- 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). +
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.
- 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
Nguồn vốn đầu tư cho sản xuất của người dân còn hạn hẹp nên nhà nước cần có chính sách hỗ trợ vốn đầu tư cho nông dân. Bên cạnh đó diễn biến bất thường của thời tiết đã gây thiệt hại lớn cho sản xuất nông nghiệp. Vì vậy nhà nước cần có chính sách đầu tư thỏa đáng cho công tác thủy lợi để nông dân có thể chủ động được nguồn nước phục vụ tốt cho sản xuất nông nghiệp và hỗ trợ, tổ chức các lớp tập huấn kỹ thuật.
2.5.4.4. Lao động
Trong nông thôn nguồn lao động dồi dào, lực lượng lao động này có thể nói là dư thừa vì nông nghiệp mang tính chất mùa vụ, nên cần tìm giải pháp để giải quyết nguồn lao động này. Vào mùa thu hoạch thì có thể giải quyết một phần ngoài mùa vụ chủ yếu không có việc làm, có một số lao động nhàn rỗi thì đã đi làm ở tỉnh, thành phố. Do đó khi đến mùa vụ thiếu nguồn lao động dẫn đến thuê mướn lao động giá cao.
2.5.4.5. Thị trường
Trong sản xuất kinh doanh phải theo nhu cầu thị trường, không thể sản xuất những gì mình có mà không tiêu thụ được, trong nghiên cứu đề tài này cũng vậy sản xuất lúa và nuôi trồng thủy sản phải đáp ứng theo nhu cầu thị trường tiêu thụ nội địa và xuất khẩu, việc gia nhập vào tổ chức thương mại thế giới (WTO) là cơ hội vừa là thách thức cho nông dân trong việc sản xuất sản phẩm nông nghiệp, đòi hỏi sản phẩm sản xuất đảm bảo chất lượng.
2.5.4.6. Các nhân tố khác
a. Phân bón: Phân bón cũng là thành phần quan trọng trong quá trình sản xuất của nông hộ. Tuy nhiên mỗi loại cây trồng khác nhau, ở những giai đoạn khác nhau, gieo trồng trên những loại đất không giống nhau đều có cách bón phân khác nhau. Vì vậy, để cây trồng đạt hiệu quả cao thì cần phải bón đúng lúc, đúng cách.
b. Giống: là phương tiện sản xuất rất quan trọng trong nông nghiệp. Việc chọn giống thích hợp sẽ giúp: tăng năng suất, cải thiện phẩm chất cây trồng, tăng tính chống chịu của giống cây trồng, tăng tính thích nghi của giống đối với điều kiện cơ giới hóa trong sản xuất.
c. Nông dược: Trong quá trình sản xuất của nông hộ ngày nay, chịu ảnh hưởng mạnh mẽ của thiên tai, dịch bệnh,... vậy, cần phải phun đúng thuốc, đúng lúc, đúng cách, đúng liều lượng, có như thế mới góp phần nâng cao thu nhập và giảm thiểu chi phí.
Chương 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 3.1.Tổng quan về chi phí sản xuất của 2 mô hình
3.1.1. Mô hình lúa đơn
Chi phí đầu vào của mô hình sản xuất lúa đơn gồm nhiều chi phí như phân bón, nông dược, chăm sóc,... theo kết quả tính toán từ dữ liệu điều tra khảo sát ta có cơ cấu chi phí của mô hình sản xuất lúa đơn được mô tả như sau:
Bảng 3.1. Cơ cấu chi phí mô hình lúa đơn
Đơn vị tính : đồng/ha
Khoản mục chi phí Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Tỷ trọng
Chi phí phân bón 4.000.000 20.000.000 12.346.872 21,22 Chi phí nông dược 3.700.000 20.000.000 10.707.106 18,40
Chi phí gặt 3.184.615 9.500.000 6.914.736 11,88
Chi phí chăm sóc 461.538 10.000.000 6.808.431 11,70
Chi phí giống 430.769 9.000.000 4.820.189 8,28
Chi phí thuê mướn 2.166.667 5.384.615 3.279.524 5,64
Chi phí suốt 1.200.000 20.000.000 3.181.907 5,47
Chi phí làm đất 276.923 7.200.000 2.391.957 4,11
Chi phí vận chuyển 1.615.385 10.000.000 2.095.272 3,60
Chi phí bơm tưới 500.000 9.333.333 2.045.929 3,52
Chi phí bảo quản 384.615 20.000.000 1.678.236 2,88
Chi phí khác 784.615 1.666.667 1.167.415 2,00
Chi phí sạ 92.308 3.076.923 756.444 1,30
Tổng chi phí 58.194.019 100
Nguồn: từ kết quả điều tra năm 2011
Từ bảng 3.1 nông dân sản xuất phải chịu các chi phí như: chi phí phân bón 21,22%, chi phí nông dược 18,4%, chi phí gặt 11,88%, chi phí chăm sóc 11,7%, chi phí giống 8,28%, chi phí thuê mướn 5,64%, chi phí suốt 5,47%, chi phí làm đất 4,11%, chi phí vận chuyển 3,6%, chi phí bơm tưới 3,52%, chi phí bảo quản 2,88%, chi phí sạ 1,3% và chi phí khác 2%. Trong c á c kh o ản c hi phí phân bón chiếm tỷ trọng lớn nhất 2 1 , 2 2 % tương đương với 12.346.872 đồng/ha/năm, chi phí phân bón thấp nhất 4.000.000 đồng/ha, lớn nhất là 20.000.000 đồng/ha/năm. Chi phí nông dược chiếm 18,40% tương đương với 10.707.106 đồng/ha/năm, thấp nhất là 3.700.000 đồng/ha/năm, lớn nhất là 2 0 .000.000 đồng/ha/năm. Phân bón cung cấp chất dinh dưỡng cho cây lúa phát triển đồng thời trả lại cho đất lượng chất bị mất sau mỗi vụ,
bên cạnh đó do quá trình canh tác độc canh cây lúa nên đất ngày càng kém màu mỡ, tình hình sâu bệnh, dịch hại phát triển, để cải thiện đất canh tác người nông dân thường sử dụng biện pháp quen thuộc nhất là bón phân và phun thuốc, nên đây là hai loại chi phí mà nông dân đầu tư nhiều trong vụ. Chi phí gặt lúa chiếm 11,88% tương đương 6.914.736 đồng/ha/năm, Chi phí gặt chủ yếu thủ công, thuê mướn nhân công cao, chưa có máy gặt liên hợp. Chi phí chăm sóc 11,7% tương đương 6.808.431 đồng/ha/năm, thấp nhất là 461.538 đồng/ha/năm, lớn nhất là 10.000.000 đồng/ha/năm, đây là chi phí cơ hội của người dân bỏ ra để chăm sóc ruộng trong suốt quá trình sản xuất.
Chi phí giống chiếm 8,28% tương đương với 4.820.189 đồng/ha, lớn nhất 9.000.000 đồng/ha và thấp nhất 430.769 đồng/ha/năm.