5. Bố cục của luận văn
3.3. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến thu nhập của các hộ nông dân nghèo
Kiểm định thang đo
Kiểm định độ tin cậy của thang đo (kiểm định Cronbach Alpha) về các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập các hộ nông dân trên địa huyện Phú Lương, ta có 5 nhóm nhân tố có hệ số Cronbach Alpha đều lớn hơn 0,6 (thấp nhất là sự đáp ứng với hệ số Alpha = 0,703) chứng tỏ thang đo lường sử dụng phù hợp, các hệ số tương quan biến tổng đều từ 0,3 trở lên (Nunnally & Bernstein, 1994). Do đó, các biến đo lường này đều chấp nhận được về mặt tin cậy và được sử dụng trong phân tích EFA.
Bảng 3.23: Kiểm định Cronbach Alpha Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted
Yếu tố từ môi trường tự nhiên
TN1 15.19 3.052 .864 .904 TN2 15.17 3.106 .854 .906 TN3 15.17 3.138 .823 .912 TN4 15.17 3.070 .840 .908 TN5 15.25 3.368 .693 .936 Cronbach's Alpha = 0.930 Yếu tố có tính chất gia đình GD1 10.31 1.868 .806 .751 GD2 10.26 2.100 .674 .810 GD3 10.50 2.158 .639 .823 GD4 10.11 1.747 .652 .832 Cronbach's Alpha = 0.846 Yếu tố có tính chất sản xuất SX1 18.487 22.681 .404 .674 SX2 18.053 25.527 .034 .752 SX3 18.047 21.374 .418 .669 SX4 18.267 20.304 .552 .638 SX5 18.247 19.489 .572 .630 SX6 18.620 22.747 .325 .689 SX7 18.693 21.140 .454 .661 SX8 18.260 21.764 .449 .663 Cronbach's Alpha = 0.703 Yếu tố về vốn sản xuất VO1 11.13 1.781 .755 .698 VO2 11.07 1.808 .730 .710 VO3 11.16 1.947 .597 .769 VO4 10.74 1.724 .481 .852 Cronbach's Alpha = 0.806
Yếu tố về môi trường xã hội
XH1 10.24 1.512 .751 .661
XH2 10.28 1.760 .590 .745
XH3 9.99 1.490 .569 .763
XH4 10.29 1.766 .516 .777
Cronbach's Alpha = 0,790
Thang đo về thu nhập của các hộ nông dân trên địa bàn huyện Phú Lương được đo bởi 5 nhân tố với 25 biến quan sát. Sau khi kiểm tra độ tin cậy bằng hệ số Cronbach Alpha thì 25 biến quan sát đều đảm bảo độ tin cậy. Như vậy, phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát.
Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến thu nhập của các hộ nông dân nghèo Qua 2 lần rút trích nhân tố, kiểm định KMO và Barlett’s trong phân tích nhân tố hệ số KMO khá cao bằng 0,834> 0,5 cho thấy phân tích nhân tố EFA rất thích hợp trong nghiên cứu
Bảng 3.24: Kiểm định KMO và Barlet
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .834
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 2952.458
Df 253
Sig. .000
Nguồn: Tác giả tính toán
Tiếp theo ta xem xét kiểm định Bartlett's là 2952.458 với mức ý nghĩa Sig =0.00 < 0.05 (bác bỏ giả thiết Ho: các biến quan sát không có tương quan với nhau trong tổng thể) như vậy giả thiết về mô hình nhân tố không phù hợp sẽ bị bác bỏ, điều này chứng tỏ dữ liệu dùng để phân tích nhân tố là hoàn toàn phù hợp.
Tiếp theo xem xét mức độ giải thích của các biến quan sát
Qua bảng số liệu 3.25 trên ta thấy: Tại các mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 (cụ thể là 1,546) với phương pháp rút trích principal components và phép quay varimax, xem xét tác động đến thu nhập của các hộ nông dân nghèo trên địa bàn huyện Phú Lương thông qua 23 biến quan sát được nhóm thành 5 nhân tố có tổng phương sai trích là 75,605%, nghĩa là 5 nhân tố này giải thích được 75,605 % biến thiên của các biến quan sát.
Bảng 3.25: Giải thích sự biến thiên của các biến quan sát
Component
Initial Eigenvalues
Extraction Sums of Squared
Loadings
Rotation Sums of Squared
Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 6.745 29.324 29z.324 6.745 29.324 29.324 5.296 23.026 23.026 2 4.497 19.550 48.874 4.497 19.550 48.874 4.001 17.395 40.421 3 2.710 11.785 60.659 2.710 11.785 60.659 2.877 12.510 52.931 4 1.891 8.222 68.881 1.891 8.222 68.881 2.702 11.748 64.679 5 1.546 6.723 75.605 1.546 6.723 75.605 2.513 10.926 75.605 6 .954 4.147 79.751 7 .772 3.356 83.107 8 .562 2.445 85.552 9 .471 2.046 87.599 10 .400 1.737 89.336 11 .384 1.670 91.006 12 .377 1.640 92.646 13 .309 1.344 93.990 14 .284 1.236 95.226 15 .223 .971 96.197 16 .163 .709 96.905 17 .147 .640 97.546 18 .130 .565 98.111 19 .106 .461 98.572 20 .096 .419 98.992 21 .090 .390 99.382 22 .083 .362 99.744 23 .059 .256 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Bảng 3.26: Kết quả xoay nhân tố
Component
1 2 3 4 5
Lười lao động .917
Không có dụng cụ sản xuất .915
Phương thức sản xuất nhỏ lẻ, lạc hậu .913
Không có nghề phụ .910
Thời gian nông nhàn nhiều .905
Tiếp cận khoa học kỹ thuật khó khăn .898
Đất đai cằn cỗi .907
Khí hậu khắc nhiệt .882
Điều kiện đi lại khó khăn .875
Sâu bệnh thường xuyên xảy ra .863
Cơ sở hạ tầng nông thôn kém .755
Gia đình nhiều người nhưng ít lao động .879
Ốm đau bệnh tật .826
Không biết quản lý chi tiêu .802
Có người mắc tệ nạn xã hội .698
Không có tài sản thế chấp để vay ngân hàng .864
Sợ vay ngân hàng không trả được .829
Không vay được tiền từ người ngoài .750
Sợ thủ tục rườm rà .700
Các tổ chức xã hội ít quan tâm .842
Ít có chính sách hỗ trợ sản xuất cho hộ nghèo .761
It chương trình đào tạo chuyển đổi nghề .710
Ít chính sách hỗ trợ tín dụng .707
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a. Rotation converged in 6 iterations.
Nguồn: Tác giả tính toán
Sau khi xoay nhân tố ta được 5 nhóm nhân tố với 23 biến quan sát.
Nhóm nhân tố thứ nhất bao gồm các nhân tố: Lười lao động, Không có dụng cụ sản xuất, Phương thức sản xuất nhỏ lẻ, lạc hậu, Không có nghề phụ, Thời gian nông nhàn nhiều, Tiếp cận khoa học kỹ thuật khó khăn. Ta thấy các nhân tố không thay đổi nhiều nên ta vẫn giữa tên nhóm nhân tố này là Khó khăn từ Yếu tố sản xuất
Nhóm nhân tố thứ hai bao gồm các nhân tố: Đất đai cằn cỗi, Khí hậu khắc nhiệt, Điều kiện đi lại khó khăn, Sâu bệnh thường xuyên xảy ra, Cơ sở hạ tầng nông thôn kém. Ta vẫn đặt tên nhóm nhân tố này là Khó khăn từ điều kiện tự nhiên và được ký hiệu là TN.
Nhóm nhân tố thứ ba bao gồm các các nhân tố: Gia đình nhiều người nhưng ít lao động, Ốm đau bệnh tật, Không biết quản lý chi tiêu, Có người mắc tệ nạn xã hội. Ta đặt tên yếu tố này là Khó khăn từ Gia đình và được ký hiệu là GD.
Nhóm nhân tố thứ tư bao gồm các nhân tố: Không có tài sản thế chấp để vay ngân hàng, Sợ vay ngân hàng không trả được, Không vay được tiền từ người ngoài, Sợ thủ tục rườm rà. Ta đặt tên nhân tố này là Khó khăn từ Vốn sản xuất và được ký hiệu là VO.
Nhóm nhân tố thứ năm bao gồm các nhân tố: Các tổ chức xã hội ít quan tâm, Ít có chính sách hỗ trợ sản xuất cho hộ nghèo, Ít chương trình đào tạo chuyển đổi nghề, Ít chính sách hỗ trợ tín dụng. Nên ta đặt tên nhân tố này là Khó khăn từ môi trường xã hội và được ký hiệu là XH.
Hồi quy nhị phân
Qua sự phân tích nhân tố (EFA), ta có 5 nhân tố tác động đến thu nhập của các hộ dân trên địa bàn huyện Phú Lương và các nhân tố này tác động là khác nhau.
Giả thiết nêu ra đó là các nhân tố này đều có tác động như nhau đến thu nhập của các hộ nông dân. Điều này liên quan đến việc đưa ra các giải pháp để tăng thu nhập của các hộ nông dân trên địa bàn huyện Phú Lương. Tác giả đã đưa ra mô hình hồi quy nhị phân (Binary logistic) với biến phụ thuộc là Mức sống hộ nông dân (biến này có giá trị là 1: những hộ nông dân thuộc hộ nghèo và 0 là những hộ nông dân không thuộc hộ nghèo).
Mô hình kỳ vọng như sau:
= β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5 + ei
Trong đó: Y Mức sống hộ nông dân, trong đó Y=1 là các hộ nông dân nghèo, Y= 0 là các hộ nông dân không nghèo.
Xi: Nhóm các nhân tố
Kết quả số liệu được hình thành từ quá trình phân tích nhân tố EFA với các nhân tố đã được chuẩn hóa.
Phần tiếp theo ta kỳ vọng về dấu của các nhóm nhân tố tác động biến phụ thuộc như nào:
VO: Khó khăn từ vốn sản xuất, ta kỳ vọng mang dấu dương (+) SX: Khó khăn từ sản xuất, ta kỳ vọng mang dấu dương (+) GD: Khó khăn từ gia đình, ta kỳ vọng mang dấu dương (+)
XH: Khó khăn từ môi trường xã hội, ta kỳ vọng mang dấu dương (+) TN: Khó khăn từ yếu tố tự nhiên, ta kỳ vọng mang dấu dương (+)
Tiếp theo ta tiến hành hồi quy:Trước tiên ta kiểm định Omnibus với giả thiết: : = = = = = 0
: # 0, hoặc # 0, hoặc # 0, hoặc # 0 hoặc # 0
Bảng 3.27: Kiểm định Omnibus test
Chi-square Df Sig.
Step 1 Step 114.718 5 .000
Block 114.718 5 .000
Model 114.718 5 .000
Nguồn: Tác giả tính toán
Theo kết quả từ mô hình cho thấy, từ kiểm định Omnibus của hệ số hồi quy từ mô hình, theo thống nhất đề tài sử dụng mức ý nghĩa là 5% trong khi giá trị sig từ kiểm định Omnibus đều là 0%, điều này cho thấy mô hình hoàn toàn có ý nghĩa thống kê (chấp nhận và bác bỏ ) khi dùng để có những nhận xét về sự tác động của các nhân tố. Mặt khác hệ số -2LL (Log likehood) trong bảng bằng 92,559 đây là chỉ số khá thấp đủ để khẳng định mô hình là phù hợp trong việc ứng dụng.
Bảng 3.28: Tóm tắt mô hình
Step -2 Log likelihood
Cox & Snell R
Square Nagelkerke R Square
1 92.559a .535 .714
a. Estimation terminated at iteration number 6 because parameter estimates changed by less than.001.
Việc dự đoán của mô hình là vô cùng quan trọng vì đây là căn cứ chính xác để đưa ra các giải pháp để nâng cao thu nhập của các hộ nông dân nghèo. Qua đó là cơ sở cho những kiến nghị cho các cấp chính quyền, tổ chức xã hội nhanh chóng đưa ra các giải pháp khắc phục tồn tại giúp các hộ nghèo sớm thoát được hoàn cảnh khó khăn.
Bảng 3.29: Dự đoán xác suất Observed Predicted Y Percentage Correct 0 1 Step 1 Y 0 118 22 84.3 1 14 146 91.3 Overall Percentage 88.0
a. The cut value is.500
Nguồn: Tác giả tính toán
Qua bảng số liệu trên ta thấy, mô hình đưa ra là 160 hộ nghèo, số người dự đoán đúng là 146 hộ nghèo và 14 hộ là không nghèo. Vậy tỷ lệ đoán đúng ở đây là 91,3%. Tương tự vậy tỷ lệ dự đoán số hộ không nghèo 84,3% và tỷ lệ dự đoán đúng chung là 88,0%. Đây là con số khá cao, là căn cứ vững chắc để đưa ra các giải pháp hiệu quả để nâng cao thu nhập các hộ nông dân nghèo trên địa bàn huyện Phú Lương tỉnh Thái Nguyên.
Bảng 3.30: Kết quả hồi quy
B S.E. Wald Df Sig. Exp(B)
Step 1a SX 1.155 .299 14.942 1 .000 3.175 TN 1.361 .310 19.217 1 .000 3.900 GD 1.536 .337 20.727 1 .000 4.645 VO 2.119 .374 32.186 1 .000 8.325 XH 1.517 .369 16.870 1 .000 4.560 Constant .275 .272 1.028 1 .311 1.317
Nguồn: Tác giả tính toán
Qua bảng số liệu trên ta thấy tất cả hệ số β đều lớn hơn 0. Điều này chứng tỏ các nhân tố có ảnh hưởng cùng chiều. Các nhân tố này càng tác động mạnh thì thu nhập hộ dân càng giảm, tức là tỷ lệ hộ nghèo càng tăng. Bên cạnh đó tỷ lệ Sig của các hệ số β đều <0,05, như vậy các hệ số β đều có ý nghĩa thống kê.
Tiếp theo ta xem xét tác động của các nhóm nhân tố đến tỷ lệ xác suất dẫn đến hộ có thu nhập nghèo là:
Yếu tố tác động mạnh nhất là VO (β=2,119) điều này chứng tỏ có tác động rất mạnh đến quá trình sản xuất nâng cao thu nhập của các hộ nông dân nghèo. Để giảm được hộ nghèo cần phải cung cấp vốn để họ sản xuất, nâng cao thu nhập, thoát khỏi tình trạng nghèo. Để làm được việc này chủ yếu đựa vào ngân hàng chính sách hỗ trợ về vốn.
Yếu tố tác động mạnh thứ 2 là GD (β=1,536) đây là yếu tố nội tại bản thân mỗi gia đình, cần phải thay đổi để thoát nghèo như thay đổi quản lý chi tiêu, người mắc tệ nạn xã hội cần được quản lý và giáo dục....
Yếu tố tác động mạnh thứ 3 là XH (β=1,517) đây là các yếu tố về tổ chức và chính sách giúp người nông dân thoát nghèo, nâng cao thu nhập. Để là điều này cần có sự kết hợp của các tổ chức xã hội và chính quyền địa phương...
Yếu tố tác động mạnh thứ 4 là TN (β=1,361) yếu tố này chủ yếu là do điều kiện tự nhiên đem lại. Trong khi nghề nông nghiệp là nghề chịu ảnh hưởng rất nhiều của yếu tố tự nhiên, nếu điều kiện nhiên không thuận lợi, cây trồng vật nuôi không phù hợp nên ảnh hưởng rất nhiều đến thu nhập của các hộ nông dân.
Yếu tố tác động mạnh cuối cùng là SX (β=1,155) điều này chứng tỏ tư duy người lao động nông thôn đã thay đổi, đã tiếp cận được được khoa học kỹ thuật… nhưng chưa sử dụng hiệu quả các yếu tố đầu vào nên thu nhập còn thấp.