Đo lường sự thay đổi hiệu quả kỹ thuật trong chăn nuôi bò sữa của nông hộ tại huyện Đơn Dương, tỉnh Lâm Đồng

Bài viết Đo lường sự thay đổi hiệu quả kỹ thuật trong chăn nuôi bò sữa của nông hộ tại huyện Đơn Dương, tỉnh Lâm Đồng được nghiên cứu với mục tiêu là đo lường sự thay đổi hiệu quả kỹ thuật trong chăn nuôi bò sữa của nông hộ tại huyện Đơn Dương, tỉnh Lâm Đồng, từ đó đề xuất một số khuyến nghị nhằm nâng cao hiệu quả kỹ thuật trong sử dụng nguồn lực của nông hộ chăn nuôi bò sữa.

Kinh tế & Chính sách ĐO LƯỜNG SỰ THAY ĐỔI HIỆU QUẢ KỸ THUẬT TRONG CHĂN NI BỊ SỮA CỦA NÔNG HỘ TẠI HUYỆN ĐƠN DƯƠNG, TỈNH LÂM ĐỒNG Trần Hồi Nam1, Đỗ Minh Hồng1 Trường Đại học Nơng Lâm Tp Hồ Chí Minh TĨM TẮT Nghiên cứu sử dụng phương pháp ước lượng hàm sản lượng tối đa (frontier production fuction) để ước tính hiệu kỹ thuật hộ chăn nuôi Số liệu thu thập cách vấn trực tiếp 600 hộ chăn ni bị sữa năm 2016 năm 2020 địa bàn huyện Đơn Dương, tỉnh Lâm Đồng Kết nghiên cứu cho thấy, hiệu kỹ thuật trung bình đạt nhóm hộ điều tra 88,47% (năm 2016) 89,97 (năm 2020) nghĩa với mức đầu vào sử dụng suất bình quân thực so với mức suất tối đa đạt 88,47% (năm 2016) 89,97 (năm 2020), hiệu kỹ thuật hộ chăn ni bị sữa năm 2020 có cải thiện năm 2016 mức cải thiện thấp Bên cạnh đó, kết ước lượng mơ hình yếu tố đầu vào năm 2020 có tác động tích cực tới suất bị sữa so với năm 2016, biến quy mơ chăn ni có ảnh hưởng đáng kể đến suất bò sữa Từ Khóa: bị sữa, Đơn Dương, hàm sản xuất tối đa, hiệu kỹ thuật ĐẶT VẤN ĐỀ Tỉnh Lâm Đồng xem vùng chăn nuôi bò sữa trọng điểm nước, theo Sở NN&PTNT Lâm Đồng (2019) tồn tỉnh có 21.000 bị sữa với khoảng 1.300 hộ chăn ni, tập trung địa bàn Đức Trọng, Đơn Dương, Di Linh, Lâm Hà Bảo Lộc Lâm Đồng có chuyển biến vượt bậc trước hết nhờ vào điều kiện thuận lợi tự nhiên khí hậu thích hợp cho phát triển đàn bò sữa nguồn thức ăn tự nhiên sẵn có, dồi dào, việc gieo trồng loại nguyên liệu dùng làm thức ăn cho bò thuận lợi Tuy nhiên, chăn ni bị sữa vật nuôi nhạy cảm với môi trường, phát triển nhanh cộng với hiểu biết không đầy đủ thực tiễn chăn nuôi, người chăn ni phải đối mặt với nhiều rủi ro Mặt khác, Việt Nam ký kết 13 hiệp định FTA, có FTA EVFTA CPTPP ngành sữa thuận lợi tiếp cận kỹ thuật, công nghệ tiên tiến nước có chăn ni bị sữa phát triển giới ngành sữa phải đối mặt với nhiều thách thức giá nguyên liệu, chi phí đầu tư công nghệ chăn nuôi công nghệ hỗ trợ cho ngành sữa hội nhập Thực tế cho thấy, ngành chăn ni bị sữa nước phải đối mặt với bất lợi chất lượng sản phẩm không đồng 166 đều, tổ chức sản xuất chưa tập trung, thiếu liên kết chuỗi (Võ Thị Phương Nhung Đỗ Thị Thuý Hằng, 2017) Trong bối cảnh đó, việc áp dụng công nghệ kỹ thuật nuôi dưỡng nhân tố có tính chất định đến suất, chất lượng hiệu chăn ni bị sữa (Phạm Hữu Phước, 2010) Tuy nhiên, nguồn lực nông hộ chăn ni cịn nhiều hạn chế việc cải thiện hiệu kỹ thuật nhân tố quan trọng, hiệu kỹ thuật cải thiện giúp tăng hiệu sử dụng yếu tố đầu vào mà không cần tăng thêm nguồn lực hay phát triển cơng nghệ mới, điều đặc biệt hữu ích nước phát triển (Ali and Byerlee, 1991), đồng thời giúp ổn định đời sống hộ chăn ni bị sữa Vì vậy, mục tiêu nghiên cứu đo lường thay đổi hiệu kỹ thuật chăn ni bị sữa nơng hộ huyện Đơn Dương, tỉnh Lâm Đồng, từ đề xuất số khuyến nghị nhằm nâng cao hiệu kỹ thuật sử dụng nguồn lực nông hộ chăn ni bị sữa PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Khái quát hiệu kỹ thuật Hiệu kỹ thuật khả đạt suất tối đa với yếu tố đầu vào công nghệ sản xuất có (Farrell, 1957) Lý thuyết hàm sản xuất lịch sử thể cố gắng lớn việc xác định hiệu kỹ thuật sản xuất với việc sử dụng mơ hình hàm sản TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2021 Kinh tế & Chính sách lượng tối đa (frontier production function) Về lý thuyết, định nghĩa hàm sản lượng tối đa hàm sản xuất thể lượng sản phẩm cao đạt với lượng đầu vào xác định công nghệ sản xuất cho sẵn Tuy nhiên, nhà kinh tế lượng xác định hàm sản xuất trung bình trình xác định hàm sản lượng tối đa (Aigner, 1977) Hàm sản lượng tối đa ước lượng nhiều mơ hình khác Cobb – Douglas, Quadratic, Normalized, Translog, CES, nghiên cứu sử dụng hàm Cobb – Douglas để xác định hàm sản lượng tối đa Mơ hình sử dụng để xác định hiệu kỹ thuật trường hợp biến đầu biến đầu vào thể qua hình Y Y a f P ’ Y P b Y1 f c X X1 X Hình Biẻu đồ hàm sản lượng trung bình hàm sản lượng tối đa (Nguồn: Kalirajan, 2001) Đường biên thể tổng đầu tối đa nơng hộ đạt lượng đầu vào X tăng lên Đường biên f’ thể lượng sản phẩm đạt nông hộ trung bình, hai đường giả định phải hoàn toàn lồi P tỷ số giá giá đầu vào/giá đầu Tiêu chuẩn tối đa hóa lợi nhuận cho thấy nông dân chọn mức đầu vào X1 tạo lượng đầu có hiệu kỹ thuật Y1 Một người sản xuất sử dụng mức đầu vào X2 sản xuất lượng đầu Y3 đạt hiệu kỹ thuật, sản xuất lượng đầu Y2 sử dụng lượng đầu vào X2 chưa đạt hiệu kỹ thuật Vì vậy, hiệu kỹ thuật đo lường tỉ số lượng đầu thực tế đạt lượng đầu tối đa đạt với mức nguồn lực cho sẵn (Y2/Y3) Tỷ số không đạt hiệu kỹ thuật xác định (1-Y2/Y3) (K.p.Kalirajan, 2001; Dey, Paraguas cộng sự, 2010) Hiện có nhiều cơng trình tác giả nước nghiên cứu hiệu kỹ thuật vật ni bị sữa (V.E.Cabrera cộng sự, 2010; Víctor H.Moreira cộng sự, 2010; Zhu cộng sự, 2012; A Gelan cộng sự, 2012; Trần Hoài Nam Đỗ Minh Hoàng, 2018;), heo thịt (M O Adetunji cộng sự, 2012; Nguyễn Thanh Hùng cộng sự, 2015), bò thịt (S.N.Mlote cộng sự, 2013; David Jakinda Otieno, 2014) Các nghiên cứu có chung phương pháp sử dụng hàm biên ngẫu nhiên (Stochastis frontier production - SFP) với mơ hình hàm sản xuất Cobb - Douglass Ước lượng hiệu kỹ thuật sản xuất thực hai phương pháp bình phương bé (Ordinary Least Squares - OLS), hợp lý tối đa (Maximun likelihood estimates - MLS) Mơ hình hàm sản xuất Cobb - Douglass, ước lượng hiệu kỹ thuật sản xuất theo yếu tố đầu vào TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2021 167 Kinh tế & Chính sách thức ăn, quy mơ đàn, công lao động đầu sản xuất suất cho sữa hay thịt 2.2 Nguồn số liệu Theo Tabachinick & Fidell (1996), sử dụng phương pháp hồi quy, kích thước mẫu cần thiết tính theo cơng thức: n ≥ 50 + 8p Trong đó: n kích thước mẫu tối thiểu cần thiết, p số lượng biến độc lập mơ hình Do đó, biến độc lập mơ hình nghiên cứu đề xuất cỡ mẫu cần điều tra n ≥ 50 + 8*6 = 98 quan sát Vậy với cỡ mẫu 300 quan sát năm 2016 300 hộ năm 2020 liệu đảm bảo thực kiểm định mơ hình nghiên cứu Số liệu thu thập huyện Đơn Dương, địa bàn chăn ni bị sữa lớn chiếm 70% tổng đàn bò sữa tỉnh Lâm Đồng Số liệu cần thiết cho mơ hình thu thập thơng qua vấn trực tiếp câu hỏi kiểm tra Nội dung vấn gồm: Các thông tin chung hộ; đặc điểm hộ chăn +∑ = Trong : Yj suất sữa (kg/con/năm); X1 lượng thức ăn xanh (kg/con/năm); X2 lượng chất khô thức ăn tinh (kg/con/năm); X3 lượng chất khô thức ăn bổ sung (kg/con/năm); X4 lượng nước (lít/con/năm); X5 cơng lao động (ngày cơng lao động/con/năm); X6 quy mô đàn (con) ; ej sai số, ej = vj + uj (vj đại diện cho sai số thống kê, uj sai số hiệu kỹ thuật) α, βj tham số cần ước lượng Phương trình (1) ước lượng theo phương pháp bình phương bé (OLS) ước lượng cực đại (MLE) hàm cận biên ngẫu nhiên tiến hành thông qua chương = ∗ = ( , ( , Với giá trị ui phần hiệu kỹ thuật hay gọi phần phi hiệu kỹ thuật 168 nuôi; thực tế chăn nuôi liên quan đến việc sử dụng nguồn lực hộ Ngồi ra, cịn thu thập thơng tin thứ cấp từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm tài liệu, báo cáo, nghiên cứu nước thu thập qua nguồn khác để phục vụ cho nghiên cứu Các thông tin thu thập tổng hợp, tính tốn phân tích phần mềm Excel, Eviews 9.0 Limdep 9.0 2.3 Mơ hình nghiên cứu Để đo lường hiệu kỹ thuật sản xuất phương pháp sử dụng phương pháp phân tích vỏ bọc (DEA) phương pháp ước lượng cực đại (MLE) Trong nghiên cứu này, phương pháp ước lượng cực đại (MLE – Maximum Likelihood Estimation) sử dụng để tìm mức độ đạt hiệu kỹ thuật chăn ni bị sữa hộ nông dân Hàm sản xuất sau cho phép ước tính hiệu kỹ thuật nơng hộ + (1) trình LIMDEP Trong xác định hàm sản xuất cận biên ngẫu nhiên, tham số β, tham số khác = 2= u2 + v2 (Teresa Serra 2008; Aigner 1977) Trong đó: u2 v2 sai số tương ứng u v Hệ số kiểm định > thể giao động suất thực tế hộ điều tra suất tối đa chủ yếu biến động hiệu kỹ thuật khác hộ khác mà sai số chọn mẫu Hiệu kỹ thuật cho nông hộ i (Jondrow et al., 1982; Fengxia Dong et al., 2016) tính cơng thức: )exp( − )exp(! = ) = exp(− ) )  i  Năng suất tối đa – Năng suất thực tế = Yi* - Yi TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2021 Kinh tế & Chính sách Tên biến Thức ăn xanh Thức ăn tinh Thức ăn bổ sung Lượng nước Số lao động Qui mô đàn bò Bảng Các biến độc lập kỳ vọng dấu mơ hình hồi quy Ký hiệu Kỳ vọng Giải biến dấu thích Khi lượng thức ăn xanh cung cấp X1 + đảm bảo suất cho sữa bò tăng Khi lượng thức ăn tinh bổ sung X2 + hợp lý vào phần ăn bị suất cho sữa tăng lên Khi lượng thức bổ sung cung cấp X3 + hợp lý vào phần ăn bị suất cho sữa tăng lên Khi lượng nước cung cấp đầy đủ X4 + đảm bảo vệ sinh suất cho sữa bị tốt Hộ có số lao động hợp lý suất X5 + cao Qui mô chăn ni lớn hộ tận dụng X6 + tốt yếu tố sản xuất nên suất cao KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1 Phân tích hiệu tài chăn ni bị sữa nông hộ Chỉ tiêu Nguồn tham khảo V.E.Cabrera cộng (2010); Víctor H.Moreira cộng (2010); Mugambi David Kimenchu cộng (2014); Trần Hoài Nam Đỗ Minh Hoàng (2018); Maina Florence cộng (2018) 3.1.1 Đặc điểm hộ chăn ni bị sữa Kết nghiên cứu đặc điểm hộ chăn ni bị sữa thể bảng Bảng Thông tin chung đối tượng vấn Năm 2016 Năm 2020 Tần số Tỷ lệ Tần số Tỷ lệ (Hộ) (%) (Hộ) (%) Giới tính chủ hộ Nam Nữ Tuổi chủ hộ 60 tuổi Trình độ học vấn Mù chữ Tiểu học Trung học sở Trung học phổ thông Cao đẳng – Đại học Kinh nghiệm chăn nuôi 20 năm Qui mơ đàn bị sữa 10 203 97 0,67 0,33 216 84 0,72 0,28 26 93 109 67 0,09 0,31 0,36 0,22 0,02 32 63 113 64 28 0,11 0,21 0,38 0,21 0,09 28 154 102 16 0,00 0,09 0,52 0,34 0,05 23 126 140 11 0,00 0,08 0,42 0,46 0,04 147 86 35 18 14 0,48 0,29 0,12 0,06 0,05 83 167 35 0,28 0,56 0,12 0,03 0,02 136 140 24 0,45 0,47 0,08 13 0,04 64 0,21 223 0,75 Nguồn: Số liệu điều tra, 2016 2020 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2021 169 Kinh tế & Chính sách Kết thống kê từ bảng cho thấy có khác biệt quy mơ chăn ni với số hộ có quy chăn ni lớn 10 chiếm 75% (2020) so với 8% (2016), quy mơ đàn bị sữa mở rộng đáng kể với quy mơ trung bình hộ tăng 2,7 lần so với năm 2016, điều lý giải lợi hướng phát triển bền vững ngành chăn ni bị sữa địa phương Bên cạnh đó, độ tuổi chủ hộ chăn nuôi tập trung nhóm từ 40 tuổi đến 50 tuổi với trình độ học vấn trung học sở, trung học phổ thông điều tạo nhiều thuận lợi cho việc nắm bắt thông tin thị trường tiếp cận tiến khoa học kỹ thuật sản xuất Trong nông nghiệp, kinh nghiệm yếu tố có ảnh hưởng định đến hiệu sản xuất Dựa vào kết thống kê năm 2020 cho thấy, phần lớn kinh nghiệm chăn ni bị sữa nông hộ tập trung khoảng từ - 10 năm chiếm 56% so với 29% năm 2016 Như vậy, nhóm hộ chuyển đổi nghề sang chăn ni bò sữa mở rộng sản xuất sang lĩnh vực chăn nuôi nhằm tận dụng phụ phế phẩm ngành trồng trọt năm Chỉ tiêu Chi phí sản xuất Thức ăn Lao động nhà Lao động thuê Khác Kết sản xuất Sản lượng Gía bán Doanh thu Doanh thu khác Lợi nhuận Thu nhập Hiệu kinh tế Lợi nhuận/chi phí Thu nhập/chi phí Doanh thu/chi phí Bảng So sánh hiệu chăn ni bị sữa ĐVT Năm 2016 36.175 1000đ/con/năm 25.229 1000đ/con/năm 4.033 1000đ/con/năm 1.008 1000đ/con/năm 5.905 kg/con/năm đồng/kg 1000đ 1000đ 1000đ 1000đ 3.2 Phân tích hiệu kỹ thuật chăn ni bị sữa nơng hộ huyện Đơn Dương Trong bảng 4, thể kết phân tích hồi quy mơ hình nghiên cứu năm với số Prob(F-stat) =0,000 nhỏ nhiều so với mức α = 5%, nên mơ hình hồi quy có ý nghĩa 170 2016 (Trần Hồi Nam Đỗ Minh Hồng, 2016) tiếp tục trì nghề chăn ni bị sữa 3.1.2 Phân tích hiệu tài nơng hộ chăn ni bị sữa Theo kết tính tốn thể bảng cho thấy, chi phí chăn ni bị sữa nơng hộ trung bình năm 2016 36,1 triệu đồng/con/năm năm 2020 37,9 triệu đồng/con/năm Trong tất chi phí chi phí thức ăn chiếm tỷ trọng cao (69,74% - 2016 58,52% - 2020 cấu chi phí sản xuất) Với sản lượng sữa trung bình năm 2016 6,14 tấn/con/năm năm 2020 6,3 tấn/con/năm, cộng thêm giá bán sữa tăng nên hiệu tài chăn ni bị sữa năm 2020 có cao năm 2016 khác biệt khơng nhiều Hiệu tài chăn ni bị sữa thước đo lực sử dụng yếu tố đầu vào nông hộ phản ánh cách tổng quát nhân tố có quan hệ đến mức độ phù hợp điều kiện tự nhiên Do đó, với quy mơ chăn ni lớn nơng hộ dễ dàng đầu tư khai thác tối đa máy móc thiết bị, đất đai sản xuất từ góp phần giảm chi phí chăn ni tăng hiệu chăn ni bị sữa Lần Lần Lần 6.140 13.088 80.363 3.067 47.253 51.287 Năm 2020 37.947 22.208 7.781 1.253 6.703 6.343 14.210 90.136 2.853 53.477 61.258 1,3 1,4 1,4 1,6 2,3 2,5 Nguồn: Số liệu điều tra, 2016 2020 thống kê Hệ số co giãn sản xuất có từ hàm sản xuất trung bình cận biên biến có ý nghĩa thống kê mơ hình Riêng biến lượng nước khơng có ý nghĩa thống kê năm 2016 lại có ý nghĩa thống kê năm 2020, với kết nghiên cứu Bảng hệ số ước lượng đường suất trung bình TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2021 Kinh tế & Chính sách (OLS) năm 2020 nhỏ hệ số ước lượng đường suất tối đa (MLE), điều chứng tỏ mức độ giải thích biến mơ hình MLE cao mơ hình OLS, hay nói cách khác người nơng dân chưa đạt hiệu kỹ thuật sử dụng yếu tố đầu vào, so với năm 2016 nơng hộ chăn ni bị sữa đạt hiệu kỹ thuật sử dụng thức ăn tinh Điều giải thích quy mơ chăn ni nơng hộ năm 2020 tăng lên so với năm 2016, đồng thời biến quy mơ chăn ni có tác động đến hiệu kỹ thuật chăn ni bị sữa năm 2020, Năm 2016 NANGSUATOLS= 6.150 (lít/con/năm) NANGSUATMLE= 6.950 (lít/con/năm) TE= 0,8847 hay TE= 88,47% nông hộ tăng quy mơ đàn có điều chỉnh chất lượng giống, áp dụng đồng kỹ thuật tiên tiến, kiểm soát tốt dịch bệnh, đặc biệt phần thức ăn chế độ dinh dưỡng hoàn thiện Hệ số kiểm định = 1,129 năm 2016 = 2,350 năm 2020 lớn 1, điều thể giao động suất sữa thực tế hộ điều tra suất sữa tối đa chủ yếu biến động hiệu kỹ thuật khác hộ mà sai số chọn mẫu Từ bảng ta có: Năm 2020 NANGSUATOLS= 6.343 (lít/con/năm) NANGSUATMLE= 7.050 (lít/con/năm) TE= 0,8997 hay TE= 89,97% Hiệu kỹ thuật(TE) trung bình đạt hộ điều tra 88,47% năm 2016 89,97% năm 2020, nghĩa với mức đầu vào sử dụng suất bình quân thực so với mức suất tối đa đạt 88,47% (năm 2016) 89,97% (năm 2020) với nguồn lực kỹ thuật có, suất hộ chăn ni bị sữa cịn có khả tăng thêm 11,53% (2016) 10,03% (năm 2020) biện pháp cải thiện yếu tố ảnh hưởng đến hiệu kỹ thuật Như vậy, hiệu kỹ thuật hộ chăn ni bị sữa có cải thiện mức cải thiện thấp Bảng Kết hàm suất trung bình(OLS) hàm suất tối đa(MLE) hộ nông dân ni bị sữa Năm 2016 Năm 2020 Diễn giải Hệ số OLS Hệ số MLE Hệ số OLS Hệ số MLE Hằng số(C) 3,836 3,930 1,662 1,851 *** *** *** LN(X1) 0,077 0,079 0,126 0,174*** (Thức ăn xanh) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) *** *** *** LN(X2) 0,173 0,169 0,134 0,187*** (Thức ăn tinh) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) *** *** ** LN(X3) 0,009 0,015 0,121 0,143** (Thức ăn bổ sung) (0,000) (0,000) (0,000) (0,000) ns ns * LN(X4) 0,046 0,051 0,014 0,067* (Lượng nước) (0,399) (0,338) (0,399) (0,338) LN(X5) 0,056** 0,063** 0,048* 0,081* (Số lao động) (0,028) (0.010) (0,028) (0.010) LN(X6) -0,092*** -0,025*** 0,101*** 0,159*** (Qui mơ đàn bị) (0,000) (0.000) (0,000) (0.000) 14,73 16,27 F test (0,000) (0,000) R-squared 42,64 46,31 2,350 0,069 u Nguồn : Số liệu điều tra, 2016 2020 Ghi : số ngoặc giá trị P-value ; ***,**,* mức ý nghĩa 1%, 5% 10% ; ns khơng có ý nghĩa thống kê δu/δv=λ + v2= 1,129 0,457 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2021 171 Kinh tế & Chính sách Đánh giá hiệu kỹ thuật hộ chăn nuôi bị sữa Các hộ có điểm hiệu kỹ thuật TE = xem sử dụng đầu vào đạt hiệu kỹ thuật cao nhất, suất đầu vào sử dụng hộ chăn nuôi đạt mức cao Những hộ sử dụng đầu vào chưa đạt hiệu kỹ thuật TE < hộ giảm bớt đầu vào sử dụng không hiệu Qua bảng cho thấy, mức hiệu kỹ thuật hộ chăn ni có khác biệt hai năm cải thiện rõ nét năm 2020 Trong năm 2016, hầu hết hộ chăn nuôi đạt hiệu kỹ thuật từ 70% trở lên chiếm (78%) 10 hộ (0,03%) đạt hiệu kỹ thuật 50%, năm 2020 hiệu kỹ thuật đạt từ 80% trở lên 83% có 24 hộ (0,08%) có mức hiệu kỹ thuật 95% Bảng Tần suất đạt hiệu kỹ thuật hộ chăn ni bị sữa Năm 2016 Năm 2020 Mức hiệu kỹ thuật (%) Số hộ Tỷ lệ (%) Số hộ Tỷ lệ (%) < 50 10 0,03 0,00 50 - 60 15 0,05 0,02 60 - 70 41 0,14 22 0,07 70 - 80 114 0,38 23 0,08 80 - 90 110 0,37 108 0,36 90 - 95 10 0,03 116 0,39 95 - 100 0,00 24 0,08 Tổng 300 100 300 100 Nguồn: Số liệu điều tra, 2016 2020 3.3 Đề xuất số khuyến nghị nhằm cải thiện hiệu kỹ thuật chăn ni bị sữa nơng hộ Từ nhận định thảo luận kết nghiên cứu trên, nhóm tác giả đề xuất số khuyến nghị để nâng cao hiệu kỹ thuật chăn ni bị sữa nông hộ Nông hộ cần ý đến phối hợp phần thức ăn cho đàn bò sữa giai đoạn khác theo hướng dẫn nhà khoa học, cán khuyến nông, đặc biệt kỹ thuật chăn nuôi công ty Vinamilk, Friesland Campina Dalatmilk chuyển giao Bên cạnh đó, nơng hộ nên đào tạo lao động thuê mướn kỹ thuật chăn ni chăn ni bị sữa cần tuân thủ nghiêm quy trình kỹ thuật để tránh ảnh hưởng đến chất lượng sữa Chính quyền phải đóng vai trị trung gian xác lập chế thu mua sữa với hình thức hợp đồng bao tiêu sản phầm doanh nghiệp nông dân nhằm bảo đảm lợi ích hai bên Đồng thời, hình thành tổ hợp tác nhằm liên kết nông hộ có quy mơ chăn ni 10 172 Chính quyền địa phương cần thực đồng giải pháp giống, quy mô chăn nuôi, tập huấn kỹ thuật chăn nuôi tốt (VietGap) đảm bào hệ thống dịch vụ thú y địa bàn, đồng thời có sách ưu đãi tín dụng với hộ cần mở rộng quy mô chăn nuôi KẾT LUẬN Nghiên cứu sử dụng hàm sản lượng tối đa (frontier production function) theo phương pháp ước lượng cực đại (MLE) để ước tính hiệu kỹ thuật hộ chăn ni bị sữa Nghiên cứu rằng, hiệu kỹ thuật hộ chăn ni bị sữa năm 2016 năm 2020 huyện Đơn Dương đạt mức 88,47% 89,97%, điều cho thấy suất hộ chăn ni bị sữa cịn có khả tăng thêm 11,53% năm 2016 10,03% năm 2020 biện pháp cải thiện yếu tố ảnh hưởng đến hiệu kỹ thuật, hiệu kỹ thuật hộ chăn ni bị sữa năm 2020 có cải thiện năm 2016 mức cải thiện thấp Bên cạnh đó, kết ước lượng mơ hình yếu tố đầu vào năm 2020 có tác động tích cực tới suất bị sữa so với TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2021 Kinh tế & Chính sách năm 2016, biến quy mơ chăn ni có ảnh hưởng rõ ràng đến suất bò sữa Từ kết nhiên cứu trên, để cải thiện hiệu kỹ thuật góp phần tăng suất bò sữa, nghiên cứu đề suất số khuyến nghị nông hộ chăn nuôi bị sữa cần mở rộng quy mơ chăn nuôi liên kết sản xuất với nông hộ chăn nuôi khác để nâng cao hiệu sản xuất theo qui mô đồng thời tận dụng nguồn thức xanh hộ chăn nuôi, chủ động tiếp cận thông tin kỹ thuật công ty Vinamilk, Friesland Campina Dalatmilk chuyển giao TÀI LIỆU THAM KHẢO Ali and Byerlee (1991) Technical Efficiency of Rice Farmars in Irrigated, Rainfed Low-Land anh Upland Environments: A Frontier Production Function Analysis Philipp J Crop Sci, 18, 59-69 Aigner, D (1977) Formulation and estimation of stochastic frontier production function models Journal of Econometrics, 6, 21-37 A.Gelan, B.W.Muriithi (2012) Measuring and explaining technical efficiency of dairy farms: a case study of smallholder farms in East Africa Agrekon, Agricultural Economics Research, Policy and Practice in Southern Africa, 51, 53-74 Coelli, G E B A T J (1992) Frontier Production Functions, Technical Efficiency and Panel Data: With Application to Paddy Farmers in India The Journal of Productivity Analysis, 3, 153-169 David Jakinda Otieno, Lionel Hubbard, Eric Ruto (2014) Assessment of technical efficiency and its determinants in beef cattle production in Kenya Journal of Development and Agricultural Economics, 6, 267-278 Dey Paraguas, Ferdinand J Paraguasb, Patrick Kambewac and Diemuth E Pemsld (2010) The impact of integrated aquaculture agriculture on small-scale farms in Southern Malawi Agricultural Economics, 41(1), 67-79 Fengxia Dong, David A Hennessy, Helen H Jensen and Richard J Volpe (2016) Technical efficiency, herd size, and exit intentions in U.S dairy farms Agricultural Economics, 47, 533–545 James Jondrow (1982) On the estimation of technical inefficiency in the stochastic frontier production function model Journal of Econometrics, 19, 233-238 K.P Kalirajan, R T S (2001) Technology and farm performance: paths of productive efficiencies over time Agricultural Economics, 24, 297-306 10 Maina Florence, Mburu John, Gitau George, VanLeeuwen John and Negusse Yigzaw (2018) Economic efficiency of milk production among smallscale dairy farmers in Mukurweini, Nyeri County, Kenya Journal of Development and Agricultural Economics, 10(5), 152-158 11 M O Adetunji, K E Adeyemo (2012) Economic Efficiency of Pig Production in Oyo State, Nigeria: A Stochastic Production Frontier Approach American Journal of Experimental Agriculture, 2(3), 382-394 12 Mugambi David Kimenchu, Maina Mwangi, Wambugu Stephen Kairu and Gitunu Antony Macharia (2014) Evaluation of technical efficiency of dairy Farms in eastern central Highlands, Kenya International Journal of Innovative Research & Development, 3(4), 482-487 13 Nguyễn Thanh Hùng, Nguyễn Mạnh Hùng (2015) Hiệu kỹ thuật chăn nuôi lợn thịt quy mô nhỏ vừa tỉnh Thừa Thiên Huế: Tiếp cận hàm sản xuất biến ngẫu nhiên Tạp chí Khoa học, Trường Đại học Huế, 101 (2),187-196 14 Phạm Hữu Phước, Lưu Hữu Mãnh Võ Ái Quác (2010) Ảnh hưởng lượng khả sinh trưởng phát dục cùa bò tơ 50% Holstein Friesian điều kiện Đồng sông Cửu Long Tạp chí Khoa học kỹ thuật Nơng Lâm nghiệp, 2, 62-71 15 Tabachnick, B G., & Fidell, L S (1996) Using multivariate statistics (3rd ed.) New York: HarperCollins 16 Teresa Serra, D.Z.a.J.M.G (2008) Farms’ technical inefficiencies in the presence of government programs The Australian Journal of Agricultural and Resource Economics, 52, 57–76 17 Trần Hoài Nam Đỗ Minh Hồng (2018) Phân tích yếu tố ảnh hưởng đến hiệu kỹ thuật chăn ni bị sữa huyện Đơn Dương, tỉnh Lâm Đồng Tạp chí Nơng nghiệp Phát triển nông thôn, 6, 32-38 18 Sở Nông nghiệp Phát triển nông thôn tỉnh Lâm Đồng (2020) Báo cáo tình hình sản xuất nơng nghiệp năm 2019 tỉnh Lâm Đồng 19 S.N.Mlote, N.S.Y.Mdoe, A.C.Isinika, L.A.Mtenga (2013) Estimating technical efficiency of small scale beef cattle fattening in the lake zone in Tanzania Global Journal of Agricultural Economics, 1, 65-75 20 Zhu, Zhu, Xueqin, Milán Demeter, Róbert (2012) Technical efficiency and productivity differentials of dairy farms in three EU countries: the role of CAP subsidies Agricultural Economics Review, 13, 66-92 21 V.E.Cabrera, D.Solís, J.del Corral (2010) Determinants of technical efficiency among dairy farms in Wisconsin Journal of Dairy Science, 93, 387-393 22 Víctor H.Moreira, Boris E.Bravo-Ureta (2010) Technical efficiency and metatechnology ratios for dairy farms in three southern cone countries Journal of Productivity Analysis, 33, 33-45 23 Võ Thị Phương Nhung Đỗ Thị Thuý Hằng (2017) Chăn ni Việt Nam bối cảnh hội nhập khó khăn giải pháp Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Lâm nghiệp, 3, 174-180 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2021 173 Kinh tế & Chính sách ASSESSMENT OF CHANGING TO TECHNICAL EFICIENCY IN THE DAIRY FARMERS IN DON DUONG DISTRICT, LAM DONG PROVINCE Tran Hoai Nam1, Do Minh Hoang1 Nong Lam University of Ho Chi Minh City SUMMARY In this study, the frontier production function was employed to measure the technical efficiency (TE) of dairy productions The data were collected by interviewing 600 dairy farmers in 2016 and 2020 in the Don Duong district The results showed that the TE of dairy farmers was 88.47% (2016) and 89.97% (2020) This means that, at the current levels of inputs, the average yield is 88.47% (2016) and 89.97% (2020) compared with the maximum yield Though the technical efficiency of dairy farmers in 2020 is improved the technical efficiency of dairy farmers in 2016, it was lowly In addition, the estimation results show that the inputs in 2020 have impacted the positive of dairy farmers compared to 2016, in which the scale has affected the positive dairy farmers Keywords: dairy cow, Don Duong district, frontier production function, technical efficiency Ngày nhận Ngày phản biện Ngày định đăng 174 : 21/7/2021 : 27/8/2021 : 20/9/2021 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2021 ... để ước tính hiệu kỹ thuật hộ chăn ni bò sữa Nghiên cứu rằng, hiệu kỹ thuật hộ chăn ni bị sữa năm 2016 năm 2020 huyện Đơn Dương đạt mức 88,47% 89,97%, điều cho thấy suất hộ chăn ni bị sữa cịn có... tố ảnh hưởng đến hiệu kỹ thuật chăn ni bị sữa huyện Đơn Dương, tỉnh Lâm Đồng Tạp chí Nơng nghiệp Phát triển nông thôn, 6, 32-38 18 Sở Nông nghiệp Phát triển nông thôn tỉnh Lâm Đồng (2020) Báo... 2020 Trong năm 2016, hầu hết hộ chăn nuôi đạt hiệu kỹ thuật từ 70% trở lên chiếm (78%) 10 hộ (0,03%) đạt hiệu kỹ thuật 50%, năm 2020 hiệu kỹ thuật đạt từ 80% trở lên 83% có 24 hộ (0,08%) có mức hiệu