Phương pháp phân tích số liệu

Một phần của tài liệu phân tích hiệu quả tài chính của mô hình trồng hành tím ở thị xã vĩnh châu tỉnh sóc trăng (Trang 25)

Phương pháp xử lí số liệu: Số liệu sau khi được thu thập sẽ được mã hóa và nhập vào phần mềm Excel, được xử lí bằng phần mềm Stata. Kết quả sau khi xử lí sẽ kết luận những nhân tố ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả tài chính của mô hình sản xuất hành tím. Cụ thể với từng mục tiêu như sau:

2.2.4.1 Đối với mục tiêu 1

Sử dụng phương pháp thống kê mô tả như phương pháp phân tích tần số, xếp hạng và phương pháp so sánh (số tuyệt đối và số tương đối) để mô tả khái quát thực trạng sản xuất hành tím của nông hộ tại vùng nghiên cứu, nhằm đánh giá chính xác sự biến động của các chỉ tiêu cần phân tích như lợi nhuận, sản lượng, diện tích đất, năng suất,… để tìm ra các giải pháp phát triển chung cho các đối tượng cần phân tích.

a. Phương pháp so sánh

Phương pháp so sánh là một trong những phương pháp thường được sử dụng trong việc phân tích các hoạt động tài chính – kinh tế. Phương pháp này đòi hỏi các

chỉ tiêu phải có cùng điều kiện cũng như tính chất để xem xét các hiện tượng kinh tế. Trong phương pháp so sánh ta có các phương pháp sau:

- Phương pháp so sánh số tuyệt đối: số tuyệt đối là một trong những số liệu biểu diễn quy mô, khối lượng hay là giá trị của một chỉ tiêu kinh tế nào đó trong một thời gian nhất định và địa điểm cụ thể. Có hai loại số tuyệt đối là số tuyệt đối thời kỳ và số tuyệt đối thời điểm. Điều kiện để số tuyệt đối có thể so sánh với nhau là các số tuyệt đối phải cùng đơn vị tính, cùng một phương pháp tính toán, cùng nội dung phản ánh và cùng một khoảng thời gian nhất định.

- Phương pháp so sánh bằng số bình quân: số bình quân là một chỉ số thể hiện giá trị trung bình về mặt lượng của một đơn vị nào đó, bằng cách sang bằng các trị số trong đơn vị đo cho nhau, nhằm phản ánh một cách khái quát về tình hình của một đơn vị trong một khoảng thời gian nhất định

b. Phương pháp tần số

Phương pháp tần số là một trong những phương pháp thống kê tương đối đơn giản và dễ thực hiện, mục đích của phương pháp này nhằm thống kê các dữ liệu có cùng thuộc tính, đặc điểm hay cùng tính chất. Kết quả phân tích tần số được thể hiện dưới dạng bảng tần số, bảng này trình bày tất cả các biến số thƣờng là thiên về định tính hơn là định lượng.

Việc xác định tần số của một thuộc tính nào đó chúng ta dựa vào quan sát các đối tượng rơi vào thuộc tính đó và gom những quan sát đó thành một nhóm, từ đó ta có cái nhìn tổng quan về các đối tượng và cho thấy mức độ tập trung của các giá trị đó.

c. Phương pháp xếp hạng (Ranking)

Phương pháp này được thực hiện dựa trên phương pháp tần số và phương pháp thống kê. Đối với các yếu tố định tính thì việc xếp hạng các yếu tố này dựa trên số lần xuất hiện của chúng ở một giá trị quan sát nào đó. Nếu số lần xuất hiện càng nhiều thì xếp hạng càng cao và ngược lại.

2.2.4.2 Đối với mục tiêu 2

Từ số liệu sơ cấp thu thập được, tiến hành tổng hợp và phân tích các yếu tố về đặc điểm nông hộ. Đặc biệt phân tích chi tiết các chỉ số tài chính như chi phí, doanh

thu, lợi nhuận,… để đánh giá hiệu quả tài chính của nông hộ sản xuất hành tím ở thị xã Vĩnh Châu.

2.2.4.3 Đối với mục tiêu 3

Dùng phương pháp phân tích hồi quy tương quan để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính của mô hình trồng hành tím của nông hộ. Trong phương pháp này đề tài sử dụng các yếu tố để xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính trên cơ sở hàm lợi nhuận để đánh giá các yếu tố tác động đến hoạt động sản xuất hành tím trên địa bàn nghiên cứu.

 Xây dựng mối quan hệ của lợi nhuận phụ thuộc vào các yếu tố chi phí và từ đó thấy được các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận như thế nào, mô hình hồi quy tuyến tính có dạng như sau:

W*,C,Z,E

* 

 

Trong đó:

* là lợi nhuận chuẩn hóa được tính bằng cách lấy lợi nhuận chia cho giá sản phẩm đầu ra.

W*: Giá các yếu tố đầu vào chia cho giá sản phẩm đầu ra (giá giống, giá phân bón).

C: Lượng đầu vào cố định được sử dụng trong trang trại (tổng số lượng giống, phân bón, thuốc bảo vệ thực vật, số ngày công lao động, tiền máy móc và dịch vụ).

Z: Các đặc điểm kinh tế - xã hội của người nông dân (kinh nghiệm trồng hành, số năm đi học, tham gia huấn luyện kĩ thuật).

E: Điều kiện canh tác (ảnh hưởng của khí hậu, tỷ lệ mắc bệnh mù lòa do ảnh hưởng của việc trồng hành).

W*, C, Z, E: là các biến độc lập các yếu tố ảnh hưởng.

Bên cạnh đó việc sử dụng mô hình hồi quy còn sử dụng một số chỉ số khác như sau:

– Hệ số tương quan r: cho biết các yếu tố có tương quan chặt chẽ với nhau hay không.

– Hệ số xác định R2: cho biết % biến động của biến * được giải thích bởi các biến W*, C, Z, E (yếu tố đầu vào) phần còn lại được giải thích bởi một số yếu tố khác không được đề cặp trong mô hình.

Hệ số R2 điều chỉnh R2 (R- square): là hệ số R2điều chỉnh cho biết chúng ta có nên thêm biến độc lập vào mô hình hay không. Nếu thêm vào một biến độc lập nào đó mà làm cho giá trị R2 tăng lên thì chúng ta sẽ đưa biến đó vào mô hình, còn nếu R2 không thay đổi hoặc giảm đi thì không nên đưa thêm biến độc lập đó vào mô hình hồi quy.

– Giá trị kiểm định F dùng để kiểm định mức ý nghĩa của mô hình hồi quy, giá trị F càng lớn thì mô hình càng có ý nghĩa, vì khi đó giá trị Sig F càng nhỏ, dùng để so sánh với giá trị F trong tra bảng phân phối F với mức α cho phép. Giá trị F là cơ sở để bác bỏ hay chấp nhận giả thuyết H0 cụ thể như sau:

 Giả thuyết H0 là tất cả các tham số hồi quy điều bằng 0, các biến W*, C, Z,

E không liên quan tuyến tính với biến *.

 Giả thuyết H1 là tất cả các tham số hồi quy điều khác 0, các biến W*, C, Z,

E có liên quan tuyến tính với biến *.

H0:  1 = 2 = 3 = 4 = 0 H1:  i  0

 Giá trị F càng lớn thì khả năng bác bỏ giả thuyết H0 càng lớn, bác bỏ H0 khi giá trị F > giá trị F tra bảng

– Giá trị xác suất p (Pvalue): là cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 với mức ý nghĩa

 nhỏ nhất.

– Giá trị kiểm định t dùng để kiểm định các tham số của mô hình hồi quy, giá trị t càng lớn thì mô hình càng có ý nghĩa, vì khi đó giá trị Sig t càng nhỏ. Giá trị t là cơ sở để bác bỏ hay chấp nhận giả thuyết H0 (với giả thuyết như giả thiết kiểm định F). Giá trị |t| 2 thì yếu tố đó có ý nghĩa thống kê và khả năng bác bỏ H0 càng lớn.

 Xây dựng mô hình sản xuất

Để phân tích và đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố đầu vào đến năng suất ta ước lượng các tham số của hàm sản xuất Cobb-Douglas thông qua ước lượng hàm

hồi quy đa biến với biến phụ thuộc là năng suất và các biến tự do là giống, lao động, diện tích…

Hàm sản xuất mô tả một quan hệ kỹ thuật nhằm chuyển đổi các nguồn lực đầu vào để sản xuất thành một sản phẩm cụ thể nào đó.

Dạng tổng quát: Y = f (X1, X2, X3, X4) (1) Trong đó:

Y là mức sản lượng

X1 : Lượng phân N được sử dụng (kg/1000m2). X2 : Lượng phân P được sử dụng (kg/1000m2). X3 : Lượng phân K được sử dụng (kg/1000m2). X4 : Chi phí thuốc BVTV (đồng/1000m2). X5 : Ngày công lao động (ngày/1000m2) X6 : Lượng giống (kg/1000m2).

X7: Tập huấn (biến giả) X8: Học vấn (số năm đi học) X9 : Kinh nghiệm sản xuất (năm).

X1, X2, X3,... X9 là là các nguồn lực đầu vào trong quá trình sản xuất.

Tuy có nhiều dạng hàm sản xuất được ứng dụng trong nghiên cứu thực nghiệm như dạng hàm tuyến tính, hàm sản xuất với tỷ lệ kết hợp cố định, nhưng trong sản xuất nông nghiệp dạng hàm Cobb - Douglas được sử dụng phổ biến nhất, đặc biệt trong sản xuất nông nghiệp. Hàm Cobb - Douglas có dạng:

q = ctKaLb Với a, b, ct > 0

q là yếu tố đầu ra của sản xuất, có thể là năng suất hay sản lượng L và K là nguồn lực đầu vào vốn và lao động

ct là đại lượng đo lường công nghệ tại thời điểm t

a, b là các tham số của hàm sản xuất, đại diện cho tỉ lệ đóng góp cho vốn và lao động.

2.2.4.4 Đối với mục tiêu 4

Căn cứ vào kết quả phân tích của các mục tiêu trên và đánh giá về những thuận lợi, khó khăn, cơ hội và thách thức đối với việc trồng hành tím. Sử dụng ma trận SWOT để đề ra các giải pháp nâng cao thu nhập cho nông dân huyện Vĩnh Châu.

Để tiến hành phân tích ma trận SWOT cho hoạt động trồng hành tím của nông hộ ở địa bàn huyện Vĩnh Châu, đề tài lần lượt sử dụng các bước sau:

- Liệt kê các điểm mạnh; - Liệt kê các điểm yếu; - Liệt kê các cơ hội;

- Phân tích các thách thức;

- Kết hợp điểm mạnh với cơ hội để hình thành chiến lược SO: sử dụng các điểm mạnh của ngành để tận dụng các cơ hội của ngành mang lại;

- Kết hợp điểm yếu với cơ hội để hình thành nên chiến lược WO: là chiến lược nhằm cải thiện những điểm yếu bằng cách tận dụng các cơ hội;

- Kết hợp các điểm mạnh và những thách thức để hình thành nên chiến lược ST: tận dụng các điểm mạnh để tránh khỏi hay làm giảm đi phần nào ảnh hưởng của những yếu tố bên ngoài đối với hoạt đồng trồng hành tím;

- Cuối cùng kết hợp các điểm yếu và những thách thức để hình thành nên chiến lược WT: nhằm mục đích tối thiểu hóa các điểm yếu và tránh khỏi những thách thức đối với ngành .

Bảng 2.2 Ma trận SWOT và các phối hợp chiến lược

Điểm mạnh (Strenghths) Liệt kê những điểm mạnh chủ yếu

Điểm yếu (Weakneses) Liệt kê những điểm yếu chủ yếu.

Cơ hội (Opportunities) Liệt kê những cơ hội chủ yếu.

Chiến lược SO: Sử dụng các điểm mạnh để tận dụng cơ hội.

Chiến lược WO: Vượt qua các điểm yếu bằng cách tận dụng các cơ hội.

Thách thức (Threats) Liệt kê các nguy cơ chủ yếu.

Chiến lược ST: Sử dụng các điểm mạnh để tránh các thách thức.

Chiến lược WT: Tối thiểu hóa các điểm yếu, tránh những thách thức

Một phần của tài liệu phân tích hiệu quả tài chính của mô hình trồng hành tím ở thị xã vĩnh châu tỉnh sóc trăng (Trang 25)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(99 trang)