Dựa vào mô hình hồi quy tuyến tính đã đựợc thiết lập, sử dụng phần mềm SPPS để hổ trợ phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập của người buôn bán trên vỉa hè. Kết quả như sau:
Bảng 4.11 Kết quả phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập của người buôn bán trên vỉa hè
Biến số Kí hiệu Hằng số B Giá trị Sig VIF
Hằng số (Const) - -48,986 0,900 - TUOI X1 -1,075 0,881 1,221 TRINHDOHOCVAN X2 -12,184 0,894 1,101 LOAIHANG X3 278,656 0,092 1,242 DIADIEMBAN X4 495,041 0,004 1,331 SOGIOBAN X5 24,100 0,300 1,141 KINHNGHIEM X6 74,418 0,017 1,471 HINHTHUCBAN X7 350,492 0,026 1,119 VONLUUDONG X8 0,060 0,000 1,576 Hệ số Sig.F 0,000 Hệ số R2 điều chỉnh 0,688 Durbin Watson 1,778
Nguồn: Kết quả xử lý mẫu điều tra, tháng 10/2013
Kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy:
Để kiểm định xem mô hình có ý nghĩa hay không tức là phải kiểm tra xem các hệ số của các biến có đồng thời bằng 0 hay không. Nếu có trường hợp các hệ số β của các biến độc lập đồng thời bằng 0 thì mô hình không có ý nghĩa trong việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập của người buôn bán trên vỉa hè.
Giả thuyết:
H0: β1= β2= β3= β4= β5= β6= β7= β8=0. Biến đưa vào mô hình không ảnh hưởng đến thu nhập của người buôn bán trên vỉa hè.
Từ kết quả chạy hồi quy ta thấy hệ số Sig.F =0,000 rất nhỏ so với mức ý nghĩa 10% suy ra phương trình hồi quy đã đưa ra có ý nghĩa, biến Y (thu nhập) phụ thuộc vào các biến độc lập và biến giả đã đưa vào mô hình bác bỏ giả thuyết H0.
Hệ số R2 điều chỉnh 0,688 hay 68,8%, tức là có 68,8% sự biến đổi của thu nhập phụ thuộc vào các yếu tố được đưa vào mô hình, phần còn lại chịu ảnh hưởng của các yếu tố khác.
Từ kết quả phân tích trên, phương trình hồi quy ước lượng của các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập của người buôn bán trên vỉa hè như sau:
Y = - 48,986 – 1,075X1 – 12,184X2 + 278,656X3 + 495,041X4 + 24,100X5 + 74,418X6 + 350,492X7 + 0,060X8
Qua phương trình trên ta có thể thấy được sự ảnh hưởng của các biến độc lập và biến giả. Cụ thể là:
- Biến X1, X2 hệ số Sig lần lượt là 0,881, 0,894 lớn hơn mức ý nghĩa 10%, suy ra 2 biến này không có ảnh hưởng về mặt thống kê. Đối với công việc buôn bán trên vỉa hè thì đặc thù của nó là không đòi hỏi về trình độ học vấn, cũng như độ tuổi tham gia như những công việc văn phòng hay trong công ty, nhà máy, xí nghiệp,.. Chỉ cần người buôn bán vui vẻ, biết cách ăn nói thì có thể thu hút được khách hàng.
- Biến X3 có hệ số Sig là 0,092 và β3 = 278,656 với mức ý nghĩa 10% thì loại hàng tương quan thuận với thu nhập, nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi nếu loại hàng là thực phẩm thì thu nhập của người buôn bán trên vỉa hè sẽ tăng thêm 278,656 đơn vị. Điều này có thể giải thích rằng, đối với con người thì ăn uống là một nhu cầu tất yếu trong cuộc sống này, vì vậy có thể nói thực phẩm luôn là sự lựa chọn đầu tiên của họ. Cho nên việc lựa hàng hóa là thực phẩm để buôn bán của những người buôn bán trên vỉa hè cũng là một chiến lược để công việc buôn bán của họ được tốt hơn và giúp cải thiện thu nhập hơn.
- Biến X4 có hệ số Sig là 0,004 và β4 = 495,041 với ý nghĩa 10% thì địa điểm bán tương quan thuận với thu nhập, nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi nếu địa điểm bán là gần trường học, bệnh viện thì thu nhập của những người buôn bán trên vỉa hè sẽ tăng thêm 495,041 đơn vị. Điều này có thể lý giải rằng, vì những nơi gần trường học, bệnh viện thường tập trung rất nhiều người qua lại, đặc biệt là sinh viên, học sinh là đối tượng mà những người buôn bán trên vỉa hè hướng đến nhiều nhất. Vì vậy việc chọn địa điểm buôn bán ở gần trường học, bệnh viện cũng góp phần giúp công việc buôn bán của những người buôn bán trên vỉa hè được thuận lợi hơn, từ đó có thể giúp thu nhập của họ tăng thêm một phần nào đó.
- Biến X5 có hệ số Sig là 0,300 lớn hơn mức ý nghĩa 10%, suy ra số giờ bán không có ý nghĩa về mặt thống kê.
- Biến X6 có hệ số Sig là 0,017 và β6 = 74,418 với mức ý nghĩa 10% thì kinh nghiệm làm việc tương quan thuận với thu nhập, nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi nếu kinh nghiệm làm việc tăng lên một đơn vị thì
thì thu nhập của những người buôn bán trên vỉa hè sẽ tăng thêm 74,418 đơn vị. Điều này có thể lý giải rằng, nếu thời gian làm việc của họ càng lâu thì họ sẽ có nhiều kinh nghiệm hơn trong việc buôn bán, chẳng hạn như họ sẽ có kinh nghiệm trong việc ứng xử, thuyết phục những khách hàng khó tính, từ đó sẽ giúp cho công việc buôn bán của họ trở nên thuận lợi hơn và làm cho thu nhập của họ cũng sẽ tăng theo.
- Biến X7 có hệ số Sig là 0,026 và β7 = 350,492 với mức ý nghĩa 10% thì hình thức buôn bán là cố định tương quan thuận với thu nhập, nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi nếu hình thức bán là cố định thì thu nhập của những người buôn bán trên vỉa hè sẽ tăng thêm 350,492 đơn vị. Điều này có thể lí giải rằng việc buôn bán cố định sẽ giúp họ có được nhiều khách hàng quen thuộc hơn, từ đó sẽ giúp cho thu nhập của họ tăng lên.
- Biến X8 có hệ số Sig là 0,000 và hệ số β8 = 0,060 với mức ý nghĩa 10% vốn lưu động tương quan thuận với thu nhập, nghĩa là trong điều kiện các yếu tố khác không đổi nếu vốn lưu động tăng lên một đơn vị thì thu nhập của người buôn bán trên vỉa hè sẽ tăng thêm 0,060 đơn vị. Theo thực tế thì vốn lưu động ảnh hưởng rất lớn đến thu nhập, vì nguồn vốn này là giá trị giúp ta đánh giá được khả năng tiêu thụ sản phẩm của họ như thế nào. Nếu vốn lưu động càng cao tức là sản phẩm của họ được bán ra càng nhiều, đồng nghĩa thu nhập cũng tăng theo.
Như vậy, theo kết quả của mô hình hồi quy ta thấy có 5 yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập của người buôn bán trên vỉa hè: Loại hàng là thực phẩm; địa điểm bán là gần trường học, bệnh viện; kinh nghiệm; hình thức bán là cố định, vốn lưu động. Còn tuổi, trình độ học vấn, số giờ bán trong ngày không có ý nghĩa về mặt thống kê.