Thông tin Tần số (hộ) Tỷ lệ (%) Tiếp cận vốn vay 200 100 Có 139 69,5 Không 61 30,5
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Từ kết quả thống kê tiếp cận vốn vay cho thấy đa phần các hộ dân đều tham gia vay vốn để sản xuất nông nghiệp, chiếm tỷ lệ 69,5%, nhiều hơn gấp đôi so với tỷ lệ hộ không vay vốn sản xuất, chiếm tỷ lệ 30,5%.
Đặc điểm về thu nhập Bảng 4.6: Thống kê về thu nhập Thông tin Tần số (hộ) Tỷ lệ (%) Thu nhập 200 100 ≤ 10 triệu đồng 1 0,5 10-20 triệu đồng 8 4,0 20-30 triệu đồng 80 40,0 30-40 triệu đồng 95 47,5 Trên 40 triệu đồng 16 8,0
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Với kết quả trên thông kê thu nhập của các nơng hộ dựa theo thu nhập bình quân đầu người trong năm trên địa bàn thì thu nhập của nơng hộ khá tốt, đa phần thu nhập năm trong nhóm từ 30-40 triệu đồng và nhóm từ 20-30 triệu đồng (chiếm tỷ lệ lần lượt là 47,5% và 40%) sau khi đã trừ đi chi phí điều đó cho thấy hiệu quả sản xuất trên địa bàn tận dụng lợi thế thổ nhưỡng tốt góp phần nâng cao năng suất lao đồng và gia tăng thu nhập cho các nông hộ. Mức thu nhập thấp từ 10-20 triệu đồng và dưới 10 triệu đồng chỉ chiếm tỷ lệ rất thấp (lần lượt là 4% và 0,5%).
4.3. Kết quả phân tích hồi quy
4.3.1. Kết quả phân tích tương quan
Phân tích tương quan Pearson là bước được thực hiện trước khi phân tích hồi quy thông qua hệ số tương quan Pearson (ký hiệu r). Phân tích tương quan được thực hiện giữa biến phụ thuộc thu nhập nông hộ (THUNHAP) với các biến độc lập bao gồm: Biến Giới tính chủ hộ, ký hiệu GIOITINH; Biến Trình độ học vấn chủ hộ, ký hiệu HOCVAN; Biến Số lao động trong hộ, ký hiệu LAODONG; Biến Số hoạt động tạo thu nhập, ký hiệu HOATDONG; Biến Kinh nghiệm làm nông nghiệp của chủ hộ, ký hiệu KINHNGHIEM; Biến Diện tích đất sản xuất, ký hiệu DIENTICH; Biến Tham gia hoạt động khuyến nông, ký hiệu KHUYENNONG; Biến Tiếp cận vốn vay, ký hiệu VONVAY.
Bảng 4.7: Ma trận hệ số tương quan GIOI GIOI TINH HOC VAN LA OD ON G HOA TDO NG KINH NGHI EM DIEN TICH KHU YENN ONG VO NV AY TH UN HA P GIOITIN H Pearson 1 Sig. HOCVAN Pearson 0,274** 1 Sig. 0,000 LAODON G Pearson 0,160* 0,409** 1 Sig. 0,024 0,000 HOATDO NG Pearson 0,233** 0,370** 0,329** 1 Sig. 0,001 0,000 0,000 KINHNG HIEM Pearson 0,264** 0,453** 0,269** 0,419** 1 Sig. 0,000 0,000 0,000 0,000 DIENTIC H Pearson 0,214** 0,344** 0,316** 0,363** 0,426** 1 Sig. 0,002 0,000 0,000 0,000 0,000 KHUYEN NONG Pearson 0,113 0,327** 0,272** 0,296** 0,330** 0,214** 1 Sig. 0,113 0,000 0,000 0,000 0,000 0,002 VONVAY Pearson 0,239** 0,430** 0,376** 0,343** 0,300** 0,302** 0,360** 1 Sig. 0,001 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 THUNHA Pearson 0,426** 0,632** 0,496** 0,563** 0,659** 0,547** 0,456** 0,541** 1
GIOI TINH HOC VAN LA OD ON G HOA TDO NG KINH NGHI EM DIEN TICH KHU YENN ONG VO NV AY TH UN HA P P Sig. 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Các hệ số tương quan trong bảng 4.7 cho thấy mối quan hệ các biến tương đối hợp lý cả về hướng lẫn mức độ. Cụ thể, các giá trị hệ số tương quan đều lớn hơn 0 và nhỏ hơn 0,8; các hệ số tương quan đều có dấu dương (+) tức là quan hệ giữa các biến là thuận chiều, đảm bảo yêu cầu về mặt lý thuyết. Mối quan hệ giữa các biến phụ thuộc và độc lập đều có ý nghĩa ở mức 1% hoặc 5%, tức là các biến độc lập này đủ điều kiện có thể đưa vào mơ hình hồi quy để giải thích cho biến phụ thuộc.
4.3.2. Kết quả phân tích hồi quy
Sau khi phân tich tương quan, các biến độc lập đủ điều kiện để phân tích hồi quy, phương pháp hồi quy được sử dụng sẽ là phương pháp bình phương bé nhất thơng thường OLS, với biến phụ thuộc là thu nhập của nông hộ và biến độc lập là các 8 biến trong mơ hình nghiên cứu. Phương trình hồi qui tuyến tính đa biến được thực hiện trên phần mềm SPSS phiên bản 20.0, các biến được đưa vào phân tích bao gồm các biến độc lập Giới tính chủ hộ (GIOITINH); Biến Trình độ học vấn chủ hộ (HOCVAN); Biến Số lao động trong hộ (LAODONG); Biến Số hoạt động tạo thu nhập (HOATDONG); Biến Kinh nghiệm làm nông nghiệp của chủ hộ, (KINHNGHIEM); Biến Diện tích đất sản xuất, (DIENTICH); Biến Tham gia hoạt động khuyến nông (KHUYENNONG); Biến Tiếp cận vốn vay (VONVAY); Biến phụ thuộc Thu nhập nông hộ (THUNHAP). Phương pháp hồi qui được chọn là phương pháp đưa vào cùng một lúc (Enter).
4.3.2.1. Đánh giá sự phù hợp của mơ hình
Bảng 4.8 cho thấy mơ hình hồi quy đưa ra khá phù hợp với tập dữ liệu mẫu với
hình đưa ra giải thích được 73,4% sự biến thiên của biến phụ thuộc THUNHAP bởi 8 biến độc lập GIOITINH, HOCVAN, LAODONG, HOATDONG, KINHNGHIEM, DIENTICH, KHUYENNONG, VONVAY, cịn lại 26,4% được giải thích bởi các biến khác ngồi mơ hình và sai số ngẫu nhiên.
Bảng 4.8: Mức độ giải thích mơ hình
Mơ hình
R R2 R2 hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của hồi quy
Durbin-Watson
1 0,863a 0,744 0,734 0,370 1,995
a. Biến quan sát: (Hằng số), VONVAY, GIOITINH, DIENTICH,
KHUYENNONG LAODONG, HOATDONG, KINHNGHIEM, HOCVAN b. Biến phụ thuộc: THUNHAP
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả)
4.3.2.2. Kiểm định sự phù hợp của mơ hình
Đề kiểm định sự phù hợp của mơ hình hồi qui tuyến tính thì đề tài sử dụng kết quả kiểm định F trong phân tích phương sai. Kiểm định F trong mơ hình xem xét có hay khơng mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc với tồn bộ tập hợp của các biến độc lập. Kết quả phân tích phương sai ANOVA bảng 4.9 cho thấy giá trị F = 69,557 với Sig. = 0,000 < 0,05. Do vậy, mơ hình hồi quy tuyến tính đưa ra là phù hợp với dữ liệu thực tế thu thập được và các biến đưa vào đều có ý nghĩa trong thống kê với mức ý nghĩa 5%.
Bảng 4.9: Phân tích phương sai ANOVA
Mơ hình Tổng các bình phương df Trung bình bình phương F Sig. 1 Hồi quy 73,349 8 9,544 69,557 0,000b Phần dư 26,206 191 0,137 Tổng 102,555 199
a. Biến phụ thuộc: THUNHAP
b. Biến quan sát: (Hằng số), VONVAY, KHUYENNONG, GIOITINH, DIENTICH, LAODONG, HOATDONG, KINHNGHIEM, HOCVAN
Như vậy, có thể kết luận rằng mơ hình thỏa mãn các điều kiện đánh giá và kiểm định phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
4.3.2.3. Dị tìm vi phạm các giả định hồi quy
Giả định phân phối chuẩn của phần dư
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ phân phối tích lũy P-P Plot để dị tìm sự vi phạm giả định phân phối chuẩn của phần dư.
Hình 4.1: Biểu đồ tần số Histogram
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Hình 4.1 cho thấy giá trị trung bình của phần dư rất nhỏ gần bằng 0 (Mean = - 4,01E-15) và độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 (Std.Dev = 0,985) nên phần dư có phân phối chuẩn và giả định phân phối chuẩn khơng bị vi phạm.
Hình 4.2: Biểu đồ phân phối tích lũy P-P Plot
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Kết quả tương đồng đối với Biểu đồ phân phối tích lũy P-P Plot (Hình 4.2), các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng nên giả thiết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Giả định liên hệ tuyến tính
Giả định liên hệ tuyến tính được kiểm tra với phương pháp sử dụng là biểu đồ phân tán Scatterplot với giá trị phần dư chuẩn hóa trên trục hồnh và giá trị dự đốn chuẩn hóa trên trục tung. Dựa vào đồ thị, ta thấy phần dư chuẩn hóa khơng thay đổi theo một trật tự nào đó đối với giá trị dự đốn. Hay nói cách khác, Hình 4.3 cho thấy phần dư chuẩn hóa phân tán ngẫu nhiên trên đồ thị trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ bằng 0. Vì vậy giá trị dự đốn và phần dư độc lập nhau và phương sai của phần dư khơng đổi. Mơ hình hồi quy là phù hợp và giả định về liên hệ tuyến tính khơng bị vi phạm.
Hình 4.3: Biểu đồ phân tán Scatterplot
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả)
Kiểm định đa cộng tuyến
Theo Bảng 4.10, hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation factor – VIF) đạt giá trị lớn nhất là 1,584 và tất cả đều nhỏ hơn 10. Điều này cho thấy các VIF) đạt giá trị lớn nhất là 1,584 và tất cả đều nhỏ hơn 10. Điều này cho thấy các biến độc lập khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra (Nguyễn Trọng Hoài, 2007).
Bảng 4.10: Hệ số phóng đại phương sai VIF
Biến Hệ số VIF GIOITINH 1,142 HOCVAN 1,584 LAODONG 1,345 HOATDONG 1,406 KINHNGHIEM 1,544 DIENTICH 1,360 KHUYENNONG 1,269 VONVAY 1,433
Kiểm định tương quan giữa các phần dư
Đại lượng thống kê Durbin-Watson (d) dùng để kiểm định tương quan của các sai số kề nhau (tự tương quan). Đại lượng d có giá trị biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Khi tiến hành kiểm định Durbin-Watson, nếu giá trị d trong miền chấp nhận giả thuyết 1 < d < 3 thì mơ hình khơng có tự tương quan. Kết quả kiểm định Durbin-Watson có giá trị d = 1,995 (Bảng 4.8) cho thấy thỏa điều kiện khơng có tự tương quan chuỗi bậc nhất. Do đó, có thể kết luận khơng có hiện tượng tự tương quan xảy ra trong mơ hình.
Kiểm định phương sai của sai số thay đổi
Bảng 4.11: Kết quả kiểm định phương sai của phần dư
GIOI TINH HOC VAN LAO DON G HOA TDO NG KIN HNG HIE M DIE NTI CH KHU YENN ONG VONV AY Spearm an's rho Hệ số -0,025 -0,087 -0,068 -0,056 -1,131 -0,116 -0,097 -0,054 Sig. 0,729 0,222 0,337 0,430 0,064 0,102 0,173 0,444
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), tác giả sử dụng kiểm định Spearman để kiểm tra mối tương quan giữa giá trị tuyệt đối của phần dư được chuẩn hóa với các biến độc lập trong mơ hình, có thể thấy tất cả các hệ số tương quan hạng Spearman đều có giá trị sig lớn hơn giá trị 0,05 do đó phương sai phần dư là đồng nhất, giả định phương sai không đổi không bị vi phạm, các biến đảm bảo khơng có hiện tượng phương sai của sai số thay đổi.
4.3.3. Kiểm định các hệ số hồi quy
Kết quả hồi quy bảng 4.12 cho thấy các biến độc lập bao gồm Giới tính chủ hộ (GIOITINH); Biến Trình độ học vấn chủ hộ (HOCVAN); Biến Số lao động trong
hộ (LAODONG); Biến Số hoạt động tạo thu nhập (HOATDONG); Biến kinh nghiệm làm nông nghiệp của chủ hộ (KINHNGHIEM); Biến Diện tích đất sản xuất, (DIENTICH); Biến Tham gia hoạt động khuyến nơng (KHUYENNONG); Biến Tiếp cận vốn vay (VONVAY) có hệ số Sig. < 0,05 có ý nghĩa thống kê và hệ số hồi quy chuẩn hóa (β) đều mang dấu dương nghĩa là có tác động cùng chiều với biến phụ thuộc thu nhập nông hộ (THUNHAP).
Bảng 4.12: Kết quả hồi quy
Mơ hình
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa
t Sig. B Sai số chuẩn Beta
1 (Hằng số) 1,035 0,194 5,324 0,000 GIOITINH 0,287 0,070 0,160 4,099 0,000 HOCVAN 0,111 0,026 0,198 4,303 0,000 LAODONG 0,172 0,057 0,127 3,003 0,003 HOATDONG 0,118 0,034 0,151 3,471 0,001 KINHNGHIEM 0,027 0,004 0,279 6,150 0,000 DIENTICH 0,560 0,147 0,163 3,814 0,000 KHUYENNONG 0,176 0,063 0,115 2,781 0,006 VONVAY 0,224 0,068 0,144 3,289 0,001
a. Biến phụ thuộc: THUNHAP
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả)
4.3.4. Thảo luận kết quả hồi quy
Kết quả ở Bảng 4.13 cho thấy hầu hết các hệ số hồi quy của các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê cao. Để xác định vị trí ảnh hưởng (mức độ đóng góp) của các nhân tố đến thu nhập của nông hộ, tác giả sử dụng hệ số hồi quy chuẩn hóa và chuyển nó sang dạng phần trăm. Dưới đây chỉ sử dụng các hệ số hồi quy chuẩn hóa của các biến độc lập có ý nghĩa thống kê để xác định vị trí ảnh hưởng đến thu nhập của nơng hộ. Kết quả tính tốn được tác giả trình bày trong bảng 4.13.
Bảng 4.13: Vị trí quan trọng của các nhân tố
Biến độc lập Hệ số hồi quy chuẩn hóa Giá trị tuyệt đối Tỷ lệ (%) Thứ tự ảnh hưởng GIOITINH 0,160 0,160 11,97% 4 HOCVAN 0,198 0,198 14,81% 2 LAODONG 0,127 0,127 9,50% 7 HOATDONG 0,151 0,151 11,29% 5 KINHNGHIEM 0,279 0,279 20,87% 1 DIENTICH 0,163 0,163 12,19% 3 KHUYENNONG 0,115 0,115 8,60% 8 VONVAY 0,144 0,144 10,77% 6 Tổng 1,337 100,00%
(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát của tác giả) Kết quả xác định các nhân tố ảnh hưởng đến thu nhập của nông hộ sắp theo thứ tự mức độ ảnh hưởng giảm dần bao gồm Kinh nghiệm làm nông nghiệp của chủ hộ; Trình độ học vấn chủ hộ; Diện tích đất sản xuất; Giới tính chủ hộ; Số hoạt động tạo thu nhập; Tiếp cận vốn vay; Số lao động trong hộ; Tham gia hoạt động khuyến nơng.
Hệ số hồi quy chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa của biến KINHNGHIEM đều mang dấu dương và có hệ số Sig. là 0,000 < 0,05 cho thấy Kinh nghiệm làm nông nghiệp của chủ hộ có tác động cùng chiều đến thu nhập của nơng hộ tại huyện Châu Đức, tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%. Kết quả phân tích cho thấy giả thuyết H5 được chấp nhận. Số năm kinh nghiệm làm nơng nghiệp của chủ hộ càng nhiều thì thu nhập bình quân của hộ gia đình sẽ càng cao và ngược lại. Rõ ràng, đây là nhân tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến thu nhập của nông hộ, kết quả phù hợp với điều kiện sản xuất nông nghiệp, nếu người nơng dân có thêm kinh nghiệm trong sản xuất thì họ có thể dự báo tốt hơn về thời tiết, biết cách phòng trừ dịch bệnh, kể cả nắm bắt nhu cầu thị trường cho sản phẩm. Kết quả phù hợp với nghiên cứu của Nguyễn Quốc Nghi và cộng sự (2011), Cao Trọng Danh (2015), Nguyễn Phan Hồng Hạnh (2015), Bùi Văn Hào (2017), Nguyễn Chí Thanh (2017).
Hệ số hồi quy chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa của biến HOCVAN đều mang dấu dương và có hệ số Sig. là 0,000 < 0,05 cho thấy Trình độ học vấn có tác động cùng chiều đến thu nhập của nông hộ tại huyện Châu Đức, tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%. Kết quả phân tích cho thấy giả thuyết H2 được chấp nhận. Trình độ học vấn của chủ hộ càng cao thì thu nhập bình quân của hộ gia đình sẽ càng cao và ngược lại. Đây là nhân tố quan trọng thứ hai ảnh hưởng đến thu nhập của nông hộ, nhưng thống kê mô tả cho thấy trình độ học vấn trung bình ở huyện nhìn chung ở trình độ khá khiêm tốn từ phổ thơng trở xuống. Chủ hộ có trình độ học vấn cao thường có khả năng tiếp thu nhanh các kiến thức và tiến bộ khoa học kỹ thuật, do đó thu nhập cũng cao hơn những nơng hộ khác. Vì vậy, trong thời gian tới cần có nhiều chính sách tập trung vào việc khuyến khích giáo dục tại địa phương, nhất là giáo dục phổ thông và đào tạo nghề. Kết quả phù hợp với nghiên cứu của Nguyễn Quốc Nghi và cộng sự (2011), Cao Trọng Danh (2015), Nguyễn Phan Hồng Hạnh (2015), Nguyễn Chí Thanh (2017).
Hệ số hồi quy chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa của biến DIENTICH đều mang dấu dương và có hệ số Sig. là 0,000 < 0,05 cho thấy Diện tích đất sản xuất có tác động cùng chiều đến thu nhập của nơng hộ tại huyện Châu Đức, tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%. Kết quả phân tích cho thấy giả thuyết H6 được chấp nhận. Diện tích đất sản xuất càng cao thì thu nhập bình quân của hộ gia đình sẽ càng cao và ngược lại. Đây là nhân tố quan trọng thứ ba ảnh hưởng đến thu nhập của nông hộ. Điều này hịan tồn dễ hiểu với các hộ dân trên địa bàn huyện Châu Đức đa số hoạt động trong lĩnh vực nơng nghiệp và cũng là nguồn thu chính của cả huyện, mà đất sản xuất là tư liệu sản xuất quan trọng đặc biệt là đối với ngành trồng trọt. Các hộ gia đình thiếu đất sản xuất nếu muốn tạo thu nhập nuôi sống bản thân và người thân thì phải thuê đất, đi làm thuê hoặc chuyển sang lĩnh vực phi nông nghiệp khác. Bên cạnh đó diện tích đất hẹp nên sản xuất của nơng hộ khá manh mún, khơng tập trung nên khó áp dụng được khoa học kỹ thuật vào sản xuất, trong khi đó mật độ dân cư sống đơng đúc nên khó đảm bảo đời sống cho các
nghiên cứu của Nguyễn Quốc Nghi và cộng sự (2011), Cao Trọng Danh (2015), Nguyễn Phan Hồng Hạnh (2015), Nguyễn Chí Thanh (2017).
Hệ số hồi quy chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa của biến GIOITINH đều mang dấu