Đánh giá tiềm năng hệ thống trợ cấp trẻ em đa tầng tại Việt Nam

dữ liệu Điều tra VHLSS 2016 chỉ có bản tiếng Việt. Nhóm nghiên 
cứu đã dùng Google Translate để chuyển ngữ sang tiếng Anh, đồng thời đối chiếu với 
các bảng hỏi của VHLSS đã được dịch sang tiếng Anh trước đây. 
A2.2 Xử lý dữ liệu
Nhóm nghiên cứu đã tiến hành xử lý dữ liệu do TCTK cung cấp để làm sạch dữ liệu 
và xây dựng một tập hợp các biến số cần thiết cho mô phỏng vi mô.
A.2.2.1 Liên kết thông tin của trẻ với bố, mẹ, hoặc người chăm sóc chính 
Đối với trường hợp trẻ em dưới 16 tuổi thì có thể xác định bố, mẹ, hoặc người chăm 
sóc chính dựa vào dữ liệu VHLSS 2016 nếu bố, mẹ khoặc người chăm sóc chính 
sống trong cùng hộ gia đình (câu hỏi 1.A.7 trong phần hộ gia đình có thông tin về 
cha, mẹ, người chăm sóc chính của trẻ). Tiếp đến, nhóm nghiên cứu xây dựng thuật 
toán làm sạch dữ liệu, kiểm tra tính hợp lý và xác định các điểm thiếu nhất quán hoặc 
không hợp lý, từ đó điều chỉnh cho chính xác. Ví dụ, nếu dữ liệu khảo sát cho thấy mẹ 
của trẻ có giới tính nam và bố của trẻ có giới tính nữ thì thuật toán sẽ hoán đổi thông 
tin của bố và mẹ. 
71Phụ lục
A2.2.2 Xác định đối tượng đóng BHXH 
Nhóm nghiên cứu giả định những NLĐ có đủ điều kiện tham gia BHXH (theo thông 
tin điều tra) đều đang đóng BHXH (câu hỏi 13.c trong Mục 4.a về Việc làm, tiền 
lương, tiền công). Điều tra VHLSS không có câu hỏi về số tiền đóng BHXH. Do đó, 
nhóm nghiên cứu đã ước tính số tiền đóng BHXH dựa trên thông tin điều tra về thu 
nhập (ròng) định kỳ từ công việc chính trong 12 tháng gần đây của NLĐ (câu hỏi 11 
trong Mục 4.a), trong đó bao gồm tiền lương, tiền công bằng tiền mặt hoặc hiện vật, 
nhưng không bao gồm các khoản khác như phụ cấp đi lại, thưởng, v.v. Tiếp đến, 
nhóm nghiên cứu tính số tiền đóng BHXH của NLĐ dựa trên thu nhập ròng và tỷ lệ 
đóng theo quy định hiện hành (8% cho bảo hiểm hưu trí, khuyết tật và tử tuất; 1% cho 
bảo hiểm thất nghiệp). Mô hình dự báo không xét đến mức đóng của NSDLĐ. Dữ liệu 
được chuyển đổi thành mức bình quân tháng.
A2.2.3 Xác định đối tượng hưởng lương hưu BHXH
Câu 27 Mục 4.a trong Bảng hỏi VHLSS hỏi đối tượng khảo sát “có được nhận trợ cấp 
thất nghiệp, trợ cấp thôi việc một lần, lương hưu/trợ cấp hưu trí, trợ cấp mất sức lao 
động trong 12 tháng qua không” và số tiền cụ thể đối với mỗi loại trợ cấp là bao nhiêu. 
Tất cả các thành viên hộ gia đình trả lời là có nhận được lương hưu tiêu chuẩn (số 
tiền khác 0) thì đều được phân loại là đối tượng hưởng lương hưu BHXH. Dữ liệu được 
chuyển đổi thành mức bình quân tháng.
A2.2.4 Xác định đối tượng hưởng trợ cấp hưu trí xã hội
Điều tra VHLSS không có câu hỏi về lương hưu BHXH, trợ cấp hưu trí xã hội hay trợ 
cấp người cao tuổi đối với từng cá nhân trong hộ gia đình, nhưng có thông tin về tiền 
trợ cấp xã hội cho cả hộ gia đình. Nhóm nghiên cứu đã căn cứ vào thông tin này 
(cùng với thông tin về điều kiện hưởng trong Nghị định của Chính phủ về trợ giúp xã 
hội) để xác định đối tượng hưởng trợ cấp hưu trí xã hội.
Nhóm nghiên cứu giả định rằng các thành viên hộ gia đình trong độ tuổi 60-79 được 
nhận trợ cấp hưu trí xã hội nếu thoả mãn ba điều kiện sau đây: (a) họ sống trong hộ 
gia đình đang nhận trợ cấp xã hội; (b) tất cả thành viên trong hộ tra đình đều trên độ 
tuổi hưu trí; và (c) hộ gia đình đã được liệt vào danh sách hộ nghèo ít nhất một lần 
trong 5 năm gần đây. Nhóm nghiên cứu giả định rằng người từ 80 tuổi trở lên được 
nhận trợ cấp hưu trí xã hội nếu: (a) họ không được nhận lương hưu BHXH; và (b) hộ 
gia đình của họ được nhận trợ cấp xã hội. 
Nhóm nghiên cứu không có dữ liệu chi tiết về mức trợ cấp hưu trí xã hội đối với từng 
cá nhân trong bộ dữ liệu điều tra. Do đó, nhóm nghiên cứu giả định rằng mức trợ cấp 
hưu trí xã hội hiện tại là 405.000 VND/tháng đối với người 60-79 tuổi và 270.000 
VND/tháng đối với người từ 80 tuổi trở lên.
A2.2.5 Phân tầng dữ liệu và xác định biến số
Nhóm nghiên cứu sử dụng nhiều biến số trong phân tích để phân tách dữ liệu hoặc 
để kiểm soát biến tác động trong mô hình dự báo. Các biến số bao gồm: thuộc tính 
nhân khẩu học (độ tuổi, giới tính, dân tộc, tình trạng hôn nhân); thuộc tính kinh tế-xã 
hội (trình độ văn hoá, tình trạng việc làm, loại hình công việc, tình trạng nghèo, nhóm 
thu nhập); thành phần hộ gia đình (quy mô nhân khẩu, giới tính của chủ hộ); thuộc 
Đánh giá tiềm năng hệ thống trợ cấp trẻ em đa tầng tại Việt Nam72
tính địa lý (vùng địa lý, nơi cư trí – thành thị hay nông thôn).
Các biến số này được tính toán dựa trên dữ liệu VHLSS 2016 (từ nhiều mục). Nhóm 
nghiên cứu xây dụng các biến số định danh hộ gia đình và định danh cá nhân, nhằm 
mục đích liên kết và hợp nhất các file dữ liệu vi mô với thông tin cá nhân từ tập hợp 
hộ gia đình. Nhóm nghiên cứu đã thực hiện mọi biện pháp có thể để xây dựng các 
biến số theo cách tiếp cận tiêu chuẩn, ví dụ như xây dựng các chỉ số thị trường lao 
động theo hướng dẫn của ILO.
A 2.3 Xử lý dữ liệu hậu phân tầng
Ước tính dân số Việt Nam có sự khác biệt lớn giữa các nguồn khác nhau, đặc biệt là 
khi xét đến quy mô dân số cho từng nhóm tuổi cụ thể (xem Bảng 1). Theo mô hình 
dự báo tài chính quỹ bảo hiểm của ILO thì Việt Nam có 6,2 triệu người từ 65 tuổi trở 
lên vào năm 2016, trong khi theo dự báo mới nhất của UNDESA thì con số này là 6,5 
triệu người. Tuy nhiên, ước tính của nhóm nghiên cứu dựa trên dữ liệu (bình quân gia 
quyền) của VHLSS 2016 là 8,3 triệu người. Nói cách khác, ước tính dựa trên dữ liệu 
của VHLSS 2016 (có áp dụng trọng số hộ gia đình trong dữ liệu vi mô) lớn hơn nhiều 
so với các nguồn khác. Sau khi thảo luận với ILO, nhóm nghiên cứu quyết định xác 
định lại trọng số áp dụng đối với dữ liệu điều tra và xây dựng trọng số hậu phân tầng 
để điều chỉnh cơ cấu độ tuổi trong dữ liệu điều tra cho thống nhất với cơ cấu độ tuổi 
của mô hình dự báo tài chính quỹ BHXHVN của ILO. 
73Phụ lục
B
ản
g 
A
1:
 Ư
ớc
 tí
nh
 d
ân
 s
ố 
V
iệ
t N
am
 n
ăm
 2
01
6 
th
eo
 n
hó
m
 tu
ổi
 (c
ác
h 
nh
au
 5
 n
ăm
) g
iữ
a 
cá
c 
ng
uồ
n 
dữ
 li
ệu
 k
há
c 
kh
au
0–
4
5–
9
10
–1
4
15
–1
9
20
–2
4
25
–2
9
30
–3
4
35
–3
9
40
–4
4
45
–4
9
50
–5
4
55
–5
9
60
–6
4
65
–6
9
70
–7
4
75
–7
9
80
–8
4
85
–8
9
90
+
Tổ
ng
65
+ 
tu
ổi
80
+ 
tu
ổi
Kh
ôn
g 
áp
 d
ụn
g 
trọ
ng
 s
ố
Số
 lư
ợn
g
Độ
 tu
ổi
Tỷ
 lệ
 %
Số
 lư
ợn
g
Tỷ
 lệ
 %
Có
 á
p 
dụ
ng
 tr
ọn
g 
số
Kh
ôn
g 
áp
 d
ụn
g 
trọ
ng
 s
ố
2 
90
1
2 
84
3
2 
91
9
2 
70
3
2 
58
8
2 
43
2
2 
52
0
2 
52
2
2 
56
6
2 
47
3
2 
53
3
2 
14
5
1 
54
1
1 
03
4
60
3
57
4
44
9
28
0
16
1
35
 7
87
3 
10
1
89
0
7 
50
5 
30
1
7 
22
9 
62
1
7 
38
9 
29
5
6 
93
1 
81
5
6 
67
9 
34
3
6 
42
4 
27
4
6 
58
9 
33
7
6 
60
6 
51
9
6 
62
7 
03
2
6 
36
5 
83
3
6 
74
0 
31
2
5 
78
6 
02
4
4 
11
7 
19
6
2 
80
6 
37
1
1 
64
5 
27
1
1 
51
7 
49
9
1 
19
0 
36
4
75
1 
36
5
43
6 
67
0
93
 3
39
 4
42
8 
34
7 
54
0
2 
37
8 
39
9
7 
76
0 
72
8
7 
37
1 
77
0
6 
69
1 
08
3
6 
74
7 
68
4
8 
53
7 
41
7
8 
77
4 
92
7
8 
09
6 
32
5
7 
28
8 
01
7
6 
74
3 
74
8
6 
11
0 
32
3
5 
55
7 
56
3
4 
78
8 
30
1
3 
55
3 
23
0
2 
07
8 
27
6
1 
39
5 
38
5
1 
14
5 
64
2
95
6 
23
8
57
1 
17
8
40
1 
23
7
94
 5
69
 0
72
6 
54
7 
95
6
1 
92
8 
65
3
7 
81
7 
72
4
7 
28
0 
38
7
6 
96
3 
24
3
6 
96
4 
23
9
8 
25
0 
22
6
8 
24
0 
92
9
7 
62
5 
33
4
7 
02
2 
65
7
6 
52
6 
14
2
6 
10
7 
46
3
5 
55
9 
56
5
4 
78
8 
07
5
3 
43
2 
27
5
2 
10
9 
03
0
1 
43
5 
66
0
1 
14
9 
11
3
73
2 
85
9
43
4 
27
1
30
1 
11
3
92
 7
40
 3
05
6 
16
2 
04
6
1 
46
8 
24
3
UN
 D
ES
A 
- T
riể
n 
vọ
ng
 D
ân
 s
ố 
Th
ế 
gi
ới
Số
 lư
ợn
g
Tỷ
 lệ
 %
Số
 lư
ợn
g
Tỷ
 lệ
 %
M
ô 
hì
nh
 d
ự 
bá
o 
tà
i c
hí
nh
qu
ỹ 
BH
XH
VN
 c
ủa
 IL
O
8,
1
7,
9
8,
2
7,
6
7,
2
6,
8
7,
0
7,
1
7,
2
6,
9
7,
1
6,
0
4,
3
2,
9
1,
7
1,
6
1,
3
0,
8
0,
5
10
0,
0
8,
7
2,
5
8,
0
7,
8
7,
9
7,
4
7,
2
6,
9
7,
1
7,
1
7,
1
6,
8
7,
2
6,
2
4,
4
3,
0
1,
8
1,
6
1,
3
0,
8
0,
5
10
0,
0
9,
0
2,
6
8,
2
7,
8
7,
1
7,
1
9,
0
9,
3
8,
6
7,
7
7,
1
6,
5
5,
9
5,
1
3,
8
2,
2
1,
5
1,
2
1,
0
0,
6
0,
4
10
0,
0
6,
9
2,
0
8,
4
7,
9
7,
5
7,
5
8,
9
8,
9
8,
2
7,
6
7,
0
6,
6
6,
0
5,
2
3,
7
2,
3
1,
5
1,
2
0,
8
0,
5
0,
3
10
0,
0
6,
6
1,
6
74 Đánh giá tiềm năng hệ thống trợ cấp trẻ em đa tầng tại Việt Nam
A2.4 Mô phỏng tác động của cải cách đến mức sống
Mô hình dự báo dùng thu nhập bình quân đầu người của hộ gia đình làm chỉ dấu cho 
mức sống. Trước hết, nhóm nghiên cứu tính mức thu nhập trước khi nhận trợ cấp từ 
hệ thống an sinh xã hội hiện tại. Tiếp đến, nhóm nghiên cứu điều chỉnh tăng mức thu 
nhập của các hộ gia đình có người đủ điều kiện hưởng trợ cấp trong các kịch bản mô 
phỏng. Cuối cùng, nhóm nghiên cứu tính toán các thông số tổng hợp để biểu thị thay 
đổi về phân bố thu nhập trên tổng thể. Giá trị của tất cả các biến số liên quan đều 
được quy đổi về thu nhập bình quân đầu người/tháng. 
Mô hình mô phỏng chỉ xét đến các tác động trực tiếp (cấp 1) đến thu nhập hộ gia 
đình, không xét đến các tác động gián tiếp (cấp 2 trở đi, nếu có) – ví dụ như tác động 
đến hành vi của cá nhân hoặc tác động lan toả đến kinh tế địa phương. 
A2.4.1 Mức thu nhập cơ sở
Dữ liệu vi mô VHLSS 2016 bao gồm một file chứa thông tin về các biến số biểu thị 
tổng thu nhập và chi tiêu hộ gia đình (đã được TCTK xử lý từ trước). Biến thu nhập 
được đã được làm sạch để loại bỏ các giá trị bất thường và không hợp lý. Trường hợp 
thu nhập hộ gia đình vượt quá mười lần so với mức trung vị thì được xử lý top-coded, 
trường hợp thu nhập hộ gia đình có giá trị âm hoặc thấp hơn nhóm 10% thu nhập 
thấp nhất thì được xử lý bottom coded. Thu nhập năm của hộ gia đình được quy đổi 
sang thu nhập bình quân tháng, sau đó chia cho số nhân khẩu trong hộ gia đình để 
có thu nhập bình quân đầu người của hộ gia đình. 
A2.4.2 Thu nhập trước khi nhận trợ cấp 
Nhóm nghiên cứu xây dựng biến thu nhập trước khi nhận trợ cấp bằng cách lấy tổng 
thu nhập hộ gia đình trừ đi trợ cấp hưu trí xã hội. Khi mô phỏng thay đổi về mức đóng 
BHXH của NLĐ, nhóm nghiên cứu ước tính tổng tiền lương của người đóng BHXH 
căn cứ trên giả định mới và tính lại thu nhập hộ gia đình. 
A.2.4.3 Thu nhập sau khi nhận trợ cấp
Nhóm nghiên cứu tính số tiền trợ cấp mà hộ gia đình nhận được trong các kịch bản 
mô phỏng (nhân mức trợ cấp với số lượng người hưởng trong hộ gia đình). Mức trợ 
cấp được điều chỉnh về mức giá năm 2016 căn cứ trên chỉ số giá tiêu dùng (CPI) năm 
2016, 2017 do TCTK công bố và ước tính CPI trong các năm 2018-2021 do IMF dự 
báo.90 Sau đó số tiền này được cộng vào biến thu nhập trước khi nhận trợ cấp. 
A2.4.4 Tóm tắt các thước đo về thay đổi/tác động
Để phân tích tác động của cải cách đến mức sống, nhóm nghiên cứu tiến hành so 
sánh với một số chỉ số khác về phân bố mức thu nhập cơ sở với phân bố mức thu 
nhập sau khi nhận trợ cấp. Một số chỉ số chính bao gồm: thay đổi trung bình về thu 
nhập danh nghĩa của hộ nhận trợ cấp và dân số nói chung và thay đổi trong các chỉ 
số Foster-Greer-Thorbecke (FGT) về tình trạng nghèo (số hộ/người nghèo, tỷ lệ 
nghèo, mức độ nghiêm trọng của tình trạng nghèo). Nhóm nghiên cứu sử dụng 
90 Quỹ tiền tệ quốc tế, Dữ liệu Triển vọng Kinh tế Thế giới, tháng 10/2018.
75Phụ lục
nhiều chuẩn nghèo khác nhau, bao gồm chuẩn nghèo của Bộ LĐTBXH (700.000đ tại 
khu vực nông thôn và 900.000đ tại khu vực thành thị; chuẩn cận nghèo của Bộ 
LĐTBXH (1.000.000đ tại khu vực nông thôn và 1.300.000đ tại khu vực thành thị); 
chuẩn nghèo quốc tế ( 3,2, 5,5 và 11 USD PPP/người/ngày). Mô hình mô phỏng còn 
ước tính tác động đến tình trạng bất bình đẳng thu nhập (biểu thị qua hệ số Gini).
A3 Phiên bản dành cho người dùng của mô hình dự báo
Mô hình mô phỏng vi mô trên đây được dùng để tiến hành các phân tích cho báo cáo 
của Development Pathways về trợ cấp hưu trí xã hội và trợ cấp trẻ em theo yêu cầu 
của Văn phòng ILO tại Việt Nam. Ngoài ra còn có một phiên bản giản thể mà các cán 
bộ ILO, Bộ LĐTBXH và những bên liên quan khác có thể truy cập qua mạng. Phiên 
bản này cho phép tương tác trực tiếp, người dùng có thể xác định các thông số liên 
quan đến điều kiện hưởng trợ cấp, diện bao phủ, mức trợ cấp. Phiên bản trực tuyến 
này nhằm mục đích minh hoạ các mô phỏng trong báo cáo và tạo điều kiện cho 
người dùng thử nghiệm một số kịch bản cơ bản. 
A3.1 Phần mềm
Mô hình dự báo được xây dựng bằng ngôn ngữ lập trình R. Đây là ngôn ngữ lập trình 
và môi trường phần mềm cho tính toán và đồ hoạ thống kê. Nhóm nghiên cứu sử 
dụng phần mềm ‘Shiny’ (ngôn ngữ R) để xây dựng một ứng dụng web tương tác. 
Shiny là nền tảng để xây dựng các biểu đồ tương tác, trực quan hoá dữ liệu và ứng 
dụng web. Ứng dụng này được host tại máy chủ cá nhân ảo trên nền tảng điện toán 
đám mây DigitalOcean. 
A3.2 Dữ liệu đầu vào
Người dùng mô hình trực tuyến có thể thay đổi các tham số sau đây:
• Tỷ lệ đóng BHXH của NLĐ: Tỷ lệ đóng mặc định là 9%, tuy nhiên người dùng 
có thể áp dụng bất cứ giá trị nào trong khoảng 0-30%.
• Trợ cấp trẻ em 2 tầng: Người dùng có thể ấn định độ tuổi hưởng (tối đa 15 
tuổi) và mức trợ cấp. Có thể áp dụng các giá trị khác nhau cho tầng 1 (ngân 
sách tài trợ) và tầng 2 (có đóng góp).
• Trợ cấp hưu trí xã hội có điều kiện về thẩm tra lương hưu/trợ cấp hàng tháng: 
Người dùng có thể thay đổi độ tuổi hưởng và mức trợ cấp.
A3.3 Kết quả
Sau khi điều chỉnh các tham số dữ liệu đầu vào, bảng hiển thị kết quả cho thấy ước 
tính về diện bao phủ, tác động đến thu nhập hộ gia đình, tình trạng nghèo và bất bình 
đẳng giữa đối tượng nhận trợ cấp và toàn dân. 
• Sức mua: ước tính thay đổi về thu nhập danh nghĩa của hộ gia đình nhận trợ 
cấp so với toàn dân trong kịch bản mô phỏng. 
• Tình trạng nghèo: ước tính mức độ cải thiện về tình trạng nghèo trong các hộ 
gia đình nhận trợ cấp so với toàn dân, theo các chỉ số 
Foster-Greer-Thorbecke (FGT) (số lượng hộ nghèo/người nghèo, tỷ lệ nghèo, 
Đánh giá tiềm năng hệ thống trợ cấp trẻ em đa tầng tại Việt Nam76
 mức độ nghiêm trọng của tình trạng nghèo) dựa trên các chuẩn nghèo khác 
nhau.
• Tình trạng bất bình đẳng: ước tính mức độ cải thiện tình trạng bất bình đẳng, 
thể hiện qua hệ số Gini.
• Diện bao phủ: tỷ lệ người được hưởng trợ cấp (thuộc các nhóm thu nhập 
(thập vị phân) từ thấp nhất đến cao nhất).
48 - 50 Nguyễn Thái Học, Hà Nội
 +84 24 3 734 0902
hanoi@ilo.org
www.ilo.org/hanoi
Vietnam.ILO
Văn phòng ILO tại Việt Nam
Với sự hỗ trợ tài chính từ Chính phủ Ai Len và Chính phủ Nhật Bản