Kết quả mô hình được xem xét trên từng biến. Các biến số giải thích cho sự tham gia của người dân vào hoạt động phi nông nghiệp.
Hệ số Pseudo-R2 của mô hình là 0,2683 là mức độ giải thích của các biến, có nghĩa là có 26,83% biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình, còn lại 73,17% là các yếu tố khác chưa đưa vào nghiên cứu.
Hệ số Pseudo-R2 chưa cao nhưng trong mô hình Probit, hệ số Pseudo-R2 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 ta cần xem xét mức độ giải thích chính xác (correctly classified) của mô hình thay cho giá trị R2
, khi nhận xét về sự phù hợp của các mô hình.
Trong mô hình này tỷ lệ dự đoán chính xác của mô hình là 87,95% cao hơn nhiều với R2, điều này nói lên rằng khả năng dự báo đúng của mô hình là rất cao.
Giá trị kiểm định Prob > χ2 = 0,0000 << 0,1 (mức ý nghĩa xử lý), vậy phương trình hồi qui có ý nghĩa.
Tuy nhiên, kết quả của các mô hình cho thấy là trong thực tế còn rất nhiều biến khác giải thích cho sự chuyển dịch lao động mà trong khuôn khổ số liệu không thể giải thích hết được, đây là hạn chế của nghiên cứu.
Đánh giá về kết quả mô hình đó là các biến số có tác động đến kết quả chuyển dịch từ nông nghiệp sang phi nông nghiệp như DATSX, TUOI, GIOITINH ở mức ý nghĩa 1%, biến GIAODUC và biến SOTVIEN không có ý nghĩa trong mô hình do giá trị P quá lớn (khoảng 91%).
Bảng 4.34: Kết quả mô hình
Biến Dy/dx (tác động biên) P>│Z│
DATSX (X1) -0,0000932 0,000
TUOI (X2) -0,0055708 0,000
GIOITINH* (X3) -0,0888645 0,010
GIAODUC (X4) 0,0006148 0,914
SOTVIEN (X5) 0,0010084 0,910
(Nguồn: Tổng hợp từ kết quả điều tra của tác giả)
* Biến giới tính là biến dummy có giá trị 0 (nữ), 1 (nam)
Từ kết quả hồi qui thể hiện qua bảng 4.34, với α = 0,01 thì chỉ có các biến DATSX, TUOI, GIOITINH là biến có ý nghĩa vì giá trị P nhỏ hơn hoặc bằng α = 0,01. Như
vậy trong trường hợp này các biến ảnh hưởng trực tiếp đến chuyển dịch lao động từ nông nghiệp sang phi nông nghiệp là DATSX, TUOI, GIOITINH. Điều này có nghĩa là khi ta cố định các nhân tố khác thì:
- Nếu diện tích đất bình quân/người (X1) tăng thêm 0,1ha/người thì sẽ làm khả năng chuyển dịch từ nông nghiệp qua phi nông nghiệp giảm đi 0,00932%. - Nếu tuổi của người lao động (X2) tăng thêm 1 tuổi thì sẽ làm khả năng chuyển
dịch từ nông nghiệp qua phi nông nghiệp giảm đi 0,56%.
- Nếu giới tính của người lao động (X3) là nam thì sẽ làm khả năng chuyển dịch từ nông nghiệp qua phi nông nghiệp giảm đi 8,89% (so với giới tính là nữ).
Qua kết quả phân tích mô hình ta thấy
Đất sản xuất của hộ gia đình, kết quả ước lượng của biến DATSX thể hiện qui mô đất của hộ gia đình (bình quân/người). Biến đất đai có giá trị âm và giá trị tuyệt đối tương đối nhỏ (0,00932%), cho thấy qui mô đất càng ít thì xác suất chuyển dịch càng cao. Từ đó cho thấy đất sản xuất ít là nguyên nhân dẫn đến người lao động nông nghiệp chuyển sang lao động phi nông nghiệp, tuy nhiên, đất đai không đóng vai trò lớn trong việc đẩy người dân vào với hoạt động phi nông nghiệp điều này chứng minh qua hệ số tác động biên của biến đất đai là rất nhỏ.
Tuổi của lao động, biến TUOI có giá trị âm cho thấy tuổi của người lao động có
quan hệ nghịch với khả năng tham gia phi nông nghiệp, điều này phản ánh rằng tuổi càng cao thì khả năng chuyển đổi qua phi nông nghiệp thấp. Kết quả này cho thấy nếu các chính sách về tạo việc làm tập trung vào độ tuổi trẻ hơn sẽ có tác động nhiều hơn tới chuyển dịch cơ cấu lao động.
Giới tính của người lao động: biến GIOITINH được đưa vào mô hình với mục đích xem xét có sự phân biệt về giới hay không, khi lao động nông nghiệp muốn chuyển dịch sang các ngành nghề phi nông nghiệp. Biến giới tính đóng góp khá nhiều so với các biến khác về tác động chuyển dịch lao động từ nông nghiệp qua phi nông nghiệp của người lao động (8,89%). Hệ số biến GIOITINH âm, điều này có nghĩa là khả năng chuyển dịch lao động từ nông nghiệp qua phi nông nghiệp nếu là nam sẽ thấp hơn so với nữ. Có thể cho rằng trong nông nghiệp hiện nay của quận là những công việc nặng nhọc nên cần nam giới nhiều hơn bên cạnh đó những năm gần đây các hoạt động dịch vụ đã xuất hiện, có nhiều nhà máy xí nghiệp chế biến thuỷ sản, may mặc,... hầu như thu hút đa số nữ tham gia, các hoạt động này cũng trở nên ngày càng phổ biến trong khu vực quận Ô Môn.