2.4.1. Thu nhập dữ liệu
- Dữ liệu thứ cấp:Báo cáo tình hình thực hiện kế hoạch kinh tế - xã hội của UBND huyện Long Mỹ qua các năm ( từ năm 2008-2012), báo cáo của phòng kinh tế huyện; số liệu niên giám thống kê huyện Long Mỹ 2010; 2011; 2012, quy hoạch tổng thể phát triển kinh tế xã hội huyện Long Mỹ, tỉnh Hậu Giang đến năm 2020, ban hành kèm theo Quyết định số 2527/QĐ-UBND ngày 10/11/2008 của Uỷ ban nhân dân tỉnh Hậu Giang; Quy hoạch tổng thể phát triển kinh tế xã hội tỉnh Hậu Giang đến năm 2020 ban hành kèm theo Quyết định số 105/QĐ-TTg ngày 16 tháng 5 năm 2006 của Thủ tướng Chính phủ;
- Dữ liệu sơ cấp: thu thập bằng bảng câu hỏi trực tiếp từ hộ nông dân, sử dụng phương pháp điều tra lấy mẫu ngẫu nhiên theo phương pháp phân tầng, tổng số mẫu là 302 mẫu, trong đó 133 mẫu hộ sản xuất lúa đơn, 169 mẫu hộ sản xuất lúa – thủy sản, tại các xã: Long Trị, Long Trị A, Vĩnh Viễn, Lương Tâm, Lương Nghĩa, Thuận Hưng, Xà Phiên, Long Bình, Long Phú và Thị Trấn Trà Lồng của huyện Long Mỹ, tỉnh Hậu Giang. Dữ liệu sau khi thu thập được xử lý bằng phần mềm Microsoft Exell, trong quá trình điều tra và nhập liệu có thể xảy ra thiếu sót hay sai lệch nên dữ liệu được tiến hành làm sạch trước khi thống kê và tính toán các chỉ tiêu cần thiết. Điều này đảm bảo cho số liệu đưa vào phân tích đầy đủ và thống nhất, nhờ đó kết quả đưa ra sẽ có độ chính xác cao hơn. Phương pháp thực hiện làm sạch: sử dụng bảng tần số để rà soát lại tất cả các biến quan sát nhằm tìm ra các biến thông tin sai lệch hay thiếu sót gồm: độ tuổi, số lao động thường xuyên, trình độ học vấn.
Bảng 2.10. Phân bố mẫu theo độ tuổi của chủ hộ
Độ tuổi Tần số (hộ) Tấn suất (%) Dưới 30 tuổi 41 13,58 Từ 31 tuổi đến 45 tuổi 91 30,13 Từ 46 đến 60 tuổi 121 40,07 Trên 60 tuổi 49 16,23 Tổng cộng 302 100
Tổng số hộ điều tra là 302 hộ trong đó độ tuổi của chủ hộ được chia ra như sau: dưới 30 tuổi 41 hộ chiếm 13,58%, từ 31 đến 45 tuổi 91 hộ chiếm 30,13%, tuổi từ 46 đến 60 là 121 chiếm 40,07%, trên 60 tuổi 49 hộ chiếm 16,23%
Bảng 2.11. Phân bố lao động chính thường xuyên tham gia lao động
Độ tuổi Tần số (người) Tấn suất (%) Dưới 16 tuổi 12 0,92 Từ 16 đến 30 tuổi 374 28,75 Từ 31 tuổi đến 45 tuổi 602 46,27 Từ 46 đến 60 tuổi 280 21,52 Trên 60 tuổi 33 2,54 Tổng cộng 1.301 100
Nguồn: Số liệu điều tra 302 hộ năm 2011
Theo kết quả bảng 2.11 ta có Trong tổng số 302 hộ điều tra, có tổng số lao động là 1.301 người trực tiếp lao động, bình quân mỗi hộ có khoảng 4,3 lao động. Tuổi tham gia lao động chiếm tỷ trọng lớn là từ 31 đến 45 tuổi là 602 lao động, chiếm 46,27% kế đến là từ 16 đến 30 tuổi 374 lao động chiếm 28,75%, lao động từ 46 đến 60 là 280 người chiếm 21,54% còn lao động trên 60 tuổi 33 người chiếm 2,54%, lao động dưới 16 tuổi 12 người chiếm 0,92%. Như vậy lao động tham gia trong sản xuất nông nghiệp đa số lao động trẻ nằm trong độ tuổi lao động. Tuy nhiên có nguồn lao động trẻ nhưng trình độ chuyên môn ở dạng thấp, đa số dưới cấp 2. Được mô tả chi tiết ở bảng 2.12 như sau:
Bảng 2.12. Phân bố theo trình độ học vấn của các lao động chính
Trình độ Tần số (người) Tấn suất (%) Cấp 1 94 7,23 Cấp 2 626 48,12 Cấp 3 232 17,83 Trung cấp 43 3,31 Đại học 62 4,77 Khác 244 18,74 Tổng cộng 1.301 100
Theo kết quả thống kê tại bảng 2.12 trong tổng số tham gia lao động 1.301 người có trình độ đại học 62 người, chiếm 4,77%, trung cấp 43 người chiếm 3,31%, tốt nghiệp cấp 3 là 232 người chiếm 17,83%, cấp 2 là 626 người chiếm 48,12%, cấp 1 là 94 người chiếm 7,23%, còn lại 244 người chiếm 18,74% rơi vào tình trạng đọc viết yếu và kém. Như vậy Lao động của người dân trong vùng khảo sát đa số là lao động phổ thông.
2.4.2. Khung tính toán các chỉ tiêu tài chính: 2.4.2.1. Các khoản chi phí liên quan đến 2 mô hình: 2.4.2.1. Các khoản chi phí liên quan đến 2 mô hình:
Đơn vị tính : đồng/ha
Khoản mục chi phí Lúa đơn Lúa - thủy sản
Chi phí phân bón x x
Chi phí nông dược x x
Chi phí gặt x x
Chi phí chăm sóc x x
Chi phí giống x x
Chi phí thuê mướn x x
Chi phí suốt x x
Chi phí làm đất x x
Chi phí vận chuyển x x
Chi phí bơm tưới x x
Chi phí bảo quản x x
Chi phí khác x x
Chi phí sạ x x
Tổng chi phí lúa x x
Chi phí cải tạo ao x (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Chi phí giống x
Chi phí thức ăn x
Chi phí chăm sóc x
Chi phí nông dược x
Chi phí lưới đăng x
Chi phí làm bờ bao x
Chi phí khác x
Chi phí thủy sản x
Tổng chi phí x
2.4.2.2. Khung tính toán các khoản chi phí liên quan đến 2 mô hình:
- Giá thành sản xuất lúa bình quân của 1 hộ (đồng/kg): bằng tổng chi phí sản xuất của hộ chia cho tổng sản lượng lúa của hộ trong năm.
- Giá bán lúa bình quân của mô hình bằng doanh thu trung bình chia sản lượng trung bình của các hộ.
- Doanh thu hộ, tổng chi phí, thu nhập được điều tra từ bảng câu hỏi;
- Doanh thu 1ha, chi phí 1ha, thu nhập 1 ha được tính toán từ số liệu điều tra chia cho diện tích.
+ Doanh thu (đồng/ha): Số liệu điều tra
+ Chi phí (đồng/ha): từng loại chi phí bằng chi phí điều tra của từng hộ cung cấp chia cho diện tích của từng hộ.
+ Thu nhập (đồng/ha): Tổng doanh thu (đồng/ha) – Tổng chí phí (đồng/ha). 2.5. Phương pháp phân tích và xử lý số liệu.
Số liệu được ghi nhận, mã hoá, nhập vào máy để kiểm tra và tính toán trước khi thực hiện việc xử lý và phân tích.
Phần mềm hỗ trợ trong nghiên cứu là CSPro 4 sử dụng thiết kế bản câu hỏi và nhập liệu, kiểm tra nhập liệu, từ chương trình CSPro xuất ra tập tin Excel để hiệu chỉnh làm sạch số liệu, đưa file Excel vào phần mềm SPSS 16.0 để phân tích. Phương pháp phân tích trong nghiên cứu của đề tài này là thống kê mô tả, kiểm định trung bình mẫu độc lập (independent sample T-test) để kiểm định sự khác biệt của 2 mô hình. Bên cạnh đó sử dụng hàm hồi quy tuyến tính dạng logarith để tìm mối tương quan giữa thu nhập và các yếu tố ảnh hưởng đến từng mô hình.
2.5.1. Lý thuyết về kiểm định trung bình mẫu độc lập
- Kiểm định trung bình mẫu độc lập (independent sample T-test): khi hai yếu tố nghiên cứu là biến định tính và định lượng. Kiểm định trung bình mẫu độc lập cho biết giá trị trung bình của một yếu tố thuộc vào hai nhóm độc lập có sự khác biệt hay không. Theo lý thuyết về kiểm định trung bình mẫu độc lập, kết quả xảy ra 2 trường hợp:
- Trường hợp 1: Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene’s nhỏ hơn 0,05 ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần phương sai không bằng nhau (Equal variances assumed). Nếu p-value của giá trị t <0,05 thì ta kết luận giá trị trung bình của yếu tố 2 nhóm là khác biệt có ý nghĩa với độ tin cậy α (α = 95%).
- Trường hợp 2: Nếu giá trị Sig. trong kiểm định Levene >= 0,05 ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định t ở phần phương sai bằng nhau (Equal variances not assumed). Nếu p-value của giá trị t <0,05 thì ta kết luận giá trị trung bình của yếu tố 2 nhóm là khác biệt có ý nghĩa với độ tin cậy α (α = 95%).
2.5.2. Sử dụng hàm hồi quy tuyến tính dạng logarith để tìm mối tương quan giữa thu nhập và các yếu tố ảnh hưởng. giữa thu nhập và các yếu tố ảnh hưởng.
a. Mô hình hồi quy lúa đơn:
Thu nhập của nông dân trong việc sản xuất lúa ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau như: diện tích, giá bán, chi phí nông dược, chi phí đất, chi phí giống, chi phí nhiên liệu bơm tưới , Chi phí phân bón, chi phí thu hoạch, giá bán[1]; Chi phí, Năng suất, kiến thức nông nghiệp [8]
Biến phụ thuộc Y là thu nhập/ha. Các biến độc lập bao gồm:
Tên biến Diễn giải Kỳ vọng tương quan
với thu nhập
X1 Diện tích (1.000m2). + (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
X2 Chi phí giống (đồng/ha). -
X3 Chi phí nông dược (đồng/ha). -
X4 Chi phí khác (đồng/ha). -
X5 Năng suất (tấn/ha) +
X6 Giá bán. (đồng/kg) +
X7 Tuổi chủ hộ ( số tuổi) +
X8 Trình độ học vấn chủ hộ ( số năm học) +
X9 Số lao động ( người) -
X10 Chi phí phân bón (đồng/ha). -
Ta có phương trình hồi qui nhiều chiều thể hiện mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. LnΥ = β0 + β1LnX1 + β2LnX2 + ……..+β10X10
b. Mô hình hồi quy lúa - thủy sản
Thu nhập của nông dân trong việc sản xuất lúa và nuôi thủy sản trên ruộng ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau như: diện tích, giá bán, chi phí thu hoạch, chi phí nhiên liệu bơm nước, kinh nghiệm của nông dân, số lao động gia đình tham gia, chi phí làm đất, chi phí giống , Chi phí phân bón, có chi phí nông dược, giá bán,chi phí con giống và chi phí thức ăn công nghiệp [1];
Biến phụ thuộc Y là thu nhập/ha. Các biến độc lập gồm:
Tên biến Diễn giải Kỳ vọng tương quan
với thu nhập
X1 Diện tích (1.000m2). +
X2 Chi phí giống (đồng/ha). -
X3 Chi phí nông dược (đồng/ha). -
X5 Năng suất (tấn/ha) +
X6 Giá bán. (đồng/kg) +
X7 Tuổi chủ hộ ( số tuổi) +
X8 Trình độ học vấn chủ hộ ( số năm học) +
X9 Số lao động ( người) -
X10 Chi phí phân bón (đồng/ha). -
X11 Năng suất thủy sản ( tấn/ha) +
X12 Giá bán thủy sản ( đồng/kg) +
Ta có phương trình hồi qui nhiều chiều thể hiện mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. LnΥ = β0 + β1LnX1 + β2LnX2 + ……..+β12X12
2.5.3. Sử dụng SPSS để phân tích hồi quy. a. Các thông số cơ bản có trong hàm hồi quy: a. Các thông số cơ bản có trong hàm hồi quy:
- 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. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Hệ số xác định R2 đã điều chỉnh (Adjusted – Square) 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 nhỏ hơn mức ý nghĩa α nào đó.
- Coeficents ( hệ số ): hệ số biến độc lập trong mô hình hồi quy t_Stat: Giá trị thống kê khác với kiểm nghiệm F cho mối quan hệ tuyến tính của tất cả các biến độc lập với biến phụ thuộc. Kiểm nghiệm t cho biết có hay không một mối quan hệ hồi quy giữa một biến độc lập cụ thể Xi với biến phụ thuộc Y; nếu t_stat = 0 thì Xi không ảnh hưởng đến Y.
b. Hệ thống kiểm định:
(1). Kiểm định tương quan từng phần của các hệ số hồi quy:
Mục tiêu kiểm định này là xem xét các biến độc lập tương quan có ý nghĩa với biến phụ thuộc hay không ( xét riêng từng biến độc lập). Khi mức ý nghĩa (significance, Sig.) của hệ số hồi quy từng phần có độ tin cậy ít nhất 95% (Sig. <0.05), kết luận tương quan có ý nghĩa thống kê giữa biến phụ thuộc và biến độc lập.
(2) Mức độ phù hợp mô hình:
Mục tiêu kiểm định này là nhằm xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc hay không. Mô hình được xem xét là không phù hợp khi tất cả các hệ số hồi quy đều bằng không, mô hình được xem xét là phù hợp ít nhất một hệ số hồi quy khác không.
Giả thuyết H0: các hệ số hồi quy đều bằng không H1: có ít nhất hệ số hồi quy khác không
Sử dụng phân tích phương sai ( Analysis of variane, ANOVA) để kiểm định. Nếu mức ý nghĩa đảm bảo có độ tin cậy ít nhất 95% ( Sig<0,05) ta chấp nhận giả thuyết H1 mô hình được xem là phù hợp.
(3). Hiện tượng đa cộng tuyến:
Hiện tượng đa cộng tuyến (Muliticollinearity) là hiện tượng các biến độc lập có quan hệ gần như tuyến tính. Việc bỏ qua hiện tượng đa cộng tuyến sẽ làm cho
các sai số chuẩn cao hơn, giá trị thống kê thấp hơn và có thể không có ý nghĩa. Sử dụng ma trận tương quan pearson. Nếu hệ số tương quan của các biến độc lập với nhau nhỏ hơn 0,5, có thể chấp nhận không có hiện tượng đa cộng tuyến. Ngoài ra còn sử dụng thước đo độ phóng đại phương sai (Variance inflation Factor, VIF) để kiểm định hiện tương tương quan giữa các biến độc lập. Điều kiện VIF nhỏ 10 để không có hiện tượng đa cộng tuyến.
(4). Hiện tượng phương sai phần dư không đổi (Heteroskedasticity) Phương sai phần dư thay đổi là hiện tượng các giá trị phần dư có phân phối không giống nhau, và giá trị phương sai không như nhau. Bỏ qua phương sai của phần dư thay đổi sẽ làm cho ước lượng OLS của hệ số hồi quy không hiệu quả. Sử dụng kiểm định spearman, nếu mức ý nghĩa (Sig) của các hệ số tương quan hạng spearman đảm bảo lớn hơn 0,05, kết luận phương sai phần dư không đổi.
2.5.4. Những nhân tố tác động đến hiệu quả của hai mô hình
Mô hình lúa đơn các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả gồm có: Điều kiện tự nhiên, yếu tố kỹ thuật, chính sách hỗ trợ Nhà nước, thị trường, các biến đầu vào, các biến đầu ra [1].
Mô hình lúa – Thủy sản các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả gồm: điều kiện tự nhiên, yếu tố kỹ thuật, chính sách hỗ trợ của Nhà nước, lao động, thị trường, các yếu tố khác như: phân bón, giống, nông dược [1].
2.5.4.1. Điều kiện tự nhiên
Cả hai mô hình đều phụ thuộc rất nhiều vào điều kiện tự nhiên, nhất là diễn biến của thời tiết, khí hậu cũng như nguồn nước và lượng mưa. Vì vậy, việc bố trí lịch thời vụ phù hợp với điều kiện khí hậu, thời tiết là yếu tố quyết định đến hiệu quả của mô hình.
2.5.4.2. Yếu tố kỹ thuật
Kỹ thuật canh tác của người dân ảnh hưởng đến hiệu quả của 2 mô hình trong điều kiện yêu cầu của thị trường hiện nay, thì sản phẩm nông thủy sản, sản xuất ra phải có chất lượng.
Đối với mô hình lúa đơn: kỹ thuật 3 giảm 3 tăng, 1 phải 5 giảm. Đối với mô hình lúa - thủy sản: áp dụng kỹ thuật mô hình lúa đơn cho vụ lúa, kỹ thuật nuôi thủy sản trên ruộng lúa để đảm bảo hiệu quả vụ thủy sản. Do đó chính quyền địa phương phải thành lập các câu lạc bộ hướng dẫn kĩ thuật cho nông dân, để áp dụng theo từng mô hình cụ thể.
2.5.4.3. Chính sách hỗ trợ của nhà nước (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Nguồn vốn đầu tư cho sản xuất của người dân còn hạn hẹp nên nhà nước cần có