CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.2.1. Phương pháp thu thập số liệu:
Số liệu thứ cấp:
Đề tài sử dụng nguồn số liệu thứ cấp bao gồm:
- Số liệu thống kê về nhân khẩu, diện tích canh tác của phường Trung Kiên, phòng Kinh Tế quận Thốt Nốt để trình bày về đặc điểm sản xuất nông nghiệp nói chung và sản xuất nấm rơm nói riêng của địa bàn nghiên cứu.
- Số liệu từ sách, báo chí, internet về các vấn đề có liên quan đến bài nghiên cứu luận văn.
Số liệu sơ cấp:
Sử dụng số liệu sơ cấp để phục vụ các mục tiêu đánh giá hiệu quả kinh tế, phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập ròng của nông hộ.
Phương pháp chọn mẫu được áp dụng là phương pháp ngẫu nhiên. Cở mẫu n
= 60, bài nghiên cứu thực hiện phỏng vấn 60 nông hộ sản xuất nấm rơm trên địa bàn phường Trung Kiên, quận Thốt Nốt, thành phố Cần Thơ. Để đảm bảo phỏng vấn đúng bà con sản xuất nấm rơm, tôi và cán bộ khu vực chọn cách phỏng vấn trực tiếp ngoài ruộng nấm. Mỗi khu vực tôi tiến hành phóng vấn 20 hộ nông dân, thời gian phỏng vấn từ 45 – 60 phút/hộ.
Chọn vùng nghiên cứu theo phương pháp phân tầng để chọn các địa điểm khảo sát. Khu vực Bích Giàm: khu vực Qui Thạnh 1, khu vực Qui Thạnh 2, khu vực Qui Thạnh 3, phường Trung Kiên, quận Thốt Nốt, TP Cần Thơ có tập quán sản xuất
nấm rơm lâu đời, và đặt nấm rơm quanh năm, là một trong những khu vực cung cấp nấm nhiều nhất trong địa bàn, nên được chọn phỏng vấn. Mỗi khu vực tiến hành phóng vấn 20 hộ trồng nấm. Cuộc khải sát được tiến hành trong tháng 4 năm 2010.
Phỏng vấn trực tiếp người sản xuất nấm rơm qua bảng câu hỏi được thiết lập sẵn với các nội dung về: chi phí đầu tư, sản lượng thu được, giá bán, những thuận lợi và khó khăn, tác động đến môi trường… trong việc sản xuất nấm rơm năm 2009.
Cuộc phỏng vấn tiến hành tại ruộng nấm, trong lúc bà con nghỉ giữa buổi. Tôi hỏi trực tiếp bà con và ghi số liệu vào bảng câu hỏi hộ bà con vì bà con cũng ngại ghi chép. Bà con nông hộ thường không ghi lại thông tin về quá trình sản xuất, nên số liệu thu thập được thường là sự ước lượng ngắm chùng của bàn con, nên đề tài cũng còn hạn chế.
2.2.2. Phương pháp phân tích Phương pháp thống kê:
- Thống kê mô tả là tổng hợp các phương pháp đo lường, mô tả và trình bày số liệu được ứng dụng vào lĩnh vực kinh tế và kinh doanh bằng cách rút ra những kết luận dựa trên số liệu.
Các công cụ thống kê được sử dụng để phân tích số liệu:
- Phương pháp phân tích hồi quy tương quan để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận kinh tế.
- Bảng thống kê: là hình thức trình bày số liệu thống kê và thông tin đã thu thập làm cơ sở để phân tích và kết luận, cũng là bảng trình bày kết quả đã nghiên cứu.
Để đạt được mục tiêu đánh giá hiệu quả kinh tế (chi phí, thu nhập, thu nhập ròng) của việc sản xuất nấm rơm của bà con nông dân ở phường Trung Kiên, quận Thốt Nốt, thành phố Cần Thơ trong thời gian qua, tôi sử dụng phương pháp thống kê mô tả thông qua số liệu thu thập được tổng hợp thành bảng thống kê để phân tích.
Phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính:
Phương trình hồi quy tuyến tính: Mục đích của việc thiết lập phương trình hồi quy là tìm các nhân tố ảnh hưởng đến một chỉ tiêu quan trọng nào đó (chẳng hạn
như thu nhập/ha) chọn những nhân tố ảnh hưởng có ý nghĩa, từ đó phát huy nhân tố ảnh hưởng tốt, khắc phục nhân tố ảnh hưởng xấu.
Tôi sử dụng hàm LN sau:
Y = a0 + a1 L DGD + a2 rom + a3 dien + a4 Mb + a5 Ldthue + a6 thuoc + a7 Nsuat + a8 meo +a9gia
Trong đó:
Y = Thu nhập ròng
LDGD = chi phí lao động gia đình Meo = chi phí meo giống
Rơm = chi phí rơm rạ
Thuốc = chi phí thuốc hóa học Ns = năng suất
Mb = chi phí thuê đất dien = chi phíđiện
Ldthue = Chi phí thuê lao động Gia = Giá bán
a0, a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9 = các hệ số hồi quy chỉ mức ảnh hưởng của mỗi biến độc lập trên biến phụ thuộc, lợi nhuận.
Kết quả được in ra từ phần mềm SPSS:
- Multiple R: hệ số tương quan bội, nói lên mối liên hệ chặt chẽ giữa biến phụ thuộc Y và các biến độc lập Xi. Hệ số tương quan bội R càng lớn thể hiện mối liên hệ càng chặt chẽ.
- Hệ số xác định R2 (R square): tỷ lệ (%) biến động của Y được giải thích bởi các biến độc lập Xi hoặc % các Xi ảnh hưởng đến Y, phần còn lại do các yếu tố khác mà chúng ta chưa nghiên cứu. R2 càng lớn càng tốt.
- Hệ số xác định R2 đã điều chỉnh dùng để xác định xem có nên thêm vào một biến độc lập nữa không. Khi thêm vào một biến mà R2 tăng lên thì chúng ta quyết định thêm biến đó vào phương trình hồi quy.
- Số thống kê F:
+ Thông thường dùng để kiểm định mức ý nghĩa của mô hình hồi quy. F càng lớn càng có ý nghĩa vì khi đó Sig F càng nhỏ.
+ Dùng để so sánh với F trong bảng phân phối F ở mức ý nghĩa α + F là cơ sở để bác bỏ hay chấp nhận giã thuyết H0.
H0: tất cả các tham số hồi quy đều bằng 0 (β1= β2 =….= βk = 0) Hay các Xi không liên quan tuyến tính với Y.
H1: βi ≠ 0, tức là các Xi có liên quan tuyến tính với Y
+ F càng lớn thì khả năng bác bỏ H0 càng cao. Bác bỏ khi F >Ftra bảng
- Significace F: mức ý nghĩa F
Sig.F nói lên ý nghĩa của phương trình hồi quy, Sig.F càng nhỏ càng tốt, độ tin cậy càng cao. Thay vì tra bảng F, Sig.F cho ta kết quả ngay mô hình hồi quy có ý nghĩa khi Sig.F < mức ý nghĩa α nào đó.
Giá trị xác suất p: là mức ý nghĩa α nhỏ nhất mà ở đó giả thuyết H0 bị bác bỏ.
Trong quá trình phân tích, bài nghiên cứu sử dụng các chỉ số tài chính chủ yếu như là: Thu nhập/Chi phí, Thu nhập ròng/Chi phí, Thu nhập ròng/Thu nhập.