CHƯƠNG II: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.3. Phân tích hàm sản xuất
2.3.1. Mô hình hàm sản xuất Cobb - Douglas:
Dựa theo mô hình lý thuyết về hàm sản xuất Cobb - Douglas trình bày trong Chương 1 và tình hình số liệu sẵn có, mô hình nghiên cứu thực nghiệm với các biến số cụ thể được xác định để phân tích như sau:Ln(Y) = Ln(A) +
1.Ln(THUCAN) + 2.Ln(TRONGLUONGGIONG) + 3.Ln(LAODONG) +
4.Ln(THOIGIANNUOI)+5.Ln(DIENTICHCHUONG)+6.Ln(QUYMODA N) + 7.Ln(TAPHUAN) + 8.Ln(NGUONGOCGIONG) + j
Trong đó : Y là biến năng suất trong một chu kỳ (số kg khi lợn thịt xuất chuồng); THUCAN là biến về lượng thức ăn (kg); TRONGLUONGGIONG là biến trọng lượng con giống (kg); LAODONG là biến về số công lao động (người); THOIGIANNUOI là biến thời gian nuôi (ngày); DIENTICH CHUONG là biến diện tích chuồng trại (mét vuông); QUYMODAN là biến dummy về số lượng đàn lợn thịt (quy mô < 50 = 1, quy mô > 50 con = 2);
TAPHUAN là biến dummy về tập huấn kỹ thuật chăn nuôi (có = 1, không = 0);
NGUONGOC GIONG là biến dummy về nguồn gốc con giống (tự lấy giống = 1, mua con giống = 2). i là các hệ số ước lượng tương ứng cho từng yếu tố đầu vào. Ln (A) hay 0 là hằng số; và j là sai số ước lượng đại diện cho các yếu tố khác không có trong mô hình.
2.3.2. Mô tả các biến trong mô hình
Các biến độc lập trong mô hình được mô tả chi tiết và kỳ vọng về ảnh hưởng của chúng đến trọng lượng xuất chuồng (biến độc lập) như sau:
THUCAN: là lượng thức ăn (cám hỗn hợp) cho 1 con lợn thịt trong 1 vòng, đơn vị tính: kg. Kỳ vọng biến THUCAN mang dấu (+), lượng thức ăn càng nhiều thì trọng lượng thịt xuất chuồng càng cao.
TRONGLUONGGIONG: là biến đại diện số kg con giống khi bắt đầu nuôi. Kỳ vọng biến TRONGLUONGGIONG mang dấu (+), trọng lượng con giống càng cao thì trọng lượng xuất chuồng càng cao.
LAODONG: Là biến số lượng lao động, bao gồm lao động của hộ và thuê mướn để phục vụ chăn nuôi lợn trong 1 vòng. Kỳ vọng biến này mang dấu (+), số lao động càng cao thì năng suất lợn thịt càng cao.
THOIGIANNUOI: Là biến số lượng lao động, bao gồm lao động của hộ và thuê mướn để phục vụ chăn nuôi lợn trong 1 vòng biến mang dấu (- ), số ngày nuôi càng nhỏ thì trọng lượng xuất chuồng càng cao, chủ hộ áp dụng được các biện pháp kỹ thuật nên rút ngắn được thời gian nuôi và tiết kiệm được chi phí.
DIENTICHCHUONG: là biến về diện tích chuồng trại chăn nuôi. Kỳ vọng biến mang đấu (+), có nghĩa là diện tích chuồng trại càng lớn, trọng lượng xuất chuồng càng cao.
QUYMODAN; là biến về số lượng lợn thịt được nuôi tại hộ. Kỳ vọng biến mang dấu (+), nghĩa là nếu quy mô đàn càng lớn thì trọng lượng xuất chuồng của lợn thịt càng cao.
TAPHUAN: là biến tập huấn kỹ thuật chăn nuôi Kỳ vọng biến mang dấu (+), nghĩa là hộ được tập huấn càng nhiều về kỹ thuật chăn nuôi sẽ giúp chăm sóc tốt đàn lợn làm năng suất chăn nuôi cao.
NGUONGOCGIONG: là biến về nguồn gốc con giống được nuôi. Kỳ vọng biến này mang dấu ( - ), nghĩa là con giống được chọn từ đàn sẵn có trọng lượng xuất chuồng thấp hơn những con giống nhập từ các trại chăn nuôi lớn chuyên sản xuất con giống phục vụ chăn nuôi lợn thịt.
2.3.3. Xác định mức tối ƣu của các yếu tố đầu vào:
Trong mô hình, các hệ số ước lượng αi còn gọi là hệ số co giãn của năng suất thịt lợn đầu ra khi sử dụng một lượng tương ứng đầu vào Xi [αi = dLn(Y) dLn(Xj)]. Trong điều kiện các nhân tố đầu vào khác không đổi khi yếu tố Xi tăng lên 1% đơn vị thì năng suất đầu ra sẽ tăng lên một lượng đúng bằng giá trị αi %.
Như trình bày ở Chương 1, với giả định là nông dân có hành vi tối đa hóa lợi nhuận, trong điều kiện giá cả thị trường và trình độ sản xuất hiện tại, cần phải tìm ra mức sử dụng tối ưu cho từng yếu tố đầu vào (thức ăn, con giống, quy mô đàn, số lượng lao động, diện tích chuồng trại, thời gian xuất chuồng, trình độ người chăn nuôi, tham gia tập huấn kỹ thuật chăn nuôi) để năng suất đầu ra khi nuôi một con lợn trong 1 vòng đạt giá trị cao nhất. Các hệ số αi, giá thịt lợn, giá yếu tố đầu vào, trọng lượng xuất chuồng sẽ được sử dụng để tính toán các mức tối ưu theo công thức đã trình bày ở Chương 1, ví dụ với yếu tố đầu vào là thức ăn ta có: dLnY/dLnX1= MPPx1 = Px1/PY. Trong đó:
MPPx1 là sản phẩm biên cúa nhân tố thức ăn.
Px1 là giá của thức ăn (cám hỗn hợp) tại thời điểm điều tra.
PY là giá bán lợn thịt tại thời điểm điều tra
Để tối đa hóa lợi nhuận cần có điều kiện: MPPx1 x PY = Px1= α1 (Y/X1) Vậy, lượng tối ưu của X1 là: X1* = α1 (Y x PY/ Px1)
Tính toán tương tự đối với các nhân tố khác như số lượng lao động, trọng lượng con giống,...việc tính toán này sẽ giúp chúng ta xem xét một yếu tố đầu vào đã được sử dụng tối ưu hay chưa hoặc cao hơn hay thấp hơn.
Khi một người nông dân sử dụng có hiệu quả các nhân tố đầu vào họ sẽ đạt được sản lượng thịt lợn ở mức cao nhất khi xuất chuồng/con (Y1), một số người nông dân khác không sử dụng tốt được các yếu tố đầu vào thì họ đạt được một năng suất đầu ra Y2 thấp hơn Y1. Vậy mức tổn thất của người nông dân khi sử dụng không hiệu quả các nhân tố đầu vào để đạt được năng suất đầu ra ở mức cao nhất khi sản xuất chăn nuôi một con lợn trong một vòng là ∆Y=
Y1 - Y2 và tổng mức thu nhập thực tế người nông dân đó bị lỗ là ∆I = (Y1 - Y2) x PY (PY là giá thịt lợn đầu ra). Cũng dựa trên cách suy luận và tính toán trên, ta có thể tính tổng chi phí thực tế mà người nông dân bị tổn thất khi không sử dụng một cách hiệu quả nhất các nhân tố đầu vào là ∆C = (TC1 - TC2), trong đó: TC1 là tổng chi phí khi sử dụng tối ưu các nguồn lực đầu vào TC1 = ∑F1 x Pfi + ∑ Lf1 X P1 và TC2 là tổng chi phí khi sử dụng không tối ưu các nguồn lực đầu vào TC2 = ∑ F2x Pfi + ∑Lf2x P1. Với F = Xi(i = 1, 10), Pfi là giá của nhân tố thứ i, Lf là lao động cho nhân tố F và P1 là giá thuê lao động. Tổng tổn thất của người nông dân khi sử dụng không hiệu quả các nhân tố đầu vào F là [∆I]
+ [∆C].
2.3.4. Kiểm định ý nghĩa thống kê của mô hình
Phương pháp để ước lượng hệ số hồi qui trong mô hình là phương pháp bình phương bé nhất (Ordinary Least Squared - OLS). Phần mềm được sử dụng là SPSS 20.0 (Statistical Package for Social Science) Ý nghĩa thống kê của các
biến hồi quy trong mô hình hồi quy đa biến được thực hiện theo các bước cơ bản toong kinh tế lượng (Gujarati, 1995):
Kiểm định F để kiểm định giả thuyết H0: là các hệ số ước lượng đều bằng zero, nghĩa là các biến giải thích không có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc,và mô hình không có khả năng giải thích được sự biến động đến trọng lượng lợn xuất chuồng. Các giá trị của từng biến phụ thuộc được kiểm định bằng thử nghiệm t. Sử dụng giá trị thống kê F và t, hoặc p - value để suy diễn giá trị của mô hình và từng yếu tố. Nếu giá trị F, t hoặc p - value được tính nhỏ F, t - bảng hoặc lớn hơn mức ý nghĩa 0,05 thì bác bỏ giả thiết H0.
Kiểm định đa cộng tuyến: Xác định hệ số phóng đại phương sai (VIF) của mỗi biến để xác định đa cộng tuyến. Nếu giá trị VIF > 10 thì biến đó cộng tuyến cao và sẽ loại bỏ hoặc điều chỉnh lại ngay từ đầu. Sử dụng thử nghiệm...
để xác định hiện tượng phương sai của sai số có đồng nhất hay không.
Tóm lược chương 2: Hàm sản xuất Cobb - Douglass được ứng dụng để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến chăn nuôi lợn thịt của các hộ nông dân trên địa bàn tỉnh Savannakhet. Số liệu thứ cấp bao gồm báo cáo của Sở Nông nghiệp và Lâm nghiệp tỉnh Savannakhet và các nguồn khác như: các báo cáo khóa học, tài liệu, tạp chí đã được công bố, các số liệu thống kê từ các cơ quan thống kê, quản lý địa phương. Số liệu sơ cấp là bộ số liệu điều tra 90 hộ tại 3 Huyện chăn nuôi lợn thịt điển hình trên địa bàn Tỉnh Savannakhet là Huyện Kaisonephom vihan, Outhumphone và Xaibouly. Các số liệu được điều tra được xử lý, nhập liệu và phân tích bằng thống kê mô tả bằng Excel, SPSS 16.0 và STATA. Cách thức tính toán các chi tiêu kinh tế liên quan theo phương pháp hạch toán từng phần đã được trình bày cụ thể. Phương pháp hồi quy đa biến bao gồm 8 yếu tố đầu vào và phương pháp OLS được sử dụng để ước lượng các hệ số hồi qui.