III. Chia theo trình độ
2.2.3.Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập của lao động nông thôn
4. Cao đẳng, Đại học trở lên 1.094 415 16,29 679 2,
2.2.3.Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập của lao động nông thôn
thơn
Tạo việc làm cho lao động nói chung và lao động nơng thơn nói riêng trong giai đoạn cơng nghiệp hóa – hiện đại hóa là vấn đề lớn của huyện Ba Bể. Qua nghiên cứu tài liệu và thực tế tại huyện Ba Bể cho thấy, việc làm và thu nhập dường như có mối quan hệ phụ thuộc lẫn nhau. Yếu tố việc làm lại chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố như: trình độ học vấn, độ tuổi, giới tính, nhân
71
khẩu, diện tích đất đai, vốn đầu tư cho sản xuất...Tuy nhiên để đánh giá chính xác mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến việc làm, chúng tôi tiến hành đánh giá thu nhập của hộ điều tra thông qua các yếu tố: Số nhân khẩu; Diện tích đất đai và Vốn đầu tư cho sản xuất. Chúng tôi sử dụng hàm sản xuất Cobb-Douglas (hàm CD) để xác định mối quan hệ giữa các yếu tố trên và thu nhập của hộ.
Giả thiết được đặt ra như sau:
Giả thiết H0: Thu nhập khơng có mối quan hệ với Số nhân khẩu; Diện tích đất đai và Vốn đầu tư cho sản xuất.
Đối thiết Ha: Thu nhập có mối quan hệ với Số nhân khẩu; Diện tích đất đai và Vốn đầu tư cho sản xuất.
Để đánh giá mối quan hệ giữa biến thu nhập và 3 biến số nhân khẩu, diện tích đất và vốn đầu tư cho sản xuất, chúng tôi sử dụng hệ số tương quan Pearson (ký hiệu: r). Kết quả phân tích cho thấy, hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc (thu nhập) và các biến các biến độc lập (Nhân khẩu, Diện tích đất đai và Vốn đầu tư) có mối quan hệ tương quan với nhau. Hệ số tương quan giữa thu nhập và nhân khẩu có mối quan hệ trung bình (r = 0,353); hệ số tương quan giữa thu nhập với diện tích đất đai (r = 0,698) và vốn đấu tư (r = 0,633)có mối quan hệ tương đối chặt chẽ. Kết quả báo cáo cho thấy, mức ý nghĩa của mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc có giá trị nhỏ hơn 0,05. Theo lý thuyết, nếu mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,05 thì giá trị báo cáo về mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và biến độc lập có ý nghĩa trong thống kê. Hệ số tương quan và mức ý nghĩa được báo cáo tại bảng sau.
72
Bảng 2.19. Thống kê hệ số tƣơng quan
Chỉ tiêu Thu nhập Nhân khẩu Diện tích đất đai Vốn đầu tƣ Hệ số tƣơng quan (Pearson Correlation) Thu nhập 1.000 0.353 0.698 0.633 Nhân khẩu 0.353 1.000 0.458 0.373 Diện tích đất đai 0.698 0.458 1.000 0.575 Vốn đầu tư 0.633 0.373 0.575 1.000 Mức ý nghĩa - Sig. (1-tailed) Thu nhập - 0.002 0.000 0.000 Nhân khẩu 0.002 - 0.000 0.001 Diện tích đất đai 0.000 0.000 - 0.000 Vốn đầu tư 0.000 0.001 0.000 -
Nguồn: Số liệu điều tra, 2011
Để có thể xây dựng được hàm CD, chúng tôi sử dụng phần mềm Statistical Package for the Social Sciences – SPSS. Kết quả hồi quy cho thấy, trị số R đạt giá trị 0,753 cho thấy mối quan hệ giữa các biến trong mơ hình có mối tương quan chặt chẽ. Hệ số R2 đạt giá trị 0,567, điều này nói lên độ thích hợp của mơ hình giữa biến phụ thuộc (thu nhập) và ba biến độc lập (Vốn đầu tư, Nhân khẩu và Diện tích đất đai). Giá trị R2
cho biết sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi ba biến độc lập. Giá trị hệ số R hiệu chỉnh phản ánh chính xác sự phù hợp của mơ hình đối với tổng thể, giá trị R2 hiệu chỉnh là 0,545 (hay 54,5%) có nghĩa tồn tại mơ hình hồi quy tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc (Phụ lục 01).
Phân tích phương sai (ANOVA) cho thấy, trị số F có mức ý nghĩa Sig.=0,000 (nhỏ hơn 0,05), có nghĩa là mơ hình hồi quy là phù hợp với dữ liệu thu thập được và các biến đưa vào trong mơ hình đều có ý nghĩa trong thống kê với mức ý nghĩa 5%. Giá trị F = 25.799 được dùng để kiểm định giả thuyết H0, ở đây ta thấy mối quan hệ tuyến tính là rất có ý nghĩa với giá trị
73
p_vlue<0,05. Ta có thể bác bỏ giả thiết H0 và chấp nhận đối thiết Ha cho rằng thu nhập có mối quan hệ với Vốn đầu tư, Nhân khẩu và Diện tích đất đai. Như vậy, biến phụ thuộc trong mơ hình và biến độc lập có mối quan hệ (Phụ lục 02).
Bảng 2.20. Hệ số hồi quy trong mơ hình
Mơ hình
Hệ số không tiêu chuẩn
(Unstandardized Coefficients) Hệ số tiêu chuẩn (Standardized Coefficients) t Sig. B Std. Error Beta Hệ số chặn 1.551 1.234 1.257 0.214 Nhân khẩu -0.022 0.353 -0.006 -0.062 0.951 Diện tích đất đai 0.534 0.118 0.501 4.532 0.000 Vốn đầu tư 0.339 0.103 0.348 3.285 0.002
a. Biến phụ thuộc (Dependent Variable): Thu nhap
Kết quả phân tích cho thấy ta có hệ số của mơ hình hồi quy giữa thu nhập với nhân khẩu, diện tích đất đai và vốn đầu tư.
Mơ hình như sau:
Ln TN = 1,551 + 0,534 Ln(DD) + 0,339 Ln(Von) – 0,022Ln(NK) +
Trong đó: TN: Thu nhập; DD: Diện tích đất đai; Von: Vốn đầu tư cho
sản xuất; NK: Nhân khẩu; : Sai số ngẫu nhiên.
Yếu tố diện tích đất đai với độ tin cậy đạt 99% cho thấy khi diện tích đất đai tăng trung bình thêm 1% thì thu nhập trung bình sẽ tăng thêm 0,534% với điều kiện các yếu tố khác không đổi. Đối với hoạt động sản xuất nông nghiệp của các hộ điều tra, yếu tố đất đai là một trong những yếu tố quan trọng tác động trực tiếp đến thu nhập của hộ. Để nâng cao hơn nữa thu nhập
74
của người dân trong vùng nghiên cứu thì giải pháp đầu tiên là áp dụng khoa học kỹ thuật, thâm canh trên diện tích đất đang sử dụng, trồng các loại cây trồng có giá trị kinh tế cao thay thế cho các cây trồng truyền thống.
Tương tự với độ tin cậy đạt 99% cho thấy nếu vốn đầu tư cho sản xuất trung bình tăng 1% thì thu nhập trung bình của người dân tăng 0,339%, với điều kiện các yếu tố khác không đổi. Vốn đầu tư cho sản xuất là một trong những yếu tố quan trọng không chỉ đối với các đơn vị sản xuất kinh doanh mà còn rất quan trọng đối với các hoạt động khác trong nền kinh tế. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Với độ tin cậy đạt 90% cho thấy, yếu tố nhân khẩu ảnh hưởng đến thu nhập và có xu hướng nghịch chiều với thu nhập của hộ điều tra. Nếu nhân khẩu thay đổi 1% thì thu nhập trung bình giảm đi 0,022%. Điều này hồn tồn đúng với thực tế hiện nay tại các vùng nông thôn đặc biệt là nông thôn miền núi, khi nhân khẩu tăng lên thì thu nhập của hộ gia đình cần phải tăng lên để đáp ứng nhu cầu tiêu dùng hàng ngày của các thành viên trong gia đình. Do đó, khi nhân khẩu của hộ điều tra tăng lên thì làm giảm thu nhập của hộ trong khi các yếu tố khác không đổi.