sản xuất
Để lượng hoá được các nhân tố ảnh hưởng đến năng suất lúa của các hộ, tôi đã tiến hành phân tích hàm sản xuất. Hàm sản suất mà tôi chọn là hàm Cobb- Doulas, được ước lượng bằng phương pháp bình phương bé nhất ( OLS: Ordinary Lest Squares) được tiến hành trên phầm mềm Eview.
Năng suất lúa chịu ảnh hưởng rất lớn từ các yếu tố đầu tư thâm canh, từ thời tiết, khí hậu, điều kiện đất đai, thỗ nhưỡng… tuy nhiên, do phạm vi nghiên cứu có hạn trong đề tài tôi chỉ đề cập đến một số nhân tố ảnh hưởng chủ yếu, trực tiếp đến năng suất lúa mà có thể lượng hoá như giống, phân bón, công lao động và một biến giả là vùng.
Mô hình hàm sản xuất được ước lượng như sau:
77 7 3 3 2 2 1 1 ... .X α X α X α X α A Y = Trong đó,
Y: năng suất lúa (kg/sào) X4 : Lượng lao động sử dụng (công/sào) X1: lượng giống sử dụng (kg/sào) X5 : Lượng NPK sử dụng ( kg/sào) X2 :Lượng phân kali sử dụng(kg/sào) X6 : Lượng Ure sử dụng (kg/sào) X3 : Lượng phân lân sử dụng( kg/sào) X7 : Vùng
Để đưa về dạng hàm tuyến tính ta lấy log hai vế : Ln Y = lnA + α 1ln X1 + α 2lnX2….+ α 7lnX7 Kết quả ước lượng được kết quả như sau:
Method: Least Squares Date: 04/26/10 Time: 04:57 Sample: 1 60 Included observations: 60 Variable Coefficie
nt Std. Error t-Statistic Prob.
LOG(GIONG) 0.311915 0.060278 5.174583 0.0000 LOG(KALI) 0.101593 0.269400 -4.089065 0.0002 LOG(LAN) 0.246687 0.372609 3.345831 0.0015 LOG(LD) 0.171584 0.078960 2.173038 0.0344 LOG(NPK) 0.607524 0.150926 4.025320 0.0002 LOG(URE) 0.051726 0.056889 0.909237 0.0074 VUNG 0.037396 0.020985 1.782058 0.0406 C 2.276022 0.338019 6.733409 0.0000
R-squared 0.973530 Mean dependent var 5.682988 Adjusted R-squared 0.969967 S.D. dependent var 0.048320 S.E. of regression 0.008374 Akaike info criterion
-
6.603814 Sum squared resid 0.003646 Schwarz criterion
-
6.324568
Log likelihood 206.1144 F-statistic 273.2122
Durbin-Watson stat 2.506189 Prob(F-statistic) 0.000000
Với kết quả hồi quy được thể hiện như bảng trên ta có được hàm sản xuất Cobb- Douglas có dạng:
Y = e2.276. X10.31.X20.10.X30.24X40.17X50.6X60.05X70.03
Hệ số hồi quy tương quan được hiệu chỉnh của mô hình Adjusted R-Squared = 0.97 có nghĩa là 97% biến động năng suất bình quân lúa là do ảnh hưởng của các yếu tố trong mô hình gây nên còn lại là do ảnh hưởng của các yếu tố ngoài mô hình. Đó chính là các yếu tố như: điều kiện tự nhiên, đất đai thỗ nhưỡng, thời tiết …
Theo kết quả hồi quy ta thấy các biến đều có hệ số α I mang giá trị dương. Hệ số này là hệ số co giãn của năng suất theo các yếu tố đầu vào α I dương thể hiện sự ảnh hưởng tích cực của năng suất lúa và ngược lại. Mức độ tăng năng suất lúa tuỳ thuộc vào mức độ tăng của các yếu tố đầu vào.
Đối với nhân tố giống, giả sử cố định các yếu tố còn lại, nếu tăng 1% lượng thóc giống thì năng suất tăng 0,31%.
Đối với phân Kali khi cố định các yếu tố còn lại thì khi tăng 1% lượng phân bón Kali thì năng suất lúa tăng 0,1%. Tương tự đối với Lân, Lao động, NPK, Ure khi các yếu tố khác không đổi thì nếu tăng 1% các nhân tố này thì năng suất tăng lần lượt là 0,24%, 0,17%, 0,6%, 0,05%.
Ta thấy hệ số phân NPK là 0,6 là lớn nhất trong các yếu tố còn lại, điều này được giải thích là ở địa bàn nghiên cứu người dân ở đây sử dụng một lượng lớn phân NPK để chăm sóc lúa.
Tóm lại các kết luận trên đây hoàn toàn phù hợp với nhận xét từ phân tổ thống kê. Đây là cơ sở quan trọng để đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả sản xuất lúa trên địa bàn xã sau này.