Sự hữu ích cảm nhận (HICN)
HICN1 Tơi nghĩ tham gia vào mơ hình sẽ thuận tiện trong việc chọn giống đạt cấp xác nhận.
HICN2 Tơi nghĩ tham gia vào mơ hình sẽ được cung cấp vật tư, nguyên liệu đầu vào khơng tính lãi.
HICN3 Tơi nghĩ tham gia vào mơ hình sẽ được hướng dẫn ứng dụng tiến bộ khoa học – kỹ thuật có hiệu quả.
HICN4 Tơi nghĩ tham gia vào mơ hình sẽ thuận tiện trong việc tham gia Tổ hợp tác, Hợp tác xã.
HICN5 Tơi nghĩ tham gia vào mơ hình sẽ được sử dụng chi phí đầu vào cạnh tranh.
HICN6 Tôi nghĩ tham gia vào mơ hình thì sẽ được tiêu thụ sản phẩm với giá cao hơn bán cho thương lái.
HICN7 Tơi nghĩ tham gia vào mơ hình thì hiệu quả sản xuất sẽ cao hơn.
Sự dễ tham gia cảm nhận (DTGCN)
DSDCN1 Tôi nghĩ thủ tục để tham gia vào mơ hình đơn giản khơng mất thời gian.
DSDCN2 Tôi nghĩ việc tham gia tập huấn chuyển giao kỹ thuật dễ dàng thuận tiện.
DSDCN3 Tôi nghĩ việc tiếp cận thị trường thông qua liên kết với doanh nghiệp dễ dàng.
DSDCN4 Tôi nghĩ khi tham gia vào mơ hình sẽ được hỗ trợ khi gặp khó khăn. DSDCN5 Tơi nghĩ khi tham gia vào mơ hình sẽ được bao tiêu sản phẩm, hỗ trợ
47
Ảnh hưởng xã hội (AHXH)
AHXH1 Tơi tham gia vào mơ hình bởi vì những hộ xung quanh tham gia mơ hình.
AHXH2 Tơi tham gia mơ hình bởi vì những người thân trong gia đình tơi nghĩ tơi nên tham gia vào mơ hình.
AHXH3 Tơi tham gia mơ hình vì chính quyền có các biện pháp khuyến khích, hỗ trợ.
AHXH4 Tơi tham gia mơ hình vì mơi trường khơng bị ơ nhiễm do thực hành nông nghiệp tốt.
Rủi ro cảm nhận (RRCN)
RRCN1 Tôi lo lắng đầu ra của sản phẩm chưa ổn định.
RRCN2 Tơi lo lắng về tình trạng liên kết thiếu chặt chẽ giữa nông hộ và doanh nghiệp.
RRCN3 Tôi lo lắng sẽ bị áp đặt giá thu mua.
RRCN4 Tôi lo lắng về việc phải chở lúa đến kho doanh nghiệp vừa mất thời gian, vừa khơng đảm bảo độ chính xác về trọng lượng.
RRCN5 Tơi lo lắng vì hợp đồng ký kết giữa các bên có tính pháp lý khơng cao, thiếu ràng buộc.
Sự hỗ trợ của chính quyền các cấp (HTCQ)
HTCQ1 Chính quyền các cấp rất khuyến khích và đẩy mạnh việc tham gia vào mơ hình.
HTCQ2 Hệ thống chính sách pháp luật minh bạch, rõ ràng và triển khai nhanh đến nông hộ.
HTCQ3 Chính quyền các cấp có nhiều chính sách ưu đãi, hấp dẫn. HTCQ4 Chính quyền các cấp hỗ trợ đầu tư cơ sở hạ tầng.
HTCQ5 Chính quyền các cấp có chính sách hỗ trợ vay vốn với lãi suất ưu đãi cho nông hộ.
HTCQ6 Chính quyền các cấp tạo điều kiện thuận lợi để nông dân thực hiện đầy đủ đúng pháp luật quyền về sử dụng đất.
Hoạt động tuyên truyền (HĐTT)
HĐTT1 Tôi thường xuyên được tuyên truyền thông tin về mơ hình.
HĐTT2 Tơi thường xun được tun truyền cách thức tham gia vào mơ hình. HĐTT3 Tơi thường xun được tuyên truyền các chính sách hỗ trợ khi tham
gia vào mơ hình.
HĐTT4 Tơi thường xun được nghe tuyên truyền về hiệu quả của mơ hình.
Quyết định tham gia mơ hình (QĐTG)
QĐTG1 Tơi sẽ tham gia mơ hình trong thời gian tới. QĐTG2 Tơi sẽ tiếp tục tham gia mơ hình.
QĐTG3 Tơi sẽ giới thiệu người khác tham gia mơ hình.
48
3.4.3. Phân tích dữ liệu.
* Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 2, tr.18). Nếu Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha ≥ 0,60 là thang đo có thể chấp nhận về độ tin cậy (Nunnally & Bernstein 1994, trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011, tr.351).
Hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh (corrected item - total correlation). Hệ số này lấy tương quan của biến đo lường xem xét với các biến còn lại của thang đo (khơng tính biến đang xem xét). Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh) ≥ 0,30 thì biến đó đạt u cầu (Nunnally & Bernstein 1994, trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011, tr.351).
Hệ số Cronbach’s alpha if item delected cũng được xem xét. Và nếu hệ số Cronbach’s alpha if item delected tương ứng với biến quan sát nào loại bỏ mà lớn hơn hệ số Cronbach’s alpha ban đầu thì nên loại bỏ biến quan sát đó để để tăng độ tin cậy của thang đo (Nunnally, 1978, trích trong Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 2,tr.24).
Hệ số Cronbach’s alpha phải được thực hiện trước để loại các biến rác trước khi phân tích nhân tố khám phá. Quy trình này giúp chúng ta tránh được các biến rác, vì các biến rác này có thể tạo nên các nhân tố giả khi phân tích EFA (Churchill, 1979, trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2011).
* Phân tích nhân tố khám phá EFA.
- Kiểm định Bartlett dùng để kiểm định tương quan của các biến quan sát trong thước đo đại diện. Nếu phép kiểm định Bartlett có Sig. < 0,05 có nghĩa là các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhân tố đại diện (Đinh Phi Hổ, 2014).
- Kiểm định KMO là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố, trị số của KMO lớn (giữa 0,5 và 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng
49
thích hợp với các dữ liệu (Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, tập 2, tr.31).
- Tiêu chí Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng phổ biến trong xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA. Với tiêu chí này, số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố có Eigenvalue tối thiểu bằng 1 (≥ 1) (Nguyễn Đình Thọ, 2011, tr.393).
- Trọng số nhân tố của biến Xi trên nhân tố mà nó là một biến đo lường sau khi quay phải cao và các trọng số trên các nhân tố khác nó khơng đo lường phải thấp, trọng số nhân tố ≥ 0,5 là giá trị chấp nhận. Trong trường hợp ≤ 0,5 chúng ta có thể xóa biến Xi, vì nó thực sự khơng đo lường khái niệm chúng ta cần đo lường. Tuy nhiên cũng cần xem xét đến giá trị nội dung của biến đó (Nguyễn Đình Thọ, 2011, tr.402).
- Cuối cùng là tổng phương sai trích (TVE). Tổng này thể hiện các nhân tố trích được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lường, tổng này phải đạt từ 50% trở lên mới chấp nhận (Nguyễn Đình Thọ, 2011, tr.403).
* Kiểm định phân phối chuẩn của phần dư.
Có rất nhiều lý do để phần dư không tuân theo phân phối chuẩn như: sử dụng mơ hình khơng đúng, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích…Để phần dư tn theo phân phối chuẩn thì cách đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của phần dư Histogram và Q-Q Plot để xem phần dư có phân phối chuẩn hay không. Các phần dư quan sát trên biểu đồ Histogram có phân phối hồn tồn chuẩn khi giá trị trung bình bằng 0 và phương sai bằng 1. Đối với biểu đồ tần số Q-Q Plot các giá trị của phần dư tập trung sát với đường thẳng kỳ vọng thì giả định phân phối chuẩn của phần dư khơng bị vi phạm (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), tập 1,tr 228-231).
* Phân tích hồi quy bội.
Phân tích hồi quy bội là một kỹ thuật thống kê có thể được sử sụng để phân tích mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc với nhiều biến độc lập. Mục tiêu của việc phân tích hồi quy bội là sử dụng các biến độc lập có giá trị biết trước để dự báo một giá trị biến phụ thuộc nào đó được chọn bởi người nghiên cứu.
50
Sau khi phân tích nhân tố, thang đo được đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính bội với đầu vào là số nhân tố đã được xác định nhằm xem xét mức độ quan trọng ảnh hưởng đối với ý định tham gia mơ hình cánh đồng lớn.
- Xem xét ma trận hệ số tương quan: Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội là xem xét mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến. Có hai phương pháp để đánh giá mức độ tương quan trong phân tích hồi quy tuyến tính là qua đồ thị phân tán và hệ số tương quan Pearson. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số tương quan Pearson (ký hiệu là r) để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng (khoảng cách hay tỷ lệ). Giá trị tuyệt đối của r tiến gần 1 khi hai biến có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ. Giá trị r = 0 chỉ ra rằng 2 biến khơng có mối liên hệ tuyến tính.
- Đánh giá độ phù hợp của mơ hình: Trong hồi quy bội, mơ hình có ý nghĩa càng cao khi R2 đã hiệu chỉnh càng tiến gần 1 (0 < Adjusted R2
< 1), các nhân tố đưa vào phải có mức ý nghĩa sig.<0,05 và giữa các biến hồn tồn độc lập nhau, tức khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến khi VIF < 2. (Đinh Phi Hổ, 2012).
* Kiểm định trung bình.
- Kiểm định T đối với biến độc lập: Kiểm định T (T - test for independent samples) cho biết giá trị trung bình của một yếu tố thuộc vào hai nhóm độc lập có thật sự khác nhau hay khơng (Đinh Phi Hổ,2014, tr.166).
Phân tích kết quả kiểm định như sau:
+ Trường hợp 1: Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene > 0,05, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần phương sai tổng thể đồng nhất (Equal variances assumed). Khi Sig. ≤ 0,05, kết luận giá trị trung bình của một yếu tố thuộc vào hai nhóm độc lập thật sự khác nhau.
+ Trường hợp 2: Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene ≤ 0,05, ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần phương sai tổng thể không đồng nhất (Equal variances not assumed). Khi Sig. ≤ 0,05, kết luận giá trị trung bình của một yếu tố thuộc vào hai nhóm độc lập thật sự khác nhau.
51
- Phân tích phương sai một yếu tố: Phân tích phương sai một yếu tố (One – way analysis of variance – One – way ANOVA) cho biết giá trị trung bình của một yếu tố thuộc ba nhóm độc lập có thật sự khác nhau hay khơng.
Kết quả phân tích như sau: Sử dụng phân tích phương sai (Analysis of Variance, ANOVA) để kiểm định sự khác biệt giá trị trung bình của một yếu tố thuộc ba nhóm độc lập. Nếu giá trị Sig. trong bảng ANOVA < 0,05, ta kết luận giá trị trung bình của một yếu tố thuộc vào ba nhóm độc lập thật sự khác nhau.
52
CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Đặc điểm địa bàn nghiên cứu.
4.1.1. Điều kiện tự nhiên.
* Vị trí địa lý kinh tế.
Huyện Vĩnh Hưng nằm ở phía Tây Bắc của tỉnh Long An. Có tọa độ địa lý từ 10016’ đến 10053’ vĩ độ Bắc và từ 105017’ đến 105047’ kinh độ Đông. Tổng diện tích tự nhiên là 38.472,9 ha, chia thành 10 đơn vị hành chính (9 xã và 1 thị trấn).
Ranh giới hành chính huyện Vĩnh Hưng tiếp giáp với 2 huyện, thị của tỉnh Long An và Campuchia, cụ thể như sau:
- Phía Bắc và Đơng Bắc giáp Campuchia.
- Phía Đơng Nam giáp thị xã Kiến Tường - tỉnh Long An. - Phía Tây và Tây Nam giáp huyện Tân Hưng - tỉnh Long An.
Vĩnh Hưng là huyện vùng sâu của Đồng Tháp Mười, hàng năm chịu ảnh hưởng nặng nề của lũ lụt. Sự hình thành và phát triển kinh tế - xã hội của Vĩnh Hưng gắn liền với quá trình khai thác và phát triển kinh tế - xã hội của vùng Đồng Tháp Mười.
* Hiệu quả các mơ hình sử dụng đất nơng nghiệp:
Theo số liệu khảo sát các mơ hình sản xuất chủ yếu năm 2013:
Sản xuất nơng lâm nghiệp của huyện Vĩnh Hưng hiện tại có những mơ hình chủ yếu như: lúa 2 vụ (Đơng Xuân - Hè Thu), 1 lúa - 1 màu, Lúa - Dưa hấu và một số mơ hình trồng rau, sen lấy hạt, cây ăn trái.
- Đối với lúa 2 vụ (Đơng Xn - Hè Thu): Tổng chi phí sản xuất 38,8 triệu đồng, tổng thu 71,3 triệu đồng/ha, 1 ha lúa 2 vụ thu lợi nhuận 32,5 triệu đồng/ha/năm, được phân tích ra như sau:
Lúa Đông Xuân: Tổng thu 37,2 triệu đồng/ha, chi phí sản xuất 19,1 triệu đồng/ha, lợi nhuận 18,1 triệu đồng/ha, với giá lúa dao động 4.500-6.800 đồng/kg.
Lúa Hè Thu: Tổng thu 34,1 triệu đồng/ha, chi phí sản xuất 19,7 triệu đồng/ha, lợi nhuận 14,4 triệu đồng/ha.
53
4.1.2. Đặc điểm cơ sở hạ tầng của huyện.
- Hệ thống giao thông đường bộ: hiện nay của huyện được phân bố tương đối hợp lý, có sự kết nối giữa đường tỉnh, đường huyện và đường xã; tạo điều kiện cho mối giao lưu giữa các xã trong huyện cũng như các huyện lân cận và với nước bạn Camphuchia. Tổng chiều dài các tuyến (đường tỉnh, đường huyện, đường đô thị và đường xã) là 470 km; trong đó đường nhựa là 80,3 km (chiếm 17,1%) cịn lại là đường cấp phối sỏi đỏ, đường đất chiếm 82,9%.
Tóm lại, đường bộ của Vĩnh Hưng phát triển chậm, nên đã ảnh hưởng không nhỏ đến quá trình phát triển kinh tế- xã hội của huyện. Do vậy, hệ thống giao thông cần được đầu tư đúng mức, tạo bước phát triển cho các ngành kinh tế.
- Hệ thống thủy lợi: Vĩnh Hưng là huyện có hệ thống kênh tạo nguồn tương đối tốt, bảo đảm nguồn nước ngọt cho sản xuất. Nguồn nước chính là sơng Vàm Cỏ Tây và hệ thống kênh Tân Thành - Lị Gạch và nguồn nước sơng Tiền qua kênh Hồng Ngự cùng hệ thống kênh cấp I. Song, hệ thống kênh cấp III và nội đồng chưa hoàn chỉnh, đồng thời hệ thống cống chưa đạt yêu cầu nên hiệu quả sử dụng nước cịn thấp.
Tồn huyện có 08 tuyến sơng rạch tự nhiên với chiều dài 101 km, trên 200 kênh lớn nhỏ; trong đó có 36 kênh chính cấp I và II với tổng chiều dài 214 Km, kênh nội đồng có chiều dài 288 Km. Năng lực tưới và tiêu của các cơng trình thủy lợi như sau:
+ Diện tích được tiêu chủ động bằng trọng lực (tự chảy) : 38.200 ha.
+ Diện tích được tưới tự chảy : 4.460 ha.
+ Diện tích được tưới bằng động lực (bơm) : 25.540 ha.
Hệ thống kênh mương của Vĩnh Hưng hầu hết đều có chiều rộng từ 10m trở lên.
Nhờ có hệ thống thủy lợi tưới tiêu, nên trong tổng số 30.230 ha cây hàng năm đã có: 28.900 ha trồng lúa 2 vụ, trong đó diện tích lúa Đơng Xn chính vụ: 28.900 ha, lúa Hè Thu: 28.700 ha.
54
Hệ thống thủy lợi nội đồng của huyện chưa hồn chỉnh và ít được tu bổ, nạo vét thường xuyên nên khả năng dẫn nước còn hạn chế, dẫn tới hiệu quả sử dụng nước cịn thấp; cơng tác xây dựng đồng ruộng chưa đảm bảo u cầu, vẫn cịn tình trạng ngập úng cục bộ; Chính vì vậy, trong phương án thủy lợi, công tác hàng đầu là nạo vét kênh mương và hoàn chỉnh hệ thống kênh nội đồng để nâng cao hiệu quả cơng trình, bảo đảm tốt nhiệm vụ tưới tiêu cho sản xuất nông nghiệp.
Nguồn: Báo cáo tổng hợp quy hoạch phát triển kinh tế xã hội huyện Vĩnh Hưng đến năm 2020 tầm nhìn 2030 (Phân viên Quy hoạch Thiết kế Nơng nghiệp Miền nam).
4.2. Thống kê mô tả.