Đề xuất mô hình nghiên cứu giảm nghèo đa chiều: Trường hợp đồng bào Khmer vùng Đồng bằng sông Cửu Long

Nguyễn Thị Cẩm Nhung

NCS, Trường Đại học Trà Vinh, Email: nhungnhung@tvu.edu.vn

PGS, TS. Nguyễn Hồng Hà

Trường Kinh tế, Luật - Trường Đại học Trà Vinh; Email: hongha@tvu.edu.vn

TS. Phan Văn Đàn

Trường Đại học Bạc Liêu; Email: pvdan@blu.edu.vn

Tóm tắt

Mục tiêu của nghiên cứu này nhằm xây dựng được mô hình lý thuyết về giảm nghèo đa chiều cho đồng bào dân tộc Khmer tại Đồng bằng sông Cửu Long. Dữ liệu thu thập từ các lý thuyết, tổng hợp tài liệu nghiên cứu trong và ngoài nước, kết hợp khảo sát ý kiến chuyên gia để hiệu chỉnh các biến số trong mô hình, thực hiện trong giai đoạn 2024 – 2025. Kết quả nghiên cứu đã đề xuất được mô hình nghiên cứu giảm nghèo đa chiếu phù hợp, làm sáng tỏ mối quan hệ giữa các biến tác động trực tiếp và các biến tác động gián tiếp đến giảm nghèo đa chiều cho đồng bào dân tộc Khmer tại Đồng bằng sông Cửu Long.

Từ khóa: Giảm nghèo, đa chiều, đồng bào Khmer, đồng bằng sông Cửu Long

Summary

The objective of this study is to develop a theoretical model for reducing multidimensional poverty among the Khmer ethnic community in the Mekong Delta. Data are collected from relevant theories and a synthesis of domestic and international research, combined with expert surveys to refine the variables in the model, conducted during the period from 2024 to 2025. The findings propose a suitable multidimensional poverty reduction research model that clarifies the relationships between direct and indirect influencing variables on multidimensional poverty reduction for the Khmer ethnic community in the Mekong Delta.

Keywords: Poverty reduction, multidimensional, Khmer ethnic community, Mekong Delta

GIỚI THIỆU

Khái niệm nghèo đa chiều (Multidimensional Poverty) được phát triển nhằm vượt qua những hạn chế của cách tiếp cận truyền thống chỉ dựa vào thu nhập. Theo A. Sen (1999) – nhà kinh tế học và triết gia Ấn Độ – nghèo đói không đơn thuần là thiếu tiền, mà là thiếu những năng lực cơ bản để một người có thể đạt được một cuộc sống có giá trị. Điều này bao gồm tiếp cận giáo dục, y tế, điều kiện sống, việc làm ổn định và khả năng tham gia xã hội. Từ nền tảng này, Sen đã đặt nền móng cho tư duy phát triển đa chiều và nhân bản hơn trong đo lường và chính sách giảm nghèo.

Tại địa phương, một số nghiên cứu có giá trị đã được thực hiện như: Trần Văn Giáp và cộng sự (2018) về biến đổi khí hậu và sinh kế người Khmer, nghiên cứu của tác nhóm tác giả Lê Hà và cộng sự (2014) về tiếp cận dịch vụ y tế, cũng như nghiên cứu của Lâm Quang Lộc (2014) về chương trình phát triển nông thôn mới.

Tuy vậy, các nghiên cứu này vẫn còn thiếu sự lồng ghép toàn diện giữa các yếu tố văn hóa – xã hội – công nghệ, khiến cho việc hiểu và giải quyết nghèo đa chiều đối với cộng đồng Khmer còn chưa đầy đủ. Các lý thuyết nền tảng về nghèo đa chiều cung cấp cơ sở khoa học vững chắc để đánh giá nghèo đói từ nhiều khía cạnh, trong khi các nghiên cứu thực tiễn ở cấp quốc tế và khu vực giúp định hướng chính sách. Tuy nhiên, đối với nhóm dân tộc Khmer tại Đồng bằng sông Cửu Long, cần có những tiếp cận mang tính địa phương hóa cao hơn, đặc biệt là lồng ghép yếu tố chuyển đổi số, phát triển bền vững và đặc điểm văn hóa dân tộc vào mô hình đo lường và chính sách giảm nghèo đa chiều. Vì thế, việc nghiên cứu xây dựng được mô hình lý thuyết về giảm nghèo đa chiều cho đồng bào dân tộc Khmer tại Đồng bằng sông Cửu Long là cần thiết.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Khái niệm nghèo đa chiều

Khác với nghèo đơn chiều vốn chỉ đo lường dựa trên mức thu nhập hay chi tiêu so với ngưỡng chuẩn, nghèo đa chiều phản ánh sự thiếu thốn trong nhiều khía cạnh đời sống – từ giáo dục, y tế đến điều kiện sống cơ bản (Haughton và Khandker, 2009). Theo Ngân hàng Thế giới – WB (2021), nghèo không chỉ là sự thiếu hụt vật chất, mà còn bao gồm tính dễ tổn thương, rủi ro xã hội và khả năng tự quyết.

UNDP (2020) cũng nhấn mạnh rằng, người nghèo là những người bị loại trừ khỏi các dịch vụ cơ bản như nước sạch, nhà ở, sinh kế, và phúc lợi xã hội. Trong khi đó, Atta Ullah Khan (2014) cho rằng, tiếp cận đa chiều là cách tiếp cận toàn diện hơn, nhằm tránh bỏ sót những nhóm nghèo "ẩn", tức là không nghèo theo tiêu chí thu nhập nhưng thiếu hụt nghiêm trọng trong các chiều phi tiền tệ.

Trong bối cảnh này, định nghĩa của Alkire và Foster (2011) rất phù hợp: nghèo đa chiều là tình trạng thiếu hụt năng lực trong việc đạt được các chức năng tối thiểu cần thiết để có một cuộc sống có giá trị. Đặc biệt, Sen (1999) đề xuất rằng, khái niệm nghèo phải bao gồm cả các khía cạnh phi tiền tệ như: sức khỏe và giáo dục – những yếu tố quan trọng đối với phát triển con người bền vững.

Tổng quan nghiên cứu

Tiếp cận nghèo đa chiều theo hướng thiếu hụt các phương diện cuộc sống

Nghiên cứu của Lu (2019) đã chỉ ra rằng, hiệu quả của giải pháp cho vấn đề nghèo đói sẽ được tăng cường khi tất cả các yếu tố như: giáo dục, y tế và điều kiện sống được tính đến trong quá trình đo lường và thiết kế chính sách hỗ trợ xã hội. Chen và cộng sự (2014) cũng nhấn mạnh việc thiết kế chính sách giảm nghèo dựa trên các đặc điểm cụ thể của sự thiếu hụt trong chỉ số nghèo đa chiều. Phương pháp này đã được áp dụng bởi nhiều nhà nghiên cứu.

Wagle (2005) đã đề xuất một mô hình nghèo đa chiều bằng cách tích hợp các chỉ số về phúc lợi kinh tế, khả năng và sự hòa nhập xã hội như: sức khỏe, giáo dục và chất lượng cuộc sống. Ông nhấn mạnh rằng, cải thiện phúc lợi kinh tế, bao gồm: tăng thu nhập hộ gia đình và tham gia vào thị trường lao động, cùng việc phát triển nguồn nhân lực có kỹ năng và cung cấp tiếp cận tài chính, là rất quan trọng. Ông cũng nhấn mạnh vai trò quan trọng của giáo dục, lập luận rằng thiếu hụt giáo dục gắn liền với khả năng duy trì sức khỏe và tiềm năng kinh tế giảm sút.

Các yếu tố ảnh hưởng tới nghèo đa chiều và chính sách tác động

Các nghiên cứu đã tiến hành đánh giá về những yếu tố ảnh hưởng tới nghèo đa chiều và đề xuất các chính sách liên quan nhằm giảm thiểu tác động của những yếu tố này đối với tình trạng nghèo. Zahra và Zafar (2015) nhấn mạnh rằng việc hiểu rõ hơn về những yếu tố này có thể hỗ trợ trong việc điều chỉnh hoặc phát triển các chính sách kinh tế xã hội một cách hiệu quả hơn để giảm nghèo. Gần đây, đã có nhiều nghiên cứu nhận diện và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến nghèo, với kết quả cho thấy sự tương đồng giữa các yếu tố ảnh hưởng đến nghèo đơn chiều và nghèo đa chiều không nhiều.

Betti và cộng sự (2018) sử dụng Marginal Maximum Likelihood đã chỉ ra rằng, các yếu tố như: tuổi của chủ hộ, trình độ học vấn, tình trạng hôn nhân, và quy mô hộ gia đình có ảnh hưởng tương tự đối với cả hai loại nghèo, trong khi thất nghiệp không ảnh hưởng đến nghèo đa chiều. Đặc biệt, vùng địa lý được phát hiện có ảnh hưởng mạnh mẽ hơn đối với nghèo đa chiều so với nghèo thu nhập.

Deutsch và Silber (2018) đã khám phá nghèo đa chiều thông qua 4 phương pháp: lý thuyết tập mờ, lý thuyết thông tin, phân tích hiệu quả và dẫn xuất tiền đề từ các chỉ số nghèo. Cả 4 phương pháp đều nhấn mạnh rằng nghèo đa chiều bị ảnh hưởng bởi trình độ học vấn của chủ hộ, quy mô hộ gia đình, tình trạng hôn nhân, thành phần dân tộc và nơi cư trú.

Tiếp cận nghèo đa chiều theo hướng thiếu hụt các phương diện

Các nghiên cứu đều thống nhất rằng nghèo đa chiều không chỉ giới hạn ở thu nhập mà còn phản ánh sự thiếu hụt trong nhiều phương diện như: giáo dục, y tế, nhà ở, và các điều kiện sống cơ bản. Nghiên cứu của Bùi Sỹ Tuấn (2016) đã đề xuất chỉ số nghèo đa chiều hỗn hợp (CIP) để đánh giá tình trạng nghèo ở Việt Nam, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đo lường nghèo qua nhiều chiều.

Một số nghiên cứu đã tiến hành xác định các chỉ số đo lường nghèo, từ đó đánh giá mức độ thiếu hụt để hỗ trợ trong việc hoạch định chính sách giảm nghèo. Asselin và Anh (2008) đã phân tích tình trạng nghèo ở Việt Nam thông qua một cách tiếp cận đa chiều, nhấn mạnh khả năng áp dụng của phương pháp luận này trong việc xây dựng khuôn khổ chính sách điều chỉnh kinh tế vĩ mô cho phát triển ở Việt Nam và đề xuất cải tiến phương pháp luận về xác định người nghèo. Hồ Quang Thanh (2016) mô tả nghèo đói như một hình thức bất bình đẳng trong phân phối các điều kiện sống cần thiết, là nguồn gốc của sự loại trừ xã hội, đo lường qua 10 chiều như: thu nhập, giáo dục, sức khỏe, và nhà ở. Sử dụng dữ liệu từ ba cuộc điều tra mức sống Việt Nam (VNLSS), một chỉ số hỗn hợp về nghèo đói đa chiều (CIP) được xây dựng để đánh giá nghèo ở Việt Nam, cho thấy tỷ lệ nghèo tăng khi đo lường theo cách tiếp cận đa chiều.

Các nghiên cứu đã được thực hiện chủ yếu dựa vào dữ liệu thứ cấp để xác định các chỉ số đo lường, dẫn đến việc các chỉ số được áp dụng trong việc đo lường và đánh giá nghèo đa chiều không được phổ biến rộng rãi. Trong khi đó, một số nghiên cứu khác tập trung vào việc sử dụng các phương pháp và chỉ báo đã được đề xuất sẵn, nhằm phân tích tình trạng thiếu hụt và các mối liên hệ giữa chúng.

Tiếp cận nghèo đa chiều theo hướng các yếu tố ảnh hưởng

Các nghiên cứu về giảm nghèo đa chiều tại Việt Nam, nhằm xác định các yếu tố có ảnh hưởng đến chỉ số nghèo đa chiều, đã được tiến hành thông qua sử dụng đa dạng các phương pháp định lượng, bao gồm hồi quy tuyến tính, phân tích nhân tố, và mô hình hồi quy Logistic nhị phân, cùng nhiều phương pháp khác. Các công trình nghiên cứu này có thể được áp dụng ở cả cấp độ địa phương lẫn quốc gia, cho phép phân tích ở nhiều phạm vi khác nhau, cụ thể cấp địa phương, quốc gia có các nghiên cứu Hồ Quang Thanh và các cộng sự (2016), Nguyễn Hồng Hà và Nguyễn Văn Nhân (2017), Phạm và cộng sự (2019), Tuan và cộng sự (2023), Hai và cộng sự (2023)…

ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Dựa trên cơ sở lý luận về đo lường và giảm nghèo đa chiều, đặc biệt là tiếp cận năng lực của Sen (1999) và phương pháp đo lường nghèo đa chiều của Alkire-Foster (2011), đồng thời có sự kế thừa và kết hợp giữa các chỉ số phát triển con người (HDI), chỉ số nghèo đa chiều (MPI) và chuẩn nghèo Việt Nam theo Nghị định 07/2021/NĐ-CP (ngày 27/01/2021 quy định chuẩn nghèo đa chiều giai đoạn 2021-2025) nhằm phản ánh đầy đủ các yếu tố ảnh hưởng đến tình trạng nghèo của đồng bào Khmer tại vùng Đồng bằng sông Cửu Long, nhóm tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu như Hình.

Hình: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Nhóm tác giả đề xuất

Nhóm tác giả cũng đề xuất các giả thuyết nghiên cứu như sau:

Giả thuyết tác động trực tiếp từ yếu tố nền tảng đến biến trung gian:

H1: Học vấn ảnh hưởng tích cực đến mức độ tham gia cộng đồng (H7).

H2: Thu nhập ổn định ảnh hưởng tích cực đến tham gia cộng đồng (H7).

H3: Tiếp cận y tế ảnh hưởng tích cực đến khả năng sử dụng dịch vụ công (H11).

H4: Tiếp cận chính sách ảnh hưởng tích cực đến cả gắn kết xã hội (H8) và dịch vụ công (H11).

H5: Nhà ở ổn định ảnh hưởng tích cực đến gắn kết xã hội (H8).

H6: Tiếp cận CNTT ảnh hưởng tích cực đến gắn kết xã hội (H8).

H9: Biến đổi khí hậu ảnh hưởng tiêu cực đến điều kiện sống, thu nhập và khả năng hội nhập xã hội (gắn kết xã hội – H8).

H10: Bảo tồn văn hóa có ảnh hưởng tích cực đến gắn kết xã hội (H8).

Giả thuyết tác động từ biến trung gian đến nghèo đa chiều (MPI):

H7: Tham gia cộng đồng ảnh hưởng tiêu cực đến mức độ nghèo đa chiều (MPI).

H8: Gắn kết xã hội ảnh hưởng tiêu cực đến MPI.

H11: Hiệu quả sử dụng dịch vụ công ảnh hưởng tiêu cực đến MPI.

Giả thuyết tác động gián tiếp (qua biến trung gian):

H1a–H2a: Học vấn và thu nhập ảnh hưởng gián tiếp đến MPI thông qua H7.

H3a–H4a: Y tế và chính sách ảnh hưởng gián tiếp đến MPI thông qua H11.

H4b–H5a–H6a–H9a–H10a: Chính sách, nhà ở, CNTT, biến đổi khí hậu và văn hóa ảnh hưởng gián tiếp đến MPI thông qua H8.

KẾT LUẬN

Kết quả nghiên cứu đã xây dựng được mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến giảm nghèo đa chiều của đồng bào dân tộc Khmer tại Đồng bằng sông Cửu Long. Mô hình là cơ sở để thực hiện các nghiên cứu định lượng tiếp theo, kiêm định các công cụ phân tích nhân tố và mô hình cấu trúc tuyến tính nhắm xác định mức độ và cơ chế ảnh hưởng của các biến số trong nghiên cứu./.

Tài liệu tham khảo:

1. Alkire, S., & Foster, J. (2011). Counting and multidimensional poverty measurement. Journal of Public Economics, 95(7-8), 476-487.

2. Atta Ullah Khan (2014). A comparative study of multidimensional poverty in three regions of Punjab: Using Logistic Regression to examine the impact of household size and education level. Journal of Poverty Studies, 10(2), 155-172.

3. Betti, G., D’Agostino, A., & Neri, L. (2002). Panel regression models for measuring multidimensional poverty dynamics. Statistical methods and applications, 11, 359-369.

4. Bùi Sỹ Tuấn (2016). Tiếp cận nghèo đa chiều - một số vấn đề đặt ra. Tạp chí Khoa học Lao động và Xã hội, 46, 19-27.

5. Chen, W et al. (2014). Measuring and analyzing the determinants of multidimensional poverty: Data from Taiwan. Asian Social Science Journal, 10(5), 340-358.

6. Deaton, A. (2010). Price indexes, inequality, and the measurement of world poverty. American Economic Review, 100(1), 5-34.

7. Deutsch, J., & Silber, J. (2005). Measuring multidimensional poverty: An empirical comparison of various approaches. Review of Income and wealth, 51(1), 145-174.

8. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate data analysis (7th ed.). Pearson.

9. Haughton, J., & Khandker, S. R. (2009). Handbook on Poverty and Inequality. World Bank

10. Hồ Quang Thanh, Hoàng Trọng Vinh, and Trần Tuấn (2017). Các yếu tố kinh tế vĩ mô tác động đến giảm nghèo ở Lâm Đồng, Tạp chí Khoa học Đại học Đà Lạt, 7(1), 109-125.

11. Lâm Quang Lộc (2014). Những nhân tố ảnh hưởng đến tình trạng nghèo của người Khmer tại Đồn bằng sông Cửu Long, luận văn thạc sĩ, Trường Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh.

12. Le, Ha & Nguyen, Cuong & Phung, Tung (2014). Multidimensional Poverty: First Evidence from Vietnam, MPRA Paper 64704, University Library of Munich, Germany.

13. Lu, Y., Routray, J. K., & Ahmad, M. M. (2019). Multidimensional poverty analysis at the local level in northwest Yunnan Province, China: Some insights and implications. Journal of Poverty, 23(4), 299-316.

14. Nguyễn Hồng Hà and Nguyễn Văn Nhân (2019). Factor affecting poverty and policy implication of poverty reduction: A case study for the Khmer ethnic people in Tra Vinh Province, Viet Nam. The Journal of Asian Finance, Economics and Business (JAFEB), 6(1), 315-319.

15. Pham, A. T. Q., Mukhopadhaya, P., & Vu, H. (2020). Targeting administrative regions for multidimensional poverty alleviation: A study on Vietnam. Social Indicators Research, 150(1), 143-189.

16. Sen, A. (1999). Development as Freedom. Oxford: Oxford University Press.

17. Trần Văn Giáp và cộng sự (2018). The impact of climate change on the livelihoods of Khmer farmers in the Mekong Delta. Journal of Environmental and Agricultural Studies, 29(4), 321-338.

18. Tuan, P. V., Phuong Le, V. T., Tan, T. H., & Linh, P. Q. (2023). Implement Policies on Training and Fostering Khmer Civil Servants. European Journal of Political Science Studies, 6(1), Article 1404. https://doi.org/10.46827/ejpss.v6i1.1404

19. UNDP (2020). Human Development Report 2020.

20. Wagle, U. (2005). Multidimensional poverty measurement with economic well‐being, capability, and social inclusion: a case from Kathmandu, Nepal. Journal of Human Development, 6(3), 301-328.

21. World Bank (2021). Efforts to reduce multidimensional poverty and economic recovery during the COVID-19 pandemic. Washington, DC: WB.

22. Zahra, A., & Zafar, S. (2015). Evaluating multidimensional poverty in the Christian community of Lahore, Pakistan: An application of Alkire and Foster methodology with Logit and Probit models. Social Science Research Journal, 12(4), 320-338.