Mối liên hệ giữa đa dạng hóa sinh kế với tình trạng nghèo, cận nghèo của hộ gia đình Việt Nam: bằng chứng thực nghiệm từ VHLSS 2024

The relationship between livelihood diversification and poverty and near-poverty status among Vietnamese households: empirical evidence from the VHLSS 2024

ThS. Nguyễn Viết Dũng
Học viện Chính trị quốc gia Hồ Chí Minh
Email: dungnv.hcma@gmail.com

(Quanlynhanuoc.vn) – Bài viết phân tích mối liên hệ giữa đa dạng hóa sinh kế và tình trạng nghèo, cận nghèo của hộ gia đình Việt Nam trên cơ sở dữ liệu VHLSS 2024. Đa dạng hóa được đo bằng chỉ số Simpson chuẩn hóa và số nguồn sinh kế có thu nhập ròng dương; tình trạng nghèo, cận nghèo được đại diện bởi loại thẻ bảo hiểm y tế của thành viên hộ. Trên mẫu 9.017 hộ, nghiên cứu áp dụng mô hình survey logit và survey probit, có điều chỉnh trọng số và cấu trúc mẫu phức tạp. Từ kết quả nghiên cứu, bài viết nhấn mạnh yêu cầu đánh giá sinh kế cần ưu tiên chất lượng, năng suất và tính ổn định của nguồn thu nhập thay vì chỉ tập trung vào số lượng nguồn, góp phần hoàn thiện cơ sở khoa học cho chính sách giảm nghèo bền vững và quản lý phát triển xã hội.

Từ khóa: Đa dạng hóa sinh kế; hộ gia đình nghèo, cận nghèo; VHLSS 2024.

Abstract: This article examines the relationship between livelihood diversification and the poverty and near-poverty status of Vietnamese households using data from the 2024 Vietnam Household Living Standards Survey (VHLSS). Diversification is measured by the normalized Simpson index and the number of livelihood sources generating positive net income, while poverty and near-poverty status are proxied by the type of health insurance card held by household members. Based on a sample of 9,017 households, the study employs survey logit and survey probit models that account for sampling weights and the complex survey design. Based on the research findings, the article emphasizes that livelihood assessment should prioritize the quality, productivity, and stability of income sources rather than focusing solely on their number, thereby helping to strengthen the scientific foundation for sustainable poverty reduction policies and the management of social development.

Keywords: Livelihood diversification; poor and near-poor households; VHLSS 2024

1. Đặt vấn đề

Việt Nam đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong giảm nghèo và cải thiện mức sống. Năm 2024, thu nhập bình quân đầu người đạt khoảng 5,4 triệu đồng/người/tháng và tỷ lệ hộ nghèo giảm từ 3,4% xuống 2,3%. Tuy nhiên, vẫn có chênh lệch giữa các khu vực và nhóm dân cư: tỷ lệ hộ nghèo tại trung du và miền núi phía Bắc đạt 7,8%, so với 0,2% tại Đông Nam Bộ, trong khi thu nhập của nhóm 20% dân số có thu nhập cao nhất vẫn gấp 7,4 lần nhóm thấp nhất (Cục Thống kê, 2025; World Bank, 2025). Vì vậy, cải thiện sinh kế và khả năng tạo thu nhập của các hộ gia đình dễ bị tổn thương tiếp tục là một yêu cầu quan trọng của giảm nghèo bền vững.

Đa dạng hóa sinh kế thường được xem là chiến lược giúp phân tán rủi ro và giảm phụ thuộc vào một nguồn thu nhập (Ellis, 1998; Barrett & cộng sự, 2001). Tuy nhiên, mức độ đa dạng hóa cao không nhất thiết phản ánh điều kiện kinh tế thuận lợi. Hộ có nguồn lực tốt có thể chủ động chuyển sang các hoạt động có năng suất cao, trong khi hộ nghèo có thể phải kết hợp nhiều công việc nhỏ lẻ, thời vụ và lợi tức thấp để bù đắp thiếu hụt thu nhập. Vì vậy, đa dạng hóa có thể dựa trên cơ hội hoặc xuất phát từ sức ép kinh tế, với những hệ quả phúc lợi khác nhau (Barrett & cộng sự, 2001; Alobo Loison, 2015).

Bằng chứng thực nghiệm cũng chưa thống nhất. Việc mở rộng sang hoạt động phi nông nghiệp, việc làm hưởng lương hoặc kinh doanh có thể gắn với thu nhập, chi tiêu cao hơn và xác suất nghèo thấp hơn (Reardon & cộng sự, 1992; Hoang & cộng sự, 2014; Newman & Kinghan, 2015). Ngược lại, đa dạng hóa cũng có thể phản ánh thiếu tài sản và việc làm ổn định của các hộ dễ bị tổn thương (Barrett & cộng sự, 2001; Alobo Loison, 2015). Tại Việt Nam, Nguyen & cộng sự (2025) cho thấy, mối quan hệ giữa đa dạng hóa thu nhập và phúc lợi thay đổi theo thời gian và theo vị trí của hộ trong phân phối phúc lợi. Điều này cho thấy, động cơ và chất lượng nguồn sinh kế có thể quan trọng hơn số lượng nguồn đơn thuần.

Từ đó, ba vấn đề cần được tiếp tục làm rõ: (1) Cách đo lường đa dạng hóa có thể ảnh hưởng đến kết quả. Số hoạt động hoặc số nguồn chỉ phản ánh quy mô danh mục, trong khi chỉ số đa dạng hóa Simpson (SID) còn phản ánh mức độ cân bằng trong phân bổ thu nhập. (2) Đa dạng hóa có thể vừa là chiến lược cải thiện phúc lợi vừa là phản ứng trước nghèo, do đó, mối liên hệ quan sát được có thể chịu ảnh hưởng của nhân quả ngược và các ràng buộc về tài sản, kỹ năng và thị trường (Barrett & cộng sự, 2001; Alobo Loison, 2015). (3) Các bằng chứng tại Việt Nam là dựa trên các bộ VHLSS trước đây hoặc dữ liệu địa phương, trong khi cơ cấu việc làm và sinh kế hộ có thể đã thay đổi. VHLSS 2024 có thể đưa đến bằng chứng cập nhật hơn; đồng thời, tính đến thiết kế mẫu có trọng số, phân tầng và theo cụm.

Bài viết phân tích mối liên hệ giữa đa dạng hóa sinh kế và tình trạng nghèo/cận nghèo của hộ gia đình Việt Nam bằng VHLSS 2024. Đa dạng hóa được đo bằng SID chuẩn hóa và số nguồn sinh kế có thu nhập ròng dương. Trên mẫu 9.017 hộ, nghiên cứu sử dụng survey logit làm mô hình chính và survey probit để kiểm tra tính vững, có tính đến trọng số và cấu trúc mẫu để tìm kiếm mối liên hệ có điều kiện.

Nghiên cứu đóng góp bằng việc kết hợp hai thước đo đa dạng hóa để phản ánh cả quy mô danh mục và mức độ phân tán thu nhập, cung cấp bằng chứng cập nhật từ VHLSS 2024 có tính đến thiết kế mẫu; đồng thời, làm rõ rằng mức độ đa dạng hóa cao không mặc nhiên đồng nghĩa với điều kiện kinh tế thuận lợi. Kết quả nhấn mạnh sự cần thiết phải xem xét chất lượng và tính ổn định của các nguồn sinh kế khi đánh giá các chương trình hỗ trợ giảm nghèo.

2. Cơ sở lý luận và tổng quan tài liệu

2.1. Khái niệm và đo lường đa dạng hóa sinh kế

Theo khung sinh kế bền vững, sinh kế của hộ gia đình được hình thành từ các nguồn lực, khả năng và hoạt động được sử dụng để duy trì mức sống trong điều kiện chịu ảnh hưởng của rủi ro, thể chế và khả năng tiếp cận thị trường. Đa dạng hóa sinh kế là một trong những chiến lược cơ bản mà hộ có thể lựa chọn bên cạnh phát triển sản xuất nông nghiệp và di cư lao động (Scoones, 1998). Ellis (1998) định nghĩa đa dạng hóa sinh kế là quá trình hộ xây dựng và điều chỉnh danh mục gồm nhiều hoạt động và nguồn thu nhập nhằm duy trì và cải thiện mức sống.

Đa dạng hóa có thể được xem xét theo tài sản, hoạt động hoặc thu nhập. Trong nghiên cứu này, trọng tâm là đa dạng hóa thu nhập, bởi số lượng hoạt động mà hộ tham gia không nhất thiết phản ánh mức độ phụ thuộc kinh tế vào từng nguồn. Một hộ có thể thực hiện nhiều hoạt động nhưng phần lớn thu nhập vẫn đến từ một nguồn chủ đạo (Barrett & cộng sự, 2001; Alobo Loison, 2015).

Các thước đo đơn giản (biến nhị phân/số nguồn thu nhập) chủ yếu phản ánh quy mô danh mục sinh kế. Để phản ánh số nguồn và mức độ cân bằng giữa các nguồn, nghiên cứu sử dụng chỉ số đa dạng hóa Simpson (SID). Đối với hộ i, SID được xác định như sau: SID_i = 1 – ∑_j=1^J s_ij² , trong đó s_ij là tỷ trọng thu nhập ròng của hộ  từ nguồn sinh kế j;  J là tổng số nhóm nguồn thu nhập được xem xét. SID bằng 0 khi toàn bộ thu nhập đến từ một nguồn và tăng khi hộ có thêm nguồn hoặc khi thu nhập được phân bổ cân bằng hơn.

Giá trị tối đa của SID phụ thuộc vào số nguồn được xem xét, chỉ số được chuẩn hóa về khoảng từ 0 đến 1: SID_i^N = (1 – ∑_j=1^J s_ij²) / (1 – 1/J). Giá trị lớn hơn phản ánh mức độ phân tán thu nhập cao hơn giữa các nguồn.

Tuy nhiên, SID không phản ánh quy mô, năng suất hoặc tính ổn định của từng nguồn thu nhập. Vì vậy, nghiên cứu sử dụng SID chuẩn hóa và số nguồn sinh kế có thu nhập ròng dương trong các mô hình riêng biệt. Số nguồn phản ánh quy mô danh mục sinh kế, trong khi SID bổ sung thông tin về mức độ cân bằng trong phân bổ thu nhập. Việc kết hợp hai thước đo giúp kiểm tra sự nhất quán trước của kết quả trước các cách đo lường đa dạng hóa khác nhau.

2.2. Cơ sở lý luận và bằng chứng thực nghiệm về mối liên hệ giữa đa dạng hóa sinh kế và tình trạng nghèo

Theo khung sinh kế bền vững, kết quả sinh kế phụ thuộc vào sự tương tác giữa nguồn lực của hộ, bối cảnh dễ bị tổn thương, điều kiện thể chế và chiến lược sinh kế. Vì vậy, cùng một mức độ đa dạng hóa có thể dẫn đến kết quả phúc lợi khác nhau tùy thuộc vào vốn con người, tài sản, tín dụng, cơ sở hạ tầng, thị trường lao động và khả năng tiếp cận các hoạt động có mức sinh lợi khác nhau (Scoones, 1998; Ellis, 1998; Barrett & cộng sự, 2001; Habib & cộng sự, 2023). Về lý thuyết, mối liên hệ giữa đa dạng hóa và nghèo có thể được giải thích thông qua hai cơ chế: đa dạng hóa dựa trên cơ hội và đa dạng hóa do sức ép kinh tế.

Theo cơ chế thứ nhất, đa dạng hóa giúp hộ phân tán rủi ro, sử dụng lao động và tài sản hiệu quả hơn; đồng thời, mở rộng sang các hoạt động có năng suất cao hơn. Việc kết hợp các nguồn thu nhập có mức biến động khác nhau giúp giảm phụ thuộc vào một hoạt động duy nhất và hạn chế tác động của các cú sốc. Reardon & cộng sự (1992) cho thấy, đa dạng hóa có thể liên hệ với thu nhập, tiêu dùng lương thực và mức độ ổn định kinh tế cao hơn. Khi lao động được chuyển sang việc làm hưởng lương, dịch vụ hoặc kinh doanh có mức sinh lợi tốt hơn, đa dạng hóa có thể trở thành một phần của quá trình chuyển dịch cơ cấu sinh kế (Barrett & cộng sự, 2001; Ellis, 2000). Bằng chứng tại Việt Nam cũng cho thấy, lợi ích tiềm năng của việc tiếp cận các hoạt động phi nông nghiệp có chất lượng. Hoang & cộng sự (2014) ghi nhận việc tham gia khu vực phi nông nghiệp có liên hệ với chi tiêu cao hơn và xác suất nghèo thấp hơn. Ho & Ha (2017) tìm thấy mối quan hệ tích cực giữa đa dạng hóa thu nhập và thu nhập hộ nông thôn, trong khi Newman & Kinghan (2015) cho thấy, chuyển dịch khỏi nông nghiệp sang việc làm hưởng lương và kinh doanh hộ gia đình nhìn chung gắn với cải thiện phúc lợi.

Ngược lại, đa dạng hóa cũng có thể là phản ứng trước sức ép kinh tế. Hộ có thu nhập thấp, thiếu đất, thiếu việc làm ổn định hoặc chịu tác động của cú sốc có thể phải kết hợp nhiều công việc nhỏ lẻ và thời vụ để bù đắp thiếu hụt từ nguồn thu nhập chính (Barrett & cộng sự, 2001; Ellis, 2000). Khả năng tiếp cận các hoạt động có lợi tức cao thường đòi hỏi vốn, kỹ năng và kết nối thị trường, trong khi hộ nghèo có thể bị giới hạn trong các công việc phổ thông hoặc tự doanh quy mô nhỏ. Abdulai & CroleRees (2001) cho thấy, hạn chế về vốn, trình độ và thị trường làm giảm khả năng hộ nghèo tham gia các hoạt động có lợi tức cao. Vì vậy, một danh mục sinh kế rộng không nhất thiết tạo ra khả năng thoát nghèo nếu các nguồn thu nhập đều nhỏ và thiếu ổn định. Barrett & cộng sự (2001) nhấn mạnh rằng, loại và chất lượng nguồn thu nhập có thể quan trọng hơn số lượng nguồn đơn thuần, trong khi Canagarajah & cộng sự (2001) cho thấy, các nguồn thu nhập phi nông nghiệp có ảnh hưởng khác nhau đến phân phối thu nhập và khả năng tiếp cận chúng phụ thuộc vào giáo dục, vị trí địa lý và kết nối thị trường.

Mối liên hệ giữa đa dạng hóa và nghèo còn chịu ảnh hưởng của nhân quả ngược. Đa dạng hóa có thể góp phần cải thiện phúc lợi thông qua tăng thu nhập và phân tán rủi ro, nhưng nghèo cũng có thể thúc đẩy hộ tìm kiếm thêm nhiều nguồn sinh kế. Với dữ liệu quan sát tại một thời điểm, hai chiều quan hệ này khó được phân biệt hoàn toàn. Do đó, hệ số dương giữa đa dạng hóa và nghèo có thể phản ánh việc các hộ nghèo phải duy trì nhiều hoạt động để bảo đảm tiêu dùng chứ không nhất thiết cho thấy, đa dạng hóa làm gia tăng nghèo (Barrett & cộng sự, 2001).

Bằng chứng gần đây tại Việt Nam tiếp tục cho thấy mối liên hệ này không cố định. Nguyen & cộng sự (2025), sử dụng chỉ số Simpson và dữ liệu VHLSS nhiều năm cho thấy, mối quan hệ giữa đa dạng hóa thu nhập với thu nhập và chi tiêu thay đổi theo thời gian và theo vị trí của hộ trong phân phối phúc lợi. Nhìn chung, lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm không cho phép giả định rằng, đa dạng hóa cao hơn luôn gắn với xác suất nghèo thấp hơn. Chiều và quy mô của mối liên hệ phụ thuộc vào động cơ đa dạng hóa, chất lượng của các nguồn thu nhập và khả năng tiếp cận các cơ hội sinh kế có năng suất và độ ổn định cao.

3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu

3.1. Dữ liệu

Nghiên cứu sử dụng VHLSS 2024 do Tổng cục Thống kê (nay là Cục Thống kê) thực hiện trên 46.995 hộ tại các tỉnh, thành phố, cung cấp thông tin về nhân khẩu học, lao động, thu nhập, chi tiêu và hoạt động sản xuất – kinh doanh (Tổng cục Thống kê, 2025). Các mô-đun cấp hộ và cá nhân được liên kết thông qua mã địa lý và mã hộ. Sau khi ghép dữ liệu, tiểu mẫu ban đầu gồm 9.399 hộ; trong đó, 9.017 hộ có ít nhất một nguồn thu nhập ròng dương thuộc các nhóm sinh kế được lựa chọn và có thể tính SID. 382 hộ còn lại có tổng thu nhập ròng dương từ các nguồn này bằng 0 nên không được đưa vào mẫu chính. Tất cả mô hình được ước lượng trên cùng mẫu 9.017 hộ để bảo đảm khả năng so sánh.

3.2. Đo lường tình trạng nghèo, cận nghèo và đa dạng hóa sinh kế trong dữ liệu VHLSS 2024

VHLSS 2024 không có biến phản ánh tình trạng nghèo/cận nghèo của hộ, do vậy, nghiên cứu đã xây dựng biến phụ thuộc gián tiếp từ loại thẻ bảo hiểm y tế của thành viên hộ. Biến phụ thuộc nhận giá trị 1 nếu hộ có ít nhất một thành viên sở hữu thẻ bảo hiểm y tế cho người nghèo/cận nghèo và bằng 0 trong trường hợp còn lại.

Đa dạng hóa sinh kế được đo lường bằng hai chỉ tiêu: chỉ số SID chuẩn hóa và số nguồn sinh kế có thu nhập ròng dương. Thu nhập hộ được phân thành bảy nhóm: (1) Tiền lương và tiền công; (2) Trồng trọt; (3) Chăn nuôi; (4) Dịch vụ nông nghiệp; (5) Lâm nghiệp; (6) Thủy sản; và (7) Kinh doanh phi nông nghiệp. Đối với mỗi hộ  và nguồn sinh kế , thu nhập được sử dụng để tính đa dạng hóa là thu nhập ròng dương: Y_ij⁺ = max(Y_ij, 0). Tổng thu nhập ròng dương từ bảy nguồn nói trên của mỗi hộ được tính bằng: T_i = ∑_j=1⁷ Y_ij⁺.

Với các hộ có T_i > 0, tỷ trọng của nguồn sinh kế  trong tổng thu nhập được tính như sau: s_ij = Y_ij⁺/T_i. Chỉ số SID ban đầu được xác định bằng: SID_i = 1 – ∑_j=1⁷ s_ij².. Sau đó, nó được chuẩn hóa về khoảng giá trị từ 0 đến 1: SID_i^N = (1 – ∑_j=1⁷ s_ij²) / (1 – 1/7) = SID_i / (6/7)

Giá trị tiến gần 0 phản ánh mức độ chuyên môn hóa cao, trong khi giá trị lớn hơn phản ánh cơ cấu thu nhập phân tán tương đối đồng đều giữa nhiều nguồn. Để thuận tiện cho diễn giải kết quả hồi quy, nghiên cứu nhân SID chuẩn hóa với 10.

Thước đo thứ hai là số nguồn sinh kế có thu nhập ròng dương: NS_i = ∑_j=1⁷ I(Y_ij > 0), I (.) trong đó  là hàm chỉ báo. Về lý thuyết, biến số nguồn có thể nhận giá trị từ 0 đến 7. Trong mẫu phân tích chính gồm các hộ có ít nhất một nguồn thu nhập ròng dương, biến quan sát nhận giá trị từ 1 đến 6.

3.3. Các biến kiểm soát

Các mô hình kiểm soát những đặc điểm có thể đồng thời liên hệ với lựa chọn sinh kế và tình trạng nghèo, gồm: tuổi và giới tính chủ hộ, dân tộc, quy mô hộ, tỷ trọng người phụ thuộc, diện tích đất, khu vực thành thị – nông thôn, vùng kinh tế -xã hội và kỳ khảo sát (Hoang & cộng sự, 2014; Nguyen & cộng sự, 2025). Định nghĩa và cách đo lường các biến được trình bày tại Bảng 1.

Bảng 1. Danh mục biến trong mô hình nghiên cứu

STT	Ký hiệu	Định nghĩa	Cách đo lường
1	POVi	Tình trạng nghèo/cận nghèo của hộ gia đình	Biến nhị phân, bắng 1 nếu hộ có ít nhất một thành viên có thẻ BHYT dành cho người nghèo/người cận nghèo; bằng 0 nếu không có.
2	SIDi	Chỉ số đa dạng hóa sinh kế Simpson chuẩn hóa của hộ	Chỉ số nằm trong khoảng từ 0 – 1; giá trị cao hơn biểu thị mức độ đa dạng hóa lớn hơn.
3	NSi	Số nguồn sinh kế có thu nhập ròng dương của hộ	Tổng số nguồn sinh kế có thu nhập ròng dương trong bảy nhóm.
4	AGEi	Tuổi của chủ hộ	Số tuổi của chủ hộ tại thời điểm khảo sát (năm)
5	AGEi2	Bình phương tuổi của chủ hộ	Biến đa thức bình phương tuổi của chủ hộ.
6	FEMALEi	Giới tính của chủ hộ	Biến giả, bằng 1 nếu chủ hộ là nữ, bằng 0 nếu chủ hộ là nam.
7	ETHNICi	Dân tộc của chủ hộ	Biến giả, bằng 1 nếu chủ hộ thuộc dân tộc thiểu số, bằng 0 nếu không.
8	HHSIZEi	Quy mô hộ gia đình	Logarit tự nhiên của tổng số thành viên trong hộ
9	DEPENDi	Tỷ trọng người phụ thuộc	Tỷ số giữa số thành viên ngoài độ tuổi lao động và tổng số thành viên của hộ.
10	LANDi	Diện tích đất của hộ	Logarit tự nhiên của tổng diện tích đất hộ sở hữu hoặc sử dụng cộng thêm 1 đơn vị (1 đơn vị cộng thêm nhằm xử lý trường hợp các hộ không sở hữu đất khiến hàm logarit không xác định).
11	URBANi	Khu vực sinh sống của hộ	Biến giả, bằng 1 nếu hộ ở khu vực thành thị, bằng 0 nếu hộ ở khu vực nông thôn.

3.5. Mô hình và phương pháp phân ước lượng

Do biến phụ thuộc nhận hai giá trị 0 và 1, nghiên cứu sử dụng mô hình survey logit làm phương pháp ước lượng chính. Xác suất có điều kiện để hộ  thuộc diện nghèo hoặc cận nghèo được biểu diễn như sau:

Prob(POV_i = 1 | D_i, X_i) = exp(μ_i) / (1 + exp(μ_i))

Trong đó: μ_i = α + βD_i + γ’X_i + ρ_r + ε_t . D_i. D_i lần lượt là SID chuẩn hóa hoặc số nguồn sinh kế;  X_i là vector các biến kiểm soát;  ρ_r biểu thị hiệu ứng vùng; và  biểu thị hiệu ứng kỳ khảo sát. Hệ số β phản ánh chiều của mối liên hệ giữa đa dạng hóa và log-odds của tình trạng nghèo/cận nghèo khi giữ các yếu tố khác không đổi. Do hệ số logit được đo bằng log-odds và khó diễn giải trực tiếp về xác suất, nghiên cứu tính hiệu ứng cận biên trung bình:

AME_D = (1/N) ∑_i=1^N ∂Prob(POV_i = 1 | D_i, X_i) / ∂D_i

AME của SID được diễn giải theo mức tăng 0,1 điểm của SID chuẩn hóa, còn AME của NS tương ứng với việc hộ có thêm một nguồn sinh kế có thu nhập ròng dương.

VHLSS sử dụng thiết kế mẫu có trọng số, phân tầng và theo cụm, vì vậy, nghiên cứu sử dụng trọng số hộ và tuyến tính hóa Taylor để điều chỉnh phương sai theo cấu trúc mẫu phức tạp (Heeringa & cộng sự, 2017; Seidenberg & cộng sự, 2023). Trọng số được lấy trực tiếp từ tệp VHLSS 2024. Do dữ liệu không cung cấp các biến thiết kế mẫu được gắn nhãn chính thức, đơn vị chọn mẫu sơ cấp được đại diện bằng tổ hợp mã tỉnh, huyện, xã và địa bàn điều tra, còn tầng mẫu được đại diện bằng tổ hợp tỉnh và khu vực thành thị – nông thôn. Vì vậy, các ước lượng chỉ điều chỉnh gần đúng theo thiết kế mẫu trong phạm vi thông tin hiện có, không được hiểu là tái dựng hoàn toàn thiết kế chọn mẫu chính thức.

Cuối cùng, các mô hình được ước lượng lại bằng survey probit để kiểm tra độ nhạy trước việc thay đổi hàm liên kết. Toàn bộ phân tích được thực hiện trên STATA 18.

4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận

4.1. Kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

Mẫu phân tích gồm 9.017 hộ, trong đó 414 hộ có ít nhất một thành viên sở hữu thẻ bảo hiểm y tế dành cho người nghèo hoặc cận nghèo (4,591%). Sau khi áp dụng trọng số hộ, tỷ lệ hộ được quan sát thuộc diện nghèo/cận nghèo ước tính là 3,820%.

Bảng 2. Kết quả phân tích thống kê mô tả mẫu dữ liệu

Biến	Số quan sát	Giá trị trung bình/Tỷ lệ nhóm 1	Độ lệch chuẩn	Giá trị nhỏ nhất	Giá trị lớn nhất
POV	9.017	0,038	0,192	0	1
SID	9.017	0,219	0,257	0	0,893
NS	9.017	1,922	1,070	1	6
AGE	9.017	53,128	13,108	17	98
FEMALE	9.017	0,283	0,451	0	1
ETHNIC	9.017	0,117	0,321	0	1
HHSIZE	9.017	1,167	0,515	0	2,773
DEPEND	9.017	0,323	0,293	0	1
LAND	9.017	3,754	4,147	0	13,305
URBAN	9.017	0,399	0,490	0	1

Bảng 2 cho thấy, SID trung bình đạt 0,219 và số nguồn sinh kế có thu nhập ròng dương trung bình là 1,922. Như vậy, các hộ thường có gần hai nguồn sinh kế nhưng thu nhập vẫn tương đối tập trung vào một số nguồn chính.

Bảng 3. Mức độ đa dạng hóa sinh kế theo tình trạng nghèo/cận nghèo

Chỉ tiêu	Hộ không nghèo/cận nghèo	Hộ nghèo/  cận nghèo	Chênh lệch mô tả
Chỉ số đa dạng hóa sinh kế (SID)	0,214	0,343	+0,129
Số nguồn sinh kế (NS)	1,895	2,614	+0,720

So sánh tại Bảng 3 cho thấy, nhóm nghèo/cận nghèo có mức độ đa dạng hóa cao hơn. SID trung bình của nhóm này đạt 0,343, so với 0,214 ở nhóm còn lại; số nguồn sinh kế tương ứng là 2,614 và 1,895. Chênh lệch mô tả lần lượt là 0,129 điểm SID và 0,720 nguồn. Kết quả này cung cấp bằng chứng ban đầu về mối liên hệ cùng chiều giữa đa dạng hóa sinh kế và tình trạng nghèo/cận nghèo, nhưng chưa tính đến các đặc điểm khác của hộ.

4.2. Kết quả phân tích mô hình chính và mô hình kiểm định tính vững

Bảng 4 trình bày kết quả survey logit và survey probit trên cùng mẫu 9.017 hộ. SID và số nguồn sinh kế được đưa vào các mô hình riêng biệt với cùng tập hợp biến kiểm soát, trọng số hộ và điều chỉnh phương sai theo cấu trúc mẫu.

Bảng 4. Mối liên hệ giữa đa dạng hóa sinh kế và tình trạng nghèo, cận nghèo

	Phương pháp Survey Logit		Phương pháp Survey Probit
Biến	Mô hình SID	Mô hình NS	Mô hình SID	Mô hình NS
SID	0,077***	–	0,035***	–
	(0,026)		(0,013)
NS	–	0,210***	–	0,104***
		(0,063)		(0,031)
AGE	-0,014	-0,013	-0,004	-0,004
	(0,030)	(0,030)	(0,014)	(0,014)
AGE^2	0,000	0,000	-0,000	-0,000
	(0,000)	(0,000)	(0,000)	(0,000)
FEMALE	0,649***	0,648***	0,296***	0,296***
	(0,161)	(0,160)	(0,076)	(0,076)
ETHNIC	1,288***	1,250***	0,636***	0,616***
	(0,157)	(0,158)	(0,076)	(0,076)
HHSIZE	0,046	0,001	0,026	0,004
	(0,133)	(0,134)	(0,065)	(0,065)
DEPEND	1,117***	1,141***	0,520***	0,531***
	(0,250)	(0,250)	(0,116)	(0,116)
LAND	0,020	0,008	0,009	0,003
	(0,020)	(0,022)	(0,009)	(0,010)
URBAN	-0,451**	-0,440**	-0,209**	-0,200**
	(0,210)	(0,210)	(0,093)	(0,093)
Hiệu ứng vùng	Có	Có	Có	Có
Hiệu ứng kỳ khảo sát	Có	Có	Có	Có
Số quan sát	9.017	9.017	9.017	9.017
Số hộ nghèo/cận nghèo	414	414	414	414

Kết quả survey logit cho thấy, SID có hệ số dương 0,077 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Xét theo hiệu ứng cận biên trung bình, khi SID chuẩn hóa tăng 0,1 điểm, xác suất hộ được quan sát thuộc diện nghèo/cận nghèo tăng khoảng 0,268 điểm phần trăm, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.

Kết quả tương tự được ghi nhận khi đa dạng hóa được đo bằng số nguồn sinh kế. Hệ số NS đạt 0,210 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%; việc có thêm một nguồn sinh kế tạo thu nhập ròng dương liên hệ với xác suất nghèo/cận nghèo tăng trung bình khoảng 0,723 điểm phần trăm. Sự nhất quán giữa SID và NS cho thấy, mối liên hệ cùng chiều không phụ thuộc riêng vào một cách đo lường đa dạng hóa.

Đối với các biến kiểm soát, hộ có chủ hộ là nữ, hộ dân tộc thiểu số và hộ có tỷ trọng người phụ thuộc cao hơn có mối liên hệ dương và có ý nghĩa thống kê với tình trạng nghèo/cận nghèo. Ngược lại, cư trú tại thành thị có mối liên hệ âm và có ý nghĩa ở mức 5%. Tuổi và bình phương tuổi của chủ hộ, quy mô hộ và diện tích đất không có ý nghĩa thống kê trong các mô hình đầy đủ.

Kết quả survey probit nhìn chung tương đồng với survey logit. Khi SID tăng 0,1 điểm, xác suất nghèo/cận nghèo tăng khoảng 0,257 điểm phần trăm, so với 0,268 điểm phần trăm trong logit. Việc có thêm một nguồn sinh kế liên hệ với mức tăng khoảng 0,768 điểm phần trăm, so với 0,723 điểm phần trăm trong logit. Dấu và mức ý nghĩa của các biến kiểm soát cũng tương đối ổn định. Như vậy, việc thay đổi hàm liên kết không làm thay đổi kết luận chính về mối liên hệ dương giữa đa dạng hóa sinh kế và tình trạng nghèo/cận nghèo.

4.3. Thảo luận kết quả nghiên cứu

Mối liên hệ dương giữa đa dạng hóa sinh kế và tình trạng nghèo/cận nghèo không hàm ý rằng, đa dạng hóa trực tiếp làm gia tăng nghèo. Kết quả phù hợp với sự khác biệt giữa đa dạng hóa dựa trên cơ hội và đa dạng hóa do sức ép kinh tế. Hộ có vốn, kỹ năng và khả năng tiếp cận thị trường tốt có thể đa dạng hóa sang những hoạt động có năng suất cao, trong khi hộ nghèo hoặc dễ bị tổn thương có thể phải kết hợp nhiều hoạt động nhỏ, thời vụ và lợi tức thấp vì một nguồn thu nhập không đủ đáp ứng nhu cầu. Trong trường hợp thứ hai, SID và số nguồn cùng tăng nhưng tổng thu nhập và khả năng tích lũy vẫn thấp (Ellis, 1998; Barrett & cộng sự, 2001).

Phát hiện này cũng phản ánh giới hạn của các thước đo đa dạng hóa. SID phản ánh mức độ phân tán thu nhập nhưng không đo quy mô, năng suất hoặc tính ổn định của từng nguồn; NS chỉ ghi nhận số nguồn có thu nhập ròng dương. Vì vậy, một hộ thực hiện nhiều hoạt động năng suất thấp có thể có mức đa dạng hóa cao hơn một hộ tập trung vào một nguồn việc làm ổn định và có thu nhập cao.

Bối cảnh thị trường lao động Việt Nam hỗ trợ cách giải thích này. Lao động phi chính thức vẫn chiếm tỷ trọng lớn và tình trạng thiếu việc làm phổ biến hơn trong nông, lâm nghiệp, thủy sản và khu vực nông thôn; do đó, việc duy trì nhiều hoạt động có thể phản ánh bất ổn việc làm hơn là tiếp cận các cơ hội có năng suất cao (Tổng cục Thống kê, 2024). Nghèo và mức độ dễ bị tổn thương cũng còn tập trung tại các khu vực khó khăn và nhóm dân tộc thiểu số trong bối cảnh tỷ lệ việc làm phi chính thức cao và sự mở rộng của các nghề đòi hỏi kỹ năng còn hạn chế (Ngân hàng Thế giới, 2022).

Kết quả đồng thời phù hợp với Nguyen & cộng sự (2025), khi tác động phúc lợi của đa dạng hóa thu nhập tại Việt Nam thay đổi theo thời gian và vị trí của hộ trong phân phối phúc lợi. Nguyen & cộng sự (2023) cũng cho thấy, đa dạng hóa đất đai và lao động không phải trong mọi trường hợp đều cải thiện tiêu dùng mà phụ thuộc vào loại hoạt động, cú sốc và các nguồn lực bổ trợ của hộ.

Nhìn chung, kết quả nhấn mạnh sự khác biệt giữa số lượng nguồn sinh kế và chất lượng sinh kế. Danh mục sinh kế rộng không tự động dẫn đến thoát nghèo nếu các hoạt động đều có quy mô nhỏ, năng suất thấp hoặc thiếu ổn định. Đồng thời, do nghiên cứu sử dụng dữ liệu cắt ngang và tình trạng nghèo/cận nghèo được đại diện bằng loại thẻ bảo hiểm y tế, các kết quả chỉ nên được diễn giải là mối liên hệ có điều kiện, không phải bằng chứng về quan hệ nhân quả.

5. Hàm ý chính sách

Kết quả nghiên cứu cho thấy, mức độ đa dạng hóa sinh kế cao hơn không mặc nhiên phản ánh điều kiện kinh tế tốt hơn. Vì vậy, số lượng nguồn sinh kế hoặc mức độ phân tán thu nhập không nên được sử dụng riêng lẻ để đánh giá hiệu quả của các chương trình hỗ trợ sinh kế. Bên cạnh số hoạt động, cần xem xét quy mô thu nhập ròng, mức đóng góp của từng nguồn, tính thường xuyên của việc làm và khả năng duy trì thu nhập theo thời gian.

Kết quả cũng hàm ý cần phân biệt giữa đa dạng hóa dựa trên cơ hội và đa dạng hóa do sức ép kinh tế. Đối với hộ có nhiều nguồn sinh kế nhưng vẫn nghèo/cận nghèo, việc bổ sung thêm hoạt động chưa chắc cải thiện phúc lợi nếu các nguồn hiện tại đều có năng suất và thu nhập thấp. Vì vậy, chính sách nên chú trọng đánh giá tài sản, kỹ năng, cấu trúc thu nhập, khả năng tiếp cận việc làm và điều kiện thị trường của hộ trước khi lựa chọn hình thức hỗ trợ. Điều này không có nghĩa là nên thúc đẩy hoặc hạn chế đa dạng hóa một cách đồng loạt; trọng tâm cần chuyển từ số lượng nguồn sinh kế sang chất lượng và kết quả kinh tế của danh mục sinh kế. Ngoài ra, mối liên hệ giữa tình trạng nghèo/cận nghèo với dân tộc thiểu số, giới tính chủ hộ và tỷ trọng người phụ thuộc có thể cung cấp thông tin bổ trợ để xác định các nhóm hộ cần được đánh giá sâu hơn. Tuy nhiên, do các kết quả không mang ý nghĩa nhân quả, việc lựa chọn chính sách cụ thể vẫn cần dựa trên điều kiện thực tế của từng hộ và địa phương.

6. Kết luận

Nghiên cứu phân tích mối liên hệ giữa đa dạng hóa sinh kế và tình trạng nghèo, cận nghèo của hộ gia đình Việt Nam bằng dữ liệu VHLSS 2024. Đa dạng hóa được đo bằng SID chuẩn hóa và số nguồn sinh kế có thu nhập ròng dương. Các mô hình survey logit và survey probit được ước lượng trên cùng mẫu 9.017 hộ, có sử dụng trọng số và điều chỉnh gần đúng theo cấu trúc mẫu phức tạp.

Kết quả cho thấy, cả hai thước đo đa dạng hóa đều có mối liên hệ dương với xác suất hộ được quan sát thuộc diện nghèo/cận nghèo. Trong mô hình survey logit, SID tăng 0,1 điểm liên hệ với xác suất nghèo/cận nghèo tăng trung bình khoảng 0,268 điểm phần trăm, trong khi việc có thêm một nguồn sinh kế liên hệ với mức tăng khoảng 0,723 điểm phần trăm. Survey probit cho kết quả tương đồng. Tuy nhiên, các phát hiện không hàm ý rằng đa dạng hóa làm gia tăng nghèo. Chúng phù hợp với khả năng một số hộ dễ bị tổn thương phải duy trì nhiều hoạt động quy mô nhỏ, năng suất thấp hoặc thiếu ổn định để bảo đảm thu nhập.

Tài liệu tham khảo:
Abdulai, A., & CroleRees, A. (2001). Determinants of income diversification amongst rural households in Southern Mali. Food Policy, 26(4), 437-452.
Alobo Loison, S. (2015). Rural livelihood diversification in Sub-Saharan Africa: A literature review. The Journal of Development Studies, 51(9), 1125-1138.
Barrett, C. B., Reardon, T., & Webb, P. (2001). Nonfarm income diversification and household livelihood strategies in rural Africa: Concepts, dynamics, and policy implications. Food Policy, 26(4), 315-331.
Canagarajah, S., Newman, C., & Bhattamishra, R. (2001). Non-farm income, gender, and inequality: Evidence from rural Ghana and Uganda. Food Policy, 26(4), 405-420.
Cục Thống kê (2026). Kết quả khảo sát mức sống dân cư Việt Nam năm 2024.
Ellis, F. (1998). Household strategies and rural livelihood diversification. The Journal of Development Studies, 35(1), 1-38.
Ellis, F. (2000). The determinants of rural livelihood diversification in developing countries. Journal of Agricultural Economics, 51(2), 289-302.
Habib, N., Ariyawardana, A., & Aziz, A. A. (2023). The influence and impact of livelihood capitals on livelihood diversification strategies in developing countries: A systematic literature review. Environmental Science and Pollution Research, 30(27), 69882-69898.
Heeringa, S. G., West, B. T., Heeringa, S. G., & Berglund, P. A. (2017). Applied survey data analysis. CRC Press.
Ho, T. N. D., & Ha, T. V. (2017). Determinants of income diversification and its effects on rural household income in Vietnam. CTU Journal of Innovation and Sustainable Development, (6), 153–162.
Hoang, T. X., Pham, C. S., & Ulubaşoğlu, M. A. (2014). Non-farm activity, household expenditure, and poverty reduction in rural Vietnam: 2002-2008. World Development, 64, 554–568.
Newman, C., & Kinghan, C. (2015). Economic transformation and the diversification of livelihoods in rural Viet Nam (WIDER Working Paper No. 2015/064).
Nguyen, D. L., Nguyen, T. T., & Grote, U. (2023). Shocks, household consumption, and livelihood diversification: A comparative evidence from panel data in rural Thailand and Vietnam. Economic Change and Restructuring, 56(5), 3223–3255.
Reardon, T., Delgado, C., & Matlon, P. (1992). Determinants and effects of income diversification amongst farm households in Burkina Faso. The Journal of Development Studies, 28(2), 264–296.
Scoones, I. (1998). Sustainable rural livelihoods: A framework for analysis.
Seidenberg, A. B., Moser, R. P., & West, B. T. (2023). Preferred reporting items for complex sample survey analysis (PRICSSA). Journal of Survey Statistics and Methodology, 11(4), 743–757.
Thủ tướng Chính phủ (2022). Quyết định số 90/QĐ-TTg ngày 18/01/2022 phê duyệt Chương trình mục tiêu quốc gia giảm nghèo bền vững giai đoạn 2021-2025.
Tổng cục Thống kê (2024). Tình hình thị trường lao động Việt Nam năm 2023.
Tổng cục Thống kê (2025). Thông cáo báo chí kết quả Khảo sát mức sống dân cư năm 2024.
Tuan Kiet, N., Phuong Chi, H. H., Wichitaksorn, N., Tharisung, K., & Svavasu, N. (2025). Assessing impacts of income diversification on Vietnamese household welfare using quantile regression and longitudinal data. Applied Economics, 57(43), 6915-6932.
World Bank (2022). From the last mile to the next mile: 2022 Vietnam poverty and equity assessment. World Bank.
World Bank (2025). Viet Nam poverty and equity brief: October 2025.