Đơn vị tính: Số hộ Thu nhập tăng, khơng đổi Thu nhập giảm Tổng cộng Tỉ lệ (%) 0-20% 46 0 46 30,67 20-40% 42 3 45 30 40-60% 14 7 21 14 60-100% 17 21 38 25,33 Tổng cộng 119 31 150 100
(Chi)2 tính tốn = 54,9373 (Chi)2 tới hạn = 19,67514
Nguồn: Khảo sát và tính tốn, 2014.
Qua bảng 11, kết quả tính tốn cho thấy (Chi)2 tính tốn = 54,9373 > (Chi)2 tới hạn = 19,67514, vì vậy yếu tố tỉ lệ phụ thuộc có ý nghĩa thống kê. Ta kết luận tỉ lệ phụ thuộc làm giảm thu nhập của hộ. Thành viên phụ thuộc không tạo thu nhập và sống nhờ vào thu nhập của các thành viên khác trong hộ. Khi mà nguồn thu nhập bị phân chia ra, hộ gia đình khơng có tích lũy và tích lũy thấp cho nên khơng thể đầu tư làm thay đổi thu nhập.
Từ kết quả kiểm tra và tính tốn sử dụng phép kiểm định thống kê (Chi)2, nhận thấy hai yếu tố có ý nghĩa thống kê trong việc giải thích thu nhập của hộ tại vùng nghiên cứu là (1) Quyết định đầu tư sản xuất kinh doanh và (2) tỉ lệ phụ thuộc.
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
Trình độ học vấn (Edu)
Các biến trong mơ hình
β S.E. Wald df Sig. Exp(β)
95.0% C.I.for Exp(β) Lower Upper Độ tuổi chủ hộ (Agehead) Bình phương độ tuổi chủ hộ (Sqragehead)
Số lao động tạo thu nhập (Labor)
Lao động trong khu công nghiệp (Induslabor) Tỉ lệ phụ thuộc hộ gia đình (Dependent) 0.065 0.089 0.535 1 0.464 1.067 0.896 1.271 0.145 0.141 1.064 1 0.302 1.156 0.877 1.524 0.000 0.001 0.676 1 0.411 0.999 0.997 1.001 -0.865 0.589 2.158 1 0.142 0.421 0.133 1.335 0.502 0.503 0.997 1 0.318 1.652 0.617 4.423 -6.612 2.161 9.365 1 0.002 0.001 0.000 0.093
Diện tích đất hộ bị thu hồi (Area)
Bình phương diện tích đất hộ bị thu hồi (SqrArea) Khả năng đầu tư sản xuất kinh doanh (Invest) Tôn giáo của chủ hộ
0.000 0.001 0.690 1 0.406 0.999 0.998 1.001 0.000 0.000 1.317 1 0.251 1.000 1.000 1.000 2.247 0.751 8.961 1 0.003 9.456 2.172 41.165 (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:
Quan sát
Phân loại dự
báo Dự báo
Y (thu nhập tăng, không đổi =1, giảm = 0)
So sánh sự thay đổi thu nhập của hộ sau khi thu hồi đất so
0 1 Correct
So sánh sự thay đổi thu nhập 0 21 10 67.7
của hộ sau khi thu hồi đất so 1 với trước khi thu hồi đất
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%. Còn 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.
4.4.2 Thảo luận các kết quả hồi quy binary logit
Trong hình 9, sử dụng kết quả của cột hồi quy (β) và cột Exp (β)=e β ) để hình thành kịch bản khi xác suất ban đầu lần lượt là 10%, 20%, 30%, và 40%.
Đặt P1= P0 x e β /1-P0 (1- e β) Kết quả có được như sau: