Chương 2: PHƯƠNG PHÁP LUẬN, PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.3.4 Mô hình nghiên cứu
Để đánh giá tác động của chương trình bảo hiểm cây lúa đến thu nhập của hộ trồng lúa ở huyện Thoại Sơn, tỉnh An Giang , tác giả sử dụng phương pháp so sánh điểm xu hướng.
Một sự thay đổi thu nhập từ sản xuất lúa của hộ trồng lúa có tham gia bảo hiểm được xem là tác động của chương trình bảo hiểm đối với việc ổn định thu nhập của hộ. Các hộ gia đình đƣợc phân thành hai nhóm, nhóm tham gia và nhóm không tham gia bảo hiểm cây lúa.
D. Rubin (1985) lập luận rằng, tác động về thu nhập đối với những hộ tham gia chương trình được xác định như sau:
) 0 ( ) 1
(
i i i i
i Y D Y D
Trong đó i đo lường tác động về thu nhập do chương trình bảo hiểm mang lại; Yi là thu nhập của hộ thứ i; Di =1 nếu hộ tham gia bảo hiểm và Di = 0 nếu hộ không tham gia. Do Yi(Di 1)và Yi(Di 0) không thể quan sát đồng thời cho cùng một hộ, vì vậy việc ước lượng tác động của chương trình đến thu nhập của từng hộ là không khả thi nên phải chuyển sang ƣớc lƣợng tác động trung bình của chương trình lên nhóm hộ tham gia.
28
Tác động trung bình của chương trình lên nhóm hộ tham gia bảo hiểm được ước lượng bằng cách so sánh thu nhập của những hộ tương đồng hay khả năng tham gia là như nhau. Những hộ được chọn để so khớp dựa trên điểm xu hướng, mà điểm xu hướng này được giả định là chỉ bị ảnh hưởng bởi những đặc điểm đƣợc quan sát của hộ (Xi).
Để đảm bảo giả định tính độc lập có điều kiện và giả định hỗ trợ chung, tác động trung bình của chương trình lên nhóm hộ tham gia (average treatment effect on the treated) ATT đƣợc xác định nhƣ sau:
)]}
( , 0 ) 0 ( [ )]
( , 1 ) 1 ( [
1{
),
( EY D P X EY D P X
EPX D
ATT
Trong đó:
P(X) là xác suất dự báo điểm xu hướng với X cho trước )
( , 1 ) 1
( D P X
Y là thu nhập của hộ sau khi tham gia chương trình )
( , 0 ) 0
( D P X
Y là thu nhập của hộ không tham gia thuộc nhóm hộ đối chứng
Phương pháp PSM giúp cải thiện ước lượng, tuy nhiên kết quả thu được vẫn có thể bị sai lệch. Nguyên nhân có thể là sai lệch khi điều tra chọn mẫu. Theo Dương Thanh Tình và Đỗ Xuân Luận (2013), những yếu tố không quan sát được có ảnh hưởng đến quyết định tham gia chương trình của nhóm hộ tham gia như sự mong muốn, sự nỗ lực, kỳ vọng, kỹ năng của hộ cũng ảnh hưởng đến thu nhập của họ. Do những yếu tố này ảnh hưởng đến hiệu quả sử dụng các yếu tố đầu vào như đất đai, lao động, vốn từ đó ảnh hưởng đến năng suất và thu nhập. Vì vậy, thu nhập của nhóm hộ tham gia và nhóm hộ không tham gia (nhóm hộ so sánh, nhóm đối chứng) cũng khác nhau ngay cả khi không có sự can thiệp của chương trình. Điều này dẫn đến thiên lệch trong lựa chọn mẫu đối chứng. Ngoài ra, các yếu tố không quan sát được cũng có thể ảnh hưởng đến quyết định tham gia chương trình, tuy nhiên nếu sai số lựa chọn ở các thuộc tính không quan sát được không đáng kể thì PSM sẽ cho phép so sánh hiệu quả với các tính toán ngẫu nhiên.
Các bước đánh giá tác động của BHNN đến thu nhập của hộ trồng lúa được thực hiện cụ thể nhƣ sau:
Đầu tiên ta phải tính điểm xu hướng P(X) dựa trên mọi biến đồng thời được quan sát X cùng nhau ảnh hưởng đến quyết định tham gia chương trình và thu
29
nhập của hộ. Mục đích của việc so khớp này là để tìm ra nhóm đối chiếu cận gần nhất từ mẫu đối tượng không tham gia với mẫu đối tượng tham gia chương trình dựa trên các đặc tính được quan sát không chịu ảnh hưởng bởi tình trạng tham gia chương trình.
Bước 1: Tính toán mô hình tham gia chương trình
Để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định tham gia chương trình thí điểm bảo hiểm cây lúa, tác giả sử dụng mô hình hồi quy logit nhƣ sau
y = 0 + 1kinhnghiem + 2taphuan + 3vieclam + 4nhankhau +
5dientich + 6giaban+ 7nangsuat + 8tietkiem + εi
Trong đó: là một véc-tơ tham số (hệ số ƣớc lƣợng) và εi là đại diện cho các yếu tố không quan sát đƣợc. Các biến độc lập trong mô hình đƣợc diễn giải nhƣ sau:
30
Bảng 2.1: Diễn giải các biến độc lập và kỳ vọng trong phân tích hồi quy
Tên biến Diễn giải Kỳ
vọng Tham khảo
kinhnghiem Số năm trồng lúa của hộ (năm)
- Phạm Lê Thông, 2013 taphuan Là biến giả: nhận giá trị
1 nếu hộ có tham gia tập huấn, nhận giá trị 0 nếu hộ không tham gia
+ Goodwin et al (1993), Makki et al (2001), Nguyễn Quốc Nghi và cộng sự (2012), Hoàng Triệu Huy và cộng sự (2014).
vieclam Nếu chủ hộ có người thân làm việc hành chính tại địa phương thì nhận giá trị 1, ngƣợc lại nhận giá trị 0
+ Tác giả đề xuất
nhankhau Là tổng số thành viên trong gia đình (người)
+ Goodwin et al (1993), Makki et al (2001), Hoàng Triệu Huy và cộng sự (2014)
dientich Là diện tích đất trồng lúa thực tế (1000m2)
+/- Goodwin et al (1993), Makki et al (2001), Phạm Lê Thông (2013), Hoàng Triệu Huy và cộng sự (2014)
giaban Là giá bán trung bình hộ bán ra (1000 đồng/kg)
+ Goodwin et al (1993), Makki et al (2001), Hoàng Triệu Huy và cộng sự (2014)
nangsuat Là năng suất lúa trung bình của hộ (kg/1000m2)
- Goodwin et al (1993), Makki et al (2001), Hoàng Triệu Huy và cộng sự (2014)
tietkiem Nếu hộ có tiết kiệm nhận giá trị 1, ngƣợc lại nhận giá trị 0
+ Tác giả đề xuất
(Ghi chú: dấu “+” thể hiện mối quan hệ thuận chiều với biến phụ thuộc; “-” thể hiện mối quan hệ ngược chiều với biến phụ thuộc.)
Giải thích những biến sử dụng trong mô hình
Biến phụ thuộc của mô hình: Biến y nhận giá trị 1 nếu hộ sản xuất lúa có tham gia bảo hiểm cây lúa và nhận giá trị 0 nếu ngƣợc lại.
31 Các biến độc lập trong mô hình:
Kinh nghiệm (kinhnghiem): Là số năm trồng lúa của hộ tính đến thời điểm nghiên cứu. Tác giả kỳ vọng biến này có tương quan thuận với quyết định tham gia bảo hiểm cây lúa của đáp viên.
Tập huấn kỹ thuật (taphuan): nhận giá trị 1 nếu hộ có tham gia các lớp tập huấn kỹ thuật và ngƣợc lại nhận giá trị 0 nếu hộ không tham gia tập huấn. Đƣợc kỳ vọng tương quan thuận với khả năng tham gia bảo hiểm. Có thể thông qua các lớp tập huấn kỹ huật, hộ hiểu rõ hơn về rủi ro trong sản xuất nông nghiệp và lợi ích của bảo hiểm nông nghiệp nên xác suất tham gia sẽ cao hơn (Hoàng Triệu Huy và cộng sự, 2014).
Việc làm (vieclam): tương tự như biến tập huấn kỹ thuật, khi chủ hộ có làm việc hành chánh tại địa phương hoặc có người thân làm việc hành chánh tại địa phương thì hộ dễ dàng tiếp cận thông tin về BHNN nên có xu hướng tham gia BH cây lúa.
Số thành viên trong gia đình (nhankhau): là số người trong gia đình, không tính người làm thuê. Kỳ vọng có quan hệ thuận chiều với quyết định tham gia bảo hiểm cây lúa của hộ. Khi số thành viên trong hộ tăng lên, mức độ rủi ro về mức tiêu dùng của hộ cũng có chiều hướng tăng lên. Vì vậy việc tham gia bảo hiểm sẽ giúp hộ đảm bảo hơn về mức tiêu dùng mà hộ có thể đạt đƣợc (Hoàng Triệu Huy và cộng sự, 2014).
Diện tích gieo trồng (dientich): là diện tích trồng lúa thực tế tính bằng 1000m2. Theo Hoàng Triệu Huy và cộng sự (2014), những hộ có diện tích đất gieo trồng lớn có khả năng phân tán diện tích đất trồng trọt, mặc dù tăng chi phí sản xuất của hộ nhƣng có thể coi đây là chiến lƣợc để giảm thiểu rủi ro cho chính mình. Ngƣợc lại, trong nghiên cứu của Phạm Lê Thông (2013) thì hộ có diện tích trồng lúa lớn có khả năng sản xuất ra mức sản lƣợng lúa cao dẫn đến sự biến động giá lúa sẽ ảnh hưởng đến thu nhập của hộ. Để phòng ngừa rủi ro, hộ thường sẵn sàng tham gia bảo hiểm để ổn định thu nhập.
Giá bán lúa (giaban): là giá bán trung bình mà hộ bán đƣợc khi bán ra thị trường (1000 đồng/kg). Việc tham gia chương trình bảo hiểm có thể vừa mang tính bắt buộc do yêu cầu của các đơn vị bao tiêu, vừa mang tính tự nguyện để đảm bảo đƣợc sự an toàn về mức tiêu dùng có thể đạt đƣợc (Hoàng Triệu Huy và cộng sự, 2014). Theo đó, giá bán lúa được kỳ vọng tương quan thuận với quyết định tham gia bảo hiểm.
32
Năng suất lúa (nangsuat): là năng suất lúa trung bình của hộ đƣợc tính bằng kg/1000m2. Theo Hoàng Triệu Huy và cộng sự (2014) thì những hộ có năng suất lúa cao thường ít tham gia bảo hiểm cây lúa.
Tiết kiệm (tietkiem): Nếu hộ có tiết kiệm thì nhận giá trị 1, ngƣợc lại nhận giá trị 0. Qua khảo sát thực tế, tác giả nhận thấy những hộ có tiết kiệm thường sẵn lòng tham gia bảo hiểm cây lúa hơn những hộ không có tiết kiệm. Tác giả kỳ vọng biến này có tác động dương đến quyết định tham gia bảo hiểm cây lúa của hộ.
Tóm lại, đây là các yếu tố có thể quan sát và được kỳ vọng là có ảnh hưởng đến quyết định tham gia bảo hiểm cây lúa. Các yếu tố này đƣợc sử dụng để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định tham gia hay không tham gia chương trình bảo hiểm cây lúa và làm cơ sở đánh giá tác động của chương trình thí điểm bảo hiểm cây lúa đến thu nhâp của hô trồng lúa.
Bước 2: Xác định vùng hỗ trợ chung và kiểm định cân bằng
Sau khi tiến hành hồi quy mô hình logit ta tính giá trị dự đoán hay xác suất dự đoán (propensity score) cho từng cá thể trong hai nhóm hộ, hay còn gọi là điểm xu hướng. Giá trị xác suất dự đoán sẽ nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Tiếp theo ta cần xác định vùng hỗ trợ chung trong đó phân bổ điểm xu hướng của nhóm tham gia và nhóm không tham gia trùng nhau. Sau đó, loại bớt một số hộ có xác suất dự đoán quá thấp hoặc quá cao so với cả mẫu. Đến đây, sự ảnh hưởng của sai số mẫu vẫn còn tác động gây sai lệch trong kết quả đánh giá, vì thế tiến hành kiểm định cân bằng để chắc chắn rằng sự phân bố xác suất của các cá thể giữa nhóm tham gia và không tham gia là giống nhau và cùng dựa trên các đặc điểm được quan sát tương tự. Tuy nhiên lý thuyết về kiểm định cân bằng khá phức tạp nên tác giả xin phép không bàn sâu về kiểm định này mà chỉ quan tâm kết quả của vùng hỗ trợ chung trong đó phân bố điểm xu hướng của nhóm hộ tham gia và không tham gia. Để thực hiện tác giả sử dụng lệnh pscore trong phần mềm Stata.
Bước 3: So sánh đối tượng tham gia và không tham gia
Có thể sử dụng các tiêu chí khác nhau để phân đối tƣợng tham gia thành đối tượng không tham gia dựa trên điểm xu hướng. Như vậy sẽ tính toán được gia quyền của từng cặp đối xứng tham gia - không tham gia. Việc chọn lựa kỹ thuật đối chiếu cụ thể sẽ ảnh hưởng đến ước tính chương trình qua mức gia quyền sử dụng:
33
So sánh cận gần nhất: Là một trong những kỹ thuật so sánh đƣợc sử dụng thường xuyên nhất. Trong đó, mỗi đơn vị can thiệp được so sánh với một đơn vị đối chiếu có điểm xu hướng gần nhất. Ta cũng có thể chọn n các đối tượng gần nhất để thực hiện so sánh (n=5 thường được sử dụng). Việc đối chiếu có thể thực hiện dù có hay không có thay thế. Chẳng hạn, so sánh có thay thế có nghĩa là sử dụng cùng một đối tƣợng không tham gia để đối chiếu với nhiều đối tƣợng tham gia khác nhau.
So sánh trong phạm vi hay bán kính: Để giảm sai biệt trong điểm xu hướng giữa một đối tượng tham gia và không tham gia gần nhất, phương pháp này đặt ngưỡng hay mức “dung sai” trên khoảng cách điểm xu hướng tối đa (trong pham vi). Như vậy, quy trình này sẽ là so sánh có thay thế giữa các điểm xu hướng trong một phạm vi nhất định. Tuy nhiên, nếu số lượng người tham gia bị loại trừ cao thì sẽ có khả năng làm tăng sai số chọn mẫu.
So sánh hạt nhân hay so sánh trung tâm: Một rủi ro trong các phương pháp vừa trình bày là chỉ có một nhóm nhỏ đối tƣợng không tham gia thỏa mãn đƣợc các tiêu chí trong phạm vi hỗ trợ chung và cho kết quả phản thực. Phương pháp so sánh hạt nhân sử dụng bình quân gia quyền của tất cả các đối tƣợng không tham gia để đối chiếu phản thực cho mỗi đối tƣợng tham gia.
Tóm lại, để đánh giá tác động của chương trình BH cây lúa đến thu nhập của những hộ trồng lúa, tác giả sử dụng phương pháp so sánh điểm xu hướng với ba bước chính. Xây dựng mô hình hồi quy logit để tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định tham gia BH cây lúa, thực hiện kiểm định cân bằng sau khi tính xác suất tham gia của từng hộ, tiến hành ghép cặp so sánh đối tƣợng tham gia và không tham gia với ba phương pháp: so sánh cận gần nhất, so sánh trong phạm vi hay bán kính, so sánh trung tâm . Kết quả của ba phương pháp so sánh sẽ cho thấy tác động của chương trình.
34
Chương 3