Để biết được các nhân tố nào có ảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng ra sao
đến thu nhập bắp của nông hộ trồng luân canh bắp trên nền đất lúa trên địa bàn huyện Trà Ôn, tỉnh Vĩnh Long ta tiến hành phân tích mô hình hồi quy đa biến bằng phần mềm SPSS 16.0 với 6 biến độc lập được đưa vào mô hình là:
+ TDHVCH (trình độ học vấn của chủ hộ) + LAODONG (số người trong độ tuổi lao động) + DIENTICH (tổng diện tích đất của nông hộ) + GIABAP (giá bắp)
+ TNPHINN (thu nhập từ các hoạt động phi nông nghiệp)
+ THAMGIA (hộ có tham gia các tổ chức xã hội ởđịa phương như hội nông dân hay hội phụ nữ hay không).
Bảng 4.14 Kết quả chạy mô hình hồi quy tuyến tính các yếu tốảnh hưởng đến thu nhập bắp của nông hộ trồng luân canh bắp
Hằng số -20.169,351 0,000 TĐHVCH 585,257 NS 0,133 LAODONG 864,438** 0,043 DIENTICH 2,456*** 0,000 GIABAP 6.301,603*** 0,000 TN_PHI_NN 0,028 NS 0,280 THAMGIA 2.933,218*** 0,008 Hệ số tương quan 0,885 Hệ số xác định R2 0,783 Hệ số xác định R2 hiệu chỉnh 0,759 Sig. 0,000 Durbin Watson 2,095
Ghi chú: ***, **, * tương ứng với các mức ý nghĩa lần lượt là 1%, 5%, 10% NS: không có ý nghĩa thống kê
Nguồn: Xử lý bằng phần mềm SPSS
Từ kết quả hồi quy ta thấy mô hình có ý nghĩa dựa vào kết quả phân tích phương sai thì mức ý nghĩa Sig. = 0,000< 1% nên mô hình hồi quy có ý nghĩa. Hệ số Durbin Watson =2,095 chứng tỏ không có hiện tượng tự tương quan. Bên cạnh đó độ phóng đại phương sai VIF đều nhỏ hơn nhiều so với 10 (xem phụ lục kết quả chạy hồi quy) nên ta kết luận các biến đưa vào mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Hệ số xác định R2 bằng 0,783 hay 78,3% cho ta biết thu nhập bắp chịu tác
động 78,3% bởi các yếu tố đưa vào mô hình, phần còn lại 21,7% chịu sự tác
động bởi các yếu tố bên ngoài mô hình.
Kết quả phân tích còn cho thấy trong 6 biến đưa vào mô hình thì có 4 biến có ý nghĩa thống kê, đó là các biến DIENTICH, GIABAP, LAODONG và THAMGIA.
THUNHAPBAP = -20.169,351 + 585,257TDHVCH + 864,438LAODONG +
2,456DIENTICH + 6.301,603GIABAP + 0,028TNPHINN +
2.933,218THAMGIA.
Trong phương trình ta thấy hầu hết các biến đều có quan hệ tỷ lệ thuận với thu nhập bắp. Điều này có nghĩa khi tăng một yếu tố nào đó và cố định các yếu tố còn lại, với mức ý nghĩa α nào đó thì thu nhập bắp sẽ tăng.
+ LAODONG
Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi và với mức ý nghĩa 5%, thì biến lao động có ảnh hưởng đến thu nhập bắp của nông hộ. Khi tăng thêm 1 lao
động thì thu nhập của nông hộ sẽ tăng thêm 864,438 đồng. + DIENTICH
Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi và với mức ý nghĩa 1%, thì biến tổng diện tích đất của nông hộ có ảnh hưởng tích cực đến thu nhập bắp của nông hộ. Khi diện tích đất của nông hộ tăng lên 1m2 thì thu nhập của nông hộ
tăng thêm 2.456,000 đồng/năm. Đất đai là một nguồn lực quan trọng trong sản xuất nông nghiệp, diện tích đất càng nhiều thì nông hộ càng thuận lợi trong việc canh tác và lựa chọn mô hình canh tác phù hợp với điều kiện gia đình, nâng cao thu nhập.
+ GIABAP
Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, với mức ý nghĩa 1%, khi giá bắp tăng lên 1 đồng thì thu nhập của hộ tăng lên 6.301,603 đồng. Giá bắp là nhân tố mà người nông dân khó kiểm soát được, lợi nhuận và thu nhập của họ phụ
thuộc rất nhiều vào giá. Giá càng cao thì người nông dân càng phấn khởi vì họ
có khả năng thu được lợi nhuận càng cao. + THAMGIA
Biến giả hộ có tham gia các tổ chức như hội nông dân, hội phụ nữ hay không có mối quan hệ cùng chiều với thu nhập của nông hộ. Với mức ý nghĩa 1% và trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, nếu hộ có tham gia vào hội nông dân, hội phụ nữ sẽ làm tăng tổng thu nhập của gia đình. Có thể lý giải như sau khi nông hộ có tham gia vào các tổ chức này sẽ có cơ hội học hỏi thêm kinh nghiệm sản xuất, các thành viên sẽ giúp đỡ nhau khi gặp khó khăn, ngoài ra các thành viên trong hội còn được học thêm những ngành nghề thủ công để
tăng thêm thu nhập trong thời gian nhàn rỗi.