CHƯƠNG 4: HỒI QUY TUYẾN TÍNH VÀ HỒI QUY LOGISTIC
4.2. Kết quả nghiên cứu
4.2.1. Hồi quy tuyến tính: Sự ảnh hưởng của đặc điểm cá nhân của chủ doanh nghiệp/
nhà quản lý và đặc điểm doanh nghiệp lên mức lương bình quân của người lao động Sau khi mã hóa các nhóm biến, xây dựng mô hình và sử dụng kết hợp 02 phần mềm Microsoft Excel 2016 và Stata 14.0, kết quả phân tích của phương trình (1) được thể hiện trong bảng 4.1.
Bảng 4.1. Kết quả hồi quy tuyến tính của phương trình (1)
ln(wage) Coef. Std. Err. t p>|t| [95% Conf. Interval]
gender 0,187 0,053 3,52 0,000 0,083 0,291
age -0,009 0,002 -3,94 0,000 -0,013 -0,004
edu 0,039 0,011 3,61 0,000 0,018 0,061
firmage -0,000 0,000 -0,82 0,412 -0,001 0,000
ln(rev) 0,554 0,009 65,04 0,000 0,537 0,571
knowledge -0,101 0,032 -3,16 0,002 -0,163 -0,038
inspect -0,003 0,062 -0,05 0,959 -0,125 0,118
Ghi chú: R-squared = 0,9708; Prob > F = 0,0000
(Nguồn: Stata 14, 2021) Số liệu từ bảng kết quả 4.1 cho thấy chỉ số R bình phương hiệu chỉnh rất cao và đạt 0,9707, điều này có nghĩa là mô hình giải thích được 97,07% độ biến thiên của mức lương theo các biến giới tính, độ tuổi, trình độ văn hóa, quy mô doanh thu và nhận thức về luật định của chủ doanh nghiệp/ nhà quản lý. Bên cạnh đó, xác suất của kiểm định F có giá trị gần bằng 0,000 tức là mô hình có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95%.
Đối với các chỉ số tương quan, tác giả lần lượt đánh giá chỉ số p>|t| để đánh giá ý nghĩa thống kê của các biến độc lập, sau đó dựa vào chỉ số Coef. để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Về mặt lý thuyết, các biến có chỉ số p>|t|
nhỏ hơn 0,05 sẽ có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95% (Nguyễn Văn Tuấn, 2020). Như vậy, có 02 biến sẽ bị loại khỏi mô hình là biến firmage và biến inspect do 02 biến này có chỉ số p>|t| lần lượt là 0,412 và 0,959 đều lớn hơn 0,05. Các biến còn lại đều có chỉ có p>|t|
nhỏ hơn 0,05 nên đều có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%. Phương trình (1) được viết lại thành phương trình (3) như sau:
ln(wage) = 0,187 ∗ 𝑔𝑒𝑛𝑑𝑒𝑟 − 0,009 ∗ 𝑎𝑔𝑒 + 0,039 ∗ 𝑒𝑑𝑢 − 0,101 ∗ 𝑘𝑛𝑜𝑤𝑙𝑒𝑑𝑔𝑒 + 0,554 ∗ ln(𝑟𝑒𝑣) + 𝜀 (3)
Phương trình (3) được giải thích cụ thể như sau: Thứ nhất, về giới tính, do chỉ nhận 02 giá trị 0 hoặc 1 nên biến giới tính có thể giải thích như sau: Nếu chủ doanh nghiệp/ nhà quản lý là nữ (giá trị 0) thì giới tính không có tác động lên mức lương bình quân. Tuy nhiên, nếu chủ doanh nghiệp/ nhà quản lý là nam (giá trị 1) thì mức lương bình quân trả cho người lao động sẽ cao hơn 18,7% so với khi chủ doanh nghiệp/ nhà quản lý là nữ.
Thứ hai, về độ tuổi, mức lương của người lao động sẽ giảm đi 0,9% khi độ tuổi của chủ doanh nghiệp/ nhà quản lý tăng lên 1 đơn vị; tức là độ tuổi của chủ doanh nghiệp/ nhà quản lý có tác động nghịch biến đến mức lương bình quân của người lao động.
Thứ ba, về trình độ văn hóa, khi bậc giáo dục của chủ doanh nghiệp/ nhà quản lý tăng lên 1 bậc thì mức lương bình quân chi trả cho người lao động tăng lên 3,9%. Cần lưu ý mức tăng này đạt giá trị nhỏ nhất là 3,9% khi chủ doanh nghiệp/ nhà quản lý là những người chưa qua đào tạo (giá trị edu = 1) và cao nhất là 31,2% khi chủ doanh nghiệp/ nhà quản lý hoàn thành bậc giáo dục đại học trở lên (giá trị edu = 8).
Thứ tư, về nhận thức về luật định của chủ doanh nghiệp/ nhà quản lý, hệ số của biến này mang dấu âm (-) tức là khi nhận thức này tăng lên 1 đơn vị thì mức lương bình quân của người lao động sẽ giảm đi 10,1%. Điều này là điều có thể lý giải được vì biến nhận thức của chủ doanh nghiệp/ nhà quản lý nhận giá trị trung bình của nhóm các biến nhận thức về luật như luật doanh nghiệp, luật lao động, luật bảo hiểm… Khi nhận thức này tăng lên, chủ doanh nghiệp/ nhà quản lý sẽ có xu hướng cân đối lại cơ cấu lương – thưởng và đãi ngộ cũng như các khoản chi phí khác phù hợp với luật định; thay vì chi trả một khoản tiền lương cứng thì chủ doanh nghiệp/ nhà quản lý sẽ giảm mức tiền lương để bù đắp vào các khoản phúc lợi khác.
Thứ năm, về quy mô doanh thu của doanh nghiệp, khi doanh thu tăng thêm 1% thì mức lương bình quân của người lao động sẽ tăng 55,4%. Như vậy, doanh thu của doanh nghiệp có ảnh hưởng rất lớn đến mức lương bình quân của người lao động.
Tóm lại, kết quả nghiên cứu cho thấy mức lương bình quân của người lao động tỷ lệ thuận với với trình độ văn hóa của chủ doanh nghiệp hay nhà quản lý và mô doanh thu của doanh nghiệp. Ngược lại, mức lương này có tỷ lệ nghịch với độ tuổi và nhận thức về luật định của chủ doanh nghiệp/ nhà quản lý. Đồng thời, có sự khác biệt về mức lương chi trả cho người lao động giữa 2 nhóm giới tính của chủ doanh nghiệp/ nhà quản lý. Doanh nghiệp có chủ/ quản lý là nam thường có xu hướng trả lương cho người lao động cao hơn so với doanh nghiệp có chủ/ quản lý là nữ.
Tiếp theo, tác giả tiến hành phân tích hồi quy logistic để nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đã trình bày đến xác suất chi trả phúc lợi xã hội cho người lao động.
4.2.2. Hồi quy logistic: Sự ảnh hưởng của đặc điểm cá nhân của chủ doanh nghiệp/
nhà quản lý và đặc điểm doanh nghiệp lên xác suất chi trả phúc lợi xã hội cho người lao động
Ở phần này, tác giả sử dụng hồi quy logistic trong Stata 14.0 để phân tích tác động của đặc điểm cá nhân của chủ doanh nghiệp/ nhà quản lý và đặc điểm doanh nghiệp lên
xác suất chi trả phúc lợi xã hội cho người lao động. Kết quả phân tích phân tích của phương trình (2) được thể hiện trong bảng 4.2.
Bảng 4.2. Kết quả hồi quy logistic của phương trình (2)
Atleast Coef. Std. Err. z p>|z| [95% Conf. Interval]
gender -0,259 0,105 -2,47 0,013 -0,464 -0,058
age -0,016 0,005 -3,12 0,002 -0,026 -0,006
edu 0,067 0,021 3,16 0,002 0,026 0,109
firmage -0,024 0,005 -4,33 0,000 -0,034 -0,013
ln(rev) 0,837 0,049 17,04 0,000 0,740 0,933
knowledge -0,780 0,092 -8,52 0,000 -0,960 -0,601
inspect 0,157 0,128 1,22 0,221 -0,094 0,408
_cons -8,151 0,861 -9,47 0,000 -9,839 -6,463
Ghi chú: Prob > Chi2 = 0,0000; Log likelihood = -1212,3498
(Nguồn: Stata 14, 2021) Khác với mô hình hồi quy tuyến tính, ý nghĩa thống kê của mô hình hồi quy logistic được đánh giá dựa trên xác suất của kiểm định Chi bình phương: mô hình có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5% khi xác suất của kiểm định này nhỏ hơn 0,05 (Nguyễn Văn Tuấn, 2020). Trong bảng 4.2, xác suất của kiểm định Chi bình phương gần bằng 0,0000 và nhỏ hơn 0,05. Điều này chứng tỏ mô hình có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%. Ngoài ra, kết quả phân tích còn có chỉ số Log likelihood, đây cũng là một chỉ số nhằm so sánh độ tin cậy giữa ít nhất hai mô hình hồi quy logistic (Nguyễn Văn Tuấn, 2020). Trong nghiên cứu này, tác giả chỉ nghiên cứu 01 mô hình nên chỉ số này tạm thời được bỏ qua.
Trước khi đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập, tác giả sẽ xem xét mức ý nghĩa thống kê của các biến này bằng chỉ số p>|z|. Tương tự như mô hình hồi quy tuyến tính, biến độc lập có ý nghĩa thông kê với độ tin cậy 95% khi chỉ số p này có giá trị nhỏ hơn 0,05 (Nguyễn Văn Tuấn, 2020). Như vậy, tác giả loại biến inspect ra khỏi mô hình vì duy nhất biến này có chỉ số p = 0,221 và lớn hơn 0,05. Nói cách khác, không đủ dữ liệu để kết luận số lần thanh tra của cơ quan nhà nước có ảnh hưởng đến xác suất chi trả phúc lợi xã hội cho người lao động. Mặt khác, các biến còn lại trong mô hình dự báo đều có chỉ số p nhỏ hơn 0,05 nên mô hình (2) được viết lại như sau:
P (atleast) = 𝑒
𝑓(𝑥)
1+𝑒𝑓(𝑥) (4)
với f(x) = −8,151 − 0,259 ∗ 𝑔𝑒𝑛𝑑𝑒𝑟 − 0,016 ∗ 𝑎𝑔𝑒 + 0,067 ∗ 𝑒𝑑𝑢 − 0,780 ∗ 𝑘𝑛𝑜𝑤𝑙𝑒𝑑𝑔𝑒 + 0,837 ∗ ln(𝑟𝑒𝑣) − 0,024 ∗ 𝑓𝑖𝑟𝑚𝑎𝑔𝑒
Phương trình (4) được giải thích như sau: Xác suất để chủ doanh nghiệp/ người lao động chi trả phúc lợi xã hội cho người lao động phụ thuộc vào 06 yếu tố, bao gồm giới tính, độ tuổi, trình độ văn hóa cũng như nhận thức về luật định của chủ doanh nghiệp/ nhà quản lý, và cũng phụ thuộc vào quy mô doanh thu và số năm hoạt động của doanh nghiệp.
Cụ thể, xét biến giới tính, nếu các yếu tố khác giống nhau và cùng bằng 0, thì xác suất để 1 chủ doanh nghiệp/ nhà quản lý là nữ giới chi trả phúc lợi là xã hội là 0,029%, còn nam giới là 0,022%. Như vậy, nếu chủ doanh nghiệp/ nhà quản lý là nữ giới thì xác suất người lao động được chi trả phúc lợi xã hội sẽ cao hơn 0,007% so với chủ doanh nghiệp/
nhà quản lý là nam giới.
Tiếp theo, xét biến độ tuổi, nếu độ tuổi của chủ doanh nghiệp/ nhà quản lý là 1 đơn vị thì xác suất để người lao động được chi trả phúc lợi xã hội là 0,028%. Tương tự, đối với các biến giáo dục, nhận thức về luật định, quy mô doanh thu và số năm hoạt động của doanh nghiệp, nếu các biến này lần lượt tăng 1 năm thì xác suất để người lao động được chi trả phúc lợi xã hội lần lượt là 0,031%, 0,013%, 0,067%, 0,028%.
Một cách tổng quát, xác suất chi trả phúc lợi xã hội cho người lao động phụ thuộc vào giới tính, độ tuổi, trình độ văn hóa cũng như nhận thức về luật định của chủ doanh nghiệp/ nhà quản lý, và cũng phụ thuộc vào quy mô doanh thu và số năm hoạt động của doanh nghiệp. Do giới hạn về thời gian và dung lượng, tác giả không tiến hành kiểm định các vi phạm trong hai mô hình nghiên cứu chính thức.
Tiểu kết
Ở chương 4, bằng phương pháp hồi quy tuyến tính và hồi quy logarit, tác giả đã chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng đến mức lương bình quân của người lao động và xác suất mà chủ doanh nghiệp/ nhà quản lý chi trả phúc lợi xã hội cho người lao động. Chương cuối của tiểu luận sẽ tập trung xây dựng hệ thống kiến nghị, đề xuất dựa trên các nhân tố này để nâng cao mức lương bình quân và xác suất chi trả phúc lợi xã hội cho người lao động.