As shown in Table 6.3, the results

As shown in Table 6.3, the results indicate that the signs of all estimated coefficients are positive and the coefficients of horse power, crew size and fishing days are statistically different from zero at the 1% level of significance or better. This means that horse power, crew size and fishing days have statistically significant effects on fishing effort. Furthermore, the F-test is performed to test the overall significance of the model. Since F-value = 279.3504 with P- value = 0.0000, then at least one of the parameters is not zero at the level of significance a= 0.01 or better. Thus, the estimated model is significant at the 1% level. In addition, R2= 0.9353 indicating that 95.43 % of the variation in the fishing effort is explained by the variation in horse power, by the variation in crew size and by the variation in the number of days at sea. In this case, the estimated model fits the data well.
In this model, the returns to the inputs also can be measured by output elasticities. The elasticities and return to scale analysis has shown that the elasticities for the horse power and crew size on the output revenue were smaller than 1 and the elasticity for the number of days at sea was also smaller than 1. These results may seem reasonable while resources are considered as overexploited.
As mentioned above, a good regression model should not violate the least square assumptions. Therefore, some various tests for errors are also performed for this model. Overall, these tests show that this estimated model is well specified. The tests include the Jarque-Bera test for the normality of errors, Lagrange Multiplier test for autocorrelation and White test for the heteroskedasticity of the errors (see table 6.7)

Kết quả (Việt) 1:

Như thể hiện trong bảng 6.3, kết quả chỉ ra rằng các dấu hiệu của tất cả các hệ số ước tính là tích cực và các hệ số của mã lực, thủy thủ đoàn kích thước và câu cá ngày thống kê khác nhau từ số không lúc ý nghĩa của cấp 1% hoặc tốt hơn. Điều này có nghĩa rằng mã lực, thủy thủ đoàn kích thước và câu cá ngày có tác động đáng kể về mặt thống kê câu cá nỗ lực. Hơn nữa, F-bài kiểm tra được thực hiện để kiểm tra ý nghĩa tổng thể của các mô hình. Kể từ khi giá trị F = 279.3504 với giá trị P = 0.0000, sau đó ít nhất một trong các thông số không phải là zero lúc ý nghĩa của cấp một = 0,01 hoặc tốt hơn. Vì vậy, các mô hình ước tính là quan trọng ở mức 1%. Ngoài ra, R2 = 0.9353 chỉ ra rằng 95.43% của các biến thể trong nỗ lực câu cá được giải thích bởi các biến thể trong mã lực, các biến thể kích thước phi hành đoàn và các biến thể trong số ngày biển. Trong trường hợp này, các mô hình ước tính phù hợp các dữ liệu tốt.Trong mô hình này, trả lại cho các đầu vào cũng có thể được đo bằng đầu ra elasticities. Elasticities và trở lại quy mô phân tích đã hiển thị rằng elasticities cho ngựa sức mạnh và phi hành đoàn kích thước trên doanh thu sản lượng nhỏ hơn 1 và tính đàn hồi cho số ngày tại biển cũng là nhỏ hơn 1. Những kết quả này có vẻ hợp lý trong khi nguồn tài nguyên được coi là như overexploited.Như đã đề cập ở trên, một mô hình hồi quy tốt nên không vi phạm các giả định ít nhất vuông. Vì vậy, một số xét nghiệm khác nhau cho các lỗi cũng được thực hiện cho mô hình này. Nhìn chung, các xét nghiệm này hiển thị này ước tính mô hình cũng được chỉ định. Các cuộc thử nghiệm bao gồm các thử nghiệm Jarque-Bera cho bình thường của lỗi, Lagrange nhân thử nghiệm cho autocorrelation và các thử nghiệm trắng cho heteroskedasticity lỗi (xem bảng 6.7)

Kết quả (Việt) 2:

Như thể hiện trong Bảng 6.3, kết quả cho thấy những dấu hiệu của tất cả các hệ số ước lượng là số dương và các hệ số của mã lực, kích thước phi hành đoàn và ngày câu cá là người khác không ở mức 1% có ý nghĩa hoặc tốt hơn. Điều này có nghĩa rằng mã lực, kích thước thuyền và câu cá ngày có ảnh hưởng đáng kể về mặt thống kê về lực đánh bắt. Hơn nữa, F-test được thực hiện để kiểm tra ý nghĩa tổng thể của mô hình. Kể từ khi F-value = 279.3504 với P- value = 0.0000, sau đó ít nhất một trong những thông số không phải số không ở mức ý nghĩa a = 0,01 hoặc tốt hơn. Do đó, các mô hình ước lượng có ý nghĩa ở mức 1%. Ngoài ra, R2 = 0,9353 cho thấy 95,43% của sự biến động trong nỗ lực đánh bắt cá được giải thích bởi sự biến đổi trong mã lực, bởi sự biến đổi trong kích thước và phi hành đoàn của các biến thể trong số ngày trên biển. Trong trường hợp này, các mô hình ước tính phù hợp với các dữ liệu tốt.
Trong mô hình này, lợi nhuận cho các đầu vào cũng có thể được đo bằng độ co giãn ra. Độ co giãn và trở lại để phân tích quy mô đã chỉ ra rằng độ co giãn cho sức ngựa và phi hành đoàn kích thước trên doanh thu sản lượng nhỏ hơn 1 và độ đàn hồi cho số ngày trên biển cũng đã được nhỏ hơn 1. Những kết quả này có vẻ hợp lý khi nguồn tài nguyên được coi như khai thác quá mức.
Như đã đề cập ở trên, một mô hình hồi quy tốt không nên vi phạm các giả định vuông ít nhất. Vì vậy, một số xét nghiệm khác nhau cho các lỗi cũng được thực hiện đối với mô hình này. Nhìn chung, các xét nghiệm cho thấy rằng mô hình ước tính này cũng là quy định. Các bài kiểm tra bao gồm các bài kiểm tra Jarque-Bera cho độ chuẩn của lỗi, Lagrange Multiplier thử nghiệm cho tương quan và kiểm tra Trắng cho heteroskedasticity các lỗi (xem bảng 6.7)