II. cao su kinh doanh
2.3.4. Phân tích các nhân tố đầu vào ảnh hưởng đến sản lượng mũ cao su của các hộ điều tra
hộ điều tra
MH dạng hàm Cobb-Douglas: Để lượng hóa các các nhân tố ảnh hưởng đến thu nhập bình quân trên ha. MH này được thể hiện như sau:
jDj i i e AX
Y
Với MH hàm sản xuất trong phạm vi nghiên cứu này và lý thuyết kinh tế chúng tôi kỳ vọng khi chi phí chi phí lao động bình quân trên ha (X1); chi phí phân bón bình quân trên ha (X2); Chi phí thuốc BVTV bình quân trên ha (X3) tăng lên thì giá trị sản xuất cũng sẽ tăng lên.
Bên cạnh đó chúng tôi cũng hy vọng các biến vùng (D1= 1 là xã Hương Phú,D1= 0 là xã khác; D2 =1 là xã Hương Hòa, D2=0 là xã khác), kinh nghiệm(D3=1 kinh nghiêm <= 7 năm, D3=0 kinh nghiệm khác; D4=1 kinh nghiệm từ 7-10 năm, D4 =0 kinh nghiệm khác);sẽ ảnh hưởng giá trị sản xuất với mức ý nghĩa thống kê chấp nhận được đối với biến phụ thuộc (Y).
Mô hình hồi quy để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến năng suất mủ cao su trên ha trong 1 chu kỳ trồng rừng được xây dựng như sau:
Y = AX1α1 X2α2 X3α3 e β1D1 + β2D2+ β3D3+ β4D4 Hay:
LnY = LnA + α1LnX1 + α2LnX2 + α3LnX3 ++ β1D1 + β2D2 + β3D3+ β4D4.
Bảng 2.13: Các nhân tố đầu vào ảnh hưởng đến sản lượng mũ cao su của các hộ điều tra
Chỉ tiêu Hệ số ước lượng chuẩn Std-Sai số error t Mức độ tin cậy (αi, βj) ( P-value) Hệ số tự do 7,479 0,202 37,043 0,000 lnx1 0,143 0,031 4,536 0,000 lnx2 0,176 0,050 3,550 0,001 lnx3 0,080 0,017 4,805 0,000 Xa Huong phu -0,099 0,020 -4,838 0,000
Xa Huong Hoa -0,032 0,010 -3,102 0,003 kinh nghiem 0,023 0,009 2,475 0,016 kinh nghiem 1 0,022 0,008 2,678 00,009 R2 98,40 F 556,59 Số quan sát (N) 76,00 Mức ý nghĩa: 95%: **
Hàm sản xuất Cobb-Douglas của các hộ cao su tiểu điền được điều tra có dạng:
Y = 7,479 .X10,143. X20,176 .X30,080 . e (-0,099D1) (-0,032D2) (0,023D3) (0,022D4)
Qua phân tích hàm sản xuất cho ta mô hình trên là phù hợp với thực tế với mức ý nghĩa
95,00%. Hệ số tương quan điều chỉnh (R2 điều chỉnh) là 98,40%, có nghĩa là 98,40 % sự biến
động giá trị sản xuất của các hộ điều tra là do các yếu tố trong mô hình tạo ra. Còn 1,60% sự biến động của giá trị sản xuất của các hộ điều tra là do các yếu tố ngoài mô hình tạo ra...
Hệ số hồi quy của biến chi phí lao động là 0,143 với mức ý nghĩa 95%, điều này nói
lên rằng trong điều kiện cố định các yếu tố khác trong MH ở mức trung bình mẫu, nếu tăng đầu tư chi phí lao động trên 1 ha trồng cao su lên 1% thì giá trị thu nhập trên ha sẽ tăng thêm 0,143%.
Tương tự, hệ số hồi quy của biến chi phí phân bón là 0,176 với mức ý nghĩa 95%,
điều này nói lên rằng trong điều kiện cố định các yếu tố khác trong MH ở mức trung bình mẫu, nếu tăng đầu tư phân bón trên 1 ha lên 1% thì giá trị thu nhập trên ha sẽ tăng thêm 0,176%.
Tương tự, hệ số hồi quy của biến chi phí thuốc BVTV là 0,08 với mức ý nghĩa 95%,
điều này nói lên rằng trong điều kiện cố định các yếu tố khác trong MH ở mức trung bình mẫu, nếu tăng đầu tư thuốc BVTV trên 1 ha lên 1% thì giá trị thu nhập trên ha sẽ tăng thêm 0,08%.
Kết quả phân tích trên cũng cho ta thấy hệ số hồi quy của biến giả D1, D2 (vùng) (D1=1, xã Hương Phú, D1=0, xã khác, D2=1 xã hương Hòa, D2=0, xã khác)là (-0,099) và (-
0,032) với mức ý nghĩa 95%, mang dấu âm, nói lên rằng có sự khác biệt về hiệu quả trồng
cao su giữa xã Thượng Quảng so với xã Hương Phú và xã Hương Phú. Hộ cao su tiểu điền ở Thượng Quảng có hiệu quả hơn hộ cao su tiểu điền xã Hương Hòa và Hương Phú.
Hệ số hồi quy của biến giả D3, D4 (kinh nghiệm) (kinh nghiệm D1=1, king nghiệm <= 7 năm, D1=0, khinh nghiệm khác, D4 =1 kinh nghiệm 7 -10 năm, D4 = 0 kinh nghiệm khác) tương ứng (0,023) và (0,022) với mức ý nghĩa 95% , nói lên sự khác biệt giữa kinh nghiệm của các hộ khai thác trên 10 năm so với các hộ mới bắt đầu khai thác và đang trong thời kỳ kiến thiết cơ bản. Kinh nghiệm của các chủ hộ trong thời kỳ KTCB và bắt đầu khái thác ít ảnh hưởng tới sự biến động của giá trị sản xuất và thời kỳ này cao su chưa khai thác hay sản lượng mũ khai thác chưa điều so với những hộ cao su tiểu điền kinh nghiệm trên 10 năm vì lúc này sản lượng mũ đã bắt đầu đi vào ổn định.