CHƢƠNG 3 : PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
4.5 Kiểm định thay đổi thu nhập bằng mơ hình hồi quy Binary logit
Đề tài dùng mơ hình hồi quy Binary logit để giải thích việc tăng, giảm thu nhập của hộ dân bị thu hồi đất. Trong đó, biến phụ thuộc về thu nhập sẽ nhận hai giá trị: Y=1 (thu nhập tăng và không đổi) và 0 nếu thu nhập giảm, nên mơ hình Binary logit được áp dụng để đo lường xác suất tăng, giảm thu nhập của hộ.
Hàm hồi quy có dạng như sau:
Ln Oo = β0 + β1 Edu + β2 Agehead + β3 SqrAgehead + β4 Labor + β5 IndusLabor + β6 Dependent + β7 Area + β8 SqrArea + β9 Invest + β10Religion + u.
Kết quả hồi quy Binary logit cho biết hệ số của các biến mang dấu dương có ý nghĩa, nếu như các yếu tố khác không đổi, tăng thêm một đơn vị của yếu tố này sẽ làm tăng xác suất của thu nhập tăng của hộ và ngược lại.
4.5.1 Phân tích các kiểm định Mơ hình hồi quy đầy đủ Mơ hình hồi quy đầy đủ
Các biến trong mơ hình
β S.E. Wald df Sig. Exp(β)
95.0% C.I.for Exp(β) Lower Upper Trình độ học vấn (Edu) 0.065 0.089 0.535 1 0.464 1.067 0.896 1.271 Độ tuổi chủ hộ (Agehead) 0.145 0.141 1.064 1 0.302 1.156 0.877 1.524 Bình phương độ tuổi chủ hộ (Sqragehead) 0.000 0.001 0.676 1 0.411 0.999 0.997 1.001 Số lao động tạo thu nhập
(Labor) -0.865 0.589 2.158 1 0.142 0.421 0.133 1.335
Lao động trong khu công
nghiệp (Induslabor) 0.502 0.503 0.997 1 0.318 1.652 0.617 4.423 Tỉ lệ phụ thuộc hộ gia đình
Diện tích đất hộ bị thu hồi
(Area) 0.000 0.001 0.690 1 0.406 0.999 0.998 1.001
Bình phương diện tích đất
hộ bị thu hồi (SqrArea) 0.000 0.000 1.317 1 0.251 1.000 1.000 1.000 Khả năng đầu tư sản xuất
kinh doanh (Invest) 2.247 0.751 8.961 1 0.003 9.456 2.172 41.165 Tôn giáo của chủ hộ
(Religion) -0.065 0.688 0.009 1 0.925 0.937 0.243 3.612
Hằng số (C)
0.259 4.218 0.004 1 0.951 1.295
Hình 9. Các biến trong mơ hình
Nguồn: Tính tốn dựa trên số liệu điều tra (2014).
Kiểm định hệ số hồi quy
Trong hình 9, cột mức ý nghĩa (Sig.) của kiểm định Wald cho ta thấy: Các biến có mức ý nghĩa < 90% bao gồm:
Biến Edu có Sig.= 0,464>0,05. Do đó biến Edu tương quan khơng có ý nghĩa với biến Y với độ tin cậy là 95%.
Biến Agehead có Sig.= 0,302>0,05. Do đó biến Agehead tương quan khơng có ý nghĩa với biến Y với độ tin cậy là 95%.
Biến Sqragehead có Sig.= 0,411>0,05. Do đó biến Sqragehead tương quan khơng có ý nghĩa với biến Y với độ tin cậy là 95%.
Biến Labor có Sig.= 0,142>0,05. Do đó biến Labor tương quan khơng có ý nghĩa với biến Y với độ tin cậy là 95%.
Biến Induslabor có Sig.= 0,318>0,05. Do đó biến Induslabor tương quan khơng có ý nghĩa với biến Y với độ tin cậy là 95%.
Biến Area có Sig.= 0,406>0,05. Do đó biến Area tương quan khơng có ý nghĩa với biến Y với độ tin cậy là 95%.
Biến SqrArea có Sig.= 0,251>0,05. Do đó biến SqrArea tương quan khơng có ý nghĩa với biến Y với độ tin cậy là 95%.
Biến Religion có Sig.= 0,925>0,05. Do đó biến Religion tương quan khơng có ý nghĩa với biến Y với độ tin cậy là 95%.
Các biến có mức ý nghĩa > 95% bao gồm:
Biến Invest có Sig.= 0,003 < 0,05. Do đó biến Invest tương quan có ý nghĩa với biến Y với độ tin cậy là 99%.
Biến Dependent có Sig.= 0,002< 0,05. Do đó biến Dependent tương quan có ý nghĩa với biến Y với độ tin cậy là 99%.
Kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình
Mức độ dự báo chính xác:
Phân loại dự báo Quan sát
Y (thu nhập tăng, không đổi =1, giảm = 0)
Dự báo
So sánh sự thay đổi thu nhập của hộ sau khi thu hồi đất so
với trước khi thu hồi đất Percentage Correct
0 1
So sánh sự thay đổi thu nhập của hộ sau khi thu hồi đất so
với trước khi thu hồi đất
0 21 10 67.7
1
8 111 93.3
Tỉ lệ tổng thể 88.0
Trong hình số 10, với 29 hộ thu nhập giảm (xem theo cột) mơ hình dự đốn đúng 21 hộ (xem theo hàng), vậy tỉ lệ đúng là 67,7%. Cịn 121 hộ thu nhập tăng, khơng đổi mơ hình dự đốn đúng 111 hộ, tỷ lệ đúng là 93,3%. Do đó tỷ lệ dự đốn đúng của tồn bộ mơ hình là 88%.
Mức độ phù hợp của mơ hình:
Kiểm định Omnibus đối với các hệ số Chi-square df Sig.
Step 78.075 21 0.000
Block 78.075 21 0.000
Model 78.075 21 0.000
Hình 11. Kiểm định Omnibus đối với các hệ số của mơ hình
Nguồn: Khảo sát và tính tốn, 2014.
Kiểm định Omnibus cho thấy Sig.<0,01 (độ tin cậy 99%). Như vậy, các biến độc lập có quan hệ tuyến tính với biến phụ thuộc trong tổng thể. Vì vậy, mơ hình lựa chọn là phù hợp nhất.
Kiểm định mức độ giải thích của mơ hình
Tóm tắt mơ hình
Step -2 Log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerke R Square
1 74.777a 0.406 0.635
Hình 12. Tóm tắt mơ hình
R2 – Nagelkerke: 0,635; có nghĩa là 63,5% thay đổi của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập của mơ hình.