CHƯƠNG IV : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.4. Kết quả nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập của người nghèo ở
thành phố Rạch Giá tỉnh Kiên Giang
Sau đây bài nghiên cứu sẽ tiến hành hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập của các hộ nghèo trong mẫu dữ liệu ở thành phố Rạch Giá tỉnh Kiên Giang trong năm 2015 và đồng thời, bài nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định các giả thuyết của các mơ hình hồi quy. Kết quả hồi quy đa biến bằng phương pháp OLS:
Bảng 13. Kết quả hồi quy mơ hình các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập của các hộ gia đình nghèo ở thành phố Rạch Giá
Biến độc lập Biến phụ thuộc: TN
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa Giá trị p
Hằng số 5,0969 0,0000 TUOI -0,0004 -0,0092 0,6949 GIOITINH 0,1166*** 0,0919 0,0035 TDHV 0,0195*** 0,1726 0,0000 QM_HO 0,0076 0,0375 0,2309 TL_PHUTHUOC -0,1082*** -0,2911 0,0000 LG_TAISAN 0,2981*** 0,3009 0,0000 LG_TDNGHEO 0,2046*** 0,3290 0,0000 Số quan sát 203 R2 0,909 Thống kê Durbin-Watson 1,502
Ghi chú: Các ký hiệu trong bảng kết quả hồi quy tương ứng với các biến số
như sau: TUOI: Tuổi của chủ hộ gia đình trong mẫu khảo sát; GIOITINH: Giới
tính của chủ hộ; TDHV: Trình độ học vấn của chủ hộ; QM_HO: Quy mơ hộ gia
đình được khảo sát; TL_PHUTHUOC: Tỷ lệ phụ thuộc của hộ gia đình; TAISAN: Tổng tài sản của hộ gia đình; TAISAN: tổng tài sản; TDNGHEO: Tín dụng được cấp cho hộ gia đình.
Ký hiệu: LG là kí hiệu của logarithm. *, **, ***: thể hiện có ý nghĩa thống kê ở mức 10%, 5% và 1%.
Bảng 13: thể hiện kết quả hồi qua đa biến của các nhân tố tác động đến thu nhập của các hộ gia đình nghèo ở thành phố Rạch Giá tỉnh Kiên Giang trong năm 2015. Kết quả hồi quy cho thấy trong điều kiện các yếu tố khác không đổi:
- Hệ số GIOITINH = 0,1166 và có ý nghĩa thống kê cao (giá trị p là 0,003) cho thấy giới tính có tác động đến thu nhập của các hộ gia đình. Trung bình thu nhập của các hộ gia đình có chủ hộ là nam giới sẽ cao hơn trung bình thu nhập của hộ gia đình có chủ hộ là nữ giới với 11,66%.
- Hệ số TDHV = 0,0195 và cũng có ý nghĩa thống kê cao (giá trị p là 0,0000) cho thấy khi trình độ học vấn của chủ hộ tăng lên 1 năm thì thu nhập trung bình của hộ sẽ tăng lên 1,95% (0,0195 × 100). Nói cách khác, số năm đi học của chủ hộ tăng lên 1 năm thì thu nhập bình quân của hộ gia đình sẽ tăng lên 1,95%.
- Hệ số TL_PHUTHUOC = -0,1082 và có ý nghĩa thống kê cao (giá trị p là 0,0000). Điều này cho thấy khi tỷ lệ phụ thuộc của hộ gia đình tăng lên 1% thì thu nhập của hộ gia đình sẽ giảm đi 10,82%. Nói cách khác, khi số người sống phụ thuộc trong hộ gia đình tăng lên 1% thì thu nhập của hộ gia đình có xu hướng giảm đi 10,82%.
- Hệ số LG_TAISAN = 0,2981 có ý nghĩa thống kê cao với giá trị của p là 0,0000. Điều này cho thấy khi tổng tài sản của hộ gia đình tăng lên 1% thì thu nhập của hộ gia đình sẽ tăng lên trung bình là 0,2981%.
- Hệ số LG_TDNGHEO = 0,2046 có ý nghĩa thống kê cao với giá trị của p là 0,0000. Điều này cho thấy khi mức tín dụng của hộ gia đình tăng lên 1% thì thu nhập của hộ gia đình sẽ tăng lên trung bình là 0,2046%. Nói cách khác, khi số tiền vay vốn của hộ gia đình tăng lên 1% thì thu nhập của hộ gia đình sẽ tăng trung bình 0,2046%
- Ngồi ra, các biến cịn lại trong mơ hình khơng có ý nghĩa thống kê. Điều này cho thấy chưa thể kết luận về tác động của tuổi chủ hộ và quy mơ hộ gia đình đến thu nhập của các hộ gia đình nghèo ở thành phố Rạch Giá tỉnh Kiên Giang.
* Kiểm tra độ phù hợp chung của mơ hình như sau:
Bảng 14. Kiểm định về sự phù hợp của mơ hình hồi quy
Tổng bình phương Bậc tự do Trung bình bình phương F Sig. Hồi quy 22,833 7 3,262 130,347 0,000 Phần dư 4,880 195 0,025 Tổng 27,713 202
Ghi chú: Giả thuyết H0: Mơ hình hồi quy khơng có ý nghĩa (mơ hình hồi quy khơng phù hợp)
Với mức ý nghĩa thống kê 10%, kết quả kiểm định về mức độ phù hợp chung của mơ hình cho thấy bác bỏ giả thuyết H0 với mức ý nghĩa thống kê rất cao (p- value đều là 0,000). Điều này cho thấy, mơ hình hồi quy nhìn chung là có ý nghĩa.
* Kiểm tra tự tương quan:
Chỉ số thống kê Durbin-Watson trong mơ hình là 1,502 và nằm trong khoảng từ 1 đến 3. Điều này cho thấy mơ hình hồi quy đều khơng bị hiện tượng tự tương quan bậc 1. Nói cách khác, sai lệch giữa các quan sát không bị tương quan với nhau
*Kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi:
Để kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi, tác giả lấy phần dư chưa chuẩn hóa của mơ hình hồi quy với các biến độc lập trong mơ hình (gọi là mơ hình hồi quy phụ). Nếu các hệ số hồi quy của mơ hình hồi quy phụ đồng thời bằng 0, điều này cho thấy khơng có mối quan hệ giữa phần dư chưa chuẩn hóa của mơ hình hồi quy với các biến độc lập trong mơ hình. Khi đó, mơ hình sẽ không bị hiện tượng phương sai thay đổi
Bảng 15: Kết quả hồi quy phụ kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi
Model Unstandardized Coefficients
Giá trị P Hệ số Sai số 1 (Constant) -3482E-15 0.406 1.000 Tuoi .000 0.001 1.000 Gioitinh .000 0.039 1.000 Tdhv .000 0.005 1.000 Qm_ho .000 0.006 1.000 Tl_phuthuoc .000 0.015 1.000 Lg_taisan .000 0.042 1.000 Lg_tdngheo .000 0.029 1.000
Ghi chú: Giả thuyết H0: Các hệ số đồng thời bằng 0 (mơ hình khơng bị hiện
tượng phương sai thay đổi)
Kết quả hồi quy của mơ hình hồi quy phụ cho thấy các hệ số của các biến độc lập trong mơ hình đồng thời bằng 0. Điều này cho thấy khơng có mối quan hệ giữa các hệ số của biến độc lập với phần dư của mơ hình. Nói cách khác, mơ hình không bị hiện tượng phương sai thay đổi.
* Kiểm tra phân phối chuẩn phần dư:
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do: sử du ̣ng mô hình không đúng, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích… Vì vâ ̣y, chúng ta nên thực hiê ̣n nhiều cách khảo sát khác nhau. Mô ̣t cách đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của phần dư (Hoàng Tro ̣ng & Chu Nguyễn Mộng Ngo ̣c, 2008, tr.228). Trong nghiên cứu này, tác giả sử du ̣ng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ phân phối tích lũy P-P Plot.
Biểu đồ 1: Biểu đồ tần số Histogram Biểu đồ 2: Biểu đồ phân phối tích lũy P-P Plot P Plot
Giá tri ̣ trung bình rất nhỏ gần bằng 0 (Mean= 2,21E-14) và đô ̣ lê ̣ch chuẩn xấp xỉ bằng 1 (Std. Dev = 0,983) nên giả thiết phân phối chuẩn không bi ̣ vi pha ̣m
Các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vo ̣ng nên giả thiết phân phối chuẩn không bi ̣ vi pha ̣m
Nguồn: Tác giả xử lý trên phần mềm SPSS