Để tiến hành đánh giá tác động bảo hiểm tôm đến thu nhập của hộ nuôi tôm dựa vào so sánh điểm xu hướng thì trước hết tác giả sử dụng mô hình logit để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu tham gia bảo hiểm tôm của các hộ nuôi tôm ở Bạc Liêu.
Kết quả ước lượng từ mô hình logit cho thấy LR chi2 (11) = 82,82 và Prob > chi2 là 0,0000 cho biết các hệ số của mô hình có ý nghĩa thống kê ở mức 1%; nghĩa là hệ số của các biến giải thích có thể được sử dụng để giải thích quyết định tham gia bảo hiểm của hộ nuôi tôm.
42
Bên cạnh đó, nhằm xác định xem mô hình đã đủ các biến độc lập hay chưa và biến Y có biến thiên tuyến tính với các biến độc lập không, kiểm định sự sai lệch trong việc xác định mô hình được tiến hành. Kết quả cho giá trị p- value của _hat là 0,000 có ý nghĩa thống kê nên mô hình không bị xác định sai. Kết quả p-value của _hatsq là 0,876 không có ý nghĩa thống kê nên mô hình không bỏ sót biến có ảnh hưởng đến kết quả mô hình.
Ngoài ra, để kiểm tra tính vững của các hệ số trong phương trình, kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến được tiến hành. Kết quả kiểm định cho thấy các giá trị đều nhỏ hơn 0,8 do đó có thể bỏ qua tương tác giữa các biến độc lập trong mô hình (Mai Văn Nam, 2008). Như vậy mô hình không bị hiện tượng đa cộng tuyến.
Từ những kiểm định trên cho thấy mô hình logit được xây dựng khá tốt. Tuy nhiên cần lưu ý hệ số Pseudo R2của mô hình là 0,3575. Thông thường hệ số này có thể hiểu là các biến độc lập trong mô hình giải thích được 35,75% kết quả biến phụ thuộc. Nhưng trong mô hình logit hệ số này không hoàn toàn giải thích cho sự phù hợp của mô hình mà thường dùng để so sánh các mô hình với nhau. Vì vậy cần biết được mức độ dự báo chính xác của mô hình. Kết quả cho thấy tỷ lệ dự báo đúng của toàn bộ mô hình là 78,24%.
Sau khi xem xét các kiểm định, có thể kết luận mô hình logit được xây dựng tốt và kết quả ước lượng là đáng tin cậy. Kết quả ước lượng mô hình logit được trình bày dưới bảng sau:
Bảng 4. 4: Kết quả hồi quy mô hình logit
Biến Hệ số (β) Hiệu ứng biên (dY/dX) Giá trị p-value gioitinh - 0,748 - 0,182 0,316 tuoi 0,058 0.014 0,065* trinhdo 0,068 0.016 0,444 kinhnghiem - 0,145 - 0,034 0,035** nhankhau - 0,408 - 0,094 0,041** quanhe 2,137 0,451 0,000*** ho 0,159 0,036 0,872 dtnuoitom 0,041 0,009 0,005*** taphuan 1,842 0,409 0,000***
43 cpsx 0,000 0,000 0,332 tietkiem - 0,159 - 0,037 0,790 Hệ số chặn (β0) - 3,526 x 0,075 Số quan sát LR chi2 (11) Prob > chi2 Pseudo R2 Xác suất dự báo đúng 170 82,82 0,0000 0,3575 78,24% Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra của tác giả bằng Stata, 2013 Ghi chú: *, **, *** lần lượt là ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5%, 1%
Kết quả xử lý số liệu cho thấy có 6 biến trong tổng số 11 biến đưa vào mô hình có ý nghĩa thống kê. Trong 6 biến này thì có 4 biến tác động cùng chiều với quyết định tham gia BHNN đó là biến tuoi (có ý nghĩa thống kê ở mức 10%), các biến quanhe, dtnuoitom, taphuan (có ý nghĩa thống kê ở mức
1%) và 2 biến tác động nghịch chiều với quyết định tham gia BHNN là các biến kinhnghiem, nhankhau đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.
Như vậy, có thể kết luận mô hình đã xây dựng khá phù hợp, các yếu tố giải thích trong mô hình logit có ý nghĩa thống kê và được sử dụng trong các bước tiếp theo đểđánh giá tác động của chương trình BHNN đến thu nhập hộ tham gia.