CHƢƠNG 1 : GIỚI THIỆU
2.2 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2.3 Phƣơng pháp phân tích số liệu
Đối với mục tiêu 1: Dùng phƣơng pháp thống kê mô tả kết hợp phƣơng
pháp so sánh để phân tích tình hình sản xuất mía ở huyện Phụng Hiệp, tỉnh Hậu Giang qua các năm 2010 – 2012.
Đối với mục tiêu 2: Sử dụng các chỉ tiêu tài chính để phân tích và so sánh hiệu quả tài chính, đồng thời kết hợp phƣơng pháp phân tích phƣơng sai một chiều (ANOVA) trong Excel để kiểm định sự khác biệt của hai trung bình tổng thể về chi phí, doanh thu, lợi nhuận với điều kiện tổng thể không có phân phối chuẩn và phƣơng sai bằng nhau của hai mô hình trồng mía của các nông hộ.
+ Kiểm định sự khác biệt của hai trung bình tổng thể với giả thuyết: H0: Trung bình doanh thu, chi phí, lợi nhuận, thu nhập của hai mô hình là bằng nhau.
H1: Trung bình doanh thu, chi phí, lợi nhuận, thu nhập của hai mô hình là khác nhau.
+ Bác bỏ giả thuyết H0 khi F > Fk-1,n-k,.
Đối với mục tiêu 3: Dùng mô hình hồi qui đa biến để đánh giá sự ảnh hƣởng của các nhân tố đến năng suất, lợi nhuận của mô hình trồng mía có hiệu quả tài chính cao nhất. Tiến hành nhập toàn bộ số liệu sơ cấp đã qua xử lí vào máy tính, phân tích chúng theo chƣơng trình kinh tế lƣợng, ở đây sử dụng chƣơng trình phần mềm Stata 11 để xử lí.
Sử dụng hàm sản xuất Cobb-Douglas để kiểm định ảnh hƣởng của các nhân tố đến năng suất trồng mía.
1 9 8 8 7 7 6 6 5 5 4 4 3 3 2 2 1 1 0 ln ln ln ln ln ln ln ln D X X X X X X X X LnY (2.2) Trong đó:
13
Biến phụ thuộc (Y) : năng suất mía (kg/1.000m2) sản xuất đƣợc của nông hộ.
Các biến độc lập (Xj với j= 1, 2, 3,…, 8): các nhân tố ảnh hƣởng đến năng suất.
Các sai số:
Các tham số0,1,2,...,9: Các hệ số cần đƣợc ƣớc lƣợng trong mô hình. Hệ sốn cho biết khi biến X1, X2,..., X8, D1 tăng (hay giảm) một phần trăm thì trung bình của Y sẽ thay đổi tức tăng (hay giảm) bao nhiêu phần trăm, với điều kiện các yếu tố khác không đổi.
Các biến độc lập trong mô hình (1) gồm: + X1: Số năm kinh nghiệm (năm)
+ X2: Mật độ trồng (kg/1.000m2)
+ X3: Lƣợng phân Đạm nguyên chất (kg/1.000m2) + X4: Lƣợng phân Lân nguyên chất (kg/1.000m2) + X5: Lƣợng phân Kali nguyên chất (kg/1.000m2) + X6: Chi phí thuốc BVTV (nghìn đồng/1.000m2) + X7: Trình độ học vấn (năm)
+ X8: Số ngày công lao động (ngày công/1.000m2) + D1: Tập huấn (1 = Có, 0 = Không).
Ý nghĩa của các biến:
+ Mật độ trồng: Lƣợng giống sử dụng cho một công (kg/1.000m2). Yếu tố mật độ giống phản ánh ảnh hƣởng ngƣợc chiều đến năng suất.
+ Số năm kinh nghiệm sản xuất: Cho thấy những nông hộ có số năm trồng mía càng lâu thì họ càng có nhiều kinh nghiệm. Những kinh nghiệm năm trƣớc sẽ ảnh hƣởng đến năng suất trong những năm sau.
+ Lƣợng phân N, lƣợng phân P, lƣợng phân K: số %N, %P, %K có trong các loại phân hỗn hợp mà nông dân sử dụng nhƣ: NPK, Ure (46%N), Lân, phân chuyên dụng cho mía,…ảnh hƣởng làm tăng năng suất.
+ Chi phí thuốc bảo vệ thực vật (BVTV): Sử dụng thuốc nông dƣợc trị bệnh trên cây trồng, thuốc trừ sâu hại...giúp hạn chế các loại dịch hại, giúp cây phát triển tốt. Cũng nhƣ phân bón, thuốc BVTV có tác dụng 2 chiều, nếu sử dụng ở lƣợng vừa phải thì cây vẫn phát triển bình thƣờng, cho năng suất cao,
14
nhƣng nếu sử dụng thuốc quá liều sẽ làm cho cây không phát triển đƣợc, thậm chí còn làm chết cây.
+ Trình độ học vấn: Nông hộ có trình độ học vấn càng cao thì khả năng tiếp cận thông tin về khoa học kỹ thuật, cách thức chuyển giao khoa học kỹ thuật cũng nhƣ học hỏi từ bạn bè sẽ trở nên dễ dàng hơn. Từ đó góp phần làm nâng cao năng suất hơn cho nông hộ.
+ Số ngày công lao động: để đạt hiệu quả năng suất, bên cạnh bón phân cho cây cần phải bỏ thời gian chăm sóc, do đó ngoài công gia đình bỏ ra còn thuê lao động bên ngoài để làm việc. Nếu ngày công lao động nhiều, tức là việc chăm sóc cho cây càng nhiều thì năng suất thu đƣợc sẽ càng cao.
+ Tập huấn: Tham gia tập huấn của nông hộ đƣợc mã hóa: 1 nếu nông hộ có tham gia tập huấn, 0 nếu nông hộ không tham gia tập huấn. Biến giả tập huấn khuyến nông, hội thảo đầu bờ đƣợc kỳ vọng có ảnh hƣởng cùng chiều với năng suất của việc sản xuất mía của nông hộ, vì trong các đợt tập huấn, buổi hội thảo nông hộ đƣợc hƣớng dẫn, thảo luận, tiếp xúc với mô hình trình diễn trồng mía có áp dụng khoa học, kỹ thuật trồng, phân bón và giống mía mới để rút ra ƣu điểm, khuyết điểm. Vì thế, tập huấn, hội thảo có sức thuyết phục nông hộ áp dụng các khoa học - kỹ thuật mới vào ruộng mía của mình, khắc phục kỹ thuật trồng chƣa đúng để trồng mía có năng suất cao.
* Lợi nhuận của nông hộ trồng mía bị ảnh hƣởng bởi của nhiều nhân tố khác nhau nhƣ các khoản chi phí, giá bán, điều kiện kinh tế của địa phƣơng nhƣng trong mô hình giới hạn lại ở một số nhân tố sau: chi phí giống, chi phí phân bón, chi phí thuốc BVTV, chi phí lao động, chi phí thu hoạch, chi phí nhiên liệu và vốn vay. Các nhân tố đó đƣợc đƣa vào mô hình hàm lợi nhuận để phân tích xem có ảnh hƣởng nhƣ thế nào đến lợi nhuận của nông hộ.
1 7 6 6 2 2 1 1 0 X X ... X D Y (2.3) Trong đó:
Biến phụ thuộc (Y) : lợi nhuận (nghìn đồng/1.000m2) nhận đƣợc của nông hộ.
Các biến độc lập (Xj với j= 1, 2, 3,…, 6 và D1): các nhân tố ảnh hƣởng đến lợi nhuận.
Các tham số0,1,2,...,7: Các hệ số cần đƣợc ƣớc lƣợng trong mô hình. Hệ sốn cho biết khi biến X1, X2,..., X6 và D1 tăng (hay giảm) một nghìn đồng/1.000m2 thì trung bình của Y sẽ thay đổi tức tăng (hay giảm) bao nhiêu nghìn đồng/1.000m2, với điều kiện các yếu tố khác không đổi.
15 Các biến độc lập trong mô hình (1) gồm: + X1: Chi phí phân bón (nghìn đồng/1.000m2) + X2: Chi phí thuốc BVTV (nghìn đồng/1.000m2) + X3: Chi phí lao động (nghìn đồng/1.000m2) + X4: Chi phí giống (nghìn đồng/1.000m2) + X5: Chi phí thu hoạch (nghìn đồng/1.000m2) + X6: Chi phí nhiên liệu (nghìn đồng/1.000m2) + D1: Vốn vay (1 = Có, 0 = Không)
Bảng 2.1: Kỳ vọng các biến độc lập trong mô hình
Tên biến Ký hiệu biến Kỳ vọng
Chi phí phân bón X1 -
Chi phí thuốc BVTV X2 -
Chi phí lao động X3 -
Chi phí giống X4 -
Chi phí thu hoạch X5 -
Chi phí nhiên liệu X6 -
Vốn vay D1 -
Ghi chú: Dấu “+” thể hiện mối quan hệ tỷ lệ thuận với biến phụ thuộc. Dấu “-” thể hiện mối quan hệ tỷ lệ nghịch với biến phụ thuộc.
Hệ số tƣơng quan bội R (Multiple Correlation Coefficient): nói lên mối liên hệ chặt chẽ giữa biến phụ thuộc Y và các biến độc lập Xj, R càng lớn mối quan hệ càng chặt chẽ.
Hệ số xác định R2 (R _ Square): đƣợc định nghĩa nhƣ là tỷ lệ phần trăm sự biến động của biến phụ thuộc (Y) đƣợc giải thích bởi các biến độc lập (Xj) trong mô hình, phần còn lại là các yếu tố khác mà chúng ta chƣa nghiên cứu, R2 càng lớn càng tốt.
Prob > F: mức ý nghĩa. Prob > F càng nhỏ càng tốt, độ tin cậy càng cao. Prob > F cho ta kết luận mô hình có ý nghĩa khi Prob > F nhỏ hơn mức ý nghĩa .
T_Stat: giá trị thống kê T, dùng để kiểm định cho các tham số riêng biệt. P_Value: giá trị xác suất P, là mức ý nghĩa nhỏ nhất mà ở đó giả thuyết H0 bị bác bỏ.
16 Đặt giả thuyết:
+ H0: n= 0, tức là các biến độc lập không ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc.
+ H1: n 0, tức là các biến độc lập có ảnh hƣởng đến biến phụ thuộc. Cơ sở kiểm định (kiểm định với độ tin cậy 95% tƣơng ứng với mức ý nghĩa = 1 – 0,95 = 0,5 = 5%).
Bác bỏ giả thuyết H0 khi: P_Value <
Chấp nhận giả thuyết H0 khi: P_Value
Đối với mục tiêu 4: Dùng phƣơng pháp thống kê suy luận đánh giá chung về hiệu quả tài chính của mô hình, trên cơ sở các thông tin đã phân tích và tham khảo ý kiến của những nhà chuyên môn để đƣa ra giải pháp cơ bản nâng cao hiệu quả tài chính để phát triển mô hình.
17
CHƢƠNG 3
TỔNG QUAN VÀ THỰC TRẠNG SẢN XUẤT MÍA Ở HUYỆN PHỤNG HIỆP TỈNH HẬU GIANG