KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.4.4 Những Nhân Tố Ảnh Hưởng đến Thu Nhập của Nông Hộ từ Trồng Mia
4.4.4.1 Xác Dinh Ham Thu Nhập
Tiến hành xác định hàm thu nhập bằng phương pháp phân tích hồi qui. Nhằm giúp thấy được sự ảnh hưởng của các yếu tố sản xuất đến thu nhập từ trồng mía. Quá
trình này được thực hiện như sau.
4.4.4.1.1 Xác Định và Nêu Ra Giả Thiết về Mối Quan Hệ Giữa các Biến Thu nhập từ trồng mía có thể bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như sau.
Trước hết là sản lượng mía đạt được khi thu hoạch, yếu tố này ảnh hưởng rất lớn đến thu nhập từ trồng mía. Sản lượng mía càng cao thì lợi nhuận thu về càng lớn.
Thứ hai là diện tích canh tác mía. Quy mô diện tích càng lớn thì năng suất đạt được càng cao, lợi nhuận thu về càng nhiều.
Kế đến là yếu tố kinh nghiệm và công chăm sóc mía của mỗi hộ. Các chủ mía có kinh nghiệm trồng mía qua nhiều vụ thì sẽ thấy được những thuận lợi và khó khăn của những vụ trồng trước, từ đó dễ dàng rút ra những kinh nghiệm cho các vụ trồng sau. Hộ nào bổ công chăm sóc mía càng nhiều thì năng suất mía đạt được càng cao, từ đó thu nhập càng nhiều.
4.4.4.1.2 Thiết Lap Hàm Thu Nhập từ Trông Mia
Từ những yếu tố được phân tích như trên, ta xây dựng hàm thu nhập từ trồng
mía theo dạng Cobb — Douglas như sau.
Y =e?°XIP'X#“Xx#°*x#£
Trong đó
Y : Thu nhập từ trồng mía (đồng/ha)
Xi: Sản lượng mía thu hoạch được(tấn/ha)
X2: Công chăm sóc mía(công/ha)
X3: Kinh nghiệm (số năm trồng mía) Xa: Diện tích trồng mía(ha)
73
Vì hàm Cobb — Douglas là một hàm có dang phi tuyến, để ước lượng được bằng phương pháp hồi qui bé nhất(OLS), ta chuyển về dạng Log-Log
LnY =Bo +iLnX: + BoLnX2 + B3LnX3 + BaLnX4
4.4.4.1.3 Ước Lượng các Tham Số của Hàm
Qua 80 mẫu điều tra được, bằng phần mềm Eviews ta ước lượng được các tham số của mô hình như sau.
Bang24: Các Hệ Số Phương Trình Ước Lượng Thu Nhập từ Tréng Mia Biến Độc Lập Hệ Số Ước Lượng Trị Số t(t-Stat) Mức Ý Nghĩa(Prob)
Constant( c) 2,799 2,181 0,0323 LnXi 2,632 8,225 0,0000 LnXa 0,261 4.498 0,0000 LnXa 0,090 1,892 0,0623 LnXa -0,109 -3,584 0,0006
Nguồn Tin: Kết suất Eviews Biến phụ thuộc : Thu nhập từ trồng mía
R-square : 0,671
Durbin — Watson : 1,721 F — Stat : 38,27
Prob(F - Stat) : 0,0000
Từ bang ta viết được phương trình ham thu nhập như sau.
LnY = 2,799 + 2,632LnX¡ + 0,621LnX2 + 0,09LnX3 — 0,109LnX4
4.4.4.1.4 Kiểm Định Giả Thiết e Kiểm địnht
Mặc dù đã ước lượng được hàm thu nhập như trên với giá trị của các hàm số ¡ của i=4 biến độc lập, hệ sO Bi thể hiện mức độ tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập từ trong mía. Tuy nhiên, về mặt kinh tế thì mối quan hệ của các nhân tố ảnh hưởng tác động đến thu nhập có thật sự đúng hay không? Để trả lời ta thực hiện kiểm định t
Đặt giả thiết
Ho: Bi =0 Hi: Bi #0
Trị thống kê t
Bp; — b, Sa, vn
lI ơ
Trong đó
t: Giá trị t sta của biến độc lập thứ i Bi : Thông số ước lượng thứ i
n : Số mẫu quan sát
Si : Độ lệch chuẩn của tham số ;
Hệ số Bj này cũng được tính toán thông qua kết quả hổi qui với giá trị t tra bảng được truy cập trong bảng phân phối Student theo công thức
tira bang = ͜,(n-k-1) = ͜,df
Trong đó
n : Số mẫu quan sát
œ :Mức ý nghĩa
k: Số biến độc lập
75
Từ đó so sánh 2 giá tri tstat Va tưa bang SẼ có hai trường hợp như sau
+ Trường hợp 1: / tsta/ < tra bang thì chấp nhận giả thiết Ho, bác bỏ giả thiết Hi.
Tức là các hệ số Bi = 0 khi đó các biến độc lập thực sự không ảnh hưởng đến thu nhập từ trồng mía ở mức ý nghĩa œ
+ Trường hợp 2:/ tsa/ > tra bang thi chấp nhận giả thiết Hi, bác bỏ giả thiết Ho.
Tức là các hệ số B¡ # 0 khi đó các biến độc lập thực sự có ảnh hưởng đến thu nhập từ trong mía ở mức ý nghĩa œ
Kết quả kiểm định t được thể hiện thông qua bảng sau.