Đang tải... (xem toàn văn)
LÝ DO NGHIÊN CỨU Diện tích đất nông nghiệp của Châu Á chiếm 20% tổng diện tích đất nông nghiệp của thế giới nhưng diện tích nông hộ sở hữu rất nhỏ (từ 1 – 2 ha/hộ) so với mức trung bình của thế giới (3,7 ha/hộ) và xu hướng sở hữu quy mô đất nhỏ ngày càng gia tăng (Pookpakdi, 1992). Diện tích đất nông nghiệp của Việt Nam là 0,12 ha/người, chỉ bằng một phần sáu mức trung bình của thế giới, tương đương Bỉ và Hà Lan, cao hơn Philippines và Ấn Độ, nhưng thấp hơn Trung Quốc và Indonesia (OECD, 2015). Quá trình công nghiệp hóa chuyển đổi các nguồn tài nguyên nông nghiệp (đất đai và lao động) sang ngành công nghiệp làm cho nguồn tài nguyên này dành cho sản xuất nông nghiệp ít đi (Dinh Bao, 2014). Trong hoạt động sản xuất nông nghiệp, công nghiệp hay dịch vụ thì nhà sản xuất đều quan tâm đến rất nhiều yếu tố, từ khâu đầu vào cho đến đầu ra. Một trong những yếu tố quan trọng quyết định sự thành công trong sản xuất đó chính là hiệu quả hoạt động sản xuất (HQHĐSX), do đó họ luôn tìm mọi giải pháp để sử dụng tối ưu các nguồn lực nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động sản xuất. Đặc biệt trong lĩnh vực sản xuất nông nghiệp, đất là yếu tố khan hiếm (Hoque, 1988), là yếu tố sản xuất quan trọng (Adamopoulos và Restuccia, 2014) và là một tư liệu sản xuất đặc biệt không thể thay thế (Phạm Vân Đình và Đỗ Kim Chung, 2004) do đó nhà sản xuất cần xác định ngưỡng quy mô đất tối ưu để đầu tư nhằm tối đa hóa hiệu quả hoạt động sản xuất. Tuy nhiên, ở mỗi giai đoạn khác nhau của nền kinh tế thì quy mô đất sản xuất của nông hộ khác nhau. Những năm 1960 thì quy mô nhỏ là tốt và hiệu quả vì tận dụng nguồn lực gia đình (lao động, đất đai, công cụ sản xuất, ...) nhưng những năm 1970 – 1980 do quá trình đô thị hoá và đặc biệt là công nghiệp hoá nên thu hút nhiều lao động nông -thôn làm cho hoạt động sản xuất hiệu quả hơn với quy mô lớn (Fan và Chan Kang, 2005). Cũng theo các nhà nghiên cứu này, sang những năm 1990 bằng việc áp dụng khoa học 1 công nghệ vào sản xuất đã gia tăng cường độ sử dụng đất, do đó làm ảnh hưởng không tốt đến tài nguyên đất và môi trường dẫn đến sản xuất không hiệu quả so với trước. Giả thuyết về mối quan hệ ngược (Inverse Relationship – IR) giữa quy mô và hiệu quả hoạt động sản xuất nông nghiệp hàm ý những hộ sản xuất với quy mô nhỏ sẽ đạt hiệu quả cao hơn hộ có quy mô sản xuất lớn. Giả thuyết này được thảo luận ở những nước có nền nông nghiệp phát triển trong những thế kỷ gần đây, đầu tiên ở Nga (Chayanov, 1926), sau đó đến Ấn Độ, những nghiên cứu chính được thực hiện ở Châu Phi, Châu Á, Châu Âu, Mỹ Latinh và ngay cả những quốc gia có nền nông nghiệp đang phát triển đều ủng hộ mối quan hệ này. Kết quả những phát hiện về mối quan hệ ngược là một khám phá thực nghiệm được hoan nghênh đến mức những người ủng hộ nền nông nghiệp quy mô nhỏ đã đề xuất các chiến lược nông nghiệp ưu tiên phát triển sản xuất quy mô nhỏ (Nkonde và cộng sự, 2015). Tuy nhiên, cũng có không ít những nghiên cứu không đồng tình với giả thuyết trên và dựa trên bằng chứng thực nghiệm đã đưa ra nhận định ngược lại, đó là những hộ sản xuất với quy mô lớn sẽ đạt hiệu quả hơn những hộ có quy mô sản xuất nhỏ hay mối quan hệ thuận (Positive relationship – PR) giữa quy mô và hiệu quả hoạt động sản xuất. Điều này được thể hiện trong những chính sách nông nghiệp ủng hộ sản xuất với quy mô lớn (Srivastava và cộng sự, 1973; Khan, 1979; Khan và Maki, 1979; Kevane, 1996; Adesina và Djato, 1996; Tadesse và Krishnamoorthy, 1997; Dorward, 1999). Như vậy, quy mô đất có thể có tác động đến hiệu quả hoạt động sản xuất nông nghiệp theo hai chiều, thể hiện tính kinh tế theo quy mô và tính phi kinh tế theo quy mô (Hoque, 1988; Byiringiro và Reardon, 1996; Heltberg, 1998b; Dorward, 1999; Helfand và Levine, 2004; Barrett và cộng sự, 2010; Henderson, 2015; Wickramaarachchi và Weerahewa, 2018). Trên lập trường nhà sản xuất thì nông hộ không thể quyết định nên tăng hay giảm quy mô đất khi không chắc chắn quy mô canh tác hiện tại đang ở giai đoạn kinh tế hay phi kinh tế, bởi chỉ một quyết định sai lầm sẽ phải gánh chịu hậu quả nghiêm trọng làm ảnh hưởng đến sinh kế gia đình. Trải qua nhiều giai đoạn khác nhau của nền kinh tế, đa số các nhà nghiên cứu đều đo lường hay định nghĩa hiệu quả hoạt động sản xuất bằng năng suất đất khi phân tích mối quan hệ giữa quy mô và HQHĐSX, và cũng có một vài nghiên cứu khác thay thế thước đo năng suất đất bằng hiệu quả kỹ thuật hoặc hiệu quả kinh tế. Ở Việt Nam nói chung và đồng bằng Sông Cửu Long (ĐBSCL) nói riêng, vấn đề này cũng được một số nhà kinh tế nghiên
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ -o0o - NGUYỄN LAN DUYÊN XÁC ĐỊNH QUY MÔ ĐẤT TỐI ƯU TRONG SẢN XUẤT NÔNG NGHIỆP CỦA NGƯỜI DÂN ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ CHUYÊN NGÀNH: KINH TẾ NÔNG NGHIỆP MÃ NGÀNH: 62 01 15 Cần Thơ, tháng 07/2020 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ -o0o - NGUYỄN LAN DUYÊN XÁC ĐỊNH QUY MÔ ĐẤT TỐI ƯU TRONG SẢN XUẤT NÔNG NGHIỆP CỦA NGƯỜI DÂN ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ CHUYÊN NGÀNH: KINH TẾ NÔNG NGHIỆP MÃ NGÀNH: 62 01 15 HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS TS NGUYỄN TRI KHIÊM Cần Thơ, tháng 07/2020 TÓM TẮT Nghiên cứu nhằm xác định quy mô đất tối ưu để tối đa hóa hiệu hoạt động sản xuất lúa nông hộ đồng sông Cửu Long thông qua liệu thu thập ngẫu nhiên từ 498 nông hộ trồng lúa vụ/năm ba tỉnh An Giang, Cần Thơ Đồng Tháp Nhằm đạt mục tiêu đề ra, nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy đa biến để phân tích ảnh hưởng quy mô đất đến hiệu hoạt động sản xuất lúa thông qua năm thước đo (gồm suất đất, suất lao động, hiệu đồng vốn, hiệu kinh tế suất nhân tố tổng hợp) phương pháp vi phân để xác định quy mô đất tối ưu Nội dung nghiên cứu thực theo ba bước: (1) Ước lượng xác định thước đo hiệu hoạt động sản xuất, (2) Phân tích ảnh hưởng quy mô đất đến hiệu hoạt động sản xuất thơng qua khía cạnh đo lường khác nhau, (3) Dựa vào kết bước 2, tác giả xác định ngưỡng quy mô đất tối ưu sản xuất lúa nông hộ đồng sông Cửu Long Nghiên cứu cho thấy quy mô đất hiệu hoạt động sản xuất lúa nông hộ đồng sơng Cửu Long có mối quan hệ chiều, ngược chiều hay khơng có mối quan hệ với Điều tùy thuộc hoàn toàn vào cách định nghĩa hiệu hoạt động sản xuất, từ xác định quy mơ đất tối ưu nhằm tối đa hóa hiệu hoạt động sản xuất Bằng cách phân tích đồng thời tất năm thước đo thể hiệu hoạt động sản xuất, luận án góp phần khẳng định tính xác nâng cao ý nghĩa nghiên cứu, việc phân tích bốn thước đo (gồm suất đất, suất lao động, hiệu đồng vốn hiệu kinh tế) làm sở minh chứng cho nhận định suất nhân tố tổng hợp thước đo phù hợp Luận án tiến hành phân tích mối quan hệ quy mơ hiệu hoạt động sản xuất để làm sở xác định ngưỡng quy mô tối ưu nhằm tối đa hóa hiệu hoạt động sản xuất đo lường thông qua suất nhân tố tổng hợp Kết phân tích cho thấy, mơ hình có ý nghĩa thống kê cao tìm mối quan phi tuyến có dạng U ngược quy mơ hiệu hoạt động sản xuất ba vụ canh tác lúa năm Từ đó, xác định ngưỡng quy mơ tối ưu 9,7 (trong đó, vụ thu đông 9,3 ha; vụ đông xuân 9,8 vụ hè thu 10 ha) Bên cạnh quy mơ, hiệu hoạt động sản xuất cịn chịu tác động yếu tố khác Các yếu tố có ảnh hưởng chiều đến hiệu hoạt động sản xuất gồm chủ hộ nữ (vụ hè thu), số mảnh ruộng canh tác (vụ thu đông), số ngày cơng lao động gia đình tham gia ruộng lúa (vụ hè thu), tổng iii chi phí đầu tư cho yếu tố đầu vào (vụ hè thu), khác biệt địa bàn cư trú An Giang Đồng Tháp Đồng thời, yếu tố có ảnh hưởng ngược chiều đến hiệu hoạt động sản xuất số ngày công lao động thuê mướn (vụ thu đông), khoảng cách từ nhà đến ruộng lúa (vụ đông xuân), số năm trồng lúa Trên sở kết ước lượng kết hợp với kết phân tích thực trạng sản xuất lúa nông hộ đồng sông Cửu Long, luận án đề xuất giải pháp giúp sử dụng quy mô đất hợp lý, nâng cao hiệu hoạt động sản xuất cải thiện thu nhập cho nông hộ trồng lúa đồng sông Cửu Long iv ABSTRACT The thesis aimed to determine the optimal farm size threshold to maximize the efficiency of rice production activities of households in the Mekong Delta through randomly collected data from 498 households planting three rice crops per year in three provinces of An Giang, Can Tho and Dong Thap In order to achieve the set goals, the thesis uses regression method to analyze the effect of farm size on the efficiency of rice production activities through five measures (land productivity, labor productivity, capital efficiency, economic efficiency and total factor productivity) and differential methods to determine the optimal farm size threshold The study was done through in three steps: (1) Estimate or identify each measure of the efficiency of production activities, (2) Analyzing the effect of farm size on the efficiency of production activities through different measurement aspects, (3) Based on the results of step 2, the author determines the optimal farm size threshold in rice production of Mekong Delta households The research shows that farm size and the efficiency of rice production activities of the Mekong Delta farmers can have positive or negative relationship, or no relationship This depends entirely on the definition of the efficiency of production activities, thus determining the optimal farm size to maximize production efficiency By using all five measures of efficiency of production activities, the thesis will contribute to confirming the accuracy and promote the meaning of the study, in which the analysis of four measures (land productivity, labor productivity, capital efficiency and economic efficiency) as the basis for proving that total factor productivity is the most suitable measure The dissertation analyzes the relationship between the farm size and the efficiency of production activities as a basis for determining the optimal scale threshold to maximize the efficiency of production activities measured by total factor productivity The results show that the model is highly statistically significant and finds that an inverted U-shaped nonlinear relationship between farm size and the efficiency of production activities in three rice crops as well as the whole year Hence, the optimum threshold scale of 9.7 has been determined (in which, Autumn-Winter crop is 9.3 ha; Winter-Spring crop is 9.8 and Summer crop is 10 ha) Besides farm size, the efficiency of production activities also affected by other factors The factors having positive effect on the efficiency of production activities including female-headed households (Summer crop), v * Cả năm Stoc frontier normal/tnormal model Number of obs = 498 Wald 6.47e+0 chi2(8) = Prob > chi2 = 0.0000 Log likelihood = 216.3955 Lnπ Coef Std Err z P>|z| [95% Conf Interval] Frontier lnpn lnpp lnpk lnpg lnt lnl lnf th _cons -.00154 -.00132 73 000114 -13.58 0.000 -.0017707 000186 000794 0.81 001744 0.24 -.0013707 -.00016 002294 0.94 004335 26 -0.07 -.0046606 -.28928 066541 -.15886 05 -4.35 0.000 -.419699 19 -.15658 006096 -.14464 95 -25.68 0.000 -.1685386 05 047546 002752 17.28 0.000 0421526 052941 004703 009760 023833 0.48 0.630 -.0144275 -.13691 035375 -.06758 81 -3.87 0.000 -.2062525 38 2.45027 Mu qmdat qmdatsq qmld nuch -.01714 024053 88 002760 002239 008863 024866 -.11473 -0.71 0.476 -.0642929 1.23 0.218 -.0016279 0.36 0.722 -.0398737 -1.63 0.103 -.2527478 029995 007148 057600 tdhvch -.00989 17 ldthue -.00084 28 040917 001086 ldgd -.00641 angiang -.22783 91 tnkhac somanh tvon -.20016 19 021383 thamnien 005368 kcruong 001812 taphuan -.19218 62 _cons -.31686 52 dongthap 070418 006050 000979 067593 000965 001363 065292 061264 002416 001902 001852 059529 202074 1.13 0.261 -.0008064 023287 001967 001076 173398 002979 -4.70 0.000 -.0090871 -.00374 -1.63 0.102 -.0217513 -0.86 0.389 -.0027618 0.54 0.61 -.0915633 -.09986 -3.49 0.000 -.3558107 74 -.08008 53 026119 8.85 0.000 0166477 009096 2.82 0.005 0016399 -3.27 0.001 -.3202385 0.98 0.328 -.001819 005443 -.07551 01 079192 -1.57 0.117 -.7129234 -3.23 0.001 -.3088624 Usigma _cons 1.75837 079450 1.60265 -22.13 0.000 -1.914099 Vsigma _cons sigma_u 34.1081 446.85 -0.08 0.939 841.703 -909.92 25.17 0.000 3840243 415119 016490 448732 sigma_v lambda 3.92e08 8.76e5.9e+18 06 0.00 0.996 2.6e-198 1.06e+0 016490 6.4e+0 1.06e+0 8 0.000 1.06e+07 162 2.5 Năng suất nhân tố tổng hợp * Vụ thu đông Source SS Model 258.206 903 Residual 206.858 69 Total tfptd qmdat qmdatsq qmld nuch tdhvch tnkhac somanh ldthuetd ldgdtd angiang dongthap 465.065 593 df MS Number of obs = F(15, 482) 17.2137 15 936 Prob > F 4291674 482 06 R-squared Adj Rsquared 9357456 497 Root MSE Coef Std Err t P>|t| = 498 40.11 = 0.0000 = 0.5552 = 0.5414 = 65511 [95% Conf Interval] 653588 583604 0356173 18.35 0.000 723573 -.03496 -.04162 -.02830 0033885 -10.32 0.000 41 79 019274 -.05287 0367215 0.52 0.600 99 091428 110686 -.08741 308790 1008213 1.10 0.273 67 -.00082 -.01792 0087027 -0.09 0.924 016274 -.00175 003793 001017 0014132 0.72 0.472 99 171656 -.02555 368869 1003679 1.71 0.088 61 -.00344 -.00787 000986 64 0022561 -1.53 0.127 94 -.00144 -.00680 003919 47 0027301 -0.53 0.597 259813 451697 0976559 2.66 0.008 06793 272730 091120 454340 0924272 2.95 0.003 3 thamnien 012116 0083198 -.00950 18 0027926 kcruong 000526 0027801 0.19 0.850 056647 0604792 1.98702 2564143 -.06218 0.94 0.349 84 1.4832 7.75 0.000 01 tvontd taphuan _cons 028464 -.00401 46 005988 175482 2.49085 -.00423 -.01498 -3.40 0.001 1.46 0.146 -.00493 66 Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: values of fitted tfptd chi2( 1) = 33.63 Prob > chi2 0.000 = Number of Linear regression obs F(15, 482) Prob > F Rsquare d Root MSE = = 498 34.19 = 0.0000 = 0.5552 = 65511 Robust tfptd qmdat qmdatsq qmld nuch tdhvch Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] 653588 568785 738391 6.0431588 15.14 0.000 -.03496 -.04447 -.02545 6.0048408 -7.22 0.000 77 43 019274 -.05507 093618 1.0378364 0.51 0.611 05 110686 -.09799 319366 106204 1.04 0.298 31 -.00082 -.01705 008259 -0.10 0.920 015402 tnkhac somanh 001017.0013463 171656 5.0883409 0.76 0.450 -.00162 85 1.94 0.053 -.00192 43 thamnien -.00344 64.0018853 -.00144 47.0025481 259813 1112612 272730 094118 012116 6.0084881 -.00950 18.0028283 kcruong 000526.0022253 0.24 0.813 taphuan 056647 060193 1.98702 9.2647655 0.94 0.347 ldthuetd ldgdtd angiang dongthap tvontd _cons -1.83 0.068 -0.57 0.571 2.34 0.020 2.90 0.004 1.43 0.154 -3.36 0.001 7.50 0.000 163 003662 345237 000258 -.00715 09 -.00645 14 003562 041196 478430 087798 457662 -.00456 028794 17 -.01505 -.00394 92 44 -.00384 004898 65 -.06162 17492 1.4667 2.50726 91 * Đông xuân Source SS df MS Number of obs = F(15, 482) Model Residual Total 244.017 962 639.063 508 883.081 47 16.2678 641 Prob > F 1.32585 482 79 R-squared Adj Rsquared 1.77682 497 388 Root MSE 15 tfpdx Coef Std Err qmdat 450351 0626936 -.02313 0059664 qmdatsq tdhvch -.01578 95 0650686 184908 1764995 005092 0153674 tnkhac -.00024 28 0024788 qmld nuch dongthap -.11956 1763952 -.00248 23.0060611 0042611 0055198 968200 1704307 848421 1617533 tvondx thamnien 0113933 0140032 -.01602 somanh ldthuedx ldgddx angiang t P>|t| 7.18 0.000 -3.88 0.000 -0.24 0.808 1.05 0.295 0.33 0.741 -0.10 0.922 -0.68 0.498 -0.41 0.682 0.77 0.441 5.68 0.000 5.25 0.000 0.81 0.416 -3.27 0.001 = 498 12.27 = 0.0000 = 0.2763 = 0.2538 = 1.1515 [95% Conf Interval] 327165 573538 -.03485 -.01140 44 77 -.14364 112063 28 -.16189 531711 51 -.02510 035287 31 -.00511 004627 33 -.46616 227034 26 -.01439 17 009427 -.00658 49 015107 633321 1.30308 530593 1.16625 -.01612 038908 16 -.02566 -.00639 kcruong taphuan _cons 72 0049041 -.00860 13 0049037 -1.75 0.080 -.02960 1058605 -0.28 0.780 5.05178 4522038 11.17 0.000 33 11 -.01823 66 001034 -.23761 178398 21 4.16324 5.94031 Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: values of fitted tfpdx chi2( 1) = 12.93 Prob > chi2 0.000 = Number of Linear regression obs F(15, 482) Prob > F Rsquare d Root MSE = = 498 11.43 = 0.0000 = 0.2763 = 1.1515 Robust tfpdx qmdat qmdatsq qmld nuch tdhvch tnkhac somanh Coef Std Err 450351 -.02313 -.01578 95 184908 005092 0589013 0043187 0655563 171605 0149855 -.00024 28 0024709 -.11956 1716716 t P>|t| [95% Conf Interval] 334616 566086 7.65 0.000 8 -.03161 -.01464 -5.36 0.000 68 52 -.14460 -0.24 0.810 11 113022 -.15227 522094 1.08 0.282 78 -.02435 034537 0.34 0.734 27 -.00509 004612 -0.10 0.922 78 -0.70 0.486 -.45688 12 217753 ldthuedx ldgddx angiang dongthap tvondx thamnien kcruong taphuan _cons -.00248 23 004261 968200 848421 011393 -.01602 72 -.00860 13 0053205 -0.47 0.641 0053859 0.79 0.429 1716976 5.64 0.000 1524138 5.57 0.000 0128142 0050968 0036865 0.89 0.374 -3.14 0.002 -2.33 0.020 -.02960 1055219 -0.28 0.779 5.05178 4467828 11.31 0.000 164 -.01293 67 007972 -.00632 014843 16 630832 1.30556 548944 1.1479 -.01378 036571 53 -.02604 -.00601 19 25 -.01584 -.00135 48 78 -.23694 177732 67 4.1739 5.92966 01 * Vụ hè thu Source SS Model 253.041 264 Residual 197.013 265 Total tfpht qmdat qmdatsq qmld 450.054 529 df 16.8694 176 Prob > F 4087412 482 13 R-squared Adj Rsquared 9055423 497 12 Root MSE Coef Std Err somanh -.01017 87 0978681 ldthueht ldgdht angiang dongthap tvonht t P>|t| -.00461 83 0038196 005822 0031863 279911 0949942 211851 0896869 1.94 0.053 498 41.27 = 0.0000 = 0.5622 = 0.5486 = 63933 [95% Conf Interval] 616528 548067 0348419 17.70 0.000 -.03077 -.03728 0033137 -9.29 0.000 028702 -.04159 0357782 0.80 0.423 76 tnkhac tdhvch Number of obs = F(15 482 , ) = 15 190562 0981758 003194 0085436 -.00081 89 0013726 nuch MS -.00234 33 684989 -.02426 099003 383467 019981 -.01359 0.37 0.709 29 -.00351 -0.60 0.551 58 001878 -.20247 182122 -0.10 0.917 96 -.01212 002886 -1.21 0.227 34 -.00043 012083 1.83 0.068 82 093257 466565 2.95 0.003 035625 388076 2.36 0.019 1.95 0.052 -.00011 032566 thamnien 016224 0083167 -.00894 75 0027195 71 -.01429 -3.29 0.001 11 kcruong -.00134 86 0027026 -.00665 -0.50 0.618 89 taphuan _cons -.05136 0588792 2.12346 2489576 -.00360 38 003961 064331 -.16705 17 1.6342 8.53 0.000 87 2.61264 -0.87 0.383 Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: values of fitted tfpht chi2( 1) = 29.12 Prob > chi2 0.000 = Number of Linear regression obs F(15, 482) Prob > F Rsquare d Root MSE = = 498 37.55 = 0.0000 = 0.5622 = 63933 Robust tfpht qmdat qmdatsq qmld nuch tdhvch Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] 616528 0423343 14.56 0.000 533346 -.03077 -.03959 0044871 -6.86 0.000 17 028702 -.04459 037303 0.77 0.442 37 001728 190562 0961034 1.98 0.048 003194 -.01356 0085283 0.37 0.708 28 699711 -.02195 83 101999 379395 019951 tnkhac -.00081 89 0013156 -0.62 0.534 -.00340 39 somanh -.01017 87 0912315 -0.11 0.911 -.18943 93 thamnien -.00461 83 0040821 005822 0032674 279911 1064383 211851 0916061 016224 0086237 -.00894 75 0027173 kcruong -.00134 86 0025076 -0.54 0.591 -.05136 0590953 2.12346 254792 -.16747 -0.87 0.385 63 1.6228 8.33 0.000 23 ldthueht ldgdht angiang dongthap tvonht taphuan _cons -.01263 -1.13 0.258 93 -.00059 75 070771 2.63 0.009 031854 2.31 0.021 1.78 0.075 -.00072 02 -.01428 -3.29 0.001 66 1.88 0.061 165 -.00627 58 001766 169081 003402 012242 489052 391847 033169 -.00360 83 003578 064756 2.62410 * Cả năm Source Model Residual Total tfp qmdat qmdatsq qmld nuch tdhvch tnkhac somanh ldthue ldgd angiang dongthap tvon SS 2157.37 292 2082.92 171 4240.29 463 df MS Number of obs = F(15 482 , ) = 143.824 861 Prob > F 4.32141 482 434 R-squared Adj Rsquared 8.53177 497 995 Root MSE 15 Coef Std Err t P>|t| 498 33.28 = 0.0000 = 0.5088 = 0.4935 = 2.0788 [95% Conf Interval] 1.71958 1.4973 1.94180 1130923 15.21 0.000 72 -.08891 -.11006 -.06776 45 0107654 -8.26 0.000 74 15 027435 -.20201 256880 1167722 0.23 0.814 02 479386 -.14827 1.10704 3194355 1.50 0.134 18 006158 -.04819 060516 0276644 0.22 0.824 91 000022 -.00876 008806 0044702 0.01 0.996 07 068975 -.55446 692411 317287 0.22 0.828 15 -.00439 -.01331 004520 62 004538 -0.97 0.333 004853 -.00294 012653 0039697 1.22 0.222 64 863765 2.07527 1.46952 308288 4.77 0.000 1.29787 724638 1.87110 2917365 4.45 0.000 024185 002808 045562 0108793 2.22 0.027 thamnien -.03479 0088439 -.05216 -3.93 0.000 94 kcruong -.00998 77 0088148 -1.13 0.258 taphuan _cons -.01191 48 1910624 8.32576 9195484 -.01741 46 007332 363503 10.1325 -.02730 79 -.38733 29 6.5189 9.05 0.000 51 -0.06 0.950 Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: values of fitted tfp chi2( 1) = 11.95 Prob > chi2 0.000 = Number of Linear regression obs F(15, 482) Prob > F Rsquare d Root MSE = = 498 29.81 = 0.0000 = 0.5088 = 2.0788 Robust tfp qmdat qmdatsq qmld nuch tdhvch tnkhac Coef Std Err t P>|t| [95% Conf Interval] 1.71958 1.4791 1.96002 1223671 14.05 0.000 48 -.08891 -.11165 -.06617 45 0115713 -7.68 0.000 09 027435 -.22096 275832 1264171 0.22 0.828 13 479386 -.19522 1.15399 3433301 1.40 0.163 24 006158 -.04679 059113 0269503 0.23 0.819 59 000022 -.00824 008292 0042089 0.01 0.996 72 somanh ldthue ldgd 068975 3182781 -.00439 62 0045675 004853 004085 0.22 0.829 -0.96 0.336 1.19 0.235 thamnien 1.46952 3502138 1.29787 3054586 024185 0113277 -.03479 0091493 -3.80 0.000 kcruong -.00998 77 007345 -1.36 0.175 angiang dongthap tvon taphuan _cons -.01191 48 191018 8.32576 9926883 4.20 0.000 4.25 0.000 2.14 0.033 -0.06 0.950 8.39 0.000 166 -.55640 88 694359 -.01337 004578 09 -.00317 012880 3 781385 2.15765 1.89806 697676 001927 046443 -.05276 -.01681 94 46 -.02441 004444 98 -.38724 363416 56 6.3752 38 10.2763 ... xuất lúa nông hộ ĐBSCL 1.4.4 Xác định quy mô tối ưu sản xuất lúa nông hộ ĐBSCL - Xác định quy mô đất tối ưu sở tối đa hóa suất đất sản xuất lúa nơng hộ ĐBSCL - Xác định quy mô đất tối ưu sở tối đa... sản xuất sử dụng đất sản xuất lúa nông hộ đồng sơng Cửu Long (2) Phân tích ảnh hưởng quy mô đất đến hiệu hoạt động sản xuất lúa nông hộ đồng sông Cửu Long (3) Xác định quy mô đất tối ưu sản xuất. .. động sản xuất lúa nông hộ ĐBSCL - Xác định quy mô đất tối ưu sở tối đa hóa hiệu đồng vốn sản xuất lúa nông hộ ĐBSCL - Xác định quy mô đất tối ưu sở tối đa hóa hiệu kinh tế sản xuất lúa nông hộ