* Đối với mục tiêu 1: sử dụng phương pháp thống kê mô tả. Thống kê mô tả là tổng hợp các phương pháp đo lường, mô tả và trình bày số liệu được ứng dụng vào lĩnh vực kinh tế, bao gồm: giá trị trung bình, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, tần số xuất hiện các đối tượng nghiên cứu.
* Đối với mục tiêu 2: sử dụng phương pháp CBA (phân tích chi phí - lợi ích) và phương pháp phân tích hồi qui tương quan.
- Phương pháp CBA: hiệu quả tài chính được xác định dựa theo phương pháp phân tích chi phí - lợi ích nhằm mục đích:
+ So sách chi phí và lợi ích của nông hộ.
+ Làm căn cứ cho việc phân bổ nguồn lực của nông hộ một cách có hiệu quả.
Điểm mạnh của phương pháp nầy là giúp cho các nông hộ, nhà quản lý, nhà hoạch định chính sách trong việc quyết định sử dụng nguồn lực có hiệu quả nhất. Tuy nhiên, hạn chế của phương pháp nầy là một số vấn đề không thể lượng hoá bằng tiền nên việc ước lượng so sánh tương đối khó khăn. Vì vậy, trong quá trình phân tích chúng ta sẽ đưa ra một số giả định phù hợp với thực trạng nghiên cứu của đề tài.
- Phương pháp phân tích hồi quy tương quan: Phương pháp nầy dùng để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sản xuất rau an toàn.
Mục đích của phương pháp hồi quy tương quan là ước lượng mức độ liên hệ (tương quan) giữa các biến độc lập (các biến giải thích) đến biến phụ thuộc (biến được giải thích), hoặc ảnh hưởng của các biến độc lập với nhau (các yếu tố nguyên nhân).
Mục tiêu phân tích mô hình: nhằm giải thích biến phụ thuộc (Y) bị ảnh hưởng bởi nhiều biến độc lập (Xi ).
Phương trình hồi qui hồi qui tuyến tính đa biến ước lượng có dạng: Ŷ = a + b1X1 + b2X2 + … + biXi
Trong đó:
Ŷ: là biến phụ thuộc.
a: là biến tự do, nó cho biến giá trị của biến Y khi các biến X1, X2,…,Xi bằng 0. X1, X2,…,Xi: là các biến độc lập (biến giải thích)
b1, b2,…, bi: gọi là hệ số hồi qui, hệ số hồi qui cho biết ảnh hưởng từng biến độc lập lên giá trị của biến phụ thuộc khi các biến còn lại được giữ cố định.
Hệ số tương quan bội (R): (Multiple correlation coefficient) nói lên tính chặt chẽ của mối quan hệ giữa biến phụ thuộc (Y) và biến độc lập (Xi).
Hệ số xác định (R2) (Multiple coeffcient of determination) được định nghĩa như là tỷ lệ (hay phần trăm) biến động của biến phụ thuộc (Y) được giải thích bởi các biến độc lập (Xi).
Kiểm định phương trình hồi qui: Đặc giả thuyết:
H0: βi = 0, có nghĩa là các biến độc lập không ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. H1: βi ≠ 0, có nghĩa là các biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Cơ sở kiểm định (kiểm định với độ tin cậy 95% tương ứng với mức ý nghĩa α= 1- 0.95 = 0.5 = 5%)
Bác bỏ giả thuyết H0 khi Sig.F và Sig. t < α Chấp nhận giả thuyết H0 khi Sig.F và sig. T ≥α
Kiểm định các nhân tố trong phương trình hồi qui: từng nhân tố trong phương trình hồi qui ảnh hưởng đến phương trình với mức độ và độ tin cậy cũng khác nhau; vì vậy, ta kiểm định từng nhân tố trong phương trình giống như trên để xem xét mức độ ảnh hưởng và độ tin cậy của từng nhân tố đến phương trình.
* Đối với mục tiêu 3, 4: sử dụng ma trận SWOT
SWOT Yếu tố bên trong Liệt kê các điểm mạnh
(S) S1: S2: …. Sn:
Liệt kê các điểm yếu (W)
W1: W2: …. Wn: Liệt kê các cơ hội (O)
O1: O2: …. On: S1+O1 S2 + On …. Sn + O2
Phát triển, đầu tư
W1, W3+O1
W2 + On
…. Wn + O2
Tận dụng, khắc phục Liệt kê các đe doạ (T)
T1: T2: …. Tn: S1+T1 S2, S3 + Tn …. Sn + T2 Duy trì, khống chế W1+T1, T4 W2, W3 + Tn …. Wn + T2 Khắc phục, né tránh
Phương pháp này được thực hiện với mục đích tổng hợp các yếu tố từ bên trong và các yếu tố bên ngoài của đối tượng nghiên cứu từ đó có thể nhìn nhận vấn đề một cách toàn diện trên nhiều khía cạnh. Từ đó có cơ sở đề ra các giải pháp phát triển cho địa bàn nghiên cứu.