Một hộđược xem là đa dạng cơ cấu kinh tế là hộ cĩ thu nhập ngồi nơng nghiệp (gọi tắt là thu nhập ngành nghề). Thu nhập nơng nghiệp gồm cĩ thu nhập từ trồng trọt (trồng lúa, trồng màu) và chăn nuơi (gia súc, gia cầm, thủy sản). Thu nhập ngành nghề gồm cĩ thu nhập từ nghề phụ, ngành nghề tiểu thủ cơng nghiệp, kinh doanh, buơn bán, làm thuê nơng nghiệp và phi nơng nghiệp, cơng nhân, nhân viên và các nghề khác. Những khoản thu nhập từ thừa kế, cho, biếu tặng...khơng được tính vào thu nhập hộ vì thu nhập trong nghiên cứu này, nhưđã định nghĩa ở chương 2, là thu
36 nhập lao động gia đình; cĩ nghĩa là thu nhập do người trong gia đình bỏ sức lao động nhập lao động gia đình; cĩ nghĩa là thu nhập do người trong gia đình bỏ sức lao động tạo ra.
Số liệu bảng 14 chỉ ra sự khác biệt rõ ràng giữa hộ đa dạng cơ cấu kinh tế và hộ thuần nơng. Trong tổng số mẫu thu thập được cĩ 52 hộ (chiếm 26%) là hộ thuần nơng, 148 hộ (chiếm 74%) là cĩ cơ cấu kinh tếđa dạng. Số hộ thuần nơng chiếm tỷ lệ thấp trong tổng số mẫu điều tra là do thực tế tại địa phương số hộ chỉ sản xuất nơng nghiệp ngày một giảm dần (các hộ khi được hỏi lý do vì sao khơng tập trung vào làm nơng nghiệp thường cho rằng nếu chỉ làm nơng nghiệp sẽ “chết đĩi”). Số liệu thống kê cho thấy thu nhập trung bình của những hộ thuần nơng thấp hơn hẳn thu nhập của hộ đa dạng cơ cấu kinh tế. Thu nhập trung bình của hộ đa dạng cơ cấu kinh tế là 28,26 triệu đồng/năm cao hơn 2,5 lần so với hộ thuần nơng (11,185 triệu đồng/năm).
Bảng 14 Thu nhập hộđa dạng và hộ khơng đa dạng cơ cấu kinh tế Số hộ Tỷ lệ (%) Thu nhập trung bình hộ (đồng) Đa dạng cơ cấu 148 74 28.260.000
Khơng đa dạng cơ cấu 52 26 11.185.000
Rõ nét hơn về sự khác biệt này nếu nhìn vào đồ thị 8 dưới đây. Sựđa dạng cơ cấu kinh tế hộ sẽ làm cho thu nhập hộ tăng lên đáng kể (thể hiện trên đồ thị đa số những hộ khơng đa đang cơ cấu kinh tếđều tập trung ở phần thu nhập thấp và ngược lại). Kết qủa này một lần nữa đáp ứng rất tốt kỳ vọng của mơ hình lý thuyết về yếu tố đa dạng cơ cấu kinh tế hộ.
37
Từ những phân tích thống kế mơ tảở trên cĩ thể rút ra một số nhận xét:
Thu nhập hộ gia đình cũng như thu nhập bình quân đầu người khu vực nơng thơn địa bàn nghiên cứu cịn thấp. Cĩ sự chênh lệch đáng kể giữa thu nhập hộ thuần nơng và hộ cĩ thu nhập từ các ngành nghề khác. Diện tích đất sản xuất nơng nghiệp
đặc biệt là diện tích đất trồng lúa ít, năng suất cây trồng chưa cao, hiệu qủa sản xuất kém, vốn vay chưa được sử dụng đúng mục đích và hiệu qủa, kiến thức nơng nghiệp của chủ hộ chưa được phát huy. Phần lớn các hộ trên địa bàn nghiên cứu đã và đang chuyển đổi cơ cấu kinh tế hộ gia đình sang hướng đa dạng nhằm nâng cao thu nhập.
Các yếu tốđược đề cập trong mơ hình nghiên cứu là: quy mơ đất nơng nghiệp, quy mơ lao động, vốn vay, kiến thức và sựđa dạng cơ cấu kinh tế hộ gia đình đều cĩ xu hướng quan hệ cùng chiều với thu nhập lao động gia đình (cĩ nghĩa là cả năm yếu tố lựa chọn bước đầu theo phân tích thống kê đều đáp ứng với giả thuyết và kỳ vọng của mơ hình lý thuyết đặt ra). Đây là cơ sởđể khẳng định sự phù hợp của việc đưa các yếu tốđĩ vào mơ hình hồi quy.
3.3. Các yếu tốảnh hưởng đến thu nhập hộ gia đình qua mơ hình hồi qui
3.3.1. Các bước tiến hành hồi quy bằng phần mềm SPSS Mơ hình hồi quy lý thuyết:
LnTNHAP = c + b1LnDTDAT + b2LnLDONG + b3LnVVON + b4LnKTHUC + b5DDANG
Biến phụ thuộc: Log Thu nhập lao động gia đình (LnTNHAP) Các biến độc lập : 1. Log Quy mơ diện tích đất (LnDTDAT)
2. Log Quy mơ lao động gia đình (LnLDONG)
3. Log Vốn vay từ các định chế chính thức (LnVVON) 4. Log Kiến thức (LnKTHUC)
5. Đa dạng cơ cấu kinh tế hộ gia đình (DDạng, biến giả)
Các tham số được ước lượng bằng phương pháp bình phương bé nhất (OLS) trên phần mềm SPSS với các bước như sau:
Bước 1: Hồi quy tuyến tính với đầy đủ các biến lựa chọn trong mơ hình để cho ra kết quả ban đầu
38 Bước 2: Đánh giá độ phù hợp của mơ hình (thơng qua hệ số xác định R2 điều Bước 2: Đánh giá độ phù hợp của mơ hình (thơng qua hệ số xác định R2 điều chỉnh và phân tích phương sai Anova), nếu mơ hình phù hợp thì tiếp sang bước 3
Bước 3: Kiểm tra sự vi phạm giảđịnh cần thiết trong hồi quy tuyến tính
• Đa cộng tuyến (thơng qua hệ số phĩng đại phương sai VIF và ma trận tương quan Pearson), nếu cĩ đa cộng tuyến loại trừ dần các biến đến khi mơ hình khơng cịn hiện tượng đa cộng tuyến.
• Phương sai thay đổi (thơng qua kiểm định tương quan hạng Spearman), nếu cĩ hiện tượng phương sai thay đổi ở biến nào thì loại biến đĩ khỏi mơ hình và hồi quy lại, sau đĩ quay lại từ bước 2 đến khi các biến cịn lại khơng cịn hiện tượng phương sai thay đổi Bước 4: Tiếp tục kiểm định sự vi phạm giả định cần thiết trong hồi quy tuyến
tính: kiểm định tự tương quan (thơng qua kiểm định Durbin-Watson), nếu cĩ sự tự tương quan sẽ khắc phục bằng phương trình sai phân, và khi mơ hình vượt qua được kiểm định này, thì đĩ là mơ hình cuối cùng phù hợp dùng đểđưa ra kết luận .
3.3.2. Kết quả hồi quy
Mơ hình ban đầu (mơ hình lý thuyết của nghiên cứu):
LnTNHAP=4,539+0,253LnDTDAT+0,16LnLDONG+0,194LnVVON+1,134LnKTHUC+0,915DDANG t 6,614 3,224 0,888 3,523 3,460 7,698 p-value 0,000 0,002 0,376 0,001 0,001 0,000 R2 (điều chỉnh) = 0,518 F = 26,161 (P-value = 0,000) VIF (cả 5 biến) < 5 Durbin-Watson = 1,611 (Chi tiết xem phụ lục số 3)
Trong đĩ: t là giá trị thơng kê t,
p-value mức ý nghĩa quan sát (với α = 0,05)
F là giá trị thống kê của phân tích phương sai Anova VIF là hệ số phĩng đại phương sai (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Durbin – Watson: đại lương thống kê kiểm định tương quan chuỗi (Chi tiết xem phụ lục số 3)
39 Theo kết qủa này thì mơ hình hồi quy tuyến tính cĩ phân tích phương sai Theo kết qủa này thì mơ hình hồi quy tuyến tính cĩ phân tích phương sai Anova (với độ tin cậy 99%) đủ điều kiện để cĩ thể nĩi mơ hình được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu . Các biến độc lập đã thích đã giải thích được 51,8% sự biến động của biến phụ thuộc, trong đĩ yếu tố quy mơ đất nơng nghiệp, vốn vay, kiến thức và đa dạng cơ cấu kinh tế hộ cĩ ảnh hưởng cùng chiều cĩ ý nghĩa thống kê đến thu nhập. Hệ số phĩng đại phương sai của tất cả các biến độc lập VIF < 5, nên cĩ thể dự đốn là khơng cĩ hiện tượng đa cộng tuyến. Xét thêm ma trận tương quan Correlations thì sự khẳng định rõ hơn khi các hệ số tương quan đều nhỏ hơn 0,5, như vậy mơ hình khơng cĩ hiện tượng đa cộng tuyến.
Trị số Durbin-Waston = 1,611 nhỏ hơn 3 lớn hơn 1, chứng tỏ mơ hình khơng cĩ hiện tượng tự tương quan.
Tuy nhiên, kiểm tra phương sai thay đổi bằng kiểm định Spearman, cho kết qủa: Biến LnKTHUC (Kiến thức) kiểm định 2 đuơi cĩ mức ý nghĩa là 0,04 nhỏ hơn 0,05, do đĩ cĩ hiện tượng phương sai của sai số thay đổi.
Kết luận mơ hình ban đầu đã vi phạm giảđịnh của mơ hình hồi quy tuyến tính, vì vậy thực hiện hồi quy theo mơ hình thứ 2 loại bỏ biến LnKTHUC.