3. Giới thiệu việc làm 4 Hỗ trợ chính sách
4.4.1. Mô hình hồi quy
Bảng 4.31. Mô hình hồi quy
Hệ số hồi quy chưa
chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa Kiểm tra đa cộng tuyến Biến phụ thuộc: LN chi
tiêu bình quân đầu người Hệ số Hồi quy Độ lệch chuẩn Beta Thống kê T Mức ý nghĩa của thống kê (Sig) Tolera nce VIF (Constant) 6.223 .127 49.096 .000 GIOI_CHU -.006 .041 -.006 -.150 .881 .907 1.102 TON_GIAO -.186 .113 -.070 -1.637 .102 .921 1.086 QUIMO_HO -.033 .013 -.137 -2.648 .008 .626 1.598 PHU_THUOC -.016 .013 -.061 -1.229 .220 .677 1.477 HOC_CHU -.028 .018 -.068 -1.563 .119 .879 1.138 VIEC_LAM .250 .048 .261 5.202 .000 .666 1.502 LAM_NONG -.242 .068 -.189 -3.555 .000 .596 1.677 CO_DAT .103 .048 .111 2.126 .034 .618 1.619 DTICH_DAT 3.320E-5 .000 .064 1.488 .138 .905 1.105 CO_VAY .129 .036 .163 3.538 .000 .793 1.261 1 TUOI_CHU .003 .014 .009 .224 .823 .942 1.061 R2 hiệu chỉnh: 36,2% Mẫu quan sát: 380
Mức ý nghĩa thống kê của mô hình (Sig=0.000)
Nguồn: Tính toán trên số liệu điều tra của tác giả, SPSS 16.0
Kết quả hồi quy và kiểm định cho thấy phương trình hồi quy khá thích hợp, đa số hệ số hồi quy đúng với dấu kì vọng.
Kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy bội thông qua kiểm định F ta thấy rằng với mức ý nghĩa 5% thì mức ý nghĩa của thống kê F là SigF bằng 0.000, điều này cho thấy độ phù hợp của mô hình hồi quy bội.
Với hệ số R2 hiểu chỉnh là 36,2%, điều này có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính bội trên đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến 36,2%, hay 36,2% sự biến thiên của biến phụ thuộc Ln (chi tiêu bình quân) được giải thích bởi các yếu tố tuổi chủ, giới tính chủ, quy mô hộ, phụ thuộc, học vấn chủ, có việc, làm nông, có đất, vay vốn.
Hiện tượng tự tương quan được kiểm tra thông qua hệ số Durbin – Watson bằng 1,33. Theo tác giả Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc thì hệ số Durbin – Watson (D) chấp nhận được là (1 < D <3) thì không có hiện tượng tự tương quan. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến thông qua hệ số nhân tố phóng đại phương sai (VIF), ta thấy các hệ số VIF của các biến cao nhất là 1,677 nhỏ hơn 10 nên hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra trong mô hình hồi quy.
Kiểm tra độ phù hợp của các biến độc lập thông qua kiểm định t (Student), những biến độc nào có mức ý nghĩa thống kê của t nhỏ hơn 0,05 thì được chấp nhận và giữ lại mô hình. Qua bảng 4.31 thì các biến: tuổi chủ, giới chủ, tôn giáo, diện tích đất, phụ thuộc và học vấn chủ đều có Sig(t) lớn hơn 0,05 nên chúng không có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%.
Bảng phân tích hồi quy cho ta thấy các yếu tố tác động mạnh đến chi tiêu bình quân đầu người của hộ là: có việc làm ổn định, tình trạng làm nông, tình trạng có đất sản xuất, tình trạng vay vốn của hộ, quy mô hộ.
Tuổi chủ có hệ số hồi quy là 0,03 mang dấu (+) đúng với dấu kỳ vọng, tức là tuổi chủ có ảnh hưởng đến chi tiêu bình quân, như vậy khi các yếu tố khác không đổi khi tuổi chủ gia tăng lên 1 đơn vị thì chi tiêu bình quân của hộ tăng lên e0.03 đơn vị và tăng khả năng thoát nghèo của hộ. Do số lượng mẫu quá ít, không có tính đại diện nên biến tuổi không có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, đây là một hạn chế của mô hình này.
Biến giới chủ cho ta kết quả đúng với dấu kì vọng, khi chủ hộ là nam thì hộ có khả năng thoát nghèo hơn so với chủ hộ nữ là e0,006 lần.
Biến Tôn giáo cho ta kết quả đúng với dấu kỳ vọng, khi chủ hộ theo tôn giáo thì chi tiêu bình quân tăng lên và hộ không theo tôn giáo thì có khả năng thoát nghèo hơn với chủ hộ theo tôn giáo. Tuy nhiên ở đây không có mức ý nghĩa ở mức thống kê 5%.
Quy mô hộ gia đình ảnh hưởng đến tình trạng nghèo đói của hộ gia đình. Kết quả ước lượng cho ta thấy biến số này có dấu đúng với dấu kì vọng. Điều này giải thích rằng khi các yếu tố khác không đổi, quy mô hộ tăng thêm một đơn vị thì chi tiêu bình quân của hộ giảm đi e0,033 đơn vị, đồng nghĩa với khả năng hộ rơi vào
nghèo đói cao hơn.
Số người phụ thuộc tại các hộ gia đình của vùng nghiên cứu tác động nghịch biến lên chi tiêu bình quân đầu người, quá trình kiểm định ta nhận được dấu của biến số này đúng với dấu kì vọng. Một hộ có tỷ lệ phụ thuộc càng thấp thì chi tiêu bình quân đầu người sẽ tăng lên. Cụ thể khi tỷ lệ phụ thuộc giảm đi một đơn vị trong khi các yếu tố khác không đổi thì chi tiêu bình quân sẽ tăng thêm một giá trị là e0,016 đơn vị.
Học vấn chủ hộ có hệ số hồi quy là -0,028. Điều này có nghĩa khi trình độ học vấn của chủ hộ tăng lên thì khả năng thoát nghèo tăng, đủ để khẳng định học vấn của chủ hộ có có ảnh hưởng đến chi tiêu bình quân của người dân tại các xã bãi ngang ven biển huyện Quảng Trạch. Tuy nhiên ở đây không có mức ý nghĩa ở mức thống kê 5%.
Biến số có việc tạo ra thu nhập là một trong ba biến tác động lớn nhất đến mức chi tiêu bình quân của hộ. Với kết quả thống kê cho ta dấu của biến này phù hợp với dấu kì vọng. Hệ số hồi quy là 0,25; điều này có nghĩa là khi chủ hộ có việc làm thì sẽ có chi tiêu cao gấp e0,25 lần so với chủ hộ không có việc làm.
Trong các yếu tố được đưa vào phân tích, thì biến số có đất tác mạnh đến chi tiêu bình quân của hộ. Với dấu hồi quy phù hợp với dấu kì vọng trong mô hình lý thuyết. Khi hộ gia đình có đất sẽ có mức chi tiêu cao gấp e0,103 lần so với những hộ không có đất.
Biến làm nông có ảnh hưởng mạnh nhất đến chi tiêu binh quân của hộ, những hộ làm nông nghiệp có mức chi tiêu thấp hơn những hộ phi nông nghiệp e0,242 lần.
Vay vốn là biến cuối cùng chúng ta đưa vào phân tích đó là tình trạng của hộ. Với những hộ gia đình có vay vốn thì dựa vào kết quả hồi quy ta kết luận rằng hộ có mức chi tiêu cao gấp e0,129 lần số hộ không vay vốn. Dấu của biến số này trùng khớp với dấu mà chúng ta kì vọng trong mô hình lý thuyết.
Khi loại bỏ bớt một số biến không có ý nghĩa thống kê thì R2 điều chỉnh tăng (36,9%). Điều này có nghĩa rằng sau khi điều chỉnh mô hình phù hợp tốt hơn với dữ liệu và 36,9% sự biến thiên của biến phụ thuộc là Ln (chi tiêu bình quân) được giải
thích bởi các biến độc lập là quy mô hộ, có việc, làm nông, vay vốn và có đất.
Bảng 4.32. Mô hình hồi quy sau khi loại các biến
Hệ số hồi quy chưa
chuẩn hóa
Hệ số hồi quy
chuẩn hóa
Biến phụ thuộc: LN chi tiêu
bình quân đầu người Hệ số
Hồi quy Độ lệch chuẩn Beta Thống kê T Mức ý nghĩa của thống kê (Sig) (Constant) 6.170 .080 77.513 .000 VIEC_LAM .245 .047 .256 5.173 .000 LAM_NONG -.233 .068 -.182 -3.429 .001 CO_DAT .120 .047 .130 2.556 .011 QUIMO_HO -.044 .010 -.181 -4.263 .000 1 CO_VAY .118 .035 .149 3.339 .001
(R2: 36,9%. Mẫu quan sát: 380. Mức ý nghĩa thống kê của mô hình Sig=0.000) Nguồn: Tính toán trên số liệu điều tra của tác giả, SPSS 16.0
Bảng phân tích hồi quy cho ta thấy các yếu tố tác động mạnh đến chi tiêu bình quân đầu người của hộ là: có việc làm ổn định, tình trạng làm nông, tình trạng có đất sản xuất, tình trạng vay vốn và quy mô hộ. Hệ số Durbin-Watson bằng 1,321 đảm bảo rằng mô hình không có hiện tượng tự tương quan, và hệ số nhân tố phóng đại phương sai VIF ở tất cả các biến độc lập có giá trị cao nhất là 1,663 (bảng 4.33) nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Bảng 4.33. Bảng tính toán kiểm tra vi phạm giả thiết mô hình hồi quy
Kiểm tra đa cộng tuyến
Biến phụ thuộc: LN chi tiêu bình quân đầu người Tolerance VIF (Constant) 0,687 1,456 VIEC_LAM 0,601 1,663 LAM_NONG 0,657 1,522 CO_DAT 0,939 1,065 QUIMO_HO 0,846 1,182 1 CO_VAY 0,687 1,456