5. Kết cấu luận án
4.1.1. Phân tích ảnh hưởng của các nhân tố ảnh hưởng theo mô hình kinh tế
tế lượng
Phát triển chăn nuôi đại gia súc được đại diện bởi chỉ tiêu giá trị sản xuất chăn nuôi đại gia súc (GO theo giá 2010). GO phản ánh kết quả sản xuất và thể hiện năng lực sản xuất của ngành, cũng như các nghiên cứu trong kinh tế, chỉ tiêu này thường được sử dụng làm đại diện sự phát triển chăn nuôi đại gia súc.
Tình hình phát triển chăn nuôi ĐGS tỉnh Bình Định về cơ bản được phân tích ở trên. Các yếu tố sản xuất cơ bản ảnh hưởng đến sự phát triển chăn nuôi ĐGS bao gồm vốn sản xuất, vốn con người, lao động và điều kiện thời tiết khí hậu. Các yếu tố liên quan khác sẽ được xem xét qua khảo sát ý kiến chuyên gia ở mục dưới.
Giá trị sản xuất chăn nuôi ĐGS theo giá 2010 tăng khá nhanh. Nếu năm 1991 GTSX chăn nuôi đại gia súc chỉ mới 443,8 tỷ đồng thì năm 2000 là 814,8 tỷ đồng, năm 2010 là 2.674,4 tỷ đồng và năm 2016 là 4.111 tỷ đồng.
Đầu tư cho chăn nuôi ĐGS khá biến động. Giai đoạn 1991-2016, tăng trưởng trung bình vốn đầu tư trong chăn nuôi gia súc không ổn định, là khoảng 10% nhưng giai đoạn 2006-2010 đạt cao nhất đạt hơn 20% và giai đoạn 2011-2016 chỉ là 5,6%. Giá trị tuyệt đối của vốn đầu tư cho chăn nuôi ĐGS năm 1991 là 18,7 tỷ đồng thì năm 2000 là 59,2 tỷ đồng, năm 2005 là 82,8 tỷ đồng, năm 2010 là 257 tỷ đồng và năm 2016 là 610,2 tỷ đồng.
Lao động trong trong chăn nuôi ĐGS cũng tăng nhưng rất chậm. Nếu năm 1991 số lượng lao động là hơn 29 ngàn người thì đến năm 2000 và đạt gần 39 ngàn năm 2016. Như vậy từ 1991 đến 2016 qua số lao động trong ngành này đã tăng gần 10 ngàn người.
Vốn con người trong chăn nuôi đại gia súc được đại diện bằng tỷ lệ lao động qua đào tạo trong ngành chăn nuôi. Nếu tỷ lệ lao động qua đào tạo trong nông nghiệp chỉ khoảng dưới 8% qua đào tạo thì ở ngành này là trên 10%. Năm 1991 tỷ lệ này của lao động chăn nuôi ĐGS là 7,31% thì năm 2000 là 8,32%, năm 2010 là 10,28% và 2016 là 12,14%.
Thời tiết khí hậu của tỉnh Bình Định được đại diện bằng nhiệt độ trung bình trong năm. Nhiệt độ ở đây dao động từ gần 26 độ đến gần 28 độ. Nhìn chung thay đổi không nhiều nhưng cũng thể hiện rõ tăng dần do biến đổi khí hậu ngày càng khắt nghiệt.
Phần dưới đây sẽ mô tả các số liệu thống kê cho phân tích
Thống kê mô tả các biến trong mô hình
Bảng 4.1. Thống kê mô tả các biến trong mô hình
Tên biến Số quan sát Trung Độ lệch Giá trị bé Giá trị lớn
bình chuẩn nhất nhất lny 31 6,037 0,6633 5,152 7,280 lnk 31 6,106 0,8672 4,459 7,601 lnl 31 3,508 0,0775 3,391 3,658 hh 31 9,891 2,780 6,411 15,919 thoitiet 0,2306 31 27,09 26,17 27,6
(Nguồn: Tính toán từ số liệu của Cục Thống kê tỉnh Bình Định và Sở NN&PTNT tỉnh Bình Định)
Bảng 4.1 đã thể hiện một số thống kê cơ bản về các biến trong mô hình (cụ thể ở Phụ lục 3), giá trị trung bình của biến phụ thuộc – đại diện cho phát triển chăn nuôi đại gia súc lny là 6,037, giá trị nhỏ nhất là 5,152 và giá trị lớn nhất là 7,280, Tương tự giá trị của các biến khác thể hiện trong bảng 4.1. Với thống kê mô tả các
biến này có thể thấy số liệu về cơ bản là không có sự phân tán hay hội tụ, có thể sử dụng phân tích.
Ma trận tương quan giữa các biến
Sử dụng ma trận tương quan để xem xét mối quan hệ giữa các biến từ đó có thể kỳ vọng chiều hướng tác động của các biến độc lập với biến phụ thuộc.
Bảng 4.2. Ma trận tương quan giữa các biến
Tên biến lny lnk lnl hh thoitiet
lny 1,0000
lnk 0,9803 1,0000
lnl 0,9600 0,9191 1,0000
hh 0,9544 0,9277 0,9202 1,0000
thoitiet 0,9122 0,8899 0,8618 0,8419 1,0000
(Nguồn: Tính toán từ số liệu của Cục Thống kê tỉnh Bình Định và Sở NN&PTNT tỉnh Bình Định)
Số liệu trình bày ở bảng Ma trận tương quan giữa các biến và phụ lục 3, Có thể thấy GTSX –GO của chăn nuôi đại gia súc có mối quan hệ thuận chiều với vốn sản xuất với hệ số tương quan khá cao. Mức GO này cũng chịu ảnh hưởng thuận chiều với các yếu tố còn lại như lao động, vốn con người và thời tiết. Ngoài ra giữa các biến độc lập cũng có hệ số tương quan khá cao, điều đó cho thấy có thể sẽ có hiện tượng đa cộng tuyến, tuy nhiên cần phải kiểm định cụ thể. Như vậy kỳ vọng chiều hướng hay chiều tác động sẽ là tác động dương.
Phân bố xác suất của các biến
Thông thường phân bố xác suất của sai số ngẫu nhiên này lại là phân bố xác suất của biến độc lập, vì thế ở đây cần xem xét phân phối chuẩn của các biến độc lập thông qua khảo sát đồ thị của các biến được dùng như biến độc lập như mô hình ước lượng dưới đây.
Hình 4.3. Phân phối xác suất của hh Hình 4.4.Phân phối xác suất của thoitiet
Hình 4.1 và 4.2 là biểu đồ hình cột cho biết phân bố xác suất của biến đại diện cho vốn sản xuất trong chăn nuôi đại gia súc lnk và lao động làm việc trong chăn nuôi đại gia súc lnl, phân bố này có dạng phân bố gần phân bố chuẩn.
Phân phối chuẩn của biến hh và thoitiet cũng có dáng phân phối chuẩn trên hình 4.3 và hình 4.4. Qua quan sát biểu đồ cho thấy giá trị trung bình đại diện cho số đông nên có thể sử dụng làm biến phụ thuộc trong các mô hình ước lượng.
Mô hình sử dụng cho phân tích
Mô hình sử dụng để phân tích ở đây là mô hình (III,1) đã trình bày trong mục 2.2.2, nhưng ở đây sẽ sử dụng số liệu vĩ mô chính của nền kinh tế nên viết dưới dạng mới (III,2)
Y =Kβ1 Lβ2 eβ3hh+ β4thoitirt2 (III,2) Trong: Y là GTSX chăn nuôi đại gia súc; K là vốn sản xuất trong chăn nuôi đại gia súc; L là lao động làm việc trong chăn nuôi đại gia súc;
hh là vốn con người;
thoitiet: biến phản ảnh điều kiện thời tiết
Để hồi quy cần chuyển về dạng logarit và dựa trên cơ sở số liệu khảo sát và được trình bày dưới đây,
lnY = β0 + β1lnK + β2lnL + β3hh + β4thoitiet + εi (III,3)
Bảng 4.3. Diễn giải các biến sử dụng trong mô hình
Tên biến Ký hiệu Diễn giải và cách tính
Giá trị sản xuất Đại diện cho sự phát triển chăn nuôi đại gia súc, ở chăn nuôi đại gia lnY đây sẽ lấy logarit giá trị sản xuất chăn nuôi đại gia
súc súc, GO được tính theo giá 2010 đơn vị tỷ đồng
Đại diện cho yếu tố vốn, ở đây K là vốn sản xuất do Vốn sản xuất Lnk kết quả đầu tư, tính bằng tỷ đồng theo giá 2010
dưới dạng logarit,
Đại diện cho biến lao động, ở đây L là số lượng lao Lao động Lnl động làm việc trong chăn nuôi đại gia súc, tính bằng
1000 người
Vốn con người Hh Đại diện vốn con người, ở đây là tỷ lệ lao động qua đào tạo của lao động trong ngành này
Thời tiết khí hậu thoitiet Đại diện cho thời tiết khí hậu, được xác định bằng nhiệt độ trung bình năm tính bằng độ C.
Số liệu sử dụng cho phân tích
Số liệu thứ cấp phục vụ cho nghiên cứu được thu thập chủ yếu từ Niên giám thống kê tỉnh Bình Định được cục thống kê tỉnh công bố hằng năm và từ một số sở ban ngành của tỉnh.
Khoảng thời gian của số liệu sẽ từ năm 1986 tới năm 2016 nhờ mở rộng thêm số liệu từ thời kỳ chia tách tỉnh Nghĩa Bình cũ.
GO chăn nuôi đại gia súc chung trong mục Nông lâm thủy sản của niên giám thống kê và tài liệu nông nghiệp của Cục Thống kê tỉnh Bình Định, đơn vị tính là tỷ đồng theo giá hiện hành và 2010.
Số liệu về vốn đầu tư phát triển trong mục Đầu tư và Xây dựng của Niên giám thống kê và số liệu đầu tư phát triển của Cục Thống kê. Đơn vị tính là tỷ đồng và tính theo giá hiện hành và giá cố định năm 2010. Từ đây có thể áp dụng phương pháp của Bùi Quang Bình (2014) để tính ra lượng vốn sản xuất trong chăn nuôi đại gia súc, Theo đó K của năm 1986 bằng 0,5 giá trị GO năm 1986, K của năm 1987 bằng K năm 1986 trừ đi lượng khấu hao và cộng với lượng đầu tư năm 1985, Ở đây giả định toàn bộ lượng đầu tư của năm trước được chuyển thành tài sản của năm sau toàn bộ.
Số lượng lao động làm việc trong chăn nuôi đại gia súc và tỷ lệ lao động qua đào tạo của ngành này ở đây do Cục thống kê tỉnh cung cấp dựa trên số liệu nông lâm thủy sản của Cục, tính bằng ngàn người.
Nhiệt độ trung bình trong mục thời tiết khí hậu của niêm giám tỉnh, tính bằng nhiệt độ C.
Phương pháp ước lượng
Từ số liệu thứ cấp về chăn nuôi đại gia súc có được của tỉnh Bình Định trong khoảng thời gian từ 1986 - 2016 nên có thể áp dụng phương pháp truyền thống, đó là phương pháp hồi quy đa biến – phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS). Tuy nhiên phương pháp này khá thô sơ vì thể sẽ phải giả định rằng các hệ số hồi quy (hệ số chặn và hệ số góc) là không thay đổi theo thời gian. Ngoài ra, còn một giả định quan trọng nữa là các biến độc lập phải là các biến ngoại sinh chặt tức là nó không phụ thuộc vào các giá trị quá khứ, hiện tại, và tương lai của sai số ngẫu nhiên,
Quá trình ước lượng và kết quả cụ thể được trình bày trong phụ lục 3, ở đây trình bày ngắn gọn các bước tiến hành ước lượng.
Thực hiện hồi quy đa biến sẽ tiến hành các bước như:
Thứ nhất, thực hiện hồi quy với số liệu đã có để xem xét kiểm định F, kiểm định t và hệ số tương quan
Thứ hai, tiến hành kiểm định Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test để xem xét hiện tượng phương sai thay đổi
Thứ ba, tiến hành xem xét hệ số VIF về hiện tượng đa cộng tuyến
Thứ tư, kiểm định Durbin-Watson để xem xét hiện tượng tự tương quan,
Bảng 4.4. Kết quả ước lượng
Biến phụ thuộc tăng trưởng kinh tế- lny
Biến độc lập Hệ số ước lượng
Lnk +0,3523*** (0,05086) Lnl +2,2897*** (0,50124) Hh +0,0427** (0,01437) thoitiet +0,34722** (0,12988) Tung độ gốc -13,977*** (3,3569) R- sq 0,9880
Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for Prob > chi2 = 0,5276 heteroskedasticity
Durbin-Watson 1,497
vif 8,4
N 31
Prob>F 0,000
Ghi chú: trong () là độ lệch chuẩn, ***,**,* là mức ý nghĩa 1%, 5% và 10%
(Nguồn: Tính toán từ số liệu của Cục Thống kê tỉnh Bình Định và Sở NN & PTNT tỉnh Bình Định)
Khi ước lượng bằng OLS kết quả các kiểm định đều có ý nghĩa thống kê ở mức < 0,05 cụ thể:
Thứ nhất, qua kết quả phân tích sau P(F)= 0,000<0,05 nên có thể khẳng định tồn tại mối quan hệ giữa các biến và chấp nhận giả thiết hệ số hồi quy của các biến khác không, tức là mô hình phù hợp,
Thứ hai, các kiểm định t với kết quả tại biểu Coefficients, tất cả các giá trị Sig, = p(t) tương ứng với các biến đều có ý nghĩa thống kê ở mức 0,05,
Thứ ba, kiểm định Breusch – Pagan có Prob > chi2 = 0,5276 > 0,05 nghĩa là không tồn tại hiện tượng phương sai không đồng nhất,
Thứ tư, các giá trị VIF gắn với các biến giải thích (biến độc lập) đều nhỏ hơn 10 cho thấy mô hình không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến,
Thứ năm, hệ số Durbin-Watson đều nằm trong khoảng 1 đến 3 cho thấy mô hình không có hiện tượng tự tương quan,
Thứ sáu, hệ số tương quan khoảng 0,98 cho biết sự thay đổi của lny được giải thích từ sự tác động của các yếu tố sản xuất là khoảng hơn 98%,
Với kết quả này có thể sử dụng để nhận xét như sau:
Tăng trưởng yếu tố vốn sẽ thúc đẩy tăng trưởng giá trị sản xuất chăn nuôi đại gia súc, Hệ số hồi quy ở đây bằng +0,3523, điều này hàm ý rằng vốn sản xuất trong ngành này tăng 1% sẽ thúc đẩy GTSX chăn nuôi đại gia súc tăng 0,3523%.
Nếu tăng lao động vào chăn nuôi đại gia súc sẽ thúc đẩy tăng trưởng GTSX chăn nuôi đại gia súc, với hệ số hồi quy như bảng 4.4. gợi ý rằng khi các nhân tố khác không đổi nếu lao động vào các ngành này tăng 1% sẽ làm cho GTSX chăn nuôi đại gia súc tăng trưởng +2,2897 %.
Vốn con người có tác động tích cực tới tăng trưởng GTSX của chăn nuôi đại gia súc, hệ số hồi quy là 0,0427 hàm ý rằng nếu các yếu tố khác không đổi, nếu tỷ lệ lao động qua đào tạo với lao động ngành này thì GTSX sẽ tăng 0,0427%.
Yếu tố thời tiết ở đây khá thuận lợi nên đã kích thích tăng trưởng GTSX của ngành và có hệ số hồi quy là +0,34722. Điều này hàm ý rằng nhiệt độ tăng 1% trong khoảng từ 26-28 độ C thì tăng trưởng GTSX là 0,34722%.
Kết quả này cũng cho thấy yếu tố lao động bao gồm cả số lượng và chất lượng có ý nghĩa rất lớn với sự phát triển của ngành.