Mục tiêu 1: Phân tích tình hình thu nhập của nông hộ sản xuất nông nghiệp trên địa bàn huyện Phụng Hiệp, tỉnh Hậu Giang.
Đối với mục tiêu nàytác giả sử dụng phƣơng pháp thống kê mô tả để mô tả tổng quát về đặc điểm chung của nông hộ trên địa bàn nghiên cứu nhƣ quy mô nhân khẩu, quy mô lao động, diện tích đất,… Từ đó rút ra đƣợc những nhân tố thuận lợi và bất lợi cho thu nhập của nông hộ.
Thống kê mô tả là tổng hợp các phƣơng pháp đo lƣờng, mô tả và trình bày số liệu. Phƣơng pháp này đƣợc ứng dụng vào lĩnh vực kinh tế bằng cách rút ra những kết luận dựa trên số liệu và thông tin thu thập.
+ Bảng tần số: là số lần xuất hiện của một quan sát, tần số của một tổ là số quan sát rơi vào giới hạn của tổ đó. Bảng phân phối tần số là bảng tóm tắt dữ liệu đƣợc xếp thành từng tổ khác nhau, dựa trên những tần số xuất hiện của các đối tƣợng trong cơ sở dữ liệu so sánh tỷ lệ, phản ánh số liệu.
+ Giá trị trung bình: bằng tổng tất cả các giá trị biến quan sát chia cho số quan sát.
+ Phƣơng sai: là trung bình giữa bình phƣơng các độ lệch giữa các biến và trung bình giữa các biến đó.
16
Mục tiêu 2: Phân tích các yếu tố tác động đến thu nhập của hộ sản xuất nông nghiệp thuộc địa bàn huyện Phụng Hiệp, tỉnh Hậu Giang.
Tác giả sử dụng phƣơng pháp phân tích hồi quy tuyến tính để phân tích các yếu tố ảnh hƣởng đến thu nhập của nông hộ.
Phƣơng pháp hồi quy tuyến tính là phƣơng pháp biến độc lập (đa biến) ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc (nhiều chiều) nhƣ thế nào. Phƣơng pháp hồi quy tuyến tính là phƣơng pháp dùng để dự đoán, ƣớc lƣợng giá trị của một biến (biến phụ thuộc) theo giá trị của một hay nhiều biến khác (biến độc lập). Việc thiết lập phƣơng trình hồi quy nhằm tìm ra các yếu tố ảnh hƣởng đến một chỉ tiêu quan trọng nào đó. Đồng thời chọn ra những yếu tố có ảnh hƣởng và có ý nghĩa để phát huy các yếu tố này.
Mô hình hồi quy có dạng:
Y = β + β 1X1+ β 2 X2 + β 3 X3 +…+ β n Xn + e
Trong đó:
Y: Thu nhập của nông hộ
Xi: Biến độc lập
βi : Tham số ƣớc lƣợng
e: Sai số
Việc xây dựng hàm thu nhập nhằm tìm ra các nhân tố ảnh hƣởng đến thu nhập của hộ để từ đó xác định nhân tố nào làm tăng/giảm thu nhập của nông hộ và có xu hƣớng đề xuất cho phù hợp.
Giải thích các kết quả hồi quy:
Khi các yếu tố khác không đổi, cứ tăng một đơn vị của Xi thì tăng/ giảm lần ai đơn vị của biến Y (tùy theo dấu Xi đứng trƣớc biến ai trong phƣơng trình).
Hệ số tƣơng quan bội (Multiple R – Multiple correlation coeffcient): nói lên mối liên hệ chặt chẽ giữa biến phụ thuộc Y vào biến độc lập Xi. Hệ số tƣơng quan bội R càng lớn thể hiện mối liên hệ này càng chặt chẽ.
Hệ số xác định R2 (R – Square): tỷ lệ % biến động của Y đƣợc giải thích bởi các biến độc lập Xi hoặc % các Xi ảnh hƣởng đến Y, phần còn lại do các yếu tố khác mà đề tài này chƣa ngiên cứu. R2 càng lớn càng tốt.
Hệ số xác định đã điều chỉnh (Adjusted R Square): dùng để trắc nghiệm xem có nên thêm vào một biến độc lập nữa không. Khi thêm vào một biến mà R2 tăng lên thì ta quyết định thêm biến đó vào mô hình hồi quy.
17
F là cơ sở để bác bỏ hay chấp nhận giả thuyết H0 (H0: tất cả các tham số hồi quy đều bằng 0 hay các Xi không liên quan tuyến tính với Y. H1 khác 0 tức là các Xi có liên quan tuyến tính với Y).
F càng lớn thì khả năng bác bỏ H0 càng cao. Bác bỏ khi F > F tra bảng. Singificance: mức ý nghĩa.
Sig.F nói lên ý nghĩa của phƣơng trình hồi quy, Sig.F càng nhỏ càng tốt, độ tin cậy càng cao. (Sig.F ~ α) Thay vì tra bảng F, Sig.F cho ta kết luận ngay mô hình hồi quy có ý nghĩa khi Sig.F < mức ý nghĩa α nào đó.
P – value: giá trị xác suất P, là mức ý nghĩa α nhỏ nhất mà ở đó giả thuyết H0 bị bác bỏ.
Mục tiêu 3: Đề xuất một số giải pháp nhằm nâng cao thu nhập của hộ sản xuất nông nghiệp huyện Phụng Hiệp, tỉnh Hậu Giang.
Kết hợp kết quả phân tích ở các mục tiêu trên với phƣơng pháp thống kê mô tả, so sánh với các giả thiết đặt ra, từ đó làm tiền đề cho việc đề xuất một số giải pháp và kiến nghị nhằm nâng cao thu nhập cho nông hộ trên địa bàn nghiên cứu, góp phần phát triển kinh tế - xã hội.
18
CHƢƠNG 3
TỔNG QUAN TÌNH HÌNH KINH TẾ - XÃ HỘI HUYỆN PHỤNG HIỆP, TỈNH HẬU GIANG