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 />