+ Yếu tố Rủi ro sinh học (côn trùng gây hại, sâu bệnh, ô nhi m nguồn nước, nguồn đất)
Rủi ro sinh học là một trong những loại rủi ro ảnh hưởng đến sản xuất (cà phê) nông nghiệp (Ray.P.K, 2001; Ipsard, 2011; World Bank, 2015b). Theo World Bank (2011), Lin và cộng sự (2015), Nguyễn Ngọc Thắng và cộng sự (2017), cà phê thường bị côn trùng phá hoại mùa màng làm giảm năng suất dẫn đến giảm thu nhập. Theo Lin và cộng sự (2015), Yanuarti và cộng sự (2019), thì rủi ro sâu bệnh tác động đến việc sẵn l ng tham gia bảo hiểm m a màng của hộ nông dân. Thêm vào đó, do biến đổi khí hậu ngày một nóng lên, sâu đục quả cà phê đã trở nên phổ biến hơn ở Đông Phi (Jaramillo và cộng sự, 2011) và bệnh gỉ sắt cà phê La Roya đã tấn công các cây cà phê ở Trung và Nam Mỹ nhiều hơn (Oxfam, 2013). Ở nhiều địa phương, việc có quá nhiều giếng khoan phục vụ cây cà phê đã làm thủng tầng nước ngầm, ô nhiễm đất và nguồn nước gây lãng phí, không hiệu quả. Thêm vào đó, sử dụng phân bón và thuốc bảo vệ thực vật quá mức khiến đất trồng cà phê ngày càng xuống cấp, thoái hóa trầm trọng là vấn đề đáng báo động hiện nay, không những ảnh hưởng xấu tới sản xuất nông nghiệp và chất lượng nông sản, mà còn ảnh hưởng đến sức khỏe con người (Thúy Hồng, 2015).
+ Yếu tố Rủi ro kinh tế (c hê ất gi , gi ngu ên vật iệu đầu v
hông ổn định, bị hủ hợ đồng)
Rủi ro về kinh tế như cà phê mất giá, giá nguyên vật liệu đầu vào không ổn định là một trong những loại rủi ro ảnh hưởng đến sản xuất cà phê (Ray.P.K, 2001; Ipsard, 2011; World Bank, 2015b). Ngoài ra, các hộ nông dân còn có rủi ro bị huỷ hợp đồng do sự vỡ nợ của đối tác (World Bank, 2015b). Bên cạnh đó, hộ nông dân có tâm lý trữ cà phê chờ giá cao để bán nhưng cà phê bị mất giá so với thời điểm ban đầu hoặc bị các đại lý ép giá dẫn đến tình trạng thua l (Nguyễn Ngọc Thắng và cộng sự, 2017).
+ Yếu tố Rủi r a động ( a động chết, a động bệnh, a động bị thư ng)
Theo Nguyễn Thị Thuý Quỳnh (2011), lao động nông nghiệp là một trong ba ngành sản xuất có hại cho sức khỏe, đứng sau ngành xây dựng và hầm mỏ. Có khoảng 170.000 ca tử vong do tai nạn lao động (TNLĐ) liên quan đến sản xuất nông nghiệp. Các loại thương tổn mắc phải chủ yếu là trầy xước, ngộ độc, bong gân, say nắng/nóng và gãy xương. Các vị trí bị thương tổn chủ yếu là tại tay, chân và toàn thân (do ngộ độc, say nắng/nóng). Số ngày nghỉ làm trung bình của các nạn nhân là 16,3 ngày. Khoảng 75% số người bị thương là thu nhập chính của gia đình và tai nạn thương tích đã có ảnh hưởng lớn đến kinh tế của 70,0 gia đình nông dân. Có thể thấy được rủi ro lao động là một trong những loại rủi ro ảnh hưởng đến sản xuất cà phê nông nghiệp (Ray.P.K, 2001).
Mã hóa các yếu tố :
Bảng 3.2: Tổng hợp các yếu tố sẽ mã hóa được đề xuất
Tên yếu tố | Kí hiệu biến | Đo lường biến (đơn vị) | |
1 | Sẵn lòng tham gia bảo hiểm cây cà phê theo chỉ số năng suất của hộ nông dân tỉnh Đắk Lắk | BAOHIEM | Biến BAOHIEM là biến giả, biến BAOHIEM nhận giá trị 1 nếu hộ sẵn lòng tham gia bảo hiểm cà phê theo chỉ số năng suất, nhận giá trị 0 nếu hộ không sẵn lòng tham gia bảo hiểm cà phê theo chỉ số năng suất. |
2 | Tuổi của chủ hộ | TUOI | Biến TUOI là biến liên tục và được đo bằng số tuổi của chủ hộ (năm). |
3 | Giới tính của chủ hộ | GIOITINH | Biến GIOITINH là biến giả, biến GIOITINH nhận giá trị 1 nếu chủ hộ là nam, nhận giá trị 0 nếu chủ hộ là nữ. |
4 | Dân tộc của chủ hộ | DANTOC | Biến DANTOC là biến giả, biến DANTOC nhận giá trị 1 nếu chủ hộ là người dân tộc Kinh, nhận giá trị 0 nếu chủ |
Có thể bạn quan tâm!
-
Tổng Hợp Các Nghiên Cứu Và Mô Hình Về Việc Sẵn Lòng Tham Gia Bảo Hiể C Trồng Của Hộ Nông Dân -
Khoảng Trống Của Các Nghiên Cứu Trước Iên Quan Đến Đề Tài Luận Án -
Nghiên cứu ứng dụng thống kê Bayes phân tích việc sẵn lòng tham gia bảo hiểm cây cà phê theo chỉ số năng suất của hộ nông dân tỉnh Đắk Lắk - 11 -
Diện Tích Dưới Đường C Ng Đ C Trưng H Ạt Động Của Bộ Thu Nhận -
Th C Trạng Sản Uất C Hê Trên Địa Bàn Tỉnh Đắk Lắk -
Chọn L A Mô Hình Hộ Nông Dân Sẵn Lòng Tham Gia Bảo Hiểm Cây Cà Phê Theo Chỉ Số Năng Suất Bằng Hư Ng H Bma
Xem toàn bộ 251 trang tài liệu này.
hộ không là người dân tộc Kinh. | |||
5 | Trình độ học vấn của chủ hộ | TDHV | Biến TDHV là biến liên tục và được đo bằng số năm đi học của chủ hộ (năm). |
6 | Kinh nghiệm sản xuất cà phê của chủ hộ | KINHNGHIEM | Biến KINHNGHIEM là biến liên tục và được đo bằng số năm sản xuất cà phê của chủ hộ (năm). |
7 | Hội nông dân | HOIND | Biến HOIND là biến giả, biến HOIND nhận giá trị 1 nếu chủ hộ tham gia hội nông dân, nhận giá trị 0 nếu chủ hộ không tham gia hội nông dân. |
8 | Quy mô hộ sản xuất cà phê | LAODONG | Biến LAODONG là biến liên tục và được đo bằng số người trong hộ tham gia sản xuất cà phê (người). |
9 | Diện tích trồng cà phê | DIENTICH | Biến DIENTICH là biến liên tục và được đo là hecta (ha). |
10 | Tuổi cây cà phê | TUOICAY | Biến TUOICAY là biến liên tục và được đo là số năm cây sống được (năm). |
11 | Năng suất cây cà phê | NANGSUAT | Biến NANGSUAT là biến liên tục và được đo bằng số tạ trên một hecta (tạ/ha). |
12 | Thu nhập của hộ | THUNHAP | Biến THUNHAP là biến liên tục và được đo bằng số tiền hộ nông dân thu được trên một ha cà phê (triệu/ha). |
13 | Chủ hộ sở hữu đất trồng cà phê | SOHUUDAT | Biến SOHUUDAT là biến giả, biến SOHUUDAT nhận giá trị 1 nếu chủ hộ là chủ sở hữu đất sản xuất, nhận giá trị 0 nếu chủ hộ không là chủ sở hữu đất sản xuất. |
14 | Vay vốn ngân hàng của hộ | VAYVON | Biến VAYVON là biến giả, biến VAYVON nhận giá trị 1 nếu chủ hộ có vay vốn ngân hàng, nhận giá trị 0 nếu chủ hộ không có vay vốn ngân hàng. |
15 | Sản xuất cà | TIEUCHUAN | Biến TIEUCHUAN là biến giả, biến |
phê theo tiêu chuẩn 4C, UTZ | TIEUCHUAN nhận giá trị 1 nếu chủ hộ sản xuất cà phê theo tiêu chuẩn 4C, UTZ, nhận giá trị 0 nếu chủ hộ không chủ hộ sản xuất cà phê theo tiêu chuẩn 4C, UTZ. | ||
16 | Chủ hộ bán cà phê cho doanh nghiệp hay đại lý thu mua tại địa phương. | THITRUONG | Biến THITRUONG là biến giả, biến THITRUONG nhận giá trị 1 nếu chủ hộ bán cà phê cho doanh nghiệp, nhận giá trị 0 nếu chủ hộ bán cà phê cho đại lý thu mua tại địa phương. |
17 | Chủ hộ quan tâm thương hiệu cà phê | THUONGHIEU | Biến THUONGHIEU là biến giả, biến THUONGHIEU nhận giá trị 1 nếu chủ hộ quan tâm thương hiệu cà phê, nhận giá trị 0 nếu chủ hộ không quan tâm thương hiệu cà phê. |
18 | Rủi ro hạn hán | RRHH | Biến RRHH là biến giả, biến RRHH nhận giá trị 1 nếu hộ nông dân gặp rủi ro hạn hán , nhận giá trị 0 nếu hộ nông dân không gặp rủi ro hạn hán. |
19 | Rủi ro mưa thất thường | RRMTT | Biến RRMTT là biến giả, biến RRMTT nhận giá trị 1 nếu hộ nông dân gặp rủi ro mưa thất thường, nhận giá trị 0 nếu hộ nông dân không gặp rủi ro mưa thất thường. |
20 | Rủi ro bão | RRB | Biến RRB là biến giả, biến RRB nhận giá trị 1 nếu hộ nông dân gặp rủi ro bão, nhận giá trị 0 nếu hộ nông dân không gặp rủi ro bão. |
21 | Rủi ro lũ lụt | RRLL | Biến RRCT là biến giả, biến RRCT nhận giá trị 1 nếu hộ nông dân gặp rủi ro lũ lụt, nhận giá trị 0 nếu hộ nông dân không gặp rủi ro lũ lụt. |
22 | Rủi ro côn trùng | RRCT | Biến RRCT là biến giả, biến RRCT nhận giá trị 1 nếu hộ nông dân gặp rủi ro côn trùng, nhận giá trị 0 nếu hộ nông dân |
không gặp rủi ro côn trùng. | |||
23 | Rủi ro sâu bệnh | RRSB | Biến RRSB là biến giả, biến RRSB nhận giá trị 1 nếu hộ nông dân gặp rủi ro sâu bệnh, nhận giá trị 0 nếu hộ nông dân không gặp rủi ro sâu bệnh. |
24 | Rủi ro ô nhiễm nguồn đất , nguồn nước | RRON | Biến RRON là biến giả, biến RRON nhận giá trị 1 nếu hộ nông dân gặp rủi ro sâu bệnh, nhận giá trị 0 nếu hộ nông dân không gặp rủi ro sâu bệnh. |
25 | Rủi ro mất giá | RRMG | Biến RRMG là biến giả, biến RRMG nhận giá trị 1 nếu hộ nông dân gặp rủi ro mất giá, nhận giá trị 0 nếu hộ nông dân không gặp rủi ro mất giá. |
26 | Rủi ro giá nguyên vật liệu đầu vào không ổn định | RRNVL | Biến RRNVL là biến giả, biến RRNVL nhận giá trị 1 nếu hộ nông dân gặp rủi ro giá nguyên vật liệu đầu vào không ổn định, nhận giá trị 0 nếu hộ nông dân không gặp rủi ro giá nguyên vật liệu đầu vào không ổn định. |
27 | Rủi ro huỷ hợp đồng | RRHHD | Biến RRHHD là biến giả, biến RRHHD nhận giá trị 1 nếu hộ nông dân gặp rủi ro huỷ hợp đồng, nhận giá trị 0 nếu hộ nông dân không gặp rủi ro huỷ hợp đồng. |
28 | Rủi ro lao động bị bệnh | RRLDB | Biến RRLDB là biến giả, biến RRLDB nhận giá trị 1 nếu hộ nông dân gặp rủi ro lao động bị bệnh, nguồn nước, nhận giá trị 0 nếu hộ nông dân không gặp rủi ro lao động bị bệnh. |
29 | Rủi ro lao động bị tai nạn | RRLDTN | Biến RRLDTN là biến giả, biến RRLDTN nhận giá trị 1 nếu hộ nông dân gặp rủi ro lao động bị tai nạn, nhận giá trị 0 nếu hộ nông dân không gặp rủi ro lao động bị tai nạn. |
Rủi ro lao động chết | RRLDC | Biến RRLDC là biến giả, biến RRLDC nhận giá trị 1 nếu hộ nông dân gặp rủi ro lao động chết, nhận giá trị 0 nếu hộ nông dân không gặp rủi ro lao động chết. |
N : ợ
3.4.3. Mô hình nghiên cứu đề xuất
Từ các nghiên cứu trước về bảo hiểm cây trồng, tác giả kế thừa 15 yếu tố độc lập tiêu biểu phù hợp với điều kiện Việt Nam gồm yếu tố tuổi chủ hộ, yếu tố giới tính chủ hộ, yếu tố kinh nghiệm chủ hộ, yếu tố trình độ học vấn chủ hộ, yếu tố quy mô lao động, yếu tố diện tích trồng cà phê, yếu tố kết quả vay vốn ngân hàng, yếu tố năng suất, yếu tố thu nhập của chủ hộ, yếu tố tham gia hội nông dân của chủ hộ, yếu tố sở hữu đất của chủ hộ, yếu tố rủi ro hạn hán, yếu tố rủi ro côn trùng, yếu tố rủi ro sâu bệnh, yếu tố rủi ro lũ lụt (Bảng 3.2) để đưa vào mô hình nghiên cứu của luận án. Các yếu tố dân tộc chủ hộ, yếu tố tuổi cây cà phê, yếu tố sản xuất cà phê theo tiêu chuẩn 4C, UTZ, yếu tố chủ hộ bán cà phê cho doanh nghiệp hay đại lý thu mua địa phương, yếu tố chủ hộ quan tâm thương hiệu cà phê, yếu tố rủi ro mưa thất thường, yếu tố rủi ro bão, yếu tố rủi ro mất giá, yếu tố rủi ro giá nguyên vật liệu đầu vào không ổn định, yếu tố rủi ro huỷ hợp đồng, yếu tố rủi ro ô nhiễm nguồn đất, nguồn nước, yếu tố rủi ro lao động bị bệnh, yếu tố rủi ro lao động bị tai nạn, yếu tố rủi ro lao động chết được xem như là các yếu tố mới chưa có công trình nào xem xét một cách cụ thể. Do yếu tố sẵn lòng tham gia bảo hiểm cây cà phê theo chỉ số năng suất của hộ nông dân trồng cà phê tỉnh Đắk Lắk chỉ nhận có 2 giá trị là “nhận giá trị 1 khi hộ nông dân sẵn lòng tham gia bảo hiểm cà phê, và nhận giá trị 0 khi hộ nông dân không sẵn lòng tham gia bảo hiểm cà phênên phương pháp ước lượng sẽ sử dụng hồi quy cho biến phụ thuộc nhị phân để phân tích mô hình.
Các yếu tố liên quan đến việc sẵn l ng tham gia bảo hiểm của hộ nông dân trồng cà phê được phân tích bằng cách sử dụng mô hình hồi quy logistic và hồi quy probit.
Mô hình hồi quy logistic có dạng sau:
(
( )
) ∑
( )
Mô hình hồi quy probit có dạng sau:
( ( )) ∑
với: là hằng số;là các tham số; u là sai số có phân phối chuẩn logistic; e là sai số có phân phối chuẩn tắc.
là biến THITRUONG là biến THUONGHIEU là biến RRHH là biến RRMTT là biến RRB là biến RRLL là biến RRCT là biến RRSB là biến RRON là biến RRMG là biến RRNVL là biến RRHHD là biến RRLDB là biến RRLDTN là biến RRLDC |
3.4.4. Tiêu chuẩn a chọn mô hình
Sau khi sử dụng phương pháp BMA theo hồi quy logistic và phương pháp BMA hồi quy probit để lựa chọn các biến đưa vào mô hình, để có được một số mô hình phù hợp nhất với dữ liệu. Theo Shirangi và Durlofsky (2016), so sánh mô hình
là công việc lựa chọn một vài mô hình đại diện từ một tập hợp lớn các mô hình cho mục đích ra quyết định kinh tế. Khi tập hợp các mô hình đại diện đã được chọn, phân tích thống kê cho phép chọn ra những mô hình phù hợp nhất trong số các mô hình này. Tuy nhiên, trong số những mô hình phù hợp nhất đó thì mô hình nào được xem là phù hợp hơn Nguyễn Văn Tuấn (2017) đã đưa ra 3 tiêu chuẩn khi lựa chọn mô hình nào phù hợp như sau:
+ Đ : tiêu chuẩn này yêu cầu mô hình có ít biến độc lập. Bởi vì mô hình có thể thiếu thực tế và trở nên khó khăn khi diễn dịch với quá nhiều biến.
+ Đầ ủ: mô hình đó phải dự đoán càng gần với giá trị thực tế quan sát của biến phụ thuộc càng tốt.
+ ó ĩ ự ế: đây là một tiêu chuẩn quan trọng, mô hình phải có ý nghĩa kinh tế và được củng cố bằng lý thuyết.
Tiêu chuẩn có ý nghĩa thực tế sẽ được tác giả đề cập đến khi áp dụng vào những nghiên cứu thực nghiệm cụ thể. Tiêu chí thông tin Akaike (AIC) và Tiêu chí thông tin Bayesian (BIC) là hai chỉ số quan trọng trong việc chọn lựa mô hình nào đơn giản và đầy đủ. Hai chỉ số này cân đối tính phức tạp (số biến độc lập) và phản ánh mô hình gần với dữ liệu quan sát. Chỉ số AIC và BIC càng thấp thì mô hình càng tốt.
3.4.5. C c bước h t triển ô hình
Theo Nguyễn Văn Tuấn (2020), có 5 bước để phát triển mô hình: Bước 1: Xác định biến độc lập và biến phụ thuộc;
Bước 2: Viết chương trình (trong trường hợp này, sử dụng ngôn ngữ R); Bước 3: Xác định mô hình và các biến số liên quan;
Bước 4: Ước lượng tham số của mô hình (d ng dữ liệu huấn luyện - training) Bước 5: Kiểm tra mô hình ở bước 3 (d ng dữ liệu kiểm tra - testing);
Trong thực tế việc tìm hai nhóm độc lập là khó. Do đó, chiến lược xây dựng mô hình thường được sử dụng khá phổ biến trong thực tế là chia bộ dữ liệu nghiên cứu thành 2 bộ dữ liệu nhỏ hơn một cách ngẫu nhiên. Cụ thể, dữ liệu ban đầu thu thập được sẽ chia thành dữ liệu ước lượng (huấn luyện) và dữ liệu kiểm tra. Dữ liệu