(Luận án tiến sĩ) Giải Pháp Nâng Cao Hiệu Quả Kinh Tế Của Nông Hộ Sản Xuất Nấm Rơm Ở Đồng Bằng Sông Cửu Long

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ

PHẠM THỊ GẤM NHUNG

GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ KINH TẾ CỦA NÔNG HỘ SẢN XUẤT NẤM RƠM

Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG

LUẬN ÁN TIẾN SĨ

CHUYÊN NGÀNH KINH TẾ NÔNG NGHIỆP MÃ SỐ NGÀNH: 62 62 10 15

Cần Thơ, 2024

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ

PHẠM THỊ GẤM NHUNG MÃ SỐ NCS: P0817003

GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ KINH TẾ CỦA NÔNG HỘ SẢN XUẤT NẤM RƠM

Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG

TÓM TẮT

Nghiên cứu này phân tích và đánh giá hiệu quả kinh tế của nông hộ sản xuất nấm rơm ở đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) Nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu sơ cấp được thu thập từ 115 nông hộ sản xuất nấm rơm ngoài trời theo phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng tại huyện Lai Vung tỉnh Đồng Tháp và quận Ô Môn, quận Bình Thủy, thành phố Cần Thơ Nghiên cứu sử dụng các phương pháp thống kê mô tả, phân tích tài chính, phương pháp ước lượng tham số, phương pháp phân tích ngân sách biên và mô hình hồi quy Probit để thực hiện các nội dung nghiên cứu nhằm đạt được mục tiêu nghiên cứu của luận án

Luận án đã sử dụng phương pháp ước lượng tham số thông qua hàm sản xuất biên ngẫu nhiên Cobb-Douglas và hàm phi hiệu quả kỹ thuật để ước lượng hiệu quả kỹ thuật và các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật Kết quả nghiên cứu cho thấy, mức hiệu quả kỹ thuật trung bình của nông hộ sản xuất nấm rơm đạt được là 91,46% Mức hiệu quả kỹ thuật giữa các nông hộ có sự chênh lệch với nhau là do sự lựa chọn các yếu tố đầu vào và kỹ thuật sản xuất nấm rơm khác nhau của các nông hộ Kết quả phân tích cho thấy, trình độ học vấn của chủ hộ và tham gia tập huấn có quan hệ thuận chiều đến hiệu quả kỹ thuật trong khi đó diện tích sản xuất nấm rơm có quan hệ nghịch chiều đến hiệu quả kỹ thuật Nghiên cứu còn sử dụng hàm lợi nhuận biên ngẫu nhiên Cobb-Douglas và hàm phi hiệu quả để ước lượng hiệu quả kinh tế và các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh tế trong sản xuất nấm rơm của nông hộ ở ĐBSCL Kết quả ước lượng cho thấy, mức hiệu quả kinh tế trung bình của nông hộ đạt được là 78,39% Mức hiệu quả kinh tế của các nông hộ có sự chênh lệch khá lớn là do một số nông hộ chưa nắm bắt thông tin thị trường về giá đầu vào và đầu ra nên không lựa chọn được mức đầu vào tối ưu Bên cạnh đó, kết quả phân tích cho thấy các yếu tố có ảnh hưởng đến hiệu quả kinh tế trong sản xuất nấm rơm của nông hộ là tuổi của chủ hộ, diện tích sản xuất nấm rơm và tham gia tập huấn của nông hộ

Nghiên cứu đã sử dụng phương pháp phân tích ngân sách biên để phân tích và lựa chọn kỹ thuật sản xuất nấm rơm đạt hiệu quả kinh tế cao cho các nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, đối với kỹ thuật sử dụng rơm chọn kỹ thuật sử dụng rơm trong khoảng từ 20,0 kg/m2 đến 25,0 kg/m2 (nghiệm thức 1B) có tỷ suất lợi nhuận biên đạt được là 38,99% Kỹ thuật sử dụng meo chọn kỹ thuật sử dụng meo khoảng từ 1,1 bịch/m2 đến 2 bịch/m2 (nghiệm thức 2B) có tỷ suất lợi nhuận biên đạt được là 33,76% Nông hộ sản xuất nấm rơm cần lựa chọn hai kỹ thuật trên để sản xuất nấm rơm đạt năng suất và lợi nhuận cao

Bên cạnh đó, nghiên cứu còn sử dụng mô hình hồi quy Probit để tìm các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định áp dụng các kỹ thuật sản xuất nấm rơm mới, triển vọng của các nông hộ ở ĐBSCL Kết quả ước lượng cho thấy giới tính của chủ hộ và số vụ sản xuất nấm rơm trong năm của nông hộ có quan hệ nghịch chiều với sự sẵn lòng áp dụng

kỹ thuật mới, triển vọng của nông hộ Sự tham gia tập huấn có tác động tích cực đến quyết định sẵn lòng áp dụng kỹ thuật mới, triển vọng của nông hộ

Ngoài ra, nghiên cứu đánh giá tiềm năng hiệu quả tài chính của nông hộ trồng nấm rơm áp dụng kỹ thuật mới, triển vọng Kết quả phân tích cho thấy rằng, tỷ suất lợi nhuận của kỹ thuật kết hợp cả hai kỹ thuật sử dụng rơm từ 20,0 kg/m2 đến 25,0 kg/m2 và kỹ thuật sử dụng meo từ 1,1 bịch/m2 đến 2 bịch/m2 đạt được cao nhất 0,32 lần, nghĩa là một đồng chi phí mà nông hộ bỏ ra đầu tư sẽ thu lại được 0,32 đồng lợi nhuận Vì vậy nông hộ có thể lựa chọn sử dụng kỹ thuật kết hợp cả hai nghiệm thức cho việc sản xuất nấm rơm sẽ mang lại năng suất và lợi nhuận cao Nghiên cứu còn đánh giá tiềm năng của ngành hàng nấm rơm ở ĐBSCL Kết quả phân tích cho thấy, tỷ trọng trong giá trị sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL so với giá trị sản xuất lúa ở ĐBSCL theo giả định lượng rơm sử dụng là 10%, 15%, 18% và 20% đạt được là 0,33 %, 0,50%, 0,60% và 0,66% Từ kết quả phân tích cho thấy, ngành hàng nấm rơm tạo ra giá trị gia tăng cho ngành hàng lúa ở ĐBSCL.

Dựa trên kết quả nghiên cứu, tác giả đã đề xuất một số giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả kinh tế của các nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL: Thứ nhất, nông hộ cần tiếp cận với thông tin thị trường để lựa chọn giá đầu vào và đầu ra hợp lý Thứ hai, nông hộ cần phải tham gia tập huấn kỹ thuật để cải thiện và nâng cao kỹ thuật sản xuất nấm rơm; Thứ ba, nông hộ nên lựa chọn kỹ thuật sản xuất nấm rơm cho phù hợp với điều kiện sản xuất của nông hộ (kỹ thuật sử dụng rơm và kỹ thuật sử dụng meo) Thứ tư, chính quyền địa phương khi tổ chức các lớp tập huấn kỹ thuật mới thì cần lựa chọn đối tượng tham gia tập huấn Cuối cùng, nhà nước cần quy hoạch vùng sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL để khai thác lợi thế vùng nguyên liệu và nâng cao hiệu quả kinh tế cho nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL

Luận án đóng góp về mặt học thuật bằng cách kết hợp giữa phương pháp phân tích hiệu quả kinh tế và phương pháp phân tích ngân sách biên để khẳng định thêm về kết quả phân tích hiệu quả kinh tế đối với các kỹ thuật trồng nấm rơm đạt hiệu quả kinh tế cao Ngoài ra luận án đã đóng góp một nghiên cứu thực nghiệm về hiệu quả kinh tế của các nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL phục vụ cho các nghiên cứu về hoạch định chính sách phát triển ngành hàng triển vọng này trong thời gian tới

ABSTRACT

This study analyzed and evaluated the economic efficiency of straw mushroom farmers in the Mekong Delta Primary data was collected from 115 households producing outdoor straw mushrooms by stratified random sampling method in Lai Vung district at Dong Thap province, and O Mon and Binh Thuy districts in Can Tho city Descriptive statistical methods, financial analysis, parametric methods, partial budget analysis methods, and a Probit regression model were used to carry out the research and achieve the objectives of this thesis

The study used the parametric method through the stochastic frontier Cobb-Douglas production function to estimate the technical efficiency and the factors affecting it Results showed that the average level of technical efficiency of straw mushroom farmers was 91.46% The difference in level of technical efficiency among farmers was due to the different choices of inputs and production techniques of straw mushrooms in households The coefficient of education of the household head and participation in training had a positive correlation with technical efficiency, whereas the area under cultivation of straw mushrooms had a negative relationship with technical efficiency The study also used the stochastic frontier Cobb-Douglas profit function and the inefficiency function to estimate the economic efficiency and factors affecting it in producing straw mushrooms by farmers in the Mekong Delta The calculated results showed that the average level of economic efficiency was 78.39% The economic efficiency level of the farmers was quite different because some farmers had yet to grasp market information on input and output prices, so they could not choose the optimal input level In addition, the analysis results showed that the factors that affect the economic efficiency in the production of straw mushrooms in the household were the age of the household head, the farming area, and the farmer's participation in training According to the above analysis results, the variable participating in training positively influences technical efficiency and economic efficiency, thus suggesting that farmers should join in the activity to improve the productivity and profit of mushroom production

The study used the partial budget analysis method to analyze and select new straw mushroom production techniques to ensure economic efficiency for straw mushroom farmers in the Mekong Delta Results showed that the practice of using the straw was selected in the range from 20.0 kg/m2 to 25.0 kg/m2 (Treatment 1B) and had a profit margin of 38.99% The technique of using meow was selected in the range from 1.1 bags/m2 to 2 bags/m2 (Treatment 2B) which had a profit margin of 33.76% Straw mushroom farmers can choose one of the two techniques above to produce straw mushrooms with high economic efficiency

Besides, the study also used the Probit regression model to find the factors affecting the decision to apply the new straw mushroom production model of farmers

in the Mekong Delta The estimated results showed that the coefficient of the sex variable of the household head and the number of mushroom production crops in the year of the household had a negative relationship with the willingness to apply the new technology The coefficient of the variable participation in training had a positive relationship with the farmers’ desire to use the new techniques

In addition, the study evaluated the potential financial efficiency of straw mushroom farmers by applying new and promising techniques The analysis results showed that the profit rate of the technique combining both the practice of using the straw was selected in the range from 20.0 kg/m2 to 25.0 kg/m2 and the practice of using meow was selected in the range from 1.1 bags/m2 to 2 bags/m2, was the highest at 0.32 times, that is, for every VND of the cost that a farmer spent on investment, they would get back 0,32 VND profit Therefore, farmers can choose to use the technique of combining both treatments for the production of straw mushrooms, which will bring high yields and profits The study also assessed the potential of the straw mushroom industry in the Mekong Delta The analysis results showed that the proportion of straw mushroom production value in the Mekong Delta compared to the value of rice production in the Mekong Delta, assuming that the amount of straw used was 10%, 15%, 18%, and 20%, was achieved at 0.33 %, 0.50%, 0.60%, and 0.66%, respectively From the analysis results, it was shown that the straw mushroom industry creates added value for the rice industry in the Mekong Delta

Based on the research results, the author has proposed some solutions to improve the economic efficiency of straw mushroom farmers in the Mekong Delta: Firstly, farmers need access to market information to choose reasonable input and output prices; Secondly, farmers need to participate in technical training to improve and enhance mushroom production techniques; Thirdly, farmers should choose a farming method to suit their production conditions (the practice of using the straw and the meow); Fourth, when the local government organizes new technical training courses, it is necessary to select the subjects to participate in the training; Finally, the government needs to plan the straw mushroom production area in the Mekong Delta to exploit the advantages of the raw material area and improve economic efficiency for straw mushroom farmers in the Mekong Delta

The thesis made an academic contribution by combining the economic efficiency and the Partial budget analysis methods based to further confirm the results of economic efficiency analysis for high economic efficiency straw mushroom growing models Additionally, the thesis had contributed an empirical study on the economic efficiency of straw mushroom farmers in the Mekong Delta for research on policy making for developing this promising commodity in the coming time

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT XIII

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU 1

1.1 Lý do chọn đề tài 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 2

1.3 Câu hỏi nghiên cứu 3

1.4 Giả thuyết nghiên cứu 3

1.5 Phạm vi nghiên cứu 3

1.5.1 Đối tượng nghiên cứu 3

1.5.2 Phạm vi không gian 3

1.5.3 Phạm vi thời gian 4

1.5.4 Phạm vi nội dung nghiên cứu 4

1.6 Cấu trúc của luận án 4

2.1.1 Khái niệm về hiệu quả trong sản xuất 6

2.1.2 Hiệu quả kinh tế trong sản xuất 9

2.1.3 Hàm sản xuất 9

2.1.4 Hàm sản xuất Cobb-Douglas 10

2.1.5 Phương pháp ước lượng hiệu quả sản xuất 12

2.1.6 Hàm sản xuất biên ngẫu nhiên 14

2.1.7 Hàm lợi nhuận biên ngẫu nhiên 15

2.1.8 Phân tích lựa chọn kỹ thuật/mô hình mới, triển vọng trong sản xuất nông nghiệp 17

2.1.9 Hàm hồi quy Probit 19

2.2 Tổng quan về tình hình nghiên cứu 21

2.2.1 Các nghiên cứu phân tích hiệu quả sản xuất nấm ăn (nấm rơm) trên thế giới và Việt Nam 21

2.2.2 Tổng quan về phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên (SFA) trong đo lường hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả kinh tế trong sản xuất nông nghiệp 22

2.2.3 Các nghiên cứu về lựa chọn kỹ thuật/mô hình sản xuất mới, triển vọng trong sản xuất nông nghiệp 30

2.2.4 Các nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến sự sẵn lòng tham gia/áp dụng

công nghệ/kỹ thuật/mô hình mới, triển vọng trong sản xuất nông nghiệp 36

2.3 Phương pháp nghiên cứu 40

2.3.1 Cách tiếp cận nghiên cứu và khung nghiên cứu 40

41

2.3.2 Phương pháp thu thập số liệu 41

2.3.3 Phương pháp xử lý, phân tích số liệu 44

2.4 Tóm tắt chương 56

CHƯƠNG 3 TỔNG QUAN VỀ ĐỊA BÀN NGHIÊN CỨU 59

3.1 Tổng quan về vùng ĐBSCL 59

3.1.1 Vị trí địa lý và một số điều kiện tự nhiên 59

3.1.2 Điều kiện kinh tế xã hội 60

3.1.3 Sản xuất nông nghiệp của vùng 60

3.2 Tổng quan về địa bàn khảo sát 62

3.2.1 Tỉnh Đồng Tháp 62

3.3 Tình hình sản xuất và tiêu thụ nấm rơm 67

3.3.1 Trên thế giới 67

3.3.2 Tại Việt Nam 69

3.3.3 Tại Đồng bằng sông Cửu Long 69

3.3.4 Tiềm năng sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL 71

3.4 Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất nấm rơm 74

3.4.1 Thời tiết khí hậu 74

3.4.2 Các yếu tố đầu vào sản xuất của nông hộ 74

3.4.3 Các yếu tố về kinh tế xã hội 75

3.4.4 Kỹ thuật sản xuất nấm rơm 76

3.4.5 Nhóm nhân tố về thị trường 76

3.4.6 Các nhân tố vĩ mô 77

3.5 Tóm tắt chương 77

CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 79

4.1 Mô tả mẫu khảo sát 79

4.1.1 Đặc điểm nông hộ sản xuất nấm rơm 79

4.1.2 Đặc điểm các nguồn lực sản xuất nấm rơm 81

4.1.3 Mô hình, hình thức, số vụ sản xuất nấm rơm của nông hộ 85

4.1.4 Phế phụ phẩm sau khi sản xuất nấm rơm 86

4.2 Phân tích chi phí, doanh thu và thu nhập của nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL 87

4.2.1 Phân tích chi phí trong sản xuất nấm rơm 87

4.2.2 Doanh thu từ sản xuất nấm rơm của nông hộ 88

4.2.3 Thu nhập của các nông hộ sản xuất nấm rơm 91

4.3 Hiệu quả sản xuất nấm rơm 92

4.3.1 Hiệu quả kỹ thuật và các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật 92

4.3.2 Hiệu quả kinh tế và các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh tế 98

4.4 Phân tích lựa chọn kỹ thuật sản xuất nấm rơm 103

4.4.1 Kỹ thuật 1: sử dụng rơm 103

4.4.2 Kỹ thuật 2: sử dụng meo 104

4.4.3 Mức hiệu quả kỹ thuật của nghiệm thức 1B và nghiệm thức 2B 106

4.4.4 Hiệu quả tài chính của nghiệm thức 1B và nghiệm thức 2B 106

4.5 Các yếu tố ảnh hưởng đến sự sẵn lòng áp dụng kỹ thuật sản xuất nấm rơm mới, triển vọng 107

4.6 Đánh giá tiềm năng nâng cao hiệu quả tài chính của nông hộ sản xuất nấm rơm khi áp dụng kỹ thuật mới, triển vọng 111

4.7 Đánh giá tiềm năng giá trị của ngành hàng nấm rơm ở ĐBSCL 112

4.8 Giải pháp nâng cao hiệu quả kinh tế của các nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL 113

4.8.1 Thuận lợi và khó khăn 113

4.8.2 Giải pháp nâng cao hiệu quả kinh tế 114

4.9 Tóm tắt chương 116

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT 118

5.1 Kết luận 118

5.2 Hàm ý chính sách 120

5.2.1 Đối với Ủy ban nhân dân các tỉnh: 120

5.2.2 Đối với các Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn, các trung tâm khuyến nông các tỉnh ĐBSCL 121

5.2.3 Đối với các tổ chức, viện, trường 121

5.2.4 Đối với nông hộ sản xuất nấm rơm 121

5.3 Hạn chế của luận án và hướng nghiên cứu tiếp theo 121

TÀI LIỆU THAM KHẢO 122

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ 135

Phụ lục 4 Hiệu quả tài chính được đánh giá thông qua các chỉ tiêu tài chính 158

Phụ lục 5 Hàm sản xuất biên và hàm phi hiệu quả kỹ thuật 159

Phụ lục 6 Hàm lợi nhuận biên và hàm phi hiệu quả kinh tế 163

Phụ lục 7 Kết quả hàm hồi quy Probit 167

Bảng 2.4 Các yếu tố ảnh hưởng đến sự sẵn lòng tham gia/áp dụng công nghệ/kỹ thuật /mô hình mới, triển vọng trong sản xuất nông nghiệp 38

Bảng 2.5 Cơ cấu mẫu điều tra hộ sản xuất nấm rơm 43

Bảng 2.6 Mô tả biến được sử dụng trong ước lượng hiệu quả kỹ thuật 47

Bảng 2.7 Mô tả biến được sử dụng trong ước lượng hiệu quả kinh tế 52

Bảng 2.8 Mô tả biến được sử dụng trong ước lượng sẵn lòng áp dụng kỹ thuật mới, triển vọng 56

Bảng 3.1 Dự kiến sản lượng rơm rạ thu hoạch hàng năm ở ĐBSCL 62

Bảng 3.2 Lực lượng lao động của tỉnh Đồng Tháp năm 2016-2020 63

Bảng 3 3 Diện tích, sản lượng lúa và sản lượng rơm ngoài đồng tại tỉnh Đồng Tháp năm 2016-2020 64

Bảng 3.4 Diện tích và sản lượng nấm rơm ở tỉnh Đồng Tháp năm 2016-2020 64

Bảng 3.5 Lực lượng lao động Thành phố Cần Thơ năm 2016-2020 66

Bảng 3.6 Diện tích và sản lượng lúa Thành phố Cần Thơ năm 2016-2020 66

Bảng 3.7 Diện tích trồng nấm rơm ở Thành phố Cần Thơ từ năm 2016-2020 66

Bảng 3.8 Diện tích sản xuất nấm rơm tại vùng I , II Và III (ha) 73

Bảng 4.1 Đặc điểm chung của nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL 80

Bảng 4.2 Đặc điểm chung của nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL (tiếp theo) 80

Bảng 4.3 Đặc điểm rơm để sản xuất nấm rơm 82

Bảng 4.4 Hình thức và thời gian mua rơm để sản xuất nấm rơm 83

Bảng 4.5 Nơi bán và mua meo để sản xuất nấm rơm 84

Bảng 4.6 Các loại meo giống được sử dụng để sản xuất nấm rơm 84

Bảng 4.7 Đặc điểm đất sản xuất nấm rơm 85

Bảng 4.8 Vôi và phân bón 86

Bảng 4.9 Mô hình và hình thức sản xuất nấm rơm 86

Bảng 4.10 Phế phụ phẩm sau khi sản xuất nấm rơm 87

Bảng 4.11 Các loại chi phí trong sản xuất nấm rơm 90

Bảng 4.12 Hình thức bán và nơi bán nấm rơm 90

Bảng 4.13 Doanh thu từ sản xuất nấm rơm 91

Bảng 4.14 Hiệu quả tài chính của 115 nông hộ sản xuất nấm rơm 92

Bảng 4.15 Thống kê mô tả các biến số trong mô hình hàm sản xuất biên và hàm phi hiệu quả kỹ thuật 93

Bảng 4.16 Kết quả ước lượng hàm sản xuất biên và hàm phi hiệu quả kỹ thuật 95

Bảng 4.17 Phân phối mức hiệu quả kỹ thuật 96

Bảng 4.18 Thống kê mô tả các b iến số trong mô hình hàm lợi nhuận biên và hàm phi hiệu quả kinh tế 98

Bảng 4.19 Kết quả ước lượng hàm lợi nhuận biên và hàm phi hiệu quả kinh tế 100

Bảng 4.20 Phân phối mức hiệu quả kinh tế 101 Bảng 4.21 Các lựa chọn nghiệm thức và năng suất tương ứng kỹ thuật sử dụng rơm 103 Bảng 4.22 Kết quả phân tích lợi nhuận ròng kỹ thuật sử dụng rơm 104 Bảng 4.23 Kết quả phân tích loại trừ và tỷ suất lợi nhuận biên kỹ thuật sử dụng rơm 104 Bảng 4.24 Các lựa chọn nghiệm thức và năng suất tương ứng kỹ thuật sử dụng meo 105 Bảng 4.25 Kết quả phân tích lợi nhuận ròng kỹ thuật sử dụng meo 105 Bảng 4.26 Kết quả phân tích loại trừ và tỷ suất lợi nhuận biên kỹ thuật sử dụng meo 105 Bảng 4.27 Mức hiệu quả kỹ thuật ở nghiệm thức 1B và nghiệm thức 2B 106 Bảng 4.28 Hiệu quả tài chính của nghiệm thức 1B và nghiệm thức 2B 107 Bảng 4.29 Thống kê mô tả các yếu tố ảnh hưởng đến sẵn lòng tham gia kỹ thuật triển vọng 108 Bảng 4.30 Kết quả ước lượng và giá trị tác động biên (dy/dx) 108 Bảng 4.31 Hiệu quả tài chính của nông hộ sản xuất nấm rơm khi áp dụng kỹ thuật mới, triển vọng 112 Bảng 4.32 Giá trị sản xuất ngành hàng nấm rơm ở ĐBSCL 113

DANH MỤC HÌNH

Hình 2.1 Hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân bổ định hướng đầu vào 7

Hình 2.2 Hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân bổ định hướng đầu ra 8

Hình 2.3 Hàm sản xuất đầu vào đơn giản 10

Hình 2.4 Hàm lợi nhuận biên ngẫu nhiên chuẩn hóa (MLE) và trung bình (OLS) 16

Hình 2.5 Khung nghiên cứu của đề tài 41

Hình 3.1 Quy trình sản xuất nấm rơm 77

Hình 4.1 Nguồn rơm được các nông hộ sử dụng để sản xuất nấm rơm 83

Hình 4.2 Phân loại đất sản xuất nấm rơm 85

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Từ viết

tắt

Diễn giải

AE Allocative efficiency Hiệu quả phân bổ

BCR Benefit-Cost ratio Tỷ lệ lợi nhuận trên chi phí CIMMYT The International Maize and

Wheat Improvement Center Trung tâm cải tiến ngô và lúa mì quốc tế CSI Crop Sciences Institute Viện Khoa học cây sản xuất

DEA Data envelopment analysis Phân tích bao dữ liệu EE Economic efficiency Hiệu quả kinh tế

PBA Partial budget analysis Phân tích ngân sách biên PI Profitability index Chỉ số lợi nhuận

MRR Marginal rate of return Tỷ suất lợi nhuận biên

MARR Minimum Acceptable Rate of Return

Tỷ suất lợi nhuận tối thiểu chấp nhận được

MRTS Marginal rate of technical

Subtitution Tỷ lệ thay thế kỹ thuật biên

NARC National Agricultural Research Centre Trung tâm Nghiên cứu Nông nghiệp Quốc gia NPV Net Present Value Giá trị hiện tại

SFA Stochastic frontier analysis Phân tích biên ngẫu nhiên TE Technical efficiency Hiệu quả kỹ thuật

IRR Internal Rate of Return Tỷ suất hoàn vốn nội bộ

CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU 1.1 Lý do chọn đề tài

Nấm rơm (Volvariella volvacea) là một trong những loại thực phẩm giàu dinh dưỡng (protein, chất béo, carbohydrates, chất xơ,…), giàu khoáng chất (kali, natri, canxi và phốt pho), chứa nhiều loại vitamin, đặc biệt có nhiều loại axit amin thiết yếu mà cơ thể không tổng hợp được (Verma, 2002) Trong 100 gram nấm tươi có chứa 3,9 gram đạm; 0,25 gram chất béo; 1,87 gram chất xơ; 1,7 gram ion sắt (Ahlawat & Tewari, 2007) Trên thế giới, nấm rơm được xếp thứ ba trong các loại nấm sản xuất quan trọng do có hương vị thơm ngon và thời gian sinh trưởng ngắn hơn so với các loại nấm khác (Rajapakse, 2011)

Ở Việt Nam việc nghiên cứu và sản xuất nấm ăn mới bắt đầu từ những năm 1970 thế kỷ trước, đến nay đã làm chủ được công nghệ tạo giống, nuôi trồng, sản xuất, chế biến các loại nấm ăn và nấm dược liệu (Linh, 2015) Nước ta là một trong những nước có nhiều tiềm năng để phát triển sản xuất nấm ăn như nguồn nguyên liệu phong phú, nguồn lao động nông thôn dồi dào, thời tiết thuận lợi (Dũng, 2002; Hỷ và ctv, 2013) Ngành hàng nấm trở thành một ngành mạnh trong tỷ trọng giá trị sản xuất toàn ngành nông nghiệp Chính phủ đã ban hành Quyết định số 439/QĐ-TTg ngày 16/4/2012 phê duyệt Danh mục sản phẩm quốc gia thực hiện từ năm 2012 thuộc Chương trình phát triển sản phẩm quốc gia đến năm 2020 Căn cứ Quyết định trên, Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn đã ban hành Quyết định số 2690/QĐ-BNN-KHCN ngày 12/11/2013 phê duyệt đề án khung phát triển sản phẩm quốc gia “sản phẩm nấm ăn và nấm dược liệu” phục vụ chương trình phát triển sản phẩm quốc gia đến năm 2020 Theo Cục Trồng trọt, cả nước ta sản xuất 16 loại nấm, trong đó các tỉnh phía Nam chủ yếu sản xuất nấm rơm, nấm mộc nhĩ; các tỉnh phía Bắc sản xuất nấm hương, nấm sò, nấm linh chi Sản lượng nấm cả nước đạt hơn 250 tấn/năm Kim ngạch xuất khẩu nấm đạt từ 25-30 triệu USD, trong đó xuất khẩu nhiều nhất là nấm mộc nhĩ 120.000 tấn, nấm rơm 64.500 tấn, nấm sò 60.000 tấn và nấm linh chi 300 tấn (Hiến và ctv, 2013)

Đồng bằng sông Cửu Long được coi là vựa lúa lớn nhất cả nước, với mật độ canh tác 2 vụ/năm và có vùng canh tác 3 vụ/năm, diện tích trồng lúa 3.963,700 nghìn ha, sản lượng lúa 23.819,3 nghìn tấn (Tổng cục Thống kê, 2020) Lượng rơm rạ trên đồng ruộng rất lớn, nhưng sau thu hoạch người nông dân có thói quen đốt rơm rạ, vùi rơm, sản xuất nấm, chăn nuôi, bán và cho người khác Tuy nhiên hình thức đốt rơm rạ được nông dân chọn nhiều nhất, trong đó 98,23% vụ Đông Xuân, 89,67% vụ Hè Thu, 54,1% vụ Thu Đông trước khi làm vụ mùa mới (Nam và ctv, 2014) Cách làm này vừa gây lãng phí lớn vừa làm ô nhiễm không khí, gây hiệu ứng nhà kín từ đó gây ảnh hưởng xấu đến sản xuất nông nghiệp và gây hại cho sức khỏe của cộng đồng Để hạn chế đốt rơm sau thu hoạch thì việc sản xuất nấm rơm là giải pháp tốt để sử dụng nguồn rơm rạ lớn ở ĐBSCL (Thúc & Trúc, 2013)

Những năm qua, nhiều địa phương ở ĐBSCL, người nông dân đã biết tận dụng nguồn rơm nguyên liệu để sản xuất nấm rơm Sản xuất nấm rơm là nghề có vốn đầu tư

thấp, vòng quay nhanh, thu lợi cao, kỹ thuật sản xuất dễ dàng và ít rủi ro (Thắng, 2006) Sản xuất nấm rơm tại ĐBSCL đã góp phần giải quyết việc làm cho người nông dân ở vùng nông thôn, tăng thêm thu nhập cho người sản xuất lúa và cải thiện sinh kế cho người dân (Danh, 2011, 2016a) Do điều kiện tự nhiên thuận lợi cùng sự khuyến khích hỗ trợ của các ngành chức năng, nghề sản xuất nấm rơm đã tồn tại, phát triển khá bền vững, đáp ứng được nhu cầu thị trường, góp phần giải quyết việc làm, tăng thu nhập cho nông dân và giảm thiểu ô nhiễm môi trường Bên cạnh việc sản xuất nấm rơm theo kiểu truyền thống ở ngoài đồng ruộng, các vườn cây ăn trái hay trước sân nhà, nhiều hộ nông dân đã áp dụng kỹ thuật sản xuất nấm rơm trong nhà Đây là một trong những mô hình nông nghiệp công nghệ cao được ngành nông nghiệp triển khai thực hiện trong thời gian qua đã đem lại hiệu quả kinh tế cho các nông hộ sản xuất nấm rơm tại các tỉnh ở ĐBSCL như: Long An, Sóc Trăng, Đồng Tháp, Cần Thơ, Vĩnh Long, An Giang, Hậu Giang và Kiên Giang

Tuy nhiên, ngành hàng nấm rơm ở ĐBSCL được cho là chậm phát triển do thiếu quy hoạch (Hung và ctv, 2019) Nông hộ sản xuất nấm rơm gặp nhiều khó khăn như thiếu vốn sản xuất, thiếu thông tin thị trường, hạn chế về kỹ thuật sản xuất, meo kém chất lượng, thiếu sự kết nối giữa người sản xuất nấm với các tác nhân tham gia trong ngành hàng (Hiếu, 2009) Nông hộ sản xuất nấm rơm ngoài trời phụ thuộc rất nhiều vào thời tiết gây ảnh hưởng đến hiệu quả kinh tế Nguồn rơm chưa đảm bảo chất lượng, giá rơm tăng, thiếu vốn đầu tư và giá bán nấm rơm dao động nhiều, đặc biệt là thị trường tiêu thụ nấm tươi (Trúc & Hương, 2017) Tại một số địa phương, người nông dân sản xuất nấm rơm mang tính tự phát, tận dụng nguồn nguyên liệu có sẵn, sản xuất mang tính truyền thống, lạc hậu nên năng suất và chất lượng nấm rơm chưa cao, hiệu quả kinh tế của các nông hộ sản xuất nấm rơm còn thấp (Hòa & Thiên, 2011) Bán buôn giữ vai trò điều khiển, chi phối toàn bộ các hoạt động kinh doanh nấm rơm trên thị trường Người sản xuất nấm rơm là người hưởng lợi thấp nhất, bán buôn là người hưởng lợi cao nhất (Dũng & Hòa, 2012)

Các nghiên cứu cho thấy sản xuất nấm rơm góp phần giải quyết được vấn đề cấp thiết của vùng ĐBSCL về sử dụng phế phẩm trong nông nghiệp, giảm ô nhiễm môi trường, tạo việc làm cho nông hộ, góp phần tăng thu nhập và cải thiện sinh kế cho nông hộ Tuy nhiên năng suất, chất lượng nấm rơm chưa cao nên hiệu quả kinh tế của nông hộ sản xuất nấm rơm còn thấp, do đó cần có giải pháp để nông hộ sản xuất nấm rơm đạt hiệu quả kinh tế cao Xuất phát từ thực tế đó, đề tài: “Giải pháp nâng cao hiệu quả kinh tế của nông hộ sản xuất nấm rơm ở Đồng bằng sông Cửu Long” được chọn làm đề tài nghiên cứu

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chung của nghiên cứu là phân tích, đánh giá hiệu quả kinh tế của nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL, từ đó đề xuất các giải pháp nâng cao hiệu quả kinh tế của nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL

Mục tiêu cụ thể của nghiên cứu, bao gồm:

(1) Phân tích tình hình sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL

(2) Phân tích hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả kinh tế của nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL

(3) Phân tích lựa chọn kỹ thuật sản xuất nấm rơm mới, triển vọng của nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL

(4) Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sẵn lòng áp dụng kỹ thuật sản xuất nấm rơm mới, triển vọng của các nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL

(5) Đề xuất các giải pháp nâng cao hiệu quả kinh tế của nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL

1.3 Câu hỏi nghiên cứu

Để giải quyết mục tiêu nghiên cứu đặt ra, nghiên cứu cần trả lời các câu hỏi nghiên cứu sau:

(1) Tình hình sản xuất nấm rơm của các nông hộ ở ĐBSCL như thế nào?

(2) Mức hiệu quả kỹ thuật, mức hiệu quả kinh tế của nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL như thế nào và những yếu tố nào ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả kinh tế của các nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL?

(3) Những kỹ thuật sản xuất nấm rơm mới, triển vọng nào đem lại hiệu quả kinh tế cao cho nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL?

(4) Người sản xuất nấm rơm có sẵn lòng áp dụng kỹ thuật sản xuất nấm rơm mới, triển vọng hay không và những yếu tố nào ảnh hưởng đến quyết định sẵn lòng áp dụng kỹ thuật sản xuất nấm rơm mới, triển vọng của các nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL?

(5) Giải pháp nào đem lại hiệu quả kinh tế cho các nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL?

1.4 Giả thuyết nghiên cứu

Luận án đặt ra các giả thuyết nghiên cứu sau:

H1: Lượng sử dụng của yếu tố đầu vào ảnh hưởng đến năng suất nấm rơm

H2: Giá các yếu tố đầu vào ảnh hưởng đến lợi nhuận của nông hộ sản xuất nấm rơm

H3: Các yếu tố về kinh tế-xã hội của nông hộ ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả kinh tế sản xuất nấm rơm

H4: Các yếu tố về kinh tế-xã hội của nông hộ ảnh hưởng đến quyết định sẵn lòng áp dụng kỹ thuật sản xuất nấm rơm mới, triển vọng

1.5 Phạm vi nghiên cứu 1.5.1 Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu là phân tích hiệu quả kinh tế sản xuất nấm rơm và chủ thể nghiên cứu là những nông hộ sản xuất nấm rơm ngoài trời vùng ĐBSCL

1.5.2 Phạm vi không gian

Luận án chọn số liệu được thu thập tại tỉnh Đồng Tháp và thành phố Cần Thơ Lý do là, Cần Thơ và Đồng Tháp là hai địa phương có truyền thống sản xuất nấm rơm lâu

năm, diện tích trồng nấm rơm lớn và nhiều mô hình sản xuất nấm rơm ngoài trời Tại Cần Thơ có hai quận Ô Môn và Bình Thủy và ở Đồng Tháp có huyện Lai Vung được chọn để thu thập số liệu sơ cấp

1.5.3 Phạm vi thời gian

Thời gian thu thập số liệu sơ cấp liên quan đến những vấn đề nghiên cứu là các thông tin về hoạt động sản xuất nấm rơm của các nông hộ sản xuất nấm rơm ngoài trời ở ĐBSCL từ tháng 3 đến tháng 4 năm 2019

1.5.4 Phạm vi nội dung nghiên cứu

Căn cứ vào mục tiêu nghiên cứu, luận án bao gồm các nội dung sau: (1) Đánh giá thực trạng sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL

(2) Ước lượng hiệu quả kỹ thuật và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật của các nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL Nghiên cứu cũng ước lượng hiệu quả kinh tế và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh tế của các nông hộ sản xuất nấm rơm

(3) Trên cơ sở xác định các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất cũng như lợi nhuận của nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL, nghiên cứu tiến hành phân tích các kỹ thuật sản xuất nấm rơm triển vọng đem lại năng suất và lợi nhuận cao cho nông hộ sản xuất nấm rơm

(4) Từ kết quả phân tích ở trên, nghiên cứu thực hiện phân tích sự sẵn lòng áp dụng kỹ thuật sản xuất nấm rơm mới, triển vọng và tìm các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sẵn lòng áp dụng các kỹ thuật sản xuất nấm rơm mới, triển vọng của nông hộ sản xuất nấm rơm

(5) Trên cơ sở kết quả nghiên cứu trên, luận án đề xuất các giải pháp nâng cao hiệu quả kinh tế của nông hộ sản xuất nấm rơm ở Đồng Tháp, Cần Thơ nói riêng và ở ĐBSCL nói chung

1.6 Cấu trúc của luận án

Luận án gồm 05 chương với các nội dung cụ thể như sau:

Chương 1: Giới thiệu: Nội dung của chương này là nêu lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi, đối tượng, giả thuyết nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu, cấu trúc của luận án Đồng thời nội dung của chương này nêu những đóng góp của luận án

Chương 2: Cơ sở lý luận và phương pháp nghiên cứu: Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết và lý luận về phương pháp phân tích hiệu quả kinh tế và phương pháp phân tích ngân sách biên Tổng quan kết quả các nghiên cứu có liên quan đến nội dung, mục tiêu của luận án để tìm ra lỗ hổng nghiên cứu nhằm phát triển nội dung và phương pháp nghiên cứu của luận án Dựa trên cơ sở lý thuyết và lý luận, Tổng quan tài liệu các nghiên cứu, tác giả xây dựng các mô hình nghiên cứu phù hợp cho luận án

Chương 3: Giới thiệu tổng quan về địa bàn nghiên cứu: Phân tích các đặc điểm về điều kiện tự nhiên, kinh tế xã hội và hoạt động sản xuất nông nghiệp của ĐBSCL

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận: Tình hình sản xuất và tiêu thụ nấm rơm trên thế giới, Việt Nam và ĐBSCL; Phân tích đặc điểm của nông hộ sản xuất nấm; Phân tích hiệu quả tài chính của nông hộ sản xuất nấm rơm; Ước lượng hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả kinh tế và tìm các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả kinh tế; Phân tích, lựa chọn các kỹ thuật sản xuất nấm rơm mới, triển vọng; Và xác định, phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự sẵn lòng áp dụng kỹ thuật sản xuất nấm rơm mới, triển vọng Trên cơ sở kết quả phân tích trên, tác giả đề xuất các giải pháp nâng cao hiệu quả kinh tế cho nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL

Chương 5: Kết luận và kiến nghị: Nghiên cứu trình bày các kết quả đạt được của nghiên cứu theo các mục tiêu và nội dung nghiên cứu Dựa trên kết quả phân tích, nghiên cứu rút đề xuất hàm ý chính sách, hạn chế của luận án và hướng nghiên cứu tiếp theo 1.7 Đóng góp của luận án

1.7.1 Về mặt học thuật

Luận án cung cấp các cơ sở khoa học để phân tích ảnh hưởng đến hiệu quả kinh tế của các nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL Ngoài ra luận án là sự kết hợp giữa phân tích hiệu quả kinh tế và phân tích ngân sách biên (lựa chọn các kỹ thuật sản xuất nấm rơm) để biện luận thêm kết quả phân tích về hiệu quả kinh tế của các nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL

1.7.2 Về mặt thực tiễn

Luận án đo lường hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả kinh tế và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất, lợi nhuận, hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả kinh tế của nông hộ sản xuất nấm rơm theo phương pháp phân tích tham số Luận án ước lượng hàm sản xuất biên ngẫu nhiên và hàm phi hiệu quả kỹ thuật, hàm lợi nhuận biên ngẫu nhiên và hàm phi hiệu quả kinh tế theo phương pháp ước lượng một bước (one-step estimation) Bên cạnh đó luận án còn sử dụng phương pháp phân tích ngân sách biên để đưa ra sự lựa chọn phương pháp sản xuất tối ưu bao gồm cả việc sử dụng các yếu tố đầu vào, yếu tố năng suất và lợi nhuận sản xuất nấm rơm Ngoài ra luận án còn xác định và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sẵn lòng áp dụng kỹ thuật sản xuất nấm rơm triển vọng cho các nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL

Từ kết quả nghiên cứu trên, luận án có thể đóng góp về mặt thực tiễn về lựa chọn kỹ thuật sản xuất có hiệu quả kinh tế cho nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL Bên cạnh đó, tác giả đề xuất các giải pháp để nâng cao hiệu quả kinh tế sản xuất nấm rơm của các nông hộ ở ĐBSCL nhằm giúp chính quyền địa phương và các nông hộ sản xuất nấm rơm có thể tham khảo để góp phần nâng cao hiệu quả kinh tế trong sản xuất nấm rơm một cách bền vững, nông hộ cải thiện sinh kế, phát triển kinh tế gia đình và cải thiện cuộc sống

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nội dung của Chương 2 trình bày cơ sở lý thuyết về hiệu quả kinh tế, tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm của các nhà nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan đến nội dung nghiên cứu của luận án Từ đó tác giả lựa chọn phương pháp nghiên cứu phù hợp với mục tiên nghiên cứu của luận án Chương này bao gồm những nội dung chính như sau: (i) cơ sở lý thuyết về hiệu quả kinh tế của hoạt động sản xuất; (ii) tổng quan các nghiên cứu có liên quan đến nội dung nghiên cứu; (iii) Phương pháp nghiên cứu của luận án

2.1 Cơ sở lý thuyết

2.1.1 Khái niệm về hiệu quả trong sản xuất

Ali & John (1989) đã dựa trên định nghĩa của Farrell (1957) về hiệu quả, hiệu quả là khả năng tạo ra một mức sản lượng với chi phí thấp nhất Do đó, các hiệu quả của một nhà sản xuất riêng lẻ có thể được đo lường bằng tỷ lệ chi phí thấp nhất trên chi phí thực tế để tạo ra một mức sản lượng Theo Farrell (1957), hiệu quả của một nhà sản xuất bao gồm 2 thành phần: hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân bổ Hiệu quả kỹ thuật (technical efficiency) của nhà sản xuất được định nghĩa là khả năng đạt được sản lượng tối đa từ một tập hợp các yếu tố đầu vào nhất định ứng với trình độ kỹ thuật nhất định Hiệu quả phân bổ (allocative efficiency) phản ánh khả năng lựa chọn một lượng đầu vào tối ưu với mức giá tương ứng của đầu vào đó Khi đạt được cả hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân bổ thì sẽ đạt được hiệu quả kinh tế (economic efficiency)

2.1.1.1 Khái niệm về hiệu quả theo định hướng đầu vào

Farrell (1957) đã minh họa ý tưởng của mình bằng một ví dụ đơn giản liên quan đến hiệu quả của nhà sản xuất theo cách tiếp cận định hướng đầu vào Các loại hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân bổ được biểu diễn bởi Hình 3.1 Giả sử nhà sản xuất sử dụng hai yếu tố đầu vào x1 và x2 để sản xuất ra một loại sản phẩm Y theo giả định hiệu suất quy mô cố định

Ta có đường đẳng lượng SS’(unit isoquant) cho biết đầu vào tối thiểu được sử dụng để có thể tạo ra một đơn vị sản phẩm Vì vậy, những điểm phối hợp khác nhau của các yếu tố đầu vào nằm trên đường đẳng lượng SS’ được xem là đạt hiệu quả kỹ thuật (điểm Q là hiệu quả kỹ thuật vì Q nằm trên đường đẳng lượng) Những điểm nằm phía trên và về phía bên phải đường đẳng lượng SS’ được xem là phi hiệu quả kỹ thuật do sử dụng số lượng đầu vào nhiều hơn mức tối thiểu để sản xuất ra một đơn vị sản phẩm Khoảng cách QP dọc theo đường OP đo lường mức phi hiệu quả của nhà sản xuất nằm tại điểm P Khoảng cách này được đo lường bởi tỷ số mà các đầu vào có thể được thu nhỏ lại, không làm giảm sản lượng Mức phi hiệu quả tại điểm P được đo lường bằng tỷ số QP/OP do đó mức hiệu quả kỹ thuật (TE) được đo lường bởi tỷ số:

TE = 1- QP/OP = OQ/OP

Mức hiệu quả kỹ thuật nhận giá trị (0,1); TE = 1, nhà sản xuất hoạt động hiệu quả về mặt kỹ thuật Đo lường hiệu quả kỹ thuật của một nhà sản xuất được định hướng đầu vào có thể được biểu thị dưới dạng hàm khoảng cách đầu vào di(x,q):

TE = 1/di(x,q)

Nhà sản xuất đang được xem xét có hiệu quả về mặt kỹ thuật nếu nó ở đường biên, trong trường hợp TE = 1 và di(x,q) =1

Giả sử nhà sản xuất biết trước giá các yếu tố đầu vào trên thị trường và tỷ số giá của các yếu tố đầu vào phản ánh độ dốc của đường đẳng phí AA’ Khoảng cách RQ đo lường mức phi hiệu quả phân bổ Mức phi hiệu quả phân bổ được đo lường bởi tỷ số RQ/OQ Đối với phối hợp đầu vào có chi phí nhỏ nhất được cho tại điểm Q’, nhà sản xuất đạt hiệu quả kỹ thuật (Q) nhưng không đạt hiệu quả phân bổ Do đó, phải kết hợp các yếu tố đầu vào tại điểm Q’, nhà sản xuất sẽ đạt được hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân bổ Hiệu quả phân bổ (AE) được đo lường bởi tỷ số:

AE = OR/OQ

Theo Farrell (1957), khi nhà sản xuất đạt được cả hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân bổ thì sẽ đạt được hiệu quả kinh tế Hiệu quả kinh tế của nhà sản xuất (EE) được đo lường bằng tích số giữa hiệu quả kỹ thuật (TE) và hiệu quả phân bổ (AE)

Hình 2.1 Hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân bổ định hướng đầu vào (Nguồn: Mô phỏng từ Farell, 1957)

2.1.1.2 Khái niệm về hiệu quả theo định hướng đầu ra

Xem xét trường hợp một quá trình sản xuất với một đầu vào duy nhất, x và hai đầu ra, q1, q2 Giả sử hàm sản xuất này có hiệu suất quy mô không đổi và được biểu diễn trong hình 3.2 Đường cong ZZ’ là đường giới hạn khả năng sản xuất Một công ty hoạt động kém hiệu quả đang hoạt động tại điểm A Một doanh nghiệp kém hiệu quả kỹ thuật

nằm dưới đường cong ZZ’ và khoảng cách AB thể hiện sự kém hiệu quả về mặt kỹ thuật Mức hiệu quả kỹ thuật được đo lường bằng tỷ số % là OA/OB Tỷ số này sản lượng có thể được tăng lên mà không yêu cầu thêm đầu vào nếu đạt hiệu quả kỹ thuật Do đó, hiệu quả kỹ thuật (TE) được đo lường bởi tỷ số:

TE = OA/OB = d0 (x,q)

Trong đó: d0 (x,q) là hàm khoảng cách sản lượng tại vectơ đầu vào được quan sát x và vectơ đầu ra được quan sát q

Hiệu quả kinh tế có thể được xác định cho bất kỳ vectơ giá đầu ra được quan sát p và được biểu thị bằng đường DD’ Nếu q, q’, q* đại diện cho vectơ sản lượng được quan sát của nhà sản xuất tại điểm A, vectơ sản xuất hiệu quả kỹ thuật liên quan đến điểm B và vectơ hiệu quả kinh tế liên quan đến điểm B’, thì hiệu quả kinh tế của nhà sản xuất được xác định là:

EE =p’q/p’q* = OA/OC

Nếu nhà sản xuất có thông tin về giá và nhà sản xuất có thể vẽ đường đẳng thu DD' và xác định các thước đo hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân bổ như sau:

AE = p’q’/p’q* = OB/OC; TE = p’q/pq’ = OA/OB

Như vậy khi nhà sản xuất đạt được cả hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân bổ thì sẽ đạt được hiệu quả kinh tế Hiệu quả kinh tế của nhà sản xuất (EE) được đo lường bằng tích số giữa hiệu quả kỹ thuật (TE) và hiệu quả phân bổ (AE):

Các mức hiệu quả kinh tế, hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân bổ có giá trị nằm trong khoảng (0,1) Mức hiệu quả kỹ thuật định hướng đầu ra bằng với hàm khoảng cách

2.1.2 Hiệu quả kinh tế trong sản xuất

Theo Farrell (1957), hiệu quả kinh tế của nhà sản xuất (EE) được đo lường bằng tích số giữa hiệu quả kỹ thuật (TE) và hiệu quả phân bổ (AE) Hay hiệu quả kinh tế trong sản xuất được định nghĩa là khả năng của một nhà sản xuất trong việc tạo ra một lượng đầu ra với chi phí tối thiểu ứng với một trình độ công nghệ nhất định

EE = TE * AE

Theo Coelli và ctv (2005), hiệu quả phân bổ và hiệu quả kỹ thuật kết hợp để đưa ra một đo lường hiệu quả kinh tế tổng thể

2.1.3 Hàm sản xuất

Hàm sản xuất đã được sử dụng như một công cụ quan trọng của phân tích kinh tế Một số người nghĩ rằng Philip Wicksteed (1894) là nhà kinh tế học đầu có khái niệm về mối quan hệ giữa sản lượng và các yếu tố đầu vào: q = f (x1, x2, , xn) Mặc dù có một số bằng chứng khác cho thấy Johann Von Thünen là người đầu tiên xây dựng hàm sản xuất vào những năm 1840 (Humphrey, 1997)

Humphrey (1997), một nhà sản xuất có thể đạt sản lượng tối đa với một kiến thức công nghệ và một lượng nhất định của các yếu tố đầu vào Nói cách khác, hàm sản xuất đơn giản là một tập hợp các công thức hoặc kỹ thuật để kết hợp các yếu tố đầu vào để tạo ra sản lượng đầu ra Hàm sảm xuất bao gồm tổng sản phẩm q với lao động L, vốn K và đất đai T (địa hình) và các yếu tố đầu vào khác kết hợp lại với nhau và hàm sản xuất được viết:

Theo Coelli & ctv (2005), xem xét một nhà sản xuất sử dụng một lượng các yếu tố đầu vào (lao động, máy móc, vật tư) để sản xuất một lượng đầu ra duy nhất với một trình độ công nghệ nhất định Hàm sản xuất có dạng:

Trong đó q là đại diện cho đầu ra và x = (x1, x2, , xn)đại diện cho các yếu tố đầu vào Trong suốt quá trình sản xuất, các yếu tố đầu vào này nằm trong tầm kiểm soát hiệu quả của người ra quyết định Các yếu tố đầu vào khác nằm ngoài tầm kiểm soát của người ra quyết định cũng rất quan trọng (ví dụ như lượng mưa)

Thuộc tính của hàm sản xuất: Tính không âm (nonnegativity): Giá trị của hàm f(x) là một số hữu hạn, không âm, sản lượng đầu ra luôn là số dương; Hàm f(x)>0 khi có ít nhất một yếu tố đầu vào; Đường sản xuất có dạng hình lồi khi tăng x (concave in x): Sự kết hợp tuyến tính của các yếu tố đầu vào x0 và x1 sẽ tạo ra kết quả đầu ra không nhỏ hơn sự kết hợp tuyến tính tương tự của f(x0) và f(x1) Tức là, nếu tăng lượng đầu vào thì lượng đầu ra sẽ tăng theo dạng hình lồi do quy luật năng suất biên giảm dần

Năng suất biên (marginal product, MP) của một yếu tố đầu vào là sản lượng đầu ra tăng thêm do sử dụng thêm một đơn vị yếu tố đầu vào, nếu các yếu tố khác không thay đổi Theo Hình vẽ 2.3 năng suất biên tại điểm G (G bằng độ dốc của hàm tại G =

G

E

0) E là điểm sản xuất tối ưu, năng suất trung bình tại E (Average product, AP) Năng suất biên (MP) được tính bằng cách lấy đạo hàm của hàm sản xuất theo yếu tố đầu vào.

Hình 2.3 Hàm sản xuất đầu vào đơn giản (Nguồn: Coelli & ctv, 2005)

Lấy đạo hàm của hàm số (2.4), ta có:

Trong đó: ∆�㕓(�㕥) là sự thay đổi của f(x); ∆�㕥 là sự thay đổi của x

Tỷ lệ thay thế kỹ thuật biên (marginal rate of technical substitution - MRTS):

MRTS = �㔕�㕥 (�㕥 , … , �㕥�㔕�㕥 , �㕥 , … �㕥 ) = −MPMP (2.6)

Trong phương trình (2.6): �㕥 (�㕥 , … , �㕥 , �㕥 , … �㕥 ) là một hàm số cho biết cần bao nhiêu các yếu tố đầu vào xn để tạo ra một sản lượng đầu ra cố định khi sử dụng số lượng �㕥 , … , �㕥 , �㕥 , … �㕥 của các yếu tố đầu vào khác

2.1.4 Hàm sản xuất Cobb-Douglas

Theo Humphrey (1997), có ít nhất 18 nhà kinh tế học từ bảy quốc gia trong suốt 160 năm đã trình bày hoặc mô tả các hàm sản xuất trước Cobb-Douglas Hàm sản xuất Cobb-Douglas được công bố vào năm 1928 Trong một kỳ nghỉ tại Amherst, nhà kinh tế học Paul Douglas của Đại học Chicago đã yêu cầu giáo sư toán học Charles W Cobb đề xuất một phương trình mô tả mối quan hệ giữa các chuỗi thời gian về sản lượng sản xuất, đầu vào là lao động và đầu vào vốn mà Douglas đã tập hợp trong giai đoạn 1889 -1922 Hàm sản xuất Cobb-Douglas có dạng:

Điểm uốn của

đường xuất tối ưu

Trong đó: q là tổng sản lượng; K là số lượng vốn; L là số lượng lao động; Hệ số b là một tham số; Hệ số mũ α, β là hệ số co giãn đầu vào đối với vốn và lao động

Theo Douglas (1976), hàm sản xuất Cobb-Douglas được thử nghiệm một lần nữa và được thực hiện trong 7 năm (1956, 1957, 1964, 1965, 1966, 1967 và 1968) để quan sát về sản xuất của các ngành công nghiệp tại Úc Kết quả nghiên cứu cho thấy, hiệu suất quy mô không đổi được điều chỉnh chặt chẻ và hệ số lao động gần bằng 0,6 Samuelson (1979), đã đưa ra một đánh giá ý nghĩa thực nghiệm của hàm sản xuất Cobb-Douglas và các hoạt động sản xuất biên liên quan Theo Jesus & Adams (2005), hàm sản xuất Cobb-Douglas là dạng hàm sản xuất phổ biến nhất trong các phân tích lý thuyết và thực nghiệm về tăng trưởng và năng suất trong sản xuất Việc ước lượng các tham số của hàm sản xuất là trọng tâm của phần lớn công việc ngày nay về tăng trưởng, thay đổi công nghệ, năng suất và lao động

Hàm sản xuất Cobb-Douglas rất hữu ích, có thể được chuyển sang dạng hàm tuyến tính và ước lượng bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất (Ordinary Least Squares - OLS), hàm số có dạng:

Từ (2.9) và (2.10), hệ số α, β là hệ số co giãn của sản lượng theo số lượng vốn (K) và số lượng lao động (L) Do đó độ lớn của hệ số α, β cho biết mức độ ảnh hưởng của K và L đến sản lượng

Hàm Cobb-Douglas có thể được ước lượng để tính hiệu suất theo quy mô của sản xuất (tùy thuộc vào các giá trị của α và β) Hệ số có giãn: E = α + β

Ta có các trường hợp như sau:

Nếu E = 1 thì năng suất biên cố định theo quy mô (Constant returns to scale), tức là khi thay đổi lượng đầu vào bằng 1%, năng suất cũng thay đổi 1%

Nếu E > 1 thì năng suất biên tăng theo quy mô (Increasing returns to scale), tức là khi thay đổi lượng đầu vào bằng 1%, năng suất thay đổi lớn hơn 1%

Nếu E < 1 thì năng suất biên giảm theo quy mô (Decreasing returns to scale), tức là khi thay đổi lượng đầu vào bằng 1%, năng suất thay đổi nhỏ hơn 1%

Trong các loại hiệu suất theo quy mô thì hiệu suất quy mô cố định có vai trò quan trọng trong lý thuyết kinh tế

2.1.5 Phương pháp ước lượng hiệu quả sản xuất

Farrell (1957) là người đầu tiên đề xuất cách tiếp cận ước lượng hiệu quả sản xuất của các đơn vị quan sát Ý tưởng của Farrell được mở rộng bởi Charnes, Cooper & Rhodes (1981), Fare & Lovell (1985), Charnes & Cooper (1984) Phương pháp phân tích được sử dụng để ước lượng hiệu quả sản xuất của các nghiên cứu trên là phương pháp phi tham số Ngày nay để đo lường hiệu quả, hiệu quả sản xuất nông nghiệp, các nhà nghiên cứu thường sử dụng hai phương pháp phổ biến, đó là phương pháp phân tích bao dữ liệu (DEA) là phương pháp ước lượng phi tham số và phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên (SFA) là phương pháp ước lượng tham số

Thứ nhất, phương pháp phân tích bao dữ liệu (Data envelopment analysis - DEA) là một phương pháp tiếp cận phi tham số để ước lượng hiệu quả và ban đầu được đề xuất bởi Charnes và ctv (1978) dựa trên mô hình của Farrell (1957) DEA là một phương pháp dựa trên lập trình tuyến tính để ước lượng cận biên sản xuất Charnes và ctv (1978) tiếp cận hiệu quả định hướng đầu vào theo giả thiết hiệu quả không đổi theo quy mô (constant returns to sacle-CRS) Sau đó, Banker và ctv (1984) đã phát triển với giả thiết hiệu quả thay đổi theo quy mô (variable return to scale -VRS) Phương pháp này đã được các tác giả trong và ngoài nước tiếp cận để phân tích hiệu quả trong sản xuất nông nghiệp như Sharma & ctv (1999); Coelli (1998), Coelli và ctv (2002), Daehoon (2003); Chavas (2005); Nhựt ( 2007, 2009, 2010, 2011, 2012); Hassanpour (2012); Khoshroo (2013); Au (2015); Xuân (2015); Raheli (2017); Hien và ctv (2018); Gaviglio và ctv (2021)

Thứ hai, phương pháp ước lượng tham số sử dụng mô hình phân tích biên ngẫu nhiên (Stochastic frontier analysis-SFA) SFA là khung lý thuyết về hiệu quả sản xuất bắt đầu từ thập kỷ 1950 bởi Koopmans (1951), Debreu (1951); Shephard (1953) Farrell (1957) là người đầu tiên đo lường hiệu quả sản xuất Aigner & Chu (1968) là người đầu tiên làm theo lời đề nghị của Farrell về cách tiếp cận biên tham số xác định Phương pháp ước lượng tham số được đề xuất cách tiếp cận mới bởi Aigner và ctv (1977) và Meeusen & van den Broeck (1977) Trong các mô hình này, biên sản xuất được định nghĩa đầu ra là một hàm ngẫu nhiên của một tập hợp các đầu vào nhất định Sự hiện diện của các yếu tố ngẫu nhiên làm cho các mô hình ít bị ảnh hưởng bởi các yếu tố ngoại sinh hơn các mô hình biên xác định SFA đã được phát triển bởi một số tác giả: Schmidt & Lovell (1979); Førsund và ctv (1980); Greene (1980); Stevenson (1980); Jondrow và ctv (1982); Koop & Diewert (1982); Lee (1983); Schmidt & Sickles (1984); Fare & Lovell, (1985); Schimidt (1986); Ali & Film (1989); Bauer (1990); Kumbhakar (1990); Battese & Coelli (1992), Greene (1993); Battese & Coelli (1995); Coelli & Battese

(1996); Bravo -Ureta & Pinheiro (1997); Coelli và ctv (2005) Hiện nay, phương pháp này đã được các tác giả trong và ngoài nước sử dụng để ước lượng hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả phân bổ và hiệu quả kinh tế trong sản xuất nông nghiệp như: Chirwa (2003); Rahman (2003); Kolawole (2006); Abdulai & Tietje (2007); Hyuha và ctv (2007); Ajewole và ctv (2008); Thông và ctv (2011); Khai (2011); Sadiq và ctv (2015); Hải và ctv (2015); Đặng (2012, 2017); Kaka (2016); Bala và ctv (2018); Dlamini và ctv (2018); Dũng (2019); Belete (2020); Đokíc và ctv (2022)

Cả hai phương pháp có ưu nhược điểm và tính phù hợp của phương pháp với dữ liệu mà nhà nghiên cứu muốn ước lượng Một số nghiên cứu về việc so sánh hai cách tiếp cận trên như Gong & Sickles (1992), Kalaitzandonakes & Duun (1995); Hjalmarsson và ctv (1996); Sharma và ctv (1997); Wadud & White (2000); Sickles (2005); Lee (2005); Minh & Long (2009); Ghorbani và ctv (2010); Alexandros & Md (2011); Madau (2012); Những ưu và nhược điểm của phương pháp DEA và SFA được trình bày trong Bảng 2.1

Bảng 2.1 So sánh ưu và nhược điểm của hai phương pháp ước lượng hiệu quả sản xuất

Ưu điểm - Không cần xác định một dạng hàm sản xuất khi xây dựng biên sản xuất

- Có thể ứng dụng trong những nghiên cứu có cỡ mẫu quan sát nhỏ

- Không giới hạn số lượng yếu tố đầu ra của mô hình nghiên cứu

- Có thể sử dụng để ước lượng riêng biệt các loại hiệu quả sản xuất

- Có tính đến sự biến thiên ngẫu nhiên của đầu ra do khả năng xử lý nhiễu ngẫu nhiên có thể ảnh hưởng đến đầu ra

- Không giả định trước tất cả các hộ sản xuất đều đạt hiệu quả

- Không cần thông tin về giá yếu tố đầu vào và đầu ra

- Có thể kiểm định các yếu tố đầu vào

- Có thể tách phần phi hiệu quả và phần nhiễu ra khỏi sai số trong mô hình ước lượng

- Uớc lượng các mức độ hiệu quả cao nhất của hộ chứ không phải là hiệu quả kỹ thuật trung bình của hộ Nhược điểm - Không kiểm định các yếu tố đầu vào

- Không tách biệt phần phi hiệu quả và phần sai số (phần nhiễu) không thể kiểm soát bởi mô hình ước lượng

- Không sử dụng dữ liệu bảng để đo lường mức hiệu quả trong sản xuất - Nếu bỏ một yếu tố đầu vào và đầu ra quan trọng có thể kết quả bị sai lệch

- Xác định dạng hàm số và sai số - Cỡ mẫu quan sát đủ lớn nhằm tránh trường hợp thiếu bậc tự do

- Loại phân phối được giả định nhạy cảm với điểm đánh giá hiệu quả

Nguồn: Førsund và ctv (1980); Coelli và ctv (2005); Nhựt (2012), Madau (2012), Xuân (2015), Lộc (2016)

Từ kết quả so sánh trên, tác giả nhận thấy khi khảo sát các nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL, dữ liệu sơ cấp thu thập trực tiếp từ nông hộ nên sẽ có sai số đo lường

trong dữ liệu khảo sát, điều này rất quan trọng đối với các nghiên cứu về hiệu quả sản xuất của các nông hộ Phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên (SFA) cho phép tách phần phi hiệu quả và phần nhiễu ra khỏi sai số trong mô hình ước lượng, có thể kiểm định các yếu tố đầu vào Vì vậy tác giả lựa chọn sử dụng phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên (SFA) để đo lường hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả kinh tế của nông hộ sản xuất nấm rơm phù hợp hơn phương pháp phân tích bao dữ liệu (DEA)

2.1.6 Hàm sản xuất biên ngẫu nhiên

Mô hình hàm sản xuất biên ngẫu nhiên (the stochastic frontier production function) đã được đề xuất độc lập bởi Aigner và ctv (1977); Meeusen & van den Broeck (1977) Đặc điểm kỹ thuật cho phép đầu ra là được chỉ định như một hàm của các yếu tố sản xuất có thể kiểm soát được, tiếng ồn ngẫu nhiên và phi hiệu quả kỹ thuật Do đó, hàm sản xuất biên ngẫu nhiên có hai thành phần: một là các sai số ngẫu nhiên (ví dụ: lỗi đo lường trong biến đầu ra, điều kiện thời tiết, bệnh tật, v.v và các tác động tổng hợp của các yếu tố đầu vào không quan sát được hoặc không kiểm soát được trong sản xuất) và hai là sự kém hiệu quả kỹ thuật trong sản xuất Các nghiên cứu về hiệu quả kỹ thuật sử dụng hàm sản xuất biên ngẫu nhiên như Battese & Coelli (1992); Battese & Coelli (1995); Battese & Coelli (1996); Bravo-Ureta & Evenson (1997); Sharma và ctv (1999); Thiam (2001); Kebede (2001); Kibaara (2005); Chirwa (2007); Fasasi (2007); Radam và ctv (2008); Ajewole & Folayan (2008); Khai (2011); Đặng (2012); Mango (2015); Dlamini (2018) Hàm sản xuất biên ngẫu nhiên được viết:

Trong đó: Yi là sản lượng của nông hộ thứ i, xi là các yếu tố sản xuất đầu vào thứ i; β là vectơ hệ số cần được ước lượng; vi là sai số ngẫu nhiên được giả định có phân phối chuẩn là 0 và phương sai �㔎 (vi~N(0, �㔎 ) và độc lập với ui; ui là sai số ngẫu nhiên không âm (non- negative) có liên quan đến sự kém hiệu quả về mặt kỷ thuật trong sản xuất Theo Batttese & Coelli (1995), ui có phân phối nửa chuẩn (ui ~ N(�㔇 , �㔎 ))

Sản lượng tối đa nằm trên đường biên sản xuất (Y*) có thể được viết:

Phương trình (3.11) có thể được viết lại như sau:

Vì thế, hiệu quả kỹ thuật của nông hộ của nông hộ thứ i (TEi,) là tỷ lệ giữa sản lượng thực tế so với sản lượng biên (sản lượng tối đa) (Coelli và ctv, 2005) Hàm hiệu quả kỹ thuật của nông hộ thứ i có dạng như sau:

TEi = �㕌 /�㕌∗= �㕌∗exp(-�㕢 )/�㕌∗ = exp(-�㕢 ) (2.14) Theo Coelli và ctv (2005), hiệu quả kỹ thuật nhận giá trị từ 0 đến 1 Nếu ui = 0 thì Y = Y*, điều này có nghĩa là sản xuất của nông hộ nằm trên đường sản xuất biên do đó

đầu vào Nếu ui>0, sản xuất của nông hộ nằm dưới đường sản xuất biên và nông hộ không hiệu quả về mặt kỹ thuật

Tương tự hiệu quả kỹ thuật, phân bổ được ước lượng qua hàm chi phí biên ngẫu nhiên (Kopp & Diewert, 1982; Paudel & Matsuoka, 2009; Zalkuwi và ctv, 2014):

�㔶 = �㕓(�㕃 , �㕦 , �㗼 )�㕒�㕥�㕝(�㕣 + �㕢 ) (2.15) Trong đó: �㔶 là tổng chi phí sản xuất của nông hộ thứ i; �㕃 là giá các yếu tố đầu vào trong quá trình sản xuất của nông hộ thứ i; �㕦 là sản lượng đầu ra; α là hệ số cần được ước lượng; �㕣 là sai số ngẫu nhiên (phần nhiễu), có phân phối chuẩn (vi~N(0, �㔎 )); �㕢 là mức độ phi hiệu quả phân bổ, có phân phối nửa chuẩn (ui ~ N(�㔇 , �㔎 ))

Hiệu quả phân bổ của nông hộ thứ i được xác định:

Từ biểu thức (2.14 và 2.16), hiệu quả kinh tế của nông hộ thứ i:

Từ biểu thức (2.17), hiệu quả kinh tế của nông hộ sẽ được ước lượng thông qua hàm sản xuất biên ngẫu nhiên và hàm chi phí biên ngẫu nhiên

2.1.7 Hàm lợi nhuận biên ngẫu nhiên

Theo Ali & John (1989), hiệu quả sản xuất được dựa theo ý tưởng của Farrell (1957), là khả năng tạo ra một mức sản lượng với chi phí thấp nhất Vì vậy, hiệu quả của nhà sản xuất có thể được đo lường bằng tỷ lệ chi phí thấp nhất so với chi phí thực tế để tạo ra một mức sản lượng Hiệu quả kinh tế được ước tính bằng hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân bổ Tuy nhiên, cách tiếp cận hàm sản xuất có thể không thích hợp khi ước tính hiệu quả kinh tế của các nhà sản xuất riêng lẻ vì các nhà sản xuất có thể phải đối mặt với các mức giá khác nhau và có các yếu tố ưu đãi khác nhau Ước tính hiệu quả kinh tế phải kết hợp giá cụ thể của nhà sản xuất và các yếu tố cố định làm đối số trong phân tích Do đó, để do lường hiệu quả kinh tế, các nghiên cứu sử dụng hàm lợi nhuận

Với khuôn khổ hàm lợi nhuận, hiệu quả kinh tế (hiệu quả lợi nhuận) được định nghĩa là khả năng của nhà sản xuất đạt được lợi nhuận tối đa ứng với giá và lượng đầu vào cố định của nhà sản xuất đó

Đường bao phía trên trong Hình 2.4 biễu diễn hàm lợi nhuận biên của một mẫu những nông trại; Tương ứng với mỗi mức giá (Pij) và lượng đầu vào cố định (Zkj) của từng nông trại Mức phi hiệu quả lợi nhuận được hiểu là khoảng lợi nhuận bị mất đi do không vận hành trên đường lợi nhuận biên Ví dụ, xét một trang trại vận hành tại điểm F: So sánh hiệu quả lợi nhuận (FP/MP) và mức phi hiệu quả lợi nhuận (MF/MP hoặc 1- FP/MP)

Hình 2.4 Hàm lợi nhuận biên ngẫu nhiên chuẩn hóa (MLE) và trung bình (OLS) (Nguồn Ali & John, 1989)

Trong đó: π: Lợi nhuận chuẩn hóa; Pi/Zj : giá đầu vào chuẩn hóa tương ứng với các đầu vào cố định

Ali & Fohn (1989) đã sử dụng hàm lợi nhuận biên ngẫu nhiên (the stochastic forntier profit function) để ước lượng hiệu quả kinh tế Hiện nay có nhiều tác giả trong và ngoài nước đã sử dụng hàm lợi nhuận biên để ước lượng hiệu quả kinh tế như Ali & John (1994); Wang và ctv (1996); Rahman (2003); Kolawole (2006); Hyuha và ctv (2007); Thông (2011); Sunday và ctv (2013); Sadiq và ctv (2015); Kaka và ctv (2016); Bala và ctv (2018); Dũng và ctv (2019); Adnan và ctv (2021) Hàm lợi nhuận biên ngẫu nhiên có dạng:

Trong đó:

�㔋 là lợi nhuận chuẩn hóa của nông hộ thứ j, lợi nhuận chuẩn hóa của nông hộ được đo lường bằng tổng doanh thu trừ các khoản chi phí biến đổi, sau đó chia cho giá bán 1 đơn vị sản phẩm đầu ra;

�㕃 là giá chuẩn hóa của các yếu tố đầu vào biến đổi thứ i được sử dụng bởi nông hộ thứ j, được tính bằng giá từng yếu tố đầu vào chia cho giá bán 1 đơn vị sản phẩm đầu ra; �㕍 là lượng đầu vào cố định thứ k của nông hộ thứ j

(�㕢 − �㕣 ) là phần sai số hỗn hợp; Trong đó �㕣 là sai số ngẫu nhiên (do các yếu tố nằm ngoài kiểm soát của nông hộ thứ j như tác động ngẫu nhiên, sai số do đo lường và nhiễu thống kê), có phân phối chuẩn với kỳ vọng là 0 và phương sai là �㔎 (vi~N(0, �㔎 )); �㕢 là mức độ phi hiệu quả kinh tế của nông hộ thứ j, có phân phối nửa chuẩn (ui ~ N(�㔇 ,

Lợi nhuận hay hiệu quả kinh tế của nông hộ theo hàm lợi nhuận biên ngẫu nhiên được tính theo tỷ lệ giữa lợi nhuận, được quan sát hoặc thực tế �㔋 với lợi nhuận tối đa được dự đoán tương ứng (�㔋∗) của nông hộ hoặc lợi nhuận biên sản xuất tối ưu dựa trên giá của các yếu tố đầu vào thay đổi và mức độ cố định của các yếu tố sản xuất của nông hộ Hiệu quả kinh tế có dạng như sau:

�㔸�㔸 = ∗ = , , ( ( ) ) = ( ( ) )= �㕒�㕥�㕝(−�㕢 ) (2.19) Hiệu quả kinh tế có giá trị từ 0 đến 1; Sai số uj là mức phi hiệu quả kinh tế (economic inefficiency) của nông hộ thứ j Khi uj = 0, lợi nhuận của nông hộ nằm trên đường biên hiệu quả (tức là hiệu suất lợi nhuận 100%) Khi uj >0, lợi nhuận của nông hộ nằm dưới đường biên hiệu quả, tức là tồn tại mức phi hiệu quả

Các tham số phương sai �㔎 và �㔎 được thể hiện dưới dạng tham số hóa: phương sai tổng thể của mô hình: �㔎 = �㔎 + �㔎 ; và tỷ số phương sai Gamma (γ) là γ = ; γ có giá trị từ 0 đến 1, nếu γ = 0 nghĩa là sai số ngẫu nhiên của mô hình do nhiễu gây ra và phương pháp ước lượng bình phương bé nhất (Ordinary Least Squares - OLS) được sử dụng phù hợp; Nếu γ = 1 nghĩa là sai số ngẫu nhiên của mô hình hoàn toàn do không hiệu quả và phương pháp ước lượng khả năng tối đa (maximun likelihood esmimation - MLE) được sử dụng (Coelli và ctv, 2005)

2.1.8 Phân tích lựa chọn kỹ thuật/mô hình mới, triển vọng trong sản xuất nông nghiệp

Theo Hổ (2003), trong nền kinh tế thị trường, nông hộ phải lựa chọn các kỹ thuật hoặc các mô hình sản xuất đem lại hiệu quả cao nhất cho sản xuất của mình Nông hộ luôn nghĩ đến việc khai thác hiệu quả các nguồn lực sản xuất: đất, lao động, nước tưới tiêu, nhằm tăng hiệu quả kinh tế Cán bộ, kỹ sư các phòng nông nghiệp huyện, trung tâm khuyến nông thường tổ chức các lớp tập huấn hướng dẫn cho nông hộ nên áp dụng kỹ thuật mới như sử dụng giống mới, liều lượng phân bón cần sử dụng, thay lao động tay chân bằng máy móc, thiết bị, …Tuy nhiên, nông hộ sẽ là người quyết định lựa chọn kỹ thuật/mô hình sản xuất nào để khai thác các nguồn lực có hiệu quả Câu hỏi đặt ra là nông hộ làm cách nào để lựa chọn kỹ thuật/mô hình sản xuất có hiệu quả nhất? Quy trình phân tích kinh tế chung để ứng dụng cho việc lựa chọn kỹ thuật/mô hình sản xuất mới, triển vọng theo thứ tự như sau:

Bước 1: Tính giá trị tổng sản phẩm Giá trị tổng sản phẩm bằng giá bán thực tế mỗi đơn vị sản phẩm nhân với sản lượng thu hoạch được Giá bán thực tế của một đơn vị sản phẩm thu hoạch là giá bán mà nông hộ thu được tại nơi sản xuất của mình

Bước 2: Tính chi phí thay đổi, tổng chi phí Khi nông hộ sử dụng kỹ thuật/mô hình sản xuất mới, triển vọng thì có sự thay đổi số lượng các yếu tố đầu vào Chi phí của các yếu tố đầu vào này gọi là chi phí thay đổi

Bước 3: Phân tích loại trừ Sắp xếp theo thứ tự chi phí tăng dần Mô hình nào có chi phí cao hơn, lợi nhuận nhỏ hơn sẽ được loại bỏ cho các bước phân tích tiếp theo

Bước 4: Xác định lãi suất tối thiểu có thể chấp nhận được (lãi suất vay trên thị trường tín dụng chính thức hoặc không chính thức)

Tỷ suất lãi tối thiểu chấp nhận được = lãi suất bình quân phải trả đối

với vốn đầu tư tăng thêm + lãi suất tối thiểu được hưởng cho người đầu tư 2.20 Bước 5: Phân tích tỷ suất lợi nhuận biên Để xác định tỷ suất lợi nhuận biên cần tính chi phí biên và lợi nhuận biên Chi phí biên là chi phí tăng thêm do thay đổi yếu tố đầu vào (được tính theo từng cặp mức độ và theo thứ tự tăng dần) Lợi nhuận biên là lợi nhuận tăng thêm do thay đổi yếu tố đầu vào (được tính theo từng cặp mức độ và theo thứ tự tăng dần)

Tỷ suất lợi nhuận biên = (lợi nhuận biên/chi phí biên) x 100 2.21 Bước 6: Phân tích mức độ ổn định của lợi nhuận với sự thay đổi của giá cả Điều kiện tối thiểu để chấp nhận: giá trị sản phẩm tăng thêm phải bù đắp chi phí thay đổi tăng thêm, bù đắp chi phí đồng vốn đầu tư tăng thêm và công lao động của người đầu tư

Giá trị sản phẩm tăng thêm = Chi phí thay đổi tăng thêm (1+ tỷ suất lãi tối thiểu)

2.22

Theo Perrin và ctv (1988); Evans (2005), để lựa chọn kỹ thuật mới và mô hình sản xuất mới, hai nhà nghiên cứu đã sử dụng phương pháp phân tích biên (marginal analysis) hay phương pháp phân tích ngân sách biên (Partital Budget Analysis-PBA) Phân tích ngân sách biên là một trình tự để tính tỷ suất lợi nhuận biên giữa các kỹ thuật, tiến hành theo từng bước từ kỹ thuật có chi phí thấp hơn đến chi phí cao hơn tiếp theo và so sánh tỷ suất lợi nhuận biên với tỷ suất lợi nhuận tối thiểu chấp nhận được để xác định kỹ thuật đạt hiệu quả nhất về mặt kinh tế Một kỹ thuật mới được xem là triển vọng nhất khi mà một đồng lợi nhuận thu thêm được sẽ bằng một đồng chi phí bỏ thêm ra Đó là, khi đối mặt với nhiều kỹ thuật sản xuất cần lựa chọn thì nông hộ nên chọn những kỹ thuật sản xuất có chi phí thấp miễn là tỷ suất lợi nhuận biên lớn hơn một mức tỷ suất lợi nhuận kỳ vọng tối thiểu nào đó Do đó, một kỹ thuật sản xuất được khuyến cáo cho người sản xuất không chỉ dựa vào kỹ thuật mới mà phải thỏa mãn về hiệu quả kinh tế của kỹ thuật đó

Phương pháp phân tích ngân sách biên được thực hiện qua năm bước sau đây: Bước 1 Xác định lợi nhuận ròng (Net benefits): Bước đầu tiên là xác định tất cả các biến tham gia vào các kỹ thuật chuyển đổi; sau đó tính lợi nhuận gộp và tổng chi phí biến đổi trong việc chuyển đổi kỹ thuật sản xuất

Lợi nhuận gộp cho mỗi kỹ thuật được tính bằng giá bán tại nơi sản xuất (giá tại trang trại) nhân với năng suất điều chỉnh Năng suất điều chỉnh đại diện cho một phần năng suất trung bình mà nông hộ thu được trong một điều kiện thử nghiệm (năng suất

điều chỉnh giảm xuống, khoảng 10%) Giá tại trang trại là giá mà nông hộ nhận được trừ đi chi phí thu hoạch và tiếp thị

Tổng chi phí biến đổi cho mỗi kỹ thuật là tổng chi phí dự kiến sẽ thay đổi khi sử dụng kỹ thuật khác Nếu một kỹ thuật tiết kiệm chi phí thì điều này nên được trừ vào tổng chi phí Trong một số tình huống, khi giá thị trường không có sẵn cho các đầu vào khác nhau, nông hộ có thể tham khảo ý kiến của một số nhà kinh tế học, người có thể ước tính chi phí cơ hội của tài nguyên

Lợi nhuận ròng cho một kỹ thuật sản xuất khác nhau được tính bằng lợi nhuận gộp trừ cho tổng chi phí biến đổi

Bước 2: Thực hiện phân tích loại trừ (Dominance Analysis): phân loại các kỹ thuật, bao gồm cả các kỹ thuật sản xuất hiện tại, trên cơ sở chi phí, liệt kê chúng từ thấp nhất đến cao nhất, cùng với lợi nhuận ròng tương ứng Khi di chuyển từ thấp nhất đến cao nhất, bất kỳ kỹ thuật có chi phí cao hơn nhưng có lợi nhuận ròng ít hơn được xem là "không hiệu quả" và có thể được loại trừ khỏi phân tích sau này

Bước 3: Tính toán tỷ suất lợi nhuận biên (MRR - Marginal rate of return): Sau khi loại bỏ các kỹ thuật không hiệu quả, tỷ suất lợi nhuận biên giữa các kỹ thuật sẽ được tính toán Căn cứ theo kỹ thuật phân tích tăng dần, bắt đầu từ kỹ thuật có chi phí thấp nhất đến kỹ thuật có chi phí tăng dần Tỷ lệ lợi nhuận biên được xác định bằng cách lấy lợi nhuận biên chia cho chi phí biên rồi nhân cho 100

Bước 4: Xác định tỷ suất lợi nhuận chấp nhận tối thiểu (MARR - Minimum Acceptable rate of return) Tỷ suất lợi nhuận chấp nhận tối thiểu được xác định: có sự thay đổi đơn giản về kỹ thuật triển vọng thì tỷ lệ lần lượt xấp xỉ 50% có thể chấp nhận được Nếu kỹ thuật là mới và đòi hỏi kỹ năng mới, mức trên 100% nên được sử dụng

Bước 5: So sánh MRR với MARR: Nông hộ sẽ sẵn sàng chuyển đổi kỹ thuật sản xuất miễn là tỷ suất lợi nhuận biên lớn hơn tỷ suất lãi tối thiểu

2.1.9 Hàm hồi quy Probit

Phương pháp phân tích hồi quy thông thường (phương pháp bình phương nhỏ nhất thông thường - OLS) không thể điều chỉnh các quan sát bằng 0 đối với biến phụ thuộc (biến nhị phân hay biến giả - dummy có hai giá trị 0 và 1) Do đó, các nhà nghiên cứu đã sử dụng phân tích hồi quy Probit/Logit để ước lượng mô hình hồi quy có biến phụ thuộc dạng nhị phân nhằm ước lượng khả năng xảy ra một sự việc mà nhà nghiên cứu quan tâm

Giả sử mô hình hồi quy có dạng:

Trong đó: �㕌∗ là biến phụ thuộc ẩn và không thể quan sát được; �㕥 là các biến độc lập, thuộc tính của nông hộ; �㗽 là hệ số gốc; �㗽 là hệ số hồi quy thuộc tính của nông hộ,

Mô hình hồi quy ước lượng ảnh hưởng của các biến độc lập của nông hộ (�㕥 ) đến khả năng biến phụ thuộc mức áp dụng của nông hộ có giá trị bằng 1 (�㕦 =1), xác suất áp dụng của nông hộ có giá trị 1 (�㕃()) được xác định theo công thức: Ta có Pi phụ thuộc vào phân phối xác suất của ui

Nếu phần sai số ui trong phương trình (2.26) theo phân phối logistic, ta có mô hình hồi quy Logit theo công thức sau: Vế trái của phương trình (2.28) được gọi là tỉ số log-odds Tỉ số log-odds là một hàm tuyến tính của các biến giải thích

Nếu phần sai số ui trong phương trình (2.26) theo phân phối chuẩn, ta có mô hình hồi quy Probit theo công thức sau:

Mô hình hồi quy Logit và Probit, phân phối logistic và phân phối chuẩn có giá trị trung bình bằng 0 nhưng chúng có phương sai khác nhau Trong mô hình Probit, phân phối chuẩn có phương sai bằng 1 Mô hình Logit, phân phối logistic có phương sai bằng Chúng ta có thể sử dụng mô hình hồi quy Logit hoặc Probit để ứng dụng cho trường hợp biến phụ thuộc là biến giả Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng hàm hồi quy Probit để phân tích các yếu tố quyết định đến sự sẵn lòng áp dụng kỹ thuật mới của nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL

2.2 Tổng quan về tình hình nghiên cứu

2.2.1 Các nghiên cứu phân tích hiệu quả sản xuất nấm ăn (nấm rơm) trên thế giới và Việt Nam

Kalu và ctv (2012) đã phân tích hiệu quả kinh tế trong sản xuất nấm ở bang Abia, Nigeria Kết quả phân tích cho thấy, mức hiệu quả kinh tế đạt được nằm trong khoảng 33% đến 98% và mức hiệu quả kinh tế trung bình đạt 85% Các biến độ tuổi, trình độ học vấn và thành viên hợp tác xã ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả kinh tế trong khi đó biến quy mô trang trại và biến kinh nghiệm sản xuất nấm có ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả kinh tế Nghiên cứu của Dlamini và ctv (2018) về hiệu quả kỹ thuật của các nông hộ sản xuất nấm ở Swaziland cho thấy, hiệu quả kỹ thuật trung bình đạt 95% Sản lượng nấm có thể đạt được tối ưu bằng cách cải thiện kỹ thuật hiện tại Các biến giới tính, tuổi, trình độ học vấn, kinh nghiệm, tiếp cận tín dụng và tham gia tập huấn có liên quan tích cực đến hiệu quả kỹ thuật Biến quy mô hộ gia đình và các nguồn thu nhập khác làm giảm cơ hội của nông hộ để tăng hiệu quả kỹ thuật Rath & Sarangi (2021) đã sử dụng nhiều phân tích khác nhau như tỷ lệ lợi ích - chi phí, phân tích SWOT và kỹ thuật xếp hạng của Garrett Kết quả phân tích chỉ ra rằng, sản phẩm nấm rơm dễ hư hỏng, thiếu phương tiện bảo quản và ảnh hưởng của thời tiết, khí hậu là một trong những vấn đề mà người sản xuất nấm rơm ở Odisha cần phải quan tâm

Tại Việt Nam, Hòa & Thiên (2011) đã phân tích hiệu quả kinh tế sản xuất nấm rơm ở Phú Lương, Phú Vang, Thừa Thiên Huế Kết quả phân tích thông qua hàm sản xuất Cobb-Douglas cho thấy, tuổi vòm càng cao sẽ ảnh hưởng đến năng suất và giảm hiệu quả kinh tế Do đó nông hộ nên sửa chữa nhà vòm trồng nấm rơm Các nông hộ trồng nấm vào mùa Hạ và mùa Thu cho năng suất cao hơn nông hộ trồng nấm rơm vào mùa Xuân và mùa Đông Nông hộ đầu tư tăng thêm lượng rơm và lượng meo thì nông hộ đạt hiệu quả kinh tế cao Nông hộ đầu tư thêm 1 sào rơm để sản xuất nấm thì nông hộ sẽ thu được một khoản giá trị gia tăng ở các mùa Xuân, Hạ, Thu và Đông Ngược lại nếu hộ tăng thêm 1 ngày công lao động để trồng nấm rơm thì nông hộ sẽ lỗ Chính vì vậy, nông hộ cần tận dụng lao động gia đình để trồng và chăm sóc nấm rơm để đem lại hiệu quả kinh tế cao Trúc & Hương (2017) đã phân tích hiệu quả kinh tế của các nông hộ sản xuất nấm rơm ngoài trời ở huyện Long Mỹ Kết quả phân tích cho thấy các nông hộ sản xuất nấm rơm phụ thuộc rất nhiều vào thời tiết Bên cạnh đó, việc sản xuất nấm rơm còn gặp những khó khăn như thiếu nguồn meo giống chất lượng, giá rơm tăng, thiếu

vốn đầu tư, thiếu kỹ thuật sản xuất và giá bán nấm rơm thay đổi theo giá thị trường Hien & ctv (2018) đã đo lường hiệu quả kỹ thuật của các nông hộ sản xuất nấm ăn tại tỉnh Thái Nguyên, Việt Nam Kết quả ước lượng cho thấy mức hiệu quả kỹ thuật trung bình đạt được lần lượt là 56,7% và 83,4% Ngoài ra, các yếu tố ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả kỹ thuật bao gồm tuổi, trình độ học vấn và quy mô gia đình Danh và ctv (2021) đã phân tích hiệu quả tài chính và hiệu quả kinh tế của các nông hộ sản xuất nấm rơm ở ĐBSCL Nghiên cứu đã sử dụng các phương pháp phân tích thống kê mô tả và phân tích hồi quy Kết quả phân tích cho thấy, các yếu tố về giới tính của chủ hộ, số vụ sản xuất nấm rơm trong năm, loại rơm, số lượng rơm, số lao động nhà (tưới nước) và diện tích trồng nấm là các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất sản xuất nấm rơm của nông hộ

Từ kết quả lược khảo các nghiên cứu có liên quan đến sản xuất nấm rơm, tác giả nhận thấy các nghiên cứu trên tập trung nghiên cứu về hiệu quả kỹ thuật hoặc hiệu quả kinh tế sản xuất nấm rơm của nông hộ Chưa có nghiên cứu nào kết hợp giữa phân tích hiệu quả kinh tế với việc sử dụng phương pháp phân tích ngân sách biên để đưa ra sự lựa chọn phương pháp sản xuất tối ưu bao gồm cả việc sử dụng đầu vào, yếu tố năng suất và lợi nhuận sản xuất nấm rơm

2.2.2 Tổng quan về phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên (SFA) trong đo lường hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả kinh tế trong sản xuất nông nghiệp

2.2.2.1 Hiệu quả kỹ thuật trong sản xuất nông nghiệp

Farrell (1957) đã định nghĩa hiệu quả kỹ thuật là khả năng tạo ra một lượng đầu ra tối đa từ một lượng đầu vào cho trước ứng với một trình độ công nghệ nhất định Các tài liệu thực nghiệm về hiệu quả xuất nông nghiệp của nông hộ ở các nước đang phát triển quan tâm đến việc đo lường hiệu quả kỹ thuật của các sản phẩm nông nghiệp như cây lúa, bắp, sắn, khoai mì, bông, rau, …

Đối với việc phân tích hiệu quả kỹ thuật sản xuất lúa có các nghiên cứu như Kalirajan (1981), Battese & Coelli (1992), Battese & Coelli (1995), Battese & Coelli (1996), Ahmad và ctv (1999), Khai (2011), Đặng (2012) Các nghiên cứu sử dụng hàm sản xuất biên ngẫu nhiên Cobb-Douglas để đo lường hiệu quả kỹ thuật sản xuất lúa của nông hộ theo dữ liệu không gian và dữ liệu bảng Theo nghiên cứu thực nghiệm của Kalirajan (1981), mức hiệu quả kỹ thuật trung bình đạt 67% Battese & Coelli (1992) đã sử dụng dữ liệu bảng để phân tích hiệu quả kỹ thuật và mức hiệu quả kỹ thuật đạt 85% Battese & Coelli (1995) đã cho thấy biến tuổi của chủ hộ có quan hệ nghịch chiều với hiệu quả kỹ thuật còn biến trình độ học vấn và biến năm quan sát quan hệ thuận chiều với hiệu quả kỹ thuật Theo nghiên cứu của Ahmad và ctv (1999), mức hiệu quả kỹ thuật trung bình ước tính là 85% Kết quả phân tích cho thấy sự viếng thăm của cán bộ khuyến nông đến nông hộ hoặc sự viếng thăm của nông hộ đến văn phòng khuyến nông và tín dụng nông nghiệp đóng vai trò quan trọng trong nâng cao hiệu quả kỹ thuật Theo nghiên cứu thực nghiệm của Khai (2011) đã đo lường hiệu quả kỹ thuật của các nông hộ sản xuất lúa ở Việt Nam Kết quả ước lượng cho thấy mức hiệu quả kỹ thuật trung bình đạt được là 81,6% Tuổi của chủ hộ và chính sách nông nghiệp có quan hệ nghịch chiều với hiệu quả kỹ thuật Biến kinh nghiệm, trình độ học vấn và thu nhập nông hộ có quan hệ

thuận chiều với hiệu quả kỹ thuật Còn theo nghiên cứu của Đặng (2012) đã ước lượng hiệu quả kỹ thuật và các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật của các nông hộ sản xuất lúa ở ĐBSCL trong giai đoạn 2008-2011 Kết quả nghiên cứu cho thấy mức hiệu quả kỹ thuật trung bình của các nông hộ sản xuất lúa đạt được là 88,96% Tập huấn kỹ thuật, tham gia hiệp hội và tín dụng nông nghiệp đã đóng góp tích cực cải thiện hiệu quả kỹ thuật của hộ Kinh nghiệm của chủ hộ và tỷ lệ đất thuê có quan hệ nghịch chiều với hiệu quả kỹ thuật Choudhary và ctv (2022), mức hiệu quả kỹ thuật trung bình của nông hộ sản xuất lúa ở Nepal đạt được 76% Kết quả phân tích cho thấy vùng sản xuất (Nuwakot và Chitwan), số người trong nông hộ (lớn hơn 18 tuổi) ảnh hưởng thuận chiều đến hiệu quả kỹ thuật; còn biến kinh nghiệm canh tác của nông hộ ảnh hưởng nghịch chiều với hiệu quả kỹ thuật

Hiệu quả kỹ thuật của nông hộ sản xuất bắp được các nhà nghiên cứu Phillips & Marble (1986), Ahmed và ctv (2015), Akpan và ctv (2019), Belete (2020) phân tích Theo kết quả nghiên cứu thực nghiệm của Phillips & Marble (1986) đã kiểm tra ảnh hưởng của trình độ học vấn đến hiệu quả kỹ thuật của nông hộ sản xuất bắp tại Guatemala Kết quả phân tích cho thấy trình độ học vấn của nông hộ được đo lường về khả năng đọc viết hoặc những năm đi học và có quan hệ tích cực đến năng suất sản xuất bắp của nông hộ Ahmed và ctv (2015) mức hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả phân bổ và hiệu quả kinh tế trung bình đạt được lần lượt là 84,87%, 37,47% và 31,62% Trình độ học vấn của chủ hộ có quan hệ thuận chiều với hiệu quả kinh tế và hiệu quả phân bổ của nông hộ trong khi tần suất mở rộng liên hệ có mối quan hệ tích cực với hiệu quả kỹ thuật và nó có liên quan tiêu cực đến cả hiệu quả phân bổ và hiệu quả kinh tế Tín dụng cũng ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả kinh tế và kỹ thuật Khoảng cách đến thị trường ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả kỹ thuật Theo Akpan và ctv (2019) mức hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả phân bổ và hiệu quả kinh tế trung bình lần lượt đạt được là 81,6%, 38,4% và 30,4% Kết quả nghiên cứu cho thấy kinh nghiệm canh tác, tham gia thành viên trong các tổ chức, trình độ học vấn, vốn và diện tích canh tác là những yếu tố ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả kỹ thuật Số người trong nông hộ, số phụ nữ sản xuất sắn, hộ nông dân nghèo và việc sử dụng phân hữu cơ có quan hệ nghịch chiều với hiệu quả kỹ thuật Belete (2020) mức hiệu quả kỹ thuật trung bình của nông hộ đạt được 69,03% Kết quả ước lượng cho thấy giới tính của chủ hộ, tuổi chủ hộ, thu nhập từ nông nghiệp của nông hộ, trồng bắp theo hàng, khả năng tiếp cận tín dụng, lực lượng lao động, quy mô đất sở hữu, khả năng tiếp cận hạt giống cải tiến và loại hạt giống được sử dụng ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật của nông hộ

Bozoğlu& Ceyhan (2007), Ajewole & Folayan (2008), Hải và ctv (2015) đã phân tích hiệu quả kỹ thuật của rau, cà chua và bắp cải Theo nghiên cứu của Bozoğlu& Ceyhan (2007), mức hiệu quả kỹ thuật trung bình đạt được là 82% Trình độ học vấn, kinh nghiệm, sử dụng tín dụng, sự tham gia của phụ nữ và điểm thông tin ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả kỹ thuật Ajewole & Folayan (2008) mức hiệu quả kỹ thuật trung bình là 65% Số người trong nông hộ, khả năng tiếp cận tín dụng, sự viếng thăm của các bộ khuyến nông đến nông hộ có quan hệ tích cực đến nhiệu quả kỹ thuật Biến thu nhập ngoài nông nghiệp có quan hệ nghịch chiều với hiệu quả kỹ thuật Theo Hải và ctv (2015), kết quả ước lượng cho thấy hiệu quả kỹ thuật trung bình của cà chua và bắp cải

đạt được lần lượt là 62,4% và 89,4% Các biến tuổi, năm kinh nghiệm có quan hệ tích cực cải thiện hiệu quả kỹ thuật đối với các nông hộ sản xuất cà chua hữu cơ Biến trình độ học vấn và số năm kinh nghiệm có quan hệ thuận chiều với hiệu quả kỹ thuật đối với các nông hộ sản xuất bắp cải hữu cơ

Một số nghiên cứu phân tích hiệu quả kỹ thuật tất cả các sản phẩm nông nghiệp của nông hộ như trong nghiên cứu của Battese, Coelli & Colby (1989), Squires & Tabor (1991), Battese & Tesema (1993), Bravo-Ureta & Evenson (1994), Bravo-Ureta & Evenson (1997), Thiam (2001), Fasasi (2007) Battese, Coelli & Colby (1989) dựa trên số liệu của Battese & Coelli (1988), kết quả phân tích cho thấy mức hiệu quả kỹ thuật trung bình đạt được là 83,7% Theo Squires & Tabor (1991), mức hiệu quả kỹ thuật sản xuất lúa cao hơn so với ba loại sắn, đậu phộng và đậu xanh đạt được lần lượt là 70%, 58%, 69% và 55% Còn Battese & Tesema (1993), kết quả chỉ ra rằng sự kém hiệu quả xảy ra ở hai trong các ngôi làng Shirapur và Kanzara với mức hiệu quả kỹ thuật trung bình đạt được lần lượt là 55% - 94% (1975-1976 đến 1984-1985) và 84% Nghiên cứu của Bravo-Ureta & Evenson (1994) đã cho thấy mức hiệu quả kỹ thuật của nông hộ sản xuất bông và khoai mì lần lượt đạt được là 58% và 59% Theo Bravo-Ureta & Evenson (1997) mức độ trung bình của hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả phân bổ và hiệu quả kinh tế đạt được lần lượt là 70%, 44% và 31% Kết quả nghiên cứu gợi ý rằng có thể đạt được lợi nhuận tối đa hoặc giảm chi phí với kỹ thuật hiện có Biến trình độ học vấn và biến tuổi ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả kỹ thuật Fasasi (2007) đã ước lượng mức hiệu quả kỹ thuật trung bình đạt được là 70% Biến tuổi, kinh nghiệm canh tác và trình độ học vấn của chủ hộ là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật Trong nghiên cứu của Thiam và ctv (2001), tác giả đã tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm về hiệu quả kỹ thuật trong nông nghiệp tại các nước đang phát triển Nghiên cứu góp phần hiểu rõ hơn các yếu tố ảnh hưởng đến ước lượng hiệu quả kỹ thuật Dữ liệu bao gồm 51 quan sát về hiệu quả kỹ thuật từ 32 nghiên cứu được sử dụng để kiểm tra các đặc điểm của dữ liệu và kinh tế lượng Kết quả sử dụng hàm hồi quy Tobit để chỉ ra rằng các yếu tố như lượng đầu vào cố định và lượng đầu vào thay đổi làm tăng hiệu quả kỹ thuật trung bình Mặt khác, nghiên cứu sử dụng hàm sản xuất Cobb-Douglas và dữ liệu không gian cho biết mức hiệu quả kỹ thuật thấp hơn Các yếu tố khác như số lượng biến trong mô hình, loại cây sản xuất, số mẫu quan sát không ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật Motbaynor Worneth & Kumar (2023) đo lường hiệu quả kỹ thuật của đầu tư nông nghiệp quy mô lớn ở Tây Bắc Ethiopia Kết quả ước lượng cho thấy mức hiệu quả kỹ thuật trung bình đạt được 71,7% Nghiên cứu cho thấy rằng biến giới tính và trình độ học vấn trong việc nâng cao hiệu quả kỹ thuật; mặc khác, biến tuổi, nghề nghiệp, huyện và trợ cấp gây ra kém hiệu quả kỹ thuật

Các nghiên cứu sử dụng phương pháp tham số thông qua hàm sản xuất biên ngẫu nhiên để phân tích hiệu quả kỹ thuật trong sản xuất nông nghiệp Một số đặc điểm chính của các nghiên cứu đã được trình bày trong Bảng 2.2

Bảng 2.2 Ước lượng hiệu quả kỹ thuật bằng phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên

lượng

Hiệu quả kỹ thuật

(TE) %

Những yếu tố kinh tế xã hội ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật

khuyến nông (+); Sự hiểu biết về công nghệ và sự tiếp cận về khuyến nông của nông hộ (+)