Nghiên cứu Mô tả nghiên cứu Kết quả nghiên cứu
Dung và Dung
(1999) Nghiên cứu đánh giá hiệu quả kinh tế và tác động của thuốc trừ sâu lên sức khỏe của người nông dân trồng lúa tại vùng Đồng bằng sông Cửu Long
Mơ hình hồi quy Logit được sử dụng
Mơ hình 1: Năng suất lúa
LnY = LnA + β1 Soil + β2 Mefarm + β3 Lafarm + β4EDU2 + β5EDU3 + β6LnNPK + β7LnTodose + β8LnHirLab + β9LnFarlab
Biến:đất, trang trại có diện tích nhỏ hơn 10ha, trang trại có diện tích lớn hơn 10ha, giáo dục, tổng N,P,K, tổng liều thuốc trừ sâu, lao động làm thuê, lao động gia đình.
Các kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng lượng thuốc trừ sâu áp dụng là rất cao so với các mức tối ưu cho lợi nhuận tối đa. Thuốc trừ sâu ảnh hưởng tiêu cực và đáng kể sức khỏe của nông dân thông qua các số liên lạc chứ không phải là tổng số liều. Trong khi đó, số lượng càng cao của các liều lượng và số lượng ứng dụng của thuốc diệt cỏ và
Mơ hình 2: Năng suất cận biên
Để xác định số lượng tối ưu của thuốc trừ sâu được sử dụng đó là mối quan hệ tỷ lệ giữa giá thuốc trừ sâu trên giá lúa bán ra. Nó được xây dựng bằng công thức sau:
MPP = dY/dTodose = Pp/Py
MPP= đơn gía thuốc trừ sâu/ đơn gía lúa
Mơ hình 3. Rủi ro sức khỏe
Ln Odds ( 𝑝𝑖
1−𝑝𝑖) = 𝛽1(𝑃𝑒𝑠𝑡𝑖𝑐𝑑𝑒) + 𝛽2(𝐶ℎ𝑎𝑟𝑎𝑐𝑡𝑒𝑟𝑖𝑠𝑡𝑖𝑐𝑠)
Biến: tiếp xúc thuốc trừ sâu, biến đặc điểm cá nhân
Mơ hình 4: Mơ hình chi phí y tế
LnHC = f (LnAGE, HEALTH, SMOKE, DRINK, LTODOSE, LINDOSE, LHEDOSE, NA1, NA2, NA3, TOCA1, TOCA2, IPM, CLINIC)
Biến: tuổi người nông dân, cân nặng người nông dân, hút thuốc, uống rượu, áp dụng IPM, liều lượng thuốc BVTV, liều lượng thuốc trừ sâu, liều lượng thuốc
thuốc diệt nấm, lớn hơn các chi phí y tế do tiếp xúc. Vì lợi ích kinh tế từ tiết kiệm đầu vào và giảm chi phí y tế nặng hơn tổn thất năng suất, thuế suất là 33,4 phần trăm giá thuốc trừ sâu đã được đề xuất.
diệt cỏ, liều lượng thuốc diệt nấm, tổng liều lượng thuố BVTV và thuốc trừ sâu, tổng liều thuốc diệt cỏ và diệt nấm, số lần liên hệ, số người mắc bệnh nhập viện Abedullah và cộng sự (2007) nghiên cứu sử dụng một phương pháp tiếp cận cận biên để xác định các chiến lược đầu tư trong tương lai nhằm tăng năng suất lúa cho vùng Punjab, Pakistan
Nghiên cứu đã sử dụng hàm sản xuất Cobb Douglas để xây dựng hàm sản xuất và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất như sau: 3 0 1 ij 6 1 ln ln ln j m i j m im i y x D ; i = 1, 2, …, n
Biến: diện tích trồng lúa, thời gian cày, thời gian cho thủy lợi, giờ lao động, chi phí thuốc trừ sâu, chi phí phân NPK, màng phủ, vị trí đất, xử lý hạt giống.
Kết quả của hàm sản xuất ngẫu nhiên cho thấy hệ số ảnh hưởng của thuốc trừ sâu là không đáng kể đến hiệu quả sản xuất lúa, trong khi đó phân bón là mặt hàng có tác động tiêu cực đến hiệu quả sản xuất lúa gạo nguyên nhân là do sự kết hợp không đúng cách của N, P, K và các chất dinh dưỡng. Bên cạnh đó, kết quả của mơ hình cho thấy rằng đầu tư vào máy kéo có thể góp phần đáng kể vào việc cải thiện của hiệu quả kỹ thuật trong sản xuất, ngụ ý rằng vai trò của các bên cung cấp tín dụng nông nghiệp (Như ngân hàng) cần phải được xem xét lại
Ajayi (2000)
nghiên cứu đánh giá
Mơ hình 1: Mơ hình năng suất lúa – bông
Kết quả nghiên cứu cho thấy thời gian của các hộ
việc sử dụng thuốc trừ sâu đến năng suất và sức khỏe người nông dân trồng lúa và bơng tại Cơte d'Ivoire, Tây Phi
Mơ hình này được nghiên cứu xây dựng như sau:
Y = f (X1, X2, X3, X4, ... Xn)
Mơ hình 2: Rủi ro y tế
Mơ hình logit biến nhị phân như sau:
Ln HTH ( 𝑝𝑖
1−𝑝𝑖) = (LOCATION,
SEG, CONTAC, QTY, DURATN, PERCEPTION, PRACTICE)
Biến: vị trí địa lý của hộ gia đình, tình trạng kinh tế của hộ gia đình, số lần tiếp xúc thuốc trừ sâu, tổng số lượng thuốc trừ sâu, Tổng thời gian (số giờ) mà thiết trong hộ gia đình được tiếp xúc với thuốc trừ sâu phun trong nông nghiệp mùa, tỷ lệ phần trăm của số lần phun thuốc bị thẩm thấu, Số lần thực hiện bảo hộ lao động khi phun thuốc trừ sâu so với tổng số lần phun thuốc.
gia đình sử dụng thuốc trừ sâu (tức là vị trí địa lý) có tác động tiêu cực đến sức khỏe con người. Thời gian phun cũng có mối quan hệ tích cực đến rủi ro sức khỏe, hay nói cách khác thời gian phun càng lâu thì rủi ro sức khỏe càng cao. Số lần tiếp xúc với thuốc trừ sâu và tổng liều lượng thuốc trừ sâu cũng có mối quan hệ tỷ lệ thuận với rủi ro sức khỏe. Số lần thực hành (thực hiện việc bảo hộ lao động) có quan hệ tỷ lệ nghịch với rủi ro sức khỏe của người nông dân.
2.4. KHUNG PHÂN TÍCH
Trên cơ sở lược khảo các khái niệm, lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan đến đề tài, khung phân tích được tác giả đề xuất ở hình 2.1.
TBVTV sẽ có khả năng ảnh hưởng đến hiệu quả kinh tế, rủi ro sức khỏe cũng như chi phí y tế. Bên cạnh đó thì diện tích canh tác, phân bón, ngày cơng lao động, loại đất, trình độ canh tác cũng sẽ tác động đến hiệu quả kinh tế. Ngoài ra, các đặc tính cá nhân và thói quen uống rượu, hút thuốc cũng sẽ ảnh hường đến rủi ro sức khỏe và chi phí y tế.
Hình 2.1: Khung phân tích
Nguồn: Đề xuất của tác giả
TBVTV
Hiệu quả kinh tế Rủi ro sức khỏe Chi phí y tế
Diện tích Phân bón Cơng lao động Loại đất Trình độ người canh tác Đặc tính cá nhân Tuổi Giới tính Học vấn Thói quen Hút thuốc Uống rượu
TÓM TẮT CHƯƠNG 2
Chương 2 đã tiến hành hệ thống hóa cơ sở lý luận liên quan đến đề tài nghiên cứu bao gồm kinh tế hộ nông dân, hiệu quả kinh tế cũng như chi phí y tế. Bên cạnh đó chương 2 cũng đã tổng hợp được các cơng trình nghiên cứu liên quan đến đề tài nghiên cứu, trên cơ sở đó đề xuất khung phân tích phù hợp nhất với mục tiêu nghiên cứu của luận văn.
Tổng quan tài liệu
Mơ hình nghiên cứu
Thu thập dữ liệu
Xử lý dữ liệu
Phân tích kết quả Mục tiêu nghiên cứu
CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU 3.1. QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu đã đề ra, tác giả tiến hành lược khảo các tài liệu, nghiên cứu có liên quan đến luận văn. Trên cơ sở tổng quan tài liệu, tác giả đề xuất các mơ hình nghiên cứu nhằm xem xét tác động của TBVTV đến thu nhập của các hộ trồng rau trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh. Tác giả cũng xem xét tác động của TBVTV đến người nơng dân thơng qua mơ hình rủi ro sức khỏe và chi phí y tế. Để đo lường tác động của TBVTV đến hiệu quả kinh tế cũng như sức khỏe của người nông dân, tác giả tiến thành thu thập dữ liệu sơ cấp dựa trên bảng câu hỏi đã được chuẩn bị sẵn rồi sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến và hồi quy đa biến Logistic để phân tích. Kết quả hồi quy sẽ cho thấy tác động của TBVTV lên hiệu quả kinh tế và sức khỏe của các hộ trồng rau trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh. Dựa trên kết quả nghiên cứu này, đề xuất một số khuyến nghị giải pháp.
3.2. MƠ HÌNH VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
Trên cơ sở lược khảo các lý thuyết và nghiên cứu có liên quan, để giải quyết mục tiêu nghiên cứu đã đề ra, luận văn phải trải qua 3 giai đoạn phân tích. Thứ nhất là phân tích các yếu tố tác động đến hiệu quả kinh tế và xác định mức độ tác động của TBVTV đến thu nhập. Thứ hai, hồi quy Logistic được thực hiện để xem xét mối quan hệ giữa bệnh tật với việc tiếp xúc TBVTV (rủi ro sức khỏe Logit Regression Model). Thứ ba, ước lượng tác động của TBVTV lên chi phí sức khỏe dựa trên mơ hình Health Cost Model. Để giải quyết 3 mục tiêu này, luận văn vận dụng nghiên cứu của Dung và Dung (1999) để đề xuất các mơ hình nghiên cứu. Luận văn vận dụng mơ hình nghiên cứu này là bởi vì nó phù hợp với trường hợp nghiên cứu ở Việt Nam nói chung và TP. HCM nói riêng.
Mơ hình hiệu quả kinh tế
LN_THUNHAP = β0 + β1 LN_DIENTICH + β2 LN_PHANBON + β3 LN_BVTV
+ β4 LN_LAODONG + β5 LOAIDAT_1 + β6 LOAIDAT_2 + β7 THCS + β8
THPT + εi
Trong đó:
LN_THUNHAP là biến phụ thuộc, được đo lường bằng logarithm của thu
nhập từ việc trồng rau (triệu VNĐ).
Các biến giải thích trong mơ hình:
LN_DIENTICH được đo lường bằng logarithm của diện tích trồng rau (ha). LN_PHANBON được đo lường bằng logarithm của chi phí phân bón (triệu
VNĐ).
LN_LAODONG được đo lường bằng logarithm của số ngày công lao động
(ngày).
Loại đất canh tác được chia làm ba loại: tốt, trung bình, khơng tốt. Biến
LOAIDAT_1 là biến giả mang giá trị 1 nếu loại đất là trung bình và mang giá trị 0
nếu là loại đất khác. Biến LOAIDAT_2 là biến giả mang giá trị 1 nếu loại đất là tốt và mang giá trị 0 nếu là loại đất khác. Loại đất khơng tốt được chọn làm nhóm so sánh.
Trình độ học vấn của người nông dân được chia làm ba cấp: tiểu học trở xuống, trung học cơ sở (THCS) và trung học phổ thông (THPT) trở lên. Biến
THCS là biến giả mang giá trị 1 nếu người nơng dân có trình độ THCS và mang giá
trị 0 nếu có trình độ khác khác. Biến THPT là biến giả mang giá trị 1 nếu người nơng dân có trình độ THPT và mang giá trị 0 có trình độ khác. Trình độ tiểu học trở xuống được chọn làm nhóm so sánh.
β0, εi là hệ số cắt và phần dư.
Giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết 1: Diện tích canh tác có tác động dương đến thu nhập của hộ trồng rau.
Giả thuyết 2: Phân bón sử dụng có tác động dương đến thu nhập của hộ trồng rau.
Giả thuyết 3: Thuốc BVTV có tác động dương đến thu nhập của hộ trồng rau.
Giả thuyết 4: Ngày cơng lao động có tác động dương đến thu nhập của hộ trồng rau.
Giả thuyết 5: Loại đất tốt giúp cải thiện thu nhập cho hộ trồng rau.
Mơ hình rủi ro sức khỏe
KHAMBENH = β0 + β1 TUOI + β2 GIOITNH + β3 THCS + β4 THPT + β5 HUTTHUOC + β6 UONGRUOU+ β7 TIEPXUC_BVTV + β8 LN_BVTV + εi
Trong đó:
KHAMBENH là biến phụ thuộc ở dạng nhị phân, mang giá trị 1 nếu người
nơng dân có đến khám bệnh ở bệnh viện cấp Quận trở lên và mang giá trị 0 nếu ngược lại.
Các biến giải thích trong mơ hình:
TUOI đại diện cho tuổi của người nông dân.
GIOITINH là biến giả mang giá trị 1 nếu là nam và 0 nếu là nữ.
Trình độ học vấn của người nông dân được chia làm ba cấp: tiểu học trở xuống, trung học cơ sở (THCS) và trung học phổ thông (THPT) trở lên. Biến
THCS là biến giả mang giá trị 1 nếu người nơng dân có trình độ THCS và mang giá
trị 0 nếu có trình độ khác khác. Biến THPT là biến giả mang giá trị 1 nếu người nơng dân có trình độ THPT và mang giá trị 0 có trình độ khác. Trình độ tiểu học trở xuống được chọn làm nhóm so sánh.
HUTTHUOC là biến giả mang giá trị 1 nếu người nơng dân có thói quen hút thuốc và 0 nếu ngược lại.
UONGRUOU là biến giả mang giá trị 1 nếu người nơng dân có thói quen uống rượu và 0 nếu ngược lại.
TIEPXUC_BVTV là số lần tiếp xúc với TBVTV
LN_BVTV được đo lường bằng logarithm của chi phí TBVTV (triệu VNĐ).
Giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết 7: Tuổi càng cao thì rủi ro sức khỏe càng cao
Giả thuyết 8: Có sự khác biệt về rủi ro sức khỏe giữa nam và nữ
Giả thuyết 9: Hút thuốc làm tăng rủi ro rủi ro sức khỏe.
Giả thuyết 10: Uống rượu làm tăng rủi ro rủi ro sức khỏe.
Giả thuyết 11: Số lần tiếp xúc thuốc BVTV làm tăng rủi ro sức khỏe.
Giả thuyết 12: Lượng thuốc BVTV làm tăng rủi ro sức khỏe.
Mơ hình chi phí y tế
LN_CHIPHI = β0 + β1 TUOI + β2 GIOITNH + β3 THCS + β4 THPT + β5 HUTTHUOC + β6 UONGRUOU+ β7 TIEPXUC_BVTV + β8 LN_BVTV + β9 NOITRU + εi
Trong đó:
LN_CHIPHI là biến phụ thuộc, được đo lường bằng logarithm của chi phí y
tế (nghìn VNĐ)
Các biến giải thích trong mơ hình:
TUOI đại diện cho tuổi của người nông dân.
GIOITINH là biến giả mang giá trị 1 nếu là nam và 0 nếu là nữ.
Trình độ học vấn của người nông dân được chia làm ba cấp: tiểu học trở xuống, trung học cơ sở (THCS) và trung học phổ thông (THPT) trở lên. Biến
THCS là biến giả mang giá trị 1 nếu người nơng dân có trình độ THCS và mang giá
nơng dân có trình độ THPT và mang giá trị 0 có trình độ khác. Trình độ tiểu học trở xuống được chọn làm nhóm so sánh.
HUTTHUOC là biến giả mang giá trị 1 nếu người nơng dân có thói quen hút thuốc và 0 nếu ngược lại.
UONGRUOU là biến giả mang giá trị 1 nếu người nơng dân có thói quen uống rượu và 0 nếu ngược lại.
TIEPXUC_BVTV là số lần tiếp xúc với TBVTV
LN_BVTV được đo lường bằng logarithm của chi phí TBVTV (triệu VNĐ). NOITRU là biến giả, mang giá trị 1 nếu người nơng dân có điều trị nội trú,
ngược lại mang giá trị 0.
β0, εi là hệ số cắt và phần dư.
Giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết 13: Tuổi càng cao thì chi phí khám chữa bệnh càng cao
Giả thuyết 14: Có sự khác biệt về chi phí khám chữa bệnh giữa nam và nữ
Giả thuyết 15: Hút thuốc làm tăng chi phí khám chữa bệnh.
Giả thuyết 16: Uống rượu làm tăng chi phí khám chữa bệnh.
Giả thuyết 17: Số lần tiếp xúc thuốc BVTV làm tăng chi phí khám chữa bệnh.
Giả thuyết 18: Lượng thuốc BVTV làm tăng chi phí khám chữa bệnh.
3.3. DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Để phục vụ cho mục đích nghiên cứu, tác giả tiến hành thu thập số liệu thông qua chọn mẫu huận tiện và tiến hành phỏng vấn qua bảng hỏi được thiết kế sẵn. Mẫu khảo sát được thu thập trên 6 quận, huyện trên địa bàn TP. HCM, các quận huyện được chọn để thu thập dữ liệu là những nơi có số lượng hộ trồng rau nhiều của TP. HCM chiếm đa số. Số lượng mẫu khảo sát phân bổ từ 32 – 40/quận (huyện) tương ứng với tỷ lệ mẫu khảo sát trên tổng mẫu từ 14,72 – 18,34%.
Căn cứ vào tổng thể lực lượng lao động tham gia trồng rau tại các quận/huyện trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh, tác giả tiến hành chọn mẫu thuận lợi. Mặc dù dự kiến là 250 mẫu sẽ được thu thập nhưng do một số phiếu khảo sát thu về khơng có đầy đủ thơng tin để phân tích nên chỉ có 210 mẫu được sử dụng vào nghiên cứu chính thức. Kết quả được trình bày trong bảng 3.1.