MÔ HÌNH HỒI QUY BINARY LOTISTICS

MÔ HÌNH HỒI QUY BINARY LOTISTICS Ví dụ: Nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến thay đổi thu nhập người dân bị thu hồi đất khu công nghiệp I Vấn đề nghiên cứu - Quá trình hình thành & phát triển khu công nghiệp (KCN) Dẫn đến, Thu hồi đất địa bàn nước, vùng nông thôn Quan tâm cách đầy đủ đến thay đổi sống thu nhập người dân bị đất - Những hộ nông dân bị thu hồi đất phải đương đầu với thay đổi nguồn lực để tạo sinh kế thu nhập - Một nguyên lý thu hồi đất phải đảm bảo cho người dân có sống thu nhập thay đổi theo hướng tốt giới hạn ngang trước bị thu hồi đất - Tìm hiểu thay đổi thu nhập yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập người dân bị thu hồi đất thách thức nhà khoa học sách II Khung lý thuyết - ADB (1995) người ảnh hưởng nên hỗ trợ để họ cải thiện mức sống, sống cũ cao trước họ bị thu hồi đất di chuyển - Theo Ngân hàng giới (2004), phục hồi thu nhập phần quan trọng sách thu hồi đất người bị ảnh hưởng sở sản xuất, kinh doanh, việc làm nguồn thu nhập khác Các phương án tạo thu nhập - (1) Tín dụng trực tiếp kinh doanh nhỏ tự làm; (2) Xây dựng kỹ thông qua đào tạo; (3) Hỗ trợ việc tìm kiếm hội doanh nghiệp nhà nước tư nhân; (4) Ưu tiên người bị ảnh hưởng việc tuyển chọn lao động liên quan đến dự án hoạt động Giả thiết H0: - Thay đổi thu nhập hộ thu hồi đất phụ thuộc vào (1) Trình độ học vấn chủ hộ, (2) Tuổi chủ hộ, (3) Tỷ lệ phụ thuộc, (4) Số lao động hộ, (5) Diện tích đất bị thu hồi, (6) Sử dụng tiền đền bù để đầu tư sản xuất kinh doanh sau bị thu hồi đất, (7) lao động làm việc KCN III Dạng tổng quát mô hình Hồi quy Binary Logistics Trong hồi quy tuyến tính đơn, biến độc lập Xi phụ thuộc Y biến số liên tục liên hệ qua phương trình: Y= +∑ +u (1) Với Xi biến độc lập, Y biến phụ thuộc Trong hồi quy Logistic, biến phụ thuộc Y có trạng thái (ví dụ: Thu nhập hộ tăng sau thu hồi đất) (ví dụ: Thu nhập hộ không tăng sau thu hồi đất) Muốn đổi biến số liên tục người ta tính xác suất trạng thái Nếu gọi P xác suất để biến cố xảy (ví dụ: Thu nhập hộ tăng sau thu hồi đất), 1-P xác suất để biến cố không xảy (ví dụ: Thu nhập hộ không tăng sau thu hồi đất) Phương trình hồi quy Logistic phát biểu: Phương trình hồi quy Binary Logistics Ln [ ( ) ( ) ]= + +…+ + (2) Trong đó: ( ) = : Xác suất xảy kiện Trong xác suất để hộ gia đình bị thu hồi đất tăng thu nhập ( )= 1- : Xác xuất không xảy kiện Trong xác suất để hộ gia đình bị thu hồi dất không tăng thu nhập Xi: Các biến độc lập; Ln: Log số e (e = 2.714) Hệ số Odds: = ( ) ( Thế vào (2) ta được: Ln(Odds) = ) + + +…+ (3) Đây dạng hàm Logit Từ suy ra, hàm Ln hệ số Odds hàm hồi quy tuyến tính với biến độc lập Xi Hàm xác suất gọi hàm phân bố logistic Trong hàm logistic nhận giá trị từ -∞ đến +∞ xác suất Pi nhận giá trị từ đến Do phi tuyến X tham số Y nhận hai giá trị –> 1, áp dụng trực tiếp phương pháp bình phương nhỏ (OLS) để ước lượng tham số phương trình, người ta dùng ước lượng hợp ý tối đa (Maximum Likelihood) để ước lượng Bi Dạng hàm dự báo hồi quy Binary Logistics: Từ phương trình (3), ta tính xác suất tiên đoán hài lòng theo trị số Xi sau: ( ) E(Y/Xi): Xác suất để Y = xuất biến độc lập Xi có giá trị cụ thể IV Dữ liệu: Điều tra trực tiếp 120 hộ gia đình bị thu hồi đất khu công nghiệp A Tp HCM File SPSS: Data thu hoi dat Tên biến Biến phục thuộc Ký hiệu Định nghĩa Y Biến nhị phân (Dummy), Biến Dummy, nhận giá trị thu nhập hộ tăng lên, giá trị thu nhập hộ không tăng Trình độ học vấn Học_vấn Tuổi chủ hộ Tuổi Tỷ lệ phụ thuộc Tỷ_lệ_phụ_thuộc Số lao động hộ Diện tích đất bị thu hồi Sử dụng tiền đền bù để đầu tư sản xuất kinh doanh Đơn vị tính Giả thuyết Số năm học chủ hộ Năm + Là số tuổi chủ hộ Năm + % - Người + M2 + (X1) (X2) (X3) Số_người (X4) Tỷ lệ số người nằm độ tuổi lao động tổng số người gia đình Số lao động hộ gia đình Diện_tích_đất_thu_ Diện tích đất nông nghiệp hồi phi nông nghiệp bị thu hồi (X ) Tiền_đầu_tư (X6) Tiền_đầu-tư biến giả Nếu hộ sử dụng tiền đền bù để đầu tư sản xuất kinh doanh sau bị thu hồi đất Tiều_đầu_tư = 1; + không Tiều_đầu_tư = Lao động làm việc khu công nghiệp Được_làm_việc (X7) Được_làm_việc biến giả X7 = hộ có lao động làm việc khu công nghiệp; X7 = hộ lao động làm việc khu công nghiệp + V Dạng tổng quát mô hình hồi quy Binary Logistics Phương trình: Ln [ ( ) ( ) ]= + +…+ + (2) Trong đó: ( ) = : Xác suất xảy kiện Trong xác suất để hộ gia đình bị thu hồi đất tăng thu nhập ( )= 1- : Xác xuất không xảy kiện Trong xác suất để hộ gia đình bị thu hồi dất không tăng thu nhập Xi: Các biến độc lập; Ln: Log số e (e = 2.714) Ý nghĩa: Giả định X1: số năm học chủ hộ (năm); hệ số hồi quy B1 = 0.308 Nếu chủ hộ gia đình tăng thêm năm học, với điều kiện yếu tố khác không đổi, Log tỷ lệ xác suất cải thiện thu nhập so với xác suất không cải thu nhập tăng thêm 0.308 lần Cách giải thích không rõ nghĩa phân tích kinh tế có cách giải thích thay sau; Đặt P0: Xác suất ban đầu; P1: Xác suất thay đổi P1 tính theo công thức sau: ( ) Khi B = 0.308; P0 = 10%; e = 2.714 vào tính P1 kết sau: ( ) ( ) ( ) Như vậy, chủ hộ gia đình tăng thêm năm học, xác suất cải thiện thu nhập hộ tăng lên 13.1% tức tăng thêm 3.1% so với xác suất ban đầu 10% Khái quát: ( ) Khi yếu tố Xk tăng lên đơn vị xác suất cải thiện thu nhập hộ gia đình chuyển dịch từ P0 sang P1 Sử dụng chương trình SPSS Từ Menu Analyse / Regresion / Binary Logistic VI Hệ thống kiểm định Kiểm định Wald Variables in the Equation B S.E Wald df Sig Exp(B) 95% C.I.for EXP(B) Lower Học_vấn 315 110 8.205 004 1.370 1.105 1.700 Tuổi 019 026 556 456 1.019 969 1.073 -3.773 1.732 4.743 029 023 001 686 1.118 362 9.522 002 3.059 1.504 6.222 000 000 11.150 001 1.000 999 1.000 Tiền_đầu_tư 2.223 669 11.045 001 9.237 2.489 34.274 Được_làm_việc 1.457 591 6.079 014 4.293 1.348 13.672 -4.164 1.984 4.404 036 016 Tỷ_lệ_phụ_thuộc Số_người Step a Upper Diện_tích_đất_thu_hồi Constant a Variable(s) entered on step 1: Học_vấn, Tuổi, Tỷ_lệ_phụ_thuộc, Số_người, Diện_tích_đất_thu_hồi, Tiền_đầu_tư, Được_làm_việc - Nhìn vào bảng trên, ta thấy Sig biến tuổi (tuổi chủ hộ) 0.456 > 0.1 nên mối liên hệ thay đổi thu nhập hộ tuổi chủ hộ ý nghĩ thống kê Giá trị Sig biến Học_vấn, Tỷ_lệ_phụ_thuộc, số_người, Diện_tích_đất_thu_hồi, Tiền_đầu_tư, Được_làm_việc 0.004, 0.029, 0.002, 0.001, 0.001, 0.014 < 0.04 nên mối liên hệ biến phụ thuộc biến độc lập lại có ý nghĩa thống kê với mức tin cậy chung 96% - Thực phân tích hồi quy Binary Logistic SPSS loại biến Tuổi (Sig < 0.05) kết sau: B Step a Học_vấn Tỷ_lệ_phụ_thuộc S.E Wald df Sig Mức ý nghĩa 286 101 8.075 004 Mức tin cậy > 99% -3.755 1.724 4.742 029 Mức tin cậy > 97% 1.150 362 10.076 002 Mức tin cậy > 99% 000 000 11.044 001 Mức tin cậy > 99% Tiền_đầu_tư 2.288 666 11.816 001 Mức tin cậy > 99% Được_làm_việc 1.525 584 6.813 009 Mức tin cậy > 99% -3.143 1.381 5.180 023 Mức tin cậy > 97% Số_người Diện_tích_đất_thu_hồi Constant - Từ kết phân tích hồi quy Logistic ta thấy, giá trị mức ý nghĩa Sig biến có giá trị < 0.05 nên biến độc lập mô hình hồi quy Binary Logistic có mối tương quan với biến phụ thuộc mức độ tăng (giảm) thu nhập thu hồi đất Mức ý nghĩa thống kê hệ số hồi quy có độ tin cậy 97%, dấu hệ số hồi quy phù hợp với mong đợi Kiểm định mức độ phù hợp mô hình (Kiểm định Omnibus) Omnibus Tests of Model Coefficients Chi-square Step - df Sig Step 72.902 000 Block 72.902 000 Model 72.902 000 Dựa vào kết kiểm định mức độ phù hợp mô hình, ta có Sig < 0.05 mô hình tổng quát cho thấy mối tương quan biến phụ thuộc biến độc lập mô hình có ý nghĩa thống kê với khoảng tin cậy 99% Kiểm định mức độ giải thích mô hình Model Summary Step -2 Log likelihood 90.743 a Cox & Snell R Nagelkerke R Square Square 455 612 a Estimation terminated at iteration number because parameter estimates changed by less than 001 - Hệ số mức độ giải thích mô hình: Nagelkerke = 0.612 Điều có nghĩa 61.2% thay đổi biến phụ thuộc giải thích biến độc lập mô hình, lại yếu tố khác Kiểm định mức độ dự báo tính xác mô hình Classification Table a Predicted Observed Step Thu nhập hộ không thu nhập hộ sau thu tăng đất Percentage nhập hộ sau thu hồi đất Correct với trước thu hồi đất (Y) So sánh thay đổi hồi đất với trước thu hồi (Y) So sánh thay đổi thu Thu nhập Thu nhập hộ không tăng hộ tăng Thu nhập hộ tăng 58 11 84.1 11 40 78.4 Overall Percentage 81.7 a The cut value is 500 - Trong 69 trả lời thu nhập hộ không tăng (xét theo cột gồm 58 11), mô hình dự báo xác 58 Vậy tỷ lệ 84.1% - Tương tự, 51 trả lời thu nhập hộ tăng (xét theo cột gồm 11 40), mô hình dự báo xác 40 Vậy tỷ lệ 78.4% Vậy tỷ lệ dự báo toàn mô hình 81.7% Thảo luận kết hồi quy Variables in the Equation B S.E Wald df Sig Exp(B) 95% C.I.for EXP(B) Lower Học_vấn 286 101 8.075 004 1.331 1.093 1.622 -3.755 1.724 4.742 029 023 001 687 1.150 362 10.076 002 3.160 1.553 6.429 000 000 11.044 001 1.000 999 1.000 Tiền_đầu_tư 2.288 666 11.816 001 9.859 2.674 36.348 Được_làm_việc 1.525 584 6.813 009 4.597 1.462 14.451 Tỷ_lệ_phụ_thuộc Step a Upper Số_người Diện_tích_đất_thu_hồi Constant -3.143 1.381 5.180 023 043 a Variable(s) entered on step 1: Học_vấn, Tỷ_lệ_phụ_thuộc, Số_người, Diện_tích_đất_thu_hồi, Tiền_đầu_tư, Được_làm_việc a) Biến Học_vấn: Số năm học chủ hộ Có B1 = 0.339 , 1.331 = ( = ) ( = 10% = = 0.129 = 12.9% ) Nếu xác suất cải thiện thu nhập ban đầu hộ gia đình bị thu hồi đất để xây dựng khu công nghiệp 10%, yếu tố khác không đổi, chủ hộ có thêm năm học, xác suất cải thiện thu nhập hộ gia đình 12.9% (tăng 2.9% so với xác suất ban đầu 10%) b) Biến Tỷ_lệ_phụ_thuộc: tỷ lệ phụ thuộc Có B2 = - 3.755, 0.023 = ( = ) ( = 10% = = 0.003 = 0.3% ) Nếu xác suất cải thiện thu nhập ban đầu hộ gia đình bị thu hồi đất để xây dựng khu công nghiệp 10%, yếu tố khác không đổi, chủ hộ có thêm 1% tỷ lệ phụ thuộc, xác suất cải thiện thu nhập hộ gia đình 0.3% (giảm 9.7% so với xác suất ban đầu 10%) c) Biến Số_người: Số lao động hộ gia đình Có B3 = 1.150, = 3.160 = ( ) = ( ) = 10% = 0.260 = 26.0% Nếu xác suất cải thiện thu nhập ban đầu hộ gia đình bị thu hồi đất để xây dựng khu công nghiệp 10%, yếu tố khác không đổi, chủ hộ có thêm lao động hộ gia đình, xác suất cải thiện thu nhập hộ gia đình 26.0% (tăng 16.0% so với xác suất ban đầu 10%) d) Biến Diện_tích_đất_thu_hồi: Diện tích đất bị thu hồi Có B4 = 0.000, 10% = 1.000 = ( ) = ( ) = = 0.100 = 10% Nếu xác suất cải thiện thu nhập ban đầu hộ gia đình bị thu hồi đất để xây dựng khu công nghiệp 10%, yếu tố khác không đổi, chủ hộ bị thu hồi thêm m2 đất, xác suất cải thiện thu nhập hộ gia đình 10.0% (không thay đổi so với xác suất ban đầu 10%) e) Biến Tiền_đầu_tư: Hộ dùng tiền đền bù đầu tư sản xuất kinh doanh Có B5 = 2.288, = 10% = 9.859 = ( ) = ( ) = 0.523 = 52.3% Nếu xác suất cải thiện thu nhập ban đầu hộ gia đình bị thu hồi đất để xây dựng khu công nghiệp 10%, yếu tố khác không đổi, chủ hộ dùng tiền đền bù đầu tư sản xuất kinh doanh, xác suất cải thiện thu nhập hộ gia đình 52.3% (tăng 42.3% so với xác suất ban đầu 10%) f) Biến Được_làm_việc: Hộ có lao động làm việc khu công nghiệp Có B6 = 1.525, = 10% = 4.597 = ( ) = ( ) = 0.338 = 33.8% Nếu xác suất cải thiện thu nhập ban đầu hộ gia đình bị thu hồi đất để xây dựng khu công nghiệp 10%, yếu tố khác không đổi, chủ hộ có thêm lao động làm việc khu công nghiệp, xác suất cải thiện thu nhập hộ gia đình 33.8% (tăng 23.8% so với xác suất ban đầu 10%) Vai trò ảnh hưởng yếu tố Từ đó, ta xác định vai trò ảnh hưởng yếu tố lập bảng sau: Bảng: Tổng hợp biến có ý nghĩa thống kê Stt Biến B EXP(B) Xác suất ban đầu P0 = 10% P1 Tốc độ tăng (giảm) % Vị trí ảnh hưởng Học_vấn 286 1.331 12.9% 2.9% Tỷ_lệ_phụ_thuộc -3.755 0.023 0.3% -9.7% Số_người 1.150 3.160 26.0% 16.0% Diện_tích_đất_thu_hồi 000 1.000 10.0% 0.0% Tiền_đầu_tư 2.288 9.859 52.3% 42.3% Được_làm_việc 1.525 4.597 33.8% 23.8% Trong biến ảnh hưởng đến cãi thiện thu nhập, biến Tiền_đầu_tư (sử dụng tiền đền bù đất đầu tư vào sản xuất kinh doanh) có ảnh hưởng mạnh nhất, lại theo thứ tự là: Được_làm_việc (hộ có lao động làm việc KCN), Số_người (Số lao động hộ), Tỷ_lệ_phụ_thuộc (Tỷ lệ phụ thuộc), Học_vấn (Số năm học), Diện_tích_đất_thu_hồi (Diện tích đất thu hồi) Dự báo mô hình hồi quy Logistic Variables in the Equation B S.E Wald df Sig Exp(B) 95% C.I.for EXP(B) Lower Học_vấn 286 101 8.075 004 1.331 1.093 1.622 -3.755 1.724 4.742 029 023 001 687 1.150 362 10.076 002 3.160 1.553 6.429 000 000 11.044 001 1.000 999 1.000 Tiền_đầu_tư 2.288 666 11.816 001 9.859 2.674 36.348 Được_làm_việc 1.525 584 6.813 009 4.597 1.462 14.451 -3.143 1.381 5.180 023 043 Tỷ_lệ_phụ_thuộc Số_người Step a Upper Diện_tích_đất_thu_hồi Constant a Variable(s) entered on step 1: Học_vấn, Tỷ_lệ_phụ_thuộc, Số_người, Diện_tích_đất_thu_hồi, Tiền_đầu_tư, Được_làm_việc Phương trình hồi quy Logistic tổng quát có dạng: ( ) Từ bảng kết phân tích hồi quy Logistic, ta viết phương trình tương quang Logistic theo hướng kinh tế sau: Ln(Odds) = -3.143 + 0.286* học_vấn – 3.755* Tỷ_lệ_phụ_thuộc + 1.15* Số_người + 0.000* Diện_tích_đất_thu_hồi + 2.288* Tiền_đầu_tư + 1.525* Được_làm_việc ( ( ) ) ( ) E (Y/X): Xác suất để Y = xuất biến độc lập X có giá trị cụ thể Xi Dự báo mức độ hài lòng du khách có yếu tố sau: Nếu hộ bị thu hồi đất có yếu tố sau: Biến B Giá trị biến Học_v Tỷ_lệ_phụ_t Số_ng Diện_tích_đất_t Tiền_đầu Được_làm Const ấn huộc ười hu_hồi _tư _việc ant 0.286 -3.755 1.15 2.288 1.525 -3.143 12 0.1 500 1 Dựa vào số liệu tính Ln(Odds) vào phương trình sau: 10 ( ) ( ) ( ) Kết luận: Mô hình cho biết khả hộ tăng thu nhập tới 99.98% Nếu hộ bị thu hồi đất có yếu tố sau: Biến B Giá trị biến Học_v Tỷ_lệ_phụ_t Số_ng Diện_tích_đất_t Tiền_đầu Được_làm Const ấn huộc ười hu_hồi _tư _việc ant 0.286 -3.755 1.15 2.288 1.525 -3.143 12 0.3 500 0 Dựa vào số liệu tính Ln(Odds) vào phương trình sau: ( ( ) ) ( ) Kết luận: Mô hình cho biết khả hộ tăng thu nhập tới 93.17% Kết luận dự báo sách Kết luận: Có yếu tố ảnh hưởng đến cãi thiện thu nhập cho hộ bị thu hồi đất theo thứ tự ảnh hưởng là: (1) Sử dụng tiền đền bù để đầu tư sản xuất – kinh doanh; (2) Lao động làm việc khu công nghiệp; (3) Số lao động hộ; (4) Tỷ lệ phụ thuộc; (5) Số năm học chủ hộ (6) Diện tích đất bị thu hồi Gợi ý sách: Hướng dẫn vào tạo điều kiện cho hộ sử dụng tiền đền bù để đầu tư sản xuất – kinh doanh Quan tâm đến ưu tiên sử dụng lao động hộ gia đình bị thu hồi đất vào làm việc cho công ty khu công nghiệp Có sách ưu tiên tuyển dụng lao động sách xã hội cho hộ nhiều diện tích dất bị thu hồi hộ có tỷ lệ phụ thuộc cao Khuyến khích tạo điều kiện cho người dân đến trường, đặc biệt hộ gia đình có đất bị thu hồi Khuyến khích hộ gia đình nhận tiền giải tỏa thu hồi đất nhanh để tăng diện tích đất cho khu công nghiệp đồng thời tăng thu nhập hộ gia đình - - - o0o - - - 11 [...]... ) Kết luận: Mô hình cho biết khả năng hộ này tăng thu nhập tới 99.98% Nếu một hộ bị thu hồi đất có các yếu tố như sau: Biến B Giá trị của các biến Học_v Tỷ_lệ_phụ_t Số_ng Diện_tích_đất_t Tiền_đầu Được_làm Const ấn huộc ười hu _hồi _tư _việc ant 0.286 -3.755 1.15 0 2.288 1.525 -3.143 12 0.3 3 500 0 0 Dựa vào số liệu trên tính Ln(Odds) và thế vào phương trình sau: ( ( ) ) ( ) Kết luận: Mô hình cho biết... hộ gia đình bị thu hồi đất vào làm việc cho các công ty trong khu công nghiệp 3 Có chính sách ưu tiên tuyển dụng lao động và chính sách xã hội cho những hộ nhiều diện tích dất bị thu hồi và hộ có tỷ lệ phụ thuộc cao 4 Khuyến khích và tạo điều kiện cho người dân được đến trường, đặc biệt là đối với những hộ gia đình có đất bị thu hồi 5 Khuyến khích hộ gia đình nhận tiền giải tỏa thu hồi đất nhanh để tăng... chính sách Kết luận: Có 6 yếu tố ảnh hưởng đến cãi thiện thu nhập cho các hộ bị thu hồi đất và theo thứ tự ảnh hưởng là: (1) Sử dụng tiền đền bù để đầu tư sản xuất – kinh doanh; (2) Lao động được làm việc khu công nghiệp; (3) Số lao động trong hộ; (4) Tỷ lệ phụ thuộc; (5) Số năm đi học của chủ hộ và (6) Diện tích đất bị thu hồi Gợi ý chính sách: 1 Hướng dẫn vào tạo điều kiện cho các hộ sử dụng tiền đền