Giới tính Số lượng Độ tuổi
trung bình
Trình độ học vấn trung bình
Người Năm Năm
Nam 2.815 48,06 7,247
Nữ 501 56,49 5,475
Nguồn: Tính tốn của tác giả từ bộ VHLSS 2012 (n=3.316)
*Kiểm định t-test cho độ tuổi trung bình và trình độ học vấn trung bình của 2 nhóm Nam và Nữ cho thấy có sự khác biệt giữa hai nhóm. (Phụ lục 1)
Số lượng nông dân sản xuất lúa là chủ hộ có giới tính là Nam nhiều hơn gấp 5 lần số lượng nơng dân Nữ là chủ hộ. Trong đó, độ tuổi trung bình của Nữ cao hơn Nam. Độ tuổi trung bình của nữ là 56.49, nằm ngoài độ tuổi lao động theo quy định trong luật Lao động, trong khi độ tuổi trung bình của Nam thấp hơn Nữ khi tham gia sản xuất và vẫn nằm trong độ tuổi lao động. Sự chênh lệch về độ tuổi có thể dẫn
đến sự chênh lệch về khả năng làm việc của hai đối tượng, liên quan đến vấn đề sức khỏe và tinh thần làm việc.
Hơn nữa, chủ hộ là Nam có trình độ học vấn trung bình cao hơn Nữ thể hiện ở số năm đi học của Nam trung bình kéo dài hơn thời gian đến trường của Nữ khoảng 2 năm. Do đó, chủ hộ là Nam có thể sẽ tham gia sản xuất lúa có hiệu quả hơn so với Nữ bởi sự chênh lệch về tuổi tác và trình độ học vấn.
Bảng 4.4 Thống kê mô tả theo vùng sản suất lúa
Khu vực Số hộ Số năm đi học trung bình (năm) Diện tích canh tác (hecta) Số hộ tăng vụ (trên 2 vụ/năm) ĐBSH 805 8,44 0,196 757 ĐBSCL 531 5,46 1,147 446 Các vùng khác 1.980 6,79 0,245 1.673
Nguồn: Tính tốn của tác giả từ bộ dữ liệu VHLSS 2012 (n=3.316)
**Kiểm định t-test cho diện tích đất canh tác và trình độ học vấn, việc tăng vụ trong sản xuất giữa hai vùng ĐBSH và ĐBSCL cho thấy có sự khác biệt giữa hai nhóm. (Phụ lục 2 )
Đồng bằng sông Hồng và đồng bằng sông Cửu Long là hai vùng đồng bằng châu thổ lớn nhất cả nước, đây cũng là hai vựa lúa lớn. Xét về diện tích đất nơng nghiệp thì vùng ĐBSCL có quy mơ rộng lớn hơn vùng ĐBSH, vì vậy diện tích đất canh tác trung bình của mỗi hộ ở ĐBSCL cũng lớn hơn diện tích đất canh tác tại ĐBSH, số hộ tham gia sản xuất nông nghiệp ở ĐBSCL cũng nhiều hơn ĐBSH. Ngược lại, người nơng dân ở ĐBSH có trình độ học vấn cao hơn (3 năm) . Ngoài sự khác biệt về điều kiện tự nhiên, sự chênh lệch trong quy mơ sản xuất và trình độ học vấn cũng ít nhiều ảnh hưởng tới hiệu quả kỹ thuật và sự chênh lệch hiệu quả kỹ thuật giữa của 2 vùng. Mặc dù, các hộ vùng ĐBSCL có quy mơ đất lớn hơn các hộ ĐBSH nhưng cả 2 vùng đều có trung bình diện tích đất canh tác thấp nên các hộ ở hai khu vực này đều tăng cường trồng từ 2-3 vụ lúa trong năm. Các vùng khác có
số năm đi học của chủ hộ thấp hơn vùng ĐBSH, và có diện tích đất canh tác thấp hơn ĐBSCL.
4.2. Hiệu quả kỹ thuật sản xuất lúa 4.2.1. Kiểm định giả thuyết
*Kiểm tra đa cộng tuyến các yếu tố tác động đến hiệu quả kỹ thuật Bảng 4.5 Hệ số VIF của các biến giải thích mơ hình phi hiệu quả kỹ thuật
Tên biến VIF 1/VIF
SEX 1,13 0,888043 AGE 1,13 0,882926 EDU 1,19 0,838222 MEM 1,08 0,927695 POLICY 1,14 0,880483 ĐBSH 1,18 0,838222 ĐBSCL 1,17 0,857543 CROP 1,03 0,972415 Trung bình 1,13
Nguồn: Tính tốn của tác giả từ bộ dữ liệu VHLSS 2012 (n=3.316)
Từ bảng 4.5, giá trị hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến giải thích cho sự phi hiệu quả kỹ thuật nhỏ hơn 2, nhỏ hơn so với giá trị tới hạn là 10. Do đó, chưa phát hiện đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mơ hình.
* Kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của dạng hàm
Đối với dạng hàm biên, kiểm định giả thuyết gốc (cho rằng hàm sản xuất Cobb-Douglas là phù hợp). Việc quyết định chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết gốc phụ thuộc vào việc giá trị của λ nhỏ hơn hay lớn hơn giá trị bác bỏ với mức ý nghĩa 5%. Như đã thấy trong Bảng 4.6, giá trị thống kê λ=316,88 lớn hơn giá trị bác bỏ 𝜒2(21)=32,67. Do vậy, chúng ta bác bỏ giả thuyết rằng hàm sản xuất dạng Cobb- Douglas. cũng cho kết quả tương tự dạng hàm translog. Trong nghiên cứu này sẽ sử dụng dạng hàm translog cho mơ hình sản xuất biên.
*Các kiểm định mơ hình phù hợp khác được trình bày cũng cho kết quả tương tự. (Phụ lục 3)
Tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC) thể hiện kết quả kiểm định mơ hình phù hợp với giá trị p-value =.0000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên ta bác bỏ giả thuyết H0 rằng mơ hình Cobb-Douglas khơng phù hợp để phân tích dự liệu
Đồng thời, giá trị AIC của 2 mơ hình Cobb-Douglas (A) và Translog (B) cho thấy mơ hình Translog phù hợp với dữ liệu hơn mơ hình Cobb-Douglas do có giá trị AIC nhỏ hơn (-754,6763 < -479,7954).
* Kiểm định giả thuyết sản xuất lúa của hộ gia đình đạt hiệu quả kỹ thuật
Kiểm định giả thuyết gốc (cho rằng không tồn tại sự phi hiệu quả kỹ thuật). Việc quyết định chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết gốc phụ thuộc vào việc giá trị của λ nhỏ hơn hay lớn hơn giá trị bác bỏ với mức ý nghĩa 5%. Như đã thấy trong Bảng 4.6, giá trị thống kê λ=1145,536 > 17,67 được tra trong bảng 1 (Kodde và Palm, 1986) với mức ý nghĩa 5% và bậc tự do bằng 5. Do vậy, chúng ta bác bỏ giả thuyết không tồn tại sự phi hiệu quả kỹ thuật, hay là việc sản xuất không đạt hiệu quả kỹ thuật.
* Kiểm định giả thuyết các yếu tố trong mơ hình phi hiệu quả kỹ thuật
có tác động đến hiệu quả kỹ thuật
Kiểm định giả thuyết gốc (cho rằng không tồn tại yếu tố tác động đến hiệu quả kỹ thuật). Việc quyết định chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết gốc phụ thuộc vào việc giá trị của λ nhỏ hơn hay lớn hơn giá trị bác bỏ với mức ý nghĩa 5%. Như đã thấy trong Bảng 4.6, giá trị thống kê λ=612,26 lớn hơn giá trị bác bỏ 𝜒2(8)=15,51. Do vậy, chúng ta có kết luận rằng các yếu tố có tác động đến hiệu quả kỹ thuật.
Bảng 4.6 Kiểm định giả thuyết cho mơ hình hàm sản xuất biên và hệ số của các biến giải thích trong mơ hình phi hiệu quả kỹ thuật
Giả thuyết 𝐻0 Giá trị
𝑙𝑜𝑔𝐿(𝐻0) λ tự do Bậc Giá trị tra bảng Quyết định Kiểm định (3.5) 255,89 316,88 21 32,67 Bác bỏ 𝐻0 Kiểm định (3.6) -158,43 1145,536 10 17,67* Bác bỏ 𝐻0 Kiểm định (3.7) 108,208 612,26 8 15,51 Bác bỏ 𝐻0
*: giá trị được tra trong bảng 1 của Kodde và Palm(1986) tại mức ý nghĩa 5%. Nguồn: Tính tốn của tác giả từ bộ dữ liệu VHLSS 2012 (n=3.316)
Như vậy, với kiểm định ba giả thuyết liên quan đến dạng hàm sản xuất biên, sự phi hiệu quả kỹ thuật. Nghiên cứu sử dụng hàm sản xuất biên dạng translog để ước lượng hiệu quả kỹ thuật, mơ hình có tồn tại phi hiệu quả kỹ thuật và các yếu tố tác động đến hiệu quả kỹ thuật.
4.2.2. Kết quả ước lượng
Kết quả ước lượng hợp lý tối đa của hàm sản xuất biên dạng Translog cho sản xuất lúa được thể hiện trong Bảng 4.7. Tuy nhiên, chỉ có hệ số diện tích đất trồng, phân bón lần lượt có ý nghĩa thống kê tại mức 1%, 5%. Trong đó, hệ số của diện tích đất mang giá trị dương, cho thấy tác động trực tiếp của diện tích đất đến sản lượng là cùng chiều. Như vậy việc mở rộng diện tích đất canh tác có thể làm tăng sản lượng lúa sản xuất. Hệ số của phân bón, ngược lại, mang giá trị âm, cho thấy sự gia tăng thêm chi phí đầu vào phân bón trực tiếp sẽ làm giảm sản lượng lúa được trồng. Trong sản xuất lúa, hộ nông dân chi dùng nhiều nhất cho phân bón, do đó, hệ số này phản ánh việc sử dụng nhiều phân bón khơng mang lại kết quả tích cực đối với tăng sản lượng cây trồng.
Các giá trị bình phương các đầu vào đều có ý nghĩa thống kê, cho biết tác động đến sản lượng như thế nào nếu liên tục sử dụng các đầu vào đó ở giai đoạn tiếp theo. Hệ số diện tích đất mang giá trị dương, nhưng hệ số diện tích đất bình phương lại mang giá trị âm; có thế nói là trong giai đoạn đầu của sản xuất việc tăng diện tích đất trồng sẽ có tác động tốt đến sản lượng nhưng sau đó sản lượng sẽ giảm nếu diện tích đất tiếp tục được mở rộng. Điều này cho biết, với mức cơng nghệ hiện có thì mở rộng đất đai là có giới hạn.
Sự tác động của một yếu tố đầu vào đến sản lượng còn bao hàm cả sự tương tác qua lại giữa các yếu tố đầu vào khác đến yếu tố đó, nó có thể là mối tương tác hỗ trợ hoặc thay thế lẫn nhau. Kết quả cho thấy diện tích đất tăng thêm có tác động làm tăng sản lượng lúa khi kết hợp với tăng bón phân cho cây trồng. Ngược lại, tăng cả diện tích đất trồng và chi phí hạt giống sẽ làm giảm sản lượng.
Bảng 4.7 Kết quả ước lượng hàm sản xuất biên cho 3.316 hộ trồng lúa Việt Nam, năm 2012
Dạng hàm Translog Cob-Douglas OLS
Biến Hệ số P-value Hệ số P-value Hệ số
lnland 1,185*** 0,000 0,526*** 0,000 0.404*** lnseed 0,120* 0,072 0,107*** 0,000 0.147*** lnmac -0,022 0,117 0,011*** 0,000 0.015*** lnagro 0,000 0,999 0,093*** 0,000 0.112*** lnlab -0,007 0,522 0,008*** 0,000 0.01*** lnfer -0,158** 0,046 0,267*** 0,000 0.316*** lnland*lnland -0,108*** 0,000 lnseed*lnseed 0,064*** 0,000 lnmac*lnmac 0,019*** 0,000 lnagro*lnagro 0,026*** 0,003 lnlab*lnlab 0,009*** 0,000
lnland*lnseed -0,035** 0,042 lnland*lnmac -0,002 0,490 lnland*lnagro 0,017 0,105 lnland*lnlab 0,001 0,719 lnland*lnfer 0,034*** 0,008 lnseed*lnmac -0,010*** 0,000 lnseed*lnagro -0,006 0,421 lnseed*lnlab 0,006*** 0,004 lnseed*lnfer -0,011 0,468 lnmac*lnagro -0,003** 0,023 lnmac*lnlab 0,000 0,721 lnmac*lnfer 0,009* 0,002 lnagro*lnlab -0,002 0,072 lnagro*lnfer -0,018 0,094 lnlab*lnfer -0,006* 0,010 _cons -0,084 0,701 Log-likelihood 414,338 255,897 -158,438
Ghi chú: *,**,*** chỉ mức ý nghĩa thống kê theo thứ tự là 10%, 5% và 1%.
Nguồn: tính tốn của tác giả từ bộ dữ liệu VHLSS 2012 (n= 3.316)
4.2.3. Thảo luận về mức độ hiệu quả kỹ thuật
Bảng 4.8 thống kê mức độ hiệu quả kỹ thuật trong sản xuất lúa của các hộ nông dân Việt Nam năm 2012.
Bảng 4.8 Mức độ hiệu quả kỹ thuật trong sản xuất lúa của các hộ nông dân Việt Nam, năm 2012
Hiệu quả kỹ thuật (TE,%) Số hộ gia đình Tỷ lệ phần trăm (%)
90 < 𝑇𝐸 ≤ 100 901 27,17
80 < 𝑇𝐸 ≤ 90 1.388 41,86
60 < 𝑇𝐸 ≤ 70 237 7,15 50 < 𝑇𝐸 ≤ 60 165 4,97 𝑇𝐸 ≤ 50 144 4,34 TE trung bình 81,81 TE nhỏ nhất 18,05 TE lớn nhất 97,47
Nguồn: tính tốn của tác giả từ bộ dữ iệu VHLSS 2012 (n =3.316), theo phương trình
Hiệu quả kỹ thuật trung bình của các hộ trồng lúa trong nghiên cứu là 81,81% so với mức sản lượng biên, mức độ dao động từ 18,05% đến 97,47%. Kết quả ước tính cho thấy các hộ đều hoạt động dưới mức hiệu quả kỹ thuật. Tuy nhiên, hiệu quả kỹ thuật trung bình của các hộ sản xuất lúa tại Việt Nam ở mức tương đối cao, với phần lớn các hộ gia đình có mức hiệu quả kỹ thuật lớn hơn 80% (chiếm 69,03%) trong 3.361 hộ được nghiên cứu. Nhìn chung, các hộ vẫn cần cải thiện hiệu quả kỹ thuật hơn nữa, với các nguồn lực hiên có và kỹ thuật phù hợp thì sản lượng của hộ trồng lúa vẫn có khả năng tăng thêm 23,62%.
Bảng 4.9 So sánh hiệu quả kỹ thuật trung bình giữa các vùng Vùng Số quan sát Mức TE trung bình
ĐBSH 805 85,059%
ĐBSCL 531 84,695%
Vùng khác 1.980 79,716%
Nguồn: tính toán của tác giả từ bộ dữ liệu VHLSS 2012 (n= 3.316)
* Kruskal-Wallis equality-of-populations rank test: Prob>chi2 = 0.0001, ở mức ý nghĩa 1% có thể kết luận rằng có sự khác biệt về hiệu quả kỹ thuật giữa các vùng. (Phụ lục 4)
Nông dân cả hai vùng ĐBSH và ĐBSCL có hiệu quả kỹ thuật sản xuất trung bình ở mức cao. Hiệu quả kỹ thuật trung bình vùng ĐBSCL thấp hơn hiệu quả kỹ thuật trung bình vùng ĐBSH khơng đáng kể. Như phân tích ở Bảng 4.1 và Bảng 4.4, mặt dù diện tích canh tác nhỏ hơn 0.25hecta nhưng năng suất lúa bình quân tại
khu vực ĐBSH cao hơn tại ĐBSCL, trình độ học vấn của người dân vùng ĐBSH cũng cao hơn nên khả năng nắm bắt kỹ thuật, quản lý sản xuất tốt hơn so với vùng ĐBSCL. Điều này tương tự như một số nghiên cứu mối quan hệ nghịch đảo giữa quy mô sản xuất và hiệu quả kỹ thuật của Bravo-Ureta (1995), Van Zyl (1995), Djato (1996), tuy nhiên sự khác biệt ở đây không rõ nếu chưa xét đến các đặc điểm khác của hai vùng.
Bảng 4.10 Hiệu quả kỹ thuật theo diện tích đất canh tác Diện tích đất canh tác Số hộ TE trung bình (%) Diện tích đất canh tác Số hộ TE trung bình (%)
< 0.25 hecta 1.913 82,15
0.25-0.5 hecta 820 81,06
0.5-1 hecta 326 81,32
1-3 hecta 214 81,80
> 3hecta 43 84,92
Nguồn: tính tốn của tác giả từ bộ dữ liệu VHLSS 2012 (n= 3.316)
* Kruskal-Wallis equality-of-populations rank test: Prob>chi2 = 0.0036, ở mức ý nghĩa 1% có thể kết luận rằng có sự khác biệt về hiệu quả kỹ thuật giữa các diện tích đất canh tác khác nhau. (Phụ lục 5 ).
Tuy nhiên, chưa thể kết luận rằng quy mô đất canh tác lớn sẽ có hiệu quả hơn so với quy mô đất nhỏ.
4.2.4. Thảo luận về các yếu tố tác động đến hiệu quả kỹ thuật
Kết quả ước lượng các yếu tố tác động đến hiệu quả kỹ thuật của các hộ trồng lúa Việt Nam năm 2012 được trình bày trong Bảng 4.11
Bảng 4.11 Các yếu tố tác động đến hiệu quả kỹ thuật
Ký hiệu biến Tên biến Hệ số p-value
Hằng số -3.877*** 0.000
SEX Giới tính chủ hộ
(1= Nam, 0= Nữ) -0.347*** 0.000
AGE Tuổi chủ hộ -0.007*** 0.000
EDU Số năm đi học của chủ hộ -0.045*** 0.000
MEM Số thành viên gia đình 0.013 0.497
POLICY
(1=được hưởng lợi từ dự án hỗ trợ của chính phủ, 0= khơng được hưởng lợi từ dự án hỗ trợ của chính phủ) 0.051 0.450 DBSCL (1=Thuộc vùng đồng bằng sông Hồng , 0= Vùng khác) -0.627*** 0.000 DBSH (1=Thuộc vùng đồng bằng sông Cửu Long, 0=vùng khác)
-0.315***
0.001
CROP
(1=gieo trồng từ 2 vụ trở lên trong năm, 0=gieo trồng 1 vụ trong năm)
-1.873***
0.000
Ghi chú: *,**,*** chỉ mức ý nghĩa thống kê theo thứ tự là 10%, 5% và 1%.
Nguồn: tính tốn của tác giả từ bộ dữ liệu VHLSS 2012 (n= 3.316)
Kết quả từ Bảng 4.11 cho thấy chỉ có các biến SEX, AGE , EDU, ĐBSH, ĐBSCL, và CROP là có ý nghĩa thống kê trong mơ hình ở mức ý nghĩa 1%. Các biến MEM, POLICY khơng có ý nghĩa thống kê.
Trình độ học vấn có tác động tích cực đến hiệu quả kỹ thuật. Điều này cho thấy chủ hộ trồng lúa có số năm đi học cao thì có khả năng sản xuất đạt hiệu quả tốt hơn so với những người nơng dân có số năm đi học thấp. Những chủ hộ có trình độ học vấn tăng thêm 1 năm thì hiệu quả kỹ thuật sản xuất sẽ tăng thêm 0,045. Kết quả này tương tự với các nghiên cứu của Seyoum và cộng sự (1998), Weir và Knight (2000).
Người nông dân tiến hành tăng vụ trong sản xuất lúa sẽ nâng cao hiệu quả sản xuất. Người dân gieo trồng từ hai vụ lúa trở lên sẽ tăng mức hiệu quả kỹ thuật thêm 1,87 so với những hộ chỉ trồng 1 vụ. Như trong Bảng 4.2, đa số các hộ có diện tích đất canh tác nhỏ hơn 0,25 hecta, năng suất lúa tạo ra cũng tăng vụ năng suất lúa ở vùng đất. Kết quả tương tự nghiên cứu của Srisompun (2012), Krishna (2014).
Hệ số ước lượng cho ảnh hưởng về giới tính trong sản xuất có tác động tích cực đến hiệu quả kỹ thuật. Người chủ hộ là nam sẽ tham gia sản xuất tốt hơn người chủ hộ là nữ. Điều này được giải thích là do công việc làm ruộng là do người nam nắm giữ cao hơn so với người nữ.
CHƯƠNG 5
KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH
5.1. Kết quả nghiên cứu
Nghiên cứu này nhằm đánh giá hiệu quả kỹ thuật và xem xét các yếu tố tác