4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
2.3.2. Phương pháp xử lý, phân tích thông tin số liệu
2.3.2.1. Phương pháp phân tích Excel
Các loại số liệu thu thập phục vụ nghiên cứu được được kiểm tra, phân tổ và tổng hợp theo hệ thống chỉ tiêu nghiên cứu đã xây dựng sử dụng phần mềm thống kê STATA. Các thông tin định lượng trong bảng hỏi (phiếu điều tra) được tính toán xử lý một số đại lượng thống kê thông dụng của mẫu như: Độ lệch chuẩn (SD), sai số chuẩn (SE) nhằm hiểu rõ bản chất dẫy số liệu đã quan sát.
Hồi quy là phương pháp tìm mối quan hệ phụ thuộc của một biến (biến phụ thuộc) vào một hoặc nhiều biến khác (biến độc lập).
Sử dụng phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính đa biến để phân tích mối liên hệ tương quan giữa một số biến độc lập là các biến định lượng và biến định tính (biến giả định) với các biến phụ thuộc là thu nhập bình quân của hộ và chi tiêu bình quân của hộ.
Hiệu quả sử dụng từ các khoản tín dụng được đo lường thông qua các giá trị kinh tế hộ nghèo có được thông qua việc sử dụng các nguồn vốn tín dụng, như chỉ tiêu về thu nhập của hộ, chi tiêu của hộ, có khả năng vươn lên thoát nghèo và làm giàu, góp phần xóa đói giảm nghèo, ổn định kinh tế, phục vụ cho sự phát triển kinh tế xã hội địa phương.
Mục đích của phân tích hồi quy: Nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng tới thu nhập và chi tiêu bình quân của hộ.
Ý nghĩa mô hình: Thông qua mô hình hồi quy đa biến có thể thấy rõ được các biến số nào có ảnh hưởng đến thu nhập và chi tiêu bình quân của hộ, từ đó, có thể đề xuất một số giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn vốn cho vay hộ nghèo thông qua NHCSXH trên địa bàn huyện Phú Bình, tỉnh Thái Nguyên.
Đề tài sử dụng mô hình nghiên cứu sau để đánh giá tác động:
Y = α + β X + β X + β X + β X + β X + β X + β X
+ β X + β X +
Trong đó:
- Yi đại diện cho các chỉ tiêu đại diện cho tình trạng nghèo của hộ thứ i như thu nhập và chi tiêu bình quân đầu người/năm.
- X1i đại diện cho tuổi của chủ hộ hộ thứ i.
- X2i đại diện cho giới tính của chủ hộ thứ i, nhận giá trị là 1 nếu chủ hộ là nam, giá trị 0 nếu chủ hộ là nữ.
- X4i đại diện cho nhân khẩu của hộ thứ i. - X5i đại diện cho số lao động của hộ thứ i.
- X6i đại diện cho tình trạng nghèo của khu vực nơi hộ cư trú. Cụ thể, biến số này nhận giá trị là 1 nếu hộ điều tra thuộc khu vực 30a hoặc 135 và 0 nếu hộ không thuộc các khu vực này.
- X7i đại diện cho khoảng cách từ hộ đến địa điểm giao dịch gần nhất của ngân hàng CSXH, tính bằng Km.
- X8i đại diện cho mục đích vay vốn. Biến số này nhận giá trị 1 nếu vay để đầu tư sản xuất kinh doanh, nhận giá trị 0 nếu mục đích khác.
- X9i đại diện cho trị giá khoản vay của hộ thứ i.
Adjusted R-Square: Hệ số điều chỉnh được sử dụng để phản ánh mức độ phù hợp của mô hình hồi qui tuyến tính đa biến, cho biết bao nhiêu % sự biến động của biến phụ thuộc Y được giải thích bởi các biến độc lập được xác định trong mô hình. Kiểm định F sử dụng trong bảng phân tích phương sai để kiểm định giảt huyết về độ phù hợp của mô hình hồi qui tuyến tính tổng thể. Trị giá thống kê F được tính từ R-Square của mô hình đầy đủ, giá trị Sig.F change rất nhỏ cho thấy ta sẽ an toàn khi bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng tất cả các hệ số hồi qui bằng 0 (ngoại trừ hằng số), mô hình hồi qui tuyến tính bội của nghiên cứu phù hợp với tập dữ liệu đã thu thập và có thể sử dụng được.
βk: Hệ số hồi qui riêng phần, đo lường % thay đổi của Y khi Xk thay đổi 1%, giữ các biến độc lập không đổi.
Với các biến định tính (biến giả định D): Khi biến giả định Dj nhận giá trị 1 thì Y tăng thêm một lượng là eβ lần.
2.3.2.3. Ngh,ên cứu mô tả và ngh,ên cứu g,ả, thích
Sử dụng phương pháp nghRên cứu mô tả để thRết lập trạng tháR tồn tạR của sự vật hRện tượng, chỉ ra bộ mặt hRện thực của đốR tượng nghRên cứu, là tRền đề cho nghRên cứu gRảR thích nhằm chỉ ra mối quan hệ tất yếu, bản chất của hiện
tượng này (tức là hiện tượng cần được giải thích) với hiện tượng khác mà có quan hệ với hiện tượng giải thích.