PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH THAM

Một phần của tài liệu phân tích các yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định việc tham gia bảo hiểm cây lúa của nông hộ trồng lúa tỉnh an giang (Trang 67)

THAM GIA BẢO HIỂM LÚA CỦA NÔNG HỘ

Bảng 4.1 thể hiện kết quả của mô hình hồi quy Binary Logistic ƣớc lƣợng các nhân tố ảnh hƣởng đến quyết định tham gia bảo hiểm lúa của nông hộ trồng lúa tỉnh An Giang. Mô hình đƣợc chọn là mô hình tốt nhất qua các lần thay đổi các biến độc lập (Phụ lục 7).

Bảng 4.1 Kết quả ƣớc lƣợng hàm Binary Logistic về quyết định tham gia bảo hiểm lúa của hộ trồng lúa

Ghi chú: (*) = mức ý nghĩa 10%, (**) = mức ý nghĩa 5%, (***) = mức ý nghĩa 1%.

Nguồn: Số liệu thống kê, 2013

Biến giải thích Hệ số ƣớc lƣợng Sai số chuẩn P – value Tác động biên

Ảnh hƣởng rủi ro 0,553ns 0,639 0,388 0,136

Năng suất trung bình -1,324** 0,566 0,019 -0,330 Chi phí trung bình -0,00032ns 0,001304 0,803 -0,000081 Học vấn 0,248* 0,1404 0,078 0,062 Số thành viên -0,375* 0,195 0,054 -0,094 Vay vốn -0,649ns 0,631 0,303 -1,607 Kinh nghiệm 0,124*** 0,0371 0,001 0,031 Tích lũy -4,074*** 0,747 0,000 -0,767 Constant 8,513* 5,092 0,095 Prob > chi2 0,000 Pseudo R2 (%) 55,68 Log likelihood -36,862 Correctly classidied (%) 87,50

58 Bảng 4.2 Bảng giá trị dự báo của mô hình

Nguồn: Số liệu phân tích, 2013

Giải thích ý nghĩa mô hình

Kết quả cho thấy tất cả các biến giải thích trong mô hình có ý nghĩa ở mức 10%. Các hệ số đa cộng tuyến của các biến độc lập không quá 0,8 (Mai Văn Nam, 2008) cho thấy mô hình không xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập (xem phụ lục 8). Đại lƣợng log likelihood của mô hình = -36,862, đại lƣợng này càng nhỏ cho thấy mô hình xây dựng càng chính xác. Prob > chi2 = 0,000 cho thấy mô hình này có ý nghĩa rất cao ở mức 1%. Hệ số Pseudo R2 của mô hình là 0,5568 khá phù hợp với thực tế, cho thấy có 55,68% sự thay đổi của biến phụ thuộc đƣợc giải thích bởi các biến có trong mô hình, còn lại 44,32% đƣợc giải thích bởi các biến ngoài mô hình.

Bảng 4.2 cho thấy, phần trăm quan sát mang giá trị đúng của nhóm hộ bảo hiểm là 45% (54/60 quan sát), nhóm hộ không có bảo hiểm là 42,5% (51/60 quan sát). Nhƣ vậy, chỉ số Correctly Classified dự báo của mô hình là 0,875 tại điểm cut – value là 0,5 (Phụ lục 7), cho thấy mô hình đã dự báo đúng với tỷ lệ rất cao (87,50 %) về khả năng quyết định tham gia bảo hiểm lúa của các nông hộ.

Giải thích kết quả hồi quy

Bảng 4.1 cho thấy các biến ảnh hƣởng rủi ro, chi phí sản xuất trung bình và vay vốn không có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Các yếu tố: năng suất trung bình, trình độ học vấn, số thành viên, kinh nghiệm, tích lũy có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Cụ thể nhƣ sau:

-Kết quả hồi quy cho thấy năng suất có ảnh hƣởng tƣơng quan nghịch đến quyết định mua bảo hiểm của hộ ở mức ý nghĩa 5%. Năng suất là yếu tố quyết định đến hiệu quả của việc trồng lúa của nông hộ, nếu năng suất sụt giảm khả năng thu nhập của hộ sẽ giảm. Hệ số tác đông biên = -0,330, có nghĩa là nếu năng suất lúa trung bình của hộ giảm 1000 đồng đơn vị thì khả năng quyết định tham gia bảo hiểm lúa của hộ sẽ tăng 0,330 lần, khi các yếu tố

Phần trăm đúng Phần trăm sai

Hộ bảo hiểm 45,00 5,00

Hộ không có bảo hiểm 42,50 7,50

59

khác không đổi. kết quả này phù hợp với kỳ vọng và cũng phù hợp với kết quả phân tích ở chƣơng 3.

-Cũng theo kết quả ƣớc lƣợng hàm hồi quy cho thấy, hệ số ƣớc lƣợng của biến trình độ học vấn lớn hơn 0 cho thấy có tƣơng quan thuận giữa trình độ học vấn và quyết định tham gia bảo hiểm lúa của hộ ở mức ý nghĩa 10%. Học vấn cao dẫn đến khả năng nắm bắt thông tin của chủ hộ sẽ cao và nhận thức về bảo hiểm sẽ tốt. Hệ số tác động biên = 0,062, có nghĩa là khi trình độ của chủ hộ tăng lên 1 lớp thì quyết định tham gia mua bảo hiểm của nông hộ sẽ tăng 0,062 lần với điều kiện cố định các yếu tố khác. Kết quả này phù hợp với mô hình của tác giả Nguyễn Quốc Nghi trong phần lƣợc khảo tài liệu ở chƣơng 2.

-Số thành viên trong gia đình cũng có ảnh hƣởng tƣơng quan nghịch đối với quyết định mua bảo hiểm của hộ ở mức ý nghĩa 10%. Do số thành viên có ảnh hƣởng trực tiếp đến chi tiêu và thu nhập của hộ, số thành viên dẫn đến chi tiêu hộ tăng lên thì khả năng mua bảo hiểm lúa của hộ sẽ giảm. Theo hệ số tác động biên của biến trong mô hình, cho thấy khi số thành viên tăng lên 1 ngƣời thì khả năng quyết định tham gia bảo hiểm lúa của hộ sẽ giảm 0,094 lần trong khi các yếu tố khác không đổi.

-Số năm kinh nghiệm cũng là một yếu tố có ảnh hƣởng đến quyết định tham gia bảo hiểm ở mức ý nghĩa 1%. Số năm kinh nghiệm cho thấy sự hiểu biết về các rủi ro trong sản xuất lúa hằng năm hằng vụ mà hộ đã gặp phải, kinh nghiệm càng cao hộ càng hiểu và nhận thức cao hơn về rủi ro trong sản xuất lúa. Hệ số ƣớc lƣợng dƣơng cho thấy biến kinh nghiệm có tƣơng quan thuận với quyết định tham gia bảo hiểm của nông hộ. Hệ số tác động biên = 0,031, có nghĩa là khi số năm kinh nghiệm của hộ tăng lên 1 năm thì quyết định tham gia bảo hiểm của hô sẽ tăng 0,031 lần, với điều kiện các yếu tố khác không đổi.

-Hệ số ƣớc lƣợng của biến tích lũy bé hơn 0 cho thấy tích lũy có tƣơng quan nghịch với quyết định tham gia bảo hiểm lúa của nông hộ ở mức ý nghĩa 1%. Nếu hộ có nhu cầu tích lũy, khả năng ứng phó với rủi ro của hộ sẽ tốt hơn từ tích lũy nguồn dự phòng từ đó nhu cầu tham gia bảo hiểm của hộ sẽ giảm. Hệ số tác động biên = -0,767, có nghĩa là nếu tích lũy của hộ tăng lên thì khả năng quyết định tham gia bảo hiểm của hộ sẽ giảm 0,767 lần, khi các yếu tố khác không đổi.

Tóm lại, theo kết quả ƣớc lƣợng của hàm hồi quy Binary Logistic cho thấy các biến năng suất, trình độ học vấn, kinh nghiệm, số thành viên và tích lũy có ảnh hƣởng đến quyết định tham gia bảo hiểm cây lúa của nông hộ, kết

60

quả này phù hợp với kết quả kỳ vọng và các kết quả đã phân tích ở chƣơng 3. So sánh với mô hình các nhân tố ảnh hƣởng đến nhu cầu tham gia bảo hiểm tôm ở tỉnh Bạc Liêu của Nguyễn Quốc Nghi (2012) đã trình bày ở chƣơng 2. Biến trình độ học vấn là yếu tố có ảnh hƣởng đến quyết định mua bảo hiểm của cả hai mô hình tôm và lúa. Ở mô hình bảo hiểm tôm nuôi, nếu diện tích canh tác lớn, tổng chi phí sản xuất lớn, có áp dụng kỹ thuật, tổng số rủi ro nhiều sẽ làm tăng quyết định mua bảo hiểm của nông hộ nuôi tôm. Tuy nhiên, mô hình bảo hiểm trên lúa những biến này lại không có ý nghĩa. Ngoài trình độ học vấn thì kinh nghiệm, năng suất, số thành viên và khả năng tích lũy của hộ là những nhân tố có ảnh hƣởng đến quyết định mua bảo hiểm của nông hộ trồng lúa

Một phần của tài liệu phân tích các yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định việc tham gia bảo hiểm cây lúa của nông hộ trồng lúa tỉnh an giang (Trang 67)