Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Xóa nghèo là mục tiêu đứng đầu trong 17 Mục tiêu Phát triển Bền vững (Sustainable Development Goals – SDG) của Liên Hợp Quốc nhằm chấm dứt đói nghèo dưới mọi hình thức. Trong bối cảnh phát triển kinh tế - xã hội hiện đại, cách tiếp cận nghèo đói truyền thống dựa trên một chiều duy nhất là thu nhập hoặc chi tiêu bộc lộ nhiều hạn chế do không phản ánh đầy đủ các khía cạnh thiếu hụt thiết yếu trong đời sống con người. Do đó, việc chuyển đổi sang phương pháp tiếp cận nghèo đa chiều đang trở thành xu thế tất yếu trên phạm vi toàn cầu và tại Việt Nam.

Tại Việt Nam, tỷ lệ hộ nghèo đa chiều trên cả nước đã giảm mạnh từ 9,9% năm 2016 xuống còn 4,8% năm 2020. Tuy nhiên, tình trạng nghèo đói vẫn phân bố không đồng đều giữa các vùng miền. Vùng Trung du và miền núi phía Bắc – trong đó có tỉnh Bắc Kạn – vẫn nằm trong nhóm có tỷ lệ nghèo đa chiều cao nhất cả nước (2,7% năm 2020, chỉ sau Tây Nguyên với 3,1%). Tỉnh Bắc Kạn có điều kiện địa hình phức tạp, diện tích đất tự nhiên 485.996 ha, dân số 313.905 người (tính đến 01/4/2019), với gần 90% là đồng bào dân tộc thiểu số (Tày 52,58%, Dao 17,86%, Nùng 9,15%, Mông 7,20%, Sán Chay 0,54%). Giai đoạn 2016 - 2020, tỷ lệ hộ nghèo của tỉnh giảm từ 29,4% (22.706 hộ) xuống 18,5% (14.982 hộ). Huyện Na Rì là địa phương có tỷ lệ hộ nghèo cao nhất tỉnh với 17 xã và 14 thôn đặc biệt khó khăn thuộc diện đầu tư của Chương trình 135. Dù kết quả giảm nghèo có chuyển biến nhưng tính bền vững chưa cao, nguy cơ tái nghèo lớn và tốc độ giảm nghèo đang có dấu hiệu chậm lại.

Trước thực tế đó, khóa luận tập trung giải quyết các mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu sau:

  1. Mục tiêu tổng quát: Phân tích thực trạng nghèo đa chiều và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tình trạng nghèo đa chiều của hộ gia đình thông qua việc ứng dụng mô hình Mạng lưới Bayes (Bayesian Networks – BNs). Từ đó, đề xuất hệ thống giải pháp nâng cao hiệu quả giảm nghèo đa chiều bền vững tại xã Lương Thượng, huyện Na Rì, tỉnh Bắc Kạn và các khu vực có điều kiện tương đồng.
  2. Mục tiêu cụ thể:
    • Hệ thống hóa khung lý luận và chỉ ra các yếu tố tiềm năng ảnh hưởng đến tình trạng nghèo đa chiều của hộ gia đình.
    • Xác định và lượng hóa các yếu tố cụ thể ảnh hưởng đến tình trạng nghèo đa chiều tại địa bàn khảo sát.
    • Ứng dụng mô hình BNs để dự báo xác suất và mô phỏng các kịch bản thay đổi tình trạng nghèo đa chiều khi có tác động từ các yếu tố chính sách.
    • Đề xuất các giải pháp khả thi nhằm thúc đẩy thoát nghèo đa chiều cho hộ gia đình tại địa phương.
  3. Câu hỏi nghiên cứu:
    • Thực trạng nghèo đa chiều tại xã Lương Thượng, huyện Na Rì diễn ra như thế nào?
    • Nghèo đa chiều của các hộ gia đình chịu tác động bởi những yếu tố nào?
    • Mức độ tác động của các yếu tố đó đối với tình trạng nghèo đa chiều tại địa phương ra sao?
    • Những giải pháp can thiệp nào giúp hộ gia đình tại xã Lương Thượng thoát nghèo đa chiều bền vững?
  4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
    • Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố ảnh hưởng đến tình trạng nghèo đa chiều của hộ gia đình.
    • Đối tượng điều tra: Các hộ gia đình tại xã Lương Thượng, huyện Na Rì, tỉnh Bắc Kạn.
    • Phạm vi không gian: Xã Lương Thượng, huyện Na Rì, tỉnh Bắc Kạn.
    • Phạm vi thời gian: Số liệu thứ cấp thu thập trong giai đoạn 2016 - 2021; số liệu sơ cấp kế thừa từ bộ điều tra khảo sát hộ gia đình thực hiện năm 2018.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và tiêu chí đánh giá nghèo đa chiều

Khóa luận kế thừa và vận dụng hệ thống lý thuyết về nghèo đa chiều từ các tổ chức quốc tế và khung chính sách của Việt Nam:

  • Phương pháp Alkire - Foster (OPHI/UNDP): Đo lường Chỉ số nghèo đa chiều ($MPI$) dựa trên 3 chiều cạnh gồm 10 chỉ số với ngưỡng thiếu hụt và trọng số xác định:
Chiều cạnh Chỉ số thành phần Ngưỡng thiếu hụt Trọng số
Giáo dục Số năm đi học ($GD1$) Không có thành viên nào hoàn thành 5 năm đi học 1/6
Trẻ em đến trường ($GD2$) Trẻ em trong độ tuổi đi học không đến trường từ lớp 1 đến lớp 8 1/6
Sức khỏe Tử vong ở trẻ em ($SK1$) Có trẻ em tử vong trong gia đình 1/6
Dinh dưỡng ($SK2$) Có thành viên trong gia đình bị suy dinh dưỡng 1/6
Mức sống Điện sinh hoạt ($MS1$) Hộ gia đình không có điện 1/18
Vệ sinh ($MS2$) Công trình vệ sinh chưa cải thiện hoặc dùng chung 1/18
Nước sạch ($MS3$) Không có nước sạch hoặc nguồn nước cách nhà trên 30 phút đi bộ 1/18
Sàn nhà ($MS4$) Làm bằng đất, cát hoặc vật liệu tạm bợ 1/18
Nhiên liệu đun nấu ($MS5$) Nấu ăn bằng than, củi, phân 1/18
Tài sản ($MS6$) Không sở hữu quá 1 tài sản cơ bản và không có xe hơi/xe tải 1/18

Chỉ số thiếu hụt đa chiều ($THDC$) được tổng hợp theo trọng số. Hộ nghèo đa chiều là hộ có $THDC \ge 1/3$. Chỉ số $MPI$ được xác định qua tích số giữa tỷ lệ nghèo đa chiều ($H = q/N$) và cường độ nghèo ($A = \sum c / q$): $MPI = H \times A$.

  • Chuẩn nghèo đa chiều tại Việt Nam giai đoạn 2016 - 2020 (Quyết định số 59/2015/QĐ-TTg): Kết hợp tiêu chí thu nhập (nông thôn: $\le 700.000$ đồng/người/tháng; thành thị: $\le 900.000$ đồng/người/tháng) và mức độ thiếu hụt tiếp cận 5 dịch vụ xã hội cơ bản (y tế, giáo dục, nhà ở, nước sạch và vệ sinh, thông tin) gồm 10 chỉ số. Đánh giá dựa trên hệ số điểm thu nhập $B1$ và điểm thiếu hụt dịch vụ xã hội cơ bản $B2$.
  • Chuẩn nghèo đa chiều giai đoạn 2021 - 2025 (Nghị định số 07/2021/NĐ-CP): Nâng mức thu nhập (nông thôn: $\le 1.500.000$ đồng/người/tháng; thành thị: $\le 2.000.000$ đồng/người/tháng) và mở rộng thành 6 chiều dịch vụ xã hội cơ bản (bổ sung chiều việc làm) với 12 chỉ số đo lường (việc làm, người phụ thuộc, dinh dưỡng, bảo hiểm y tế, trình độ giáo dục người lớn, tình trạng đi học của trẻ em, chất lượng nhà ở, diện tích nhà ở, nguồn nước sinh hoạt, nhà tiêu hợp vệ sinh, dịch vụ viễn thông, phương tiện tiếp cận thông tin).

Khung các yếu tố tiềm năng ảnh hưởng đến nghèo đa chiều

Khóa luận tổng hợp 4 nhóm yếu tố chính tác động đến tình trạng nghèo đa chiều của hộ gia đình:

  1. Đặc điểm chủ hộ: Dân tộc, giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp.
  2. Đặc điểm hộ gia đình: Quy mô nhân khẩu, tỷ lệ phụ thuộc, diện tích đất canh tác.
  3. Đặc điểm kinh tế - xã hội: Khả năng tiếp cận vốn tín dụng ngân hàng, mức độ tiếp cận thông tin.
  4. Đặc điểm thể chế, chính sách: Sự tham gia vào các chương trình khuyến nông, các dự án hỗ trợ sản xuất.

Phương pháp nghiên cứu

  • Phương pháp thu thập dữ liệu: Thu thập số liệu thứ cấp từ các báo cáo thống kê, chương trình giảm nghèo của Sở LĐTBXH tỉnh Bắc Kạn, Cục Thống kê tỉnh, Phòng LĐTBXH huyện Na Rì và UBND xã Lương Thượng giai đoạn 2016 - 2021; số liệu sơ cấp từ phiếu khảo sát nông hộ tại xã Lương Thượng năm 2018.
  • Phương pháp phân tích: Thống kê mô tả, phân tích ma trận tương quan giữa biến nghèo đa chiều và các biến giải thích.
  • Mô hình Mạng lưới Bayes (Bayesian Networks - BNs): Là mô hình đồ thị có hướng phi chu trình (DAG) kết hợp lý thuyết xác suất có điều kiện. Mô hình được ứng dụng để biểu diễn mối quan hệ nhân quả phức tạp, tính toán độ nhạy, xếp hạng tầm quan trọng của các yếu tố ảnh hưởng và mô phỏng các kịch bản dự báo xác suất thoát nghèo của hộ gia đình dưới các điều kiện ràng buộc.

Nội dung chính theo từng chương

Chương I: Tổng quan nghiên cứu và cơ sở lý luận

Chương I tổng thuật chi tiết các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước về nghèo đa chiều, các nhân tố ảnh hưởng và ứng dụng mô hình BNs. Các nghiên cứu quốc tế tiêu biểu như Sabina Alkire & Maria Emma Santos (2011), Rod Hick (2014), Dehury & Mohanty (2015), Whelan et al. (2014) đã đặt nền móng phương pháp luận đo lường MPI. Về các yếu tố ảnh hưởng, các tác giả Adekoya (2014), Baiyegunhi & Fraser (2010), Mukli & Mersini (2013), Roy et al. (2015) chỉ ra vai trò của học vấn, tỷ lệ phụ thuộc, đất đai, tín dụng và hạ tầng công cộng.

Tại Việt Nam, các tác giả Đặng Hữu Liệu & Nguyễn Thị Hà Thành (2016), Trần Tiến Khai & Nguyễn Ngọc Danh (2014), Nguyễn Thị Phương Thảo (2018), Đinh Phi Hổ cs (2015), Nguyễn Thanh Bình (2017) đã phân tích nghèo đa chiều gắn với khung sinh kế bền vững và mô hình Logit/Probit.

Về mô hình BNs, các công trình quốc tế của Mauricio Gallardo cs (2013), Jens Frayer cs (2014), Lê Đình Hải cs (2016), Carl S. Smith cs (2007) và các nghiên cứu tại Việt Nam của Nguyễn Ngọc Tuấn & Huỳnh Quyết Thắng (2017), Phạm Thị Hồng Thắm (2018), Trần Thị Mai Anh cs (2019), Hoàng Thu Thảo cs (2020) chứng minh ưu thế vượt trội của BNs trong việc xử lý mối quan hệ phi tuyến, phân tích độ nhạy và mô phỏng kịch bản chính sách. Trên cơ sở đó, tác giả hoàn thiện khung lý thuyết 4 nhóm yếu tố và chuẩn hóa các tiêu chí nghèo đa chiều áp dụng cho đề tài.

Chương II: Đặc điểm địa bàn nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu

Chương II mô tả toàn diện điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội của xã Lương Thượng, huyện Na Rì:

  • Vị trí và địa hình: Xã nằm ở phía Bắc huyện Na Rì (tọa độ $22^\circ16'42''$B, $106^\circ4'26''$Đ), cách trung tâm huyện 24 km, diện tích tự nhiên 3.794,23 ha, chia thành 5 thôn: Khuổi Nộc, Nà Làng, Vằng Khít, Pàn Xá, Bản Giang. Địa hình chia tách bởi suối Ngân Sơn và Quốc lộ 279 (dài 7 km), một nửa là núi đá thuộc Khu bảo tồn thiên nhiên Kim Hy, một nửa là đất đồi với độ che phủ rừng chiếm 70%. Đất đai canh tác nông nghiệp có tầng mỏng, bạc màu.
  • Khí hậu: Nhiệt đới gió mùa vùng núi, nhiệt độ trung bình năm $21^\circ\text{C}$ (biên độ $5^\circ\text{C} - 37^\circ\text{C}$), lượng mưa trung bình 1.084 mm/năm (tập trung cao điểm tháng 5 - 7), lượng bốc hơi 840 mm/năm, thường xuyên chịu sương muối mùa đông và lũ lụt, sạt lở vào mùa mưa.
  • Phương pháp nghiên cứu: Thiết lập khung phân tích tiếp cận theo chiều dọc và chiều ngang, quy trình thu thập số liệu thứ cấp - sơ cấp, và kỹ thuật cài đặt mạng BNs từ cấu trúc các nút nhân quả đến bảng phân phối xác suất có điều kiện.

Chương III: Thực trạng nghèo đa chiều khu vực nghiên cứu

Chương III đánh giá kết quả thực hiện các chương trình giảm nghèo tại huyện Na Rì và xã Lương Thượng giai đoạn 2016 - 2020:

  • Tổng kết các dự án thuộc Chương trình Mục tiêu quốc gia: Dự án 1 (Chương trình 135 với các tiểu dự án hỗ trợ đầu tư cơ sở hạ tầng, hỗ trợ phát triển sản xuất), Dự án 2 (Đa dạng hóa sinh kế ngoài Chương trình 30a và 135), Dự án 3 (Truyền thông và giảm nghèo thông tin), Dự án 4 (Nâng cao năng lực và giám sát đánh giá).
  • Phân tích tỷ lệ và cơ cấu hộ nghèo năm 2020 tại huyện Na Rì: Xác định tỷ lệ hộ nghèo theo nhóm đối tượng, các chiều thiếu hụt chủ yếu tập trung vào tiếp cận dịch vụ y tế, bảo hiểm y tế, chất lượng nhà ở, nước sinh hoạt và tiếp cận công nghệ thông tin.

Chương IV: Kết quả nghiên cứu và đề xuất giải pháp

Chương IV trình bày các phân tích thực nghiệm từ bộ dữ liệu khảo sát và mô hình BNs:

  • Thống kê mô tả đặc điểm hộ điều tra về các biến định tính và định lượng (học vấn chủ hộ, cơ cấu việc làm, diện tích đất canh tác, tỷ lệ phụ thuộc, tình trạng vay vốn, tham gia khuyến nông).
  • Phân tích tương quan và xác định cấu trúc mạng BNs (nút mạng, trạng thái nút và mối liên kết nhân quả).
  • Xếp hạng mức độ quan trọng của các yếu tố tác động đến tình trạng nghèo đa chiều.
  • Xây dựng và phân tích các kịch bản mô phỏng bằng mô hình BNs:
    • Kịch bản 1: Dự báo xác suất đạt 100% hộ gia đình không nghèo đa chiều.
    • Kịch bản 2: Dự báo xác suất không nghèo đa chiều cao nhất cho nhóm hộ có tỷ lệ phụ thuộc cao thông qua kết hợp các chính sách hỗ trợ (vốn vay, khuyến nông, việc làm).
    • Kịch bản 3: Dự báo xác suất không nghèo đa chiều cao nhất cho nhóm hộ thiếu đất canh tác thông qua chuyển dịch nghề nghiệp và can thiệp thể chế.
  • Thảo luận cơ sở khoa học, thực tiễn và đề xuất hai nhóm giải pháp: Nhóm giải pháp chung và nhóm giải pháp cụ thể cho hộ gia đình.

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

  1. Lượng hóa thực trạng và các yếu tố ảnh hưởng: Khóa luận xác định rõ tình trạng nghèo đa chiều tại xã Lương Thượng chịu ảnh hưởng đan xen từ cả 4 nhóm yếu tố: đặc điểm chủ hộ (trình độ văn hóa, nghề nghiệp), đặc điểm hộ (tỷ lệ phụ thuộc, diện tích đất), điều kiện kinh tế - xã hội (tiếp cận tín dụng, tiếp cận thông tin) và thể chế (tập huấn khuyến nông).
  2. Mô phỏng kịch bản chính sách qua mô hình BNs: Khóa luận chứng minh tính hiệu quả của BNs trong việc mô hình hóa các trạng thái bất định. Kết quả mô phỏng kịch bản chỉ ra rằng:
    • Đối với hộ có tỷ lệ phụ thuộc cao, việc can thiệp đơn lẻ bằng trợ cấp không đem lại xác suất thoát nghèo cao; việc kết hợp đồng thời giữa mở rộng tiếp cận tín dụng ưu đãi và đào tạo khuyến nông mang lại xác suất không nghèo đa chiều cao nhất.
    • Đối với hộ có ít diện tích đất canh tác, giải pháp tối ưu hóa xác suất thoát nghèo bền vững dựa vào đa dạng hóa sinh kế phi nông nghiệp và tiếp cận các nguồn thông tin khoa học kỹ thuật.

Đề xuất giải pháp

Tác giả xây dựng hệ thống khuyến nghị gồm 2 nhóm chính:

  • Nhóm giải pháp chung cấp địa phương: Đẩy mạnh hoàn thiện cơ sở hạ tầng nông thôn gắn với Chương trình 135; tăng cường hệ thống truyền thông cơ sở nhằm giảm nghèo thông tin; nâng cao chất lượng mạng lưới khuyến nông cơ sở phù hợp với điều kiện địa hình miền núi.
  • Nhóm giải pháp cụ thể cho hộ gia đình: Hỗ trợ chuyển đổi sinh kế cho các hộ thiếu đất sản xuất; nâng cao khả năng tiếp cận nguồn vốn vay ưu đãi phục vụ phát triển chăn nuôi và kinh tế đồi rừng; phổ biến kiến thức kế hoạch hóa gia đình nhằm giảm tỷ lệ phụ thuộc.

Đóng góp của đề tài

  • Về mặt khoa học: Bổ sung bằng chứng thực nghiệm về nghèo đa chiều tại vùng đồng bào dân tộc thiểu số miền núi phía Bắc; tiên phong ứng dụng mô hình động Mạng lưới Bayes (BNs) trong phân tích nghèo đa chiều tại Việt Nam thay thế các mô hình kinh tế lượng tĩnh truyền thống (như Logit/Probit), khai thác khả năng dự báo và phân tích kịch bản chính sách.
  • Về mặt thực tiễn: Cung cấp luận cứ khoa học cụ thể cho các nhà quản lý tại xã Lương Thượng, huyện Na Rì và tỉnh Bắc Kạn trong quá trình xây dựng kế hoạch giảm nghèo bền vững theo chuẩn nghèo đa chiều giai đoạn mới 2021 - 2025.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế:
    • Phạm vi không gian nghiên cứu giới hạn tại một địa bàn cấp xã (xã Lương Thượng, huyện Na Rì), do đó khả năng suy rộng kết quả cho toàn bộ các vùng sinh thái khác nhau cần có sự điều chỉnh.
    • Số liệu sơ cấp kế thừa từ đợt điều tra năm 2018, chưa cập nhật đầy đủ các biến động phát sinh do ảnh hưởng của đại dịch COVID-19 trong giai đoạn 2020 - 2021.
  • Hướng nghiên cứu tiếp:
    • Mở rộng phạm vi khảo sát ra toàn huyện Na Rì hoặc các huyện lân cận thuộc vùng núi cao tỉnh Bắc Kạn.
    • Cập nhật số liệu điều tra theo chuẩn nghèo đa chiều 2021 - 2025 (Nghị định 07/2021/NĐ-CP) và tích hợp các biến động kinh tế vĩ mô vào mô hình mạng BNs.

Giá trị tham khảo

  • Đối tượng tham khảo:
    • Giảng viên, học viên và sinh viên ngành Kinh tế phát triển, Kinh tế nông nghiệp, Xã hội học và Quản lý công.
    • Cán bộ làm công tác giảm nghèo, lao động - thương binh và xã hội tại các địa phương miền núi, vùng đồng bào dân tộc thiểu số.
    • Các nhà nghiên cứu quan tâm đến ứng dụng công cụ xác suất và mô hình mạng Bayesian (BNs) trong khoa học kinh tế - xã hội.
  • Phần nội dung giá trị nhất:
    • Khung phương pháp luận đo lường chuẩn nghèo đa chiều (so sánh chuẩn quốc tế MPI, chuẩn Việt Nam giai đoạn 2016 - 2020 và 2021 - 2025).
    • Quy trình thiết lập, gán xác suất và chạy kịch bản dự báo chính sách giảm nghèo bằng mô hình Bayesian Networks.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng mô hình Mạng lưới Bayes (BNs) thay cho các mô hình hồi quy truyền thống vì lý do gì?
Các mô hình kinh tế lượng truyền thống (như hồi quy tuyến tính, Binary Logistic) là mô hình tĩnh, hạn chế trong việc phân tích độ nhạy, khó xử lý tương tác nhân quả phức tạp và không hỗ trợ mô phỏng kịch bản dự báo xác suất khi các điều kiện đầu vào thay đổi. Mô hình BNs là mô hình xác suất động, cho phép kết hợp dữ liệu thực nghiệm với suy diễn Bayes để dự báo xác suất thoát nghèo của hộ gia đình theo từng kịch bản can thiệp cụ thể.

2. Tiêu chuẩn xác định hộ nghèo đa chiều tại nông thôn Việt Nam giai đoạn 2016 - 2020 khác giai đoạn 2021 - 2025 như thế nào?
Giai đoạn 2016 - 2020 (Quyết định 59/2015/QĐ-TTg) áp dụng mức thu nhập nông thôn $\le 700.000$ đồng/người/tháng kết hợp mức độ thiếu hụt $\ge 3$ chỉ số trong 10 chỉ số của 5 dịch vụ xã hội cơ bản. Giai đoạn 2021 - 2025 (Nghị định 07/2021/NĐ-CP) nâng mức chuẩn thu nhập nông thôn lên $\le 1.500.000$ đồng/người/tháng và mở rộng thành 6 chiều dịch vụ xã hội cơ bản (bổ sung chiều việc làm) với 12 chỉ số đo lường.

3. Địa bàn nghiên cứu xã Lương Thượng có những đặc trưng tự nhiên nào tác động đến sinh kế của người dân?
Xã Lương Thượng có địa hình chia cắt mạnh bởi dãy núi đá thuộc Khu bảo tồn thiên nhiên Kim Hy và suối Ngân Sơn. Tầng đất canh tác mỏng, bạc màu; diện tích đất lâm nghiệp và độ che phủ rừng cao (70%), nhưng đất nông nghiệp màu mỡ ven suối rất hạn chế. Khí hậu thường xuyên có sương muối vào mùa đông, hạn hán mùa khô và nguy cơ lũ lụt, sạt lở vào mùa mưa, gây trở ngại lớn cho sản xuất nông nghiệp.

4. Dữ liệu nghiên cứu của khóa luận được thu thập từ những nguồn nào?
Dữ liệu nghiên cứu bao gồm số liệu thứ cấp giai đoạn 2016 - 2021 từ các cơ quan quản lý (Sở LĐTBXH tỉnh Bắc Kạn, Cục Thống kê, Phòng LĐTBXH huyện Na Rì, UBND xã Lương Thượng) và số liệu sơ cấp từ bộ dữ liệu khảo sát hộ gia đình tại xã Lương Thượng thực hiện năm 2018 (kế thừa từ tác giả Nguyễn Lan Hương).


Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Đào Duy Tân đã hệ thống hóa cơ sở lý luận về nghèo đa chiều và phân tích sâu sắc thực trạng nghèo đói tại xã Lương Thượng, huyện Na Rì, tỉnh Bắc Kạn. Bằng việc tiên phong ứng dụng mô hình Mạng lưới Bayes (BNs), nghiên cứu đã lượng hóa thành công tác động của các yếu tố chủ hộ, quy mô hộ, đất đai, tín dụng và khuyến nông đối với tình trạng nghèo đa chiều. Các kịch bản dự báo xác suất được xây dựng trong khóa luận là căn cứ khoa học và thực tiễn hữu ích giúp các cấp quản lý địa phương hoạch định chính sách giảm nghèo bền vững trong giai đoạn 2021 - 2025.