CHƯƠNG 3 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4. Kết quả ước lượng mơ hình hồi quy
Bảng 3.4 Kết quả mơ hình hồi quy sau khi đã kiểm soát các yếu tố ảnh hưởng
đến thu nhập8
Biến phụ thuộc: LN(thu nhập bình quân đầu người)
8Mơ hình này là mơ hình phù hợp nhất sau khi lần lượt loại hai biến số ít có ý nghĩa thống kê nhất trong mơ hình ban đầu (biến giới tính chủ hộ và biến tuổi chủ hộ). Chi tiết xem thêm phần phụ lục 4.
Các biến độc lập Hệ số ước lượng Hệ số ước lượng
sau hiệu chỉnh9 Sai số chuẩn
Hằng số 6,873729 6,873729 (0,101441) * Thời gian 0,489524 0,631539 (0,076795) * Nhóm hộ 0,068936 0,071367 (0,064377)+ Thời gian*Nhóm hộ 0,251125 0,285470 (0,092756) * Miền bắc 0,235912 0,266062 (0,052833) * Miền nam 0,718477 1,051306 (0,052982) * Làm việc phi NN 0,380157 0,462514 (0,057171) * Diện tích nhà 0,001906 0,001906 (0,000350) * Học vấn chủ hộ 0,031478 0,031478 (0,006743) * Dân tộc 0,383062 0,466769 (0,048899) * Diện tích đất sản xuất 0,016677 0,016817 (0,001828) * Loại nhà 0,149203 0,160909 (0,039219) * Số người phụ thuộc -0,101597 -0,101597 (0,018621) *
Quy mơ hộ gia đình -0,083670 -0,083670 (0,012966) *
Xã thuộc dự án 0,161848 0,175682 (0,043141) * Số ngày ốm -0,004702 -0,004702 (0,002448) ** Có xe máy 0,349829 0,418825 (0,038338) * Có ti vi 0,221487 0,247931 (0,047516) * Số quan sát 1331 R2 0,545097 R2 điều chỉnh 0,539207 *Mức ý nghĩa 0,01; ** Mức ý nghĩa 0,05; + Khơng có ý nghĩa ở 0,1
Kết quả của mơ hình cho thấy, suất sinh lợi của việc sử dụng điện (sau khi
kiểm soát các yếu tố khác ảnh hưởng đến thu nhập) là 28,5%. Hệ số này có ý
nghĩa thống kê ở mức tin cậy 0,05).
9Đối với các biến giả trong mơ hình hồi quy bán logarit, tính tác động của các biến này đến biến phụ thuộc
bằng cách: Tính anti-log của các hệ số (β) tương ứng sau đó trừ đi 1. {EXP (β) -1}. Dấu trong ngoặc là hệ số sau (β) khi đã tính anti-log. Xem Basic econometrics, Damodar N. Gujarati (1995), Chương 15, trang 525-
Đối với các biến số khác, các hệ số β^ đều cho dấu đúng như kỳ vọng và có giá trị thống kê t nằm xa trong phạm vi (-2;2). Duy nhất chỉ có hệ số β^ của biến Nhóm hộ (D) có giá trị thống kê t <2. Tuy nhiên đây là biến mà nghiên cứu đang xem xét nên tác giả không loại khỏi mơ hình. Việc giữ ngun biến Nhóm hộ (D) trong mơ hình cũng khơng làm sai lệch nghiêm trọng đến kết quả hồi quy.
Biến Hệ số β Giải thích ý nghĩa của các hệ số hồi quy
Hằng số 6,873729 Hệ số tung độ gốc, hằng số của mô hình.
Thời gian (T =1 là năm 2005)
0,489524
(0,631539)
Trong điều kiện các nhân tố khác không đổi, vào năm 2005, thu nhập bình quân đầu người của các
hộ gia đình tăng trung bình 63,1% so với năm 2002. Nhóm hộ (D =1 nhóm xử lý, D= 0 nhóm kiểm sốt) 0,068936 (0,071368)
Trong điều kiện các nhân tố khác khơng đổi, trung
bình một hộ gia đình sử dụng điện sẽ làm tăng 7,1 % thu nhập bình quân đầu người của hộ gia đình
so với những hộ khơng sử dụng điện.
Thời gian*Nhóm hộ 0,251125
(0,285470)
Suất sinh lợi của việc sử dụng điện (sau khi kiểm soát các yếu tố khác) là 28,5% tính trên thu nhập bình quân đầu người.
Miền bắc 0,235912
(0,266063)
Trong điều kiện các nhân tố khác khơng đổi, trung
bình một hộ gia đình ở miền bắc có thu nhập bình
qn đầu người cao hơn 26,6% so với thu nhập bình quân đầu người cuả hộ ở khu vực miền trung
Miền nam
0,718477
(1,051307)
Trong điều kiện các nhân tố khác khơng đổi, trung
bình một hộ gia đình ở miền nam có thu nhập bình
qn đầu người cao hơn 105% so với thu nhập
bình quân đầu người của hộ ở khu vực miền trung.
Phi nông nghiệp
0,380157
(0,462514)
Trong điều kiện các nhân tố khác khơng thay đổi,
trung bình một hộ gia đình tham gia sản xuất phi NN có mức thu nhập bình qn đầu người cao hơn 46,2 % so với thu nhập bình quân đầu người của các hộ chỉ tham gia sản xuất NN.
Diện tích nhà 0,001906 Trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi, trung bình cứ một m2 diện tích nhà tăng thêm sẽ
Biến Hệ số β Giải thích ý nghĩa của các hệ số hồi quy
người.
Học vấn chủ hộ 0,031478
Trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi,
cứ tăng thêm 1 năm học vấn chủ hộ sẽ làm tăng
tương ứng trung bình 3,14% thu nhập bình quân đầu người.
Dân tộc
0,383062
(0,46677)
Trong điều kiện các nhân tố khác khơng thay đổi,
thu nhập bình qn đầu người của một hộ gia đình
người Kinh hay người Hoa sẽ tăng thêm trung
bình 46,6 % so với hộ gia đình thuộc các dân tộc ít
người khác.
Diện tích đất sản xuất 0,016677
Trong điều kiện các nhân tố khác khơng thay đổi,
thu nhập bình qn đầu người của một hộ gia đình sẽ tăng trung bình 1,66% nếu tăng diện tích đất sản xuất nơng nghiệp lên 1000m2.
Loại nhà 0,149203
(0,160909)
Trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi,
thu nhập bình quân đầu người của một hộ gia đình sẽ tăng thêm 16,0% nếu gia đình ấy sở hữu loại nhà kiên cố hay bán kiên cố.
Số người phụ thuộc -0,101597
Trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi,
cứ tăng thêm một người phụ thuộc trong hộ sẽ làm giảm trung bình 10,15 % thu nhập bình qn đầu người.
Quy mơ hộ gia đình -0,083670
Trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi, cứ tăng thêm một thành viên trong hộ sẽ làm giảm
tương ứng 8,36 % thu nhập quân đầu người.
Xã có thuộc dự án hay không
0,161848
(0,175682)
Trong điều kiện các nhân tố khác khơng thay đổi,
một hộ gia đình thuộc xã có dự án điện khí hố nơng thơn sẽ làm tăng thêm trung bình 17,5% thu nhập bình quân đầu người so với các hộ gia đình khơng thuộc xã có dự án điện khí hố nơng thơn.
Số ngày ốm -0,004702
Trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi,
cứ tăng thêm 01 ngày ốm của các thành viên sẽ
làm giảm tương ứng trung bình 0,47% thu nhập bình quân đầu người. (biến này có ý nghĩa thống
Biến Hệ số β Giải thích ý nghĩa của các hệ số hồi quy
Có xe máy 0,349829
(0,418825)
Trong điều kiện các nhân tố khác khơng thay đổi,
hộ gia đình nào sở hữu ít nhất 01 xe máy sẽ làm
tăng mức thu nhập bình qn đầu người trung bình
41,88 %
Có ti vi
0,221487
(0,247931)
Trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi,
hộ gia đình nào sở hữu ít nhất 01 tivi sẽ làm tăng mức thu nhập bình quân đầu người trung bình
24,79% .
Ở mơhình này, R2 có giá trị 54,5%. Nó cho biết các biến số độc lập được sử dụng trong mơ hình có thể giải thích được 54,5% sự biến thiên của biến số phụ thuộc (log thu nhập bình quân đầu người). Tuy nhiên sẽ là sai lầm khi đánh giá mơ hình chỉ trên cơ sở giá trịR2, bởi vì khi bổ sung thêm các biến giải thích vào mơ hình hồi qui sẽ làm gia tăng giá trị R2(cho dù những biến hồi qui này không phù hợp), và sự gia tăng này sẽ chịu sự đánh đổi bằng sự giảm chính xác của những ước lượng.
Do ước lượng mẫu của R2 có khuynh hướng là một ược lượng trội của tham số R2 của tổng thể. Vì vậy giá trị R2 điều chỉnh được dùng để bù cho phần thiên lệch này của R2.Khi tăng thêm biến giải thích vào mơ hình hồi qui, giá trị của hệ số này có thể được cải thiện, cũng có thể khơng thay đổi hoặc thậm chí có thể giảm đi. Hệ số R2 điều chỉnh sẽ cân đối giữa sự gia tăng sức mạnh giải thích được đóng góp bởi
một biến giải thích bổ sung với sự giảm mức chính xác khi sử dụng thơng tin để ước lượng hệ số của biến giải thích bổ sung này. Hệ số R2 điều chỉnh có thể sử dụng để
so sánh hai mơ hình hồi qui có số biến giải thích khác nhau.
Trong mơ hình này, R2 điều chỉnh có giá trị là 53,9%. Ngồi ra hệ số F – stat của mơ hình là 92,5, một hệ số khá cao, thống kê Pro (F- stat) = 0,000 rất nhỏ là những chỉ số cho thấy mơ hình này tương đối phù hợp.