện sống. Khả năng tiếp cận tất cả các dịch vụ xã hội cơ bản về giáo dục và y

tế cũng như nhà ở kiên cố, sử dụng điện lưới, nước và vệ sinh môi trường có xu hướng

đi lên đồng đều, đồng nghĩa với một sự cải thiện đa chiều về mọi khía cạnh của đời sống trong giai đoạn này. Số liệu trong Bảng 4.1a dưới đây minh họa cho các kết luận này

Bảng 4.1a: Tiếp cận các điều kiện sống cơ bản 2004-2010

2004

2006

2008

2010

Nhà ở kiên cố (%)

20,8

23,7

27,8

49,2

Diện tích sống bình quân đầu người (m2)

13,5

14,7

16,3

17,9

Tiếp cận hệ thống điện (%)

93,4

96,0

97,6

97,2

Tiếp cận toa-lét vệ sinh (%)

61,0

59,1

65,0

75,7

Rác được thu lượm vào xe rác (%)

24,4

29,0

32,7

39,2

Tiếp cận nước sạch

80,8

89,1

92,1

90,5

Đồ dùng lâu bền tính trên 100 hộ

Ô-tô

0,1

0,2

0,4

1,3

Xe máy

55,3

68,6

89,4

96,1

Điện thoại

28,5

51,4

107,2 128,4

Tủ lạnh

16,6

23,0

32,1

39,7

Đầu video

32,8

44,5

53,4

54,2

Ti Vi màu

69,8

82,0

92,1

85,9

100

2004

2006

2008

2010

Dàn nghe nhạc

1,0

12,8

14,9

12,6

Máy tính

5,1

7,7

11,5

17,0

Điều hòa nhiệt độ

2,2

3,7

5,5

9,4

Máy giặt, máy sấy khô

6,2

9,3

13,3

17,6

Bình nóng lạnh

5,4

7,6

10,1

13,3

Nguồn: Bộ kế hoạch và đầu tư, 2015

Khả năng tiếp cận tất cả các dịch vụ xã hội cơ bản về giáo dục và y tế cũng như nhà ở kiên cố, sử dụng điện lưới, nước và vệ sinh môi trường có xu hướng đi lên đồng

đều, đồng nghĩa với một sự cải thiện đa chiều về mọi khía cạnh của đời sống trong giai

đoạn này. Như vậy, bên cạnh giảm nghèo thu nhập, nghèo chi tiêu, các khía cạnh khác của nghèo cũng đã được thu thập và phân tích trong giai đoạn này. Điều này cho thấy tính chất đa chiều trong nghiên cứu về nghèo đã được quan tâm nhưng chưa đề cập rõ

nét và chưa được tính toán trong giai đoạn này.

Số liệu trong Hình 4.6b dưới đây cho thấy, ở giai đoạn sau 2010, xu hướng giảm

nghèo tại Việt Nam vẫn tiếp tục trên bất kì chuẩn nghèo đơn chiều nào từ báo cáo của

Ngân hàng thế giới (2021) tính toán từ dữ liệu VHLSS 2010 - 2018.

)

%

17.2

13.5 13.0

11.0

9.8 7.8 6.6 6.7

( i ờ ư g n u ầ đ o e h t o è h g n ệ l

2.7 2.6 1.8 1.8

ỷ T

2012

2014

2016

2018

20.0 18.0 16.0 14.0 12.0 10.0 8.0 6.0 4.0 2.0 0.0

Chuẩn nghèo quốc gia theo TCTK-NHTG

Chuẩn nghèo về TNTB thấp - PPP 3,5$

Chuẩn quốc tế về nghèo cùng cực - PPP 1,9$

Hình 4.6b: Tỷ lệ nghèo dựa trên chuẩn nghèo quốc gia và quốc tế, 2012 - 2018

Nguồn: World Bank, 2021

101

Dữ liệu trong Hình 4.6b cho thấy, tỷ lệ nghèo cùng cực giảm từ 2,7% xuống còn

dưới 2 %, chuẩn nghèo quốc gia và chuẩn nghèo về thu nhập trung bình thấp giảm nhanh chóng trong chưa đầy một thập kỉ.

Số liệu trong Bảng 4.1b dưới đây được Tổng cục thống kê thu thập, tính toán và công bố cho giai đoạn 2010-2016 chia theo khu vực và 6 vùng kinh tế cũng cho thấy cho những nỗ lực đó. Tuy nhiên, mức độ giảm nghèo là không đồng đều ở các khu

vực/vùng khác nhau.

Bảng 4.1b: Tỷ lệ hộ nghèo thu nhập áp dụng chuẩn nghèo

cho giai đoạn 2011-2016

2011 2012 2013 2014 2015 2016

Cả nước 12,6 11,1 9,8 8,4 7,0 5,8

Thành thị 5,1 4,3 3,7 3,0 2,5 2,0

Nông thôn 15,9 14,1 12,7 10,8 9,2 7,5

Ðồng bằng sông Hồng 7,1 6,0 4,9 4,0 3,2 2,4

Trung du và miền núi phía Bắc 26,7 23,8 21,9 18,4 13,8 16

Bắc Trung Bộ và Duyên hải miền Trung 18,5 16,1 14,0 11,8 9,8 8,0

Tây Nguyên 20,3 17,8 16,2 13,8 11,3 9,1

Ðông Nam Bộ 1,7 1,3 1,1 1,0 0,7 0,6

Nguồn: Dữ liệu từ www.gso.gov.vn/solieuthonge

Dữ liệu từ Bảng 4.1b cho thấy, tỷ lệ hộ nghèo theo chuẩn nghèo thu nhập giảm

nhanh với mức giảm gần 9 điểm phần trăm (từ 14,2% trong năm 2010 giảm xuống còn

5,8% trong năm 2016). Một số khu vực nghèo thu nhập không còn đáng quan ngại (như

ở khu vực thành thị, vùng Đông Nam Bộ và Đồng bằng sông Hồng). Với sự nỗ lực trong

công cuộc giảm nghèo và phát triển kinh tế, Việt Nam đã được xếp vào nhóm các nước

có mức thu nhập trung bình. Tuy vậy, các vùng “lõi” nghèo vẫn có mức nghèo cao như

Trung du và miền núi phía Bắc, Tây Nguyên, Bắc Trung Bộ và duyên hải Nam Trung Bộ.

Đặc biêt là vùng Trung du và miền núi phía Bắc (với hơn 50% dân số là người dân tộc

thiểu số - DTTS), Tây Nguyên (với 1/3 dân số là người DTTS) chỉ chiếm 20% dân số

nhưng chiếm tới 69% dân số nghèo và tỷ lệ người dân tộc thiểu số cũng tương đương

(World Bank 2021). Điều này đòi hỏi cần có cơ chế đặc thù và hiệu quả hơn để giải quyết

các thách thức này trong công cuộc giảm nghèo theo từng nhóm dân số.

Ðồng bằng sông Cửu Long 11,6 10,1 9,2 7,9 6,5 5,2

102

Mặc dù, Việt Nam mới chỉ được xếp vào nhóm các nước có mức thu nhập trung

bình thấp, nhưng đã chứng minh cho những nỗ lực của Việt Nam trong thời gian qua.

Những điều này minh chứng cho công cuộc giảm nghèo thành công của Việt Nam trên

khía cạnh đơn chiều. Một khi thu nhập đảm bảo cuộc sống, thì cách thức đo lường

nghèo sẽ dần chuyển từ đo lường nghèo theo cách tiếp cận đơn chiều sang đa chiều.

Nhận thấy tầm quan trọng cũng như để phù hợp với xu hướng chuyển đổi cách

tiếp cận đo lường nghèo của quốc tế, Việt Nam cũng đã chuyển đổi cách thức đo lương

nghèo từ đơn chiều sang cách tiếp cận đa chiều bắt đầu từ 2016. Việc kết hợp các cách

thức đo lường nghèo đa chiều sẽ đảm bảo xác định được đúng đối tượng nghèo để hỗ

trợ và phục vụ cho công tác lập kế hoạch giảm nghèo trong giai đoạn tiếp theo.

Theo số liệu trong một báo cáo của UNDP (2021), Việt Nam được đánh giá là có

thành tích giảm nghèo ấn tượng với bất kì phương pháp đo lường nghèo nào.

20.0

18.1

17.2

18.0

15.9

16.0

14.0

12.6

11.8

12.0

10.9

10.5

9.8

10.0

9.1

8.0

7.0

5.2

6.0

4.8

4.7

4.4

4.4

4.2

3.8

3.8

4.0

2.0

0.0

Nghèo đa chiều Nghèo đa chiều

Hộ nghèo xác định ở địa phương

quốc tế

Nghèo chi tiêu Nghèo thu nhập Hộ nghèo theo chuẩn nghèo 2016-2020

2012

2016

2020

Hình 4.7: Tỷ lệ nghèo theo các thước đo khác nhau (%)

Nguồn: UNDP, 2021

Hình 4.7 cho thấy tỷ lệ hộ nghèo không phân biệt phương pháp nào đều giảm nhanh trong giai đoạn tham chiếu 2012-2020. Đặc biệt, nghèo đa chiều giảm liên tục và giảm nhanh chóng trong giai đoạn 2012-2020 (từ 18,1% năm 2012 xuống còn 4,4%

năm 2020). Tỷ lệ nghèo thu nhập luôn thấp hơn so với nghèo đa chiều, nhưng khoảng

103

cách chênh lệch giữa hai thước đo này ngày càng thu hẹp. Tuy vậy, nghèo theo chuẩn

nghèo chi tiêu (còn gọi là chuẩn TCTK-WB) vẫn cao hơn so với so với nghèo thu nhập và nghèo đa chiều. Theo nghiên cứu của BLĐTBXH (2018), những hộ nghèo đa chiều nhiều nhất thường rơi vào những hộ có mức chi tiêu thấp nhất (chiếm 24,4%). Mặt khác,

nghèo đa chiều quốc gia theo tính toán vẫn cao hơn rất nhiều so với nghèo đa chiều quốc tế (theo phương pháp của Alkire & Foster 2011). Sự khác biệt trong cách thức đo lường nghèo đa chiều của Việt Nam so với quốc tế khiến cho sự chênh lệch vẫn còn tồn tại.

Mặc dù có nhiều tiến bộ trong giảm nghèo đa chiều, tuy vậy tốc độ giảm nghèo đa chiều đang chững lại và mức độ thiếu hụt các dịch vụ xã hội cơ bản vẫn còn đáng

quan ngại. Theo dữ liệu từ Niên giám thống kê năm 2022 cho thấy, tốc độ giảm nghèo

đa chiều đang bị chững lại. Theo đó, tỷ lệ giảm nghèo đa chiều trong năm 2017 với mức giảm 1,3%, năm 2018 là 1,1% (giảm 0,2 điểm phần trăm so với năm trước đó), năm 2019 mức giảm là 1,2%. Đặc biệt, dưới tác động của Covid-19 tốc độ giảm nghèo đa chiều chỉ ở mức dưới 1%.

Với các chỉ số thiếu hụt, số liệu được minh họa trong Hình 4.8 dưới đây.

70.0

61.7

60.0

50.0

42.3

40.0

30.0

14.5

20.3

18.7

17.3

20.0

8.3

6.8

14.0

13.5

13.1

3.0

2.8

10.3

7.4

8.7

8.7

10.0

6.8

6.5

6.5

6.0

4.7

4.4

4.4

3.6

2.9

2.7

2.2

1.4

1.3

0.0

BHYT

Diện tích nhà ở

Nhà tiêu hợp VS

Sử dụng DVVT

Tiếp cận DVYT

Chất lượng nhà ở

Nguồn nước sinh hoạt

Trình độ giáo dục người lớn

Tài sản tiếp cận thông tin

Tình trạng đi học của trẻ em

2012

2016

2020

Hình 4.8: Tỷ lệ thiếu hụt các chỉ số theo nghèo đa chiều quốc gia (%)

Nguồn: UNDP, 2021

104

Hình 4.8 thể hiện tỷ lệ người sống trong các hộ gia đình từng bị thiếu hụt ở các

chiều cạnh khác nhau của nghèo đa chiều. Nghèo đa chiều tại Việt Nam đã được cải thiện ở nhiều chỉ số ngoại trừ một số chỉ số có dấu hiệu giảm sút nhẹ trong giai đoạn 2016-2020 như giáo dục cho trẻ em, dịch vụ chăm sóc sức khỏe và khả năng tiếp cận

thông tin. Khả năng tiếp cận với dịch vụ chăm sóc sức khỏe được cải thiện đáng kể nhờ chính sách bảo hiểm y tế toàn dân được tăng cường, đặc biệt là Luật BHYT mới có hiệu lực từ 6/2017. Thêm vào đó, sự đầu tư mạnh mẽ vào hệ thống cơ sở hạ tầng và

trang thiết bị ở các tuyến bệnh viện tại Việt Nam trong thời gian qua cũng góp phần làm giảm sự thiếu hụt này. Tình trạng nhà ở không đủ tiêu chuẩn cũng giảm dần, nhưng

với tốc độ chậm hơn. Thiếu hụt đáng kể nhất hiện nay là khả năng tiếp cận bảo hiểm y tế và chỉ số giáo dục người lớn.

Khi xem xét mức đóng góp của các tiêu chí vào chỉ số nghèo đa chiều tổng thể (MPI) cho thấy, điều kiện vệ sinh và trình độ giáo dục của người lớn là chiều có mức đóng góp lớn nhất ở hầu hết các năm. Số liệu cho thấy, chiều điều kiện sống đóng góp lên tới 33%

trong năm 2016 nhưng đã giảm nhanh chóng với mức giảm lên tới 11 điểm phần trăm trong

năm 2020. Số liệu trong Hình 4.9 dưới đây minh chứng cho các kết luận này.

25

22

19

20

16

16

16

16

15

13

13

13

12

12

12

11

11

11

10

9

9

10

8

8

6

6

6

5

5

5

4

5

3

2

1

0

BHYT

Diện tích nhà ở

Nhà tiêu hợp VS

Sử dụng DVVT

Tiếp cận DVYT

Chất lượng nhà ở

Nguồn nước sinh hoạt

Trình độ giáo dục người lớn

Tình trạng đi học của trẻ em

Tài sản tiếp cận thông tin

2012

2016

2020

Hình 4.9: Đóng góp của các chỉ số vào nghèo đa chiều tổng thể (%)

Nguồn: UNDP, 2021

105

Trong khi đó, tiếp cận thông tin và y tế là hai chiều có mức đóng góp thấp nhất

vào chỉ số nghèo đa chiều tổng thể (MPI). Điều này cho thấy, mặc dù, tỷ lệ người thiếu hụt BHYT cao nhất nhưng đây không phải là chỉ số có mức đóng góp lớn nhất vào chỉ số nghèo đa chiều tổng thể thay vào đó là chỉ số liên quan đến điều kiện vệ sinh và trình

độ giáo dục người lớn.

Thêm vào đó, có sự khác biệt đáng kể về tỷ lệ thiếu hụt giữa các chiều và giữa

các vùng địa lý như minh họa ở Hình 4.10 dưới đây.

40

36.52

34.1

35

30

28.09

25

23.04

20.97

20

18.54

18.35

17.12

13.89

15

11.83

11.57

10.79

10.22

9.57

3.98

9.15

8.67

8.56

10

7.89

7.37

6.84

5.8

2.64

0.86

4.81

3.58

5

3.45

3.06

2.72

1.9

1.52

0.99

0.64

0

ĐBSCL

Cả nước Kinh/Hoa Dân tộc

Thành thị Nông thôn

Tây Nguyên

khác

Ðông Nam Bộ

ĐBSH Trung du và MN phía Bắc

BTB và DH miền Trung

2016

2017

2018

Hình 4.10: Tỷ lệ nghèo đa chiều theo dân tộc, khu vực và vùng địa lý (%)

Nguồn: Dữ liệu từ www.gso.gov.vn/solieuthongke6

Dữ liệu Hình 4.10 cho thấy, người nghèo chủ yếu phân bố ở khu vực nông thôn

và những vùng có điều kiện sống khó khăn và nhóm người dân tộc thiểu số. Dữ liệu cho thấy, 95% người nghèo sống ở khu vực nông thôn (UNDP, 2021) vì vậy không có gì

liệu được

tuyến từ địa chỉ web của TCTK: https://www.gso.gov.vn/px-web-

tiếp cận

6 Dữ 2/?pxid=V1449&theme=Y%20t%E1%BA%BF%2C%20v%C4%83n%20h%C3%B3a%20v%C3%A0%20%C4 %91%E1%BB%9Di%20s%E1%BB%91ng và được lấy tại thời điểm năm 2023

trực

106

ngạc nhiên khi tỷ lệ hộ nghèo đa chiều ở khu vực này luôn ở mức cao (luôn duy trì ở

mức quanh 10%). Tuy vậy, tốc độ giảm nghèo ở khu vực nông thôn khá ấn tượng và nhanh hơn so với khu vực thành thị. Điều này cho thấy, khu vực thành thị đang gặp phải những khó khăn trong việc cải thiện tình trạng nghèo đa chiều với những vấn đề xã hội

ngày càng nghiêm trọng khó có thể cải thiện được nhanh chóng (bao gồm: dân số quá tải, ô nhiễm môi trường, áp lực quá tải lên các dịch vụ xã hội như giáo dục, y tế…) và là nguyên nhân hình thành các khu vực nghèo đô thị. Thêm vào đó, đối với 5 đô thị lớn

như Hà Nội, TP. Hồ Chí Minh,….cần áp dụng chuẩn nghèo khác để đánh giá thay vì áp dụng chung như hiện nay bởi lẽ tỷ lệ nghèo ở các địa phương này rất thấp.

Theo một báo cáo của UNDP (2021, trang10), “Nghèo đã và đang ngày càng trở

thành một vấn đề của người DTTS bởi hiện nay DTTS chiếm 86 phần trăm số người nghèo còn lại của Việt Nam, trong khi họ chỉ chiếm có 15 phần trăm tổng dân số”. Dữ liệu Hình 3.5 về nghèo đa chiều cũng cho thấy điều tương tự khi mà tỷ lệ này đối với nhóm DTTS cao hơn gấp nhiều lần so với nhóm dân tộc Kinh/Hoa. Một điểm tích cực là tốc độ giảm

nghèo cũng ghi nhận ở mức ấn tượng với từ 36, 52% ở năm 2016 xuống còn hơn 28% theo

kết quả sơ bộ 2023 (giảm gần 10 điểm phần trăm trong giai đoạn 2016-2018).

Người nghèo tại Việt Nam tập trung ở ba khu vực, Trung du và miền núi phía

Bắc - chiếm khoảng một nửa số người nghèo, Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung - chiếm khoảng 1/5 số người nghèo) và Tây Nguyên - chiếm 1/5 số người nghèo. Ba vùng này cũng chiếm tới 90% tổng số người nghèo của cả nước (UNDP, 2021). Vì vậy không

có gì đáng ngạc nhiên, khi ba vùng nghèo đa chiều cũng hiện diện ở các khu vực này.

Trong đó, trọng điểm là khu vực Trung du và miền núi phía Bắc, tiếp đến là Tây Nguyên nơi tập trung phần lớn đồng bào dân tộc thiểu số của cả nước. Tuy nhiên, ở hai vùng này có tốc độ giảm nghèo ở những khu vực/vùng này cũng nhanh nhất (giảm lần lượt 5 điểm phần trăm và 3 điểm phần trăm trong giai đoạn 2016-2018). Đồng bằng sông Cửu Long

là vùng tiệm cận với mức nghèo đa chiều chung của cả nước đứng ở vị trí thứ ba về tỷ lệ nghèo đa chiều nhưng tốc độ giảm nghèo vẫn còn chậm.

Theo nhận định từ một nghiên cứu của Ngân hàng thế giới (World Bank 2018b, trang 2) “rất nhiều hộ gia đình Việt Nam đang thoát nghèo và các thành tựu đạt được gần đây dường như bền vững.... Giảm nghèo phần nhiều là do tăng trưởng cao chứ không phải do tái phân bổ..... Tiến bộ trong giảm nghèo đáng kể nhất có thể quan sát

được trên các trên bình diện phi thu nhập từ tăng trưởng trong tỷ lệ nhập học mầm non và giáo dục sau trung học tới khả năng tiếp cận với nước sạch và vệ sinh môi trường”. Theo ước tính của ngân hàng thế giới (World Bank, 2021) , gần 11,4 triệu người đã thoát nghèo kể từ năm 2010, và khoảng 2,6 triệu người đã thoát nghèo trong giai đoạn

107

2016-2018. Nghèo đa chiều ở Việt Nam theo đánh giá của các tổ chức quốc tế đang

nằm trong ngưỡng trung bình của thế giới (OPHI 2018). Đây là một thành tựu ấn tượng mà Việt Nam đạt được trong nhiều thập kỉ trong công tác giảm nghèo hướng tới mục tiêu giảm nghèo bền vững.

Các số liệu trên cho thấy, mặc dù đã được cải thiện nhưng Việt Nam vẫn tồn tại những vấn đề đòi hỏi cần có những chính sách phù hợp hơn nữa để giảm thiểu tình trạng

nghèo đa chiều tập trung vào những đối tượng dễ bị tổn thương (trẻ em, người cao tuổi, người dân tộc thiểu số) và ở những vùng đặc biệt khó khăn hướng tới mục tiêu phát triển bền vững. Chương trình nghị sự 2030 của LHQ kêu gọi xóa đói giảm nghèo dưới mọi

hình thức và quy mô. Xóa đói giảm nghèo là thách thức lớn nhất toàn cầu và là yêu cầu

tất yếu để phát triển bền vững. Vì vậy, cần có sự phối hợp cũng như có các biện pháp nghiêm ngặt để đo lường và giảm bớt nghèo đa chiều theo cách đảm bảo rằng không ai bị bỏ lại phía sau là mục tiêu mà các quốc gia trên thế giới đang hướng tới trong đó có Việt Nam.

4.1.2.2. Kết quả nghèo đa chiều liên quan đến di cư tính toán qua bộ dữ liệu Khảo sát mức sống 2014-2018

Dựa trên cách thức xác định hộ nghèo đa chiều, luận án thực hiện tính toán các

chỉ tiêu phản ánh NĐC và so sánh các giá trị này ở hai nhóm hộ (di cư và không di cư)

nhằm phát hiện xem xét sự khác biệt về tình trạng nghèo đa chiều giữa hai nhóm hộ này.

Các kết quả liên quan đến các chỉ tiêu phản ánh nghèo đa chiều được thể hiện trong

Bảng 4.2 đến Bảng 4.5 và được chia tách thành các nội dung nhằm cung cấp một cách

khái quát về đặc điểm nghèo đa chiều ở hai nhóm hộ theo đặc điểm nơi cư trú và theo

từng chỉ số thiếu hụt. Ngoài các chỉ tiêu phản ánh nghèo đa chiều (tỷ lệ đếm đầu, độ sâu

nghèo và chỉ số NĐC) luận án còn thực hiện tính toán mức đóng góp của từng thành

phần và chỉ số NĐC chung nhằm tìm kiếm sự kết nối giữa di cư và nghèo đa chiều tại

nơi xuất cư cũng như xu hướng dịch chuyển nghèo trong giai đoạn nghiên cứu.

· Theo khu vực địa lý

Về tổng quát, mối liên hệ giữa di cư và nghèo đa chiều theo khu vực địa lý được

thể hiện ở chỗ, di cư không thể giúp cải thiện tình trạng NĐC ở tất cả các hộ nhưng có

thể giúp các hộ di cư ở khu vực nông thôn cải thiện được tình trạng này. Thêm vào đó,

rất khó để cải thiện tình trạng nghèo đa chiều ở những hộ sống ở vùng khó khăn nhất

nhờ di cư. Chi tiết về các giá trị phản ánh nghèo đa chiều ở từng vùng và từng khu vực

được thể hiện trong Bảng 4.2 dưới đây.

108

Kết quả Bảng 4.2 cho thấy, có sự khác biệt về các chỉ tiêu phản ánh nghèo đa

chiều chung (tỷ lệ nghèo đếm đầu, độ sâu nghèo và chỉ số nghèo đa chiều) giữa hai nhóm hộ này. Kết quả dữ liệu 2014 - 2016 cho thấy, 9,14% hộ DC được xác định là nghèo đa chiều đếm đầu, thấp hơn 0,6 điểm phần trăm so với hộ KDC. Sau khi điều

chỉnh lại tỷ lệ đếm đầu bằng độ sâu nghèo thì tỷ lệ nghèo đa chiều đếm đầu điều chỉnh (hay chỉ số NĐC) con số này cho hộ di cư thấp ở mức 0,04 thấp hơn so với 0,044 ở hộ KDC (chỉ số này có nghĩa rằng 4,0% hộ DC và 4,4% cho hộ KDC là nghèo đa chiều với

độ sâu thiếu hụt trung bình lần lượt là thiếu hụt 44,42% và 44,12% số chỉ số cho từng nhóm hộ). Điều này cho thấy, tình trạng nghèo đa chiều của hộ di cư đã có sự cải thiện

tuy không nhiều. Tuy nhiên, dữ liệu 2016-2018 cho thấy một số thay đổi đáng lưu ý giữa hai nhóm hộ. Trong khi các chỉ tiêu phản ánh nghèo đa chiều chung ở nhóm hộ di cư hầu như không có sự thay đổi so với giai đoạn 2014-2016 (với tỷ lệ đếm đầu, độ sâu

nghèo và chỉ số NĐC lần lượt là 9,14%, 44,01 và 0,04), thì các chỉ số này ở hộ không di cư lại chứng kiến sự gia tăng. Theo đó, 10,62% hộ không di cư là nghèo đa chiều với

mức độ thiếu hụt trung bình lên tới 44,31% số chỉ số. Điều này làm cho chỉ số nghèo đa chiều ở nhóm hộ KDC ở giai đoạn này tăng lên ở mức 0,047.

i d

,

ư c

0 4 0 0

,

,

,

,

,

,

,

,

ộ H

3 4 0 0

6 2 0 0

6 0 0 0

9 5 0 0

2 2 0 0

5 7 0 0

0 0 0 0

9 6 0 0

,

C Đ N ố s ỉ h C

ộ H

,

,

,

,

,

,

,

,

7 4 0 0

C D K

3 5 0 0

1 2 0 0

3 1 0 0

9 4 0 0

0 4 0 0

6 4 0 0

9 4 0 0

8 7 0 0

8 1 0 2 -

i d

)

,

,

,

,

,

,

,

,

ư c

,

ộ H

%

1 0 4 4

4 0 4 4

1 8 3 4

7 6 1 4

9 4 5 4

4 1 2 4

3 8 5 4

0 0 0 0

8 6 3 4

(

u â s

,

,

4 4

ộ Đ

,

,

,

,

,

,

6 1 0 2 u ệ i l

ộ H

7 3 4

6 4 4

o è h g n

C D K

1 3 4 4

7 3 4 4

5 9 0 4

8 1 8 4

5 4 5 4

4 4 4 4

ữ D

)

i d

,

,

,

,

,

,

,

,

ư c

%

4 1 9

3 8 9

3 8 5

7 3 1

8 1 5

,

ộ H

1 9 2 1

4 4 6 1

0 0 0 0

7 9 5 1

o è h g n ệ l

,

,

,

,

,

,

,

,

,

1 8 4

7 2 3

2 1 9

8 4 9

ộ H

ỷ T

2 6 0 1

9 9 1 1

5 1 1 1

8 6 0 1

2 6 7 1

C D K

( u ầ đ m ế đ

g n ù v

o e h T

ư c

i d ộ H

0 4 0 , 0

3 4 0 , 0

7 2 0 , 0

0 0 0 , 0

7 4 0 , 0

8 1 0 , 0

2 4 0 , 0

0 0 0 , 0

1 9 0 , 0

c ự v u h k o e h T

ộ H

C Đ N ố s ỉ h C

C D K

4 4 0 , 0

1 5 0 , 0

7 1 0 , 0

8 0 0 , 0

7 5 0 , 0

9 2 0 , 0

0 2 0 , 0

4 2 0 , 0

3 8 0 , 0

ư c

0 0 , 0

0 0 , 0

i d ộ H

2 1 , 4 4

4 1 , 4 4

0 0 , 4 4

9 2 , 5 4

1 6 , 2 4

0 0 , 2 4

7 1 , 4 4

)

8 1 0 2 , 6 1 0 2 , 4 1 0 2 S S L H V u ệ i l ữ d ộ b ừ t ả i g c á t a ủ c n á o t h n í T : n ồ u g N

9 0 1

%

(

g n ù v o e h t à v c ự v u h k o e h t u ề i h c a đ o è h g n

ộ H

C D K

2 4 , 4 4

3 5 , 4 4

3 2 , 3 4

8 1 , 1 4

2 7 , 4 4

5 5 , 4 4

7 6 , 1 4

0 0 , 0 5

9 3 , 4 4

o è h g n u â s ộ Đ

6 1 0 2 - 4 1 0 2 u ệ i l

ữ D

)

ư c

%

4 1 , 9

5 7 , 9

8 0 , 6

0 0 , 0

4 , 0 1

4 1 , 4

0 0 , 0

i d ộ H

0 0 , 0 1

5 5 , 0 2

ị r t á i g c á C

ộ H

o è h g n ệ l ỷ T

5 8 , 9

4 8 , 3

3 0 , 2

5 5 , 6

4 8 , 4

2 8 , 4

( u ầ đ m ế đ

C D K

4 4 , 1 1

4 8 , 2 1

0 7 , 8 1

: 2 . 4 g n ả B

g n u r T n ề i

M

n ệ i h u ể i B

g n ồ H g n ô s

g n o L u ử C g n ô s

g n ằ b g n ồ Đ

c ắ B a í h p i ú n n ề i m à v u d g n u r T

i ả h n ê y u d à v ộ B g n u r T c ắ B

ộ B m a N g n ô Đ

n ê y u g N y â T

g n ằ b g n ồ Đ

ị h t h n à h T

g n u h C

n ô h t g n ô N

110

Khi xem xét đến sự khác biệt về khu vực địa lý cho thấy có sự khác biệt về tình

trạng nghèo đa chiều giữa hai nhóm hộ này. Mức đóng góp vào chỉ số nghèo đa chiều

chung cũng là một chỉ tiêu quan trọng giúp xác định người nghèo phân bố ở đâu.

Xét theo khu vực cho thấy, nghèo đa chiều vẫn là câu chuyện của khu vực nông thôn khi mà tỷ lệ nghèo đếm đầu ở khu vực này luôn ở mức cao hơn nhiều so với khu vực thành thị và chênh lệch lớn trong nhóm hộ KDC và di cư ở hai khu vực này. Đặc điểm này còn thể hiện qua mức đóng góp của vùng nông thôn vào chỉ số nghèo đa chiều

chung lên đến 90%. Chi tiết được thể hiện trong Hình 4.11 dưới đây. Trong khi hộ

không di cư đối mặt với sự khó khăn trong cải thiện nghèo đa chiều ở khu vực nông thôn,

thì ở khu vực thành thị, vấn đề này lại xảy ra đối với nhóm hộ di cư. Số liệu cho thấy, hộ di cư ở khu vực thành thị có tỷ lệ nghèo đếm đầu, độ sâu nghèo và chỉ số nghèo đa chiều vượt trội khi so sánh với nhóm hộ còn lại. Tuy vậy, khoảng cách nghèo giữa hai nhóm này có xu

hướng được điều chỉnh thu hẹp lại (tỷ lệ nghèo đếm đầu cho nhóm hộ KDC và di cư lần

lượt là 3,84% và 6,08% cho dữ liệu 2014-2016 và 4,81% và 5,83% cho dữ liệu 2016-2018; chỉ số nghèo đa chiều lần lượt là 0,017 và 0,027 cho dữ liệu 2014-2016 và 0,021 và 0,026 cho dữ liệu sau đó). Đồng thời, mức đóng góp vào chỉ số NĐC chung ở nhóm hộ di cư cũng cao hơn so với nhóm KDC. Đây là điều đáng lo ngại cho khu vực thành thị.

100.00

8.01 9.13 10.93 11.19

90.00

91.99 90.87 89.07 88.81

80.00 Hộ KDC Hộ di cư Hộ KDC Hộ di cư

Dữ liệu 2014-2016 (%) Dữ liệu 2016 - 2018 (%)

Nông thôn Thành thị

Hình 4.11: Mức đóng góp vào chỉ số nghèo đa chiều chung theo khu vực cho từng giai đoạn

Nguồn: Tính toán của tác giả

Kết quả ở Bảng 4.2 còn cho thấy, có sự khác biệt về tình trạng nghèo đa chiều của hộ di cư ở những vùng khác nhau theo hướng, hộ di cư ở những vùng kém phát triển

111

thì càng kém hơn ở khía cạnh đa chiều. Thêm vào đó, ở những vùng kém phát triển tỷ lệ nghèo đa chiều càng cao và tỷ lệ xuất cư càng tăng. Bằng chứng cho thấy, Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) là vùng có tỷ lệ xuất cư, tỷ lệ di cư thuần âm cao nhất cả nước như số liệu minh họa trong Hình 4.2 và Hình 4.5 và tỷ lệ hộ nghèo đa chiều đếm đầu vùng này cũng cao nhất cả nước ở cả hai nhóm. Trong đó, ở hộ di cư cao tỷ lệ đếm đầu lên đến 20,55% và chỉ số nghèo đa chiều ở mức 0,091 với số chỉ số thiếu hụt trung bình ở những hộ này trên 44% số chỉ số cho dữ liệu 2014-2016. Tuy nhiên, dữ liệu ở thời gian sau đó cho thấy, lợi ích của di cư đã được nhìn thấy khi mà các chỉ tiêu đo lường ở hộ di cư đều thấp hơn so với nhóm hộ KDC.

Vị trí tiếp theo có mức nghèo cao là vùng Trung du và miền núi phía Bắc và Tây Nguyên. Đây là vùng tập trung nhiều người dân thiểu số và cũng là vùng kém phát triển về công nghiệp và người dân ở những vùng này sản xuất phụ thuộc phần lớn vào nông nghiệp. Đồng bằng sông Cửu Long và Tây Nguyên là hai vùng duy nhất chứng kiến chỉ số NĐC ở nhóm hộ di cư cao hơn hộ KDC. Tuy vậy, NĐC ở hai vùng này có xu hướng thay đổi khác nhau ở hai giai đoạn dữ liệu. Trong khi, vùng Tây Nguyên, với chỉ số NĐC ở nhóm di cư cao gấp đôi so với nhóm KDC, xu hướng này không thay đổi ở cả hai giai đoạn của dữ liệu nghiên cứu thì ở vùng Trung du và miền núi phía Bắc, nhóm hộ di cư có sự đảo chiều trong các chỉ tiêu nghèo đa chiều. Nếu như giai đoạn 2014- 2016, ở vùng Trung du và miền núi phía Bắc, NĐC nhóm hộ di cư thấp hơn so với nhóm hộ còn lại, thì dữ liệu ở giai đoạn sau cho thấy, di cư đã không còn cải thiện được NĐC khi mà các giá trị đo lường NĐC cao hơn ở nhóm hộ di cư.

Những khó khăn trong tiếp cận các dịch vụ cơ bản và do yếu tố văn hóa đã làm cho ĐBSCL tụt hậu đáng kể so với các vùng khác kể cả ở những hộ có người di cư. Theo đó, ĐBSCL được xác định “yếu kém toàn diện” so với cả nước khi mà tỷ lệ học sinh đến trường thấp nhất cả nước. Theo báo cáo của các địa phương ĐBSCL (trích từ Tạp chí điện tử Luật sư Việt Nam), “tỷ lệ học sinh bỏ học còn cao, ở cấp tiểu học là 0,45%, trung học cơ sở 3,26% và trung học phổ thông 3,94%. So với hai vùng miền núi có nhiều khó khăn hơn vì sự tách biệt địa lý là Tây Nguyên và Tây Bắc, tỷ lệ học sinh bỏ học ở ÐBSCL vẫn cao hơn nhiều lần. Nhất là cấp tiểu học có số học sinh bỏ học chiếm đến 55,1% của cả nước do đời sống kinh tế khó khăn. Tỷ lệ lao động đã qua đào tạo của cả vùng còn thấp, chỉ chiếm 35,2%, trong khi trung bình cả nước là 40,6%” . Đồng thời văn hóa sông nước khiến cho người dân ĐBSCL thường xây dựng những ngôi nhà trên các kênh, rạch để ở với điều kiện nước sinh hoạt và nhà vệ sinh không đảm bảo (xây nhà vệ sinh với vật liệu thô sơ cũng như sử dụng nước từ các con kênh, rạch này để sinh hoạt). Với chỉ số nghèo đa chiều luôn mức cao nhất so với các vùng còn lại, thật khó để di cư có thể cải thiện được tình trạng thiếu hụt đa chiều ở vùng này trong khi tỷ lệ di cư ở vùng

112

này rất cao trong khi nguồn lực đầu tư cho vùng còn hạn chế. Để cải thiện được tình trạng thiếu hụt đa chiều ở vùng này cần rất nhiều thời gian và nguồn lực.

Như vậy, các vùng hưởng lợi từ di cư chỉ duy nhất ở vùng Bắc Trung Bộ khi luôn duy trì được các chỉ tiêu đo lường nghèo đa chiều thấp hơn so với hộ KDC. Thêm vào đó, nghèo đa chiều ở Đồng bằng sông Hồng và Đông Nam Bộ không còn là vấn đề đáng lo ngại cho hộ di cư. Đây hai vùng có điều kiện thuận lợi để phát triển kinh tế và các hộ có điều kiện hơn trong tiếp cận các dịch vụ xã hội cơ bản so với các vùng khác. Trong khi, Đồng bằng sông Hồng và Đông Nam Bộ được coi là các vùng nhập cư (đặc biệt là hai độ thị lớn nhất cả nước là Hà Nội và Tp. Hồ Chí Minh) thì các vùng còn lại được xem là các vùng xuất cư. Trong khi người di cư từ hộ xuất cư nghèo, chủ yếu lao động ở khu vực dịch vụ phi chính thức thì người di cư từ các hộ xuất cư khá hơn thường làm việc ở khu vực chính thức. Đặc điểm này thể hiện “tính chọn lọc” của di cư việc làm.

Một điểm khác biệt cho vùng Trung du và miền núi phía Bắc so với vùng khác cũng được chỉ ra từ Bảng 4.2. Các hộ di cư được hưởng lợi từ quá trình di cư của thành viên hộ thể hiện ở các chỉ tiêu nghèo đa chiều luôn thấp hơn so với nhóm hộ KDC ở dữ liệu trước đó. Tuy nhiên, dữ liệu 2016-2018 lợi thế này của di cư không tiếp tục được duy trì khi mà, nghèo đa chiều ở hộ di cư cao hơn đáng kể so với hộ KDC. Điều này cho thấy, đối với vùng này, việc cải thiện nghèo đa chiều nhờ di cư vẫn còn nhiều khó khăn và không ổn định như các vùng khác bởi những đặc trưng của vùng.

Từ những đặc điểm về nghèo đa chiều của từng vùng được phân tích ở trên cho thấy, vùng nghèo nhất đóng góp vào chỉ số nghèo đa chiều chung lớn nhất và hộ di cư đóng góp ít hơn vào chỉ số chung của nghèo đa chiều. Mức đóng góp của từng vùng và từng nhóm hộ được minh họa trong Hình 4.12 và Hình 4.13 dưới đây.

ĐBSH

23.31

65.69

0.00

4.13

Trung du và MN phía Bắc

ĐBSCL 51.49

19.33

2.34

12.34

0.00

Đông Nam Bộ

BTB và duyên hải Miền Trung

17.25

1.47

2.64 Tây Nguyên

Hộ KDC Hộ di cư

Hình 4.12: Mức đóng góp vào chỉ số NĐC chung, dữ liệu 2014-2016 (%)

Nguồn: Tính toán của tác giả từ bộ dữ liệu VHLSS 2014-2016

113

ĐBSH

49.37 27.60 6.22

Trung du và MN phía Bắc

2.97

ĐBSCL 45.58

0.00

20.28

3.61 14.04

3.83

Đông Nam Bộ

BTB và duyên hải Miền Trung

6.55 20.65

Tây Nguyên

Hộ KDC Hộ di cư

Hình 4.13: Mức đóng góp vào chỉ số NĐC chung, dữ liệu 2016-2018 (%)

Nguồn: Tính toán của tác giả từ bộ dữ liệu gộp VHLSS 2016-2018

Như vậy, không phải những vùng có tỷ lệ di cư cao cũng có thể cải thiện được

tình trạng nghèo đa chiều. Chỉ ở những vùng có điều kiện kinh tế phát triển thuận lợi cũng như cơ sở hạ tầng được đầu tư thích đáng thì di cư mới có tác động tích cực giúp giảm nghèo đa chiều.

· Theo mức sống

Bảng 4.3 dưới đây thể hiện tình trạng nghèo đa chiều của hộ theo mức sống được

thể hiện theo nhóm ngũ phân vị TNBQĐN trong 2 giai đoạn.

Bảng 4.3: Các chỉ tiêu phản ánh nghèo đa chiều theo mức sống, 2014-2018

GIAI ĐOẠN 2014-2016

GIAI ĐOẠN 2016-2018

Chỉ số NĐC

Chỉ số NĐC

Tỷ lệ đến đầu (%)

Độ sâu nghèo (%)

Tỷ lệ đến đầu (%)

Độ sâu nghèo (%)

Nhóm ngũ phân vị TN

Hộ KDC

Hộ di cư

Hộ KDC

Hộ di cư

Hộ KDC

Hộ di cư

Hộ KDC

Hộ di cư

Hộ KDC

Hộ di cư

Hộ KDC

Hộ di cư

Nhóm nghèo nhất

22,98 21,99 45,08 45,32 0,104 0,100 23,16 23,66 44,83 44,53 0,104 0,105

Nhóm nghèo

12,94 12,69 44,6 43,51 0,058 0,055 13,35 10,86 44,11 43,88 0,059 0,048

Nhóm trung bình

4,91

8,58 42,93 43,75 0,021 0,038 6,14

6,59 42,93 43,24 0,026 0,029

Nhóm giàu

3,31

3,7

42,61

44

0,014 0,016 3,31

4,28 46,11 42,94 0,015 0,018

Nhóm giàu nhất

1,54

2,06 40,00 41,25 0,006 0,009 3,19

4,06 41,54 44,71 0,013 0,018

Nguồn: Tính toán của tác giả từ bộ dữ liệu VHLSS 2014, 2016 và 2018

114

Kết quả trong Bảng 4.3 cho thấy, không chỉ có những hộ thuộc nhóm nghèo

rơi vào nghèo đa chiều mà còn bắt gặp ở nhóm hộ giàu nhất, mặc dù tỷ lệ này rất thấp. Tuy vậy hộ NĐC chủ yếu ở những hộ thuộc nhóm nghèo (với 1/4 hộ NĐC thuộc nhóm nghèo nhất với độ sâu thiếu hụt là 45% số chỉ số và chỉ số NĐC ở mức 0,1).

Nhóm hộ này đóng góp rất cao vào chỉ số NĐC tới 80% ở hộ KDC và 65% ở hộ di cư. Tuy vậy, mức đóng góp vào chỉ số NĐC chung theo thang phân phối thu nhập ở hộ di cư có xu hướng thấp hơn so với hộ KDC đối với hộ có mức thu nhập cao và

thấp hơn ở nhóm hộ có mức thu nhập thấp (chi tiết xem Hình 4.14). Như vậy, tình trạng NĐC ở nhóm hộ nghèo trầm trọng hơn nhóm hộ giàu. Tuy vậy, di cư có xu

hướng cải thiện NĐC ở những hộ nghèo cao hơn là những nhóm hộ giàu có. Điều này được thể hiện qua chỉ số NĐC ở hộ di cư thấp hơn ở những nhóm hộ nghèo hơn và cao hơn ở nhóm hộ giàu có so với hộ không di cư.

12.61

100% 9.09 2.20 5.77 3.96 6.02 4.05 8.23 90% 10.38 8.76

32.55

80% 21.84 17.19 70%

28.27 60%

26.51 30.89 50%

40%

30%

49.36 49.10 20% 38.23 35.00

10%

0% Hộ KDC Hộ di cư Hộ KDC Hộ di cư

Dữ liệu 2014-2016 Dữ liệu 2016-2018

Nhóm trung bình Nhóm nghèo nhất Nhóm nghèo

Nhóm giàu Nhóm giàu nhất

Hình 4.14: Mức đóng góp vào chỉ số NĐC chung theo nhóm mức sống, 2014-2018

Nguồn: Tính toán của tác giả từ bộ dữ liệu VHLSS 2014, 2016 và 2018

115

· Theo từng chỉ số thiếu hụt

Tính toán các giá trị phản ánh nghèo đa chiều theo từng chiều thiếu hụt cho thấy

một số điểm đáng chú ý như trong Bảng 4.4 dưới đây.

Bảng 4.4: Nghèo đa chiều theo từng chỉ số thiếu hụt, 2014-2018

Giai đoạn 2014-2016 Giai đoạn 2016-2018

Chỉ số NĐC Chỉ số NĐC Tỷ lệ nghèo đếm đầu Tỷ lệ nghèo đếm đầu Độ sâu nghèo (%) Độ sâu nghèo (%) Chỉ số thiếu hụt (%) (%)

Hộ KDC Hộ di cư Hộ KDC Hộ di cư Hộ KDC Hộ di cư Hộ KDC Hộ di cư Hộ KDC Hộ di cư Hộ KDC Hộ di cư

14,89 14,46 44,43 44,17 0,066 0,064 16,02 14,49 44,24 44,16 0,071 0,064

Trình độ giáo dục của người lớn

65,91 54,84 50,34 50,59 0,332 0,277 54,84 54,17 48,82 45,38 0,268 0,246 Tình trạng đi học của trẻ em

42,64 37,88 48,18 46,00 0,205 0,174 42,22 44,83 47,37 45,77 0,200 0,205 Tiếp cận DVYT

BHYT 12,22 11,39 44,21 43,77 0,054 0,050 16,5 15,04 44,12 43,63 0,073 0,066

60,00 55,43 45,99 45,98 0,276 0,255 60,34 48,69 46,15 46,02 0,279 0,224 Chất lượng nhà ở

43,35 40,00 47,73 46,36 0,207 0,186 48,25 48,94 48,55 46,09 0,234 0,226 Diện tích nhà ở BQĐN

37,92 39,47 45,81 45,89 0,174 0,181 20,09 18,04 45,06 44,63 0,091 0,081

Nguồn nước sinh hoạt hợp vệ sinh

37,33 33,47 45,02 44,43 0,168 0,149 38,29 34,24 44,82 44,33 0,172 0,152

Hố xí/nhà tiêu hợp vệ sinh

35,37 47,90 46,18 46,49 0,163 0,223 41,33 47,67 44,94 47,56 0,186 0,227 Sử dụng dịch vụ viễn thông

42,75 55,13 47,50 46,28 0,203 0,255 51,13 45,79 47,43 46,12 0,243 0,211

Nguồn: Tính toán của tác giả từ bộ dữ liệu VHLSS 2014, 2016 và 2018

Xét theo từng chiều thiếu hụt cho thấy, tỷ lệ nghèo đếm đầu, độ sâu nghèo và chỉ số nghèo đa chiều cao nhất lần lượt ở những hộ thiếu hụt chỉ số Tình trạng giáo dục của

Tài sản phục vụ tiếp cận thông tin

116

trẻ em, Chất lượng nhà ở, Tài sản phục vụ tiếp cận thông tin và thấp nhất ở những hộ

thiếu hụt chỉ số Bảo hiểm y tế. Trong khi di cư có thể cải thiện tình trạng NĐC của những hộ thiếu hụt các chỉ số thuộc các chiều giáo dục, y tế, nhà ở và điều kiện sống thì di cư không thể cải thiện được tình trạng NĐC ở những hộ thiếu hụt các chỉ số thuộc

chiều Tiếp cận thông tin.

Đối với những hộ mà tình trạng đi học của trẻ em không được đảm bảo, thì tỷ lệ

hộ nghèo đa chiều đếm đầu lên đến 66% cho hộ KDC và 55% cho hộ di cư với độ sâu thiếu hụt trên 50% số chỉ số ở cả hai nhóm hộ đồng thời chỉ số nghèo đa chiều ở mức rất cao cho cả hai giai đoạn dữ liệu (gần 55%). Đối với hộ di cư, sự thiếu vắng của người

thân do di cư đã làm ảnh hưởng đến tình trạng đến trường của trẻ. Trẻ không được người

thân, đặc biệt là bố mẹ quan tâm, nhắc nhở việc học tập. Bên cạnh đó, trẻ em còn sử dụng nhiều thời gian hơn cho các công việc gia đình ảnh hưởng đến thời gian và việc học của trẻ, thậm chí nhiều trẻ phải bỏ học làm trầm trọng thêm sự thiếu hụt ở chỉ số này. Tuy nhiên, đối với những hộ di cư tình trạng nghèo đa chiều được cải thiện hơn so

với hộ KDC khi mà chỉ số NĐC trong thời gian tham chiếu của dữ liệu luôn thấp hơn.

Như vậy, có thể nói rằng, “Tình trạng đi học của trẻ em” là một “chất chỉ điểm” để đánh giá tình trạng nghèo đa chiều của hộ.

Chất lượng nhà ở không được đảm bảo cũng là một chỉ số nhận diện hộ nghèo cũng như xu hướng tương tự như hộ thiếu hụt chỉ số Tình trạng đi học của trẻ em với tỷ lệ đếm đầu, độ sâu thiếu hụt và chỉ số nghèo đa chiều cao (chỉ đứng sau những hộ thiếu

hụt chỉ số “Tình trạng đi học của trẻ em”. Đồng thời nghèo ở hộ di cư thấp hơn so với

hộ không di cư).

Trong khi đó, xu hướng nghèo đa chiều cao hơn ở hộ di cư nếu hộ thiếu hụt các chỉ số thuộc chiều “Tiếp cận thông tin”. Chênh lệch về tỷ lệ đếm đầu giữa hộ di cư và không di cư ở hai chỉ số thuộc chiều “Tiếp cận thông tin” luôn ở mức trên 10 điểm phần trăm và chỉ số nghèo đa chiều chênh lệch rất đáng kể. Đây cũng là hai chỉ số duy nhất

trong số 10 chỉ số đa chiều mà các giá trị phản ánh nghèo đa chiều ở hộ di cư cao hơn hộ KDC. Như vậy, biểu hiện của nghèo đa chiều thường thấy ở những hộ không tiếp

cận được thông tin do thiếu hụt một vài tài sản như điện thoại (cố định/di động, TV, internet, radio). Điều này làm cho các hộ nghèo vốn đã nghèo cộng với thiếu thông tin khiến nghèo lại càng trầm trọng

Đối với chiều điền kiện sống được đo lường bởi tiếp cận nước sạch và điều kiện vệ sinh được đảm bảo. Kết quả cho thấy, nếu một hộ di cư có điều kiện sống không được

đảm bảo thì tình trạng nghèo đa chiều cao hơn so với hộ KDC với tỷ lệ đếm đầu cao hơn

2 điểm phần trăm và chỉ số NĐC cao hơn nhưng không đáng kể.

117

Mặc dù tỷ lệ hộ thiếu hụt những chỉ số “Tình trạng đi học của trẻ em”, Chất lượng

nhà ở” cũng như hai chỉ số thuộc chiều “Tiếp cận thông tin” này rơi vào nghèo đa chiều lớn nhất trong số các chỉ số nhưng đây không phải là những chỉ số có mức đóng góp vào chỉ số NĐC chung cao nhất như Hình 4.15 đã minh họa dưới đây.

100%

5.28

6.66

8.16

5.83 4.88

7.1

90%

6.48

5.85

Tài sản sử dụng tiếp cận thông tin

Sử dụng DVVT

80%

19.52

19.69

18.9

18.42

Hố xí/nhà tiêu hợp VS

70%

10.54

11.22

Nguồn nước sinh hoạt hợp VS

17.74

60%

16.97

2.74

5.18

Diện tích nhà ở BQĐN

2.74

50%

4.98

12.71

12.19

11.07

Chất lượng nhà ở

10.33

40%

14.21

13.84

12.14

BHYT

30%

10.69

3.12 2.12

3.1 1.55

3.24 1.71

Tiếp cận DVYT

2.74 1.23

20%

Tình trạng đi học của trẻ em

22.02

21.81

21.26

20.8

10%

Trình độ giáo dục của người lớn

0%

Hộ KDC

Hộ di cư

Hộ KDC

Hộ di cư

Dữ liệu 2014-2016

Dữ liệu 2016-2018

Hình 4.15: Mức đóng góp của từng chỉ số thiếu hụt vào chỉ số NĐC chung

Nguồn: Tính toán của tác giả từ bộ dữ liệu VHLSS 2014, 2016 và 2018

Mặc dù không phải là chỉ số thiếu hụt có mức nghèo đa chiều cao nhất, nhưngTrình độ giáo dục của người lớn, hố xí/nhà tiêu hợp vệ sinh, và BHYT là những chỉ số đóng góp vào chỉ số NĐC chung lớn nhất ở bất kì nhóm hộ nào, dù ở bộ dữ liệu nào. Trong đó, mức đóng góp của hộ di cư cao hơn so với hộ KDC ở những chỉ số này. Kết quả này cho thấy, cần có những chính sách phù hợp và tập trung hơn vào những hộ thiếu hụt các chỉ số này.

Điều này làm cho, giáo dục và điều kiện sống là hai chiều đóng góp lớn nhất vào

chỉ số NĐC chung ở cả hai nhóm hộ như minh họa ở Hình 4.16 dưới đây (trong đó mức đóng góp của chiều Điều kiện sống là lớn nhất).

118

Như vậy, hộ di cư vẫn gặp khó khăn đối với tiếp cận nước sạch, điều kiện vệ sinh

cũng như trình độ giáo dục cao hơn. Đồng thời, di cư chưa thể giúp hộ cải thiện được tình trạng thiếu hụt các chỉ số liên quan đến giáo dục trẻ em, chất lượng nhà ở, và các chỉ số của chiều Tiếp cận thông tin.

80

30.91

100 10.71 12.38 13.14 14.01

29.44 37.26 35.39

60

15.31

15.45 17.37 13.81 40

13.43

17.33 17.08 15.24

20

23.93 23.57 22.97 22.03

0 Hộ KDC Hộ di cư Hộ KDC Hộ di cư

Dữ liệu 2014-2016 Dữ liệu 2016-2018

Giáo dục Y tế Nhà ở Điều kiện sống Tiếp cận thông tin

Hình 4.16: Mức đóng góp vào chỉ số NĐC chung theo từng chiều NĐC

Nguồn: Tính toán của tác giả từ bộ dữ liệu VHLSS 2014, 2016 và 2018

· Tình trạng nghèo đa chiều theo phân nhóm nghèo

Xem xét chi tiết hơn về mức độ nghèo đa chiều của hộ theo cách tiếp cận của Lê Hà và cộng sự (2015), luận án đã tiến hành phân chia nhóm NĐC theo ngưỡng điểm số thiếu hụt cụ thể như ở Bảng 4.5 dưới đây

Bảng 4.5: Phân nhóm NĐC theo tổng điểm thiếu hụt

Nhóm nghèo đa chiều

Ngưỡng tổng điểm thiếu hụt

Không NĐC

Từ 0 đến dưới 1/5

Tổn thương NĐC

Từ 1/5 đến dưới 1/3

Nghèo đa chiều

Từ 1/3 đến dưới 1/2

NĐC trầm trọng

Từ 1/2 trở lên

Nguồn: BLĐTBXH 2015; Alkire và Foster (2011)

119

2.8

2.8

3.12

3.34

2.75 18.79

2.78 19.9

20.47

21.94

22.02

22.08

27.63

29.32

30.18

28.67

29.53

30.14

50.84

48

46.6

46.55

45.34

44.43

100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0%

Chung

Chung

Hộ KDC

Hộ DC

Hộ KDC

Hộ DC

Dữ liệu 2014-2016

Dữ liệu 2016-2018

Không NĐC

Tổn thương NĐC

Nghèo đa chiều

NĐC trầm trọng

Hình 4.17: Tỷ lệ hộ NĐC phân nhóm theo ngưỡng tổng điểm thiếu hụt, 2014-2018

Nguồn: Tính toán của tác giả từ bộ dữ liệu VHLSS 2014, 2016 và 2018

Kết quả từ Hình 4.17 cho thấy, hộ di cư có tỷ lệ hộ dễ rơi vào nghèo, hộ nghèo

đa chiều và NĐC trầm trọng thấp hơn so với hộ KDC ở cả hai dữ liệu. Điều này minh

chứng cho mặt tích cực của di cư không chỉ ở nghèo đơn chiều mà còn nghèo đa chiều.

Tuy vậy, tỷ lệ hộ rất dễ rơi vào nghèo ở cả hai nhóm hộ di cư và KDC cao

nhất trong các phân nhóm NĐC. Chỉ cần một yếu tố tác động nhỏ cũng có thể làm

cho hộ trở thành hộ nghèo đa chiều trong tương lai. Điều này cho thấy, cần những chính sách phù hợp hơn trong các chính sách giảm nghèo để ngăn hộ không rơi vào nghèo đa chiều trong tương lai.

Từ các phân tích trên cho thấy, mặc dù di cư giúp hộ giảm nghèo đơn chiều tuy nhiên, ở hộ di cư vẫn rất khó khăn trong việc cải thiện tình trạng nghèo đa chiều. Nguồn lực hộ nhận được từ thành viên di cư dường như vẫn chưa đủ để giúp hộ cải thiện tình

trạng này đặc biệt là ở nhóm hộ không có hoặc mới có thành viên di cư. Vì thế, cần có các chính sách cần thiết giúp các hộ này thoát nghèo bền vững hơn.

4.2. Mô hình nghiên cứu thực nghiệm đánh giá tác động của di cư đến nghèo đa chiều tại nơi đi ở Việt Nam

Nội dung phần này tập trung xây dựng mô hình ước lượng tác động của di cư đến nghèo đa chiều tại nơi xuất cư bằng phương pháp PSM trên cơ sở dữ liệu gộp (pooled data) từ bộ dữ liệu KSMS do Tổng cục thống kê thực hiện các năm 2014, 2016 và 2018. Với mỗi bộ dữ liệu, luận án thực hiện cho toàn bộ hộ gia đình (gọi là Mô hình 1 hay mô

hình toàn bộ) và dữ liệu cho các hộ ở khu vực nông thôn (Mô hình 2) bằng cách ghép các

120

thông tin của bộ xã thuộc dữ liệu KSMS. Một số bảng biểu và Hình sẽ được tác giả thể

hiện ở phần Phụ lục. Các kết quả tổng hợp quan trọng đánh giá tác động của di cư đến nghèo đa chiều tại nơi đi được thể hiện chi tiết trong nội dung nghiên cứu. Cùng với thực trạng về di cư và nghèo đa chiều được đề cập ở Mục 4.1, kết quả phần này sẽ là bằng

chứng quan trọng cho phần thảo luận kết quả nghiên cứu và đề xuất các hàm ý chính sách phù hợp nhằm phát huy vai trò của di cư trong việc giảm nghèo đa chiều của hộ gia đình có người di cư được đề cập ở Chương 5 của luận án.

Nội dung phần này mở đầu bằng việc xác định tập biến quan sát thể hiện các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng di cư của hộ. Tập biến này được sử dụng trong mô hình ước lượng

điểm số tương đồng thể hiện xác suất di cư của hộ bằng mô hình hồi quy logit. Đây là giai

đoạn đầu tiên của quy trình thực hiện PSM. Bên cạnh đó, luận án tiến hành kiểm tra các

điều kiện của mô hình cũng như đánh giá chất lượng của các phương pháp ghép cặp trước khi tiến hành đánh giá tác động. Đây sẽ là nguồn thông tin đầu vào sử dụng phân tích kết quả và thảo luận kết quả tác động được đề cập ở chương 5 của luận án.

4.2.1. Biến phân tích và thống kê mô tả các biến

Trên cơ sở tổng quan nghiên cứu về di cư và nghèo đa chiều được đề cập ở

chương 1 và chương 2 và phương pháp phân tích sử dụng được đề cập trong Chương 3,

luận án tiến hành đưa các biến kiểm soát vào mô hình nghiên cứu phù hợp với dữ liệu và bối cảnh phân tích.

Như đã đề cập ở phần phương pháp nghiên cứu, để đánh giá tác động của di cư đến nghèo đa chiều của hộ gia đình, cần thực hiện theo 2 giai đoạn. Giai đoạn 1, ước lượng khả năng/xác suất di cư của hộ dựa trên những đặc điểm có thể quan sát được.

Kết quả của giai đoạn này là tính toán được điểm số tương đồng hay còn gọi là điểm xu hướng của mỗi hộ trong mẫu (propensity score). Mô hình ước lượng của giai đoạn này được biểu thị như trong Biểu thức 3.1a. Sử dụng điểm số tương đồng thực hiện ước lượng tác động dựa trên các kỹ thuật ghép cặp của PSM. Như vậy, mô hình nghiên cứu được đề

xuất dựa trên phương pháp nghiên cứu tiến hành xác định biến độc lập và biến phụ thuộc.

Theo đó, biến độc lập là các biến đưa vào mô hình ước lượng xác suất di cư của hộ.

Mô tả các biến sử dụng trong phân tích

Biến phụ thuộc: các biến phụ thuộc đưa vào phân tích mô hình bao gồm các biến: tình trạng nghèo đa chiều, điểm số thiếu hụt đa chiều được đo lường dựa trên bộ tiêu chí của BLĐTBXH (2015) và tiếp cận theo phương pháp đo lường của Alkire & Foster (2011). Bên cạnh đó, luận án còn thực hiện đánh giá tác động của di cư đến tình trạng thiếu hụt từng chỉ số nghèo đa chiều dựa trên bộ chỉ số đề xuất bởi Bộ LĐTBXH

121

(2015) gồm 10 chỉ số đo lường sự thiếu hụt. Theo đó, biến tình trạng nghèo đa chiều

nhận giá trị 1 nếu hộ đó là nghèo đa chiều và nhận giá trị 0 nếu hộ đó không nghèo đa chiều. Biến phụ thuộc điểm số thiếu hụt đa chiều là biến định lượng rời rạc thể hiện điểm số thiếu hụt của từng hộ. Biến này được tổng hợp dựa trên số chỉ báo thiếu hụt đa

chiều của hộ. Đây là hai biến quan trọng đánh giá nghèo đa chiều của hộ gia đình có người di cư đi.

Ngoài ra để có bằng chứng so sánh với nghèo đa chiều, luận án đưa các biến bổ sung trong mô hình liên quan đến nghèo đơn chiều và phúc lợi của hộ nhằm đánh giá toàn diện hơn tác động của di cư bao gồm: Tình trạng nghèo theo chuẩn nghèo thu nhập

(nhận giá trị 1 nếu hộ đó sống mức sống dưới chuẩn nghèo thu nhập, ngược lại nhận giá

trị 0), tình trạng nghèo theo chuẩn nghèo chi tiêu (nhận giá trị 1 nếu hộ đó sống mức sống dưới chuẩn nghèo chi tiêu, ngược lại nhận giá trị 0), thu nhập bình quân đầu người, chi tiêu bình quân đầu người.

Các biến phụ thuộc đưa vào phân tích được mô tả như trong Bảng 4.6 dưới đây.

,

1

1

1

7 0

,

,

n ớ l

t ấ h n

2 0 0 9

6 9 5 8

ị r t á i G

ị r t

0

0

0

0

,

,

ỏ h n

t ấ h n

9 3 6 6

8 5 7 6

á i G

h c ệ l

,

,

,

,

,

,

8 4 6 0

3 0 5 0

8 2 1 0

2 9 1 0

0 0 3 0

5 6 2 0

8 1 0 2 - 6 1 0 2 p ộ g u ệ i l

n ẩ u h c

ộ Đ

ữ D

,

,

,

,

,

,

h n ì b

3 9 7 7

3 2 6 7

3 8 1 0

8 3 0 0

0 0 1 0

6 7 0 0

g n u r T

1

1

1

1

,

,

n ớ l

t ấ h n

9 1 7 8

6 5 6 8

ị r t á i G

0

0

0

0

ỏ h n

t ấ h n

0 0 5 , 6

3 8 7 . 6

ị r t á i G

ả u q t ế k n ế i

2 1 6 , 0

3 1 5 , 0

7 2 1 , 0

4 0 2 , 0

6 9 2 , 0

6 8 2 , 0

6 1 0 2 - 4 1 0 2 p ộ g u ệ i l

n ẩ u h c

h c ệ l ộ Đ

ữ D

2 2 1

h n ì b

6 0 6 , 7

3 6 6 , 7

8 7 1 , 0

4 4 0 , 0

7 9 0 , 0

0 9 0 , 0

b c á c ả t ô M

g n u r T

. 6 . 4 g n ả B

a đ o è h g N

- 1

u ề i h c a đ o è h g n

- 0 ; t ụ h u ế i h T - 1

- 0 ; t ụ h u ế i h T - 1

- 0 ; t ụ h u ế i h T - 1

- 0 ; t ụ h u ế i h T - 1

t ụ h u ế i h t g n ô h K

t ụ h u ế i h t g n ô h K

t ụ h u ế i h t g n ô h K

t ụ h u ế i h t g n ô h K

g n ô h k - 0 ; u ề i h c

n ế i b a ủ c ị r t á i G

c ạ r

i ờ R

ị h N

ị h N

ị h N

ị h N

ị h N

n ế i b

n â h p

n â h p

n â h p

n â h p

n â h p

u ể i K

a ĩ h g n Ý

a đ o è h g n g n ạ r t h n ì T

u ề i h c

i đ g n ạ r t h n ì T ố s ỉ h c

t ụ h u ế i h t g n ạ r t h n ì T

n ớ l i ờ ư g n

t ụ h u ế i h t g n ạ r t h n ì T

m e ẻ r t a ủ c c ọ h

t ụ h u ế i h t ố s m ể i Đ

u ề i h c a đ

t ụ h u ế i h t g n ạ r t h n ì T

a ủ c V H Đ T ố s ỉ h c

h c ị d n ậ c p ế i t ố s ỉ h c

ế t y ụ v

t ụ h u ế i h t g n ạ r t h n ì T

T Y H B ố s ỉ h c

1 Y

4 Y

2 Y

3 Y

5 Y

6 Y

n ế i B

1

4

2

3

5

6

t t S

1

1

1

1

1

1

n ớ l

t ấ h n

ị r t á i G

ị r t

0

0

0

0

0

0

ỏ h n

t ấ h n

á i G

h c ệ l

,

,

,

,

,

,

8 8 4 0

4 0 1 0

3 6 4 0

9 7 2 0

0 9 1 0

9 6 1 0

8 1 0 2 - 6 1 0 2 p ộ g u ệ i l

n ẩ u h c

ộ Đ

ữ D

,

,

,

,

,

,

h n ì b

9 0 6 0

1 1 0 0

2 1 3 0

5 8 0 0

8 3 0 0

9 2 0 0

g n u r T

1

1

1

1

1

1

n ớ l

t ấ h n

ị r t á i G

0

0

0

0

0

0

ỏ h n

t ấ h n

ị r t á i G

5 8 4 , 0

5 1 1 , 0

0 0 5 , 0

1 9 2 , 0

4 0 2 , 0

2 8 1 , 0

6 1 0 2 - 4 1 0 2 p ộ g u ệ i l

n ẩ u h c

h c ệ l ộ Đ

ữ D

3 2 1

h n ì b

1 2 6 , 0

3 1 0 , 0

8 9 4 , 0

3 9 0 , 0

3 4 0 , 0

4 3 0 , 0

g n u r T

- 0 ; t ụ h u ế i h T - 1

- 0 ; t ụ h u ế i h T - 1

- 0 ; t ụ h u ế i h T - 1

- 0 ; t ụ h u ế i h T - 1

- 0 ; t ụ h u ế i h T - 1

- 0 ; t ụ h u ế i h T - 1

t ụ h u ế i h t g n ô h K

t ụ h u ế i h t g n ô h K

t ụ h u ế i h t g n ô h K

t ụ h u ế i h t g n ô h K

t ụ h u ế i h t g n ô h K

t ụ h u ế i h t g n ô h K

n ế i b a ủ c ị r t á i G

ị h N

ị h N

ị h N

ị h N

ị h N

ị h N

n ế i b

n â h p

n â h p

n â h p

n â h p

n â h p

n â h p

u ể i K

a ĩ h g n Ý

t ạ o h h n i s

c ớ ư n n ồ u g N ố s ỉ h c

t ụ h u ế i h t g n ạ r t h n ì T

N Đ Q B ở

t ụ h u ế i h t g n ạ r t h n ì T

t ụ h u ế i h t g n ạ r t h n ì T

g n ợ ư l t ấ h C ố s ỉ h c

ở à h n

t ụ h u ế i h t g n ạ r t h n ì T

à h n h c í t n ệ i D ố s ỉ h c

t ụ h u ế i h t g n ạ r t h n ì T

h c ị d n ậ c p ế i T ố s ỉ h c

à h n / í x ố H ố s ỉ h c

u ê i t

t ụ h u ế i h t g n ạ r t h n ì T

c ụ h p n ả s i à T ố s ỉ h c

g n ô h t n ậ c p ế i t ụ v

g n ô h t n ễ i v ụ v

n i t

7 Y

8 Y

9 Y

1 1 Y

0 1 Y

2 1 Y

n ế i B

7

8

9

1 1

0 1

2 1

t t S

1

1

1

1

n ớ l

t ấ h n

ị r t á i G

ị r t

0

0

0

0

ỏ h n

t ấ h n

á i G

h c ệ l

,

,

,

,

9 8 4 0

9 1 4 0

0 3 2 0

7 4 2 0

8 1 0 2 - 6 1 0 2 p ộ g u ệ i l

n ẩ u h c

ộ Đ

ữ D

,

,

,

,

h n ì b

6 9 3 0

7 2 2 0

6 5 0 0

5 6 0 0

g n u r T

1

1

1

1

n ớ l

t ấ h n

ị r t á i G

0

0

0

0

ỏ h n

t ấ h n

ị r t á i G

) 8 1 0 2 - 4 1 0 2 S S L H V u ệ i l ữ d ộ b ừ t ả i g c á t a ủ c n á o t h n í T : n ồ u g N

(

3 2 3 , 0

2 2 4 , 0

7 6 2 , 0

7 2 2 , 0

6 1 0 2 - 4 1 0 2 p ộ g u ệ i l

n ẩ u h c

h c ệ l ộ Đ

ữ D

4 2 1

h n ì b

8 1 1 , 0

1 3 2 , 0

7 7 0 , 0

4 5 0 , 0

g n u r T

t i r a g o l

t i r a g o l

- 0 ; t ụ h u ế i h T - 1

- 0 ; t ụ h u ế i h T - 1

t ụ h u ế i h t g n ô h K

t ụ h u ế i h t g n ô h K

n ế i b a ủ c ị r t á i G

c ụ t

c ụ t

ị h N

ị h N

n ế i b

n ê i L

n ê i L

n â h p

n â h p

u ể i K

a ĩ h g n Ý

o è h g n g n ạ r t h n ì T

p ậ h n u h t

o è h g n g n ạ r t h n ì T

o è h g n n ẩ u h c o e h t

u ê i t i h c

o è h g n n ẩ u h c o e h t

n â u q h n ì b p ậ h n u h T

i ờ ư g n u ầ đ

n â u q h n ì b u ê i t i h C

i ờ ư g n u ầ đ

3 1 Y

4 1 Y

5 1 Y

6 1 Y

n ế i B

3 1

4 1

5 1

6 1

t t S

125

Các biến đưa vào mô hình ước lượng xác suất di cư của hộ

Bước đầu tiên để đánh giá tác động của di cư đến nghèo đa chiều ở cả hai phương

pháp chính là ước lượng điểm xu hướng hay nói cách khác là ước lượng xác suất hộ có ít nhất một thành viên xuất cư vì mục đích việc làm. Phương pháp ước lượng phù hợp cho biến phụ thuộc là biến nhị phân thường được các nghiên cứu sử dụng hồi quy logit và probit. Theo Marco Caliendo & Sabin Kopeinig (2005), mô hình logit và probit ước lượng cho biến phụ thuộc là biến nhị phân thường mang lại kết quả tương tự. Vấn đề

chính mà nghiên cứu phải đối mặt là làm thế nào để chọn được tập biến giải thích phù

hợp. Quyết định có bao nhiêu biến để đưa vào mô hình nhị phân để tính toán điểm xu

hướng là một vấn đề được thảo luận rộng rãi trong nhiều nghiên cứu. Tập biến giải thích được lựa chọn nên ảnh hưởng lên cả hai biến kết quả mà chúng ta quan tâm là nghèo (tập trung vào nghèo đa chiều gồm hai chỉ tiêu là tình trạng nghèo đa chiều và điểm số

thiếu hụt nghèo đa chiều cùng 10 chỉ số đo lường các chiều nghèo đa chiều) và xuất cư.

Những biến là kết quả tác động của xuất cư không nên đưa vào trong mô hình logit. Tương tự, những biến tác động đến xuất cư nhưng không tác động đến nghèo cũng nên bị bỏ qua (theo Nguyễn Việt Cường và cộng sự, 2009). Bryson, Dorsett và Purdon (2002 trích trong Arata, L., & Sckokai, P. 2016) cho rằng, quá nhiều biến trong mô hình nhị

phân là không nên vì nó có thể làm trầm trọng thêm vấn đề vùng hỗ trợ chung (common support) và làm tăng phương sai của công cụ ước lượng. Thêm vào đó, Rubin và Thomas (1996 trích trong Arata, L., & Sckokai, P. 2016) cho rằng, mô hình ước lượng nên bao

gồm tất cả các biến ngay cả khi chúng không có ý nghĩa thống kê, ngoại trừ một vài

trường hợp như biến không ảnh hưởng đến kết quả và các giá trị trung bình của nhóm tham gia (nhóm Treated) và nhóm đối chứng (nhóm Control), hoặc nếu một biến có tương quan cao với các biến đã có trong mô hình. Để xác định được các biến đưa vào mô hình cần dựa vào các lý thuyết về di cư và lý thuyết về nghèo.

Đối với các biến độc lập sử dụng ước lượng xác suất di cư, luận án kế thừa trên

mô hình nghiên cứu của Nguyễn Việt Cường và cộng sự (2009), Nguyễn Việt Cường và Vũ Hoàng Linh (2018) và một số nghiên cứu để luận giải cho tập biến đưa vào mô

hình. Theo đó, các biến này được đưa vào mô hình ước lượng điểm số tương đồng (hay còn là xác suất di cư) của mỗi hộ như biểu thức 3.1a đã đề cập trong chương 3.

Lý thuyết kinh tế về di cư cho rằng, quyết định di cư phụ thuộc vào đặc trưng nhân khẩu của hộ và chủ hộ bao gồm tài sản vật chất và tài sản con người cũng như đặc điểm khu vực nơi hộ sinh sống (theo Stark, 1991; Mora and Taylor, 1994; Nguyễn Việt

Cường và cộng sự 2009, Nguyễn Việt Cường và Vũ Hoàng Linh 2018). Vì vậy, các

nhân tố thuộc về đặc trưng nhân khẩu của hộ và chủ hộ cũng như đặc điểm khu vực địa

126

lý là những nhóm yếu tố được lựa chọn đưa vào mô hình nghiên cứu. Bên cạnh đó, yếu

tố liên quan đến đặc điểm địa phương nơi hộ sinh sống cũng tác động đến khả năng di cư của hộ (bao gồm các yếu tố liên quan đến cấp xã, cấp tỉnh).

Hộ di cư ở Việt Nam gồm hai nhóm. Một nhóm gồm các hộ gia đình nghèo gửi thành viên di cư với mục đích chính giúp hộ giảm nghèo từ tiền gửi về của người di cư. Một nhóm khác được coi là hộ khá giả/giàu có hơn nhưng vẫn gửi thành viên di cư vì công việc ở nơi ở mới. Để kiểm soát vấn đề này, luận án sử dụng biến thu nhập trước khi có tiền gửi làm biến kiểm soát trong mô hình xác suất di cư.

Đối với các biến liên quan đến cấp xã, luận án sử dụng dữ liệu xã thuộc bộ dữ liệu Khảo sát mức sống trong giai đoạn tham chiếu. Theo TCTK (2016b, 2018), dữ liệu xã ghi nhận thông tin của hơn 2000 xã ở khu vực nông thôn trên phạm vi cả nước để đánh giá tác động của cộng đồng đến đời sống và hoạt động sản xuất kinh doanh của dân cư ở khu vực nông thôn. Các biến thuộc cấp xã bao gồm các biến định lượng như tỷ lệ xuất cư của xã, khoảng cách từ thôn/ấp đến chợ đầu mối và các biến nhị phân như xã có cơ sở sản xuất làng nghề, xã thuộc vùng sâu/vùng xa, xã có đường ô tô. Đối với yếu tố liên quan đến cấp tỉnh, một số nghiên cứu còn chỉ ra rằng, thể chế cũng là một yếu tố kìm hãm/thúc đẩy di cư cũng như tác động đến nghèo. Tại Việt Nam, hai yếu tố quan trọng đo lường thể chế là chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (PCI - Provincial Competiveness Index hay gọi tắt là chỉ số PCI) và chỉ số quản trị hành chính công cấp tỉnh (PAPI - Provencial Governance and Public Administration Performance Index gọi tắt là chỉ số PAPI. Theo một nghiên cứu từ Phòng thương mại và công nghiệp Việt Nam (VCCI, 2016) sử dụng chỉ số PCI 2016 cho thấy hiệu ứng dài hạn giữa chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh với chất lượng và hiệu quả điều hành nền kinh tế. Biến này được đưa vào mô hình với kì vọng, hộ sống ở những địa phương có chỉ số PCI cao thì xu hướng xuất cư sẽ thấp hơn vì địa phương có khả năng hấp thụ tốt hơn lực lượng lao động tại chỗ. Đối với chỉ số PAPI, một báo cáo nghiên cứu của UNDP (2020) sử dụng chỉ số hiệu quả quản trị và hành chính công cấp tỉnh ở Việt Nam cho thấy thể chế và mong muốn xuất cư không có mối quan hệ với nhau. Theo đó, không có mối quan hệ tương quan nào giữa những tỉnh, thành phố được đánh giá khá hơn trong PAPI và mong muốn xuất cư của người dân. Vì vậy biến chỉ số quản trị hành chính công cấp tỉnh PAPI không được đưa vào mô hình hồi quy ước lượng.

Từ dữ liệu thô được mô tả như trong mục 3.1.2.2 của chương 3, nghiên cứu thực hiện hai mô hình ước lượng xác suất di cư hay ước lượng điểm xu hướng. Mô hình 1 được thực hiện trên bộ dữ liệu VHLSS đầy đủ các hộ ở cả khu vực thành thị và nông thôn. Theo đó, số quan sát cho dữ liệu 2014-2016 gồm 4836, trong khi dữ liệu 2016- 2018 gồm 5046 quan sát. Mô hình 2 được thực hiện cho các hộ gia đình ở khu vực nông

127

thôn sau khi ghép bộ dữ liệu xã và với bộ dữ liệu hộ gia đình thuộc bộ dữ liệu VHLSS. Theo TCTK (2016b, 2018), dữ liệu xã ghi nhận thông tin của hơn 2000 xã ở khu vực nông thôn trên phạm vi cả nước để đánh giá tác động của cộng đồng đến đời sống và hoạt động sản xuất kinh doanh của dân cư ở khu vực nông thôn. Điều này cho phép nghiên cứu đánh giá tác động của di cư đến nghèo đa chiều của các hộ gia đình tại nơi đi của người di cư chính xác hơn khi phần lớn người di cư xuất phát từ khu vực nông thôn và nghèo là hiện tượng khu vực nông thôn. Vấn đề này không làm mất đi các giá trị của kết quả ước lượng khi mà theo số liệu thống kê cho thấy 95% dân số của Việt Nam sống ở khu vực nông thôn (World Bank, 2021) và xuất cư vẫn là hiện tượng của khu vực nông thôn. Bộ dữ liệu cho mô hình 2 gồm 3630 quan sát cho dữ liệu gộp của 2014-2016 và 3837 quan sát cho dữ liệu gộp của 2016-2018.

Đối với mô hình 1, các biến giải thích trong mô hình di cư chỉ còn 3 nhóm gồm đặc điểm của chủ hộ, đặc điểm của hộ và đặc điểm của vùng và khu vực nơi hộ sinh sống. Chi tiết các biến và thống kê mô tả các biến của mô hình này xem ở Bảng A1a của phần Phụ lục.

Các biến giải thích trong mô hình di cư nông thôn (mô hình 2) gồm 32 biến chia

thành 5 nhóm đặc trưng gồm đặc trưng nhân khẩu của chủ hộ, đặc điểm và điều kiện

kinh tế của hộ và vùng và khu vực địa lý nơi hộ sinh sống. Bên cạnh đó, nghiên cứu còn

đưa vào mô hình hồi quy các biến liên quan đến đặc điểm cấp xã nơi hộ sinh sống thể

hiện cho biến cấp xã và biến Chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (PCI - Provincial Competiveness Index hay gọi tắt là chỉ số PCI) là biến duy nhất đại diện cho đặc điểm cấp tỉnh liên quan đến thể chế. Giá trị thống kê mô tả của tập biến giải thích được thể

hiện trong Bảng A1b phần Phụ lục.

Các biến giải thích liên quan trong mô hình 1 và mô hình 2 được đề cập ở trên được sử dụng trong mô hình ước lượng xác suất/khả năng di cư của hộ hay còn gọi là ước lượng điểm xu hướng. Mô hình này chính là mô hình hồi quy với biến nhị phân thể hiện tình trạng di cư của hộ (1- Hộ di cư; 0- hộ không di cư) thông qua mô hình hồi quy logit. Kết quả của mô hình ước lượng khả năng di cư nhằm tính toán điểm số tương đồng giữa hộ di cư và không di cư hay còn gọi là điểm xu hướng được trình bày ở nội dung tiếp theo Mục 4.2.2.

4.2.2. Tác động của di cư đến nghèo đa chiều tại nơi đi ở Việt Nam

Bản chất của mô hình nghiên cứu là đánh giá tác động của di cư đến biến kết quả cần quan tâm được đề cập trong luận án là nghèo đa chiều. Điều này có thể được thực hiện bằng cách so sánh kết quả trước và sau khi di cư của hộ di cư. Tuy vậy, tại một thời

điểm (hay dữ liệu sử dụng là dữ liệu chéo Cross-selectional data) thì điều này không thể

128

thực hiện được. Vì vậy, cần phải tái tạo nhóm không di cư (nhóm đối chứng) có đặc

điểm tương đồng với nhóm di cư, từ đó, so sánh kết quả của hai nhóm này. Để việc so sánh này có ý nghĩa thì hai nhóm này phải tương đồng về các yếu tố có thể quan sát được. Và phương pháp PSM cho phép tái tạo nhóm không di cư (nhóm đối chứng/nhóm

không chịu tác động can thiệp) có đặc điểm tương đồng với nhóm di cư (nhóm chịu tác động can thiệp) thông qua điểm số tương đồng (propensity score) được ước lượng từ mô hình hồi quy logit thể hiện xác suất di cư/khả năng di cư của hộ. Đây là kết quả của giai

đoạn 1 của quy trình hai gồm hai giai đoạn trong phương pháp PSM. Trong mô hình logit các thể hiện các biến kiểm soát ảnh hưởng đến khả năng di cư của hộ. Về mặt lý

thuyết của phương pháp PSM, các biến kiểm soát này vừa có tác động đến di cư vừa có tác động đến nghèo đa chiều. Dựa trên điểm số tương đồng hay còn gọi là điểm xu hướng, PSM cho phép thực hiện việc ghép cặp hai nhóm (di cư/không di cư) bằng các

kỹ thuật ghép cặp . Vì vậy, trong giai đoạn hai của phương pháp PSM chính là thực hiện ước lượng tác động của di cư đến nghèo đa chiều. Phân tích sự khác biệt trong kết quả

giữa hai nhóm để đánh giá tác động của di cư đối với nghèo đa chiều. So sánh này có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách mà di cư ảnh hưởng đến các khía cạnh NĐC của

các hộ gia đình.

4.2.2.1. Ước lượng khả năng di cư của hộ gia đình

Tập biến giải thích được chỉ ra ở Mục 4.2.1 được đưa vào thực hiện ước tính toán xác suất/khả năng/xu hướng di cư của hộ thông qua hồi quy logit. Ở bước này giúp tính

toán điểm số tương đồng của hộ di cư và không di cư và kết quả của bước này chính là

dữ liệu đầu vào ước lượng tác động của di cư đến các biến kết quả quan tâm. Các ước lượng được thực hiện cho từng mô hình: Mô hình 1 là mô hình thực hiện cho dữ liệu toàn bộ hộ gia đình và mô hình 2 là được thực hiện cho dữ liệu của các hộ ở khu vực nông thôn bằng cách ghép các thông tin của bộ xã thuộc dữ liệu KSMS. Kết quả ước

lượng được thể hiện như trong Bảng 4.7a và Bảng 4.7b dưới đây.

Bảng 4.7a: Mô hình hồi quy logit về xác suất di cư của hộ (Mô hình 1)

Dữ liệu 2014-2016 Dữ liệu 2016-2018

Biến giải thích Hệ số Hệ số Tác động biên Tác động biên

Đặc điểm của chủ hộ

0,014 0,060 0,013 0,068 Chủ hộ là nam giới (0,035) (0,110) (0,024) (0,162)

0,013 -0,032 -0,007 0,062 Chủ hộ là người DTTS (0,154) (0,034) (0,104) (0,023)

129

Dữ liệu 2014-2016 Dữ liệu 2016-2018

Biến giải thích Hệ số Hệ số Tác động biên Tác động biên

0,227*** 0,169*** 0,037*** Độ tuổi của chủ hộ 0,044*** (0,006) (0,029) (0,019) (0,004)

-0,002*** -0,001* -0,001*** Độ tuổi bình phương của chủ hộ -0,001*** (0,000) (0,000) (0,000) (0,000)

0,845*** 0,742*** 0,164*** Chủ hộ đang có vợ/chồng 0,185*** (0,041) (0,191) (0,127) (0,028)

0,001 0,000 0,246 0,054 Chủ hộ chưa hoàn thành cấp học nào (0,248) (0,054) (0,173) (0,038)

-0,033 -0,007 0,195 0,043 Chủ hộ hoàn thành bậc tiểu học (0,234) (0,051) (0,165) (0,036)

-0,227 -0,015 0,099 0,022 Chủ hộ hoàn thành bậc THCS (0,118) (0,050) (0,161) (0,035)

-0,118 -0,026 0,151 0,033 Chủ hộ hoàn thành bậc THPT (0,241) (0,053) (0,170) (0,037)

Đặc điểm và điều kiện kinh tế của hộ

-0,469* -0,495*** -0,109*** Quy mô hộ (người) -0,102*** (0,008) (0,043) (0,030) (0,006)

-0,341*** -0,075*** -0,238***

-0,053*** (0,012) Thu nhập bình quân đầu người không tính tiền gửi (logarit) (0,089) (0,019) (0,056)

0,689*** 0,687*** Tỷ lệ người phụ thuộc dưới 15 tuổi 0,152*** (0,016) 0,150*** (0,025) (0,077) (0,117)

-0,046* -0,223** -0,21* Tỷ người phụ thuộc từ 60 tuổi trở lên -0,049** (0,019) (0,029) (0,087) (0,132)

-0,044 -0,0712 -0,198 -0,328 Tỷ lệ chi tiêu phi LTTTP của hộ (0,103) (0,151) (0,033) (0,470)

0,534*** 0,666*** Tỷ lệ thành viên hộ là nữ giới 0,145*** (0,054) 0,118*** (0,038) (0,171) (0,248)

-0,307*** -0,068*** -0,467*** Hộ gặp cú sốc trong năm -0,102*** (0,031) (0,099) (0,022) (0,143)

Vùng và khu vực sinh sống của hộ

0,016 0,15 0,033 0,071 Hộ sống ở vùng ĐBSH (0,032) (0,101) (0,022) (0,148)

130

Dữ liệu 2014-2016 Dữ liệu 2016-2018

Biến giải thích Hệ số Hệ số Tác động biên Tác động biên

0,017 0,004 0,095 0,021

Hộ sống ở vùng Trung du và miền núi phía bắc (0,157) (0,034) (0,108) (0,024)

0,199 0,043 -0,210** -0,046***

Hộ sống ở vùng Bắc Trung bộ và duyên hải miền Trung (0,131) (0,029) (0,091) (0,020)

0,040 0,009 0,118 0,026 Hộ sống ở vùng Tây Nguyên (0,269) (0,059) (0,174) (0,038)

0,070 0,015 0,037 0,008 Hộ sống ở vùng Đông Nam Bộ (0,271) (0,059) (0,188) (0,041)

-0,0130 -0,003 -0,026 -0,006 Hộ sống ở khu vực thành thị (0,129) (0,028) (0,088) (0,019)

-3,050*** -3,059*** Hằng số (1,115) (0,738)

159.34 462,84

Giá trị thống kê Wald chi2(22)

(Prob > chi2 = 0,000) (Prob > chi2 = 0,000)

Pseudo R2 0,087 0,077

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu gộp của bộ dữ liệu VHLSS 2014, 2016, 2018

Chú thích: Giá trị trong ngoặc đơn là sai số chuẩn đã được robust

***, **, *: Có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 1%, 5%, 10%

Chủ hộ có trình độ học vấn trên THPT làm giá trị tham chiếu

Hộ sống ở vùng ĐBSCL làm giá trị tham chiếu

Vùng hỗ trợ chung 0,013-0,798 0,041-0,792

131

Bảng 4.7b: Mô hình hồi quy logit về xác suất di cư của hộ (Mô hình 2)

Giai đoạn 2014-2016 Giai đoạn 2016-2018

Biến giải thích Hệ số Hệ số Tác động biên Tác động biên

Đặc điểm của chủ hộ

0,065 Giới tính chủ hộ (Nam=1) -0,126 (0,024) -0,028 (0,046) 0,295 (0,262) (-0,058)

-0,01 Dân tộc chủ hộ (DTTS=1) -0,062 (0,154) -0,014 (0,035) -0,047 (0,215) (-0,047)

0,112*** Độ tuổi của chủ hộ 0,025*** (-0,009) 0,211*** (0,029) 0,043*** (0,006) (0,041)

-0,001** Độ tuổi bình phương của chủ hộ -0,002*** (0,000) -0,000** (0,000) -0,0003*** (5,56e-05) (0,000)

0,069

0,896*** (0,220) 0,201*** (0,049) 0,315 (0,315) Hôn nhân chủ hộ (Chủ hộ đang có vợ/chồng=1) (-0,064)

0,001 Số năm đi học của chủ hộ (năm) 0,004 (0,022) 0,001 (0,005) 0,005 (0,029) (-0,006)

Đặc điểm và điều kiện kinh tế của hộ

-0,01 Số năm đi học trung bình của các thành viên -0,071** -0,016** -0,044

(0,034) (0,008) (0,047) hộ (năm) (-0,01)

-0,731*** Quy mô hộ (người) -0,855*** (0,0136) -0,192*** (0,030) -0,161*** (-0,048) (0,223)

0,007 Quy mô hộ bình phương 0,059*** (0,015) 0,013*** (0,003) 0,030 (0,025) (-0,005)

-0,021

-0,321*** (0,019) -0,072*** (0,020) -0,094 (0,109) Thu nhập BQĐN của hộ trước khi có tiền gửi (logarit) (0,024)

Tỷ lệ người phụ thuộc dưới 6 tuổi 2,128*** (0,825) 0,478*** (0,184) 4,195*** (1,157) 0,924*** (-0,25)

0,515** Tỷ lệ người phụ thuộc 6-14 tuổi (lần) 0,667 (0,801) 0,150 (0,180) 2,336** (1,145) (0,25)

0,930** 0,205** Tỷ lệ người phụ thuộc từ 60 tuổi trở lên 0,683** (0,291) 0,153** (0,065) (0,379) (0,083)

132

Giai đoạn 2014-2016 Giai đoạn 2016-2018

Biến giải thích Hệ số Hệ số Tác động biên Tác động biên

0,609** Tỷ lệ thành viên hộ trong độ tuổi lao động 2,072** (0,811) 0,465** (0,181) 2,762** (1,150) (0,251)

-0,101*

-0,294 (0,199) -0,066 (0,045) -0,457* (0,277) Tỷ lệ thành viên hộ làm việc trong lĩnh vực NLTS (0,061)

0,091 Tỷ lệ thành viên hộ là nữ giới (lần) 0,694*** (0,257) 0,156*** (0,057) 0,411 (0,339) (0,075)

-0,106** Hộ gặp phải cú sốc (cá nhân, gia đình, thiên tai) -0,403*** (0,155) -0,091*** (0,035) -0,481** (0,222) (0,049)

0,084 Hộ có xe máy 0,530*** (0,178) 0,119*** (0,040) 0,000 (0,000) (0,062)

0,00 Diện tích đất sản xuất bình quân đầu người 0,000 0,000 0,000

(0,000) (0,000) (0,000) (logarit) (m2) (0,00)

-0,015* -0,003 Hộ có vay mượn từ các tổ chức chính trị xã hội -0,012 (0,028) -0,052 (0,123) (0,172) (0,038)

Vùng sinh sống của hộ

0,062 Hộ sống ở Đồng bằng sông Hồng 0,036 (0,033) 0,159 (0,145) 0,282 (0,119) (0,044)

0,018 Hộ sống ở miền núi, trung du phía Bắc 0,008 (0,037) 0,036 (0,163) 0,081 (0,208) (0,046)

0,056

0,254 (0,200) Hộ sống ở Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung -0,279** (0,142) - 0,063** (0,032) (0,044)

Hộ sống ở Tây Nguyên 0,028 (0,063) 0,126 (0,281) -0,037 (0,368) -0,008 (0,081)

0,227 0,05 Hộ sống ở Đông Nam Bộ -0,060 (0,079) -0,268 (0,352) (0,417) (0,092)

Đặc điểm của xã

0,794 Tỷ lệ di cư của xã 0,290 (0,682) 1,292 (3,040) 3,603 (3,496) (0,769)

-0,041

0,022 (0,030) 0,098 (0,133) -0,187 (0,198) Xã có cơ sở sản xuất làng nghề thu hút LĐ của xã (0,044)

133

Giai đoạn 2014-2016 Giai đoạn 2016-2018

Biến giải thích Hệ số Hệ số Tác động biên Tác động biên

-0,006 Xã thuộc vùng sâu/xa -0,008 (0,147) -0,002 (0,033) -0,025 (0,188) (0,041)

0,001

-0,001 (0,003) -0,000 (0,001) 0,003 (0,002) Khoảng cách từ thôn/ấp đến chợ bán buôn/đầu mối (0,001)

0,032 Xã có đường ô tô 0,371* (0,201) 0,083* (0,045) 0,145 (0,301) (0,066)

Đặc điểm của tỉnh

-0,007 Chỉ số PCI -0,026 (0,022) -0,006 (0,005) -0,031 (0,035) (0,008)

Hằng số 2,593 (1635) -2,209 (2,855)

Pseudo R2 0,080 0,068

118.15 Giá trị thống kê Wald chi2(31) 225,13 (Prob > chi2 = 0,000) (Prob > chi2 = 0,000)

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu gộp của bộ dữ liệu VHLSS 2014, 2016, 2018

Chú thích: Giá trị trong ngoặc đơn là sai số chuẩn đã được robust

***, **, *: Có ý nghĩa thống kê tương ứng ở mức 1%, 5%, 10%

Hộ sống ở vùng ĐBSCL làm giá trị tham chiếu

Từ mô hình nghiên cứu đề xuất với 5 nhóm đặc điểm ảnh hưởng đến khả năng hộ gửi thành viên di cư sử dụng hồi quy logit cho kết quả ước lượng và chỉ ra một số

điểm đáng chú ý tác động đến ý định di cư của hộ từ hai mô hình. Bên cạnh một vài yếu

tố có xu hướng tương đồng ở cả hai mô hình, thì cũng tồn tại nhiều điểm khác biệt.

Điểm tương đồng trong hai mô hình ước lượng xác suất di cư liên quan đến một

số yếu tố thuộc về đặc điểm của chủ hộ và đặc điểm của hộ cũng như vùng nơi hộ sinh

sống. Đối với các đặc điểm liên quan đến chủ hộ, ngoại trừ biến phản ánh tình trạng hôn nhân và độ tuổi là yếu tố có ý nghĩa thống kê, không có thêm bất kì yếu tố nào thực sự ảnh hưởng đến khả năng di cư của hộ. Kết quả ước lượng chỉ ra rằng, tuổi chủ hộ càng tăng thì khả năng hộ có thành viên di cư càng cao (nhưng với tốc độ giảm dần). Thêm vào đó, khả năng di cư thường cao hơn ở chủ hộ đang có vợ/chồng.

Vùng hỗ trợ chung (common support) 0,027 - 0,859 0,032 - 0,854

134

Kết quả từ mô hình hồi quy cũng cho thấy thu nhập bình quân đầu người (đã loại

trừ tiền gửi) có tác động âm tới khả năng di cư của hộ. Điều này có nghĩa rằng, khi thu nhập bình quân đầu người trước khi có tiền gửi càng cao thì khả năng hộ có thành viên di cư có xu hướng càng giảm. Nói cách khác, khi mức thu nhập đã loại trừ tiền gửi của

hộ ngày càng được cải thiện thì xu hướng gửi thành viên di cư càng thấp. Kết quả thống kê mô tả từ dữ liệu gộp cũng cho thấy, di cư không có sẵn cho những hộ thuộc nhóm nghèo nhất khi mà tỷ lệ di cư ở nhóm hộ này thấp nhất do chi phí di chuyển là

một rào cản đáng kể của di cư. Hộ di cư thường là những hộ thuộc nhóm có mức thu nhập dưới trung bình, trung bình (hai nhóm này chiếm tới gần 50% số hộ di cư ở cả

hai năm). Trong khi những hộ giàu nhất có điều kiện di chuyển nhưng khuynh hướng di cư vì việc làm thấp hơn các nhóm còn lại. Điều này cho thấy, hộ có điều kiện kinh tế khó khăn hơn thì ý định di cư tìm kiếm việc làm càng gia tăng với mục đích là cải

thiện thu nhập và điều kiện sống cho hộ. Tuy vậy, di cư cũng không dành cho những hộ nghèo nhất.

Kết quả hồi quy cũng chỉ ra rằng, quy mô hộ có tác động ngược chiều đến xu

hướng di cư. Nếu quy mô hộ tăng thêm 1 thành viên thì khả năng hộ có thành viên di cư việc làm giảm và giảm với tốc độ ngày càng cao. Điều này đã được Tran Thi Bich và cộng sự (2012) khẳng định trong bài nghiên cứu, theo đó, tác giả cũng đã chỉ ra xu hướng

tương tự. Xem xét dữ liệu khảo sát cho thấy, hiện tượng di cư thường gặp đối với những hộ có quy mô dưới 5 thành viên (chiếm khoảng 80%). Điều này cho thấy, đối với những hộ có số thành viên lớn thì ít có khả năng di cư. Mặt khác, hộ có nhiều thành viên trong độ tuổi lao động thì càng khuyến khích gửi thành viên di cư việc làm.

Trong khi mô hình 1 chỉ ra rằng, không có sự khác biệt giữa khả năng di cư ở những chủ hộ có trình độ hô vấn thấp hơn so với chủ hộ có trình độ học vấn cao (cụ thể là bậc trên THPT), thì mô hình dành cho khu vực nông thôn (Mô hình 2) trình độ học

vấn của các thành viên hộ thực sự có tác động theo hướng làm giảm khả năng hộ gửi thành viên di cư. Tương tự cho biến liên quan đến hộ (cá nhân, gia đình, kinh tế, thiên

tai) cũng khiến cho xác suất di cư của hộ giảm xuống.

Theo đặc điểm khu vực địa lý nơi hộ sinh sống, với giá trị tham chiếu là vùng Đồng bằng sông Cứu Long, kết quả ước lượng chỉ ra rằng, chỉ có vùng Bắc Trung Bộ và duyên hải Nam Trung Bộ là vùng duy nhất cho thấy thực sự có sự khác biệt về xu

hướng di cư. Theo đó, xu hướng di cư của vùng này thấp hơn so với vùng Đồng bằng

sông Cửu Long. Kết quả này cho thấy tương đồng với các báo cáo, nghiên cứu trước đó cho rằng, Đồng bằng sông Cửu Long luôn là vùng có tỷ lệ xuất cư cao nhất cả nước với điểm đến của người di cư từ vùng này chủ yếu là vùng Đông Nam Bộ. Một phần do điều

135

kiện kinh tế - xã hội khó khăn, dân cư đông, thiếu việc làm vì vậy người dân ở vùng này

có xu hướng di chuyển rất cao tới các vùng khác để tìm kiếm việc làm, cải thiện thu nhập cho bản thân và gia đình.

Xem xét các đặc điểm và điều kiện kinh tế của hộ cho thấy một số yếu tố làm gia

tăng khả năng di cư của hộ. Tỷ lệ thành viên hộ trong độ tuổi lao động là yếu tố có tác

động mạnh đến khả năng di cư. Theo đó, khả năng hộ gửi thành viên di cư tăng 46,5%

nếu tỷ lệ thành viên hộ trong độ tuổi lao động tăng thêm 1%. Điều này đã phản ánh đúng

thực trạng di cư, khi đa phần người di cư đều trong nhóm độ tuổi lao động đặc biệt là

nhóm trẻ tuổi (TCTK 2016c). Một điểm lưu ý từ kết quả ước lượng cho thấy, xu hướng

di cư gia tăng đối với những hộ có tỷ lệ thành viên là nữ gia tăng. Theo đó, nếu tỷ lệ thành

viên hộ là nữ tăng thêm 1% thì khả năng di cư ở những hộ này tăng thêm 15,6%. Điều

này càng củng cố cho vấn đề “nữ hóa di cư” như các nghiên cứu trước đã khẳng định.

Theo Số liệu Điều tra dân số giữa kì 2014 cho thấy (Tổng cục thống kê, 2015), tỷ lệ nữ

chiếm gần 60 % tổng số hơn 5 triệu người di cư trong 5 năm và tỷ lệ nữ di cư ngày càng

tăng qua các thời kỳ ở tất cả các loại hình di cư. Hiện tượng “nữ hóa di cư” xảy ra ở cả di

cư thành thị, nông thôn và ở các vùng kinh tế xã hội. Tuy nhiên, theo số liệu mới nhất từ

Tổng điều tra dân số và nhà ở năm 2019 cho thấy, mặc dù nữ giới vẫn chiếm đa số trong

tổng dân số di cư nhưng sự khác biệt về giới tính của dân số di cư đang dần được điều

chỉnh theo hướng cân bằng (tỷ lệ này có xu hướng giảm trong khi tỷ lệ nam di cư tăng).

Phụ nữ di cư là đối tượng dễ bị tổn thương do họ không được đảm bảo các quyền lợi tại

nơi đến và sự phân biệt giới tính. Chính vì vậy, Nhà nước cần phải chú trọng đến việc

phát triển hệ thống tư vấn và chăm sóc sức khỏe, và cung cấp các biện pháp nhằm hỗ trợ

và bảo vệ quyền và lợi ích nhóm đối tượng này ở nơi nhận cư.

Yếu tố tỷ lệ người phụ thuộc tác động rõ rệt đến xu hướng di cư của hộ khi mà

các yếu tố này làm gia tăng khả năng hộ có thành viên di cư việc làm. Những người

xuất cư chủ yếu trong độ tuổi lao động và những người ở nhà thường là người già và

trẻ em. Theo đó, hộ có tỷ lệ người phụ thuộc là trẻ em dưới 6 tuổi và người già càng

cao thì khả năng di cư càng tăng và tác động này thực sự có ý nghĩa thống kê. Đối với

hộ có người phụ thuộc là trẻ em dưới 6 tuổi khuynh hướng di cư của nhóm này cao

hơn vì họ có thể bỏ lại con cái cho bố mẹ/người thân chăm sóc để di cư. Điều này dẫn

đến hiện tượng có sự tác động ngược chiều giữa những tỉnh nhập cư và xuất cư được

khẳng định trong kết quả Tổng điều tra dân số và nhà ở giữa kì 2014 rằng “Nơi đến

nhận được nhiều lao động trẻ thông qua di cư trong khi nơi đi phải đối mặt với già hóa

dân số và những hệ quả như tăng tỷ lệ phụ thuộc, tăng hỗ trợ an sinh xã hội và chăm

sóc sức khỏe cho người già. Chính vì vậy, việc phân bổ ngân sách quốc gia cho các

136

tỉnh cần tính đến các yếu tố này nhằm giảm bớt sự cách biệt giữa tỉnh nhập cư và tỉnh

xuất cư” (TCTK 2016a, trang 61).

Bên cạnh những yếu tố tương tự như mô hình 1, mô hình 2 đưa thêm các biến

kiểm soát liên quan đến các yếu tố cấp xã và cấp tỉnh liên quan đến thể chế. Đây là đặc các đặc điểm riêng có của mô hình 2. Kết quả ước lượng mô hình 2 cho thấy, việc việc hộ có phương tiện đi lại (cụ thể là xe máy) cộng với đường sá thuận thiện là những yếu tố khiến cho việc di cư thuận lợi. Theo đó, hộ gia đình có phương tiện di chuyển là xe

máy làm gia tăng xu hướng di cư 11,9%. Mặt khác, hộ sống ở xã có đường ô tô đến tận thôn/ấp cũng đã làm gia tăng khả năng di cư của hộ 8,3%. Hộ gia đình có phương tiện

đi lại sẽ làm gia tăng xu hướng đặc biệt là hình thức di cư “con lắc” (di chuyển giữa điểm đi và điểm đến nhiều lần trong một thời gian nhất định). Hugo (2012) cho rằng “di

cư con lắc - một hình thức di cư tạm thời - là hình thức di cư chủ yếu ở một số nước Đông Nam Á. Di cư tạm thời đã trở thành một chiến lược sống quan trọng đối với những người mong muốn duy trì nơi cư trú ở nông thôn trong khi lại có thể nhận được một mức lương cao hơn với các công việc ở thành thị”. Mặc dù mục đích chủ yếu của hình thức

di cư con lắc là di cư việc làm nhưng hình thức di cư này vượt ra khỏi phạm vi nghiên cứu của luận án do hạn chế của phần dữ liệu phân tích. Tuy vậy, các bằng chứng này lại không được tìm thấy cho dữ liệu 2016-2018.

Một yếu tố tác động đến xu hướng di cư được nhắc tới trong luận án là chỉ số PCI - chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh. Tuy nhiên, kết quả ước lượng không như mong

đợi khi mà yếu tố này dường như không có tác động tới xu hướng di cư. Kết quả ước lượng cho thấy, cải cách chất lượng và hiệu quả điều hành nền kinh tế được phản ánh

thông qua chỉ số PCI vẫn chưa hiệu quả trong việc thu hút lao động, giảm động lực di cư của người dân địa phương từ đó giảm áp lực di cư tới các địa phương khác đặc biệt là tại các đô thị lớn. Một nguyên nhân được VCCI (2016) chỉ ra là do chất lượng đào

tạo của người lao động tại địa phương vẫn còn hạn chế chưa đáp ứng được nhu cầu của

nhà tuyển dụng.

Kết quả từ mô hình cũng cho thấy, xu hướng di cư không thực sự gia tăng trong

dữ liệu 2014-2016 và 2016-2018 ở cả hai mô hình mà luận án sử dụng. Điều này là do trong giai đoạn 2009-2019, việc thực hiện thành công các chương trình mục tiêu, dự án kinh tế - xã hội tại các địa phương mà điển hình là chương trình mục tiêu xây dựng nông

thôn mới đã thu hẹp khoảng cách kinh tế giữa thành thị và nông thôn, giữa các vùng,

miền, qua đó làm giảm số lượng di cư trong giai đoạn này (TCTK 2019b).

Kết quả ước lượng từ mô hình hồi quy logit tính toán điểm xu hướng di cư và giá trị này sẽ được sử dụng nhằm kết nối các hộ có đặc điểm tương đồng nhau để so sánh

137

với nhau từ đó thực hiện đánh giá tác động của di cư. Sử dụng phương pháp hồi quy kết

nối điểm số tương đồng để ước lượng tác động của di cư đến nghèo đa chiều của hộ. Để kết quả ước lượng đảm bảo độ tin cậy, một vài kiểm định cần được thực hiện.

Trước khi thực hiện ước lượng tác động cần kiểm tra phân phối tương đồng của

các biến đưa vào mô hình di cư và kiểm tra chất lượng của các phương pháp ghép cặp.

Điều kiện phân phối được kiểm tra thông qua đồ thị phân phối điểm xu hướng cũng như

kiểm định phân phối của các biến đưa vào mô hình. Sự tương đồng trong đồ thị phân

phố điểm xu hướng và vùng hỗ trợ chung (common support) lớn là một chỉ báo tốt để

tìm ra các cặp hộ có đặc điểm giống hệt nhau dựa trên những đặc điểm có thể quan sát

được từ đó so sánh hiệu quả tác động trung bình của di cư lên đối tượng bị tác động.

Chất lượng của các kỹ thuật ghép cặp được thể hiện ở chỗ các giá trị Pseudo R2,

và độ lệch tuyệt đối trung bình được chuẩn hóa (MASB) sau khi ghép cặp giảm so với

trước khi ghép cặp; LR Chi2 không có ý nghĩa thống kê sau khi ghép nhưng có ý nghĩa

thống kê trước khi ghép cặp. Đồng thời số quan sát nằm ngoài khoảng phân phối tương

đồng là không đáng kể.

Một khi chất lượng của phương pháp ghép cặp được đảm bảo, nghiên cứu sẽ tiến

hành ước lượng tác động cho các biến kết quả cần quan tâm. Như nội dung chương 3

đã đề cập, để tìm được hộ đối chứng phù hợp, cần kỹ thuật ghép cặp phù hợp sau đó so

sánh kết quả giữa hai nhóm. Luận án sử dụng ba kỹ thuật gồm ghép cặp cận gần nhất

(NNM), ghép cặp bán kính (RM) và ghép cặp hạt nhân (KM). Việc sử dụng nhiều kỹ

thuật ghép cặp nhằm củng cố thêm tính vững trong kết quả ước lượng

· Chất lượng của các phương pháp ghép cặp

Chất lượng của việc ghép cặp được thực hiện bằng việc kiểm tra phân phối điểm

xu hướng và vùng hỗ trợ chung.

Để tác động có ý nghĩa thì việc tính toán tác động chỉ nằm trong vùng hỗ trợ

chung (common support) với điều kiện rằng vùng hỗ trợ chung lớn (tức là có sự trùng

khớp lớn trong điểm số xu hướng giữa nhóm bị tác động và nhóm đối chứng). Hay nói

cách khác, phân phối điểm xu hướng giữa hai nhóm là tương đồng. Kết quả thể hiện

trong Hình 4.18a - Hình 4.18d cho thấy sẽ cho thấy những điều này.

138

MÔ HÌNH 1

Hình 4.18a: Phân phối điểm xu hướng, 2014-1016

Hình 4.18b: Phân phối điểm xu hướng, 2016-2018

MÔ HÌNH 2

Hình 4.18c: Phân phối điểm xu hướng, 2014-1016

Hình 4.18d: Phân phối điểm xu hướng, 2016-2018

Nguồn: Tính toán của tác giả từ bộ dữ liệu VHLSS 2014, 2016, 2018

Hình 4.18a đến Hình 4.18d với các thanh phía trên đường nằm ngang biểu thị

phân phối điểm số tương đồng của các hộ gia đình di cư (Treated), trong khi các thanh

bên dưới đường ngang biểu thị sự phân phối điểm xu hướng của các hộ gia đình không di cư (Untreated). Kết quả cho thấy, phân phối điểm xu hướng của hai nhóm di cư và không di cư khá tương đồng. Ngoài ra, số liệu cho thấy vùng hỗ trợ chung khá rộng

(0,018; 0,869). Phân phối điểm xu hướng trước và sau khi ghép cặp thay đổi theo hướng

tích cực, theo đó, trước khi ghép cặp, phân phối điểm xu hướng của hai nhóm khá khác biệt. Nhưng sau khi ghép cặp thì phân phối điểm xu hướng của hai nhóm tương đồng hơn. Minh chứng được minh họa trong các Hình 4.19a và Hình 4.19d cho Mô hình 1 và Hình 4.20a và Hình 4.20d cho Mô hình 2. Số quan sát nằm ngoài vùng hỗ trợ chung không đáng kể (hay nằm ngoài khoảng phân phối tương đồng).

139

MÔ HÌNH 1

Hình 4.19a: Phân phối điểm xu hướng trước khi ghép cặp

Hình 4.19b Phân phối điểm xu hướng sau khi ghép cặp

Dữ liệu 2014-2016

Hình 4.19c: Phân phối điểm xu hướng

Hình 4.19d: Phân phối điểm xu hướng

trước khi ghép cặp

sau khi ghép cặp

Dữ liệu 2016-2018

Nguồn: Tính toán của tác giả từ bộ dữ liệu VHLSS 2014, 2016, 2018

140

MÔ HÌNH 2

Hình 4.20a: Phân phối điểm xu hướng trước khi ghép cặp

Hình 4.20b: Phân phối điểm xu hướng sau khi ghép cặp

Dữ liệu 2014-2016

Hình 4.20c: Phân phối điểm xu hướng

Hình 4.20d: Phân phối điểm xu hướng

trước khi ghép cặp

sau khi ghép cặp

Dữ liệu 2016-2018

Nguồn: Tính toán của tác giả từ bộ dữ liệu VHLSS 2014, 2016, 2018

Như đã lưu ý trong phần 3.2 của Chương 3, mục tiêu chính của ước lượng điểm xu hướng là xem xét sự cân bằng trong phân phối của các biến được quan sát giữa hai

nhóm thay vì đưa ra dự đoán chính xác về xác suất tham gia. Bảng 4.8 dưới đây trình bày kết quả từ các kiểm tra thuộc tính cân bằng của các biến quan sát trước và sau khi ghép cặp. Thuộc tính cân bằng của các biến quan sát thỏa mãn khi giá trị độ lệch tuyệt

đối trung bình được chuẩn hóa, Pseudo R2 cũng như LR Chi2 giảm sau khi ghép cặp.

1 1

1 1

1 1

0 2

0 2

0 2

i ố h p

g n ồ đ

n â h p

i à o g n

g n ơ ư t

g n ả o h k

m ằ n t á s

n a u q ố S

,

,

,

,

,

,

i h k

3 3

9 1

9 1

3 3

7 1

8 1

u a S

p é h g

a ó h

t ệ y u t h c ệ l

,

,

,

,

,

,

i h k

4 7

4 7

4 7

3 6

3 6

3 6

n ẩ u h c c ợ ư đ

p é h g

ộ Đ

c ớ ư r T

h n ì b g n u r t i ố đ

,

,

,

,

,

,

2 7 1

7 3 8

1 0 8

p é h g

3 3 6 2

1 8 4 1

2 8 3 1

i h k u a S

6 1 0 2 - 4 1 0 2 u ệ i l

8 1 0 2 - 6 1 0 2 u ệ i l

2 H N Ì H Ô M

ữ D

ữ D

2 i h C R L

,

,

,

,

,

,

p é h g

* * * 2 4 5 4

* * * 2 4 5 4

* * * 2 4 5 4

i h k c ớ ư r T

* * * 3 2 3 3 2

* * * 3 2 3 3 2

* * * 3 2 3 3 2

8 1 0 2 - 4 1 0 2 ,

i h k

7 0 0

3 0 0

3 0 0

5 0 0

3 0 0

3 0 0

,

,

,

,

,

,

p é h g

0

0

0

0

0

0

u a S

2 R o d u e s P

p ặ c p é h g g n ợ ư

i h k

p é h g

9 7 0 , 0

9 7 0 , 0

9 7 0 , 0

3 7 0 , 0

3 7 0 , 0

3 7 0 , 0

c ớ ư r T

8 1 0 2 à v 6 1 0 2 , 4 1 0 2 S S L H V u ệ i l ữ d ộ b ừ t ả i g c á t a ủ c n á o t h n í

) s r o t a c i d n

2

2

2

3 1

3 1

3 1

ố S

t á s

i ố h p

m ằ n

g n ồ đ

n â h p

n a u q

i à o g n

g n ơ ư t

1 4 1

g n ả o h k

T : n ồ u g N

i y t i l a u q g n

i

i h k

u a S

p é h g

0 0 6 , 1

0 0 2 , 2

0 0 0 , 2

0 0 3 , 4

0 0 1 , 3

0 0 0 , 3

a ó h

h c t a M

(

i h k

n ẩ u h c c ợ ư đ

p é h g

t ệ y u t h c ệ l ộ Đ

0 0 3 , 7

0 0 3 , 7

0 0 3 , 7

0 0 4 , 9

0 0 4 , 9

0 0 4 , 9

c ớ ư r T

h n ì b g n u r t i ố đ

l t ấ h c h n á n ả h p o á b ỉ h c c á C

p é h g

0 5 6 , 7

0 8 7 , 9

0 3 3 , 8

0 2 9 , 4 2

0 2 8 , 2 1

0 6 4 , 2 1

i h k u a S

: 8 . 4 g n ả B

6 1 0 2 - 4 1 0 2 u ệ i l

8 1 0 2 - 6 1 0 2 u ệ i l

1 H N Ì H Ô M

2 i h C R L

ữ D

ữ D

p é h g

i h k c ớ ư r T

* * * 0 0 4 , 8 0 2

* * * 0 0 4 , 8 0 2

* * * 0 0 4 , 8 0 2

* * * 0 3 1 , 0 6 1

* * * 0 3 1 , 0 6 1

* * * 0 3 1 , 0 6 1

i h k

u a S

p é h g

3 0 0 , 0

3 0 0 , 0

3 0 0 , 0

5 1 0 , 0

8 0 0 . 0

7 0 0 , 0

2 R o d u e s P

% 1 c ứ m ở g n ứ g n ơ ư t ê k g n ố h t a ĩ h g n ý ó C * * * : h c í h t

i h k

9 5 0 ,

9 5 0 ,

9 5 0 ,

4 8 0 ,

4 8 0 ,

4 8 0 ,

p é h g

0

0

0

0

0

0

c ớ ư r T

ú h C

n ầ g

n ầ g

t ậ u h t

n â h n

n â h n

ỹ K

p ặ c p é h g

h n í k n á B

t ạ H

h n í k n á B

t ạ H

n ậ C

t ấ h n

n ậ C

t ấ h n

142

Kết quả trong Bảng 4.8 cho thấy, độ lệch tuyệt đối trung bình được chuẩn hóa

cho các biến tổng thể được sử dụng trong điểm số xu hướng giảm từ 7,3% trước khi

ghép cặp xuống còn 1,6% cho dữ liệu 2014-2016 và từ 9,4% xuống còn 4,3% sau khi

ghép cặp cho dữ liệu 2016-2018 của Mô hình 1. Pseudo R2 cũng giảm đáng kể (từ 5,9%

trước khi ghép cặp xuống còn khoảng 0,3% cho dữ liệu 2014-2016 và giảm từ 8,4%

xuống còn 0,7%- 1,5% trong mô hình 1). Xu hướng của các chỉ tiêu này tương tự cho

mô hình 2. Sau khi ghép cặp. Pseudo-R2 thấp, độ lệch tuyệt đối trung bình được chuẩn

hóa thấp, và giá trị không đáng kể của LR Chi2 sau khi ghép cặp. Những xu hướng này

cho thấy rằng đặc điểm kỹ thuật được đề xuất của điểm số xu hướng khá thành công về

sự tương đồng trong phân phối của các biến quan sát giữa hai nhóm hộ.

Kiểm tra tính cân bằng của các biến đưa vào mô hình ước lượng xác suất di cư

của hộ được thể hiện trong Bảng A2a đến BảngA2f cho Mô hình 1 và Bảng A3a đến

Bảng A3f cho các biến trong Mô hình 2. Tất cả các công cụ ước tính đều đạt được tỷ lệ

phần trăm giảm sai lệch trong hầu hết biến thuộc tập biến giải thích. Kết quả cho thấy

mô hình thỏa mãn điều kiện cân bằng trong phân tích PSM. Như vậy, các thông số phản

ánh chất lượng của việc ghép cặp trong PSM đã được đảm bảo. Luận án tiếp tục thực

hiện đánh giá tác động của di cư đến nghèo đa chiều của hộ gia đình tại nơi đi. Kết quả

và thảo luận kết quả được trình bày ở nội dung tiếp theo ở mục 4.2.3 dưới đây.

4.2.2.2. Đánh giá tác động của di cư đến nghèo đa chiều tại nơi đi

Để ước tính tác động của di cư đến nghèo đa chiều, nghiên cứu sử dụng các biến

kết quả như biến giả về tình trạng nghèo đa chiều (với biểu hiện nghèo/không nghèo),

điểm số thiếu hụt đa chiều (điểm số thiếu hụt càng cao thì mức độ nghèo càng gia tăng),

tình trạng thiếu hụt theo từng chỉ số (thiếu hụt/không thiếu hụt) bằng các kỹ thuật ghép

cặp cận gần nhất (NNM), kỹ thật ghép cặp bán kính (RM) và ghép cặp hạt nhân (KM).

Để có bức tranh toàn cảnh về nghèo tại Việt Nam, nghiên cứu còn tiến hành đánh giá

tác động của di cư đến nghèo theo chuẩn nghèo thu nhập và nghèo theo chuẩn nghèo chi

tiêu (tình trạng nghèo và các chỉ tiêu phúc lợi khác như thu nhập/chi tiêu bình quân đầu

người) bằng phương pháp PSM thông qua các ghép cặp tương tự như đối với nghèo đa

chiều để so sánh với kết quả của nghèo đa chiều. Kết quả ước lượng tác động được thực

hiện cho hai mô hình. Mô hình 1 được thực hiện cho toàn bộ hộ gia đình ở cả nông thôn

và thành thị. Mô hình 2 là kết quả ước lượng cho các hộ gia đình nông thôn. Kết quả

được thể hiện trong Bảng 4.9a và Bảng 4.9b được ước lượng cho các biến kết quả liên

quan đến nghèo đa chiều trong khi Bảng 4.10a và Bảng 4.10b thể hiện kết quả ước

143

lượng cho các biến kết quả liên quan đến nghèo đơn chiều và các chỉ tiêu phúc lợi. Các

kết quả ước lượng được thực hiện dựa trên bộ dữ liệu gộp 2014-2016 và 2016-2018.

Thêm vào đó, các bảng này cũng thể hiện thông tin kết quả kiểm định độ nhạy

Rosenbaum. Giá trị này thể hiện chất lượng của hiệu quả tác động trên đối tượng tác

động. Theo đó, giá trị kiểm định độ nhạy Rosenbaum (giá trị Theta - Γ) càng lớn thì độ

tin cậy của các giá trị ATT càng cao hay nói cách khác, giá trị Γ càng lớn thì kết quả

ước lượng có độ tin cậy càng cao, và càng ít chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố không thể

quan sát được (Còn gọi là các sai lệch ẩn - hidden bias).

Đánh giá tác động của di cư đến nghèo đa chiều được ước lượng cho dữ liệu toàn

bộ (Mô hình 1) và dữ liệu cho khu vực nông thôn với hai đữ liệu minh họa (2014-2016

và 2016 - 2018) cho thấy một vài kết quả đáng chú ý được thể hiện trong kết quả trong

Bảng 4.9a và Bảng 4.9b dưới đây.

f o

,

,

1

1

1

,

,

5 1

5 1

) 0 1 (

5 7 1

5 2 1

g n ô h k ố t u ế y

y a h t g n ỡ ư g N

c ợ ư đ t á s n a u q

l e v e l l a c i t i r C

o d g n ộ đ c á t i ổ đ

) Γ - s a i b n e d d i h

(

,

,

) 9 (

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

M K

,

5 2 0 0

1 0 0 0

6 0 0 0

8 0 0 0

0 1 0 0 -

1 0 0 0 -

* 6 2 0 0

) 0 1 0 0 (

) 4 0 0 0 (

) 5 1 0 0 (

) 6 1 0 0 (

) 3 0 0 0 (

) 6 0 0 0 (

) 9 0 0 0 (

8 1 0 2 - 6 1 0 2 u ệ i l

ữ D

) 1 h n ì h ô M

,

,

) 8 (

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

M R

,

4 2 0 0

1 0 0 0

6 0 0 0

8 0 0 0

0 1 0 0 -

1 0 0 0 -

* 5 2 0 0

) 5 1 0 0 (

) 0 1 0 0 (

) 4 0 0 0 (

) 6 1 0 0 (

) 3 0 0 0 (

) 6 0 0 0 (

) 9 0 0 0 (

,

,

) 7 (

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

2 2 0 0

1 0 0 0

5 0 0 0

8 0 0 0

M N N

1 1 0 0 -

3 0 0 0 -

* 9 2 0 0

) 7 1 0 0 (

) 0 1 0 0 (

) 4 0 0 0 (

) 7 1 0 0 (

) 4 0 0 0 (

) 6 0 0 0 (

) 0 1 0 0 (

1

1

) Γ

) 5 (

5 , 1

5 , 1

5 2 , 1

5 2 , 1

5 2 , 1

l e v e l l a c i t i r C

g n ô h k ố t u ế y

y a h t g n ỡ ư g N

(

c ợ ư đ t á s n a u q

o d g n ộ đ c á t i ổ đ

- s a i b n e d d i h f o

4 4 1

) 4 (

M K

6 2 0 , 0

4 0 0 , 0

0 2 0 , 0

1 1 0 , 0

2 0 0 , 0 -

1 0 0 , 0 -

) 8 0 0 , 0 (

) 3 1 0 , 0 (

) 6 0 0 , 0 (

) 3 2 0 , 0 (

) 5 0 0 , 0 (

) 4 2 0 , 0 (

) 3 1 0 , 0 (

* * 8 1 0 , 0

6 1 0 2 - 4 1 0 2 u ệ i l

ữ D

) 3 (

M R

5 2 0 , 0

4 0 0 , 0

1 2 0 , 0

1 1 0 , 0

2 0 0 , 0 -

1 0 0 , 0 -

) 8 0 0 , 0 (

) 3 1 0 , 0 (

) 6 0 0 , 0 (

) 3 2 0 , 0 (

) 5 0 0 , 0 (

) 4 2 0 , 0 (

) 3 1 0 , 0 (

* * 7 1 0 , 0

( 8 1 0 2 - 4 1 0 2 , ộ h a ủ c u ề i h c a đ o è h g n n ế đ ư c i d a ủ c g n ộ đ c á T

: a 9 . 4

) 2 (

7 0 0 , 0

4 0 0 , 0

0 4 0 , 0

8 0 0 , 0

2 3 0 , 0

6 1 0 , 0

M N N

* 5 1 0 , 0

) 9 0 0 , 0 (

) 7 0 0 , 0 (

) 6 2 0 , 0 (

) 5 0 0 , 0 (

) 6 2 0 , 0 (

) 5 1 0 , 0 (

) 4 1 0 , 0 (

g n ả B

) 1 (

u ề i h c a đ t ụ h

m e ẻ r t a ủ c c ọ h

ế t

u ề i h c a đ o è h g n

i đ

ả u q t ế k n ế i B

u ế i h t

g n ạ r t

g n ạ r t

ế t y ụ v h c ị d n ậ c

h n ì T

ố s m ể i Đ

n ớ l i ờ ư g n a ủ c V H Đ T

h n ì T

p ế i T

ở à h n g n ợ ư l t ấ h C

y m ể i h o ả B

f o

,

1

1

,

,

5 1

5 7 1

5 2 1

g n ô h k ố t u ế y

y a h t g n ỡ ư g N

c ợ ư đ t á s n a u q

l e v e l l a c i t i r C

o d g n ộ đ c á t i ổ đ

) Γ - s a i b n e d d i h

(

,

,

,

,

,

,

,

,

M K

,

,

5 1 0 0 -

3 1 0 0 -

9 0 0 0 -

) 8 0 0 0 (

) 6 0 0 0 (

) 6 1 0 0 (

) 4 1 0 0 (

) 6 0 0 0 (

i ớ v h n í k n á b p ặ c p é h g t ậ u h t ỹ K

* * * 9 1 0 0 -

* * * 7 1 0 0 -

; 5 0

,

8 1 0 2 - 6 1 0 2 u ệ i l

0 ) h t i

ữ D

,

,

,

,

,

,

,

,

M R

,

,

4 1 0 0 -

3 1 0 0 -

9 0 0 0 -

) 6 1 0 0 (

) 4 1 0 0 (

) 6 0 0 0 (

) 7 0 0 0 (

) 6 0 0 0 (

* * * 9 1 0 0 -

* * * 7 1 0 0 -

,

,

,

,

,

,

,

,

M N N

,

,

5 1 0 0 -

1 2 0 0 -

) 7 0 0 0 (

) 6 0 0 0 (

) 8 0 0 0 (

) 7 1 0 0 (

) 5 1 0 0 (

* 4 2 0 0 -

* * * 0 2 0 0 -

* * * 7 1 0 0 -

) 8 1 0 2 , 6 1 0 2 , 4 1 0 2 u ệ i l ữ d ừ t ả i g c á t a ủ c n á o t h n í T : n ồ u g N

(

1

1

1

) Γ

5 7 , 1

5 2 , 1

l e v e l l a c i t i r C

g n ô h k ố t u ế y

y a h t g n ỡ ư g N

(

c ợ ư đ t á s n a u q

o d g n ộ đ c á t i ổ đ

- s a i b n e d d i h f o

5 4 1

w d n a b ( g n ô h t g n ă b g n ụ d ử s n â h n t ạ h p ặ c p é h g t ậ h t ỹ K

M K

0 1 0 , 0 -

6 2 0 , 0 -

1 0 0 , 0 -

) 0 1 0 , 0 (

) 0 1 0 , 0 (

) 6 1 0 , 0 (

) 9 1 0 , 0 (

) 9 0 0 , 0 (

* * * 6 2 0 , 0 -

* * * 3 2 0 , 0 -

% 0 1 ,

6 1 0 2 - 4 1 0 2 u ệ i l

% 5 ,

ữ D

M R

0 1 0 , 0 -

0 3 0 , 0 -

1 0 0 , 0 -

) 0 1 0 , 0 (

) 0 1 0 , 0 (

) 9 1 0 , 0 (

) 6 1 0 , 0 (

) 9 0 0 , 0 (

* * * 6 2 0 , 0 -

* * * 3 2 0 , 0 -

M N N

1 1 0 , 0 -

6 0 0 , 0 -

5 2 0 , 0 -

4 0 0 , 0 -

) 1 1 0 , 0 (

) 1 1 0 , 0 (

) 7 1 0 , 0 (

) 1 2 0 , 0 (

) 0 1 0 , 0 (

* * 2 2 0 , 0 -

% 1 c ứ m ở g n ứ g n ơ ư t ê k g n ố h t a ĩ h g n ý ó C

; 1 0 0 , 0 = l a c à v 5 = n g n ụ d ử s t ấ h n n ầ g n ậ c p ặ c p é h g t ậ u h t ỹ K

h n i s ệ v p ợ h

: * , * * ,

: h c í h t ú h C

; 0 0 5 = s p e r i ớ v p a r t s t o o b c ợ ư đ ã đ ) E S ( n ẩ u h c ố s i a s à l n ơ đ c ặ o g n g n o r t ị r t á i G

* * *

ả u q t ế k n ế i B

; 1

,

N Đ Q B ở à h n h c í t

g n ô h t n ễ i v ụ v h c ị d n ậ c

0 = l a c

h n i s

n i t g n ô h t n ậ c p ế i t ụ v c ụ h p n ả s i à T

u ê i t à h n / í x ố H

n ệ i D

p ế i T

ệ v p ợ h t ạ o h h n i s c ớ ư n n ồ u g N

146

Kết quả ước lượng từ phương pháp PSM thể hiện trong Bảng 4.9a cho thấy, xét

trên bình diện toàn bộ, di cư không có tác động tích cực đến nghèo đa chiều (Mô hình

1) mà chỉ góp phần làm giảm sự thiếu hụt ở một vài chỉ số đo lường mức độ tiếp cận các dịch vụ xã hội cơ bản như Diện tích nhà ở thuộc chiều nhà ở, các chỉ số ở chiều Tiếp cận thông tin. Cụ thể, nhờ di cư hộ giảm sự thiếu hụt về chỉ số Diện tích nhà ở 2,3% và giảm 2,2%-2,6% ở chỉ báo Tài sản phục vụ tiếp cận thông tin cho dữ liệu 2014-2016.

Các giá trị này thấp hơn cho dữ liệu 2016-2018. Một tiêu chí đánh giá tính hiệu quả của chương trình di cư đến giảm nghèo chính là tiền gửi về nhà của người di cư. Theo số liệu trong một báo cáo dựa trên tính toán từ VHLSS 2010 đến VHLSS2018 của World

Bank (2021) cho thấy, tại Việt Nam, tiền gửi chỉ chiếm 0,16% trong cơ cấu thu nhập

của hộ. Đối với hộ nghèo tỷ trọng này ở mức 0,17%. Tính trên bình diện quốc gia, giảm nghèo tại Việt Nam chủ yếu bởi tăng thu nhập lao động từ tiền công và kinh doanh hộ gia đình chứ không phải do di cư (World Bank, 2021). Điều này ngụ ý rằng, trên bình diện quốc gia di cư không giúp giảm nghèo, mà giảm nghèo là do tăng trưởng trong thu

nhập từ tiền công và kinh doanh của hộ (thu nhập từ phi nông nghiệp). Thêm vào đó

mức tiền gửi về cho hộ có xu hướng giảm dần và đóng góp ít hơn cho giảm nghèo. Cụ thể, “tăng trưởng thu nhập từ tiền công phi nông nghiệp chiếm gần 12 điểm phần trăm trên tổng mức giảm nghèo trong giai đoạn 2010-2018 - tương đương với 85 phần trăm

mức giảm nghèo được quan sát. Trong giai đoạn 2016-2018, những yếu tố dẫn tới tình trạng nghèo giảm chính là tiền công tăng (3,5 điểm phần trăm) và thu nhập khác (1,3 điểm phần trăm), bù đắp cho những ảnh hưởng tiêu cực của việc giảm thu nhập bình quân đầu người từ tiền gửi về nhà và nông nghiệp khi lao động dịch chuyển nhiều hơn sang khu vực việc làm được trả công” (World Bank, 2021, trang 25). Đánh giá của World Bank (2021) về tác động của di cư trong giai đoạn này cho thấy, mặc dù trong giai đoạn 2014-2016, tiền gửi về nhà đã đóng góp 16 phần trăm trong tổng kết quả giảm nghèo. Tuy vậy mức giảm tiền gửi về nhà trong cùng giai đoạn có thể đã làm

tăng tỉ lệ nghèo thêm 2,5 điểm phần trăm, bù trừ một phần với các kết quả giảm nghèo

đạt được do thu nhập từ tiền công tăng.

Tuy nhiên đối với khu vực nông thôn, tỷ trọng tiền gửi về nhà lại trong cơ cấu

thu nhập của hộ có xu hướng tăng dần, ở mức 2,7% cho giai đoạn 2014-2018, trong đó giai đoạn 2016-2018 ở mức 3,5% (World Bank, 2021). Điều này làm cho tác động tích cực của di cư có ý nghĩa đối với khu vực nông thôn. Kết quả phân tích từ mô hình 2 thể hiện trong Bảng 4.9b cho thấy điều này.

f o

u ế y

,

1

1

1

1

,

,

5 1

) 0 1 (

5 2 1

5 2 1

c ợ ư đ t á s

n a u q g n ô h k ố t

l e v e l l a c i t i r C

o d g n ộ đ c á t

) Γ - s a i b n e d d i h

(

i ổ đ y a h t g n ỡ ư g N

,

,

,

) 9 (

,

,

,

,

,

,

,

,

,

M K

,

,

) 5 0 0

) 8 3 0

9 3 0 0

4 2 0 0

5 1 0 0 -

) 6 0 0 0 (

) 2 0 0 0 (

) 8 0 0 0 (

) 8 2 0 0 (

) 5 2 0 0 (

* 0 1 0 0 -

* 3 0 0 0 -

- ( 2 0 0 0 -

- ( 0 0 0 0 -

8 1 0 2 - 6 1 0 2 u ệ i l

ữ D

,

,

) 8 (

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

M R

4 2 0 0

4 1 0 0

8 3 0 0

2 0 0 0 -

1 0 0 0 -

) 6 0 0 0 (

) 6 0 0 0 (

) 5 0 0 0 (

) 0 1 0 0 (

) 8 2 0 0 (

) 5 2 0 0 (

) 5 1 0 0 (

* 1 1 0 0 -

* 9 0 0 0 -

) 2 h n ì h ô M

) 6 0 0

) 3 0 0

,

) 7 (

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

* * 2 1 0

.

,

2 1 0 0

0 0 0 0

3 1 0 0

9 2 0 0

M N N

4 0 0 0 -

0 (

0 (

) 1 1 0 0 (

) 1 3 0 0 (

) 6 0 0 0 (

) 7 2 0 0 (

) 7 1 0 0 (

* 5 0 0 0 -

0 -

1

1

1

1

) Γ

( 8 1 0 2 - 4 1 0 2 , ộ h a ủ c u ề i

) 5 (

5 , 1

5 , 1

5 2 , 1

l e v e l l a c i t i r C

g n ô h k ố t u ế y

y a h t g n ỡ ư g N

(

c ợ ư đ t á s n a u q

o d g n ộ đ c á t i ổ đ

- s a i b n e d d i h f o

7 4 1

) 4 (

M K

0 0 , 0

0 0 , 0

0 0 , 0

1 0 , 0 -

1 0 , 0 -

) 2 0 , 0 (

) 1 0 , 0 (

) 0 0 , 0 (

) 1 0 , 0 (

) 2 0 , 0 (

) 1 0 , 0 (

) 3 0 0 , 0 (

* * * 3 0 , 0 -

* * * 1 0 , 0 -

6 1 0 2 - 4 1 0 2 u ệ i l

ữ D

) 3 (

M R

0 0 , 0

0 0 , 0

0 0 , 0

1 0 , 0 -

1 0 , 0 -

) 1 0 , 0 (

) 2 0 , 0 (

) 1 0 , 0 (

) 0 0 , 0 (

) 1 0 , 0 (

) 2 0 , 0 (

) 3 0 0 , 0 (

* * * 3 0 , 0 -

* * * 1 0 , 0 -

) 2 (

0 0 , 0

0 0 , 0

1 0 , 0 -

1 0 , 0 -

1 0 , 0 -

M N N

) 1 0 , 0 (

) 2 0 , 0 (

) 1 0 , 0 (

) 2 0 , 0 (

) 0 0 , 0 (

) 1 0 , 0 (

h c a đ o è h g n n ế đ ư c i d a ủ c g n ộ đ c á T

) 8 0 0 , 0 (

* 5 1 0 , 0 -

* * * 3 0 , 0 -

.

: b 9 4

g n ả B

) 1 (

ả u q t ế k n ế i B

u ề i h c a đ o è h g n

m e ẻ r t a ủ c c ọ h i đ

u ề i h c a đ t ụ h u ế i h t

g n ạ r t

g n ạ r t

ế t y ụ v h c ị d n ậ c

h n ì T

ố s m ể i Đ

n ớ l i ờ ư g n a ủ c V H Đ T

h n ì T

p ế i T

ở à h n g n ợ ư l t ấ h C

ế t y m ể i h o ả B

f o

u ế y

,

1

1

,

,

5 1

5 7 1

5 2 1

c ợ ư đ t á s

n a u q g n ô h k ố t

l e v e l l a c i t i r C

o d g n ộ đ c á t

) Γ - s a i b n e d d i h

(

i ổ đ y a h t g n ỡ ư g N

,

,

,

,

,

,

,

,

M K

,

,

) 1 0 0 (

1 2 0 0 -

5 0 0 0 -

) 4 0 0 0 (

) 4 0 0 0 (

) 6 2 0 0 (

) 7 2 0 0 (

* 7 0 0 0 -

i ớ v h n í k n á b p ặ c p é h g t ậ u h t ỹ K

* * * 8 0 0 -

* * 8 0 0 0 -

; 5 0

,

8 1 0 2 - 6 1 0 2 u ệ i l

0 ) h t i

ữ D

,

,

,

,

,

,

,

M R

,

,

,

2 2 0 0 -

7 0 0 0 -

) 4 0 0 0 (

) 6 2 0 0 (

) 7 2 0 0 (

) 2 0 0 0 (

) 2 0 0 0 (

* * 8 0 0 0 -

* * * 6 0 0 0 -

* * * 6 0 0 0 -

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

3 0 0 -

M N N

1 3 0 0 -

) 7 0 1 - (

) 5 0 0 0 (

) 6 0 0 0 (

) 5 0 0 0 (

) 9 2 0 0 (

* * 1 0 0 -

* * 0 1 0 0 -

* * 4 1 0 0 -

8 1 0 2 , 6 1 0 2 , 4 1 0 2 S S L H V u ệ i l ữ d ừ t ả i g c á t a ủ c n á o t h n í

1

1

) Γ

5 , 1

5 7 , 1

5 2 , 1

l e v e l l a c i t i r C

g n ô h k ố t u ế y

y a h t g n ỡ ư g N

(

T : n ồ u g N

c ợ ư đ t á s n a u q

o d g n ộ đ c á t i ổ đ

- s a i b n e d d i h f o

8 4 1

w d n a b ( g n ô h t g n ă b g n ụ d ử s n â h n t ạ h p ặ c p é h g t ậ h t ỹ K

M K

2 0 , 0 -

1 0 , 0 -

) 1 0 , 0 (

) 2 0 , 0 (

) 1 0 , 0 (

) 1 0 , 0 (

) 1 0 , 0 (

* * 2 0 , 0 -

* * * 3 0 , 0 -

* * * 3 0 , 0 -

6 1 0 2 - 4 1 0 2 u ệ i l

% 0 1 ,

ữ D

M R

% 5 ,

2 0 , 0 -

1 0 , 0 -

) 1 0 , 0 (

) 1 0 , 0 (

) 1 0 , 0 (

) 1 0 , 0 (

) 2 0 , 0 (

* * 2 0 , 0 -

* * * 3 0 , 0 -

* * * 3 0 , 0 -

2 0 , 0 -

1 0 , 0 -

M N N

) 1 0 , 0 (

) 1 0 , 0 (

) 1 0 , 0 (

) 2 0 , 0 (

) 2 0 , 0 (

* * 2 0 , 0 -

* * * 3 0 , 0 -

* * * 3 0 , 0 -

% 1 c ứ m ở g n ứ g n ơ ư t ê k g n ố h t a ĩ h g n ý ó C

; 1 0 0 , 0 = l a c à v 5 = n g n ụ d ử s t ấ h n n ầ g n ậ c p ặ c p é h g t ậ u h t ỹ K

ả u q t ế k n ế i B

: * , * * ,

; 0 0 5 = s p e r i ớ v p a r t s t o o b c ợ ư đ ã đ ) E S ( n ẩ u h c ố s i a s à l n ơ đ c ặ o g n g n o r t ị r t á i G

: h c í h t ú h C

* * *

N Đ Q B ở à h n h c í t

g n ô h t n ễ i v ụ v h c ị d n ậ c

; 1

,

n ệ i D

n i t g n ô h t n ậ c p ế i t ụ v c ụ h p n ả s i à T

h n i s ệ v p ợ h u ê i t à h n / í x ố H

p ế i T

h n i s ệ v p ợ h t ạ o h h n i s c ớ ư n n ồ u g N

0 = l a c

149

Di cư có tác động mạnh mẽ tới nghèo đa chiều ở khu vực nông thôn khi góp phần

giảm tình trạng nghèo, điểm số thiếu hụt và một số các chỉ số ở một số chiều nghèo

tương tự như mô hình 1 ở bất kì bộ dữ liệu nào mà luận án sử dụng. Điều này càng củng cố thêm bằng chứng về tác động tích cực của di cư đến đến nghèo đa chiều ở khu vực nông thôn, nơi xuất cư chủ yếu của người di cư. Cụ thể, dưới tác động của di cư, khả năng rơi vào nghèo đa chiều của hộ có thành viên di cư giảm 3%, điểm số thiếu hụt giảm

0,01 điểm. Mức giảm 3% cũng là mức cho sự thiếu hụt chỉ số liên quan đến Diện tích nhà ở, Tài sản phục vụ tiếp cận thông tin, và mức giảm thấp hơn chỉ ở mức 2% cho sự thiếu hụt chỉ số về tiếp cận dịch vụ viễn thông. Số liệu này được thực hiện với dữ liệu

gộp 2014-2016. Sử dụng dữ liệu gộp 2016-2018, nghiên cứu tái khẳng định tác động

tích cực của di cư đến nghèo đa chiều tương tự như như dữ liệu phân tích trước đó cho 2014-2016. Tuy vậy, mức độ cải thiện NĐC giai đoạn này thấp hơn so với dữ liệu 2014- 2016. Cụ thể mức giảm tình trạng nghèo chỉ ở mức 1% - 1,2%, điểm số thiếu hụt chỉ giảm ở mức 0,003 - 0,009 điểm; sự thiếu hụt ở chỉ số Diện tích nhà, Tiếp cận dịch vụ viễn thông

và Tài sản phục vụ tiếp cận thông tin mức giảm lần lượt chỉ 0,1%-0,8%,0,6%-1% và 0,6%-

1,4%. Tác động tích cực này đồng nhất ở tất cả các kĩ thuật ghép cặp. Kết quả này ở khu vực nông thôn có được chủ yếu là do sự hỗ trợ của tiền gửi từ thành viên/người thân của hộ di cư việc làm. Mặc dù không phải hộ di cư nào cũng nhận được tiền gửi và số tiền hộ

nhận được từ NDC trong nước cũng chênh lệch đáng kể giữa nhóm hộ di cư nghèo và nhóm hộ di cư giàu có. Nhưng với khoản hỗ trợ tài chính này sẽ giúp hộ gia đình cải thiện được tình trạng nghèo. Theo số liệu khảo sát từ các bộ dữ liệu VHLSS, gần 65% hộ di cư nhận được tiền gửi từ thành viên di cư việc làm trong nước, với mức tiền gửi nhận được trung bình là xoay quanh mức 17 triệu đồng/năm. Thêm vào đó, kết quả cho thấy có khoảng 66% hộ di cư nghèo đa chiều nhận được tiền gửi với mức tiền gửi trung bình khoảng 9 triệu đồng/năm. Chính điều này đã góp phần không nhỏ giúp hộ cải thiện được tình trạng nghèo cũng như điểm số thiếu hụt đa chiều ở khu vực nông thôn.

Bên cạnh sự hỗ trợ của di cư nhờ tiền gửi về của người di cư, thì nhiều chính sách

hỗ trợ của Chính phủ dành riêng cho khu vực nông thôn cũng đã hỗ trợ giúp khu vực

này giảm nghèo đa chiều nhanh hơn. Các chính sách được thiết kế hướng tới người

nghèo, giảm nghèo bền vững được triển khai bởi Chính phủ trong thời gian qua có thể

kể đến như:

(1) Chương trình cho vay nước sạch - vệ sinh môi trường (NS&VSMT) nông thôn theo Quyết định 62/2004/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ về tín dụng thực hiện chiến lược quốc gia về cấp NS&VSMT nông thôn (gọi tắt là "tín dụng xanh") (ngày 16/4/2004) thực hiện đến nay đã 20 năm

150

(2) Nghị quyết số 26/TW ngày 5/8/2008 về phát triển nông nghiệp, nông thôn và

nông dân

(3) Nghị quyết số 30a/2008/NQ-CP ngày 27/12/2008 của Chính phủ về Chương

trình hỗ trợ giảm nghèo nhanh và bền vững đối với 61 huyện nghèo.

(4) Nghị quyết số 800/QĐ-TTg ngày 4/6/2010 của Thủ tướng chính phủ phê

duyệt chương trình mục tiêu quốc gia xây dựng nông thôn mới 2010-2020

(5) Nghị quyết 80/NQ-CP ngày 19/5/2011 của Chính phủ về định hướng giảm

nghèo bền vững thời kỳ từ năm 2011 đến năm 2020

(6) Quyết định số 899/QĐ-TTg ngày 10/06/2013 và Quyết định số 255/QĐ-

TTg ngày 25/02/2021 về chương trình tái cơ cấu ngày nông nghiệp.

(7) Nghị quyết số 76/2014/QH13 ngày 24/6/2014 của Quốc hội về đẩy mạnh

thực hiện mục tiêu giảm mục tiêu giảm nghèo nhanh và bền vững đến năm 2020

(8) Quyết định số 33/2015/QĐ-TTg ngày 10/08/2015 về hỗ trợ nhà ở đối với hộ nghèo theo chuẩn nghèo giai đoạn 2011-2015 (chương trình hỗ trợ hộ nghèo về nhà ở

theo Quyết định số 167/2008/QĐ-TTg giai đoạn 2).

(9) Quyết định số 1722/QĐ-TTg ngày 02/9/2016 phê duyệt Chương trình mục

tiêu quốc gia Giảm nghèo bền vững giai đoạn 2016-2020

(10) Quyết định số 1980/QD-TTg, ngày 17/10/2016, về ban hành Bộ tiêu chí

quốc gia về xã nông thôn mới 2016-2020

Các chương trình của chính phủ được thiết kế nhằm hướng tới hộ nghèo, hộ cận nghèo, người yếu thế, những vùng khó khăn với nội dung chủ yếu như hỗ trợ đầu tư xây dựng cơ sở hạ tầng các huyện nghèo, xã đặc biệt khó khăn vùng bãi ngang ven biển và hải đảo; hỗ trợ đầu tư xây dựng cơ sở hạ tầng các xã đặc biệt khó khăn, xã biên giới, xã

an toàn khu, thôn, bản đặc biệt khó khăn vùng dân tộc và miền núi; hỗ trợ phát triển sản xuất, đa dạng hóa sinh kế và nhân rộng mô hình giảm nghèo; truyền thông và giảm nghèo về thông tin; nâng cao năng lực, giám sát đánh giá thực hiện chương trình

Kết quả từ các chương trình này được đánh giá là hiệu quả và đạt được mục tiêu đề ra. Do vậy, việc tiếp cận các dịch vụ xã hội cơ bản như y tế, giáo dục, nước sạch và vệ sinh, tiếp cận thông tin ở khu vực này ngày càng được cải thiện

Cần nhắc lại rằng, một hộ được coi là nghèo đa chiều khi thiếu hụt ít nhất 1/3 số

chỉ số đo lường nghèo đa chiều. Vì vậy, việc thiếu hụt một chỉ số nào đó không phản ánh sự thiếu hụt tổng hợp (hay nghèo đa chiều tổng hợp) của hộ. Vì vậy, khi phân tích tác động của di cư đến các chỉ số thiếu hụt riêng rẽ, kết quả không phản ánh hết được sự

thiếu hụt đa chiều tổng hợp. Kết quả ước lượng từ hai bộ dữ liệu cho cả hai mô hình cho

151

thấy, rất ít chỉ số được cải thiện nhờ di cư. Chỉ một phần ba trong tổng số các chỉ số đo

lường nghèo đa chiều được cải thiện nhờ di cư. Các chỉ số còn lại đều cho thấy, không có sự khác biệt trong tiếp cận các dịch vụ xã hội này ở nhóm hộ di cư và không di cư ở khu vực nông thôn (mô hình 2) cũng như trên bình diện toàn bộ (mô hình 1). Việc hưởng lợi từ

các chương trình mục tiêu của chính phủ không chỉ hộ di cư mà còn cho cả nhóm hộ không di cư. Vì vậy, không có gì ngạc nhiên khi các chỉ số phản ảnh mức độ thiếu hụt thuộc các chiều như giáo dục, y tế, điều kiện sống không có sự khác biệt giữa hai nhóm hộ.

Như vậy, di cư chỉ thực sự tác động đến nghèo đa chiều ở khu vực nông thôn mà không tác động trên bình diện toàn bộ (quốc gia). Trên khía cạnh xã hội, mặc dù hộ di

cư đã cải thiện được tình trạng nghèo cũng như điểm số nghèo đa chiều nhưng vẫn còn

đó nhiều chỉ số vẫn không được cải thiện. Một số chỉ số liên quan đến khả năng tiếp cận dịch vụ xã hội dường như không ảnh hưởng bởi di cư ở cả trên bình diện toàn bộ và kể cả ở khu vực nông thôn. Mặc dù không thể phủ nhận những lợi ích do di cư mang lại đối với người di cư/gia đình người di cư/cộng đồng nơi người di cư đi và đến. Tuy vậy,

việc cải thiện nghèo đa chiều nhờ di cư tại nơi đi vẫn còn tồn tại những vấn đề khó khăn,

cần các chính sách phù hợp hơn để phát huy tính ưu việt của di cư trong giảm nghèo.

Nhằm mục đích so sánh với tình trạng nghèo đa chiều của hộ, luận án ngoài việc

đánh giá tác động của di cư đến nghèo đa chiều còn thực hiện ước lượng tác động của di cư đến nghèo theo cách tiếp cận đơn chiều (thể hiện qua chỉ tiêu tình trạng nghèo theo chuẩn nghèo thu nhập hoặc theo chuẩn nghèo chi tiêu) và các chỉ tiêu phúc lợi của hộ

(thông qua chỉ tiêu thu nhập bình quân đầu người và chỉ tiêu bình quân đầu người tính

bằng logarit). Kết quả ước lượng bằng phương pháp PSM được trình bày như trong Bảng 4.10a và Bảng 4.10b dưới đây.

f o

u ế y

,

,

,

0 5 7

4 6 9

,

) 9 (

5 1

5 2

5 1

5 7 1

à l

c ợ ư đ t á s

à l ) I P C

n a u q g n ô h k ố t

l e v e l l a c i t i r C

(

o d g n ộ đ c á t

) Γ - s a i b n e d d i h

(

n ầ l 8 1 0 2 m ă n

i ổ đ y a h t g n ỡ ư g N

4 1 0 2 m ă n

i ớ v

) 8 (

,

,

,

,

M K

g n ù d u ê i t á i g

,

,

,

,

) 6 0 0 0 (

) 6 1 0 0 (

) 1 2 0 0 (

) 8 0 0 0 (

* * 7 1 0 0 -

* * * 2 7 1 0

* * * 2 7 0 0

* * * 5 2 0 0 -

) 1 h n ì h ô M

ố s ỉ h c

8 1 0 2 - 6 1 0 2 u ệ i l

ữ D

g n á h t / i ờ ư g n / n â u q

h n ỉ h c

) 7 (

,

,

,

,

M R

,

,

,

,

) 6 0 0 0 (

) 6 1 0 0 (

) 1 2 0 0 (

) 8 0 0 0 (

u ề i đ

* * 7 1 0 0 -

h n ì b

* * * 1 7 1 0

* * * 2 7 0 0

* * * 5 2 0 0 -

; g n ồ đ n ì h g n 0 3 6 à v g n ồ đ n ì h g n

0 8 7

u ê i t i h c

,

) 6 (

,

,

,

o e h t

M N N

,

,

3 2 0 0 (

,

,

) 7 0 0 0 (

) 9 0 0 0 (

) 8 1 0 0 (

* * * 0 0 2 0

* * * 6 8 0 0

* * * 0 3 0 0 -

* * * 3 2 0 0 -

à l t ợ ư l n ầ l

ã đ ủ h p h n í h C a ủ c

) 5 (

5 , 1

5 , 1

5 7 , 1

5 2 , 2

g n ô h k ố t u ế y

y a h t g n ỡ ư g N

c ợ ư đ t á s n a u q

f o l e v e l l a c i t i r C

o d g n ộ đ c á t i ổ đ

) Γ - s a i b n e d d i h

(

8 1 0 2 , 6 1 0 2 , 4 1 0 2 S S L H V u ệ i l ữ d ộ b ừ t ả i g c á t a ủ c n á o t h n í T : n ồ u g N

2 5 1

( 8 1 0 2 - 4 1 0 2 , ộ h a ủ c i ợ l c ú h p u ê i t ỉ h c c á c à v u ề i

) 4 (

M K

) 7 0 0 , 0 (

) 8 2 0 , 0 (

) 5 0 0 , 0 (

) 4 2 0 , 0 (

* 8 0 0 , 0 -

* * 1 5 0 , 0

* * * 3 7 1 , 0

* * * 5 2 0 , 0 -

6 1 0 2 - 4 1 0 2 u ệ i l

% 0 1 ,

ữ D

% 5 ,

) 3 (

M R

) 7 0 0 , 0 (

) 0 3 0 , 0 (

) 4 2 0 , 0 (

) 5 0 0 , 0 (

* 8 0 0 , 0 -

* * 1 5 0 , 0

* * * 0 7 1 , 0

* * * 5 2 0 , 0 -

h c n ơ đ o è h g n i ớ t ư c i

) 2 (

* 7 3 0

,

,

M N N

0

) 8 0 0 . 0 (

) 2 3 0 , 0 (

) 2 0 0 , 0 (

) 9 3 3 , 1 (

d a ủ c

* 4 0 0 0 -

* * * 6 8 1 , 0

* * * 6 2 0 , 0 -

g n ộ đ c á T

.

.

a 0 1 4

% 1 c ứ m ở g n ứ g n ơ ư t ê k g n ố h t a ĩ h g n ý ó C

; 0 0 5 = s p e r i ớ v p a r t s t o o b c ợ ư đ ã đ ) E S ( n ẩ u h c ố s i a s à l n ơ đ c ặ o g n g n o r t ị r t á i G

) 1 (

g n ả B

: * , * *

: h c í h t

,

. g n ồ đ n ì h g n 6 9 9 à l 8 1 0 2 m ă n à v g n ồ đ n ì h g n 9 6 9 à l 6 1 0 2 m ă n

h n í t c ợ ư đ o è h g n n ẩ u h c à l g n u h c o è h g n n ẩ u h c à l i ọ g n ò c y a h G T H N à v K T C T a ủ c u ê i t i h c o è h g n n ẩ u h C

o è h g n n ẩ u h c o e h t g n á h t / i ờ ư g n / n â u q h n ì b p ậ h n u h t o e h t h n í t c ợ ư đ p ậ h n u h t o è h g n n ẩ u h c o e h t o è h g N

. g n ồ đ n ì h g n 5 5 7 à v g n ồ đ n ì h g n

,

6 1 0 2 m ă n o h c y à n ố s n o c ; 4 1 0 2 m ă n n ô h t g n ô n c ự v u h k o h c g n ồ đ n ì h g n 5 0 6 à v ị h t h n à h t c ự v u h k o h c

u h t o è h g n n ẩ u h c o e h t

i h c o è h g n n ẩ u h c o e h t

ú h C

* * *

) a (

) b (

) a (

5 7 9

) b (

p ậ h n

u ê i t

ộ h a ủ c N Đ Q B p ậ h n u h T

ộ h a ủ c N Đ Q B u ê i t i h C

) t i r a g o l (

) t i r a g o l (

o è h g N

o è h g N

g n ồ đ n ì h g n

g n ồ đ n ì h g n

à l t ợ ư l

f o

0 5 7

4 6 9

y a h t

à l

,

,

,

,

5 1

5 1

0 1 -

5 2 1

5 2 2

à l ) I P C

(

n ầ l 8 1 0 2 m ă n

g n ô h k ố t u ế y

g n ỡ ư g N

4 1 0 2 m ă n

c ợ ư đ t á s n a u q

l e v e l l a c i t i r C

o d g n ộ đ c á t i ổ đ

) Γ - s a i b n e d d i h

(

i ớ v

g n ù d u ê i t á i g

9 -

,

,

,

,

,

M K

) 2 h n ì h ô M

,

,

,

) 7 3 0 0 (

) 7 2 0 0 (

) 3 1 0 0 (

) 7 1 0 0 (

* 1 3 0 0 -

* * 7 2 0 0 -

* * * 1 5 1 0

* * * 9 8 0 0

ố s ỉ h c

g n á h t / i ờ ư g n / n â u q

h n ỉ h c

8 -

8 1 0 2 - 6 1 0 2 n ạ o đ i a i G

,

,

,

,

,

,

M R

u ề i đ

h n ì b

,

,

) 8 3 0 0 (

) 7 2 0 0 (

) 3 1 0 0 (

) 7 1 0 0 (

* 7 2 0 0 -

* 1 3 0 0 -

; g n ồ đ n ì h g n 0 3 6 à v g n ồ đ n ì h g n

* * * 8 4 1 0

* * * 1 9 0 0

0 8 7

u ê i t i h c

7 -

.

.

.

.

.

.

.

.

o e h t

M N N

* 6 0 0 -

* * * 1 0

) 2 4 0 0 (

) 2 3 0 0 (

) 0 3 0 0 (

) 5 1 0 0 (

* * * 8 1 0

* * 9 2 0 0 -

à l t ợ ư l n ầ l

ã đ ủ h p h n í h C a ủ c

2

5 -

) Γ

5 7 , 1

5 2 , 1

5 2 , 1

( 8 1 0 2 - 4 1 0 2 , ộ h a ủ c i ợ l c ú h p u ê i t ỉ

l e v e l l a c i t i r C

g n ô h k ố t u ế y

y a h t g n ỡ ư g N

(

c ợ ư đ t á s n a u q

o d g n ộ đ c á t i ổ đ

- s a i b n e d d i h f o

8 1 0 2 , 6 1 0 2 , 4 1 0 2 S S L H V u ệ i l ữ d ộ b ừ t ả i g c á t a ủ c n á o t h n í T : n ồ u g N

3 5 1

4 -

M K

) 1 0 , 0 (

) 2 0 , 0 (

) 2 0 , 0 (

) 1 0 , 0 (

* * 3 0 , 0 -

* * * 9 1 , 0

* * * 7 0 , 0

* * * 4 0 , 0 -

3 -

6 1 0 2 - 4 1 0 2 n ạ o đ i a i G

% 0 1 ,

M R

) 1 0 , 0 (

) 2 0 , 0 (

) 2 0 , 0 (

) 1 0 , 0 (

* * 3 0 , 0 -

* * * 9 1 , 0

* * * 7 0 , 0

* * * 4 0 , 0 -

h c c á c à v u ề i h c n ơ đ o è h g n

% 5 ,

2 -

M N N

) 1 0 , 0 (

) 3 0 , 0 (

) 2 0 , 0 (

) 1 0 , 0 (

* 2 0 , 0 -

* * * 9 1 , 0

* * * 6 0 , 0

* * * 4 0 , 0 -

i ớ t ư c i d a ủ c

g n ộ đ c á T

.

.

1 -

b 0 1 4

% 1 c ứ m ở g n ứ g n ơ ư t ê k g n ố h t a ĩ h g n ý ó C

; 0 0 5 = s p e r i ớ v p a r t s t o o b c ợ ư đ ã đ ) E S ( n ẩ u h c ố s i a s à l n ơ đ c ặ o g n g n o r t ị r t á i G

g n ả B

: h c í h t

: * , * * ,

. g n ồ đ n ì h g n 6 9 9 à l 8 1 0 2 m ă n à v g n ồ đ n ì h g n 9 6 9 à l 6 1 0 2 m ă n

h n í t c ợ ư đ o è h g n n ẩ u h c à l g n u h c o è h g n n ẩ u h c à l i ọ g n ò c y a h G T H N à v K T C T a ủ c u ê i t i h c o è h g n n ẩ u h C

o è h g n n ẩ u h c o e h t g n á h t / i ờ ư g n / n â u q h n ì b p ậ h n u h t o e h t h n í t c ợ ư đ p ậ h n u h t o è h g n n ẩ u h c o e h t o è h g N

. g n ồ đ n ì h g n 5 5 7 à v g n ồ đ n ì h g n

,

6 1 0 2 m ă n o h c y à n ố s n o c ; 4 1 0 2 m ă n n ô h t g n ô n c ự v u h k o h c g n ồ đ n ì h g n 5 0 6 à v ị h t h n à h t c ự v u h k o h c

m â t n a u q ả u q t ế k n ế i B

) a ( p ậ h n u h t o è h g n n ẩ u h c o e h t

) b ( u ê i t i h c o è h g n n ẩ u h c o e h t

ú h C

* * *

) a (

) b (

5 7 9

) t i r a g o l ( ộ h a ủ c N Đ Q B p ậ h n u h T

) t i r a g o l ( ộ h a ủ c N Đ Q B u ê i t i h C

o è h g N

o è h g N

g n ồ đ n ì h g n

g n ồ đ n ì h g n

à l t ợ ư l

154

Kết quả ước lượng theo phương pháp PSM cho thấy, di cư có tác động tích cực

tới tình trạng nghèo đơn chiều cũng như thu nhập/chi tiêu của hộ trong bất kì bộ dữ liệu

nào và ở bất kì mô hình nào. Trong đó, tác động mạnh mẽ hơn được tìm thấy cho khu

vực nông thôn. Tác động mạnh mẽ và dễ nhìn thấy là chính là thu nhập và chi tiêu của

hộ. Cụ thể:

Trên bình diện toàn bộ (Bảng 4.10a), di cư giúp hộ gia tăng thu nhập ở mức 17%-

18,6% cho dữ liệu 2014-2016 và từ 17% -20% cho dữ liệu 2016-2018. Chi tiêu có mức

tăng mặc dù không bằng thu nhập nhưng cũng đáng kể khi mà di cư giúp hộ gia tăng chi

tiêu ở mức 3,7%-5,1% cho dữ liệu 2014-2016 và ở mức cao hơn cho dữ liệu 2016-2018

với 7,2%-8,6%. Nhờ tăng thu nhập và chi tiêu, đã giúp hộ di cư giảm nghèo dựa chuẩn

nghèo thu nhập và chuẩn nghèo chi tiêu. Cụ thể, di cư giúp hộ gia đình tại nơi đi giảm

được 2,5-2,6% theo chuẩn nghèo thu nhập được tìm thấy trong dữ liệu 2014-2016 và

con số này cao hơn nhưng không nhiều cho dữ liệu 2016-2018 với 2,5%-3%. Đối với

nghèo theo chuẩn nghèo chi tiêu, mức giảm này thấp hơn so với nghèo theo chuẩn nghèo

thu nhập. Theo đó, giảm nghèo chi tiêu chỉ ở mức 0,4%-0.8% cho dữ liệu 2014-2018 và

cao hơn cho dữ liệu 2016-2018 ở mức 1,7%-2,3%.

So sánh với tình trạng nghèo đơn chiều (theo chuẩn nghèo thu nhập hoặc chi tiêu)

cho thấy, có sự vượt trội trong khả năng giảm nghèo đơn chiều của hộ so với nghèo dựa

trên chuẩn nghèo đa chiều. Điều này được giải thích là do thước đo nghèo đơn chiều

thường được đo lường trực tiếp (thông qua thu nhập hoặc chi tiêu). Mặt khác kết quả

của di cư sẽ được phản ánh trực tiếp thông qua việc cải thiện thu nhập hoặc chi tiêu của

hộ. Đối với nghèo đa chiều, tác động của nó cần một độ trễ nhất định kể từ khi nhận

được tiền gửi từ người di cư. Đồng thời việc đo lường nghèo đa chiều là đo lường gián

tiếp từ các chỉ số thể hiện mức độ thiếu hụt các dịch vụ xã hội cơ bản.

Tác động của di cư lên nghèo đơn chiều cũng như thu nhập và chi tiêu (Bảng

4.10b) được tìm thấy mạnh mẽ hơn ở khu vực nông thôn khi mà các chỉ tiêu này mô

hình 2 đều cao hơn so với mô hình 1. Theo đó, di cư giúp hộ gia tăng thu nhập 19% cho

dữ liệu 2014-2016 và 14,8%-18% cho dữ liệu sau đó. Đối với chi tiêu, mức tăng cũng

tìm thấy xu hướng tương tự như mô hình toàn bộ khi thấp hơn so với thu nhập. Cụ thể,

chi tiêu tăng 6%-7% cho dữ liệu 2014-2016 thấp hơn so với mức 9%-10% cho dữ liệu

2016-2018. Chính điều này đã làm cho tốc độ giảm nghèo ở khu vực nông thôn cao hơn

so với mức chung (toàn bộ), khi mà nghèo theo chuẩn nghèo thu nhập giảm 4% được

tìm thấy ở dữ liệu 2014-2016 và 2,7%-2,9% cho dữ liệu 2016-2018; nghèo theo chuẩn

nghèo chi tiêu ở mức giảm 2%-3% cho dữ liệu 2014-2016 và 3,1%-6% cho dữ liệu sau

155

đó. Như vậy, so sánh dữ liệu cho thấy, mức tăng thu nhập có sụt giảm tuy không

đáng kể ở khu vực nông thôn. Điều này có thể do sự suy giảm trong tiền gửi về cho

khu vực nông thôn. Bằng chứng này được tìm thấy tương tự trong nghiên cứu của

UNDP (2021) khi cho rằng “Trong giai đoạn 2014-2016, tiền gửi về nhà đã đóng góp

16 phần trăm trong tổng kết quả giảm nghèo”... Tuy vậy, thu nhập từ tiền công tăng

ở khu vực nông thôn hoặc ven đô dẫn đến nhiều người làm việc gần địa bàn xã của

họ hơn và di chuyển từ nhà đến nơi làm việc hàng ngày. Thu nhập nông thôn tăng

cũng có thể là yếu tố khiến người di cư ít phải gửi tiền về nhà để hỗ trợ gia đình và

người thân hơn so với trước đây Trong giai đoạn 2016-2018, những yếu tố dẫn tới

tình trạng nghèo giảm chính là tiền công tăng (3,5 điểm phần trăm) và thu nhập khác

(1,3 điểm phần trăm), bù đắp cho những ảnh hưởng tiêu cực của việc giảm thu nhập

bình quân đầu người từ tiền gửi về nhà”. Đây chính là một phần nguyên nhân khiến

cho tác động của di cư đến thu nhâp hộ gia đình khu vực nông thôn ở dữ liệu 2016-

2018 thấp hơn so với dữ liệu trước đó.

Từ những phân tích nêu trên cho thấy, trong khi thước đo nghèo đa chiều là sự

tổng hợp của nhiều chỉ số vì vậy để cải thiện được tình trạng nghèo cần cải thiện được

các chỉ số thuộc các chiều của nghèo đa chiều. Tuy nhiên, với nguồn lực được bổ sung

từ di cư (thông qua tiền gửi) vẫn chưa đủ để giúp hộ cải thiện được tình trạng này nhanh

chóng như thước đo đơn chiều.

Các giá trị kiểm định độ nhạy Rosenbaum thông qua giá trị Γ trong Bảng 4.10a

và Bảng 4.01b không cao (nằm trong khoảng từ 1 đến 2.25). Ngoại trừ, giá trị kiểm định

độ nhạy Rosenbaum ở chỉ tiêu liên quan đến thu nhập bình quân đầu người (tính bằng

logarit) với giá trị Theta (Γ) khá cao cho thấy, kết quả ước lượng ATT của chỉ tiêu này

khá vững. Chỉ số “Diện tích nhà ở” là có giá trị Γ lớn nhất trong số các chỉ số (Γ =1,75).

Tuy vậy, giá trị Γ của các kết quả ước lượng vẫn chưa đủ lớn để có thể kết luận các yếu

tố không quan sát được không tác động tới kết quả ước lượng. Giá trị Theta ở các chỉ

tiêu ước lượng không cao không có nghĩa là sẽ không duy trì được ảnh hưởng của di cư

đến các chỉ tiêu được xác định là có ý nghĩa thống kê. Nhưng các kết quả này cho biết

rằng, giá trị ATT ước lượng trong mô hình khá nhạy cảm đối với các yếu tố không quan

sát được hay nói cách khác đó là các “sai lệch ẩn”.

Như vậy, do đặc tính đo lường phức tạp của nghèo đa chiều, kết quả đóng góp

của di cư này vào nghèo đa chiều là không toàn diện như những gì yếu tố này thể hiện

ở nghèo đơn chiều. Yếu tố di cư chỉ tác động tích cực giúp giảm nghèo ở một số chỉ số

trong một số chiều nghèo đa chiều cũng như chỉ tác động tích ở vùng nông thôn. Kết

156

quả này dựa trên sự phân tích từ dữ liệu trong giai đoạn tham chiếu. Điều này cho thấy,

cần có những giải pháp từ các phía (nhà nước, người di cư cũng như các cơ quan chịu

trách nhiệm quản lý, theo dõi và đánh giá về di cư và nghèo đa chiều) nhằm giảm nghèo

đa chiều nhanh hơn, bền vững hơn. Các bằng chứng rút ra từ kết quả phân tích ở chương

4 sẽ là căn cứ đề xuất các chính sách được đề cập trong chương tiếp theo của luận án.

157

Tiểu kết chương 4

Nghèo theo cách tiếp cận đa chiều ngày càng khẳng định là một thước đo quan

trọng cho nghèo theo cách tiếp cận đơn chiều. Đặc biệt ở người di cư khi mà, nghèo đơn chiều không còn là điều quan ngại lớn so với trước đây từ những nỗ lực phát triển kinh tế của Việt Nam trong những thập kỉ qua. Tuy nhiên, khi nghiên cứu nghèo đa chiều cho hộ gia đình (cả hộ di cư và không di cư) tại Việt Nam dựa vào việc phân tích bộ dữ liệu

VHLSS 2014, 2016 và 2018 cho thấy một số điểm đáng chú ý.

NĐC vẫn còn đáng quan ngại ở cả hai nhóm hộ đặc biệt là những hộ sống ở

những vùng khó khăn, hạ tầng kém phát triển, tập trung nhiều đồng bào dân tộc thiểu số

(như vùng Tây Bắc, Tây Nguyên, Đồng bằng sông Cửu Long) hoặc những hộ thiếu hụt chỉ số liên quan đến chiều giáo dục. Đối với hộ di cư, nghèo đa chiều còn có xu hướng gia tăng ở khu vực thành thị trong khi ở vùng nông thôn tình trạng này được cải thiện

đáng kể. Mặt khác, chỉ số NĐC cao ở những hộ thiếu hụt chiều Giáo dục, Nhà ở hoặc Tiếp cận thông tin (trong đó tập trung vào các chỉ số như Tình trạng đi học của trẻ em, Chất lượng nhà ở và Tài sản tiếp cận thông tin thì chỉ số nghèo đa chiều ở mức cao). Trong đó, Điều kiện sống lại là chiều có mức đóng góp cao nhất vào chỉ số nghèo đa

chiều chung không chỉ ở hộ di cư mà còn ở hộ KDC, tiếp đến là chiều Giáo dục.

Sử dụng phương pháp PSM cho mô hình nghiên cứu thực nghiệm đánh giá tác động của di cư đến các chỉ tiêu phản ánh nghèo đa chiều dựa trên bộ dữ liệu VHLSS 2014 – 2018

với các kỹ thuật ghép cặp cận gần nhất, ghép cặp bán kính và ghép cặp hạt nhân. Kết quả chỉ ra rằng, di cư có thể cải thiện tình trạng nghèo đơn chiều cũng như phúc lợi của hộ,

nhưng rất khó khăn để hộ cải thiện tình trạng nghèo đa chiều. Chỉ một số rất ít các chỉ báo thiếu hụt đa chiều được cải thiện nhờ di cư gồm Diện tích nhà ở bình quân đầu người, Tài

sản sử dụng tiếp cận thông tin. Các chỉ báo thuộc các chiều còn lại, nghiên cứu không phát hiện được sự khác biệt nào giữa nhóm hộ di cư và không di cư. Quá trình phân tích, luận án còn phát hiện một số nguyên nhân gây ra tình trạng này. Thêm vào đó, luận án khẳng

định bằng chứng mạnh mẽ rằng, di cư tác động tích cực tới nghèo đa chiều ở khu vực nông

thôn nhưng trên bình diện quốc gia, di cư vẫn chưa có tác động lan tỏa. Từ những phát hiện này, luận án cũng đã đưa ra một số khuyến nghị về chính sách nhằm phát huy vai trò của di cư giúp cải thiện tình trạng nghèo đa chiều tại nơi đi được thực hiện ở Chương 5.

158

CHƯƠNG 5 MỘT SỐ HÀM Ý CHÍNH SÁCH NHẰM PHÁT HUY VAI TRÒ CỦA DI CƯ TRONG GIẢM NGHÈO ĐA CHIỀU TẠI VIỆT NAM

Nội dung của chương này tập trung đề xuất một số hàm ý chính sách nhằm phát

huy vai trò tích cực và hạn chế những tác động tiêu cực từ di cư đến nghèo đa chiều cho khu vực xuất cư. Để có căn cứ đề xuất các chính sách, chương này thực hiện tóm lược các

kết quả nghiên cứu chính về tác động của di cư đến nghèo đa chiều trong giai đoạn tham chiếu của dữ liệu (giai đoạn 2014-2018). Đồng thời, luận án còn thực hiện phân tích thực

trạng di cư và nghèo đa chiều trong giai đoạn 2020-2023 và xu hướng di cư và nghèo đa

chiều trong thời gian tới nhằm kết nối với các kết quả phân tích giữa hai giai đoạn. Từ các

căn cứ này, các hàm ý chính sách được đề xuất trong luận án.

5.1. Tóm lược kết quả tác động của di cư đến nghèo đa chiều giai đoạn 2014 - 2018

Các kết quả phân tích tác động của di cư đến NĐC được luận án phân tích cho giai đoạn 2014-2018 dựa trên bộ dữ liệu thô VHLSS do Tổng cục thống kê thực hiện. Kết quả phân tích đã cho thấy bức tranh về di cư và nghèo đa chiều cũng như tác động của di cư đến nghèo đa chiều trong giai đoạn tham chiếu của dữ liệu. Nội dung dưới đây tóm lược một số

kết quả đáng chú ý về tác động của di cư đến NĐC trong giai đoạn này.

(i) Trên bình diện quốc gia, di cư vẫn chưa đóng góp tích cực trong công cuộc giảm nghèo đa chiều thể hiện ở việc không có sự khác biệt giữa hai nhóm hộ (di cư và không di

cư) về các tiêu chí đo lường nghèo đa chiều. Điều này cho thấy cần có những phải pháp tích

cực và hiệu quả hơn nữa nhằm phát huy tính tích cực của di cư trong việc giảm nghèo đa chiều trên bình diện quốc gia. Điều mà vai trò tích cực của di cư đã mang lại khi xét đến nghèo theo cách tiếp cận đơn chiều. Khi đề cập tới thành công trong giảm nghèo của Việt

Nam, một trong những yếu tố nhắc tới đó là nhờ di cư trong nước. Tuy vậy, thành công trong giảm nghèo của Việt Nam chỉ mạnh mẽ trên khía cạnh đơn chiều (thu nhập/chi tiêu).

(ii) NĐC vẫn còn đáng quan ngại ở cả hai nhóm hộ đặc biệt là những hộ sống ở những vùng khó khăn, hạ tầng kém phát triển, tập trung nhiều đồng bào dân tộc thiểu số

(như vùng Tây Bắc, Tây Nguyên, Đồng bằng sông Cửu Long) hoặc những hộ thiếu hụt chỉ số liên quan đến chiều giáo dục.

(iii) Chỉ số NĐC cao ở những hộ có sự thiếu hụt chiều Giáo dục, Nhà ở hoặc Tiếp cận thông tin (trong đó tập trung vào các chỉ số như Tình trạng đi học của trẻ em, Chất

lượng nhà ở và Tài sản tiếp cận thông tin thì chỉ số nghèo đa chiều ở mức cao). Trong đó, Điều kiện sống lại là chiều có mức đóng góp cao nhất vào chỉ số nghèo đa chiều.

159

(iv) Đối với hộ di cư, nghèo đa chiều còn có xu hướng gia tăng ở khu vực thành

thị trong khi ở vùng nông thôn tình trạng này được cải thiện đáng kể.

(v) Ở khu vực nông thôn, di cư có tác động tích cực hỗ trợ giảm nghèo đa chiều tổng hợp (chỉ số nghèo đa chiều), điểm số thiếu hụt đa chiều và một số chiều cạnh của nghèo đa

chiều như tiếp cận thông tin, nhà ở. Điều này là minh chứng cho thấy, hiệu quả của các chính sách khuyến khích, hỗ trợ phát triển nông thôn của Chính phủ cùng với sự hỗ trợ từ kết quả của di cư, giúp cho khu vực này giảm nghèo không chỉ về đơn chiều mà còn giảm

nghèo đa chiều. Điều này cho thấy, di cư ở khu vực nông thôn phát huy tích cực và lớn hơn so với các khu vực còn lại và nhanh hơn khi so sánh trên bình diện chung cả nước. Tuy vậy,

nghèo dù là trên khía cạnh đơn chiều hay đa chiều vẫn là câu chuyện chính ở khu vực này. Do đó, cần có các biện pháp hiệu quả hơn nữa để giảm tình trạng này bên cạnh các giải pháp đang triển khai và phát huy hiệu quả tại khu vực nông thôn.

(vi) Xu hướng di cư mặc dù giảm nhưng vẫn còn cao ở được vùng được coi là trọng điểm về nghèo đa chiều cũng như nghèo đơn chiều của cả nước như Đồng bằng sông Cửu

Long, Tây Nguyên, Trung du và miền núi phía Bắc. Tại các vùng này, tỷ suất xuất cư cao đi kèm tỷ lệ nghèo đa chiều vẫn còn cao. Minh chứng này cho thấy, di cư vẫn là lựa chọn

của các hộ nghèo với mong muốn thoát nghèo trong tương lai nhờ vào tiền gửi từ di cư.

Như vậy từ những phát hiện này cho thấy, cần thiết kế những chính sách hiệu quả

hơn nhằm lan tỏa tác động tích cực và hạn chế những tác động tiêu cực từ di cư trong giảm nghèo đa chiều. Tuy vậy, các kết quả rút ra trong phân tích chương 4 chỉ thực hiện trong giai đoạn 2014-2018 trong khi thực trạng và xu hướng di cư trong giai đoạn sau đó có những thay đổi. Vì vậy, nhằm bổ sung căn cứ cho các đề xuất về chính sách được để cập trong chương này, luận án thực hiện phân tích thực trạng di cư và nghèo đa chiều trong giai đoạn 2020-2023 và xu hướng di cư và nghèo đa chiều trong thời gian tới. Điều này giúp cung cấp bức tranh toàn diện hơn về tác động của di cư đến nghèo đa chiều và kết nối với những kết luận rút ra từ chương 4. Đây cũng là nội dung tiếp theo và là nội

dung chính của chương 5 được đề cập trong Mục 5.2 dưới đây.

5.2. Di cư, nghèo đa chiều trong giai đoạn 2020-2023 và xu hướng di cư, nghèo đa chiều trong thời gian tới

Giai đoạn 2020-2023 là thời kì khó khăn không chỉ đối với Việt Nam và các

nước trên thế giớ do chịu ảnh hưởng nặng nền của đại dịch Covid-19 phát hiện lần

đầu vào cuối năm 2019 và bùng phát trên toàn cầu chỉ trong một thời gian ngắn. Kinh

tế đình trệ, di chuyển khó khăn do các biện pháp kiểm soát di chuyển của các quốc

gia và Việt Nam không phải là một ngoại lệ (đặc biệt gay gắt trong năm 2021, 2022).

Theo báo cáo phát triển kinh tế xã hội hàng năm được Chính phủ đề cập trong “Báo

160

cáo tình hình thực hiện kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội”7 hàng năm, các năm 2020-2022, tình hình chung của nền kinh tế là sự suy giảm tốc độ tăng trưởng, tỷ lệ

thất nghiệp/thiếu việc làm tăng cao. Số lượng doanh nghiệp phá sản/giải thể/tạm

ngừng hoạt động vì thế cũng gia tăng trong giai đoạn này. Một vài con số trích dẫn

từ báo cáo tình hình thực hiện kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội minh chứng cho

điều này. Theo báo cáo của chính phủ (2021), tính chung 9 tháng năm 2021, tỷ lệ

khách du lịch đến Việt Nam giảm 97%, tỷ lệ thất nghiệp riêng trong quý III/2021 là

3,72%, tỷ lệ thiếu việc làm trong độ tuổi lao động là 4,39% cao nhất so với trước thời

điểm đại dịch Covid-19. Riêng trong tháng 9/2021, trên 45 nghìn doanh nghiệp tạm

ngừng kinh doanh có thời hạn, trên 32 nghìn doanh nghiệp dừng hoạt động chờ giải

thể, gần 13 nghìn doanh nghiệp hoàn tất thủ tục giải thể.

Trong “Báo cáo tác động của dịch Covid-19 đến tình hình lao động, việc làm quý

I năm 2022” của TCTK cho thấy, trong tổng số hơn 16,9 triệu người bị tác động tiêu

cực bởi đại dịch, có 0,9 triệu người bị mất việc, chiếm 1,2%; 5,1 triệu người phải tạm

nghỉ/tạm ngừng sản xuất kinh doanh, chiếm 6,7%; 5,7 triệu người bị cắt giảm giờ làm

hoặc buộc phải nghỉ giãn việc, nghỉ luân phiên, chiếm 7,6% và 13,7 triệu lao động bị

giảm thu nhập, chiếm 18,3%. Số liệu này được ghi nhận ở quý I/2021 cao hơn rất nhiều

so với cùng kì năm 2022 như Hình 5.1 minh họa dưới đây.

24,7

Quý IV năm 2021

Quý I năm 2022

16,9

16,9

13,7

12,4

8,8

5,7

5,1

2,3

0,9

Tổng số

Mất việc

Giảm thu nhập

Tạm nghỉ/tạm dừng SXKD

Cắt giảm giờ làm/Nghỉ giãn việc

Hình 5.1: Số người từ 15 tuổi trở lên bị ảnh hưởng tiêu cực (triệu người)

Nguồn: TCTK, 20228

7 Các báo cáo này được tiếp cận từ https://chinhphu.vn/bao-cao-cua-chinh-phu 8 Báo cáo tác động của dịch Covid-19 đến tình hình lao động, việc làm quý I năm 2022 (TCTK, ngày 12 tháng 04 năm 2022) của Tổng cục thống kê

161

Biến động về số lượng lao động và tỷ lệ thiếu việc làm trong độ tuổi lao động

theo quý tính cho giai đoạn 2020-2022 cũng phản ánh xu hướng này, đặc biệt là năm 2021 như số liệu minh họa trong Hình 5.2 dưới đây.

200 0.00

5.000

1 845,2

4,46

4.000

1 464,1

150 0.00

1 328,9

1 282,0

3,37

1 225,2

1144,9

2,98

3.000

3,01

2,60

2,72

971,4

892,7

100 0.00

828,2

2,20

2.000

1,98

1,82

50 0.00

1.000

.000

.00

Quý I năm 2020

Quý II năm 2020

Quý III năm 2020

Quý IV năm 2020

Quý I năm 2021

Quý II năm 2021

Quý III năm 2021

Quý IV năm 2021

Quý I năm 2022

Tỷ lệ (%)

Số người (nghìn người)

Hình 5.2: Số người và tỷ lệ thiếu việc làm trong độ tuổi lao động, 2020-2022

Nguồn: TCTK, 2022

Cũng theo báo cáo của này của TCTK, Đồng bằng sông Hồng và Đông Nam Bộ vẫn là hai vùng có tỷ lệ lao động bị ảnh hưởng nhiều hơn so với các vùng khác. Số lao động ở 2 vùng này cho biết công việc của họ bị ảnh hưởng do đại dịch chiếm lần lượt là 25,7% và 23,9%; cao hơn đáng kể so với con số này ở vùng Trung du miền núi phía Bắc

và Tây Nguyên, tương ứng là 18,8% và 14,4%. Mức độ khác biệt về tình trạng thiếu việc làm giữa các vùng kinh tế-xã hội cho thấy, tỷ lệ này cao nhất là ở vùng Bắc Trung Bộ và Duyên hải miền Trung với 4,23%; tiếp đến là vùng Đồng bằng sông Cửu Long với 4,0%. Thành thị vẫn là khu vực có số lao động chịu thiệt hại nhiều hơn nông thôn.

Có 25,8% lao động khu vực thành thị bị ảnh hưởng tiêu cực, trong khi đó tỷ lệ này ở

nông thôn là 20,5%. Đa phần những người có công việc bị tác động xấu bởi đại dịch Covid-19 trong thời gian qua có độ tuổi khá trẻ, từ 25 đến 54 tuổi, chiếm 73,8%.

Một làn sóng dịch chuyển của người nhập cư “tháo chạy” khỏi các đô thị, các tỉnh tập trung các khu công nghiệp (đặc biệt là ở khu vực phía Nam) chưa từng có trong lịch sử được ghi nhận tại Việt Nam. Theo đó, có tới 2,2 triệu người lao động đã di cư về địa phương do dịch Covid-19 trong đợt dịch thứ 4 (số người về các tỉnh, thành phố từ Hà Nội là 447.100 người; từ Thành phố Hồ Chí Minh là 524.000 người; từ các tỉnh phía

162

Nam là 594.000 người và từ các tỉnh, thành phố khác là 676.000 người)9. Những con số trên đây đã minh chứng cho một giai đoạn bất ổn, đầy khó khăn của nền kinh tế Việt Nam, cho người dân nói chung và người di cư nói riêng. Những vấn đề này đã tác động đến xu hướng di cư và nghèo trong giai đoạn này.

30

25

20

15

10

5

0

2020

2021

2022

2020

2021

2022

Sơ bộ 2023

Sơ bộ 2023

Tỷ suất nhập cư

Tỷ suất xuất cư

Đồng bằng sông Hồng

Hà Nội

Trung du và miền núi phía Bắc

Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung

Tây Nguyên

Đông Nam Bộ

TP. Hồ Chí Minh

Đồng bằng sông Cửu Long

Hình 5.3: Xuất cư và nhập cư theo vùng/khu vực/thành phố, 2020-2023 (‰)

Nguồn: Dữ liệu điện tử thu thập từ trang web của TCTK

Dữ liệu trong Hình 5.3 cho thấy xu hướng xuất cư và nhập cư ở 6 vùng kinh tế của Việt Nam có nhiều biến động trong giai đoạn 2020-2023. Theo đó, tỷ suất xuất cư ở các vùng được coi là vùng xuất cư có xu hướng chung giảm dần, ngay cả những vùng xuất cư chủ đạo. Đồng bằng sông Cửu Long vùng xuất cư lớn nhất cả nước có mức giảm lớn nhất, (từ 11,8 ‰ trong năm 2020 xuống còn 6,12 ‰ theo số liệu ước tính của năm 2023), tiếp đến là Tây Nguyên giảm từ 7,9‰ xuống còn 3,9‰, Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung giảm từ 7,2‰ xuống còn 3,5‰.

Đối với vùng nhận cư, dữ liệu Hình 5.3 cho thấy, Đồng bằng sông Hồng và Đông Nam Bộ, hai vùng nhận cư lớn nhất của cả nước chứng kiến mức giảm tỷ suất nhập cư trong giai đoạn này. Mức giảm mạnh nhất là vùng Đông Nam Bộ với tỷ suất nhập cư là 20,4‰ năm 2020 xuống còn 9,57‰ vào năm 2023, mức giảm chưa từng dưới tác động của dịch bệnh cũng như những khó khăn khi nhập cư vào vùng này (chi phí sinh hoạt cũng như thuê nhà đắt đỏ, việc tiếp cận các dịch vụ xã hội khó khăn do quá tải của vùng này). Tp. Hồ Chí Minh là điểm đến ưa thích của những người nhập cư ở khoảng thời gian

9 Số liệu được thu thập từ bài viết truy cập ngày 22/10/2023 từ https://mekongasean.vn/nam-2021-co-22-trieu- nguoi-di-cu-ve-dia-phuong-do-covid-19-308.html

163

trước đây lại chứng kiến dòng suy giảm về tỷ lệ người nhập cư vào thành phố (từ gần 22‰ xuống còn gần 11‰ trong khoảng thời gian 4 năm). Xu hướng này tương tự cho Hà Nội nhưng với mức giảm thấp hơn so với Tp. Hồ Chí Minh. Tuy vậy, không thể phủ nhận rằng, xu hướng này chịu tác động mạnh mẽ của tác nhân đại dịch Covid-19 với một làn sóng người di cư rời khỏi các đô thị trở về quê nhà. Các đô thị, đặc biệt là các đô thị lớn ở Hà Nội và Tp. Hồ Chí Minh nơi tập trung đông dân nhập cư làm gia tăng áp lực lên cơ sở hạ tầng càng làm cho các dịch vụ xã hội cơ bản khó tiếp cận hơn. Vì vậy, luồng nhập cư vào khu vực này xu hướng giảm vẫn tiếp tục duy trì trong những năm tiếp theo.

Không thể phủ nhận lợi ích của di cư đối với người di cư, với gia đình người di cư, cộng đồng nơi đến cũng như nơi đi của người di cư. Tuy vậy, xu hướng di cư trong giai đoạn tới dự báo vẫn tiếp tục giảm. Kết hợp với xu hướng di cư được nêu ra từ Tổng điều tra dân số và nhà ở năm 2019 (TCTK, 2019b, trang 101), “trong khi di cư trong huyện vẫn duy trì xu hướng tăng từ những giai đoạn trước thì di cư giữa các huyện và giữa các tỉnh giảm cả về số lượng và tỷ lệ. Như vậy, có thể thấy trong bối cảnh di cư đang thu hẹp

người di cư cũng có xu hướng lựa chọn điểm đến trong phạm vi quen thuộc của họ” thay vì đi xa hơn như trước đây. Điều này được lý giải một phần là do việc thực hiện thành công các chương trình mục tiêu, dự án kinh tế - xã hội tại các địa phương mà điển hình là chương trình mục tiêu xây dựng nông thôn mới đã thu hẹp khoảng cách kinh tế giữa thành

thị và nông thôn, giữa các vùng miền, qua đó làm giảm số lượng di cư trong giai đoạn này. Xu hướng này vẫn sẽ tiếp tục duy trì trong thời gian tới.

Giai đoạn 2020-2023 cũng chứng kiến những khó khăn trong công tác giảm nghèo đa chiều, khi mục tiêu chính của giai đoạn này hướng đến là “an toàn trước dịch

bệnh”. Dữ liệu về nghèo đa chiều minh họa trong Hình 5.4 dưới đây được tổng hợp từ Tổng cục thống kê cho thấy, tỷ lệ nghèo đa chiều có giảm nhưng rất chậm trên bình diện cả nước. Ngay tại những khu vực được coi là “giàu có” hơn, thì việc giảm nghèo đa chiều càng chậm so với các vùng/khu vực khác (khu vực thành thị, vùng Đông Nam

Bộ). Đặc biệt, trong giai đoạn bùng phát dịch Covid-19, tỷ lệ này lại tăng cao ở những khu vực này. Tuy vậy, những đặc điểm vốn có của nghèo vẫn duy trì trong giai đoạn này. Nghèo tập trung vào những khu vực kém phát triển về kinh tế, cơ sở hạ tầng thấp, nơi tập trung nhiều người thuộc nhóm dân tộc thiểu số như Trung du và miền núi phía

Bắc, Tây Nguyên, Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung, khu vực nông thôn. Nhưng

xu hướng nghèo ở những vùng này ổn định hơn so với các vùng có điều kiện tốt hơn. Điều này cho thấy, giảm nghèo đang là vấn đề nan giải và khó khăn ở những nhóm/vùng đã khai thác gần như hết tiềm năng phát triển (cả kinh tế lẫn cơ sở hạ tầng như khu vực thành thị, Đông Nam Bộ) khi mà mức giảm nghèo rất chậm.

164

Một điểm đáng lưu ý trong dữ liệu Hình 5.4 đó là trong thời kì đỉnh dịch Covid-

19 (2021-2022), vùng nông thôn, Trung du miền núi phía Bắc, Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung ngay cả vùng Đồng bằng sông Hồng tỷ lệ nghèo vẫn duy trì xu hướng giảm hoặc giữ mức ổn định. Trong khi Đông Nam Bộ, đồng bằng sông Cửu Long, Tây

Nguyên, khu vực thành thị, những nơi chịu ảnh hưởng nặng nề bởi Covid-19 tỷ lệ nghèo ở các vùng/khu vực này tăng lên.

25

20

15

10

5

0

2020

2021*

2022

Sơ bộ 2023**

Kinh/Hoa

Cả nước

Dân tộc khác

Nông thôn

ĐBSH

Thành thị

Tây Nguyên

Trung du và MN phía Bắc BTB và DH miền Trung

ĐBSCL

Ðông Nam Bộ

Hình 5.4: Nghèo đa chiều theo các vùng, 2020-2023

Nguồn: Dữ liệu điện tử thu thập từ trang web của TCTK

Ghi chú: * Theo chuẩn nghèo tiếp cận đa chiều của chính phủ giai đoạn 2016-2020;** Theo chuẩn

nghèo tiếp cận đa chiều của chính phủ giai đoạn 2021-2025

Kết nối giữa di cư với nghèo đa chiều dựa trên dữ liệu phân tích giai đoạn 2020- 2023 cho thấy, ở những vùng có mức nghèo đa chiều lớn hơn thì xu hướng xuất cư giảm

nhanh hơn. Tuy vậy, các vùng nghèo đa chiều cao thì xu hướng di cư vẫn gia tăng vì

những lợi ích của di cư mang lại cho những vùng này, đặc biệt là tại vùng Đồng bằng sông Cửu Long. Đồng thời, di cư vẫn mang lại lợi ích nhiều hơn cho khu vực nông thôn

khi luôn duy trì được xu hướng giảm nghèo với tốc độ nhanh hơn thành thị, và ngày

càng tiệm cận gần hơn với mức chung cả nước. Điều này cũng phù hợp với nhận định mà luận án đã chỉ ra trong ở mục 4.2. Như vậy, những xu hướng tác động của di cư lên nghèo đa chiều trong mà luận án đánh giá trong giai đoạn 2014 - 2018 vẫn còn có giá trị cho đến thời điểm này. Đây là một đóng góp quan trọng và có giá trị mà luận án mang

lại cho học thuật.

165

5.3. Các hàm ý chính sách phát huy vai trò của di cư trong giảm nghèo đa chiều

Như vậy, từ các lý thuyết và thực tiễn về di cư và nghèo đa chiều cho thấy, di cư

vừa là quyền vừa là giải pháp giảm nghèo và trao cơ hội cùng phát triển. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra bằng chứng mạnh mẽ rằng di cư là giải pháp hiệu quả để gia tăng thu nhập/chi tiêu cho người di cư, hộ gia đình của người di cư, cộng đồng nơi người di cư tới cũng như tại quê nhà của họ. Tuy vậy, di cư thực sự chưa phải là công cụ mạnh

mẽ để giúp hộ giảm nghèo đa chiều. Các kết quả phân tích trong Chương 4 đã minh chứng cho các kết luận này. Dựa trên các bằng chứng phân tích từ Chương 4 cùng với thực trạng và xu hướng di cư được đề cập ở Mục 5.2, luận án đề xuất một số khuyến

nghị chính sách theo hai nhóm chính: (i) Nhóm giải pháp nhằm phát huy vai trò của di

cư trong giảm nghèo đa chiều tại nơi đi và (ii) Nhóm giải pháp giải pháp liên quan đến

công tác thống kê thu thập dữ liệu nhằm đảm bảo tính đại diện trong các cuộc nghiên cứu về di cư và nghèo đa chiều.

5.2.1. Nhóm giải pháp nhằm phát huy vai trò của di cư trong giảm nghèo đa chiều tại nơi đi

Cần khẳng định rằng di cư đóng vai trò quan trọng trong việc giảm nghèo kể cả trên khía cạnh đơn chiều và đa chiều. Tuy vậy, trên khía cạnh đa chiều, di cư vẫn chưa

thực sự có tác động rõ ràng và mạnh mẽ đặc biệt là tại nơi đi. Dựa trên các kết quả phân

tích được rút ra từ nội dung chương 4, luận án đề xuất một số chính sách nhằm phát huy vai trò của di cư giúp giảm nghèo đa chiều tại nơi đi.

Để tối ưu hóa lợi ích của di cư việc làm trong việc giảm nghèo đa chiều và hạn

chế các tác động tiêu cực, các chính sách cần tập trung vào các nhóm giải pháp chính:

· Đẩy mạnh cải cách thể chế kinh tế tạo điều kiện để nền kinh tế phát triển

từ đó gia tăng việc làm tại nơi đi

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra quan hệ tăng tiến trong tăng trưởng kinh tế và giảm

nghèo. Muốn tăng trưởng mạnh mẽ cần có tạo ra các cơ chế thích hợp khuyến khích

người dân và doanh nghiệp tham gia vào quá trình sản xuất, phát triển kinh tế. Trong

thời gian gần đây, cải cách thể chế luôn đề cập là một trong những động lực mạnh mẽ

thúc đẩy tăng trưởng và phát triển kinh tế. Thể chế bình đẳng, minh bạch và công bằng

thúc đẩy người dân và doanh nghiệp tham gia vào quá trình phát triển kinh tế - xã hội

thu hút thêm nhiều việc làm cho người lao động ngay tại địa phương.

Theo số liệu năm 2023 được ghi nhận trong báo cáo Điều tra lao động việc làm

2023 (TCTK, 2023b), trong tổng số 774,5 nghìn người lao động di cư từ 15 tuổi trở lên

166

có khoảng 54,5 nghìn người di cư thất nghiệp, chiếm 5,0% trong tổng số người thất

nghiệp cả nước. Tỷ lệ thất nghiệp của người di cư (9,5%) cao hơn 4,5 lần so với tỷ lệ

thất nghiệp của dân số từ 15 tuổi trở lên (khoảng 2,1%). Điều này cho thấy, việc làm

vẫn là một thách thức mà người di cư gặp phải trong quá trình di cư. Đây cũng là một

điểm nghẽn cần tháo gỡ mà một trong những nguyên nhân là do thể chế kinh tế. Vì vậy,

cần tiếp tục đổi mới thể chế kinh tế trên các mặt:

Thứ nhất, hoàn thiện khuôn khổ pháp lý tạo sự công bằng, minh bạch và bình

đẳng về cơ hội tiếp cận cho tất cả mọi người (tiếp cận nguồn vốn, tiếp cận đất đai, tiếp

cận các cơ hội học tập, tiếp cận nhà ở, tiếp cận các dịch vụ xã hội khác), không phân

biệt thành phần sở hữu. Cần sửa đổi luật theo hướng quy định những việc doanh

nghiệp/người dân không được làm thay vì tập trung quy định những điều người

dân/doanh nghiệp được phép làm. Loại bỏ những thủ tục hành chính không phù hợp,

gây khó khăn cho người dân và doanh nghiệp (thường được gọi là các giấy phép con).

Thứ hai, đẩy mạnh xây dựng thể chế theo hướng hiện đại, đơn giản hóa trong

cung ứng dịch vụ công thông qua xây dựng chính phủ điện tử theo đó công tác quản lý

nhà nước sẽ được số hóa, giúp giảm thời gian, giảm sự phiền hà, gây nhũng nhiễu, của

một số bộ phận công chức trong giao dịch với người dân tạo điều kiện thuận lợi cho

người dân cũng như doanh nghiệp. Nâng cao trách nhiệm giải trình với người dân và

doanh nghiệp. Đầu tư cho phát triển quản trị điện tử có thể là một phương án nhằm thúc

đẩy công khai, minh bạch, và trách nhiệm giải trình. Để đạt được hiệu quả trong xây

dựng chính phủ điện tử cần tuyên truyền khuyến khích người dân tìm hiểu và sử dụng

cổng thông tin điện tử tại các địa phương. Các cổng thông tin điện tử cần được thiết kế

theo hướng dễ sử dụng cho mọi đối tượng kể cả những người có trình độ học vấn thấp.

Thứ ba, tiếp tục phát triển đồng bộ và hiệu quả các loại thị trường như thị trường

lao động - việc làm, thị trường bất động sản, thị trường tín dụng, ….

· Đẩy mạnh thực hiện các mục tiêu trong chương trình mục tiêu quốc gia giảm nghèo bền vững cũng như chương trình nông thôn mới hiện đang được thực hiện tại các địa phương giúp giảm nghèo hiệu quả.

Để làm được điều này, nhà nước cần phân bổ nguồn lực một cách hợp lí và đúng đối tượng tới các địa phương nghèo, vùng nghèo giúp họ có thêm nguồn lực giảm nghèo

bền vững từ đó giảm tỷ lệ nghèo theo đúng mục tiêu đề ra trong chiến lược quốc gia về giảm nghèo bền vững. Đồng thời, việc đưa đối tượng là người di cư vào các chương trình mục tiêu tại địa phương cũng giúp họ thoát nghèo nhanh và bền vững hơn.

167

· Đẩy mạnh phát triển kinh tế ở khu vực nông thôn nơi tập trung các hộ gia

đình có người di cư

Người di cư chủ yếu vẫn ra đi từ khu vực nông thôn do tỷ trọng dân số ở khu vực nông thôn nước ta vẫn ở mức cao và khu vực này đóng vai trò quan trọng đối với sự

phát triển kinh tế xã hội, cung cấp nguồn lao động cho khu vực thành thị, các khu công nghiệp, khu chế xuất. Tuy vậy, nghèo đa chiều vẫn tập trung ở khu vực nông thôn, đặc

biệt là vùng sâu, vùng xa như đã chỉ ra ở kết quả phân tích ở chương 4 và chương 5 này. Khoảng cách bất bình đẳng giữa khu vực nông thôn so với thành thị ngày càng gia tăng.

Chỉ có đẩy mạnh phát triển kinh tế mới giúp nông thôn giảm được tỷ lệ nghèo theo các

chuẩn nghèo (đặc biệt là nghèo đa chiều). Đồng thời giảm áp lực di cư từ nông thôn ra thành thị kéo theo nhiều hệ lụy sau đó. Vì vậy, giải pháp đưa ra cần hạn chế luồng di cư

từ nông thôn ra thành thị nhằm giảm áp lực tại khu vực đến và giảm những tác động tiêu cực cho khu vực đi do di cư. Để làm được điều này, cần đẩy mạnh phát triển kinh tế ở

khu vực nông thôn nhằm hấp thu lượng lao động dồi dào từ khu vực này. Để đẩy mạnh phát triển kinh tế nông thôn theo hướng bền vững, các khuyến nghị đưa ra cho nội dung tập trung vào một số chính sách như sau:

Thứ nhất, thu hút hơn nữa sự đầu tư của các doanh nghiệp vào khu vực nông thôn

nhằm thu hút lao động địa phương, giải quyết tình trạng thiếu việc làm từ đó làm tăng thu nhập cho người dân vùng này từ đó giảm khuynh hướng di cư xa rời khu vực nông thôn.

Thứ hai, quá trình công nghiệp hóa đã lấy đi nhiều đất sản xuất của người dân nông thôn. Chỉ có một bộ phận người dân nông thôn được vào làm tại các nhà máy ở

địa phương, phần lớn người dân không biết làm gì khi không làm nông nghiệp. Vì vậy,

một mặt người dân cần được hỗ trợ chính sách chuyển đổi ngành nghề khác. Mặt khác, nhà nước cần đẩy mạnh đầu tư vào nông nghiệp và nông thôn, hỗ trợ vốn sản xuất cũng như kỹ thuật nâng cao năng suất và hiệu quả trong nông nghiệp.

Thứ ba, xây dựng cơ sở hạ tầng, các công trình công cộng phục vụ đời sống cho

người dân khu vực này, đồng thời khuyến khích phát triển dịch vụ khu vực nông thôn.

Hiệu quả từ các chương trình mục tiêu giảm nghèo ở vùng nông thôn vẫn tiếp tục phát

huy tác dụng. Tuy vậy, cần các giải pháp tích cực hơn, và sự đầu tư mạnh mẽ hơn từ Chính phủ vào các dịch vụ xã hội ở các vùng khó tiếp cận do yếu tố địa lý

Thứ tư, phát triển nông nghiệp theo hướng quy mô trang trại nhằm phát huy lợi

thế của vùng (đặc biệt là ở vùng sâu, vùng xa). Muốn được như vậy, nhà nước cần hỗ trợ vốn sản xuất, tạo các cơ chế ưu đãi giúp người dân ở khu vực này ổn định và yên tâm sản xuất.

168

· Xây dựng tốt chính sách an sinh xã hội nhằm nâng cao chất lượng cuộc

sống bền vững của người dân, đặc biệt là nhóm người yếu thế

Đối tượng yếu thế bao gồm: người nghèo, những người sống ở vùng sâu, vùng xa, vùng biên giới, hải đảo, người khuyết tật. Những người này vẫn còn rất hạn chế trong

tiếp cận các dịch vụ xã hội cơ bản.

Trong phân tích ở Chương 4 cho thấy, người nghèo thường tập trung ở nhóm dân tộc thiểu số, những nơi có điều kiện sống và điều kiện phát triển kinh tế khó khăn. Các

hộ sinh sống ở đây thường thiếu hụt nhiều chỉ số, mức độ thiếu hụt thuộc nhóm cao nhất

so với các nhóm khác. Vì vậy có những chính sách hỗ trợ nhiều hơn đến các đối tượng này. Để làm được điều này cần thực hiện các khuyến nghị chính sách sau:

Thứ nhất, nâng cao trình độ giáo dục cho nhóm yếu thế. Chỉ có như vậy, nhóm người này mới có thể tiếp cận được được các dịch vụ khác như nguồn vốn, đất sản xuất, … Ngoài các chính sách hỗ trợ như miễn giảm học phí, phát thẻ bảo hiểm y tế cho đối

tượng hộ nghèo, hộ có hoàn cảnh khó khăn, người khuyết tật, người dân tộc thiểu sổ cần

có các chính sách liên quan đến hỗ trợ học nghề để phát triển kinh tế, tăng thu nhập, điều kiện sống tốt hơn từ đó giúp họ giảm nghèo một cách bền vững.

Thứ hai, đẩy mạnh hỗ trợ vốn sản xuất, đất đai cho nhóm người nghèo, người

dân tộc thiểu số giúp họ có phương tiện sản xuất.

Thứ ba, nâng cao chất lượng dịch vụ y tế cũng như khả năng tiếp cận dịch vụ y

tế chất lượng cao đảm bảo cho người dân được tiếp cận các dịch vụ khám chữa bệnh.

Thứ tư, xây dựng các chính sách phù hợp cho nhóm đối tượng là người cao tuổi

giúp họ có cuộc sống đảm bảo và bền vững.

· Tập trung nguồn lực để đầu tư ưu tiên cho các chiều nghèo có sự thiếu hụt lớn nhất cũng như các vùng tập trung nhiều người di cư nhưng có nhiều người nghèo nhất.

Kết quả nghiên cứu ở Chương 4 đã chỉ ra rằng, tại nơi xuất cư, giáo dục và điều kiện sống là hai chiều thiếu hụt lớn nhất của các hộ gia đình. Đồng thời, kết quả chương

4 cũng cho thấy, di cư dường như không cải thiện được sự thiếu hụt của hai chiều này. Mặt khác, Đồng bằng sông Cửu Long, Trung du và miền núi phía Bắc là hai vùng khó

khăn nhất và tập trung nhiều người nghèo theo chuẩn nghèo đa chiều nhất cả nước. Mặc dù, Chính phủ đã có các chương trình hỗ trợ theo từng lĩnh vực gắn với các chiều thiếu hụt phi thu nhập của người nghèo như đầu tư cơ sở hạ tầng, cải thiện điều kiện sống (nước và vệ sinh),…. Tuy nhiên, vẫn còn một bộ phận người dân chưa được hưởng lợi

169

từ các chương trình/dự án này đặc biệt là hộ cận nghèo. Tiếp cận hệ thống an sinh xã

hội (“lưới an sinh”) được coi là chiến lược ưu tiên quan trọng đối với các hộ gia đình nơi xuất cư thời gian tới trong các nỗ lực giảm nghèo.

· Sử dụng một hay nhiều chiều nghèo để xác định đối tượng thụ hưởng sao

cho phù hợp với nguồn lực khả dụng của từng chính sách.

Càng kết hợp nhiều chiều nghèo thì phạm vi đối tượng thụ hưởng càng thu hẹp, càng sát với nhóm khó khăn nhất. Thực tế, nên tăng chiều nghèo để ít người được thụ

hưởng hơn, nhưng người thụ hưởng sẽ được hưởng mức hỗ trợ cao hơn đủ để họ có thể

cải thiện được sự thiếu hụt so với nhu cầu tăng phạm vi thụ hưởng (giảm chiều nghèo để nhiều người được thụ hưởng hơn nhưng mức hỗ trợ ít hơn) để đạt được hiệu quả thực tế của chính sách. Thêm vào đó, cần đổi mới tư duy xây dựng và thực hiện chính sách

giảm nghèo; phân cấp quản lý, tăng cường vai trò của cấp địa phương, chuyển từ hỗ trợ

sang đầu tư. Đây là điều kiện hết sức cần thiết, vì trong thời gian tới, các chính sách hỗ trợ giảm nghèo cần gắn với các chính sách thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, áp dụng các tiếp cận tăng trưởng bao trùm toàn diện. Các chính sách cần được thiết kế bảo đảm sự

thống nhất về cơ chế hỗ trợ, mức hỗ trợ giống nhau đối với các đối tượng giống nhau, tránh trùng lắp cũng như bỏ sót đối tượng.

· Hoàn thiện các chính sách hỗ trợ cho người di cư và hộ gia đình có người di cư

Mặc dù di cư được đánh giá là một động lực giúp nền kinh tế phát triển, tuy vậy vẫn còn tồn tại những mặt hạn chế cần được khắc phục trong quá trình di cư, đặc biệt là những người di cư nghèo. Tại nơi đi, người di cư rời bỏ quê hương đến nơi ở mơi, tạo ra thiếu hụt về nguồn lao động khi mà tại nhiều thôn, xã đa phần là người già và trẻ em ở lại. Hệ lụy phía sau mỗi cuộc di cư là sự chia cắt tình cảm gia đình, gánh nặng đối với

người già khi không có người chăm sóc thậm chí còn phải trông nom các cháu của họ trong khi bố mẹ đi làm ăn xa. Thêm vào đó, trẻ em bỏ bê việc học thậm chí bỏ học cũng như thời gian làm việc nhà của trẻ em gia tăng khi bố mẹ di cư. Ngoài ra, di cư cũng

làm cho hiện tượng “chảy máu chất xám” ở nơi đi càng thêm trầm trọng khi mà phần

lớn người di cư trong độ tuổi lao động có trình độ học vấn cao hơn. Vì vậy, cần xây dựng các chính sách phù hợp, hài hòa lợi ích giữa di cư và phát triển. Một số khuyến nghị được đưa ra bao gồm:

Thứ nhất, thực hiện các chính sách đối với người dân nhập cư cũng như người dân tại nơi đi theo hướng dễ dàng tiếp cận với dịch vụ xã hội hơn. Trước đây khi chưa dỡ bỏ chính sách “Hộ khẩu”, người dân nhập cư không có hộ khẩu thường trú tại nơi đến dẫn đến bị hạn chế trong việc tiếp cận các dịch vụ như y tế, giáo dục cho con cái

170

của họ (như có BHYT nhưng không đúng tuyến, con cái của họ học trái tuyến nên chi

phí đóng góp thường cao hơn so với người dân địa phương). Hiện nay, với việc sử dụng Căn cước công dân và cổng thông tin dịch vụ công trực tuyến, việc tiếp cận dịch vụ công được thực hiện dễ dàng so với trước. Người dân không cần đến các cơ quan nhà nước

để thực hiện một số dịch vụ công mà có thể làm trực tuyến trên cổng dịch vụ công. Tuy vậy, việc sử dụng hệ thống này còn nhiều bất cập khi nhiều người dân vẫn còn chưa quen sử dụng trên hệ thống điện tử, đặc biệt là người lớn tuổi. Mặc dù đã bỏ chế độ quản

lý theo Hộ khẩu, tuy vậy, người nhập cư vẫn khó khăn trong tiếp cận với các dịch vụ công do sự quá tải tại nơi đến. Do đó, cần đầu tư xây dựng thêm hệ thống trường học

các cấp như mầm non, tiểu học, THCS và THPT.

Bên cạnh đó, đầu tư cho hệ thống y tế cũng là một giải pháp làm giảm áp lực cho hệ thống bệnh viện hiện tại, đặc biệt là các thành phố lớn nơi tập trung các bệnh viện lớn, bệnh viện Trung ương. Với chính sách BHYT toàn dân cũng như Luật BHYT sửa đổi có hiệu lực bắt đầu từ năm 2017 có hiệu lực theo hướng tạo điều kiện thuận lợi hơn

cho người dân khi họ có thể sử dụng khám chữa bệnh ở các cơ sở cùng tuyến mà không

cần chuyển viện như trước đây. Tuy vậy, vẫn còn tồn tại một số bất cập trong việc sử dụng dịch vụ y tế với BHYT cũng do quá tải hệ thống y tế gây ra khiến thời gian chờ đợi đối với người dân sử dụng thẻ BHYT. Điều này không chỉ là giải pháp đối với nơi

đến mà còn là nơi đi của người di cư.

Thứ hai, cần có các chính sách hỗ trợ cho những người bị bỏ lại sau mỗi cuộc di

cư như người già, trẻ em. Các địa phương cần chăm lo đời sống cho những nhóm đối

tượng này giúp họ bớt đi những khó khăn do người di cư gây ra. Thực tế cho thấy, người già và trẻ em phải gánh vác công việc nhà nhiều hơn. Theo đó, chính quyền địa phương nên thường xuyên thăm hỏi, động viên và giúp đỡ, tạo điều kiện để họ ổn định cuộc sống để đảm bảo di cư đóng góp tích cực cho cả nơi đi và nơi đến. Đồng thời, các thông

tin về việc làm tại nơi đến cần được công khai, minh bạch và cần được kiểm chứng trước khi di chuyển để người di cư không gặp khó khăn trong tiếp cận thông tin cũng như

không bị lừa đảo môi giới việc làm.

Thứ ba, nhà nước cần có những chính sách giáo dục đào tạo nâng cao kỹ năng chuyên môn và kỹ năng sống để thích ứng với môi trường sống đầy thách thức ở các đô thị, cũng như tạo việc làm cho lực lượng lao động trẻ này trước khi họ rời quê nhà. Đồng

thời đảm bảo nhóm dân số trẻ có điều kiện tiếp cận các dịch vụ xã hội, đặc biệt dịch vụ

sức khỏe sinh sản ở các đô thị.

Thứ tư, thực hiện lồng ghép các vấn đề di cư trong các chính sách và kế hoạch

phát triển ở cấp các ngành. Các chính sách, quy hoạch, kế hoạch phát triển kinh tế - xã

171

hội vùng, địa phương cần tính tới dân số di cư để có đảm bảo các chính sách đó thích

ứng với những biển đổi của yếu tố nhân khẩu học quan trọng này, cũng như khai thác được sự đóng góp tốt nhất của di cư cho sự phát triển của cả nơi xuất cư và các điểm đến. Việc phân bổ ngân sách cho các địa phương cần gắn với số lượng cư dân ở đó bao

gồm cả những người có cư trú tạm thời, chứ không chỉ tập trung vào người dân có đăng ký hộ khẩu thường trú.

Thứ năm, cần có những chính sách khuyến khích người nghèo di cư. Thống kê từ VHLSS 2014, 2016 và 2018 cho thấy, tỷ lệ hộ nghèo có thành viên di cư rất ít do những yếu tố liên quan đến địa lý và văn hóa. Bênh cạnh đó, người nghèo khả năng di

cư rất thấp do rào cản về chi phí di cư cũng như thiếu kỹ năng cần thiết để gia nhập thị

trường lao động tại điểm đến. Hiện tại, Chính phủ đã có chính sách hỗ trợ cho người dân tại các huyện nghèo đi xuất khẩu lao động nước ngoài theo Nghị quyết 30a/2008/NQ-CP về Chương trình hỗ trợ giảm nghèo nhanh và bền vững tại 61 huyện nghèo ban hành 27/12/2008. Tuy nhiên, người nghèo tại các vùng này khó có khả năng

gia nhập lực lượng lao động di cư nước ngoài vì thiếu kiến thức và kỹ năng. Vì vậy,

khuyến khích nhóm đối tượng này di cư trong nước là bước đệm cần thiết để đào tạo những kỹ năng phù hợp giúp họ gia nhập thị trường lao động nước ngoài dễ dàng hơn.

Thứ sáu, cần thiết lập các trung tâm tư vấn và hỗ trợ nâng cao trình độ giáo dục và kỹ năng cho người di cư, đặc biệt là người di cư nghèo. Vai trò của khu vực gửi di cư đóng vai trò quan trọng trong vấn đề này. Các trung tâm này được thiết lập nhằm cung cấp những

kiến thức, hỗ trợ đào tạo nghề cũng như kĩ năng thích ứng tại nơi đến trước khi di cư. Điều

này rất quan trọng đối với người di cư giúp giảm bớt những khó khăn cho họ tại điểm đến.

Thứ bảy, thiết lập mạng lưới thông tin kết nối giữa người di cư với chính quyền

địa phương nơi quê nhà giúp hỗ trợ các thông tin cho người di cư cũng như kết nối giữa người di cư với người thân của họ. Điều này là cần thiết, để giúp cho chính quyền địa

phương nắm bắt được xu hướng di cư, những vấn đề khó khăn của người di cư tại điểm

đến để từ đó có những chính sách xây dựng phát triển kinh tế địa phương (các thông tin

về thị trường, lao động, việc làm) cũng như các chính sách hỗ trợ người di cư (đào tạo nghề, kết nối thông tin việc làm, tiếp nhận và sử dụng hiệu quả nguồn lao động di cư quay về địa phương,…). Đồng thời, nắm bắt được khó khăn của hộ gia đình có người di cư từ đó, có những chính sách hỗ trợ phù hợp.

Thứ tám, hiện tại chỉ có Bộ lao động thương binh xã hội và cục quản xuất nhập

cảnh được phân công trách nhiêm quản lý và điều phối đối với người di cư ra nước ngoài. Trong khi, chưa có bộ ngành nào được phân công trách nhiệm quản lý, điều phối về di cư trong nước, nên cũng từ đó mà thiếu một chiến lược tổng thể và hệ thống chính sách đồng

172

bộ đối với di cư hiện nay. Mặc dù rất khó khăn trong quản lý di cư nội địa, nhưng không

thể không thực hiện. Vì vậy, cần giao nhiệm vụ cụ thể cho đơn vị quản lý, điều phối và chịu trách nhiệm cùng với các chính sách cụ thể để quản lý bộ phận di cư này. Chỉ khi quản lý và điều phối được người di cư trong nước, thì các chính sách mới có thể đến mà mang lại

hiệu quả cho người di cư và gia định người di cư tại quê nhà từ đó giúp họ tiếp cận dễ dàng hơn với các dịch vụ xã hội cơ bản, là các yếu tố chính của nghèo đa chiều.

5.2.2. Nhóm giải pháp giải pháp liên quan đến công tác thống kê thu thập dữ liệu nhằm đảm bảo tính đại diện trong các nghiên cứu về di cư và nghèo đa chiều

Công tác thống kê đo lường và đánh giá nghèo đa chiều là một trong những căn

cứ quan trọng nhằm đánh giá các kết quả đạt được và những mặt còn hạn chế trong công tác giảm nghèo đa chiều hướng tới mục tiêu phát triển bền vững. Tuy vậy, để có thể tính toán và đánh giá nghèo đa chiều, vấn đề đặt ra là cần hoàn thiện được bộ chỉ số đo lường

và bộ dữ liệu dùng để phân tích. Tại Việt Nam hiện nay, việc đo lường nghèo đã chuyển

hẳn sang cách tiếp cận đa chiều kể từ năm 2016. Vì vậy, thuật ngữ nghèo được nêu ra trong mục này trực tiếp đề cập đến nghèo đa chiều.

Thứ nhất, cần xây dựng bộ dữ liệu quốc gia về di cư và nghèo đa chiều. Điều này

sẽ giúp cho thông tin phong phú và chính xác hơn phục vụ cho nhu cầu nghiên cứu cũng

như lập chính sách về người di cư và giảm nghèo đa chiều. Thêm vào đó, xây dựng các bộ dữ liệu quốc gia về di cư hay nghèo đa chiều sẽ đảm bảo cho tính đại diện cho mẫu khảo sát. Từ đó, các kết quả nghiên cứu sẽ đảm bảo phản ánh gần nhất và sát với hiện

tượng nghiên cứu trên thực tế.

Việc tiếp cận bộ dữ liệu phục vụ phân tích tại nơi đi, luận án chỉ có thể sử dụng bộ dữ liệu Khảo sát mức sống. Bộ dữ liệu Khảo sát mức sống có nhược điểm là không

đại diện cho di cư cũng như không đại diện đo lường nghèo. Trong khi nếu nghiên cứu cho nơi đến, các bộ dữ liệu có thể tiếp cận được như Điều tra di cư nội địa quốc gia được Tổng cục thống kê thực hiện vào hai năm 2004 và 2015, Tổng điều tra dân số và nhà ở;

Điều tra lao động và việc làm và rất nhiều các cuộc điều tra quốc gia khác nữa.

Vì vậy, ngoài việc cần xây dựng độc lập một bộ dữ liệu điều tra độc lập có thể

đảm tính đại diện cho di cư và nghèo thì một giải pháp khác cũng được đề xuất. Đó là,

có thể kết hợp, lồng ghép vào các cuộc điều tra quốc gia các module về di cư với đầy đủ thông tin về nghèo đa chiều có thể thu thập được như đã thực hiện trước đây ở Khảo sát mức sống 2012 do TCTK tiến hành.

Bên cạnh đó, trong việc rà soát hộ nghèo và hộ cận nghèo được thực hiện bởi Bộ lao động thương binh xã hội hàng năm dựa trên chuẩn nghèo công bố cho từng giai đoạn

173

nên được lồng ghép thêm thông tin về di cư. Đồng thời, nguồn dữ liệu này cũng sẽ cung

cấp nhiều thông tin quan trọng phục vụ cho nghiên cứu cũng như đề ra các chính sách về di cư và giảm nghèo đa chiều tại Việt Nam.

Thứ hai, cần chỉnh sửa và bổ sung bộ tiêu chí đo lường nghèo đa chiều phù hợp

với điều kiện kinh tế - xã hội của Việt Nam và có thể so sánh quốc tế. Trên thực tế

khi áp dụng bộ tiêu chí đo lường mà Việt Nam đang sử dụng để tính toán các chỉ tiêu

nghèo đa chiều đã áp dụng được 5 năm đã bộc lộ nhiều bất cập cần được sửa đổi, bổ

sung và chỉnh sửa. Ví dụ hiện tại Việt Nam đo lường nghèo đa chiều dựa trên 6 chiều

với 12 chỉ số trong khi quốc tế quốc tế đo lường mức thiếu hụt về nhu cầu xã hội cơ

bản theo các chiều với các tiêu chí có tính chất phổ quát (như chương trình phát triển

của Liên hợp quốc - UNDP) đưa ra 3 chiều với 10 chỉ số. Mặt khác, đo lường nghèo

đa chiều được xây dựng tại Việt Nam hiện vẫn theo hướng xây dựng chuẩn nghèo đa

chiều phục vụ cho chính sách hỗ trợ trực tiếp cho người nghèo được quy định trong

Chương trình mục tiêu quốc gia giảm nghèo bền vững không phải sử dụng đánh giá

tình trạng nghèo đa chiều của quốc gia so với quốc tế. Vì vậy, cần tách bạch hai mục

tiêu này.

Thứ ba, việc thu thập, tổng hợp, xử lý, tính toán và báo cáo các chiều cạnh nghèo

đa chiều đòi hỏi khách quan hơn. Trong đó đề cao sự tham gia và đồng thuận của người

dân. Việc rà soát hộ nghèo đa chiều theo hướng dẫn trong việc xác định hộ nghèo đa

chiều theo hướng dẫn của 07/2022/TT-BLĐTBXH ban hành ngày 30/3/2022 (Thông tư

này sửa đổi một số nội dung của Thông tư 07/2021/TT-BLĐTBXH ban hành ngày

18/7/2021 của Bộ LĐTBXH) hiện tại đang áp dụng còn mang tính chủ quan, cảm tính

của người chịu trách nhiệm thu thập thông tin trong xác định hộ nghèo đa chiều. Theo

hướng dẫn của thông tư này, hộ nghèo là hộ có điểm ở phiếu A ≤ 140 điểm (tương ứng

cho mức thu nhập bình quân đầu người dưới 1500000 đồng) và điểm ở phiếu B ≥ 30

điểm (thiếu hụt ít nhất 3 chỉ số đo lường mức độ thiếu hụt tiếp cận các dịch vụ xã hội cơ

bản) ở khu vực nông thôn hoặc có điểm ở phiếu A ≤ 175 điểm (tương đương có mức thu

nhập bình quân đầu người dưới 2000000 đồng) và điểm ở phiếu B ≥ 30 điểm ở khu vực

thành thị. Mặc dù khá chặt chẽ và lượng hóa theo các mức điểm được quy định trong

phụ lục của Thông tư này và chi tiết cho từng đối tượng, từng vùng, khu vực. Tuy vậy,

việc cho điểm (đặc biệt là ở phiếu B) phụ thuộc rất nhiều ở cán bộ đánh giá cho điểm

trong các mẫu phiếu rà soát hộ nghèo. Đồng thời việc kê khai thu nhập phần nào còn

mang tính chủ quan của người cung cấp thông tin. Điều này làm giảm đi tính khách quan

trong xác định hộ nghèo tại nhiều địa phương và gây không ít những tiêu cực và những

hệ lụy trong việc bình xét hộ nghèo đa chiều.

174

Thứ tư, cần có những tiêu chí đánh giá, đo lường phù hợp, kịp thời và hiệu quả với sự biến động của nghèo trong các chương trình mục tiêu quốc gia giảm nghèo cũng như trong công tác thống kê biến động nghèo. Vì nghèo là hiện tượng có sự biến đổi theo thời gian. Một hộ không nghèo hoặc thoát nghèo hiện tại nhưng có thể nghèo hoặc rơi vào nghèo trong tương lai. Tỷ lệ nghèo có thể giảm nhanh nhưng tỷ lệ tái nghèo là một thách thức đối với Việt Nam hiện nay

Thứ năm, việc đo lường nghèo đối với các địa phương mà nghèo đơn chiều không còn là mối bận tâm, cần xây dựng chính sách và bộ tiêu chí phù hợp hơn và riêng có thay vì áp dụng chung bộ tiêu chí đo lường nghèo đa chiều. Theo đó, nỗ lực hiện nay là phải tập trung giảm nghèo đa chiều bằng việc tăng cường khả năng tiếp cận dịch vụ cơ bản, gia tăng mức độ che phủ về an sinh xã hội cho mọi người dân.

Thứ sáu, cần cập nhật thông tin cho bộ dữ liệu Khảo sát mức sống liên quan đến các chiều và chỉ số đo lường các chiều nghèo đa chiều theo Nghị định 07/2021/NĐ-CP quy định chuẩn nghèo đa áp dụng cho giai đoạn 2021 - 2025. Theo nghị định này, số lượng chiều và chỉ báo đo lường các chiều thiếu hụt các dịch vụ xã hội cơ bản đã tăng lên. Theo đó, bổ sung thêm một chiều nghèo là việc làm và số chỉ báo thiếu hụt đo lường các chiều nghèo đã tăng lên thành 12 chỉ báo (gồm: việc làm; người phụ thuộc trong hộ gia đình; dinh dưỡng; bảo hiểm y tế; trình độ giáo dục của người lớn; tình trạng đi học của trẻ em; chất lượng nhà ở; diện tích nhà ở bình quân đầu người; nguồn nước sinh hoạt; nhà tiêu hợp vệ sinh; sử dụng dịch vụ viễn thông; phương tiện phục vụ tiếp cận thông tin). Như vậy, với bộ tiêu chí đo lường đã được thay đổi, cần cập nhật, bổ sung vào dữ liệu VHLSS thông tin liên quan đến dinh dưỡng nếu không bộ dữ liệu này sẽ thiếu hụt thông tin phục vụ cho việc tính toán chỉ số nghèo đa chiều theo hướng dẫn của Thông tư 07/2021/TT - BLĐTBXH ban hành 18/7/2021 của Bộ LĐTBXH.

Thứ bảy, tiêu chuẩn nghèo đơn chiều hiện nay đã tăng lên gần gấp đôi so với giai đoạn 2016 - 2020 (Khu vực nông thôn 1,5 triệu đồng/người/tháng, khu vực thành thị 2 triệu đồng/người/tháng thay vì lần lượt là 700 nghìn đồng/người/tháng và 900 nghìn

đồng/người/tháng ở giai đoạn trước đó). Điều này làm gia tăng số lượng cũng như tỷ lệ

hộ nghèo theo chuẩn nghèo đơn chiều trong thời gian tới. Vì vậy, Việt Nam cần chuẩn

bị nhiều nguồn lực hơn cho công tác giảm nghèo trong thời gian tới.

Thứ tám, xây dựng hệ thống đánh giá nghèo đa chiều liên tục, định kỳ trong bối cảnh đa cú sốc để xác định các nhóm xã hội đặc thù dễ bị tổn thương, làm căn cứ xây dựng các chính sách an sinh xã hội phù hợp và kịp thời (thay vì chỉ dựa vào những "hỗ trợ đột xuất" khi thay đổi chính sách hay có cú sốc đơn lẻ, hoặc chỉ dựa vào "danh sách nghèo" được lập vào cuối mỗi năm). Ví dụ, kết quả theo dõi nghèo đa chiều cho thấy, người nghèo đang gặp

175

nhiều khó khăn trong việc tiếp cận giáo dục trẻ em mà nguyên nhân được chỉ ra là do chi phí chi trả các khoản học tập, giáo dục cho trẻ em ngày càng gia tăng, nhất là khi giá cả tăng cao. Với mục tiêu đưa mọi trẻ em đến trường, không để trẻ em phải bỏ học giữa chừng chỉ vì lý do gia đình nghèo và thực hiện phổ cập trung học cơ sở, cần thiết kế chính sách hỗ trợ mạnh hơn về giáo dục trẻ em đối với hộ nghèo ở cả hai khu vực (đô thị và nông thôn).

Thứ chín, di cư nhất là di cư trong nước sẽ dẫn đến phân bổ lại các nguồn lực, đặc biệt là nguồn nhân lực. Vì vậy, cần thiết phải thống kê đầy đủ, chi tiết hơn về di cư trong nước, bao gồm số lượng người di cư, loại hình di cư, thời gian di cư, mục đích di cư, nguyên nhân di cư,… để dự báo chính xác hơn về hiện tượng này. Từ đó, đề ra những giải pháp nhằm gia tăng những tác động tích cực và hạn chế những tác động tiêu cực từ di cư, đặc biệt là di cư việc làm.

Thứ mười, những kinh nghiệm từ các nước có tính tương đồng với Việt Nam (như Ấn Độ, Trung Quốc,…) cho thấy, người di cư cần nằm trong đối tượng điều tra về nghèo của Chính phủ. Điều này quan trọng hơn khi người nghèo thuộc khu vực thành thị. Việc thống kê đầy đủ hơn sẽ giúp cho các chính sách giảm nghèo và quản lý di cư hợp lý hơn.

Mười một, cần bổ sung các số liệu về di cư con lắc, di cư tạm thời mang tính mùa vụ khi nghiên cứu di cư. Mặt khác, các cuộc Tổng Điều tra và Khảo sát cấp quốc gia tập trung xem xét di cư từ cấp tỉnh/thành và khu vực/vùng miền trong khi di cư theo quận/huyện và di cư giữa các đơn vị xã/phường ít được chú ý trong kết quả phân tích.

Cuối cùng, Tổng cục thống kê và các Cục thống kê ở các tỉnh cần phát huy vai trò của cơ quan điều tra, thu thập, cung cấp dữ liệu cho Chính phủ và các tỉnh đề xuất và tư vấn cho các cấp những giải pháp nhằm hỗ trợ người di cư và các chính sách liên quan đến công tác gắn di cư với giảm nghèo tại địa phương.

176

Tiểu kết chương 5

Như vậy, Chương 5 đã thực hiện kết quả đánh giá tác động của di cư đến các chỉ tiêu phản ánh nghèo đa chiều (gồm tình trạng nghèo, điểm số thiếu hụt và tình trạng

thiếu hụt theo từng chỉ số nghèo) dựa trên bộ dữ liệu VHLSS 2014 - 2018. Phương pháp hồi quy kết nối điểm số tương đồng được sử dụng để nghiên cứu tác động này với các kỹ thuật ghép cặp cận gần nhất, ghép cặp bán kính và ghép cặp hạt nhân. Kết quả chỉ ra rằng, di cư có thể cải thiện tình trạng nghèo đơn chiều cũng như phúc lợi của hộ, nhưng

rất khó khăn để hộ cải thiện tình trạng nghèo đa chiều. Chỉ một số rất ít các chỉ báo thiếu

hụt đa chiều được cải thiện nhờ di cư gồm Diện tích nhà ở bình quân đầu người, Tài sản sử dụng tiếp cận thông tin. Các chỉ báo thuộc các chiều còn lại, nghiên cứu không phát hiện được sự khác biệt nào giữa nhóm hộ di cư và không di cư. Quá trình phân tích, luận

án còn phát hiện một số nguyên nhân gây ra tình trạng này. Thêm vào đó, luận án khẳng định bằng chứng mạnh mẽ rằng, di cư tác động tích cực tới nghèo đa chiều ở khu vực

nông thôn nhưng trên bình diện quốc gia, di cư vẫn chưa có tác động lan tỏa đến giảm nghèo. Để cung cấp thêm bằng chứng cho những kết quả nghiên cứu rút ra từ đánh giá tác

động của di cư đến nghèo đa chiều, chương này còn thực hiện dự báo xu hướng di cư và nghèo đa chiều tại Việt Nam thời gian tới nhờ vào việc tổng hợp, kết nối thông tin về di

cư và nghèo đa chiều trong giai đoạn 2020-2023 với giai đoạn 2014-2018. Từ những phát hiện này, luận án cũng đã đưa ra một số khuyến nghị về chính sách nhằm phát huy vai trò

của di cư giúp cải thiện tình trạng nghèo đa chiều tại nơi đi tập trung vào hai nhóm giải pháp: (i) Nhóm giải pháp nhằm phát huy vai trò của di cư trong giảm nghèo đa chiều tại

nơi đi và (ii) Nhóm giải pháp giải pháp liên quan đến công tác thống kê thu thập dữ liệu nhằm đảm bảo tính đại diện trong các nghiên cứu về di cư và nghèo đa chiều.

177

KẾT LUẬN

Với đề tài “Tác động của di cư đến nghèo đa chiều tại Việt Nam” luận án đã

giải quyết được một số vấn đề mang tính lý luận và thực tiễn như sau:

Thứ nhất, luận án trước hết đã tổng quan được các công trình nghiên cứu liên quan đến di cư, nghèo đa chiều và tác động của di cư đến nghèo đa chiều. Từ đó tác giả đã tìm ra khoảng trống trong nghiên cứu. Theo đó, luận án đã tổng hợp được các tác động của di cư đến nghèo đa chiều và đi tới nhiều kết luận quan trọng. Một mặt di cư có tác động tích cực chủ yếu trên khía cạnh tiền tệ thông qua việc gia tăng thu nhập và chi tiêu của hộ từ đó giúp họ giảm nghèo trên cách tiếp cận đơn chiều. Mặt khác, tác động tiêu cực của di cư phần lớn tập trung vào các chiều xã hội với những khó khăn trong tiếp cận các dịch vụ xã hội cơ bản như y tế, giáo dục, nhà ở, điều kiện sống và khả năng tiếp cận thông tin. Các phát hiện từ tổng quan tài liệu đã giúp cho luận án tìm thấy khoảng trống trong nghiên cứu khi mà các nghiên cứu tác động của di cư đến nghèo đa chiều tổng hợp mà cho đến nay vẫn chưa có nghiên cứu nào thực hiện. Thêm vào đó, từ tổng quan nghiên cứu, tác giả cũng đã xây dựng được mô hình các yếu tố tác động đến xu hướng di cư của hộ trên cơ sở kế thừa và bổ sung thêm yếu tố mới vào mô hình ước lượng. Đồng thời luận án đã luận giải cách thức lựa chọn phương pháp đo lường nghèo đa chiều phù hợp với mục tiêu nghiên cứu. Theo đó, luận án đi theo hướng cho rằng nghèo là hiện tượng đa chiều và sự thiếu hụt trong nghèo đa chiều chỉ bao gồm các chiều xã hội, không bao gồm chiều tiền tệ. Vận dụng bộ chỉ số được xây dựng bởi Bộ lao động thương binh xã hội (2015) và phương pháp xác định hộ nghèo cũng như tính toán các giá trị phản ánh nghèo đa chiều của Alkire & Foster (2011).

Thứ hai, kết quả tính toán các giá trị phản ánh nghèo đa chiều từ bộ dữ liệu VHLSS 2014 -VHLSS 2018 (bao gồm tỷ lệ nghèo đếm đầu, độ sâu nghèo, chỉ số nghèo đa chiều) cho thấy toàn cảnh bức tranh về tình trạng nghèo đa chiều tại Việt Nam nói chung và ở hai nhóm hộ nói riêng. Hộ nghèo đa chiều thường tập trung đối tượng dễ bị tổn thương với những hộ thuộc nhóm nghèo nhất. Mặt khác, hộ nghèo đa chiều tập trung phần lớn ở khu vực nông thôn và di cư góp phần giảm tình trạng thiếu hụt đa chiều ở khu vực nông thôn nhưng chưa thể giảm được nghèo ở khu vực thành thị (với tỷ lệ nghèo đa chiều của hộ di cư ở khu vực nông thôn thấp hơn so với hộ KDC trong khi tỷ lệ này ở khu vực thành thị cao hơn ở hộ KDC). Hộ di cư nghèo đa chiều chủ yếu sống ở vùng Đồng bằng sông Cửu Long, Trung du và miền núi phía Bắc, Tây Nguyên nơi tập trung nhiều đồng bào dân tộc thiểu số với trình độ học vấn thấp và điều kiện sống khó khăn. Việc duy trì có thành viên di cư giúp hộ thiện đáng kể tình trạng nghèo đơn chiều. Tuy vậy, đối với nghèo đa chiều, di cư có tác động khác nhau phụ thuộc vào hình thức di chuyển của hộ.

178

Thứ ba, xem xét tình trạng nghèo đa chiều theo từng chỉ số thiếu hụt, luận án phát hiện ra rằng, sự thiếu hụt các chỉ số cũng là một “chất chỉ điểm” để xác định hộ nghèo đa chiều. Hộ thiếu hụt chỉ số “Tình trạng đi học của trẻ em” là những hộ nghèo đa chiều nhất ở cả nhóm di cư và không di cư. Tiếp đến là những hộ thiếu hụt chỉ số “Chất lượng nhà ở” và Tài sản phục vụ tiếp cận thông tin”. Giáo dục và Điều kiện sống là hai chiều có mức đóng góp lớn nhất vào chỉ số nghèo đa chiều chung ở cả hai nhóm hộ. Điều này cho thấy, cần có những chính sách phù hợp, cụ thể hơn nữa nhằm giảm thiểu những khó khăn trong tiếp cận những chiều này.

Thứ tư, di cư có chiều hướng tác động khác nhau trong những điều kiện, hoàn cảnh khác nhau. Nghiên cứu tái khẳng định tác động tích cực của di cư trên bình diện nghèo đơn chiều khi mà các hộ di cư gia tăng được thu nhập/chi tiêu thông qua tiền gửi. Từ đó giúp hộ giảm nghèo đơn chiều cả trên bình diện toàn bộ cũng như ở khu vực nông thôn (đặc biệt là tại khu vực nông thôn, nghèo đơn chiều có mức giảm cao hơn khi so sánh với nghèo đa chiều xét trên bình diện toàn bộ). Tuy nhiên, đối với nghèo đa chiều vẫn còn nhiều khó khăn đối với hộ di cư. Kết quả đánh giá tác động xét trên bình diện toàn bộ, di cư vẫn chưa giúp hộ cải thiện tình trạng nghèo cũng như giảm điểm số thiếu hụt đa chiều của hộ gia đình tại nơi đi của người di cư. Chỉ một vài chỉ số đo lường được cải thiện như Diện tích nhà ở bình quân đầu người và các chỉ số ở chiều tiếp cận thông tin. Tuy vậy, di cư có tác động tích cực khu vực nông thôn, khi cải thiện được tình trạng nghèo, giảm điểm số thiếu hụt đồng thời cải thiện tình trạng nghèo ở một số chỉ số tương tự như tác động trên bình diện toàn bộ (gồm Diện tích nhà ở bình quân đầu người” thuộc chiều Nhà ở và hai chỉ số thuộc chiều Tiếp cận thông tin).

Cuối cùng, dựa trên những bằng chứng phân tích trong chương 4 cho giai đoạn 2014- 2018, cũng như kết nối với phân tích thực trạng di cư và nghèo cho giai đoạn 2020-2023, luận án đã đưa ra dự báo về xu hướng di cư và nghèo đa chiều trong tương lai. Từ những phân tích và dự báo này, luận án đã khuyến nghị một số chính sách phát huy vai trò của di cư trong giảm nghèo đa chiều cũng như trong công tác thống kê đánh giá nghèo đa chiều nhằm phù hợp hơn trong bối cảnh mới. Theo đó, vào các giải pháp tập trung liên quan đến việc phát huy vai trò của di cư trong việc giảm nghèo đa chiều và giải pháp liên quan đến công tác thống kê thu thập, đánh giá và đo lường di cư và nghèo đa chiều nhằm đảm bảo tính đại diện trong các cuộc nghiên cứu về di cư và nghèo đa chiều.

Hạn chế của luận án và hướng nghiên cứu tương lai

Bên cạnh những kết quả đạt được, luận án vẫn tồn tại một số hạn chế nhất định

cần được khắc phục.

179

Thứ nhất, luận án chỉ đánh giá tác động của di cư đến nghèo đa chiều tại nơi đi (hay còn gọi là nơi xuất cư) của người di cư mà chưa đánh giá tác động này tại nơi đến (nơi tập trung của người di cư) của người di cư do hạn chế của số liệu phân tích.

Thứ hai, luận án chỉ tập trung phân tích ở cấp độ hộ gia đình, cấp vùng mà chưa phân tích ở cấp độ khác (cấp cá nhân hoặc cấp tỉnh). Vì vậy, chưa thể lượng hóa hết các tác động của di cư đến nghèo đa chiều.

Thứ ba, giai đoạn nghiên cứu của luận án chỉ dừng lại với việc đánh giá tác động của di cư trước Covid-19 do những nguyên nhân đã luận giải ở Chương 3 mà chưa đánh giá tác động này trong và sau khi Covid-19 xảy ra. Do vậy, chưa thể đánh giá kịp thời những thay đổi trong xu hướng di cư cũng như nghèo đa chiều trong bối cảnh mới.

Thứ tư, mặc dù với một tập dữ liệu gồm lượng lớn quan sát trong mẫu được thu thập. Tuy vậy, do dữ liệu không được thiết kế để phục vụ nghiên cứu về di cư cũng như nghèo đa chiều vì vậy tính đại diện của mẫu chưa cao.

Thứ năm, nghiên cứu chỉ sử dụng một nguồn dữ liệu thô là KSMS thực hiện đánh giá tác động của di cư đến nghèo đa chiều tại nơi xuất cư trong mô hình nghiên cứu thực nghiệm do những nguyên nhân luận án đã luận giải ở chương 3. Bộ dữ liệu này chưa thể đại diện cho hộ di cư do không được thiết kế riêng nghiên cứu về di cư.

Cuối cùng, luận án đã sử dụng một tập biến kiểm soát phong phú trong mô hình ước lượng, nhưng vẫn chưa thể kiểm soát hết được các yếu tố không quan sát được có ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu. Những vấn đề này cho thấy, vẫn còn tồn tại những khoảng trống trong nghiên cứu tác động của di cư đến nghèo cần được bổ sung ở các nghiên cứu tiếp theo trong tương lai.

Mặc dù có những đóng góp nhất định về mặt học thuật nhưng luận án vẫn chưa nghiên cứu được đầy đủ và sâu sắc do những hạn chế liên quan đến nhận thức, thời gian và nguồn lực. Điều này đòi hỏi tác giả cần phải học hỏi, cập nhật cũng như đầu tư thêm nguồn lực để tiếp tục hoàn thiện luận án của mình.

Từ những hạn chế của luận án, cùng với xu hướng di cư và phát triển kinh tế của Việt Nam trong bối cảnh mới, tác giả xin đề xuất một số chủ đề nghiên cứu mở rộng trong tương lai như sau: (i) Tác động của di cư đến nghèo đa chiều tại nơi đến của người di cư (ii) Nghiên cứu tác động của di cư đến nghèo đa chiều dưới tác động của Covid-19 thực hiện cho nơi đi hoặc nơi đến của người di cư. Cấp độ nghiên cứu có thể là hộ gia đình hoặc cấp độ cá nhân người di cư, cấp tỉnh/vùng (iii) Nghiên cứu mô hình phân tích không gian (Spatial analysis) để phân tích ảnh hưởng của yếu tố vùng lân cận của di cư đến nghèo đa chiều. (iv) Xây dựng bộ dữ liệu phục vụ cho nghiên cứu về di cư và nghèo đa chiều.

DANH MỤC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

1. Nguyễn Thị Phương Thảo, Nguyễn Ngọc Nam và Nguyễn Thị Thúy Đạt (2020), ‘Các yếu tố ảnh hưởng tới khả năng di cư việc làm của hộ gia đình tại Việt

Nam’, Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 56(4D): 238-247.

2. Nguyễn Thị Phương Thảo (2019), ‘Nghèo đa chiều của hộ gia đình Việt Nam: Minh họa qua cuộc Khảo sát mức sống hộ gia đình Việt Nam 2014, 2016’, Hội

thảo khoa học quốc tế “Kinh tế Việt Nam - 50 năm hội nhập và phát triển”,

Trường Đại học kinh tế, Đại học Huế.

3. Nguyễn Thị Phương Thảo (2019), ‘Phương pháp xác định chỉ số nghèo đa chiều tại Việt Nam’, Tạp chí Khoa học quản lý và kinh tế, Số 09, trang 84-98.

4. Nguyễn Thị Phương Thảo (2019), ‘Nghèo đa chiều của hộ gia đình di cư: Minh họa qua cuộc khảo sát mức sống dân cư Việt Nam năm 2014 và 2016’, Tạp chí

Khoa học Đại học Huế, Chuyên san Kinh tế và Phát triển, Tập 128, Số 5A,

2019, Tr. 187-206.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Abadie, A. and G. W. Imbens, (2008), ‘On the Failure of the Bootstrap for Matching

Estimators’, Econometrica, Vol. 76, No. 6 (November, 2008), 1537-1557 2. Acosta, Pablo; Fajnzylber, Pablo; Lopez, J. Humberto. (2007), The Impact of

Remittances on Poverty and Human Capital: Evidence from Latin American

Household Surveys, Policy Research Working Paper, No. 4247, World Bank,

Washington,

DC,

truy

cập

12/5/2017

từ

https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/7392

3. Adams, Richard H., Jr. (2007), International Remittances and the Household:

Analysis and Review of Global Evidence, Policy Research Working Paper; No.

4116, World Bank, Washington, DC.

Truy

cập

12/5/2017

từ

https://openknowledge.worldbank.org/handle/10986/7146.

4. Adams Richard, H., & Alfredo Cuecuecha (2013), ‘The impact of remittances on

investment and povety in Ghana’, World Development, Vol. 50, pp 24-40.

5. ADB (2015), Building Human Capital through Labor Migration in Asia, truy cập

từ 23/9/2018 từ www.think-asia.org/handle.net/11540/3318

6. Alan de Brauw and Tomoko Harigaya (2004), Seasonal Migration and Improving

Living Standards in Vietnam American Journal of Agricultural Economics, vol.2,

No.89, p.439-447, truy cập 10/4/2017 từ

http://scholar.harvard.edu/tharigaya/publications/seasonal-migration-and-

improving-living-standards-vietnam

7. Azeem, M. M., Mugera, A. W., & Schilizzi, S. (2017), ‘Vulnerability to Multi-

Dimensional Poverty: An Empirical Comparison of Alternative Measurement

Approaches’, The Journal of Development Studies, 54(9), 1612-1636.

doi:10.1080/00220388.2017.1344646

8. Becker, A., (2009), ‘The impact of internal migration on educational outcomes:

Evidence from Turkey’, Economics of Education Review, 28 (2009) 739-749 9. Alonso, W. (1981), ‘Birds of Passage: Migrant Labor and Industrial Societies by

Michael J. Piore’, Population and Development Review, Vol. 7, No. 3 (Sep., 1981),

pp. 527-529 (Online) truy cập 8/8/2020 từ https://sci-hub.se/10.2307/1972564

(2015), Migration and Multidimensional Wellbeing in Ethiopia: The Role of Migrants Destinations, Paper prepared for: Human Development and Capabilities Association Annual Conference Washington, DC September 2015 truy cập 12/1/2021 từ http://hd- ca.org/wp-content/plugins/view-conftools-export/conf-papers-2015/Vanore- Use%20of%20multi-dimensional%20well- being%20indices%20to%20assess%20well-being%20in-.pdf

11. Ali, A., & Abdulai, A. (2010), ‘The Adoption of Genetically Modified Cotton and Poverty Reduction in Pakistan’, Journal of Agricultural Economics, 61(1), 175- 192. doi:10.1111/j.1477-9552.2009.00227.x

12. Alkire Sabina (2007), Choosing Dimensions: The Capability Approach and Multidimensional Poverty, Chronic Poverty Research Centre Working Paper, No. 88, truy cập 10/4/2016 từ https://ssrn.com/abstract=1646411

13. Alkire, S., and Foster, J. (2011), Counting and multidimensional poverty http://www.ophi.org.uk/wp- 10//2017

truy

từ

measurement, cập content/uploads/ophi-wp7.pdf

14. Alkire, S. and Santos, M. E. (2013), Measuring Acute Poverty in the Developing World: Robustness and Scope of the Multidimensional Poverty Index, Ophi working paper No. 59, truy cập ngày 23/3/2018 từ www.ophi.org.uk

15. Alkire, Foster, Seth, Santos, Roche and Ballon (2015), Multidimensional Poverty Measurement and Analysis: Chapter 9 - Distribution and Dynamics, OPHI working paper No. 90 truy cập ngày 18/3/2019 từ www.ophi.org.uk

16. Alkire

and

Jahan

New Global MPI

(2018),

2018: The Aligning with the Sustainable Development Goals, HDRO Occasional Paper, United Nations Development Programme (UNDP)

17. Amartya Sen (1981), Poverty and Famine: An essay on entitlement and từ

truy cập 15/4/2017

deprivation, NXB Clarendon Presss Oxford, http://staging.ilo.org/public/libdoc/ilo/1981/81B09_608_engl.pdf

18. Amartya Sen (1983), Poor, relatively speaking, Oxford Economic Papers, Vol. 35,

No. 2, pp. 153-69

19. Anh Thu Pham Quang (2015), Multidimensional poverty and migrant household - A case study of Viet Nam, Thesis Master by Research degree in Economics, Departement of Economics, Macquarie University.

20. Arata, L., & Sckokai, P. (2016), ‘The Impact of Agri-environmental Schemes on Farm Performance in Five E.U. Member States: A DID-Matching Approach’, Land Economics, 92(1), 167-186, doi:10.3368/le.92.1.167 truy cập 25/8/2019 từ http://le.uwpress.org.

10. Andersson, L., Kuschminder, K., Siegel, M.

22. Becker, S.o and Ichino, A. (2002), ‘Estimation of average treatment effects based

on the propensity score’, The Stata Journal, 2(4), 358-377

23. Becker, S.o and Ichino, A. (2007a), Mhbounds - Sensitivity Analysis for Average Treatment Effects, IZA Discussion Paper series, No. 2542, truy cập 2/2/2020 từ http://ftp.iza.org/dp2542.pdf

24. Becker, S. O., Caliendo, M. (2007b), ‘Sensitivity analysis for average treatment

effects’, The Stata Journal, Vol.7, No. 1, pp. 71-83

25. Bezon Kumar (2019), ‘The Impact of International Remittances on Education and Health in Bangladesh’, International Journal of Science and Qualitative Analysis, Vol. 5, No. 1, 2019, pp. 6-14. doi: 10.11648/j.ijsqa.20190501.12

26. Bouoiyour, J. & Miftah, J. (2015), ‘Migration, remittances and educational levels of household members left behind: Evidence from rural Morocco’, The European Journal of Comparative Economics, Vol.12, No.1, pp. 21-40, truy cập 3/1/2021 từ http://eaces.liuc.it

27. Bộ kế hoạch và đầu tư (2015), Báo cáo quốc gia kết quả 15 năm thực hiện các mục

tiêu phát triển thiên niên kỷ của Việt Nam.

28. Bộ lao động thương binh xã hội và Unicef (2008), Trẻ em nghèo Việt Nam sống ở đâu? Xây dựng và áp dụng cách tiếp cận đa chiều về nghèo trẻ em, truy cập 18/4/2017 từ https://www.unicef.org/vietnam/vi/child_poverty_vn_opt.pdf 29. Bộ lao động thương binh xã hội (2015), Đề án chuyển đổi phương pháp tiếp cận đo lường từ nghèo đơn chiều dựa vào thu nhập sang nghèo đa chiều áp dụng trong giai đoạn 2016 - 2020.

30. Bộ lao động thương binh xã hội (2018), Báo cáo nghèo đa chiều ở Việt Nam: giảm nghèo ở tất cả các chiều cạnh để đảm bảo cuộc sống chất lượng cho mọi người, truy cập 2/5/2019 từ https://www.undp.org/content/dam/vietnam/docs/Publications/Bao_Cao_MDP_1 6_Dec_2018.pdf 24. Brady, D, (2019), ‘Theories of causes of poverty’, Annual Reviews, Vol. 45(1), p.155-175, DOI: 10.1146/annurev-soc-073018-022550. 31. Bryson, A., Dorsett, R., Purdon, and S. (2002), The use of propensity score matching in the evaluation of active labour market policies, Working paper No.4,

Department

for Work

and

Pensions,

truy

cập

1/7/2020

từ

http://eprints.lse.ac.uk/4993/1/The_use_of_propensity_score_matching_in_the_e

valuation_of_active_labour_market_policies.pdf

21. Archana K Roy & Parveen Nangia (2005), Impact of Male Out-migration on Health Status of Left behind Wives -A Study of Bihar, India, XXV International Population Conference- Tours, France - July, 2005, Truy cập 20/12/2020 từ https://iussp2005.princeton.edu/sessions/61

remittances on child education’, IZA Journal of Development and Migration,

Vol.8, No.10 truy cập 24/8/2021 từ https://doi.org/10.1186/s40176-017-0118-y 33. Caliendo, M., Kopeinig, S. (2005), Some practical guidance for the implementation

of propensity score matching, Paper 1588. Institute for the Study of Labor, IZA. 34. Chính phủ (2015), Quyết định số 59/2015/QĐ-TTg của Thủ tướng chính phủ ngày

19/11/2015 về việc ban hành chuẩn nghèo tiếp cận đa chiều áp dụng cho giai đoạn

2016 - 2020

35. Chính phủ (2015), Quyết định 59/2015/QĐ-TTg về Quyết định Về việc ban hành

chuẩn nghèo tiếp cận đa chiều áp dụng cho giai đoạn 2016 - 2020

36. Craig Loschmann and Melissa Siegel (2013), ‘The Influence of Vulnerability on

Migration Intentions in Afghanistan’, UNU-MERIT Working Paper series July

2013,

Vo.

2013-38,

truy

cập

15/4/2017

từ

https://migration.unu.edu/publications/working-papers/the-influence-of-

vulnerability-on-migration-intentions-in-afghanistan.html

37. Coxhead, Ian Andrew; Cuong, Nguyen Viet; Vu, Linh Hoang 2015), Migration

in Vietnam: New evidence from recent surveys, Vietnam development economics

discussion paper; no. 2. Washington, D.C: World Bank Group.

http://documents.worldbank.org/curated/en/969411468197949288/Migration-in-

Vietnam-new-evidence-from-recent-surveys

38. Cuihong Long, Jiajun Han and Yong Liu (2020), ‘Has Rural‐Urban Migration Promoted the Health of Chinese Migrant Workers?’, International Journal

Environment Reseach and Public Health, Vol.17, No. 1218, truy cập 2/4/2021 từ

https://www.researchgate.net/publication/339280535_Has_Rural-Urban_

Migration_Promoted_the_Health_of_Chinese_Migrant_Workers/figures?lo=1 39. Darko, F. D., Schech, S. , and Saikia, U. (2024), ‘Internal migration and multidimensional wellbeing: a case study of North-South migration in Ghana’,

Migration

Studies,

Vol.

12,

truy

cập

2/2025

từ

https://doi.org/10.1093/migration/mnae040

40. De Braw A and Harigaya T. (2007), ‘Seasonal Migration and Improving Living Standards in Vietnam’, American Journal of Agricultural Economics, Vol.2,

No.89,

p.439-447,

truy

cập

10/4/2017

từ

http://scholar.harvard.edu/tharigaya/publications/seasonal-migration-and-

improving-living-standards-vietnam

32. Bucheli, José R., Bohara, Alok K., and Fontenla, Matías (2018), ‘Mixed effects of

Development

42. De Haas, H. (2009). Remittances and Social Development, Financing Social

Policy, 293-318. doi:10.1057/9780230244337_12

43. De Haas, Hein (2021), A theory of migration: the aspirationscapabilities từ

studies 2021, 9(8),

truy cập

framework, comparative Mgration https://doi.org/10.1186/s40878-020-00210-4 ngày 10/4/2024

44. Donald Cox (1987), ‘Motives for Private Income Transfers’, Journal of Political

Economy, Vol. 95, No. 3 (Jun., 1987), pp. 508-546

45. Đặng Nguyên Anh (1998), ‘Vai trò của mạng lưới xã hội trong quá trình di cư’,

Tạp chí xã hội học, số 2 (62)

46. Dang Nguyen Anh, Cecilia Tacoli, Hoang Xuan Thanh (2003), Migration in Vietnam A review of information on current trends and patterns, and their policy implications, truy cập 11/5/2017 từ http://pubs.iied.org/pdfs/G00479.pdf (tài liệu báo cáo tại Regional Conference on Migration, Development and Pro-Poor Policy

Choices in Asia, in Dhaka, Bangladesh).

47. Đặng Nguyên Anh (2011), Giới và quyết định di cư: tiếp cận lý thuyết và liên hệ thực tiễn (trích trong “Giới và tầm nhìn Châu Á”, TS. Nguyễn Thị Hồng Xoan chủ từ cập biên),

20/3/2016

truy

http://xhh.hcmussh.edu.vn/Resources/Docs/SubDomain/xhh/SACH%20GIOI%2 0VA%20DI%20DAN%20-%20TAM%20NHIN%20CHAU%20A%20.pdf 48. Đặng Nguyên Anh (2012), ‘Di dân con lắc và di dân mùa vụ trong giai đoạn phát

triển mới của đất nước’, Tạp chí Xã hội học, số 4 (120), pp.40-45

49. Đặng Nguyên Anh và Nguyễn Thị Minh Thu (2017), ‘Nghèo đa chiều: Cách tiếp cận và vận dụng trong thực tiễn Việt Nam’, Tạp chí Thông tin Khoa học xã hội, số

3.2017, pp.3-13

50. Đặng Nguyên Anh (2022), ‘Nhìn lại 10 năm nghiên cứu di cư ở Việt Nam: hiện

trạng, nguyên nhân và tác động’, Tạp chí xã hội học, số 3(159), pp.19-28

51. Deng Z, Law YW (2020), ‘Rural-to-urban migration, discrimination experience, and health in China: Evidence from propensity score analysis’, PLoS ONE, 15(12):

e0244441. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0244441

52. Đoàn Minh Huấn, Nguyễn Đức Hùng (2016), Tổng quan một số lý thuyết về di dân, truy cập từ http://www.ipd.org.vn/ly-thuyet/tong-quan-mot-so-ly-thuyet-ve-

di-dan-pgs-.ts-doan-minh-huan-cn-nguyen-duc-hung-a378.html

41. De Haas, Hein (1970), Migration and Development: A Theoretical Perspective, Bielefeld: COMCAD, Working Papers 29- Center on Migration, Citizenship and

số 18(11), pp.1046-1053

54. E. G. Ravenstein (1885), ‘The Laws of Migration’, Journal of the Statistical Society of London. Vol. 48. No.2. (Jun., 1885). pp. 167-235 Published by: Blackwell Publishing for the Royal Statistical Society, truy cập 15/2/2017 từ https://cla.umn.edu/sites/cla.umn.edu/files/the_laws_of_migration.pdf

55. Edmundo Murrugarra, Jennica Larrison, and Marcin Sasin Editors, 2011, Migration and Poverty Toward Better Opportunities for the Poor, truy cập http://documents.worlbank.org/curated/en/ 14/3/2016

từ

Foundation,

19/11/2019

truy

cập

759851468162836405/pdf/582840PUB0ID231ration09780821384367.pdf 56. E. Philip Davis and Miguel Sanchez-Martinez (2015), Economic theories of poverty, National Institute of Economic and Social Research 2014, Joseph từ ngày Rowntree https://www.jrf.org.uk/report/economic-theories-poverty

57. FAO (2018). The State of Food and Agriculture 2018: Migration, agriculture and rural development. FAO: Rome. https://www.fao.org/3/I9549EN/i9549en.pdf 58. Frölich, M. (2004), ‘Finite-Sample Properties of Propensity-Score Matching and Weighting Estimators’, Review of Economics and Statistics, 86(1), 77-90.

doi:10.1162/003465304323023697 truy cập 19/12/2019

59. Guest Philip (1998), The Dynamics of Internal Migration in Vietnam, UNDP

Discussion Paper 1. UNDP: Hanoi

60. Glazerman, S., Levy, D., Myers, D. (2003), ‘Non-experimental versus experimental estimates of earnings impacts’, Annals of the American Academy of

Political and Social Sciences, 589, 63-93.

61. Gustav Ranis, 2004, Arthur Lewis’ contribution to development thinking and policy, The Manchester School Vol 72 No. 6 December 2004 1463-6786, p.712-

723, accessed 9/4/2017

từ http://www.econ.yale.edu/~granis/papers/lewis-

manchester-2004.pdf, doi:10.1162/003465304323023697 truy cập 19/12/2019 62. Ham, J., X. Li, and P. Reagan (2003), Propensity Score Matching, a Distance Based Measure of Migration, and the Wage Growth of Young Men, Working

Paper, Department of Economics and CHRR Ohio State University, Columbus.

Truy cập ngày 20/12/2019 từ https://www.semanticscholar.org/paper/Propensity-

Score-Matching-%2C-a-Distance-Based-of-%2C-Ham-

Li/854676bfbea1cb87fa02afa77a59d312ea31c3b2

53. Đồng Thanh Mai, Tô Thế Nguyên, Trần Văn Đức (2020), ‘Tổng quan về di cư và ảnh hưởng đến phát triển kinh tế’, Tạp chí Khoa học Nông nghiệp Việt Nam 2020,

programme’, Review of Economic Studies, Vol. 64, No. 4, pp. 605-654.

64. Heckman, J., R. Lalonde and J. Smith (1999), The Economics and Econometrics từ

Programs,

Market

Active

Labor

truy

cập

of https://www.researchgate.net/publication/222476313_The_Economics_and_Eco nometrics_of_Active_Labor_Market_Programs

65. Kassie, Menale & Shiferaw, Bekele & Muricho, Geoffrey (2011), ‘Agricultural Technology, Crop Income, and Poverty Alleviation in Uganda’, World Development, Elsevier, Vol. 39(10), pages 1784-1795.

66. Kong, S. T., & Meng, X. (2010), The educational and health outcomes of the children of migrants. In X. Meng, C. Manning, L. Shi, & T. N. Effendi (Eds.), The

great migration: Rural-urban migration in China and Indonesia (pp. 97-120).

Edward

Elgar)

truy

cập

2/1/2021

từ

Northampton, MA: https://globalnetwork.princeton.edu/piirs/Kong_Meng.pdf

67. Kok, P. (1999). The definition of migration and its application: Making sense of recent South African census and survey data. Southern African Journal of Demography, 7(1), 19-30

68. Kurekova, L. Hejdukova, P (2021), Multilevel research of migration with a focus on internal migration. International Journal of Economic Sciences, Vol 10, No 2, pp. 86-102. ISSN: 1804-9796, DOI:10.52950/ES.2021.10.2.005, truy cập từ https://otik.uk.zcu.cz/handle/11025/46910 ngày 20/2/2025)

69. IOM (2018), Migration and 2030 Agenda: A guider for Practioners, truy cập ngày

14/11/2019 từ https://publications.iom.int/system/files/pdf/sdg_en.pdf

70. IOM (2020), Phân tích thực trạng sức khỏe của người di cư tại Việt Nam, truy cập 11/1/2021 từ https://publications.iom.int/system/files/pdf/sa-migrant-health-viet-

nam-vie.pdf

71. IOM (2022). World Migration Report 2022, International Organization for từ truy

Migration:

20/2/2025

Geneva

cập

https://publications.iom.int/books/worldmigration-report-2022

72. IOM (2024), ‘World migration report 2024’, truy cập từ

https://publications.iom.int/books/world-migration-report-2024 ngày 10/2/2025

73. Jann, B. (2016), Estimating Lorenz and concentration curves in Stata, University of Bern Social Sciences Working Paper No. 15, truy cập 20/10/2021 từ

http://ideas.repec.org/p/bss/wpaper/15.html

74. Jiao, Wenxian. 2021, Analyzing multidimensional measures of poverty and their influences in China’s Qinba Mountains. Chinese Journal of Population, Resources

and Environment, 18(3), 214-221. doi:10.1016/j.cjpre.2021.04.002

63. Heckman, James J., Hidehiko Ichimura and Petra E. Todd (1997), ‘Matching as an Econometric Evaluation Estimators: Evidence from Evaluating a Job Training

Two-Sector Analysis,

Development: A

9/4/2017

truy

cập

https://isites.harvard.edu/fs/docs/icb...files/.../harris_todaro70.pdf

76. John C. Ham, Xianghong Li, Patricia B. Reagan (2006), Propensity Score Matching, a Distance-Based Measure of Migration, and the Wages of Young Men, truy cập 20/12/2019 từ https://www.semanticscholar.org/paper/Propensity-Score- Matching-%2C-a-Distance-Based-of-%2C-Ham-

Li/854676bfbea1cb87fa02afa77a59d312ea31c3b2

77. Jolliffe, D., Mahler, G. D., Lakner,C., Atamanov, A., Tetteh-Baah, K. S. (2022),

‘Assessing the Impact of the 2017 PPPs on the International Poverty Line and Global

Poverty’, Policy Research Working Paper, 9941, truy cập ngày 22/2/2025 từ

https://documents1.worldbank.org/curated/en/353811645450974574/pdf/Assessi

ng-the-Impact-of-the-2017-PPPs-on-the-International-Poverty-Line-and-Global-

Poverty.pdf

78. Juan M. Villa (2012), Simplifying the estimation of difference in differences

treatment effects with Stata, MPRA Paper No. 43943, truy cập 8/3/2018 từ

https://mpra.ub.uni-muenchen.de/43943.

79. Kong, T. & Meng, X., (2010), The Educational and Health Outcomes

of the Children of Migrants, trích từ “The Great Migration: Rural-Urban Migration

in China and Indonesia (2010)”, Edited by Xin Meng, Chris Manning, Li Shi and

Tadjuddin Nur Effendi, SBN: 9781848446441; eISBN: 9781781000724, DOI:

https://doi.org/10.4337/9781781000724, Pages: 288,

truy cp 2/1/2021

tu

https://globalnetwork.princeton.edu/piirs/Kong_Meng.pdf

80. La, H. A., Tran, T. B., & Nguyen, U. (2019), Housing gaps between rural-urban migrants and local urban residents: The case of Vietnam, In A. Y. C. Liu, & X. Meng

(Eds.), Rural-Urban Migration in Vietnam (pp. 211-243). (Population Economics),

Springer, truy cập 9/2021 https://doi.org/10.1007/978-3-319-94574-3_9

81. Lê Bạch Dương và Nguyễn Thanh Liêm (chủ biên), (2011), Từ nông thôn ra thành phố: tác động kinh tế xã hội của di cư ở Việt Nam, Nhà xuất bản Lao động, truy cập

22/03/2017

từ

www.isds.org.vn/download/tailieu/.../tunongthonrathanhpho/

PIM_final_VIE.PDF

82. Lê Thị Thanh Loan và Nguyễn Thanh Bình (2018), Những nhân tố ảnh hưởng đến tình trạng nghèo đa chiều của Việt Nam, Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố

Hồ Chí Minh, 13(3), 21-32

75. John R. Harris and Michael P.Todaro (1970), Migration, Unemployment and từ

pp. 47-57,

truy cập

content/uploads/2015/04/1966-a-theory-of-migration.pdf ngày 10/3/2020

84. Le Ha, Cuong Nguyen, Tung Phung (2015), ‘Multidimentional poverty: Evidence from Vietnam’, Economics Bulletin, Volume 35, Issue 4, pages 2820-2831, truy

cập

từ https://www.accessecon.com/Pubs/EB/2015/Volume35/EB-15-V35-I4-

P282.pdf ngày 6/2/2019

85. Lê Ngọc Hùng (2018), ‘Các lý thuyết về di cư và vận dụng trong chính sách đối với đồng bào dân tộc thiểu số ở Việt Nam’, Tạp chí Lý luận chính trị (Online)

ngày

30/10/2018,

7/8/2020

ngày

cập

đăng từ truy http://lyluanchinhtri.vn/home/index.php/thuc-tien/item/2717-cac-ly-thuyet-ve-di-

cu-va-van-dung-trong-chinh-sach-doi-voi-dong-bao-dan-toc-thieu-so-o-viet-

nam.html

86. Lenhardt, A (2023) ‘The role of migration in ending extreme poverty’, DEEP Thematic Paper 3, Data and Evidence to End Extreme Poverty Research Programme, Oxford truy cập 3/2025 từ https://doi.org/10.55158/DEEPTP3 87. Lê Quốc Hội và Nguyễn Thị Hoài Thu (2015), ‘Tác động của di cư trong nước đến

giảm nghèo ở Việt Nam’, Tạp chí Kinh tế và phát triển, số 212, 2/2015

88. Lê Quốc Hội và Nguyễn Thị Hoài Thu (2018), ‘Tác động của di cư trong nước đến giảm nghèo tại Việt Nam thông qua chuyển dịch cơ cấu lao động và thay đổi vốn nhân lực ở Việt Nam’, Tạp chí kinh tế và phát triển, số 258 (12/2018)

89. Li Mingxiang (2012), Using the Propensity Score Method to Estimate Causal Effects: A Review and Practical Guide, Organizational Research Methods 00(0) 1- 39, DOI: 10.1177/1094428112447816

90. Liu, F., Li, L., Zhang, Y., Ngo, Q.-T., & Iqbal, W. (2021). Role of education in

poverty reduction: macroeconomic and social determinants form developing

economies. Environmental Science and Pollution Research. doi:10.1007/s11356-

021-15252-z

91. Liu, M.; Yuan, L.; Zhao, Y.(2024), Risk of Returning to Multidimensional Poverty

and Its Influencing Factors among Relocated Households for Poverty Alleviation

in China. Agriculture 2024, 14, 954. https:// doi.org/10.3390/agriculture14060954 92. Lo Thi Hong Van and Liudmila Guzikova (2024), The factors affecting the

multidimensional poverty rate of ethnic minority communities in Vietnam, journal

on global

socio-economic dynamics, Volume 4

(47)

truy cập

từ

https://www.euraseans.com/4(47) ngày 15/1/2025

83. Lee, E. S (1966), ‘A Theory of Migration’, Demography, Vol. 3, No. 1. (1966), từ https://emigratecaportuguesa.wordpress.com/wp-

score matching with difference-in-difference regression approach’, The Lancet,

388, S60. doi:10.1016/s0140-6736(16)31987-0

94. Luu Bich Ngoc, Nguyen Thanh Ha & Ha Tuan Anh (2017), ‘Internal Migration to the Southeast Region of Vietnam: Trend and Motivations’, Journal of Population and Social Studies, Volume 25 Number 4: 298 - 311

95. Marco Caliendo, Sabine Kopeinig (2005), Some Practical Guidance for the

Implementation of Propensity Score Matching, IZA Discussion Paper No. 1588

96. Martti Siisiäinen (2000), Two Concepts of Social Capital: Bourdieu vs. Putnam, Paper presented at ISTR Fourth International Conference "The Third Sector: For What and for Whom?" Trinity College, Dublin, Ireland July 5-8, 2000, truy cập https://www.suz.uzh.ch/dam/jcr-df42-7cac- ngày

10/12/2018

từ

fbdccdaaa/siainen.pdf

97. Marx Véronique, Fleischer Katherine (2010), Di cư trong nước: Cơ hội và thách thức đối với sự phát triển kinh tế - xã hội ở Việt Nam, truy cập 20/3/2016 từ http://www.un.org.vn/vi/publications/doc_details/173-di-cu-trong-nuc-co-hi-va-

thach-thc-di-vi-s-phat-trin.html

98. McKenzie, D., & Rapoport, H. (2010), Can migration reduce educational attainment? Evidence from Mexico, Journal of Population Economics, 24(4),

1331-1358. doi:10.1007/s00148-010-0316-x

110,2024,103114,ISSN

0738-0593,

99. Md. Shakil Ahmed, Md. Karimul Islam, Nuzaba Tahreen Rahman Tumtumi, Shafiun N. Shimul (2024), Impact of parental internal migration on education in poor households: Evidence from Bangladesh, International Journal of Educational Development,Volume https://doi.org/10.1016/j.ijedudev.2024.103114.

100. Melissa Siegen and Jennifer Waidler (2012), Migration and multi - dimensional

poverty in Moldovan communities, Eastern Journal of Europeam Studies, Centre

for European Studies, Alexandru loan Cuza University, Vol.3, page 105-119 101. Michael Lokshin, Mikhail Bontch-Osmolovski, Elena Glinskaya (2007), Work-

related migration and poverty reduction in Nepal, World Bank Policy Research

Working Paper 4231

102. Michele Binci & Gianna Claudia Giannelli (2012), Internal vs. International

Migration: Impacts of Remittances on Child Well-Being in Vietnam, IZA

Discussion Paper No. 6523, truy cập 25/8/2021 từ http://ftp.iza.org/dp6523.pdf,

truy cập 25/8/2021

93. Lu, L., Gong, X., & Zeng, J. (2016), ‘Health status and migration: A propensity

Children’s Educational Attainment: Evidence from Egypt’, SocioEconomic

Challenges, Volume 2, Issue 2, 2018

104. Morgan, P. J. and L. Q. Trinh. (2018), Heterogeneous Effects of Migration on Child Welfare: Empirical Evidence from Viet Nam, ADBI Working Paper 835, Tokyo: Asian Development Bank Institute. Available 11/11/2019 from https://www.adb.org/publications/heterogeneous-effects-migrationchild-welfare-

empirical-evidence-viet-nam

105. Mueller, V., & Shariff, A. (2011), ‘Preliminary evidence on internal migration, remittances, and teen schooling in India’, Contemporary Economic Policy, Vol. 29, No. 2, 207-217. doi:10.1111/j.1465-7287.2010.00211.x

106. Nannicini T. (2007), ‘Simulation-based Sensitivity Analysis for Matching

Estimators’, The Stata Journal, Vol 7, No. 3, pp. 334-350.

107. Narayan D. and et al. (2000), Voices of the poor: Can Anyone Hear Us? Published

by Oxford University Press for the World Bank, truy cập 120/6/2018 từ

http://documents.worlbank.org/curated/en/131441468779067441/pdf/multi0page.pdf 108. Ngô Quốc Dũng (2021), Tác động của thể chế đến nghèo đa chiều ở Việt Nam,

Luận án tiến sỹ kinh tế, Đại học kinh tế quốc dân

109. Nguyen DT, Sen LTH, Hoang HG, Tran TN, Tran NAT, Mazancova J. Insight into

the Multidimensional Poverty of the Mountainous Ethnic Minorities in Central

Vietnam.

Social

Sciences.

2023;

12(6):331.

https://doi.org/10.3390/socsci12060331

110. Nguyễn Đức Tùng (2018), Hoàn thiện phương pháp tính chỉ số nghèo đa chiều

tại Việt Nam, Luận văn Thạc sỹ, Đại học Kinh tế Quốc dân.

111. Nguyễn Thị Minh và Hoàng Thu Phương (2015), Tản mạn về biến nội sinh trong

phân tích kinh tế, truy cập 10/5/2018 từ http://mfe.edu.vn/bai-nghien-cuu/no-02-

2015-tan-nam-ve-bien-noi-sinh-trong-phan-tich-kinh-te.html

112. Nguyễn Thị Phương Thảo, Nguyễn Ngọc Nam và Nguyễn Thị Thúy Đạt (2020),

Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng di cư việc làm của hộ gia đình tại Việt Nam,

Tạp chí khoa học Trường đại học Cần Thơ: Chuyên san Kinh tế và pháp luật, Tập

56, Số 4D (2020): 238-247, DOI:10.22144/ctu.jvn.2020.102

113. Nguyễn Trọng Phúc (2015), Di dân ở Việt Nam trong thời kì 1954 - 1975 và những

hệ quả, Tạp chí Lịch sử Đảng, số 11-2015.

103. Mina Sami Ayad & Aliaa Abd El-Aziz (2018), ‘The Impact of Remittances on

on Household Welfare: Evidence from Viet Nam, MPRA Paper No. 25770 truy

cập 12/5/2017 từ https://mpra.ub.uni-

muenchen.de/25770/1/MPRA_paper_25770.pdf

115. Nguyen Viet Cuong, Marrit Van den Bergb , and Robert Lensinkc (2009), The Impact of Work Migration and Non-Work Migration on Household Welfare, Poverty and Inequality: New Evidence from Vietnam, truy cập 12/4/2017 từ http://veam.org/wp-content/uploads/2016/06/2009_theImpactOfMigration

OnHouseholdWelfareInVietnamnguyenVietCuong.pdf

116. Nguyen Viet Cuong & Nguyen Quynh Hoa (2013), Do internal and international remittances matter to health, education and labor of children? The case of at https://mpra.ub.uni- Vietnam, MPRA Paper No. 48672, Online

muenchen.de/48672

117. Nguyen Viet Cuong and Thai Pham Minh (2016), ‘Are migrants in large cities underpaid? Evidence from Vietnam’, IZA Journal of Migration, (2016) Vol 5, No. 20 118. Nguyen Viet Cuong & Vu Hoang Linh (2018), ‘The Impact of Migration and Remittances on Household Welfare: Evidence from Vietnam’, Journal of International Migration and Integration, Vol.19, No.1, DOI: 10.1007/s12134-

https://www.researchgate.net/

20/5/2020

truy

cập

từ

018-0571-3 publication/325368796_The_Impact_of_Migration_and_Remittances_on_House

hold_Welfare_Evidence_from_Vietnam.

119. OPHI (2018), Multidimensional Poverty Index 2018: The Most Detailed Picture To Date of the World’s Poorest People, University of Oxford, UK, truy cập

12/10/2019 từ https://ophi.org.uk/wp-content/uploads/G-MPI_2018_2ed_web.pdf 120. Oxfam (2008), Việt Nam: biến đổi khí hậu, sự thích ứng và người nghèo, Nhà xuất

bản văn hóa thông tin.

121. Oxfam và ActionAid (2011), Theo dõi nghèo đô thị theo phương pháp cùng tham từ

18/4/2017

vòng

tổng

truy

hợp

cáo

cập

4,

gia, Báo http://oxfamblogs.org/vietnam/wp-content/uploads/2012/05/urban-poverty- monitoring-synthesis-report_vn.pdf

122. Priya

(2006),

Deshingkar

‘Internal Migration,

Poverty

poverty Asia

growth,

ending

2015”,

truy

cập

and Development in Asia: Including the Excluded through Partnerships and Improved Governance’, Bài kỷ yếu đăng trong hội thảo Asia 2015 Conference với chủ đề từ “Promotion www.asia2015conference.org ngày 5/11/2017

114. Nguyen Viet Cuong (2008), Impacts of International and Internal Remittances

124. Rasadhika Sharma and Ulrike Grote (2019), Who is an internal migrant? Thailand

Vietnam Socio Economic Panel (TVSEP) Working Papers, 2019 truy cập

26/6/2019 từ http://wp-tvsep.ifgb.uni-hannover.de/RePEc/tvs/pdfbib/wp-013.pdf. 125. Resosudarmo, B.P.; Suryadarma, D. (2014), The Impact of childhood migration

on educational attainment: Evidence from rural-urban migrants in Indonesia,

Asian Population Studies 10(3): 319-333,

truy cập ngày 3/1/2021

từ

https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/17441730.2014.942954?needAcce

ss=true

126. Richard H. Adams Jr. and John Page (2005), ‘Do International Migration and

Remittances Reduce Poverty in Developing Countries?’, World Development, Vol.

33,

No.

10,

p.

1645-1669,

truy

cập

12/5/2017

từ

http://web.worldbank.org/archive/website01010/WEB/IMAGES/MIGRATIO.PDF

127. Ronald Skeldon (2006), Interlinkages between Internal and International

Migration and Development in the Asian Region, Population, Space Place, No. 12,

p.15-30, Published online in Wiley InterScience (www.interscience.wiley.com).

DOI: 10.1002/psp.385

128. Rosenbaum, P. and R. Rubin (1983), ‘The Central Role of the Propensity Score in

Observational Studies for Causal Effects’, Biometrika, 70(1), 41-55

129. Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1985), ‘Constructing a Control Group Using

Multivariate Matched Sampling Methods That Incorporate the Propensity Score’,

The American Statistician, 39(1), 33. doi:10.2307/2683903

130. Rosenbaum, P. R. (2003), ‘Does a dose-response relationship reduce sensitivity to

hidden bias?’, Biostatistics, 4(1), 1-10.

131. Rosenbaum, P. R. (2014), Sensitivity analysis in observational studies, Wiley

StatsRef: Statistics Reference Online

132. Scheffel, J. & Zhang, Y. (2019), ‘How does internal migration affect the

emotional health of elderly parents left - behind?’, Journal of Population

Economics, Volume 32, pages953-980.

123. Rakhshanda Kousar, Farah Naz, Tahira Sadaf, Sultan Ali Adil, Tayyab Zeeshan Shahid, Shahid Mushtaq (2015), ‘The Impact of Migration on Rural Poverty: The Case Study of District Faisalabad, Pakistan’, International Journal of Economics and Financial Issues, 2016, 6(S3) 22-27, ISSN: 2146-4138, available at http: www.econjournals.com

Ngân hàng thế giới tại Việt Nam phát hành

134. Shatakshee Dhongde, Robert Haveman, (2015), Multi-dimensional Poverty in the từ

IRP Discussion Paper, No.1427-15,

cập19/6/2018

U.S,

truy

https://www.irp.wisc.edu/publications/dps/pdfs/dp142715.pdf

135. Sianesi, B. (2004), ‘An evaluation of the Swedish system of active labour market

programmes in the 1990s’, Review of Economics and Statistics, 86(1), 133-155.

136. Siddiqui, R. (2013), ‘Impact Evaluation of Remittances for Pakistan: Propensity Score Matching Approach’, The Pakistan Development Review, 52(1), 17-44.

http://www.jstor.org/stable/24397872.

137. Smith, J and P. Todd (2005), ‘Does matching overcome LaLonde’s critique of

nonexperimental estimators?’, Journal Econometrics, 125(1-2), 305-353.

138. Stark, Barbara, Theories of Poverty/The Poverty of Theory (May 21, 2010), Brigham Young University Law Review, No. 381-425, 2009; Hofstra Univ. Legal từ Studies Research

Paper No.

20/11/2019

10-20

truy

cập

https://ssrn.com/abstract=1612879

139. Stouffer, Samuel A., (1940), “Intervening Opportunities: A Theory Relating

Mobility and Distance”, American Sociological Review, 5, pp. 845-867 140. Tasneem Siddiqui (2012), Impact of migration on poverty and development,

Refugee and Migratory Movements Research Unit (RMMRU), truy cập

12/3/2016 từ http://www.unescogym.org/wp-

content/uploads/2015/11/Impact_of_Migration_on_Poverty_and_Development.pdf 141. Ted K. Bradshaw (2006), Theories of Poverty and Anti-Poverty Programs In

Community Development, RPRC Working Paper No. 06-05, truy cập 20/11/2019

từ http://www.rupri.org/Forms/WP06-05.pdf

142. TCTK (2005), Điều tra di cư năm 2004: Những kết quả chủ yếu, Nhà xuất bản

Thống kê

143. TCTK (2006), Điều tra di cư Việt Nam năm 2004: Di cư và sức khỏe, truy cập https://vietnam.unfpa.org/sites/default/files/pub-pdf/Didanva

4/2/2018

từ

Suckhoe_ GSO1206_v.pdf

144. Tổng cục Thống kê (2010), Báo cáo tình trạng trẻ em nghèo đa chiều tại Việt Nam,

Hà Nội

133. Shahidur R. Khandker, Gayatri B. Koolwal, Và Hussain A. Samad (2010), ‘Cẩm nang đánh giá tác động: Các phương pháp định lượng và thực hành’, Ấn phẩm của

và những khác biệt truy cập 25/5/2016 từ http://www.portal.thongke.gov.vn/

khodulieudanso2009/.../ChuyenKhaoDiCuDoThiHoa/Bia1.pdf

146. TCTK (2016a), Điều tra dân số và nhà ở giữa kỳ 2014: di cư và đô thị hóa, Nhà

xuất bản Thông tấn

147. TCTK (2016b), Kết quả khảo sát mức sống dân cư Việt Nam năm 2014, Nhà xuất

bản Thống kê

148. TCTK (2016c), Điều tra di cư nội địa quốc gia 2015: Các kết quả chủ yếu, Nhà

xuất bản Thông tấn

149. TCTK (2016d), Kết quả chủ yếu Điều tra biến động dân số và kế hoạch hóa gia

đình thời điểm 1/4/2015, Nhà xuất bản Thống kê

150. TCTK (2017), Niên giám thống kê, truy cập tại www.gso.gov.vn ngày 12/10/2018 151. TCTK (2018), Kết quả khảo sát mức sống dân cư Việt Nam năm 2016, Nhà xuất

bản Thống kê

152. TCTK (2019a), Kết quả khảo sát mức sống dân cư Việt Nam năm 2018, Nhà xuất

bản Thống kê

153. TCTK (2019b), Kết quả Tổng điều tra dân số và nhà ở thời điểm 0 giờ ngày 01

tháng 4 năm 2019, Nhà xuất bản thống kê

154. TCTK (2020a), Niêm giám thống kê 2019, Nhà xuất bản Thống kê 155. TCTK (2020b), Di cư và đô thị hóa: Xu hướng di cư và sự khác biệt, Ấn phẩm của

Tổng cục thống kê từ kết quả Tổng điều tra dân số và nhà ở 2019, Nhà xuất bản

Tài chính

156. TCTK (2021), Kết quả khảo sát mức sống dân cư Việt Nam năm 2022, Nhà xuất

bản Thống kê.

157. TCTK (2022), Kết quả chủ yếu điều tra biến động dân số và kế hoạch hóa gia đình

thời điểm 01/4/2021, NXB Thống kê

158. TCTK (2023a), Niên giám thống kê 2022, Nhà xuất bản thống kê, 2023 159. TCTK (2023b), Báo cáo Điều tra việc làm 2023, Nhà xuất bản Thống kê 160. TCTK (2024), Thông cáo báo chí kết quả khảo sát mức sống dân cư năm 2023,

truy cập từ www.gos.gov.vn ngày 30/6/2024

truy

cập

em

trẻ

161. TCTK & Unicef (2021), Báo cáo kết quả điều tra các mục tiêu phát triển bền vững từ và phụ nữ Việt Nam 2020—2021, về https://www.unicef.org/vietnam/media/9581/file/B%C3%A1o%20c%C3%A1o%

20ch%C3%ADnh%20-%20MICS%206.pdf ngày 15/2/2025

145. TCTK và UNFPA (2011), Di cư và đô thị hóa ở việt nam: Thực trạng, xu hướng

Penguin Books

163. Tran Thi Bich, Chi Nguyen Huu, Mai Nguyen Thi Xuan, Thao Ngo Thi Phuong (2012), ‘A propensity score matching analysis on the impact of international migration on entrepreneurship in Vietnam’, Journal of the Asia Pacific Economy,

17:4, 653-669

164. Trần Thị Bích, Lê Hoàng Minh Nguyệt (2016), ‘Phân tích kinh tế không gian: Hiện tượng nội sinh, tự chọn mẫu và các mô hình khắc phục’, Tạp chí kinh tế và phát triển, số 232 (2) tháng 10/2016, trang 8-14

165. Tran Van Quang, Sabina Alkire, Stephan Klasen (2014), 'Disparities Between Monetary and Multidimensional Measurements of Poverty', Kỷ yếu hội thảo:

IARIW 33rd General Conference, Rotterdam, The Netherlands.

166. Tuyen Quang Tran, Hoai Thu Thi Nguyen, Quang Ngoc Hoang, Dinh Van influence of contextual and household factors on

Nguyen(2022), The

multidimensional poverty in rural Vietnam: A multilevel regression analysis,

International Review of Economics and Finance 78 (2022): 390-403

167. UN (1970), Methods of measuring internal migrantion (Manual VI, Chapter 1), truy access 5/3/3019 từ http://www.un.org/en/development/desa/population/

publications/pdf/manuals/migration/manual6/chap1.pdf

168. UNECE (2017), Guide on Poverty Measurement, truy cập 12/11/2019 từ

https://ec.europa.eu/eurostat/ramon/statmanuals/files/UNECE_Guide_on_Povert

y_Measurement.pdf

169. UNDP (2009), Human Development Report 2009 Overcoming barriers: Human từ

development,

12/5/2017

mobility

truy

and

cập

http://hdr.undp.org/sites/default/files/reports/269/hdr_2009_en_complete.pdf 170. UNDP (2010), Đánh giá nghèo đô thị ở Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh, truy cập 18/4/2017 từ http://www.vn.undp.org/content/dam/vietnam/docs/UNDP-in-

the-News/29458_Baocao_Ngheo_Do_thi.pdf

171. UNDP (2011), Human Development Report 2010, truy cập 15/2/2017 từ http://hdr.undp.org/sites/default/files/reports/270/hdr_2010_en_complete_reprint.pdf 172. UNDP (2012), Sáng kiến quản lý về giới và chính sách kinh tế ở Châu Á và Thái từ

Bình Dương: Giới

3/10/2019

nghèo,

ngày

truy

cập

và

https://www.undp.org/content/dam/vietnam/docs/Publications/6%20Gioi%20va

%20Doi%20ngheo.pdf

162. Townsend, P. (1979) Poverty in the United Kingdom. London: Allen Lane and

2015 về tăng trưởng bao trùm, Nhà xuất bản Khoa học xã hội.

174. UNDP (2020), Papi 2020: chỉ số hiệu quả và quản trị công cấp tỉnh ở Việt Nam: Đo lường từ kinh nghiệm thực tiễn của người dân năm 2020, truy cập 12/2020 từ

www.papi.org.vn

175. UNDP (2021), Thúc đẩy giảm nghèo nhanh và bền vững theo mọi chiều cạnh và mọi nơi ở Việt Nam: Báo cáo nghèo đa chiều Việt Nam, truy cập 25/8/2022 từ https://

openknowledge.worldbank.org/bitstream/handle/10986/37739/9781464818936.pdf 176. UNDP (2024a), Điều tra di cư nội địa ở Đồng bằng sông Hồng và Đồng bằng sông Cửu Long: Vấn đề hiện này và hàm ý chính sách, truy cập 10/2024 từ

https://papi.org.vn/wp-

content/uploads/2024/09/Print_BaoCao_DiCuNoiDiaOHaiVungDongBangSHSC

L_VIE-CLEAN.pdf

177. UNDP (2024b), Global multidimensional poverty index: poverty amid conflict, https://hdr.undp.org/system/files/documents/hdp-

truy

cập

từ

document/mpireport2024en.pdf ngày 12/2/2025

178. UNFPA và GSO (2007), Hiện trạng di cư trong nước ở Việt Nam, truy cập từ http://vietnam.unfpa.org/sites/default/files/pub-pdf/Internal%20

21/4/2017

Migration_Current%20situation_v.pdf

179. Ủy ban dân tộc và Unicef (2015), Nghèo đa chiều của trẻ em Việt Nam vùng dân

tộc thiểu số: thực trạng, biến động và những thách thức

180. VanLandingham, M. (2005), ‘Impacts of rural to urban migration on the health of working-age adult migrants in Ho Chi Minh city, Vietnam’, XXV International

Population Conference- Tours, France - July, 2005. Truy cập 20/12/2020 từ

https://iussp2005.princeton.edu/sessions/61

181. VCCI (2016), PCI 2016: Chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh 2016 của Việt Nam, truy cập 10/8/2019 từ https://pcivietnam.vn/an-pham/bao-cao-pci-2016-ct170 182. Veronique Marx và Katherine Fleischer (2010), Di cư trong nước: cơ hội và thách

thức cho sự phát triển kinh tế - xã hội ở Việt Nam, Ấn phẩm của UNDP

183. Viện Phát triển Bền vững (Đại học Kinh tế Quốc dân) và Chương trình Phát triển Liên Hợp Quốc tại Việt Nam (2024), Di cư nội địa ở Đồng bằng sông Hồng và

đồng bằng sông Cửu Long: Vấn đề hiện nay và hàm ý chính sách. Trong loạt Báo

cáo nghiên cứu thảo luận chính sách về Quản trị và Tham giatruy cập 20/10/2024

từ https://papi.org.vn/wp-content/uploads/2024/09/Print_BaoCao_DiCuNoiDiaO

HaiVungDongBangSHSCL_VIE-CLEAN.pdf

173. UNDP (2016), Tăng trưởng vì mọi người: Báo cáo phát triển con người Việt Nam

9350, truy cập 3/1/2021 từ http://ftp.iza.org/dp9350.pdf

185. Waddington, Hugh and Rachel Sabates-Wheeler (2003), ‘How Does Poverty Affect Migration Choice? A Review of Literature’, Working Paper T3, Institute of

Development

Studies,

Sussex,

truy

cập

ngày

30/5/2016

từ

www.migrationdrc.org/publications/working_papers/WP-T3.pdf

186. Wang, J., Xiao, H., Liu, X. (2023), The Impact of Social Capital on Multidimensional Poverty of Rural Households in China, International Journal of

Environmental Research and Public Health, 20, 217. https://doi.org/10.3390/

ijerph20010217

187. Wardhana Dharendra (2010), Multidimensional Poverty Dynamics in Indonesia (1993 - 2007), M.Sc, Đại học School of Economics - The University of

Nottingham

truy

cập

13/3/2015

từ

https://pdfs.semanticscholar.org/

1b57/b1a23cec7a737749650b07d7e14d28c84d57.pdf

188. Wood, C. H. (1982). Equilibrium and historical-structural perspectives on

migration. International Migration Review, 16(2), 298-319

189. World Bank (2000), World Development Report 2000/2001: Attacking Poverty 190. World Bank (2005), Introduction to Poverty Analysis: Chapter 8 - Understanding tại

the Determinants of Poverty, Poverty Manual,

truy cập 1/10/2018

http://siteresources.worldbank.org/PGLP/Resources/PMch8.pdf

191. World Bank (2016a), Migrations and Development: A Role for the World Bank,

Report of World Bank No.108105, access 5/3/2019 from

http://documents.worldbank.org/curated/en/690381472677671445/pdf/108105-

BR-PUBLIC-SecM2016-0242-2.pdf

192. World Bank & MPI (2016b), Việt Nam 2035: Hướng tới thịnh vượng, sáng tạo, từ chủ,

20/10/2019

bằng

công

truy

dân

cập

và

http://vids.mpi.gov.vn/Includes/NewsDetail/12_2016/dt_11220161029_vn2035vi

etnamese.pdf

193. World Bank (2018a), Piecing together poverty puzzle, DOI: 10.1596/978-1-4648-

1330-6

194. World Bank (2018b), Bước tiến mới giảm nghèo và thịnh vượng chung ở Việt Nam, http://documents1.worldbank.org/curated/

10/6/2019

truy

cập

từ

en/826021522843528151/pdf/124916-WP-PUBLIC-VITENAMESE-P161323-

VietnamPovertyUpdateReportVIE.pdf

184. Xiang Ao, Dawei Jiang, Zhong Zhao (2015), The Impact of Rural-Urban Migration on the Health of the Left-behind Parents, IZA Discussion Paper No.

công cuộc giảm nghèo

tại Việt Nam,

truy cập 27/11/2022

từ

https://documents1.worldbank.org/curated/en/600721623128513343/pdf/Shared-

Gains-How-High-Growth-and-Anti-Poverty-Programs-Reduced-Poverty-in-

Vietnam-Vietnam-Poverty-and-Shared-Prosperity-Update-Report.pdf

196. World Bank (2024), Poverty, Prosperrity, and planet report 2024: pathways out of the polycrisis, truy cập 22/2/2025 từ https://openknowledge.worldbank.org 197. World Economic Forum (2017), Migration and Its Impact on Cities, truy cập 12/1/2021 từ http://www3.weforum.org/docs/Migration_Impact_ Cities_report_2017_low.pdf 198. Yang, L, Lu, H., Wang, S, Li, M. (2021), Mobile Internet Use and Multidimensional Poverty: Evidence from A Household Survey in Rural China,

Social

Indicators Research

(2021), 158: 1065-1086,

truy

cập

từ

https://doi.org/10.1007/s11205-021-02736-1 ngày 21/2/2024

195. World Bank (2021), Báo cáo cập nhật về nghèo và thịnh vượng chung: thành quả chung: Tăng trưởng cao và các chương trình giảm nghèo đóng góp ra sao vào

PHỤ LỤC

Phụ lục A: Chuẩn nghèo đơn chiều áp dụng tại Việt Nam giai đoạn 1993 - 2020

Giai đoạn Ngưỡng nghèo Căn cứ

1993 - 1995 Hộ đói: bình quân thu nhập đầu người quy theo gạo/tháng dưới -

13 kg đối với thành thị, dưới 8 kg đối với khu vực nông thôn.

Hộ nghèo là hộ có thu nhập bình quân đầu người quy theo gạo/tháng dưới 20 kg đối với thành thị, dưới 15 kg đối với khu vực nông thôn.

1995 - 1997 Hộ đói: là hộ có mức thu nhập bình quân một người trong -

hộ một tháng quy ra gạo dưới 13 kg, tính cho mọi vùng.

Hộ nghèo: là hộ có thu nhập: dưới 15 kg/người/tháng (Vùng nông thôn miền núi, hải đảo), dưới 20 kg/người/tháng (Vùng nông thôn, đồng bằng, trung du), dưới 25 kg/người/tháng (vùng thành thị)

Công văn số 1751/LĐTBXH

1997 - 2000 Hộ đói: là hộ có mức thu nhập bình quân một người trong hộ một tháng quy ra gạo dưới 13 kg, tương đương 45 nghìn đồng (giá năm 1997, tính cho mọi vùng).

Hộ nghèo: là hộ có thu nhập hàng tháng tùy theo từng vùng ở các mức tương ứng như sau: dưới 15 kg/người (tương đương 55 nghìn đồng) cho vùng nông thôn miền núi, hải đảo), dưới 20 kg/người (tương đương 70 nghìn đồng) cho vùng nông thôn, đồng bằng, trung du và dưới 25 kg/người (tương đương 90 nghìn đồng) cho vùng thành thị.

2001- 2005

80 nghìn đồng/người/tháng ở vùng nông thôn miền núi, hải đảo, 100 nghìn đồng/người/tháng ở vùng nông thôn đồng bằng và 150 nghìn đồng/người/tháng ở vùng thành thị Quyết định số 1143/2000/QĐ- LĐTBXH

2006 - 2010 Dưới 200 nghìn đồng/người/tháng ở khu vực nông thôn

và đối với khu vực thành thị là dưới 260 nghìn đồng/người/tháng.

Quyết định số 170/2005/QĐ- TTg ngày 08 tháng 7 năm 2005

Quyết định số 09/2011/QĐ-TTg

2011 - 2015 Từ 400 nghìn đồng/người/tháng trở xuống cho khu vực nông thôn và từ 500 nghìn đồng/người/tháng trở xuống cho khu vực thành thị

2016 - 2020 Từ 700 nghìn đồng/người/tháng trở xuống cho khu vực

Quyết định số 59/2015/QĐ-TTg

Nguồn: Bộ lao động thương binh xã hội, 2015

nông thôn và 900 nghìn đồng/người/tháng trở xuống cho khu vực thành thị

Phụ lục A0.1: Quy định hệ thống tính điểm cho các đặc điểm, điều kiện sống của

hộ gia đình theo các vùng theo Thông tư 17/2016/TT-BLĐTBXH (28/6/2016)

STT

Đặc trưng hộ

Khu vực Thành thị

Vùng nông thôn khu vực Tây Nguyên

Vùng nông thôn khu vực Đông Nam Bộ

Vùng nông thôn khu vực Đồng bằng sông Hồng

Vùng nông thôn khu vực Đồng bằng sông Cửu Long

Vùng nông thôn khu vực Trung du và miền núi phía Bắc

Vùng nông thôn khu vực Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung

1 Số nhân khẩu trong hộ; không tính điểm với những hộ chỉ gồm trẻ em dưới 15 tuổi, người trên 60 tuổi, người khuyết tật/bệnh nặng không có khả năng lao động

75 Hộ có 1 người 75 70 75 70 65 80

60 Hộ có 2 người 65 50 50 55 55 55

40 Hộ có 3 người 50 40 40 45 45 40

30 Hộ có 4 người 30 30 35 30 35 25

20 Hộ có 5 người 20 15 15 20 30 20

15 Hộ có 6 người 10 10 5 10 20 10

2 Số trẻ em dưới 15 tuổi, người trên 60 tuổi, người khuyết tật/bệnh nặng không có khả năng lao động

15 Không có người nào 10 15 20 20 20 15

5 Chỉ có 1 người 5 10 15 5 15 5

3 Bằng cấp cao nhất của thành viên hộ gia đình

10 Có bằng cao đẳng trở lên 15 15 10 20 15 15

5 10 5 5 15 5 0

Có bằng trung cấp nghề hoặc trung học chuyên nghiệp

0 0 0 5 10 5 0 Có bằng trung học phổ thông

4 Hộ có ít nhất 1 người đang làm việc phi nông nghiệp (làm việc từ 3 tháng trở lên trong 12 tháng qua)

25 45 25 30 25 20 10

Công chức, viên chức trong các cơ quan, doanh nghiệp nhà nước

5 20 25 20 15 5 10 Việc làm phi nông nghiệp khác

5 Lương hưu

5 20 30 25 25 15 25 Có 1 người đang hưởng lương hưu

STT

Đặc trưng hộ

Khu vực Thành thị

Vùng nông thôn khu vực Tây Nguyên

Vùng nông thôn khu vực Đông Nam Bộ

Vùng nông thôn khu vực Đồng bằng sông Hồng

Vùng nông thôn khu vực Đồng bằng sông Cửu Long

Vùng nông thôn khu vực Trung du và miền núi phía Bắc

Vùng nông thôn khu vực Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung

35 50 45 30 25 40 15 Có từ 2 người đang hưởng lương hưu trở lên

6 Nhà ở

0 5 20 10 0 0 10

Vật liệu chính của tường nhà là bê tông; gạch/đá; xi măng; gỗ bền chắc

15 5 0 5 10 10 0

Vật liệu chính của cột nhà là bê tông cốt thép; gạch/đá; sắt/thép/gỗ bền chắc

7 Diện tích ở bình quân đầu người

Từ 8-<20 m2 0 0 0 15 10 15 10

Từ 20-<30 m2 5 10 10 25 15 25 15

Từ 30-<40 m2 5 15 15 35 15 30 15

>= 40 m2 15 35 25 45 20 40 25

8 Tiêu thụ điện bình quân 1 tháng cả hộ

25-49 KW 30 20 25 20 10 25 20

50-99 KW 40 35 45 30 20 30 30

100-149 KW 50 50 55 40 25 40 40

>= 150 KW 55 50 70 55 25 45 45

9 Nước sinh hoạt

Nước máy, nước mua 15 20 10 15 20 10 20

Giếng khoan 10 15 5 10 15 5 15

10 5 0 10 0 5 5

Giếng đào được bảo vệ, khe/mó được bảo vệ, nước mưa

10 Nhà vệ sinh

15 15 15 20 20 15 20 Hố xí tự hoại hoặc bán tự hoại

STT

Đặc trưng hộ

Khu vực Thành thị

Vùng nông thôn khu vực Tây Nguyên

Vùng nông thôn khu vực Đông Nam Bộ

Vùng nông thôn khu vực Đồng bằng sông Hồng

Vùng nông thôn khu vực Đồng bằng sông Cửu Long

Vùng nông thôn khu vực Trung du và miền núi phía Bắc

Vùng nông thôn khu vực Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung

5 10 10 10 15 10 5

Hố xí thấm dội nước, cải tiến có ống thông hơi, hai ngăn

11 Tài sản chủ yếu

Tivi màu 5 10 20 15 10 15 15

Dàn nghe nhạc các loại 10 0 5 10 10 0 10

Ô tô 50 50 50 50 50 50 50

Xe máy, xe có động cơ 20 25 30 20 15 15 25

Tủ lạnh 15 15 10 10 10 10 10

Máy điều hòa nhiệt độ 15 10 15 25 20 10 15

Máy giặt, sấy quần áo 15 15 15 15 10 10 10

Bình tắm nước nóng 10 10 15 15 10 15 5

Lò vi sóng, lò nướng 15 25 15 15 15 10 15

25 0 0 10 0 0 15 Tàu, ghe, thuyền có động cơ

12 Đất đai

5 5 15 5 5 5 0 Diện tích ao, vườn liền kề đất ở từ 300 m2 trở lên

5 5 5 15 5 10 0

Hộ quản lý/sử dụng diện tích trồng cây hàng năm từ 5000m2 trở lên

5 10 15 5 5 5 0

Hộ quản lý/sử dụng diện tích đất cây lâu năm từ 1000- <5000m2

10 20 20 15 15 10 0

Hộ quản lý/sử dụng diện tích đất cây lâu năm từ 5000m2 trở lên

15 20 15 20 0 15 0

Hộ quản lý/sử dụng diện tích mặt nước từ 5000 m2 trở lên

STT

Đặc trưng hộ

Khu vực Thành thị

Vùng nông thôn khu vực Tây Nguyên

Vùng nông thôn khu vực Đông Nam Bộ

Vùng nông thôn khu vực Đồng bằng sông Hồng

Vùng nông thôn khu vực Đồng bằng sông Cửu Long

Vùng nông thôn khu vực Trung du và miền núi phía Bắc

Vùng nông thôn khu vực Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung

13 Chăn nuôi

Hộ có 1 con trâu/ bò/ ngựa 0 15 15 0 10 0 0

15 25 25 25 15 20 0 Hộ có từ 2 con trâu/ bò/ ngựa trở lên

0 5 0 0 10 10 0 Hộ có từ 5 đến 10 con lợn/dê/cừu

15 20 20 10 20 25 0 Hộ có từ 11 con lợn/ dê/ cừu trở lên

10 15 15 15 5 0 0

Hộ có từ 100 con gà/ vịt/ ngan/ ngỗng/ chim trở lên

5 5 5 0 5 0 0 Hộ gia đình có nuôi trồng thủy sản

14 Vùng

20

Đồng bằng sông Hồng (không kể TP. Hà Nội, TP. Hải Phòng)

5

Bắc Trung bộ và Duyên hải miền Trung (không kể TP. Đà Nẵng)

Tây Nguyên 15

25 Đông Nam Bộ (không kể TP. Hồ Chí Minh)

15

Đồng bằng sông Cửu Long (không kể TP. Cần Thơ)

30

Các thành phố trực thuộc Trung ương (Hà Nội, TP. Hồ Chí Minh, Hải Phòng, Đà Nẵng, Cần Thơ)

Phụ lục A0.2: Các chỉ tiêu xác định hộ nghèo theo Thông tư 17/2016/TT- BLĐTBXH ban hành ngày 28/6/2016

B1. CHỈ TIÊU ƯỚC TÍNH THU NHẬP CỦA HỘ

STT ĐẶC TRƯNG HỘ ĐIỂM

TRẢ LỜI (đánh dấu x) MỨC ĐIỂ M

Số nhân khẩu trong hộ; không tính điểm với những hộ

1

chỉ gồm trẻ em dưới 15 tuổi, người trên 60 tuổi, người khuyết tật/bệnh nặng không có khả năng lao động

Hộ có 1 người 80

Hộ có 2 người 55

Hộ có 3 người 40

Hộ có 4 người 25

Hộ có 5 người 20

Hộ có 6 người 10

2 Số trẻ em dưới 15 tuổi, người trên 60 tuổi, người khuyết tật/bệnh nặng không có khả năng lao động

Không có người nào 15

Chỉ có 1 người 5

3 Bằng cấp cao nhất của thành viên hộ gia đình

Có bằng cao đẳng trở lên 15

Có bằng trung cấp nghề hoặc trung học chuyên nghiệp 0

Có bằng trung học phổ thông 0

4 Hộ có ít nhất 1 người đang làm việc phi nông nghiệp (làm việc từ 3 tháng trở lên trong 12 tháng qua)

10

Công chức, viên chức trong các cơ quan, doanh nghiệp nhà nước

Việc làm phi nông nghiệp khác 5

5 Lương hưu

Có 1 người đang hưởng lương hưu 5

Có từ 2 người đang hưởng lương hưu trở lên 15

STT ĐẶC TRƯNG HỘ ĐIỂM TRẢ LỜI (đánh dấu MỨC ĐIỂ

x) M

6 Nhà ở

10 Vật liệu chính của tường nhà là bê tông; gạch/đá; xi măng; gỗ bền chắc

0 Vật liệu chính của cột nhà là bê tông cốt thép; gạch/đá; sắt/thép/gỗ bền chắc

7 Diện tích ở bình quân đầu người

Từ 8-<20 m2 10

Từ 20-<30 m2 15

Từ 30-<40 m2 15

>= 40 m2 25

8 Tiêu thụ điện bình quân 1 tháng cả hộ

25-49 KW 20

50-99 KW 30

100-149 KW 40

>= 150 KW 45

9 Nước sinh hoạt

Nước máy, nước mua 20

Giếng khoan 15

5 Giếng đào được bảo vệ, khe/mó được bảo vệ, nước mưa

10 Nhà vệ sinh

Hố xí tự hoại hoặc bán tự hoại 20

5 Hố xí thấm dội nước, cải tiến có ống thông hơi, hai ngăn

11 Tài sản chủ yếu

Tivi màu 15

Dàn nghe nhạc các loại 10

Ô tô 50

STT ĐẶC TRƯNG HỘ ĐIỂM TRẢ LỜI (đánh dấu MỨC ĐIỂ

x) M

Xe máy, xe có động cơ 25

Tủ lạnh 10

Máy điều hòa nhiệt độ 15

Máy giặt, sấy quần áo 10

Bình tắm nước nóng 5

Lò vi sóng, lò nướng 15

Tàu, ghe, thuyền có động cơ 15

12 Đất đai

13 Chăn nuôi

14 Vùng

20 Đồng bằng sông Hồng (không kể TP. Hà Nội, TP. Hải Phòng)

5 Bắc Trung bộ và Duyên hải miền Trung (không kể TP. Đà Nẵng)

Tây Nguyên 15

Đông Nam Bộ (không kể TP. Hồ Chí Minh) 25

Đồng bằng sông Cửu Long (không kể TP. Cần Thơ) 15

Các thành phố trực thuộc Trung ương

30

(Hà Nội, TP. Hồ Chí Minh, Hải Phòng, Đà Nẵng, Cần Thơ)

Tổng điểm B1

Phụ lục A.03: Dịch vụ xã hội cơ bản, chỉ số đo lường mức độ thiếu hụt dịch vụ xã

hội cơ bản và ngưỡng thiếu hụt trong chuẩn nghèo đa chiều giai đoạn 2022 - 2025

Các chiều

Các chỉ báo

Ngưỡng thiếu hụt

Hộ gia đình có ít nhất một người không có việc làm (người trong độ tuổi lao động có khả năng lao động, sẵn sàng/mong muốn làm việc nhưng không tìm được việc làm); hoặc có việc làm Việc làm công ăn lương nhưng không có hợp đồng lao động*.

(*) Xem xét cho việc làm thường xuyên, đều đặn, mang tính 1. Việc làm chất ổn định hoặc tương đối ổn định.

Người phụ thuộc trong hộ gia đình

Hộ gia đình có tỷ lệ người phụ thuộc trong tổng số nhân khẩu lớn hơn 50%. Người phụ thuộc bao gồm: trẻ em dưới 16 tuổi; người cao tuổi hoặc người khuyết tật đang hưởng trợ cấp xã hội hằng tháng.

Dinh dưỡng Hộ gia đình có ít nhất một trẻ em dưới 16 tuổi suy dinh dưỡng chiều cao theo tuổi hoặc suy dinh dưỡng cân nặng theo tuổi. 2. Y tế

Bảo hiểm y tế Hộ gia đình có ít nhất một người từ đủ 6 tuổi trở lên hiện không có bảo hiểm y tế.

Trình độ giáo dục của người lớn

3. Giáo dục Hộ gia đình có ít nhất một người trong độ tuổi từ 16 tuổi đến 30 tuổi không tham gia các khóa đào tạo hoặc không có bằng cấp, chứng chỉ giáo dục đào tạo so với độ tuổi tương ứng [Người từ 16 tuổi đến dưới 18 tuổi đang học hoặc đã tốt nghiệp trung học cơ sở; từ 18 tuổi đến 30 tuổi đang học hoặc đã tốt nghiệp trung học phổ thông hoặc sơ cấp/trung cấp/cao đẳng nghề; hoặc người từ 16 tuổi đến 30 tuổi được doanh nghiệp tuyển dụng và chứng nhận đào tạo nghề tại chỗ (hình thức vừa học vừa làm)].

Hộ gia đình có ít nhất 1 trẻ em từ 3 tuổi đến dưới 16 tuổi không được học đúng bậc, cấp học phù hợp với độ tuổi (trẻ từ 3 tuổi

Tình trạng đi học của trẻ em

đến dưới 6 tuổi được tiếp cận giáo dục mầm non, trẻ từ 6 tuổi đến dưới 12 tuổi được tiếp cận giáo dục tiểu học và trẻ từ 12 tuổi đến dưới 16 tuổi được tiếp cận giáo dục trung học cơ sở).

Hộ gia đình đang sống trong ngôi nhà/căn hộ thuộc loại không

4. Nhà ở Chất lượng nhà ở

bền chắc (trong ba kết cấu chính là tường, cột, mái thì có ít nhất hai kết cấu được làm bằng vật liệu không bền chắc).

Các chiều

Các chỉ báo

Ngưỡng thiếu hụt

Diện tích nhà ở bình quân đầu người của hộ gia đình nhỏ hơn 8 m2. Diện tích nhà ở bình quân đầu người

Nguồn nước sinh hoạt 5. Nước sinh Hộ gia đình không tiếp cận được nguồn nước sạch trong sinh hoạt (gồm: nước máy, giếng khoan, giếng đào được bảo vệ, nước khe/mó được bảo vệ và nước mưa, nước đóng chai bình).

hoạt và vệ sinh Hộ gia đình không sử dụng hố xí/nhà tiêu hợp vệ sinh (gồm: tự hoại/bán tự hoại, thấm dội nước (Suilabh), cải tiến có ống thông Nhà tiêu hợp vệ sinh hơi (VIP), hố xí đào có bệ ngồi, hai ngăn).

Hộ gia đình không có thành viên nào sử dụng dịch vụ internet. Sử dụng dịch vụ viễn thông

Hộ gia đình không có phương tiện nào trong số các phương tiện phục vụ tiếp cận thông tin: 6. Thông tin

- Phương tiện dùng chung: Tivi, radio, máy tính để bàn, điện thoại; Phương tiện phục vụ tiếp cận thông tin

- Phương tiện cá nhân: Máy tính xách tay, máy tính bảng, điện

thoại thông minh.

B2. CHỈ TIÊU VỀ CÁC NHU CẦU XÃ HỘI CƠ BẢN

TRẢ ĐIỂ STT CHỈ TIÊU GHI CHÚ LỜI M

(đánh dấu x vào câu trả lời có và cho 10 điểm)

1 Giáo dục

1,1 Không tính các trường hợp khuyết tật nặng trở lên hoặc đang

Hộ gia đình có ít nhất 1 thành viên từ 15 đến dưới 30 tuổi không tốt nghiệp trung học cơ sở và hiện không đi học

1,2 bị bệnh/chấn thương nặng, đang chữa bệnh bắt buộc phải nghỉ học Hộ gia đình có ít nhất 1 thành viên từ 5 đến dưới 15 tuổi hiện không đi học

2 Y tế

2,1

Hộ gia đình có người bị ốm đau nhưng không đi khám chữa bệnh trong vòng 12 tháng qua

Ốm đau được xác định là bị bệnh/chấn thương nặng đến mức phải nằm một chỗ và phải có người chăm sóc tại giường hoặc nghỉ việc/học, không tham gia được các hoạt động bình thường

2,2 Hộ gia đình có ít nhất 1 thành viên từ 6 tuổi trở lên không có BHYT Không tính BHYT cho hộ nghèo/cận nghèo

3 Nhà ở

3,1 Hộ gia đình đang ở trong nhà thiếu kiên cố hoặc nhà đơn sơ

3,2 Câu 7 Mục B1 của phụ lục A0.1 Diện tích nhà ở bình quân dưới 8m2/người

4 Nước sạch và vệ sinh

4,1 Câu 9 Mục B1 của phụ lục A0.1 Hộ gia đình không được tiếp cận nguồn nước hợp vệ sinh

4,2 Hộ gia đình không sử dụng hố xí/nhà tiêu hợp vệ sinh Câu 10 Mục B1 của phụ lục A0.1

5 Tiếp cận thông tin

5,1 Hộ gia đình không có thành viên nào sử dụng thuê bao điện thoại và internet

5,2 Câu 11 Mục B1 của phụ lục A0.1 Hộ gia đình không có ti vi, radio, máy tính; và không nghe được hệ thống loa đài truyền thanh xã/thôn

Tổng điểm B2

1

1

1

1

1

1

1

1

6

6

ị r t

á i G

,

n ớ l

1 0 1

t ấ h n

7 0 9 8

1 0 2 0 1

ị r t

0

0

0

0

0

0

0

0

1

0

8 1

,

4 2 3

ỏ h n

t ấ h n

5 1 3 6

á i G

,

h c ệ l

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

7 4 0

4 1 4 0

1 6 3 0

6 8 3 0

9 1 4 0

8 3 4 0

1 4 3 0

9 1 2 0

1 0 7 0

6 2 5 0

1 0 4 1

n ẩ u h c

7 8 9 2 1

ộ Đ

8 1 0 2 - 6 1 0 2 p ộ g u ệ i l

3 0 8 8 6 4 1

ữ D

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

6 2 0

3 4 0

h n ì b

1 8 7 0

4 5 1 0

8 1 8 0

7 2 2 0

9 2 3 0

4 3 1 0

1 5 0 0

9 5 6 7

9 4 5 3

g n u r T

5 7 6 2 5

3 7 2 3 4 9 2

1

1

1

1

1

1

1

1

6

4

7 9

ị r t

á i G

,

n ớ l

t ấ h n

9 0 4 9

5 2 6 8

8 1 0 2 - 4 1 0 2 , ) 1 h n ì h ô m

0

0

0

0

0

0

0

0

1

0

7 1

ị r t

,

9 8 2

á i G

ỏ h n

t ấ h n

5 6 1 6

7 4 , 0

3 2 4 , 0

6 3 3 , 0

2 8 3 , 0

7 2 4 , 0

4 3 4 , 0

6 3 3 , 0

9 1 2 , 0

5 6 6 , 0

6 9 4 , 0

8 6 3 , 1

n ẩ u h c

6 0 9 , 2 1

h c ệ l ộ Đ

4 8 , 7 3 4 1

6 1 0 2 - 4 1 0 2 p ộ g u ệ i l

ữ D

3 1 , 0

3 1 , 0

5 0 , 0

h n ì b

7 6 7 , 0

3 2 8 , 0

9 3 2 , 0

2 5 2 , 0

9 2 3 , 0

0 8 4 , 7

6 0 4 , 0

6 9 5 , 3

g n u r T

4 7 8 , 1 5

6 4 , 7 5 8 2

( ư c i d h n ì h ô m o à v a ư đ h c í

c ạ r i ờ R

c ụ t n ê i L

c ụ t n ê i L

c ụ t n ê i L

c ụ t n ê i L

n â h p ị h N

n â h p ị h N

n â h p ị h N

n â h p ị h N

n â h p ị h N

n â h p ị h N

n â h p ị h N

n â h p ị h N

h t i ả i g n ế i

n ế i b u ể i k

b c á c ả t ô m ê k g n ố h T

a ĩ h g n Ý

S T T D

: a 1 A g n ả B

) t i r a g o l ( i ử g n ề i t

ộ h ủ h c a ủ c i ổ u t ộ Đ

ộ h ủ h c a ủ c g n ơ ư h p h n ì b i ổ u t ộ Đ

ộ h ủ h c a ủ c m ể i đ c ặ Đ

i ờ ư g n à l ộ h ủ h C

i ớ i g m a n à l ộ h ủ h C

o à n c ọ h p ấ c h n à h t n à o h a ư h c ộ h ủ h C

c ọ h u ể i t c ậ b h n à h t n à o h ộ h ủ h C

S C H T c ậ b h n à h t n à o h ộ h ủ h C

T P H T c ậ b h n à h t n à o h ộ h ủ h C

T P H T n ê r t c ậ b h n à h t n à o h ộ h ủ h C

ộ h a ủ c m ể i đ c ặ Đ

g n ồ h c / ợ v ó c g n a đ ộ h ủ h C

h n í t g n ô h k i ờ ư g n u ầ đ n â u q h n ì b p ậ h n u h T

i ổ u t 5 1 i ớ ư d ộ h n ê i v h n à h t ệ l ỷ T

) i ờ ư g n ( ộ h ô m y u Q

t i

n ế i B

1 u d e

2 u d e

3 u d e

4 u d e

5 u d e

i o u g n s t

d a e h _ e g a

2 d a e h _ e g a

h c n a h n n o h

m e r _ e r p n l

d a e h _ c i n h t e

d a e h _ r e d n e g

1 n e p e d _ o i t a r

4

1

1

1

1

1

1

1

1

1

ị r t

á i G

,

n ớ l

t ấ h n

4 2 9 0

ị r t

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

,

ỏ h n

t ấ h n

4 1 0 0

á i G

6 4 0 5

h c ệ l

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

1 4 0

9 1 0

2 7 4 0

4 1 2 0

2 1 2 0

7 5 3 0

3 9 3 0

2 3 4 0

6 7 1 0

8 4 4 0

9 1 2 0

n ẩ u h c

ộ Đ

8 1 0 2 - 6 1 0 2 p ộ g u ệ i l

ữ D

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

5 1 0

9 1 0

h n ì b

5 9 3 0

2 3 2 0

7 1 5 0

4 1 2 0

9 4 2 0

7 3 0 0

2 3 0 0

8 7 2 0

1 5 0 0

g n u r T

3

1

1

1

1

1

1

1

1

1

ị r t

á i G

,

n ớ l

t ấ h n

4 2 9 0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

ị r t

,

á i G

ỏ h n

t ấ h n

6 1 0 0

6 3 8 4

4 4 , 0

2 2 2 , 0

1 1 2 , 0

3 6 3 , 0

8 0 4 , 0

5 7 3 , 0

3 4 4 , 0

3 6 1 , 0

8 8 1 , 0

3 5 4 , 0

9 8 3 , 0

n ẩ u h c

h c ệ l ộ Đ

6 1 0 2 - 4 1 0 2 p ộ g u ệ i l

8 1 0 2 à v 6 1 0 2 , 4 1 0 2 S S L H V u ệ i l ữ d ộ b ừ t ả i g c á t a ủ c n á o t h n í

ữ D

h n ì b

1 1 2 , 0

7 9 3 , 0

8 1 5 , 0

6 5 1 , 0

2 1 2 , 0

9 6 1 , 0

8 6 2 , 0

7 2 0 , 0

7 3 0 , 0

8 8 2 , 0

6 8 1 , 0

g n u r T

T : n ồ u g N

c ụ t n ê i L

c ụ t n ê i L

c ụ t n ê i L

n â h p ị h N

n â h p ị h N

n â h p ị h N

n â h p ị h N

n â h p ị h N

n â h p ị h N

n â h p ị h N

n â h p ị h N

n ế i b u ể i k

ộ h

i ơ n

c ự v

u h k

n ê y u d à v ộ b g n u r T

ộ h a ủ c P T T T L

c ắ B

a ĩ h g n Ý

g n ù v

ở

à v g n ù v a ủ c m ể i đ

g n u r T n ề i m

c ặ Đ

g n ố s h n i s

i h p u ê i t i h c ệ l ỷ T

i ớ i g ữ n à l ộ h n ê i v h n à h t ệ l ỷ T

m ă n g n o r t c ố s ú c p ặ g ộ H

n ê l ở r t i ổ u t 0 6 ừ t ộ h n ê i v h n à h t ệ l ỷ T

H S B Đ g n ù v ở g n ố s ộ H

c ắ b a í h p i ú n n ề i m à v u d g n u r T g n ù v ở g n ố s ộ H

g n ố s ộ H

ộ B m a N g n ô Đ g n ù v ở g n ố s ộ H

n ê y u g N y â T g n ù v ở g n ố s ộ H

ị h t h n à h t c ự v u h k ở g n ố s ộ H

L C S B Đ ở g n ố s ộ H

i ả h

t á s n a u q ố S

n ế i B

1 6 g e r

2 6 g e r

3 6 g e r

4 6 g e r

5 6 g e r

6 6 g e r

n a b r u

k c o h s

e l a m e f _ o i t a r

2 n e p e d _ o i t a r

o f n o n p x e _ o i t a r

,

,

1

1

1

1

3

,

0 1

,

n ớ l

1 0 1

0 0 1

5 6 1

7 6 0

5 6 1

t ấ h n

7 3 8 8

1 0 2 0 1

ị r t á i G

0

0

0

0

0

1

1

0

0

0

9 1

ị r t

,

1 6 3

á i G

ỏ h n

t ấ h n

2 0 3 6

,

h c ệ l

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

7 3 1 0

7 5 1 0

5 7 4 0

6 5 6 6

4 0 4 0

1 4 6 3

5 5 3 0

9 8 3 0

5 0 8 2

9 2 5 1

n ẩ u h c

8 8 0 3 1

5 7 8 2 1

ộ Đ

6 8 7 4 8 4 1

8 1 0 2 - 6 1 0 2 p ộ g u ệ i l

ữ D

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

h n ì b

0 8 0 0

4 0 1 0

0 4 2 0

2 5 5 7

5 9 7 0

0 1 1 7

7 4 1 0

4 1 8 0

8 6 6 6

5 5 6 3

g n u r T

3 3 9 2 5

4 9 6 5 1

4 9 0 3 7 9 2

,

,

1

4

1

1

1

,

2 1

,

1 0 1

4 4 1

á i G

7 6 0

5 6 1

5 6 1

t ấ h n

9 8 7 8

1 0 2 0 1

n ớ l ị r t

8 1 0 2 - 4 1 0 2 , ) 2 h n ì h ô m

0

0

0

0

0

1

1

0

0

0

0 2

ị r t

,

0 0 4

á i G

ỏ h n

t ấ h n

6 5 2 6

1 4 1 , 0

0 6 1 , 0

8 6 4 , 0

3 8 6 , 0

7 9 3 , 0

3 5 6 , 3

7 7 3 , 0

2 8 3 , 0

8 2 8 , 2

5 2 5 , 1

n ẩ u h c

7 1 0 , 3 1

4 1 7 , 2 1

h c ệ l ộ Đ

9 3 3 , 4 7 4 1

6 1 0 2 - 4 1 0 2 p ộ g u ệ i l

ữ D

h n ì b

6 8 0 , 0

5 0 1 , 0

6 2 2 , 0

5 7 5 , 7

3 0 8 , 0

9 2 2 , 7

1 7 1 , 0

3 2 8 , 0

7 3 6 , 6

1 9 5 , 3

g n u r T

5 0 5 , 2 5

9 1 2 , 5 1

8 4 1 , 6 2 9 2

n ế i b

u ể i K

c ạ r i ờ R

c ạ r i ờ R

c ạ r i ờ R

c ạ r i ờ R

c ạ r i ờ R

c ụ t n ê i L

c ụ t n ê i L

c ụ t n ê i L

c ụ t n ê i L

c ụ t n ê i L

n â h p ị h N

n â h p ị h N

n â h p ị h N

( ư c i d h n ì h ô m o à v a ư đ h c í h t i ả i g n ế i

)

%

ó c i h k c ớ ư r t

ó c g n a đ ộ h ủ h C

b c á c ả t ô m ê k g n ố h T

) 1 = m a N

) 1 = S T T D

a ĩ h g n Ý

: b 1 A g n ả B

ộ h a ủ c ế t h n i k n ệ i k u ề i đ à v m ể i đ c ặ Đ

ộ h ủ h c a ủ c g n ơ ư h p h n ì b i ổ u t ộ Đ

ộ h ủ h c a ủ c i ổ u t ộ Đ

( ộ h ủ h c h n í t i ớ i G

ộ h ủ h c a ủ c c ọ h i đ m ă n ố S

( ộ h ủ h c c ộ t n â D

( ộ h ủ h c n â h n n ô H

) 1 = g n ồ h c / ợ v

h n à h t c á c a ủ c h n ì b g n u r t c ọ h i đ m ă n ố S

g n ơ ư h p h n ì b ộ h ô m y u Q

ộ h ô m y u Q

ộ h n ê i v

i ổ u t 6 i ớ ư d c ộ u h t ụ h p i ờ ư g n ệ l ỷ T

( n ê l ở r t i ổ u t 0 6 ừ t i ờ ư g n ệ l ỷ T

i ổ u t 4 1 - 6 c ộ u h t ụ h p i ờ ư g n ệ l ỷ T

ộ h a ủ c N Đ Q B p ậ h n u h T

) t i r a g o l ( i ử g n ề i t

t i

n ế i B

e z i s h h

q s z s h h

d a e h _ e g a

2 d a e h _ e g a

h c n a h n n o h

m e r _ e r p n l

d a e h _ c i n h t e

d a e h _ r e d n e g

2 n e p e d _ o i t a r

n a e m _ l h s r a e y

d a e h _ l h c s r a e y

1 1 n e p e d _ o i t a r

2 1 n e p e d _ o i t a r

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

,

n ớ l

t ấ h n

7 6 7 2 1

ị r t á i G

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

ị r t

,

á i G

ỏ h n

t ấ h n

0 7 4 0

h c ệ l

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

7 0 3 0

4 5 1 1

9 7 3 0

6 2 3 0

0 1 2 0

6 5 3 0

4 6 3 0

0 4 4 0

5 1 4 0

6 8 3 0

3 6 1 0

3 5 1 0

0 5 4 0

n ẩ u h c

ộ Đ

8 1 0 2 - 6 1 0 2 p ộ g u ệ i l

ữ D

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

,

h n ì b

1 3 6 0

4 6 0 7

4 7 1 0

3 8 4 0

8 1 5 0

9 4 1 0

3 4 8 0

3 6 2 0

1 2 2 0

3 8 1 0

7 2 0 0

4 2 0 0

2 8 2 0

g n u r T

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

,

á i G

t ấ h n

n ớ l ị r t

4 2 5 1 1

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

0

ị r t

,

á i G

ỏ h n

t ấ h n

2 9 7 1

0 1 3 , 0

4 7 1 , 1

3 8 3 , 0

8 2 3 , 0

3 1 2 , 0

4 5 3 , 0

1 6 3 , 0

6 2 4 , 0

5 1 4 , 0

1 0 4 , 0

8 7 1 , 0

4 5 1 , 0

0 5 4 , 0

n ẩ u h c

h c ệ l ộ Đ

6 1 0 2 - 4 1 0 2 p ộ g u ệ i l

ữ D

h n ì b

0 3 6 , 0

0 4 0 , 7

9 7 1 , 0

8 7 4 , 0

6 1 5 , 0

7 4 1 , 0

6 4 8 , 0

8 3 2 , 0

3 3 0 , 0

4 2 0 , 0

2 8 2 , 0

1 2 2 , 0

2 0 2 , 0

g n u r T

n ế i b

u ể i K

c ụ t n ê i L

c ụ t n ê i L

c ụ t n ê i L

c ụ t n ê i L

n â h p ị h N

n â h p ị h N

n â h p ị h N

n â h p ị h N

n â h p ị h N

n â h p ị h N

n â h p ị h N

n â h p ị h N

n â h p ị h N

)

%

a ĩ h g n Ý

) 2 m

ý l a ị đ c ự v u h k m ể i đ c ặ Đ

g n ộ đ o a l i ổ u t ộ đ g n o r t ộ h n ê i v h n à h t ệ l ỷ T

h n ĩ l g n o r t c ệ i v m à l ộ h n ê i v h n à h t ệ l ỷ T

S T L N c ự v

( i ớ i g ữ n à l ộ h n ê i v h n à h t ệ l ỷ T

ị r t h n í h c c ứ h c ổ t c á c ừ t n ợ ư m y a v ó c ộ H

u ầ đ n â u q h n ì b t ấ u x n ả s t ấ đ h c í t n ệ i D

( ) t i r a g o l ( i ờ ư g n

y á m e x n ệ i t g n ơ ư h p ó c ộ H

c ố s ú c i ả h p p ặ g ộ H

i ộ h ã x

ộ B m a N g n ô Đ ở g n ố s ộ H

n ê y u g N y â T ở g n ố s ộ H

L C S B Đ ở g n ố s ộ H

g n u r T n ề i m

g n ồ H g n ô s g n ằ b g n ồ Đ ở g n ố s ộ H

c ắ B a í h p u d g n u r t , i ú n n ề i m ở g n ố s ộ H

i ả h n ê y u d à v ộ B g n u r T c ắ B ở g n ố s ộ H

n ế i B

1 6 g e r

2 6 g e r

3 6 g e r

4 6 g e r

5 6 g e r

6 6 g e r

k c o h s

y a m e x

w o r r o b

r g a _ o i t a r

r e p d n a l n l

r o b a l _ o i t a r

e l a m e f _ o i t a r

,

1

1

1

,

n ớ l

0 2 3

t ấ h n

8 1 2 0

9 1 0 7

ị r t á i G

,

0

0

0

0

ị r t

,

á i G

ỏ h n

t ấ h n

0 0 0 0

6 1 8 5

7 3 8 3

h c ệ l

,

,

,

,

,

,

8 1 0 0

7 2 2 0

2 5 3 0

9 7 3 0

2 1 1 2

n ẩ u h c

8 4 6 0 2

ộ Đ

8 1 0 2 - 6 1 0 2 p ộ g u ệ i l

ữ D

,

,

,

,

,

,

h n ì b

3 1 0 0

5 4 9 0

5 5 8 0

4 7 1 0

g n u r T

1 1 8 2 1

0 8 4 3 6

,

1

1

1

1 0

0 2 3

á i G

.

t ấ h n

9 1 0 7

- E 0 0 2

n ớ l ị r t

,

0

0

0

0

5 0

ị r t

á i G

ỏ h n

.

t ấ h n

6 1 8 5

- E 0 0 6

0 3 6 3

8 1 2 , 0

6 5 3 , 0

0 9 3 , 0

0 2 0 , 2

6 1 0 , 0 -

n ẩ u h c

8 6 9 , 2 2

h c ệ l ộ Đ

6 1 0 2 - 4 1 0 2 p ộ g u ệ i l

8 1 0 2 à v 6 1 0 2 , 4 1 0 2 S S L H V u ệ i l ữ d ộ b ừ t ả i g c á t a ủ c n á o t h n í

ữ D

h n ì b

3 1 0 , 0

0 5 9 , 0

1 5 8 , 0

8 8 1 , 0

g n u r T

6 5 2 , 3 1

9 8 2 , 3 6

T : n ồ u g N

n ế i b

u ể i K

c ụ t n ê i L

c ụ t n ê i L

c ụ t n ê i L

n â h p ị h N

n â h p ị h N

n â h p ị h N

) 1 = ó C

)

a ĩ h g n Ý

I

ã x a ủ c m ể i đ c ặ Đ

ã x a ủ c ư c i d i ờ ư g n ệ l ỷ T

n á b ợ h c n ế đ p ấ / n ô h t ừ t h c á c g n ả o h K

m k ( i ố m u ầ đ / n ô u b

( ô t ô g n ờ ư đ ó c ã X

t ú h u h t ề h g n g n à l t ấ u x n ả s ở s ơ c ó c ã X

ã x a ủ c Đ L

a x / u â s g n ù v c ộ u h t ã X

t á s n a u q ố S

C P ố s ỉ h C

h n ỉ t a ủ c m ể i đ c ặ Đ

I

C P

n ế i B

o t o g n o u d

r g i m _ e t a r

a x _ e t o m e r

N L _ X S S C

t e k r a m _ e c n a t s i d

Bảng A2a: Kiểm định sự cân bằng của các biến bằng ghép cặp cận gần nhất, 2014-2016

Trung bình Kiểm định t

Trước ghép

Giá trị Biến kiểm soát % sai lệch Di cư p>|t| Không di cư % giảm sai lệch tuyệt đối thống kê t

cặp (U)/Sau ghép cặp (M)

U 1,13 4,90 0,26 0,79 0,81 Chủ hộ là nam giới 84,40 M 0,17 0,80 0,87 0,81 0,81

U 0,16 0,70 0,87 0,15 0,15 Chủ hộ là người DTTS -358,00 M -0,66 -3,20 0,51 0,16 0,15

U 3,71 0,00 49,68 16,40 51,56 Độ tuổi của chủ hộ 60,70 M -1,50 0,14 52,30 -6,40 51,56

U 2,50 0,01 11,00 2764,10 2626,10 37,90 Độ tuổi bình phương của chủ hộ M -1,58 0,11 -6,80 2764,10 2849,80

U 2,62 11,50 0,01 0,83 0,87 Chủ hộ đang có vợ/chồng 51,20 M 1,23 5,60 0,22 0,85 0,87

U 0,54 2,40 0,59 0,20 0,21 88,40 Chủ hộ chưa hoàn thành cấp học nào M 0,06 0,30 0,95 0,21 0,21

U -0,55 -2,40 0,58 0,26 0,25 -162,80 Chủ hộ hoàn thành bậc tiểu học M 1,38 6,30 0,17 0,22 0,25

U 1,06 4,60 0,29 0,34 0,36 Chủ hộ hoàn thành bậc THCS -6,90 M -1,03 -4,90 0,30 0,39 0,37

U -0,79 -3,40 0,43 0,14 0,12 Chủ hộ hoàn thành bậc THPT 96,20 M -0,03 -0,10 0,98 0,13 0,13

U -8,73 -37,80 0,00 3,95 3,47 Quy mô hộ 83,80 M 1,30 6,10 0,20 3,40 3,48

U -3,31 -14,30 0,00 7,63 7,54 95,50 TNBQ đầu người của hộ đã loại trừ tiền gửi (logarit) M 0,14 0,60 0,89 7,54 7,55

U -0,68 -2,90 0,50 0,41 0,40 Tỷ lệ thành viên hộ <15 tuổi -305,80 M 2,51 11,80 0,01 0,33 0,39

U -0,28 -1,20 0,78 0,23 0,23 Tỷ lệ TV hộ từ 60 tuổi trở lên -141,50 M -0,61 -2,90 0,55 0,24 0,23

Trung bình Kiểm định t

% giảm

Giá trị Biến kiểm soát sai lệch tuyệt % sai lệch Di cư p>|t| Không di cư đối thống kê t Trước ghép cặp (U)/Sau ghép cặp

(M)

U 0,57 -0,57 0,60 -2,50 0,60 23,80 Tỷ lệ chi tiêu phi LTTP của hộ M 0,69 0,40 0,60 1,90 0,60

U 0,07 1,80 0,50 7,70 0,52 49,70 Tỷ lệ thành viên hộ trong độ tuổi lao động M 0,41 -0,82 0,53 -3,90 0,52

U 0,02 -2,42 0,15 -10,60 0,12 Tỷ lệ thành viên hộ làm việc 100,00 NLTS M 1,00 0,00 0,12 0,00 0,12

U 0,71 -0,37 0,21 -1,60 0,20 Tỷ lệ thành viên hộ là nữ giới 5,80 M 0,75 -0,32 0,21 -1,50 0,20

U 0,62 -0,50 0,20 -2,20 0,19 Hộ gặp cú sốc trong năm 61,60 M 0,86 -0,18 0,19 -0,80 0,19

U 0,24 9,60 2,23 0,03 0,28 Hộ sống ở vùng Đồng bằng sông Hồng 73,90 Hộ sống ở vùng Trung du và 0,29 -2,50 -0,52 0,60 M miền núi phí Bắc 0,28

Hộ sống ở vùng Bắc Trung Bộ U 0,04 -3,80 -0,86 0,39 và duyên hải miền Trung 0,03 80,50

Hộ sống ở vùng Tây Nguyên M 0,03 -0,70 -0,16 0,87 0,03

U 0,04 -5,20 -1,19 0,24 0,03 Hộ sống ở vùng Đông Nam Bộ 95,30

Hộ sống ở vùng ĐBSCL M 0,03 -0,20 -0,06 0,96 0,03

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu gộp của bộ dữ liệu VHLSS 2014, 2016

U 0,20 -5,10 -1,18 0,24 0,18 Hộ ở vùng thành thị -1,40 M 0,16 5,20 1,16 0,25 0,18

Bảng A3b: Kiểm định sự cân bằng của các biến bằng ghép cặp cận gần nhất, 2016-2018

Trung bình Kiểm định t

% giảm

Giá trị Biến kiểm soát sai lệch tuyệt % sai lệch Di cư p>|t| Không di cư đối thống kê t

Trước ghép cặp (U)/Sau ghép cặp (M)

0,62 0,50 U 0,80 0,80 1,50 Chủ hộ là nam giới -167,50 0,22 1,23 M 0,80 0,79 4,00

0,21 -1,25 U 0,15 0,17 -3,80 Chủ hộ là người DTTS 88,80 0,89 0,13 M 0,15 0,15 0,40

0,00 5,06 U 51,59 49,83 15,40 Độ tuổi của chủ hộ 54,10 0,02 -2,35 M 51,59 52,40 -7,10

0,00 3,52 U 2769,10 2636,20 10,70 Độ tuổi bình phương của chủ hộ 28,30 0,01 -2,52 M 2769,10 2864,40 -7,70

0,03 2,19 U 0,86 0,83 6,60 Chủ hộ đang có vợ/chồng 30,60 0,15 1,44 M 0,86 0,84 4,60

0,22 0,20 2,80 0,92 0,36 U 17,10 Chủ hộ chưa hoàn thành cấp học nào 0,49 -0,70 M 0,23 -2,30 0,22

0,86 -0,18 U 0,26 -0,50 0,26 Chủ hộ hoàn thành bậc tiểu học -379,50 0,42 0,81 M 0,25 2,60 0,26

0,59 0,54 U 0,34 1,60 0,34 Chủ hộ hoàn thành bậc THCS -7,40 0,59 -0,54 M 0,35 -1,70 0,34

0,83 -0,21 U 0,14 -0,60 0,13 Chủ hộ hoàn thành bậc THPT 76,20 0,96 0,05 M 0,13 0,20 0,13

U 3,43 3,97 -13,75 0,00 - 41,20 Quy mô hộ 91,10

0,25 1,14 M 3,38 3,70 3,43

0,00 -2,90 U 7,71 -8,60 7,65 82,80 TNBQ đầu người của hộ đã loại trừ tiền gửi (logarit) 0,65 -0,45 M 7,66 -1,50 7,65

0,47 U 0,42 Tỷ lệ thành viên hộ <15 tuổi 0,44 -2,10 -330,10 -0,73

Trung bình Kiểm định t

Trước ghép

Giá trị Biến kiểm soát % sai lệch Di cư p>|t| Không di cư % giảm sai lệch tuyệt đối thống kê t

cặp (U)/Sau ghép cặp (M)

0,01 2,79 0,37 9,20 M 0,42

0,90 -0,13 0,23 -0,40 U 0,23 Tỷ lệ TV hộ từ 60 tuổi trở lên - 1026,20 0,20 -1,28 0,25 -4,20 M 0,23

0,10 -1,64 0,40 -4,90 U 0,39 Tỷ lệ chi tiêu phi LTTP của hộ 27,90 0,28 1,09 0,39 3,50 M 0,39

0,03 2,19 0,50 6,50 U 0,51 Tỷ lệ thành viên hộ trong độ tuổi 0,90 lao động 0,05 -1,96 0,53 -6,50 M 0,51

0,02 -2,35 0,15 -7,10 U 0,12 74,20 Tỷ lệ thành viên hộ làm việc NLTS 0,55 0,60 0,11 1,80 M 0,12

0,72 0,36 0,20 1,10 U 0,21 Tỷ lệ thành viên hộ là nữ giới -55,10 0,61 -0,51 0,21 -1,70 M 0,21

0,40 -0,83 0,20 -2,50 U 0,19 Hộ gặp cú sốc trong năm -70,70 0,17 1,37 0,18 4,30 M 0,19

U 0,26 0,23 8,10 2,70 0,01 Hộ sống ở vùng Đồng bằng sông Hồng 62,90

M 0,26 0,28 -3,00 -0,90 0,37 Hộ sống ở vùng Trung du và miền núi phí Bắc

Hộ sống ở vùng Bắc Trung Bộ và U 0,04 0,04 -2,70 -0,90 0,37 duyên hải miền Trung 50,70

M Hộ sống ở vùng Tây Nguyên 0,04 0,04 -1,30 -0,42 0,67

U Hộ sống ở vùng Đông Nam Bộ 0,03 0,04 -4,10 -1,36 0,17 50,90

M Hộ sống ở vùng ĐBSCL 0,03 0,03 -2,00 -0,65 0,52

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu gộp của bộ dữ liệu VHLSS 2016, 2018

U 0,17 0,19 -5,10 -1,69 0,09 97,40 Hộ ở vùng thành thị M 0,17 0,17 0,10 0,04 0,97

Bảng A2c: Kiểm định sự cân bằng của các biến bằng ghép cặp bán kính, 2014-2016

Trung bình Kiểm định t

% giảm

Trước ghép cặp (U)/Sau Biến kiểm soát Không % sai lệch Di cư p>|t| di cư Giá trị thống kê t

sai lệch tuyệt đối ghép cặp (M)

0,26 1,13 U 0,81 0,79 4,90 87,00 Chủ hộ là nam giới 0,89 0,14 M 0,81 0,81 0,60

0,87 0,16 U 0,15 0,15 0,70 -45,50 Chủ hộ là người DTTS 0,83 -0,21 M 0,15 0,15 -1,00

0,00 3,71 U 51,56 49,68 16,40 79,70 Độ tuổi của chủ hộ 0,44 -0,77 M 51,56 51,94 -3,30

0,01 2,50 U 2764,10 2626,10 11,00 63,00 Độ tuổi bình phương của chủ hộ 0,35 -0,94 M 2764,10 2815,10 -4,10

0,01 2,62 U 0,83 11,50 0,87 67,00 Chủ hộ đang có vợ/chồng 0,40 0,84 M 0,86 3,80 0,87

0,59 0,54 U 0,20 2,40 0,21 86,30 Chủ hộ chưa hoàn thành cấp học nào 0,95 0,07 M 0,21 0,30 0,21

0,58 -0,55 U 0,26 -2,40 0,25 -26,80 Chủ hộ hoàn thành bậc tiểu học 0,51 0,66 M 0,24 3,00 0,25

0,29 1,06 U 0,34 4,60 0,36 53,50 Chủ hộ hoàn thành bậc THCS 0,65 -0,45 M 0,38 -2,10 0,37

0,43 -0,79 U 0,14 -3,40 0,12 73,90 Chủ hộ hoàn thành bậc THPT 0,85 -0,19 M 0,13 -0,90 0,13

0,00 -8,73 U 3,95 -37,80 3,47 97,10 Quy mô hộ 0,81 -0,24 M 3,50 -1,10 3,48

0,00 -3,31 U 7,63 -14,30 7,54 82,50 TNBQ đầu người của hộ đã loại trừ tiền gửi (logarit) 0,60 -0,53 M 7,56 -2,50 7,55

0,50 -0,68 U 0,41 -2,90 0,40 Tỷ lệ thành viên hộ <15 tuổi - 123,00 0,17 1,36 M 0,36 6,50 0,39

0,78 -0,28 U 0,23 -1,20 0,23 -84,90 Tỷ lệ TV hộ từ 60 tuổi trở lên 0,64 -0,47 M 0,24 -2,20 0,23

0,57 -0,57 U 0,60 -2,50 0,60 67,90 Tỷ lệ chi tiêu phi LTTP của hộ 0,87 0,17 M 0,60 0,80 0,60

0,07 1,80 U 0,50 7,70 0,52 87,20 Tỷ lệ thành viên hộ trong độ tuổi lao động 0,84 -0,21 M 0,52 -1,00 0,52

Trung bình Kiểm định t

% giảm

Biến kiểm soát % sai lệch Giá trị thống p>|t| Di cư Không di cư kê t Trước ghép cặp (U)/Sau ghép cặp sai lệch tuyệt đối (M)

0,02 U 0,12 0,15 -10,60 -2,42 88,50 Tỷ lệ thành viên hộ làm việc NLTS 0,78 M 0,12 0,12 -1,20 -0,27

0,71 U 0,20 0,21 -1,60 -0,37 Tỷ lệ thành viên hộ là nữ giới -76,20 0,55 M 0,20 0,22 -2,80 -0,60

0,62 U 0,19 0,20 -2,20 -0,50 Hộ gặp cú sốc trong năm 96,00 0,99 M 0,19 0,19 0,10 0,02

U 0,28 0,24 9,60 2,23 0,03 Hộ sống ở vùng Đồng bằng sông Hồng 95,50

M 0,28 0,28 0,40 0,09 0,93 Hộ sống ở vùng Trung du và miền núi phí Bắc

U 0,03 0,04 -3,80 -0,86 0,39 Hộ sống ở vùng Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung 84,10

Hộ sống ở vùng Tây Nguyên M 0,03 0,03 0,60 0,13 0,89

Hộ sống ở vùng Đông Nam Bộ U 0,03 0,04 -5,20 -1,19 0,24 95,10 Hộ sống ở vùng ĐBSCL M 0,03 0,03 0,30 0,06 0,95

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu gộp của bộ dữ liệu VHLSS 2014, 2016

U 0,18 0,20 -5,10 -1,18 0,24 Hộ ở vùng thành thị 46,50 M 0,18 0,16 2,70 0,61 0,54

Bảng A2d: Kiểm định sự cân bằng của các biến bằng ghép cặp bán kính, 2016-2018

Trung bình Kiểm định t

% giảm

Trước ghép cặp (U)/Sau Biến kiểm soát Không % sai lệch Di cư p>|t| di cư Giá trị thống kê t

sai lệch tuyệt đối ghép cặp (M)

0,80 0,80 1,50 0,62 0,50 U 40,10 Chủ hộ là nam giới 0,81 0,80 0,90 0,78 0,28 M

0,15 0,17 -3,80 0,21 -1,25 U 73,60 Chủ hộ là người DTTS 0,15 0,16 -1,00 0,76 -0,31 M

51,59 49,83 15,40 0,00 5,06 U 81,10 Độ tuổi của chủ hộ 51,57 51,90 -2,90 0,33 -0,97 M

2769,10 2636,20 10,70 0,00 3,52 U 67,90 Độ tuổi bình phương của chủ hộ 2767,70 2810,40 -3,40 0,26 -1,14 M

6,60 0,83 0,03 2,19 U 0,86 59,40 Chủ hộ đang có vợ/chồng 2,70 0,85 0,40 0,85 M 0,86

2,80 0,20 0,36 0,92 U 0,22 76,30 Chủ hộ chưa hoàn thành cấp học nào 0,70 0,21 0,84 0,20 M 0,21

-0,50 0,26 0,86 -0,18 U 0,26 Chủ hộ hoàn thành bậc tiểu học - 247,00 1,90 0,25 0,56 0,58 M 0,26

1,60 0,34 0,59 0,54 U 0,34 30,40 Chủ hộ hoàn thành bậc THCS -1,10 0,35 0,73 -0,35 M 0,34

-0,60 0,14 0,83 -0,21 U 0,13 -63,20 Chủ hộ hoàn thành bậc THPT -1,00 0,14 0,75 -0,32 M 0,14

U 3,43 3,97 -13,75 0,00 - 41,20 98,30 Quy mô hộ

-0,70 3,45 0,83 -0,22 M 3,44

-8,60 7,71 0,00 -2,90 U 7,65 TNBQ đầu người của hộ đã loại 54,50 trừ tiền gửi (logarit) -3,90 7,69 0,23 -1,21 M 7,66

-2,10 0,44 0,47 -0,73 U 0,42 - Tỷ lệ thành viên hộ <15 tuổi 231,70 0,38 7,10 0,03 2,21 M 0,42

-0,40 0,23 0,90 -0,13 U 0,23 Tỷ lệ TV hộ từ 60 tuổi trở lên - 384,00 -1,80 0,24 0,58 -0,55 M 0,23

-4,90 0,40 0,10 -1,64 U 0,39 85,40 Tỷ lệ chi tiêu phi LTTP của hộ -0,70 0,40 0,83 -0,22 M 0,40

0,50 6,50 68,40 0,03 2,19 U 0,51

Trung bình Kiểm định t

% giảm

Biến kiểm soát % sai lệch Giá trị thống Di cư p>|t| Không di cư kê t Trước ghép cặp (U)/Sau ghép cặp sai lệch tuyệt đối (M)

M 0,51 0,52 -2,10 -0,63 0,53 Tỷ lệ thành viên hộ trong độ tuổi lao động

U 0,12 0,15 -7,10 -2,35 0,02 88,40 Tỷ lệ thành viên hộ làm việc NLTS M 0,12 0,12 -0,80 -0,26 0,79

U 0,21 0,20 1,10 0,36 0,72 Tỷ lệ thành viên hộ là nữ giới -64,10 M 0,21 0,21 -1,80 -0,54 0,59

U 0,19 0,20 -2,50 -0,83 0,40 Hộ gặp cú sốc trong năm 99,50 M 0,19 0,19 0,00 0,00 1,00

U 0,26 0,23 8,10 2,70 0,01 Hộ sống ở vùng Đồng bằng sông Hồng 87,10

0,27 0,26 1,00 0,32 0,75 M Hộ sống ở vùng Trung du và miền núi phí Bắc

U 0,04 0,04 -2,70 -0,90 0,37 Hộ sống ở vùng Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung 56,80

Hộ sống ở vùng Tây Nguyên M 0,04 0,04 -1,20 -0,37 0,71

Hộ sống ở vùng Đông Nam Bộ U 0,03 0,04 -4,10 -1,36 0,17 92,30 Hộ sống ở vùng ĐBSCL M 0,03 0,03 -0,30 -0,10 0,92

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu gộp của bộ dữ liệu VHLSS 2016, 2018

U 0,17 0,19 -5,10 -1,69 0,09 Hộ ở vùng thành thị 91,80 M 0,17 0,17 0,40 0,13 0,90

Bảng A2e: Kiểm định sự cân bằng của các biến bằng ghép cặp hạt nhân, 2014-2016

Trung bình Kiểm định t

% giảm

Trước ghép cặp (U)/Sau Biến kiểm soát Không % sai lệch Di cư p>|t| di cư Giá trị thống kê t

sai lệch tuyệt đối ghép cặp (M)

4,90 0,79 U 0,81 0,26 1,13 Chủ hộ là nam giới 86,20 0,70 0,81 M 0,81 0,88 0,15

0,70 0,15 U 0,15 0,87 0,16 Chủ hộ là người DTTS 0,15 -1,30 -83,90 -0,27 M 0,15 0,79

49,68 16,40 U 51,56 0,00 3,71 Độ tuổi của chủ hộ 52,01 -3,90 76,20 M 51,56 0,37 -0,90

2764,10 2626,10 11,00 U 0,01 2,50 Độ tuổi bình phương của chủ hộ 2764,10 2821,60 -4,60 58,40 M 0,29 -1,06

U 0,87 0,01 2,62 0,83 11,50 Chủ hộ đang có vợ/chồng M 0,87 0,41 0,83 0,86 3,70 67,50

U 0,21 0,59 0,54 0,20 2,40 Chủ hộ chưa hoàn thành cấp học nào M 0,21 0,99 0,01 0,21 97,30 0,10

U 0,25 0,58 -0,55 0,26 -2,40 Chủ hộ hoàn thành bậc tiểu học M 0,25 0,46 0,74 0,24 -43,10 3,40

U 0,36 0,29 1,06 0,34 4,60 Chủ hộ hoàn thành bậc THCS M 0,37 0,61 -0,51 0,38 -2,40 46,60

U 0,12 0,43 -0,79 0,14 -3,40 Chủ hộ hoàn thành bậc THPT M 0,13 0,88 -0,15 0,13 -0,70 79,30

- U 37,80 3,47 0,00 -8,73 3,95 Quy mô hộ

M 3,48 1,00 0,01 3,48 0,00 99,90

U 7,54 0,00 -3,31 7,63 - 14,30 TNBQ đầu người của hộ đã loại trừ tiền gửi (logarit) M 7,55 0,71 -0,38 7,56 -1,80 87,50

U 0,40 0,50 -0,68 0,41 -2,90 Tỷ lệ thành viên hộ <15 tuổi M 0,39 0,14 1,47 0,35 7,00 - 140,50

U 0,23 0,78 -0,28 0,23 -1,20 Tỷ lệ TV hộ từ 60 tuổi trở lên - 102,00 M 0,23 0,61 -0,51 0,24 -2,40

Trung bình Kiểm định t

% giảm

Biến kiểm soát % sai lệch Giá trị thống Di cư p>|t| Không di cư kê t Trước ghép cặp (U)/Sau ghép cặp sai lệch tuyệt đối (M)

U -0,57 0,57 0,60 0,60 -2,50 Tỷ lệ chi tiêu phi LTTP của hộ M 55,90 0,23 0,82 0,60 0,60 1,10

U 1,80 0,07 0,52 0,50 7,70

Tỷ lệ thành viên hộ trong độ tuổi lao động M 0,77 -1,40 82,40 -0,29 0,52 0,52

U - 10,60 -2,42 0,02 0,12 0,15 Tỷ lệ thành viên hộ làm việc NLTS M -0,16 0,87 0,12 0,12 -0,70 93,40

U -0,37 0,71 0,20 0,21 -1,60 Tỷ lệ thành viên hộ là nữ giới M -0,59 0,55 0,20 0,22 -2,80 -73,20

U -0,50 0,62 0,19 0,20 -2,20 Hộ gặp cú sốc trong năm M 0,04 0,97 0,19 0,19 0,20 92,10

U 0,28 0,24 9,60 2,23 0,03 Hộ sống ở vùng Đồng bằng sông Hồng

M Hộ sống ở vùng Trung du và miền núi phí Bắc 0,28 0,28 -0,10 98,80 -0,02 0,98

U Hộ sống ở vùng Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung 0,03 0,04 -3,80 -0,86 0,39

Hộ sống ở vùng Tây Nguyên M 0,03 0,03 0,70 81,00 0,16 0,87

Hộ sống ở vùng Đông Nam Bộ U 0,03 0,04 -5,20 -1,19 0,24

Hộ sống ở vùng ĐBSCL M 0,03 0,03 0,20 96,90 0,04 0,97

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu gộp của bộ dữ liệu VHLSS 2014, 2016

U 0,18 0,20 -5,10 -1,18 0,24 Hộ ở vùng thành thị M 0,18 0,16 3,10 39,00 0,69 0,49

Bảng A2f: Kiểm định sự cân bằng của các biến bằng ghép cặp hạt nhân, 2016-20168

Trung bình Kiểm định t

% giảm

Trước ghép cặp (U)/Sau Biến kiểm soát Không % sai lệch Di cư p>|t| di cư Giá trị thống kê t

sai lệch tuyệt đối ghép cặp (M)

U 0,81 0,79 4,90 1,13 0,26 Chủ hộ là nam giới 87,60 M 0,81 0,81 0,60 0,13 0,89

U 0,15 0,15 0,70 0,16 0,87 Chủ hộ là người DTTS - 491,70 M 0,15 0,16 -4,10 -0,85 0,39

U 51,56 49,68 16,40 3,71 0,00 Độ tuổi của chủ hộ 89,30 M 51,53 51,33 1,80 0,41 0,68

U 2764,10 2626,10 11,00 2,50 0,01 Độ tuổi bình phương của chủ hộ 87,00 M 2762,10 2744,10 1,40 0,34 0,74

U 0,87 0,83 11,50 2,62 0,01 Chủ hộ đang có vợ/chồng 96,60 M 0,87 0,87 0,40 0,09 0,93

0,21 0,20 2,40 0,54 0,59 U 6,40 Chủ hộ chưa hoàn thành cấp học nào M 0,20 2,20 0,21 0,47 0,64

U 0,26 -2,40 0,25 -0,55 0,58 Chủ hộ hoàn thành bậc tiểu học -60,80 M 0,23 3,90 0,25 0,84 0,40

U 0,34 4,60 0,36 1,06 0,29 Chủ hộ hoàn thành bậc THCS 20,70 M 0,38 -3,60 0,37 -0,76 0,45

U 0,14 -3,40 0,12 -0,79 0,43 Chủ hộ hoàn thành bậc THPT 73,30 M 0,13 -0,90 0,13 -0,19 0,85

- U 3,47 3,95 -8,73 0,00 37,80 Quy mô hộ 88,80

M 3,48 3,53 -4,20 -0,89 0,37

U 7,54 7,63 -3,31 0,00 - 14,30 71,90 TNBQ đầu người của hộ đã loại trừ tiền gửi (logarit) M 7,58 -4,00 7,55 -0,84 0,40

U 0,41 -2,90 0,40 -0,68 0,50 Tỷ lệ thành viên hộ <15 tuổi 78,20 M 0,37 0,60 0,38 0,13 0,89

U 0,23 -1,20 0,23 -0,28 0,78 Tỷ lệ TV hộ từ 60 tuổi trở lên - 383,30 M 0,20 5,90 0,22 1,29 0,20

Trung bình Kiểm định t

% giảm

Biến kiểm soát % sai lệch Giá trị thống Di cư p>|t| Không di cư kê t Trước ghép cặp (U)/Sau ghép cặp sai lệch tuyệt đối (M)

0,60 -2,50 0,60 -0,57 0,57 U Tỷ lệ chi tiêu phi LTTP của hộ - 137,30 0,60 -5,80 0,60 -1,24 0,22 M

0,52 7,70 0,50 1,80 0,07 U 88,70 Tỷ lệ thành viên hộ trong độ tuổi lao động 0,52 -0,90 0,52 -0,19 0,85 M

0,12 0,15 -2,42 0,02 U - 10,60 99,90 Tỷ lệ thành viên hộ làm việc NLTS 0,12 0,00 0,12 0,00 1,00 M

0,20 -1,60 0,21 -0,37 0,71 U Tỷ lệ thành viên hộ là nữ giới -62,40 0,20 -2,60 0,21 -0,56 0,58 M

0,19 -2,20 0,20 -0,50 0,62 U - Hộ gặp cú sốc trong năm 103,20 0,19 0,20 -0,94 0,35 -4,40 M

0,28 0,24 9,60 2,23 0,03 U Hộ sống ở vùng Đồng bằng sông Hồng 57,60

0,28 0,26 4,10 0,85 0,39 M Hộ sống ở vùng Trung du và miền núi phí Bắc

U 0,03 0,04 -3,80 -0,86 0,39 Hộ sống ở vùng Bắc Trung Bộ và duyên hải miền Trung 83,00

M Hộ sống ở vùng Tây Nguyên 0,03 0,03 -0,60 -0,14 0,89

U Hộ sống ở vùng Đông Nam Bộ 0,03 0,04 -5,20 -1,19 0,24 83,30

M Hộ sống ở vùng ĐBSCL 0,03 0,03 0,90 0,20 0,84

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu gộp của bộ dữ liệu VHLSS 2016, 2018

U 0,18 0,20 -5,10 -1,18 0,24 65,50 Hộ ở vùng thành thị M 0,18 0,17 1,80 0,39 0,70

Bảng A3a: Kiểm định sự cân bằng của các biến bằng ghép cặp cận gần nhất, 2014-2016

Trung bình Kiểm định t

Biến giải thích % sai lệch Di cư KDC p>|t| % giảm sai lệch tuyệt đối Trước (U)/Sau ghép cặp (M) Giá trị thống kê t

(2) (3) (4) (1) (5) (6) (7) (8)

0,84 0,84 Chủ hộ là nam giới U 1,70 0,44 0,66 -23,30 0,85 0,84 M 2,20 0,5 0,62

Độ tuổi của chủ hộ 51,24 50,57 U 1,40 7,47 0,00 93,20 2725,90 2560,20 13,40 M 0,47 0,64

2726,00 2675,80 U 1,10 4,99 0,00 91,90 Độ tuổi bình phương của chủ hộ 51,24 50,57 M 1,40 7,47 0,00

Chủ hộ là người DTTS U -4,00 -0,99 0,32 0,16 0,18 91,40 M -0,30 -0,08 0,94 0,16 0,16

Chủ hộ đang có vợ/chồng U 8,90 2,23 0,03 0,88 0,85 97,60 M -0,20 -0,05 0,96 0,88 0,88

Số năm đi học của chủ hộ U -0,10 -0,04 0,97 7,48 7,48 -174,40 M 0,40 0,09 0,93 7,48 7,47

U 0,40 0,09 0,93 6,96 6,95 -784,30 Số năm đi học TB của các TV hộ M 3,20 0,74 0,46 6,95 6,87

Quy mô hộ U -36,20 -9,12 0,00 3,57 4,09 93,50 M -2,40 -0,55 0,58 3,58 3,61

Quy mô hộ bình phương U -7,75 0,00 18,85 -31,00 14,81 91,50 M -2,60 -0,63 0,53 14,81 15,15

U -5,90 -1,5 0,13 7,42 7,46 82,20 Thu nhập BQĐN của hộ trước khi có tiền gửi (logarit) M 1,10 0,25 0,81 7,43 7,42

U -0,70 -0,16 0,87 0,09 0,09 -253,20 Tỷ lệ người phụ thuộc dưới 6 tuổi M -2,30 -0,52 0,60 0,09 0,09

U -25,00 -6,23 0,00 0,08 0,12 99,70 Tỷ lệ người phụ thuộc từ 6-14 tuổi M 0,10 0,02 0,99 0,08 0,08

U 0,00 0 1,00 0,21 0,21

Tỷ lệ TV hộ từ 60 tuổi trở lên - 32558,10 M -1,10 -0,24 0,81 0,21 0,21

U 19,60 4,96 0,00 0,74 0,70 87,50 Tỷ lệ TV hộ trong độ tuổi lao động M 2,50 0,56 0,58 0,74 0,74

U 15,60 3,97 0,00 0,59 0,54 97,00 Tỷ lệ TV hộ làm việc trong lĩnh vực NLTS M -0,50 -0,11 0,92 0,59 0,59

Trung bình Kiểm định t

Biến giải thích % sai lệch Di cư KDC p>|t| % giảm sai lệch tuyệt đối Trước (U)/Sau ghép cặp (M) Giá trị thống kê t

Tỷ lệ TV hộ là nữ 0,01 9,80 2,48 U 0,51 0,49 89,60 0,81 1,00 0,23 M 0,51 0,51

0,05 -7,80 -1,96 U 0,10 0,12 71,70 Hộ gặp các cú sốc trong năm 0,59 -2,20 -0,54 M 0,10 0,10

Hộ có xe máy 0,61 -2,00 -0,51 U 0,90 0,91 90,70 0,97 -0,20 -0,04 M 0,90 0,90

0,31 4,10 1,02 U 2307,80 2152,10 83,40 Diện tích đất sản xuất BQĐN của hộ 0,89 0,70 0,14 M 2307,40 2281,70

Hộ sống ở ĐBSH 0,58 2,20 0,56 U 0,25 0,24 57,70 0,83 -0,90 -0,22 M 0,25 0,25

0,33 -3,90 -0,98 U 0,21 0,23 23,80 Hộ sống ở trung du và miền núi phía Bắc 0,49 -3,00 -0,7 M 0,21 0,22

0,01 11,10 2,81 U 0,29 0,24 78,80 Hộ sống ở Bắc Trung Bộ và duyên hải Miền Trung 0,59 2,40 0,54 M 0,29 0,28

Hộ sống ở Tây Nguyên 0,58 -2,20 -0,56 U 0,03 0,03 90,20 0,96 -0,20 -0,05 M 0,03 0,03

Hộ sống ở Đông Nam Bộ 0,42 -3,20 -0,81 U 0,02 0,02 87,80 0,92 0,40 0,1 M 0,02 0,02

Tỷ lệ di cư của xã 0,54 7,00 58,30 0,62 U 0,01 0,01

0,77 2,90 0,29 M 0,01 0,01

0,75 -3,70 -65,70 -0,32 U 0,85 0,86

Xã có cơ sở sản xuất làng nghề thu hút LĐ của xã 0,63 6,10 0,49 M 0,85 0,83

Xã thuộc vùng sâu/xa 0,54 -7,00 -240,30 -0,62 U 0,13 0,16

0,06 -24,00 -1,88 M 0,13 0,22

0,26 12,70 -40,80 1,13 U 10,62 8,95

Khoảng cách từ thôn/ấp đến chợ bán buôn/đầu mối 0,12 17,90 1,57 M 10,62 8,27

Xã có đường ô tô 0,21 14,50 17,50 1,26 U 0,96 0,92

0,31 12,00 1,03 M 0,96 0,93

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu gộp của bộ dữ liệu VHLSS 2014, 2016

Chỉ số PCI 0,69 -1,60 -0,4 U 58,37 58,41 -124,00 0,40 3,50 0,84 M 58,37 58,29

Bảng A3b: Kiểm định sự cân bằng của các biến bằng ghép cặp cận gần nhất, 2016-2018

Trung bình Kiểm định t

Biến giải thích % sai lệch Di cư KDC p>|t| % giảm sai lệch tuyệt đối Trước (U)/Sau ghép cặp (M) Giá trị thống kê t

(6) (2) (4) (3) (1) (5) (8) (7)

0,84 0,86 Chủ hộ là nam giới U 5,40 0,32 1,00 -204,30 0,80 0,86 M 16,50 0,01 2,75

49,79 51,30 Độ tuổi của chủ hộ U 13,90 0,01 2,55 22,90 51,30 52,47 -10,70 M 0,05 -1,99

2730,00 2615,60 9,70 U 0,07 1,79 -14,30 Độ tuổi bình phương của chủ hộ 2730,00 2860,80 -11,10 M 0,04 -2,05

Chủ hộ là người DTTS U -6,80 0,21 -1,26 0,21 0,24 59,50 M 2,80 0,62 0,50 0,21 0,20

Chủ hộ đang có vợ/chồng U 5,20 0,34 0,96 0,87 0,86 -205,10 M 15,90 0,01 2,63 0,87 0,82

U 1,40 0,79 0,26 7,38 7,33 -410,90 Số năm đi học của chủ hộ M 7,30 0,21 1,26 7,38 7,13

U 2,60 0,63 0,48 6,83 6,76 32,80 Số năm đi học TB của các TV hộ M -1,70 0,78 -0,28 6,83 6,87

Quy mô hộ U -46,40 0,00 -8,59 3,42 4,09 89,90 M 4,70 0,42 0,81 3,42 3,36

Quy mô hộ bình phương U 0,00 -7,48 13,77 18,80 -40,50 93,90 M 0,66 0,43 13,77 13,46 2,40

U 0,95 0,07 7,68 7,68 0,40

-1570,00 M 7,68 7,73 -6,20 -1,07 0,29 Thu nhập BQĐN của hộ trước khi có tiền gửi (logarit)

U -2,50 0,64 -0,47 0,10 0,10 -338,40 Tỷ lệ người phụ thuộc dưới 6 tuổi M 11,10 0,05 2,00 0,10 0,08

U -27,20 0,00 -5,00 0,08 0,13 97,90 Tỷ lệ người phụ thuộc từ 6-14 tuổi M -0,60 0,92 -0,10 0,08 0,08

U -2,00 0,71 -0,38 0,22 0,23 -132,30 Tỷ lệ TV hộ từ 60 tuổi trở lên M -4,70 0,44 -0,77 0,22 0,24

U 24,10 0,00 4,47 0,74 0,68 89,30 Tỷ lệ TV hộ trong độ tuổi lao động M -2,60 0,67 -0,43 0,74 0,74

U 27,60 0,00 5,13 0,58 0,51 69,70 Tỷ lệ TV hộ làm việc trong lĩnh vực NLTS M 8,30 0,19 1,33 0,58 0,56

Trung bình Kiểm định t

Biến giải thích % sai lệch Di cư KDC p>|t| % giảm sai lệch tuyệt đối Trước (U)/Sau ghép cặp (M) Giá trị thống kê t

Tỷ lệ TV hộ là nữ U -0,90 -0,17 0,87 0,50 0,50 -1665,60 M -16,10 -2,66 0,01 0,50 0,53

U -10,00 -1,83 0,07 0,09 0,12 94,70 Hộ gặp các cú sốc trong năm M 0,50 0,10 0,92 0,09 0,09

Hộ có xe máy U -6,80 -1,26 0,21 0,92 0,94 -40,00 M 9,50 1,47 0,14 0,92 0,89

U -0,30 0,77 2577,50 2670,50 -1,70 -203,50 Diện tích đất sản xuất BQĐN của hộ M 0,96 0,34 2577,50 2295,40 5,00

Hộ sống ở ĐBSH U -4,50 -0,83 0,40 0,17 0,19 -52,90 M -6,90 -1,19 0,23 0,17 0,19

U 9,50 1,78 0,08 0,25 0,21 71,10 Hộ sống ở trung du và miền núi phía Bắc M -2,80 -0,46 0,64 0,25 0,26

U -6,80 -1,26 0,21 0,24 0,27 -38,30 Hộ sống ở Bắc Trung Bộ và duyên hải Miền Trung M 9,40 1,73 0,08 0,24 0,20

Hộ sống ở Tây Nguyên U 8,60 1,61 0,11 0,22 0,19 81,20 M 1,60 0,28 0,78 0,22 0,22

Hộ sống ở Đông Nam Bộ U -3,90 -0,72 0,47 0,04 0,05 -195,90 M -11,50 -1,85 0,06 0,04 0,06

Tỷ lệ di cư của xã U 0,80 0,14 0,89 0,02 0,02 -1085,00 M 9,20 1,90 0,06 0,02 0,01

U 4,30 0,79 0,43 0,01 0,01 -6,60 Xã có cơ sở sản xuất làng nghề thu hút LĐ của xã M 4,60 0,75 0,46 0,01 0,01

Xã thuộc vùng sâu/xa U -2,00 -0,37 0,71 0,84 0,85 -107,70 M 4,10 0,69 0,49 0,84 0,83

U -4,90 -0,91 0,36 0,21 0,23

75,90 M 0,21 0,21 -1,20 -0,21 0,83 Khoảng cách từ thôn/ấp đến chợ bán buôn/đầu mối

Xã có đường ô tô U 0,41 0,68 15,05 14,44 2,20 56,50 M 0,20 0,84 15,05 14,78 1,00

Chỉ số PCI U 0,92 0,36 0,97 0,96 5,00 82,30 -0,17 -0,90 0,97 M 0,87

0,97 Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu gộp của bộ dữ liệu VHLSS 2016, 2018

Bảng A3c: Kiểm định sự cân bằng của các biến bằng ghép cặp bán kính, 2014-2016

Trung bình Kiểm định t

Biến giải thích % sai lệch Di cư KDC p>|t| % giảm sai lệch tuyệt đối Trước (U)/Sau ghép cặp (M) Giá trị thống kê t

97,00 Chủ hộ là nam giới U 1,70 0,66 0,44 0,84 0,84

M 0,10 0,99 0,01 0,85 0,85

Độ tuổi của chủ hộ U 16,60 0,00 5,61 51,24 49,37 88,60 M 1,90 0,52 0,64 51,24 51,02

U 2725,90 2590,20 11,20 0,00 3,80 86,70 Độ tuổi bình phương của chủ hộ M 2726,00 2707,90 1,50 0,61 0,51

Chủ hộ là người DTTS U -4,00 49,10 0,32 -0,99 0,16 0,18

M -2,00 0,64 -0,47 0,16 0,17

Chủ hộ đang có vợ/chồng U 8,90 98,20 0,03 2,23 0,88 0,85

M -0,20 0,97 -0,04 0,88 0,88

U -0,10 -977,80 0,97 -0,04 7,48 7,48

Số năm đi học của chủ hộ M -1,60 0,71 -0,37 7,48 7,53

U 0,40 -396,60 0,93 0,09 6,96 6,95

Số năm đi học TB của các TV hộ M 1,80 0,68 0,42 6,95 6,91

Quy mô hộ U 0,00 -9,12 3,57 4,09 -36,20 79,50

M -7,40 0,08 -1,73 3,58 3,68

U 0,00 -7,75 14,81 Quy mô hộ bình phương 18,85 -31,00 78,60

M -6,60 0,12 -1,56 14,81 15,67

U -5,90 96,00 0,13 -1,50 7,42 7,46

M 0,20 0,96 0,06 7,43 7,42 Thu nhập BQĐN của hộ trước khi có tiền gửi (logarit)

U -0,70 -496,40 0,87 -0,16 0,09 0,09

Tỷ lệ người phụ thuộc dưới 6 tuổi M -3,90 0,38 -0,87 0,09 0,09

U -25,00 87,50 0,00 -6,23 0,08 0,12

Tỷ lệ người phụ thuộc từ 6-14 tuổi M -3,10 0,44 -0,78 0,08 0,09

U 0,00 -11408,10 1,00 0,00 0,21 0,21

Tỷ lệ TV hộ từ 60 tuổi trở lên M 0,40 0,93 0,09 0,21 0,20

U 19,60 74,70 0,00 4,96 0,74 0,70

Tỷ lệ TV hộ trong độ tuổi lao động M 5,00 0,26 1,14 0,74 0,73

U 15,60 92,10 0,00 3,97 0,59 0,54

Tỷ lệ TV hộ làm việc trong lĩnh vực NLTS M 1,20 0,78 0,28 0,59 0,58

Tỷ lệ TV hộ là nữ U 9,80 85,60 0,01 2,48 0,51 0,49

Trung bình Kiểm định t

Biến giải thích % sai lệch Di cư KDC p>|t| % giảm sai lệch tuyệt đối Trước (U)/Sau ghép cặp (M) Giá trị thống kê t

M 0,74 0,33 1,40 0,51 0,51

U 0,05 -1,96 86,60 -7,80 0,10 0,12

Hộ gặp các cú sốc trong năm M 0,80 -0,26 -1,00 0,10 0,10

Hộ có xe máy U 0,61 -0,51 42,50 -2,00 0,90 0,91

M 0,79 -0,27 -1,20 0,90 0,90

U 2307,80 2152,10 0,31 1,02 83,20 4,10

Diện tích đất sản xuất BQĐN của hộ M 2307,40 2281,30 0,89 0,14 0,70

Hộ sống ở ĐBSH U -0,60 -260,00 -0,15 0,88 0,20 0,20

M 0,60 0,52 2,20 0,20 0,19

U 0,58 0,56 64,60 2,20 0,25 0,24

Hộ sống ở trung du và miền núi phía Bắc M 0,86 0,18 0,80 0,25 0,25

U 0,33 -0,98 -5,20 -3,90 0,21 0,23

Hộ sống ở Bắc Trung Bộ và duyên hải Miền Trung M 0,34 -0,96 -4,10 0,21 0,23

Hộ sống ở Tây Nguyên U 0,01 2,81 65,20 11,10 0,29 0,24

M 0,38 0,89 3,90 0,29 0,27

Hộ sống ở Đông Nam Bộ U 0,58 -0,56 60,90 -2,20 0,03 0,03

M 0,84 -0,21 -0,90 0,03 0,03

Tỷ lệ di cư của xã U 0,42 -0,81 72,70 -3,20 0,02 0,02

M 0,82 -0,22 -0,90 0,02 0,02

U 0,40 0,85 10,70 3,30 0,01 0,01

Xã có cơ sở sản xuất làng nghề thu hút LĐ của xã M 0,48 0,71 3,00 0,01 0,01

Xã thuộc vùng sâu/xa U 0,69 0,39 90,70 1,60 0,84 0,83

M 0,97 -0,03 -0,10 0,84 0,84

U 0,32 -1,00 14,00 -4,00 0,17 0,18

M 0,42 -0,80 -3,40 0,17 0,18 Khoảng cách từ thôn/ấp đến chợ bán buôn/đầu mối

Xã có đường ô tô U 0,33 0,97 24,60 3,80 12,12 11,44

M 0,51 0,67 2,90 12,11 11,60

Chỉ số PCI U 0,04 2,09 s 8,40 0,95 0,93

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu gộp của bộ dữ liệu VHLSS 2014, 2016

M 0,96 0,05 0,20 0,95 0,95

Bảng A3d: Kiểm định sự cân bằng của các biến bằng ghép cặp bán kính, 2016-2018

Trung bình Kiểm định t

Biến giải thích % sai lệch Di cư KDC p>|t| % giảm sai lệch tuyệt đối Trước (U)/Sau ghép cặp (M) Giá trị thống kê t

(1) (2) (3) (4) (5) (6) (8) (7)

Chủ hộ là nam giới U 0,86 0,84 5,40 0,32 1,00 1,30 M 0,86 0,84 5,40 0,36 0,92

Độ tuổi của chủ hộ U 51,30 49,79 13,90 0,01 2,55 58,70 M 51,22 51,84 -5,80 0,29 -1,06

U 2730,00 2615,60 9,70 0,07 1,79 35,90 Độ tuổi bình phương của chủ hộ M 2721,90 2795,30 -6,20 0,25 -1,15

Chủ hộ là người DTTS U -6,80 0,21 -1,26 0,21 0,24 77,10 M 1,60 0,78 0,28 0,21 0,20

Chủ hộ đang có vợ/chồng U 5,20 0,34 0,96 0,87 0,86 -33,70 M 7,00 0,23 1,19 0,87 0,85

U 1,40 0,79 0,26 7,38 7,33 99,20 Số năm đi học của chủ hộ M 0,00 1,00 0,00 7,39 7,39

U 2,60 0,63 0,48 6,83 6,76 -63,70 Số năm đi học TB của các TV hộ M -4,20 0,48 -0,70 6,84 6,95

Quy mô hộ U -46,40 0,00 -8,59 3,42 4,09 93,40 M -3,10 0,59 -0,54 3,42 3,47

Quy mô hộ bình phương U 0,00 -7,48 13,77 18,80 -40,50 94,60 M 0,69 -0,40 13,72 13,99 -2,20

U 0,40 0,95 0,07 7,68 7,68 -1745,20 Thu nhập BQĐN của hộ trước khi có tiền gửi (logarit) M -6,80 0,24 -1,19 7,69 7,74

U -2,50 0,64 -0,47 0,10 0,10 -220,10 Tỷ lệ người phụ thuộc dưới 6 tuổi M 8,10 0,16 1,42 0,09 0,08

U -27,20 0,00 -5,00 0,08 0,13 98,00 Tỷ lệ người phụ thuộc từ 6-14 tuổi M -0,50 0,92 -0,10 0,08 0,09

U -2,00 0,71 -0,38 0,22 0,23 -247,00 Tỷ lệ TV hộ từ 60 tuổi trở lên M -7,00 0,23 -1,19 0,21 0,24

U 24,10 0,00 4,47 0,74 0,68 94,60 Tỷ lệ TV hộ trong độ tuổi lao động M 1,30 0,83 0,22 0,74 0,74

U 27,60 0,00 5,13 0,58 0,51 67,20 Tỷ lệ TV hộ làm việc trong lĩnh vực NLTS M 9,00 0,14 1,47 0,58 0,56

Trung bình Kiểm định t

Biến giải thích % sai lệch Di cư KDC p>|t| % giảm sai lệch tuyệt đối Trước (U)/Sau ghép cặp (M) Giá trị thống kê t

Tỷ lệ TV hộ là nữ U -0,90 0,87 -0,17 0,50 0,50 -397,60 M -4,50 0,44 -0,77 0,50 0,51

U -10,00 0,07 -1,83 0,09 0,12 92,10 Hộ gặp các cú sốc trong năm M 0,80 0,88 0,15 0,09 0,09

Hộ có xe máy U -6,80 0,21 -1,26 0,92 0,94 87,20 M -0,90 0,89 -0,14 0,92 0,92

U 0,77 -0,30 2577,50 2670,50 -1,70 83,80 Diện tích đất sản xuất BQĐN của hộ M 0,96 -0,05 2585,10 2600,10 -0,30

Hộ sống ở ĐBSH U -4,50 0,40 -0,83 0,17 0,19 42,90 M 2,60 0,65 0,46 0,17 0,16

U 9,50 0,08 1,78 0,25 0,21 92,20 Hộ sống ở trung du và miền núi phía Bắc M -0,70 0,90 -0,13 0,24 0,25

U -6,80 0,21 -1,26 0,24 0,27 77,50 Hộ sống ở Bắc Trung Bộ và duyên hải Miền Trung M 1,50 0,79 0,27 0,24 0,23

Hộ sống ở Tây Nguyên U 8,60 0,11 1,61 0,22 0,19 60,30 M 3,40 0,56 0,58 0,22 0,21

Hộ sống ở Đông Nam Bộ U -3,90 0,47 -0,72 0,04 0,05 18,40 M -3,20 0,58 -0,55 0,04 0,04

Tỷ lệ di cư của xã U 0,80 0,89 0,14 0,02 0,02 -28,90 M 1,00 0,86 0,17 0,02 0,02

U 4,30 0,43 0,79 0,01 0,01 64,60 Xã có cơ sở sản xuất làng nghề thu hút LĐ của xã M 1,50 0,80 0,26 0,01 0,01

Xã thuộc vùng sâu/xa U -2,00 0,71 -0,37 0,84 0,85 -27,00 M -2,50 0,66 -0,44 0,85 0,85

U -4,90 0,36 -0,91 0,21 0,23 86,30 Khoảng cách từ thôn/ấp đến chợ bán buôn/đầu mối M 0,70 0,90 0,12 0,21 0,21

Xã có đường ô tô U 2,20 0,68 0,41 15,05 14,44 83,60 M 0,40 0,95 0,06 14,97 14,87

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu gộp của bộ dữ liệu VHLSS 2016, 2018

Chỉ số PCI U 5,00 0,36 0,92 0,97 0,96 48,60 M -2,60 0,62 -0,49 0,97 0,97

Bảng A3e: Kiểm định sự cân bằng của các biến ghép cặp hạt nhân 2014 - 2016

Trung bình Kiểm định t

Biến giải thích % sai lệch p>|t| Di cư KDC % giảm sai lệch tuyệt đối Trước (U)/Sau ghép cặp (M) Giá trị thống kê t

Chủ hộ là nam giới U 1,70 0,66 0,44 0,84 0,84 68,20 M 0,60 0,90 0,13 0,85 0,84

Độ tuổi của chủ hộ U 16,60 0,00 5,61 51,24 49,37 92,30 M 1,30 0,67 0,43 51,24 51,09

U 0,00 3,80 2725,90 2590,20 11,20 91,60 Độ tuổi bình phương của chủ hộ M 0,75 0,32 2726,00 2714,70 0,90

Chủ hộ là người DTTS U -4,00 0,32 -0,99 0,16 0,18 50,60 M -2,00 0,65 -0,46 0,16 0,17

Chủ hộ đang có vợ/chồng U 8,90 0,03 2,23 0,88 0,85 97,30 M 0,20 0,95 0,06 0,88 0,88

U -0,10 0,97 -0,04 7,48 7,48 -769,90 Số năm đi học của chủ hộ M -1,30 0,77 -0,30 7,48 7,52

U 0,40 0,93 0,09 6,96 6,95 -472,70 Số năm đi học TB của các TV hộ M 2,10 0,63 0,48 6,95 6,90

Quy mô hộ U -36,20 0,00 -9,12 3,57 4,09 83,60 M -5,90 0,17 -1,38 3,58 3,66

Quy mô hộ bình phương U 0,00 -7,75 14,81 18,85 -31,00 82,40 M 0,20 -1,29 14,81 15,52 -5,40

U 0,13 -1,50 7,42 7,46 -5,90

95,50 M 7,43 7,42 0,30 0,06 0,95 Thu nhập BQĐN của hộ trước khi có tiền gửi (logarit)

U -0,70 0,87 -0,16 0,09 0,09 -462,40 Tỷ lệ người phụ thuộc dưới 6 tuổi M -3,70 0,41 -0,82 0,09 0,09

U -25,00 0,00 -6,23 0,08 0,12 91,10 Tỷ lệ người phụ thuộc từ 6-14 tuổi M -2,20 0,58 -0,55 0,08 0,09

U 0,00 1,00 0,00 0,21 0,21 -11076,80 Tỷ lệ TV hộ từ 60 tuổi trở lên M 0,40 0,93 0,08 0,21 0,21

U 19,60 0,00 4,96 0,74 0,70 78,60 Tỷ lệ TV hộ trong độ tuổi lao động M 4,20 0,34 0,96 0,74 0,73

U 15,60 0,00 3,97 0,59 0,54 97,40 Tỷ lệ TV hộ làm việc trong lĩnh vực NLTS M 0,40 0,93 0,09 0,59 0,59

Trung bình Kiểm định t

Biến giải thích % sai lệch Di cư KDC p>|t| % giảm sai lệch tuyệt đối Trước (U)/Sau ghép cặp (M) Giá trị thống kê t

Tỷ lệ TV hộ là nữ U 0,51 0,49 9,80 0,01 2,48 89,20 M 0,51 0,51 1,10 0,81 0,24

U 0,10 0,12 -7,80 0,05 -1,96 84,60 Hộ gặp các cú sốc trong năm M 0,10 0,10 -1,20 0,77 -0,30

Hộ có xe máy U 0,90 0,91 -2,00 0,61 -0,51 42,40 M 0,90 0,90 -1,20 0,79 -0,27

U 2307,80 2152,10 4,10 0,31 1,02 97,80 Diện tích đất sản xuất BQĐN của hộ M 2307,40 2304,00 0,10 0,99 0,02

Hộ sống ở ĐBSH U 0,20 0,20 -0,60 0,88 -0,15 -299,80 M 0,20 0,19 2,40 0,57 0,58

U 0,25 0,24 2,20 0,58 0,56 60,60 Hộ sống ở trung du và miền núi phía Bắc M 0,25 0,25 0,90 0,84 0,20

U 0,21 0,23 -3,90 0,33 -0,98 -6,20 Hộ sống ở Bắc Trung Bộ và duyên hải Miền Trung M 0,21 0,23 -4,10 0,33 -0,97

Hộ sống ở Tây Nguyên U 0,29 0,24 11,10 0,01 2,81 66,30 M 0,29 0,28 3,70 0,39 0,86

Hộ sống ở Đông Nam Bộ U 0,03 0,03 -2,20 0,58 -0,56 69,30 M 0,03 0,03 -0,70 0,87 -0,16

Tỷ lệ di cư của xã U 0,02 0,02 -3,20 0,42 -0,81 70,50 M 0,02 0,02 -1,00 0,81 -0,24

U 0,01 0,01 3,30 0,40 0,85 9,90 Xã có cơ sở sản xuất làng nghề thu hút LĐ của xã M 0,01 0,01 3,00 0,47 0,72

Xã thuộc vùng sâu/xa U 0,84 0,83 1,60 0,69 0,39 81,10 M 0,84 0,84 -0,30 0,94 -0,07

U 0,17 0,18 -4,00 0,32 -1,00

14,70 M 0,17 0,18 -3,40 -0,80 0,43 Khoảng cách từ thôn/ấp đến chợ bán buôn/đầu mối

Xã có đường ô tô U 12,12 11,44 3,80 0,33 0,97 22,20 M 12,11 11,58 3,00 0,49 0,69

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu gộp của bộ dữ liệu VHLSS 2014, 2016

Chỉ số PCI U 0,95 0,93 8,40 0,04 2,09 99,60 M 0,95 0,95 0,00 0,99 -0,01

Bảng A3f: Kiểm định sự cân bằng của các biến trong mô hình di cư bằng ghép cặp

hạt nhân 2016 - 2018

Trung bình Kiểm định t

Biến giải thích % sai lệch Di cư KDC p>|t| % giảm sai lệch tuyệt đối Trước (U)/Sau ghép cặp (M) Giá trị thống kê t

Chủ hộ là nam giới U 5,40 1,00 0,32 0,84 0,86 -3,20 M 5,60 0,97 0,33 0,84 0,86

Độ tuổi của chủ hộ U 13,90 2,55 0,01 49,79 51,30 54,40 M -6,30 -1,17 0,24 51,91 51,22

U 2730,00 2615,60 9,70 1,79 0,07 30,80 Độ tuổi bình phương của chủ hộ M 2721,90 2801,10 -6,70 -1,24 0,21

Chủ hộ là người DTTS U -6,80 -1,26 0,21 0,24 0,21 72,70 M 1,90 0,33 0,74 0,20 0,21

Chủ hộ đang có vợ/chồng U 5,20 0,96 0,34 0,86 0,87 -42,70 M 7,40 1,27 0,20 0,85 0,87

U 1,40 0,26 0,79 7,33 7,38 78,40 Số năm đi học của chủ hộ M 0,30 0,05 0,96 7,38 7,39

U 2,60 0,48 0,63 6,76 6,83 -58,70 Số năm đi học TB của các TV hộ M -4,10 -0,68 0,50 6,95 6,84

Quy mô hộ U -46,40 -8,59 0,00 4,09 3,42 96,30 M -1,70 -0,30 0,76 3,45 3,42

Quy mô hộ bình phương U -40,50 -7,48 0,00 18,80 13,77 97,00 M -1,20 -0,22 0,83 13,87 13,72

U 0,40 0,07 0,95 7,68 7,68

-1572,80 M -1,07 0,28 7,69 7,73 -6,20 Thu nhập BQĐN của hộ trước khi có tiền gửi (logarit)

U -2,50 -0,47 0,64 0,10 0,10 -247,40 Tỷ lệ người phụ thuộc dưới 6 tuổi M 8,80 1,54 0,12 0,08 0,09

U -27,20 -5,00 0,00 0,13 0,08 99,30 Tỷ lệ người phụ thuộc từ 6-14 tuổi M 0,20 0,04 0,97 0,08 0,08

U -2,00 -0,38 0,71 0,23 0,22 -248,80 Tỷ lệ TV hộ từ 60 tuổi trở lên M -7,10 -1,20 0,23 0,24 0,21

U 24,10 4,47 0,00 0,68 0,74 98,90 Tỷ lệ TV hộ trong độ tuổi lao động M 0,30 0,05 0,96 0,74 0,74

U 27,60 5,13 0,00 0,51 0,58 69,30 Tỷ lệ TV hộ làm việc trong lĩnh vực NLTS M 8,50 1,37 0,17 0,56 0,58

Trung bình Kiểm định t

Biến giải thích % sai lệch Di cư KDC p>|t| % giảm sai lệch tuyệt đối Trước (U)/Sau ghép cặp (M) Giá trị thống kê t

Tỷ lệ TV hộ là nữ U 0,50 0,50 -0,90 -0,17 0,87 -466,30 M 0,50 0,51 -5,20 -0,87 0,38

U 0,09 0,12 -10,00 -1,83 0,07 91,60 Hộ gặp các cú sốc trong năm M 0,09 0,09 0,80 0,15 0,88

Hộ có xe máy U 0,92 0,94 -6,80 -1,26 0,21 99,90 M 0,92 0,92 0,00 0,00 1,00

U 2577,50 2670,50 -1,70 -0,30 0,77 94,10 Diện tích đất sản xuất BQĐN của hộ M 2585,10 2590,50 -0,10 -0,02 0,99

Hộ sống ở ĐBSH U 0,17 0,19 -4,50 -0,83 0,40 38,60 M 0,17 0,16 2,80 0,50 0,62

U 0,25 0,21 9,50 1,78 0,08 89,40 Hộ sống ở trung du và miền núi phía Bắc M 0,24 0,25 -1,00 -0,17 0,87

U 0,24 0,27 -6,80 -1,26 0,21 74,40 Hộ sống ở Bắc Trung Bộ và duyên hải Miền Trung M 0,24 0,23 1,80 0,31 0,76

Hộ sống ở Tây Nguyên U 0,22 0,19 8,60 1,61 0,11 68,50 M 0,22 0,21 2,70 0,46 0,64

Hộ sống ở Đông Nam Bộ U 0,04 0,05 -3,90 -0,72 0,47 23,20 M 0,04 0,04 -3,00 -0,52 0,60

Tỷ lệ di cư của xã U 0,02 0,02 0,80 0,14 0,89 -26,70 M 0,02 0,02 1,00 0,17 0,87

U 0,01 0,01 4,30 0,79 0,43 54,90 Xã có cơ sở sản xuất làng nghề thu hút LĐ của xã M 0,01 0,01 1,90 0,33 0,74

Xã thuộc vùng sâu/xa U 0,84 0,85 -2,00 -0,37 0,71 -37,20 M 0,85 0,85 -2,70 -0,47 0,64

U 0,21 0,23 -4,90 -0,91 0,36

84,10 M 0,21 0,21 0,80 0,14 0,89 Khoảng cách từ thôn/ấp đến chợ bán buôn/đầu mối

Xã có đường ô tô U 15,05 14,44 2,20 0,41 0,68 83,40 M 14,97 14,87 0,40 0,06 0,95

Nguồn: Tính toán của tác giả từ dữ liệu gộp của bộ dữ liệu VHLSS 2016, 2018

Chỉ số PCI U 0,97 0,96 5,00 0,92 0,36 42,50 M 0,97 0,97 -2,90 -0,55 0,58