Tiểu luận: Phân tích yếu tố ảnh hưởng đến sản lượng nông nghiệp 2013 Môn Kinh tế luật |Trường Đại học Kinh Tế - Luật, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - LUẬT KHOA KINH TẾ
------------------------------ TIỂU LUẬN
MÔN HỌC KINH TẾ LƯỢNG
ĐỀ TÀI: PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SẢN
LƯỢNG NÔNG NGHIỆP CỦA CÁC TỈNH VIỆT NAM NĂM 2013
Giảng viên: Phạm Văn Chững Lớp: K24401B
TP.HCM, tháng 6 năm 2025 THÀNH VIÊN NHÓM STT HỌ TÊN MSSV 1 Phạm Thị Xuân Thương K244010124 2 Chung Vệ Mi K244010093 3 Phạm Thị Thu Uyên K244010131 4 Huỳnh Thị Thanh Huyền K244010089 5 Nguyễn Phạm Thu Ngân K244010098 6 Nguyễn Thị Mai Phương K244010109 2 MỤC LỤC
I. GIỚI THIỆU VỀ NGHIÊN CỨU. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .5
1. Lý do chọn đề tài. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
2. Mục tiêu nghiên cứu. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
3. Đề xuất các giải pháp và khuyến nghị chính sách phù hợp nhằm nâng cao
sản lượng nông nghiệp của các tỉnh Việt Nam. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .6
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
5. Dữ liệu nghiên cứu. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
6. Kết cấu của bài. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
II. GIỚI THIỆU VỀ CÁC KHÁI NIỆM CỦA BIẾN. . . . . . . . . . . . . . . 7
III. TRÌNH BÀY PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU. . . . . . . . . . . . . . . . 8
1. Mô hình kinh tế lượng. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2. Tóm tắt thống kê mô tả của các biến. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
3. Mô tả các biến. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
4. Mô hình hồi quy. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
5. Kiểm tra tương quan. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
IV.TRÌNH BÀY KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1. Xác định mô hình hồi quy và nêu ý nghĩa của các hệ số. . . . . . . . . . . . . . . . .11
2. Ước lượng các hệ số hồi quy với độ tin cậy. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .11
3. Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
3.1.Với mức ý nghĩa 1%. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
3.2.Với mức ý nghĩa 5%. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
3.3.Với mức ý nghĩa 10%. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
3.4 Kiểm định hệ số hồi quy với một giá trị cho trước. . . . . . . . . . . . . . . . . 16
4. Kiểm định độ phù hợp của toàn bộ mô hình với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%. 18
4.1 Với mức ý nghĩa 1%. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 3
4.2 Với mức ý nghĩa 5%. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
4.3 Với mức ý nghĩa 10%. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
5. Kiểm định và khắc phục mô hình. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
5.1 Kiểm định mô hình hồi quy có bị thiếu biến hoặc sai dạng hàm. . . . . . 20
5.2 Kiểm định phương sai thay đổi. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
5.3 Kiểm định đa cộng tuyến. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
5.4 Kiểm định tính phân phối chuẩn của sai số. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24
6. Biến đổi các biến phụ thuộc và độc lập nhằm so sánh sự phù hợp của mô
hình (Đổi mô hình sang dạng hàm logarit). . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .24
6.1. Hai vế đều thành log. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .25
6.2. Vế output thành log. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
6.3.Các biến độc lập thành log. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
7. Đổi sang bình phương. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .26
7.1. Output thành output^2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
7.2. Các biến độc lập thành ^2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
7.3. Cả hai thành ^2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
8. Sử dụng biến giả, biến tương tác. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
8.1. Với biến giả. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
8.2.Với biến tương tác. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
V.KẾT LUẬN. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 4
I. Giới thiệu về nghiên cứu
1. Lý do chọn đề tài
Trong quá trình phát triển kinh tế - xã hội, nông nghiệp luôn là một ngành
mang ý nghĩa chiến lược đặc biệt đối với Việt Nam, không chỉ bởi vai trò đảm bảo an
ninh lương thực quốc gia mà vì đây còn là nguồn sống của một bộ phận lớn dân cư ở
nông thôn. Tính đến năm 2013, nông nghiệp chiếm khoảng 18% GDP(17,96%) và tạo
việc làm cho hơn 47% lao động cả nước với kim ngạch xuất khẩu đạt 27,5 tỷ USD.
Tuy nhiên, bên cạnh những kết quả tích cực, sản lượng nông nghiệp giữa các tỉnh,
thành vẫn tồn tại sự chênh lệch đáng kể. Cùng một cơ chế chính sách, nhưng vì sao có
địa phương đạt năng suất cao, trong khi nơi khác lại tăng trưởng chậm?
Những khác biệt này được cho là bắt nguồn từ nhiều nguyên nhân như điều
kiện tự nhiên, trình độ lao động, mức độ đầu tư, cơ sở hạ tầng và hiệu quả quản lý nhà
nước. Từ đồng bằng sông Hồng, sông Cửu Long tới các tỉnh trung du miền núi phía
Bắc, điều kiện tự nhiên, hạ tầng sản xuất, mức cơ giới hóa và hỗ trợ chính sách rất
khác nhau. Khoảng cách này phản ánh hiệu quả sử dụng nguồn lực chưa đồng đều, đòi
hỏi nghiên cứu xác định rõ các “đòn bẩy” phù hợp từng địa phương. Tuy nhiên, phần
lớn các đánh giá hiện nay vẫn còn mang tính định tính, thiếu các bằng chứng định
lượng cụ thể để xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố. Do đó, việc ứng dụng
công cụ kinh tế lượng, đặc biệt là phần mềm Stata để phân tích dữ liệu của các tỉnh
năm 2013 là rất cần thiết, nhằm lượng hóa các yếu tố có ảnh hưởng thực sự đến sản
lượng nông nghiệp từ đó phục vụ công tác quy hoạch và định hướng chính sách sát
thực hơn. Ngoài ra, đây là năm đánh dấu bước chuyển sang tái cơ cấu ngành nông
nghiệp theo hướng “giá trị gia tăng, phát triển bền vững” và là giai đoạn trước ngưỡng
hội nhập sâu (TPP, EVFTA). Phân tích dữ liệu 2013 giúp kiểm tra mức sẵn sàng của
các tỉnh ngày trước những cú hích mở cửa lớn.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến, trong đó sản lượng nông nghiệp
là biến phụ thuộc, và các biến độc lập bao gồm: diện tích đất canh tác, số lượng máy
kéo sử dụng trong sản xuất, lao động nông nghiệp, số lượng máy bơm được sử dụng và lượng phân bón. 5
Đo lường mức độ tác động của từng yếu tố tới sản lượng, từ đó xác định yếu tố
nào quan trọng và có ý nghĩa thống kê thực sự.
Kiểm định độ phù hợp và độ tin cậy của mô hình thông qua các kiểm định
trong Stata như: đa cộng tuyến (VIF), phương sai thay đổi (Breusch–Pagan), phân
phối chuẩn của sai số,. .
Rút ra khuyến nghị chính sách thực tiễn dựa trên kết quả mô hình, giúp các địa
phương xác định rõ ưu tiên đầu tư và cải thiện năng suất nông nghiệp hiệu quả hơn.
3. Đề xuất các giải pháp và khuyến nghị chính sách phù hợp nhằm nâng cao
sản lượng nông nghiệp của các tỉnh Việt Nam
Một là, tuyên truyền tập huấn cho người nông dân cách sử dụng phân bón hữu
cơ thông qua việc tận dụng nguồn phụ phẩm nông nghiệp kết hợp chế phẩm sinh học
thay thế phân bón vô cơ. Tuyên truyền lợi ích của việc sản xuất nông nghiệp sạch:
giúp giảm chi phí sản xuất, tạo ra nhiều loại nông sản sạch có giá trị cao, tăng hiệu quả kinh tế,. .
Hai là, xây dựng và hoàn thiện các chính sách quản lý, sử dụng tài nguyên theo
hướng thân thiện môi trường, tập trung vào 2 ngành có lượng thải các bon lớn là chăn
nuôi và trồng lúa để thu hút các doanh nghiệp có tiềm lực đầu tư vào lĩnh vực sản xuất nông nghiệp
Ba là, đầu tư chuyên sâu cho các khu vực nông nghiệp hàng hoá theo hướng
hoàn thiện cơ sở hạ tầng sản xuất gắn với xây dựng thương hiệu, tập trung vào các
vùng chuyên canh theo nhóm cây trồng chủ lực nhằm khắc phục tình trạng sản xuất
manh mún, nhỏ lẻ, tạo điều kiện thuận lợi cho hợp tác xã, doanh nghiệp xây dựng mô
hình sản xuất xanh, thân thiện môi trường
Bốn là, tạo điều kiện để nông dân mở rộng, đổi mới công nghệ, liên kết trong
sản xuất - tiêu thụ với doanh nghiệp để bao tiêu sản phẩm an toàn, bảo đảm nguồn
nguyên liệu và kiểm soát được chất lượng thành phẩm; xây dựng nhãn hiệu, thương
hiệu sản phẩm được bảo hộ sở hữu trí tuệ; xây dựng mô hình sản xuất, chế biến nông
sản an toàn theo quy trình.
Năm là, đầu tư cơ sở hạ tầng đồng bộ cho vùng sản xuất tập trung, đồng thời,
hỗ trợ vốn vay từ Quỹ Khuyến nông của địa phương để nông dân đầu tư, mở rộng quy
mô sản xuất nhằm tạo ra nguồn thực phẩm sạch, nguồn gốc xuất xứ rõ ràng cung cấp 6
cho người tiêu dùng. Đồng thời, kết hợp phát triển đa dạng loại hình thương mại, dịch
vụ, du lịch sinh thái nông nghiệp…
Việt Nam ngày càng hội nhập kinh tế quốc tế sâu và rộng hơn, việc đang đàm
phán, ký kết, thực thi gần 20 hiệp định thương mại tự do (FTA), có tác động không
nhỏ đến phát triển kinh tế Việt Nam nói chung và ngành NN nói riêng nhờ thị trường
nông sản tiếp tục được mở rộng. Vị thế của ngành NN chắc chắn sẽ được nâng cao
hơn nhờ có thêm cơ hội tham gia chuỗi cung ứng nông sản toàn cầu. Chất lượng nông
sản sẽ chinh phục và mở rộng thị trường, ở đó chứa đựng hình hài, tầm vóc và vị thế
của văn hóa Việt Nam, chứa đựng sức mạnh nội tại của dân tộc Việt Nam.
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu là các yếu tố ảnh hưởng đến sản lượng nông nghiệp.
Phạm vi nghiên cứu: yếu tố ảnh hưởng đến sản lượng nông nghiệp của các tỉnh Việt Nam giai đoạn 2013.
5. Dữ liệu nghiên cứu
Tiểu luận sử dụng nguồn dữ liệu thứ cấp được thu thập từ Niên giám Thống kê
Việt Nam - Statistical Yearbook of Vietnam 2013, do Tổng cục Thống kê (GSO) xuất bản.
6. Kết cấu của bài
Phần I: Giới thiệu về nghiên cứu
Phần II: Giới thiệu về khái niệm các biến và nguồn gốc
Phần III: Trình bày phương pháp nghiên cứu
Phần IV: Trình bày kết quả nghiên cứu Phần V: Kết luận
II. Giới thiệu về khái niệm các biến
Output là tổng khối lượng nông sản được sản xuất trong một năm tại một địa
phương nhất định, bao gồm các loại cây trồng chủ lực như lúa, ngô, khoai, sắn, rau
màu, và các loại cây lâu năm. Biến này phản ánh quy mô và hiệu quả hoạt động sản
xuất nông nghiệp. Đơn vị đo lường là tấn.
Id được người nghiên cứu tự tạo ra để đánh số các quan sát (tỉnh/thành phố)
trong bộ dữ liệu.Biến này không có trong Niên giám Thống kê, mà được thêm vào
nhằm phục vụ cho mục đích quản lý dữ liệu, sắp xếp, lọc hoặc thực hiện các thao tác 7
phân tích trong phần mềm Stata. id giúp định danh từng dòng dữ liệu một cách duy
nhất, đảm bảo việc truy xuất và xử lý dữ liệu được rõ ràng và chính xác.
Province là tên của các tỉnh/thành phố tại Việt Nam – là đơn vị hành chính cấp
địa phương nơi số liệu được thu thập. Biến này đóng vai trò là biến định danh địa lý
Land phản ánh diện tích đất canh tác nông nghiệp (đơn vị: ha) của từng
tỉnh/thành phố trong một năm nhất định. Đây là chỉ tiêu quan trọng thể hiện quy mô
tài nguyên đất được sử dụng cho sản xuất nông nghiệp.
Tractor thể hiện số lượng máy kéo nông nghiệp được sử dụng tại mỗi
tỉnh/thành phố trong một năm cụ thể. Máy kéo là thiết bị cơ giới quan trọng trong
canh tác, giúp phản ánh mức độ cơ giới hóa trong sản xuất nông nghiệp.
Pump biểu thị số lượng máy bơm nước được sử dụng trong sản xuất nông
nghiệp tại từng tỉnh/thành phố trong một năm nhất định. Đây là chỉ tiêu phản ánh mức
độ đầu tư vào hệ thống tưới tiêu, từ đó cho thấy khả năng chủ động nước tưới trong
canh tác – một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến năng suất và hiệu quả sản xuất nông nghiệp.
Fertilizer thể hiện lượng phân bón sử dụng trong nông nghiệp tại mỗi
tỉnh/thành phố trong một năm nhất định, tính bằng tấn . Biến này phản ánh mức độ
đầu tư đầu vào trong sản xuất nông nghiệp, đặc biệt là yếu tố dinh dưỡng cho cây
trồng, từ đó ảnh hưởng trực tiếp đến năng suất và sản lượng.
Labor thể hiện số lượng lao động làm việc trong lĩnh vực nông nghiệp tại từng
tỉnh/thành phố trong một năm cụ thể. Đây là chỉ tiêu quan trọng phản ánh quy mô
nguồn nhân lực tham gia sản xuất nông nghiệp, từ đó có thể đánh giá năng suất lao
động và mức độ thâm dụng lao động trong ngành.
III. Trình bày phương pháp nghiên cứu
1. Mô hình kinh tế lượng: - Gồm 7 biến trong đó: + Biến phụ thuộc: output
+ Biến độc lập: land, tractor, pump, fertilizer, labor + Biến giả: region 8
2. Tóm tắt thống kê mô tả của các biến 3. Mô tả các biến Tên biến Ý nghĩa tiếng việt Ý nghĩa tiếng anh id Mã số thứ tự ID number province Tỉnh/thành phố Province/City output
Sản lượng nông nghiệp (đơn Agricultural Output (tonnes.) vị: tấn) land
Diện tích đất canh tác (đơn Cultivated land area (hectares vị: ha) ) tractor
Số lượng máy kéo sử dụng Number of tractors used in trong sản xuất agriculture pump
Số lượng máy bơm nước sử Number of irrigation pumps dụng fertilizer
Lượng phân bón sử dụng Fertilizer quantity used (đơn vị: tấn ) (tonnes ) 9 labor
Lao động nông nghiệp (số Agricultural labor (number of người) workers) 4. Mô hình hồi quy
output= β0+β1land+β2tractor+β3pump+β4fertilizer+β5labor +. .+ei Với β0 là hệ số chặn
ei là phần dư, ước lượng của sai số ngẫu nhiên của tổng thể
5. Kiểm tra tương quan
- r(output, land) = 0.9028, với P_value= 0.000 < 0.05 nên cho thấy sự tương quan rất
mạnh, có ý nghĩa thống kê cao
- r(output, tractor) = 0.3578, với P_value= 0.005 < 0.05 nên cho thấy sự tương quan
trung bình, có ý nghĩa thống kê
- r(output, land) = 0.3751, với P_value= 0.0031 < 0.05 nên cho thấy sự tương quan
trung bình, có ý nghĩa thống kê
- r(output, land) = 0.8798, với P_value= 0.000 < 0.05 nên cho thấy sự tương quan rất
mạnh, có ý nghĩa thống kê cao 10
IV.Trình bày kết quả nghiên cứu
1. Xác định mô hình hồi quy và nêu ý nghĩa của các hệ số
- output= 88.3919 + 7.6175land + 0.0006tractor + 0.0026pump + 6.5407fertilizer + 0.0003labor + ei - Ý nghĩa các hệ số:
+ Khi tất cả các biến đầu vào bằng 0 sản lượng trung bình là 88.3919 tấn
+ Nếu diện tích đất tăng (hoặc giảm) 1 ha, sản lượng trung bình tăng (hoặc giảm) 7.6175 tấn
+ Nếu số lượng máy cày tăng (hoặc giảm) 1 máy, sản lượng trung bình
tăng (hoặc giảm) 0.0006 tấn
+ Nếu số lượng máy bơm tăng (hoặc giảm) 1máy, sản lượng trung bình
tăng (hoặc giảm) 0.0026 tấn
+ Khi lượng phân bón tăng (hoặc giảm) 1 tấn, sản lượng trung bình tăng (hoặc giảm) 6.5407 tấn
+ Nếu lao động tăng (hoặc giảm) 1 người, sản lượng trung bình tăng (hoặc giảm) 0.0003 tấn.
2. Ước lượng các hệ số hồi quy với độ tin cậy - 90% 11
Khoảng tin cậy 90% cho hệ số chặn với cận dưới là -348.133 và cận trên là 524.9171
Khoảng tin cậy 90% cho land với cận dưới 4.469041 và cận trên là 10.76596
Khoảng tin cậy 90% cho tractor với cận dưới -0.0164479 và cận trên là 0.0176572
Khoảng tin cậy 90% cho pump với cận dưới 0.000142 và cận trên là 0.0176572
Khoảng tin cậy 90% cho fertilizer với cận dưới 1.175655 và cận trên là 11.90583
Khoảng tin cậy 90% cho labor với cận dưới -0.0009222 và cận trên là 0.0015478 - 95% 12
Khoảng tin cậy 95% cho hệ số chặn với cận dưới là -434.5519 và cận trên là 611.3357
Khoảng tin cậy 95% cho land với cận dưới 3.845743 và cận trên là 11.38925
Khoảng tin cậy 95% cho tractor với cận dưới -0.0198238 và cận trên là 0.021033
Khoảng tin cậy 95% cho pump với cận dưới -0.0003404 và cận trên là 0.0054979
Khoảng tin cậy 95% cho fertilizer với cận dưới 0.113533 và cận trên là 12.96795
Khoảng tin cậy 95% cho labor với cận dưới -0.0011667 và cận trên là 0.0017923 - 99%
Khoảng tin cậy 99% cho hệ số chặn với cận dưới là -608.0351và cận trên là 784.8188
Khoảng tin cậy 99% cho land với cận dưới 2.594488 và cận trên là 12.64051
Khoảng tin cậy 99% cho tractor với cận dưới -0.0266008 và cận trên là 0.02781
Khoảng tin cậy 99% cho pump với cận dưới -0.0013088 và cận trên là 0.0064663
Khoảng tin cậy 99% cho fertilizer với cận dưới -2.018651 và cận trên là 15.10013
Khoảng tin cậy 99% cho labor với cận dưới –0.0016576 và cận trên là 0.0022831
3. Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy
3.1.Với mức ý nghĩa 1% - Ta có giả thiết: H0: βlabor = 0 13 H1: βlabor ≠ 0
Vì P_value = 0.673 > 0.01 → Chấp nhận giả thiết H0.
Kết luận: βlabor không có ý nghĩa thống kê. - Ta có giả thiết: H0: βfertilizer = 0 H1: βfertilizer ≠ 0
Vì P_value = 0.046 > 0.01 → Chấp nhận giả thiết H0.
Kết luận: βfertilizer không có ý nghĩa thống kê. - Ta có giả thiết: H0: βpump = 0 H1: βpump ≠ 0
Vì P_value = 0.082 > 0.01 → Chấp nhận giả thiết H0.
Kết luận: βpump không có ý nghĩa thống kê. - Ta có giả thiết: H0: βtractor = 0 H1: βtractor ≠ 0
Vì P_value = 0.953 > 0.01 → Chấp nhận giả thiết H0.
Kết luận: βtractor không có ý nghĩa thống kê. - Ta có giả thiết: H0: βland = 0 H1: βland ≠ 0
Vì P_value = 0.00 < 0.01 → Bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1.
Kết luận: βland có ý nghĩa thống kê.
3.2.Với mức ý nghĩa 5% - Ta có giả thiết: H0: βlabor = 0 14 H1: βlabor ≠ 0
Vì P_value = 0.673 > 0.05 → Chấp nhận giả thiết H0.
Kết luận: βlabor không có ý nghĩa thống kê. - Ta có giả thiết: H0: βfertilizer = 0 H1: βfertilizer ≠ 0
Vì P_value = 0.046 < 0.05 → Bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1.
Kết luận: βfertilizer có ý nghĩa thống kê. - Ta có giả thiết: H0: βpump = 0 H1: βpump ≠ 0
Vì P_value = 0.082 > 0.05 → Chấp nhận giả thiết H0.
Kết luận: βpump không có ý nghĩa thống kê. - Ta có giả thiết: H0: βtractor = 0 H1: βtractor ≠ 0
Vì P_value = 0.953 > 0.05 → Chấp nhận giả thiết H0.
Kết luận: βtractor không có ý nghĩa thống kê. - Ta có giả thiết: H0: βland = 0 H1: βland ≠ 0
Vì P_value = 0.00 < 0.05 → Bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1.
Kết luận: βland có ý nghĩa thống kê.
3.3.Với mức ý nghĩa 10% - Ta có giả thiết: H0: βlabor = 0 15 H1: βlabor ≠ 0
Vì P_value = 0.673 > 0.1 → Chấp nhận giả thiết H0.
Kết luận: βlabor không có ý nghĩa thống kê. - Ta có giả thiết: H0: βfertilizer = 0 H1: βfertilizer ≠ 0
Vì P_value = 0.046 < 0.1 → Bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1
Kết luận: βfertilizer có ý nghĩa thống kê. - Ta có giả thiết: H0: βpump = 0 H1: βpump ≠ 0
Vì P_value = 0.082 < 0.1 → Bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1.
Kết luận: βpump có ý nghĩa thống kê. - Ta có giả thiết: H0: βtractor = 0 H1: βtractor ≠ 0
Vì P_value = 0.953 > 0.1 → Chấp nhận giả thiết H0.
Kết luận: βtractor không có ý nghĩa thống kê. - Ta có giả thiết: H0: βland = 0 H1: βland ≠ 0
Vì P_value = 0.00 < 0.1 → Bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1.
Kết luận: βland có ý nghĩa thống kê.
3.4 Kiểm định hệ số hồi quy với một giá trị cho trước * Giả thuyết 1:
Giả sử có thông tin cho rằng khi X1 tăng 1% và các yếu tố khác không đổi thì 16 Y tăng 0.5% △Y= βland * △ X1 => 0.5 = βland *1 => βland =0.5 Kiểm định: H0: βland = 0.5 H1: βland ≠ 0.5
P_value = 0.0004 < 0.05 ⇒ bác bỏ H0, chấp nhận H1
* Giả thuyết 2: Kiểm định máy kéo và máy bơm nước có vai trò như nhau đối với sản
lượng nông nghiệp năm 2013 hay không? H0: βtractor = βpump
H1: βtractor ≠ βpump 17
P_value = 0.8481 > 0.05 ⇒ chấp nhận H0 ⇒ máy kéo và máy bơm nước có vai trò
như nhau đối với sản lượng nông nghiệp năm 2013 * Giả thuyết 3: H0: βfertilizer= 2 H1: βfertilizer ≠ 2
4. Kiểm định độ phù hợp của toàn bộ mô hình với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%
4.1 Với mức ý nghĩa 1%
- Ta có giả thiết: H0 : R2 = 0 H1: R2 ≠ 0 - Giá trị kiểm định 2 0.8434 F = �−1 = 6−1 = 58,17 1−�2 1 − 0.8434 �−� 60 − 6
- Giá trị tra bảng: F(5,54,1%) = 3,38
- Vì F > F(5, 54, 1%) → Bác bỏ H0 → Mô hình hồi quy phù hợp ở mức ý nghĩa 1% 18
4.2 Với mức ý nghĩa 5%
- Ta có giả thiết: H0 : R2 = 0 H1: R2 ≠ 0 - Giá trị kiểm định 2 0.8434 F = �−1 = 6−1 = 58,17 1−�2 1 − 0.8434 �−� 60 − 6
- Giá trị tra bảng: F(5,54,5%) = 2,39
- Vì F > F(5, 54, 5%) → Bác bỏ H0 → Mô hình hồi quy phù hợp ở mức ý nghĩa 5%
4.3 Với mức ý nghĩa 10%
- Ta có giả thiết: H0 : R2 = 0 H1: R2 ≠ 0 - Giá trị kiểm định 2 0.8434 F = �−1 = 6−1 = 58,17 1−�2 1 − 0.8434 �−� 60− 6
- Giá trị tra bảng: F(5,54,10%) = 1,96
- Vì F > F(5, 54, 10%) → Bác bỏ H0 → Mô hình hồi quy phù hợp ở mức ý nghĩa 10% 19