Chương 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.4 Phương pháp phân tích số liệu
Sử dụng phương pháp kiểm định giả thuyết trong thống kê để so sánh hiệu quả tài chính giữa các hộ nông dân sản xuất lúa theo mô hình cánh đồng lớn và các hộ sản xuất truyền thống.
2.4.2 Đối với mục tiêu 2
Sử dụng phương pháp DEA để đo lường hiệu quả kỹ thuật của hộ sản xuất theo mô hình cánh đồng lớn và hộ không theo mô hình cánh đồng lớn.
2.4.3 Đối với mục tiêu 3
Từ kết quả hoàn thành các mục tiêu trên và tìm hiểu thực tế để đề xuất một số kiến nghị để tăng hiệu quả tài chính, hiệu quả kỹ thuật của các hộ nông dân sản xuất lúa trong và ngoài mô hình cánh đồng lớn.
2.4.4 Phương pháp thống kê mô tả
Phương pháp thống kê mô tả dùng để mô tả, trình bày, phân tích các số liệu của các lĩnh vực kinh tế xã hội, thực trạng sản xuất lúa ở tỉnh Vĩnh Long, mô tả đối tượng nghiên cứu sau đó rút ra kết luận dựa trên các số liệu được mô tả và các thông tin thu thập trong điều kiện không chắc chắn. Các công cụ trong thống kê mô tả như bảng thống kê, tần suất.
12
Bảng thống kê là một hình thức trình bày các tài liệu thống kê một cách hệ thống, hợp lý và rõ ràng nhằm nêu lên đặc trưng về mặt lượng của hiện tượng nghiên cứu. Tần suất là số lần suất hiện của quan sát.
2.4.5 Phương pháp so sánh
Phương pháp so sánh dùng để so sánh diện tích, sản lượng, năng suất sản xuất lúa qua các năm và các khu vực. Tính tốc độ tăng trưởng của của các chỉ tiêu về diện tích, năng suất, sản lượng… qua các năm và qua các khu vực. Các công cụ trong phương pháp so sánh như phương pháp so sánh tương đối và tuyệt đối.
Phương pháp so sánh số tương đối: để phân tích tốc độ tăng trưởng của các chỉ tiêu kinh tế qua các năm, so sánh giữa các chi tiêu khác. Được tính bằng cách lấy số tương đối năm sau trừ số tương đối năm trước. Thể hiện qua công thức:
Trong đó: Y0: Chỉ tiêu năm trước.
Y1: Chỉ tiêu năm sau.
ΔY: Biểu hiện tốc độ tăng trưởng của các chỉ tiêu kinh tế.
Phương pháp so sánh số tuyệt đối dùng để phân tích sự biến động của giá trị của các chỉ tiêu kinh tế qua các năm. Phương pháp so sánh số tuyệt đối được tính bằng cách lấy giá trị năm trước trừ giá trị năm sau trong cùng một chỉ tiêu.
Công thức: ΔY = Y1-Y0
Yo: Chỉ tiêu năm trước Y1: Chỉ tiêu năm sau
ΔY: là sự chênh lệch của các chỉ tiêu kinh tế 2.4.6 Phương pháp kiểm định giả thuyết
Kiểm định giả thuyết là dựa vào các thông tin mẫu để đưa ra kết luận bác bỏ hay chấp nhận về các giả thuyết nào đó của tổng thể. Tuy nhiên, chúng ta hiểu chấp nhận hay bác bỏ giả thuyết theo nghĩa xác suất.
2.4.7 Phương pháp DEA (data envelopment analysis)
Trong đo lường hiệu quả kỹ thuật có hai phương pháp: phương pháp tham số (Paramatric or econometrics) và phi tham số (Non-parame tricthods).
13
Và DEA là một phương pháp ước lượng theo hướng phi tham số, là sử dụng các số liệu thực đầu ra và đầu vào trên diện tích đất canh tác để phân tích từ đó đưa ra giải pháp khắc phục các hộ không đạt hiệu quả và không thống kê được trong nền kinh tế.
- DEA (phương pháp phân tích màng bao dữ liệu) là phương pháp tiếp cận ước lượng biên. Tuy nhiên, khác với phương pháp phân tích biến ngẫu nhiên (Stochastic Frontier) sử dụng phương pháp kinh tế lượng, DEA dựa vào kỹ thuật chương trình tuyến tính toán học (mathematical linear programming) để ước lượng cận biên sản xuất.
-Theo C.A. Lovell et al. (1993) and T. Coelli et al, (2005), hiệu quả kỹ thuật (Technical Efficiency, TE) được đo lường bởi mô hình phân tích màng bao dữ liệu trên cơ sở định hướng dữ liệu đầu vào theo biến cố định do quy mô (The Constant Returns to Scale Input-Oriented DEA Model, CRS-DEA Model). Xét một tình huống có N đơn vị quyết định (decision making unit- DMU), mỗi DMU sản xuất S sản phẩm bằng cách sử dụng M biến đầu vào khác nhau. Theo tình huống trên, để ước lượng TE, một tập hợp phương trình tuyến tính được xác lập và giải quyết cho từng DMU. Cụ thể để ước lượng TE cho DMUp, mô hình phân tích màng bao dữ liệu định hướng dữ liệu đầu vào theo quy mô cố định được định nghĩa như sau.
min ,xi* wi’xi*
subject to:
i
k y
y
j x
x
i N
i
ki ki i N
i
ji ji i
, 0
, 0
, 0
1 1
*
(1)
Trong đó: wi = vectơ đơn giá các yếu tố sản xuất của DMU thứ i, xi* = vectơ số lượng các yếu tố đầu theo hướng tối thiểu hoá chi phí sản xuất của DMU thứ i,
i = 1 to N (số lượng DMU), k = 1 to S (số sản phẩm), j = 1 to M (số biến đầu vào),
14
yki = lượng sản phẩm k được sản xuất bởi DMU thứ i, xji = lượng đầu vào j được sử dụng bởi DMU thứ i, i = các biến đối ngẫu.
Việc ước lượng TE theo mô hình (1) có thể được thực hiện bởi nhiều phần mềm thống kê khác nhau. Tuy nhiên, để thuận tiện ta sử dụng phần mềm DEAP phiên bản 2.1 trong nghiên cứu.
Bảng 2.1: Mô tả các biến sử dụng trong mô hình DEA
Các biến sử dụng Mô hình
Q = sản lượng lúa (kg) Y
Đầu vào sản xuất
Dientich = tổng diện tích đất (1000m2) X1
Laodong = tổng lao động (ngày) X2
Giong = lượng hạt giống (kg) X3
Phanbon = phân bón (kg) X4
Thuoc = lượng thuốc trừ sâu, bệnh… (lít) X5
Đơn giá đầu vào sản xuất
P_Dientich = giá thuê đất (1.000đ/1000m2) W1
P_Laodong = giá lao động (1.000đ/ngày) W2
P_Giong = giá giống (1.000đ/kg) W3
P_Phanbon = giá phân bón (1.000đ/kg) W4
P_Thuoc = giá thuốc trừ sâu, bệnh… (1.000đ/lít) W5
2.4.8 Ưu điểm của DEA so với các mô hình tham số
Không yêu cầu phải xác định một dạng hàm cụ thể khi xây dựng biến sản xuất;
Đường giới hạn biến sản xuất được xây dựng trực tiếp từ dữ liệu quan sát thông qua hệ thống phương trình tuyến tính. Vì thế, có thể ứng dụng trong những nghiên cứu với số lượng quan sát hạn chế;
Có thể sử dụng trong trường hợp nhiều sản phẩm đầu ra và nhiều yếu tố đầu vào;
15
Có thể sử dụng để ước lượng riêng biệt các loại hiệu quả sản xuất như hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả phân phối nguồn lực, hiệu quả sử dụng chi phí và hiệu quả theo quy mô sản xuất.
2.4.9 Công cụ MF (Biên sản xuất chung) và MTR (Tỷ số siêu kỹ thuật)
Trong đánh giá hiệu quả kỹ thuật bằng mô hình DEA, giá trị hiệu quả của từng đơn vị cụ thể trong mẫu quan sát được đo lường dựa trên cơ sở so sánh hiệu quả thực tế của đơn vị đó với hiệu quả của những đơn vị có hoạt động sản xuất tốt nhất trong mẫu. Tập hợp những đơn vị có hiệu quả cao nhất sẽ hình thành nên biên sản xuất của mẫu. Dựa trên nguyên lý đo lường hiệu quả của DEA, chúng ta thấy rằng hiệu quả của những đơn vị được đánh giá chỉ có thể so sánh được với hiệu quả của những đơn vị trong cùng một mẫu quan sát đang phân tích. Điều này có thể giải thích bởi vì mỗi nhóm quan sát đại diện cho những lĩnh vực khác nhau (ví dụ như nhóm hộ sản xuất lúa theo mô hình CĐL và nhóm nhóm hộ sản xuất lúa theo kiểu truyền thống) sẽ có những đặc điểm khác nhau và từ đó sẽ hình nên biên sản xuất riêng biệt cho từng nhóm. Những biên sản xuất này gọi là biên sản xuất của nhóm.
Để đánh giá và so sánh hiệu quả của các đơn vị trong những nhóm khác nhau nhưng có mối quan hệ với nhau (ví dụ như nhóm hộ sản xuất lúa theo mô hình CĐL và nhóm hộ sản xuất lúa theo kiểu truyền thống), các nhà nghiên cứu giả định rằng: các đơn vị trong những nhóm khác nhau ngoài việc có các đặc điểm riêng của nhóm, chúng còn có thể chia sẽ những vấn đề chung với nhau vì đây là những nhóm tuy là khác nhau nhưng có mối liên hệ với nhau (Quang Minh Nhựt, 2012). Ví dụ như nhóm nông dân trong sản xuất trong mô hình CĐL và ngoài mô hình ngoài việc khác nhau về mô hình sản xuất, sự liên kết với sản xuất, sự hợp tác với chính quyền và các công ty thì 2 nhóm có những đặc điểm giống nhau như cùng một địa bàn, cùng có điều kiện khí hậu, thời tiết và đất đai giống nhau,…Điều này đồng nghĩa rằng ngoài việc các nhóm khác nhau (nhưng có mối liên hệ với nhau) có những biên sản xuất khác nhau, họ còn chia sẽ chung một biên sản xuất – biên sản xuất này được gọi là biên sản xuất chung (MF). Biên sản xuất chung được định nghĩa như là biên giới hạn bao bọc tất cả các biên sản xuất riêng của các nhóm khác nhau.
Dựa vào mô hình DEA cùng với kỹ thuật xây dựng biên sản xuất chung, hiệu quả kỹ thuật của các đơn vị sẽ được đánh giá và so sánh không những với các đơn vị khác trong cùng một nhóm mà còn có thể so sánh với các đơn vị trong các nhóm khác nhau. Điều này được thực hiện bằng cách tính toán và so
16
sánh tỷ số siêu kỹ thuật (MTR – Metatechnology ratio) của các nhóm khác nhau. Tỷ số này được định nghĩa như sau:
(2) Trong đó: - MTRi(x,y) là tỷ số siêu kỹ thuật của đơn vị sản xuất thứ i;
- TEi(x,y) là hiệu quả kỹ thuật được ước lượng trên cơ sở so sánh với biên sản xuất chung của tất cả các nhóm của đơn vị thứ i;
- là hiệu quả kỹ thuật được ước lượng trên cơ sở so sánh với biên sản xuất của nhóm g của đơn vị thứ i.
Việc so sánh hiệu quả kỹ thuật của những đơn vị trong các nhóm khác nhau sẽ được thực hiện trên cơ sở so sánh giá trị trung bình của MTR của các nhóm với nhau. Nhóm nào có giá trị trung bình MTR lớn hơn sẽ đạt hiệu quả kỹ thuật trung bình cao hơn. Hiệu quả kỹ thuật, biên sản xuất nhóm, biên sản xuất chung và tỷ số siêu kỹ thuật được minh họa bởi đồ thị sau:
Nguồn: O’ Donnell et al., 2008
Hình 2.2: Hiệu quả kỹ thuật, biên sản xuất nhóm, biên sản xuất chung và tỷ số siêu kỹ thuật
Trong đồ thị trên, các biên sản xuất G1G1’ và G1G2’ tương ứng là biên sản xuất của các nhóm G1 và G2, trong khi biên sản xuất MTMT’ là biên sản
17
xuất chung cho cả 2 nhóm G1 và G2. Xem xét đơn vị sản xuất A đang sản xuất tại điểm A như trên đồ thị chúng ta thấy rằng:
- A là một đơn vị sản xuất thuộc nhóm G1;
- Hiệu quả kỹ thuật của A ước lượng theo biên sản xuất của nhóm G1 (G1G1’) được tính bởi tỷ số DB/DA;
- Hiệu quả kỹ thuật của A ước lượng theo biên sản xuất chung (MTMT’) được tính toán bởi tỷ số DC/DA.
Sử dụng công thức (2), MTR của đơn vị sản xuất A thuộc nhóm G1 sẽ được tính toán như sau: