Giới Thiệu Vấn Đề Nghiên Cứu

CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1. Lý do chọn đề tài

Cà phê là một trong những ngành hàng nông sản xuất khẩu chính của Việt Nam, tạo ra gần 2.5 triệu việc làm, đóng góp 2 GDP của cả nước, góp phần quan trọng vào ổn định chính trị - xã hội - an ninh cả nước nói chung và v ng Tây nguyên nói riêng. Trong những năm gần đây, cà phê đã có những bước phát triển vượt bậc, đưa nước ta trở thành nước xuất khẩu cà phê đứng thứ nhất châu Á và thứ hai thế giới. Theo số liệu của Tổng cục Hải quan Việt Nam, niên vụ 2016-2017 cả nước xuất khẩu cà phê đạt 1,483 triệu tấn và kim ngạch xuất khẩu trên 3,4 tỷ USD. Đến năm 2017 tỉnh Đắk Lắk có 203,737 ha cà phê, chiếm 33% diện tích cà phê toàn quốc; trong đó có 191,483 ha diện tích cà phê kinh doanh cho sản phẩm; năng suất cây cà phê bình quân đạt 23,36 tạ/ha, giảm 26 kg/ha so với niên vụ trước; sản lượng cây cà phê 447,810 tấn, giảm 14.810 tấn so với niên vụ trước. Kim ngạch xuất khẩu cà phê của tỉnh đạt xấp xỉ 450 triệu USD tăng 24.9 so với niên vụ trước (chiếm tỷ trọng 13.3% kim ngạch xuất khẩu cà phê Việt Nam, trên 90% kim ngạch xuất khẩu cà phê Đắk Lắk) (UBND tỉnh Đắk Lắk, 2017).

Với việc đóng góp GDP, tạo ra việc làm và kim ngạch xuất khẩu cao nhiều năm liền như trên thì trong nhiều năm tới, cây cà phê vẫn giữ một vai trò hết sức quan trọng trong nền kinh tế của tỉnh Đắk Lắk và cả nước. Tuy nhiên, việc sản xuất và kinh doanh cà phê luôn ẩn chứa nhiều rủi ro cần được h trợ khắc phục. Theo báo cáo năm 2016 của Hiệp hội Cà phê - Ca cao Việt Nam, cây cà phê liên tiếp bị mất mùa, gây thiệt hại lớn đối với các hộ nông dân. Đặc biệt trong niên vụ 2015- 2016 năng suất cây cà phê giảm 20% so với kế hoạch. Nguyên nhân chính là Đắk Lắk bị hạn nặng, dẫn đến tình trạng gần 48 nghìn ha cà phê bị chết khô (Tổng cục Thống kê Việt Nam, 2016). Từ tháng 12 năm 2016 đến nay, do tác động của mưa thất thường toàn bộ diện tích cà phê đã ra hoa, nhưng ra hoa không đồng đều. Thậm chí, nhiều vùng quả cà phê đang chín, đang thu hoạch cây vẫn ra hoa, gây nhiều khó khăn cho các nông hộ và làm giảm năng suất, chất lượng cà phê vụ kế tiếp. Mưa lớn

kéo dài vào thời điểm cà phê đang chín rộ khiến quả thối rụng. Năm 2017, các tỉnh Tây Nguyên đón nhận 16 cơn bão, một kỷ lục nhất từ trước đến nay và trong đó bão số 12 có sức gió vô cùng lớn đã làm thiệt hại về người, tài sản cũng như ảnh hưởng đến sự sinh trưởng của cây cà phê. Nhiều nhà máy chế biến quả tươi và sấy khô, các đại lý thu mua cây cà phê, kho lưu trữ bị tốc mái và hư hỏng nặng dẫn đến huỷ hợp đồng hoặc ép giá hộ nông dân. Hơn nữa, sự gia tăng về biến đổi khí hậu có thể mở rộng phạm vi địa lý của một số loài côn trùng gây hại. Chẳng hạn như, rỉ sét cà phê La Roya đã tấn công các nhà máy cà phê ở Trung và Nam Mỹ ở độ cao cao hơn khi khí hậu ấm lên (Oxfam, 2013). Nhiệt độ tăng cây trồng đang ở giai đoạn phát triển có thể dễ bị tác động bởi xâm hại của côn trùng gây hại trong m a sinh trưởng. Lượng mưa tăng có khả năng làm gia tăng mầm bệnh nấm và vi khuẩn (M. Parry, 1990). Sự tác hại tương tự cũng đang diễn ra, sâu đục quả cà phê đã trở nên phổ biến hơn ở Đông Phi do có hiện tượng nóng lên (Jaramillo, 2011). Một số loài gây hại, bao gồm rệp và ấu trùng mọt, phản ứng tích cực với mức CO2 trong khí quyển cao hơn (Newman, 2004; Staley và Johnson, 2008). Do đó, biến đổi khí hậu đe dọa sự kiểm soát sâu bệnh và xâm nhập của bệnh, bao gồm côn trùng, bệnh cây và cỏ dại xâm lấn gây ra rủi ro sinh học (rủi ro côn trùng hại, rủi ro sâu bệnh,...) cho cây cà phê.

Với kết quả trên cho thấy hộ nông dân gặp rất nhiều rủi ro trong sản xuất cà phê và nông nghiệp vùng Tây Nguyên của Việt Nam chịu áp lực vì những tác động của biến đổi khí hậu (Jeremy Haggar và cộng sự, 2011; D'haeze và cộng sự, 2017). Trong đó, rủi ro về thời tiết là một vấn đề quan trọng và khó dự đoán trước được và nó tác động rất lớn đến sinh kế của họ. Các hộ nông dân và cộng đồng luôn có nhiều biện pháp thúc đẩy để phát triển và cải tiến các chiến lược để đối phó và quản lý rủi ro thời tiết (Bibek Acharya, 2014). Các chiến lược quản lý rủi ro thời tiết cho các hộ gia đình bao gồm cải tiến giống cà phê, kỹ thuật canh tác, cho vay, gửi tiết kiệm, và đặc biệt là bảo hiểm (World Bank, 2004; World Bank 2010; World Bank, 2015a). Trong trường hợp có một cú sốc thời tiết, bảo hiểm được thiết kế để bảo vệ chống lại tổn thất thu nhập. Điều này cho phép các hộ gia đình tránh bán tài sản sinh kế

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 251 trang tài liệu này.

hoặc rút tiền tiết kiệm. Bảo hiểm có thể giúp nông dân tiếp cận các cơ hội mới bằng cách cải thiện khả năng vay vốn. Khi làm như vậy, hộ nông dân sẽ thu được lợi nhuận an toàn hơn, không bị kiệt quệ về kinh tế dẫn đến mất khả năng tái tạo sản xuất (Barnett và cộng sự, 2008; World Bank, 2006). Bảo hiểm giúp hộ nông dân quản lý rủi ro cũng như cải thiện sản xuất và phúc lợi của họ (Karlan và cộng sự, 2010; De Nicola và cộng sự, 2012; Radermacher và cộng sự, 2014). Mặt khác, những hộ gia đình không có cơ chế chuyển rủi ro có nhiều khả năng bị đẩy vào tình trạng nghèo vĩnh viễn (Barrett và McPeak, 2005; Barrett và Swallow, 2006; Carter và Barrett, 2006; Carter và cộng sự, 2007).

Theo đề xuất của Quan hệ đối tác công tư (Public Private Partnerships - PPP), Chính phủ Việt Nam đã thực hiện chương trình thí điểm bảo hiểm nông nghiệp từ năm 2011 đến năm 2013 nhưng không áp dụng cho cây cà phê. Gần đây nhất, tháng 4 năm 2018, cây cà phê đã được đưa vào danh mục đối tượng bảo hiểm được h trợ theo điều 18, chương III, Nghị định số 58/2018/NĐ-CP của Chính phủ về bảo hiểm nông nghiệp. Tuy nhiên, đến tháng 6 năm 2019, theo điều 2, chương I, Quyết định số 22/2019/QĐ-TTg của Thủ tướng về thực hiện chính sách h trợ bảo hiểm nông nghiệp chỉ có áp dụng đối với tổ chức, hộ nông dân trồng lúa (Phụ lục 6). Đó là một thiệt th i to lớn đối với ngành cà phê. Nhìn thấy được tầm quan trọng của bảo hiểm năng suất cây cà phê, công ty bảo hiểm Bảo Minh cũng đã triển khai thí điểm bảo hiểm cà phê theo lượng mưa trong 1 niên vụ 2011-2012 tại tỉnh Đắk Lắk, có khoản 60 hộ tham gia bảo hiểm nông nghiệp với diện tích gần 50 ha, tổng bảo hiểm thu được gần 122 triệu. Với số liệu trên, tương đương khoảng 0.025 diện tích cà phê trồng tại Đắk Lắk được bảo hiểm. Một con số rất khiêm tốn cho việc tham gia bảo hiểm và có thể xem như là không thành công với sản phẩm bảo hiểm này. Bởi vì, sản phẩm của công ty bảo hiểm chưa h trợ thiết thực giúp cho các hộ nông dân hạn chế rủi ro.

Cho đến nay, chưa có nhiều nghiên cứu sâu về rủi ro cho sản xuất cà phê. Chỉ có một số các nghiên cứu xem xét về hạn chế rủi ro trong nông nghiệp, của các nhà nghiên cứu trong và ngoài nước đã thực hiện nhằm cung cấp thêm thông tin cho các

nhà làm chính sách, ngành ngân hàng, ngành bảo hiểm và đặc biệt là nhà nông để có những giải pháp cụ thể nhằm hạn chế tối đa rủi ro trong việc sản xuất nông nghiệp. Các nghiên cứu đã chỉ ra các yếu tố tác động đến việc sẵn l ng tham gia bảo hiểm nông nghiệp của hộ nông dân như: Nghiên cứu việc tham gia bảo hiểm cây trồng của hộ nông dân trồng đậu và ngô ở Hoa Kỳ (Sherrick.B.J và cộng sự, 2004). Nghiên cứu của Sarris và cộng sự (2006) tìm hiểu việc sẵn lòng tham gia và chi trả bảo hiểm thời tiết theo chỉ số lượng mưa tại Tanzania. Kong và cộng sự (2011) nghiên cứu việc sẵn lòng tham gia bảo hiểm thời tiết của hộ nông dân tại Thiểm Tây và Cam Túc, Trung Quốc. Nghiên cứu của Aidoo, R., Mensah và cộng sự (2014) đánh giá việc sẵn lòng của hộ nông dân trong việc tham gia bảo hiểm cây trồng. Nghiên cứu của Danso-Abbeam và cộng sự (2014) phân tích việc sẵn lòng tham gia bảo hiểm giá ca cao của Ghana. Nghiên cứu của Abraham Falola và cộng sự (2014) về việc sẵn lòng tham gia bảo hiểm cây ca cao của hộ nông dân Ondo State, Nigeria. Arshad và cộng sự (2015) nghiên cứu bảo hiểm cây trồng có phải là một công cụ chấp nhận được đối với các sự kiện lũ lụt và hạn hán ở vùng nông thôn Pakistan. Nghiên cứu của Yakubu BalmaIssaka và cộng sự (2016) về việc sẵn lòng tham gia bảo hiểm cây trồng chỉ số hạn hán của hộ nông dân trồng ngô thuộc khu vực phía Bắc Ghana. Nghiên cứu của Elvis Dartey Okoffo và cộng sự (2016) đánh giá mức độ sẵn sàng tiếp cận bảo hiểm cây ca cao tại Ghana. Fonta và cộng sự năm (2018) nghiên cứu khảo sát hộ nông dân sẵn lòng tham gia bảo hiểm cây trồng hộ nông dân ở Tây Nam Burkina Faso. Yanuarti và cộng sự (2019) nghiên cứu việc sẵn l ng tham gia bảo hiểm cây lúa của hộ nông dân Indonesia. Và một số nghiên cứu thực nghiệm trong nước: Nghiên cứu của Nguyễn Quốc Nghi và cộng sự (2013) đánh giá nhu cầu tham gia bảo hiểm cây thanh long của hộ nông dân Chợ Gạo, Tiền Giang. Phạm Lê Thông (2013), Lương thị Ngọc Hà (2014), Nguyễn Duy Chinh và cộng sự (2016) đã thực hiện các nghiên cứu về việc sẵn lòng tham gia bảo hiểm cây lúa tại Việt Nam. Tuy nhiên những nghiên cứu này đều có những hạn chế nhất định như chưa có sự nghiên cứu sâu hoặc chưa sử dụng các yếu tố gồm: tác động của các

yếu tố rủi ro thời tiết, rủi ro sinh học, rủi ro kinh tế, rủi ro lao động đến cây trồng nói chung và cây cà phê nói riêng (Ray.P.K, 2001; Nguyễn Ngọc Thắng, 2017).

Từ thực trạng trên, tác giả nhận thấy nghiên cứu mô hình hộ nông dân sẵn lòng tham gia bảo hiểm cây cà phê theo chỉ số năng suất là vấn đề quang trọng và cấp thiết. Để có một mô hình thực sự “tốt” hoặc phù hợp nhất với dữ liệu thì các nhà nghiên cứu phải giải quyết sự không chắc chắn của mô hình. Tuy nhiên, bằng các phương pháp thống kê Tần số (Cổ điển), các nghiên cứu thực nghiệm thường sử dụng một mô hình chuẩn duy nhất trong đó một tập hợp các biến giải thích được hồi quy trên một biến kết quả (Raftery, 1995). Nhằm thể hiện về độ chắc chắn, các nhà nghiên cứu sau đó trình bày một số biến thể của mô hình chuẩn và sau đó đưa ra các suy luận hoặc kết luận dựa trên mô hình duy nhất này mà không thừa nhận vấn đề tiềm ẩn của sự không chắc chắn của mô hình (Zeugner, 2011; Moral-Benito, 2015). Các tài liệu thực nghiệm về việc sẵn lòng tham gia bảo hiểm cây trồng cũng không ngoại lệ. Vì vậy, khi nghiên cứu thực nghiệm cần phải xem xét hết tất cả các mô hình để lựa chọn được những yếu tố quang trọng và đưa ra mô hình phù hợp nhất với dữ liệu (Jennifer A. Hoeting,1999).

Đối mặt với vấn đề này, tác giả nhận thấy có một phương pháp thống kê mới và khá phổ biến hiện nay là phương pháp mô hình trung bình Bayesian (Bayesian Model Averaging - BMA) của trường phái thống kê Bayes. Phương pháp này sẽ cho phép các nhà nghiên cứu xem xét một cách chặt chẽ tất cả các mô hình. Cụ thể hơn, phương pháp BMA đưa ra một tiêu chí lựa chọn thống kê mạnh mẽ (xác suất hậu định) để xác định các yếu tố quan trọng trong mô hình (Ali, A., và Ali, S.I., 2020). Những năm gần đây, đã có nhiều nghiên cứu về phương pháp thống kê BMA trong hầu hết các lĩnh vực khoa học, năng lượng, dự báo kinh tế, y học, nông nghiệp, phân tích các mối quan hệ xã hội,...mà chưa có nghiên cứu nào của phương pháp BMA về bảo hiểm (Maltritz, D. và Molchanov, A., 2013; Zhanga và Yang, 2015; Georg Man, 2015; Notaro và cộng sự, 2016; Huang, X. và cộng sự, 2017; Vương Minh Giang và Nguyễn Thanh Thiên, 2017; S.L. Klijn và cộng sự, 2019; Yanlai Zhou và cộng sự, 2020; Ali, A., & Ali, S. I.,2020; Gernát, P. và cộng sự, 2020). Do

đó, trong luận án này, tác giả sẽ nghiên cứu phương pháp BMA để ứng dụng vào mô hình hộ nông dân sẵn lòng tham gia bảo hiểm cây cà phê theo chỉ số năng suất.

Hơn nữa, thống kê theo trường phái Bayes còn cung cấp cho chúng ta phương pháp hồi quy phân tích các yếu tố phụ thuộc là biến nhị phân (Millar J và cộng sự, 2018; Spyroglou, Ioannis và cộng sự, 2018; Workie MS và Belay DB, 2019; Arreola EV và cộng sự, 2020). Đây cũng là phương pháp hồi quy mới và chưa được áp dụng trong các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước về việc sẵn l ng tham gia bảo hiểm cây trồng của hộ nông dân.

Trên cơ sở tổng quan các tài liệu liên quan, tác giả đề xuất vấn đề nghiên cứu “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” làm đề tài nghiên cứu cho luận án của mình.

1.2. Mục tiêu

1.2.1. Mục tiêu nghiên cứu

Chọn lựa mô hình nghiên cứu cho đề tài bằng phương pháp mô hình trung bình Bayesian (BMA).

Ước lượng các tham số trong mô hình có biến phụ thuộc nhị phân bằng phương pháp thống kê tần số và thống kê Bayes để so sánh. Xác định các điểm mới trong mô hình nghiên cứu thông qua các kiểm định.

Xây dựng toán đồ bằng hình thức trực tuyến (online) của mô hình nghiên cứu.

Để dự đoán nhanh về khả năng tham gia bảo hiểm của hộ nông dân trồng cà phê.

Đề xuất một số hàm ý chính sách về bảo hiểm cây cà phê theo chỉ số năng

suất.

1.2.2. Câu hỏi nghiên cứu

Những mô hình nào sẽ được chọn bằng phương pháp BMA? Trong các biến có ý nghĩa thống kê của những mô hình đó thì có biến mới nào được chọn?

Ước lượng các tham số trong mô hình có biến phụ thuộc nhị phân bằng thống kê tần số và thống kê Bayes có sự khác biệt như thế nào?

Xây dựng toán đồ trực tuyến với mô hình nghiên cứu hộ nông dân sẵn l ng tham gia bảo hiểm cây cà phê theo chỉ số năng suất sẽ giúp dự đoán nhanh việc sẵn l ng tham gia bảo hiểm của hộ nông dân tỉnh Đắk Lắk như thế nào

Những gợi ý chính sách nào nhằm nâng cao số lượng hộ nông dân tỉnh Đắk Lắk sẵn l ng tham gia bảo hiểm cây cà phê theo chỉ số năng suất?

1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.3.1. Đối tượng nghiên cứu

Nghiên cứu mô hình trung bình Bayesian (BMA) của trường phái thống kê Bayes.

Các yếu tố tác động đến việc sẵn lòng tham gia bảo hiểm cây cà phê theo chỉ số năng suất của hộ nông dân tỉnh Đắk Lắk.

Đối tượng khảo sát là các hộ nông dân sản xuất cà phê tại tỉnh Đắk Lắk.

1.3.2. Phạm vi nghiên cứu của đề tài

Nghiên cứu mô hình trung bình Bayesian (BMA) được sử dụng trong mô hình có biến phụ thuộc nhị phân.

Luận án tập trung nghiên cứu các yếu tố tác động đến việc sẵn lòng tham gia bảo hiểm cây cà phê theo chỉ số năng suất của hộ nông dân tỉnh Đắk Lắk .

Thời điểm nghiên cứu là niên vụ cà phê năm 2016-2017.

1.4. Phư ng h nghiên cứu

Luận án được tác giả nghiên cứu theo phương pháp h n hợp bằng cách sử dụng đồng thời nghiên cứu định tính kết hợp nghiên cứu định lượng (Creswell, 2014).

Trong nghiên cứu định tính, thông qua thảo luận nhóm, thảo luận tay đôi, hội thảo khoa học gồm các nhà khoa học, các chuyên gia lĩnh vực bảo hiểm, lĩnh vực ngân hàng, chuyên gia về cây cà phê, hộ nông dân trồng cà phê nhằm điều chỉnh, bổ sung các yếu tố liên quan đến vấn đề nghiên cứu.

Nghiên cứu định lượng với dữ liệu được thu thập từ mẫu thông tin từ 500 hộ nông dân trồng cà phê thu được mẫu gồm 480 quan sát. Nguồn dữ liệu này do Cục thống kê tỉnh Đắk Lắk thực hiện. Dữ liệu thu được sẽ được phân tích bằng phần mềm thống kê R.

Tác giả sử dụng phương pháp BMA theo hồi quy logistic và phương pháp BMA theo hồi quy probit để lựa chọn các yếu tố tác động đến việc sẵn lòng tham gia bảo hiểm cây cà phê theo chỉ số năng suất của hộ nông dân tỉnh Đắk Lắk. Sau đó, tác giả sử phương pháp tách dữ liệu ra thành hai phần huấn luyện và kiểm tra để ước lượng mô hình. Cuối cùng, tác giả sẽ thực hiện phân tích tác động của các yếu tố bằng hồi quy logistic tần số và hồi quy logistic Bayesian.

1.5. Những đóng gó mới của đề t i

1.5.1. Đóng gó ới về t thu ết

Luận án làm rò được ưu điểm phương pháp BMA theo hồi quy logistic và phương pháp BMA theo hồi quy probit trong việc lựa chọn mô hình phù hợp nhất với dữ liệu. Việc tách dữ liệu ngẫu nhiên làm hai phần, một phần cho ước lượng và phần còn lại cho việc kiểm định sẽ cho kết quả tốt hơn, đáng tin cậy hơn trong nghiên cứu này.

Luận án sử dụng hồi quy logistic tần số và hồi quy logistic Bayesian để làm rò mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến việc sẵn lòng tham gia bảo hiểm cây cà phê theo chỉ số năng suất của hộ nông dân tỉnh Đắk Lắk.

Xây dựng được mô hình đặc thù nghiên cứu hộ nông dân sẵn lòng tham gia bảo hiểm cây cà phê theo chỉ số năng suất.

1.5.2. Đóng gó ới về t th c ti n

Phương pháp BMA theo hồi quy logistic và phương pháp BMA theo hồi quy probit đã xác định được các mô hình nghiên cứu hộ nông dân sẵn l ng tham gia bảo hiểm cây cà phê theo chỉ số năng suất phù hợp nhất với dữ liệu. Đồng thời xác định xác suất tác động của của các tố mới và mức độ ảnh hưởng của chúng đến việc sẵn