Đang tải... (xem toàn văn)
Cơ sở lý thuyết và thực tiễn đo lường hiệu quả môi trường trong sản xuất nông nghiệp Trường hợp nuôi tôm vùng chuyển đổi tại Kiên Giang Theoretical and empirical frameworks for measuring environmental[.]
Nguyễn Thùy Trang cộng Tạp chí Khoa học Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 14(1), 128-141 Cơ sở lý thuyết thực tiễn đo lường hiệu môi trường sản xuất nông nghiệp: Trường hợp nuôi tôm vùng chuyển đổi Kiên Giang Theoretical and empirical frameworks for measuring environmental efficiency in agricultural production: A case study of shrimp farming in transforming areas of Kien Giang province Nguyễn Thùy Trang1*, Huỳnh Việt Khải1, Võ Hồng Tú1, Trần Minh Hải2 Trường Đại học Cần Thơ, Việt Nam Trường Đại học An giang, Việt Nam * Tác giả liên hệ, Email: nttrang@ctu.edu.vn THÔNG TIN DOI:10.46223/HCMCOUJS econ.vi.14.1.507.2019 Ngày nhận: 14/10/2018 Ngày nhận lại: 04/12/2018 Duyệt đăng: 14/01/2019 Từ khóa: hiệu kỹ thuật, hiệu mơi trường, đầu vào có ảnh hưởng xấu đến mơi trường, ni tơm TĨM TẮT Hiệu mơi trường khía cạnh quan trọng định đến tính bền vững mơ hình sản xuất nơng nghiệp Do vậy, việc đo lường xác số mơ hình kinh tế lượng có vai trị quan trọng đề xuất sách Bài viết giới thiệu đo lường hiệu môi trường cách tiếp cận phân tích giới hạn biên ngẫu nhiên (Stochastic frontier analysis) Hiệu môi trường cách tiếp cận sản xuất biên ngẫu nhiên phản ánh khả giảm đầu vào có ảnh hưởng xấu đến mơi trường điều kiện đầu vào thông thường đầu cố định Bằng cách sử dụng số liệu 67 nông hộ nuôi tôm thâm canh vùng chuyển đổi tỉnh Kiên Giang, kết nghiên cứu cho thấy hiệu mơi trường trung bình nơng hộ 52,79%, cho thấy nông hộ chưa sử dụng hiệu yếu tố đầu vào có ảnh hưởng xấu đến mơi trường hay nói cách khác nơng hộ giảm khoảng 47,21% tổng lượng đầu vào yếu tố thức ăn, thuốc nhiên liệu Kết nghiên cứu cho thấy có khác biệt lớn hiệu môi trường nông hộ nuôi tôm địa bàn nghiên cứu ABSTRACT Environmental efficiency is one of the key aspects that determine the sustainability of agricultural production models Thus, accurate measurement of this indicator by econometric model plays an important role in policy recommendations The paper introduces an approach to Keywords: technical efficiency, environmental efficiency, environmentally detrimental inputs, shrimp farming measure environmental efficiency by using the stochastic frontier analysis (SFA) Environmental efficiency measured by SFA method reflects the possibility of reducing environmentally detrimental inputs while keeping normal inputs and output constant By using the data set of 67 intensive shrimp farmers in Kien Giang province, the results show that the average environmental efficiency was 52.79%, indicating that farmers have not used the environmentally detrimental inputs efficiently, or in other words the farmers could reduce about 47.21% of the total inputs feed, medicine and fuel The results also show that there was a significant difference in environmental performance among shrimp farmers in the study sites Giới thiệu Việt Nam quốc gia trọng điểm sản xuất nơng nghiệp đóng góp to lớn đảm bảo an ninh lương thực quốc gia giới, cụ thể 6,5 triệu gạo xuất năm (GSO, 2013) Tuy nhiên, theo nhiều đánh giá cho thấy đời sống người dân sản xuất nông nghiệp cịn gặp nhiều khó khăn, đặc biệt vùng ven biển (B T Nguyen, Lam, & Thach, 2012; C D Nguyen, 2011) Tình hình biến đổi khí hậu ngày nghiêm trọng (Carew- Reid, 2008; Wassmann, Nguyen, Chu, & To, 2004) bất ổn định thị trường, giá bán thấp giá vật tư tăng cao làm cho việc thay đổi mơ hình sản xuất nước phát triển diễn tượng tất yếu Đồng sông Cửu Long (ĐBSCL) ba đồng chịu ảnh hưởng nặng nề biến đổi khí hậu Trong thời gian gần nhiều nơng dân canh tác mơ hình lúa - tôm khu vực ĐBSCL, đặc biệt tỉnh Kiên Giang chuyển đổi sang mơ hình ni tơm nhằm kỳ vọng lợi nhuận cao Tuy nhiên, trình chuyển đổi yêu cầu đầu tư cao chuẩn bị tốt mặt kỹ thuật sản xuất, rủi ro xảy trình chuyển đổi cao (MARD, 2014) Những khía cạnh rủi ro không đơn mặt kinh tế mà cịn liên quan đến vấn đề nhiễm mơi trường người dân chưa có nhiều kỹ thuật quản lý, sử dụng kết hợp yếu tố đầu vào có ảnh hưởng xấu đến mơi trường (environmentally detrimental inputs) thức ăn, thuốc, nhiên liệu, … Hiệu mơi trường khía cạnh quan trọng định đến tính bền vững mơ hình sản xuất nơng nghiệp Nền nơng nghiệp Việt Nam nói chung ĐBSCL nói riêng trải qua thời gian dài phát triển nói đạt đến giới hạn hay đơn giản việc gia tăng đầu vào khơng cịn hiệu gia tăng suất sản xuất Tuy nhiên, nhiều nơng dân cịn sản xuất theo kinh nghiệm thiếu kiến thức quản lý nên thường dẫn đến tình trạng hiệu hay sử dụng mức khuyến cáo đầu vào có ảnh hưởng đến môi trường phân, thuốc, nhiên liệu, …Theo nhiều nghiên cứu cho thấy, vấn đề lạm dụng nông dược gây ảnh hưởng lớn đến môi trường sức khỏe người sản xuất người tiêu dùng (Heong & Hardy, 2009; D H Nguyen & Tran, 1999) Hiệu môi trường thuật ngữ mới, đề xuất sử dụng thời gian gần để đo lường thực trạng sử dụng đầu vào có ảnh hưởng xấu đến môi trường nhiên liệu, phân hóa học, thuốc bảo vệ thực vật, Thuật ngữ đề xuất Reinhard, Lovell, Thijssen (1999) nhằm đo lường hiệu môi trường cho mơ hình ni bị sữa Do nhu cầu sản phẩm an toàn ngày tăng tình hình nhiễm mơi trường trở nên nghiêm trọng lạm dụng nông dược diễn thời gian dài, nhu cầu đo lường hiệu môi trường hoạt động sản xuất nông nghiệp cần thiết Theo kết lược khảo tài liệu cho thấy, Việt Nam nói chung khu vực ĐBSCL nói riêng chưa có nhiều nghiên cứu đo lường hiệu môi trường, đặc biệt cho lĩnh vực thủy sản Một số nghiên cứu điển hình đo lường hiệu mơi trường chủ yếu tập trung cho lĩnh vực sản xuất lúa trồng trà (H B Nguyen, Takahashi, & Yabe, 2016; Vo, 2017; Vo & Yabe, 2015; Vo, Nguyen, Takahashi, Kopp, & Yabe, 2018) Dựa kết lược khảo, có hai cách tiếp cận sử dụng để đo lường hiệu mơi trường phương pháp phân tích vỏ bọc liệu (DEA) phân tích giới hạn sản xuất biên ngẫu nhiên (SFA) Do DEA cách tiếp cận dựa mơ hình tuyến tính (mathematic programming) phi tham số (non-parametric) nên kết ước lượng hiệu tách tác động nhiễu cách tiếp cận SFA dựa mơ hình kinh tế lượng nên khắc phục nhược điểm DEA (Vo & Yabe, 2015) Bên cạnh hai cách tiếp cận DEA SFA, số phương pháp đo lường hiệu môi trường hay tác động môi trường giản đơn khác thường nhà quản lý áp dụng như: - Đối với lĩnh vực môi trường: dựa vào tổng lượng phát thải lượng phát thải chưa xử lý môi trường, (Luật bảo vệ môi trường, 2014) - Đối với lĩnh vực sản xuất nông nghiệp: so sánh đơn tổng lượng phân, thuốc tổng lượng nước/hecta hộ/nhóm hộ, (Dang, Nguyen, & Nguyen, 2007; H B Nguyen & Yabe, 2017) Tuy nhiên phương pháp đo lường giản đơn chưa xem xét đến mối quan hệ đầu vào đầu trình sản xuất khả thay kỹ thuật biên đầu vào nên kết đánh giá thiếu tính xác (Billi, Canitano, & Quarto, 2007; Sharma, Molden, & Cook, 2015) Từ lý này, để góp phần giới thiệu phương pháp đo lường có độ tin cậy cao hơn, viết tập trung trình bày phương pháp đo lường hiệu môi trường cách tiếp cận SFA Xuất phát từ thực trạng trên, viết tập trung vào hai nội dung chính: thứ giới thiệu sở lý thuyết khung phân tích đo lường hiệu mơi trường để giúp người đọc hệ thống hóa phương pháp tiến trình thực đo lường Thứ hai ứng dụng phương pháp vào đo lường hiệu môi trường cho trường hợp nuôi trồng thủy sản, cụ thể mơ hình ni tơm thâm canh đất chuyển đổi tỉnh Kiên Giang để giúp người đọc dễ dàng hệ thống hóa ứng dụng cho trường hợp nghiên cứu khác đo lường hiệu môi trường Phương pháp nghiên cứu 2.1 Cơ sở lý thuyết đo lường hiệu môi trường Pittman (1983) xem người quan tâm vấn đề môi trường ước lượng hiệu hoạt động sản xuất thông qua nghiên cứu “So sánh suất sản xuất đa khía cạnh với đầu không mong đợi (Multilateral Productivity Comparisons with Undesirable Outputs)” Trong nghiên cứu tác giả xem xét khía cạnh mơi trường đầu không mong đợi hoạt động sản xuất Tác giả phát triển thêm từ thuật ngữ “Chỉ số sản xuất đa khí cạnh translog (translog multilateral productivity index)” Caves, Christensen, Diewert (1982) Chỉ số hiệu xem xét vấn đề ô nhiễm thông qua hai đầu không mong đợi ô nhiễm nước ô nhiễm không khí từ hoạt động sản xuất Nghiên cứu định nghĩa số hiệu môi trường khả tăng/giảm đầu mong đợi giảm/tăng đầu không mong đợi Kết từ nghiên cứu đóng vai trị quan trọng cho hoạch định sách bối cảnh đánh đổi đầu mong đợi đầu không mong đợi Tuy nhiên, đo lường đầu không mong đợi cơng việc khó khăn, đặc biệt hoạt động sản xuất nông nghiệp Färe, Grosskopf, Lovell, Pasurka (1989) đề xuất thuật ngữ tạm dịch “chỉ số hiệu sản xuất hy-péc-pôn cải tiến (enhanced hyperbolic productive efficiency measure)” Thuật ngữ xem xét đồng thời khác biệt khả tăng đầu mong đợi tối đa, khả giảm đầu không mong đợi tối đa lúc giảm yếu tố đầu vào Tuy nhiên, nghiên cứu đề xuất phương pháp đo lường DEA nên tách tác động nhiễu khỏi việc đo lường hiệu sản xuất Thêm vào đó, đo lường đầu khơng mong đợi cơng việc khó khăn cho hoạt động sản xuất nông nghiệp Từ hạn chế trên, Reinhard cộng (1999) xem xét vấn đề môi trường khía cạnh đầu vào hoạt động sản xuất gồm (e.g., phân đạm, phân lân nhiên liệu) để từ đo lường hiệu mơi trường Do đầu vào có ảnh hưởng đến mơi trường phân bón hóa học, thuốc trừ sâu, nhiên liệu, … có mối quan hệ mật thiết với đầu khơng mong đợi (ơ nhiễm), nên tối thiểu hóa đầu khơng mong đợi thực thơng qua tối thiểu hóa đầu vào có ảnh hưởng đến môi trường Như vậy, thông qua số hiệu mơi trường ta thấy mức độ lạm dụng hay khả giảm đầu vào có ảnh hưởng xấu đến môi trường, điều kiện đầu đầu vào khác cố định Như để tính hiệu mơi trường trước tiên ta phải tính hiệu kỹ thuật định hướng đầu Hiệu môi trường mặt phương pháp ước lượng gần giống với hiệu kỹ thuật định hướng đầu vào khác điểm hiệu môi trường xem xét mức không hiệu yếu gây ảnh hưởng xấu đến môi trường Hiệu mơi trường mơ tả cụ thể Hình Giả sử có hai yếu tố đầu vào X (đầu vào thơng thường) Z (đầu vào có ảnh hưởng đến môi trường) Như vậy, hàm sản xuất giới hạn ngẫu nhiên ước lượng thể thông qua OXRRFZR Nông hộ R điểm quan sát thực tế, sản xuất đầu YR cách sử dụng đầu vào XR ZR ABCR mặt phẳng đẳng lượng hay nói cách khác với cách kết hợp đầu vào cho mức sản lượng nông hộ R thuộc mặt phẳng Theo kết Hình 2, dễ dàng đo lường hiệu kỹ thuật định hướng đầu hiệu kỹ thuật định hướng đầu vào, với tỷ lệ |𝑂��|/|𝑂��| |��B|/| ���| Hình Mơ đo lường hiệu môi trường không gian ba chiều Nguồn: Vo, Yabe, Nguyen, Huynh (2015) Từ mặt phẳng ABCR này, để dễ hiểu chuyển sang khơng gian hai chiều Hình Hình Mơ mặt cắt đẳng lượng ABCR Nguồn: Vo cộng (2015) Từ Hình 2, ta dễ dàng nhận thấy hiệu môi trường phản ánh thông qua tỷ lệ |𝑂��|/|𝑂��| nông hộ R nơng hộ C có lượng đầu mức độ sử dụng yếu tố ảnh hưởng xấu đến môi trường (Z) khác nên nông hộ R giảm lượng ���� 2.2 Khung phân tích đo lường hiệu môi trường Giả sử nông hộ sử dụng 02 nhóm đầu vào (X Z) để sản xuất đầu Y (Y∈ �+), X (𝑋 ∈ �+) đầu vào thông thường (conventional inputs) vốn, lao động, giống,… Z (� ∈ �+) đầu vào ảnh hưởng xấu đến môi trường thức ăn, thuốc kháng sinh nhiên liệu, thuốc bảo vệ thực vật phân bón hóa học Tùy vào hoạt động sản xuất khác mà nghiên cứu ứng dụng tập trung vào đầu vào ảnh hưởng đến môi trường khác Như vậy, hàm giới hạn sản xuất ngẫu nhiên viết phương trình tổng quát sau: �� = �(𝑋�, ��, 𝛽, 𝛼, �)exp(�� − ��) (1) Trong nghiên cứu hiệu môi trường sử dụng công thức hàm sản xuất giới hạn ngẫu nhiên (1) viết lại dạng translog theo phương trình (2) sau: 𝐿𝑛�� = 𝛽0 + ∑ 𝛽�𝑙𝑛𝑋� + ∑ 𝛼�𝑙𝑛�� � (2) � 1 + ∑ ∑ 𝛽�𝑛𝑙𝑛𝑋�𝑙𝑛𝑋𝑛 + ∑ ∑ 𝛼�ℎ𝑙𝑛��𝑙𝑛�ℎ � 𝑛 2� ℎ + ∑ ∑ ���𝑙𝑛𝑋�𝑙𝑛�� + �� − �� � � Để đo lường hiệu môi trường, Reinhard cộng (1999); Reinhard, Lovell, Thijssen (2000) cho �� với lý sau nông hộ cắt giảm tất đầu vào xấu đạt hiệu kỹ thuật Sự cắt giảm đầu vào xấu thể thông qua việc thay tất đầu vào xấu Zim phương trình (8) ΦZim, Φ hiệu mơi trường hay 𝐸𝐸� = 𝛷� Như vậy, sau cho �� = Zim ΦZim phương trình (2), ta có: 𝐿𝑛�� = 𝛽0 + ∑ 𝛽�𝑙𝑛𝑋� + ∑ 𝛼�𝑙𝑛𝛷�� � (3) � + 1⁄2 ∑ ∑ 𝛽�𝑛𝑙𝑛𝑋�𝑙𝑛𝑋𝑛 + 1⁄2 ∑ ∑ 𝛼�ℎ𝑙𝑛𝛷��𝑙𝑛𝛷�ℎ � 𝑛 � ℎ + ∑ ∑ ���𝑙𝑛𝑋�𝑙𝑛𝛷�� + �� � � Do hiệu môi trường phản ánh khả giảm đầu vào xấu điều kiện đầu vào thông thường khác đầu cố định Điều ngụ ý phương trình (2) phương trình (3) Cho hai phương trình ta thu phương trình (4) sau: ∑ 𝛼�𝑙𝑛𝛷�� − ∑ 𝛼�𝑙𝑛�� � (4) � + 1⁄2 ∑ ∑ 𝛼�ℎ𝑙𝑛𝛷��𝑙𝑛𝛷�ℎ − 1⁄2 ∑ ∑ 𝛼�ℎ𝑙𝑛��𝑙𝑛�ℎ � ℎ � ℎ + ∑ ∑ ���𝑙𝑛𝑋�𝑙𝑛𝛷�� − ∑ ∑ ���𝑙𝑛𝑋�𝑙𝑛�� + �� = � � � � Lưu ý: 𝑙𝑛𝛷 = 𝑙𝑛𝛷 � − 𝑙𝑛� 𝛷���� ) = 𝑙𝑛𝐸𝐸 � �� = 𝑙𝑛 ( � � � � ��� Với vài phép biến đổi đơn giản phương trình (4) ta thu phương trình bậc (5) sau ��(𝑙𝑛𝐸𝐸�)2 + ��(𝑙𝑛𝐸𝐸�) + �� = (5) Trong �� = 1⁄2 ∑� ∑ℎ 𝛼�ℎ ∀�� ≠ 0; �� = ∑� 𝛼� + 1⁄2 ∑� ∑ℎ 𝛼�ℎ(𝑙𝑛�� + 𝑙𝑛�ℎ) + ∑� ∑� ���𝑙𝑛𝑋� Như vậy, nghiệm phương trình bậc (5) hiệu mơi trường Nghiệm phương trình (5) sau: −� ± √�2 − 4� � � � 𝐸𝐸� = exp( ) � � (6) � � � � Phương trình (6) cho thấy có hai nghiệm tồn nơng hộ có 01 số hiệu môi trường Theo Reinhard cộng (1999); Reinhard cộng (2000); Reinhard Thijssen (2000), nông hộ đạt hiệu kỹ thuật (�� = 0) phải đạt hiệu môi trường nên tác giả lấy nghiệm +√ phương trình (6) đo lường hiệu mơi trường Như vậy, cơng thức tính hiệu môi trường cho nông hộ sau: � 𝐸𝐸� = exp( � (7) −� + √� − 4� � � � 2�� ) 2.3 Thu thập phân tích số liệu Số liệu nghiên cứu thu thập bốn huyện tỉnh Kiên Giang gồm An Minh, An Biên, U Minh Thượng Vĩnh Thuận Đây bốn huyện có diện tích chuyển đổi mơ hình sản xuất nông nghiệp cao, cụ thể từ mô hình lúa tơm sang tơm thâm canh Đối tượng nghiên cứu nông hộ nuôi tôm thâm canh thực chuyển đổi từ mơ hình lúa tơm Để thực thu thập số liệu, nghiên cứu tiến hành thảo luận với Phịng Nơng nghiệp huyện địa bàn nghiên cứu để lấy danh sách nông dân chuyển đổi mơ hình Sau đó, nhóm nghiên cứu tiếp tục làm việc với cán nông nghiệp cấp xã để nhờ hỗ trợ dẫn đường vấn nơng hộ có tên danh sách Tổng mẫu cho nghiên cứu 67 hộ, xem tổng thể nghiên cứu cịn số hộ khơng thể tiếp cận vắng nhà lý tâm lý không cho người lạ vấn l u ậ n biến có ảnh hưởn 3.1 M g đến mơi h trườ ì ng n h thức ăn ứ (Z1), n thuố g c (Z2) d ụ nhiê n n g liệu D (Z3) ựa 02 kết biến đầu điều vào tra thôn g lược thườ khảo ng tài giốn liệu, g nghiên (X ) cứu xác lao định động yếu tố (X2) Như Để thực đầu phân vào tích số liệu, q nghiên cứu trình sử dụng phần mềm ni Stata® 12 tơm gồm Kết thảo 03 để cụ thể hóa phương pháp phân tích tăng tính ứng dụng cho người đọc, viết giới thiệu chi tiết trình ước lượng hiệu mơi trường trường hợp có yếu tố đầu vào, gồm ba yếu tố có ảnh hưởng xấu đến mơi trường hai yếu tố đầu vào thông thường sau: Hàm sản xuất biên ngẫu nhiên translog mơ hình ni tơm với 02 đầu vào thơng thường 03 đầu vào có ảnh hưởng xấu đến môi trường viết lại sau: 𝐿𝑛�� = 𝛽0 + 𝛽1𝑙𝑛𝑋1 + 𝛽2𝑙𝑛𝑋2 + 𝛼1𝑙𝑛�1 + 𝛼2𝑙𝑛�2 + 𝛼3𝑙𝑛�3 + 1⁄2 𝛽11𝑙𝑛𝑋1𝑙𝑛𝑋1 + 1⁄2 𝛽22𝑙𝑛𝑋2𝑙𝑛𝑋2 + 1⁄2 𝛼11𝑙𝑛�1𝑙𝑛�1 + 1⁄2 𝛼22𝑙𝑛�2𝑙𝑛�2 + 1⁄2 𝛼33𝑙𝑛�3𝑙𝑛�3 + 𝛽12𝑙𝑛𝑋1𝑙𝑛𝑋2 + �11𝑙𝑛𝑋1𝑙𝑛�1 + �12𝑙𝑛𝑋1𝑙𝑛�2 + �13𝑙𝑛𝑋1𝑙𝑛�3 + �21𝑙𝑛𝑋2𝑙𝑛�1 + �22𝑙𝑛𝑋2𝑙𝑛�2 + �23𝑙𝑛𝑋2𝑙𝑛�3 + �31𝑙𝑛�1𝑙𝑛�2 + �32𝑙𝑛�1𝑙𝑛�3 + �41𝑙𝑛�2𝑙𝑛�3 + �� − �� (8) Lưu ý: Tổng số biến kết hợp biến độc lập sử dụng hàm translog tính theo cơng thức sau: � = hợp Như �(�+3) , k số biến độc lập N tổng số kết vậy, trường hợp này, tổng số kết hợp � = 5(5+3) = 20 Như hiệu môi trường (khả giảm thức ăn, thuốc nhiên liệu) tính cách thay Z1, Z2 Z3 ΦZ1, ΦZ2 ΦZ3 cho �� = 0, kết ta 𝐿𝑛�� = 𝛽0 + 𝛽1𝑙𝑛𝑋1 + 𝛽2𝑙𝑛𝑋2 + 𝛼1𝑙𝑛𝛷�1 + 𝛼2𝑙𝑛𝛷�2 + 𝛼3𝑙𝑛𝛷�3 + 1⁄2 𝛽11𝑙𝑛𝑋1𝑙𝑛𝑋1 + 1⁄2 𝛽22𝑙𝑛𝑋2𝑙𝑛𝑋2 + 1⁄2 𝛼11𝑙𝑛𝛷�1𝑙𝑛𝛷�1 + 1⁄2 𝛼22𝑙𝑛𝛷�2𝑙𝑛𝛷�2 + 1⁄2 𝛼33𝑙𝑛𝛷�3𝑙𝑛𝛷�3 + 𝛽12𝑙𝑛𝑋1𝑙𝑛𝑋2 + �11𝑙𝑛𝑋1𝑙𝑛𝛷�1 + �12𝑙𝑛𝑋1𝑙𝑛𝛷�2 + �13𝑙𝑛𝑋1𝑙𝑛𝛷�3 + �21𝑙𝑛𝑋2𝑙𝑛𝛷�1 + �22𝑙𝑛𝑋2𝑙𝑛𝛷�2 + �23𝑙𝑛𝑋2𝑙𝑛𝛷�3 + �31𝑙𝑛𝛷�1𝑙𝑛𝛷�2 + �32𝑙𝑛𝛷�1𝑙𝑛𝛷�3 + �41𝑙𝑛𝛷�2𝑙𝑛𝛷�3 + �� Cho (8) (9) ta có (𝛼1𝑙𝑛𝛷�1 − 𝛼1𝑙𝑛�1) + (𝛼2𝑙𝑛𝛷�2 − 𝛼2𝑙𝑛�2) + (𝛼3𝑙𝑛𝛷�3 − 𝛼3𝑙𝑛�3) + (1⁄2 𝛼11𝑙𝑛𝛷�1𝑙𝑛𝛷�1 − 1⁄2 𝛼11𝑙𝑛�1𝑙𝑛�1) + ( ⁄2 𝛼22𝑙𝑛𝛷�2𝑙𝑛𝛷�2 − 1⁄2 𝛼22𝑙𝑛�2𝑙𝑛�2) + ( ⁄2 𝛼33𝑙𝑛𝛷�3𝑙𝑛𝛷�3 − 1⁄2 𝛼33𝑙𝑛�3𝑙𝑛�3) + (�11𝑙𝑛𝑋1𝑙𝑛𝛷�1 − �11𝑙𝑛𝑋1𝑙𝑛�1) + (�12𝑙𝑛𝑋1𝑙𝑛𝛷�2 − �12𝑙𝑛𝑋1𝑙𝑛�2) + (�13𝑙𝑛𝑋1𝑙𝑛𝛷�3 − �13𝑙𝑛𝑋1𝑙𝑛�3) + (�21𝑙𝑛𝑋2𝑙𝑛𝛷�1 − �21𝑙𝑛𝑋2𝑙𝑛�1) + (�22𝑙𝑛𝑋2𝑙𝑛𝛷�2 − �22𝑙𝑛𝑋2𝑙𝑛�2) + (�23𝑙𝑛𝑋2𝑙𝑛𝛷�3 − �23𝑙𝑛𝑋2𝑙𝑛�3) + (�31𝑙𝑛𝛷 �1𝑙𝑛𝛷� − �31𝑙𝑛�1𝑙 𝑛�2) + (�32𝑙𝑛𝛷 �1𝑙𝑛𝛷� − �32𝑙𝑛�1𝑙 𝑛�3) + (�41𝑙𝑛𝛷 �2𝑙𝑛𝛷� − �41𝑙𝑛�2 𝑙𝑛�3) + �� = Bằng số phép tính tốn logarit biến đổi ta (9) (10) 𝛼1𝑙𝑛𝐸𝐸� + 𝛼2𝑙𝑛𝐸𝐸� + 𝛼3𝑙𝑛𝐸𝐸� + [1⁄2 𝛼11(𝑙𝑛𝐸𝐸�)2 + 1⁄2 𝛼11𝑙𝑛𝐸𝐸�(𝑙𝑛�1 + 𝑙𝑛�1)] + [1⁄2 𝛼22(𝑙𝑛𝐸𝐸�)2 + 1⁄2 𝛼22𝑙𝑛𝐸𝐸�(𝑙𝑛�2 + 𝑙𝑛�2)] + [1⁄2 𝛼33(𝑙𝑛𝐸𝐸�)2 + 1⁄2 𝛼33𝑙𝑛𝐸𝐸�(𝑙𝑛�3 + 𝑙𝑛�3)] + � 𝑙𝑛𝑋 𝑙𝑛𝐸𝐸 + � 𝑙𝑛𝑋 𝑙𝑛𝐸𝐸 + � 𝑙𝑛𝑋 𝑙𝑛𝐸𝐸 11 + + + + � 12 � 13 (11) � �21𝑙𝑛𝑋2𝑙𝑛𝐸𝐸� + �22𝑙𝑛𝑋2𝑙𝑛𝐸𝐸� + �23𝑙𝑛𝑋2𝑙𝑛𝐸𝐸� [�31(𝑙𝑛𝐸𝐸�)2 + �31𝑙𝑛𝐸𝐸�(𝑙𝑛�1 + 𝑙𝑛�2)] [�32(𝑙𝑛𝐸𝐸�)2 + �32𝑙𝑛𝐸𝐸�(𝑙𝑛�1 + 𝑙𝑛�3)] [�41(𝑙𝑛𝐸𝐸�)2 + �41𝑙𝑛𝐸𝐸�(𝑙𝑛�2 + 𝑙𝑛�3)] + �� = Từ phương trình (11), ta (1⁄2 𝛼11 + 1⁄2 𝛼22 + 1⁄2 𝛼33 + �31 + �32 + �41)(𝑙𝑛𝐸𝐸�)2 + [𝛼1 + 𝛼2 + 1⁄2 𝛼11(𝑙𝑛�1 + 𝑙𝑛�1) + 1⁄2 𝛼22(𝑙𝑛�2 + 𝑙𝑛�2) + 1⁄2 𝛼33(𝑙𝑛�3 + 𝑙𝑛�3) + �11𝑙𝑛𝑋1 + �12𝑙𝑛𝑋1 + �13𝑙𝑛𝑋1 + �21𝑙𝑛𝑋2 + �22𝑙𝑛𝑋2 + �23𝑙𝑛𝑋2 + �31(𝑙𝑛�1 + 𝑙𝑛�2) + �32(𝑙𝑛�1 + 𝑙𝑛�3) + �41(𝑙𝑛�2 + 𝑙𝑛�3)]𝑙𝑛𝐸𝐸� + �� = (12) Như hiệu mơi trường tính cơng thức sau: 𝐸𝐸� = exp( −�� + √�2 − 4� � ��� 2�� (13) ) Với �� = 1⁄2 𝛼11 + 1⁄2 𝛼22 + 1⁄2 𝛼33 + �31 + �32 + �41 ∀�� ≠ 0; �� = 𝛼1 + 𝛼2 + 1⁄2 𝛼11(𝑙𝑛�1 + 𝑙𝑛�1) + 1⁄2 𝛼22(𝑙𝑛�2 + 𝑙𝑛�2) + 1⁄2 𝛼33(𝑙𝑛�3 + 𝑙𝑛�3) + �11𝑙𝑛𝑋1 + �12𝑙𝑛𝑋1 + �13𝑙𝑛𝑋1 + �21𝑙𝑛𝑋2 + �22𝑙𝑛𝑋2 + �23𝑙𝑛𝑋2 + �31(𝑙𝑛�1 + 𝑙𝑛�2) + �32(𝑙𝑛�1 + 𝑙𝑛�3) + �41(𝑙𝑛�2 + 𝑙𝑛�3) 3.2 Ước lượng hiệu môi trường Để ước lượng hiệu môi trường hay khả giảm yếu tố đầu vào có ảnh hưởng xấu đến mơi trường, trước hết cần ước lượng hàm sản xuất biên để mô tả công nghệ sản xuất nông hộ nuôi tôm Thống kê mô tả đầu vào đầu mô hình ni tơm sử dụng để ước lượng hàm sản xuất translog trình bày Bảng sau: Bảng Đầu vào đầu mơ hình tơm chuyển đổi Tiêu chí Năng suất1 Ký hiệu Y Đơn vị Kg/ha/vụ Trung bình 3.807,96 Lệch chuẩn 4.545,23 Nhỏ 75 Lớn 22.727,27 Biến đầu trình sản xuất nghiên cứu suất tơm trung bình cho 01 ha/vụ/năm Các đầu khác q trình sản xuất khơng xem xét nghiên cứu mức độ mục tiêu nơng hộ tơm nên đầu khác cá, cua gọi kết may mắn thiên nhiên ưu đãi, không phản ánh công nghệ sản xuất nông hộ Thức ăn2 Thuốc Nhiên liệu Giống Lao động Z1 Z2 Z3 X1 X2 Kg/ha/vụ Ngàn/ha/vụ Ngàn/ha/vụ Con/ha/vụ Ngày/ha 3.3442,10 15.738,22 19.548,33 449.864,20 132,78 29.169,10 26.776,53 24.246,55 580.522,20 139,99 2.857,14 113,39 1.214,29 100.000 9,56 100.000 147.058,8 130.400 3.000.000 717,65 Nguồn: Kết điều tra năm 2017, n=67 Kết Bảng cho thấy tiêu đầu vào đầu địa bàn nghiên cứu có mức độ biến thiên lớn Sự biến động lớn ảnh hưởng điều kiện sản xuất, mức độ thâm canh khác nhau, trình độ quản lý nguồn giống nông hộ khác nên mức độ thành công thất bại khác Sự biến thiên lớn làm cho tham số ước lượng mơ hình SFA phương pháp ước lượng hợp lý tối đa (MLE) có ý nghĩa Dựa kết kiểm định log-likelihood (LR test), hàm sản xuất biên ngẫu nhiên translog chấp nhận Kết ước lượng hàm sản xuất biên ngẫu nhiên translog trình bày Bảng sau Bảng Ước lượng hàm sản xuất biên ngẫu nhiên translog MLE Biến độc lập lnZ1 lnZ2 lnZ3 lnX1 lnX2 (lnZ1lnZ1)/2 lnZ1lnZ2 lnZ1lnZ3 lnZ1lnX1 lnZ1lnX2 λ Log Likelihood MLE Hệ số gốc 0,265 1,420* -0,021 -9,973*** 3,523*** -0,147 -0,052 0,093 0,128 -0,040 1,357 -55,569 Sai số Biến độc lập chuẩn (lnZ2lnZ2)/2 2,391 lnZ2lnZ3 0,886 lnZ 1,651 2lnX1 lnZ2lnX2 2,930 (lnZ3lnZ3)/2 1,164 lnZ3lnX1 0,280 lnZ3lnX2 0,077 (lnX1lnX1)/2 0,082 lnX1lnX2 0,167 (lnX2lnX2)/2 0,116 0,259 Wald χ2 value MLE Hệ số gốc 0.055 0.034 -0.130 0.028 0.088 -0.196 0.093 1.011*** -0.263* -0.137 229.16 Sai số chuẩn 0.065 0.064 0.099 0.066 0.157 0.164 0.096 0.286 0.128 0.177 Nguồn: Số liệu điều tra năm 2017, n=67 Từ kết tham số ước lượng Bảng áp dụng công thức (7) trường hợp tổng quát hay công thức (13) trường hợp mơ hình có yếu tố đầu vào, có yếu tố xem có ảnh hưởng xấu đến môi trường (thức ăn, thuốc nhiên liệu) ta tính hiệu mơi trường nông hộ nuôi tôm Để người đọc dễ theo dõi sử dụng cơng thức trên, kết ước lượng hiệu kỹ thuật hiệu môi trường 10 nông hộ dãy số liệu trình bày chung với kết tổng hợp ước lượng hiệu môi trường cho nông hộ nuôi tôm thâm canh vùng chuyển đổi tỉnh Kiên Giang, kết Theo Le Ong (2010) nhà máy sản xuất thức ăn theo tiêu chuẩn Bộ đưa theo giai đoạn phát triển tôm, nhà máy thức ăn có - loại thức ăn, độ đạm dao động từ 36 - 42% dao động không đáng kể nên biến số thức ăn xem khác biệt khơng có ý nghĩa loại quả trình bày Bảng sau: Bảng Kết ước lượng hiệu kỹ thuật môi trường nông hộ Hộ 10 Trung bình ui 0,302604 0,683856 0,577700 1,814863 0,571822 0,413587 0,225242 0,419349 0,620909 0,338571 TE 75,60 53,10 58,72 17,30 59,04 68,36 81,07 68,00 56,38 73,19 61,07 Hạng 10 EEi 53,44 23,84 52,94 10,81 20,68 49,47 72,35 52,87 32,70 77,64 42,12 Hạng 10 Nguồn: Số liệu điều tra năm 2017, n=67 Lưu ý: ui sai số thể không hiệu kỹ thuật định hướng đầu ra, kết mơ hình sản xuất biên ngẫu nhiên; T𝐸� = exp(−��) hiệu kỹ thuật định hướng đầu ra, tính theo cơng thức (2); EEi hiệu mơi trường hộ tính dựa vào cơng thức (7) (13) kết Bảng Bảng Từ kết Bảng cho thấy hiệu môi trường nhỏ hiệu kỹ thuật định hướng đầu hai loại hiệu phân bố độc lập Hiệu kỹ thuật định hướng đầu trung bình 10 hộ 61,07%, có nghĩa mức đầu vào nơng hộ tăng thêm khoảng 39% đầu Hiệu mơi trường trung bình 10 hộ 42,12%, kết cho thấy nơng hộ giảm khoảng 58% tổng đầu vào thức ăn, thuốc nhiên liệu mà giữ mức đầu Kết ước lượng Bảng cho thấy hiệu mơi trường trung bình nơng hộ nuôi tôm vùng chuyển đổi tỉnh Kiên Giang 52,79%, kết cho thấy nơng hộ giảm đến 47,21% lượng đầu vào có ảnh hưởng xấu đến môi trường gồm thức ăn, thuốc nhiên liệu Kết nghiên cứu cho thấy có khác biệt lớn hiệu môi trường nông hộ địa bàn nghiên cứu Sự khác biệt lớn phần mơ hình chuyển đổi nên nơng hộ sử dụng chưa hiệu yếu tố đầu vào mức độ thâm canh khác hộ nên đầu tư khác biệt lớn Thêm vào đó, mơ hình nên mức độ thành công rủi ro hộ có khác biệt lớn Bảng Kết tổng hợp ước lượng hiệu môi trường nông hộ nuôi tôm Hiệu môi trường (%) ≥90 80-90 70-80 60-70 Tần suất 10 Phần trăm (%) 0,00 4,48 14,93 11,94 % tích lũy 4,48 19,41 31,35 50-60 40-50 30-40 20-30 10-20