8. Tổng quan tài liệu nghiên cứu
3.2.3. Kết quả mơ hình hồi quy
Thơng qua phân tích hồi quy tuyến tính sẽ cho ta biết được mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Trong đĩ, biến Y (năng suất cây cà phê) là biến phụ thuộc, các biến khối lượng phân bĩn vơ cơ (X1), khối lượng phân bĩn hữu cơ (X2), số lần tưới nước (X3), số lần làm cỏ (X4), số lần tỉa cành (X5), số năm đi học (X6), số năm kinh nghiệm (X7), hệ thống chắn giĩ (X8), bồn cây (x9), độ tuổi vườn cây (X11), nguồn gốc giống (X12) và dân tộc (X13) là các biến độc lập. Giá trị các nhân tố trong mơ hình để chạy hồi quy là trung bình của các biến quan sát tạo thành nhân tốđĩ.
Y = f(X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9, X11, X12, X13)
a. Phân tích hồi quy bội lần 1
Mơ hình phân tích hồi quy sẽ mơ tả hình thức của mối liên hệ và qua đĩ giúp ta dự đốn được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập. Phương pháp phân tích hồi quy bội được sử dụng là phương pháp enter, kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội thể hiện qua bảng 3.20.
Bảng 3.20. Kết quả hồi quy bội lần 1 của mơ hình
Model Summaryb
Mode R R Square Adjusted R Square Std. Error
of the Estimate
Durbin- Watson
1 0,946a 0,895 0,886 1,6175 1,915
Kết quả hồi quy tuyến tính bội của mơ hình cĩ trị số R cĩ giá trị 0,946 cho thấy mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình cĩ mối tương quan rất chặt chẽ. Báo cáo kết quả hồi qui của mơ hình cho thấy giá trị R2 (R Square) bằng 0,895,
điều này nĩi lên độ thích hợp của mơ hình là 89,5% hay nĩi cách khác là các yếu tố trong mơ hình giải thích được 89,5% sự biến thiên của năng suất. Giá trị R2
71
đối với tổng thể, ta cĩ giá trị R điều chỉnh bằng 0,886 (hay 88,6%) cĩ nghĩa tồn tại mơ hình hồi qui tuyến tính giữa năng suất và 12 yếu tốđược nêu ở trên.
· Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Từ bảng phân tích phương sai ANOVA (bảng 3.21), cho thấy trị số F = 97,724 cĩ mức ý nghĩa Sig.= 0,000 (nhỏ hơn 0,05), cĩ nghĩa là mơ hình hồi qui tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu hay các biến độc lập cĩ quan hệ
tuyến tính với biến phụ thuộc và mơ hình cĩ thể sử dụng được.
Bảng 3.21. Phân tích phương sai ANOVA
ANOVAa
Model Sum of Squares df Square Mean F Sig.
Regression 3068,208 12 255,684 97,724 .000b
Residual 358,444 137 2,616
1
Total 3426,652 149
· Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Kết quả Collinearity Statistics chuẩn đốn hiện tượng đa cộng tuyến với hệ số phĩng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) của các biến độc lập trong mơ hình đều rất nhỏ, cĩ giá trị từ 1,146 đến 1,996, thể hiện tính đa cộng tuyến của các biến độc lập là khơng đáng kể và các biến độc lập trong mơ hình
được chấp nhận (Khi giá trị VIF > 10 là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến).
Bảng 3.22. Kết quả phân tích hồi quy bội lần 1
Biến
độc lập Hệ số
Std.
Error t Sig. VIF
Hằng số 3.332 .962 3.462 .001 X1 + 0.232 .000 6.042 ... 1.936 X2 + 0.429 .029 11.096 ... 1.960 X3 + 0.142 .158 4.752 ... 1.165 X4 + 0.029 .194 .894 .373 1.406 X5 + 0.115 .140 3.546 .001 1.366 X6 + 0.138 .052 3.538 .001 1.996
72
Biến
độc lập Hệ số
Std.
Error t Sig. VIF
X7 + 0.114 .021 3.353 .001 1.519 X8 + 0.117 .305 3.836 ... 1.221 X9 + 0.019 .291 .643 .521 1.146 X11 (0.147) .288 -4.879 .000 1.191 X12 (0.033) .128 -1.058 .292 1.302 X13 (0.116) .355 -3.780 ... 1.239 Ghi chú: “...” là cĩ sig = 0.000
Kết quả phân tích các hệ số hồi qui trong mơ hình cho thấy, các biến X1, X2, X3, X5, X6, X7, X8, X11 và X13 đều cĩ mức ý nghĩa của các thành phần Sig từ 0,000 đến 0,001 (nhỏ hơn 0,05). Do đĩ, ta cĩ thể nĩi rằng các biến độc lập này cĩ ý nghĩa thống kê tức là đều cĩ tác động đến năng suất cây cà phê. Cịn các biến X4, X9, X12 cĩ mức ý nghĩa của các thành phần Sig X4 = 0,373, Sig X9 = 0,521, Sig X12 = 0,292 đều lớn hơn 0,05 nên 3 biến độc lập này khơng cĩ ý nghĩa về mặt thống kê. Điều này cho thấy, chưa cĩ cơ sở để kết luận số lần làm cỏ (X4), bồn cây (X9) và nguồn gốc giống (X12) cĩ
ảnh hưởng đến năng suất cây cà phê hay khơng. Vì vậy ta cần loại bỏ 3 biến này ra khỏi mơ hình hồi quy và phân tích lại mơ hình hồi quy mới chỉ cịn lại 9 biến độc lập là các biến X1, X2, X3, X5, X6, X7, X8, X11 và X13.
b. Phân tích hồi quy bội lần 2
Bảng 3.23. Kết quả hồi quy bội lần 2 của mơ hình
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Durbin- Watson 1 0,945a 0,893 0,887 1,61540 1,920
Từ bảng 3.23, kết quả hồi quy tuyến tính bội của mơ hình cĩ trị số R cĩ giá trị 0,945 cho thấy mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình cĩ mối tương quan rất
73
chặt chẽ. Báo cáo kết quả hồi qui của mơ hình cho thấy giá trị R2 (R Square) bằng 0,893, điều này nĩi lên độ thích hợp của mơ hình là 89,3% hay nĩi cách khác là các yếu tố trong mơ hình giải thích được 89,3% sự biến thiên của năng suất. Giá trị R2điều chỉnh (Adjusted R Square) phản ánh chính xác hơn sự phù hợp của mơ hình đối với tổng thể, ta cĩ giá trị R điều chỉnh bằng 0,887 (hay 88,7%) cĩ nghĩa tồn tại mơ hình hồi qui tuyến tính giữa năng suất và 9 yếu tố gồm khối lượng phân bĩn vơ cơ (X1), khối lượng phân bĩn hữu cơ (X2), số lần tưới nước (X3), số lần tỉa cành (X5), số năm đi học (X6), số năm kinh nghiệm (X7), hệ
thống chắn giĩ (X8), độ tuổi vườn cây (X11) và dân tộc (X13).
Hệ số Durbin – Watson cho thấy cĩ hay khơng sự tương quan của mơ hình. Tra bảng Durbin Watson với độ tin cậy 95%, k’ = 9 và số quan sát là 150 nên ta cĩ Du = 1,862
Với Du = 1,862 < d = 1,920 < 2 nên khơng cĩ tự tương quan bậc nhất.
· Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Từ bảng phân tích phương sai ANOVA (bảng 3.25), cho thấy trị số F = 130,349 cĩ mức ý nghĩa Sig.= 0,000 (nhỏ hơn 0,05), cĩ nghĩa là mơ hình hồi qui tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu hay các biến độc lập cĩ quan hệ
tuyến tính với biến phụ thuộc và mơ hình cĩ thể sử dụng được.
Bảng 3.24. Phân tích phương sai ANOVA lần 2
ANOVAa
Model Sum of Squares df Mean
Square F Sig.
Regression 3061.322 9 340.147 130.349 .000b
Residual 365.330 140 2.610
1
Total 3426.652 149
74
Bảng 3.25. Kết quả phân tích hồi quy bội lần 2
Biến độc lập Hệ số Std. Error t Sig. VIF
Hằng số 3.618*** .838 4.316 ... X1 + 0.231*** .000 6.042 ... 1.915 X2 + 0.427*** .029 11.116 ... 1.940 X3 + 0.150*** .151 5.267 ... 1.065 X5 + 0.115*** .139 3.598 ... 1.343 X6 + 0.142*** .051 3.681 ... 1.957 X7 + 0.113*** .021 3.330 .001 1.512 X8 + 0.106*** .292 3.650 ... 1.118 X11 (0.149)*** .276 -5.168 ... 1.094 X13 (0.119)*** .353 -3.900 ... 1.228
Ghi chú: “...” là cĩ sig = 0.000; “***” là mức ý nghĩa 5%
Kết quả Collinearity Statistics chuẩn đốn hiện tượng đa cộng tuyến với hệ số phĩng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) của các biến độc lập trong mơ hình đều rất nhỏ, cĩ giá trị từ 1,065 đến 1,957, thể hiện tính đa cộng tuyến của các biến độc lập là khơng đáng kể và các biến độc lập trong mơ hình
được chấp nhận (Khi giá trị VIF > 10 là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến)
· Giải thích phương trình
Sau khi phân tích hồi quy tuyến tính bội, kết quả cho thấy mối quan hệ
giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập được thể hiện qua phương trình sau: Y = 3,618+ 0,231X1 + 0,427X2 + 0,15X3 + 0,115X5 + 0,142X6 + 0,113X7 + 0,106X8 – 0,149X11 – 0,119X13
- Mơ hình trên giải thích được 88,7% sự thay đổi của biến năng suất là do các biến độc lập trong mơ hình tạo ra, cịn lại 11,3% sự biến thiên của năng suất được giải thích bởi các biến khác nằm ngồi mơ hình.
- β1 = 0,231 là giá trị năng suất biên của khối lượng phân vơ cơ, cho biết trong các trường hợp khác khơng thay đổi, khi khối lượng phân vơ cơ được bĩn cho vườn cà phê hợp lý thì năng suất cây cà phê tăng 0,231 tấn/ha.
75
biết trong các trường hợp khác khơng thay đổi, khi khối lượng phân hữu cơ được bĩn cho vườn cà phê hợp lý thì năng suất cây cà phê tăng 0,427 tấn/ha so với bĩn phân hữu cơ khơng hợp lý.
- β3 = 0,15 là giá trị năng suất biên của số lần tưới nước, cho biết trong các trường hợp khác khơng thay đổi, khi số lần tưới nước cho vườn cà phê hợp lý thì năng suất cây cà phê tăng 0,15 tấn/ha so với tưới nước khơng hợp lý.
- β5 = 0,115 là giá trị năng suất biên của số lần cắt tỉa cành, cho biết trong các trường hợp khác khơng thay đổi, khi số lần cắt tỉa cành cho vườn cà phê hợp lý thì năng suất cây cà phê tăng 0,115 tấn/ha so với cắt, tỉa cành khơng hợp lý.
- β6 = 0,142 là giá trị năng suất biên của trình độ người lao động, cho biết trong các trường hợp khác khơng thay đổi, khi số năm đi học của người lao động sản xuất cà phê tăng thêm 1năm thì năng suất cây cà phê tăng thêm 0,142 tấn/ha.
- β7 = 0,113 là giá trị năng suất biên của kinh nghiệm sản xuất cà phê, cho biết trong các trường hợp khác khơng thay đổi, khi kinh nghiệm của người lao động sản xuất cà phê tăng 1năm thì năng suất cây cà phê tăng 0,113 tấn/ha.
- β8 = 0,106 là giá trị năng suất biên của hệ thống chắn giĩ, cho biết trong các trường hợp khác khơng thay đổi, khi vườn cà phê cĩ hệ thống chắn giĩ thì sẽ làm cho năng suất cây cà phê tăng 0,106 tấn/ha so với khơng cĩ hệ
thống chắn giĩ.
- β11 = - 0,149 là giá trị năng suất biên của độ tuổi của vườn cà phê, cho biết trong các trường hợp khác khơng thay đổi, khi độ tuổi vườn cà phê trong giai đoạn già cỗi tăng 1năm thì năng suất cây cà phê giảm 0,149 tấn/ha so với vườn cà phê trong giai đoạn sinh trưởng và phát triển.
76
- β13 = - 0,119 là giá trị năng suất biên của dân tộc, cho biết trong các trường hợp khác khơng thay đổi, khi người đồng bào tham gia sản xuất cà phê tăng 1người thì năng suất cây cà phê giảm 0,119 tấn/ha so với người Kinh.
Qua kết quả giá trị hồi qui chuẩn (Standardized Coefficients Beta) cho ta biết tầm quan trọng của từng biến độc lập đối với biến phụ thuộc, từ đĩ đã
đánh giá được mức độ ảnh hưởng của từng biến đến năng suất cây cà phê trong mơ hình nghiên cứu.
Như vậy trong 12 biến được đưa vào phân tích hồi quy thì cĩ 9 biến
ảnh hưởng đến năng suất cây cà phê, trong đĩ cĩ 2 nhĩm biến tác động cùng chiều và tác động ngược chiều đến năng suất cây cà phê.
- Biến tác động cùng chiều gồm biến phân bĩn tác động lớn nhất đến năng suất cây cà phê (phân hữu cơ (0,427) tác động mạnh hơn phân vơ cơ (0,231)) tiếp theo là biến tưới nước (0,15), trình độ lao động (0,142), cắt tỉa cành (0,115), kinh nghiệm sản xuất cà phê (0,113) và hệ thống chắn giĩ (0,106).
- Biến tác động ngược chiều gồm biến độ tuổi của vườn cây (- 0,149) là tác động mạnh nhất rồi đến biến dân tộc (-0,119).
c. Kiểm định các giả thuyết
Bảng 3.26. Bảng kết quả kiểm định các giả thuyết
Giả thuyết kiKểếm t quđịnh ả
H1: Khối lượng phân vơ cơ được bĩn cho 1 ha cà phê càng
nhiều thì năng suất càng tăng Chấp nhận
H2: Khối lượng phân hữu cơ được bĩn cho 1 ha cà phê càng
nhiều thì năng suất càng tăng Chấp nhận
H3: Tưới nước hợp lý thì năng suất tăng. Chấp nhận
H4: Làm cỏ hợp lý thì năng suất tăng Bác bỏ
H5: Cắt tỉa cành hợp lý thì năng suất tăng Chấp nhận H6: Trình độ người lao động càng cao thì năng suất càng tăng Chấp nhận H7: Kinh nghiệm sản xuất cà phê càng nhiều thì năng suất
càng tăng Chấp nhận
77
Giả thuyết kiKểếm t quđịnh ả
H9: Vườn cà phê cĩ bồn cây thì năng suất sẽ tăng Bác bỏ
H10: Vườn cà phê cĩ đào hố ép xanh thì năng suất sẽ tăng Bác bỏ
H11: Vườn cây ở trong giai đoạn già cỗi thì năng suất sẽ giảm Chấp nhận H12: Giống cây của viện nghiên cứu sẽ cho năng suất cao hơn
các loại giống cây cĩ nguồn gốc khác Bác bỏ
H13: Người đồng bào sản xuất cà phê sẽ cĩ năng suất thấp hơn
người kinh Chấp nhận
Tổng hợp kết quả kiểm định mơ hình hồi qui với 13 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc. Qua Bảng 3.26, ta thấy các trong 13 giả thuyết thì cĩ 9 giả
thuyết H1, H2, H3, H5, H6, H7, H8, H11 và H13 được chấp nhận, vì khi thay
đổi những yếu tố này sẽ làm thay đổi năng suất của cây cà phê trên địa bàn nghiên cứu. Cịn giả thuyết H10 cùng một lúc giải thích cho nhiều yếu tố nên bị bác bỏ. Giả thuyết H4, H9, H12 cũng bị bác bỏ do chưa cĩ cơ sở để kết luận cĩ ảnh hưởng đến năng suất cây cà phê hay khơng.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Bằng các số liệu tổng hợp được từ nguồn số liệu thống kê của xã về
tình hình diện tích, sản lượng, lao động... từ đĩ tác giả phân tích năng suất cà phê trên địa bàn nghiên cứu qua các năm để cĩ cái nhìn khách quan về tình hình năng suất cà phê trên địa bàn nghiên cứu. Bên cạnh đĩ, với số liệu điều tra được, tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để xác định trong 13 yếu tố đưa ra, yếu tố nào tác động đến năng suất cây cà phê và mức độ tác động của từng yếu tốđến năng suất cây cà phê, và đồng thời sử dụng phần mềm exel để
thống kê mơ tả mối quan hệ giữa năng suất và từng yếu tố. Đây chính là tiền
đề để tác giả đề xuất những giải pháp nhằm nâng cao năng suất cây cà phê trên địa bàn nghiên cứu.
78
CHƯƠNG 4
ĐÁNH GIÁ VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH