Từ năm 20152019, ước tính dân số nghèo tăng khoảng 0,04% (khoảng 3,5 triệu người). Giải quyết vấn đề nghèo đói là một trong tám mục tiêu thiên niên kỷ và là mối quan tâm mang tính toàn cầu ngày nay. Việc điều tra để phân tích và đánh giá các nhân tố ảnh hưởng tới tình hình nghèo đói của một số nước nghèo điển hình có ý nghĩa rất quan trọng nhằm tìm ra những giải pháp trong việc xóa đói giảm nghèo. Vì thế, nhóm chúng em đã lựa chọn đề tài “Ảnh hưởng của các nhân tố đến tỷ lệ nghèo đói” làm đề tài nghiên cứu.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ TỶ LỆ NGHÈO ĐÓI
Định nghĩa đói nghèo
Theo báo cáo của Chương trình Phát triển Liên Hợp Quốc (2012) về “Sáng kiến quản lý về giới và chính sách kinh tế ở châu Á – Thái Bình Dương: Giới và đói nghèo”, đói nghèo được định nghĩa là một khái niệm đa chiều, phản ánh tình trạng mà cá nhân, hộ gia đình và cộng đồng thiếu các nguồn lực cần thiết để tạo ra thu nhập, từ đó không đáp ứng đủ nhu cầu cho một cuộc sống đầy đủ và sung túc Do đó, đói nghèo không chỉ đơn thuần là sự thiếu thốn vật chất mà còn liên quan đến nhiều khía cạnh khác nhau trong đời sống.
Sự thiếu thốn vật chất thường hiện diện rõ nét ở những khu vực nghèo, nơi mà người dân phải đối mặt với việc thiếu điện, nước sạch, nhà vệ sinh và các dịch vụ cơ bản khác Ngay cả những hộ gia đình có khả năng tài chính cũng gặp khó khăn trong việc tiếp cận các dịch vụ này, cho thấy rằng sự thiếu thốn không chỉ liên quan đến điều kiện kinh tế mà còn có yếu tố địa lý ảnh hưởng đến chất lượng cuộc sống.
Đói nghèo thường là hệ quả của nhiều yếu tố xã hội, kinh tế, chính trị và văn hóa, xuất phát từ những tác động nội tại trong quá trình tương tác giữa các cộng đồng Những yếu tố này không chỉ dẫn đến sự thiếu thốn vật chất mà còn tạo ra sự phân hóa xã hội, đồng thời tồn tại song song với sự giàu có.
Tổng quan tình hình nghiên cứu
Tình hình nghiên cứu trong nước
Tại Việt Nam, nhiều nghiên cứu sâu sắc đã được thực hiện nhằm phân tích tình trạng nghèo đói và tìm kiếm các giải pháp hiệu quả để xóa đói giảm nghèo Các công trình này cũng đánh giá hoạt động quản lý của Nhà nước trong việc thực hiện các chương trình giảm nghèo bền vững.
Công trình nghiên cứu “Chính sách xóa đói giảm nghèo thực trạng và giải pháp” của PGS.TS Lê Quốc Lý (2012) đã phân tích tình hình đói nghèo tại Việt Nam, cùng với các chính sách và chương trình của Đảng và Nhà nước nhằm xóa đói, giảm nghèo Nghiên cứu áp dụng các phương pháp phân tích như mô hình hồi quy và mô phỏng vi mô, từ đó đề xuất các định hướng và mục tiêu cụ thể để nâng cao hiệu quả của chính sách xóa đói, giảm nghèo trong tương lai.
Nghiên cứu "Giảm nghèo ở Việt Nam – Thành tựu và thách thức" của Viện Khoa học xã hội và Nhân văn (2011) chỉ ra rằng các yếu tố vĩ mô, đặc biệt là cuộc khủng hoảng kinh tế tài chính toàn cầu, đã tác động mạnh mẽ đến tỷ lệ nghèo đói, làm gia tăng tình trạng thất nghiệp ở nhóm thu nhập thấp Bằng cách phân tích dữ liệu từ các cuộc điều tra mức sống hộ gia đình Việt Nam vào các năm 2002, 2004, 2006, 2008 và 2009, nghiên cứu đã sử dụng các phương pháp ước lượng gián tiếp để làm rõ những thay đổi về trạng thái nghèo qua từng giai đoạn.
Phân tích và đánh giá các kết quả đạt được cho thấy cần thiết phải thực hiện một loạt chính sách phù hợp nhằm giảm thiểu rủi ro và mở rộng cơ hội, từ đó đạt được mục tiêu giảm nghèo nhanh chóng và bền vững.
Báo cáo “Đói nghèo và bất bình đẳng ở Việt Nam” do Viện nghiên cứu Chính sách lương thực quốc tế và Viện nghiên cứu phát triển thực hiện, đã cung cấp cái nhìn tổng quan về tình hình nghèo đói và bất bình đẳng tại Việt Nam, sử dụng phương pháp “Phương pháp ước lượng diện tích nhỏ” để ước lượng các chỉ số như hệ số Gini Hệ số Gini cao cho thấy mức độ bất bình đẳng tăng, với các nước đang phát triển thường có hệ số này dao động từ 0,3-0,6 Dựa trên các chỉ số bất bình đẳng và tỷ lệ đói nghèo, báo cáo đưa ra khuyến nghị chính sách và định hướng cho các nghiên cứu tương lai liên quan đến vấn đề này.
Một nghiên cứu của ThS Nguyễn Thị Huệ tại Viện Đào tạo sau Đại học, Đại học Kinh tế Quốc dân năm 2016 đã phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến chênh lệch giàu nghèo ở Việt Nam Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy với dữ liệu từ 63 tỉnh thành trong giai đoạn 2002-2012, trong đó hệ số Gini được coi là biến phụ thuộc.
Tình hình nghiên cứu ngoài nước
Nhiều nghiên cứu trên thế giới đã chỉ ra các nhân tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nghèo đói, trong đó thu nhập, giáo dục, tốc độ đô thị hóa, việc làm và hệ số Gini được đánh giá là có tác động lớn nhất Ngoài ra, vị trí địa lý của một quốc gia cũng đóng vai trò quan trọng trong việc xác định mức độ nghèo đói.
Nghiên cứu của Biyase và Zwane (2017) đã chỉ ra rằng các yếu tố như giáo dục, giới tính, chủng tộc, việc làm và tình trạng hôn nhân có ảnh hưởng đáng kể đến phúc lợi hộ gia đình và nghèo đói ở Nam Phi Họ cũng phát hiện rằng các hộ gia đình sống ở nông thôn có khả năng cao hơn bị cực kỳ nghèo so với những hộ ở khu vực thành thị Tương tự, nghiên cứu của Rhoumah (2016) về các cộng đồng ngư dân ven biển ở Malaysia cho thấy giáo dục, quy mô hộ gia đình và tình trạng hôn nhân là những yếu tố quyết định chính đến nghèo đói trong số các hộ ngư dân.
Nghiên cứu của Korankye (2014) chỉ ra rằng nghèo đói ở châu Phi do nhiều nguyên nhân như tham nhũng, thiếu cơ hội việc làm, chất lượng cơ sở hạ tầng kém, và các cuộc xung đột kéo dài Tại Bangladesh, Khatun (2015) xác định rằng nghèo đói chủ yếu do thiếu thu nhập từ thất nghiệp, cũng như hạn chế trong tiếp cận giáo dục, tín dụng và cơ sở hạ tầng công cộng Ngoài ra, nghiên cứu của Jane M Mosley và Kathleen K Miller cũng nhấn mạnh rằng thất nghiệp có ảnh hưởng lớn đến tỷ lệ nghèo đói.
Rahman (2015) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến bất bình đẳng thu nhập và tiêu dùng ở nông thôn Bangladesh, đặc biệt là hệ số Gini Nghiên cứu khuyến nghị việc áp dụng công nghệ nông nghiệp hiện đại và phát triển hạ tầng nông thôn nhằm thúc đẩy đa dạng hóa kinh tế và gia tăng thu nhập phi nông nghiệp Điều này sẽ góp phần giảm thiểu bất bình đẳng thu nhập và nâng cao mức tiêu thụ của các hộ gia đình nông thôn tại Bangladesh.
Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy sự khác biệt giữa các nghiên cứu về ảnh hưởng của các yếu tố đến tỷ lệ nghèo đói, dựa trên các mẫu số liệu khác nhau Chúng tôi đã khảo sát 51 quốc gia trên thế giới để phân tích tác động của tỷ lệ người trong độ tuổi phụ thuộc, bất bình đẳng thu nhập và tỷ lệ thất nghiệp đến tình trạng nghèo đói.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH ĐỂ ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ ĐẾN TỶ LỆ NGHÈO ĐÓI 7
Các giả thuyết nghiên cứu
Bài viết đặt ra các giả thuyết nghiên cứu như sau:
Tỷ lệ người dân trong độ tuổi từ 0 đến 14 và từ 65 tuổi trở lên so với tổng số dân trong độ tuổi từ 15 đến 64 có mối liên hệ chặt chẽ với tỷ lệ nghèo đói Càng nhiều người thuộc hai nhóm tuổi này, tỷ lệ nghèo đói trong xã hội càng tăng cao, cho thấy sự cần thiết phải chú trọng vào các chính sách hỗ trợ cho những đối tượng dễ bị tổn thương.
H2: Bất bình đẳng thu nhập càng gia tăng thì tỷ lệ nghèo đói càng cao.
H3: Số lượng người trong độ tuổi lao động không có việc làm càng cao thì tỷ lệ nghèo đói càng lớn.
Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp thu thập số liệu
Dữ liệu thu thập được từ Ngân hàng Thế giới (World Bank) là thông tin thứ cấp, bao gồm số liệu chéo về các biến số tác động đến tỷ lệ nghèo đói của 51 quốc gia trong năm 2016.
Phương pháp xử lý số liệu
Sử dụng phần mềm Microsoft Excel và Stata để xử lý sơ lược số liệu và tính ma trận tương quan giữa các biến.
Phương pháp sử dụng trong nghiên cứu
Sử dụng phần mềm Stata để thực hiện hồi quy mô hình bằng phương pháp bình phương tối thiểu thông thường (OLS) giúp ước lượng các tham số trong các mô hình hồi quy đa biến một cách hiệu quả.
Sử dụng kiểm định RESET của Ramsey để xác định xem mô hình có bị bỏ sót biến hay không, đồng thời áp dụng thừa số tăng phương sai (VIF) để phát hiện vấn đề đa cộng tuyến.
Sử dụng kiểm định White để xác định khuyết tật trong phương sai sai số thay đổi Kiểm định Jarque-Bera được áp dụng để kiểm tra tính chuẩn của phân phối sai số ngẫu nhiên Cuối cùng, lệnh Summary statistics giúp mô tả một cách tổng quát các số liệu nghiên cứu.
Dùng lệnh Correlation matrix để tìm ma trận tương quan giữa các biến.
Dùng lệnh Linear regression để hồi quy mô hình.
Xây dựng mô hình lý thuyết
Xác định dạng của mô hình nghiên cứu
Dựa trên lý thuyết và các nghiên cứu trước đây, nhóm đã phát triển một mô hình nhằm nghiên cứu mối quan hệ và tác động của các yếu tố đến tỷ lệ nghèo đói.
• POV (Poverty headcount ratio at national poverty lines): Tỷ lệ nghèo đói (%)
• DPND (Age dependency ratio): Tỷ lệ phụ thuộc (%)
• GINI (GINI index): Chỉ số Gini (%)
Tỷ lệ thất nghiệp (UEM) là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến tỷ lệ nghèo đói Để nghiên cứu mối quan hệ này, nhóm nghiên cứu đề xuất áp dụng mô hình hồi quy nhằm phân tích các nhân tố tác động đến tình trạng nghèo đói.
Mô hình hàm hồi quy tổng thể:
Mô hình hàm hồi quy mẫu:
• Biến độc lập: DPND, GINI, UEM
• � 0 : hệ số chặn của mô hình
• �̂ : hệ số ước lượng của hệ số chặn
• � : hệ số góc của mô hình
�, �=1,3: hệ số ước lượng tương ứng với các hệ số góc của mô hình
• �̂ � : phần dư, ước lượng của sai số ngẫu nhiên � �
Giải thích các biến của mô hình, tổng quan nghiên cứu và dấu kỳ vọng của các biến
Tỷ lệ nghèo đói theo tiêu chuẩn quốc gia (POV) được xác định là tỷ lệ phần trăm dân số sống dưới mức nghèo khổ, phản ánh số lượng người hoặc hộ gia đình có thu nhập (hoặc chi tiêu) bình quân đầu người thấp hơn chuẩn nghèo Đây là một chỉ số quan trọng để đánh giá tình hình nghèo đói trong cộng đồng.
Tỷ lệ nghèo đói là chỉ số quan trọng thể hiện mức sống và thu nhập cá nhân của người dân, đồng thời phản ánh tình trạng phát triển kinh tế của mỗi quốc gia.
Tỷ lệ phụ thuộc (DPND) là chỉ số đo lường tỷ lệ dân số nằm trong độ tuổi phụ thuộc, từ 0 đến 14 tuổi và trên 64 tuổi, so với tổng số dân trong độ tuổi lao động từ 15 đến 64 Chỉ số này được thể hiện bằng phần trăm và phản ánh gánh nặng mà lực lượng lao động phải chịu trong một quốc gia.
Nghiên cứu về những yếu tố tác động đến nghèo đói của Bùi Quang Minh
Nghiên cứu năm 2007 đã phân tích và định lượng các yếu tố ảnh hưởng đến nghèo đói bằng cách sử dụng dữ liệu từ 296 hộ gia đình, xây dựng mô hình hồi quy với 8 biến: dân tộc, giới tính, nhân khẩu, tỷ lệ phụ thuộc, học vấn, nghề nghiệp chủ yếu và vay nợ xã hội Kết quả cho thấy tỷ lệ phụ thuộc có tác động tích cực đến tỷ lệ nghèo đói, với việc số người phụ thuộc cao trong hộ mà không tạo ra thu nhập làm tăng gánh nặng cho các thành viên khác, từ đó khó khăn trong việc thoát nghèo Biến số tỷ lệ phụ thuộc được kỳ vọng mang dấu dương, vì nếu một quốc gia có tỷ lệ người không trong độ tuổi lao động cao, thì thu nhập bình quân đầu người sẽ giảm, dẫn đến tỷ lệ nghèo đói tăng cao hơn.
Chỉ số Gini (GINI) là một thước đo thể hiện mức độ bất bình đẳng trong phân phối thu nhập, được tính bằng cách nhân hệ số Gini với 100 và biểu thị dưới dạng tỷ lệ phần trăm.
Eleni Karagiannaki (2017) đã nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến tỷ lệ nghèo đói và chỉ ra rằng chỉ số Gini có tác động cùng chiều với tỷ lệ nghèo đói Trong mô hình của bài tiểu luận này, biến số Gini được kỳ vọng mang dấu dương, cho thấy rằng khi chỉ số Gini tăng cao, mức độ bất bình đẳng trong thu nhập gia tăng, dẫn đến sự thiếu công bằng trong xã hội và tỷ lệ nghèo đói cũng tăng theo.
Tình trạng thất nghiệp (UEM) xảy ra khi người lao động mong muốn có việc làm nhưng không tìm được cơ hội hoặc không được tổ chức, công ty, và cộng đồng chấp nhận Tỷ lệ thất nghiệp được tính bằng phần trăm số người trong độ tuổi lao động không có việc làm so với tổng số lực lượng lao động trong xã hội.
Nghiên cứu của OECD về tác động của thất nghiệp đối với bất bình đẳng và nghèo đói cho thấy mối liên hệ chặt chẽ giữa thất nghiệp và phân phối thu nhập ở nhiều quốc gia Theo nghiên cứu của Rosa Martinez, Luis Ayala và Jesus Ruiz – Huerta, những người thất nghiệp là nhóm có nguy cơ nghèo đói cao nhất Biến số UEM được kỳ vọng có dấu dương, cho thấy rằng khi tỷ lệ thất nghiệp tăng, số người rơi vào tình trạng nghèo đói cũng gia tăng.
Bảng 2.1 Tổng hợp dấu kỳ vọng các biến
1 DPND Tỷ lệ phụ thuộc % +
3 UEM Tỷ lệ thất nghiệp % +
Mô tả số liệu của mô hình
Nguồn số liệu đã sử dụng trong mô hình
Mẫu nghiên cứu bao gồm 51 quan sát, đảm bảo kích thước mẫu đủ lớn Dữ liệu được tổng hợp và trình bày trong phần Phụ lục Nghiên cứu tập trung vào 4 biến, bao gồm 1 biến phụ thuộc và 3 biến độc lập, được thu thập từ Ngân hàng Thế giới (World Bank).
Chạy lệnh sum POV DPND GINI UEM bằng phần mềm Stata được kết quả sau:
Bảng 2.2 Mô tả thống kê số liệu nghiên cứu
Giá trị trung bình(Mean) Độ lệch chuẩn (Std.
Giá trị nhỏ nhất(Min)
Giá trị lớn nhất (Max)
Từ bảng thống kê trên, ta có một số nhận xét như sau:
Tỷ lệ nghèo đói giữa các quốc gia có sự chênh lệch rõ rệt, với mức cao nhất đạt 51,5%, gấp gần 21 lần mức thấp nhất là 2,5% Giá trị trung bình của tỷ lệ nghèo đói là 22,33%, cho thấy một tình hình đáng báo động, với độ lệch chuẩn lên tới 12,31%.
Biến DPND cho thấy tỷ lệ dân số trong độ tuổi phụ thuộc (0-14 tuổi và trên 64 tuổi) so với dân số trong độ tuổi lao động (15-64 tuổi) ở một số quốc gia rất cao, với giá trị cao nhất đạt 98,31524% và thấp nhất là 32,63406% Chỉ số này có sự chênh lệch đáng kể giữa các quốc gia, với độ lệch chuẩn là 13,36882% Trung bình, tỷ lệ phụ thuộc toàn cầu ở mức 54,3468%, cho thấy tình hình dân số phụ thuộc đang ở ngưỡng trung bình.
Biến GINI: Chỉ số Gini đạt giá trị lớn nhất là 51,2% và giá trị thấp nhất là
Mức độ bất bình đẳng trong phân phối thu nhập giữa các quốc gia là khá lớn, với chỉ số Gini trung bình đạt 38,08% và độ lệch chuẩn là 7,39%.
Tỷ lệ thất nghiệp toàn cầu cho thấy sự phân hóa rõ rệt giữa các quốc gia, với mức cao nhất đạt 23,939%, gấp gần 35 lần so với mức thấp nhất là 0,688% Theo thống kê, tỷ lệ thất nghiệp trung bình là 8,086255% và độ lệch chuẩn là 5,802699%.
Ma trận tương quan giữa các biến
Sử dụng lệnh corr POV DPND GINI UEM trong Stata giúp xác định ma trận tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình.
Bảng 2.3 Ma trận tương quan giữa các biến
0 Dựa vào ma trận hệ số tương quan, ta thấy:
Sự tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập:
Mức độ tương quan giữa hai biến này đạt mức trung bình.
Hệ số dương cho thấy mối quan hệ tích cực giữa tỷ lệ nghèo đói và tỷ lệ phụ thuộc, khẳng định rằng hai yếu tố này ảnh hưởng lẫn nhau theo chiều hướng mà chúng ta đã dự đoán.
Mức độ tương quan giữa hai biến này không cao.
Hệ số dương cho thấy tỷ lệ nghèo đói và chỉ số Gini có tác động cùng chiều nhau, chiều hướng tác động đúng như kì vọng ban đầu.
Mức độ tương quan giữa hai biến này rất thấp.
Hệ số dương chỉ ra rằng tỷ lệ nghèo đói và tỷ lệ phụ thuộc có ảnh hưởng tích cực lẫn nhau, phù hợp với dự đoán ban đầu.
Sự tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình với nhau:
Ma trận hệ số tương quan cho thấy mối quan hệ giữa các biến độc lập trong mô hình là không mạnh Tương quan cao nhất là giữa tỷ lệ phụ thuộc và chỉ số Gini (r(DPND, GINI) = 0,2682), trong khi tương quan thấp nhất là giữa chỉ số Gini và tỷ lệ thất nghiệp (r(GINI, UEM) = -0,1432) Điều này chỉ ra rằng hiện tượng đa cộng tuyến ít có khả năng xảy ra.
KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG VÀ SUY DIỄN THỐNG KÊ VỀ ẢNH HƯỞNG CỦA CÁC NHÂN TỐ LÊN TỶ LỆ NGHÈO ĐÓI
Kết quả ước lượng và kiểm định các khuyết tật của mô hình
Sử dụng bộ số liệu, phần mềm Stata, hồi quy mô hình bằng phương pháp bình phương tối thiểu thông thường OLS, ta thu được kết quả như sau:
Bảng 3.1 Kết quả ước lượng và kiểm định các khuyết tật của mô hình
Kết quả ước lượng ban đầu
Biến độc lập Hệ số ước lượng Sai số chuẩn Thống kê t P- value
Kết quả kiểm định các khuyết tật của mô hình
Kiểm định các biến bị bỏ sót
Kiểm định đa cộng tuyến
(Thừa số tăng phương sai
Kiểm định phương sai sai số thay đổi (Kiểm định White)
Kiểm định tính phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên
Kiểm định và khắc phục các khuyết tật của mô hình
Kiểm định các biến bị bỏ sót (kiểm định dạng đúng của mô hình)
Tiến hành kiểm định RESET của Ramsey bằng Stata, ta xét cặp giả thuyết:
; �̂ 3 ; �̂ 4 đồng thời bằng 0 (Mô hình không bỏ sót biến)
2 hoặc �̂ 3 hoặc �̂ 4 khác 0 (Mô hình bỏ sót biến)
Từ kết quả kiểm định, với p-value = 0,1677 > = 0,01 => Chấp nhận giả thuyết
Nhận xét: Mô hình không bỏ sót biến.
Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
Từ kết quả thừa số tăng phương sai VIF, ta thấy ��� ���� , �� � ���� , ��� ��� đều nhỏ hơn 10.
Nhận xét: Mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Sử dụng kiểm định White trong Stata, ta xét cặp giả thuyết:
{� � : Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
� 1: Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Từ kết quả kiểm định, với p-value = 0,0429 > = 0,01 => Chấp nhận giả thuyết
Nhận xét: Mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Kiểm định tự tương quan
Mô hình sử dụng kiểu dữ liệu chéo nên không cần kiểm định tự tương quan.
Kiểm định tính phân phối chuẩn của sai số ngẫu nhiên
Sử dụng kiểm định Jarque – Bera trong Stata, ta xét cặp giả thuyết:
{��: Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn
� 1 : Sai số ngẫu nhiên không có phân phối chuẩn
Từ kết quả kiểm định, với p-value = 0,6347 > = 0,01 => Chấp nhận giả thuyết
Nhận xét: Mô hình có sai số ngẫu nhiên tuân theo quy luật phân phối chuẩn.
Kiểm định giả thuyết
Kiểm định sự phù hợp của kết quả thu được với kỳ vọng
Từ Bảng kết quả 3.1, ta có nhận xét:
Khi các hệ số hồi quy bằng 0, giá trị trung bình của tỷ lệ nghèo đói là -31,88441% Điều này cho thấy ảnh hưởng trung bình của các yếu tố không được đưa vào mô hình đến tỷ lệ nghèo đói.
= 0,5085599: Khi tỷ lệ phụ thuộc tăng 1 đơn vị, các nhân tố khác không đổi thì giá trị trung bình của tỷ lệ ngèo đói tăng 0,5085599 đơn vị.
Mối quan hệ giữa POV và DPND là mối quan hệ tỷ lệ thuận, kết quả này đúng như kỳ vọng ban đầu.
• �̂ 2 = 0,599094: Khi chỉ số Gini tăng 1 đơn vị, các nhân tố khác không đổi thì giá trị trung bình của tỷ lệ nghèo đói tăng 0,599094 đơn vị.
Mối quan hệ giữa POV và GINI là mối quan hệ tỷ lệ thuận, kết quả này đúng như kỳ vọng ban đầu.
• �̂ 3 = 0,46546: Khi tỷ lệ thất nghiệp tăng 1 đơn vị, các nhân tố khác không đổi thì giá trị trung bình của tỷ lệ nghèo đói tăng 0,46546 đơn vị.
Mối quan hệ giữa POV và UEM là mối quan hệ tỷ lệ thuận, kết quả này đúng như kỳ vọng ban đầu.
Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy
Giả thuyết: {� � : � � = 0 với mức ý nghĩa �= 1%.
• Nếu P-value < 0,01 thì bác bỏ giả thiết � �
• Nếu P-value > 0,01 thì chấp nhận giả thiết � �
Bảng 3.2 Kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy
P-value Kết quả Kết luận
Có ý nghĩa thống kê DPND có ảnh hưởng đến POV
Có ý nghĩa thống kê GINI có ảnh hưởng đến POV
Không có ý nghĩa thống kê
UEM không ảnh hưởng đến POV
Từ bảng thống kê trên, ta có một số nhận xét:
Các biến DPND và GINI đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 1%, cho thấy chúng có ảnh hưởng đáng kể đến tỷ lệ nghèo đói Điều này phù hợp với kỳ vọng ban đầu và xác nhận giả thuyết nghiên cứu.
Biến UEM trong mô hình không có ý nghĩa thống kê, điều này trái với kỳ vọng ban đầu Tuy nhiên, biến này không thể bị loại bỏ vì nó rất quan trọng, ảnh hưởng đến tỷ lệ nghèo đói Nghiên cứu cho thấy biến UEM không có ý nghĩa thống kê tại mức 1%, nhưng lại có ý nghĩa tại mức 5%.
Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Kiểm định này nhằm xem xét trường hợp các tham số của biến độc lập � �, �=1,3 đồng thời bằng 0 có xảy ra hay không.
Dựa theo kết quả hồi quy ở Bảng 3.1, ta có:
Do đó, bác bỏ giả thuyết
�, chấp nhận giả thuyết 1 → Mô hình phù hợp.
Lý giải kết quả thu được
Thứ nhất, tỷ lệ phụ thuộc DPND có tác động tiêu cực đến mức độ nghèo đói.
Khi một bộ phận dân số không tham gia vào thị trường lao động, những người còn lại phải làm việc nhiều hơn và hiệu quả hơn để duy trì mức sống Số lượng người không trong độ tuổi lao động tăng cao sẽ tạo ra áp lực lớn lên nền kinh tế, dẫn đến mức độ nghèo đói gia tăng.
Chỉ số Gini có tác động tiêu cực đến mức độ nghèo đói, với sự gia tăng chênh lệch thu nhập góp phần làm tăng khoảng cách xã hội Điều này khiến một bộ phận dân số thu nhập thấp không thể tiếp cận các thành quả của tăng trưởng kinh tế, dẫn đến xung đột và bất ổn chính trị Mặc dù biện pháp phân phối lại thu nhập có thể giúp giảm nghèo, nhưng nếu không được thực hiện cẩn thận, chúng có thể cản trở tăng trưởng kinh tế và làm tăng tỷ lệ nghèo đói Vì vậy, chỉ số Gini cao đồng nghĩa với mức độ nghèo đói cũng gia tăng.
Tỷ lệ thất nghiệp cao có tác động tiêu cực đến mức độ nghèo đói, khi không có việc làm, người lao động bị hạn chế giao tiếp và không thể chi trả cho các nhu cầu thiết yếu Sự thiếu hụt việc làm dẫn đến nhu cầu xã hội giảm, làm giảm cơ hội kinh doanh và chất lượng sản phẩm Điều này tạo ra một vòng luẩn quẩn, nơi người nghèo không có việc làm, làm tăng tỷ lệ thất nghiệp và kéo theo sự gia tăng nghèo đói trong xã hội Do đó, tỷ lệ thất nghiệp cao đồng nghĩa với mức độ nghèo đói gia tăng.
