Để hiểu rõ hơn về mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến năng suất của các nông hộ ta sử dụng phần mềm STATA11. Các nhân tố cho rằng có ảnh hưởng đến năng suất sản xuất khoai lang Tím bao gồm: số năm kinh nghiệm, số lượng giống, số lượng N nguyên chất, số lượng Kali nguyên chất, lượng phân Lân nguyên chất (P205), chi phí thuốc BVTV, ngày công lao động thuê, ngày công lao động gia đình và số lượng phân hữu cơ.
Sau đây là bảng 4.20, kết quả phân tích hồi quy các nhân tố ảnh hưởng
đến năng suất Khoai lang Tím của 50 nông hộởđịa bàn nghiên cứu:
Bảng 4.20: kết quả phân tích hồi quy các yếu tốảnh hưởng đến năng suất.
Các yếu tố Ký hiệu Hệ số Mức ý nghĩa
Hằng số -7,326 0,000
Năm kinh nghiệm LnX1 0,010 ns 0,405
Số lượng giống LnX2 0,236 * 0,018
Lượng phân Đạm LnX3 0,131 * 0,032
Lượng phân Lân LnX4 0,063 ns 0,063
Lượng phân Kali LnX5 0,004 ns 0,843
Chi phí thuốc BVTV LnX6 0,302 *** 0,000
Số ngày công lao động gia đình LnX7 -0,020 ns 0,276
Số ngày công lao động thuê LnX8 0,247 * 0,030
Phân hữu cơ D9 0,053 ns 0,269 Biến phụ thuộc Năng suất(LnY) Hệ số R2 0,884 Hệ số R2 hiệu chỉnh 0,858 F 33,88 Prob> F 0,000
Nguồn: Số liệu điều tra thực tế 50 hộở xã Thành Trung và Thành Đông huyện Bình Tân, năm 2013
67
Chú thích: ***,*,ns : lần lượt có mức ý nghĩa thông kê tương ứng 1% , 10% và không có ý nghĩa.
Dựa theo kết quả chạy hồi qui từ phần mềm Stata11 cho thấy Prob> F = 0,000 nhỏ hơn rất nhiều so với mức ý nghĩa α = 5% nên mô hình có ý nghĩa và các biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Y.
* Kiểm định đa cộng tuyến
Do hệ số tương quan cặp giữa các biến độc lập trong mô hình đều nhỏ
hơn 0,8 nên mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến (xem phụ lục 2, trang 83)
Ta có Mean VIF = 2,04 < 2,8, nên mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến. (Xem phụ lục 2, trang 84)
* Kiểm định phương sai sai số thay đổi: imtest, white
Kết quả kiểm tra phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White có p = 0,3256lớn hơn 0,05, chấp nhận H0, kết luận với mức ý nghĩa α = 5% mô hình không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi (xem phụ lục 2, trang 84).
* Kiểm định tự tương quan
Để kiểm định mô hình có tự tương quan hay không ta dựa vào kiểm định Durbin – Watson. Do kiểm định Durbin – Watson với D bằng 1.590 (1 < D < 3) nên mô hình không có hiện tượng tự tương quan (xem phụ lục 2, trang 84).
Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0,858 cho thấy 85,8% sự thay đổi của năng suất khoai lang được giải thích bởi các yếu tố số lượng giống, lượng phân Đạm, số
ngày công lao động thuê và chi phí thuốc BVTV. Còn lại 14,2 % là do ảnh hưởng của các nhân tố khác không được xét trong mô hình.
Giải thích các biến có ý nghĩa thống kê trong mô hình:
+ Số lượng giống (LnX2):
Là nguyên liệu trực tiếp phục vụ cho sản xuất, góp phần quyết định chất lượng và năng suất nông sản. Hệ số của biến LnX2 có ý nghĩa thống kê trong mô hình nên lượng giống sử dụng có ảnh hưởng đến năng suất khoai lang Tím. Hệ sốβ2 = 0,236 và với mức ý nghĩa là 10% cho ta biết rằng, nếu các yếu tố khác trong mô hình không đổi, khi số lượng giống tăng lên 1% thì sẽ làm năng suất khoai lang Tím tăng 0,236%. Khi trồng khoai lang Tím nông hộ nên trồng với mật độ thích hợp để giúp khoai lang tăng trưởng và phát triển tốt, góp phần nâng cao năng suất cũng như phẩm chất khoai thương phẩm.
68
Hệ số của biến LnX3 có ý nghĩa thống kê trong mô hình nên lượng phân Nitơ nguyên chất sử dụng có ảnh hưởng đến năng suất của vụ và ảnh hưởng theo tỷ lệ thuận. Hệ số β3 = 0,131 và ở mức ý nghĩa 10%, nếu các yếu tố khác tron mô hình không thay đổi, khi tăng 1% lượng Nitơ thì năng suất khoai lang Tím tăng 0,131%. Điều này có thể giải thích rằng do Nitơ là thành phần chiếm tỷ lệ cao trong các loại phân Đạm, và Đạm lại là một trong 2 loại nhân tố quan trọng ảnh hưởng đến năng suất khoai lang, bón nhiều phân Đạm thì khoai lang
đạt được nâng suất cao.
+ Chi phí thuốc BVTV (LnX6):
Hệ số của biến LnX6 có ý nghĩa thống kê trong mô hình nên chi phí thuốc BVTV sử dụng có ảnh hưởng đến năng suất của vụ và ảnh hưởng theo tỷ lệ thuận. Hệ sốβ6 = 0,302 và ở mức ý nghĩa 1%, nếu các yếu tố khác trong mô hình không thay đổi, khi tăng 1% chi phí thuốc BVTV thì năng suất khoai lang Tím tăng 0,302%. Khoai lang là loại cây trồng dễ bị sâu bệnh tấn công,
để cây hành sinh trưởng và phát triển tốt thì nông hộ phải phun thuốc để
phòng và trị bệnh khi cần thiết nên việc sử dụng thuốc BVTV có ảnh hưởng
đến năng suất khoai.
+ Ngày công lao động thuê (LnX8)
Hệ số của biến LnX8 có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%, có nghĩa là biến ngày công lao động chưa có lao động thu hoạch có ảnh hưởng đến năng suất sản xuất. Ta có hệ số β8 là 0,247, với mức ý nghĩa 10%, nếu các yếu tố
khác trong mô hình không đổi, khi tăng 1% số ngày công lao động thuê lên thì năng suất khoai lang của vụ sẽ tăng 0,247%. Có nghĩa là, khi số ngày công lao
động tăng lên thì việc chăm sóc cho cây nhiều hơn, sẽ giúp cây phát triển tốt và cho năng suất cao.
Những biến còn lại trong mô hình là như năm kinh nghiệm (LnX1), lượng phân Lân (LnX4), lượng phân Kali (LnX5), số ngày công lao động gia đình (LnX7), phân hữu cơ (D9) đều không có ý nghĩa thống kê trong mô hình là vì mẫu nghiên cứu không đủ lớn để có thể đánh giá sự khác biệt của các yếu tố
này; đối với các yếu tố lượng phân lân, lượng phân kali và phân hữu cơ, do các nông hộ sử dụng với số lượng không nhiều nên không có tính đại diện cho tổng thể cao nên các biến không có ý nghĩa. Yếu tố số ngày công lao động gia
đình không ảnh hưởng đến năng suất khoai là do số ngày công lao động gia
69
4.4.1. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến lợi nhuận của mô hình trồng khoai lang Tím trên đất ruộng ở huyện Bình Tân – Vĩnh Long.
Sau khi qua xử lý các số liệu thu thập được từ 50 hộ bằng phần mềm STATA11, ta thu được kết quả về mức độ ảnh hưởng của các nhân tố trên đến lợi nhuận của mô hình trồng khoai lang Tím ở bảng 4.21 như sau:
Bảng 4.21: Kết quả phân tích hồi quy các yếu tốảnh hưởng đến lợi nhuận
Các yếu tố Ký hiệu Hệ số Mức ý nghĩa Hằng số 2593561 0,389 Chi phí giống X1 0,985 ns 0,505 Chi phí phân bón X2 4,316 ** 0,002 Chi phí thuốc BVTV X3 3,399 *** 0,000 Chi phí LĐ thuê X4 1,966 ** 0,002 Chi phí nhiên liệu X5 -4,536 ns 0,164 Trình độ học vấn X6 -83325,47 ns 0,384 Số tuổi chủ hộ X7 -73.823,4 * 0,040 Vay vốn X8 168930,9 ns 0,813
Biến phụ thuộc Lợi nhuận (Y)
Hệ số R2 0,732
Hệ số R2 hiệu chỉnh 0,679
F 13,98
Prob> F 0,000
Nguồn: Số liệu điều tra thực tế 50 hộở xã Thành Đông và Thành Trung của huyện Bình Tân Chú thích: ***,**, *,ns : lần lượt có mức ý nghĩa thông kê tương ứng 1%, 5%, 10%và không có ý nghĩa.
Qua bảng 4.22 cho thấy, Prob> F của mô hình là 0,000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% rất nhiều nên mô hình có ý nghĩa, các biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0,679, cho thấy 67,9% sự thay đổi của lợi nhuận thu được từ trồng khoai lang do ảnh hưởng bởi chi phí phân bón, chi phí thuốc BVTV, số tuổi chủ hộ và chi phí lao động thuê. Còn lại 32,1% bị ảnh hưởng bởi các yếu tố khác chưa được xét đến.
70
* Kiểm định đa cộng tuyến
Do hệ số tương quan cặp giữa các biến độc lập trong mô hình đều nhỏ
hơn 0,8 nên mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến (xem phụ lục 2, trang 85)
Ta có Mean VIF = 1,30 < 2,8, nên mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến. (Xem phụ lục 2, trang 86)
* Kiểm định phương sai sai số thay đổi: imtest, white
Kết quả kiểm tra phương sai sai số thay đổi bằng kiểm định White có p = 0.224 lớn hơn 0,05, chấp nhận H0, kết luận với mức ý nghĩa α = 5% mô hình không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi (xem phụ lục 2, trang 86).
* Kiểm định tự tương quan
Để kiểm định mô hình có tự tương quan hay không ta dựa vào kiểm định Durbin – Watson. Do kiểm định Durbin – Watson với D bằng 2.356 (1 < D < 3) nên mô hình không có hiện tượng tự tương quan (xem phụ lục 2, trang 86).
Theo kết quả hồi quy, với 8 biến được đưa vào mô hình thì các biến chi phí phân bón, chi phí thuốc BVTV, số tuổi chủ hộ và chi phí lao động thuê
đều có ý nghĩa đối với mô hình (với mức ý nghĩa < 5%), còn lại biến chi phí giống, vay vốn, trình độ học vấn và chi phí nhiên liệu thì không có ý nghĩa thống kê.
Qua bảng 4.21, hệ số của các biến chi phí có ý nghĩa đối với mô hình (phân bón, thuốc BVTV, lao động thuê) đều mang dấu (+), đồng nghĩa với việc chúng ảnh hưởng tỷ lệ thuận với lợi nhuận. Các biến được giải thích cụ
thể như sau:
+ Chi phí phân bón (X2): Nếu cốđịnh các yếu tố khác trong mô hình, với hệ số b2 = 4,316 và mức ý nghĩa 5% thì khi chi phí phân bón tăng 1 đơn vị thì sẽ làm tăng 4,316 đơn vị lợi nhuận, và ngược lại. Phân bón là yếu tố quan trọng không thể thiếu trong sản xuất nông nghiệp vì phân bón cung cấp các chất dinh dưỡng cho cây trồng. Việc sử dụng phân bón hợp lý sẽ làm tăng năng suất khoai, từđó mang lại lợi nhuận kinh tế cao hơn.
+ Chi phí thuốc BVTV (X3): Đối với các khoản mục chi phí được đưa vào mô hình thì đây là khoản mục ảnh hưởng lớn đến lợi nhuận. Với mức ý nghĩa 1%, nếu các yếu tố khác trong mô hình không đổi, khi chi phí thuốc tăng 1 đơn vị thì lợi nhuận mà nông hộ thu được sẽ tăng 3,399 đơn vị. Vì khoai lang rất dễ bị sâu bệnh tấn công nên sử dụng liều lượng thuốc BVTV nhiều dẫn đến năng suất chất lượng khoai cao, bán được giá cao từ đó dẫn đến lợi nhuận thu được sẽ cao. Do ảnh hưởng cùng chiều nên tăng chi phí thuốc
71
BVTV sẽ tăng lợi nhuận khoai nhưng chỉ ở một mức nào đó, nếu vì lợi nhuận tăng mà lạm dụng quá nhiều thuốc BVTV thì sẽ làm cho biến chi phí thuốc BVTV ảnh hưởng ngược lại làm giảm lợi nhuận của nông hộ.
+ Chi phí lao động thuê (X4): nếu các yếu tố khác trong mô hình không
đổi và với mức ý nghĩa 5%, khi chi phí lao động thuê tăng 1 đơn vị thì sẽ làm cho lợi nhuận tăng tới 1,966 đơn vị. Vì lao động thuê là khâu sử dụng nhiều lao động và chiếm số ngày công lao động cao hơn lao động gia đình. Lao động thuê được sử dụng trong tất cả các khâu trong quá trình sản xuất nhưng chủ
yếu là khâu chuẩn bị đất, trồng và thu hoạch, đó là những khâu đó quan trọng trong việc giúp khoai lang tăng thêm năng suất và bán được giá nên chi phí bỏ
ra cho lao động thuê nhiều sẽ làm cho lợi nhuận tăng.
+ Số tuổi chủ hộ X7: Ta có hệ số b7 = -73.823,4, có nghĩa là khi số tuổi của chủ hộ trồng khoai tăng 1 đơn vị thì lợi nhuận giảm 73.823,4 đơn vị, trong khi các yếu tố khác không đổi. Nếu số tuổi của chủ các nông hộ trồng khoai lang càng cao thì lợi nhuận mang lại sẽ càng thấp.
Bên cạnh đó là những biến không có ý nghĩa thống kê như:
+ Chi phí giống X1: Ta có hệ số b1 = 0,985, khi chi phí giống tăng 1 đơn vị thì lợi nhuận tăng 0,985 đơn vị, trong khi các yếu tố khác không đổi. Nếu chi phí giống của các nông hộ trồng khoai lang càng cao thì lợi nhuận mang lại sẽ càng cao. Tuy nhiên, về mặt ý nghĩa thống kê thì do số mẫu thống kê chưa đủ lớn nên chưa đủ cơ sở để kết luận là chi phí giống có ảnh hưởng đến lợi nhuận.
+ Chi phí nhiên liệu (X5): nếu các yếu tố khác trong mô hình không thay
đổi, khi chi phí nhiên liệu tăng 1 đơn vị thì sẽ làm giảm 4,535 đơn vị lợi nhuận. Tuy nhiên, về mặt ý nghĩa thống kê thì chưa đủ cơ sở để kết luận là số
tuổi chủ hộ có ảnh hưởng đến lợi nhuận.
+ Vay vốn X8: Ta có hệ số b8 = -1,568, tức là khi khi nông hộ có vay vốn thì lợi nhuận giảm 1,568 đơn vị, trong khi các yếu tố khác không đổi và ngược lại, nông hộ không vay vốn thì lợi nhuận sẽ tăng 1,585 đơn vị. Tuy nhiên, về
mặt ý nghĩa thống kê thì chưa đủ cơ sở để kết luận là chi phí lãy vay có ảnh hưởng đến lợi nhuận vì không phải tất cả các nông hộ đều có vay vốn nên chi phí lãi vay là nhỏ và không mang tính đại diện cho tổng thể.
+ Trình độ học vấn X6: Ta có hệ số b6 = -83.325,47, khi trình độ học vấn tăng 1 đơn vị thì lợi nhuận giảm 83.325,47 đơn vị, trong khi các yếu tố khác không đổi. Nếu trình độ học vấn của các nông hộ trồng khoai lang càng cao thì lợi nhuận mang lại sẽ càng thấp. Tuy nhiên, về mặt ý nghĩa thống kê thì chưa
72
đủ cơ sởđể kết luận là trình độ học vấn có ảnh hưởng đến lợi nhuận.. Điều này có thểđược giải thích rằng những hộ có trình độ học vấn cao sẽ dễ tiếp thu và áp dụng những tiến bộ khoa học kỹ thuật vào sản xuất hơn những hộ có trình
độ học vấn thấp. Nhưng theo kết quả khảo sát thực tế 50 hộ trồng khoai lang Tím ở huyện Bình Tân thì điều này không đúng hoàn toàn. Đa phần nông dân trong huyện có trình độ học vấn tương đối thấp mà họvẫn sản xuất đạt được năng suất cao nên dẫn đến lợi nhuận cao. Nguyên nhân là do họ sản xuất theo kinh nghiệm và học hỏi trao đổi kinh nghiệm với những nông dân cùng xóm. Vì vậy, có thể nói lợi nhuân không phụ thuộc vào trình độ học vấn.
Tóm lại, từ kết quả hồi quy ta thấy các yếu tố được đưa vào mô hình thì có mức độ ảnh hưởng khác nhau đến lợi nhuận (trừ yếu tố chi phí giống và chi phí nhiên liệu, số năm kinh nghiệm và có vay vốn hay không vay của nông hộ) nhưng chúng đều tác động ở mức độ tin cậy rất cao (ở mức α =1%, α =5% và
α =10%). Trong đó, các yếu tố chi phí (phân bón, thuốc BVTV và lao động thuê) ảnh hưởng tỷ lệ thuận với lợi nhuận, nên trong quá trình sản xuất ta nên chú ý tăng các loại chi phí này ở mức hợp lý đểđạt được lợi nhuận tối đa. Bên cạnh đó, yếu tố số tuổi chủ hộ ảnh hưởng tỷ lệ nghịch với lợi nhuận. Trong sản xuất nông nghiệp chung và sản xuất khoai lang nói riêng, hiện tượng “được mùa, mất giá” là thường xuyên xảy ra. Ta không thể chủ động trong việc điều chỉnh giá cả loại nông phẩm này vì vậy cần phải có sự can thiệp của các ngành, các cấp trong việc kiềm giá không cho giá khoai biến động mạnh (rớt giá đến mức quá thấp), hạn chế tình trạng nông dân bị thương lái ép giá
73
CHƯƠNG 5
MỘT SỐ NHẬN ĐỊNH VÀ GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ TÀI CHÍNH VIỆC SẢN XUẤT KHOAI LANG TÍM NHẬT TRÊN
ĐẤT RUỘNG Ở HUYỆN BÌNH TÂN - TỈNH VĨNH LONG