báo cáo nghiên cứu khoa học ' áp dụng phương pháp phân tích bao dữ liệu và hồi quy tobit để đánh giá hiệu quả sản xuất cao su thiên nhiên của các hộ gia đình tại tỉnh kon tum'
TẠP CHÍ KHOA HỌC, Đại học Huế, Số 54, 2009 ÁP D ỤNG PHƯƠNGPHÁPPHÂNTÍCHBAODỮLIỆUVÀHỒIQUYTOBITĐỂĐÁNHGIÁHIỆUQUẢSẢNXUẤTCAOSUTHIÊNNHIÊN C ỦA CÁCHỘGIAĐÌNHTẠITỈNHKONTUM Thái Thanh Hà Tr ng i h c Kinh t , i h c Hu TÓM TẮT Nghiên c u này c th c hi n trên c s li u thu th p c t 122 h gia ình s n xu t caosuthiênnhiên t i t nh Kon Tum, Tây Nguyên. S li u t i u tra ph ng v n c s d ng trong nghiên c u qua ha b c phân tích. Tr c tiên, các ch s v hi u qu chi phí và hi u qu k thu t c tính toán d a trên ph ng phápbao d li u DEA (Data Envelopment Analysis). Sau ó h i quyTobit c s d ng xác nh các y u t có t ng quan n các ch s hi u qu kinh t và hi u qu k thu t. K t qu cho th y các h s n xu t caosuthiênnhiên có quy mô l n có hi u qu s n xu t cao h n nh ng h gia ình có quy mô nh . i u này cho th y có nhi u n ý có ích v m t chính sách tích t t ai i v i nhà n c vàcác c p có th m quy n. 1. Đặt vấn đề Cây caosu là m ột cây công nghiệp dài ngày có giá trị kinh tế cao. Nước ta nằm trong khu v ực khí hậu nhiệt đới, có điều kiện thuận lợi cho quá trình sinh trưởng và phát tri ển của cây cao su. Với lợi thế này, Việt Nam đã trở thành nhà xuất khẩu caosuthiênnhiênđứng hàng thứ 4 trên thế giới [3]. Trong năm 2008, Việt Nam đã xuất khẩu gần 900 ngàn t ấn caosuthiênnhiên với giáxuất khẩu khoảng US$ 2.000 cho một tấn, dự ki ến thu về một khoản ngoại tệ khoảng 2 tỷ đô la Mỹ. Ngành sảnxuấtcaosuthiênnhiên đạt mức tăng trưởng vào khoảng 13,4% từ nay cho đến 2010. Bạn hàng chủ yếu c ủa Việt Nam đối với sản phẩm caosuthiênnhiên là các quốc gia như: Trung Quốc, Đài Loan, Singapo, Đức và Hoa Kỳ, trong đó, Trung Quốc là bạn hàng lớn nhất, chiếm 60% kh ối lượng xuất khẩu của Việt Nam, đạt 21% giá trị kim ngạch xuất khẩu trong năm 2008 [5]. KonTum là m ột tỉnh nằm phía bắc của khu vực Tây Nguyên có nhiều tiềm năng để phát triển cây công nghiệp, trong đó có cây cao su. Tính đến hết năm 2007, toàn tỉnhKontum có 26.069 ha cao su, trong đó có hơn 13.626 ha caosu ở thời kỳ kiến thiết cơ b ản và 12.443 ha caosu đã đưa vào kinh doanh. Tổng sản lượng đạt 12.681 tấn với năng su ất khai thác của vườn cây năm thứ 3 là: 0,93 tấn/ha; năm thứ 4 là: 1,150 tấn/ha; năm th ứ 5 là: 1,20 tấn/ha. So với năng suất bình quân tương ứng cùng năm tuổi của khu vực Tây Nguyên thì còn thấp (năng suất caosu bình quân của Tập đoàn caosu Việt Nam đối v ới vườn cây năm thứ 3 là: 1,2 tấn/ha; năm thứ 4 là: 1,4 Tấn/ha; năm thứ 5 là: 1,55 t ấn/ha) [3]. Chính vì cây caosu đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế chủ yếu dựa vào nông nghi ệp của Việt Nam nói chung vàcủatỉnhKon Tum, Tây Nguyên nói riêng, vi ệc tiến hành nghiêncứuhiệuquảsản suất cây caosu là một nghiêncứu có tính cấp thi ết. Thêm nữa, việc sản suất cây caosutỉnhKonTum chủ yếu là tạicáchộgia đình, vì v ậy kết quảnghiêncứu sẽ cho biết những thông tin hữu ích cho các cơ quan quản lý c ũng như đối với các nhà hoạch định chính sách, nhằm đạt được các mục tiêu của Đảng và nhà n ước ta trong việc phát triển cây công nghiệp dài ngày, có giá trị kinh tế cao như cây caosu [5]. 2. Ph ương phápnghiêncứuĐể đo lường hiệuquảsảnxuấtcủa cây caosucủacáchộ nhận khoán tạitỉnhKon Tum, nghiêncứu này sửdụngphươngphápphântíchbaodữliệu DEA (Data Envelopment Analysis). Phươngphápphântíchbaodữliệu đã được sửdụng khá thông dụng trong việc đánhgiáhiệu quả: Chẳng hạn Rios và Shilverly đã sửdụng mô hình kinh tế lượng này để chỉ ra hiệuquảsảnxuấtcủacác cây công nghiệp dài ngày như cà phê, cao su, hồ tiêu [1]. Nghiêm Hồng Sơn, cũng đã sửdụngphươngpháp này đểphântíchtínhhiệuquảvàhiệu lực củacác chương trình tài chính vi mô củacác tổ chức phi chính phủ tại Việt Nam [9]. Mô hình kinh tế lượng này thực chất là ápdụngphươngpháp phi tham số và có lợi thế là không phải thừa nhận các biểu hiện kinh tế như tối thiểu hoá chi phí hay tối đa hoá lợi nhuận [1]; [4]; [9]. Trong phântíchhiệuquảsảnxuất cây cao su, việc so sánh những hộ tương đương nhau về điều kiện đầu vào củasản xuất, đem lại những thông tin hữu ích bởi nó giúp xác định được cách thức để hoàn thiện hoạt động sảnxuấttại cấp hộ có kết cấu đầu vào đầu ra tương đương nhưng lại có tínhhiệuquảcao hơn. Có hai khía cạnh hiệuquả cần xem xét đến: Hiệuquả kỹ thuật vàhiệuquả chi phí. Hiệuquả kỹ thuật chính là dạng hiệuquả cho ta đầu ra tối đa đối với một số lượng cho trước các yếu tố đầu vào trong điều kiện về công nghệ sảnxuấtsẵn có. Hi u qu k thu t (1) y K y λλ , ,, 1 max Ràng bu c: ∑ = ≥ K k kk yy 1 λ ∑ = ≤ K k n kk n xx 1 0 λ ∑ = = K k k 1 1 λ 0≥ k λ Hi u qu chi phí (2) ∑ = t n nn xx xw nn 1 0 , ;, , 11 min λλ Ràng bu c: ∑ = ≥ K k kk yy 1 λ ∑ = ≤ K k n kk n xx 1 λ v i tn ≤ ≤ 1 ∑ = ≤ K k n kk n xx 1 0 λ v i n>t ∑ = = K k k 1 1 λ và 0≥ k λ Trong ó: y là m c t i u c a giá tr s n l ng caosu y k là giá tr s n l ng caosu c a h th k k n x là m c u vào th n s d ng t i h k 0 n x y u t u vào th n s d ng t i h ang ki m nh v hi u qu k thu t k λ là tr ng s gán cho h th k Trong ó: 0 n w là chi phí c a y u t u vào th n (n=1 ,t) c a h nh n khoán k λ là tr ng s gán cho h th k thành l p véc t y u t u vào x n là chi phí u vào t i u n (n=1 ,t) y k là giá tr s n l ng c a h th k (k=1 ,K) k n x là chi phí u vào cho h th k 0 n x là chi phí u vào c nh c a h ang ki m nh v hi u qu chi phí Chỉ số hiệuquả kỹ thuật trong nghiêncứu này là tỷ số giữa giá trị sản lượng caosutính trên m ột héc-ta củahộ đang được kiểm định (y 0 ) và mức giá trị sản lượng caosu t ối ưu (y). Những hộsảnxuấtcaosu được xem là hiệuquả về mặt kỹ thuật là những hộ có ch ỉ số hiệuquả kỹ thuật bằng 1, và những hộgiađìnhsảnxuấtcaosu không có hiệu qu ả về mặt kỹ thuật là những hộ có chỉ số này nhỏ hơn 1. Chỉ số hiệuquả về chi phí được tính bằng tỷ số giữa mức chi phí tối ưu ( nn xw 0 ) và chi phí quan sát củahộ nhận khoán caosu th ứ k ( k nn xw 0 ). Có thể thấy rằng các chỉ số hiệuquả kỹ thuật vàhiệuquả chi phí là nh ững chỉ tiêu tương đối và được tính toán bằng phươngphápphântíchbao d ữ liệu. Do các chỉ số hiệuquả kỹ thuật vàhiệuquả về mặt chi phí chỉ giao động từ 0 đến 1, nên các chỉ số này được xem là các biến số phụ thuộc và được sửdụng trong phântích h ồi quyTobit (Tobit regression). HồiquyTobit được xem là là thích hợp trong nghiên c ứu này vì các biến số phụ thuộc dao động trong khoảng 0 đến 1 và được sử d ụng để lượng hóa sự tác động củacác yếu tố chi phí đầu vào trong sảnxuấtcaosutạicác h ộ giađình nhận khoán tạitỉnh Kon-Tum với hai loại chỉ số hiệuquả nói trên. Mô hình kinh t ế lượng có dạng sau: I* = β ' X + u Trong đó I* là giá trị của chỉ số hiệuquả kỹ thuật hoặc hiệuquả chi phí được tính toán b ằng phươngphápphântíchbaodữliệu DEA. β là hệ số củaphương trình hồiquyTobit c ần tính, X là các biến số độc lập, u là sai số với phân phối chuẩn độc lập với mean zero và ph ương sai chung σ 2 [4]. 3. Thu thập vàphântích số liệu cấp hộgiađìnhsảnxuấtcaosutạiKonTum S ố liệu cho nghiêncứu này được thu thập thông qua điều tra phỏng vấn trực tiếp các h ộ giađình nhận khoán sảnxuất cây caosu thuộc Công ty CaosutỉnhKon Tum. Công ty có di ện tích vườn cây caosu trải dài trên 7 huyện thị với 10 nông trường và 2 đội trực thuộc chuyên trồng mới, khai thác mủ cao su; trong đó có 3 nông trường có v ườn cây trồng mới năm 1996 (có tuổi khai thác năm thứ 5). Các nông trường và đội có đặc điểm giống nhau về sinh thái, thổ nhưỡng. Tuy nhiên, chỉ có 3 nông trường có vườn cây ở độ tuổi khai năm thứ 5, và được xem là thời điểm thích hợp vì tại đó quá trình sản xu ất caosuthiênnhiên cho năng suất ổn định nhất. Đây là tiêu chí cơ bản để lựa chọn h ộ nhận khoán để điều tra thu thập thông tin cho nghiêncứu nhằm đảm bảotính chất đại di ện trong nghiêncứu về tuổi khai thác cây cao su. Hộ thuộc diện điều tra là những hộ s ử dụng lao động của chính mình và có vườn cây caosu trồng từ năm 1996, đang được khai thác m ủ. Đây là tiêu chí quan trọng nhất, vì mục tiêu điều tra là tìm hiểu về việc đầu tư sảnxuấtvàcác nhân tố ảnh hưởng đến hiệuquảsảnxuấtcaosu trồng năm 1996, trong điều kiện các yếu tố đầu vào tương đương. Do đó, cáchộ nhận khoán của 3 trong s ố 4 nông trường được lựa chọn để điều tra. Danh sách cáchộhộiđủ tiêu chí được lập ra và được lựa chọn ngẫu nhiên. Tổng số mẫu điều tra cho nghiêncứu này là 122 hộ (trong t ổng số 371 hộsảnxuấtcaosutạiKon Tum). Số mẫu và cơ cấu mẫu tạicác địa ph ương trên địa bàn tỉnhKonTum có cơ cấu như sau: Tại vùng ven thị xã Kon Tum: ch ọn 45 hộ trong tổng số 137 hộđủ tiêu chí trong danh sách. Tại huyện Đắc Hà: chọn 44 h ộ trên tổng số 133 hộđủ tiêu chí. Tại huyện Ngọc Hồi: chọn 33 hộ trong số101 hộ. Theo Salkind (2000) thì l ượng mẫu như trên là đảm bảo được yêu cầu về độ tin cậy củanghiên c ứu 1 . B ảng câu hỏi đã được thiết kế để thu thập các thông tin cần thiết cho nghiêncứu nh ư: độ tuổi của chủ hộ, trình độ học vấn, giới tính, kinh nghiệm sản xuất, trình độ tay ngh ề, quy mô gia đình, tổng diện tích đất đai, diện tích đất trồng cao su, chi phí cho các y ếu tố đầu vào sảnxuấtcaosu (như chi phí kiến thiết cơ bản, lao động, chi phí chăm sóc, chi phí v ật tư phân bón,…) vàcác yếu tố đầu ra củasản suất caosu (Năng suất tính b ằng hiện vật vàgiá trị), sản lượng, giá trị sản lượng và thu nhập củahộ từ mủ caosu nguyên li ệu. Các số liệu thu thập được xử lý trên phần mềm SPSS, sau đó được trích xu ất sang Excel để tìm các chỉ số hiệuquả bằng lập trình tuyến tính tối ưu (Linear Programming) thông qua ti ện ích add-in Solver trong Excel. Các chỉ số hiệuquả kỹ thu ật vàhiệuquả chi phí này, cùng với các nhân tố ảnh hưởng được sửdụng trong phântích h ồi quyTobit regression thông quaphần mềm phântích số liệu Eview. 4. Kết quảnghiêncứu S ố liệu điều tra tạicáchộgiađìnhsảnxuấtcaosutạiKonTum cho thấy, chi phí cho nhân công k ể cả chăm sóc và trong thời kỳ kiến thiết cơ bản củacáchộgiađình ở KonTum là khá l ớn, chiếm khoảng 50% - trên 70%. Trong khi đó, các yếu tố đầu vào 1 Trong tr ng h p s l ng m u t ng th l n h n 200 thì vi c quy t nh s m u có th c th c hi n theo công th c 2 )(1 eN N n + = , trong ó, n là s l ng thành viên m u xác nh cho i u tra; N là t ng s m u; e là m c chính xác mong mu n. Vì v y, v i t ng s m u xác nh là N=371 h , v i m c chính xác mong mu n e = 10% thì ch c n s l ng m u cho nghiên c u n=78 là hoàn toàn cho nghiên c u ang th c hiên. khác như phân lân, ka-li, vi sinh, vàcác loại vật tư khác chiếm tỷ trọng không lớn trong t ổng chi phí tính cho một héc-ta cao su. Đối với vườn cây caosu thì chi phí nhân công trong giai đoạn kiến thiết cơ bản chiếm tỷ trọng thứ hai trong tổng kết cấu chi phí (vào kho ảng 14%). B ng 1. K t c u chi phí c a h s n xu t caosu t i KonTum Chi phí đầu tư caosu khai thác n ăm 2008 Chi phí kiến thiết cơ bản Loại chi phí (1000 đ/ha) t ỷ lệ (%) Loại chi phí (1000 đ/ha) t ỷ lệ (%) Tổng cộng (từ 1 đến 7) 10.672 100 Tổng cộng (từ 1 đến 9) 17.897 100 1. Nhân công 7.714 72,3 1. Khai hoang 2.477 13,8 2. Phân Urê 1.215 11,4 2. Nhân công 9.567 53,5 3. Lân 525 4,9 3. Cây giống 788 4,4 4. Kali 585 5,5 4. Phân chuồng 1.110 6,2 5. Vi sinh 71 0,7 5. Phân Urê 1.524 8,5 6. Thuốc bảo vệ thực vật 100 0,9 6. Lân 1.141 6,4 7. Vật tư khác 462 4,3 7. Kali 403 2,3 8. Chi phí máy 587 3,3 9. Thuốc bảo vệ thực v ật 300 1,7 (Ngu n: Tính toán t s li u i u tra t i các h 2008) Bảng 2 cho thấy chỉ số hiệuquả kỹ thuật và chỉ số hiệuquả chi phí củacáchộgiađìnhsảnxuấtcaosu có quy mô lớn (trên 2 héc-ta), cao hơn cáchộsảnxuấtcaosuquy mô nh ỏ. Tuy nhiên, về chỉ số hiệuquả kỹ thuật, cáchộgiađìnhsảnxuấtcaosu có quy mô l ớn có tiềm năng đểgia tăng giá trị đầu ra của mình là 30,7%, trong khi đó, các h ộ sảnxuấtcaosuquy mô nhỏ (dưới 2 héc-ta) có tiềm năng gia tăng giá trị đầu ra là 44,8%. V ề chỉ số hiệuquả chi phí, Bảng 2 cũng cho thấy, cáchộgiađình có quy mô di ện tíchcaosu lớn trên 2 héc-ta đạt mức lớn hơn (đạt mức 29%) so với cáchộ có quy mô nh ỏ dưới 2 héc-ta (đạt mức 25%). B ng 2. K t qu phântíchbao d li u DEA i v i ch s hi u qu k thu t và hi u qu chi phí c a s n xu t caosu c a các h gia ình t i KonTum Chỉ số hiệuquảQuy mô nh ỏ Quy mô lớn (dưới 2 héc-ta) (trên 2 héc-ta) Hiệuquả kỹ thuật Mức độ hiệuquả trung bình 0,81 0,89 Sai số chuẩn (standard deviation) 0,26 0,31 % về hiệuquả 55,2 69,3 Hiệuquả chi phí Mức độ hiệuquả trung bình 0,45 0,51 Sai số chuẩn (standard deviation) 0,32 0,33 % về hiệuquả 25 29 Số quan sát (122), trong đó: 59 63 (Ngu n: Tính toán t s li u i u tra t i các h 2008) Kết quảphântíchhồiquyTobit regression trong phần mềm Eview cho thấy nh ững hộ có quy mô diện tíchsảnxuấtcaosu lớn (trên 2 héc ta) có chỉ số hiệuquả về m ặt kỹ thuật vàhiệuquả về mặt chi phí lớn hơn cáchộ có quy mô diện tíchcaosu nhỏ (d ưới 2 héc-ta). Đồng thời, các nhân tố khác như vốn vay để đầu tư sảnxuấtcao su, số cây m ở miệng cạo, và hệ số kỹ thuật cũng đều có ảnh hưởng tích cực đến các chỉ số hi ệu quả kỹ thuật và chỉ số hiệuquả chi phí. Có ba cặp các yếu tố tương tác giữa quy mô di ện tíchsảnxuấtvàhọc vấn của chủ hộ (X1* X2); giữa quy mô và vốn vay (X1* X3), và gi ữa học vấn của chủ hộvà vốn vay (X2* X3) đã được đưa vào trong mô hình phântích h ồi quyTobit regression. Kết quảtại bảng 3 cho thấy các yếu tố thuộc về cấp h ộ như quy mô vốn vay, học vấn của chủ hộ, vàquy mô sảnxuấtcaosu đều tương tác v ới nhau và tương quan thuận đối với các chỉ số hiệuquả kỹ thuật vàhiệuquả chi phí trong s ản xuấtcaosuthiênnhiên cấp hộgia đình. B ng 3. Phântích h i quyTobit regression cho các ch s hi u qu k thu t và ch s hi u qu chi phí s n xu t caosu t i các h gia ình KonTum Biến số phụ thuộc Biến số độc lập Ch ỉ số Hiệu qu ả kỹ thu ật Ch ỉ số Hi ệu quả chi phí Hằng số chặn 0, 651* 0,392* X 1 Quy mô hộsảnxuất (1= quy mô lớn; 0= quy mô nhỏ) 0,579* 0,315* X 2 Học vấn của chủ hộ 0,036* 0,0212* X 3 Vốn vay để đầu tư sảnxuấtcaosu 0,556* 0,261 X 4 Số cây mở miệng cạo năm 2004 củahộ 0,667* 0,513* X 5 Số cây mở miệng cạo năm 2003 củahộ 0, 632 0,613 X 6 Hệ số kỹ thuật 0,324* 0,232* X 1 * X 2 (quy mô*học vấn) 0,052* 0,043* X 1 * X 3 (quy mô*vốn vay) 0,312* 0,515* X 2 * X 3 (Học vấn*vốn vay) 0,245* 0,311 (Ngu n: Tính toán t s li u i u tra t i các h 2008) Ghi chú: * 2-tailed significance =0,05 5. Kết luận vàđềxuất Hi ện nay và trong những năm tới, chủ trương của Chính phủ là mở rộng nhanh di ện tích trồng caosu ở cáctỉnh Tây Nguyên và cả cáctỉnh khu vực Tây Bắc của nước ta [7]. S ản phẩm của cây caosu không chỉ đem lại lợi ích kinh tế, góp phần vào chương trình xóa đói giảm nghèo, nâng cao đời sống kinh tế - xã hội, giữ vững an ninh quốc phòng đặc biệt đối với các vùng biên giới và Tây Nguyên - nơi có nhiều đồng bào dân t ộc thiểu số sinh sống, chấm dứt tình trạng du canh du cư mà còn góp phần phủ xanh đất tr ống đồi núi trọc, cải tạo môi trường sinh thái. Để đạt mục tiêu này, Việt Nam dự kiến m ở rộng diện tíchsảnxuấtcaosu lên đến 700.000 héc-ta caosu từ con số hiện tại là 50.000 héc-ta [6]. Nghiên c ứu này không chỉ giới hạn trong phạm vi chỉ ra tác động củacác y ếu tố đầu vào đối với hiệuquảcủa việc sảnxuấtcaosutạicáchộgiađìnhtạiKon Tum. Xa h ơn thế, kết quảnghiêncứu này cho thấy quy mô sảnxuấtcaosutạicáchộgiađình có tương quan thuận đối với các chỉ số hiệuquả kỹ thuật và chỉ số hiệuquả chi phí theo ph ương pháp DEA vàhồiquyTobit regression với cácquy mô sảnxuất lớn, nhỏ khác nhau. Điều này một lần nữa khẳng địnhsự cần thiết vàtínhđúng đắn phải tập trung đất đai nhằm thực hiện sảnxuấtcaosuthiênnhiên ở quy mô lớn hơn. Do đó, chính sách đất đai của nhà nước cần chú trọng nhiều hơn nữa đến việc đẩy nhanh quá trình tích t ụ và tập trung đất đai. Từ đó mang lại và hiện thực hoá tính kinh tế nhờ quy mô trong s ản xuấtcaosuthiênnhiêntạicác vùng nước ta nói chung và ở địa bàn Kon Tum, Tây Nguyên nói riêng. TÀI LI ỆU THAM KHẢO 1. Anna Rios & Gerald Shilverly, Farm size and non-parametric efficiency measurements for coffe farms in Vietnam, Purdue University ARP manuscript # 2005-17671, 2005. 2. Adesina, A. A. and K. K. Djato, Farm Size, Relative Efficiency and Agrarian Policy in Côte d’Ivoire: Profit Function Analysis of Rice Farms, Agricultural Economics 14, (1996), 93-102. 3. Phan V n B ng, Lu n V n Th c s kinh t Nông nghi p, Tr ng i h c Kinh t - i h c Hu , 2008. 4. Carter, M. R., Identification of the Inverse Relationship between Farm Size and Productivity: An Empirical Analysis of Peasant Agricultural Production. Oxford Economic Papers, New Series 36(1), (1984), 131-145. 5. Gloom for Vietnam rubber industry as global prices dip, http://www.tbic.vn/english/79/tbic_details.aspx?DataID=13361. 6. Rubber export could bring US$1.8b in 2008, http://www.tbic.vn/english/79/tbic_details.aspx?DataID=13183. 7. TBIC Vietnam to stretch rubber exports by 8.5 percent, plans expansion http://www.tbic.vn/english/79/tbic_details.aspx?DataID=13296. 8. Salkin N. J., Exploring Research. 4 th Edition, Prentice Hall, 2000. 9. Nghiêm H ng S n, Efficiency and effectiveness of microfinance in Vietnam: Evidence from NGO schemes in the North and South Regions. A summary research work from Making Markets Work Better for the Poor, No 5, (2008). ASSESSMENT OF NATURAL RUBBER PRODUCTION EFFICIENCY FOR SMALL-HOLDER FARMS IN KONTUM PROVINCE USING DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA) AND TOBIT REGRESSION Thai Thanh Ha College of Economics, Hue University SUMMARY This article is completed on the basis of 122 small holder rubber farms in the province of Kon-Tum, Central Highland. Data from the survey are used in a two-step analysis. Firstly, technical and cost efficiency measures are calculated using DEA (Data Envelopment Analysis) method. Secondly, Tobit regression is used to identify factors correlated with the technical and cost efficiency indices. Results show that large rubber farms are more efficient than small ones, indicating useful implications to the consolidated land policy by the government. . CHÍ KHOA HỌC, Đại học Huế, Số 54, 2009 ÁP D ỤNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH BAO DỮ LIỆU VÀ HỒI QUY TOBIT ĐỂ ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ SẢN XUẤT CAO SU THIÊN NHIÊN C ỦA CÁC HỘ GIA ĐÌNH TẠI TỈNH KON. cây cao su của các hộ nhận khoán tại tỉnh Kon Tum, nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA (Data Envelopment Analysis). Phương pháp phân tích bao dữ liệu đã được sử dụng. với hiệu quả của việc sản xuất cao su tại các hộ gia đình tại Kon Tum. Xa h ơn thế, kết quả nghiên cứu này cho thấy quy mô sản xuất cao su tại các hộ gia đình có tương quan thuận đối với các