Các loại thuốc BVTV nếu sử dụng đứng nồng độ và phương pháp hướng dẫn đều không gây hại với cây trồng. Khả năng chống chịu của cây trồng đối với thuốc cỏ liên quan dến điều kiện thời tiết và giai đoạn sinh trưởng. Khi trời đang nắng nóng
q, khi cây cịn nhỏ hoặc đang ra hoa thụ phấn dễ bị ảnh hưởng bởi thuốc, nên tránh phun thuốc vào những lúc đó.
Thuốc trừ cỏ chọn lọc, nếu sử dụng quá liều lượng, không đúng thời gian quy định hoặc chế độ nước khơng thích hợp cũng có thể gây hại cây trồng.
3.2. Phương pháp nghiên cứu 3.2.1 Phương pháp thu thập số liệu 3.2.1 Phương pháp thu thập số liệu
Thu thập số liệu sơ cấp: Dùng bản câu hỏi soạn sẵn tiến hành điều tra chọn mẫu ngẫu nhiên 66 hộ nông dân sản xuất lúa có sử dụng thuốc BVTV tại 5 thôn: thôn 3, thôn 5, thôn 6, thôn 8, thôn 11 thuộc xã An Phú.
Số liệu về tình hình sản xuất lúa của nông dân được thu thập từ vụ mùa năm 2009.
Thu thập số liệu thứ cấp : Các số liệu về tổng quan địa bàn nghiên cứu được thu thập tại UBND xã An Phú, các báo cáo về diễn biến tình hình sâu bệnh, tổng kết mùa vụ, tình hình sử dụng thuốc BVTV…được thu thập tại trạm BVTV thành phố Pleiku và Chi cục BVTV tỉnh Gia Lai.
3.2.2. Phương pháp phân tích hồi quy
Hồi quy là cơng cụ cơ bản để đo lường kinh tế. Phân tích hồi quy đo lường mối quan hệ phụ thuộc của một biến( gọi là biến phụ thuộc hay biến được giải thích) với một hay nhiều biến khác( được gọi là biến độc lập hay biến giải thích). Phân tích hồi quy được tiến hành theo các bước sau :
Bước 1: Xác định và nêu ra các giả thiết về mối quan hệ giữa các biến kinh tế.
Kỹ thuật ước lượng hồi quy được sử dụng trong nghiên cứu này là phương pháp bình phương bé nhất( OLS-Ordinary Least Squares) dựa trên ba gỉa thiết của mơ hình như sau :
Mối quan hệ giữa Y và Xi là tuyến tính(theo tham số).
Xi là các biến số ngẫu nhiên và các giá trị của nó là khơng đổi. Ngồi ra khơng có sự tương quan hồn hảo giữa hai hay nhiều hơn các biến độc lập.
Số hạng sai số có giá trị kỳ vọng bằng khơng và phương sai không đổi( là hằng số) cho tất cả các quan sát tức là E(εi)=0 và E(εi2)=0. Các biến số ngẫu nhiênεi là độc lập về mặt thống kê. Như vậy, E(εi,εj)=0 với i#j. Số hạng sai số phân phối chuẩn.
23
Bước 2: Thiết lập mơ hình tốn học để mơ tả quan hệ giữa các biến số.
Phương trình hồi qui được trình bày ở dạng tuyến tính : Y= α0+
α
1X1 +α
2X2 +α
3X3 +...+α
nXn +ε
Y : biến phụ thuộc.
Xi : biến số độc lập(i=1,2,...,k)
α
i :hệ số ước lượng (i=1,2,..,k)ε
: sai số của mơ hìnhBước 3: Ước lượng các tham số của mơ hình (αi )
Các ước lượng này là các giá trị thực nghiệm của tham số trong mơ hình. Ngồi ra, theo lý thuyết kinh tế lượng, nếu các giả thuyết của mơ hình đều thoả, các hàm ước lượng
α
i là các hàm ước lượng tuyến tính, khơng thiên lệch, tốt nhất (BLUE- Best Linear Unbiased Estimation).Bước 4: Kiểm định các giả thuyết đặt ra.
Bước 5 : Phân tích mơ hình.
Tác động của thuốc BVTV đến năng suất lúa
Khóa luận đã sử dụng phương pháp phân tích hồi qui để xây dựng hàm sản xuất lúa từ hàm sản xuất dạng Cobb- Douglas như sau:
NS= eβ0* *LAODONGβ1 *VONβ2* PHANβ3 *THUOCβ4 Trong đó :
NS: Năng suất lúa (kg/sào)
LAODONG: Công lao động ngày (ngày công/sào) VON: Nguồn vốn (VNĐ/sào)
PHAN: Lượng phân bón (kg/ sào)
THUOC: Lượng thuốc BVTV (kg/ sào)
Hàm Coubb-Douglas được chuyển về dạng tuyến tính như sau:
LnNS = β0 + β1LnLAODONG + β2LnVON + β3LnPHAN + β4LnTHUOC + ε
Hàm sản xuất lúa thể hiện mối quan hệ giữa các yếu tố đầu vào như lao động, nguồn vốn, lựơng phân bón, lựơng thuốc BVTV lên năng suất lúa. Trong hàm này ta chỉ xác định ảnh hưởng của thuốc BVTV làm tăng hay giảm năng suất.
Xác định năng suất lúa dưới những ảnh hưởng của thuốc BVTV (thuốc trừ sâu, thuốc
Bảng 3.2. Kỳ Vọng Dấu Giữa Biến Phụ Thuộc và Các Biến Độc Lập STT Kí hiệu biến Kỳ vọng hệ số 1 LAODONG + 2 VON + 3 PHAN +/- 4 THUOC +/-
Nguồn tin: Hà Thanh Trí, điều tra tại xã An Phú, tháng 4/2010 Theo hàm số ta thấy năng suất lúa phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau : tổng số ngày công lao động mỗi vụ, chi phí đầu tư, tổng lượng phân bón và tổng lượng thuốc BVTV nông dân áp dụng trên mỗi sào ruộng.
- LAODONG: Đầu tư càng nhiều công lao động để sản xuất lúa, thường xuyên chăm sóc thì năng suất đạt được càng cao do đó ta kỳ vọng mang dấu dương (β1>0).
- VON: Là giá trị bằng tiền của các yếu tố đầu vào khác với phân bón hóa học, thuốc BVTV, công lao động. Biến này bao gồm chi phí giống, chi phí phân hữu cơ, chi phí làm đất. Nguồn vốn đầu tư cho sản xuất lúa càng nhiều thì năng suất đạt được càng cao vì vậy ta kỳ vọng mang dấu dương (β2>0).
- PHAN: Lượng phân bón càng nhiều thì năng suất cao nên ta kỳ vọng mang dấu dương (β3>0). Nếu lạm dụng quá mức, đặc biệt là phân đạm thì sẽ dẫn đến nguy cơ sâu bệnh gia tăng, gây thiệt hại mùa màng, ảnh hưởng cây trồng và làm giảm năng suất. Vì thế, ta cũng có thể kỳ vọng dấu âm cho biến này (β3<0).
- THUOC: Lượng thuốc BVTV tương quan thuận đến năng suất. Thuốc BVTV kết hợp với lượng phân bón giúp tăng năng suất, ta kỳ vọng mang dấu dương (β4>0). Tuy nhiên, nếu lạm dụng quá mức thuốc BVTVsẽ ảnh hưởng xấu, gây giảm năng suất, ta kỳ vọng âm (β4<0).
Mức thuốc BVTV tối ưu để tối đa hoá lợi nhuận
Để xác định mức tối ưu của thuốc BVTV được sử dụng, với giả định của hành vi tối đa hóa lợi nhuận, mối quan hệ sau đây đã được bắt nguồn:
Sản phẩm vật chất cận biên (MPP) của thuốc trừ sâu tương đương với tỷ lệ của giá thuốc BVTV và giá lúa, đó là: MPP = dNS/dTHUOC = PTHUOC/PNS.
25THUOC * = (β4*NS*PNS)/ PTHUOC THUOC * = (β4*NS*PNS)/ PTHUOC Trong đó:
- NS = năng suất lúa (kg/sào) - β4 = hệ số ước lượng của THUOC
- MPP = sản phẩm vật chất cận biên của thuốc BVTV - PTHUOC = giá đơn vị của thuốc trừ sâu (VNĐ/kg) - PNS = giá lúa (VNĐ/kg)
3.2.3. Phương pháp xử lý số liệu.
Phần mềm Excel, Eviews được sử dụng để xử lý số liệu thu thập được từ điều tra nơng hộ. Trong đó sử dụng phần mềm Eviews nhằm xác định những yếu tố ảnh hưởng đến năng suất lúa khi sử dụng thuốc BVTV.
Ngồi ra, khóa luận cịn sử dụng một số phương pháp khác như: phương pháp thống kê mô tả, phương pháp suy luận, phân tích định tính.
