Theo đó, giá trị sản xuất của trang trại cũng là yếu tố ảnh hưởng rất quan trọng có thể ảnh hưởng đến giá trị sản xuất trong ngành chăn nuôi trang trại.. Từ các vấn đề trên, nhóm đã đề x
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Thế giới
2.1.1 Vai trò Đối với nền kinh tế quốc dân
Giá trị sản phẩm của ngành chăn nuôi chiếm 1,4% tổng sản phẩm quốc nội (Gross Domestic Product – GDP) của thế giới (2005).
Tốc độ tăng trưởng hàng năm của ngành chăn nuôi thế giới (1995 – 2005) là 2,2%. Đối với nền nông nghiệp
Giá trị sản phẩm của ngành chăn nuôi chiếm 40% tổng giá trị sản phẩm nông nghiệp, ở các nước công nghiệp phát triển, giá trị sản phẩm của ngành chăn nuôi chiếm 50 – 60% tổng giá trị sản phẩm nông nghiệp Sản phẩm của ngành chăn nuôi đã đóng góp 17% giá trị xuất khẩu của ngành nông nghiệp.
Ngành chăn nuôi đã cung cấp phân bón cho ngành trồng trọt. Đối với đời sống
Cung cấp các loại sản phẩm động vật có giá trị dinh dưỡng cao
Cung cấp 17% nhu cầu năng lượng cho con người (477 Kcal/ người/ ngày).
Cung cấp 33% nhu cầu protein cho con người (25 g/người/ ngày). Ngành chăn nuôi là nguồn bổ sung các chất dinh dưỡng cho 944 triệu người bị suy dinh dưỡng. Đối với xã hội
Ngành chăn nuôi đã sử dụng lao động của 1,3 tỷ người (ngành chăn nuôi truyền thống không đòi hỏi chăn nuôi có trình độ kỹ thuật cao).
Ngành chăn nuôi đã bảo đảm đời sống cho 987 triệu người nghèo (tức 30% người nghèo trên thế giới Toàn thế giới có tới khoảng 2735 triệu người nghèo, thu nhập dưới 3 USD/ ngày).
Do nhu cầu về sản phẩm chăn nuôi ngày một tăng và sự thay đổi về khẩu vị, người ta dự đoán:
Sản lượng thịt trên toàn thế giới sẽ tăng từ 229 triệu tấn (năm 1991/2001) lên 465 triệu tấn (năm 2050).
Sản lượng sữa trên toàn thế giới sẽ tăng từ 58 triệu tấn (năm 1991/2001) lên 1043 triệu tấn (năm 2050).
2.1.2 Thực trạng Đô thị hóa có tác động đáng kể đến các mô hình tiêu thụ lương thực nói chung và nhu cầu đối với các sản phẩm chăn nuôi nói riêng Đô thị hóa thường kéo theo sự giảm diện tích sản xuất và dân số làm nông nghiệp, nhưng sẽ làm gia tăng tiêu thụ sản phẩm chăn nuôi đông lạnh và chế biến.
Một nguyên nhân dẫn đến tăng nhu cầu về sản phẩm chăn nuôi là tăng trưởng thu nhập Từ năm 2020 đến năm 2050, tỷ lệ tăng trưởng thu nhập bình quân đầu người trên toàn cầu hàng năm ước tính 2,5% Khi thu nhập tăng, thì chi tiêu cho các sản phẩm chăn nuôi cũng sẽ tăng Tăng trưởng kinh tế toàn cầu dự kiến sẽ tiếp tục trong tương lai, dự báo ở mức từ 1,0 - 3,5%/năm Tăng trưởng tiêu thụ thịt, sữa ở các nước công nghiệp được dự đoán sẽ chậm hơn so với các nền kinh tế đang phát triển.
Nhu cầu lương thực cho sản phẩm chăn nuôi sẽ tăng gần gấp đôi ở vùng cận Sahara châu Phi và Nam Á, từ 200 kcal/người/ngày vào năm 2000 đến khoảng 400 kcal/người/ngày vào năm 2050.
Mặt khác, ở hầu hết các nước OECD đã có lượng hấp thụ calo cao của sản phẩm động vật (1.000 kcal/người/ngày trở lên), mức tiêu thụ sẽ không thay đổi, trong khi ở Nam Mỹ và các nước thuộc Liên Xô cũ sẽ tăng lên.
Dự báo mức tiêu thụ thịt và sữa bình quân/người/năm ở các nước phát triển đến năm 2030 tương ứng là 89 và 209kg và đến năm 2050 tương ứng là 94 và 216kg Ở các nước đang phát triển đến năm 2030 tương ứng là 38 và 67kg, đến năm 2050 là 44 và 78kg.
Tổng mức tiêu thụ thịt, sữa ở các nước phát triển đến năm 2030 tương ứng là 121 triệu tấn và 284 triệu tấn, đến năm 2050 là 126 và 295 triệu tấn Còn ở các nước đang phát triển, tổng mức tiêu thụ thịt và sữa đến năm 2030 tương ứng là 252 và 452 triệu tấn; đến năm 2050 là 326 và 585 triệu tấn.
Biểu đồ 3.2 Biểu đồ thống kê mô tả số vốn đầu tư trang trại
Thống kê mô tả về số vốn đầu tư cho thấy số vốn đầu tư chiếm tỷ lệ nhiều nhất ở trang trại là từ 0,15 - 1 chiếm tỷ lệ 73% ; tiếp theo là số vốn từ 1,1 - 2,1 chiếm tỷ lệ là 21%; cuối cùng là số vốn đầu tư là 2,5 - 5 chiếm tỷ lệ là 6%.
Thống kê mô tả về độ tuổi người lao động:
Từ 26 – 35 tuổi Từ 37 – 45 tuổi Từ 46 – 50 tuổi Từ 52 – 62 tuổi
24 Độ tuổi người lao động
Biểu đồ 3.3 Biểu đồ thống kê mô tả độ tuổi người lao động
Thống kê mô tả độ tuổi cho thấy với độ tuổi trẻ từ 26 - 35 tuổi chiếm tỷ lệ 10% cho thấy độ tuổi trẻ có số ít người lựa chọn làm việc ở trang trại; độ tuổi từ 37 - 45 tuổi chiếm tỷ lệ cao nhất với 45 người tương đương 45%; độ tuổi từ 46 - 50 tuổi chiếm 21%; và cuối cùng độ tuổi lớn nhất nhưng chiếm tỷ lệ cao thứ hai là từ 52 - 62 tuổi chiếm 24%.
Bảng tổng hợp thống kê mô tả:
Bảng 3.2 Tổng hợp thống kê mô tả mẫu khảo sát Đối tượng thống kê Tần số Tần suất (%)
2,5 - 5 6 6 Độ tuổi người lao động
4.2 Phân tích các kiểm định qua SPSS:
4.2.1 Phân tích kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha:
Nhóm Yếu tố sản xuất:
Nhóm yếu tố sản xuất gồm các biến quan sát: Ten1; Dacdiem; Nguongoc; Thoidiemsx; Nangsuat
Sau khi tiến hành phân tích qua Phần mềm spss cho thấy các biến quan sát sẽ bị loại bỏ nếu có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) nhỏ hơn 0,3 và hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến (Cronbach's Alpha if Item Deleted) lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm Yếu tố sản xuất Hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm Yếu tố sản xuất sau khi loại các biến quan sát là 0,778 lớn hơn 0,6 ; hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều đạt giá trị yêu cầu là lớn hơn 0,3; không có hiện tượng loại biến vì các biến quan sát đều có hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến nhỏ hơn 0,778.
Các biến bị loại ở nhóm Yếu tố sản xuất là Nguongoc; Nangsuat vì không đạt tiêu chuẩn đánh giá của hệ số Cronbach’s Alpha (hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 và hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm Yếu tố sản xuất
Bảng 3.3 Hệ số Cronbach’s Alpha nhóm Yếu tố sản xuất
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Nguồn: Phân tích số liệu SPSS
Nhóm yếu tố y tế gồm các biến quan sát: Ten2; Dinhduong; FCR; Baoquan; Tenbenh; Tenvacxin; Sudungvacxin; Baoquanvacxin; Thuocsattrung; Thuocdieutri Sau khi tiến hành phân tích qua Phần mềm spss cho thấy các biến quan sát sẽ bị loại bỏ nếu có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) nhỏ hơn 0,3 và hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến (Cronbach's Alpha if Item Deleted) lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm Yếu tố y tế Hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm Yếu tốy tế sau khi loại các biến quan sát là 0,786 lớn hơn 0,6; hệ số tương quan biến tổng của các
18 biến quan sát đều đạt giá trị yêu cầu là lớn hơn 0,3; không có hiện tượng loại biến vì các biến quan sát đều có hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến nhỏ hơn 0,786
CƠ SỞ LÝ LUẬN
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Phân tích các kiểm định qua SPSS
4.2.1 Phân tích kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha:
Nhóm Yếu tố sản xuất:
Nhóm yếu tố sản xuất gồm các biến quan sát: Ten1; Dacdiem; Nguongoc; Thoidiemsx; Nangsuat
Sau khi tiến hành phân tích qua Phần mềm spss cho thấy các biến quan sát sẽ bị loại bỏ nếu có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) nhỏ hơn 0,3 và hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến (Cronbach's Alpha if Item Deleted) lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm Yếu tố sản xuất Hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm Yếu tố sản xuất sau khi loại các biến quan sát là 0,778 lớn hơn 0,6 ; hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều đạt giá trị yêu cầu là lớn hơn 0,3; không có hiện tượng loại biến vì các biến quan sát đều có hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến nhỏ hơn 0,778.
Các biến bị loại ở nhóm Yếu tố sản xuất là Nguongoc; Nangsuat vì không đạt tiêu chuẩn đánh giá của hệ số Cronbach’s Alpha (hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 và hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm Yếu tố sản xuất
Bảng 3.3 Hệ số Cronbach’s Alpha nhóm Yếu tố sản xuất
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Nguồn: Phân tích số liệu SPSS
Nhóm yếu tố y tế gồm các biến quan sát: Ten2; Dinhduong; FCR; Baoquan; Tenbenh; Tenvacxin; Sudungvacxin; Baoquanvacxin; Thuocsattrung; Thuocdieutri Sau khi tiến hành phân tích qua Phần mềm spss cho thấy các biến quan sát sẽ bị loại bỏ nếu có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) nhỏ hơn 0,3 và hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến (Cronbach's Alpha if Item Deleted) lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm Yếu tố y tế Hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm Yếu tốy tế sau khi loại các biến quan sát là 0,786 lớn hơn 0,6; hệ số tương quan biến tổng của các
18 biến quan sát đều đạt giá trị yêu cầu là lớn hơn 0,3; không có hiện tượng loại biến vì các biến quan sát đều có hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến nhỏ hơn 0,786
Các biến bị loại ở nhóm Yếu tố y tế là FCR; Baoquan; Thuocsattrung; Thuocdieutri vì không đạt tiêu chuẩn đánh giá của hệ số Cronbach’s Alpha (hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 và hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm Yếu tố y tế
Bảng 3.4 Hệ số Cronbach’s Alpha nhóm Yếu tố y tế
Scale Mean if Item Deleted
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Nguồn: Phân tích số liệu SPSS
Nhóm Yếu tố vật tư và cạnh tranh:
Nhóm yếu tố vật tư và cạnh tranh gồm các biến quan sát: Tenvattu; Giavattu; Cungung; Donvicungung; Tensanpham; Thihieukh; Doithucanhtranh; Giacanhtranh; Thuonghieu; Mucdochebien; luongkh; tiepcanthitruong; Hieusuatsanxuat; Hieusuatdongvon;
Sau khi tiến hành phân tích qua Phần mềm SPSS cho thấy các biến quan sát sẽ bị loại bỏ nếu có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) nhỏ hơn 0,3 và hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến (Cronbach's Alpha if Item Deleted) lớn hơn hệ
19 số Cronbach’s Alpha của nhóm Yếu tố y tế Hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm Yếu tố vật tư và cạnh tranh sau khi loại các biến quan sát là 0,747 lớn hơn 0,6; hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều đạt giá trị yêu cầu là lớn hơn 0,3; không có hiện tượng loại biến vì các biến quan sát đều có hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến nhỏ hơn 0,747
Các biến bị loại ở nhóm Yếu tố vật tư và cạnh tranh là Tensanpham; Thuonghieu; Mucdochebien; tiepcanthitruong; Hieusuatsanxuat; Hieusuatdongvon; vì không đạt tiêu chuẩn đánh giá của hệ số Cronbach’s Alpha (hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 và hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha của nhóm Yếu tố vật tư và cạnh tranh
Bảng 3.5 Hệ số Cronbach’s Alpha nhóm Yếu tố vật tư và cạnh tranh
Scale Mean if Item Deleted
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Nguồn: Phân tích số liệu SPSS
Tổng hợp các biến quan sát sau kiểm định Cronbach’s Alpha:
Sau khi tiến hành kiểm định Cronbach’s Alpha các biến quan sát còn lại được tổng hợp ở bảng sau:
Bảng 3.6 Tổng hợp nhân tố sau kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Biến độc lập và phụ thuộc
Số quan sát còn lại
Hệ số Cronbach’Alpha Biến bị loại
Yếu tố sản xuất 3 0,778 Nguongoc;
Yếu tố sản xuất và cạnh tranh 7 0,747
Tensanpham; Thuonghieu; Mucdochebien; tiepcanthitruong; Hieusuatsanxuat; Hieusuatdongvon;
Nguồn: Phân tích số liệu SPSS
4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA:
Bảng 3.7 Hệ số KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,796
Nguồn: Phân tích số liệu SPSS
Kết quả KMO cho thấy độ phù hợp của dữ liệu với phân tích nhân tố, với giá trị KMO là 0,796 giá trị này vượt qua ngưỡng 0,5 cho thấy dữ liệu phù hợp để thực hiện phân tích nhân tố Điều này đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của kết quả phân tích nhân tố.
Kiểm định Bartlett cho thấy mô hình phân tích nhân tố phù hợp với mức ý nghĩa (Sig.) rất thấp (0,000) < 0,05 Điều này chỉ ra rằng mô hình phân tích nhân tố là phù hợp và các biến độc lập có mối quan hệ với nhau.
Bảng 3.8 Hệ số tổng phương sai trích
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared
Nguồn: Phân tích số liệu SPSS
Hệ số tổng phương sai trích của tập dữ liệu là 61,675 lớn hơn 50% tức có 61,675% dữ liệu được giải thích bởi các nhóm nhân tố Dữ liệu được dừng ở dòng thứ 4 cho thấy có 4 nhân tố trích xuất được từ 16 biến quan sát Hệ số Eigenvalues là 1,145 lớn hơn 1 đạt yêu cầu.
Nguồn: Phân tích số liệu SPSS
Với bảng ma trận xoay cho thấy có 4 nhân tố được trích từ phép phân tích nhân tố khám phá EFA hệ số Factor loading của các biến quan sát đều lớn hơn 0,5 đạt yêu cầu. Sau khi tiến hành phân tích nhân tố các biến quan sát sẽ được tính biến đại diện ( Mean) và đặt tên biến đại diện.
X1 = Mean(Thoidiemsx; Ten2; Dacdiem; Ten1; Cungung)
X2 = Mean(Tenbenh; Tenvacxin; Baoquanvacxin; Dinhduong)
X3 = Mean(Giacanhtranh; Giavattu; Donvicungung; Thihieukh)
4.2.3 Phân tích tương quan Pearson
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA tiến hành phân tích tương quan Pearson các nhân tố tác động đến GTSX
Bảng 3.10 Hệ số tương quan Pearson
Tuoi Lao dong Von Trinhdo Vanhoa Quymo GTSX
Nguồn: Phân tích số liệu SPSS
Phân tích tương quan cho thấy nhân tố nguồn vốn có tác động thuận chiều đến GTSX khi hệ số Pearson Correlation là 0,672 lớn hơn 0,5 cho thấy mức độ tương quan cùng chiều khá cao, với hệ số Sig 0,000 đạt giá trị chấp nhận nhỏ hơn 0,05; ngược lại các nhân tố Tuoi; Laodong; Trinhdo; Vanhoa; Quymo có hệ số Sig lớn hơn 0,05 không đạt giá trị chấp nhận trong phân tích tương quan và sẽ không đưa vào phân tích hồi quy. 4.2.4 Phân tích hồi quy
Bảng 3.11 Mức độ phù hợp mô hình
Std Error of the Estimate
Nguồn: Phân tích số liệu SPSS
Tiến hành xem xét và phân tích hồi quy với các nhân tố X1; X2; X3; X4 ; Von đối với nhân tố GTSX cho thấy hệ số R là 0,701 lớn hơn 0,5 , tuy nhiên hệ số R bình hiệu chỉnh cho thấy không đạt giá trị yêu cầu 0,465 nhỏ hơn 0,5; cho thấy có 46,5% các nhân tố X1; X2; X3; X4 ; Von có mức độ ảnh hưởng đến nhân tố phụ thuộc GTSX còn lại 53,5% của nhân tố GTSX được giải thích bởi sai số phân dư còn lại Hệ số Durbin- Watson là 1,606 hệ số này được nằm trong khoảng giá trị từ 1 đến 3 cho thấy không có hiện tượng đa công tuyến giữa các nhân tố độc lập ảnh hưởng đến GTSX.
Bảng 3.12 Hệ số hồi quy
Standar dized Coeffic ients t Sig Collinearity
Nguồn: Phân tích số liệu SPSS
Hệ số Beta chuẩn hóa của các nhân tố X1; X3; Von đều đạt giá trị lớn hơn 0 cho thấy mức độ tương quan cùng chiều với nhân tố phụ thuộc GTSX tuy nhiên hệ số có ý nghĩa Sig của nhân tố X1; X3 đều có giá trị lớn hơn 0,05 (5%) cho nên sẽ không được chấp nhận trong phân tích hồi quy củng như mức độ tác động đối với nhân tố phụ thuộc GTSX; Nhân tố Von có hệ số Beta chuẩn hóa là 0,693 lớn hơn 0,5 cho thấy mức độ tác động cùng chiều với nhân tố phụ thuộc GTSX cùng với đó hệ số Sig đạt mức ý nghĩa chấp nhận trong phân tích hồi quy.
Phương trình hồi quy với beta chuẩn hóa có dạng:
