Mục đích nghiên cứu nhằm phân tích mức độ ảnh hưởng của cấu trúc và hành vi đến hiệu quả thị trường trên cơ sở đó phát triển thị trường ổn định và đem lại hiệu quả cao cho các hộ nuôi cá bống bớp trên địa bàn huyện Nghĩa Hưng, tỉnh Nam Định.
Vietnam J Agri Sci 2022, Vol 20, No 4: 539-550 Tạp chí Khoa học Nơng nghiệp Việt Nam 2022, 20(4): 539-550 www.vnua.edu.vn VẬN DỤNG MƠ HÌNH SCP PHÁT TRIỂN THỊ TRƯỜNG CÁ BỐNG BỚP ỔN ĐỊNH TẠI HUYỆN NGHĨA HƯNG, TỈNH NAM ĐỊNH Bùi Thị Mai Linh, Nguyễn Thị Thu Trang*, Nguyễn Thị Kim Oanh, Đoàn Thị Ngọc Thúy Khoa Kế tốn Quản trị Kinh doanh, Học viện Nơng nghiệp Việt Nam * Tác giả liên hệ: trangnguyenthithu@vnua.edu.vn Ngày nhận bài: 28.09.2021 Ngày chấp nhận đăng: 01.03.2022 TÓM TẮT Mục đích nghiên cứu nhằm phân tích mức độ ảnh hưởng cấu trúc hành vi đến hiệu thị trường sở phát triển thị trường ổn định đem lại hiệu cao cho hộ nuôi cá bống bớp địa bàn huyện Nghĩa Hưng, tỉnh Nam Định Nghiên cứu tiến hành 217 mẫu với phương thức điều tra vấn trực tiếp, liệu thu thập phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM) nhằm đánh giá mức độ ảnh hưởng cấu trúc hành vi đến hiệu thị trường Kết nghiên cứu cho thấy nhân tố cấu trúc, hành vi thực có tác động thuận chiều đến hiệu thị trường, riêng nhân tố chi phí khơng có ảnh hưởng đến sách thủy sản chung Mơ hình nghiên cứu nhân tố lợi cạnh tranh có tác động mạnh đến sách thủy sản (0,414) sử dụng nguyên liệu đầu vào (0,345); cạnh tranh ngành có ảnh hưởng lớn bảo đảm chất lượng (0,145) nhân tố đảm bảo chất lượng (0,353) có tác động tích cực nâng cao hiệu phát triển thị trường ổn định, từ nghiên cứu đề xuất số giải pháp đẩy mạnh nhân tố Từ khóa: Cấu trúc, hành vi, hiệu Application of SCP Modelling in the Development of Stable Market for Cobia Fish in Nghia Hung District Nam Dinh Province ABSTRACT The present research analyzed the impact of the structure and the conduct on the market efficiency to develop a stable market for cobia fish farming households in Nghia Hung district, Nam Dinh province The study used 217 samples with direct interview method and the data collected were analyzed by structural equation modelling (SEM) to evaluate the strength of the relationship between the structure, the conduct and the market efficiency Research results showed that structural factors and market conduct positively affected market efficiency, but the cost factor exerted no influence on the fisheries policy The findings showed that the competitive advantage factor had the strongest impact on fisheries policy factor (0.414), followed by and material input (0.345) The industry competition factor had the biggest influence on quality assurance factor (0.145) while the quality assurance factor (0.353) exerted positive impact on improving market efficiency and developing a stable market Some solutions to promote these factors were proposed Keywords: Cobia fish, market efficiency, stable market ĐẶT VẤN ĐỀ lồng xa bą (Nguyễn Quang Huy, 2002; Matthew & cs., 2006) Huyn Nghùa Hỵng vi ỵng b bin di cú nhiu lĉi nuôi trồng thûy, hâi sân, đặc biệt cá bống bĆp Cá bống bĆp có khâ nëng chống chðu vĆi điều kiện sóng gió tốt, đối tỵng tim nởng cho phỏt trin nuụi bin Hin nay, th trỵng cỏ bng bp mc dự ó cú s liờn kt gia cỏc h nụng dồn v thỵng lỏi thu mua nhỵng cỏch thc t chc, quõn lý cũn mang tớnh t phỏt, chỵa khoa hc v chỵa cú chin lỵc rừ rng cho kờnh phõn phi chớnh, 539 Vận dụng mơ hình SCP phát triển thị trường cá bống bớp ổn định huyện Nghĩa Hưng, tỉnh Nam Định đỉu cho sân phèm cỏ bng bp cũn gp nhiu tr ngọi, sõn lỵng xuỗt khốu ớt nờn quy mụ nuụi, sõn xuỗt khụng nhiu Mụ hỡnh kinh t SCP (Cỗu trỳc - Hnh vi Hiu quõ) ỵc phỏt trin bi Bain (1959, 1968), Clodius & Mueller (1961), Slater (1968) Batman (1976) Lý thuyt ny cho rỡng cỗu trỳc ngnh xỏc nh cỏch vờn hnh cỷa th trỵng v bỡng cỏch ny thit lờp cỗp hoọt ng cỷa th trỵng l cụng cý tiờu chuốn cho vic phõn tớch th trỵng Mụ hỡnh SCP ó ỵc s dýng rng rói nhiu lïnh văc khác kinh tế, đò cũ lùnh vc thỷy sõn (Nguyn Minh Thuờn (2014) Xuỗt phỏt t vỗn trờn, nghiờn cu tin hnh phõn tớch cỗu trỳc th trỵng cỏ bng bp da trờn mụ hỡnh SCP, trờn c s ũ xuỗt giõi phỏp nhỡm phỏt trin cỗu trỳc th trỵng n nh đem läi hiệu quâ cao cho hộ nuôi trờn a bn huyn Nghùa Hỵng, tợnh Nam nh PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Phương pháp nghiên cứu Số liu s cỗp ỵc thu thờp theo hai phỵng thc iu tra trc tip ti s dýng phỵng phỏp chọn méu thuên tiện (Saunders & cs., 2012) Thąi gian thu thêp tÿ tháng đến tháng 7/2021 Cën cĀ vào điều kiện thăc tế cûa đða bàn, nghiên cĀu tiến hành điều tra ngéu nhiên 217 méu chû yếu l cỏc h nuụi, thỵng lỏi, nh bỏn l (nh hàng, khách sän, cāa hàng thuČ sân,„), bìng phiếu điều tra xõy dng trỵc õm bõo s phự hp v chớnh xỏc, trỵc tin hnh iu tra, tụi tiến hành điều tra thā (pre test) số hộ ni cá bống bĆp chỵnh méu phiếu phù hĉp hĄn tiến hành điều tra đồng Thang đo Likert mĀc độ dùng để đánh giá mĀc ng tỡnh cỷa ngỵi iu tra i vi thang o ỵc xõy dng Kớch thỵc cỷa mộu ỏp dýng nghiờn cu ỵc da theo yờu cổu cỷa phõn tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) hồi quy đa biến: N = 50 + 8m, m: l s bin quan sỏt Kớch thỵc cỷa mộu ỏp dýng nghiờn cu ỵc da theo yờu cổu cỷa phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) 540 hồi quy đa biến Số méu tối thiểu l ì 41 = 205 mộu Nhỵ vờy, tỏc giâ điều tra 217 méu kết quâ đâm bâo đäi din cho tng th nghiờn cu S dýng phỵng phỏp h s tin cờy Cronbachs Alpha trỵc phõn tớch nhân tố EFA để lội biến khơng phù hĉp biến rác täo yếu tố giâ (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thð Mai Trang, 2009) Hệ số tin cêy Cronbach’s Alpha chỵ cho bit cỏc o lỵng cú liờn kt vi hay khụng; nhỵng khụng cho bit bin quan sỏt no cổn bó biến quan sát cỉn giĂ läi Khi ũ, vic tớnh toỏn h s tỵng quan gia biến - tổng giúp loäi nhĂng biến quan sát khơng địng gịp nhiều cho să mơ tâ cûa khái niệm cỉn đo (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005) Đối vĆi nghiên cĀu này, tiêu chuèn đánh giá phån tích Cronbach’s Alpha biến cú h s tỵng quan bin tng nhú hn 0,3 bð lội chọn thang đo cị độ tin cêy Alpha tÿ 0,6 trć lên sā dýng ỵc trỵng hp khỏi nim ang nghiờn cu l mi hoc mi i vi ngỵi trõ li bối cânh nghiên cĀu (Nunnally, 1978) Sau lăa chọn xong cỏc bin thuc mi nhũm, phỵng phỏp EFA ỵc s dýng la chn cỏc bin cú õnh hỵng n hiu quõ th trỵng (bin P) Bin cú tr số tâi nhân tố 0,4 EFA tiếp týc bð lội Cùng vĆi đị kiểm đðnh KMO (Kaiseer - Meyer - Olkin) Bartlett’s Test để kiểm tra mĀc độ phù hĉp cûa dĂ liệu Nếu trð số KMO < 0,5 phân tích nhân tố có khâ nëng khơng thích hĉp vĆi dĂ liệu, bin s dýng khụng tỵng quan vi Kt quõ đuĉc sā dýng tiếp týc cho phân tích nhân tố khỵng đðnh (CFA) sā dýng phỉn mềm AMOS nhìm mýc đích đánh giá xem mơ hình cị đät ỵc giỏ tr hi tý hay khụng, qua dũ ỏnh giỏ tỵng thớch cỷa mụ hỡnh vi thụng tin th trỵng Mc phự hp cỷa mụ hỡnh nghiờn cu ỵc xỏc nhờn cỏc chợ s Model fit ọt giỏ tr chỗp nhờn (CMIN/DF (vi mộu N > 200) thỡ mụ hỡnh ỵc xem l phự hp tt (Kettinger & Lee, 1995); CIF > 0,9; RMSEA < 0,8, GIF > 0,8 (Baugartner & Homburg, 1995; Doll & Torkzadeh (1994) Sau đị tiến hành phån tích mơ hình SEM xỏc nh mc õnh hỵng cỷa tng nhõn tố Bùi Thị Mai Linh, Nguyễn Thị Thu Trang, Nguyễn Thị Kim Oanh, Đồn Thị Ngọc Thúy mơ hình ti bin phý thuc hiu quõ th trỵng vi mc ċ nghïa P 0,6, H s tỵng quan biến - tổng cûa biến > 0,3 thang đo đät yêu cæu Đối vĆi thang đo hành vi thăc (3 nhân tố vĆi 17 tiêu chớ) kt quõ lổn cho thỗy C28 cú h s tỵng quan bin - tng l < 0,3 nờn cỉn bð lội bó khói mơ hình Sau lội khói mơ hình tiến hành chäy lỉn cho thỗy thang o ọt tin cờy cao Thang o v hiu quõ th 546 trỵng (7 tiờu chớ) cho thổy P7 cú h s tỵng quan bin - tng < 0,3 nên cỉn bð lội bó khói mơ hình Sau nhĂng lội khói mơ hình tiến hnh chọy lổn cho thỗy thang o ọt tin cêy cao 3.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA phân tích khẳng định nhân tố CFA Phân tích nhân tố EFA lỉn có nhân tố, biến hội tý yếu tố theo mơ hình nghiên cĀu Kết q kiểm đðnh KMO Barlett’s hệ số KMO 0,841 >0,5 (vĆi mĀc ý Bùi Thị Mai Linh, Nguyễn Thị Thu Trang, Nguyễn Thị Kim Oanh, Đoàn Thị Ngọc Thúy nghïa Sig = 0,000 50% Tuy nhiên, S13 có hệ số hội tý 0,486 nhó hĄn 0,5, khơng đâm bâo mĀc độ hội tý ć nhóm nhân tố chäy läi EFA lỉn Kt quõ phõn tớch (Bõng 3) cho thỗy rỡng tỗt cõ cỏc bin quan sỏt tng th cú mi tỵng quan vi v phõn tớch nhõn t (EFA) thích hĉp Tÿ kết quâ phân tích cho thỗy phõn tớch EFA cho cỏc thang o trờn phù hĉp, số liệu đâm bâo mt thng kờ, cỏc nhõn t c bõn vộn nhỵ ban đỉu khơng có să thay đổi Kết q phân tớch nhõn t khợng nh CFA (Hỡnh 3) cho thỗy mụ hỡnh iu chợnh ọt ỵc giỏ tr hi tý, cò ċ nghïa phù hĉp vĆi dĂ liệu nghiên cĀu vĆi chỵ tiêu đät u cỉu (Chi-square = 1304,710; TLI = 0,900; CFI = 0,908; RMSEA = 0,048) Sau phõn tớch mụ hỡnh cỗu trỳc tuyn tớnh SEM (Hỡnh 4), kt quõ phõn tớch cho thỗy chỵ số Chi-square = 1.312,193; CMIN/DF = 1,493 (< 3); CFI = 0,907(~1); TLI = 0,900 (~1) RMSEA = 0,048 (< 0,08) Các chỵ số thóa mãn điều kiện phù hĉp tốt, đò cò thể kết luờn rỡng mụ hỡnh o lỵng phự hp vi d liu th trỵng 3.4 Phõn tớch v kim nh cỏc giõ thuyt nghiờn cu Sau kim tra tớnh tỵng thích cûa mơ hình nghiên cĀu vĆi dĂ liệu thð trỵng Cỏc giõ thuyt nghiờn cu ỵc ỵa vo kim tra Trong nghiờn cu ny, cú 17 giõ thuyt ỵc t v kim nh bỡng mụ hỡnh cỗu trỳc tuyến tính SEM Kết q phân tích mơ hình SEM (Bõng 4) cho thỗy cỏc mi quan h u cú giá trð P nhó hĄn 0,05 nên chĀng tó mối quan hệ có ý nghïa thống kê Ngoäi trÿ mối quan hệ S3 C1 cho giá trð P 0,145 > 0,05 nên giâ thuyết H1-3 bð bác bó yếu tố S3 (Chi phí) khơng cú õnh hỵng n C1(chớnh sỏch thỷy sõn) Bờn cọnh ũ h s hi quy chỵa chuốn húa cỷa cỏc yu t u mang dỗu dỵng, ũ cũ th khợng nh cỏc mi quan h ny theo hỵng tớch căc Bâng Kết q kiểm định mơ hình Giả thuyết Mối tương quan Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa S.E C.R P Kết H1-1 C1 S1 0,377 0,401 0,070 5,414 *** Chấp nhận H1-2 C1 S2 0,331 0,283 0,086 3,841 *** Chấp nhận H1-3 C1 S3 0,100 0,103 0,069 1,459 0,145 H1-4 C1 S4 0,414 0,345 0,096 4,305 *** Chấp nhận H3-1 C3 S1 0,123 0,173 0,051 2,416 0,016 Chấp nhận H3-2 C3 S2 0,174 0,197 0,064 2,716 0,007 Chấp nhận H3-3 C3 S3 0,135 0,184 0,054 2,524 0,012 Chấp nhận H3-4 C3 S4 0,345 0,380 0,075 4,588 *** Chấp nhận H2-1 C2 S1 0,145 0,210 0,055 2,619 0,009 Chấp nhận H2-2 C2 S2 0,141 0,164 0,064 2,188 0,029 Chấp nhận H2-3 C2 S3 0,129 0,181 0,050 2,594 0,009 Chấp nhận H2-4 C2 S4 0,161 0,182 0,080 2,017 0,044 Chấp nhận H3 C2 C1 0,150 0,204 0,068 2,206 0,027 Chấp nhận H4 C2 C3 0,166 0,171 0,077 2,159 0,031 Chấp nhận H5-1 P C1 0,181 0,194 0,077 2,340 0,019 Chấp nhận H5-2 P C2 0,353 0,279 0,113 3,133 0,002 Chấp nhận H5-3 P C3 0,275 0,224 0,096 2,881 0,004 Chấp nhận Bác bỏ Ghi : ***: