GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
Đặt vấn đề
Công cuộc Đổi Mới tại Việt Nam trong hơn hai mươi năm qua đã tạo ra những thành tựu quan trọng cho đời sống kinh tế - xã hội Nền kinh tế nước ta duy trì tốc độ tăng trưởng cao và ổn định, cho thấy sự khởi sắc rõ rệt Việt Nam đặt mục tiêu trở thành quốc gia có mức thu nhập trung bình toàn cầu vào năm 2010.
Việt Nam đã đạt được những thành tựu đáng khích lệ trong phát triển kinh tế và được Ngân hàng Thế giới (WB) công nhận là một trong những quốc gia thành công nhất trong nỗ lực xóa đói giảm nghèo Tỷ lệ nghèo đói theo tiêu chuẩn của WB đã giảm từ 58% vào năm 1993 xuống còn 20% vào năm 2004, trong khi dân số tăng từ 70,3 triệu lên 80 triệu người trong cùng thời gian này (WB, 2005).
Chính phủ không chỉ thực hiện các chương trình hỗ trợ lương thực, tín dụng và giáo dục miễn phí để xóa đói giảm nghèo, mà còn nỗ lực đưa điện đến các vùng sâu, vùng xa và vùng dân tộc ít người Quá trình điện khí hóa gắn liền với các mục tiêu dài hạn trong chiến lược xóa đói giảm nghèo Những thành công và thách thức trong việc triển khai chương trình này sẽ cung cấp kinh nghiệm quý báu để chia sẻ với các quốc gia có hoàn cảnh tương tự.
Trong thời gian qua, Việt Nam đã triển khai thành công chương trình điện khí hóa nông thôn nhờ sự hỗ trợ mạnh mẽ từ Ngân hàng Thế giới (WB) Chương trình này đạt tiến độ và diện bao phủ vượt trội so với các quốc gia khác được tổ chức này tài trợ.
Theo báo cáo của Ngân hàng Thế giới (WB), vào năm 1996, chỉ có 6,031 triệu hộ gia đình ở Việt Nam được sử dụng điện, tương ứng với 5.698 xã nông thôn Sau 10 năm thực hiện chương trình, con số này đã tăng lên 12,584 triệu hộ gia đình và 10.609 xã nông thôn Hiện tại, 97,4% số xã nông thôn đã được kết nối với lưới điện quốc gia, tức là trung bình mỗi ngày có thêm 1,3 xã và 1.795 hộ gia đình được sử dụng điện Tính đến tháng 6/2008, lưới điện quốc gia đã tiếp cận 8.736/9.091 xã, đạt tỷ lệ 97,26%, vượt mục tiêu 90% của chính phủ cho năm 2010, với hơn 13 triệu hộ gia đình nông thôn được sử dụng điện, đạt 94,31% so với mục tiêu 95% vào năm 2015.
Chương trình Điện khí hóa nông thôn đã mang lại những tác động tích cực rõ rệt đối với đời sống kinh tế - xã hội, đặc biệt là ở vùng nông thôn Sự phát triển của mạng lưới điện quốc gia không chỉ cải thiện đời sống vật chất mà còn nâng cao tinh thần của người dân Điện khí hóa đã làm thay đổi diện mạo nông thôn, thúc đẩy chuyển đổi cơ cấu cây trồng, cải thiện phương thức canh tác và chăn nuôi, từ đó tăng năng suất và sản lượng lương thực Ngoài ra, chương trình còn góp phần phát triển công nghiệp chế biến và mở ra nhiều ngành nghề mới, thúc đẩy hiện đại hóa và công nghiệp hóa Người dân cũng có cơ hội tiếp cận các phương tiện nghe nhìn và thông tin liên lạc, nâng cao chất lượng đời sống tinh thần, đồng thời ổn định an ninh trật tự trong khu vực nông thôn.
Hiện nay, vẫn còn khoảng 230 xã và gần 1 triệu hộ dân ở vùng sâu, vùng xa, vùng núi cao chưa có điện, trong khi khoảng 6.000 xã cần bảo dưỡng hệ thống điện do mạng lưới xuống cấp và tỷ lệ thất thoát điện cao Giá điện tại khu vực nông thôn, miền núi vẫn cao so với khả năng chi trả của người dân, dẫn đến tình trạng mất điện và thiếu điện thường xuyên, đặc biệt vào giờ cao điểm Điều này không chỉ là thách thức cho ngành điện mà còn là nỗi bức xúc của người dân Việc đánh giá hiệu quả của chương trình điện khí hoá nông thôn hiện vẫn còn thiếu, do đó, cần có nghiên cứu đánh giá tác động nhằm cung cấp thông tin hữu ích cho các bên liên quan Đặc biệt, các nhà làm chính sách cần có con số cụ thể về chi phí và lợi ích để đưa ra quyết định đúng đắn trong việc lựa chọn dự án điện khí hóa phù hợp cho vùng nông thôn.
Kiến thức về mức lợi ích của chương trình là yếu tố quan trọng giúp lựa chọn quy mô dự án phù hợp cho từng địa phương, khu vực và đối tượng cụ thể.
Nấc thang lợi ích là một chỉ báo quan trọng để xác định mức giá hợp lý, và trong những trường hợp cần thiết, nó có thể được hỗ trợ bởi chính phủ.
Cuối cùng, việc lượng hóa các lợi ích là cần thiết để rút ra kết luận khách quan về hiệu quả kinh tế của dự án Điều này cho thấy rằng bất kỳ mục tiêu xã hội nào cũng có thể đạt được với nguồn lực tối ưu hơn, đồng thời cho phép so sánh cách thức mang lại lợi ích giữa các dự án khác nhau.
Nghiên cứu này nhằm làm rõ những tác động tích cực của chương trình điện khí hoá nông thôn đối với chất lượng cuộc sống của người dân, đặc biệt là những người nghèo và các dân tộc thiểu số Hy vọng rằng kết quả phân tích sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về lợi ích mà chương trình mang lại cho cộng đồng.
Giới hạn và phạm vi của nghiên cứu
Luận văn này sử dụng dữ liệu từ cuộc điều tra Đánh giá tác động chương trình điện khí hoá nông thôn, được thực hiện bởi Ngân hàng Thế giới (WB), Bộ Công Nghiệp (MOI) và Viện Xã hội học (IOS) tại 07 tỉnh: Hà Giang, Điện Biên, Hoà Bình, Quảng Bình, Quảng Nam, Đắc Lắc và Sóc Trăng Mỗi tỉnh được chọn 6 xã cho nghiên cứu, bao gồm 3 xã có dự án điện nông thôn, 2 xã không có dự án và 1 xã có điện để làm đối chiếu Tổng cộng có 1.260 hộ gia đình tham gia nghiên cứu, trong đó 61% là người dân tộc thiểu số thuộc 28 dân tộc khác nhau.
Bộ dữ liệu từ cuộc điều tra cung cấp thông tin đa dạng về đời sống kinh tế - xã hội, bao gồm thu nhập, việc làm, giáo dục, truyền thông và giải trí Phương pháp nghiên cứu độc đáo của cuộc điều tra này là sử dụng kỹ thuật thu thập thông tin lặp lại, cho phép so sánh biến đổi kinh tế - xã hội trong khoảng thời gian 3 năm từ 2002 đến 2005 Mục tiêu chính là phân tích sự thay đổi trong đời sống của người dân trước và sau khi có điện.
Chương trình nghiên cứu không chỉ ảnh hưởng đến kinh tế gia đình mà còn tác động đến y tế, giáo dục, chất lượng cuộc sống, năng suất lao động, bình đẳng giới và bảo vệ môi trường bền vững Tuy nhiên, để phù hợp với khuôn khổ luận văn tốt nghiệp, tác giả sẽ giới hạn nghiên cứu vào việc ước lượng suất sinh lợi từ sử dụng điện, thể hiện qua thu nhập bình quân đầu người Điều này có nghĩa là luận văn sẽ chỉ sử dụng một mẫu nhỏ hơn từ 1.260 hộ gia đình trong cuộc điều tra, phù hợp với tiêu chí nghiên cứu đã đề ra.
Mặc dù đề tài nghiên cứu có phạm vi hạn chế, tác giả hy vọng rằng kết quả sẽ góp phần gợi ý chính sách hữu ích, đặc biệt trong bối cảnh Chính phủ vừa đưa ra nhiều quyết định quan trọng về điện, như tăng giá bán và thu hút đầu tư nước ngoài vào lĩnh vực này.
Tác giả nhận thấy một trong những hạn chế lớn là không thể đánh giá đầy đủ tất cả tác động của chương trình điện khí hoá Hy vọng rằng trong tương lai sẽ có thêm nhiều nghiên cứu được thực hiện để cải thiện và làm rõ hơn việc đánh giá tác động của chương trình điện khí hoá nông thôn.
Mục tiêu của nghiên cứu
Nghiên cứu nhằm đánh giá tác động của chương trình điện khí hóa nông thôn đối với việc cải thiện và nâng cao điều kiện sống cho người dân.
Tính toán mức lợi ích mà người dân được hưởng thông qua áp dụng các kỹ thuật phân tích trong khoa học xã hội liên ngành.
Tìm hiểu sự thay đổi trong điều kiện sống của người dân theo thời gian (đối chiếu trước và sau khi có chương trình).
Ước lượng suất sinh lợi của việc sử dụng điện đối với thu nhập bình quân đầu người.
Tìm hiểu các nhân tố ảnh hưởng tới mức thu nhập bình quân đầu người.
Câu hỏi nghiên cứu
Điện đóng góp bao nhiêu % tổng thu nhập bình quân đầu người?
Yếu tố nào có ảnh hưởng lên mức thu nhập bình quân đầu người?
Kết cấu của luận văn
Luận văn được chia làm 04 chương với các nội dung cụ thể sau:
Chương 1: Giới thiệu vấn đề nghiên cứu Nội dung của chương này gồm phần đặt vấn đề; giới hạn và phạm vi của nghiên cứu; mục tiêu nghiên cứu; câu hỏi nghiên cứu và kết cấu của luận văn.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và Phương pháp nghiên cứu Phần đầu, tác giả lược khảo các tài liệu có liên quan Phần tiếp theo là phần giới thiệu các phương pháp được sử dụng trong luận văn, trong đó chú trọng đến phương pháp: Khác biệt trong khác biệt - Phương pháp chính của luận văn.
Chương 3: Kết quả của nghiên cứu Bước đầu bằng phương pháp thống kê mô tả, tác giả mô tả bộ dữ liệu trong đó đặc biệt chú trọng đến các biến số sẽ được sử dụng trong mô hình hồi quy Các số liệu thống kê mô tả giúp người đọc hình dung ra những khác biệt trong đặc điểm cơ sở của hai nhóm hộ gia đình được sử dụng để phân tích trong nghiên cứu này Phần cuối cùng là phần trình bày kết quả ước lượng khác biệt về mặt thu nhập của hai nhóm hộ bằng phương pháp khác biệt trong khác biệt kết hợp mô hình hồi quy OLS.
Chương 4 cũng là chương cuối cùng của luận văn Nội dung của chương này bao gồm phần tóm tắt các phát hiện chính của nghiên cứu và nêu các gợi ý về mặt chính sách Đồng thời trong chương này, tác giả cũng nêu những hạn chế của luận văn và những gợi ý cho các nghiên cứu tiếp theo.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Lược khảo tài liệu
1.1Các tác động của điện đối với thu nhập
Điện là nguồn năng lượng thiết yếu cho sự phát triển của mọi quốc gia, đặc biệt là trong việc nâng cao mức sống cho người dân, đặc biệt là ở vùng nông thôn và các dân tộc thiểu số Tại Việt Nam, trước khi có cuộc điều tra của WB, MOI và Viện XHH về tác động của chương trình điện khí hóa nông thôn, chưa có nghiên cứu cụ thể nào về vấn đề này Tuy nhiên, các nghiên cứu trên thế giới đã chỉ ra rằng năng lượng điện là yếu tố không thể thiếu cho sự phát triển bền vững của bất kỳ quốc gia nào.
Theo ADB (2003), việc cung cấp điện năng hiệu quả đã cải thiện điều kiện sống của người dân, nâng cao dân trí và mở rộng hệ thống y tế Đồng thời, nó cũng giúp nông dân nghèo tăng cường năng lực sản xuất, nâng cao năng suất cây trồng, tạo thêm việc làm và cải thiện thu nhập.
Nghiên cứu của WB (2002) về chương trình điện khí hoá nông thôn tại Bangladesh cho thấy chương trình đã cải thiện rõ rệt môi trường sống và nâng cao mức thu nhập của hộ gia đình Cụ thể, thu nhập trung bình của hộ gia đình có điện trong các xã dự án cao hơn 64,5% so với hộ không có điện trong các xã không có dự án và cao hơn 126,1% so với hộ không sử dụng điện trong cùng xã Điện năng đóng góp 9,3% tổng thu nhập của hộ gia đình nông thôn, và nếu tất cả hộ gia đình đều có điện, tổng thu nhập sẽ tăng lên 1.775 tỷ Tk từ mức hiện tại 1.105 tỷ Tk, dẫn đến tăng thêm 671 tỷ Tk, trong đó 290,8 tỷ Tk (43,3%) là nhờ có điện Dự kiến, thu nhập ròng hàng năm từ việc điện khí hóa 100% hộ gia đình sẽ tương đương 26% GDP hiện tại (khoảng 2.580 tỷ Tk) Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng điện làm tăng 16,4% tổng thu nhập của hộ sử dụng điện, trong khi chỉ tăng 12% đối với hộ không sử dụng điện trong các xã có dự án.
Giữa năm 1989-90 và 2000-01, chương trình điện khí hóa nông thôn tại Indonesia đã tăng thu nhập trung bình hàng năm của mỗi hộ gia đình lên 8,4%, đồng thời tạo ra cơ hội việc làm và tăng thu nhập cho 31% người dân tham gia khảo sát (JBIC, 2002).
Nghiên cứu của JICA tại Vanuatu chỉ ra rằng, việc có điện đã mang lại sự thay đổi rõ rệt trong đời sống của người dân Cụ thể, thu nhập của các hộ gia đình đã được cải thiện đáng kể nhờ vào việc kéo dài thời gian làm việc.
Báo cáo "Đói nghèo và bất bình đẳng ở Việt Nam" (IDS, 2005) chỉ ra rằng điện có ảnh hưởng đáng kể đến thu nhập và chi tiêu của các hộ gia đình nông thôn, với 71% hộ gia đình có điện Ngược lại, tại khu vực thành thị, nơi 98% hộ gia đình được sử dụng điện, yếu tố này lại không đóng vai trò quan trọng trong việc tác động đến chi tiêu và thu nhập của họ.
Nghiên cứu trong và ngoài nước đã chỉ ra rằng điện có vai trò quan trọng trong việc nâng cao thu nhập của hộ gia đình và cá nhân Tuy nhiên, để đánh giá suất sinh lợi từ việc sử dụng điện, cần xem xét các phương pháp nghiên cứu đã và đang được áp dụng Phần tiếp theo sẽ phân tích vấn đề này.
1 Đơn vị tiền tệ của Bangladesh.
1.2 Các phương pháp đánh giá tác động của điện đối với đời sống của người dân vùng nông thôn
Trong các nghiên cứu trước đây, Ngân hàng Thế giới thường sử dụng hai chỉ số chi tiêu và chi phí tiết kiệm để đo lường lợi ích Tuy nhiên, một số nghiên cứu khác lại áp dụng thuế như công cụ đo lường, dựa trên giả định rằng người dân sẵn lòng trả cho dịch vụ điện bằng mức thuế phải nộp Mặc dù việc sử dụng thuế có thể giúp lượng hóa lợi ích một cách dễ dàng, nhưng nó cũng có thể dẫn đến sai lầm nghiêm trọng, đặc biệt khi thuế đã bao gồm cả phần trợ cấp của chính phủ Trong trường hợp này, tổng lợi ích xã hội không tương đương với tổng lợi ích của tất cả người tiêu dùng.
Trong các nghiên cứu khác, WB đã áp dụng khái niệm thặng dư người tiêu dùng để ước lượng tổng lợi ích từ việc sử dụng điện Tuy nhiên, thặng dư người tiêu dùng chỉ được tối đa hóa trong môi trường cạnh tranh hoàn hảo, và khi giá thị trường bị ảnh hưởng bởi độc quyền hoặc hàng hóa công được chính phủ trợ cấp, việc sử dụng thước đo này để đo lường lợi ích trở nên không chính xác Điều này đặc biệt đúng với ngành điện tại Việt Nam, khiến cho việc tính toán lợi ích của người tiêu dùng điện qua thặng dư người tiêu dùng không khả thi Ngược lại, nếu có thể quan sát mức tiêu thụ điện của các hộ gia đình ở các mức giá khác nhau, diện tích dưới đường cầu sẽ phản ánh tổng lợi ích của người tiêu dùng Giả định rằng mức sẵn lòng chi trả ít nhất bằng tổng lợi ích nhận được, đường cầu cung cấp thang đo lợi ích cho từng mức tiêu thụ điện, và lợi ích của dự án chính là thặng dư người tiêu dùng Mặc dù thang đo này hữu ích trong việc đánh giá hiệu quả tiềm năng của dự án, nhưng nó cũng đặt ra một số vấn đề cần xem xét.
Thứ nhất: rất khó có thể quan sát các mức tiêu dùng tại các mức giá khác
Phương pháp này giả định rằng mức tiêu dùng không phụ thuộc vào thu nhập, trong khi đường cầu sẽ dịch chuyển lên khi thu nhập tăng Điều này có nghĩa là người có thu nhập cao hơn sẽ tiêu thụ nhiều điện năng hơn ở bất kỳ mức giá nào Hơn nữa, khi giá điện giảm, mức tiêu thụ còn bị ảnh hưởng bởi tác động thay thế và tác động thu nhập, nhưng trong cách tiếp cận này, hai tác động đó không được xem xét.
Cách tiếp cận dựa trên giả định rằng đường cầu không phụ thuộc vào mức giá và mức tiêu thụ của hàng hóa, dịch vụ thay thế Khi giá của các mặt hàng phụ trợ giảm tương đối, đường cầu sẽ dịch chuyển ra bên ngoài Ngược lại, nếu sản phẩm thay thế trở nên rẻ hơn, đường cầu sẽ dịch chuyển vào bên trong.
Để ước lượng lợi ích từ chương trình điện, cần so sánh lợi ích giữa các hộ gia đình sử dụng điện và không sử dụng điện Tổng hợp mức lợi ích này, tương ứng với mức sẵn lòng chi trả (WTP) của các hộ, sẽ cho ra tổng lợi ích từ việc sử dụng điện.
Trong một số nghiên cứu về lợi ích, WB áp dụng cách tính toán mức sẵn lòng chi trả (WTP) của người tiêu dùng để đo lường lợi ích từ việc sử dụng điện Tuy nhiên, WTP chỉ chính xác khi đi kèm với các giả định chặt chẽ, điều này khó có thể đạt được trong thực tế Hơn nữa, ngay cả khi các giả định được đáp ứng, WTP vẫn không đo lường được các ngoại tác tích cực như lợi ích từ việc kéo dài thời gian học tập hay làm việc Do đó, WTP không phản ánh đầy đủ lợi ích ròng từ việc sử dụng điện, cho thấy cần phải xem xét lợi ích từ điện dựa trên tổng thể các nguồn lợi ích khác nhau, dù có thể đo lường trực tiếp hay gián tiếp.
Tóm lại, mặc dù các phương pháp trên có những ưu điểm riêng, nhưng chúng đều gặp phải một điểm yếu chung: không thể đo lường những lợi ích vô hình như cải thiện chăm sóc sức khỏe, nâng cao trình độ dân trí và nâng cao chất lượng cuộc sống cho người dân.
Trong những năm gần đây, các tổ chức quốc tế đã tập trung vào việc đánh giá lợi ích của quá trình điện khí hóa, coi đây là yếu tố quan trọng trong việc giảm đói nghèo, tăng thu nhập và cải thiện chất lượng cuộc sống Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu cũng chỉ ra rằng một số lợi ích khó có thể đo lường chính xác, và các tác động của chúng thường mang tính chất qua lại Những mối quan hệ này không thể hiện rõ ràng trong các chi phí hay chỉ số tài chính riêng biệt.
Giới thiệu phương pháp khác biệt trong khác biệt
Hiện nay, phương pháp Khác biệt trong khác biệt (DID) đang trở nên phổ biến trong nghiên cứu khoa học Phương pháp này đặc biệt hiệu quả trong việc định lượng tác động của các chính sách khi được thực thi.
Để áp dụng phương pháp DID theo Nguyễn Xuân Thành (2006), cần xác định hai nhóm phân tích, trong đó D = 0 đại diện cho nhóm không bị tác động bởi chính sách (nhóm kiểm soát) và D = 1 là nhóm chịu ảnh hưởng của chính sách (nhóm xử lý).
Cần thu thập thông tin trong hai khoảng thời gian T={0,1}, trong đó T = 0 đại diện cho thời điểm trước khi có sự can thiệp của chính sách và T = 1 là thời điểm sau khi chính sách được thi hành Kết quả cần quan tâm được ký hiệu là Y, với Y 0 là kết quả tại thời điểm chưa thi hành chính sách công và Y 1 là kết quả tại thời điểm đã thi hành chính sách công.
Đối với nhóm xử lý (nhóm bị chi phối bởi chính sách công), kết quả thay đổi từ Y 0[D = 1] thành Y 1[D = 1];
Bài viết "Phân tích tác động của chính sách công: Phương pháp ước lượng khác biệt trong khác biệt" của tác giả Nguyễn Xuân Thành (2006) đã giới thiệu 5 mô hình lý thuyết quan trọng Những mô hình này cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách thức đánh giá tác động của các chính sách công Bạn có thể tham khảo bài viết gốc tại địa chỉ http://fetp.edu.vn để hiểu rõ hơn về phương pháp phân tích này.
Đối với nhóm kiểm soát (không bị can thiệp bởi chính sách công), kết quả thay đổi từ Y 0[D = 0] thành Y 1[D = 0].
Tác động của chính sách công không thể được đánh giá chỉ bằng cách so sánh kết quả trước và sau khi thực hiện chính sách trong nhóm xử lý, mà cần xem xét sự khác biệt giữa các kết quả Y 1[D = 1] và Y 0[D = 1].
Lý do vì một sự so sánh như vậy sẽ bị tác động bởi những biến động theo thời gian.
Ví dụ trên thực tế chính sách không hề có tác động gì tới thu nhập nhưng theo thời gian thu nhập của nhóm xử lý vẫn tăng lên (Y 1[D = 1] – Y 0[D = 1]) > 0).
Tác động của chính sách công không thể được đánh giá chỉ dựa trên sự khác biệt về kết quả giữa nhóm kiểm soát và nhóm xử lý, mà cần xem xét kỹ lưỡng các yếu tố liên quan để có cái nhìn toàn diện hơn.
Hai nhóm D {0,1} có thể khác nhau về các đặc điểm cơ sở, dẫn đến việc chính sách không làm tăng thu nhập cho nhóm bị tác động Trên thực tế, trước khi thi hành chính sách, thu nhập của nhóm không bị tác động đã cao hơn nhiều so với nhóm bị tác động Do đó, sau khi thi hành chính sách, chênh lệch thu nhập giữa hai nhóm có thể cho thấy Y 1[D = 1] – Y 1[D = 0] < 0.
Hình 2.3 Minh hoạ phương pháp khác biệt trong khác biệt
Nguồn: Nguyễn Xuân Thành (2006): “Phân tích tác động của chính sách công: Phương pháp ước lượng khác biệt trong khác biệt ”
Một giả định quan trọng của phương pháp này là nếu không có chính sách công, thì theo thời gian, sự thay đổi thu nhập giữa hai nhóm xử lý và kiểm soát sẽ diễn ra như thế nào.
Sự khác biệt trong các nhóm là {Y 1 [D – Y 0 [D = 1]} – {Y 1 [D = 0] – Y 0 [D = 0]} đều giống nhau Theo thời gian, kết quả của nhóm kiểm soát thay đổi từ Y 0[D = 0] thành Y 1[D = 0] Phương trình Y 1[D = 0] – Y 0[D = 0] phản ánh sự thay đổi theo thời gian, vì nhóm kiểm soát không bị ảnh hưởng bởi chính sách công Tương tự, sự thay đổi thu nhập theo thời gian của nhóm xử lý được thể hiện qua Y 1[D = 0] – Y 0[D = 0].
Nói một cách khác, nếu không có chính sách công thì thu nhập của nhóm xử lý vào thời điểm T = 1 sẽ là: Y 0[D = 1] + (Y 1[D = 0] – Y 0[D = 0])
Vì có chính sách công nên thu nhập của nhóm xử lý vào thời điểm T = 1 trên thực tế là: Y 1[D = 1]
Tác động của chính sách công là:
Bảng 2.1 Tóm tắt ước lượng DID
Kết hợp phương pháp khác biệt trong khác biệt với hồi quy OLS
Ta có thể có được ước lượng DID bằng cách chạy hồi quy OLS sau đây:
D là biến giả về nhóm xử lý/kiểm soát với D = 1 là nhóm xử lý và D = 0 là nhóm kiểm soát.
T là biến giả về thời gian với T = 1 là thời điểm sau khi thi hành chính sách và
T = 0 là thời điểm trước khi thi hành chính sách.
Biến tương tác D*T được tạo ra từ hai biến giả D và T Đối với nhóm kiểm soát trước khi chính sách được thi hành, khi D = 0 và T = 0, kỳ vọng Y là E[Y0[D = 0]] = β0 Đối với nhóm xử lý trước khi thi hành chính sách, với D = 1 và T = 0, kỳ vọng Y là E[Y0[D = 1]] = β0 + β1 Đối với nhóm kiểm soát sau khi thi hành chính sách, khi D = 0 và T = 1, kỳ vọng Y là E[Y1[D = 0]] = β0 + β2 Cuối cùng, đối với nhóm xử lý sau khi chính sách được thi hành, với D = 1 và T = 1, kỳ vọng Y là E[Y1[D = 1]] = β0 + β1 + β2 + β3.
Khác biệt trong khác biệt (DID):
Sau khi chạy hồi quy, ta sẽ có ước lượng tác động của chính sách công theo phương pháp khác biệt trong khác biệt là: β ^ 3
Kết quả Y có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác ngoài chính sách và thời gian Do đó, việc đưa các biến giải thích Xi, như đặc điểm cá nhân và địa lý, vào mô hình hồi quy sẽ mang lại giá trị phân tích cao hơn.
Y = β0 + β1D + β2T + β3(D*T) + X’γ + ε β ^ 3 vẫn là ước lượng khác biệt trong khác biệt.
Các phương pháp áp dụng trong nghiên cứu
3.1 Phương pháp thống kê mô tả
Trước khi áp dụng các phương pháp tính toán phức tạp để xác định nguyên nhân gốc rễ của vấn đề, việc sử dụng phương pháp thống kê mô tả là cần thiết và hữu ích, dù cho nó có vẻ đơn giản.
– nhưng lại rất cần thiết đối với bất kỳ một nghiên cứu nào Và ở nghiên cứu này, đó cũng không phải là ngoại lệ.
Việc sử dụng các kỹ thuật phân tích thống kê mô tả từ số liệu điều tra sẽ giúp người đọc hiểu rõ sự khác biệt về trạng thái kinh tế - xã hội giữa các hộ gia đình theo tiêu chí nghiên cứu Đồng thời, để xác định ý nghĩa thống kê của các con số, tác giả áp dụng các phương pháp kiểm định so sánh như t-test và Anova.
Phần mềm hỗ trợ được sử dụng là phầm mềm SPSS 16 và phần mềm Eview
4 Phần mềm SPSS16 được sử dụng khi tính toán và chạy một vài kiểm định thống kê và phần mềm Eview được dùng khi chạy mô hình hồi quy.
3.2 Phương pháp ước lượng khác biệt trong khác biệt Để so sánh tốc độ tăng thu nhập trong các hộ có và không sử dụng điện đối với mức thu nhập bình quân đầu người, tác giả sử dụng các biến số độc lập để ước lượng mức độ ảnh hưởng của các biến số đó đối với biến phụ thuộc là biến Logarit
Để đánh giá sự khác biệt về thu nhập giữa các hộ gia đình sử dụng điện và không sử dụng điện, tác giả áp dụng phương pháp ước lượng khác biệt trong khác biệt (DID) Phương pháp này giúp phân tích sự thay đổi thu nhập giữa hai nhóm hộ gia đình một cách chính xác và hiệu quả.
Giả định của phép hồi quy
Một giả định quan trọng khi sử dụng mô hình là nếu không có điện, tốc độ tăng thu nhập của nhóm xử lý và nhóm kiểm soát sẽ có xu hướng tương tự theo thời gian Giả định này cần thiết để áp dụng phương pháp, mặc dù tính đúng đắn của nó có thể được kiểm chứng trong thực tế Tuy nhiên, giả định này phù hợp với tình hình thực tế của khu vực nghiên cứu, do các hộ gia đình được chọn ngẫu nhiên.
Quá trình ước lượng được thực hiện lần lượt theo 05 bước chính sau đây:
Bước 1: Chọn 02 nhóm hộ gia đình trong mẫu khảo sát thoả mãn điều kiện:
- Nhóm kiểm soát: Những hộ gia đình không có điện năm 2002 và không có điện năm 2005.
- Nhóm xử lý: Những hộ gia đình không có điện năm 2002 và có điện năm 2005.
- Tạo biến giả theo nhóm hộ cần phân tích
Tác động của chính sách công không thể được đánh giá chỉ dựa trên sự khác biệt về kết quả giữa nhóm kiểm soát và nhóm xử lý, do hai nhóm này có thể khác nhau về các đặc điểm cơ sở như trình độ học vấn hoặc giới tính của chủ hộ Một số chính sách có thể nâng cao thu nhập, nhưng nhóm không chịu tác động có thể đã có thu nhập cao hơn trước khi chính sách được thi hành Để xác định sự khác biệt giữa hai nhóm hộ, tôi sẽ lập nhóm biến giả theo các tiêu chí đã nêu, với mục tiêu tránh hiện tượng bẫy biến giả và đa cộng tuyến hoàn hảo.
D = 0 nếu thuộc nhóm 1 hay còn gọi là nhóm kiểm soát;
D = 1 nếu là nhóm 2 hay còn gọi là nhóm xử lý.
- Tạo biến giả theo thời gian
Việc so sánh tác động của việc sử dụng điện trước và sau khi có điện từ nhóm xử lý cần được xem xét cẩn thận, vì sự thiên lệch do biến động theo thời gian có thể ảnh hưởng đến kết quả Nhiều chính sách có thể không tác động trực tiếp đến thu nhập, nhưng xu hướng tăng trưởng thu nhập theo thời gian vẫn diễn ra Do đó, cần xây dựng thêm biến giả để xác định rõ sự thay đổi theo thời gian.
T = 0 nếu thời gian khảo sát là năm 2002;
T = 1 nếu thời gian khảo sát là năm 2005.
Bước 3: Chạy hàm hồi quy với biến giả T và D
Trong nghiên cứu này, tôi đã sử dụng thu nhập bình quân đầu người của hộ gia đình trong các năm 2002 và 2005 làm chỉ tiêu đánh giá Các biến giải thích sẽ được trình bày chi tiết ở phần sau Phương pháp hàm bán logarit (semi-log) được áp dụng để đánh giá sự thay đổi.
Nhóm phân tích 2002 2005 đổi của biến phụ thuộc Y (tính bằng %) khi các biến độc lập thay đổi (tính theo đơn vị thực) : LN(Y) = β 0 + β 1 *T + β 2 *D + β 3 (T*D) + ε
E[Y00] đại diện cho thu nhập kỳ vọng của nhóm kiểm soát tại thời điểm T=0, trong khi E[Y01] thể hiện thu nhập kỳ vọng của nhóm này tại T=1 với công thức E[Y01] = β0 + β1 Đối với nhóm xử lý, E[Y10] cho biết thu nhập kỳ vọng tại T=0, được tính bằng E[Y10] = β0 + β2 Cuối cùng, thu nhập kỳ vọng của nhóm xử lý tại T=1 được xác định bởi E[Y11] = β0 + β1 + β2 + β3.
2002 2005 Tác động theo thời gian Kết quả
Tác động khác biệt giữa nhóm xử lý và nhóm kiểm soát được thể hiện qua hệ số độ dốc không đổi, nhưng có sự thay đổi ở tung độ gốc Sự khác biệt này phản ánh tình trạng sử dụng điện giữa các nhóm, sau khi đã loại trừ tác động của thu nhập do yếu tố thời gian.
Khác biệt của nhóm 1 và nhóm 2 : E2 - E1 = β3
Bước 4: Thêm biến vào trong mô hình
Thu nhập bình quân đầu người có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, bao gồm đặc điểm của hộ gia đình như quy mô, thành phần dân tộc, trình độ học vấn và nghề nghiệp của chủ hộ, cũng như các yếu tố khách quan như vị trí địa lý, hạ tầng xã hội và cơ cấu nghề nghiệp trong vùng Trong nghiên cứu này, tôi sẽ đưa vào mô hình hồi quy các biến số liên quan và sử dụng các phương pháp hồi quy và kiểm định thống kê để xác định mô hình ước lượng tốt nhất với các biến giải thích có ý nghĩa nhất.
Ký hiệu Mô tả biến số Đơn vị Dấu vọng kỳ
Log (Y) Logarit của biến thu nhập bình quân Biến phụ thuộc
Mô hình hồi quy cuối cùng sẽ có dạng
- LN(Y): logarit thu nhập bình quân đầu người/năm;
- 0 … n là các hệ số hồi quy của mô hình;
- X i là các biến độc lập (các nhân tố ảnh hưởng đến thu nhập bình quân);
- D và T là các biến giả của mô hình như đã nêu trên;
Sự khác biệt về thu nhập giữa nhóm kiểm soát và nhóm xử lý, sau khi đã loại trừ các yếu tố khác, vẫn được thể hiện qua giá trị β 3.
- ε: sai số của mô hình.
Ý nghĩa của các hệ số hồi quy
Các hệ số hồi quy
Biến Y phản ánh sự thay đổi tương đối khi biến Xi thay đổi một đơn vị, trong khi các yếu tố khác giữ nguyên Khi biến Xi tăng hoặc giảm một đơn vị, biến Y cũng sẽ thay đổi tương ứng, đặc biệt trong trường hợp biến X là các biến thực.
Để tính tác động của các biến Dummy đến biến phụ thuộc, bạn cần áp dụng công thức i x100 (%) Cụ thể, hãy tính anti-log của các hệ số (β) tương ứng và sau đó trừ đi 1, sử dụng công thức {EXP(β) - 1}.
Các biến số được lựa chọn để đưa vào mô hình hồi quy mở rộng
Sau khi nghiên cứu bộ dữ liệu và tham khảo tài liệu, tôi đã chọn một số biến độc lập thể hiện đặc điểm hộ gia đình để đưa vào mô hình phân tích Mô hình được xây dựng với các biến này nhằm làm rõ các yếu tố ảnh hưởng đến đặc điểm hộ gia đình.
6 Xem Basic econometrics, Damodar N Gujarati (1995), Chương 15, trang 525-526.
Biến dummy, nhận giá trị bằng 1 nếu thuộc nhóm xử lý, bằng 0 nếu thuộc nhóm kiểm soát (+)
