4. Nội dung nghiên cứu
3.1.2.3.Phân tích tác động của các yếu tố đầu vào làm ảnh hưởng đến
quả sản xuất lúa
Các yếu tố đầu vào được đầu tư sản xuất lúa của các hộ nông dân tại huyện Châu Thành bao gồm diện tích đất canh tác, kinh nghiệm canh tác, chi phí: giống, phân bón, thuốc bảo vệ thực vật, nhân công, năng suất, giá bán lúa. Các yếu tố này được dự đoán sẽ ảnh hưởng đến yếu tố đầu ra, đó là tỷ suất lợi nhuận theo từng vụ.
Tuy nhiên, để xác định các yếu tố đầu vào thực tế có tác động đến tỷ suất lợi nhuận hay không? Và mức độ tác động của từng yếu tố đó đến lợi nhuận như thế nào? Ta sử dụng hàm mô hình hồi quy đa biến để phân tích biến phụ thuộc là tỷ suất lợi nhuận chịu ảnh hưởng bởi những yếu tố nào thông qua công cụ phân tích hồi quy trên chương trình SPSS.
Phương trình hồi quy đa biến được thiết lập như sau:
Y = α0 + α1X1 + α2X2 + α3X3 + α4X4 + α5X5 + α6X6 + α7X7 + α8X8
Trong đó:
Y: Tỷ suất lợi nhuận (lần): là tỷ số lợi nhuận/doanh thu (TSLN)
X1: diện tích canh tác (công): là tổng diện tích nông hộ canh tác lúa (DT) X2: kinh nghiệm canh tác (năm): là số măm hộ trồng lúa (KN)
X3: chi phí giống (đồng/công): chi phí mua giống để gieo sạ (CPG)
X4: chi phí phân bón (đồng/công): là số tiền nông hộ chi ra để mua phân bón cho lúa (CPPB)
X5: chi phí thuốc bảo vệ thực vật (đồng/công): là số tiền hộ chi ra để mua thuốc bảo vệ thực vật để phun xịt cho lúa (CPTBVTV)
X6: chi phí thuê nhân công (đồng/công): là số tiền chi ra để thê mướn lao động trong các khâu sản xuất (CPNC)
X7: giá bán lúa (đồng/kg) (GB)
X8: Năng suất (kg/công): là lượng lúa thu hoạch được trên 1 công (NS)
Ghi chú: 1 công = 1.000m2 = 0,1ha
Sử dụng hệ số b từ kết quả hồi quy trên chương trình SPSS để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến TSLN từ hoạt động sản xuất lúa của nông hộ qua các vụ, cụ thể như sau:
* Vụ Đông Xuân:
KẾT QUẢ MÔ HÌNH HỒI QUY ĐA BIẾN VỤ ĐÔNG XUÂN Ở HUYỆN CHÂU THÀNH, TỈNH SÓC TRĂNG
Thông qua công cụ phân tích hồi quy bằng chương trình SPSS, ta có kết quả mô hình hồi quy đa biến vụ Đông Xuân như sau:
Bảng 3.15: Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến TSLN vụ Đông Xuân
Tên các biến độc lập Ký hiệu biến Hệ số (b) Chỉ số (t) Mức ý nghĩa
Hằng số 0,220 3,713 0,000
Diện tích X1 -0,015 -1,157 0,249
Kinh nghiệm X2 0,007 0,621 0,536
Chi phí giống X3 -0,015 -5,362 0,325
Chi phí phân bón X4 -0,021 -22,762 0,000
Chi phí thuốc bảo vệ
thực vật X5 -0,028 -18,318 0,000
Chi phí thuê nhân
công X6 -0,020 -27,052 0,000 Giá bán lúa X7 0,088 7,114 0,000 Năng suất X8 0,039 35,740 0,000 Hệ số xác định R2 0,891 Chỉ số F 18,88 Sig.F 0,000
Nguồn: Kết quả phân tích mô hình hồi quy đa biến từ số liệu điều tra
Từ kết quả xây dựng mô hình được trình bày ở bảng 3.15 ta tiến hành xem xét, đánh giá mối tương quan giữa bản thân các yếu tố giải thích cũng như mối quan hệ giữa các yếu tố với TSLN của hộ nông dân, đồng thời kiểm tra mức độ phù hợp của mô hình. Trên cơ sở đó đưa ra mô hình hoàn chỉnh.
- Trước tiên ta xem xét mối tương quan giữa chính các yếu tố giải thích cho TSLN của hộ nông dân trồng lúa ở vụ Đông Xuân. Giá trị Dubin-Watson bằng 2,017 (dưới 3) chứng tỏ rằng các yếu tố này tác động với nhau không đáng kể, hiện tượng đa cộng tuyến có thể bỏ qua do hệ số phóng đại của phương sai VIF của các biến đều nhỏ hơn 10, vậy các giá trị phân tích trong mô hình là đáng tin cậy. Dó đó, có thể tin tưởng rằng các biến giải thích có
tác động đến TSLN của hộ nông dân ở vụ này. Chính vì sự tương quan giữa các yếu tố rất nhỏ, khi một yếu tố thay đổi, ta có thể ước lượng gần như chính xác sự thay đổi về TSLN qua hệ số tác động của biến giải thích đó. Đây cũng là điều kiện thuận lợi khi ta thực hiện những biện pháp tác động đến các yếu tố này để làm thay đổi TSLN của nông hộ.
- Mức ý nghĩa của biến diện tích là 0,249, kinh nghiệm sản xuất là 0,536 và chi phí giống là 0,325 ở vụ Đông Xuân cho thấy 3 biến này không có ý nghĩa giải thích cho mô hình (do sig.>0,05), hay nói cách khác diện tích, kinh nghiệm sản xuất và chi phí giống không ảnh hưởng đến TSLN ở vụ Đông Xuân của nông hộ.
- Đánh giá sự phù hợp của mô hình: Giá trị R2 khá cao (=0,891) cho thấy mô hình được xây dựng phù hợp với mẫu. Có nghĩa là các yếu tố được đưa vào mô hình có tác động đến TSLN của hộ nông dân sản xuất lúa vụ Đông xuân. Như vậy, phương trình thể hiện TSLN của người nông dân sản xuất lúa vụ Đông Xuân theo các biến tác động đến nó là:
Y = 0,22 – 0,021X4 - 0,028X5 – 0,020X6 + 0,088X7 + 0,039X8
Hay có thể viết lại như sau:
TSLN = 0,22 – 0,021 CPPB – 0,028 CPTBVTV – 0,020 CPNC + 0,088 GB + 0,039 NS
Tổng hợp tác động của các yếu tố chi phí: phân bón, thuốc BVTV, nhân công, giá bán lúa và năng suất quyết định 89,1% thay đổi TSLN của hộ nông dân ở vụ Đông Xuân.
Mức độ ảnh hưởng của các biến có sự khác nhau, cụ thể:
- Diện tích đất canh tác: với mức ý nghĩa 0,249 > 0,05 nên không có ý nghĩa với mô hình.
- Kinh nghiệm canh tác: mức ý nghĩa 0,536 > 0,05 nên không có ý nghĩa với mô hình.
- Chi phí giống: mức ý nghĩa 0,325 > 0,05 nên không có ý nghĩa với mô hình.
- Chi phí phân bón: b = -0,021 cho biết chi phí phân bón tác động ngược chiều đến TSLN. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi chi phí phân bón tăng lên 1 đồng sẽ làm cho TSLN giảm 0,021 lần.
- Chi phí thuốc bảo vệ thực vật: b = -0,028 cho biết chi phí thuốc bảo vệ thực vật tác động ngược chiều đến TSLN. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi chi phí thuốc bảo vệ thực vật tăng lên 1 đồng sẽ làm TSLN giảm 0,028 lần.
- Chi phí thuê nhân công: b = -0,020 cho biết chi phí thuê nhân công tác động ngược chiều đến TSLN. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi chi phí thuê nhân công tăng lên 1 đồng sẽ làm TSLN giảm 0,020 lần.
- Giá bán lúa: b = 0,088 cho biết giá bán lúa có tác động cùng chiều đến TSLN. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi giá bán lúa tăng 1 đồng/kg sẽ làm cho TSLN tăng 0,088 lần.
- Năng suất: b = 0,039 cho biết năng suất lúa thu hoạch được của nông hộ có tác động cùng chiều với TSLN. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi năng suất tăng lên 1 kg/công sẽ làm cho TSLN tăng 0,039 lần.
Từ kết quả trên cho thấy, trong tất cả các biến tác động đến TSLN vụ Đông Xuân của nông hộ thì yếu tố giá bán có tác động lớn nhất, tiếp đến là năng suất, 2 yếu tố này tác động cùng chiều cho nên khi 2 yếu tố này tăng thì sẽ làm TSLN tăng lên. Do đó, biện pháp đưa ra là làm sao để tăng năng suất, ổn định giá thì TSLN từ việc sản xuất lúa của người nông dân mới được nâng lên. Bên cạnh đó, cần chú ý cả 3 yếu tố chi phí đều tác động ngược chiều đến TSLN, điều này hợp lý vì chi phí tăng thì dẫn đến lợi nhuận giảm, khi lợi nhuận giảm tất yếu TSLN giảm và ngược lại. Vậy, việc cần làm ở đây là làm
sao để giảm chi phí đến mức thấp nhất mà vẫn đảm bảo năng suất tối đa thì TSLN trong hoạt động sản xuất lúa ở vụ Đông Xuân sẽ được nâng cao.
* Vụ Hè Thu:
KẾT QUẢ MÔ HÌNH HỒI QUY VỤ HÈ THU Ở HUYỆN CHÂU THÀNH, TỈNH SÓC TRĂNG
Thông qua công cụ phân tích hồi quy bằng chương trình SPSS, ta có kết quả mô hình hồi quy vụ Hè Thu như sau:
Bảng 3.16: Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến TSLN vụ Hè Thu
Tên các biến độc lập Ký hiệu biến Hệ số (b) Chỉ số (t) Mức ý nghĩa
Hằng số -0,11 -4,401 0,000
Diện tích X1 -0,012 -1,042 0,299
Kinh nghiệm X2 0,010 1,246 0,215
Chi phí giống X3 -0,035 -11,844 0,000
Chi phí phân bón X4 -0,030 -34,258 0,000
Chi phí thuốc bảo vệ
thực vật X5 -0,026 -17,671 0,000
Chi phí thuê nhân công X6 -0,033 -50,313 0,000
Giá bán lúa X7 0,015 28,176 0,000
Năng suất X8 0,063 51,064 0,000
Hệ số xác định R2 0,895
Chỉ số F 33,69
Sig.F 0,000
Nguồn: Kết quả phân tích mô hình hồi quy đa biến từ số liệu điều tra
Từ kết quả ở bảng 3.16 ta tiến hành xem xét, đánh giá mối tương quan giữa bản thân các yếu tố giải thích cũng như mối quan hệ giữa các nhân tố với TSLN của hộ nông dân, đồng thời kiểm tra mức độ phù hợp của mô hình. Trên cơ sở đó đưa ra mô hình hoàn chỉnh.
- Trước tiên ta xem xét mối tương quan giữa chính các yếu tố giải thích cho TSLN của hộ nông dân trồng lúa ở vụ Hè Thu. Giá trị Dubin-Watson bằng 1,906 (dưới 3) chứng tỏ rằng các yếu tố này tác động với nhau không đáng kể, hiện tượng đa cộng tuyến có thể bỏ qua do hệ số phóng đại của phương sai VIF của các biến đều nhỏ hơn 10, vậy các giá trị phân tích trong mô hình là đáng tin cậy. Do đó, có thể tin tưởng rằng các biến giải thích có tác động đến TSLN của hộ nông dân ở vụ này. Chính vì sự tương quan giữa các yếu tố rất nhỏ, khi một yếu tố thay đổi, ta có thể ước lượng gần như chính xác sự thay đổi về TSLN qua hệ số tác động của biến giải thích đó. Đây cũng là điều kiện thuận lợi khi ta thực hiện những biện pháp tác động đến các yếu tố này để làm thay đổi TSLN của nông hộ.
- Mức ý nghĩa của biến diện tích là 0,299, kinh nghiệm sản xuất là 0,215 ở vụ Hè Thu cho thấy 2 biến này không có ý nghĩa giải thích cho mô hình (do sig.>0,05), hay nói cách khác diện tích, kinh nghiệm sản xuất không ảnh hưởng đến TSLN ở vụ Hè Thu của nông hộ.
- Đánh giá sự phù hợp của mô hình: Giá trị R2 khá cao (=0,895) cho thấy mô hình được xây dựng phù hợp với mẫu. Có nghĩa là các yếu tố được đưa vào mô hình có tác động đến TSLN của hộ nông dân sản xuất lúa vụ Hè Thu.
Như vậy, phương trình thể hiện TSLN của người nông dân sản xuất lúa vụ Hè Thu theo các biến tác động đến nó là:
Y = - 0,11 – 0,035X3 – 0,030X4 – 0,026X5 – 0,033X6 + 0,015X7 + 0,063X8
Hay có thể viết lại như sau:
TSLN = - 0,11 – 0,035 CPG – 0,030 CPPB – 0,026 CPTBVTV – 0,033 CPNC + 0,015 GB + 0,063 NS
Tổng hợp tác động của các yếu tố chi phí : giống, phân bón, thuốc BVTV, nhân công, giá bán lúa và năng suất quyết định 89,5% thay đổi TSLN của hộ nông dân ở vụ Hè Thu.
Mức độ ảnh hưởng của các biến có sự khác nhau, cụ thể :
- Diện tích đất canh tác: với mức ý nghĩa 0,299 > 0,05 nên không có ý nghĩa với mô hình.
- Kinh nghiệm canh tác: mức ý nghĩa 0,215 > 0,05 nên không có ý nghĩa với mô hình.
- Chi phí giống: hệ số b = -0,035 điều này có ý nghĩa yếu tố chi phí giống tác động ngược chiều đến TSLN. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi chi phí giống tăng lên 1 đồng sẽ làm TSLN giảm 0,035 lần.
- Chi phí phân bón: b = -0,030 cho biết chi phí phân bón tác động ngược chiều đến TSLN. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi chi phí phân bón tăng lên 1 đồng sẽ làm cho TSLN giảm 0,030 lần.
- Chi phí thuốc bảo vệ thực vật: b = -0,026 cho biết chi phí thuốc bảo vệ thực vật tác động ngược chiều đến TSLN. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi chi phí thuốc bảo vệ thực vật tăng lên 1 đồng thì TSLN sản xuất lúa giảm 0,026 lần.
- Chi phí thuê nhân công: b = -0,033 cho biết chi phí thuê nhân công tác động ngược chiều đến TSLN. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi chi phí thuê nhân công tăng lên 1 đồng sẽ làm TSLN giảm 0,033 lần.
- Giá bán lúa: b = 0,015 cho biết giá bán lúa có tác động cùng chiều đến TSLN. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi giá bán lúa tăng 1 đồng/kg sẽ làm cho TSLN tăng 0,015 lần.
- Năng suất: b = 0,063 cho biết năng suất lúa thu hoạch được của nông hộ có tác động cùng chiều với TSLN. Trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi năng suất tăng lên 1 kg/công sẽ làm cho TSLN tăng 0,063 lần.
Từ kết quả trên cho thấy, trong tất cả các biến tác động đến TSLN vụ Hè Thu của nông hộ thì yếu tố năng suất có tác động lớn nhất, tiếp đến là giá bán lúa, 2 yếu tố này tác động cùng chiều cho nên khi 2 yếu tố này tăng thì sẽ làm TSLN tăng lên. Còn chi phí giống, chi phí phân bón, chi phí thuốc bảo vệ thực vật và chi phí nhân công tác động ngược chiều đến TSLN. Do đó cần hạn chế chi phí để tăng TSLN lên cao.
* Vụ Thu Đông:
KẾT QUẢ MÔ HÌNH HỒI QUY VỤ THU ĐÔNG Ở HUYỆN CHÂU THÀNH, TỈNH SÓC TRĂNG
Với 60 mẫu/150 mẫu điều tra có sản xuất lúa vụ Thu Đông, thông qua công cụ phân tích hồi quy bằng chương trình SPSS, ta có kết quả mô hình hồi quy vụ Thu Đông như sau:
Bảng 3.17: Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến TSLN vụ Thu Đông
Tên các biến độc lập Ký hiệu biến Hệ số (b) Chỉ số (t) Mức ý nghĩa
Hằng số 0,42 10,999 0,000
Diện tích X1 0,032 -0,873 0,387
Kinh nghiệm X2 0,005 -0,158 0,875
Chi phí giống X3 -0,014 -1,277 0,007
Chi phí phân bón X4 -0,017 -4,101 0,000
Chi phí thuốc bảo vệ
thực vật X5 -0,035 -7,344 0,000
Chi phí thuê nhân
công X6 -0,039 -15,253 0,000 Giá bán lúa X7 0,018 5,538 0,000 Năng suất X8 0,059 9,509 0,000 Hệ số xác định R2 0,875 Chỉ số F 44,706 Sig.F 0,000
Từ kết quả ở bảng 3.17 ta tiến hành xem xét, đánh giá mối tương quan giữa bản thân các yếu tố giải thích cũng như mối quan hệ giữa các yếu tố với TSLN của hộ nông dân, đồng thời kiểm tra mức độ phù hợp của mô hình. Trên cơ sở đó đưa ra mô hình hoàn chỉnh.
- Trước tiên ta xem xét mối tương quan giữa chính các yếu tố giải thích cho TSLN của hộ nông dân trồng lúa ở vụ Thu Đông. Giá trị Dubin-Watson bằng 1,896 (dưới 3) chứng tỏ rằng các yếu tố này tác động với nhau không đáng kể, hiện tượng đa cộng tuyến có thể bỏ qua do hệ số phóng đại của phương sai VIF của các biến đều nhỏ hơn 10, vậy các giá trị phân tích trong mô hình là đáng tin cậy. Do đó, có thể tin tưởng rằng các biến giải thích có tác động đến TSLN sản xuất lúa của hộ nông dân ở vụ này. Chính vì sự tương quan giữa các yếu tố rất nhỏ, khi một yếu tố thay đổi, ta có thể ước lượng gần như chính xác sự thay đổi về TSLN qua hệ số tác động của biến giải thích đó. Đây cũng là điều kiện thuận lợi khi ta thực hiện những biện pháp tác động đến các yếu tố này để làm thay đổi TSLN của nông hộ.
- Mức ý nghĩa của biến diện tích là 0,387, kinh nghiệm sản xuất là 0,875 ở vụ Thu Đông cho thấy 2 biến này không có ý nghĩa giải thích cho mô hình