Chương II Tổng quan về tình hình kinh tế xã hội của TP Long Xuyên
3.1. Quy trình nghiên cứu
Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu Xác định vấn đề nghiên cứu Xác định vấn đề nghiên cứu
Mục tiêu và phạm vi nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết và mơ hình nghiên cứu
Xây dựng bảng câu hỏi
Điều tra thử (5 hộ)
Hoàn thiện bảng câu hỏi
Thu thập dữ liệu (n=150)
Mã hoá, làm sạch dữ liệu
Phân tích dữ liệu
(Thống kê mơ tả, kiểm định và phân tích hồi quy)
Trước tiên, tác giả xác định vấn đề cần nghiên cứu, mục tiêu và phạm vi nghiên cứu. Sau đó dựa trên cơ sở lý thuyết, các nghiên cứu đã có, đặc điểm của địa phương và trao đổi về chuyên môn với các cán bộ phụ trách, xây dựng mơ hình nghiên cứu cho đề tài. Tiếp theo lập bảng câu hỏi và tiến hành điều tra thử. Sau đó hồn thiện bảng câu hỏi và tiến hành thu thập dữ liệu nghiên cứu bằng phương pháp phỏng vấn các hộ nông dân trên địa bàn nghiên cứu. Mẫu điều tra sau khi thu về sẽ được kiểm tra, mã hố trên máy tính. Tiếp theo, tác giả tiến hành phân tích thống kê và phân tích hồi quy để đánh giá tác động của việc ứng dụng nông nghiệp công nghệ mới và của các nhân tố đến thu nhập của hộ nơng dân. Từ đó, gợi ý chính sách nhằm nâng cao hiệu quả của việc ứng dụng nông nghiệp công nghệ mới và nâng cao thu nhập cho hộ nông dân trên địa bàn thành phố Long Xuyên.
3.2. Phương pháp nghiên cứu
Đề tài nghiên cứu “Tác động của việc ứng dụng nông nghiệp công nghệ mới đến thu nhập của hộ nông dân tại thành phố Long Xuyên, tỉnh An Giang” thực hiện thông qua hai giai đoạn:
3.2.1. Sử dụng phương pháp thống kê mơ tả để phân tích đặc điểm của mẫu nghiên cứu.
3.2.2. Sử dụng kiểm định thống kê dùng trong phân tích sự khác biệt giữa hai
tham số trung bình để giúp tác giả có thể khẳng định sự khác biệt về giá trị trung bình của các nhóm đối tượng độc lập nhau có ý nghĩa hay khơng. Theo đó, trong phạm vi nghiên cứu của đề tài, tác giả sử dụng các kiểm định như sau:
Một là, sử dụng kiểm định Chi bình phương để kiểm định khi hai yếu tố
nghiên cứu đều là biến định tính. Kết quả kiểm định chi bình phương cho biết có hay khơng có mối liên hệ giữa hai biến trong tổng thể. Khi áp dụng kiểm định Chi bình phương trong SPSS, nếu significance (Sig.) của Chi bình phương nhỏ hơn hoặc bằng 0,05, hai biến có mối liên hệ với độ tin cậy 95% trở lên.
Hai là, sử dụng kiểm định T đối với mẫu độc lập (T-Test for independent
kiểm định T cho biết giá trị trung bình của một yếu tố thuộc vào hai nhóm độc lập có thật sự khác nhau khơng. Phân tích kiểm định như sau:
Trường hợp 1: Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene lớn hơn 0,05, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần phương sai tổng thể đồng nhất (Equal variances assumed). Khi Sig. ≤ 0,05, kết luận giá trị trung bình của một yếu tố thuộc vào hai nhóm độc lập thật sự khác nhau.
Trường hợp 2: Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene nhỏ hơn hoặc bằng 0,05, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần phương sai tổng thể không đồng nhất (Equal variances not assumed). Khi Sig. ≤ 0,05, kết luận giá trị trung bình của một yếu tố thuộc vào hai nhóm độc lập thật sự khác nhau.
Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng các kiểm định thống kê để kiểm định về hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả kinh tế giữa nhóm nơng dân ứng dụng cơng nghệ mới với nhóm nơng dân khơng ứng dụng công nghệ mới.
Đối với kiểm định về hiệu quả kỹ thuật của chương trình “Một phải năm giảm”, tiến hành kiểm định mối liên hệ giữa ứng dụng công nghệ mới với việc sử dụng giống xác nhận, số lượng giống sử dụng, số lượng phân bón sử dụng, hình thức thu hoạch, số lần phu thuốc BVTV, số lần bơm nước.
Đối với kiểm định về hiệu quả kinh tế của chương trình “Một phải năm giảm”, tiến hành kiểm định mối liên hệ giữa ứng dụng cơng nghệ mới với chi phí giống, chi phí phân bón, chi phí thuốc, chi phí bơm nước, chi phí thu hoạch, chi phí cơng lao động, năng suất, doanh thu, thu nhập, giá thành sản xuất….
3.2.3. Sử dụng mơ hình Hồi quy tuyến tính với dữ liệu chéo để đánh giá các
nhân tố ảnh hưởng đến thu nhập của hộ nông dân trồng lúa trên địa bàn thành phố Long Xuyên.
3.2.3.1. Khung phân tích:
Dựa vào cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm, khung phân tích bao gồm 09 yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập của hộ nơng dân
Hình 3.2: Khung phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập
3.2.2.2. Mơ hình lượng hóa
Mơ hình các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập của hộ nông dân được thể hiện qua hàm hồi quy tuyến tính sau:
Y = f(Xi)
Hàm ước lượng mức độ tương quan giữa các biến độc lập đến biến phụ thuộc. Y = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + b5X5+ b6X6 + b7X7 + b8X8 + b9X9 + u Trong đó: Y: là biến phụ thuộc; X1, X2, X3, X4, X5, X6, X7, X8, X9,là các biến độc lập; u là phần dư. Việc ứng dụng nơng nghiệp cơng nghệ mới Diện tích đất nơng nghiệp của hộ Kinh nghiệm làm việc của chủ hộ Vay vốn Kiến thức nông nghiệp
của chủ hộ Thu nhập của hộ nơng dân Trình độ học vấn của chủ hộ Giới tính của chủ hộ Tỷ lệ phụ thuộc
Tham gia tập huấn chương trình
3.2.2.3. Đo lường các biến và giả thuyết nghiên cứu:
Biến phụ thuộc:
Y là thu nhập bình quân/hộ (triệu đồng) (THUNHAP). Thu nhập của hộ nơng dân trồng lúa được tính bằng cách lấy thu nhập bán lúa trừ đi tổng chi phí (giống, phân, thuốc BVTV,...).
Biến độc lập:
X1 là việc ứng dụng nông nghiệp công nghệ mới của hộ nông dân (UDNNCNM): biến giả, nhận giá trị là 1 nếu hộ có ứng dụng chương trình “Một phải năm giảm”, nhận giá trị là 0 nếu hộ khơng có ứng dụng chương trình “Một phải năm giảm”. Giả định rằng biến này có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc tức là hộ có ứng dụng nơng nghiệp cơng nghệ mới thì thu nhập của hộ sẽ tăng lên.
X2 là việc tham gia tập huấn Chương trình “Một phải năm giảm” (TGIATH): biến giả, nhận giá trị là 1 nếu hộ có tham gia tập huấn Chương trình “Một phải năm giảm”, nhận giá trị là 0 nếu hộ không tham gia tập huấn Chương trình “Một phải năm giảm”. Giả định rằng biến này có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc tức là hộ có tham gia tập huấn Chương trình “Một phải năm giảm” thì thu nhập của hộ sẽ tăng lên.
X3 là giới tính của chủ hộ (GIOITINH): biến giả, nhận giá trị là 1 nếu chủ hộ là nam, nhận giá trị là 0 nếu chủ hộ là nữ. Giả định rằng biến này có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc tức là hộ có chủ hộ là nam thì thu nhập của hộ sẽ tăng lên.
X4 là trình độ học vấn của chủ hộ (TDOHVAN): thể hiện qua số năm đi học của chủ hộ (đơn vị là năm). Giả định rằng biến này có quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc tức là chủ hộ có trình độ văn hóa càng cao thì thu nhập càng tăng.
X5 là kinh nghiệm canh tác lúa của chủ hộ (SNAMKN): thể hiện qua số năm canh tác lúa của chủ hộ (đơn vị là năm). Đa số các hộ nơng dân trồng lúa thì kinh nghiệm là yếu tố quan trọng quyết định đến năng suất lao động. Người càng có nhiều năm kinh nghiệm thì thu nhập sẽ càng cao. Giả định rằng biến này có mối quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc tức là chủ hộ có số năm canh tác lúa càng cao thì thu nhập càng tăng.
X6 là quy mô diện tích đất (DTICH): thể hiện diện tích đất trồng lúa của hộ (đơn vị là m2). Giả định rằng biến này có mối quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc tức là hộ có diện tích đất trồng lúa càng nhiều thì thu nhập càng tăng.
X7 là vay vốn trồng lúa của hộ (VAYVON): biến giả, nhận giá trị là 1 nếu hộ có vay vốn từ các định chế chính thức, nhận giá trị là 0 nếu hộ khơng có vay vốn. Khi hộ nơng dân được vay vốn từ các định chế chính thức thì có cơ hội mở rộng sản xuất góp phần tăng thu nhập. Giả định rằng biến này có mối quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc, tức là hộ có vay vốn thì thu nhập càng tăng.
X8 là tỷ lệ phụ thuộc (TLPTHUOC): là tỷ lệ giữa số người không nằm trong độ tuổi lao động của hộ (dưới 15 tuổi và trên 55 tuổi đối với nữ hoặc trên 60 tuổi đối với nam) trên tổng số người trong hộ (đơn vị là %). Khi hộ có tỷ lệ phụ thuộc cao nghĩa là hộ đó có ít người tạo ra thu nhập và có nhiều người khơng tạo ra thu nhập dẫn đến thu nhập bình quân đầu người của hộ sẽ giảm. Giả định rằng biến này có mối quan hệ nghịch chiều với biến phụ thuộc, tức là hộ có tỷ lệ phụ thuộc càng cao thì thu nhập của hộ càng giảm.
X9 là kiến thức nông nghiệp (KIENTHUC): Kiến thức nông nghiệp bao gồm kiến thức chung về nông nghiệp và kiến thức kỹ thuật nơng nghiệp (đơn vị tính là điểm). Trong nghiên cứu này, tác giả đánh giá kiến thức nông nghiệp của người nông dân thông qua bảng câu hỏi phỏng vấn trực tiếp. Trình độ kiến thức chung được đánh giá tối đa là 4 điểm chiếm 40% tổng số điểm kiến thức nông nghiệp. Kiến thức về kỹ thuật nông nghiệp của người nông dân trong nghiên cứu này được kiểm tra sự hiểu biết về các kỹ thuật trong chương trình “Một phải năm giảm”. Kiến thức về kỹ thuật nông nghiệp được đánh giá tối đa là 6 điểm chiếm 60% tổng số điểm kiến thức nông nghiệp. Như vậy người nơng dân có thể đạt thấp nhất là 0 điểm và cao nhất là 10 điểm. Giả định rằng biến này có mối quan hệ cùng chiều với biến phụ thuộc, tức là chủ hộ có kiến thức nơng nghiệp càng cao thì thu nhập càng tăng.
Bảng 3.1: Định nghĩa các biến và giả thuyết
Biến số Diễn giải Nguồn Kỳ vọng dấu Y: Biến phụ thuộc
(THUNHAP)
Thu nhập bình quân. Park (1992), Scoones (1998), Mankiw (2003). Các biến độc lập X1: Ứng dụng nông nghiệp công nghệ mới (UDNNCNM)
Biến giả, nhận giá trị 1 nếu hộ có ứng dụng chương trình “Một phải năm giảm”, nhận giá trị 0 nếu hộ khơng có ứng dụng chương trình. Đinh Phi Hổ (2012), Đoàn Ngọc Phả (2014) (+)
X2: Tham gia tập huấn
chương trình
(TGIATH)
Biến giả, nhận giá trị là 1 nếu hộ có tham gia tập huấn Chương trình “Một phải năm giảm”, nhận giá trị 0 nếu hộ không tham gia tập huấn Chương trình. Đinh Phi Hổ (2012), Đoàn Ngọc Phả (2014) (+) X3: Giới tính của chủ hộ (GIOITINH)
Biến giả, nhận giá trị 1 nếu chủ hộ là nam, nhận giá trị 0 nếu chủ hộ là nữ. Bùi Quang Bình (2008), Karttunen (2009), Nguyễn Trọng Hồi (2010). (+) X4: Trình độ học vấn của chủ hộ
Số năm đi học của chủ hộ (năm).
Solow (1957),
(TDOHVAN) Thắng (2002), Bùi Quang Bình (2008), Karttunen (2009). X5: Kinh nghiệm làm việc của chủ hộ (SNAMKN)
Số năm làm việc của chủ hộ (năm). Bùi Quang Bình (2008), Nguyễn Quốc Nghi và cộng sự (2011). (+)
X6: Quy mơ diện tích đất của hộ (DTICH)
Diện tích đất sản xuất của hộ (m2) Nguyễn Sinh Công (2004), Mwanza (2011). (+) X7: Vay vốn từ các định chế chính thức (VAYVON)
Biến giả, nhận giá trị 1 nếu hộ có vay vốn từ các định chế chính thức, nhận giá trị 0 nếu hộ không vay vốn Mwanza (2011). (+) X8: Tỷ lệ phụ thuộc (TLPTHUOC)
Đo lường bỏi tỷ lệ phần trăm tổng số người không nằm trong độ tuổi lao động trong tổng số người trong độ tuổi lao động (%) Nguyễn Sinh Cơng (2004), Nguyễn Trọng Hồi (2010). (-) X9: Kiến thức nông nghiệp của chủ hộ (KIENTHUC)
Gồm kiến thức chung về nông nghiệp và kiến thức kỹ thuật nông nghiệp (đơn vị tính là điểm)
Marshall A. (1890), Đinh
3.2.2.4. Các kiểm định cần thực hiện
Đối với mơ hình hồi quy tuyến tính sử dụng dữ liệu chéo, để mơ hình hồi quy đảm bảo khả năng tin cậy, ta cần thực hiện 5 kiểm định sau:
Một là, kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi quy, nhằm xem xét biến độc lập tương quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc hay không. Khi mức ý nghĩa (Significance, Sig.) của hệ số hồi quy từng phần có độ tin cậy ít nhất 95% (Sig. ≤ 0,05), ta kết luận có tương quan có ý nghĩa thống kê giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
Hai là, kiểm định mức độ phù hợp của mơ hình, nhằm xác định xem có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc hay khơng. Phân tích phương sai được sử dụng để kiểm định, nếu mức ý nghĩa đảm bảo có độ tin cậy ít nhất 95% (Sig. < 0,05), mơ hình được xem là phù hợp.
Ba là, kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, là hiện tượng các biến độc lập có quan hệ gần như tuyến tính. Để kiểm tra hiện tượng này, ta sử dụng thước đo độ phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor, VIF) để kiểm định hiện tượng tương quan giữa các biến độc lập. Điều kiện là VIF < 10 để khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Bốn là, hiện tượng tự tương quan. Khi có hiện tượng tự tương quan thì các phần dư số chuẩn ước lượng sẽ khác các phần dư thực và do đó ước lượng sẽ khơng chính xác. Điều này làm cho các trị thống kê t và F được ước lượng không đúng. Sử dụng trị số thống kê Durbin-Watson để kiểm tra xem có hiện tượng tự tương quan trong phần dư hay không. Khi d lớn hơn dU và nhỏ hơn (4 - dL), kết luận: Khơng có hiện tượng tự tương quan trong phần dư của mơ hình hồi quy tuyến tính.
Năm là, hiện tượng phương sai của phần dư thay đổi là hiện tượng các giá trị phần dư có phân phối khơng giống nhau và giá trị phương sai không như nhau. Bỏ qua hiện tượng phương sai của phần dư thay đổi làm cho ước lượng OLS của các hệ số hồi quy không hiệu quả, các kiểm định giả thuyết khơng cịn giá trị và các dự báo khơng cịn hiệu quả. Để kiểm tra hiện tượng này, ta sử dụng kiểm định Spearman
hoặc kiểm định White. Trong nghiên cứu này số quan sát là 150, nên sử dụng kiểm định White.
Kiểm định White:
Kết quả của mơ hình hồi quy:
Y= b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3 + b4X4 + b5X5 + b6X6 + b7X7 + b8X8 + b9X9 + u(1) Xây dựng mơ hình hồi quy phụ:
u2 = a1 + a2X2 + a3X3 + a4X4 + a5X5 + a6X6 + a7X7 + a8X8 + a9X9 + a11(X1)2 + a12(X2)2 + a13(X3)2 + a14(X4)2 + a15(X5)2 + a16(X6)2 + a17(X7)2 + a18(X8)2 + a19(X9)2 + a21(X1*X2*X3*X4*X5* X6* X7*X8*X9) + v (2)
Xác định hệ số White: nR2, trong đó n số quan sát của nghiên cứu và R2 là kết quả có được từ mơ hình hồi quy phụ. Khi (nR2) < giá trị Chi bình phương, kết luận: phương sai của phần dư khơng đổi.
Từ kết quả có được giải thích ý nghĩa của các biến, các hệ số hồi quy. Qua đó, tính mức độ tương quan các biến, tính tốn và kiểm định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy này.