3.2.1. Phương pháp phân tích hiệu quả tương đối
Cơ sở lý thuyết của phương pháp này dựa trên nghiên cứu hiệu quả tương đối của Linde-Rahr (2005) và (Chowdhury, 2010). Trong đó, hai nghiên cứu trình bày các hiệu quả tương đối các đầu vào dựa trên so sánh lợi nhuận và tỷ lệ thay thế kỹ thuật biên (TRS – Technical Rates of Substitution) giữa các hoạt động sản xuất. Các tác giả sử dụng mơ hình hàm sản xuất Cobb – Douglas dưới dạng Translog và thực hiện ba kiểm định mức độ bằng nhau cho thu nhập giữa các hộ, sử dụng phương pháp bootstrap (tìm điểm cận biên) để tăng độ chính xác. Sau đó, kiểm định t cho các giá trị cận biên về mức độ bằng nhau các giá trị tỷ lệ thay thế kỹ thuật. Từ đó, ước lượng các tham số trong mơ hình nếu có tác động trong mơ hình sẽ giải thích được hiệu quả.
Phương pháp của hai tác giả được trình bày một cách cụ thể như sau: Π = pj fj (Yj) – (ω + qi)(Ij +xj) (3.1)
Trong đó: Π lợi nhuận.
pj giá sản phẩm các cây trồng fj hàm sản xuất
Yj diện tích gieo trồng
qi giá đầu vào khác, i các đầu vào khác. Ij nước dùng cho gieo trồng.
xij tất cả các đầu vào khác dùng cho gieo trồng.
Dựa trên các nghiên cứu trước, nghiên cứu này dựa trên hàm sản xuất Cobb-Douglas như sau: 𝑙𝑛𝑌 = 𝛽0+ ∑𝑛 𝛽𝑖𝑙𝑛𝑥𝑖 𝑖=1 +12(∑ ∑𝑛 𝛽𝑖𝑙𝑛𝑥𝑖𝑗𝑙𝑛𝑥𝑗𝑙 𝑙=1 𝑛 𝑖=1 ) + 𝜀 (3.2) Trong đó:
lnYj giá trị log của giá trị sản lượng lúa.
lnxij giá trị log chi phí các yếu tố đầu vào (bao gồm cả chi phí tưới tiêu, I) Như vậy, theo giả thuyết ban đầu thì nếu các đầu vào được sử dụng hiệu quả thì:
𝑝𝑟𝑖𝑐𝑒 𝜃𝑓𝑟𝑖𝑐𝑒
𝜃𝑥𝑖𝑟𝑖𝑐𝑒 = 𝑝𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑠 𝜃𝑓𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑠
𝜃𝑥𝑖𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑠 = 𝑤𝑖 (3.3) Khi đó TRStij sẽ được xác định theo Varian (1992):
𝑇𝑅𝑆𝑖𝑗𝑡 = 𝜕𝑓𝑟 𝜕𝑥𝑖𝑟 𝜕𝑓𝑟 𝜕𝑥𝑗𝑟 = 𝜕𝑓𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑠 𝜕𝑥𝑖𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑠 𝜕𝑓𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑠 𝜕𝑥𝑗𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑠 (3.4)
Với xti và xtj là các đầu vào i và j. Nếu các hộ gia đình trong điều kiện chắc chắn, với tỷ
suất lợi nhuận và tỷ lệ thay thế kỹ thuật không bằng nhau. Việc phân bổ lại các đầu vào sẽ được thực hiện và các giá trị này tiến gần đến giá trị năng suất biên. Khi đó, giá trị 𝑇𝑅𝑆𝑖𝑗𝑟 − 𝑇𝑅𝑆𝑖𝑗𝑜𝑡ℎ𝑒𝑟𝑠= 𝜙 và kiểm định 𝜙 có khác khơng hay khơng. Đồng thời, các giá trị này được
kiểm định trung bình hai mẫu độc lập để so sánh kết quả.
3.2.2. Phương pháp phân tích hiệu quả kỹ thuật
Giá trị TEi (Technical Efficiency) là con số lớn hơn không và nhỏ hơn một trong mức độ hiệu quả tương ứng với quy mơ sản xuất được tính bằng hàm sản xuất biên ngẫu nhiên. Karagiannis và đ.t.g (2003) cho rằng phương pháp ước lượng hiệu quả không thể xác định chính xác hiệu quả sử dụng nước cho từng cá nhân, do biện pháp tiết kiệm nước dựa vào xác định tỷ lệ tối thiểu khả thi tính tốn được của IE (Irrigation Efficiency) dựa vào đầu ra và đầu vào. Hiệu quả tưới tiêu được giải thích rằng đầu vào được giảm xuống, nhưng không được chuyển thành biện pháp tiết kiệm chi phí do giá trị IEi1 là một ước lượng hiệu quả khơng cụ thể chi phí tiết kiệm trực tiếp. Karagiannis và đ.t.g (2003) đo lường hiệu quả chi phí có thể sử dụng thơng qua đánh giá các khoản chi phí tiết kiệm tiềm năng (Kopp, 1981). Giá trị ITCEi là chi phí tiết kiệm từ việc điều chỉnh mức nước tưới trong mức độ đạt hiệu quả kỹ thuật khi vẫn giữ các đầu vào khác không đổi. Đồng thời, tác giả dựa theo Akridge (1989) tính tốn cụ thể cho ITCEi dựa trên chi phí nước tiết kiệm trên tổng chi phí đầu vào.
Ước lượng hiệu quả sử dụng nước có thể được trình bày như hình sau:
Giả định cho nơng dân thứ I sản xuất không hiệu quả với mức sản lượng Y0 bằng cách sử dụng các đơn vị đầu vào x1 và đơn vị nước tưới w3. Sau đó tính tốn TEi1 = OA/OB và IEi1 = x1C/ x1A = w3/w1. Hiệu quả tưới nước được xác định như là mức tối thiểu khả thi khi sử dụng ở mức w2 và tối đa lượng nước giảm khi sử dụng ở mức (w1 – w2) nhưng vẫn cho mức sản lượng như cũ là Y0, các đầu vào khác được sử dụng khơng có sự thay đổi. Mặt khác, hiệu quả TEi1 có thể tối đa việc giảm lượng nước sử dụng bằng cách thực hiện khi các nông hộ thứ i đảm bảo hiệu quả kỹ thuật (w1 – w3). Từ Hình 3.1, có thể thấy giá trị (w1 – w2) sẽ lớn hơn giá trị (w1 – w3). Vì vậy, tối đa việc giảm sử dụng nước theo IEi1 tại mức w1 được xem là một ràng buộc giúp cải thiện hiệu quả (Akridge, 1989).
Đầu vào x Nước tưới tiêu x1 C B A y0 O w1 w2 w3 Nguồn: Karagiannis và đ.t.g (2003) Hình 3.1 - Phương pháp ước lượng hiệu quả nước tưới.
Hình 3.2 – Mơ tả hàm sản xuất biên ngẫu nhiên.
Nguồn: Lấy từ Coelli và đ.t.g (2005), hình 9.1, trang 244.
Giá trị biên được mơ tả trong Hình 3.2 qua các đầu vào và đầu ra của hai công ty A và B. Ở đó, các thành phần được xác định bằng mơ hình biên phản ánh sự giảm dần lợi nhuận theo quy mô. Các giá trị đầu vào được đo lường theo trục ngang và đầu ra được đo lường theo trục đứng. Công ty A sử dụng đầu vào xA để tạo đầu ra qA, trong khi công ty B sử dụng đầu ra xB để sản xuất qB (giá trị dấu sao 4 cánh). Nếu không tồn tại điểm không hiệu quả (uA = 0 và uB = 0) thì các giá trị biên đó sẽ là qA* và qB* (được đánh dấu bằng sao 5 cánh). Sản lượng của công ty A nằm trên đường biên xác định do yếu tố nhiễu mang giá trị dương (vA> 0) và công ty B nằm dưới đường biên do yếu tố nhiễu nằm dưới đường biên (vB<0). Cho thấy sản lượng công ty A nằm dưới đường biên xác định do yếu tố nhiễu và không hiệu quả mang giá trị âm (vA – uA< 0).
Việc sử dụng phân tích biên ngẫu nhiên (SFA - Stochastic Frontier Analysis) có sự khác biệt so với phương pháp dữ liệu bao. Dữ liệu bao (DEA - Data Envelopment Analysis) đơn giản trong tính tốn và khơng sử dụng các phép tốn đại số tuyến tính, hàm mũ và các hàm số khác đầu vào trong hàm sản xuất. Phân tích biên ngẫu nhiên là phương pháp thay thế dùng để ước tính biên với giả định dạng hàm số tuyến tính, hàm mũ,… xác định các tham số bằng hàm kinh tế lượng, các giá trị có ý nghĩa sẽ cho thấy tác động của các biến số đầu vào. Điều này làm cho SFA phải tính nhiều hơn DEA và SFA sử dụng cho cỡ mẫu lớn, cho phép đánh giá tác động của các yếu tố đầu vào, đầu ra và mức tác động không hiệu quả của
xA xB xi yi Sai lệch Không hiệu quả Sai lệch Không hiệu quả Đường biên xác định qi = exp(β0 + β1lnxi)
qA* = exp(β0 + β1lnxA+ vA) qB* = exp(β0 + β1lnxB+ vB) qB = exp(β0 + β1lnxB+ vB-uB) qA = exp(β0 + β1lnxA+ vA-uA)
các nguồn. Tuy nhiên, Phương pháp SFA cũng như DEA chỉ so sánh hiệu quả tương đối và hiệu quả 100% khơng có nghĩa là hoạt động đó tối ưu.
3.2.3. Cách lựa chọn biến trong mơ hình SPF
Việc lựa chọn các biến trong mơ hình dựa trên các nghiên cứu trước và các biến đưa vào mơ hình có thể được điều chỉnh phù hợp với các ước lượng tính tốn có được. Với giả định biến chi phí bơm tưới bằng xăng dầu tương đương với lượng nước tưới khi loại bỏ tác động của giá, các biến số được thể hiện đầy đủ trong bảng sau:
Bảng 3.1 - Mô tả các biến trong mơ hình SPF.
Biến số Mơ tả biến số Nghiên cứu trước
Y Sản lượng sản phẩm (kg) Dhehibi (2007)
Huynh Viet Khai and Mitsuyasu Yabe (2011) Hoang Vu Linh (2007)
Chebil và đ.t.g (2014) K.R. Sharma và đ.t.g (2001) X1 Lao động (giờ) Karagiannis và đ.t.g (2003
Dhehibi (2007)
Huynh Viet Khai and Mitsuyasu Yabe (2011) Hoang Vu Linh (2007)
Chebil và đ.t.g (2014) K.R. Sharma và đ.t.g (2001) X2 Nước tưới tiêu (nghìn
đồng)
Dhehibi (2007)
Karagiannis và đ.t.g (2003) Chebil và đ.t.g (2014) K.R. Sharma và đ.t.g (2001) X3 Giống (nghìn đồng) Hoang Vu Linh (2007)
Karagiannis và đ.t.g (2003) K.R. Sharma và đ.t.g (2001) X4 Phân bón, thuốc trừ sâu,
diệt cỏ (nghìn đồng)
Dhehibi (2007)
Huynh Viet Khai and Mitsuyasu Yabe (2011) Hoang Vu Linh (2007)
Karagiannis và đ.t.g (2003) Chebil và đ.t.g (2014) K.R. Sharma và đ.t.g (2001)
X5 Chi phí khác (nghìn đồng) Huynh Viet Khai and Mitsuyasu Yabe (2011) Hoang Vu Linh (2007)
Karagiannis và đ.t.g (2003)
3.2.4. Mơ hình Beta dùng để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật
Các nghiên cứu của Hoang Vu Linh (2007), Dhehibi (2007), Karagiannis và đ.t.g (2003), Huynh Viet Khai and Mitsuyasu Yabe (2011), nghiên cứu của Naceur & Mongi (2013) sử dụng mơ hình tobit để ước lượng các yếu tố tác động đến hiệu quả kỹ thuật trong sản xuất. Tuy nhiên giá trị hiệu quả nằm trong khoảng (0;1) nên việc sử dụng mơ hình để ước lượng có thể chưa thực sự chính xác do mơ hình tobit chỉ chặn dưới các giá trị nhỏ hơn 0, các giá trị kỳ vọng ước lượng được sẽ có những sai số do giá trị kỳ vọng có thể lớn hơn 1. Một phương pháp hồi quy beta được sử dụng đối với các mơ hình mà biến phụ thuộc nằm trong khoảng 0 và 1 và dự đốn trong khoản giới hạn đó. Mơ hình này được sử dụng nhiều trong kinh tế, khoa học xã hội và y tế. Castellani và đ.t.g (2012) sử dụng hồi quy beta cho những giá trị nghệ thuật, nghiên cứu khoa học chính trị, nghiên cứu kinh tế - sức khỏe của Basu & Manca (2012), Hubben và đ.t.g (2008) và cho nhiều nghiên cứu khác như tỷ lệ người nộp đơn khiếu kiện thiểu số đủ điều kiện vay mua nhà ở nông thôn, tỷ lệ dân số đồng tính nam.
Dựa trên các nghiên cứu đã đề cập, các biến trong mơ hình được trình bày như sau:
Bảng 3.2 – Mơ tả các biến trong mơ hình hồi quy beta.
Tên biến Dấu kỳ
vọng Mô tả biến Nghiên cứu trước
V TE, IE biến phụ thuộc
dientich + Diện tích (ha) Dhehibi (2007) Mahdi và đ.t.g (2010) Naceur và Mongi (2013) Karagiannis và đ.t.g (2003)
tuoichuho + Tuổi chủ hộ Dhehibi (2007)
Karagiannis và đ.t.g (2003) Mahdi và đ.t.g (2010) Naceur và Mongi (2013)
khongbangcap - Không bằng cấp Dhehibi (2007) Mahdi và đ.t.g (2010) Naceur và Mongi (2013)
tieuhoc + Học tiểu học Dhehibi (2007) Mahdi và đ.t.g (2010) Naceur và Mongi (2013) THCS + Học trung học cơ sở Dhehibi (2007)
Mahdi và đ.t.g (2010) Naceur và Mongi (2013)
tupttrolen + Từ THPT trở lên Dhehibi (2007) Mahdi và đ.t.g (2010)
sovutrong + Số Vụ trồng Dhehibi (2007)
hotrokhuyenong + Có tham gia chương trình khuyến nơng
Dhehibi (2007) Mahdi và đ.t.g (2010) Naceur và Mongi (2013) D1,2,3,… Các khu vực, địa hình,
năm và loại năng lượng dùng tưới tiêu
Karagiannis và đ.t.g (2003)
Nghiên cứu sử dụng hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân bổ đo lượng hiệu quả sản xuất thông qua việc sử dụng đầu vào và đầu ra. Để xác định hiệu quả phân bổ bằng việc tính hiệu quả tương đối các đầu vào dựa trên so sánh lợi nhuận và tỷ lệ thay thế kỹ thuật biên (TRS) giữa các hoạt động sản xuất và ba kiểm định mức độ bằng nhau cho giá tương đối và tỷ lệ thay thế kỹ thuật biên. Còn hiệu quả kỹ thuật TE được xác định bằng phương pháp phân tích biên dựa trên việc giảm các đầu vào nhưng khơng làm giảm sản lượng, trong đó có hiệu quả dùng nước IE và tính tốn chi phí tiết kiệm ITCE dựa vào tỷ lệ chi phí nước tiết kiệm trên tổng chi phí. Ngồi ra, tác giả sử dụng mơ hình beta để ước lượng các yếu tố tác động đến hiệu quả dùng nước thay vì sử dụng mơ hình tobit của các nghiên cứu trước.
CHƯƠNG 4 –KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Tình hình sử dụng đất nơng nghiệp ở ĐBSCL
Hình 4.1 là kết quả thống kê của Viện Khoa học và thủy văn năm 2007 về hiện trạng sử
dụng đất ở khu vực ĐBSCL. Trong đó, diện tích sử dụng cho nơng, lâm và thủy sản chiếm đa số trong tổng số đất tự nhiên với diện tích đất sản xuất nơng nghiệp chiếm phần lớn, trong đó có trồng lúa. Cụ thể, đất 3 vụ lúa trong hình chủ yếu ở các tỉnh Vĩnh Long, Tiền Giang và Cần Thơ, rải rác một số nơi ở các tỉnh An Giang và Sóc Trăng, cịn 2 vụ lúa và 1 vụ màu, hay một vụ lúa và hai vụ màu phân tán các vùng khác ở ĐBSCL. Ngoài ra, trồng lúa hai vụ chủ yếu chỉ đơng xn và hè thu, cịn đất một vụ chủ yếu nằm ở các tỉnh nằm ngập lũ sâu, chua phèn kéo dài ở đầu mùa mưa.
Trong đó, diện tích gieo trồng qua các năm khơng thay đổi nhiều, nhưng có xu hướng ổn định qua các năm, riêng Cà Mau tăng giảm đột biến. Trong Hình 4.2, các tỉnh có diện tích gieo trồng lớn là Kiên Giang, An Giang, Long An và Đồng Tháp. Diện tích gieo trồng giảm dần ở các tỉnh Tiền Giang, Sóc Trăng, Cà Mau. Các tỉnh có xu hướng ổn định như Đồng Tháp, Cần Thơ, Trà Vinh, An Giang. Ngược lại, các tỉnh như Long An, Kiên Giang thì diện tích tăng dần qua các năm. Trong báo cáo rà sốt nơng nghiệp của OECD (2015), diện tích đất tự nhiên mở rộng từ đất rừng, đất bồi đắp bắt đầu cạn kiệt và diện tích chuyển sang phi nơng nghiệp tăng lên đã làm cho đất nông nghiệp ngày càng giảm. Do đó, Bộ NN&PTNT (2012) đã đề ra kế hoạch sử dụng đất lúa ĐBSCL đến năm 2030 trong điều kiện biến đổi khí hậu.
Hình 4.3 cho thấy diện tích gieo trồng tăng dần, diện tích trồng lúa hè thu lớn hơn so với
vụ đơng xn. Diện tích trồng lúa mùa thấp hơn hai vụ đông xuân và hè thu rất nhiều. Trong vụ mùa, điều kiện từng vùng khác nhau, một số vùng như Đồng Tháp và Tứ Giác Long Xuyên nằm trong đê bao và có nguồn nước thuận lợi có khả năng trồng được. Một số tỉnh ven biển, vụ 3 là vụ khơ hạn nên khó khăn khi trồng vụ ba hơn hai vụ đơng xn và hè thu.
Hình 4.1 – Tình hình sử dụng đất ở khu vực ĐBSCL.
Nguồn: Dự án tác động của biến đổi khí hậu lên tài nguyên nước và các biện pháp thích ứng của ĐBSCL, Viện Khoa học thủy văn và môi trường.
Hình 4.2 – Diện tích đất lúa ĐBSCL từ năm 2005 đến năm 2014.
Nguồn: Bộ tài nguyên và mơi trường, (Đan, Thời, & Dung, 2015).
Hình 4.3 – Diện tích gieo trồng lúa các năm 2005,2010 và 2014.
Nguồn: TCTK, 2005,2010, 2014. 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 Diện tích (ng hìn ha ) Năm 2005 Năm 2010 Năm 2014 0 500 1,000 1,500 2,000 2,500
Lúa Đơng Xn Lúa Hè Thu Lúa Mùa
Diện tí ch (n g h ìn h a) Năm 2005 Năm 2010 Năm 2014
So sánh năng suất lúa cho thấy có sự khác biệt giữa các mùa vụ với nhau, nhưng giống nhau ở xu hướng năng suất tăng dần, vụ đơng xn có năng suất cao nhất, sau đó là vụ hè thu và lúa mùa. Nếu so sánh diện tích gieo trồng thì hiệu quả của vụ hè thu thấp hơn so với vụ đông xuân. Vụ lúa mùa có năng suất thấp nhất, cho thấy hiệu quả trong mùa vụ này khơng được cao. Sự khác biệt có thể giải thích do điều kiện sản xuất thuận lợi ở vụ đông xuân và hè thu do khả năng tưới và tiêu nước tốt, thời tiết và việc ứng dụng kỹ thuật thuận lợi như giống, phân bón,…(Đỗ Đình Đài, 2013).
Hình 4.4 – Năng suất lúa các năm 2005, 2010, 2014.
Nguồn: TCTK, 2005,2010, 2014.
So sánh mức sản lượng thu hoạch được ở Hình 4.5 với diện tích gieo trồng thì sản lượng hai mùa đơng xn và hè thu gần như khơng có sự khác biệt. Diện tích gieo trồng thấp và năng suất kém là tình hình chung của lúa mùa.
0 10 20 30 40 50 60 70 80
Lúa Đơng Xn Lúa Hè Thu Lúa Mùa
Năn g su ất (tạ/h a) Năm 2005 Năm 2010 Năm 2014
Hình 4.5 – Sản lượng lúa qua các năm 2005, 2010, 2014.
Nguồn: TCTK, 2005,2010, 2014.
Trong kết quả khảo sát nông nghiệp, nông thôn và thủy sản của tổng cục thống kê năm 2011 cho thấy diện tích sản xuất nơng nghiệp bình qn hộ tăng lên. Trong năm 2006 diện tích canh tác bình qn hộ vào khoảng 1.38 hécta/hộ thì đến năm 2011 diện tích này tăng lên khoảng 1.43 hécta/hộ. Trong Hình 4.6, diện tích lúa bình quân người ở ĐBSCL tăng
qua các năm, mặc dù năm 2005 đến 2007 giảm nhưng các năm sau tăng lên đáng kể nhưng đến năm 2014 giảm xuống. Diện tích đất canh tác của hộ hay bình qn người tăng có thể giải thích do q trình tích tụ ruộng đất đang diễn ra ở khu vực này. Trong nghiên cứu của Lê Cảnh Dũng (2010) cho thấy diện tích đất của hộ đang tăng lên qua các năm do số hộ bán đi phần đất cho nhu cầu cuộc sống, hoặc chi phí cao sản xuất khơng hiệu quả trên diện tích nhỏ để chuyển sang hoạt động phi nông nghiệp như buôn bán, làm thơ hay các dịch vụ