Xuân và vụ Hè Thu ở huyện Phong Điền Thành phố Cần Thơ
4.3.5.1 Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất lúa vụ Đông Xuân
Kiểm định mô hình
- Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Giả thiết: H0 = β1= β2 = β3 = β4 = β5 = β6 = β7 = β8 = 0 (tất cả các biến đều không ảnh hưởng đến năng suất)
Đối thiết: H1 có ít nhất một biến βi = 0 (có ít nhất một biến ảnh hưởng đến năng suất).
- Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến ta xem xét hệ số VIF (yếu tố phóng đại phương sai) của các biến trong mô hình. Nếu VIF của các biến trong mô hình đều nhỏ hơn 10 thì kết luận không có đa cộng tuyến (Mai Văn Nam, 2008). Ngược lại thì kết luận có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả kiểm định được thể hiện ở bảng 4.10, hệ số VIF bằng 1,24 < 10 chứng tỏ mô hình không bị đa cộng tuyến.
Bảng 4.10: Kiểm định đa cộng tuyến mô hình hồi qui năng suất vụ lúa Đông Xuân năm 2014-2015
Tên biến VIF 1/VIF
Ln Lượng giống gieo 1,15 0,868
Ln Đạm 1,33 0,751
Ln Lân 1,18 0,845
Ln Kali 1,28 0,781
Ln chi phí nông dược 1,23 0,810
Ln ngày công lao động 1,24 0,804
Tập huấn 1,24 0,804
Chi phí lao động thuê 1,28 0,781
Mean VIF 1,24
Nguồn: Kết quả phân tích phần mềm stata 11
Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Giải thiết
Đối thiết
H1: Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Thực hiện kiểm định White để kiểm tra mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi hay không. Kết quả thu được Prob > chi2 = 0,1527 > 1% do đó chấp nhận giả thiết H0, do đó kết luận rằng mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Bảng 4.11 Kết quả phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất lúa vụ Đông Xuân của nông hộ ở huyện Phong Điền, thành phố Cần Thơ năm 2014-2015
Kí hiệu
Biến độc lập Hệ số P_Value
lnX1 Lượng giống gieo (kg/1.000m2) -0,111*** 0,009 lnX2 Lượng phân N nguyên chất
(kg/1.000m2)
-0,044ns 0,301
lnX3 Lượng phân P nguyên chất (kg/1.000m2)
-0,011ns 0,676
lnX4 Lượng phân K nguyên chất (kg/1.000m2) 0,017ns 0,596 lnX5 Chi phí thuốc (1.000 đồng/1.000m2) -0,038ns 0,181 lnX6 Số ngày công LĐGĐ -0,088*** 0,000
X7 Chi phí LĐ thuê 0,951e-06ns 0,888
X8 Tập huấn -0,091*** 0,000
Hằng số 6,863 0,000
R-squared 0,5038
Adj R-squared 0,4260
Prob > F 0,0000
Nguồn: Kết quả phân tích phần mềm stata 11
Chú thích: *, **, *** với mức ý nghĩa thống kê tương ứng là 10%, 5%, 1%
Bảng 4.11thể hiện kết quả hồi qui với biến phụ thuộc của năng suất lúa vụ Đông Xuân 2014-2015 ở huyện Phong Điền thành phố Cần Thơ. Kết quả cho thấy R2 = 50,38% có nghĩa là 50,38% sự biến động của năng suất được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình. Còn lại, 49,62% sự biến động của năng suất được giải thích bởi các nhân tố không được đưa vào mô hình. Bên cạnh đó với giá trị của P_value của F là rất nhỏ (P_value = 0,0000) có
nghĩa là tồn tại mối quan hệ giữa năng suất với ít nhất một trong các yếu tố: lượng giống, lượng phân đạm nguyên chất, lượng phân lân nguyên chất, lượng phân kali nguyên chất, diện tích, kinh nghiệm, tập huấn.
Giải thích các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất lúa vụ Đông Xuân:
Kết quả cho thấy có 4 biến không ảnh hưởng đến mô hình là: lượng phân đạm nguyên chất (X2), lượng phân lân nguyên chất (X3), lượng phân kali nguyên chất (X4), chi phí nông dược (X5), chi phí lao động thuê (X7). Với mức ý nghĩa 1% có 3 biến ảnh hưởng đến năng suất là lượng giống (X1), số ngày công lao động gia đình (X6), tập huấn (X8).
Lượng giống gieo: với hệ số b1 = - 0,111 với mức ý nghĩa 1% nếu các nhân tố khác trong mô hình không đổi thì khi giảm lượng giống xuống 1% thì sẽ làm tăng 0,111% năng suất. Tùy vào loại giống khác nhau mà mức ảnh hưởng đến năng suất lúa. Nông hộ nên giảm lượng giống gieo xuống để làm giảm chi phí tối thiểu và tránh hiện tượng sạ quá dày sẽ gây lãng phí.
Số ngày công lao động gia đình: với hệ số b6 = -0,088 với mức ý nghĩa 1% nếu các nhân tố khác trong mô hình không đổi thì khi tăng số ngày công lao động gia đình lên 1% thì sẽ làm giảm 0,088% năng suất. Điều này có thể được lý giải như sau: trong vụ vừa qua lao động gia đình chủ yếu tham gia vào quá trình bón phân và phun thuốc cho lúa. Tuy nhiên việc bón phân và phun thuốc nhiều lần vượt quá lượng khuyến cáo nên một mặt tốn công lao động gia đình, mặt khác gây ảnh hưởng tiêu cực đến năng suất.
Tập huấn: với hệ số b7 = - 0,091 với mức ý nghĩa 1%. Đồng nghĩa với việc trong điều kiện các yếu khác không đổi, hộ có tham gia tập huấn thì năng suất sẽ cao hơn hộ không tham gia tập huấn là 0,091 nghìn đồng. Điều này do khi tham gia tập huấn các nông hộ sẽ sử dụng hợp lý đầu vào hơn, nhờ đó tiết kiệm chi phí đầu vào và chi phí lao động làm cho năng suất tăng.
Kết luận: theo kết quả của mô hình thì có 3 nhân tố ảnh hưởng đến năng suất lúa vụ Đông Xuân của nông hộ huyện Phong Điền thành phố Cần Thơ đó là các nhân tố: lượng giống gieo sạ, số ngày công lao động gia đình, tập huấn. Để nâng cao năng suất trong các vụ mùa tiếp theo thì nông hộ nên chú trọng vào các nhân tố trên để đạt được năng suất cao trong sản xuất lúa.
4.2.5.2 Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất lúa vụ Hè Thu
Kiểm định mô hình
- Kiểm định độ phù hợp của mô hình
không ảnh hưởng đến năng suất)
Đối thiết: H1 có ít nhất một biến βi = 0 (có ít nhất một biến ảnh hưởng đến năng suất).
- Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến ta xem xét hệ số VIF (yếu tố phóng đại phương sai) của các biến trong mô hình. Nếu VIF của các biến trong mô hình đều nhỏ hơn 10 thì kết luận không có đa cộng tuyến (Mai Văn Nam, 2008). Ngược lại thì kết luận có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả kiểm định được thể hiện qua bảng 4.10, hệ số VIF của các biến trong mô hình là 1,23 (nhỏ hơn 10), do đó có thể kết luận không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.
Bảng 4.12: Kiểm định đa cộng tuyến mô hình hồi qui năng suất vụ lúa Hè Thu năm 2015
Tên biến VIF 1/VIF
Ln Lượng giống gieo 1,12 0,892
Ln Đạm 1,34 0,745
Ln Lân 1,15 0,868
Ln Kali 1,26 0,796
Ln chi phí nông dược 1,18 0,850
Ln ngày công lao động 1,24 0,809
Tập huấn 1,24 0,803
Chi phí lao động thuê 1,34 0,747
Mean VIF 1,23
Nguồn: Kết quả phân tích phần mềm stata 11 Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Giải thiết
H0: Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi Đối thiết
H1: Có hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Dựa vào kiểm định imtest, White ta được Prob > chi2 = 0,7200 > 1% do đó ta chấp nhận giả thiết H0. Ta kết luận rằng không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Bảng 4.13 Kết quả phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất lúa vụ Hè Thu của nông hộ ở huyện Phong Điền thành phố Cần Thơ năm 2015
Kí hiệu
Biến độc lập Hệ số P_Value
lnX1 Lượng giống gieo (kg/1.000m2) -0,202** 0,010
lnX2 Lượng phân N nguyên chất (kg/1.000m2)
-0,035ns 0,581
lnX3 Lượng phân P nguyên chất (kg/1.000m2)
-0,013ns 0,742
lnX4 Lượng phân K nguyên chất (kg/1.000m2)
0,021ns 0,680
lnX5 Chi phí thuốc (nghìn đồng/1.000m2) -0,003ns 0,933
lnX6 Số ngày công LĐGĐ 0,091** 0,022
X7 Chi phí LĐ thuê 8,46e-05ns 0,667
X8 Tập huấn -0,059** 0,041
Hằng số 6,928 0,000
R-squared 0,3171
Adj R-squared 0,2099
Prob >F 0,0085
Nguồn: Số liệu được tổng hợp từ điều tra thực tế của 60 nông hộ ở huyện Phong Điền, tháng 9 năm 2015
Chú thích: *, **, *** với mức ý nghĩa thống kê tương ứng là 10%, 5%, 1%
Bảng 4.12 thể hiện kết quả hồi qui với biến phụ thuộc năng suất lúa vụ Hè Thu 2015 ở huyện Phong Điền thành phố Cần Thơ. Kết quả cho thấy R2 = 31,71% có nghĩa là 31,71% sự biến động của năng suất được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình. Còn lại, 68,29% sự biến động của năng suất được giải thích bởi các nhân tố không được đưa vào mô hình.
Bên cạnh đó với giá trị của P_value của F là rất nhỏ (P_value = 0,0085) có nghĩa là tồn tại mối quan hệ giữa năng suất với ít nhất một trong các yếu tố: lượng giống, lượng phân đạm nguyên chất, lượng phân lân nguyên chất, lượng phân kali nguyên chất, diện tích, kinh nghiệm, tập huấn.
Giải thích các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất lúa vụ Đông Xuân:
Kết quả cho thấy có 4 biến không ảnh hưởng đến mô hình là: lượng phân đạm nguyên chất (X2), lượng phân lân nguyên chất (X3), lượng phân kali nguyên chất (X4), chi phí nông dược (X5), chi phí lao động thuê (X7). Với mức ý nghĩa 5% có 3 biến ảnh hưởng đến năng suất là lượng giống (X1), số ngày công lao động gia đình (X6) và tập huấn (X8).
Lượng giống gieo: với hệ số b1 = - 0,202 với mức ý nghĩa 5% nếu các nhân tố khác trong mô hình không đổi thì khi giảm lượng giống xuống 1% thì sẽ làm tăng 0,202% năng suất. Tùy vào loại giống khác nhau mà mức ảnh hưởng đến năng suất lúa. Nông hộ nên giảm lượng giống gieo xuống để làm giảm chi phí tối thiểu và tránh hiện tượng sạ quá dày sẽ gây lãng phí.
Số ngày công lao động gia đình: với hệ số b6 = 0,091 với mức ý nghĩa 5% nếu các nhân tố khác trong mô hình không đổi thì khi tăng số ngày công lao động gia đình lên 1% thì sẽ làm tăng 0,091% năng suất.
Tập huấn: với hệ số b7 = - 0,059 với mức ý nghĩa 5%. Đồng nghĩa với việc trong điều kiện các yếu khác không đổi, hộ có tham gia tập huấn thì năng suất sẽ cao hơn hộ không tham gia tập huấn là 0,059%. Điều này do khi tham gia tập huấn các nông hộ sẽ sử dụng hợp lý đầu vào hơn, nhờ đó tiết kiệm chi phí đầu vào và chi phí lao động làm cho năng suất tăng.
Kết luận: theo kết quả của mô hình thì có 3 nhân tố ảnh hưởng đến năng suất lúa vụ Đông Xuân của nông hộ huyện Phong Điền thành phố Cần Thơ gồm các nhân tố: lượng giống gieo sạ, số ngày công lao động gia đình và tập huấn. Để nâng cao năng suất trong các vụ mùa tiếp theo thì nông hộ nên chú trọng vào các nhân tố trên để đạt được năng suất cao trong sản xuất lúa.
CHƯƠNG 5
GIẢI PHÁP NÂNG CAO KẾT QUẢ SẢN XUẤT LÚA Ở HUYỆN PHONG ĐIỀN THÀNH PHỐ CẦN THƠ