CHƯƠNG 3 : PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.3. MƠ HÌNH VỀ WTP
3.3.1. Mơ hình lý thuyết về WTP
Theo hướng dẫn đánh giá WTP của Pearce và cộng sự (2002), chúng ta giả định một hàm hữu dụng của nơng hộ là:
U(Y,P,X,Q).
Trong đó: Y là thu nhập, P là giá sản phẩm, X là các đặc điểm về kinh tế - xã hội trong gia đình, Q là mức độ thoả dụng có hay khơng có sản phẩm bảo hiểm của nông hộ.
- Hộ gia đình có sản phẩm bảo hiểm được giả định sẽ mang lại lợi ích cho người mua, tức là mức độ thoả dụng nông hộ (Q1
) sẽ cao hơn khi khơng có sản phẩm bảo hiểm (Q0), do đó:
U(Y,P,X,Q1) > U(Y,P,X,Q0).
Nơng hộ sẽ tự so sánh khi có khi có bảo hiểm và khơng bảo hiểm để xác định mức độ thoả dụng, khi đó mức giá sẵn lịng trả (WTP) của họ là khi mức độ thoả dụng khi bỏ tiền ra mua bảo hiểm bằng với mức thoả dụng ban đầu, tức là:
U(Y-WTP,P,X,Q1) = U(Y,P,X,Q0). Từ đó, suy ra hàm sẵn lịng trả:
WTP = WTP(Y, P, X, Q0, Q1).
Nhưng WTP tối đa mà một nơng hộ có thể trả sẽ được giới hạn bởi thu nhập, khả năng chi trả; đồng thời,WTP cũng không thể âm do một sản phẩm khơng mang lại lợi ích cho nơng hộ sẽ bị bỏ qua, khi đó:
0 ≤ WTP = WTP(Y, P, X, Q0
, Q1) ≤ Y.
Theo Mathiyazhagan (1998), thì xác suất của WTJ cao hơn xác suất WTP, bởi vì một số người sẵn sàng tham gia nhưng không muốn trả tiền cho sản phẩm do các yếu tố khách quan như nhà cung ứng sản phẩm, mức giá đưa ra,… Do đó, WTJ là bước đầu tiên của phương pháp double-bounded dichotomous choice được sử
dụng để ước lượng WTP; đáp viên chỉ được tham gia Bidding game nếu họ chấp nhận tham gia.
Trong nghiên cứu này, tơi sử dụng mơ hình biến nhị phân với 2 lựa chọn: WTJi* = αX’i + бi (бi là sai số ngẫu nhiên).
Mơ hình biến nhị phân:
WTJ = 1 (có tham gia) nếu WTJi*> 0.
WTJ = 0 (khơng có tham gia) nếu WTJi*< 0.
Trong bước thứ hai, biến phụ thuộc sẽ là số tiền mà mỗi cá nhân chấp nhận trả cho việc mua sản phẩm, ước tính sẽ sử dụng hàm Ordered profit, trong đó mỗi cá nhân sẽ có một mức giá khởi điểm khác nhau là BIi cũng như mức giá cao hay thấp (BLi hoặc BUi), khi đó BL
i<BIi< BUi. Như vậy sẽ xảy ra 4 kịch bản sau:
Bảng 3.2: 4 trường hợp trong trả lời WTP Trường hợp Câu trả lời lần đâu tiên Câu trả lời thứ 2 B 2 so với B1 WTP 1 Có Khơng B1< B2 B1 ≤ WTP < B2 2 Có Có B1< B2 B2 ≤ WTP < ∞ 3 Khơng Có B1> B2 B1> WTP ≥ B2 4 Không Không B1> B2 B2> WTP ≥ 0
3.3.2. Mơ hình phân tích dữ liệu nhị phân (dichotomous) CV.
3.3.2.1. Mơ hình thoả dụng ngẫu nhiên (Random Utility Model - RUM).
Theo Haab và McConnel (2002), thì mức độ thoả dụng gián tiếp của một cá nhân là:
uij = ui (yj, zj, єij) (1) uij = ui (yj, zj, єij) = vi (yj, zj) + єij (2) Trong đó: i = 1 là có mua bảo hiểm hoặc i = 0 là khơng có mua bảo hiểm; j là đại diện cho cá nhân được phỏng vấn. Các yếu tố quyết định đến hàm thoả dụng: yj là thu nhập của cá nhân j tham gia phỏng vấn; zj là một véc tơ chỉ các đặc điểm của nông hộ và các yếu tố khác ảnh hưởng đến quyết định mua bảo hiểm; єij là những đặc điểm không quan sát được của cá nhân được phỏng vấn.
Theo mơ hình (1), cá nhân j sẽ có mức thoả dụng của việc mua bảo hiểm cao hơn khơng mua bảo hiểm khi cá nhân đó trả lời là có với mức phí bảo hiểm được hỏi (bid), khi đó:
u1 (yj - tj, zj, є1j) > u0 (yj, zj, є0j) (3)
Do có một số yếu tố không quan sát được nên chúng ta khơng biết được câu trả lời mà chỉ có thể ước lượng được xác suất của câu trả lời đó. Nếu lợi ích từ việc mua bảo hiểm cao hơn khơng mua bảo hiểm thì xác suất trả lời câu hỏi đó là:
Pr (cój) = Pr[u1 (yj - tj, zj, є1j)) > u0 (yj, zj, є0j)] (4) Từ (2) và (4), ta có xác suất câu trả lời có của cá nhân j:
Pr (cój) = Pr[v1 (yj - tj, zj) + є1j> v0 (yj, zj) + є0j] (5) Hàm hữu dụng tuyến tính được sử dụng:
Vij = αizj + βi(yj) (6) Trong đó: yj là thu nhập cá nhân j; zj là véc tơ biến giải thích các đặc điểm của cá nhân j; αi là véc tơ chỉ hệ số các biến giải thích. Khi đó, αizj = ∑ zjk.
Giả định mức thoả dụng biên của 2 bước phân tích đánh giá ngẫu nhiên là một hằng số thì từ phương trình (5) và (6), ta có: Pr (cój) = Pr(αzj – βtj + єj> 0), với єj = є1j –є0j (7) Pr (cój) = Pr(αzj – βtj + єj> 0) = Pr(-(αzj - βtj) < єj ) = 1 - Pr(-(αzj - βtj) < єj ) = Pr(єj < αzj - βtj) (8) Giả định єj có phân phối chuẩn, thì:
Pr(єj <αzj - βtj) = Pr[ < - ]
= Φ[ - tj] (9) Và phương trình thoả dụng ngẫu nhiên tuyến tính là:
α1zj + βi(yj – WTPj) + єj1 = α0zj + βyi + єj0
Vậy giá sẵn lòng trả của cá nhân j là: WTP = + Vì tính chất của phân phối chuẩn nên є = 0. Vậy ta có giá trị trung bình của WTP là:
Mdє(WTPj|α,β,zj) =
3.3.2.2. Mơ hình giá sẵn lịng trả ngẫu nhiên (The Random WTP Model).
Và cũng theo Haab và McConnel (2002), một cá nhân có thể sẵn sàng trả 1 mức giá cao hơn mức giá ban đầu ti trong câu hỏi đánh giá ngẫu nhiên nhị phân, thì WTP của cá nhân đó sẽ là:
Điều này đúng khi mức độ thoả dụng của cá nhân có mua bảo hiểm cao hơn mức thoả dụng trong trong điều kiện bình thường, hay:
v1 (yj - tj, zj) + є1j > v0 (yj, zj) + є0j
=>Pr[WTP(yj, zj, єj) > tj] = Pr[v1 (yj - tj, zj) + є1j > v0 (yj, zj) + є0j] Giả định việc ước tính WTP có thể được mơ hình hố dưới dạng tuyến tính:
WTP(zj, ŋj) = ɤzj + ŋj
Trong đó, zj là các biến giải thích được trình bày ở trong phần phụ lục B; ɤ là hệ số của các biến giải thích zj; ŋj là 1 số ngẫu nhiên, được giả định có phân phối ngẫu nhiên độc lập và là 1 hằng số. Khi câu trả lời là có, thì xác suất sẽ là:
Pr (cój) = Pr(WTP > tj) = Pr((γzj + ŋj)> tj) = Pr((γzj - tj) > ŋj) Với ŋj là phân phối chuẩn, ta có:
Pr((γzj - tj) > ŋj) = Pr((γzj - tj)/б>Ɵj) = 1 – Φ = Φ
( ) ( )
(̂) (̂)
3.3.3. Ứng dụng Stata xử lý dữ liệu CV theo phương pháp của Alejandro López-Feldman. López-Feldman.
Theo López-Feldman (2012), việc đánh giá ngẫu nhiên (CV) sử dụng dữ liệu khoảng hoặc dữ liệu double-bounded là phương pháp ước tính đáng tin cậy trong việc xác định giá sẵn lịng trả (WTP) (với giả định rằng chỉ có một giá trị duy nhất tồn tại sau hai câu trả lời); trong đó, và là câu trả lời của 2 câu hỏi bidding game, vậy xác suất để một người trả lời là có và là khơng có có thể được thể hiện như sau:
Từ đó có thể giả định việc ước lượng WTP được mơ hình hố bằng mơ hình: à
VớiB1
là mức giá của câu hỏi thứ nhất; B2là mức giá của câu hỏi thứ hai. Khi đó, chúng ta có 4 trường hợp tính xác suất như sau:
* TH1: và = 0
Pr(s, n) = Pr(B1≤ WTP <B2
)
= Pr(B1≤ β + Ui<B2) Pr(s, n) = Pr( Do Pr(a ≤ X < b) = F(b) – F(a), nên suy ra:
Pr(s,n)= ( β) β Do tính đối xứng của phân phối chuẩn nên (2) suy ra:
Pr(s,s) = ( (1)
* TH2: và
Pr(s,s) = Pr(WTP > B1 ≤, WTP ≥ B2)
= Pr( Sử dụng quy luật Bayer, Pr(A,B) = Pr(A|B) * Pr(B), ta có:
Pr(s,s)= Pr( Vì B2> B1 nên Pr(s,s) = . Nên suy ra:
Pr(s,s) = Pr( = 1 -
* TH3: và Pr(s,n) = Pr(B2 ≤ WTP < B1) = Pr(B2 ≤ Pr(s,n) = Pr( Pr(s,n) = ( Pr(s,n) = ( (3) * TH4: và Pr(n,n) = Pr(WTP < B1, WTP < B2) Pr(n,n) = Pr( Pr(n,n) = Pr( = ( Pr(n,n) = 1 - ( (4)
Chúng ta khơng thể ước tính các phương trình(1), (2), (3) và (4) trực tiếp với hàm probit, một cách khác để ước lượng là thông qua việc xây dựng hàm số likelihood để ước tính và , hàm số cần phải được tối đã hóa để ước tính các tham số của mơ hình là:
∑ ( ( ) ( )) ( ( ( ))
( ) ( )) ( ( )) (5) Trong đó: là các biến số nhận các giá trị 1 hoặc 0 tùy thuộc vào câu trả lời của từng người, có thể nói rằng một cá nhân trả lời câu hỏi chỉ xảy ra một trong bốn trường hợp có thể xảy ra của mơ hình, một khi có đầy đủ các thơng tin cần thiết thì chúng ta có thể ước tính WTP.
Tác giả Alejandro López-Feldmanđã tạo ra một lệnh “doubleb”trong stata để ước tính và sử dụng maximum likelihood. Cú pháp thực hiện lệnh “doubleb”
như sau:
doubleb bid1 bid2 answer1 answer2
Trong đó: - Bid1: là mức giá khởi đầu;
- Bid2: là mức giá thứ hai (Bid2 > Bid1 hoặc Bid2 < Bid1) - Answer1:là câu trả lời cho Bid1
- Answer2:là câu trả lời cho Bid2
3.4. GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỊA BÀN NGHIÊN CỨU VÀ CHỌN MẪU MẪU
3.4.1. Tổng quan về địa bàn nghiên cứu
Theo Tú và cộng sự (2012), An Giang là một tỉnh trong vùng ĐBSCL thường bị ảnh hưởng lũ và là một trong những tỉnh đầu nguồn sông Mê Kông, khi nước lũ từ thượng nguồn đổ xuống cùng với lượng nước mưa nên thường gây ngập lụt và gây khơng ít khó khăn cho hoạt động sản xuất của nông hộ, nhất là sản xuất lúa vụ Hè Thu và vụ Thu Đơng. Theo chương trình thí điểm BH cây lúa của tỉnh An Giang (theo Quyết định 315/QĐ-TTg), thì Châu Phú là một trong 3 huyện của tỉnh thực hiểm thí điểm BH cây lúa.
Theo báo cáo quy hoạch của huyện Châu Phú:
- Châu Phú nằm ở hạ lưu sông Mê Kông,ở trong vùng trung tâm tỉnh An Giang và nằm trong vùng tứ giác Long Xuyên ở phía Tây sơng Hậu; cóđất đai phì nhiêu và hầu hết thuộc loại đất phù sa trẻ thích hợp trồng lúa và có hệ thống sơng ngịi chằng chịt; có nhiệt độ trung bình 27,70C; có 02 mùa mưa nắng rõ rệt, mùa mưa thường từ tháng 5 đến tháng 11 và lượng mưa tập trung lớn nhất từ tháng 7 đến tháng 10.
- Năm 2008, huyện có 13 xã, thị trấn với tổng diện tích đất tự nhiện 45.100,76 ha (theo website huyện thì năm 2013 diện tích của huyện là 42.587 ha), trong đó đất trồng lúa 38.591,38 ha, chiếm đến 85,6% diện tích đất tự nhiên và chiếm 96,1% diện tích đất nơng nghiệp (theo số liệu thống kê huyện).
- Năm 2009 (theo số liệu báo cáo quy hoạch của huyện) dân số huyện 245.816 người (theo website của huyện thì dân số năm 2013 là 239.062 người), trong đó số lao động làm việc trong ngành nông nghiệp chiếm 78,7% trong tổng dân số trong độ tuổi lao động và thu nhập bình quân/người của huyện 17 triệu đồng/năm; khu vực 1 (nơng lâm ngư nghiệp) đóng góp vào tổng thu nhập của toàn huyện chiếm đến 45,4% năm 2009.
- Cây lương thực (chủ yếu là cây lúa) chiếm tỷ trọng lớn trong ngành trồng trọt và diện tích lúa gieo trồng tăng khá nhanh trong giai đoạn 2006-2010 (tăng 17.614 ha), chủ yếu tăng diện tích lúa vụ Thu Đơng do việc tổ chức đê bao chống lũ tập trung triệt đểở 4 xã trong huyện và năng suất lúa cũng tăng khá nhanh từ 5,4 tấn/ha (năm 2000) tăng lên 6,5 tấn/ha (năm 2010); việc tăng diện tích, năng suất lúa trong thời gian qua chủ yếu do huyện không ngừng đầu tư trang thiết bị, máy móc phục vụ sản xuất nơng nghiệp, chuyển đổi cơ cấu giống lúa theo hướng nâng cao chất lượng, tôn cao đê bao kết hợp giao thông nông thôn để bảo vệ sản xuất và mở rộng lúa vụ 3.
- Bên cạnh những kết quả tích cực trong thời gian qua, sản xuất lúa của huyện cũng cịn gặp nhiều khó khăn như cơ sở vật chất phục vụ sản xuất nông nghiệp chưa đáp ứng yêu cầu, sản xuất phụ thuộc chủ yếu vào thiên nhiên, sản xuất cịn mang tính tự phát, nhỏ lẻ, phân tán, mơ hình hợp tác chưa phát triển mạnh.
3.4.2. Chọn mẫu
Dữ liệu sơ cấp này được trích xuất từ bộ dữ liệu trong nghiên cứu của nghiên cứu sinh Phùng Thanh Bình, giảng viên của Khoa Kinh tế, Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh, với sự cung cấp và cho phép của thầy Phùng Thanh Bình.
Với việc lựa chọn mẫu là những tỉnh trong vùng ĐBSCL, có tỷ lệ trồng lúa cao và có thực hiện thí điểm BH cây lúa.Phương pháp chọn mẫu nhiều giai đoạn. Giai đoạn thứ nhất là chọn tỉnh An Giang, vì là một trong hai tỉnh được chọn thực hiện thí điểm bảo hiểm cây lúa trong vùng ĐBSCL, giai đoạn thứ hai là chọn huyện Châu Phú có dân số 239 nghìn người được tiến hành điều tra với kích thước mẫu được chọn là 169 mẫu, trong số mẫu đó sẽ có những hộ có tham gia thí điểm BH cây lúa hoặc khơng có.
Q trình thu thập số liệu được thực hiện như sau:
- Căn cứ vào tổng quan lý thuyết và mơ hình đề xuất nghiên cứu, hình thành bảng câu hỏi phỏng vấn (đính kèm phụ lục).
- Tiến hành tham khảo các chuyên gia và phỏng vấn thử (phỏng vấn nhóm), sau đó so sánh xem mức độ phù hợp giữa lý thuyết và thực tế rồi điều chỉnh lý thuyết, bảng câu hỏi phỏng vấn sao cho phù hợp với tình hình của địa phương.
- Tiếp theo sẽ tiến hành phỏng vấn thu thập số liệu chính thức.Q trình thu thập số liệu dự kiến sẽ thực hiện theo bốc thăm ngẫu nhiên trúng hộ nào sẽ thực hiện phỏng vấn hộ đó, nhưng theo lời khuyên từ lãnh đạo địa phương thì việc phỏng vấn như vậy sẽ gặp khó khăn, vì những nơng hộ ở đây có thời gian sinh hoạt khác nhau và một số đi làm xa khơng có nhà nên khơng chắc chắn họ có nhà để trả lời phỏng vấn, đặc biệt là họ ít khi trả lời hoặc trả lời với thái độ thờ ơ với người lạ khi khơng có sự giám sát hoặc giới thiệu của lãnh đạo địa phương. Do đó, việc khảo sát sẽ được tiến hành theo cụm trong tổ và mẫu đại diện do các Trưởng Ấp giới thiệu.
- Sau khi thu thập số liệu xong sẽ mã hóa bộ dữ liệu. - Tiến hành xử lý và phân tích dữ liệu.
Tóm lược Chương 3: Sử dụng phương pháp đánh giá ngẫu nhiên (CVM) để
xác định giá sẵn lòng trả (WTP) thông qua bảng câu hỏi trực tiếp những nông hộ về BH cây lúa gồm 6 nhóm chính. Dạng câu hỏi tương tác IB được đặt ra để ước lượng WTP. Trong việc tham khảo các chuyên gia thì mức giá bán sản phẩm BH
cây lúa khoảng 37.000 đồng/công ruộng và căn cứ vào mức hỗ trợ của Chính phủ từ đó đề ra 4 mức giá khởi điểm là 15.000, 20.000, 30.000 và 45.000 VNĐ. Về xây dựng mơ hình WTP có dạng 0 ≤ WTP = WTP(Y, P, X, Q0, Q1) ≤ Y. Trong nghiên cứu này tơi sử dụng mơ hình biến nhị phân với 2 lựa chọn WTJi* = αX’i + бi (бi là sai số ngẫu nhiên); WTJ = 1 (có tham gia) nếu WTJi*> 0 và WTJ = 0 (khơng có tham gia) nếu WTJi*< 0. Trong ứng dụng Stata xử lý dữ liệu CV thì tơi thực hiện theo hướng dẫn của Alejandro López – Feldman với 4 thường hợp. Trong đó có tạo ra câu lệnh: doubleb trong Stata để ước tính và . Số mẫu được sử dụng trong đề tài là 169 mẫu. An Giang là tỉnh đầu nguồn sông Mê Kông thường bị ảnh hưởng lũ; trong đó Châu Phú là một huyện của An Giang nằm ở hạ lưu sơng Mê Kơng; Huyện có 13 xã với dân số 239.062 người, có diện tích đất lúa 38.591,38 ha (chiếm 85,6% diện tích đất tự nhiên và 96,1% diện tích đất NN).
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Chương 4 lần lượt thực hiện các bước phân tích, bao gồm: phân tích thống kê mô tả các biến thu thập được có ảnh hưởng đến quyết định sẵn sàng tham gia (WTJ) và sẵn sàng trả (WTP) mức phí cho việc mua bảo hiểm cây lúa của nơng hộ; phân tích hồi quy các yếu tố có ảnh hưởng đến WTJ bằng mơ hình logit; phân tích các yếu tố có ảnh hưởng đến quyết định chấp nhận trả mức phí bảo hiểm bằng câu lệnh “doubleb”; sau cùng là từ những kết quả có được ở phần phần tích trên cùng với kết quả có được từ lệnh “doubleb” sẽ xác định mức phí phí cụ thể cho việc mua bảo hiểm cây lúa của những nông hộ ở huyện Châu Phú – tỉnh An Giang.
4.1. KẾT QUẢ PHÂN TÍCH THỐNG KÊ MƠ TẢ.
4.1.1. Đặc điểm kinh tế - xã hội hộ gia đình trong mẫu khảo sát.
Trong tổng số 169 nông hộ được tiến hành khảo sát ở huyện Châu Phú – An Giang, thì đa số nam giớilà người có quyền ra quyết định và là chủ hộ gia đình tham gia trả lời các câu hỏi phỏng vấn,nam giới chiếm gần 90% (phù hợp tính gia trưởng là nam giới của các gia đình ở Việt Nam). Những người tham gia phỏng vấn này có độ tuổi rất đa dạng từ 23-83 tuổi, với độ tuổi trung bìnhkhoảng 44-45 tuổi.Số năm đi học của các chủ hộ cũng có sự khác biệt khá lớn (từ 0-16 năm), bình quân số năm đi học trung bình của chủ hộ là 5-6 năm.
Số thành viên trong một hộ gia đình bình quân khoảng 4-5 người, hộ gia