CHƯƠNG 5 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
5.4 KẾT QUẢ CHẠY HỒI QUI
5.4.1. Chạy mơ hình probit với phương pháp ước lượng PSM để đánh giá tác
động của chính sách miễn, giảm học phí đến tỷ lệ đến trường của trẻ em.
Tác giả tiến hành chạy mơ hình Probit bằng code “pscore.ado” do 2 tác giả Sascha O. Becker & Andrea Ichino xây dựng làm cơ sở phân tích PSM với các biến như mơ hình đã thiết lập ban đầu, sau nhiều lần chạy và loại bỏ các biến khơng thỏa mãn thuộc tính cân bằng, mơ hình Probit có trọng số cá nhân để phân tích tác động của chính sách miễn, giảm học phí đến tỷ lệ tới trường của trẻ em ở ĐBSCL thỏa mãn thuộc tính cân bằng như bên dưới:
Bảng 5.21: Kết quả chạy hình probit với phương pháp ước lượng PSM
Miễn giảm học phí Coef. Robust Std. Err. z P>z [95% Conf. Interval] Tỷ lệ đến trường 0.396572 0.199703 1.99 0.047 0.005163 0.787982 Giới tính 0.0091 0.120537 0.08 0.94 -0.22715 0.245349 Học vấn ch -0.03736 0.021281 -1.76 0.079 -0.07907 0.004348 Giới tính ch -0.20706 0.166657 -1.24 0.214 -0.5337 0.119583 Tt hôn nhân ch -0.06076 0.187873 -0.32 0.746 -0.42899 0.307461 Thành thị nông thôn -0.00472 0.159241 -0.03 0.976 -0.31683 0.307384 Việc làm 0.543492 0.217966 2.49 0.013 0.116287 0.970697 Tỷ lệ phụ thuộc 1.55545 0.420332 3.7 0.000 0.731615 2.379285 Chủ hộ làm phi_nn -0.32477 0.171095 -1.9 0.058 -0.66011 0.010568 _cons -1.90678 0.323307 -5.9 0.000 -2.54045 -1.27311
Nguồn: Kêt quả chạy mơ hình từ bộ dữ liệu VHLSS 2012 của tác giả
Vùng hỗ trợ chung = [0.02110571, 0.36900704] và thuộc tính cân bằng được xác lập. So sánh cận gần nhất (Nearest Neighbor matching) trong phương pháp PSM với các giá trị như bảng bên dưới
n. treat n. contr. ATT Std. Err. t
102 136 0.065 0.054 2.470
Note: the numbers of treated and controls refer to actual nearest neighbour matches
Nguồn: Kêt quả chạy mơ hình từ bộ dữ liệu VHLSS 2012 của tác giả
5.4.1.1 Một số kiểm định mơ hình
Trước khi đi sâu phân tích ý nghĩa của từng biến trong mơ hình cũng như mức độ tác động của các biến độc lập tới biến phụ thuộc thì cần kiểm định độ tin cậy & mức độ phù hợp của mơ hình, kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến và phương sai thay đổi.
Như đã trình bày ở phần mơ hình nghiên cứu việc sử dụng phương pháp PSM để so sánh giá trị trung bình giữa các biến và PSM sẽ khơng chịu sự tác động của hiện tượng nội sinh nếu có xảy ra trong mơ hình do đó tác giả sẽ khơng kiểm tra hiện tượng nội sinh.
- Kiểm định độ tin cậy của mơ hình
Giá trị của kiểm định các hệ số β trong mơ hình probit: Prob > chi2 = 0.0001 cho ta kết luận là tồn tại ít nhất 1 β ≠ 0 (bác bỏ H0: tất cả các hệ số đều β = 0)
- Mức độ phù hợp của mơ hình với phương pháp hậu kiểm
Correctly Classified = 89.32%. Việc phân loại chính xác của phương pháp hậu kiểm đạt 89.32% là khá cao, điều này cho thấy mơ hình là khá phù hợp cho phân tích.
- Đa cộng tuyến
Chạy mơ hình hồi quy bằng phương pháp OLS để tính hệ số phóng đại phương sai. VIF của các biến đều nhỏ hơn 3 và có giá trị trung bình bằng 1.45, nhỏ hơn nhiều so với giá trị tới hạn là 10. Chưa phát hiện đa cộng tuyến nghiêm trọng.
- Phương sai thay đổi
Hồi quy lại bằng mơ hình probit có thêm tùy chọn và khơng có tùy chọn robust để so sánh giá trị sai số chuẩn cho hai trường hợp này. Từ kết quả phân tích cho thấy sai số chuẩn của 2 ước lượng này là gần như nhau. Chưa có bằng chứng về
5.4.1.2. Ý nghĩa & tác động của các biến trong mơ hình
Giá trị tính tốn tác động bình qn của chính sách miễn, giảm học phí đến đối tượng được thụ hưởng bằng so sánh cận gần nhất là ATT = 0.065. Từ đó cho thấy những hộ gia đình mà trẻ em được miễn, giảm học phí có tỷ lệ đến trường cao hơn bình quân 6.5% so với các hộ mà trẻ em khơng được miễn, giảm học phí (ứng với giá trị t = 2.4701)