Tóm tắt Luận án tiến sĩ Kinh tế: Đo lường và phân tích nguy cơ tổn thương của hộ gia đình và doanh nghiệp khi xuất hiện các cú sốc bất lợi

Chia sẻ: Huc Ninh | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:0

Thêm vào BST

Báo xấu

30
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục đích nghiên cứu của luận văn nhằm xác định các nhân tố làm gia tăng nguy cơ tổn thương của doanh nghiệp; Xác định các nhân tố tác động tới nguy cơ tổn thương với nghèo của hộ ở cấp tỉnh; Đề xuất một số chính sách nhằm giúp ổn định tốt hơn về mặt kinh tế cho các nhóm trong xã hội;...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt Luận án tiến sĩ Kinh tế: Đo lường và phân tích nguy cơ tổn thương của hộ gia đình và doanh nghiệp khi xuất hiện các cú sốc bất lợi

Chương 1 - Đo lường nguy cơ tổn thương với nghèo của hộ gia đình và các GIỚI THIỆU đặc điểm của những nhóm hộ dễ bị tổn thương với nghèo Kết cấu luận án - Xác định các nhân tố có ảnh hưởng giúp hộ thoát nghèo hoặc ngăn hộ không rơi vào trạng thái nghèo Luận án bao gồm bốn chương (i) Giới thiệu; (ii) Nghiên cứu về nguy cơ tổn thương với nghèo của hộ; (iii) Nghiên cứu về nguy cơ tổn - Xác định các nhân tố làm gia tăng nguy cơ tổn thương của doanh thương của doanh nghiệp; và (iv) Kết luận và một số khuyến nghị. nghiệp Tổng số trang trong phần nội dung chính của luận án là 127 trang, - Xác định các nhân tố tác động tới nguy cơ tổn thương với nghèo của hộ ở cấp tỉnh trong đó chương 1 gồm 8 trang, chương 2 gồm 71 trang, chương 3 gồm 31 trang, và chương 4 gồm 17 trang. - Đề xuất một số chính sách nhằm giúp ổn định tốt hơn về mặt Luận án có 22 bảng, 8 hình trong phần chính luận án, và 27 hình kinh tế cho các nhóm trong xã hội trong phần phụ lục. 1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu của luận án 1.1 Tính cấp thiết của đề tài luận án • Đối tượng nghiên cứu của luận án Đối tượng nghiên cứu ở đây là các chỉ tiêu phản ánh mức sống của Nền kinh tế và mỗi cá nhân trong nền kinh tế vẫn phải thường xuyên hộ gia đình Việt Nam, kết quả hoạt động kinh doanh của doanh đối mặt với các cú sốc khác nhau mà có thể ảnh hưởng tới vấn đề kinh tế. Để có những biện pháp đối phó nhằm ngăn chặn sớm cũng nghiệp Việt Nam, các chỉ số kinh tế vĩ mô cấp tỉnh, cùng những đặc điểm cơ bản khác có liên quan và ảnh hưởng tới các chỉ tiêu này. như giảm bớt những tác động bất lợi của các cú sốc đối với mỗi cá • Phạm vi nghiên cứu của luận án nhân, doanh nghiệp cũng như xã hội nói chung, chúng ta cần nhận diện các nhóm dễ bị tác động mạnh hơn từ các cú sốc, hay có thể Đối với mảng nội dung về mức sống của hộ gia đình, tác giả sẽ giới được gọi là các nhóm dễ bị tổn thương. Ở Việt Nam hiện nay, số hạn việc nghiên cứu trong hai năm 2010 và 2012 và áp dụng trên những hộ gia đình được điều tra trong cả hai năm này trong cuộc lượng các nghiên cứu về vấn đề nguy cơ tổn thương của hộ gia đình cũng như của doanh nghiệp còn hạn chế. Xuất phát từ thực tế như Điều tra Mức sống dân cư. Đối với mảng nội dung về doanh nghiệp, tác giả sẽ giới hạn việc vậy, tác giả đã quyết định lựa chọn đề tài “Đo lường và phân tích nguy cơ tổn thương của hộ gia đình và doanh nghiệp khi xuất hiện nghiên cứu trong giai đoạn từ 2010 tới 2012, và áp dụng trên những các cú sốc bất lợi” làm nội dung nghiên cứu của luận án. doanh nghiệp cỡ vừa trở lên thuộc hai ngành may mặc và giày da có đầy đủ dữ liệu trong toàn bộ các năm cũng như dữ liệu được đánh giá 1.2 Mục tiêu nghiên cứu của luận án Luận án này hướng tới một số mục tiêu lớn như sau: là tương đối tin cậy. 1 2
1.4 Phương pháp nghiên cứu và cơ sở dữ liệu của luận án các nguồn dữ liệu, cụ thể như phương pháp sử dụng khi có dữ liệu • Phương pháp nghiên cứu của luận án mảng hay phương pháp sử dụng khi chỉ có dữ liệu chéo, và sau đó Nghiên cứu này hoàn toàn sử dụng các phân tích định lượng, bắt đầu luận án đã áp dụng các phương pháp này vào số liệu của Việt Nam những phân tích định lượng cơ bản như thống kê mô tả, và sau đó đi để tính toán nguy cơ tổn thương với nghèo của hộ gia đình và nguy sâu hơn sẽ sử dụng các mô hình kinh tế lượng như mô hình bình cơ tổn thương của doanh nghiệp Việt Nam. Luận án cũng chỉ ra các phương bé nhất dạng tổng quát khả thi (FGLS), mô hình logit, mô đặc điểm nhân khẩu mà có ảnh hưởng và chiều ảnh hưởng của các hình Tobit, mô hình logit đa định danh (multinomial-logit), phương nhân tố này tới nguy cơ tổn thương với nghèo của hộ gia đình. pháp phân tích bao dữ liệu (DEA), mô hình dữ liệu mảng, phương Những đặc điểm nhân khẩu giúp hộ duy trì không nghèo hay giúp hộ pháp phân tích biệt số đa biến, và phương pháp kinh tế lượng không thoát nghèo, tức là xem xét tới quá trình vận động giữa các trạng thái gian để đo lường hay ước lượng các mối quan hệ giữa các biến trong cũng đã được luận án chỉ ra. Ngoài ra, luận án đã sử dụng phương mô hình. pháp kinh tế lượng không gian để chỉ ra mối tương quan về tình • Cơ sở dữ liệu của luận án trạng nghèo giữa những tỉnh lân cận nhau. Nghiên cứu này sử dụng toàn bộ dữ liệu thứ cấp có được trong Đối với nghiên cứu về nguy cơ tổn thương của doanh nghiệp, luận án các cuộc điều tra do Tổng cục thống kê thực hiện qua các năm. đã chỉ ra chỉ ra sự cần thiết phải tính đến các đặc điểm phi tài chính, - Điều tra Mức sống dân cư năm 2010 và 2012 mà cụ thể ở đây là thước đo hiệu quả kỹ thuật của doanh nghiệp - Điều tra Doanh nghiệp hàng năm từ 2010 tới 2012 được đo bằng phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA, bởi chúng có - Các chỉ tiêu thống kê vĩ mô cấp tỉnh được Tổng cục ảnh hưởng đáng kể tới kết quả kinh doanh, và do vậy là nguy cơ thua thống kê công bố trong Niên giám thống kê lỗ của doanh nghiệp trong tương lai. Nghiên cứu sử dụng số liệu Chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh do - Đóng góp về mặt thực tiễn Phòng Thương mại và Công nghiệp Việt Nam điều tra và công bố. Trên cơ sở những kết quả thực nghiệm tính toán được, luận án có thể Ngoài ra, nghiên cứu cũng sử dụng dữ liệu bản đồ do Hệ thống đưa ra những gợi ý về mặt chính sách ở cấp độ nhà nước nhằm giúp Thông tin Địa lý (GIS) cung cấp. đối phó sớm với các cú sốc để giảm bớt nguy cơ tổn thương của hộ 1.5 Những đóng góp mới của luận án gia đình và doanh nghiệp. Với thông tin này, chính phủ có thể lựa - Đóng góp về mặt học thuật chọn được chính xác hơn những đối tượng cần quan tâm, hỗ trợ Luận án tổng quan lại một số phương pháp được sử dụng trên thế trong điều kiện ràng buộc ngân sách chính phủ dành cho các chương giới để đo lường nguy cơ tổn thương với nghèo của hộ gia đình hay trình xã hội và phát triển cộng đồng doanh nghiệp trở nên khó khăn nguy cơ tổn thương của doanh nghiệp căn cứ vào mức độ sẵn có của hơn trong những năm gần đây do nợ công tăng cao. 3 4
Chương 2 túy tính toán mức độ biến động trong chi tiêu của hộ và xác định các NGHIÊN CỨU VỀ NGUY CƠ TỔN THƯƠNG VỚI NGHÈO yếu tố ảnh hưởng tới mức độ biến động này, các tác giả đã phân tách CỦA HỘ ra các dạng nghèo dai dẳng và tạm thời, các dạng tổn thương từ cao 2.1 Một số khái niệm cơ bản về nguy cơ tổn thương với nghèo đến thấp và tùy thuộc theo trạng thái. Điều này được minh họa trong của hộ hình vẽ dưới đây, trong đó C là mức ngưỡng nghèo, v là nguy cơ Tổn thương với nghèo là khái niệm mà Chaudhuri và cộng sự (2002) tổn thương với nghèo được tính ra. Với cách phân loại này thì nhóm đã đưa ra trong nghiên cứu của mình ở Indonesia. Đó là xác suất mà nghèo bao gồm phần A, B và C, trong đó A thuộc nhóm nghèo dai một hộ sẽ rơi vào trạng thái nghèo trong tương lai, hay nói cách dẳng còn B và C thuộc nhóm nghèo tạm thời. Những nhóm không khác là xác suất mà mức chi tiêu bình quân của một hộ rơi xuống thuộc diện nghèo sẽ là D, E và F, trong đó nhóm không nghèo có dưới ngưỡng nghèo trong năm tiếp theo. Nếu như xác suất này vượt nguy cơ tổn thương cao là D và E còn nhóm không nghèo có nguy cơ quá một ngưỡng nhất định thì hộ được gọi là dễ tổn thương với tổn thương thấp là F. Những nhóm có nguy cơ tổn thương cao gồm nghèo và ngược lại. A, B, D và E, trong đó A và D thuộc nhóm có mức tiêu dùng thấp còn B và E là nhóm có mức độ biến động tiêu dùng mạnh. Nhóm có 2.2 Tổng quan các nghiên cứu về tổn thương với nghèo của hộ nguy cơ tổn thương thấp là C và F. gia đình Tiêu dùng hiện tại Nghiên cứu của Glewwe và Hall (1998) lần đầu đưa ra vấn đề về C
Bước 1: uit = δi + ρi + εit (2.11) Xây dựng hàm chi tiêu, trong đó xác định các biến giải thích cho Hồi quy bình phương bé nhất thông thường OLS sẽ không sử dụng hành vi chi tiêu của hộ, và từ đó làm cơ sở để tạo ra dữ liệu về mức được do khả năng gặp phải vấn đề phương sai sai số thay đổi trong chi tiêu trong tương lai của hộ mô hình là khá cao. Thay vào đó, để có ước lượng tin cậy, chúng ta Bước 2: phải sử dụng kỹ thuật hồi quy bình phương bé nhất tổng quát khả thi Sử dụng dữ liệu điều tra của hộ, bao gồm các thông tin về chi tiêu và (FGLS – Feasible Generalized Least Square). Bằng phương pháp đặc điểm nhân khẩu của hộ để ước lượng các tham số trong hàm chi này, chúng ta sẽ thu được dự báo mức tiêu dùng trong tương lai. tiêu Tuy nhiên, như chúng ta nói, nguy cơ tổn thương với nghèo của hộ Bước 3: không chỉ phụ thuộc vào mức tiêu dùng kỳ vọng trong tương lai, mà Đưa ra giả định về đặc điểm phân phối của hành vi chi tiêu trong còn phụ thuộc vào cả phương sai của mức tiêu dùng. Ở đây, chúng ta tương lai, và từ đó ước tính xác suất mà chi tiêu của hộ thấp hơn một sẽ sử dụng loga của bình phương phần dư ước lượng từ phương trình ngưỡng nhất định (ngưỡng nghèo), hay nói cách khác là tính ra nguy hồi quy chi tiêu (10), biểu thị cho các cú sốc đối với tiêu dùng, là cơ tổn thương với nghèo của hộ. phương sai của mức chi tiêu. Phương sai phần dư này được cho là có Bước 4: phụ thuộc vào các đặc điểm nhân khẩu của hộ. Do vậy, phương pháp Sử dụng ước lượng tổn thương với nghèo để xem xét mối tương quan hồi quy FGLS hai bước được thực hiện. Chúng ta sẽ chạy lại phương với nghèo trong tương lai cũng như các đặc điểm nhân khẩu khác, và trình hồi quy (8), nhưng lúc này biến phụ thuộc là phương sai của phân tích ước lượng tổn thương nghèo theo các chiều khác nhau, và phần dư. từ đó làm cơ sở đưa ra các chính sách phù hợp. Đối với bước 1, xây dựng hàm chi tiêu, chúng ta cũng đã đề cập ở σ u2 = ln uit2 = β var ct + β vart X i + α vart Ait + ε varit it (2.12) trên khi trình bày cách xác định tổn thương về phúc lợi. Các biến giải Từ phương trình hồi quy (12), chúng ta sẽ thu được giá trị dự báo, thích cũng bao gồm các biến đặc trưng của hộ có thể quan sát được tức là phương sai dự báo, σ uit . 2 Xi (bất biến theo thời gian) và Ai (thay đổi theo thời gian), các đặc Giả định lnci,t tuân theo phân phối chuẩn, hay ci,t tuân theo phân phối trưng của hộ không thể quan sát được δi và β i, và các cú sốc ngẫu loga-chuẩn, khi đó nguy cơ tổn thương với nghèo – tức là xác suất nhiên đặc trưng riêng đối với từng hộ εi. một hộ i tại thời điểm t + 1 có mức thu nhập dưới ngưỡng nghèo (sử ln(Cit ) = βct + βt Xi +αt Ait +δi + ρi +εit (2.10) dụng α = 0) – sẽ được xác định theo công thức sau:  ln z − µˆln ci ,t+1  Ở đây, chúng ta sẽ gộp chung các biến không quan sát được với phần ( ) VEPi,t = Pr ln ci,t +1 < ln z | µˆln ci ,t+1 ,σˆ ln ci ,t+1 = Φ  σˆ ln c  (2.13)  tác động ngẫu nhiên thành một biến uit  i ,t +1  7 8
Trong đó Φ(⋅) là hàm mật độ xác suất tích lũy dạng phân phối chuẩn.  Pr (Yi = 1)  Sau khi tính được VEP cho các hộ, chúng ta có thể phân rã thành các ln   = βˆ1 Xi (2.19)  Pr ( Yi = 0)  nhóm khác nhau để đánh giá đầy đủ hơn về nguy cơ tổn thương của hộ. Giá trị của VEP sẽ được ước lượng theo các biến giải thích: Ở đây, tử số là xác suất một hộ không nghèo thành hộ nghèo, còn V E Pi = µ X i + ε i (2.14) mẫu số là xác suất một hộ không nghèo tiếp tục không nghèo. Như Đồng thời, để xem xét tính chất động của trạng thái nghèo giữa hai vậy, hiệu ứng phòng vệ sẽ giúp làm giảm tỷ số này, tức là khi hệ số năm 2010 và 2012, để xác định các nhân tố tác động tới quá trình β1 mang dấu âm (giả định các giá trị X dương). Các biến có hệ số β1 chuyển trạng thái giữa nghèo với không nghèo, chúng ta sẽ tiến hành mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê hàm ý rằng khi giá trị X tăng phân tích mô hình hồi quy logit đa định danh. lên thì sẽ giúp hộ không nghèo gia tăng khả năng tiếp tục không Ở đây, mô hình logit đa định danh cũng giống như mô hình logit nhị nghèo. phân thông thường, chỉ khác ở chỗ biến phụ thuộc sẽ mang nhiều Ngoài ra, Gaiha và cộng sự (2007) cũng chỉ ra cách xác định hiệu hơn hai giá trị định danh. Cụ thể, xác suất để một hộ rơi vào một ứng cải thiện trạng thái, tức là giúp một hộ nghèo trong năm 2010 sẽ nhóm định danh j là: chuyển sang trạng thái không nghèo trong năm 2012 bằng cách so β X ij e sánh xác suất giữa trạng thái j = 2 và j = 3: Pr(Yi = j ) = (2.16) 3  Pr (Yi = 2)  ∑e β X ij ln  ( )  = βˆ2 − βˆ3 X i (2.20)  Pr (Yi = 3)  j =0 Ở đây, Yi sẽ nhận một trong bốn giá trị: Vẫn với giả định X dương, nếu hệ số β 2 càng lớn so với β3 thì hiệu Yi = 0 nếu hộ này không nghèo trong cả hai năm 2010 và 2012. ứng cải thiện trạng thái sẽ càng trở nên rõ ràng hơn, tức là việc tăng Yi = 1 nếu hộ này không nghèo trong năm 2010 nhưng nghèo trong giá trị X lên sẽ càng giúp cho hộ đó thoát khỏi tình trạng nghèo dễ năm 2012. dàng hơn. Yi = 2 nếu hộ này nghèo trong năm 2010 nhưng không nghèo trong 2.3.3 Phân tích nghèo và tổn thương với nghèo ở cấp độ vùng năm 2012. Cấp độ vùng mà chúng ta lựa chọn phân tích ở đây sẽ là cấp tỉnh. Ở Yi = 3 nếu hộ này nghèo trong cả hai năm 2010 và 2012. cấp tỉnh, chúng ta sẽ xem xét các nhân tố tác động đến tỷ lệ hộ nghèo Gaiha và cộng sự (2007) đã chỉ ra cách xác định hiệu ứng phòng vệ, chung của tỉnh, cũng như chỉ số khoảng nghèo của tỉnh. Các biến tức là giúp một hộ không nghèo trong năm 2010 sẽ tiếp tục không giải thích được lựa chọn sẽ là những biến tổng hợp về đặc điểm nhân nghèo trong năm 2012, dựa trên việc so sánh xác suất các trường khẩu của tỉnh, tổng hợp nguy cơ tổn thương của các hộ trong tỉnh, và hợp: 9 10
các biến đặc trưng tỉnh mang tính chất vĩ mô như bất bình đẳng, sản thể được tách thành hai trường hợp cá biệt là (i) Mô hình trễ không lượng công nghiệp, hay chất lượng quản trị của chính quyền tỉnh … gian (SAR), và (ii) Mô hình sai số không gian (SEM). Tuy nhiên, như đã trình bày trong phần tổng quan, vấn đề tương Để kiểm định mức độ tự tương quan theo không gian, có một số quan theo không gian thường hay nảy sinh trong các nghiên cứu về thống kê kiểm định đã được đưa ra, trong đó kiểm định Moran’s I các nhân tố quyết định tới nghèo ở cấp vùng. Hay nói cách khác, các được sử dụng phổ biến hơn cả. Moran (1950) đã đưa ra kiểm định tỉnh không phải là những quan sát độc lập với nhau mà có khả năng này để kiểm tra tự tương quan theo không gian và áp dụng cho dữ tương quan với nhau về mặt không gian, tức là những tỉnh lân cận liệu liên tục. Cụ thể, công thức của thống kê kiểm định Moran’s I nhau sẽ có thể ảnh hưởng qua lại tới trạng thái của nhau, và do vậy như sau: chúng ta cần sử dụng tới mô hình hồi quy không gian. n ∑ ∑ w ( x − x )( x i j ij i j − x) Dạng tổng quát của mô hình tự hồi quy trễ không gian (thường ký I= (2.24) hiệu là SAC), có biến giải thích bao gồm biến phụ thuộc tự hồi quy S0 ∑ (x − x) i i 2 trễ không gian, các biến giải thích độc lập khác và sai số tự hồi quy Trong đó x là giá trị bình quân của biến x, wij là các thành phần trễ không gian. Cụ thể, mô hình SAC có thể được biểu diễn như sau: trong ma trận trọng số, và S0 là tổng của các thành phần này: S = Pov = ρW1Pov + β X + u (2.21) ∑∑ w . i j ij u = λW2u +ε ; ε N ( 0, σ I n ) 2 Thống kê Moran’s I gần giống với khái niệm hệ số tương quan, Trong đó W là ma trận trọng số không gian, trong đó các thành phần mang giá trị từ -1 tới +1. Khi không có tự tương quan thì giá trị trong ma trận Wij biểu thị cho mức độ lân cận về mặt không gian 1 thống kê Moran’s I sẽ là − , và nó sẽ tiệm cận về 0 khi quy mô giữa hai vị trí (tỉnh). Các thành phần trên đường chéo của ma trận khi n −1 đó sẽ bằng không. Các hệ số ρ và λ là các tham số cần ước lượng, mẫu tăng lên. trong đó ρ phản ánh tự hồi quy trễ không gian của bản thân biến phụ 2.5 Thống kê mô tả dữ liệu thuộc, còn λ phản ánh tự hồi quy trễ không gian của phần sai số. Sai Trong bộ số liệu điều tra mức sống hộ gia đình, do chúng ta cần số e tuân theo phân phối chuẩn với giá trị trung bình là 0 và phương nghiên cứu những hộ được điều tra đồng thời trong cả hai năm 2010 sai là σ2In, và như vậy có thay đổi theo không gian. Mô hình này có và 2012, nên chỉ có khoảng 4200 hộ thỏa mãn điều kiện này. Tuy nhiên, sau khi đã loại bỏ đi những quan sát bất thường, hoặc có giá 11 12
trị quá lớn, hoặc quá nhỏ so với các giá trị còn lại, hoặc có những số Hai phương pháp FGLS và đa cấp được sử dụng để tính nguy cơ tổn liệu bị sót, số quan sát chúng ta còn giữ lại là 3571 hộ. thương với nghèo của hộ trong tương lai sẽ cho kết quả dự báo nghèo 2.6 Kết quả thực nghiệm trong nghiên cứu nguy cơ tổn thương khá tốt. Kết quả này cho thấy việc tính toán nguy cơ tổn thương với của hộ gia đình nghèo của hộ là một thông tin hữu ích mà chúng ta có thể sử dụng để giúp dự báo khả năng nghèo của hộ trong tương lai được chính xác 2.6.1 Kết quả thực nghiệm trong nghiên cứu nguy cơ tổn thương hơn, từ đó có những chính sách đối phó với nghèo tốt hơn và kịp thời về phúc lợi của hộ gia đình hơn. Một số kết luận về những nhóm hộ dễ bị tổn thương hơn về mặt chi Ước lượng các nhân tố tác động tới nguy cơ tổn thương với tiêu hay phúc lợi trong kỳ nghiên cứu 2010-2012. nghèo của hộ • những hộ có chủ hộ tương đối già (khoảng ngoài 60 tuổi) Từ kết quả ước lượng, chúng ta rút ra được hộ có nguy cơ tổn thương • những hộ có nhiều phụ nữ trong hộ hơn. với nghèo cao sẽ rơi vào những nhóm có đặc điểm sau. • những hộ làm việc trong khu vực tư nhân, nông nghiệp, tự • Chủ hộ là nam giới doanh sẽ dễ bị tổn thương hơn so với những hộ làm việc • Độ tuổi chủ hộ tương đối già trong khu vực nhà nước. • Hộ có giá trị tài sản thấp • Hộ người dân tộc ngoài Kinh 2.6.2 Kết quả thực nghiệm trong nghiên cứu nguy cơ tổn thương • Hộ có tỷ lệ phụ nữ cao với nghèo của hộ gia đình • Chủ hộ có học vấn thấp Bảng 2.1: So sánh kết quả dự báo trạng thái nghèo của hộ với • Chủ hộ làm việc trong khu vực nông nghiệp hoặc tự doanh thực tế Bảng 2.2: Kết quả hồi quy nguy cơ tổn thương của hộ theo các Không nghèo Nghèo đặc điểm nhân khẩu của hộ (tính cho năm 2012) 2012 2012 Không nghèo 2010 2985 142 Mô hình logit Mô hình Tobit Nghèo 2010 1,3834*** 1,6743*** 243 201 hằng số (0,3164) (0,0495) Dự báo không nghèo 2012 (FGLS) 3045 82 0,6009** 0,0545*** Dự báo nghèo 2012 (FGLS) 172 272 gender (0,2736) (0,0094) Dự báo không nghèo 2012 (đa cấp) 3069 177 -0,199*** -0,018*** Dự báo nghèo 2012 (đa cấp) 58 267 age (0,0313) (0,0012) 0,0018*** 0,0001*** Nguồn: Tính toán của tác giả age_sq (0,0003) (0,0000) log_house_value -1,447*** -0,125*** 13 14
(0,1115) (0,0036) 2.6.3 Kết quả thực nghiệm trong phân tích trạng thái động của -3,417*** -0,285*** nghèo bằng mô hình logit đa định danh Kinh (0,2552) (0,0100) Từ kết quả phân tích trong kỳ nghiên cứu của chúng ta, những nhân 1,3882*** 0,1671*** female_ratio (0,4548) (0,0166) tố sau đã giúp cải thiện khả năng thoát nghèo của hộ: -0,011*** -0,000*** • Chủ hộ là nam giới work_hour_mean (0,0017) (0,0000) • Chủ hộ đã hoàn thành bậc học cấp hai hoặc cấp ba 0,3369 0,0471 marriage (0,2656) (0,095) • Nguy cơ tổn thương với nghèo của hộ là thấp -0,648*** -0,049*** Những nhân tố đã góp phần ngăn chặn một hộ bị rơi vào trạng thái secondary (0,2334) (0,0083) nghèo trong giai đoạn 2010-2012: -0,624 -0,051*** • Chủ hộ có độ tuổi trẻ cho tới trung niên (gần 40 tuổi) tertiary (0,3923) (0,0109) -1,034*** -0,073*** • Chủ hộ có đầy đủ vợ/chồng college (0,2514) (0,0112) • Hộ có giá trị tài sản hay nhà ở lớn 1,4125*** 0,0898*** • Chủ hộ làm việc ở khu vực nước ngoài agri_work (0,3753) (0,0110) -2,732** -0,118*** 2.6.4 Kết quả thực nghiệm trong nghiên cứu nguy cơ tổn thương public_work (1,1355) (0,0176) với nghèo của hộ ở cấp độ tỉnh 0,3399 0,0448*** self_work (0,4784) (0,0117) Chúng ta có thể rút ra kết luận về các nhân tố góp phần giảm bớt tình -0,911 -0,069*** trạng nghèo của địa phương, bao gồm cả tỷ lệ hộ nghèo cũng như fdi_work (1,1107) (0,0223) mức độ nghèo của hộ như sau: 4,8335*** 0,3819*** song_hong (0,3937) (0,0137) • Thúc đẩy hoạt động sản xuất hàng hóa và dịch vụ của tỉnh 2,9521*** 0,2504*** • Nâng cao mức độ bình đẳng về thu nhập và chi tiêu trong trung_bo (0,2506) (0,0120) tỉnh 1,8784*** 0,2093*** tay_nguyen (0,2695) (0,0140) • Giảm bớt số lượng hộ có nguy cơ tổn thương với nghèo 3,6594*** 0,3363*** cũng như mức độ của nguy cơ tổn thương với nghèo mà dong_nam_bo (0,4252) (0,0148) mỗi hộ phải đối mặt 1,3834*** 0,1273*** Mekong (0,3164) (0,0126) Nguồn: tác giả tự tính toán 15 16
Bảng 2.3: Kết quả hồi quy của chỉ số khoảng nghèo cấp tỉnh Chương 3 bằng mô hình kinh tế lượng không gian NGHIÊN CỨU VỀ NGUY CƠ TỔN THƯƠNG CỦA DOANH Biến phụ thuộc: Chỉ số OLS SAR SEM NGHIỆP khoảng nghèo 3.1 Một số khái niệm cơ bản về nguy cơ tổn thương của doanh 0,2322** 0,1994** 0,2061*** gini nghiệp (0,0922) (0,0818) (0,0753) -0,001 -0,0007 -0,0006 Trong nghiên cứu này, căn cứ vào những cách định nghĩa mà các pci (0,0009) (0,0008) (0,0008) nghiên cứu trước đây đã sử dụng cũng như những hạn chế về mặt dữ -0,018*** -0,015*** -0,015*** log_output_per_cap liệu, chúng ta sẽ căn cứ vào lợi nhuận để phân nhóm doanh nghiệp (0,0035) (0,0031) (0,0029) 0,0930** 0,0891** 0,0807** thành những doanh nghiệp thuộc diện “thua lỗ” hay có nguy cơ tổn VEP_mean (0,0405) (0,0355) (0,0331) thương và những doanh nghiệp không thuộc diện “thua lỗ”, tức là 0,2002*** 0,1676*** 0,1108* _cons những doanh nghiệp không có nguy cơ tổn thương. Cụ thể, nếu (0,0704) (0,0643) (0,0589) 814627*** doanh nghiệp có lợi nhuận âm trong năm nghiên cứu thì sẽ được xếp λ (160946) vào diện “có nguy cơ tổn thương” và ngược lại. 0,8486*** ρ 3.2 Tổng quan các nghiên cứu về nguy cơ tổn thương của doanh (0,1234) nghiệp SEM Giá trị thống kê = 4,912; P-value = Phân tích biệt số đa biến lần đầu được Altman (1968) áp dụng cho Moran’s I 0,000 SAR việc dự báo khả năng phá sản của doanh nghiệp và mô hình có tên Lagrange multiplier Giá trị thống kê = 23,46; P-value = gọi là “mô hình điểm Z”. Phương pháp phân tích biệt số đa biến là 0,000 một kỹ thuật thống kê giúp phân loại một quan sát vào một trong các Nguồn: tác giả tự tính toán nhóm đã được phân định từ trước căn cứ theo các đặc điểm của quan sát đó. Phương pháp phân tích xác suất có điều kiện như mô hình logit, mô hình probit, hay mô hình xác suất tuyến tính đã được (Ohlson, 1980; Zmijewski, 1984) sử dụng để thay thế cho phương pháp phân tích biệt số đa biến trong phân tích nguy cơ tổn thương của doanh nghiệp. Cả hai mô hình đều sử dụng phương pháp ước lượng hợp lý cực đại. Mô hình này sẽ cho biết mỗi doanh nghiệp với một số thuộc 17 18
n n tính nhất định sẽ có xác suất phá sản hay nguy cơ tổn thương với phá ∑λ x j ij ≤ θ xi1 ; i = 1, 2,..., m và ∑λ j yrj ≥ yr1 ; r = 1, 2,..., s sản là bao nhiêu. j =1 j =1 n 3.3 Khung lý thuyết nghiên cứu nguy cơ tổn thương của doanh ∑λ j =1 và λ j ≥ 0; j = 1, 2,..., n nghiệp j =1 Các chỉ tiêu tài chính được dùng để giải thích cho khả năng 3.5 Thống kê mô tả dữ liệu thua lỗ của doanh nghiệp bao gồm: Mẫu phân tích bao gồm 1230 doanh nghiệp ngành may mặc và 374 • Nhóm chỉ tiêu về tình hình hoạt động: Giả thuyết của chúng ta ở doanh nghiệp ngành giày da, với số liệu trong ba năm từ 2010 tới đây là hiệu quả doanh thu thấp sẽ có tác động thuận chiều lên 2012, để phân tích dự báo khả năng thua lỗ của doanh nghiệp. xác suất thua lỗ của doanh nghiệp. 3.6 Kết quả thực nghiệm trong nghiên cứu nguy cơ tổn thương • Nhóm chỉ tiêu về cấu trúc vốn hay khả năng trả nợ: Khi doanh của doanh nghiệp nghiệp có tỷ lệ nợ quá cao so với vốn chủ sở hữu thì khả năng Từ phân tích về các nhân tố ảnh hưởng tới khả năng thua lỗ của phá sản của doanh nghiệp sẽ tăng mạnh. doanh nghiệp bằng hai phương pháp phân tích biệt số đa biến và • Nhóm chỉ tiêu về khả năng thanh khoản: Mức thanh khoản tốt phân tích xác suất có điều kiện logit cho dữ liệu mảng, và kiểm định hơn sẽ làm giảm khả năng trục trặc về tài chính của doanh trên hai ngành may mặc và giày da, chúng ta rút ra một số kết luận. nghiệp. • Doanh nghiệp nhiều lao động thì khả năng thua lỗ sẽ ít hơn • Loại hình, quy mô , hiệu quả về mặt kỹ thuật của doanh nghiệp • Doanh nghiệp tuổi đời lớn thì khả năng thua lỗ sẽ ít hơn là những biến số phi tài chính có thể ảnh hưởng tới kết quả hoạt • Doanh nghiệp có điểm hiệu quả kỹ thuật cao thì khả năng thua lỗ động và khả năng phá sản của doanh nghiệp. của doanh nghiệp sẽ giảm xuống. Để tính được hiệu quả kỹ thuật của doanh nghiệp, chúng ta sử • Doanh nghiệp sử dụng vốn chủ sở hữu nhiều hơn một cách dụng cách tiếp cận phi tham số, được gọi là Phân tích Bao Dữ liệu. tương đối so với vốn vay thì khả năng thua lỗ sẽ ít hơn Cụ thể, bài toán quy hoạch tuyến tính theo định hướng đầu vào để • Doanh nghiệp có tỷ trọng tài sản lưu động lớn hơn trong tổng tài xác định mức hiệu quả của doanh nghiệp 1 trong mô hình DEA với sản thì khả năng thua lỗ của doanh nghiệp sẽ ít hơn. giả định hiệu quả thay đổi theo quy mô (VRS) được viết như sau: • Doanh nghiệp có tốc độ quay vòng vốn nhanh hơnthì khả năng Min θ (3.8) thua lỗ sẽ thấp hơn (đúng với ngành may mặc nhưng không đúng Với các ràng buộc: với ngành giày da). 19 20
Bảng 3.1: Kết quả hồi quy khả năng thua lỗ của doanh nghiệp Bảng 3.2: Kết quả hồi quy khả năng thua lỗ của doanh nghiệp ngành may theo các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính ngành giày da theo các chỉ tiêu tài chính và phi tài chính Biến phụ thuộc Mô hình tác Mô hình tác động ngẫu nhiên Biến phụ thuộc Mô hình tác Mô hình tác động ngẫu nhiên (loss) động cố định (loss) động cố định laodong -0,0045*** -0,0015*** laodong -0,002** -0,0010* (0,0010) (0,0003) (0,0011) (0,0006) debt_ratio 0,6753*** 1,0795*** debt_ratio 1,7171*** 1,377*** (0,2299) (0,1346) (0,5145) (0,2613) asset_struc -1,9006*** -1,0212*** asset_struc -1,8202** -2,092*** (0,5481) (0,2689) (0,8834) (0,5367) rev_asset -0,1202* -0,0434 rev_asset -0,1143 0,0405 (0,0681) (0,04) (0,1490) (0,0535) liquidity 0,0611 0,0795** liquidity -0,007 -0,007 (0,0401) (0,0320) (0,0126) (0,01) te_ccr -2,5177*** -3,8146*** te_ccr -3,3071*** -3,9157*** (0,8319) (0,5171) (0,9622) (0,6634) age -0,11183*** age -0,106*** (0,0145) (0,0283) Hằng số 1,6933*** Hằng số 2,4772*** (0,2715) (0,5581) Kiểm định Hausmann: χ2(6) = 28,23 và Prob >χ2= 0,000 Kiểm định Hausmann: χ2(6) = 5,64 và Prob >χ2= 0,4642 Nguồn: tác giả tự tính toán Nguồn: tác giả tự tính toán 21 22
Chương 4 • Các chính sách trợ cấp của chính phủ cũng cần được xây dựng KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ dựa trên nền tảng có sự hợp tác của người được thụ hưởng trợ cấp, tránh tình trạng ỷ lại của một nhóm người lười lao động. 4.2 Một số khuyến nghị Khuyến nghị nhằm giảm nguy cơ tổn thương của doanh nghiệp Khuyến nghị nhằm giảm bớt nguy cơ tổn thương với nghèo của • Chính sách lãi suất thấp và ổn định là một điều kiện quan trọng hộ gia đình để thúc đẩy sự phát triển của các doanh nghiệp, đặc biệt là những • Chính phủ nên sử dụng kết hợp thước đo nghèo thực tế với thước doanh nghiệp có quy mô nhỏ và vừa như trong nghiên cứu của đo nguy cơ tổn thương với nghèo để có những dự báo và nhận chúng ta. Chính phủ cần có sự nhất quán trong chính sách tiền tệ, diện tốt hơn về những đối tượng có khả năng nghèo trong tương và một chính sách tài khóa có kỷ luật trong dài hạn lai. • Chính phủ cần thiết lập một cơ chế thông tin thị trường tốt hơn, • Cơ quan chính phủ mà phụ trách vấn đề nghèo nên quan tâm để kết nối giữa các doanh nghiệp trong cùng ngành, trong chuỗi nhiều hơn những nhóm hộ có nguy cơ tổn thương với nghèo cao, sản xuất, và giữa các doanh nghiệp với khách hàng. ví dụ (i) Chủ hộ là nữ giới, và hiện giờ hộ đang nghèo; (ii) Độ • Chính phủ nên có những chính sách ưu tiên hơn đối với những tuổi của chủ hộ tương đối cao; (iii) Những hộ có giá trị nhà doanh nghiệp khởi nghiệp, nói rộng hơn là những doanh nghiệp ởthấp; (iv) Học vấn của chủ hộ thấp; (v) Thành viên trong hộ trong những năm đầu mới thành lập. tham gia hoạt động sản xuất ở khu vực nông nghiệp, lao động tự Hạn chế do • Dữ liệu mảng của hộ gia đình tương đối ngắn, chỉ có trong hai • Chính phủ nên có những chiến lược phát triển kinh tế một cách năm 2010 và 2012. cân đối giữa các vùng miền, đảm bảo một sự tăng trưởng hài • Vẫn còn những yếu tố có thể ảnh hưởng tới biến phụ thuộc hòa, và cũng rất hữu ích cho quy hoạch đô thị. nhưng chúng ta chưa kiểm soát được do sự hạn chế của dữ liệu • Chính quyền các địa phương cũng cần quan tâm nhiều hơn tới thứ cấp có sẵn các chính sách phân phối thu nhập theo hướng gia tăng bình • Bên cạnh những nghi vấn có thể có về các kết quả rút ra trong đẳng trong địa phương mình. nghiên cứu này, tác giả cũng thấy rằng nghiên cứu này còn chưa • Chính quyền các địa phương lân cận nhau cần có sự hợp tác với giải đáp được một số vấn đề, và có lẽ cần có các nghiên cứu kế nhau trong việc phát triển kinh tế cũng như các chính sách liên tiếp để hoàn thiện hơn. quan tới nghèo đói và phân phối lại thu nhập. Hướng nghiên cứu trong tương lai • Chính sách giáo dục và đào tạo người lao động cũng được xem • Những điều chỉnh về hành vi hay phản ứng của hộ hay doanh là một công cụ rất quan trọng trong việc giúp giảm bớt nghèo đói nghiệp khi phải đối mặt với các cú sốc cũng như nguy cơ tổn thương với nghèo. • Chính phủ đã có những quan tâm ra sao, cả trước và sau khi xảy • Chính phủ nên dần thúc đẩy hình thức sản xuất hàng hóa với quy ra cú sốc bất lợi đối với hộ nghèo mô lớn, không chỉ trong lĩnh vực công nghiệp, mà trong cả các • Phân tách giữa nguy cơ tổn thương trong ngắn hạn và trong dài lĩnh vực gắn với nông nghiệp và thương mại. hạn mà hộ gia đình và doanh nghiệp đối mặt 23 24