Khả năng ứng dụng phương pháp ước lượng khu vực nhỏ để tính thu nhập bình quân đầu người cấp huyện/quận

Nguồn: Tác giả tự tính toán từ Khảo sát mức sống dân cư 2020, Tổng cục Thống kê

(2) Mô hình hồi quy tương quan giữa thu nhập bình quân đầu người và các đặc điểm kinh tế xã hội của hộ gia đình

Mô hình được xây dựng để ước lượng thu nhập bình quân đầu người/tháng trên cơ sở dữ liệu Khảo sát mức sống dân cư năm 2020, gồm biến phụ thuộc là thu nhập bình quân đầu người/tháng (dạng hàm logarit nepe) và các biến độc lập gồm: Nhóm biến vị trí địa lý: khu vực thành thị nông thôn, vùng kinh tế; Nhóm biến phản ánh đặc điểm chủ hộ: Dân tộc, giới tính, tình trạng hôn nhân, bằng cấp cao nhất; Nhóm biến phản ánh đặc điểm thành viên hộ: Qui mô hộ, số người trong độ tuổi trẻ em, người già, tuổi lao động; số người có việc làm, bằng cấp cao nhất; Nhóm biến phản ánh cấu trúc ngôi nhà: Vật liệu cấu tạo cột - mái - tường; loại nguồn nước, công trình vệ sinh, diện tích ở bình quân, loại hình sở hữu nhà; Nhóm biến về tài sản đồ dùng lâu bền: Tivi, máy vi tính, điện thoại, tủ lạnh, máy giặt, bình nóng lạnh, điều hòa, xe máy, xe đạp, xuồng ghe, ô tô…

Mô hình tổng quan được xây dựng bao gồm toàn bộ các biến giải thích cho thay đổi của thu nhập bình quân:

Mô hình trên đây được thực hiện riêng cho từng vùng kinh tế, ở mỗi vùng chúng ta có các mô hình khác nhau và biến giải thích khác nhau. Bởi đặc điểm kinh tế xã hội của các vùng khác nhau nên có những biến giải thích có thể có ý nghĩa ở vùng này nhưng không có ý nghĩa ở vùng khác. Ngoài ra đối với mỗi mô hình theo vùng, chúng ta chỉ giữ lại những biến không có đa cộng tuyến, có ý nghĩa về mặt thống kê và cả ý nghĩa kinh tế xã hội. Một số yếu tố khác của mô hình cũng cần xem xét như giá trị R², mô hình được chọn cần tối đa hóa R² và R² có điều chỉnh. Thông thường trong kết quả chạy R² đạt được giá trị trên dưới 50%.

(3) Ước lượng gián tiếp thu nhập bình quân đầu người trên nền dữ liệu Tổng điều tra Dân số và Nhà ở 2019

Mô hình thu được ở Bước 2 được chuyển sang Bước 3 để ước lượng, với giá trị các biến giải thích từ dữ liệu Tổng điều tra gắn với hệ số tương quan trong mô hình ở Bước 2. Ước lượng thu nhập bình quân từ mô hình cho các cấp độ đại diện gồm cả nước, thành thị, nông thôn, vùng và tỉnh/thành phố trực thuộc trung ương.

So sánh giá trị thu nhập ước lượng gián tiếp từ mô hình và giá trị thu được từ Khảo sát mức sống dân cư 2019 (hoặc 2020) - lưu ý đây là so sánh thu nhập ở cấp tỉnh. Nếu giá trị thu nhập bình quân đầu người cấp tỉnh quá khác biệt giữa ước lượng từ mô hình và số liệu trực tiếp khảo sát thì điều chỉnh mô hình hoặc xác định giá trị không ước lượng được từ mô hình để điều chỉnh vào giá trị - tăng hoặc giảm.

Sau khi điều chỉnh phù hợp thì tiến hành phân tổ thu nhập ước lượng theo huyện/quận của toàn bộ các đơn vị hành chính cấp huyện trên cả nước.

Để đảm bảo kết quả ước lượng đáp ứng tính khoa học và phù hợp với thực tế của địa phương, ngoài 03 bước tiến hành như trên, kết quả còn được thẩm định để đánh giá. Theo đó, tác giả đã tham khảo ý kiến và phương pháp của chuyên gia Ngân hàng Thế giới. Về phương pháp luận, Ngân hàng Thế giới áp dụng phương pháp ước lượng nhỏ ở mức độ phức tạp và kỹ thuật cao hơn, tuy nhiên hiện chỉ áp dụng ước lượng tỷ lệ nghèo.

Bên cạnh đó, lấy ý kiến Cục Thống kê tỉnh/thành phố trực thuộc trung ương. Đây là đối tượng trực tiếp sử dụng số liệu cấp huyện/quận phục vụ lập kế hoạch cũng như đánh giá tình hình địa phương. Cuối tháng 8/2022, kết quả ước lượng thu nhập bình quân đầu người cấp huyện đã được gửi cho 63 tỉnh/thành phố để lấy ý kiến. Có nhiều ý kiến đồng ý nhưng cũng có một số tỉnh chưa đánh giá được do nguyên nhân khách quan (không đủ cơ sở để đánh giá, kết quả còn chưa phản ánh đúng tình hình địa phương…).

Tóm lại, phương pháp thực hiện ước lượng cần đơn giản, khoa học và sử dụng chương trình phân tích số liệu thống kê để xử lý số liệu. Yêu cầu khi thực hiện đó là có thể áp dụng trên diện rộng và dễ phổ biến đến Thống kê cấp tỉnh. Trên thực tế, nhiều cơ quan đã phát triển phương pháp ước lượng khu vực nhỏ để ước lượng các chỉ tiêu đánh giá như tỷ lệ nghèo của Ngân hàng Thế giới rất hiện đại và chính xác, tuy nhiên liệu có thể sử dụng để tập huấn và ứng dụng trên diện rộng các Cục Thống kê tỉnh/thành phố hay không thì còn là một vấn đề cần cân nhắc.

Lợi ích của phương pháp ước lượng khu vực nhỏ chính là đáp ứng khoảng trống về số liệu phục vụ hoạch định chính sách tại địa phương, khi mà việc thu thập số liệu bị hạn chế bởi nhiều nguyên nhân, trong đó ngân sách là yếu tố quan trọng nhất. Bên cạnh đó, phương pháp này tận dụng nguồn số liệu sẵn có và góp phần nâng cao năng lực khai thác dữ liệu của ngành Thống kê./.

ThS. Tô Thúy Hạnh
Vụ Thống kê Xã hội - Môi trường - TCTK