CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ GIẢM NGHÈO Ở HUYỆN KRÔNG NÔ
3.6. MÔ HÌNH XÁC ĐỊNH YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ GIẢM NGHÈO TẠI HUYỆN KRÔNG NÔ
Để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tình trạng nghèo của hộ, đề tài đã sử dụng mô hình hồi quy Binary Logistic để ƣớc lƣợng. Kết quả chạy mô hình sử dụng biến số tiền vay cho kết quả nhƣ sau:
3.6.1 Kiểm định về độ phù hợp tổng quát của mô hình:
Bảng 3.16. Cho ta kết quả kiểm định độ phù hợp của mô hình lựa chọn.
Kiểm định Omnibus Block 1: Method = Enter
Omnibus Tests of Model Coefficients
Chi-square df Sig.
Step 1 Step 138.477 9 .000
Block 138.477 9 .000
Model 138.477 9 .000
Kết quả cho thấy hệ số Sig. = 0,000 <0,01 (độ tin cậy 99%). Nhƣ vậy, các biến độc lập có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc (LnOo) và mô hình đƣợc chọn là phù hợp.
Bảng 3.17: Model Summary Step -2 Log likelihood Cox & Snell R
Square
Nagelkerke R Square
1 88.628a .500 .736
a. Estimation terminated at iteration number 20 because maximum iterations has been reached. Final solution cannot be found.
Từ Bảng 3.17 ta thấy R2 (Cox & Snell R Square) hay mô hình giải thích đƣợc 50% tình trạng nghèo đói của hộ.
Mối liên hệ giữa biến phụ thuộc (TTngheo) và các biến độc lập là 73,6%
(Nagelkerke R Square).
Bảng 3.18: Mức độ chính xác của dự báo Classification Tablea
Observed
Predicted Ho ngheo hay khong
ngheo Percentage
Correct Khong ngheo Ho ngheo
Step 1 Ho ngheo hay khong ngheo
Khong ngheo 139 10 93.3
Ho ngheo 12 39 76.5
Overall Percentage 89.0
a. The cut value is .500
Mức độ chính xác của dự báo đƣợc thể hiện qua bảng 3.18. trong 151 hộ đƣợc dự đoán là không nghèo mô hình đã dự đoán đúng 139 hộ, vậy tỷ lệ dự đoán đúng là 93,3%. Còn với 49 hộ nghèo mô hình lại dự đoán sai 10 hộ, tỷ lệ dự đoán đúng là 76,5%. Từ đó, tỷ lệ dự đoán đúng của toàn mô hình là 89,0%.
3.6.2 Kết quả phân tích mô hình hồi quy:
Bảng 3.19. Kết quả hệ số hồi quy
Chi tiết
MÔ HÌNH 1 (Sử dụng biến Số
tiền vay)
MÔ HÌNH 2 (Sử dụng biến có
vay)
Hồi quy sau khi loại bỏ biến từ mô
hình 1
B Sig. B Sig. B Sig.
DTICH -.350*** .000 -.354* .000 -.289*** .000 SOTIENVAY /
COVAY
-.044** .016 -.190 .761 -.043*** .007
GTPTSX -.077** .016 -.067* .023 -.086*** .004
GIOITINH 2.482*** .005 1.972** .015 1.761** .015
NGHENGHIEP -21.105 .999 -21.903 .999 - -
HOCVAN -.318*** .002 -.335*** .001 -.305*** .001
DANTOC .099 .876 -.127 .840 - -
QMHO -.630 .085 -.612 .069 - -
PTHUOT .549 .130 .544 .120 - -
Constant 5.534 .000 5.414 .000 4.157 .000
Ghi chú: Những biến có dấu **, *** là những biến tương quan có ý nghĩa với biến TTNgheo và có độ tin cậy 95%, 99%.
Trong mô hình 1 sử dụng biến „số tiền vay‟ và mô hình 2 sử dụng biến giả „có vay‟ để xem khả năng tiếp cận vốn vay hay quy mô vốn vay của các hộ có quan hệ thống kê đếnkết quả giảm nghèo. Kết quả hồi quy từ bảng số 3.18 cho thấy, Mô hình 1 có 5 biến ý nghĩa, mô hình 2 chỉ có 4 biến có ý nghĩa thống kê trong đó biến giả „có vay‟ không có ý nghĩa thống kê. Điều đó cho thấy, quy mô vốn vay cao khả năng giảm nghèo của hộ sẽ tăng lên và khả năng tiếp cận vốn vay không phải là yếu tố cơ bản giúp hộ thoát nghèo. Điều đó cho thấy, nếu sử dụng quy mô vốn vay phù hợp sẽ có khả năng giảm nghèo. Trong bảng 3.14 đã thể hiện số tiền của các hộ vay, số hộ nghèo vay mức 5 triệu đồng trở xuống chiếm 14%, mức vay bình quân của hộ nghèo khoảng 10 triệu trở xuống, nhƣ vậy vốn vay nhỏ sẽ không mang hiệu quả trong việc giảm nghèo.
Đi sâu vào phân tích, có một số biến tác động tích cực đến tình trạng nghèo nhƣ: Diện tích đất sản xuất, trình độ học vấn, vốn vay (số tiền vay), giới tính chủ hộ và giá trị phương tiện sản xuất.
Những biến có hệ số hồi quy mang dấu âm thể hiện ý nghĩa nếu các yếu tố khác không đổi, việc gia tăng biến này sẽ làm giảm khả năng rơi vào tình trạng nghèo của hộ. Ngƣợc lại, với những biến có hệ số hồi quy mang dấu dương có ý nghĩa nếu các yếu tố khác không đổi, việc tăng thêm biến này sẽ làm tăng khả năng rơi vào tình trạng nghèo của hộ
3.6.3 Thảo luận kết quả hồi quy
Trong bảng 3.19 cho thấy, sử dụng kết quả của cột hệ số hồi quy (B) và cột Exp(B)=eB, hình thành kịch bản xác xuất thay đổi khi xác suất ban đầu lần lƣợt là 10%, 20%, 30%, 40% và 50%.
Đặt P0 : Xác suất ban đầu;
P1 : Xác suất thay đổi. P1 đƣợc tính theo công thức sau:
Kết quả có đƣợc nhƣ sau:
Bảng 3.20. Kết quả mô phỏng xác suất nghèo
Biến số B eB
Mô phỏng xác suất nghèo khi biến độc lập thay đổi 1 đơn vị và xác suất ban đầu là: %
10 20 30 40 50
DTICH -0,29 0,75 7,68 15,77 24,30 33,30 42,82 SOTIENVAY -0,04 0,96 9,62 19,32 29,11 38,97 48,93 GTPTSX -0,09 0,92 9,26 18,67 28,23 37,97 47,86 GIOITINH 1,76 5,82 39,26 59,25 71,37 79,50 85,33 HOCVAN -0,31 0,74 7,57 15,56 24,00 32,95 42,43 Biến DTICH: Giả sử xác suất nghèo của hộ gia đình ban đầu là 10%.
Khi các yếu tố khác không thay đổi, nếu một hộ có thể tăng thêm 1000m2 đất sản xuất thì xác suất nghèo của hộ này sẽ giảm còn 7,68%. Nếu xác suất ban đầu là 20%, thì xác suất hộ nghèo của hộ giảm xuống còn 15,77%, lần lƣợt là 24,3%, 33,3% và 42,82% khi xác suất ban đầu là 30%; 40% và 50%.
Biến SOTIENVAY: Giả sử xác suất nghèo của hộ gia đình ban đầu là 10%. Khi các yếu tố khác không thay đổi, nếu một hộ có thể vay từ định chế tín dụng chính thức với nguồn vốn đủ để đầu tƣ sản xuất thì xác suất nghèo của hộ này sẽ giảm còn 9,62%. Nếu xác suất ban đầu là 20%, thì xác suất hộ nghèo của hộ giảm xuống còn 19,32%, lần lƣợt là 29,11%, 38,97% và 48,93%
khi xác suất ban đầu là 30%; 40% và 50%.
Biến GTPTSX: Giả sử xác suất nghèo của hộ gia đình ban đầu là 10%.
Khi các yếu tố khác không thay đổi, nếu một hộ có thể đầu tƣ thêm trang thiết bị phục vụ trong sản xuất thì xác suất nghèo của hộ này sẽ giảm còn 9,26%.
Nếu xác suất ban đầu là 20%, thì xác suất hộ nghèo của hộ giảm xuống còn
18,67%, lần lƣợt là 28,23%, 37,97% và 47,86% khi xác suất ban đầu là 30%;
40% và 50%.
Biến GIOITINH: Giả sử xác suất nghèo của hộ gia đình ban đầu là 10%.
Khi các yếu tố khác không thay đổi, nếu một hộ có chủ hộ là nam giới thì xác suất nghèo của hộ này tăng lên 39,26%. Nếu xác suất ban đầu là 20%, thì xác suất hộ nghèo của hộ tăng lên 59,25%, lần lƣợt là 71,37%, 79,5% và 85,33%
khi xác suất ban đầu là 30%; 40% và 50%. Theo số liệu điều tra có đa số chủ hộ là nam giới, trong gia đình nam giới thường hay quyết định các phương án sản xuất, những vấn đề quan trọng trong gia đình. Nhƣng nam giới hay hội họp tiệc tùng, đặc biệt ở huyện Krông Nô lao động nhàn rỗi nhiều càng tạo điều kiện cho nam giới nhậu nhiều hơn. Mặc khác, dân di cƣ tự do ở các tỉnh phía bắc vào mang theo ma tuy cho nên một số nam giới ở huyện Krông Nô bị nghiện ngày càng nhiều, điều đó làm cho những hộ nghèo ngày càng nghèo hơn.
Biến HOCVAN: Giả sử xác suất nghèo của hộ gia đình ban đầu là 10%.
Khi các yếu tố khác không thay đổi, nếu một hộ có trình độ học vấn tăng thêm 1 lớp thì xác suất nghèo của hộ này sẽ giảm còn 7,57%. Nếu xác suất ban đầu là 20%, thì xác suất hộ nghèo của hộ giảm xuống còn 15,56%, lần lƣợt là 24%, 32,95% và 42,43% khi xác suất ban đầu là 30%; 40% và 50%.
Thông qua các kiểm định, có thể khẳng định: Các yếu tố ảnh hưởng đến việc giảm nghèo của các hộ dân tại huyện Krông Nô là trình độ học vấn của chủ hộ, diện tích đất sản xuất của hộ, số tiền các hộ dân vay để sản xuất, sử dụng máy móc, trang thiết bị phục vụ sản xuất và giới tính của chủ hộ. So với các nghiên cứu trước đây đặc biệt là là nghiên cứu ở An Giang năm (2008),kết quả nghiên cứu này chỉ ra rằng không phải khả năng vay vốn mà là quy mô vốn vay để đầu tư sản xuất mới giúp người dân giảm nghèo.
3.7. NHẬN XÉT CHUNG VỀ THỰC TRẠNG NGHÈO CỦA CÁC HỘ