Từ số liệu thu thập được của 55 nông hộ trồng hành tại địa bàn nghiên cứu, ta có kết quả phân tích trên phần mềm Stata11 thể hiện các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất của nông hộ trồng hành tím trong năm 2013 và có bảng kết quả 4.6, cho thấy kết quả phân tích hồi qui đa biến các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất hành tím.
Bảng 4.6 Kết quả phân tích hồi quy đa biến các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất hành tím
Các nhân tố Hệ số Mức ý nghĩa (P_Value)
Hằng số 4,606*** 0,0000 LnN 0,139*** 0,003 LnP 0,004ns 0,928 LnK 0,067** 0,011 LnT - 0,005ns 0,500 LnLĐ 0,066** 0,024 LnG 0,436*** 0,001 TH - 0,025ns 0,629 LnHV 0,013ns 0,711 LnKN 0,088*** 0,003 Hệ số R2 0,5698 Hệ số F 6,62 Hệ số Prob>F 0,0000
(Nguồn: Kết quả khảo sát, 2013)
Chú thích: ***, **, * và ns : tương ứng với các mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% và không có ý nghĩa.
Qua kết quả ước lượng từ chương trình Stata11, ta thấy Prob>F = 0,0000, có cơ sở kết luận rằng mô hình có ý nghĩa ở mức 1% và các kiểm định cho thấy có cơ sở kết luận rằng các yếu tố ảnh hưởng có mối tương quan rất chặt chẽ với năng suất, có hệ số R2 (R squared) bằng 0,5698 nghĩa là sự biến động năng suất hành tím của nông hộ được giải thích bởi các yếu tố được xác định trong mô hình ở mức độ 56,98%. Nguyên nhân vì sản xuất hành tím bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố tự nhiên và sâu bệnh nên các biến trên chỉ giải thích được 56,98% sự biến động của năng suất, còn lại là do các yếu tố khác ảnh hưởng.
Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Dựa vào kết quả kiểm định phương sai sai số thay đổi, cho thấy mô hình hồi quy không tồn tại hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Bởi vì mức ý nghĩa chính xác p của giá trị kiểm định nR2 trong kiểm định White p = 42,55% > 5% ( = 5%).
Kiểm định đa cộng tuyến
Qua kết quả phân tích cho thấy, nhân tử phóng đại phương sai của tất cả các biến độc lập trong mô hình đều nhỏ(VIF =1,50 < 10) nên mô hình không bị vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm định tự tương quan
Để kiểm định mô hình có tự tương quan hay không ta sẽ dựa vào kiểm định Durbin-Watson. Do kiểm định Durbin-Watson là D = 1,870 (1 < D < 3) thì mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Kết quả cho thấy trong 9 biến đưa vào mô hình thì có 5 biến có ý nghĩa thống kê (P_value < 10%), đó là lượng N, lượng K, lượng lao động, lượng giống, số năm kinh nghiệm sản xuất. Còn 4 biến không có ý nghĩa thống kê là lượng P, chi phí thuốc BVTV, tập huấn kĩ thuật và trình độ học vấn. Sự tác động của các biến được giải thích cụ thể như sau:
Hệ số ước lượng của biến lnN có ý nghĩa thống kê ở mức ý nhĩa 1% nên số lượng dưỡng chất N có ảnh hưởng đến năng suất hành tím. Hệ số ước lượng cho biết
nếu trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì khi lượng N tăng 1%, năng suất có thể tăng đến 0,139%.
Hệ số ước lượng của biến LnP không có ý nghĩa thống kê nên số lượng dưỡng chất P2O5 không ảnh hưởng đến năng suất hành tím của nông hộ. Lượng dưỡng chất P2O5 được nông hộ sử dụng khá nhiều thông qua việc bón nhiều phân DAP (18–46– 0). Khi lượng dưỡng chất P2O5 cung cấp đã đủ và thừa thì bón bổ sung sẽ không làm tăng năng suất.
Hệ số ước lượng của biến lnK có ý nghĩa thống kê ở mức ý nhĩa 5% nên số lượng dưỡng chất K2O có ảnh hưởng đến năng suất hành tím. Hệ số ước lượng cho biết nếu trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì khi lượng K2O tăng 1%, năng suất có thể tăng đến 0,067%.
Hệ số ước lượng LnT không có ý nghĩa thống kê nên chi phí thuốc BVTV không ảnh hưởng đến năng suất hành tím của nông hộ vì P_value = 0,500 > mức ý nghĩa α = 10% hay nói cách khác yếu tố chi phí thuốc BVTV không có điều kiện về mặt thống kê để kết luận yếu tố chi phí thuốc BVTV có ảnh hưởng đến lợi năng suất của nông hộ.
Hệ số ước lượng của biến LnLĐ có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% nên số ngày công lao động có ảnh hưởng đến năng suất đạt được. Hệ số ước lượng cho biết nếu trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì khi ngày công lao động tăng 1%, năng suất tăng 0,066%.
Hệ số ước lượng của biến LnG có ý nghĩa thống kê ở mức 1% nên lượng giống sử dụng có ảnh hưởng đến năng suất đạt được. Hệ số ước lượng cho biết nếu trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì khi lượng giống tăng 1%, năng suất có thể tăng đến 0,436%.
Hệ số ước lượng của biến LnTH không có ý nghĩa thống kê, cho thấy việc tập huấn kỹ thuật không ảnh hưởng đến năng suất hành tím của nông hộ. Nhìn chung việc tập huấn kỹ thuật cho nông hộ sản xuất hành tím vẫn chưa được quan tâm chú trọng, đa phần nông hộ được hỏi đều trả lời là chưa có tổ chức tập huấn tại địa
phương, nông hộ trồng hành theo kinh nghiệm đã có sẵn, p_value = 0,629 > mức ý nghĩa α = 10% nên không đủ điều kiện về mặt thống kê để kết luận yếu tố tập huấn kỹ thuật có ảnh hưởng đến năng suất hành tím.
Hệ số ước lượng của biến LnHV không có ý nghĩa thống kê, cho thấy trình độ học vấn của nông hộ không ảnh hưởng đến năng suất hành tím của nông hộ vì P_value = 0,711 > mức ý nghĩa α = 10%.
Hệ số ước lượng của biến LnKN có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%, cho thấy số năm kinh nghiệm trồng hành của nông hộ có ảnh hưởng đến năng suất hành tím. Hệ số ước lượng cho biết nếu trong điều kiện các yếu tố khác không đổi thì khi số năm kinh nghiệm của nông hộ tăng 1% thì năng suất tăng 0,088%.