Mô hình hóa thu nhập của hộ làm công và lao động làm công trên địa bàn tỉnh Quảng Ngãi

​Dạng hàm sản xuất:
TN = A.LDα.TGβHVγ 
<=> Ln(TN) = Ln(A) + α.Ln(LD) + β.Ln(TG) + γ.Ln(HV)
Xử lý số liệu bằng phần mềm SPSS16 có các kết quả như sau:
Bảng 1. Hộ làm công - Tóm tắc mô hình 

 

Mô hình

Hệ số tương quan

Hệ số tương quan bội

Hệ số tương quan bội điều chỉnh

Sai số chuẩn của ước lượng

 

0,931

0,867

0,853

0,26597

 

Bảng 2 . Hộ làm công - ANOVA

 

Mô hình

Tổng bình phương

Bậc tự do

Phương sai

F

Mức ý nghĩa

Hồi quy

12,483

3

4,161

58,821

0,000

Phần dư

1,910

27

0,071

 

 

Tổng số

14,393

30

 

 

 

 

 

Bảng 3. Hộ làm công - Hệ số hồi quy

 

Mô hình

Hệ số hồi quy

Hệ số hồi quy chuẩn hóa

t

Mức ý nghĩa

Kiểm định đa cộng tuyến

B

Sai số chuẩn

Beta

Độ chấp nhận

VIF

 Tung độ gốc

4,037

0,553

 

7,301

0,000

 

 

 Ln(LD)

0,918

0,144

0,465

6,392

0,000

0,928

1,078

 Ln(TG)

0,961

0,120

0,677

8,018

0,000

0,689

1,452

 Ln(HV)

0,412

0,129

0,279

3,208

0,003

0,648

1,542

 

   Mức ý nghĩa của hồi quy bằng 0,000 cho thấy mô hình có ý nghĩa về mặt thống kê. Mức ý nghĩa của các biến đều nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 0,05 nên cả ba biến đều có ý nghĩa trong mô hình.    Hệ số tương quan bội R2 = 0,867 nói lên rằng thu nhập của hộ làm công có tương quan chặt chẽ vào số người làm công, thời gian làm việc và trình độ học vấn của người lao động. Hệ số tương quan bội còn cho thấy 86,7% biến thiên thu nhập từ tiền lương, tiền công của hộ có thể giải thích bởi các yếu tố được chọn đưa vào mô hình; chỉ có 13,3% biến thiên thu nhập từ tiền lương, tiền công của hộ làm công phụ thuộc vào các yếu tố không có trong mô hình. Với kết quả trên, mô hình dự báo thể hiện mối quan hệ giữa thu nhập của hộ làm công với các nhân tố ảnh hưởng có dạng hàm như sau:      Ln(TN) = 4,037 + 0,918.Ln(LD) + 0,961.Ln(TG) + 0,412.Ln(HV)    Hay:  TN = e4,037.LD0,918.TG0,961.HV0,412                = 56,656. LD0,918.TG0,961.HV0,412    Trong các nhân tố trên, quan trọng nhất là thời gian làm việc vì hệ số hồi quy chuẩn hoá (beta) của TG lớn nhất, yếu tố quan trọng thứ hai là số người làm công và cuối cùng là trình độ học vấn của lao động.    Mô hình cho thấy thu nhập của hộ làm công sẽ tăng thêm 0,918% nếu số người làm công tăng 1% trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi; tăng thêm 0,961% nếu thời gian làm việc của mỗi lao động tăng 1%; tăng thêm 0,412% nếu thời gian học của lao động tăng thêm 1%. - Mô hình hóa thu nhập của lao động làm công    Các nhân tố cơ bản được chọn để thực hiện hồi quy là: số ngày công lao động trong năm – ngày công (TG), trình độ học vấn của lao động (HV), độ tuổi của lao động (T). Đồng thời, để nghiên cứu ảnh hưởng của giới tính đến thu nhập, tác giả sử dụng biến giả là giới tính (G) của người lao động.    Dạng hàm sản xuất:       TN = A.TG α .HV β Tγ G δ       <=> Ln(TN) = Ln(A)+ α .Ln(TG)+ β .Ln(HV) + γ .Ln(T) + δ .Ln(G)    Xử lý số liệu bằng phần mềm SPSS16 với các biến TG, HV, T và G có kết quả như sau:   
Tóm tắc mô hình

 

Mô hình

Hệ số tương quan

Hệ số tương quan bội

Hệ số tương quan bội điều chỉnh

Sai số chuẩn của ước lượng

 

0,796

0,633

0,630

0,46045

5. Lao động làm công - ANOVA

Mô hình

Tổng bình phương

Bậc tự do

Phương sai

F

Mức ý nghĩa

 Hồi quy

171,938

4

42,985

202,747

0,000

 Phần dư

99,645

470

0,212

 

 

 Tổng số

271,583

474

 

 

 

6. Lao động làm công - Hệ số hồi quy

Mô hình

Hệ số hồi quy

Hệ số hồi quy chuẩn hóa

t

Mức ý nghĩa

Kiểm định đa cộng tuyến

B

Sai số chuẩn

Beta

Độ chấp nhận

VIF

 Tung độ gốc

2,566

0,299

 

8,575

0,000

 

 

 Ln(TG)

0,839

0,041

0,611

20,564

0,000

0,883

1,132

 Ln(HV)

0,367

0,041

0,270

9,025

0,000

0,870

1,150

 Ln(T)

0,513

0,067

0,220

7,659

0,000

0,945

1,058

 Ln(G)

0,217

0,045

0,136

4,851

0,000

0,988

1,012

  Mức ý nghĩa của hồi quy bằng 0,000 cho thấy mô hình có ý nghĩa về mặt thống kê.    Mức ý nghĩa của các biến TG, HV, T và G đều nhỏ hơn mức ý nghĩa α = 0,05 nên tất cả các biến này đều có ý nghĩa trong mô hình.    Hệ số tương quan bội R2 = 0,633 cho thấy thu nhập của người làm công phụ thuộc khá chặt chẽ vào số ngày công, trình độ học vấn, tuổi và giới tính. Hệ số tương quan bội còn cho thấy 63,3% biến thiên thu nhập của người làm công có thể giải thích bởi các yếu tố được chọn đưa vào mô hình, còn lại 36,7% biến thiên thu nhập phụ thuộc vào các yếu tố không có trong mô hình.    Trong mô hình này, độ chấp nhận của các biến rất cao, hệ số VIF của các biến khá nhỏ, rất gần với 1 nên đảm bảo rằng không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Với kết quả trên, mô hình dự báo thể hiện mối quan hệ giữa thu nhập của người làm công với các nhân tố ảnh hưởng có dạng hàm như sau:     Ln(TN) = 2.566 + 0,839.Ln(TG)+ 0,367.Ln(HV) + 0,513.Ln(T)  + 0,217.Ln(G)     Hay: TN = e2,566.TG0,839.HV0,367.T0,513 .G0,217                = 13,01. TG0,839.HV0,367.T0,513 .G0,217    Trong các nhân tố ảnh hưởng đến thu nhập của người làm công, quan trọng nhất là số ngày công vì hệ số hồi quy chuẩn hoá (beta) của TG là 0,611, lớn hơn hệ số hồi quy chuẩn hoá của các biến còn lại, thứ hai là trình độ học vấn, thứ ba là độ tuổi và thứ tư là giới tính của người lao động. Mô hình cho thấy thu nhập của người làm công sẽ tăng thêm 0,839% nếu thời gian làm việc tăng 1% trong điều kiện các nhân tố khác không thay đổi; tăng thêm 0,367% nếu thời gian học của người làm công tăng 1%; tăng thêm 0,513% nếu độ tuổi của người làm công tăng 1%. Đối với biến giả (G), vì e0,217 = 1,24 nên thu nhập của nam giới cao hơn nữ giới 1,24%, tức trong điều kiện như nhau về tuổi tác, thời gian làm việc, trình độ học vấn thì thu nhập của lao động nam cao hơn lao động nữ 1,24%. Từ hai mô hình ở trên, có thể thấy rằng, để tăng thu nhập cho hộ cũng như lao động làm công, cần phải sử dụng triệt để nguồn lao động của hộ, nâng cao trình độ học vấn của người lao động, tăng thời gian làm việc cho người lao động bằng cách tạo việc làm, giảm thời gian nhàn rỗi, thất nghiệp.