Application of the structure equation model impacts of socio-economic changes on poverty reduction in Vietnam’s ethnic minority region

ưa vào phân 
tích tiếp trong bước 3. 
Bước 3: Phân tích nhân tố khẳng định CFA 
Phần mềm mô hình hóa phương trình cấu 
trúc AMOS 24 được sử dụng để thực hiện việc 
phân tích nhân tố khẳng định CFA. 
Bảng 4. Kết quả phân tích nhân tố khám phá (Pattern Matrix) 
 Nhân tố 
 1 2 3 4 5 6 7 
II.C.9 TCĐR - Tiếp cận hệ thống thủy lợi/nước tưới tiêu cho đồng 
ruộng, nương rẫy 
0,925 
II.C.8 TCĐR - Tiếp cận hệ thống đường ra ruộng đồng, nương rẫy 0,778 
II.D.15 TCĐR - Chất lượng hệ thống đường ra ruộng đồng, 
nương rẫy 
0,765 
II.D.16 TCĐR - Hệ thống thủy lợi (kênh, mương,...) 0,730 
II.A.20 GNGHEO - Việc ứng dụng khoa học, kỹ thuật vào sản 
xuất/kinh doanh của người dân 
 0,709 
II.A.21 GNGHEO - Hoạt động chăm sóc người cao tuổi, người 
khuyết tật, trẻ mồ côi... 
 0,696 
II.A.22 GNGHEO - Hoạt động đền ơn, đáp nghĩa hộ gia đình 
chính sách 
 0,667 
II.A.23 GNGHEO - Hoạt động giảm nghèo 0,630 
II.A.6 QLVHXH - Ý nghĩa tinh thần của các hoạt động văn hóa, lễ 
hội, phong trào 
 0,757 
II.A.7 QLVHXH - Việc quản lý các hoạt động văn hóa, lễ hội, 
phong trào 
 0,741 
II.A.5 QLVHXH - Hoạt động quản lý các dịch vụ khám, chữa bệnh 0,655 
II.A.4 QLVHXH - Hoạt động quản lý giáo dục 0,635 
II.D.1 CLGD - Chất lượng của hệ thống giáo dục 0,824 
II.D.3 CLGD - Chất lượng học tập của học sinh 0,783 
II.D.2 CLGD - Chất lượng của đội ngũ giáo viên 0,708 
II.D.12 NUOC - Chất lượng hệ thống cung cấp nước sạch sinh hoạt 0,885 
II.D.13 NUOC - Chất lượng nguồn nước sạch sinh hoạt 0,756 
II.C.6 NUOC - Tiếp cận hệ thống cung cấp nước sạch sinh hoạt 0,570 
II.E.6 ANNINH - Số vụ mâu thuẫn giữa các hộ gia đình 0,793 
II.E.5 ANNINH - Số vụ mâu thuẫn vợ chồng trong các hộ gia đình 0,744 
II.E.1 ANNINH - Các hành vi say rượu gây rối 0,626 
II.E.2 ANNINH - Các hành vi trộm cắp 0,557 
II.D.9 DIEN - Chất lượng hệ thống cung cấp điện lưới quốc gia 0,891 
II.D.10 DIEN - Sự ổn định của nguồn điện lưới quốc gia 0,547 
II.C.4 DIEN - Tiếp cận hệ thống cung cấp điện lưới quốc gia 0,497 
Phương pháp trích: Principal Axis Factoring. 
Phương pháp xoay: Promax with Kaiser Normalization. 
Hội tụ sau 7 vòng lặp. 
Nguồn: Phân tích từ dữ liệu khảo sát của đề tài. 
N.T.V. Ha / VNU Journal of Science: Economics and Business, Vol. 37, No. 1 (2021) 9-19 
16 
Để đánh giá độ phù hợp của mô hình, nhóm 
nghiên cứu sử dụng các tham chiếu được đề 
xuất bởi các nhà nghiên cứu về phân tích mô 
hình SEM. Khi các giá trị chưa phù hợp, mô 
hình được điều chỉnh theo nguyên tắc thiết lập 
các cặp quan hệ có MI > 4 (MI là hệ số điều 
chỉnh ứng với sự thay đổi của χ2 trên một bậc tự 
do) nhưng sự điều chỉnh này phải đảm bảo phù 
hợp về mặt cơ sở lý thuyết và bao hàm ý nghĩa 
về mặt thực tiễn. Một số biến quan sát được loại 
ở bước này căn cứ trên các giá trị kiểm định để 
đảm bảo tính phù hợp của mô hình. Kết quả 
phân tích đưa ra 7 nhân tố chính với 22 biến 
quan sát được sử dụng trong mô hình CFA. Các 
chỉ số để đánh giá mô hình đều đạt yêu cầu theo 
các ngưỡng tham chiếu (Bảng 5). Như vậy, các 
thang đo của các nhóm nhân tố trong mô hình 
không có mối tương quan giữa các sai số của 
biến nên đều đạt được tính đơn hướng, mô hình 
phù hợp. 
Bảng 5. Tham chiếu ngưỡng đánh giá độ phù hợp của mô hình 
Tiêu chí 
đánh giá 
Mô hình 
hiệu chỉnh 
Ngưỡng đánh giá Nguồn tham khảo 
χ2/df (cmin/df) 2,055 < 3 tốt; < 5 chấp nhận được Hair Jr, Anderson [14], Hu và Bentler [15] 
P-value 0,000 < 0,5 Arbuckle và Wothke [16], Rupp và Segal [17] 
NFI 0,856 > 0,90 Chin và Todd [18], Hair Jr, Anderson [14] 
CFI 0,921 > 0,95 rất tốt, > 0,90 tốt Bentler và Bonett [19], Tho và Trang [20] 
GFI 0,818 
> 0,90 tốt, > 0,80 chấp nhận 
được 
Segar và Grover [21], Chin và Todd [18], 
Baumgartner và Homburg [22] 
RMSEA 0,062 
< 0,05 tốt; 0,05-0,10 trung 
bình; 
Steiger [23], Segar và Grover [21], Chin và 
Todd [18] 
PCLOSE 0,014 
> 0,05 tốt; > 0,01 chấp nhận 
được 
Hair Jr, Anderson [14] 
Nguồn: Phân tích từ dữ liệu khảo sát của đề tài. 
Bảng 6. Giá trị phân tích độ tin cậy, tính hội tụ và tính phân biệt của mô hình CFA 
Nhân tố CR AVE MSV MaxR(H) 1 2 3 4 5 6 7 
1 0,893 0,677 0,248 0,897 0,823 
2 0,840 0,637 0,327 0,844 0,223** 0,798 
3 0,765 0,522 0,458 0,776 0,292*** 0,572*** 0,722 
4 0,788 0,557 0,458 0,814 0,302*** 0,488*** 0,677*** 0,746 
5 0,861 0,676 0,248 0,907 0,498*** 0,159* 0,327*** 0,293*** 0,822 
6 0,765 0,540 0,016 0,851 -0,053 -0,127† -0,062 -0,093 0,055 0,735 
7 0,783 0,548 0,234 0,798 0,398*** 0,278*** 0,484*** 0,300*** 0,414*** 0,026 0,740 
Ghi chú: p < 0,100; * p < 0,050; ** p < 0,010; *** p < 0,001 
Nguồn: Phân tích từ dữ liệu khảo sát của đề tài.
Mô hình cũng được kiểm định về độ tin 
cậy, tính hội tụ và tính phân biệt. Các giá trị hệ 
số tải chuẩn hóa có giá trị lớn hơn 0,5 và giá trị 
độ tin cậy tổng hợp (CR) không nhỏ hơn 0,7 - 
do đó mô hình CFA có độ tin cậy [9]. Giá trị 
phương sai trung bình được trích AVE không 
nhỏ hơn 0,5 cho thấy các nhóm nhân tố có tính 
hội tụ [9]. Phương sai riêng lớn nhất MVE > 
AVE cho thấy các nhóm nhân tố có tính phân 
biệt [9]. 
N.T.V. Ha / VNU Journal of Science: Economics and Business, Vol. 37, No. 1 (2021) 9-19 
17 
Bước 4: Phân tích mô hình SEM 
Căn cứ trên khung phân tích lý thuyết, các 
nhóm nhân tố được phân tích theo mô hình 
SEM, dựa trên kết quả mô hình CFA đã xác 
định tại Bước 3. Bước này xác định các mối 
quan hệ tác động giữa các nhóm nhân tố. 
3. Kết quả nghiên cứu 
Như đã đề cập, có nhiều nghiên cứu xem 
xét các yếu tố tác động đến giảm nghèo, trong 
đó có tăng cường chất lượng giáo dục, tăng 
cường cơ sở hạ tầng (điện, nước, tiếp cận đồng 
ruộng) và quản lý văn hóa - xã hội. Tăng cường 
chất lượng giáo dục và giảm nghèo có thể giảm 
các nguy cơ tiềm ẩn về mất trật tự an ninh xã 
hội. Phân tích đường dẫn theo mô hình SEM 
(Hình 1) nhằm kiểm định lại các mối quan hệ 
này đối với vùng DTTS ở Việt Nam trong thời 
gian qua cho kết quả thể hiện tại Bảng 7. 
Kết quả nghiên cứu cho thấy sự cải thiện 
của chất lượng giáo dục (thể hiện ở chất lượng 
hệ thống giáo dục, đội ngũ giáo viên, việc học 
tập của học sinh), quản lý văn hóa xã hội 
(thể hiện qua việc quản lý các dịch vụ khám 
chữa bệnh, các hoạt động văn hóa, lễ hội, phong 
trào) và việc sử dụng điện lưới quốc gia 
(thể hiện qua khả năng tiếp cận, chất lượng, sự 
ổn định của hệ thống điện lưới quốc gia) có tác 
động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến giảm 
nghèo ở các vùng DTTS. Mức ảnh hưởng lớn 
nhất đến các hoạt động giảm nghèo là sự cải 
thiện hoạt động quản lý văn hóa - xã hội 
(khi QLVHXH tăng 1 độ lệch chuẩn thì 
GNGHEO tăng 0,470 độ lệch chuẩn), sau đó 
đến cải thiện chất lượng giáo dục và việc sử 
dụng điện (khi CLGD hoặc DIEN tăng 1 độ 
lệch chuẩn thì GNGHEO tăng lần lượt là 0,279 
và 0,268 độ lệch chuẩn). 
k 
Hình 1. Kết quả nghiên cứu theo mô hình SEM về mối quan hệ giữa các nhóm nhân tố biến đổi xã hội. 
Bảng 7. Kết quả hồi quy mô hình SEM 
Nhóm nhân tố 
phụ thuộc 
Nhóm nhân tố độc lập 
Ước lượng 
chưa chuẩn hóa 
Ước lượng 
chuẩn hóa 
P-value 
(*** p < 0,001) 
GNGHEO QLVHXH 0,248 0,470 *** 
GNGHEO DIEN 0,234 0,279 *** 
GNGHEO CLGD 0,162 0,268 *** 
GNGHEO TCDR -0,012 -0,021 0,736 
CLGD QLVHXH 0,397 0,455 *** 
CLGD DIEN 0,22 0,158 0,037** 
CLGD NUOC -0,028 -0,040 0,580 
ANNINH CLGD -0,312 -0,139 0,140 
ANNINH GNGHEO 0,07 0,019 0,844 
Nguồn: Phân tích từ dữ liệu khảo sát của đề tài. 
N.T.V. Ha / VNU Journal of Science: Economics and Business, Vol. 37, No. 1 (2021) 9-19 
18 
Tác động của sự cải thiện khả năng tiếp cận 
ruộng đồng đến việc giảm nghèo không có ý 
nghĩa thống kê. Điều này phù hợp với nhận xét 
của WB trong báo cáo nghiên cứu năm 2019 
[4], cho rằng việc tăng cường các sinh kế phi 
nông nghiệp đóng vai trò quan trọng hơn trong 
việc giảm nghèo. 
Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy trong 
hoạt động giảm nghèo ở các vùng DTTS thì 
hoạt động chăm sóc người cao tuổi, người 
khuyết tật, trẻ em mồ côi và hoạt động đền ơn, 
đáp nghĩa hộ gia đình chính sách có ý nghĩa 
quan trọng, các hoạt động này được thực hiện 
tốt hơn khi việc quản lý văn hóa - xã hội được 
cải thiện. Khi chất lượng giáo dục tăng thì việc 
áp dụng khoa học kỹ thuật vào hoạt động sản 
xuất kinh doanh cũng tốt hơn. Việc tăng cường 
khả năng tiếp cận điện lưới quốc gia và chất 
lượng điện cũng cải thiện hoạt động sản xuất 
kinh doanh và do đó tác động tích cực đến việc 
giảm nghèo. 
Chất lượng giáo dục được cải thiện khi việc 
quản lý văn hóa - xã hội và hệ thống điện được 
tăng cường. Khi QLVHXH tăng 1 độ lệch 
chuẩn thì CLGD tăng 0,455 độ lệch chuẩn. Khi 
việc tiếp cận sử dụng điện và mức độ ổn định 
của nguồn điện được cải thiện 1 đô lệch chuẩn 
thì chất lượng giáo dục cũng tăng 0,158 độ lệch 
chuẩn. Sự cải thiện khả năng tiếp cận và chất 
lượng nguồn nước sạch không có tác động có ý 
nghĩa thống kê đến chất lượng giáo dục. 
Ở vùng DTTS nước ta, tình hình an ninh 
trật tự xã hội không bị ảnh hưởng bởi tình trạng 
nghèo đói và chất lượng giáo dục một cách có ý 
nghĩa thống kê. Điều này có thể được giải thích 
do sự xung đột xã hội chủ yếu do tình trạng 
phân hóa giàu nghèo. Ở vùng DTTS, do điều 
kiện kinh tế - xã hội chưa phát triển nên phân 
hóa giàu nghèo chưa diễn ra mạnh mẽ, vì vậy 
tình hình an ninh trật tự xã hội chưa chịu ảnh 
hưởng đáng kể của tình trạng nghèo. Chất 
lượng giáo dục của vùng DTTS cũng không có 
sự khác biệt rõ rệt, do đó yếu tố này cũng không 
ảnh hưởng một cách có ý nghĩa thống kê đến 
tình hình an ninh trật tự xã hội. Mô hình chỉ giải 
thích được 1,6% sự biến thiên của biến 
ANNINH. Điều này cho thấy ở vùng DTTS, 
tình trạng nghèo, chất lượng giáo dục cũng như 
sự thay đổi các yếu tố kinh tế - xã hội được 
nghiên cứu không có ảnh hưởng đáng kể đến 
trật tự an ninh xã hội. 
Kết quả mô hình cũng cho thấy các biến 
độc lập tác động lên 60% sự biến thiên của biến 
GNGHEO và 26% sự biến thiên của CLGD. 
Điều này cho thấy mô hình rất phù hợp trong 
việc giải thích ảnh hưởng của sự biến đổi các 
yếu tố kinh tế xã hội đến giảm nghèo ở vùng 
DTTS. Mô hình cũng giải thích được một phần 
tác động lên chất lượng giáo dục ở vùng DTTS. 
4. Kết luận và khuyến nghị 
Nghiên cứu cho thấy yếu tố văn hóa đóng 
vai trò quan trọng đối với việc giảm nghèo và 
nâng cao chất lượng giáo dục của các vùng 
DTTS. Tuy nhiên, trong quá trình phát triển và 
hội nhập, bản sắc văn hóa ở các cộng đồng 
DTTS rất dễ bị mai một. Hiệu quả của việc 
nâng cao chất lượng giáo dục, vốn được xem 
như là chìa khóa cho việc giảm nghèo và phát 
triển vùng DTTS, cũng phụ thuộc vào bảo tồn 
và phát huy các hoạt động văn hoá. Việc cải 
thiện hệ thống cung cấp điện trong thời gian 
vừa qua đã có tác động tích cực đến giảm nghèo 
ở cho vùng DTTS của Việt Nam. 
Từ kết quả nghiên cứu cho thấy để giải 
quyết vấn đề nghèo đói, giúp ổn định và phát 
triển sản xuất ở các vùng DTTS, Đảng, Nhà 
nước và các cấp chính quyền, địa phương cần 
chú trọng cải thiện các nội dung sau (xếp theo 
thứ tự ưu tiên): 
i) Tăng cường quản lý và cải thiện chất 
lượng các hoạt động văn hóa, lễ hội, phong 
trào, chú trọng nâng cao ý nghĩa tinh thần của 
các hoạt động văn hóa - lễ hội - phong trào của 
vùng DTTS, phát huy bản sắc dân tộc; 
ii) Tăng cường quản lý giáo dục để nâng 
cao chất lượng của hệ thống giáo dục, chú trọng 
cải thiện chất lượng dạy của học sinh và kết quả 
học tập của học sinh; 
iii) Cải thiện hệ thống cung cấp điện lưới 
quốc gia, đảm bảo chất lượng và sự ổn định của 
nguồn điện. 
N.T.V. Ha / VNU Journal of Science: Economics and Business, Vol. 37, No. 1 (2021) 9-19 
19 
Tài liệu tham khảo 
[1] P.D. Tung et al., Ethnic minorities and sustainable 
development goals: Who will be left behind?, 
Ethnic Committee, Irish Aid, UNDP, 2016. 
[2] World Bank, Country social analysis: Ethnicity 
and development in Vietnam, World Bank 
Washington, DC, 2009. 
[3] V. Kozel, Well begun but not yet done: Progress 
and emerging challenges for poverty reduction in 
Vietnam: World Bank Publications, 2014. 
[4] World Bank, Drivers of Socio-Economic 
Development Among Ethnic Minority Groups in 
Vietnam: World Bank, 2019. 
[5] B. Baulch, Ethnic minority poverty in Vietnam. 
Chronic Poverty Research Centre Working 
Paper, 2010. 
[6] Oxfam in Vietnam, Poverty reduction models 
in some ethnic minority communities in 
Vietnam, 2013. 
[7] S. Zhang, D. McGhee, Social policies and ethnic 
conflict in China: Lessons from Xinjiang, 
Springer, 2014. 
[8] Ethnic Committee and General Statistics Office, 
Results from the survey on the socio-economic 
situation of 53 ethnic minorities in 2019, Statistics 
Publisher, 2020 (in Vietnamese). 
[9] J.R. Hair et al., Multivariate data analysis: A 
global perspective, Upper Saddle River, NJ: 
Pearson. 7 ed., 2010. 
[10] R.A. Peterson, A meta-analysis of Cronbach's 
coefficient alpha. Journal of consumer research, 
21(2) (1994) 381-391. 
[11] I.H. Bernstein, J.C. Nunnally, Psychometric 
theory, New York: McGraw-Hill, Oliva, TA, 
Oliver, RLMacMillan, IC (1992), A catastrophe 
model for developing service satisfaction 
strategies, Journal of Marketing 56 (1994) 83-95. 
[12] Y. Dodge, The concise encyclopedia of statistics, 
Springer Science & Business Media, 2008. 
[13] G.W. Snedecor, W.G. Cochran, Statistical 
Methods, eight ed., Iowa state University press, 
Ames, Iowa, 1989. 
[14] J.J. Hair et al., Multivariate Data Analysis, New 
Jersey, Prentice Hall, 1998, pp. 287-386. 
[15] L.T. Hu, P.M. Bentler, Cutoff criteria for fit 
indexes in covariance structure analysis: 
Conventional criteria versus new alternatives. 
Structural equation modeling: a multidisciplinary 
journal 6(1) (1999) 1-55. 
[16] J.L. Arbuckle, W. Wothke, Amos 4.0 user's guide, 
SmallWaters Corporation Chicago, IL, 1999. 
[17] M. Rupp, R. Segal, Confirmatory factor analysis 
of a professionalism scale in pharmacy, Journal of 
Social and Administrative Pharmacy 6(1) (1989) 
31-38. 
[18] W.W. Chin, P.A. Todd, On the use, usefulness, 
and ease of use of structural equation modeling in 
MIS research: a note of caution. MIS Quarterly, 
1995, pp. 237-246. 
[19] P.M. Bentler, D.G. Bonett, Significance tests and 
goodness of fit in the analysis of covariance 
structures. Psychological Bulletin 88(3) (1980) 
588-606. 
[20] N.D. Tho, N.T.M. Trang, Scientific research in 
business, Statistics Publishers, 2009. 
[21] H. Segar, V. Grover, Re-examining perceived 
ease of use measurements and perceived 
usefulness, Decision sciences, 1993. 
[22] H. Baumgartner, C. Homburg, Applications of 
structural equation modeling in marketing and 
consumer research: A review. International 
journal of Research in Marketing 13(2) (1996) 
139-161. 
[23] J.H. Steiger, Structural model evaluation and 
modification: An interval estimation approach. 
Multivariate behavioral research 25(2) (1990) 
173-180. 
E 
e