CHƯƠNG 3 : TỔNG QUAN VỀ ĐỊA BÀN NGHIÊN CỨU
4.2. PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH THAM
THAM GIA BẢO HIỂM CÂY LÚA
Kết quả phân tích phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định tham gia bảo hiểm cây lúa của nông hộ tại tỉnh Đồng Tháp được trình bày ở bảng 4.4.
Bảng 4.4: Kết quả phân tích hồi quy bằng mô hình Probit Biến Hệ số Giá trị P Tác động biên Biến Hệ số Giá trị P Tác động biên Hằng số -9,406 0,160 - Tuổi (X1) -0,032 0,143 -0,013 Giới tính (X2) 0,246 0,572 0,097 Tập huấn (X3) 1,868*** 0,000 0,650 Quy mô hộ (X4) 0,375** 0,013 0,149 Diện tích trồng lúa (X5) -0,209** 0,022 -0,083 Giá bán trung bình (X6) 2,409** 0,026 0,960 Năng suất trung bình (X7) -0,000** 0,026 -0,0003 Chi phí sản xuất trung bình (X8) -0,000 0,198 -0,000 Số quan sát: 120 Log likelihood : -52,45 Prob > chi2: 0,000 Pseudo R2: 0,3694 % dựbáo đúng : 80,83%
Ghi chú *, ** và *** chỉ các mức ý nghĩa 10%, 5% và 1% tương ứng
Nguồn: Số liệu điều tra thực tế, 2013
Giải thích ý nghĩa các hệ số trong mô hình
Để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu tham gia bảo hiểm cây lúa, đề tài sử dụng mô hình hồi qui probit để kiểm định mô hình đã xây dựng. Ngoài ra, giá trị kiểm định mô hình (Prob > chi2) = 0,000 < 0,01 ta có thể khẳng định rằng mô hình có ý nghĩa về mặt thống kê, các biến đưa vào mô hình là hoàn toàn phù hợp.
Hệ số Pseudo R2 của mô hình là 0,3694 là mức độ giải thích của các biến, có nghĩa là có 36,94% biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình, còn lại 63,06% là các yếu tố khác chưa được 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 % dựbáo đúng của mô hình thay cho giá trị R2, khi nhận xét về sự chính xác về sự phù hợp của các mô hình. Với kết quả mô hình trên, khả năng dự
báo chính xác của mô hình là 80,83% điều này nói lên rằng khảnăng dự báo đúng của mô hình là rất cao (xem bảng 4.5).
Bảng 4.5: Bảng phân loại phần trăm dựbáo đúng
Nhóm hộ Đúng (%) Không đúng (%) Hộ có tham gia bảo hiểm cây lúa 82,46 17,54 Hộ không tham gia bảo hiểm cây lúa 20,63 79,37
Nguồn: Số liệu điều tra thực tế, 2013
Do là hàm hồi quy của biến nhị phân nên các hệ số trong hàm hồi quy sẽ không trực tiếp biểu hiện mối quan hệ giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc mà nó dùng hiệu ứng biên để giải thích sựthay đổi của biến độc lập lên biến phụ thuộc. Kết quả phân tích hồi quy cho thấy quyết định tham gia bảo hiểm cây lúa của nông hộ chịu ảnh hưởng của các yếu tố :, tập huấn, diện tích trồng lúa, quy mô hộ, giá bán trung bình và năng suất trung bình có ý nghĩa thống kê khác nhau từ mức 1% đến 5%. Các biến còn lại không có ý nghĩa thống kê là tuổi, giới tính và chi phí sản xuất.
Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định tham gia bảo hiểm cây lúa của nông hộ trổng lúa bao gồm các yếu tố: tập huấn, quy mô hộ, diện tích đất trồng lúa, giá bán trung bình và năng suất trung bình
Tập huấn có ảnh hưởng đến quyết định tham gia bảo hiểm cây lúa, ở mức ý nghĩa 1%. Biến độc lập này có hệ số cùng chiều với biến phụ thuộc, phù hợp với kỳ vọng trong mô hình nghiên cứu. Công tác tập huấn rất cần thiết trong việc trồng lúa của các hộnông dân, đặc biệt là những hộ nông dân sống ở khu vực vùng sâu không được tiếp cận nhiều với KHKT. Việc ứng dụng KHKT giúp tăng năng suất, cải thiện đời sống người dân và cũng nhận thức được rủi ro trong sản xuất và những lợi ích khi tham gia bảo hiểm cây lúa. Hệ sốtác động biên của biến này là 0,650 có nghĩa là những hộ nông dân khi tham gia tập huấn thì khả năng quyết định tham gia bảo hiểm cây lúa sẽ cao hơn những hộ không tham gia tập huấn khoảng 65%.
Quy mô hộ ảnh hưởng đến quyết định tham gia bảo hiểm cây lúa của nông hộ, có ý nghĩ thống kê ở mức 5%. Hệ số tác động biên của biến là 0,149 có nghĩa là khi số nhân khẩu trong gia đình tăng lên 1 người thì khảnăng nông hộ quyết định tham gia bảo hiểm cây lúa sẽ tăng 14,9%. Kết quả cho thấy rằng, nếu gia đình có đông nhân khẩu thì sẽ có nhiều cơ hội biết đến bảo hiểm hơn.
Diện tích trồng lúa tổng diện tích trồng lúa của người dân có mối tương quan nghịch với quyết định tham gia bảo hiểm, có ý nghĩa ở mức 5%. Hệ số tác động biên của biến này là (-0,083), có nghĩa là khi diện tích đất tăng lên thì quyết định tham gia bảo hiểm cây lúa của hộ sẽ giảm 8,3%. Những hộ tham gia bảo hiểm cây lúa đa phần vì được hỗ trợ của Nhà nước, những hộ nhiều đất thường có thêm nguồn thu nhập khác họ có đủ khả năng xoay vòng vốn khi xảy ra thiệt hại. Những hộ có ít đất đa phần đều phải vay vốn hoặc được các đại lý phân bón bao đến cuối vụ mới thanh toán nên đểđảm bảo không bị sụt giảm năng suất khi gặp rủi ro thì họ tham gia bảo hiểm. Điều này làm cho những hộ có càng nhiều đất thì quyết định tham gia bảo hiểm cây lúa càng giảm.
Giá bán trung bình biến này có hệ sốdương có mối tương quan thuận với biến phụ thuộc, có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Hệ số tác động biên của biến này là 0,960, có nghĩa là khi giá bán trung bình tăng lên 1000đồng thì quyết định tham gia bảo hiểm cây lúa của người dân sẽ tăng 96%. Giá cả cũng góp phần quan trọng đến sản xuất, ảnh hưởng trực tiếp đến thu nhập của người dân. Khi tham gia bảo hiểm cây lúa nhưng thuộc các công ty liên kết hộ nông sẽ bán được giá cao ổn định đầu ra.
Năng suất trung bình kết quả phân tích cho thấy, năng suất có mối tương quan nghịch với quyết định tham gia bảo hiểm, có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Hệ số tác động biên của biến này là(-0,0003) có nghĩa là khi năng suất trung bình trên vụ tăng thì khảnăng quyết định tham gia bảo hiểm cây lúa của nông hộ sẽ giảm 0,03%. Nhiều hộ sản xuất không gặp rủi ro, luôn đạt năng suất thường không quan tâm đến bảo hiểm nên khảnăng tham gia bảo hiểm cây lúa cũng thấp hơn những hộkhông đạt năng suất. Kết quả cho thấy khi năng suất giảm sẽ làm tăng quyết định tham gia bảo hiểm.
Tóm lại, kết quả phân tích hồi quy cho thấy có 5 biến độc lập bao gồm tham gia tập huấn kỹ thuật, quy mô hộ, diện tích đất nông nghiệp, giá bán trung bình và năng suất trung bình có ý nghĩa về mặt thống kê. Tuy nhiên các biến còn lại là: tuổi, giới tính và chi phí sản xuất không có ý nghĩa trong mô hình, không ảnh hưởng đến quyết định tham gia bảo hiểm cây lúa của nông hộ. Nguyên nhân là do những hộ tham gia bảo hiểm cây lúa đa phần là hộ nghèo và cận nghèo hộ không thuộc diện nghèo có tham gia nhưng không nhiều nên tuổi cao hay thấp cũng không ảnh hưởng đến quyết định tham gia, chi phí sản xuất ởvùng nông thôn thường không quá cao nên không phải là chỉ tiêu quan trọng để xem xét quyết định tham gia bảo hiểm cây lúa của nông hộ.