Một biện pháp khác là tuyên truyền cách nghỉ lễ bằng cách đi du lịch, thay vì
chỉ về quê hoặc ngƣợc lại, những ngƣời hiện đang ở quê sẽ tham gia đi du
lịch. Nhƣ vậy vừa giảm khối lƣợng vận chuyển một chiều vừa tăng khối
lƣợng vận chuyển chiều ngƣợc lại (thay vì chạy xe trống), góp phần tăng cầu,
kích thích kinh tế phát triển. Hiện nay, chỉ có mỗi ngành du lịch đang gián
tiếp thực hiện điều này trong các đợt lễ tết.
Các biện pháp thay đổi tập quán ngƣời dân không thể diễn ra một sớm một
chiều mà cần có lộ trình thời gian, đặc biệt là cần đẩy mạnh tuyên truyền trên
các phƣơng tiện thông tin đại chúng nhƣ đã thực hiện thành công trƣớc đây
đối với việc cấm đốt pháo, bắt buộc đội mũ bảo hiểm,
96 trang |
Chia sẻ: lylyngoc | Lượt xem: 3172 | Lượt tải: 4
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Những nhân tố ảnh hưởng đến di cư tại các tỉnh thành Việt Nam, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
hân tích các yếu tố hút
và đẩy của một địa phƣơng đối với số lƣợng ngƣời di cƣ đến và đi khỏi địa
phƣơng. Phạm vi nghiên cứu di cƣ đƣợc thực hiện theo số bình quân di cƣ
trong vòng 3 năm từ 2005 đến 2007.
Kết quả tìm đƣợc một lần nữa khẳng định yếu tố kinh tế - cụ thể là sự khác
biệt về thu nhập giữa các địa phƣơng – có tác động làm tăng số di cƣ. Ngoài
ra, cơ sở hạ tầng về y tế ở địa phƣơng cũng có tác động tƣơng tự.
Khu vực sản xuất công nghiệp nhà nƣớc không cho thấy bằng chứng rõ ràng
đến khả năng tác động đến lao động di cƣ. Khoảng cách giữa các địa phƣơng
cũng không cho thấy là một cản trở lớn trong quá trình di cƣ. Đáng chú ý là
nhu cầu sử dùng cá nhân thông qua lƣợng hàng hóa và dịch vụ bán lẻ cũng
không có tác động rõ rệt đến việc làm tăng hay giảm di cƣ
Các hoạt động về giáo dục, đặc biệt là các đợt tuyển sinh hàng năm cũng
không cho thấy có mối liên hệ với lƣợng ngƣời di cƣ trong đề tài.
Số di cƣ cũng đến nhiều hơn các vùng Tây Nguyên và Tây Bắc, trong khi đây
là những khu vực có số hộ nghèo cao nhất cả nƣớc.
Kết quả nghiên cứu cho thấy có sự khác biệt trong di cư của nữ và nam
tại các tỉnh thành.
- 65 -
Mô hình phân tích hồi quy dựa trên phƣơng pháp OLS cho thấy sự phát triển
công nghiệp của khu vực ngoài nhà nƣớc có tác động làm tăng số di cƣ nam
đến một địa phƣơng trong khi thể hiện ít rõ ràng hơn ở nữ. Ở khía cạnh khác
biệt về di cƣ phân theo khu vực địa lý, mô hình của nữ cho thấy số di cƣ nữ di
chuyển đến các địa phƣơng thuộc vùng Đông Nam bộ nhiều hơn (so với khu
vực Đồng bằng sông Cửu Long).
3.1.2 Hạn chế của đề tài
Số mẫu thu thập không nhiều có ảnh hưởng đến độ ổn định của kết quả
mô hình hồi qui.
Đề tài phân tích dựa trên số liệu thu thập theo đơn vị hành chính cấp tỉnh, sau
khi điều chỉnh loại một biến có dị biệt lớn về thu nhập bình quân là Bà Rịa –
Vũng Tàu chỉ còn lại 63 biến số. Số lƣợng biến ít trong mẫu phân tích không
đảm bảo đƣợc tính ngẫu nghiên và độ ổn định của kết quả hồi quy. Để khắc
phục điều này, các nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng theo đơn vị hành
chính cấp huyện, tuy nhiên khó khăn lớn nhất là cơ sở dữ liệu về di cƣ và các
yếu tố khác của từng huyện trong cả nƣớc không đầy đủ.
Chưa phân tích được dữ liệu theo thời gian qua các năm.
Việc phân tích di cƣ theo chuỗi thời gian sẽ cho thấy rõ hơn tác động của các
yếu tố của địa phƣơng đến số lƣợng ngƣời di cƣ theo thời gian. Đây là hạn
chế khách quan do chuỗi số liệu theo thời gian để phân tích cần ít nhất là 25
năm trong khi các điều tra về dân số của Tổng cục Thống kê và Quỹ dân số
Liên Hiệp Quốc chỉ bắt đầu thực hiện từ 2004, số liệu về số dân từng tỉnh
thành cũng hoặc các biến số khác của từng địa phƣơng chỉ có nhiều nhất là 12
năm. Đây cũng là nguyên nhân mà hầu hết các nghiên cứu có sử dụng mô
hình hồi quy đều không theo dữ liệu thời gian. Nếu có sử dụng cũng chỉ là
thống kê mô tả, ngay cả đối với các nghiên cứu quốc tế.
Các hạn chế khác
- 66 -
Đề tài cũng chƣa chỉ ra tác động của tỉ lệ thất nghiệp tại từng địa phƣơng đến
lƣợng ngƣời di cƣ. Các đặc tính phi kinh tế khác cũng chƣa đề cập đến nhƣ
rào cản về văn hóa (lối sống, phong tục, tập quán, …) hoặc sự thu hút di cƣ
theo cộng đồng.
3.2 Kiến nghị
Do di cư đem lại kết quả tích cực lẫn tiêu cực đối với từng địa phương,
nên mục tiêu của các chính sách di cư luôn quan tâm đến việc kiểm soát được
luồng di cư và sự phân bố hợp lý giữa các vùng khác nhau.
Tùy vào nhiều điều kiện khác nhau mà chính sách di cƣ có thể tập trung thúc
đẩy hoặc hạn chế sự di cƣ. Chính phủ từng có chính sách khuyến khích ngƣời
dân các khu vực có mật độ dân cƣ cao nhƣ Đồng bằng Sông Hồng chuyển đến
khu vực Tây Nguyên trong những năm 70 và 80, nổi bật với cụm từ “đi khu
kinh tế mới” hết sức phổ biến trong thời kỳ này. Ngƣợc lại, trong những năm
90, khi tăng trƣởng kinh tế đi kèm với tốc độ đô thị hóa diễn ra nhanh, các
chính quyền ở Trung ƣơng lẫn địa phƣơng đều bắt đầu lo ngại với xu hƣớng
di cƣ, đặc biệt là từ khu vực nông thôn ra thành thị. Sự lo ngại chủ yếu về
hiện tƣợng dân di cƣ gây mất trật tự xã hội và phạm tội khi họ chuyển đến
sống ở nơi mới khác biệt với lối sống sinh hoạt cũ, trong khi chính quyền sở
tại gặp khó khăn trong quản lý.
Cơ sở hạ tầng yếu kém về xác minh nhân thân đang là một trở ngại lớn
trong việc quản lý tình trạng di cư.
Hệ thống quản lý di cƣ phổ biến hiện nay đƣợc thực hiện chủ yếu thông qua
đăng ký lƣu trú dựa trên chứng minh nhân dân và sổ hộ khẩu, điều này phụ
thuộc rất lớn vào sự tự giác của ngƣời di cƣ, sự kiểm soát của các đơn vị
chính quyền tại chỗ (nhƣ tổ, khu vực, phƣờng,…). Biện pháp thực hiện chủ
yếu là chép tay thủ công vào giấy, do đó thông tin lƣu trú lại không đƣợc liên
thông giữa các địa phƣơng nên hết sức khó khăn trong việc xác minh. Ngƣợc
- 67 -
lại, ngày càng có nhiều ý kiến chỉ trích về việc sử dụng hộ khẩu làm hạn chế
quyền tự do di trú và góp phần ảnh hƣởng tiêu cực đến cuộc sống của ngƣời
di cƣ nhƣ khó tìm việc làm, khó tiếp cận giáo dục, y tế,…Thậm chí, một số đề
nghị hủy bỏ chính sách quản lý nhân khẩu bằng hộ khẩu và thay thế bằng thẻ
CMND, số ID,..
Trong khi chờ đợi một biện pháp quản lý nhân khẩu hữu hiệu để kiểm soát
tình trạng di cƣ, các địa phƣơng nên tùy vào lợi ích mà ngƣời di cƣ đem lại
mà có chính sách phù hợp nhằm tận dụng tối đa hoặc hạn chế tối thiểu các tác
động gây ra bởi đối tƣợng này. Biện pháp căn bản nhất vẫn là phát triển
đồng đều các vùng, miền của đất nƣớc, đừng quá chênh lệch về điều kiện
sống giữa các địa phƣơng. Các địa phƣơng ít có điều kiện tự nhiên ƣu đãi, vị
trí không thuận lợi trong giao thƣơng thƣờng tụt lại trong quá trình phát triển
kinh tế của cả nƣớc, hệ quả là ngƣời dân tìm cách di chuyển đến các địa
phƣơng có điều kiện sống tốt hơn . Hiện nay, chính phủ vẫn luôn tập trung
tìm cách hạn chế sự chênh lệch này bằng các quyết định kinh tế mang bản
chất chính trị, đôi khi gây nhiều tranh cãi, đơn cử nhƣ Nhà máy lọc dầu Dung
Quất, dự án khai thác quặng boxit ở Tây Nguyên,…
Các giải pháp cụ thể đề nghị sau đây theo hƣớng hạn chế các tác động tiêu
cực đến quyết định rời khỏi địa phƣơng và tăng cƣờng các yếu tố tích cực thu
hút ngƣời dân ở lại.
Tiếp tục được đẩy mạnh chuyển dịch cơ cấu sản xuất theo hướng Công
nghiệp hóa – Hiện đại hóa.
Theo kết quả phân tích trong đề tài, tình hình sản xuất nông nghiệp nhƣ diện
tích đất, giá trị sản xuất nông nghiệp không có bằng chứng làm tăng hay giảm
số ngƣời di cƣ. Vì vậy, quá trình cải cách công nghiệp hóa nông thôn làm
giảm diện tích đất sản xuất hay giảm sản lƣợng sản xuất nông nghiệp chƣa thể
khẳng định là nhân tố chính ảnh hƣởng đến di cƣ. Ngƣợc lại, chính những khu
công nghiệp mọc lên trên diện tích thu hồi này lại tạo ra thu nhập cao thu hút
- 68 -
ngƣời dân di cƣ từ những nơi khác đến. Vì vậy, cần loại bỏ quan niệm ngƣời
dân nông thôn di cƣ do bị thu hồi đất nông nghiệp để xây dựng các khu công
nghiệp. Thực chất, họ chỉ mất công việc truyền thống trƣớc đây và phải
chuyển sang công việc mới ngoài khu vực nông nghiệp. Vấn đề cần quan tâm
trong các trƣờng hợp này là tìm cách dung hòa thu nhập ngƣời dân sụt giảm
do bị thu hồi đất canh tác và quá trình công nghiệp hóa tại địa phƣơng, bằng
cách tạo điều kiện giúp ngƣời dân tại chỗ tận dụng cơ hội tìm việc làm mới
trong các nhà máy mới lên. Các biện pháp cụ thể có thể bao gồm tái đào tạo
nghề, hƣớng dẫn chuyển đổi nghề mới nhƣ cung cấp dịch vụ phục vụ khu
công nghiệp nhƣ kinh doanh phòng trọ, quán ăn, …
Khu vực công nghiệp ngoài nhà nước cần được tập trung nguồn lực để
phát triển mạnh hơn nữa.
Kết quả nghiên cứu cho thấy, những địa phƣơng có khu vực công nghiệp
ngoài nhà nƣớc kém phát triển là một phần nguyên nhân thúc đẩy ngƣời di cƣ
rời bỏ địa phƣơng và tìm đến nơi khác. Điều này có thể tạo ra một hệ quả là
đối với những địa phƣơng tiến hành công nghiệp hóa hoặc phát triển công
nghiệp ngoài nhà nƣớc chậm hơn sẽ bị thiếu hụt lao động cần thiết, đặc biệt là
lao động nam. Hiện tƣợng thiếu lao động trầm trọng đã xảy ra ở các địa
phƣơng đang bắt đầu thúc đẩy sự phát triển của các ngành công nghiệp, ví dụ
nhƣ dệt may. Viễn cảnh có thu nhập cao tạo nên động lực cho ngƣời dân thực
hiện di cƣ nhƣng thu nhập cao không đồng nghĩa với lợi ích thu đƣợc cao
hơn. Di cƣ buộc ngƣời di cƣ phải xa gia đình, xa nơi sinh sống quen thuộc,
mặc dù chi phí do đi lại không ảnh hƣởng lớn đến quyết định di cƣ nhƣng
chắc chắn các chi phí tinh thần sẽ là vấn đề không nhỏ cho cả ngƣời đi lẫn
ngƣời ở lại. Sự ổn định tại chỗ (tức có việc làm tại địa phƣơng) vẫn sẽ tốt hơn
di cƣ. Khu vực sản xuất công nghiệp ngoài nhà nƣớc đã khẳng định sự hiệu
quả trong việc tạo ra việc làm và thu nhập cho ngƣời lao động. Vì vậy, các
chính sách cần hƣớng đến doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực này nhiều
- 69 -
hơn nữa, đặc biệt tại các địa phƣơng có số lƣợng di cƣ đi lớn, cụ thể nhƣ tạo
môi trƣờng hoạt động, pháp lý thông thoáng, chính sách ƣu đãi thuế theo
vùng, tăng khả năng tiếp cận vốn tín dụng, diện tích đất thuê…
Tuy nhiên, trong một số trƣờng hợp sự di cƣ đi tạo ra lợi ích tốt hơn cho địa
phƣơng nhƣ tăng tiền gởi về, giúp giảm nghèo tại địa phƣơng hoặc những
vùng sâu, vùng xa, giao thông khó khăn, khó thu hút đầu tƣ, việc thúc đẩy di
cƣ lại là biện pháp lựa chọn tốt hơn nhằm cải thiện thu nhập cho ngƣời dân.
Thực hiện đồng bộ các biện pháp nâng cao chất lượng, số lượng cán bộ
y tế đồng thời cải thiện cơ sở hạ tầng về chữa trị tại các đơn vị cấp dưới .
Di cƣ do nguyên nhân cơ sở hạ tầng y tế chƣa đảm bảo cũng là một vấn đề
đáng quan tâm. Hiện nay tuyến y tế cấp dƣới vừa thiếu về nhân lực vừa yếu
về cơ sở hạ tầng. Nếu lực lƣợng cán bộ y tế phƣờng xã tốt, năng lực chuyên
môn cao nhƣng hoạt động trong cơ sở vật chất thấp, thiếu thốn dễ làm cán bộ
nản chí, không phát huy hết năng lực, tác dụng chữa trị, về lâu dài cán bộ sẽ
chuyển đi nơi khác. Tƣơng tự, nếu cơ sở vật chất tốt mà không có ngƣời biết
sử dụng, giữ gìn cũng không thể phát huy tốt chức năng điều trị, gây lãng phí
đầu tƣ. Hiện nay, theo Bộ trƣởng Nguyễn Quốc Triệu, đội ngũ này ở tuyến
phƣờng xã chỉ đạt tỷ lệ 69% và ngày càng giảm hơn so với các năm trƣớc
(70% - 80%)
27
. Có nhiều nguyên nhân của hiện tƣợng này, từ cơ chế lƣơng
không đáp ứng đƣợc nhu cầu cuộc sống đến cơ sở vật chất của các tuyến dƣới
hầu hết đều trong tình trạng nghèo nàn, thiếu thốn, lạc hậu không đáp ứng
đƣợc nhu cầu khám chữa bệnh của nhiều ngƣời dân. Hệ quả là cán bộ xã
phƣờng chỉ có thể dừng lại ở mức điều trị bệnh những trƣờng hợp “làng
nhàng”, không thể nâng cao nghiệp vụ. Các sinh viên y khoa mới tốt nghiệp
thì thƣờng từ chối thực tập và công tác ở tuyến dƣới; số cán bộ y tế xã phƣờng
đang làm việc cũng tìm cách xin phục vụ tuyến trung ƣơng sau một thời gian
27 P. Thanh, Cán bộ y tế xã, phƣờng ngày càng thiếu, truy cập tại www.dantri.com.vn ngày 19/02/2008
- 70 -
nào đó hoặc chấp nhận tình trạng nghiệp vụ không đƣợc nâng cao hay yếu
kém đi. Trong khi đó, tình trạng quá tải ở tuyến trung ƣơng đã lên đến 110%,
có lúc lên đến 150%. Vì vậy, về nguồn nhân lực nên có chính sách hỗ trợ
thỏa đáng cho cán bộ xung phong làm việc tại các trạm y tế tuyến phƣờng xã,
vùng sâu vùng xa. Tại những nơi có điều kiện nên thực hiện hỗ trợ về nhà ở,
tạo tâm lý “an cƣ lạc nghiệp”. Để nâng cao năng lực chuyên môn, giúp các
lực lƣợng y tế ở tuyến phƣờng xã đạt hiệu suất chữa trị cao, nên thƣờng xuyên
có sự trao đổi, hƣớng dẫn các kỹ thuật chữa trị mới bằng cách tạo điều kiện
định kỳ tác nghiệp tại các bệnh viện lớn trong một khoảng thời gian trong
năm hoặc các chƣơng trình đào tạo, chuyển giao kỹ thuật nên ƣu tiên có sự
tham gia của lực lƣợng y tế tuyến dƣới. Bên cạnh đó, để ổn định nguồn nhân
lực tại chỗ, cần ƣu tiên các cán bộ xuất thân tại địa phƣơng đƣợc trau dồi kiến
thức nghiệp vụ chuyên môn thƣờng xuyên, đƣợc ƣu tiên lựa chọn để tham dự
các lớp bồi dƣỡng ngắn ngày hoặc dài ngày. Điều quan trọng hơn cả là có
chính sách thu nhập khuyến khích đối với các y, bác sĩ chấp nhận làm việc tại
vùng sâu, vùng xa. Một trong các chính sách tỏ ra hiệu quả trong thời gian
vừa qua là chính sách luân chuyển cán bộ y tế từ thành phố xuống các địa
phƣơng vùng nông thôn, từ bệnh viện lớn xuống các bệnh viện nhỏ hơn, vừa
thực hiện cải thiện khả năng điều trị của tuyến dƣới vừa tạo cơ hội trao đổi,
đào tạo tay nghề tại chỗ trong quá trình luân chuyển nhƣ Đề án 181628, phong
trào “Giáo sƣ về với cộng đồng hay các đợt vận động ”Tăng cƣờng cán bộ y
tế về cơ sở công tác". Đây là những chƣơng trình cần tiếp tục đẩy mạnh hơn
nữa.
Tuyên truyền cho người dân về vai trò và khả năng của các đơn vị khám
chữa bệnh tại chỗ
28 Theo Quyết định số 1816/QĐ-BYT ngày 26/5/2008 do Bộ trƣởng Bộ Y tế Nguyễn Quốc Triệu đã ký phê
duyệt về chƣơng trình “Cử cán bộ chuyên môn luân phiên từ bệnh viện tuyến trên về hỗ trợ các bệnh viện
tuyến dưới nhằm nâng cao chất lượng khám, chữa bệnh” (viết tắt là Đề án 1816)
- 71 -
Tình trạng ngƣời dân thực hiện di chuyển đến các bệnh viện tuyến trên góp
phần quá tải bệnh nhân tại các bệnh viện này là do tâm lý ƣa chuộng các bệnh
viện trung ƣơng và không tin tƣởng các cơ sở y tế tại chỗ. Bên cạnh các biện
pháp khắc phục về CSHT và nhân lực y tế nêu trên, đối với nguyên nhân tâm
lý, cần đẩy mạnh chính sách tuyên truyền giúp ngƣời dân nhận thức các bệnh
nhẹ, đơn giản có thể đến các cơ sở y tế phƣờng xã nhằm giảm bớt chi phí
chữa trị, giảm tải cho các bệnh viện, cơ sở y tế tuyến trên.
Gián tiếp giảm nhẹ các tác động tiêu cực của việc di cư bằng cách từng
bước thay đổi các tập quán sinh hoạt của người dân
Một trong những kết quả đáng lƣu ý là trong nghiên cứu này là khoảng cách
giữa các địa phƣơng không có tác dụng rõ ràng trong việc tác động tích cực
hay tiêu cực đến di cƣ. Tuy nhiên, hàng năm việc di chuyển của ngƣời di cƣ
trong các đợt lễ tết luôn là vấn đề phức tạp và cực kỳ khó giải quyết đối với
các ban ngành liên quan (giao thông, an ninh,...) Theo nghiên cứu này, có thể
hiểu dù đến các ngày nghỉ lễ, việc mua vé tàu xe có khó khăn đến đâu hay các
phƣơng tiện di chuyển có nguy hiểm hay thiếu thốn nhƣ thế nào đi nữa thì các
cuộc di cƣ từ địa phƣơng này đến địa phƣơng kia vẫn diễn ra. Do vậy, cần
khắc phục hiện tƣợng : cứ đầu mùa lễ Tết, các đợt tàu xe đầy ắp ngƣời đổ đồn
về miền Trung và chạy xe trống ra lại miền Nam (hoặc Bắc); và hiện tƣợng
ngƣợc lại diễn ra khi mùa lễ Tết kết thúc. Đã có nhiều biện pháp đƣa ra, trong
nghiên cứu này chỉ đề xuất một biện pháp là nên kéo dài thời gian lễ nhƣng
vẫn giữ nguyên thời gian nghỉ. Một năm Tết sẽ dài khoảng 2 tuần – 1 tháng
nhƣng ngƣời lao đông chỉ đƣợc nghỉ trong vòng 1 tuần, thực hiện tuyên
truyền rộng rãi sao cho mọi ngày nghỉ đều có ý nghĩa nhƣ nhau, không cố
định ngày nào trong khoảng thời gian này là ngày Tết chính. Thời gian bắt
đầu nghỉ Tết do ngƣời lao động lựa chọn, ngƣời thuê lao động sẽ chủ động
sắp xếp thời gian sao cho việc nghỉ lễ của ngƣời lao động sẽ diễn ra luân
phiên, vừa giãn thời gian dừng sản xuất, vừa duy trì đƣợc một lƣợng nhân
- 72 -
công sản xuất. Ví dụ : 5 ngƣời trong số 20 nhân viên Phân xƣởng X sẽ nghỉ từ
tuần thứ nhất, 5 ngƣời tiếp theo cho tuần thứ hai, 5 ngƣời tiếp theo cho tuần
thứ ba và còn lại nghỉ vào tuần cuối cùng của đợt lễ…Do từng đợt lao động
có thời gian nghỉ lễ khác nhau nên áp lực lên các phƣơng tiện giao thông cũng
sẽ đƣợc giảm bớt.
Một biện pháp khác là tuyên truyền cách nghỉ lễ bằng cách đi du lịch, thay vì
chỉ về quê hoặc ngƣợc lại, những ngƣời hiện đang ở quê sẽ tham gia đi du
lịch. Nhƣ vậy vừa giảm khối lƣợng vận chuyển một chiều vừa tăng khối
lƣợng vận chuyển chiều ngƣợc lại (thay vì chạy xe trống), góp phần tăng cầu,
kích thích kinh tế phát triển. Hiện nay, chỉ có mỗi ngành du lịch đang gián
tiếp thực hiện điều này trong các đợt lễ tết.
Các biện pháp thay đổi tập quán ngƣời dân không thể diễn ra một sớm một
chiều mà cần có lộ trình thời gian, đặc biệt là cần đẩy mạnh tuyên truyền trên
các phƣơng tiện thông tin đại chúng nhƣ đã thực hiện thành công trƣớc đây
đối với việc cấm đốt pháo, bắt buộc đội mũ bảo hiểm, …
Thay đổi cách nhìn nhận và có sự quan tâm đúng mức từ chính quyền địa
phương đối với người di cư
Việc ngƣời di cƣ (đặc biệt là nữ) tập trung đổ đến khu vực Đồng bằng Sông
Cửu Long, chủ yếu là các tỉnh thành có sự phát triển kinh tế mạnh nhƣ
TPHCM, Bình Dƣơng, Đồng Nai, … đã diễn ra từ nhiều năm nay. Số ngƣời
di cƣ này là lực lƣợng lao động chủ yếu đóng góp nhiều công sức cho sự phát
triển kinh tế của khu vực này, tuy nhiên các đối tƣợng di cƣ (trong đó đa phần
là nữ giới) gặp nhiều khó khăn trong vấn đề chỗ ở, sinh hoạt, sự phân biệt đối
xử trong tiếp cận việc làm hoặc gây ra nhiều bất ổn xã hội cho địa phƣơng
(môi trƣờng, trật tự xã hội, giao thông, …). Vì vậy, các địa phƣơng này cần
tập trung nâng cao đời sống tinh thần và vật chất cho ngƣời di cƣ, giúp họ ổn
định và an tâm khi làm việc. Các biện pháp cụ thể nhƣ xây dựng các khu tạm
cƣ, nhà trọ an ninh, vệ sinh kèm theo các dịch vụ tiện ích phục vụ sinh hoạt
- 73 -
cũng nhƣ đời sống tinh thần ngƣời dân di cƣ nhƣ chợ, trƣờng học, nhà trẻ, nhà
văn hóa, … Các dịch vụ này thực chất là hàng hóa công, không đem lại lợi
nhuận cho các doanh nghiệp nên họ sẽ ít quan tâm, chính quyền nên là ngƣời
đứng ra cung cấp các tiện ích này, qua đó góp phần ổn định tình hình kinh tế
và xã hội tại địa phƣơng mình.
- 74 -
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tài liệu tiếng Việt
[1]. Malcolm Gillis at al., Kinh tế học của sự phát triển, Chƣơng 8 : Vai trò
của lao động
[2]. Mạnh Hùng, Di dân : Bài toán đang tìm lời giải, Báo điện tử Đảng cộng
sản Việt Nam, truy cập tại ngày 08/11/2008
[3]. Tổng cục Thống kê và Quỹ dân số Liên Hiệp Quốc (2004), Di dân và
sức khỏe
[4]. Tổng cục Thống kê và Quỹ dân số Liên Hiệp Quốc (2004), Chất lƣợng
cuộc sống của ngƣời di cƣ ở Việt Nam.
[5]. Tổng cục Thống kê (2006), Điều tra biến động dân số và kế hoạch hóa
gia đình 01/04/2005 - Những kết quả chủ yếu, truy cập tại
[6]. Tổng cục Thống kê (07/2007), Điều tra biến động dân số và kế hoạch
hóa gia đình 01/04/2006 - Những kết quả chủ yếu, truy cập tại
ngày 29/10/2008.
[7]. Tổng cục Thống kê (03/2008), Điều tra biến động dân số và kế hoạch
hóa gia đình 01/04/2007 - Những kết quả chủ yếu, truy cập tại
ngày 29/10/2008.
[8]. Harvey B. King, Lê Thủy (biên dịch), Di cư, Truy cập tại địa chỉ :
, ngày 25/11/2007
[9]. Thời báo Kinh tế Việt Nam, Kết quả điều tra lao động, việc làm 2005 -
Tỷ lệ thất nghiệp giảm, lao động qua đào tạo tăng, số 231 ngày
21/11/2005
- 75 -
[10]. Trần Minh Yến, Việc làm - thực trạng và những vấn đề bất cập ở Việt
Nam trong giai đoạn hiện nay (Phần 1), truy cập trên
Tài liệu tiếng Anh
[11]. David McKenzie and Hillel Rapoport (01/2007), Can migration reduce
educational attainment?, Development Research Group - World
Bank
[12]. Forhad Shilpi (05/2008), Migration, Sorting and Regional Inequality:
Evidence from Bangladesh, Development Research Group - World
Bank
[13]. Global Retail Development Index (GRDI) 2005, 2006, 2007 và 2008,
truy cập tại
[14]. Yoko Niimi, Thai Hung Pham, Barry Reilly (04/2008), Determinants of
Remittances: Recent Evidence Using Data on Internal Migrants in
Vietnam, Development Research Group - World Bank
- 76 -
PHỤ LỤC
Bảng 15 - Tỷ lệ hộ nghèo năm 2004 và năm 2006
theo chuẩn mới của Chính Phủ giai đoạn 2006-2010 (%)
Năm 2004 Năm 2006
Đồng bằng sông Hồng 12.9 10.1
Đông Bắc 23.2 22.2
Tây Bắc 46.1 39.4
Bắc Trung Bộ 29.4 26.6
Duyên hải Nam Trung Bộ 21.3 17.2
Tây Nguyên 29.2 24
Đông Nam Bộ 6.1 4.6
Đồng bằng sông Cửu Long 15.3 13
(Nguồn : Tổng cục Thống kê, Kết quả tóm tắt khảo sát mức sống Hộ gia đình 2006)
- 77 -
Bảng 16 - Di cƣ tại từng địa phƣơng và phân theo giới tính
STT
Toanbo Nam Nu Trung binh 3 nam
2005 2006 2007 2005 2006 2007 2005 2006 2007 Toanbo Nam Nu
1 Hà Nội 27,250 34,309 13,615 15,783 15,664 423 11,467 18,646 13,189 25,058 10,623 14,434
2 Hà Giang -185 -499 -854 -213 -373 -363 28 -126 -491 -513 -316 -196
3 Cao Bằng 119 -872 -576 382 -984 143 -262 112 -718 -443 -153 -289
4 Bắc Kạn -198 -632 218 -195 31 118 -3 -663 101 -204 -15 -188
5 Tuyên Quang -459 -2,206 -2,444 -393 -720 -905 -67 -1,486 -1,537 -1,703 -673 -1,030
6 Lào Cai -687 -443 -2,858 -187 -352 -1,248 -500 -91 -1,609 -1,329 -596 -733
7 Điện Biên 738 994 713 493 259 231 245 734 485 815 328 488
8 Lai Châu -700 -1,475 -5 -591 -159 359 -108 -1,316 -361 -727 -130 -595
9 Sơn La -300 -257 203 86 -110 630 -386 -146 -428 -118 202 -320
10 Yên Bái -1,152 -354 408 -1,290 -434 601 139 79 -194 -366 -374 8
11 Hòa Bình 630 -18 -362 983 -206 235 -353 188 -596 83 337 -254
12 Thái Nguyên 141 3,699 496 1,255 2,628 860 -1,114 1,072 -366 1,445 1,581 -136
13 Lạng Sơn -1,322 -1,660 -3,011 -859 -1,077 -1,511 -463 -585 -1,500 -1,998 -1,149 -849
14 Quảng Ninh -1,897 -280 -5,388 -131 -878 -3,044 -1,766 598 -2,340 -2,522 -1,351 -1,169
16 Bắc Giang -3,969 -5,935 -4,662 -2,960 -4,126 -3,024 -1,009 -1,809 -1,639 -4,855 -3,370 -1,486
17 Phú Thọ -1,143 -2,757 -270 -745 -968 248 -398 -1,789 -520 -1,390 -488 -902
18 Vĩnh Phúc -1,570 -2,987 -4,582 -476 -2,695 -3,211 -1,094 -292 -1,371 -3,046 -2,127 -919
19 Bắc Ninh -2,444 -2,409 5,133 -2,499 -1,259 3,741 56 -1,150 1,396 93 -6 101
20 Hà Tây -5,258 -9,844 -10,794 -4,060 -4,982 -6,559 -1,198 -4,862 -4,234 -8,632 -5,200 -3,431
21 Hải Dƣơng -7,330 -5,140 -4,781 -4,319 -2,570 -1,317 -3,009 -2,570 -3,461 -5,750 -2,735 -3,013
22 Hải Phòng 2,237 -1,739 3,292 -289 -1,290 918 2,526 -449 2,375 1,263 -220 1,484
23 Hƣng Yên 1,078 -2,094 2,099 903 -597 1,035 176 -1,496 1,064 361 447 -85
24 Thái Bình -1,701 -1,183 4,464 1,031 1,745 3,583 -2,732 -2,928 881 527 2,120 -1,593
- 78 -
25 Hà Nam -4,728 -3,730 -7,246 -1,999 -1,289 -2,044 -2,729 -2,442 -5,200 -5,235 -1,777 -3,457
26 Nam Định -9,618 -7,189 -6,329 -4,945 -3,448 -2,250 -4,673 -3,741 -4,079 -7,712 -3,548 -4,164
27 Ninh Bình -2,366 -1,708 -2,442 -1,029 -820 -1,126 -1,337 -888 -1,315 -2,172 -992 -1,180
28 Thanh Hóa -13,674 -22,252 -14,031 -4,440 -10,055 -4,097 -9,233 -12,196 -9,938 -16,652 -6,197 -10,456
29 Nghệ An -5,462 -11,015 -370 -3,690 -2,844 2,572 -1,772 -8,171 -2,938 -5,616 -1,321 -4,294
30 Hà Tĩnh 1,624 -3,206 -9,186 2,109 -526 -4,010 -486 -2,680 -5,176 -3,589 -809 -2,781
31 Quảng Bình -662 -643 -2,039 -64 33 -471 -599 -675 -1,568 -1,115 -167 -947
32 Quảng Trị -2,033 -2,452 -5,664 -1,161 -953 -2,220 -873 -1,499 -3,445 -3,383 -1,445 -1,939
33
Thừa Thiên-
Huế -4,139 -7,431 -3,043 -2,197 -4,958 -1,477 -1,943 -2,473 -1,562 -4,871 -2,877 -1,993
34 Đà Nẵng 2,988 2,201 6,007 1,155 -316 2,240 1,833 2,517 3,764 3,732 1,026 2,705
35 Quảng Nam -6,233 -6,454 -6,631 -3,895 -3,534 -3,359 -2,338 -2,920 -3,272 -6,439 -3,596 -2,843
36 Quảng Ngãi -6,154 -7,857 -4,694 -2,653 -4,214 -2,780 -3,501 -3,644 -1,917 -6,235 -3,216 -3,021
37 Bình Định -6,338 -8,815 -5,083 -3,015 -5,254 -2,573 -3,323 -3,562 -2,513 -6,745 -3,614 -3,133
38 Phú Yên 1,059 -984 -563 402 -427 477 657 -557 -1,041 -163 151 -314
39 Khánh Hòa -3,005 -1,960 -3,415 -2,183 -891 -2,074 -821 -1,069 -1,339 -2,793 -1,716 -1,076
40 Ninh Thuận -301 -1,769 -1,550 -62 -1,405 -800 -238 -364 -754 -1,207 -756 -452
41 Bình Thuận -1,305 -4,140 -9,571 -876 -1,260 -4,807 -429 -2,880 -4,766 -5,005 -2,314 -2,692
42 Kon Tum 161 453 -576 101 311 -624 58 140 51 13 -71 83
43 Gia Lai -616 1,141 859 -973 1,045 273 357 96 590 461 115 348
44 Đắk Lắk -5,428 -1,417 -6,260 -2,425 -963 -3,345 -3,003 -454 -2,916 -4,368 -2,244 -2,124
45 Đắc Nông 3,903 2,349 2,022 2,199 1,567 1,076 1,705 783 944 2,758 1,614 1,144
46 Lâm Đồng 2,405 4,085 2,764 -132 2,475 863 2,537 1,610 1,902 3,085 1,069 2,016
47 Bình Phƣớc -1,573 -1,485 -4,303 -1,590 -1,552 -2,740 17 65 -1,563 -2,454 -1,961 -494
48 Tây Ninh -4,326 -2,797 -5,173 -1,393 -1,095 -3,190 -2,934 -1,702 -1,982 -4,099 -1,893 -2,206
49 Đồng Nai -6,714 -3,256 -875 -3,965 -2,932 -952 -2,748 -323 78 -3,615 -2,616 -998
50 BR-VT 2,368 786 265 482 78 -68 1,886 707 334 1,140 164 976
- 79 -
51 Hồ Chí Minh 82,017 128,176 137,856 40,791 58,680 67,957 41,226 69,497 69,876 116,016 55,809 60,200
52 Long An -5,545 -4,201 -8,015 -3,207 -2,415 -4,670 -2,338 -1,786 -3,345 -5,920 -3,431 -2,490
53 Tiền Giang -213 -4,594 -6,624 86 -2,792 -4,235 -300 -1,801 -2,389 -3,810 -2,314 -1,497
54 Bến Tre -6,216 -8,365 -9,012 -2,768 -2,682 -5,348 -3,448 -5,683 -3,665 -7,864 -3,599 -4,265
55 Trà Vinh -714 -2,854 -4,434 317 -1,173 -1,549 -1,031 -1,681 -2,884 -2,667 -802 -1,865
56 Vĩnh Long -2,166 -6,705 -5,454 -920 -2,830 -3,645 -1,245 -3,874 -1,810 -4,775 -2,465 -2,310
57 Đồng Tháp -5,583 -6,428 -10,437 -1,385 -2,999 -4,164 -4,198 -3,429 -6,272 -7,483 -2,849 -4,633
58 An Giang -4,573 -10,009 -6,159 -1,882 -5,258 -2,882 -2,692 -4,750 -3,277 -6,914 -3,341 -3,573
59 Kiên Giang 59 4,491 -2,186 591 3,665 -509 -533 827 -1,675 788 1,249 -460
60 Cần Thơ -539 -6,929 -716 -914 -2,913 -555 373 -4,016 -160 -2,728 -1,461 -1,268
61 Hậu Giang -1,277 -1,874 -7,418 -1,307 -1,110 -4,293 29 -764 -3,126 -3,523 -2,237 -1,287
62 Sóc Trăng -2,254 -8,751 -8,617 -986 -3,255 -3,918 -1,267 -5,495 -4,697 -6,541 -2,720 -3,820
63 Bạc Liêu -602 -2,574 -4,075 -88 -808 -1,870 -514 -1,767 -2,205 -2,417 -922 -1,495
64 Cà Mau -421 -3,031 -8,141 -1,034 -1,314 -3,588 613 -1,716 -4,553 -3,864 -1,979 -1,885
- 80 -
Bảng 17 – Các mô hình hồi quy của di cƣ Nam
(biến phụ thuộc MigrantMMean)
Coefficients(a)
Model Unstandardized
Coefficients
Standardiz
ed
Coefficient
s
t Sig. Collinearity
Statistics
B Std.
Error
Beta Toleranc
e
VIF
1 (Constant) -
18,671.97
1
7,579.7
47
-
2.46
3
0.01
8
Region1 311.261 3,590.2
98
0.015 0.08
7
0.93
1
0.243 4.120
Region2 3,206.127 4,329.1
81
0.159 0.74
1
0.46
3
0.176 5.666
Region3 6,107.290 4,637.4
47
0.195 1.31
7
0.19
5
0.359 2.784
Region4 3,765.304 4,186.7
74
0.145 0.89
9
0.37
3
0.299 3.342
Region5 572.649 4,953.9
55
0.022 0.11
6
0.90
8
0.211 4.737
Region6 6,424.902 5,408.6
67
0.227 1.18
8
0.24
1
0.211 4.730
Region7 3,660.441 3,615.3
36
0.150 1.01
2
0.31
7
0.309 3.240
FoodSPerMean 1.059 1.946 0.101 0.54
4
0.58
9
0.220 4.542
IndustrialOoSPe
rMean
1.445 0.910 0.234 1.58
8
0.11
9
0.434 2.302
IndustrialSPerM
ean
0.011 1.046 0.002 0.01
0
0.99
2
0.215 4.646
AgriVPerMean -0.392 1.835 -0.050 -
0.21
4
0.83
2
0.144 6.959
MedicNPerMea
n
-0.853 33.559 -0.005 -
0.02
5
0.98
0
0.167 5.981
EducatedNPerM
ean
-0.119 0.481 -0.040 -
0.24
9
0.80
5
0.369 2.712
MedicBedNPer
Mean
28.422 25.354 0.233 1.12
1
0.26
8
0.175 5.701
GoodSerVPerM
ean
0.148 0.624 0.063 0.23
7
0.81
4
0.152 6.599
GDPPerMean 0.979 0.563 0.596 1.73
9
0.08
9
0.486 2.057
- 81 -
Distance -1.285 7.387 -0.035 -
0.17
4
0.86
3
0.206 4.855
2 (Constant) -
18,682.07
3
7,432.4
02
-
2.51
4
0.01
6
Region1 314.941 3,533.0
28
0.016 0.08
9
0.92
9
0.370 2.703
Region2 3,217.011 4,149.2
61
0.160 0.77
5
0.44
2
0.525 1.903
Region3 6,113.399 4,548.2
08
0.195 1.34
4
0.18
5
0.492 2.032
Region4 3,769.123 4,124.3
61
0.145 0.91
4
0.36
6
0.249 4.009
Region5 580.010 4,847.3
58
0.022 0.12
0
0.90
5
0.235 4.251
Region6 6,428.009 5,341.0
38
0.227 1.20
4
0.23
5
0.444 2.250
Region7 3,654.779 3,533.2
67
0.150 1.03
4
0.30
6
0.276 3.620
FoodSPerMean 1.060 1.921 0.101 0.55
2
0.58
4
0.434 2.302
IndustrialOoSPe
rMean
1.443 0.874 0.234 1.65
0
0.10
6
0.216 4.624
AgriVPerMean -0.394 1.806 -0.050 -
0.21
8
0.82
8
0.147 6.798
MedicNPerMea
n
-0.933 32.279 -0.006 -
0.02
9
0.97
7
0.167 5.972
EducatedNPerM
ean
-0.119 0.475 -0.040 -
0.25
1
0.80
3
0.382 2.619
MedicBedNPer
Mean
28.481 24.429 0.233 1.16
6
0.25
0
0.180 5.557
GoodSerVPerM
ean
0.149 0.599 0.063 0.24
9
0.80
4
0.175 5.729
GDPPerMean 0.981 0.517 0.597 1.89
9
0.06
4
0.486 2.057
Distance -1.286 7.305 -0.035 -
0.17
6
0.86
1
0.217 4.608
3 (Constant) -
18,727.07
8
7,189.7
49
-
2.60
5
0.01
2
Region1 319.815 3,491.2
86
0.016 0.09
2
0.92
7
0.431 2.322
Region2 3,191.701 4,012.4 0.159 0.79 0.43 0.621 1.609
- 82 -
29 5 0
Region3 6,074.053 4,293.2
55
0.194 1.41
5
0.16
4
0.493 2.027
Region4 3,767.830 4,080.0
45
0.145 0.92
3
0.36
0
0.250 4.008
Region5 585.739 4,791.5
44
0.022 0.12
2
0.90
3
0.235 4.246
Region6 6,429.703 5,283.6
43
0.227 1.21
7
0.23
0
0.444 2.250
Region7 3,653.801 3,495.3
49
0.150 1.04
5
0.30
1
0.282 3.548
FoodSPerMean 1.055 1.893 0.101 0.55
8
0.58
0
0.435 2.300
IndustrialOoSPe
rMean
1.442 0.865 0.234 1.66
7
0.10
2
0.226 4.430
AgriVPerMean -0.394 1.786 -0.050 -
0.22
1
0.82
6
0.147 6.789
EducatedNPerM
ean
-0.120 0.470 -0.040 -
0.25
6
0.79
9
0.388 2.578
MedicBedNPer
Mean
27.962 16.393 0.229 1.70
6
0.09
5
0.411 2.431
GoodSerVPerM
ean
0.151 0.589 0.064 0.25
6
0.79
9
0.175 5.708
GDPPerMean 0.980 0.510 0.597 1.92
2
0.06
1
0.500 1.998
Distance -1.327 7.090 -0.037 -
0.18
7
0.85
2
0.223 4.487
4 (Constant) -
18,351.70
3
5,846.3
22
-
3.13
9
0.00
3
Region2 2,915.279 2,617.1
21
0.145 1.11
4
0.27
1
0.443 2.257
Region3 5,835.301 3,376.1
66
0.186 1.72
8
0.09
0
0.654 1.528
Region4 3,532.847 3,139.8
32
0.136 1.12
5
0.26
6
0.725 1.380
Region5 420.557 4,393.1
93
0.016 0.09
6
0.92
4
0.290 3.449
Region6 6,285.503 4,991.3
25
0.222 1.25
9
0.21
4
0.476 2.102
Region7 3,471.800 2,845.9
00
0.143 1.22
0
0.22
8
0.334 2.997
FoodSPerMean 0.978 1.678 0.093 0.58
3
0.56
3
0.435 2.298
- 83 -
IndustrialOoSPe
rMean
1.445 0.855 0.234 1.68
9
0.09
8
0.231 4.331
AgriVPerMean -0.423 1.739 -0.054 -
0.24
3
0.80
9
0.149 6.702
EducatedNPerM
ean
-0.111 0.454 -0.037 -
0.24
5
0.80
8
0.395 2.534
MedicBedNPer
Mean
28.271 15.875 0.231 1.78
1
0.08
1
0.420 2.380
GoodSerVPerM
ean
0.139 0.569 0.059 0.24
5
0.80
8
0.176 5.690
GDPPerMean 0.976 0.503 0.594 1.94
1
0.05
8
0.508 1.970
Distance -1.500 6.763 -0.041 -
0.22
2
0.82
5
0.579 1.728
5 (Constant) -
18,347.30
5
5,786.7
32
-
3.17
1
0.00
3
Region2 2,883.618 2,569.7
56
0.143 1.12
2
0.26
7
0.451 2.217
Region3 5,764.394 3,260.4
38
0.184 1.76
8
0.08
3
0.700 1.428
Region4 3,364.546 2,575.0
31
0.129 1.30
7
0.19
7
0.734 1.362
Region6 6,075.563 4,438.1
63
0.215 1.36
9
0.17
7
0.768 1.302
Region7 3,388.265 2,681.2
88
0.139 1.26
4
0.21
2
0.478 2.093
FoodSPerMean 0.914 1.520 0.087 0.60
1
0.55
1
0.590 1.696
IndustrialOoSPe
rMean
1.442 0.846 0.234 1.70
4
0.09
5
0.445 2.249
AgriVPerMean -0.405 1.711 -0.051 -
0.23
7
0.81
4
0.237 4.227
EducatedNPerM
ean
-0.118 0.444 -0.040 -
0.26
5
0.79
2
0.420 2.381
MedicBedNPer
Mean
28.069 15.574 0.230 1.80
2
0.07
8
0.519 1.927
GoodSerVPerM
ean
0.141 0.563 0.060 0.25
0
0.80
4
0.179 5.600
GDPPerMean 0.982 0.494 0.598 1.98
6
0.05
3
0.510 1.962
Distance -1.003 4.291 -0.028 -
0.23
0.81
6
0.710 1.408
- 84 -
4
6 (Constant) -
19,094.20
0
4,779.1
92
-
3.99
5
0.00
0
Region2 3,100.007 2,374.5
28
0.154 1.30
6
0.19
8
0.456 2.192
Region3 5,890.464 3,184.9
97
0.188 1.84
9
0.07
0
0.702 1.425
Region4 3,363.932 2,550.5
71
0.129 1.31
9
0.19
3
0.759 1.317
Region6 5,648.798 4,006.9
94
0.200 1.41
0
0.16
5
0.796 1.257
Region7 3,443.787 2,645.3
83
0.142 1.30
2
0.19
9
0.559 1.788
FoodSPerMean 0.850 1.481 0.081 0.57
4
0.56
9
0.475 2.105
IndustrialOoSPe
rMean
1.460 0.835 0.237 1.74
9
0.08
6
0.244 4.098
AgriVPerMean -0.227 1.518 -0.029 -
0.14
9
0.88
2
0.475 2.107
EducatedNPerM
ean
-0.125 0.439 -0.042 -
0.28
4
0.77
8
0.543 1.841
MedicBedNPer
Mean
28.306 15.393 0.232 1.83
9
0.07
2
0.196 5.099
GoodSerVPerM
ean
0.095 0.523 0.040 0.18
2
0.85
6
0.510 1.961
GDPPerMean 1.028 0.449 0.626 2.28
9
0.02
6
0.739 1.354
7 (Constant) -
19,548.83
5
3,650.0
50
-
5.35
6
0.00
0
Region2 3,108.436 2,350.9
94
0.154 1.32
2
0.19
2
0.851 1.175
Region3 5,992.653 3,080.7
46
0.191 1.94
5
0.05
7
0.840 1.190
Region4 3,415.848 2,502.4
58
0.131 1.36
5
0.17
8
0.852 1.173
Region6 5,195.724 2,594.3
13
0.184 2.00
3
0.05
1
0.559 1.788
Region7 3,374.352 2,579.1
66
0.139 1.30
8
0.19
7
0.515 1.943
FoodSPerMean 0.700 1.082 0.067 0.64
7
0.52
0
0.249 4.013
IndustrialOoSPe
rMean
1.461 0.827 0.237 1.76
8
0.08
3
0.479 2.088
- 85 -
EducatedNPerM
ean
-0.111 0.425 -0.037 -
0.26
1
0.79
5
0.796 1.256
MedicBedNPer
Mean
29.389 13.447 0.240 2.18
6
0.03
3
0.207 4.833
GoodSerVPerM
ean
0.095 0.518 0.040 0.18
3
0.85
5
0.510 1.961
GDPPerMean 1.028 0.445 0.626 2.31
2
0.02
5
0.788 1.269
8 (Constant) -
19,661.45
9
3,564.4
73
-
5.51
6
0.00
0
Region2 3,075.962 2,322.4
37
0.153 1.32
4
0.19
1
0.870 1.149
Region3 5,910.793 3,019.8
10
0.189 1.95
7
0.05
6
0.866 1.155
Region4 3,416.807 2,479.0
91
0.131 1.37
8
0.17
4
0.857 1.167
Region6 5,191.966 2,570.0
15
0.184 2.02
0
0.04
9
0.596 1.678
Region7 3,479.163 2,491.6
25
0.143 1.39
6
0.16
9
0.515 1.941
FoodSPerMean 0.728 1.061 0.069 0.68
6
0.49
6
0.272 3.675
IndustrialOoSPe
rMean
1.449 0.816 0.235 1.77
5
0.08
2
0.808 1.237
EducatedNPerM
ean
-0.105 0.420 -0.035 -
0.25
1
0.80
3
0.238 4.198
MedicBedNPer
Mean
29.654 13.244 0.243 2.23
9
0.02
9
0.534 1.871
GDPPerMean 1.087 0.308 0.662 3.52
6
0.00
1
0.789 1.267
9 (Constant) -
19,593.59
8
3,522.6
03
-
5.56
2
0.00
0
Region2 3,013.817 2,288.6
46
0.150 1.31
7
0.19
4
0.875 1.143
Region3 5,779.973 2,947.9
15
0.184 1.96
1
0.05
5
0.868 1.151
Region4 3,316.412 2,424.7
69
0.127 1.36
8
0.17
7
0.887 1.127
Region6 5,188.180 2,547.1
46
0.183 2.03
7
0.04
7
0.674 1.483
Region7 3,731.737 2,258.3
67
0.153 1.65
2
0.10
4
0.521 1.919
FoodSPerMean 0.821 0.985 0.078 0.83
4
0.40
8
0.917 1.090
- 86 -
IndustrialOoSPe
rMean
1.515 0.765 0.245 1.97
9
0.05
3
0.470 2.126
MedicBedNPer
Mean
30.239 12.921 0.247 2.34
0
0.02
3
0.721 1.387
GDPPerMean 1.028 0.198 0.626 5.18
8
0.00
0
0.794 1.260
10 (Constant) -
17,737.91
9
2,723.7
74
-
6.51
2
0.00
0
Region2 2,748.209 2,260.0
04
0.136 1.21
6
0.22
9
0.875 1.142
Region3 5,722.250 2,938.7
95
0.183 1.94
7
0.05
7
0.868 1.151
Region4 2,778.131 2,330.7
57
0.107 1.19
2
0.23
8
0.888 1.127
Region6 4,763.305 2,488.6
77
0.168 1.91
4
0.06
1
0.536 1.864
Region7 3,359.715 2,207.6
61
0.138 1.52
2
0.13
4
0.919 1.088
IndustrialOoSPe
rMean
1.443 0.758 0.234 1.90
3
0.06
2
0.486 2.059
MedicBedNPer
Mean
27.763 12.540 0.227 2.21
4
0.03
1
0.772 1.296
GDPPerMean 1.006 0.196 0.612 5.13
7
0.00
0
0.807 1.239
11 (Constant) -
17,568.03
5
2,730.4
26
-
6.43
4
0.00
0
Region2 1,774.096 2,115.1
09
0.088 0.83
9
0.40
5
0.877 1.140
Region3 4,755.610 2,835.4
66
0.152 1.67
7
0.09
9
0.869 1.151
Region6 4,029.293 2,420.4
89
0.142 1.66
5
0.10
2
0.888 1.127
Region7 3,203.987 2,212.2
05
0.132 1.44
8
0.15
3
0.536 1.864
IndustrialOoSPe
rMean
1.310 0.753 0.212 1.74
0
0.08
8
0.933 1.072
MedicBedNPer
Mean
31.386 12.213 0.257 2.57
0
0.01
3
0.553 1.807
GDPPerMean 0.980 0.195 0.596 5.01
6
0.00
0
0.812 1.231
12 (Constant) -
18,130.22
7
2,639.8
66
-
6.86
8
0.00
0
Region3 3,917.323 2,646.4
60
0.125 1.48
0
0.14
4
0.901 1.109
Region6 3,482.529 2,324.8 0.123 1.49 0.14 0.923 1.083
- 87 -
82 8 0
Region7 3,142.683 2,205.1
37
0.129 1.42
5
0.16
0
0.538 1.858
IndustrialOoSPe
rMean
1.195 0.738 0.194 1.61
9
0.11
1
0.933 1.071
MedicBedNPer
Mean
37.049 10.150 0.303 3.65
0
0.00
1
0.558 1.792
GDPPerMean 0.968 0.194 0.589 4.98
1
0.00
0
0.872 1.146
13 (Constant) -
18,207.62
1
2,663.0
72
-
6.83
7
0.00
0
Region3 3,953.852 2,670.1
63
0.126 1.48
1
0.14
4
0.903 1.108
Region6 3,362.375 2,344.2
72
0.119 1.43
4
0.15
7
0.961 1.041
IndustrialOoSPe
rMean
1.424 0.727 0.231 1.95
8
0.05
5
0.566 1.766
MedicBedNPer
Mean
36.287 10.227 0.297 3.54
8
0.00
1
0.940 1.064
GDPPerMean 1.008 0.194 0.614 5.19
8
0.00
0
0.560 1.787
14 (Constant) -
17,804.35
9
2,672.2
15
-
6.66
3
0.00
0
Region3 3,513.300 2,676.5
03
0.112 1.31
3
0.19
4
0.915 1.093
IndustrialOoSPe
rMean
1.320 0.730 0.214 1.80
7
0.07
6
0.573 1.744
MedicBedNPer
Mean
36.681 10.316 0.300 3.55
6
0.00
1
0.941 1.063
GDPPerMean 0.999 0.196 0.608 5.10
9
0.00
0
0.560 1.785
15 (Constant) -
17,838.09
0
2,688.4
15
-
6.63
5
0.00
0
IndustrialOoSPe
rMean
1.269 0.734 0.206 1.72
9
0.08
9
0.57 1.74
MedicBedNPer
Mean
39.077 10.215 0.320 3.82
5
0.00
0
0.97 1.03
GDPPerMean 0.976 0.196 0.594 4.97
9
0.00
0
0.57 1.75
Bảng 18
Model Summary(p)
- 88 -
Model R
R
Square
Adjusted
R
Square
Std. Error
of the
Estimate
Durbin-
Watson
1 0.810 0.656 0.526 5,305.483
2 0.810 0.656 0.536 5,247.503
3 0.810 0.656 0.546 5,191.426
4 0.810 0.656 0.555 5,137.523
5 0.810 0.656 0.564 5,085.314
6 0.810 0.655 0.573 5,037.011
7 0.809 0.655 0.581 4,988.498
8 0.809 0.655 0.589 4,941.929
9 0.809 0.655 0.596 4,898.039
10 0.806 0.650 0.598 4,884.231
11 0.801 0.641 0.595 4,902.877
12 0.798 0.636 0.597 4,889.882
13 0.789 0.623 0.590 4,933.911
14 0.781 0.609 0.583 4,978.674
15 0.773 0.598 0.577 5,009.088 1.653
p. Dependent Variable: MigrantMMean
Bảng 19 – Các mô hình hồi quy của di cƣ Nữ
(biến phụ thuộc MigrantMMean)
Coefficients(a)
Model
Unstandardized
Coefficients
Standardized
Coefficients t Sig.
Collinearity
Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -
20,929.906
7,783.414
-
2.689
0.010
Region1 452.188 3,686.769 0 0.123 0.903 0 4
Region2 4,042.879 4,445.505 0.183 0.909 0.368 0.176 5.666
Region3 6,208.228 4,762.055 0.181 1.304 0.199 0.359 2.784
Region4 1,677.136 4,299.272 0.059 0.390 0.698 0.299 3.342
Region5
-1,003.021 5,087.067 -0.035
-
0.197
0.845 0.211 4.737
Region6 5,508.450 5,553.997 0.178 0.992 0.327 0.211 4.730
Region7 3,774.588 3,712.479 0.142 1.017 0.315 0.309 3.240
- 89 -
FoodSPerMean 0.386 1.999 0.034 0.193 0.848 0.220 4.542
IndustrialOoSPerMean 1.307 0.934 0.194 1.399 0.169 0.434 2.302
IndustrialSPerMean
-0.286 1.074 -0.046
-
0.267
0.791 0.215 4.646
AgriVPerMean
-0.170 1.884 -0.020
-
0.090
0.929 0.144 6.959
MedicNPerMean 2.762 34.461 0.016 0.080 0.936 0.167 5.981
EducatedNPerMean
-0.098 0.494 -0.030
-
0.199
0.843 0.369 2.712
MedicBedNPerMean 24.087 26.035 0.180 0.925 0.360 0.175 5.701
GoodSerVPerMean 0.053 0.640 0.020 0.082 0.935 0.152 6.599
GDPPerMean 1.331 0.578 0.741 2.302 0.026 0.486 2.057
Distance 2.696 7.585 0.068 0.355 0.724 0.206 4.855
2 (Constant) -
20,822.906
7,584.810
-
2.745
0.009
Region1 445.467 3,645.792 0.020 0.122 0.903 0.399 2.506
Region2 4,134.256 4,250.178 0.188 0.973 0.336 0.303 3.306
Region3 6,329.918 4,464.537 0.185 1.418 0.163 0.543 1.841
Region4 1,687.953 4,250.492 0.059 0.397 0.693 0.366 2.732
Region5 -1,005.202 5,031.756 -0.035 -
0.200
0.843 0.260 3.847
Region6 5,509.558 5,493.671 0.178 1.003 0.321 0.391 2.555
Region7 3,766.663 3,670.864 0.142 1.026 0.310 0.283 3.530
FoodSPerMean 0.402 1.967 0.035 0.204 0.839 0.439 2.278
IndustrialOoSPerMean 1.304 0.923 0.193 1.413 0.164 0.216 4.632
IndustrialSPerMean -0.306 1.033 -0.049 -
0.297
0.768 0.146 6.865
AgriVPerMean -0.173 1.864 -0.020 -
0.093
0.926 0.167 5.979
EducatedNPerMean -0.096 0.488 -0.030 -
0.198
0.844 0.373 2.681
MedicBedNPerMean 25.650 17.071 0.192 1.503 0.140 0.176 5.670
GoodSerVPerMean 0.051 0.633 0.020 0.080 0.937 0.161 6.194
GDPPerMean 1.338 0.565 0.744 2.368 0.022 0.486 2.056
Distance 2.808 7.374 0.071 0.381 0.705 0.215 4.657
3 (Constant) -
20,859.069
7,490.904 -
2.785
0.008
Region1 376.164 3,504.002 0.017 0.107 0.915 0.399 2.504
Region2 4,076.718 4,144.518 0.185 0.984 0.330 0.304 3.294
Region3 6,261.164 4,334.686 0.183 1.444 0.155 0.543 1.841
Region4 1,639.649 4,162.782 0.058 0.394 0.695 0.290 3.443
Region5 -1,043.353 4,955.932 -0.037 -
0.211
0.834 0.403 2.481
Region6 5,427.647 5,340.295 0.175 1.016 0.315 0.309 3.241
Region7 3,795.427 3,614.434 0.143 1.050 0.299 0.447 2.239
- 90 -
FoodSPerMean 0.391 1.941 0.034 0.201 0.841 0.222 4.500
IndustrialOoSPerMean 1.306 0.913 0.193 1.430 0.159 0.149 6.693
IndustrialSPerMean -0.285 0.988 -0.046 -
0.289
0.774 0.167 5.978
AgriVPerMean -0.154 1.829 -0.018 -
0.084
0.933 0.382 2.618
EducatedNPerMean -0.093 0.480 -0.029 -
0.193
0.848 0.178 5.603
MedicBedNPerMean 25.825 16.751 0.193 1.542 0.130 0.163 6.143
GDPPerMean 1.363 0.467 0.758 2.916 0.005 0.494 2.025
Distance 2.893 7.221 0.073 0.401 0.691 0.359 2.787
4 (Constant) -
21,266.919
5,652.096 -
3.763
0.000
Region1 436.047 3,395.304 0.020 0.128 0.898 0.560 1.786
Region2 4,160.894 3,980.165 0.189 1.045 0.301 0.766 1.305
Region3 6,375.692 4,072.673 0.186 1.565 0.124 0.292 3.424
Region4 1,693.151 4,071.166 0.059 0.416 0.679 0.422 2.370
Region5 -1,058.416 4,901.205 -0.037 -
0.216
0.830 0.316 3.167
Region6 5,131.891 3,978.769 0.166 1.290 0.203 0.458 2.183
Region7 3,791.461 3,576.551 0.142 1.060 0.294 0.232 4.318
FoodSPerMean 0.309 1.665 0.027 0.186 0.853 0.152 6.597
IndustrialOoSPerMean 1.311 0.902 0.194 1.453 0.153 0.183 5.478
IndustrialSPerMean -0.279 0.975 -0.045 -
0.286
0.776 0.382 2.616
EducatedNPerMean -0.089 0.474 -0.027 -
0.189
0.851 0.179 5.595
MedicBedNPerMean 26.324 15.502 0.197 1.698 0.096 0.176 5.670
GDPPerMean 1.367 0.460 0.761 2.971 0.005 0.497 2.013
Distance 3.129 6.583 0.079 0.475 0.637 0.544 1.839
5 (Constant) -
20,802.079
4,297.339 -
4.841
0.000
Region2 3,785.995 2,678.290 0.172 1.414 0.164 0.582 1.719
Region3 6,079.135 3,320.931 0.177 1.831 0.073 0.790 1.267
Region4 1,373.742 3,190.647 0.048 0.431 0.669 0.454 2.201
Region5 -1,305.131 4,463.547 -0.046 -
0.292
0.771 0.487 2.055
Region6 4,852.051 3,295.474 0.157 1.472 0.147 0.459 2.181
Region7 3,515.972 2,832.986 0.132 1.241 0.220 0.232 4.318
FoodSPerMean 0.172 1.264 0.015 0.136 0.892 0.264 3.788
IndustrialOoSPerMean 1.318 0.891 0.195 1.480 0.145 0.184 5.438
IndustrialSPerMean -0.271 0.963 -0.044 -
0.281
0.780 0.384 2.602
EducatedNPerMean -0.076 0.457 -0.023 -0.869 0.179 5.594
- 91 -
0.166
MedicBedNPerMean 26.853 14.794 0.201 1.815 0.076 0.178 5.605
GDPPerMean 1.350 0.436 0.751 3.096 0.003 0.497 2.013
Distance 2.920 6.313 0.074 0.462 0.646 0.545 1.836
6 (Constant) -
20,512.262
3,696.933 -
5.548
0.000
Region2 3,727.218 2,617.236 0.169 1.424 0.161 0.613 1.631
Region3 6,037.146 3,273.983 0.176 1.844 0.071 0.797 1.255
Region4 1,208.257 2,921.243 0.042 0.414 0.681 0.872 1.146
Region5 -1,566.978 3,988.736 -0.055 -
0.393
0.696 0.523 1.912
Region6 4,683.014 3,022.825 0.151 1.549 0.128 0.470 2.125
Region7 3,358.613 2,561.277 0.126 1.311 0.196 0.246 4.073
IndustrialOoSPerMean 1.291 0.859 0.191 1.503 0.139 0.184 5.430
IndustrialSPerMean -0.280 0.951 -0.045 -
0.294
0.770 0.447 2.235
EducatedNPerMean -0.098 0.423 -0.030 -
0.231
0.818 0.200 5.001
MedicBedNPerMean 26.286 14.056 0.197 1.870 0.067 0.194 5.156
GDPPerMean 1.363 0.422 0.758 3.231 0.002 0.498 2.007
Distance 3.163 5.995 0.080 0.528 0.600 0.721 1.386
7 (Constant) -
20,237.172
3,467.974 -
5.835
0.000
Region2 3,612.114 2,545.584 0.164 1.419 0.162 0.799 1.252
Region3 5,901.715 3,191.223 0.172 1.849 0.070 0.882 1.134
Region4 1,084.094 2,844.780 0.038 0.381 0.705 0.557 1.794
Region5 -1,546.611 3,950.589 -0.054 -
0.391
0.697 0.510 1.960
Region6 4,655.189 2,992.275 0.150 1.556 0.126 0.246 4.071
Region7 3,532.201 2,426.145 0.133 1.456 0.152 0.201 4.971
IndustrialOoSPerMean 1.336 0.828 0.198 1.613 0.113 0.489 2.047
IndustrialSPerMean -0.292 0.941 -0.047 -
0.310
0.758 0.212 4.712
MedicBedNPerMean 26.762 13.775 0.200 1.943 0.058 0.208 4.803
GDPPerMean 1.308 0.347 0.728 3.774 0.000 0.502 1.992
Distance 2.953 5.870 0.074 0.503 0.617 0.814 1.228
8 (Constant) -
19,690.498
2,961.418 -
6.649
0.000
Region2 3,428.815 2,454.534 0.156 1.397 0.168 0.800 1.250
Region3 5,889.162 3,163.119 0.172 1.862 0.068 0.917 1.091
Region4 1,023.199 2,813.240 0.036 0.364 0.718 0.596 1.678
Region5 -1,739.983 3,867.115 -0.061 -
0.450
0.655 0.516 1.938
Region6 4,729.122 2,956.749 0.153 1.599 0.116 0.206 4.849
- 92 -
Region7 3,708.121 2,338.432 0.139 1.586 0.119 0.533 1.876
IndustrialOoSPerMean 1.397 0.798 0.207 1.752 0.086 0.236 4.238
MedicBedNPerMean 25.907 13.379 0.194 1.936 0.058 0.290 3.444
GDPPerMean 1.222 0.207 0.680 5.914 0.000 0.714 1.400
Distance 3.010 5.816 0.076 0.518 0.607 0.820 1.220
9 (Constant) -
19,772.664
2,928.517 -
6.752
0.000
Region2 3,158.215 2,319.832 0.143 1.361 0.179 0.890 1.123
Region3 5,491.503 2,943.753 0.160 1.865 0.068 0.923 1.084
Region5 -2,432.524 3,338.183 -0.085 -
0.729
0.469 0.596 1.678
Region6 4,264.285 2,644.347 0.138 1.613 0.113 0.520 1.922
Region7 3,618.139 2,306.195 0.136 1.569 0.123 0.535 1.870
IndustrialOoSPerMean 1.375 0.789 0.204 1.743 0.087 0.918 1.090
MedicBedNPerMean 26.586 13.139 0.199 2.023 0.048 0.292 3.428
GDPPerMean 1.221 0.205 0.680 5.959 0.000 0.718 1.394
Distance 3.999 5.100 0.101 0.784 0.436 0.850 1.177
10 (Constant) -
19,408.993
2,873.120 -
6.755
0.000
Region2 3,017.045 2,301.668 0.137 1.311 0.195 0.892 1.121
Region3 5,703.844 2,916.546 0.166 1.956 0.056 0.923 1.084
Region6 4,893.442 2,488.545 0.158 1.966 0.054 0.625 1.599
Region7 3,797.831 2,282.994 0.143 1.664 0.102 0.522 1.917
IndustrialOoSPerMean 1.307 0.780 0.194 1.676 0.100 0.537 1.861
MedicBedNPerMean 28.202 12.894 0.211 2.187 0.033 0.928 1.077
GDPPerMean 1.195 0.201 0.665 5.950 0.000 0.314 3.182
Distance 1.264 3.438 0.032 0.368 0.715 0.851 1.175
11 (Constant) -
19,160.954
2,770.749 -
6.915
0.000
Region2 2,728.180 2,146.345 0.124 1.271 0.209 0.893 1.120
Region3 5,590.581 2,877.339 0.163 1.943 0.057 0.960 1.042
Region6 4,986.011 2,456.234 0.161 2.030 0.047 0.635 1.575
Region7 3,686.256 2,244.875 0.139 1.642 0.106 0.541 1.848
IndustrialOoSPerMean 1.262 0.764 0.187 1.651 0.104 0.539 1.857
MedicBedNPerMean 29.377 12.393 0.220 2.370 0.021 0.933 1.072
GDPPerMean 1.187 0.198 0.661 5.990 0.000 0.315 3.176
12 (Constant) -
20,025.486
2,700.695 -
7.415
0.000
Region3 4,301.475 2,707.440 0.125 1.589 0.118 0.897 1.114
Region6 4,145.206 2,378.452 0.134 1.743 0.087 0.961 1.041
Region7 3,591.985 2,255.949 0.135 1.592 0.117 0.554 1.804
IndustrialOoSPerMean 1.086 0.755 0.161 1.437 0.156 0.626 1.597
- 93 -
MedicBedNPerMean 38.086 10.384 0.285 3.668 0.001 0.939 1.065
GDPPerMean 1.169 0.199 0.650 5.880 0.000 0.384 2.602
13 (Constant) -
20,318.584
2,718.052 -
7.475
0.000
Region3 4,049.760 2,726.918 0.118 1.485 0.143 0.903 1.108
Region6 3,838.064 2,390.883 0.124 1.605 0.114 0.961 1.041
Region7 4,296.356 2,222.578 0.161 1.933 0.058 0.566 1.766
MedicBedNPerMean 38.030 10.480 0.284 3.629 0.001 0.940 1.064
GDPPerMean 1.352 0.154 0.752 8.795 0.000 0.560 1.787
14 (Constant) -
20,287.235
2,746.071 -
7.388
0.000
Region6 3,449.402 2,401.087 0.111 1.437 0.156 0.915 1.093
Region7 4,281.564 2,245.535 0.161 1.907 0.062 0.573 1.744
MedicBedNPerMean 40.827 10.416 0.305 3.920 0.000 0.941 1.063
GDPPerMean 1.312 0.153 0.730 8.580 0.000 0.560 1.785
15 (Constant) -
19,844.913
2,753.246 -
7.208
0.000
Region7 4,096.945 2,261.976 0.154 1.811 0.075 0.575 1.740
MedicBedNPerMean 40.914 10.509 0.306 3.893 0.000 0.969 1.032
GDPPerMean 1.291 0.154 0.718 8.409 0.000 0.570 1.755
Dependent Variable: MigrantFMean
Bảng 20
Model Summary(p)
Model R
R
Square
Adjusted R
Square
Std. Error of the
Estimate
Durbin-
Watson
1 0.835 0.697 0.582 5,448.040
2 0.835 0.697 0.592 5,388.882
3 0.835 0.697 0.600 5,331.617
4 0.835 0.697 0.608 5,276.184
5 0.835 0.697 0.616 5,222.965
6 0.835 0.697 0.624 5,171.450
7 0.834 0.696 0.631 5,123.240
8 0.834 0.696 0.637 5,078.530
9 0.834 0.695 0.643 5,036.785
10 0.832 0.692 0.646 5,014.865
11 0.831 0.691 0.652 4,975.282
- 94 -
12 0.826 0.682 0.648 5,002.555
13 0.819 0.670 0.641 5,049.119
14 0.811 0.658 0.634 5,101.322
15 0.803 0.645 0.627 5,147.107 1.591
p. Dependent Variable: MigrantFMean
- 95 -
NỘI DUNG CHỈNH SỬA SAU BẢO VỆ
1. Tài liệu tham khảo sau chƣơng cuối cùng của Luận văn (xem)
2. Thêm tên cho các bảng biểu (dịch sang tiếng Việt, có số năm) và điều chỉnh vị
trí tên bảng biểu.
3. Biện luận các biến đại diện (Xem).
4. Mô tả nguồn gốc số liệu (Xem)
5. Bảng tổng hợp về dấu kỳ vọng của các biến (xem).
6. Chỉnh sửa các giải pháp phù hợp hơn và khả thi hơn (xem).
7. Chỉnh sửa các lỗi chính tả.
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- nhung_nhan_to_anh_huong_den_di_cu_tai_cac_tinh_thanh_viet_nam_4802.pdf