CHƯƠNG 2 : CƠ SỞ LÝ THUYẾT
3.2. Mơ hình ước lượng và các biến số nghiên cứu
Hiệu quả kỹ thuật được ước lượng bằng phương pháp tham số - phân tích biên ngẫu nhiên đề xuất bởi Aigner, Lovell và Schmidt (1977) và phát triển bởi Battese (1992) để phân tích, đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến sản lượng lúa của hộ gia đình. Hàm sản xuất biên ngẫu nhiên có dạng như sau:
𝑦𝑖 = 𝑓(𝑥𝑖; 𝛽) ∗ 𝑒𝑥𝑝{𝑣𝑖 − 𝑢𝑖} (3.1)
Mơ hình kinh tế lượng thực nghiệm được áp dụng để ước lượng ảnh hưởng của các yếu tố được xây dựng cơ bản dưới dạng hàm sản xuất đơn giản như Cobb- Douglas như các nghiên cứu của Khai và Yabe (2011), Krisha (2012), Sriompun (2014) hặc dạng hàm phức tạp Translog như nghiên cứu của Donkoh (2012).
Trong đề tài nghiên cứu này, trên cơ sở phân tích cơ sở dữ liệu từ bộ VHLSS 2012 , mơ hình ước lượng dạng Cobb-Douglas có dạng tổng qt như trong công thức (3.2) như sau:
𝑙𝑛𝑌𝑖 = 𝛽0+ ∑𝑘𝑖=1𝛽𝑖𝑙𝑛𝑋𝑖+ 𝑣𝑖− 𝑢𝑖 (3.2) Và mơ hình ước lượng dạng Translog tổng quát trong công thức (3.3).
𝑙𝑛𝑌𝑖 = 𝛽0+ ∑ 𝛽𝑖 𝑘 𝑖=1 𝑙𝑛𝑋𝑖 +1 2∑ 𝛽𝑖 𝑘 𝑖=1 𝑙𝑛2𝑋𝑖+ ∑ 𝛽𝑖 𝑘 𝑖,𝑗=1 𝑙𝑛𝑋𝑖𝑙𝑛𝑋𝑗 + 𝑣𝑖 − 𝑢𝑖 (3.3)
Hàm translog sẽ trở thành hàm Cobb-Douglas khi các hệ số ước lượng của các biến tương tác bằng không.
Với các biến được sử dụng trong nghiên cứu này, mơ hình logarit của hàm sản xuất biên ngẫu nhiên dạng Cobb-Douglas được viết lại trong công thức (3.4)
𝒍𝒏𝑹𝑰𝑪𝑬 = 𝜷𝒐+ 𝜷𝟏∗ 𝒍𝒏𝑳𝑨𝑵𝑫 + 𝜷𝟐 ∗ 𝒍𝒏𝑴𝑨𝑪𝑯𝑰𝑵𝑬 + 𝜷𝟑∗ 𝒍𝒏𝑺𝑬𝑬𝑫 +𝜷𝟒∗ 𝒍𝒏𝑨𝑮𝑹𝑶 + 𝜷𝟓𝒍𝒏𝑭𝑬𝑹 + 𝜷𝟔𝒍𝒏𝑳𝑨𝑩𝑶𝑹 + 𝒗𝒊 − 𝒖𝒊 (3.4)
Trong đó,
ln là logarit tự nhiên;
𝑣𝑖 là sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn N~(0,𝜎𝑣2);
𝑢𝑖 là sai số ngẫu nhiên không âm, đại diện cho phi hiệu quả kỹ thuật trong sản xuất của hộ nông dân thứ i, được giả định có phơi phối nửa chuẩn;
Mơ hình logarit của hàm sản xuất biên ngẫu nhiên dạng Translog được viết lại trong công thức (3.5).
l𝒏𝑹𝑰𝑪𝑬 = 𝜷𝒐+ 𝜷𝟏∗ 𝒍𝒏𝑳𝑨𝑵𝑫 + 𝜷𝟐∗ 𝒍𝒏𝑴𝑨𝑪𝑯𝑰𝑵𝑬 + 𝜷𝟑 ∗ 𝒍𝒏𝑺𝑬𝑬𝑫 +𝜷𝟒∗ 𝒍𝒏𝑨𝑮𝑹𝑶 + 𝜷𝟓𝒍𝒏𝑭𝑬𝑹 + 𝜷𝟔𝒍𝒏𝑳𝑨𝑩𝑶𝑹 + 𝜷𝟕∗ 𝒍𝒏𝑳𝑨𝑵𝑫𝟐 +𝟏 𝟐𝜷𝟖∗ 𝒍𝒏𝑳𝑨𝑩𝑶𝑹 𝟐 +𝟏 𝟐𝜷𝟗∗ 𝒍𝒏𝑴𝑨𝑪𝑯𝑰𝑵𝑬 𝟐+𝟏 𝟐𝜷𝟏𝟎∗ 𝒍𝒏𝑺𝑬𝑬𝑫 𝟐 +𝟏 𝟐𝜷𝟏𝟏∗ 𝒍𝒏𝑨𝑮𝑹𝑶 𝟐+𝟏 𝟐𝜷𝟏𝟐∗ 𝒍𝒏𝑭𝑬𝑹 𝟐+ 𝜷𝟏𝟑∗ 𝒍𝒏𝑳𝑨𝑵𝑫 ∗ 𝒍𝒏𝑴𝑨𝑪𝑯𝑰𝑵𝑬 + 𝜷𝟏𝟒 ∗ 𝒍𝒏𝑳𝑨𝑵𝑫 ∗ 𝒍𝒏𝑨𝑮𝑹𝑶 + 𝜷𝟏𝟓∗ 𝒍𝒏𝑳𝑨𝑵𝑫 ∗ 𝒍𝒏𝑺𝑬𝑬𝑫 +𝜷𝟏𝟔 ∗ 𝒍𝒏𝑳𝑨𝑵𝑫 ∗ 𝒍𝒏𝑭𝑬𝑹 + 𝜷𝟏𝟕∗ 𝒍𝒏𝑳𝑨𝑵𝑫 ∗ 𝒍𝒏𝑳𝑨𝑩𝑶𝑹 +𝜷𝟏𝟖 ∗ 𝒍𝒏𝑺𝑬𝑬𝑫 ∗ 𝒍𝒏𝑭𝑬𝑹 + 𝜷𝟏𝟗∗ 𝒍𝒏𝑺𝑬𝑬𝑫 ∗ 𝒍𝒏𝑴𝑨𝑪𝑯𝑰𝑵𝑬 +𝜷𝟐𝟎∗ 𝒍𝒏𝑺𝑬𝑬𝑫 ∗ 𝒍𝒏𝑨𝑮𝑹𝑶 + 𝜷𝟐𝟏 ∗ 𝒍𝒏𝑺𝑬𝑬𝑫 ∗ 𝒍𝒏𝑳𝑨𝑩𝑶𝑹 +𝜷𝟐𝟐 ∗ 𝒍𝒏𝑭𝑬𝑹 ∗ 𝒍𝒏𝑴𝑨𝑪𝑯𝑰𝑵𝑬 + 𝜷𝟐𝟑∗ 𝒍𝒏𝑭𝑬𝑹 ∗ 𝒍𝒏𝑳𝑨𝑩𝑶𝑹 +𝜷𝟐𝟒∗ 𝒍𝒏𝑭𝑬𝑹 ∗ 𝒍𝒏𝑨𝑮𝑹𝑶 + 𝜷𝟐𝟓∗ 𝒍𝒏𝑨𝑮𝑹𝑶 ∗ 𝒍𝒏𝑴𝑨𝑪𝑯𝑰𝑵𝑬 +𝜷𝟐𝟔∗ 𝒍𝒏𝑨𝑮𝑹𝑶 ∗ 𝒍𝒏𝑳𝑨𝑩𝑶𝑹 + 𝜷𝟐𝟕∗ 𝒍𝒏𝑳𝑨𝑩𝑶𝑹 ∗ 𝒍𝒏𝑴𝑨𝑪𝑯𝑰𝑵𝑬 + 𝒗𝒊− 𝒖𝒊 (3.5) Theo cách tiếp cận một giai đoạn, 𝑢𝑖 là một hàm phi hiệu quả kỹ thuật bao gồm các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật của hộ trồng lúa được trình bày trong cơng thức (3.4)
𝒖𝒊 = 𝜶𝟎+ 𝜶𝟏∗ 𝑺𝑬𝑿 + 𝜶𝟐∗ 𝑬𝑫𝑼 + 𝜶𝟑∗ 𝑨𝑮𝑬 + 𝜶𝟒∗ 𝑴𝑬𝑴 + 𝜶𝟓∗ 𝑷𝑶𝑳𝑰𝑪𝒀 + 𝜶𝟔∗ Đ𝑩𝑺𝑯 + 𝜶𝟕∗ Đ𝑩𝑺𝑪𝑳 + 𝜶𝟖∗ 𝑪𝑹𝑶𝑷 (3.3)
Các biến số trong mơ hình hàm sản xuất biên ngẫu nhiên được định nghĩa trong Bảng 3.1.
Bảng 3.1 Danh sách biến trong mơ hình hàm sản xuất biên ngẫu nhiên Tên biến Định nghĩa Đơn vị tính Dấu kỳ vọng Tên biến Định nghĩa Đơn vị tính Dấu kỳ vọng
Biến phụ thuộc
RICE Sản lượng lúa gạo Kg
Biến giải thích
LAND Diện tích đất canh
tác (mét vuông) m
2 +
SEED Chi phí hạt giống 1.000VND +
AGRO Chi phí thuốc bảo
vệ thực vật 1.000VND +/-
FER Chi phí phân bón
hóa học 1.000VND +
LABOR Chi phí th lao
động ngồi 1.000VND +
MACHINE Chi phí máy móc
thiết bị 1.000VND +
𝜺𝑰 = 𝒗𝒊− 𝒖𝒊
𝒗𝑰là phần dư của ước lượng
𝒖𝑰là phần phi hiệu quả kỹ thuật được biểu diễn dưới dạng hàm số bao gồm các biến trong Bảng 3.2
Tương tự như các nghiên cứu khác, các biến số được sử dụng cho phân tích hiệu quả kỹ thuật gồm đầu ra - sản lượng, đầu vào được sử dụng – chi phí giống, chi phí lao động th ngồi, chi phí phân bón hóa học, chi phí máy móc thiết bị, chi phí cơng cụ dụng cụ, chi phí thuốc bảo vệ thực vật.
Sản lượng lúa (RICE)
Là biến phụ thuộc, được tính bằng tổng khối lượng lúa thu hoạch hàng năm (kg) từ các vụ lúa mà hộ đã trồng trong năm như: lúa tẻ đông xuân, lúa tẻ hè thu, lúa tẻ mùa/thu đông, lúa tẻ trên đất nương rẫy, lúa nếp, lúa đặc sản.
Diện tích đất (LAND)
Là biến giải thích, diện tích đất có vai trị quan trọng trong sản xuất để tăng sản lượng lúa đầu ra, như các nghiên cứu của Nguyễn Hữu Đặng (2011), Khai và Yabe (2011), diện tích đất có tác động có mối quan hệ cùng chiều với sản lượng. Diện tích đất được tính bằng kích thước của tất cả các mảnh đất mà hộ sử dụng cho trồng lúa (m2) trong năm, hay cịn gọi là diện tích đất canh tác. Theo đặc điểm sản xuất lúa ở Việt Nam, về cơ bản, trồng lúa được chia thành 3 vụ: đông xuân, hè thu và vụ mùa, mỗi vụ kéo dài khoảng 4 tháng, mỗi vụ có thể trồng xen kẽ nhiều loại lúa khác nhau như lúa tẻ, lúa nếp, lúa dặc sản và mỗi mảnh đất có thể gieo trồng nhiều vụ trong năm. Trong bài nghiên cứu, biến này được tính bằng trung bình diện tích đất được sử dụng cho một vụ. Kỳ vọng Kỳ vọng trong mối quan hệ với biến phụ thuộc là dương (+).
Chi phí hạt giống (SEED)
Hạt giống là biện pháp kỹ thuật để nâng cao năng suất. Giống có chất lượng tốt và phù hợp với mục đích sản xuất sẽ là tiền đề để tăng sản lượng. Chẳng hạn, đối với mục đích tăng vụ thì thời gian sinh trưởng ngắn, chống chịu sâu bệnh và chống chịu các điều kiện khó khăn. Khai và Yabe (2011), Lê Hồng Việt Phương (2012) biến Chi phí hạt giống được đưa vào mơ hình, đo lường bằng chi phí bằng tiền cho toàn bộ hạt giống sử dụng cho trồng lúa trong năm, và có tác động thuận chiều đến sản lượng lúa.
Trong nghiên cứu này sẽ sử dụng chi phí bằng tiền cho lượng hạt giống đầu vào (1.000 VND) theo như đơn vị tính trong bộ dữ liệu được sử dụng. Kỳ vọng trong mối quan hệ với biến phụ thuộc là dương (+).
Chi phí thuốc bảo vệ thực vật (AGRO)
Hóa chất nơng nghiệp (Agrochemicals) là những hoạt chất hóa học được sử dụng trong nơng nghiệp, bao gồm: phân bón hóa học, thuốc bảo vệ thực vật (thuốc trừ sâu, thuốc trừ nấm, thuốc diệt cỏ,…) với tác dụng mong muốn là hỗ trợ cây
trồng phát triển và bảo vệ cây trồng ngồi những tác động xấu từ cơn trùng và thực vật có hại. Một phần hố chất nơng nghiệp được sử dụng nguy hiểm đối với sức khỏe của người lao động và đối với mơi trường nên được khuyến khích hạn chế sử dụng. Các nghiên cứu của Kawaguchi và cộng sự (2003), đưa ra tín hiệu tiêu cực khi hộ nông dân tăng việc sử dụng các loại thuốc bảo vệ thực vật lên cây lúa sẽ làm giảm sản lượng lúa. Tuy nhiên nếu chúng được sử dụng đúng phương pháp và liều lượng hợp lý thì có tác dụng tốt cho sự phát triển của cây trồng. Khai và Yabe (2011), thừa nhận tác động tích cực của thuốc bảo vệ thực vật đối với sản lượng lúa. Trong nghiên cứu này, Thuốc bảo vệ thực vật được đo bằng chi phí bằng tiền cho lượng thuốc được sử dụng (1.000 VND). Khơng có sự kỳ vọng trong mối quan hệ giữa chi phí thuốc bảo vệ thực vật và sản lượng.
Chi phí phân bón (FER).
Trong sản xuất nơng nghiệp, ngồi việc sử dụng giống tốt, phịng trừ sâu bệnh thì phân bón là yếu tố quan trọng quyết định đến sản lượng cây trồng.Việc thâm canh tăng vụ ngày càng cao, đất đai ngày càng mất đi nhiều dưỡng chất. Để cung cấp lại các dưỡng chất đã mất, ngồi nguồn phân bón hữu cơ, cần phải sử dụng nguồn phân hóa học cung cấp các dưỡng chất chính cho cây trồng, các dưỡng chất thiết yếu là đạm, lân, kali. Việc sử dụng đầu vào phân bón cũng cho kết quả khác nhau trong các nghiên cứu. Nguyễn Hữu Đặng (2011) sử dụng quá nhiều phân bón có thể làm giảm sản lượng lúa, điều này được giải thích là do hộ nơng dân sử dụng vượt mức lượng phân bón cho phép nên gây ra tác động trái chiều đến sản lượng. Ngược lại, Khai và Yabe (2011) đưa ra bằng chứng rằng tiêu dùng cho phân bón tăng có thể làm gia tăng sản lượng lúa. Kỳ vọng trong mối quan hệ với biến phụ thuộc là dương (+), đơn vị tính 1.000VND.
Chi phí lao động th ngồi (LABOR)
Hầu hết những hộ tham gia trồng lúa đều sử dụng lao động trong gia đình, tuy nhiên do một số nguyên nhân yêu cầu phải sử dụng sự hỗ trợ từ các nguồn lao động khác như lao động con người hoặc sức kéo của động vật. Khai và Yabe (2011), Krisha (2014) đo lường biến lao động thuê ngoài bằng tiền mặt chi trả cho lao động trong năm. Trong nghiên cứu này sẽ sử dụng cách đo lường bằng tổng chi phí tiền mặt chi trả cho lao động th ngồi được sử dụng trong năm gồm tiền công trả cho người lao động và sức kéo của súc vật như trong dữ liệu đã cho. Đơn vị tính 1.000 VND. Các nghiên cứu trên cũng chỉ ra việc thuê lao động ngồi và sản lượng lúa có mối quan hệ cùng chiều, do đó kỳ vọng mối quan hệ giữa chi phí lao động thuê ngoài và sản lượng mang dấu (+).
Chi phí máy móc, thiết bị (MACHINE)
Cơ giới hóa trong nơng nghiệp đóng vai trị quan trọng trong việc thay thế lao động tay chân bằng lao động máy móc. Máy móc có thể giúp người nơng dân thực hiện khâu làm đất, khâu thu hoạch, các khâu như gieo sạ, cấy, làm cỏ và phun thuốc… Kết quả nghiên cứu của Khai và Yabe (2011) chỉ ra rằng dịch vụ máy móc có tác động tích cực đến sản lượng lúa đầu ra. Nó có nghĩa là sản lượng lúa tăng khi người nơng dân sử dụng thêm nhiều máy móc thiết bị.
Trong nghiên cứu này, máy móc thiết bị được đo lường bằng chi phí bằng tiền mặt cho việc th, mua máy móc thiết bị. Đơn vị tính 1.000 VND.
Các biến tác động đến hiệu quả kỹ thuật
Bảng 3.2. Danh sách biến trong mơ hình phi hiệu quả kỹ thuật
Tên biến Định nghĩa Đơn vị Dấu kỳ vọng
SEX Giới tính chủ hộ (1= Nam, 0= Nữ) Biến định tính +/-
EDU Số năm đi học của chủ hộ Năm +/-
AGE Tuổi chủ hộ Năm -
MEM Số thành viên gia đình Người +
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)
Biến định tính +/-
ĐBSH (1=Thuộc vùng đồng bằng sông
Hồng , 0= Vùng khác) Biến định tính +
ĐBSCL (1=Thuộc vùng đồng bằng sơng
Cửu Long, 0=vùng khác) Biến định tính +
CROP (1=gieo trồng nhiều hơn 2 vụ trong
năm, 0=gieo trồng 1 vụ trong năm) Biến định tính +
Giới tính của chủ hộ (SEX)
Biến giả giới tính của chủ hộ được nhận giá trị bằng 1 nếu người đó có là Nam, giá trị bằng 0 nếu là Nữ. Nhiều nghiên cứu thực nghiệm chỉ ra chủ hộ là Nữ thực hiện các hoạt động sản xuất mang lại hiệu quả tốt hơn so với Nam (Udry và
cộng sự ,1995; Simonyan và cộng sự, 2011). Tuy nhiên, cũng rất nhiều nghiên cứu, giới tính của chủ hộ không ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật sản xuất (Adesina và Djato,1996).
Trong nghiên cứu này, giới tính của chủ hộ trồng lúa được đưa vào để xem xét tác động đến hiệu quả kỹ thuật. Bởi vì có nhiều kết luận khác nhau về mối quan hệ giữa giới tính và hiệu quả kỹ thuật nên nghiên cứu này khơng có kỳ vọng về chiều tác động giữa chúng.
Tuổi của chủ hộ (AGE)
Trong nhiều nghiên cứu, tuổi tác là một biến được sử dụng như một yếu tố phản ánh kinh nghiệm của người lao động. Do đó tuổi càng lớn, kinh nghiệm của người nông dân càng tăng.Tuy nhiên, Khai và Yabe (2011), chứng minh hiệu quả kỹ thuật giảm bởi những lao động có độ tuổi lớn. Lý do đưa ra là họ gặp khó khăn trong việc tiếp nhận những kiến thức mới so với những người trẻ tuổi.
Trong nghiên cứu này, mối quan hệ giữa tuổi chủ hộ và hiệu quả kỹ thuật được kỳ vọng có tác động âm (-), có nghĩa là tuổi của chủ hộ tăng sẽ tác động làm giảm hiệu quả kỹ thuật sản xuất
Trình độ học vấn (EDU)
Kumbhakar và cộng sự (1989) cho rằng giáo dục là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất, cụ thể là tăng năng suất lao động. Huang (1997) chỉ ra trình độ học vấn trung bình của hộ gia đình có mối quan hệ thuận chiều với hiệu quả kỹ thuật trong nghiên cứu ngành sản xuất lúa tại Trung Quốc. Những người có trình độ học vấn cao sẽ đánh giá tốt và đưa ra quyết định phù hợp trong việc sử dụng các đầu vào và ứng dụng các biện pháp canh tác tốt hơn.
Trong nghiên cứu này, trình độ học vấn của chủ hộ trồng lúa được đưa vào để xem xét tác động đến hiệu quả kỹ thuật, được đo bằng số năm đi học của chủ hộ. Bởi vì có nhiều kết luận khác nhau về mối quan hệ giữa học vấn và hiệu quả kỹ
Số thành viên trong hộ (MEM)
Theo nghiên cứu trước đây, Idiong (2007) chỉ ra lượng thành viên trong gia đình có tác động hạn chế khả năng tăng hiệu quả kỹ thuật trong sản xuất. Lý do là hộ sử dụng dư thừa lao động trong sản xuất. Tuy nhiên trong nghiên cứu của Alhassan (2008) so sánh hiệu quả kỹ thuật với hai kích cỡ đất lớn và nhỏ thì cho thấy một hộ có càng nhiều thành viên thì sẽ làm việc hiệu quả trên mẫu đất có kích thước lớn, và ngược lại.
Trong bài nghiên cứu, số thành viên hộ gia đình được đo lường bằng số người sinh hoạt và chi tiêu chung, có mối quan hệ với chủ hộ. Kỳ vọng biến có mối quan hệ tích cực đến hiệu quả kỹ thuật, có nghĩa nếu số lượng thành viên gia đình tăng thêm sẽ tăng hiệu quả kỹ thuật trong sản xuất.
Chương trình hỗ trợ từ chính phủ (POLICY)
Khả năng tài chính hạn chế, hay gặp trở ngại trong tiếp cận tín dụng có thể ảnh hưởng đến quyết định giảm đầu vào sản xuất.
Trong nghiên cứu này, Chương trình hỗ trợ từ chính phủ được đo lường bằng các sử dụng biến giả để tìm hiểu vấn đề rằng hộ gia đình nhận được lợi ích từ các chương trình trợ giúp từ chính phủ thì có đem lại tín hiệu tốt về hiệu quả kỹ thuật trong sản xuất hay không.
Vị trí địa lý Đồng bằng sông Hồng (ĐBSH) và Đồng bằng sơng Cửu Long (ĐBSCL)
Vị trí địa lý quyết đinh các đặc điểm về điều kiện tự nhiên trong sản xuất như (độ màu mỡ của đất, thời tiết,…) hay điều kiện xã hội (tập quán canh tác).
Trong nghiên cứu này sử dụng hai biến định tính về vị trí địa lý để tìm hiểu sự khác biệt về hiệu quả kỹ thuật giữa 2 vùng này so với các vùng khác.
Bằng 1 nếu như người nông dân sản xuất thuộc một trong hai vùng ĐBSH hoặc ĐBSCL, bằng 0 nếu người nơng dân sản xuất ở vùng khác. Vì vùng ĐBSH và
ĐBSCL là hai đồng bằng châu thổ có diện tích trồng lúa lớn nên điều kiện để sản xuất lúa cũng có nhiều thuận lợi, do đó, hai biến này được kỳ vọng sẽ có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả kỹ thuật.
Thực hiện tăng vụ (CROP)
Là biến định đính, được đưa vào trong nghiên cứu nhằm xem xét mối quan hệ giữa hiệu quả kỹ thuật và việc tăng số vụ gieo trồng trong trồng lúa. Biến bao gồm hai giá trị. Bằng 1 nếu như người nông dân sản xuất từ 2 vụ trở lên mỗi năm, bằng 0 nếu người nông dân chỉ sản xuất một vụ trong năm. Việc tăng vụ được kỳ vọng sẽ có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả kỹ thuật.