THÔNG TIN TÀI LIỆU
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN - TRƯƠNG NHẬT HOA CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN CẦU GIÁO DỤC ĐẠI HỌC CỦA CÁC HỘ GIA ĐÌNH Ở VIỆT NAM LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH KINH TẾ PHÁT TRIỂN HÀ NỘI - 2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN - TRƯƠNG NHẬT HOA CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN CẦU GIÁO DỤC ĐẠI HỌC CỦA CÁC HỘ GIA ĐÌNH Ở VIỆT NAM Chuyên ngành: KINH TẾ PHÁT TRIỂN Mã số: 9310105 LUẬN ÁN TIẾN SĨ Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS VŨ CƯƠNG GS.TS NGUYỄN KHẮC MINH HÀ NỘI - 2023 i LỜI CAM KẾT Tôi đọc hiểu hành vi vi phạm trung thực học thuật Tôi cam kết danh dự cá nhân luận án tự thực không vi phạm yêu cầu trung thực học thuật Hà Nội, ngày tháng năm 2023 Nghiên cứu sinh Trương Nhật Hoa ii MỤC LỤC LỜI CAM KẾT i MỤC LỤC ii DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT vi DANH MỤC BẢNG vii DANH MỤC HÌNH viii CHƯƠNG MỞ ĐẦU .1 Lý chọn đề tài Mục tiêu nghiên cứu Câu hỏi nghiên cứu: .4 Đối tượng phạm vi nghiên cứu .5 Cách tiếp cận phương pháp nghiên cứu: 6 Kết cấu luận án Những đóng góp luận án CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 10 1.1 Một số khái niệm liên quan đến cầu giáo dục đại học hộ gia đình 10 1.1.1 Giáo dục đại học cầu giáo dục đại học .10 1.1.2 Khái niệm số đặc điểm hộ gia đình 12 1.1.3 Đặc điểm cầu giáo dục đại học 16 1.2 Cơ sở lý thuyết 17 1.2.1 Cơ sở lý thuyết cho việc xác định cầu giáo dục đại học hộ gia đình 17 1.3 Tổng quan nghiên cứu 23 1.3.1 Các nghiên cứu lý thuyết 23 1.3.2 Các nghiên cứu thực nghiệm 26 1.4 Khoảng trống nghiên cứu 36 1.5 Khung nghiên cứu luận án 37 1.5.1 Xác định nhân tố ảnh hưởng đến cầu đại học 37 1.5.2 Phân tích hành vi Chủ hộ .38 KẾT LUẬN CHƯƠNG 39 iii CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 40 2.1 Các hàm cầu giáo dục đại học 40 2.1.1 Hành vi lựa chọn hàng hóa tiêu dùng hàng hóa giáo dục Chủ hộ 40 2.1.2 Hành vi lựa chọn hàng hóa giáo dục thị trường lao động Chủ hộ 44 2.1.3 Mơ hình logit đa thức 50 2.2 Dữ liệu sử dụng 52 2.2.1 Giới thiệu 52 2.2.2 Phạm vi liệu 53 2.2.3 Tách liệu theo phân tầng xã hội 54 2.2.4 Tiêu chí chi tiêu hộ gia đình 54 2.2.5 Tiêu chí truyền thống số liệu 54 2.2.6 Về cấp Chủ hộ .55 2.2.7 Thông tin chi tiêu số thành viên học đại học, công lập tư thục .55 2.2.8 Thông tin nghề nghiệp Chủ hộ 56 2.3 Tóm tắt phương pháp ước lượng mơ hình .56 KẾT LUẬN CHƯƠNG .57 CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG CẦU GIÁO DỤC ĐẠI HỌC Ở VIỆT NAM 58 3.1 Thực trạng phát triển hệ thống giáo dục đại học Việt Nam 58 3.1.1 Hệ thống trường đại học Việt Nam .58 3.1.2 Quy mô theo số lượng người học số lượng sinh viên tuyển 60 3.2 Những yếu tố ảnh hưởng tới cầu giáo dục đại học nhìn từ góc độ hộ gia đình 64 3.2.1 Thu nhập chi tiêu cho giáo dục hộ 65 3.2.2 Chi phí cho giáo dục theo cấp học 67 3.2.3 Thu nhập hộ gia đình theo ngành nghề 69 3.2.4 Bằng cấp Chủ hộ 70 3.2.5 Cơ cấu giới Chủ hộ 72 3.2.6 Chính sách Chính phủ 73 KẾT LUẬN CHƯƠNG 76 iv CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH THỰC NGHIỆM CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN CẦU GIÁO DỤC ĐẠI HỌC .77 4.1 Phân tích thống kê 77 4.2 Ước lượng mơ hình Heckman 79 4.2.1 Vấn đề biến loại trừ (biến cơng cụ) ước lượng mơ hình Heckman 79 4.2.2 Các nhân tố ảnh hưởng đến cầu giáo dục đại học hộ gia đình từ mơ hình Heckman 80 4.2.3 Kết ước lượng mơ hình 81 4.2.4 So sánh kết ước lượng mơ hình Heckman trường hợp có biến cơng cụ khơng có biến cơng cụ 92 4.2.5 Kết luận rút từ việc ước lượng mô hình Heckman: 93 4.3 Các nhân tố xác đinh cầu giáo dục đại học từ mô hình logit 94 4.3.1 Giới thiệu 94 4.3.2 Kết ước lượng mơ hình 94 4.3.3 Ảnh hưởng biên biến giải thích mơ hình logit 102 4.3.4 Kết luận từ phân tích mơ hình logit 102 4.4 Các nhân tố ảnh hưởng đến cầu giáo dục đại học từ mơ hình logit đa thức 104 4.4.1 Giới thiệu 104 4.4.2 Kết ước lượng phân tích tác động 105 4.4.3 Kết luận từ phân tích mơ hình logit đa thức .108 4.5 Những kết luận thống đặc trưng từ ba mơ hình cầu giáo dục đại học .108 KẾT LUẬN CHƯƠNG 110 CHƯƠNG 5: TĨM TẮT PHÁT HIỆN CHÍNH VÀ KHUYẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH 111 5.1 Những phát nghiên cứu 111 5.1.1 Kết từ phân tích thống kê 112 5.1.2 Kết từ mơ hình Heckman .112 5.1.3 Kết từ mơ hình logit .113 5.1.4 Kết từ mơ hình logit đa thức 114 v 5.2 Khuyến nghị sách 114 5.2.1 Xây dựng phát triển mạnh mẽ kênh hỗ trợ tài cho sinh viên .115 5.2.2 Tăng cường liên kết trường đại học doanh nghiệp 118 5.2.3 Đẩy nhanh chủ trương xây dựng xã hội học tập mở rộng hội học tập suốt đời cho người dân 121 KẾT LUẬN 124 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CƠNG BỐ CĨ NỘI DUNG LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN 126 TÀI LIỆU THAM KHẢO .127 PHỤ LỤC 139 vi DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT Chữ viết tắt Giải thích tiếng Anh Giải thích tiếng Việt DF Degrees of freedom Bậc tự DM Delta-method Phương pháp delta ĐBSCL Đồng sông Cửu Long ĐHCL Đại học công lập ĐHTT Đại học tư thục GD&ĐT Giáo dục Đào tạo GDĐH Giáo dục đại học GER Tỉ lệ nhập học thơ HGĐ Hộ gia đình HL Hosmer-Lemesshow Thống kê kiểm định HosmerLemesshow KTXH Kinh tế xã hội KH&ĐT Kế hoạch Đầu tư LĐTB&XH Lao động, Thương binh và, Xã hội LR Giá trị thống kê LR MLE Maximum Likelihood Estimator Ước lượng hợp lý cực đại (Maximum Likelihood Estimator) Mlogit Multinomial logistic regression Hồi quy logit đa thức N of Obs Number of obs Số quan sát NSNN OLS Ngân sách nhà nước Ordinary Least Square Phương pháp bình phương bé SDG Mục tiêu phát triển bền vững Liên Hiệp Quốc TCTK Tổng cục thống kê TTLĐ Thị trường lao động VHLSS Điều tra nức sống hộ gia đình vii DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1 Các nhân tố ảnh hưởng đến cầu GDĐH 38 Bảng 3.1 Thống kê học bổng, trợ giúp cấp học đại học 75 Bảng 4.1 Thống kê tóm tắt số biến sử dụng mơ hình Heckmam &Tobit, logit logit đa thức 77 Bảng 4.2 Ước lượng chi phí hội học đại học 82 Bảng 4.3 Kết ước lượng mơ hình Heckman với biến cơng cụ khơng có biến cơng cụ 83 Bảng 4.4 So sánh kết ước lượng hành vi lựa chọn hành vi cầu CH mơ hình Heckman .91 Bảng 4.5 Các nhân tố ảnh hưởng đến cầu đại học theo nhóm thu nhập mơ hình logit 95 Bảng 4.6 Kết ước lượng mơ hình logit đa thức tính tốn tỷ số OR rủi ro (ROR) (phạm trù sở không đại học) 105 viii DANH MỤC HÌNH Hình 3.1 Số lượng trường đại học thuộc hai nhóm cơng lập ngồi cơng lập từ giai đoạn 2013-2020 59 Hình 3.2 Quy mơ theo số lượng người học qua năm 60 Hình 3.3 Số lượng sinh viên tuyển qua năm học từ 2013 đến 2020 62 Hình 3.4 Thu nhập trung bình nhân khẩu/tháng 65 Hình 3.5 Chi tiêu giáo dục trung bình nhân khẩu/tháng 65 Hình 3.6 Tỉ lệ chi tiêu cho giáo dục 66 Hình 3.7 Chi phí bình quân theo đầu người cho giáo dục năm 2018, phân theo cấp học 67 Hình 3.8 Tỉ lệ có việc làm tỉ lệ thu nhập theo cấp năm 2018 68 Hình 3.9 Cơ cấu thu nhập theo ngành 69 Hình 3.10 Cơ cấu cấp người dân từ 35 tuổi trở lên 71 Hình 3.11 Số học cấp trung bình hộ 72 Hình 3.12 Cơ cấu chủ hộ theo giới 73 Hình 3.13 Chi NSNN cho hoạt động giáo dục 74 Hình 3.14 Cơ cấu chi ngân sách cho cấp học giai đoạn 2012-2017 74 153 định lựa chọn biết lợi ích nhà phân tích khơng biết Người định lựa chọn phương án thay với lợi ích cao anh/chị (gia đình anh/chị) ta Người định chọn phương án i Uni> Unj cho j khác với i Xác suất lựa chọn phương án i Pni = Prob (Uni> Unj) = Prob(Uni- Unj> 0), giống lý thuyết lợi ích, phụ thuộc vào khác biệt lợi ích khơng phụ thuộc vào mức độ tuyệt đối Thực tế có khác biệt vấn đề lợi ích có ý nghĩa việc xác định mơ hình lựa chọn rời rạc Cụ thể, điều có nghĩa lựa chọn đưa không dựa lựa chọn thay thế, thay vào đặc điểm thuộc tính lựa chọn thay (Luce, 1959) Ben-Akiva Lerman (1985) nói hấp dẫn thay đánh giá số hạng vectơ thuộc tính Trên sở xác suất thu dựa nghiên cứu McFadden 1974) để rút hàm cầu ĐH dạng mơ hình xác suất 154 PHỤ A.2.1 PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG MƠ HÌNH TOBIT Phương pháp ước lượng Vì quan sát với ∗ ≤ bị bỏ đi, kéo theo quan sát với ui > - ∑ i đưa vào mẫu Do phân phối ui phân phối chuẩn bị cắt cụt trung bình khơng Thực tế, phụ thuộc β, σ, xi khác quan sát Một phương pháp ước lượng thường đề xuất phương pháp hợp lý cực đại (ML), Ta ký hiệu hàm mật độ phân phối chuẩn chuẩn tắc (.) hàm phân phối lũy kế Φ(.) Do Hàm hợp lý mơ hình tobit sau = ∏^&" x ^& P∑< ,< )&< y ∏^&" x− ∑< ,< )&< y (A.2.1) Để diễn giải kết ước lượng, phải xem xét tá///////c động biên biến độc lập lên số hàm trung bình có điều kiện Trong mơ hình Tobit có ba trung bình có điều kiện khác nhau: biến tiềm ẩn y*, biến phụ thuộc quan sát y, biến phụ thuộc quan sát không kiểm duyệt y | y > Theo đó, diễn giải phụ thuộc vào việc ta quan tâm đến tác động biên x lên y*, y, hay y|y > Khi ta quan tâm đến tác động biên nào, chẳng hạn đơn giản xét tác động biên x lên kỳ vọng có điệu kiện thích hợp Ta rút ba biểu thức tác động biên sử dụng kết chuẩn moment phân phối chuẩn cắt cụt/kiểm duyệt (Greene 1997), sau: M^ ∗ |)) M) M^|)) M) M^|^", )) M) = (A.2.2) = ) x y ), = 1 − x− (A.2.3) ), y (A.2.4) δ( α ) = λ( α)( λ( α) - α ), λ ( α) = φ ( α)/(1 - Φ ( α)), α = - (x β /σ ) Rõ ràng, số ẩn y* diễn giải β tác động biên biến độc lập 155 Những hạn chế mơ hình tobit Trong mơ hình cầu GDĐH, có quan sát số hộ mẫu Bất ta có số quan sát mẫu khiến ta sử dụng mơ hình tobit Tuy nhiên, quan trọng hiểu mơ hình thực nói Điều mà ta có mơ hình tình ∗ có thể, nguyên tắc, nhận giá trị âm Tuy nhiên, ta không quan sát chúng kiểm duyệt Do giá trị quan sát Điều không xảy với chi tiêu cầu đại học Các biến này, nguyên tắc, giả thiết giá trị âm Các giá trị quan sát kiểm duyệt mà định chủ hộ.Trong trường hợp này, thủ tục thích hợp mơ hình hóa định mang lại quan sát khơng phải sử dụng mơ hình tobit cách học Như lý thuyết, mơ hình Tobit chuẩn áp dụng biến phụ thuộc nằm chứa giá trị âm kiểm duyệt thực thực nghiệm biến Mặc dù thực tế mơ hình Tobit thường sử dụng giá trị biến phụ thuộc quan sát tồn khơng âm tụ lại 0, có xảy kiểm duyệt hay khơng Mơ hình Heckman lên cách khác mặc định thực tế với Tobit giá trị tụ họp chệch lựa chọn khơng phải kiểm duyệt, Vì lý chuyển sang xem xét cầu ĐH sử dụng mơ hình Heckman, trình bày 156 PHỤ LỤC A.2.2 PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH TRONG MƠ HÌNH HECKMAN Phương pháp bước ước lượng mơ hình Heckman Phương pháp hai bước Heckman xem xét kỳ vọng yi (quyết định chi tiêu hộ i cho thành viên họ học đại học) điều kiện định hộ gia đình (đồng ý đầu tư zi=1) cho thành viên gia đình học đại học: E(yi | zi = 1) = Xi’β + ρσλi(Wiγ) (A.2.2.1) λ(X) = φ(X)/Φ(x) tỷ số Mills nghịch đảo (Greene, 2008), φ Φ tương ứng hàm mật độ hàm phân phối lũy kế chuẩn chuẩn tắc Khi ta định mơ hình hồi quy: yi = Xi’β + ρσλi(Wiγ) + vi (A.2.2.2) Phương pháp hai bước bắt đầu việc ước lượng hồi quy Probit để thu ước lượng 1 , mà từ ta tính tốn 1) Sau tính tốn hồi quy bình phương bé yi (chi tiêu cho giáo dục đại học) theo Xi’β λi yi = Xi’β + ρσ + vi , (A.2.2.3) mang lại ước lượng vững β θ = ρσ Có thể thu ước lượng độ lệch chuẩn sai số σ từ sai số chuẩn thơng thường hồi quy, sau ước lượng tỷ số = /Ước lượng ma trận hiệp phương sai hệ số phương pháp hai bước cho X = U S ∗ ′S ∗)P S ∗ ′¡ − U ¢)S ∗ +£)S ∗ ′S ∗)P (A.2.2.4) X*i = (Xi’, )’ , ¢ ma trận đường chéo với = − 1) đường chéo, I ma trận đồng nhất, Q = U S ∗ Â)Ô S Â), v Ô l ma trn hip phương sai hệ số từ ước lượng Probit Phương trình Có hai cách ước lượng mơ hình Heckman (i) thủ tục hai bước (ii) ước lượng phương pháp hợp lý cực đại (xem Greene 1995a Greene , 2003) Kiểm định mơ hình Heckman 157 Trong mơ hình Tobit thiết kế để xử lý chệch ước lượng gắn với kiểm duyệt, mơ hình Heckman (1979) phản ứng với chệch chọn mẫu, nảy sinh mối quan tâm tập trung vào mối quan hệ x y liệu sẵn có trường hợp mà biến khác z lớn giá trị Như mơ hình Heckman gồm phương trình: phương trình chọn phương trình cầu Để mơ hình Heckman tồn thực nghiệm hai phương trình mơ hình Heckman phải có quan hệ, nghĩa ρ>0, trường hợp ngược lại mơ hình Heckman suy biến thành mơ hình Tobit Vì kiểm định ρ #0 cần thiết Các trung bình có điều kiện mơ hình Heckman Bây ta có mơ hình chúng ta, tất phải làm đưa chúng vào phương trình liên quan moment phân phối chuẩn hai biến cắt cụt ngẫu nhiên cho trước Như E[yi|yi quan sát] = E[yi0∗ > 0] = xiβ + E[εi |ui > −wiγ] (A.2.2.5) Nếu sai số εi ui độc lập, số hạng cuối đơn giản hóa thành E[εi] = hồi quy OLS yi theo xi cho ước lượng vững β Tuy nhiên, tương quan hai sai số có nghĩa trung bình cắt cụt khơng cịn xiβ ta cần xét đến lựa chọn Như vậy, cần thu E[εi | ui > −wiγ] εi ui tương quan Như Greene nêu, E[εi | ui > -wiγ] = ρσελi(αu) (A.2.2.6) 158 PHỤ LỤC A 2.3 ƯỚC LƯỢNG VÀ KIỂM ĐỊNH TRONG MƠ HÌNH LOGIT Ước lượng mơ hình logit Ta xét ước lượng mơ hình logit cho dạng = = $ %& ' ($ %& ' ' :∑ ' ; $ &=> & &< ? (A.2.3.1) ' :∑ ' ; ($ &=> & &< Trong phương trình (2.19) Xβ nhận giá trị từ -∞ đến ∞ p nhận giá trị từ đến pi phi tuyến X tham số β Như sử dụng OLS để ước lượng tham số mơ hình.Thơng thường người ta ước lượng phương trinhftreen phương pháp hợp lý cực đại Vì y nhận giá trị cầu GDĐH nhận giá trị không cầu GDĐH nhận giá trị 0, nghĩa y có phân bố nhị thức, với giả thiết mẫu nghiên cứu HGĐ n hàm hợp lý có dạng sau: t ℓ = ¦ & 1 − )P^& $)*+& ∑& +& ^& ) = ∏r ^ &=>($)*+& ,)) t ^& P^& R S ) =¦ + R S ) + R S ) (A.2.3.2) Để cho gọn ta đặt h*=∑ S Ta cần tìm ước lượng hợp lý cực đại β , ta có: Tℓ) = ′ℎ ∗ − E T + R S ) T õy ta cú: Măt) M, = ©.) = − ∑ $)*+& ,) ($)*+& ,) S + ℎ ∗= (A.2.3.3) Phương trình phi tuyến β, người ta dùng phương pháp NewtonRaphson để giải hệ phương trình Ma trận thơng tin có dng: U T) ưâ.) ê.) = ô đ = « ..′ 1 + R S )) R S )S − R S ))U S = −E¬ ® S 1 + R S ))U 159 = − ∑ $)*+& ,) ($)*+& ,))O S S (A,.2.3.4) Nếu nghiệm g(β) , khai triển Taylor ta cú Măt) M â. ) = + M, Nu M Oăt) M,M, O ăt) M,M, . ) (A.2.3.5) khơng suy biến M . − ) = O ăt) P M,M, â.) = ê.) P ©.) (A.2,3.6) Q trình lặp bắt đầu giá trị β thực hội tụ Vì H(β) dạng tồn phương xác định dương nên ta có ước lượng hợp lý cực đại Sau ước lượng được. ta tính xác suất để CH định cầu GDĐH (quyết đinh cho con/em học ĐH pi= P(y=1| Xi) ̂ = N) $)*+& , N) ($)*+& , (A.2.3.7) Như khác với hàm cầu GDĐH ước lượng mơ hình Heckman chỗ mơ hình hàm cầu GDĐH dạng logit ta không xem xét ảnh hưởng trực tiếp biến độc lập Xk (chẳng hạn tiền lương CH) y (cầu GDĐH) mà xem xét ảnh hưởng Xk đến xác suất để y nhận giá trị (hay kỳ vọng) mà CH định cho con/em học ĐH Trong phân tích kinh tế điều quan trọng khơng chỉ, hệ số ước lượng mô hình là cịn phải xem tác động thay đổi nhỏ biến giải thích đến biến phụ thuộc, luận án xem xét thay đổi nhỏ nhân tố đến xác suất đình cầu GDĐH thay đổi Một số kiểm định Khi ước lượng mơ hình logit,thơng thường ta sử dụng kiểm định t, F , χ2 để kiểm định hệ số mơ hình kiểm định đồng thời không hệ số sử dụng kiểm định tỷ số hợp lý LR Kiểm định VIF kiểm tra tính đa cộng tuyến… Sau luận án tóm tắt vài kiểm định điển hình: − Kiểm định tỷ số hợp lý Theo Wooldridge (2008) kiểm định tổng qt cho mơ hình tỷ số hợp Tỷ số hợp lý thống kê dùng để so sánh phù hợp hai mơ hình Giả thiết H0 kiểm định : 160 ª" : PY( = PY(U = PY(z = = = U U U = PY(U = PY(z = = U > ª : PY( Thống kê tỷ số hợp lý R=2(LUR-LR) Trong LUR LR giá trị loga hàm hợp lý khơng có H0 có H0 Nếu số điều kiện ràng buộc m giả thiết H0 LR có phân bổ xấp xỉ bình phương với m bậc tự − Kiểm định phù hợp Hosmer -Lemesshow Giả thiết H0: Mơ hình định dạng đóng Giả sử số liệu chia thành J nhóm ( j=1,2, J) Gọ nj số quan sát nhóm j Số quan sát y=1 dự báo trung bình nhóm j : i) = ∑∈ ̂ i) = E ̂ I1 − HJ−S KL =E T T Thống kê kiểm định Hosmer -Lemesshow cho sau: h U Ji) − T ̂ i)K ª = E T ̂ 1 − ̂ i)) Phân bổ HL chưa biết, nhiên Hosmer Lemesshow (1989) mơ hình định dạng HL có phân bố χ2(J-n) Như thống kê HL tính lớn χ2(J-n) với mức ý nghĩa cho phép bác bỏ giả thiết H0 161 PHỤ LỤC A.2.4 Ước lượng cho phí hội cho mơ hình logit Ở luận án ước lượng mô hình để dự báo cho biến chi phí hội mơ hình (2.9a), (2.9b) (2.9c) Về việc xây dựng biến phụ thuộc độc lập cho mơ hình dự báo chi phí hội giống xây dựng mơ hình dự báo cho biến chi phí hội opc1f opc2f opc3f Tuy nhiên độ đo biến phụ thuộc hàm cầu mơ hình hình Heckman khác với biến phụ thuộc mơ hình logit, nên ước lượng cần có vài điều chỉnh để dự báo để đưa vào mơ hình logit cho phản ánh kỳ vọng nghiên cứu Dưới kết ước lượng mơ hình để dự báo chi phí hội cho mơ hình logit (2.9a), (2.9b) (2.9c) Bảng A.2.4.1 Ước lượng mơ hình dự báo chi phí hội cho mơ hình logit Toàn mẫu Hệ số Sex Location Dantoc Thunhaptb Lchong Kddv Nlthuysan Mẫu gồm 60% hộ có thu Mẫu gồm: 40% hộ nhập trung bình trở lên có thu nhập thấp Hệ số Hệ số 4168,6* 761,3 -464,7 (1,65) (0,24) (-0,30) -871,1 -3341,9 -392,5 (-0,41) (-1,39) (-0,23) -333,5 -385,6 -433,9 (-1,11) (-1,23) (-1,50) 0,750*** 0,794*** 0,744*** (6,02) (5,56) (16,18) 14308,9*** 14156,2** 26652,9*** (3,64) (3,24) (9,7) 8672,6** 5942,1 4586,1 (2,5) (1,63) (1,38) -2927,1 -3342,1 -1039,2 162 Mẫu gồm 60% hộ có thu nhập trung bình trở lên Mẫu gồm: 40% hộ có thu nhập thấp (-1,09) (-1,13) (-0,53) 37607,1*** 48366,6*** 8252,5** (7,11) (8,15) (2,27) N 3002 2609 393 F 57,16 48,26 208,67 Prob>F 0,000 0,000 0,000 R2 0,143 0,147 0,7291 Root MSE 49713 52031 14703 Toàn mẫu _cons Nguồn :Tác giả ước lượng từ số liệu VHLSS 2018 Ghi chú: (1) Số dấu ngoặc đơn giá trị thống kê z ; (2) * có ý nghĩa mức 1% ** có ý nghĩa mức 5% * ** có ý nghĩa mức 10%/ Sau ước mơ hình trên, luận án dự báo cho chi phí hội cho mơ hình (2.9a) , (2.9b), (2.9c) mà ký hiệu opchf
Ngày đăng: 15/06/2023, 10:01
Xem thêm: