Những nhân tố ảnh hưởng đến di cư tại các tỉnh thành Việt Nam

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,

pdf96 trang | Chia sẻ: lylyngoc | Lượt xem: 2787 | Lượt tải: 4download
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:

  • pdfnhung_nhan_to_anh_huong_den_di_cu_tai_cac_tinh_thanh_viet_nam_4802.pdf
Luận văn liên quan