4. Kt cu đt ài
2.3.3.2Kt qu phân tích mô hình hi quy đi vi hàm t ng quát Cobb-
Cobb-Douglas:
Phân tích hàm s n xu tthông qua c l ng hàm h i qui m u (2.14): LnYi= 0+ 1Ln(Ki) + 2Ln(LDi) + 3Ln(DTi) +ui b ng ph ng pháp bình ph ng bé nh t b ng ph n m m SPSS, k t qu nh sau: LnA = -15,112 + 0,121*lnK + 0,093*LnLD + 2,144*LnDT SE (8,902) (0,29) (0,293) (0,478) t (-1,699) (4,23) (0,317) (4,488) p (0,104) (0,00) (0,755) (0,00) R2 = 0,933 df = 24 F = 97,619 và p = 0,000 Trong đó:
Dòng SE: sai s chu n t ng ng v i các h s h i qui Dòng t: Giá tr th ng kê t ng ng v i h s h i qui
Dòng p: xác su t phân ph i theo qui lu t Student t ng ng v i các h s h i qui.
R2: h s xác đ nh c a mô hình.
Trong mô hình trên chúng ta th y h s h i qui c a LnLD không có ý ngh a th ng kê m c 5%, do đó có th k t lu n y u t lao đ ng là y u t không quan tr ng có th lo i b kh i mô hình.
Nh v y mô hình h i quy đ i v i hàm t ng quát Cobb-Douglas đ c xác đ nh l i nh sau LnA = -12,262 + 0,127*lnK- + 2,038*LnDT SE (4,025) (0,23) (0,333) t (3,136) (5,452) (6,12) p (0,05) (0,000) (0,000) R2 = 0,933 df = 24 F = 97,919 và p = 0,000 Trong đó:
Trong mô hình trên chúng ta t t c th y h s h i qui c a c a mô hình đ u có ý ngh a th ng kê m c 5%.
- Ki m đ nh m c đ phù h p c a mô hình
M c tiêu c a ki m đ nh này nh m xem xét có m i quan h tuy n tính gi a các bi n đ c l p v i bi n ph thu c hay không. Mô hình đ c xem là không phù h p khi t t c các h s h i quy đ u b ng không, và mô hình đ c xem là phù h p n u có ít nh t m t h s h i quy khác không.
Gi thuy t:
H0: 1 = 2 = 0 H1: có ít nh t i # 0 B ng 2.5: phân tích ph ng sai:
Mô hình T ng bình ph ng (SS) B c t do (df) Trung bình bình ph ng (MS) Giá tr ki m đ nh F M c ý ngha (Sig) 1 H i quy 4.457 2 2.228 152.619 .000a Ph n d .321 22 .015 T ng c ng 4.778 24
a.Bi n d báo: (Constant), LnDT, LnK b. Bi n ph thu c: LnA
T b ng phân tích ph ng sai nêu trên, có th th y th y Sig 0 và nh h n = 1%.
Do đó có th bác b gi thuy t H0 và k t lu n mô hình phù h p v i d li u, có ít nh t m t bi n đ c l p trong mô hình có th gi i thích đ c s thay đ i c a bi n ph thu c.
- Ki m đ nh t t ng quan:
T t ng quan là hi n t ng t ng quan gi a các ph n d c a h i quy, th ng xu t hi n trong d li u nghiên c u d ng chu i th i do các s h ng sai s cho các đ an th i gian quan xác gây t ng quan. B qua hi n t ng t t ng quan làm cho các d báo và c l ng là không ch ch và nh t quán nh ng không hi u qu .
Dùng ki m đ nh Durbin-Watson đ ki m đ nh hi n t ng t t ng quan. Gi thuy t:
H0: = 0 H1: # 0
V i v i s quan sát là 24, b t t do là 2 và m c ý ngh a 5%, tra b ng th ng kê d ta đ c dL =1,118 và dU =1,546.
T i b ng ph l c 3 ta có d = 1,438 (giá tr Durbin – Waston); => dL < d< dU
Trong tr ng h p này chúng ta có th dùng ki m đ nh Nhân t Lagrange đ ki m đ nh s t t ng quan trong mô hình5:
Th c hi n h i qui giá tr ph n d (bi n đ c l p) theo các giá tr LnDT, LnK và giá tr ph n d th i đo n t-1 ta có k t qu sau (xem ph l c 5):
ut = 0,65 - 0,008LnK - 0044LnDT +0,297
ut-1
R2= 0,078; n = 25; (n-1)R2= 1,82
Giá tr chi-square t i h n là X12 (0,05) = 3,841, l nh n giá tr (n-1)R2. V y ki m đ nh nhân t Lagrange không bác b gi thuy t không c a t t ng quan có giá tr b ng không. K t lu n mô hình không có t t ng quan m c ý ngh a 5%.
- Ki m đ nh đa công tuy n:
Hi n t ng a c ng tuy n là hi n t ng các bi n gi i thích có quan h g n nh tuy n tính. B quan hi n t ng đa công tuy n làm các sai s chu n th ng cao h n, giá tr th ng kê th p h n và có th không có ý ngh a. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
B ng 2.6: Các h s h i qui trong mô hình:
Coefficientsa Mô hình H s ch a chu n hóa H s chu n hóa Tr th ng kê t M c ý ngha Th ng kê c ng tuy n B Sai s chu n Beta Dung sai VIF 1 (Constant) -12.62 4.025 -3.136 .005 LnK .127 .023 .482 5.452 .000 .391 2.559 LnDT 2.038 .333 .541 6.120 .000 .391 2.559 a. Bi n ph thu c: LnA 5
Ngu n: Ranmu Ramanathan (Th c oan, Cao Hào Thi dch), Giáo trình Nh p môn kinh t l ng v i các ng
d ng. Ch ng trình gi ng d y kinh t Fulbright niên khoá 2007-2008. Ki m đ nh Nhân t Lagrange, Chu ng 9,
T b ng 2.6 có th th y giá tr h s phóng đ i ph ng sai VIF c a các bi n đ u nh h n 10. Do đó có th k t lu n không có hi n t ng đa c ng tuy n trong mô hình.
- Ki m đ nh ph ng sai sai s không đ i:
Ph ng sai c a sai s thay đ i là hi n t ng các giá tr ph n d có phân ph i không gi ng nhau, và giá tr ph ng sai không nh nhau. B qua Ph ng sai c a sai s thay đ i làm cho c l ng OLS c a các h s h i quy không hi u qu , các ki m đ nh gi thuy t không còn giá tr, các d báo không còn hi u qu .
Th c hi n ki m đ nh Nhân t Larrange đ ki m đ nh Ph ng sai c a sai s thay đ i, c th nh sau: Sau khi th c hi n h i quy chính, ta đ c ph n d k t qu h i quy, th c hi n h i quy giá tr tuy t đ i c a ph n d v i các bi n đ c l p g i là h i quy ph .
Hàm h i quy ph có d ng sau:
= 0 + 1*lnK- + 2*LnDT6
Trong đó: : giá tr tuy t đ i ph n d c a h i quy chính; 1, 2: các h s h i quy ph :
Gi thuy t:
H0: 1 = 2 = 0
H1: Có ít nh t 1 i # 0
B ng 2.7: K t qu phân tích ph ng sai c a h i qui ph :
ANOVAb Mô hình T ng bình ph ng Bdo t t Trung bình bình ph ng Giá tr ki m đ nh F M c ý ngha (Sig) 1 H i qui .026 2 .013 3.593 .045a Ph n d .078 22 .004 T ng .104 24 6
Ngu n: Ranmu Ramanathan (Th c oan, Cao Hào Thi dch), Giáo trình Nh p môn kinh t l ng v i các ng
d ng. Ch ng trình gi ng d y kinh t Fulbright niên khoá 2007-2008. Ki m đ nh Glesjer, Chu ng 8, trang 7
ANOVAb Mô hình T ng bình ph ng Bdo t t Trung bình bình ph ng Giá tr ki m đ nh F M c ý ngha (Sig) 1 H i qui .026 2 .013 3.593 .045a Ph n d .078 22 .004 T ng .104 24 a. Bi n d báo: (Constant), LnDT, LnK
b. Bi n ph thu c: Abs_Phandu (giá tr tuy t đ i c a ph n d )
Trong b ng 2.7, bi n Abs_phandu là giá tr tuy t đ i c a các ph n d c a h i quy chính.
T k t qu b ng 2.6 ta th y Sig = 4,5% > = 1%. V y bác b H0, hay có th k t lu n không có hi n t ng ph ng sai c a sai s thay đ i trong mô hình.
- Ý ngha các tham s :
H s 1 là h s co gi n c a giá tr gia t ng ngành nông nghi p đ i v i v n đ u t cho khu v c nông nghi p, trong tr ng h p các y u t khác không đ i, khi t ng v n đ u t cho khu v c nông nghi p t ng 1% thì giá tr gia t ng c a ngành nông nghi p t ng 0,127%.
H s 2 là h s co gi n c a giá tr gia t ng ngành nông nghi p đ i v i di n tích đ t s n xu t nông nghi p, trong tr ng h p các y u t khác không đ i, khi di n tích đ t s n xu t nông nghi p t ng 1% thì giá tr gia t ng c a ngành nông nghi p t ng 2,038%.
T ng h s co gi n 1 + 2 = 2,165 cho th y hàm s n xu t ngành nông nghi p t i t nh Long An có s c sinh l i theo qui mô t ng d n.
H s R2
= 0,933 ph n ánh mô hình h i quy có quan h ch t ch , các bi n gi i thích V n đ u t cho nông nghi p và Di n tích đ t nông nghi p gi i thích 93,3% s thay đ i c a giá tr gia t ng ngành nông nghi p trong giai đ an
1986-2010, 6,7% s thay đ i c a giá tr gia t ng ngành nông nghi p đ c gi i thích b i các y u t khác ngoài mô hình.
- Phân tích k t qu mô hình: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trong n n kinh t n c ta nói chung và c a ngành nông nghi p nói riêng, nh ng n m v a qua v n là y u t c c k quan tr ng và có ý ngh a quy t đ nh đ i v i vi c t ng tr ng. i v i ngành nông nghi p t i t nh Long An, v n đ u t cho các công trình h t ng nông nghi p đã góp ph n tích c c cho vi c phát tri n nông nghi p trong th i gian v a qua. ánh giá m t cách khái quát có th th y v n đ u t cho ngành nông nghi p phát huy hi u qu khá nhanh, vi c đ u t trong n m đã mang l i hi u qu ngay trong n m đó, t c là các ngành ch c n ng đã đ u t đúng vào các công trình h t ng mang tích b c xúc, c n thi t tr c m t đ tháo g khó kh n cho ngành nông nghi p.
Tuy nhiên chúng ta có th th y th c t là v n đ u t các c s h t ng cho ngành nông nghi p đ c th ng kê trên c s s li u đ u t th c t t ng n m, nh ng l i ích các công trình này không th có tác đ ng đ n t ng tr ng ngành nông nghi p ngay trong n m tri n khai th c hi n d án. Nguyên nhân c a v n đ trên có th do vi c đ u t d án th ng ph i tri n khai kéo dài trong nhi u n m, m t nguyên nhân khác là do công tác th ng kê đ c th c hi n trên c s s li u k h ach xây d ng c b n c a ngành nông nghi p hàng n m nh ng công trình xây d ng c b n đ c th c hi n vào cu i n m ho c n m sau đó. Tóm l i, đ xây d ng mô hình xem xét y u v n có tác đ ng nh th nào đ n t ng tr ng ngành nông nghi p m t n m nào đó, chúng ta c n ph i đ a y u t v n c a nh ng n m tr c vào mô hình, đây g i là hi n t ng tr trong hành vi. Tuy nhiên trong đi u ki n s li u th ng kê còn h n ch , vi c tính tóan đ tr c a v n khó có th th c hi n đ c do không th tính tóan đ c th i gian và m c đ kh u hao c a t ng l ai v n.
Trong mô hình trên, l c l ng lao đ ng trong ngành nông nghi p c a t nh không có nh đ n t ng tr ng c a ngành nông nghi p trong th i gian v a qua. Hay nói cách khác là đang có hi n t ng d th a lao đ ng trong ngành
nông nghi p, vi c di chuy n lao đ ng t khu v c nông nghi p sang khu v c khác không làm gi m hay t ng giá tr gia t ng c a ngành nông nghi p. Th c t theo s li u th ng kê cho th y trong giai đ an 1997-2010 đã có trên 191.000 lao đ ng di chuy n kh i ngành nông nghi p nh ng giá tr gia t ng ngành nông nghi p v n t ng tr ng n đ nh. T ng t v i k t qu phân tích t i t nh Long An, trong nghiên c u ng d ng mô hình Harry T. Oshima đ đ y m nh t ng tr ng nông nghi p vùng BSCL c a tác gi Nguy n Th ông cho th y trong đi u ki n các y ukhác không đ i khi l c l ng lao đ ng trong nông nghi p t ng 1% thì t c đ t ng tr ng c a giá tr s n xu t nông nghi p gi m 0.394%, ph n (2.3.4) s phân tích v n đ này m t cách chi ti t h n.
Trong giai đ an 1986-2010 di n tích đ t nông nghi p c a t nh Long An t ng lên đáng k do quá trình khai kh n đ t hoang t i vùng ng Tháp M i, so v i n m 1986 di n tích đ t nông nghi p n m 2010 đã t ng 116.600 ha, hay t ng 1,45 l n. Quá trình này đã nh h ng r t l n đ n quá trình t ng tr ng ngành nông nghi p trong th i gian v a qua. Tuy nhiên ngu n tài nguyên này có h n không th t ng mãi mãi đ c, hi n nay trên đ a bàn t nh Long An h u nh không còn đ t hoang hóa, s li u th ng kê cho th y di n tích đ t nông nghi p c a t nh Long An không t ng thêm k t n m 2005. Trong th i gian t i ngành nông nghi p c a t nh Long An c n chú tr ng th c hi n thâm canh, t ng v đ t ng hi u qu s d ng đ t.