trồng cacao thường
4.6. Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định trồng cacao theo tiêu chuẩn UTZ
UTZ
4.5.1 Thuận lợi
Được sự quan tâm, hỗ trợ của nhà nước trong các dự án phát triển cây ca cao trên địa bàn nghiên cứu nói riêng và huyện nhà nói chung. Hằng năm đều có tổ chức các lớp tập huấn cho nông dân về kỹ thuật trồng và chăm sóc ca cao. Giá cả, điều kiện kinh doanh ổn định nên có tác động tốt trong việc kích thích sản xuất. Một số chương trình phát triển ca cao sạch trước đây đã tạo điều kiện thuận lợi cho việc tập hợp nông dân thành các CLB sản xuất ca cao.
4.5.2 Khó khăn
Người dân vẫn còn lo ngại về kết quả của mô hình này mang lại do trước đây đã có một số chương trình phát triển ca cao sạch nhưng không mang lại hiệu quả. Nông dân nơi đây vẫn coi cây dừa là cây trồng đem lại nguồn thu nhập chủ yếu chưa quan tâm đến cây ca cao đúng mức. Công tác vận động, tuyên truyền tại địa phương chưa thật sự tốt nên nông dân chưa hiểu hết được những lợi ích từ việc áp dụng trồng ca cao theo tiêu chuẩn UTZ. Cây ca cao còn bị cạnh tranh với các cây trồng khác xen trong vườn dừa: chuối, chanh, cam, bưởi. Thói quen sử dụng cầu tiêu cá và việc quản lý chất thải trong chăn nuôi chưa được tốt cũng là những khó khăn chính trong việc mở rộng mô hình ca cao đạt chuẩn UTZ tại địa phương.
4.6. Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định trồng ca cao theo tiêu chuẩn UTZ UTZ
Mô hình hàm hồi quy Logit nhị thức (Binary Logistic)
Để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định chọn mô hình trồng ca cao theo tiêu chuẩn UTZ đề tài sử dụng hàm Logit. Vì biến phụ thuộc là biến không liên tục chỉ nhận hai giá trị là 1 và 0 nên mô hình Logit được sử dụng để xác định mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến quyết định chọn trồng ca cao theo tiêu chuẩn UTZ. Phương trình liên hệ có dạng sau:
Y( 1−ρρ ) = α + β1HOCVAN + β2DIENTICH + β3GIOITINH + β4MT + β5TAPHUAN + ε
HOCVAN: trình độ học vấn của người được phỏng vấn (số lớp đã hoàn thành) DIENTICH: tổng diện tích đất trồng ca cao (1000m2)
GIOITINH: giới tính người trồng ca cao (1= nam; 0= nữa)
MT: nhận thức của người trồng ca cao về mức độ ảnh hưởng của cầu tiêu cá đối với môi trường ( cho điểm từ 1 đến 5)
TUOI: tuổi của người trồng ca cao (năm) TAPHUAN: số lần tham gia tập huấn (lần)
Sử dụng phần mềm Eviews 4.1, các thông số ước lượng của hàm hồi quy Logit được trình bày trong bảng 4.15
Bảng 4.15. Kết Xuất Mô Hình Logit
STT Tên biến Hệ số Trị số z P-value
1 C -9,2604* -1,792901 0,0730 2 HOCVAN 0,2877 2,514514 0,1851 3 DIENTICH 0,4144* 2,510075 0,0121 4 GIOITINH 0,2327* 1,818130 0,0690 5 MT 0,3407* 1,746390 0,0807 6 TUOI -0,1352** -2,006532 0,0448 6 TAPHUAN 0,3484 1,133685 0,2569
McFadden R-squared: 0.552056 Probability (LR stat): 9,97E-07
Nguồn: Kết xuất Eviews
Ghi chú: ***, **, * thể hiện mức ý nghĩa về mặt thống kê tương ứng với α = 1%; 5%; và 10%.
Bảng trên cho thấy các biến đều có dấu đúng với kỳ vọng. Các biến HOCVAN và TAPHUAN không có ý nghĩa về mặt thống kê. Các biến DIENTICH, GIOITINH và MT có ý nghĩa ở mức α = 10%. Biến TUOI có ý nghĩa α = 5%. Các đặc điểm của các biến trong mô hình được trình bày cụ thể trong bảng 4.18.
Bảng 4.16. Thống Kê Đặc Điểm Các Biến trong Mô Hình Hàm Logit
Tên biến Trung bình Trung vị Lớn nhất Nhỏ nhất Sai số chuẩn
Y 0,5 0,5 1,0 0 0,0505 HOCVAN 7,18 7,0 12 3 2,291 DIENTICH 6,294 6,0 12,0 2,5 2,290 GIOITINH 0,72 1 1 0 0,453 MT 3,56 4,0 5,0 2,0 0,860 TUOI 49,14 50,5 66 30 8,822 TAPHUAN 5,5 5 9 2 1.606
Nguồn: Kết quả điều tra Để phân tích mức độ tác động của từng yếu tố lên tỷ lệ giữa xác suất sẽ áp dụng mô hình trồng ca cao UTZ và không áp dụng mô hình (tức là áp dụng trồng ca cao thường), đề tài tiến hành phân tích tác động biên theo từng yếu tố trong mô hình như sau:
O0 là hệ số chênh lệch của quyết định ban đầu (tỷ lệ ban đầu) O0 ¿ P0
O1 là tỷ lệ mới: O1 ¿ P1
1−P1 = ( P0
1−P0 )* eβi
Chênh lệch mới và ban đầu: O1 - O0 Tỷ lệ chênh lệch (%): O1−O0 O0= (P0 1−P0)∗eβi−(P0 1−P0) (P0 1−P0) =(eβi−1)
( eβi – 1)là tỷ lệ chênh lệch (%) giữa tỷ lệ xác suất áp dụng trồng ca cao theo tiêu chuẩn UTZ và không trồng ca cao UTZ mới với tỷ lệ xác suất trồng ca cao UTZ và không trồng ca cao theo tiêu chuẩn UTZ ban đầu. Giả định các yếu tố khác không thay đổi, khi biến độc lập tăng lên 1 đơn vị thì tỷ lệ giữa xác xuất quyết định áp dụng mô hình trồng ca cao tiêu chuẩn UTZ và trồng ca cao thường tăng ( eβi – 1)% so với tỷ lệ ban đầu.
Kết quả ước và phân tích tác động biên đối với biến DIENTICH: khi diện tích đất trồng ca cao xen dừa tăng lên 1 đơn vị thì tỷ lệ chấp nhận mô hình ca cao theo tiêu chuẩn chứng nhận UTZ so với mô hình ca cao thường tăng 51%. Nếu giới tính của người trồng ca cao là nam (GIOITINH) thì tỷ lệ chấp nhận mô hình ca cao UTZ so với mô hình ca cao thường tăng 26%.
Biến môi trường (MT) cho thấy khả năng nhận thức của nông dân về vấn đề ảnh hưởng của cầu cá đối với nước mặt, nếu nhận thức của người dân tăng lên 1 điểm thì tỷ lệ chấp nhận mô hình ca cao tiêu chuẩn UTZ so với mô hình ca cao thường tăng lên 40%. Biến TUOI có dấu đúng với kỳ vọng là dấu (-), khi tuổi của nông dân tăng lên 1 tuổi thì tỷ lệ chấp nhận mô hình trồng ca cao mới so với mô hình trồng ca cao truyền thống giảm 13%.
Bảng 4.17. Kết Quả Dự Đoán của Mô Hình Logit
Chỉ tiêu Trả lời “không” Trả lời “có” Tổng Xác suất trả lời có<=C 18 3 21 Xác suất trả lời có>C 7 22 29 Tổng số trường hợp dự đoán 25 25 50 Số trường hợp dự đoán chính xác 18 22 40
Tỷ lệ % dự đoán chính xác 72 88 80
Nguồn: Kết xuất Eviews Kết quả dự đoán của mô hình cho thấy đối với 25 hộ trồng ca cao theo mô hình ca cao thường thì số trường hợp dự đoán chính xác là 18, phần trăm dự đoán chính xác là 72%. Đối với 25 hộ trồng ca cao theo tiêu chuẩn UTZ thì mô hình dự đoán được 22 phiếu đúng thực tế, phần trăm dự đoán chính xác là 88%. Phần trăm dự đoán chính xác của mô hình là 80%. Con số này khá cao chứng tỏ mô hình là khá tốt.
CHƯƠNG 5