• Trong ví dụ trên, khi các yếu tố khác không đổi, nếu một hộ trồng
lúa được cán bộ khuyến nông hướng dẫn kỹ thuật canh tác lúa, sản lượng lúa của hộ sẽ tăng thêm một lượng bằng exp(0,107)=1,113 tấn. lượng lúa của hộ sẽ tăng thêm một lượng bằng exp(0,107)=1,113 tấn.
2.2.5. Tính toán và phân tích kết quả hàm sản xuất Cobb-Douglas
2
3
4
2.2.5.4. Phân tích ý nghĩa của hệ số hồi quy chuẩn hóa (standardized coefficients) Beta coefficients) Beta
Beta dùng để so sánh tầm quan trọng của các biến độc lập khi ảnh hưởng tới sự biến động của biến phụ thuộc Y
Các Beta sử dụng độ lệch chuẩn của chúng làm đơn vị đo. Chẳng hạn, hệ số Beta của diện tích canh tác lúa là là 0.861 có nghĩa là khi các yếu tố khác không đổi, nếu diện tích lúa tăng thêm một độ lệch chuẩn của diện tích thì sản lượng tăng thêm 0.861 độ lệch chuẩn của sản lượng.
Theo Pyndick và Rubinfeld (1991), với các biến độc lập định lượng, thì: Betai = βi = bi* (SXi/ SY) (15)
Trong đó, βi là hệ số hồi quy chuẩn hóa, bi là hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa, SXi là độ lệch chuẩn của biến độc lập Xi với i=1,2,3,…,i,….n; SY là độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc Y.
Tương tự, với các biến độc lập định tính: Betaj=βj= cj* (SDj/ SY) (16) Trong đó, Betaj là hệ số hồi quy chuẩn hóa của biến độc lập Dj; cj là hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa tương ứng; SDj là độ lệch chuẩn của biến độc lập Dj; với j=1,2,3,…,j,….m; SY là độ lệch chuẩn của biến phụ thuộc Y.
2.2.5. Tính toán và phân tích kết quả hàm sản xuất Cobb-Douglas
2
3
4
2.2.5.4. Phân tích ý nghĩa của hệ số hồi quy chuẩn hóa (standardized coefficients) Beta coefficients) Beta
i) So sánh tầm quan trọng giữa các biến định lượng Xi với nhau (i=1,2,…,i,…,n). (i=1,2,…,i,…,n).
Quan hệ giữa Y và các biến độc lập định lượng Xi , sau khi logarit hóa được biểu diễn dưới dạng hàm log-log: Ln Y=LnA+ β1 Ln X1 + β2 hóa được biểu diễn dưới dạng hàm log-log: Ln Y=LnA+ β1 Ln X1 + β2 Ln X2+…+ βi Ln Xi+…+βnLn Xn (11)
Hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta (βi) của mỗi biến độc lập LnXi càng có giá trị tuyệt đối lớn hơn thì LnXi ấy càng ảnh hưởng mạnh mẽ hơn có giá trị tuyệt đối lớn hơn thì LnXi ấy càng ảnh hưởng mạnh mẽ hơn đến biến phụ thuộc Ln Y. Do Ln Y đồng biến với Y và LnXi đồng biến với Xi nên khi ấy, biến độc lập Xi tương ứng cung sẽ ảnh hưởng nhiều hơn đến biến phụ thuộcY.