intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định việc tham gia bảo hiểm trồng lúa của hộ nông dân huyện Cần Đước, tỉnh Long An

Chia sẻ: Thi Thi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:10

60
lượt xem
3
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Với mục tiêu xác định các yếu tố tác động đến quyết định mua bảo hiểm trồng lúa, nghiên cứu này sử dụng hồi quy Logit cho dữ liệu phỏng vấn mặt đối mặt từ một trăm hộ nông dân tại huyện Cần Đước, tỉnh Long An. Một số kết quả chính rút ra từ nghiên cứu: Các nông hộ có quan tâm đến mức phí bảo hiểm, và số người phụ thuộc vào nghề lúa càng nhiều thì xu hướng tham gia bảo hiểm càng tăng.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định việc tham gia bảo hiểm trồng lúa của hộ nông dân huyện Cần Đước, tỉnh Long An

KINH TẾ<br /> <br /> 66<br /> <br /> CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH VIỆC THAM<br /> GIA BẢO HIỂM TRỒNG LÚA CỦA HỘ NÔNG DÂN HUYỆN<br /> CẦN ĐƯỚC, TỈNH LONG AN<br /> NGUYỄN DUY CHINH<br /> Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh - chinh.nguyenduy@oude.edu.vn<br /> NGUYỄN THANH SƠN<br /> Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh - sonnt@ueh.edu.vn<br /> LẠI NHẤT DUY<br /> Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam - duylainhat@agribank.com.vn<br /> (Ngày nhận: 25/01/2016; Ngày nhận lại: 11/07/2016; Ngày duyệt đăng: 18/08/2016)<br /> <br /> TÓM TẮT<br /> Với mục tiêu xác định các yếu tố tác động đến quyết định mua bảo hiểm trồng lúa, nghiên cứu này sử dụng hồi<br /> quy Logit cho dữ liệu phỏng vấn mặt đối mặt từ một trăm hộ nông dân tại huyện Cần Đước, tỉnh Long An. Một số<br /> kết quả chính rút ra từ nghiên cứu: Các nông hộ có quan tâm đến mức phí bảo hiểm, và số người phụ thuộc vào nghề<br /> lúa càng nhiều thì xu hướng tham gia bảo hiểm càng tăng. Tuy nhiên, những hộ nông dân có diện tích canh tác lớn,<br /> năng suất cao và có nhiều năm kinh nghiệm ít sẵn lòng tham gia bảo hiểm. Các đặc điểm khác của hộ như tuổi chủ<br /> hộ, giới tính, không ảnh hưởng đến quyết định tham gia bảo hiểm.<br /> Từ khóa: hồi quy logit; bảo hiểm trồng lúa; Long An; quyết định tham gia.<br /> <br /> Determinants of participation choice of farmers in rice farming insurance in Can Duoc<br /> district, Long An province<br /> ABSTRACT<br /> With the purpose of identifying determinants of participation choice in rice farming insurance, this study<br /> analyzed face-to-face survey data with logistic regression from 100 rice farming households in Can Duoc District,<br /> Long An Province. Some findings are drawn from the results. First, households with high concern on insurance fee<br /> or abundant farming dependants tend to participate in the insurance more than households with low concern or few<br /> dependants. Second, households with large and productive farming field or experienced households are less willing<br /> to participate. Third, other household characteristics such as age and gender of the household head are not found to<br /> affect the decision statistically.<br /> Keywords: logistic regression; rice farming insurance; Long An province; participation decision.<br /> <br /> 1. Giới thiệu<br /> Dù chỉ chiếm khoảng 20% giá trị tổng sản<br /> phẩm quốc nội, nhưng ngành nông nghiệp<br /> đóng vai trò quan trọng đối với nền kinh tế<br /> Việt Nam (Mehta, 2013). Sản xuất nông<br /> nghiệp giúp đảm bảo an ninh lương thực quốc<br /> gia, cung cấp nguồn nguyên liệu đầu vào cho<br /> các ngành công nghiệp chế biến, tạo việc làm<br /> cho hàng triệu lao động và đặc biệt là một<br /> <br /> trong những nguồn thu ngoại tệ chính cho đất<br /> nước (Mehta, 2013). Tuy vậy, nông nghiệp là<br /> một ngành có rủi ro tương đối cao và người<br /> nông dân luôn gặp phải những rủi ro làm giảm<br /> năng suất và thu nhập (OECD, 2011). Trong<br /> giai đoạn từ 1995 đến 2007, mỗi năm giá trị<br /> tổn thất trong lĩnh vực chiếm khoảng 0,67%<br /> tổng sản phẩm quốc nội. Đây là một con số<br /> không hề nhỏ nếu biết rằng năm 2007, quyết<br /> <br /> TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC MỞ TP.HCM – SỐ 50 (5) 2016<br /> <br /> toán chi sự nghiệp y tế; khoa học, công nghệ<br /> và môi trường chỉ đạt lần lượt 0,61% và<br /> 0,21% (Tổng cục Thống kê, 2015).<br /> Sản phẩm bảo hiểm nông nghiệp (BHNN)<br /> đã được triển khai tại Việt Nam từ năm 1982.<br /> Tuy nhiên sau mười tám năm thí điểm thực<br /> hiện, BHNN vẫn chưa thu hút nhiều sự tham<br /> gia của các hộ nông dân. Theo báo cáo từ Bộ<br /> Tài chính (2009), chỉ khoảng 1% tổng diện<br /> tích cây trồng, 0,24% số trâu - bò, 0,1% đàn<br /> lợn và 0,04% số gia cầm được mua bảo hiểm.<br /> Doanh số bảo hiểm chỉ đạt khoảng 2,45 tỷ<br /> đồng vào năm 2010. Và tại hội nghị tổng kết<br /> thực hiện thí điểm BHNN giai đoạn 2011 2013, Bộ Tài chính ước tính mới có khoảng<br /> 3% số hộ thuộc đối tượng tham gia BHNN.<br /> Chỉ có 85% số hộ nghèo tham gia BHNN, dù<br /> được Nhà nước hỗ trợ 100% phí bảo hiểm<br /> (Phạm Thị Định, 2013).<br /> Như vậy, một vấn đề đặt ra là cần phải<br /> tìm các giải pháp nhằm gia tăng tỷ lệ tham gia<br /> bảo hiểm, đặc biệt là tại các địa phương dự<br /> định triển khai sản phẩm BHNN trong thời<br /> gian sắp tới. Đây cũng chính là mục đích để<br /> tiến hành nghiên cứu này. Nghiên cứu sẽ tập<br /> trung vào sản phẩm bảo hiểm trồng lúa vì đây<br /> là một trong những cây trồng chủ lực của<br /> nông nghiệp Việt Nam. Bằng dữ liệu thu thập<br /> từ các hộ nông dân trồng lúa tại huyện Cần<br /> Đước, tỉnh Long An, kết quả từ nghiên cứu sẽ<br /> cung cấp những gợi ý cần thiết cho việc triển<br /> khai chương trình bảo hiểm tại các tỉnh và các<br /> địa phương khác. Cụ thể, nghiên cứu sẽ nhằm<br /> giải quyết hai vấn đề:<br /> Thứ nhất, xác định những yếu tố tác<br /> động đến quyết định tham gia bảo hiểm trồng<br /> lúa của các nông hộ và lượng hóa các tác<br /> động đó.<br /> Thứ hai, dựa vào kết quả của mô hình<br /> nghiên cứu đưa ra những giải pháp nhằm cải<br /> thiện tỷ lệ tham gia bảo hiểm của các nông hộ.<br /> 2. Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu<br /> thực nghiệm<br /> Mở đầu cho lý thuyết về bảo hiểm nông<br /> sản (crop insurance), Bruce và Randall (1986)<br /> xuất bản một tuyển tập các nghiên cứu liên<br /> quan tới vấn đề này. Các tác giả đề xuất một<br /> <br /> 67<br /> <br /> mô hình để xác định nhu cầu của nông dân đối<br /> với bảo hiểm nông nghiệp, đồng thời ứng<br /> dụng vào nghiên cứu thực nghiệm tại Mexico<br /> và Panama. Theo đó, một khi được bảo đảm<br /> về sinh kế, nông dân sẽ phân bổ nguồn lực<br /> giữa thu nhập trung bình (average income) và<br /> rủi ro thu nhập (income risk) theo ý thích. Thu<br /> nhập trung bình càng cao thì đương nhiên rủi<br /> ro thu nhập sẽ càng cao và phần lớn nông dân<br /> được khảo sát chọn đánh đổi đi thu nhập trung<br /> bình để có được sự an toàn hơn về thu nhập.<br /> Trong nghiên cứu của Pennings và<br /> Leuthold (1999) bằng cách tiếp cận đa ngành,<br /> đề xuất hai mô hình nghiên cứu về lựa chọn<br /> công cụ quản trị rủi ro của nông dân. Mô hình<br /> đầu tiên chỉ ra rằng, các thuộc tính của dịch<br /> vụ bảo hiểm như: cách thức cung cấp dịch vụ<br /> (service delivery), các điều khoản hợp đồng<br /> (contract specification) sẽ tác động đến lượng<br /> nông sản mà người dân quyết định bảo hiểm.<br /> Mô hình thứ hai cho thấy quyết định tham gia<br /> bảo hiểm phụ thuộc vào các thuộc tính riêng<br /> về nhận thức rủi ro (risk perception) và thái<br /> độ rủi ro (risk attitude) của người nông dân.<br /> Đóng góp lớn nhất của nghiên cứu này về mặt<br /> lý thuyết là xác thực được hai yếu tố chính<br /> ảnh hưởng tới quyết định chọn mua bảo hiểm<br /> đó là nhận thức rủi ro và thuộc tính tâm lý của<br /> người đưa ra quyết định.<br /> Có rất nhiều nghiên cứu thực nghiệm<br /> trong chủ đề bảo hiểm nông nghiệp trên thế<br /> giới và tại Việt Nam, tuy nhiên điểm chung<br /> của các nghiên cứu này là, khi nghiên cứu về<br /> quyết định mua bảo hiểm của nông hộ, đều<br /> đưa vào xem xét các nhân tố thuộc ba nhóm:<br /> nhóm nhân tố kinh tế - xã hội của người ra<br /> quyết định, nhóm nhân tố liên quan tới sản<br /> xuất của nông hộ và nhóm nhân tố về nhận<br /> thức, thái độ rủi ro. Các nghiên cứu thực<br /> nghiệm tiêu biểu có thể kể đến là:<br /> Smith và Baquet (1996) xem xét nhu cầu<br /> sản phẩm bảo hiểm đa rủi ro của các trang trại<br /> lúa mì tại Montana (Hoa Kỳ). Với việc sử<br /> dụng lý thuyết độ thỏa dụng kỳ vọng, hai tác<br /> giả chỉ ra rằng: vốn vay, trình độ học vấn, thái<br /> độ đối với rủi ro của người điều hành nông<br /> trại và nếu nông trại từng phải nhận trợ cấp do<br /> <br /> 68<br /> <br /> KINH TẾ<br /> <br /> thiên tai là các yếu tố thúc đẩy nông trại tham<br /> gia bảo hiểm. Điều đặc biệt trong nghiên cứu<br /> này là mức phí bảo hiểm không ảnh hưởng<br /> đến quyết định bảo hiểm.<br /> Cũng cùng phạm vi nghiên cứu tại Hoa<br /> Kỳ, Sherrick và cộng sự (2004) tiến hành một<br /> nghiên cứu thực nghiệm tại ba tiểu bang của<br /> Hoa Kỳ nhằm mục đích xác định các yếu tố<br /> ảnh hưởng tới quyết định mua bảo hiểm của<br /> nông hộ. Nhóm tác giả thu thập các số liệu về<br /> nhân khẩu học, kinh tế - xã hội, đặc điểm sản<br /> xuất; và dùng bộ thang đo Likert để đánh giá<br /> quan điểm của nông dân về rủi ro và quản trị<br /> rủi ro. Kết quả của nghiên cứu chỉ ra rằng đặc<br /> điểm cá nhân và sản xuất đều ảnh hưởng đến<br /> rủi ro của từng nông hộ. Những người có tuổi<br /> càng cao, diện tích canh tác lớn và có nhận<br /> thức cao về các rủi ro ảnh hưởng đến năng<br /> suất có xu hướng mua bảo hiểm nhiều hơn.<br /> Đối với Việt Nam, nghiên cứu của Hoàng<br /> Triệu Huy và cộng sự (2013) đã phân tích các<br /> yếu tố ảnh hưởng tới quyết định tham gia bảo<br /> hiểm trồng lúa tại tỉnh Đồng Tháp sau hai<br /> năm thí điểm chương trình bảo hiểm. Kết quả<br /> nghiên cứu chỉ ra rằng: các hộ có tham gia các<br /> chương trình tập huấn về kỹ thuật sản xuất,<br /> các hộ dễ dàng huy động nguồn lực lao động<br /> gia đình, hay các hộ có khả năng bán lúa<br /> thành phẩm ở mức giá cao có xu hướng tham<br /> gia bảo hiểm cao hơn. Tuy nhiên, các hộ có<br /> năng suất lúa càng cao hay có quy mô diện<br /> tích trồng lúa càng lớn thì thường lại ít có<br /> động cơ tham gia bảo hiểm.<br /> Nghiên cứu của Phạm Lê Thông (2013)<br /> chủ yếu tính toán mức phí mà mỗi gia đình<br /> sẵn lòng trả cho sản phẩm bảo hiểm giá lúa<br /> (giả định) bằng phương pháp định giá ngẫu<br /> nhiên (Contingent Valuation Method) của các<br /> nông hộ ở Cần Thơ trong tháng 2 năm 2010.<br /> Tuy nhiên bên cạnh đó, tác giả còn xem xét<br /> các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sản<br /> phẩm bảo hiểm. Kết quả của nghiên cứu chỉ ra<br /> rằng: khả năng tham gia bảo hiểm của hộ phụ<br /> thuộc rất lớn vào mức phí bảo hiểm đề nghị,<br /> diện tích và kinh nghiệm trồng lúa. Kết quả<br /> này vừa có điểm tương đồng, vừa có sự khác<br /> biệt so với nghiên cứu tại quốc gia khác. Tác<br /> <br /> động của diện tích canh tác hay trình độ học<br /> vấn tương đồng với nghiên cứu của Sherrick<br /> và cộng sự (2004), trong khi đó, biến kinh<br /> nghiệm lại cho kết quả khác biệt.<br /> Rõ ràng, các nghiên cứu thực nghiệm đều<br /> đưa ra các kết quả rất khác nhau. Nhưng nhìn<br /> chung, nhân tố chính tạo nên sự khác biệt đến<br /> từ sự khác nhau trong đặc điểm của nông hộ<br /> tại khu vực thực hiện nghiên cứu. Nghiên cứu<br /> này sẽ ứng dụng khung phân tích của Pennings<br /> và Leuthold (1999) kết hợp thêm các nhân tố<br /> liên quan đến sản xuất và nhóm nhân tố xã hội<br /> để làm cơ sở xây dựng mô hình.<br /> 3. Mô hình nghiên cứu<br /> Mô hình kinh tế lượng xác định xác suất<br /> một cá nhân thứ n nào đó sẽ chọn phương án<br /> mua bảo hiểm i thay vì phương án không mua<br /> bảo hiểm j được tính như sau:<br /> (<br /> )<br /> Khi đó<br /> được hiểu là xác suất cá nhân<br /> n mua bảo hiểm.<br /> là thỏa dụng khi cá nhân<br /> n mua bảo hiểm. Lý thuyết RUM (Random<br /> Utility Maximization) cho rằng<br /> bao gồm<br /> hai phần<br /> và . Trong đó,<br /> là hàm thỏa<br /> dụng khi chọn mua bảo hiểm của cá nhân có<br /> thể được nhà nghiên cứu quan sát, còn đối với<br /> là phần hữu dụng mà nhà nghiên cứu<br /> không quan sát được và giả định là một đại<br /> lượng ngẫu nhiên, hàm xác suất có thể viết lại<br /> như sau:<br /> (<br /> )<br /> (<br /> )<br /> Người ra quyết định sẽ chọn phương án<br /> mua bảo hiểm khi<br /> . Giả<br /> định phần sai số của mỗi phương án chọn tuân<br /> theo phân phối Gumbel (Phân phối cực trị loại<br /> II). Như vậy, phân phối của phần sai số hàm ý<br /> rằng, xác suất của phương án được chọn cụ<br /> thể sẽ tuân theo phân phối Logistic<br /> (McFadden, 1973). Nếu cá nhân chỉ đứng<br /> trước hai lựa chọn thì mô hình Logit nhị phân<br /> được áp dụng. Xác suất cá nhân n sẽ chọn<br /> phương án i được trình bày theo hàm số sau:<br /> (<br /> <br /> Trong đó:<br /> <br /> )<br /> <br /> (<br /> <br /> ) là hàm mật độ<br /> <br /> TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC MỞ TP.HCM – SỐ 50 (5) 2016<br /> <br /> xác suất tích lũy của phân phối Logistic. Nếu<br /> tiến hành tham số hóa theo dạng tuyến tính đại<br /> lượng<br /> dựa trên các biến đặc điểm<br /> của người lựa chọn và lựa chọn và lấy logarit<br /> tự nhiên hai vế, hàm số có thể viết lại như sau:<br /> (<br /> <br /> )<br /> <br /> Các hệ số hồi qui sẽ được ước lượng bằng<br /> phương pháp Ước lượng hợp lý cực đại<br /> (Maximum Likelihood Estimation).<br /> Theo khung lý thuyết và những nghiên<br /> cứu thực nghiệm đã tóm lược, nghiên cứu đưa<br /> ba nhóm biến vào xem xét, bao gồm:<br /> Thứ nhất, nhóm nhân tố xã hội được đại<br /> diện bởi các biến Age (tuổi), Gen (giới tính),<br /> Exper (kinh nghiệm sản xuất) và Size (số<br /> người phụ thuộc vào nghề lúa). Kết quả<br /> nghiên cứu trước đây không thống nhất về tác<br /> động của ba biến đầu tiên, do đó đề tài này<br /> tiến hành xem xét ảnh hưởng của các biến vừa<br /> đề cập. Hơn nữa, số liệu liên quan đến các<br /> <br /> 69<br /> <br /> biến này tương đối dễ thu thập trong quá trình<br /> khảo sát.<br /> Thứ hai, nhóm nhân tố sản xuất được đại<br /> diện bởi các biến Area (diện tích trồng lúa),<br /> Yield (năng suất), Diver (tính đa dạng của<br /> nguồn thu nhập). Đây là các biến có ảnh<br /> hưởng tương đối lớn đến chênh lệch giữa thu<br /> nhập lớn nhất và nhỏ nhất của hộ. Trong đó,<br /> biến Diver được thu thập thông qua đánh giá<br /> trực tiếp của hộ nông dân về sự đa dạng<br /> nguồn thu nhập của họ.<br /> Thứ ba, nhóm nhân tố liên quan đến sở<br /> thích và nhận thức được đại diện bởi biến Att<br /> (mức quan tâm đến phí bảo hiểm). Nghiên<br /> cứu sơ bộ sử dụng thang Likert để đánh giá<br /> mức quan tâm của mỗi nông dân đối với mức<br /> phí bảo hiểm. Tuy nhiên, do các hộ nông dân<br /> tham gia khảo sát sơ bộ không sẵn lòng dùng<br /> thang đo này, nên nghiên cứu sẽ sử dụng biến<br /> giả để đo lường với quy ước: có quan tâm (1),<br /> không quan tâm (0).<br /> <br /> Bảng 1<br /> Mô tả các biến trong mô hình<br /> Biến<br /> <br /> Loại dữ liệu<br /> <br /> Kỳ vọng về dấu<br /> <br /> Miêu tả<br /> Biến phụ thuộc của mô hình, nhận giá trị 1 nếu<br /> như người khảo sát quyết định chọn mua bảo<br /> hiểm trồng lúa.<br /> <br /> Decide<br /> <br /> Nhị phân<br /> <br /> Att<br /> <br /> Nhị phân<br /> <br /> +<br /> <br /> Có quan tâm đến phí bảo hiểm, biến mang giá<br /> trị 1, ngược lại là 0<br /> <br /> Age<br /> <br /> Rời rạc<br /> <br /> -<br /> <br /> Tuổi (năm)<br /> <br /> Gen<br /> <br /> Nhị phân<br /> <br /> -<br /> <br /> Giới tính<br /> <br /> Size<br /> <br /> Rời rạc<br /> <br /> +<br /> <br /> Số người sống bằng nghề lúa trong mỗi hộ<br /> <br /> Area<br /> <br /> Liên tục<br /> <br /> +<br /> <br /> Diện tích trồng lúa (hecta)<br /> <br /> Exper<br /> <br /> Rời rạc<br /> <br /> +<br /> <br /> Kinh nghiệm sản xuất (năm)<br /> <br /> Yield<br /> <br /> Liên tục<br /> <br /> -<br /> <br /> Năng suất (Tấn/hecta)<br /> <br /> Diver<br /> <br /> Nhị phân<br /> <br /> -<br /> <br /> Nguồn thu nhập có sự đa dạng biến mang giá trị<br /> 1, ngược lại là 0<br /> <br /> KINH TẾ<br /> <br /> 70<br /> <br /> Trước tiên, một buổi thảo luận nhóm<br /> (focus group) được thực hiện với sự tham gia<br /> của tác giả và năm nông dân thuộc huyện Cần<br /> Đước, Long An. Mục đích chính của thảo<br /> luận nhóm là nhằm xác định các biến cần thiết<br /> để làm tiền đề cho việc thiết kế bảng hỏi một<br /> cách phù hợp và dễ hiểu.<br /> Sau đó, bảng câu hỏi được dùng để khảo<br /> sát sơ bộ trên 10 nông dân. Khảo sát thật được<br /> tiến hành trên nông dân của hai xã Tân Trạch<br /> và Mỹ Lệ, đây là hai xã đứng thứ hai và thứ<br /> ba của huyện Cần Đước về sản lượng lúa từ<br /> năm 2009 đến năm 2013 (Chi cục Thống kê<br /> huyện Cần Đước, 2015). Một trăm nông dân<br /> được chọn ngẫu nhiên theo số thứ tự từ danh<br /> sách hộ nông dân trồng lúa tại Chi cục Thống<br /> kê của Huyện nhằm đảm bảo mẫu mang tính<br /> đại diện.<br /> Quá trình phỏng vấn nông dân được thực<br /> hiện như sau: đầu tiên, các câu hỏi liên quan<br /> đến đặc điểm xã hội, quy mô và đặc tính sản<br /> xuất, sở thích và nhận thức của nông dân sẽ<br /> <br /> được thực hiện. Sau đó, hộ nông dân tham gia<br /> khảo sát sẽ được cung cấp thông tin về sản<br /> phẩm BHNN: đặc điểm, những rủi ro được<br /> bảo hiểm, phương thức tính và đóng phí.<br /> Trong quá trình phỏng vấn, người thu thập<br /> thông tin sẽ giải đáp tất cả các thắc mắc của<br /> nông dân (nếu có). Cuối cùng, sau khi nắm rõ<br /> sản phẩm bảo hiểm trồng lúa, người đại diện<br /> hộ sẽ được đề nghị tham gia bảo hiểm một<br /> cách giả định với một mức phí phù hợp và<br /> người phỏng vấn sẽ ghi lại quyết định này.<br /> Việc đưa ra một mức phí cụ thể sẽ có xu<br /> hướng tạo ra sự bất hợp tác khi trả lời câu hỏi<br /> từ người nông dân. Do đó, nghiên cứu sẽ đưa<br /> ra tình huống giả định mức phí là phù hợp cho<br /> người nông dân.<br /> 4. Kết quả mô hình kinh tế lượng<br /> Dữ liệu nghiên cứu được tiến hành thu<br /> thập tại huyện Cần Đước, tỉnh Long An. Một<br /> trăm hộ nông dân trồng lúa được chọn để<br /> khảo sát. Thống kê mô tả sơ bộ dữ liệu được<br /> trình bày trong Bảng 2 dưới đây.<br /> <br /> Bảng 2<br /> Thống kê mô tả các biến trong mô hình<br /> Số quan sát<br /> <br /> Trung bình<br /> <br /> Độ lệch chuẩn<br /> <br /> Nhỏ nhất<br /> <br /> Lớn nhất<br /> <br /> Decide<br /> <br /> 100<br /> <br /> 0,25<br /> <br /> 0,44<br /> <br /> 0<br /> <br /> 1<br /> <br /> Att<br /> <br /> 100<br /> <br /> 0,49<br /> <br /> 0,50<br /> <br /> 0<br /> <br /> 1<br /> <br /> Age<br /> <br /> 100<br /> <br /> 53,93<br /> <br /> 10,66<br /> <br /> 32<br /> <br /> 87<br /> <br /> Size<br /> <br /> 100<br /> <br /> 2,43<br /> <br /> 1,26<br /> <br /> 1<br /> <br /> 8<br /> <br /> Area<br /> <br /> 100<br /> <br /> 0,64<br /> <br /> 0,49<br /> <br /> 0,1<br /> <br /> 2,6<br /> <br /> Exper<br /> <br /> 100<br /> <br /> 30,07<br /> <br /> 13,38<br /> <br /> 1<br /> <br /> 67<br /> <br /> Yield<br /> <br /> 100<br /> <br /> 4,94<br /> <br /> 0,99<br /> <br /> 2,3<br /> <br /> 10<br /> <br /> Gen<br /> <br /> 100<br /> <br /> 0,72<br /> <br /> 0,45<br /> <br /> 0<br /> <br /> 1<br /> <br /> Diver<br /> <br /> 100<br /> <br /> 0,45<br /> <br /> 0,50<br /> <br /> 0<br /> <br /> 1<br /> <br /> Biến<br /> <br /> Nghiên cứu đã tiến hành ước lượng mô<br /> hình đầy đủ bao gồm tám biến độc lập và mô<br /> hình có loại bỏ hai biến giới tính (Gender) và<br /> <br /> tuổi (Age). Kết quả mô hình được trình bày<br /> trong Bảng 3.<br /> <br />
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
10=>1