Nghiên cứu về nghèo đa chiều tại huyện Đà Bắc, tỉnh Hòa Bình

Luận văn tốt nghiệp kinh tế nghiên cứu tốt nghiệp kinh tế phát triển analyzing multidimensional poverty of local households in da bac, điều tra thực trạng, phân tích số liệu, đề

• Tác giả: Vu Minh Hoang
• Người hướng dẫn: Assoc. Le Dinh Hai
• Trường học: VNU University of Economics and Business
• Chuyên ngành: Development Economics
• Đề tài: Nghiên cứu về nghèo đa chiều tại huyện Đà Bắc, tỉnh Hòa Bình
• Loại tài liệu: thesis
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Hanoi

Mục lục chi tiết

• Acknowledgements
• 1. CHƯƠNG 1: INTRODUCTION
• 2. CHƯƠNG 2: STUDY GOALS AND OBJECTIVES
• 2.1. Study goal and objectives
• 2.2. Research questions
• 3. CHƯƠNG 3: CONCEPTUAL FRAMEWORK
• 3.1. Poverty concept
• 3.2. Unidimensional poverty
• 3.3. Multidimensional poverty
• 3.4. Indicators
• 3.5. Multidimensional poverty in Vietnam
• 3.6. Potential factors affecting multidimensional poverty
• 3.6.1. Characteristics of household head
• 4. CHƯƠNG 4: STUDY AREA AND RESEARCH METHODOLOGY
• 5. CHƯƠNG 5: RESULTS
• 6. CHƯƠNG 6: DISCUSSION AND POLICY IMPLICATION
• Reference

Tóm tắt

I. Tổng quan về nghiên cứu nghèo đa chiều tại huyện Đà Bắc

Nghiên cứu về nghèo đa chiều tại huyện Đà Bắc, tỉnh Hòa Bình, nhằm mục đích phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tình trạng nghèo của các hộ gia đình. Huyện Đà Bắc là một trong những khu vực có tỷ lệ nghèo cao nhất tại tỉnh Hòa Bình. Việc hiểu rõ về nghèo đa chiều không chỉ giúp xác định các nguyên nhân mà còn đưa ra các giải pháp hiệu quả để giảm nghèo.

1.1. Đặc điểm xã hội và kinh tế của huyện Đà Bắc

Huyện Đà Bắc có dân số đa dạng với nhiều dân tộc khác nhau. Tình hình kinh tế chủ yếu dựa vào nông nghiệp, nhưng vẫn còn nhiều khó khăn trong việc tiếp cận các dịch vụ cơ bản như giáo dục và y tế.

1.2. Tình hình nghèo đa chiều tại Đà Bắc

Theo số liệu thống kê, tỷ lệ hộ nghèo theo tiêu chí nghèo đa chiều tại Đà Bắc vẫn ở mức cao, cho thấy sự cần thiết phải có các chính sách giảm nghèo hiệu quả hơn.

II. Vấn đề và thách thức trong nghiên cứu nghèo đa chiều

Nghiên cứu về nghèo đa chiều tại huyện Đà Bắc đối mặt với nhiều thách thức. Các vấn đề như thiếu dữ liệu chính xác, sự phân bố không đồng đều của các nguồn lực và sự thiếu hụt trong chính sách hỗ trợ là những yếu tố cản trở quá trình giảm nghèo.

2.1. Thiếu dữ liệu và thông tin

Việc thu thập dữ liệu về tình trạng nghèo đa chiều gặp khó khăn do thiếu nguồn lực và sự hợp tác từ cộng đồng địa phương.

2.2. Chính sách hỗ trợ chưa hiệu quả

Các chính sách giảm nghèo hiện tại chưa đáp ứng được nhu cầu thực tế của người dân, dẫn đến tình trạng tái nghèo cao.

III. Phương pháp nghiên cứu nghèo đa chiều tại Đà Bắc

Nghiên cứu áp dụng các phương pháp phân tích định lượng và định tính để đánh giá tình trạng nghèo đa chiều. Sử dụng mô hình Logistic nhị phân và mạng Bayesian giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến nghèo đa chiều một cách chính xác.

3.1. Mô hình Logistic nhị phân

Mô hình này cho phép phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố xã hội và tình trạng nghèo của hộ gia đình, từ đó đưa ra các dự đoán chính xác hơn.

3.2. Mạng Bayesian trong phân tích nghèo

Mạng Bayesian giúp mô hình hóa các yếu tố ảnh hưởng đến nghèo đa chiều, cho phép đánh giá tác động của từng yếu tố một cách rõ ràng.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến nghèo đa chiều tại huyện Đà Bắc. Những phát hiện này có thể được áp dụng để xây dựng các chính sách giảm nghèo hiệu quả hơn trong tương lai.

4.1. Các yếu tố chính ảnh hưởng đến nghèo

Các yếu tố như trình độ học vấn, nghề nghiệp và điều kiện sống của hộ gia đình có tác động lớn đến tình trạng nghèo đa chiều.

4.2. Đề xuất chính sách giảm nghèo

Cần có các chính sách hỗ trợ cụ thể cho từng nhóm dân cư, đặc biệt là các hộ nghèo và cận nghèo, nhằm nâng cao chất lượng cuộc sống.

V. Kết luận và triển vọng tương lai về nghèo đa chiều

Nghiên cứu về nghèo đa chiều tại huyện Đà Bắc đã chỉ ra rằng việc giảm nghèo không chỉ là vấn đề kinh tế mà còn liên quan đến nhiều yếu tố xã hội khác. Tương lai cần có những chiến lược dài hạn để đảm bảo sự phát triển bền vững.

5.1. Tầm quan trọng của nghiên cứu tiếp theo

Cần tiếp tục nghiên cứu để hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến nghèo đa chiều và tìm ra các giải pháp hiệu quả.

5.2. Hướng đi mới cho chính sách giảm nghèo

Chính sách cần linh hoạt và phù hợp với thực tế địa phương, đồng thời khuyến khích sự tham gia của cộng đồng trong quá trình thực hiện.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Nghèo đói là một hiện tượng kinh tế xã hội phức tạp, không chỉ giới hạn ở sự thiếu hụt về thu nhập mà còn thể hiện qua mức độ thiếu hụt các nhu cầu cơ bản của con người. Báo cáo Mục tiêu Phát triển Thiên niên kỷ của Liên Hợp Quốc ghi nhận khoảng 800 triệu người, tương đương 12% dân số thế giới, vẫn đang sống trong tình trạng nghèo cùng cực vào năm 2015. Tại Việt Nam, chương trình mục tiêu quốc gia giai đoạn 2016-2020 đặt mục tiêu giảm tỷ lệ nghèo đa chiều bình quân cả nước từ 1,5% đến 2,0% mỗi năm, riêng các vùng miền núi và đồng bào dân tộc thiểu số là 2,0% đến 4,0% mỗi năm. Mặc dù tỷ lệ hộ nghèo toàn quốc đã giảm mạnh, vùng Trung du và Miền núi phía Bắc vẫn ghi nhận tỷ lệ nghèo đa chiều cao thứ hai cả nước với 2,7% vào năm 2020.

Huyện Đà Bắc, tỉnh Hòa Bình là một địa bàn miền núi điển hình với quy mô dân số 60.970 người vào năm 2019, bao gồm 5 dân tộc chính sinh sống là Mường, Kinh, Thái, Dao và Tày. Giai đoạn 2016-2020, tỷ lệ hộ nghèo đa chiều của huyện đã giảm từ 46,97% xuống còn 23,75% (tương ứng 3.465 hộ nghèo), bên cạnh 19,77% hộ cận nghèo (2.884 hộ) trên tổng số 14.587 hộ dân toàn huyện. Mặc dù tỷ lệ giảm nghèo đạt kết quả khả quan, tính bền vững trong công tác thoát nghèo tại Đà Bắc còn rất thấp, nguy cơ tái nghèo cao khi tốc độ giảm nghèo có xu hướng chậm lại và hạ tầng kỹ thuật tại các xã đặc biệt khó khăn vẫn còn nhiều hạn chế. Nghiên cứu này được thực hiện nhằm nhận diện các động lực cốt lõi chi phối nghèo đa chiều tại địa phương, từ đó đề xuất các giải pháp căn cơ, giúp người dân nâng cao phúc lợi xã hội và phát triển sinh kế bền vững.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên sự giao thoa của lý thuyết tiếp cận năng lực của Amartya Sen và phương pháp đo lường nghèo đa chiều do Alkire và Foster khởi xướng. Amartya Sen khẳng định nghèo đói là sự tước đoạt năng lực cốt lõi khiến con người không thể đạt được các mức sống và sự lựa chọn xã hội tối thiểu. Khung đo lường của Alkire và Foster mở rộng đánh giá phúc lợi hộ gia đình thông qua ba chiều kích chính: giáo dục, y tế và điều kiện sống.

Tại Việt Nam, phương pháp luận này được cụ thể hóa theo Quyết định số 59/2015/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ, quy định chuẩn nghèo tiếp cận đa chiều áp dụng cho giai đoạn 2016-2020 với 5 chiều dịch vụ xã hội cơ bản (y tế, giáo dục, nhà ở, nước sạch và vệ sinh, thông tin) và 10 chỉ số đo lường mức độ thiếu hụt. Ngoài ra, nghiên cứu tiếp thu mô hình nghèo đa chiều theo thu nhập kết hợp thiếu hụt dịch vụ, chỉ ra rằng một hộ gia đình nông thôn có thu nhập bình quân đầu người từ 700.000 đến 1.000.000 đồng/tháng nhưng thiếu hụt từ 3 chỉ số xã hội cơ bản trở lên vẫn bị phân loại là hộ nghèo đa chiều.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng nguồn dữ liệu sơ cấp thu thập từ cuộc khảo sát thực địa trực tiếp với cỡ mẫu 100 hộ gia đình (bao gồm 49 hộ nghèo đa chiều và 51 hộ không nghèo đa chiều) tại 3 xã đại diện của huyện Đà Bắc là Hiền Lương (33 hộ), Cao Sơn (34 hộ) và Toàn Sơn (33 hộ). Thời gian tiến hành điều tra thực địa diễn ra từ ngày 14 tháng 01 năm 2021 đến ngày 01 tháng 03 năm 2021. Phương pháp chọn mẫu phân tầng ngẫu nhiên được áp dụng để đảm bảo tính đại diện cao giữa các nhóm dân tộc và phân tầng kinh tế.

Quy trình xử lý và phân tích dữ liệu tích hợp hai công cụ thống kê hiện đại:

• Mô hình Hồi quy Logistic Nhị phân (Binary Logistic Regression): Lựa chọn thuật toán Forward Stepwise Likelihood Ratio trên phần mềm SPSS 23 nhằm sàng lọc chính xác các nhân tố có ý nghĩa thống kê thực sự, loại bỏ hiện tượng đa cộng tuyến và ước lượng mức độ tác động thông qua tỷ số chênh Odds Ratio.
• Mạng xác suất Bayesian (Bayesian Belief Networks - BBN): Lựa chọn phương pháp phi tham số này để mô hình hóa cấu trúc quan hệ nhân quả phức tạp thông qua đồ thị có hướng không chu trình (DAG), cho phép thực hiện cả suy luận xuôi (dự báo kịch bản) lẫn suy luận ngược (chẩn đoán nguyên nhân) và đánh giá các tương tác phi cộng tính giữa các biến số. Mô hình được thẩm định bằng kỹ thuật kiểm định chéo 10 lần (10-fold cross validation) độc lập.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Mô hình Hồi quy Logistic đạt độ tương thích thống kê rất cao với giá trị Chi-square bằng 47,001 (p < 0,001), hệ số xác định Nagelkerke R² đạt 51,8% và tỷ lệ phân loại chính xác tổng thể lên tới 78,0%. Có 6 nhân tố trọng yếu tác động có ý nghĩa đến xác suất nghèo đa chiều của hộ gia đình:

• Tiếp cận vốn vay chính thức: Nhân tố có tác động mạnh nhất. Hộ gia đình tiếp cận vốn vay từ các tổ chức tín dụng chính thức (như Ngân hàng Chính sách Xã hội) có cơ hội thoát nghèo cao gấp 12,658 lần so với hộ không vay được vốn chính thức.
• Yếu tố dân tộc của chủ hộ: Chủ hộ thuộc dân tộc Kinh có khả năng thoát khỏi tình trạng nghèo đa chiều cao gấp 6,993 lần so với các chủ hộ thuộc nhóm dân tộc thiểu số (Mường, Dao, Thái).
• Tình trạng sức khỏe của thành viên gia đình: Các hộ gia đình không có thành viên mắc bệnh hiểm nghèo hoặc khuyết tật có xác suất thoát nghèo cao gấp 3,789 lần so với hộ có người ốm đau thường xuyên.
• Quy mô đất nông lâm nghiệp: Hộ sở hữu diện tích đất nông lâm nghiệp trên 0,9 ha có khả năng không rơi vào nghèo đói cao gấp 3,095 lần so với nhóm có quỹ đất hạn hẹp.
• Trình độ học vấn của chủ hộ: Mỗi khi chủ hộ nâng trình độ học vấn lên một bậc (từ tiểu học lên trung học cơ sở hoặc trung học phổ thông), khả năng thoát nghèo của hộ gia đình tăng lên 3,003 lần.
• Tỷ lệ phụ thuộc trong hộ: Hộ gia đình giảm được một bậc tỷ lệ phụ thuộc (xuống dưới mức 33%) sẽ tăng khả năng thoát nghèo lên 2,457 lần.

Thảo luận kết quả

Mạng niềm tin Bayesian với 12 nút mạng thể hiện trực quan cấu trúc phụ thuộc nhân quả giữa các nhân tố. Thẩm định mô hình qua kiểm định chéo cho thấy diện tích dưới đường cong ROC (AUC) đạt 0,869 (độ chính xác 86,9%) và tỷ lệ sai số trung bình thấp ở mức 24,3%. Phân tích độ nhạy theo mức độ giảm phương sai (Variance Reduction) khẳng định bệnh tật là biến số tác động lớn nhất (4,02%), bám sát phía sau là trình độ học vấn (4,01%) và tỷ lệ phụ thuộc (3,98%).

Thực tế khảo sát chỉ ra 36% hộ gia đình có ít nhất một thành viên ốm đau, và nhóm này tập trung tới 78% trong tổng số các hộ nghèo đa chiều. Chi phí y tế phát sinh làm suy kiệt dòng tiền tích lũy và tước đoạt nguồn lao động trụ cột. Về học vấn, số năm đi học trung bình của chủ hộ chỉ đạt 7,97 năm; trình độ học vấn thấp cản trở khả năng ứng dụng kỹ thuật sản xuất, trong khi chỉ 45% hộ được tiếp cận dịch vụ khuyến nông.

Dữ liệu phân tích tương tác phi cộng tính chỉ ra hiện tượng tương tác cộng hưởng rõ rệt giữa việc không mắc bệnh tật và trình độ học vấn trung học phổ thông trở lên, tạo nên bước nhảy vọt về xác suất thoát nghèo. Ngược lại, xuất hiện tương tác triệt tiêu giữa diện tích đất trên 0,9 ha và học vấn cao, cho thấy khi hộ gia đình đã tích lũy đủ tri thức và chuyển dịch sang kinh tế phi nông nghiệp, quy mô đất đai không còn là điều kiện tiên quyết bắt buộc để thoát nghèo.

Kịch bản tối ưu xác lập sự phân hóa giữa các nhóm tộc người: Đối với người Kinh, điều kiện thoát nghèo lý tưởng là học vấn THPT trở lên, không bệnh tật, tỷ lệ phụ thuộc dưới 33%, vốn vay chính thức và quỹ đất nông lâm nghiệp dưới 0,9 ha (do thiên hướng kinh doanh dịch vụ phi nông nghiệp). Trong khi đó, đối với đồng bào dân tộc thiểu số, kịch bản tương tự bắt buộc phải đi kèm diện tích đất nông lâm nghiệp trên 0,9 ha nhằm phát huy tối đa lợi thế canh tác bản địa.

Đề xuất và khuyến nghị

Nhằm hỗ trợ huyện Đà Bắc giảm tỷ lệ nghèo đa chiều từ 23,75% xuống dưới 15% vào năm 2025, bốn nhóm giải pháp hành động được đề xuất:

• Nâng cấp y tế cơ sở và bao phủ bảo hiểm y tế toàn diện: Ủy ban nhân dân huyện Đà Bắc cùng Trung tâm Y tế huyện cần triển khai chương trình khám sàng lọc định kỳ miễn phí tại 100% các trạm y tế xã, đặc biệt là các xã vùng cao như Cao Sơn và Hiền Lương. Đạt mục tiêu bao phủ 100% bảo hiểm y tế cho đồng bào dân tộc thiểu số và hộ cận nghèo trong giai đoạn 2022-2024 nhằm triệt tiêu nguy cơ tái nghèo do gánh nặng chi phí chữa bệnh.
• Đẩy mạnh đào tạo nghề gắn với nâng cao học vấn thực chất: Phòng Giáo dục và Đào tạo phối hợp với Phòng Lao động - Thương binh và Xã hội huyện tổ chức các lớp bổ túc văn hóa kết hợp dạy nghề ngắn hạn về nông nghiệp công nghệ cao và du lịch cộng đồng. Phấn đấu nâng tỷ lệ chủ hộ có trình độ học vấn từ trung học phổ thông trở lên từ 27% hiện nay lên trên 45% vào năm 2025.
• Mở rộng hạn mức và đơn giản hóa thủ tục tín dụng chính sách: Chi nhánh Ngân hàng Chính sách Xã hội huyện Đà Bắc cần mở rộng quy mô giải ngân vốn vay ưu đãi với chu kỳ vay linh hoạt từ 3 đến 5 năm, tích hợp bắt buộc việc giải ngân vốn với tư vấn phương án sản xuất kinh doanh nhằm nâng tỷ lệ hộ nghèo tiếp cận vốn chính thức lên trên 95% vào năm 2024.
• Tối ưu hóa quản lý đất đai và khuyến nông thích ứng văn hóa: Trạm Khuyến nông huyện Đà Bắc cần tái cấu trúc các lớp chuyển giao kỹ thuật theo hình thức cầm tay chỉ việc bằng tiếng dân tộc bản địa, tập trung vào mô hình nông lâm kết hợp trên các diện tích đất dốc trên 0,9 ha, tăng tỷ lệ tiếp cận khuyến nông của các hộ nghèo từ mức 16% lên 60% vào năm 2025.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

• Cán bộ hoạch định chính sách và chính quyền địa phương cấp huyện, tỉnh: Luận văn cung cấp luận cứ khoa học định lượng và các kịch bản mô phỏng cụ thể giúp Ủy ban nhân dân các huyện miền núi xây dựng kế hoạch giảm nghèo bền vững giai đoạn 2021-2025 sát với đặc thù từng dân tộc.
• Học viên cao học và nghiên cứu sinh chuyên ngành Kinh tế Phát triển: Công trình là tài liệu tham khảo mẫu mực về quy trình kết hợp mô hình Hồi quy Logistic với Mạng xác suất Bayesian trong việc xử lý các quan hệ nhân quả phi tuyến tính và phân tích tương tác phi cộng tính.
• Cán bộ quản lý các tổ chức phi chính phủ và dự án phát triển quốc tế: Các chuyên gia phát triển có thể sử dụng các chỉ số về thiếu hụt dịch vụ xã hội và điều kiện nhà ở để thiết kế các gói can thiệp sinh kế, y tế và nước sạch tập trung đúng đối tượng đích.
• Cán bộ tín dụng tại các tổ chức tài chính vi mô và Ngân hàng Chính sách: Cung cấp bức tranh phân tích rủi ro tín dụng và vai trò đòn bẩy của dòng vốn chính thức trong việc nâng cao thu nhập cho nông hộ vùng khó khăn.

Câu hỏi thường gặp

Tại sao bệnh tật lại là nhân tố tác động mạnh nhất đến xác suất nghèo đa chiều tại Đà Bắc?
Kết quả phân tích độ nhạy của Mạng Bayesian cho thấy biến số bệnh tật dẫn đầu về mức độ giảm phương sai với 4,02%. Trong khảo sát thực tế, 78% số hộ có thành viên ốm đau rơi vào nhóm nghèo đa chiều do phải gánh chịu chi phí y tế lớn và suy giảm năng lực lao động chính.

Tiếp cận vốn vay chính thức mang lại hiệu quả vượt trội như thế nào so với nguồn vốn phi chính thức?
Mô hình Logistic chỉ ra rằng tiếp cận vốn chính thức giúp tăng cơ hội thoát nghèo gấp 12,658 lần. Ngược lại, vốn phi chính thức chỉ chiếm 12% mẫu khảo sát, mang tính chất vay mượn tiêu dùng ngắn hạn và không tạo ra tác động thống kê có ý nghĩa đến việc cải thiện sinh kế.

Mô hình Mạng xác suất Bayesian mang lại ưu thế gì so với mô hình hồi quy truyền thống?
Mạng Bayesian cho phép biểu diễn trực quan mối quan hệ nhân quả phức tạp qua đồ thị có hướng và thực hiện suy luận chẩn đoán ngược khi cố định xác suất không nghèo ở mức 100%, đồng thời đánh giá được các tương tác cộng hưởng và triệt tiêu giữa các chính sách can thiệp.

Vì sao kịch bản thoát nghèo tối ưu giữa người Kinh và người dân tộc thiểu số lại khác nhau về quy mô đất đai?
Chủ hộ người Kinh tại Đà Bắc thường có xu hướng tham gia vào các hoạt động dịch vụ và phi nông nghiệp, nên quy mô đất dưới 0,9 ha là đủ để tối ưu hóa quản lý. Trong khi đó, đồng bào dân tộc thiểu số phụ thuộc chủ yếu vào truyền thống sản xuất nương rẫy và lâm nghiệp, đòi hỏi quỹ đất trên 0,9 ha để đảm bảo an ninh lương thực.

Ý nghĩa thực tiễn của phát hiện về tương tác cộng hưởng giữa y tế và giáo dục là gì?
Khi kết hợp đồng thời việc chăm sóc sức khỏe tốt (không bệnh tật) và nâng cao học vấn của chủ hộ (từ THPT trở lên), xác suất thoát nghèo tăng vọt vượt trội so với tổng tác động đơn lẻ của hai yếu tố, khẳng định các chương trình an sinh cần thực hiện lồng ghép song song thay vì triển khai riêng lẻ.

Kết luận

• Luận văn đã xác định chính xác 6 nhân tố chi phối nghèo đa chiều tại huyện Đà Bắc: vốn vay chính thức, dân tộc, sức khỏe, diện tích đất nông lâm nghiệp, học vấn và tỷ lệ phụ thuộc.
• Ứng dụng thành công phương pháp tích hợp giữa Hồi quy Logistic Nhị phân và Mạng niềm tin Bayesian với độ chính xác dự báo đạt 86,9% trên đường cong ROC.
• Làm sáng tỏ các tương tác phi cộng tính phức tạp, chứng minh tính ưu việt của sự kết hợp đồng bộ giữa chính sách y tế và giáo dục trong việc thúc đẩy thoát nghèo nhanh.
• Thiết lập chi tiết hai kịch bản thoát nghèo tối ưu có tính phân hóa rõ nét giữa cộng đồng dân tộc thiểu số và người Kinh dựa trên đặc điểm tích lũy tư liệu sản xuất.
• Đề xuất hệ thống giải pháp hành động cụ thể cho địa phương với lộ trình đến năm 2025, kết hợp chặt chẽ giữa mở rộng tín dụng chính sách, nâng cao dân trí và củng cố hệ thống y tế cơ sở.

Các cơ quan quản lý nhà nước và nhà nghiên cứu quan tâm có thể khai thác các mô hình định lượng chi tiết trong luận văn để áp dụng vào công tác đánh giá nghèo đa chiều tại các địa bàn miền núi tương đồng trên toàn quốc.

Trích đoạn nội dung tài liệu

VNU UNIVERSITY OF ECONOMICS AND BUSINESS FACULTY OF DEVELOPMENT ECONOMICS SUPERVISOR Assoc. Le Dinh Hai STUDENT: Vu Minh Hoang CLASS: QH-2018-E KTPT 2 Standard program Hanoi — November 2021 VNU UNIVERSITY OF ECONOMICS AND BUSINESS FACULTY OF DEVELOPMENT ECONOMICS SUPERVISOR Assoc. Le Dinh Hai THESIS COMMITTEE STUDENT: Vu Minh Hoang CLASS: QH-2018-E KTPT 2 Standard program Hanoi — November 2021 Acknowledgements I am pleased to have an opportunity to write my acknowledgements to many people involved in the research, without whom this study would have never happened. First and foremost, I would like to express my deep sense of gratitude to supervisor Dr.

Le Dinh Hai from the Faculty of Development Economics, VNU University of Economics and Business, for his continuous support, patient guidance and enthusiastic encouragement throughout my research project. His ideas, knowledge and efforts are heavily embedded into this study. I wish to extend my thanks to express my heartfelt gratitude to my research team group, Dao Duy Tan and Luong Thi Khanh Ly, for the commendable efforts and for always staying by my side on every field trip and helping me construct this research. Similarly, I would love to thank various people for their contribution to this project; Mr.

Nguyen Duc Anh, Da Bac District Department of Labour, Invalids and Social Affairs; the staffs of Committee of Toan Son, Cao Son and Hien Luong Communes; and the village chiefs who devote their time to help me during the field survey. Special thanks to local people in Da Bac district for providing me with helpful information in this study. Finally, I owe my gratefully thank to my grandmother, my parents, my sisters, my uncles, and aunts for their endless love, support, and encouragement to me throughout all my life. Without their wonderful care, it would have been impossible for me to chase my dream.

Hanoi, November 10" 2021 Table of Contents List of tables. iv List of figtires 158. 1 Chapter 2: Study Goals and Objectives. Study goal and obj€CfÏY€S.

4 Chapter 3: Conceptual FrameWOrK.- - cv HH TH ng rưy 5 KSNx(2vàÄ. Multidimensional poverty in Viefnaim. Potential factors affecting multidimensional poverty. Characteristics of household head 000.

Characteristics of houseloÏ(. G1100 HH HH ni, 10 Chapter 4: Study Area and Research Methodology. Study area nh. Hoa Binh PTOVITC€.

- - - G0 nọ nọ nu ngư 12 4. Da Bac DISẨTIC. 0 1 HH HH tự 13 4.-- - - - - 2 1113331111111 11111 9 111 11g vn ng kh 14 4. c L 1H HH TH vn.

Variable description and điSCT€t1Z8tIOTN.- 5c <5 1333211111311 1 kreerse 20 Chapter 5: Results 01. Descriptive statistic on surveyed households in Da Bac district. Ethnicity of household headd. Gender of household heard.- -- << + 111121 9 vn kg kg ng rưy 27 5.

Occupation of household head. Participation in agricultural extension DfOBTAINS. The main source of water of the household. Household dependency TafO.

--- - - --s + + 119901119 0v vn ng vớ 28 5. Road vo on ae. 5G 100119099 nọ ng no ng 28 5. Household health stafUS.

Age of household head. - -- --- <1 1131011111391 1 1 9 3111 ng ng ng và 29 5. Education of household hea(d. - - G110 nọ HT nọ nh nh 30 5.

Distance to district Center .-- 2G 1101199011901 vn ng ky 30 5. Key drivers affecting multidimensional poVery. HH HH HH re 33 5. The resulting Bayesian NeGfWOFK.

Model validation and sensitivity añaÏyS1S. Factors influencing multidimensional poverty. How do the drivers influence the probability of households’ multidimensional 09. Interaction aïnaÌÏS1S.

ees - - + xxx HH TK ng 41 Chapter 6: Discussion and policy implicafion. SH HH HH HH 47 Reference. 56 iv List of tables Table Page Table 4.1: Sampling design in Da Bac District, Hoa Binh Province 15 Table 4.2: Description of variables and discretization methods 21 Table 5.1: Descriptive statistics on surveyed households for qualitative aA parameters Table 5.2: Descriptive statistics on surveyed households for quantitative 2% parameters Table 5.3: Brief model summary for key drivers affecting multidimensional T poverty of surveyed households Table 5.