Trang chủ / Quyền Sử Dụng Đất

Bảng Tóm Tắt Các Biến Số Trong Các Mô Hình Nghiên Cứu


các nghiên cứu đã chỉ ra.

Biến vĩ mô liên quan đến quá trình quản trị của địa phương được đưa vào nghiên cứu là chỉ số khả năng tiếp cận đất đai cấp tỉnh. Trong chỉ số về tiếp cận đất đai bao gồm một số câu hỏi như: (i) số ngày chờ đợi để được cấp giấy chứng nhận QSDĐ,

(ii) đánh giá rủi ro bị thu hồi đất, (iii) việc cung cấp thông tin về đất đai có nhanh chóng thuận lợi? (iv) Nếu bị thu hồi đất thì có được bồi thường thỏa đáng? (v) Việc tiếp cận đất đai có khó khăn do nhũng nhiễu, rườm rà của cán bộ địa phương? Nhằm đánh giá tác động từ những chính sách của địa phương trong quản trị đất đai đến tâm lý đầu tư và từ đó đến hiệu quả sản xuất nông nghiệp của hộ.

Tùy thuộc vào mục đích nghiên cứu và phương pháp đo lường, các biến trình bày trong bảng 4.1 sẽ được đưa vào các mô hình nghiên cứu. Vai trò, ý nghĩa và kì vọng cho mỗi biến sẽ được trình bày cụ thể ở các mô hình tương ứng.

Bảng 4.1. Bảng tóm tắt các biến số trong các mô hình nghiên cứu


Biến

Định nghĩa

Biến phụ thuộc

TE

Hiệu quả kĩ thuật theo hộ

AE

Hiệu quả phân bổ theo hộ

EE

Hiệu quả kinh tế theo hộ

output

Tổng sản lượng trồng trọt

TFP

Năng suất nhân tố tổng hợp

income_agri

Tổng thu nhập nông nghiệp của hộ

profit

Tổng lợi nhuận nông nghiệp của hộ

total_cost

Tổng chi phí trồng trọt của hộ

Biến độc lập

redbook

Là một biến nhóm đại diện cho hộ sản xuất trên đất đã được cấp giấy chứng nhận quyền sử dụng hoặc không.

labor

Tổng lao động nông nghiệp của hộ

area

Tổng diện tích trồng trọt của hộ

labor_price

Giá thuê lao động

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 155 trang tài liệu này.

Tác động của quyền sử dụng đất nông nghiệp lên hiệu quả sản xuất nông nghiệp Việt Nam - Tiếp cận bằng các mô hình toán kinh tế - 11


land_price

Giá thuê đất trồng trọt

labor_cost

Chi phí lao động của hộ

invest

Tổng đầu tư cho sản xuất nông nghiệp

fer

Chi phí phân bón hóa học

educn

Là một biến nhóm đại diện cho trình độ học vấn của chủ hộ

agen

Là một biến nhóm đại diện cho tuổi của chủ hộ

female

Là một biến nhóm đại diện cho giới của chủ hộ

kinh

Là một biến nhóm đại diện cho dân tộc của chủ hộ

weather

Là một biến nhóm đại diện có sự thuận lợi hay không của thời tiết đến sản xuất nông nghiệp

income_per

Thu nhập bình quân của hộ

pci

Đại diện bằng chỉ số khả năng tiếp cận đất đai

tinhn

Gồm 12 tỉnh

year

Năm 2012, 2016 và 2018

4.2. Ước lượng hiệu quả sản xuất

4.2.1. Ước lượng hiệu quả kĩ thuật

Theo truyền thống, hàm công nghệ sản xuất thường được sử dụng phổ biến để đo lường các thành phần hiệu quả (Tzouvelekas và cộng sự, 2001; Wadud và White, 2000). Khi sử dụng phương pháp này cần biết giá của các yếu tố đầu vào và giá của các sản phẩm đầu ra. Tuy nhiên theo Ali và Flinn (1989), cách tiếp cận này có thể không phù hợp khi ước tính hiệu quả của các nông hộ vì các hộ có thể phải chịu các mức giá khác nhau. Do đó, các hộ khác nhau có hàm sản xuất “thực hành tốt nhất” khác nhau. Việc sử dụng hàm lợi nhuận thay vì hàm sản xuất là phù hợp hơn trong việc ước lượng hiệu quả của các nông hộ (Kumbhakar, 2001; Wang và cộng sự, 1996). Luận án sẽ ước lượng hiệu quả theo cách tiếp cận này (Yan và cộng sự (2019).

Mặt khác, trong nghiên cứu hiệu quả sản xuất nông nghiệp có một số yếu tố không quan sát được chẳng hạn như thổ nhưỡng của mảnh đất. Vì thổ nhưỡng của mảnh đất có tương quan với lượng phân bón và số ngày công lao động để cải thiện chất lượng đất và chăm sóc cây trồng. Do đó trong mô hình nghiên cứu có thể xảy ra hiện tượng nội sinh liên quan đến biến chi phí cho phân bón hoặc số ngày công lao


động. Để khắc phục hiện tượng này luận án sử dụng dữ liệu mảng để ước lượng hiệu quả (với giả định đặc trưng thổ nhưỡng không quan sát được là không đổi - hoặc thay đổi không đáng kể trong giai đoạn nghiên cứu).

Khi bài toán sản xuất thỏa mãn một số điều kiện thông thường, và với giả định rằng đất canh tác là đầu vào cố định với mỗi nông hộ, khi đó có thể biểu diễn hàm lợi nhuận biên ngẫu nhiên dưới dạng sau (Yan và cộng sự (2019):

𝑙𝑛 _𝑝𝑟𝑜𝑓𝑖𝑡𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1ln _𝑐𝑜𝑠𝑡_𝑙𝑎𝑏𝑜𝑟𝑖𝑡 + 𝛽2𝑙𝑛 _𝑎𝑟𝑒𝑎𝑖𝑡 (4.1)


𝛽3

+

(ln _𝑐𝑜𝑠𝑡_𝑙𝑎𝑏𝑜𝑟𝑖𝑡

𝛽4

𝑖𝑡

)2 + (ln _𝑎𝑟𝑒𝑎 )2


+𝛽5ln _𝑐𝑜𝑠𝑡_𝑙𝑎𝑏𝑜𝑟𝑖𝑡 ∗ ln _𝑎𝑟𝑒𝑎𝑖𝑡 + 𝛽6𝑦𝑒𝑎𝑟𝑖𝑡 + 𝑣𝑖𝑡 − 𝑢𝑖𝑡

Trong đó:


Lợi nhuận trồng trọt (ln_profit) là biến phụ thuộc, được lấy logarit, tính từ lợi nhuận sản xuất cây ngắn ngày của hộ (đơn vị: nghìn đồng, giá so sánh 2012).

Chi phí nhân công (ln_cost_labor) được lấy logarit, tính bằng tổng tiền công lao động trồng cây ngắn ngày của hộ, bao gồm cả lao động gia đình và lao động làm thuê cho hộ (đơn vị: ngày).

Diện tích đất trồng trọt (ln_area) được lấy logarit, là tổng diện tích trồng cây ngắn ngày của hộ (đơn vị: m2).

Năm (year) là biến kiểm soát, đại diện cho sự thay đổi về công nghệ sản xuất. Do những thay đổi về kĩ thuật trong sản xuất nông nghiệp thường được phổ biến và trở thành kiến thức chung cho tất cả các nông hộ, nên sự thay đổi về khoa học kĩ thuật có thể được xem là như nhau cho các nông hộ.

Với giả thuyết các yếu tố đầu vào (chi phí lao động và diện tích) có tác động tích cực đến năng suất và do đó tới lợi nhuận. Bảng 4.2 cho thấy, lợi nhuận trung bình của các hộ vào khoảng 6,181 triệu đồng/ năm, chi phí lao động nông nghiệp trung bình khoảng 8,592 triệu đồng/ năm và diện tích trồng cây ngắn ngày trung bình của các hộ là 2.404m2.

Bảng 4.2: Thống kê mô tả các yếu tố của quá trình sản xuất


Tên biến

Đơn vị

Số quan sát

Trung bình

Sai số chuẩn

ln_profit

Nghìn đồng

2.886

8,72932

0,97278

ln_cost_ labor

Nghìn đồng

2.886

9,05864

0,85552


ln_area

m2

2.886

7,78516

0,94040

year


2.886



Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu nghiên cứu

Kết quả hồi quy được cho ở Bảng 4.3. Kiểm định cho thấy mô hình được lựa chọn là phù hợp, có tác động từ hiệu quả kĩ thuật tới lợi nhuận sản xuất và lợi nhuận biên giảm theo chi phí lao động cũng như diện tích (Phụ lục 2.2b). Điều này phù hợp với thực tế, là lợi nhuận có thể tăng theo quy mô, nhưng tăng đến một mức độ nào đó, khi mà quy mô lớn vượt năng lực sản xuất thì lợi nhuận biên bắt đầu giảm dần.

Bảng 4.3: Ước tính mô hình hàm lợi nhuận biên ngẫu nhiên



Tên biến

Các giá trị ước lượng

Hệ số

Sai số chuẩn

P_value

ln_cost_ labor

2,65857

0,19410

0,000

ln_area

2,20162

0,23287

0,000

(ln_cost_ labor)-2

269,682

23,28972

0,000

(ln_area)-2

7,21985

17,46307

0,679

ln_cost_ labor * ln_area

- 0,19211

0,01986

0,000

year_2016

0,23267

0,02856

0,000

year_2018

0,13298

0,03466

0,000

_cons

- 21,88404

2,49766

0,000

mu

- 78,14171

27,31324

0,004

eta

- 0,11562

0,01972

0,000

lnsigma2

3,52977

0,34478

0,000

Lgtgamma

4,73023

0,35120

0,000

sigma2

34,11626

11,76257


Gamma

0,99125

0,00305

sigma_u2

33,81784

11,76306

sigma_v2

0,29842

0.01030

Log likelihood

- 2829.3253



Prob > chi2

0,0000



Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu nghiên cứu.

Kết quả phân bổ hiệu quả kĩ thuật trong Bảng 4.4 cho biết điểm hiệu quả kỹ thuật của nông dân nằm trong khoảng từ 11,01% đến 95,45% với mức trung bình


khoảng 73,81%. Kết quả này khá tương đồng với các nghiên cứu trước đây ở Việt Nam như Rios và cộng sự (2005), Khai và cộng sự (2011), Hoang Linh (2012). Như vậy, nếu các hộ nông dân trồng trọt đạt đến đường biên sản xuất tốt nhất thì họ sẽ tiết kiệm trung bình được khoảng 26,19% (tức là, 1 – 0,7381) các chi phí đầu vào. Mặt khác, nếu các nông hộ đang sản xuất ở mức hiệu quả trung bình trong mẫu đạt nếu được mức TE của các nông hộ hiệu quả nhất thì có thể tiết kiệm được 22,67% chi phí (nghĩa là, 1 − 73,81⁄95,45). Một tính toán tương tự đối với các nông hộ sản xuất kém hiệu quả nhất về mặt kỹ thuật cho thấy có thể tiết kiệm được 88,47% chi phí (nghĩa là, 1 − 11,01⁄95,45) nếu sản xuất đạt tới mức của hộ hiệu quả nhất.

Bảng 4.4: Bảng phân phối hiệu quả kĩ thuật trong sản xuất nông nghiệp



Mức hiệu quả (%)

Hiệu quả kĩ thuật (TE)

Số hộ

Tỉ lệ (%)

< 50

169

5,855856

50 – 60

176

6,098406

60 – 70

472

16,35482

70 – 80

1.053

36,48649

80 – 90

893

30,94248

90

123

4,261954

Tổng sô hộ

2.886


TE trung bình


73,81189

TE thấp nhất


11,01227

TE cao nhất


95,41439

Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu nghiên cứu.

Mức hiệu quả kĩ thuật của các hộ chủ yếu từ 70% – 90%, trong đó có 35,2% các hộ có mức hiệu quả trên 80%. Có thể nói con số này là phù hợp với thực tế, vì sản xuất nông nghiệp ở Việt Nam là khá phổ biến và người dân đã có nhiều kinh nghiệm với các kỹ thuật trồng cây ngắn ngày. Bên cạnh đó vẫn có sự chênh lệch rất lớn về hiệu quả kĩ thuật giữa hộ có hiệu quả cao nhất và thấp nhất, mức thấp nhất ở khá xa điểm hiệu quả trung bình, điều này cho thấy trình độ sản xuất của các hộ có hiệu quả thấp nhất còn ở khoảng cách khá lớn so với các hộ còn lại. Không có hộ nào trong mẫu có hiệu quả kỹ thuật là 100% có nghĩa là còn nhiều khả năng để các hộ cải thiện hiệu quả kỹ thuật và còn thu được lợi nhuận mà không cần tăng các yếu tố đầu vào.


4.2.2. Ước lượng hiệu quả kinh tế

Việc ước lượng hiệu quả kinh tế của luận án được thực hiện theo phương pháp của Yan và cộng sự (2019). Mô hình chi phí biên ngẫu nhiên (SCF) nhằm ước lượng hiệu quả chi phí theo giá các yếu tố đầu vào và lợi nhuận được hiệu chỉnh theo định hướng đầu vào có dạng:

𝑙𝑛 _𝑐𝑜𝑠𝑡𝑖𝑡 = 𝛼0 + 𝛼1𝑙𝑛 _𝑙𝑎𝑏𝑜𝑟_𝑝𝑟𝑖𝑐𝑒𝑖𝑡 + 𝛼2𝑙𝑛 _𝑙𝑎𝑛𝑑_𝑝𝑟𝑖𝑐𝑒𝑖𝑡

𝑖𝑡

+𝛼3𝑦𝑒𝑎𝑟𝑖𝑡 + 𝜃𝑌∗ + 𝜖𝑖 − 𝜇𝑖 (4.2)

Trong đó:

Chi phí (𝑙𝑛 _𝑐𝑜𝑠𝑡) là biến phụ thuộc, được lấy logarit, tính bằng tổng chi phí sản xuất cây ngắn ngày của hộ trong năm (đơn vị: nghìn đồng, giá so sánh 2012).

Giá lao động (ln_labor_price) được lấy logarit, tính bằng giá ngày công lao động nông nghiệp theo tỉnh (đơn vị: nghìn đồng/ngày, giá so sánh 2012). Đây là mức giá trung bình được ước tính từ giá thuê nhân công cho sản xuất nông nghiệp trong tỉnh theo từng năm.

Giá thuê đất (ln_land_price) được lấy logarit, tính bằng giá thuê đất nông nghiệp theo tỉnh (đơn vị: nghìn đồng/ m2, giá so sánh 2012). Đây là mức giá trung bình được ước tính từ mức chi cho thuê đất nông nghiệp của các hộ trong tỉnh theo từng năm.

𝑖𝑡

Mức lợi nhuận hiệu chỉnh theo định hướng đầu vào (Y*) được xác định từ phương trình (4.1), trong đó: 𝑌∗ = 𝑙𝑛 _𝑝𝑟𝑜𝑓𝑖𝑡𝑖𝑡 − 𝑣𝑖𝑡 = 𝑓(𝑋𝑖𝑡, 𝛽) − 𝑢𝑖𝑡

Bảng 4.5: Thống kê mô tả chi phí và giá đầu vào sản xuất


Tên biến

Đơn vị

Số quan sát

Trung bình

Sai số chuẩn

total_cost

Nghìn đồng

2.886

9,48078

0,77891

labor_price

Nghìn đồng

2.886

4,74970

0,17552


land_price

Nghìn đồng/m2


2.886


0,06412


0,46855

𝑌∗

𝑖𝑡

Nghìn đồng

2.886

8,75723

0,77599

year


2.886



Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu nghiên cứu.

Bảng 4.5 thống các yếu tố liên quan đến chi phí và giá đầu vào sản xuất. Tổng chi phí sản xuất nông nghiệp trung bình là 13,105 triệu đồng/ hộ, giá lao động bình


quân là 115,55 nghìn đồng/ ngày công và giá thuê đất trung bình khoảng 1,066 nghìn đồng/m2. Lợi nhuận hiệu chỉnh từ mô hình (4.1) bằng 6,356 triệu đồng/năm.

Kết quả hồi quy từ mô hình chi phí biên ngẫu nhiên được cho trong Bảng 4.6. Các hệ số trong mô hình đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, hệ số giá lao động và giá thuê đất đều có tác động dương tới tổng chi phí sản xuất.

Bảng 4.6: Ước tính mô hình hàm chi phí biên ngẫu nhiên



Tên biến

Các giá trị ước lượng

Hệ số

Sai số chuẩn

P_value

ln_labor_price

0,42955

0,04586

0,000

ln_land_price

0,13644

0,01667

0,000

y_hieuchinh

0,86933

0,01068

0,000

year_2016

- 0,34371

0,02028

0,000

year_2018

- 0,26707

0,02442

0,000

_cons

24,37799

11,59715

0,000

sigma2

0,16268

0,00476


Gamma

0,44935

0,02654


sigma_u2

0,07310

0,00562


sigma_v2

0,08958

0,00391


Log likelihood

-1347,6527



Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu nghiên cứu

Sử dụng Bổ đề Shephard, vectơ đầu vào giảm thiểu chi phí (hiệu quả kinh tế) được suy ra bằng cách thay thế giá đầu vào của trang trại và số lượng đầu ra đã hiệu chỉnh vào hệ phương trình hàm cầu được đưa ra như sau:

𝜕𝐶𝑖= 𝑓(𝑃

, 𝑌∗, 𝜙) = 𝛽 𝑃−1𝐶

= 𝑋𝑐 (4.3)

𝜕𝑃𝑖

𝑖𝑗 𝑖

𝑗 𝑖𝑗 𝑖 𝑖

𝑖

Đối với một mức sản lượng nhất định, mức chi phí hiệu quả và chi phí sản xuất thực tế tương ứng bởi 𝑃𝑖 𝑋𝐶 và 𝑃𝑖 𝑋𝑖. Từ các thước đo chi phí này ta sử dụng làm cơ sở để tính điểm hiệu quả kinh tế của hộ thứ i như sau:

𝑃𝑋𝐶

𝐸𝐸𝑖 =𝑖

𝑃𝑖𝑋𝑖

Kết quả đo lường và phân phối hiệu quả kinh tế được cho trong Bảng 4.7.

(4.4)


Bảng 4.7: Bảng phân phối hiệu quả kinh tế trong sản xuất nông nghiệp



Mức hiệu quả (%)

Hiệu quả kinh tế (EE)

Số hộ

Tỉ lệ (%)

20 – 30

370

12,82051

30 – 40

2.100

72,76507

40 – 50

395

13,68676

Tổng sô hộ

2.836


EE trung bình


35,27066

EE thấp nhất


14,84963

EE cao nhất


42,68711

Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu nghiên cứu.

Hiệu quả kinh tế của các nông hộ dao động từ 14,85% đến 42,69% với mức trung bình là 35,27%. Các kết quả này tương đồng với các nghiên cứu trước đây ở Dominica (Bravo-Ureta và cộng sự, 1997), Nam Phi (Londiwe và cộng sự, 2014) hay Ethiopia (Musa, 2015). Đây là một mức hiệu quả khá thấp và điều này cho phép cải

thiện hiệu quả kinh tế lên đến 64,73% (tức là, 1- 0,3527) nếu nông hộ hoạt động ở đường biên tối ưu. Kết quả cho thấy nông hộ đang sản xuất ở mức hiệu quả trung bình có thể tăng hiệu quả kinh tế lên đến 17,38% (tức là, 1 − 35,27⁄42,69) và nông hộ kém hiệu quả nhất có thể tăng đạt hiệu quả kinh tế khoảng 65,21% (tức là, 1 − 14,85⁄42,69) so với hộ có hiệu quả kinh tế cao nhất. Điều này nghĩa là nông dân còn rất nhiều cơ hội cũng như cần sự thay đổi để cải thiện hiệu quả kinh tế trong sản xuất.

4.2.3. Ước lượng hiệu quả phân bổ

Hiệu quả phân bổ được tính toán dựa trên phương pháp luận của Farrell, trong đó, hiệu quả phân bổ (AE) bằng hiệu quả kinh tế (EE) chia cho hiệu quả kỹ thuật (TE):

𝐴𝐸𝑖

=𝐸𝐸𝑖

𝑇𝐸𝑖

(4.5)

Với EEi được tính như trong công thức (4.4) và xác TEi định bởi:

𝑃𝑖𝑋𝑇


𝑇𝐸𝑖 =

𝑖

𝑃𝑖𝑋𝑖

(4.6)

Kết quả ước tính và phân phối hiệu quả phân bổ được cho trong bảng 4.8.

Xem toàn bộ nội dung bài viết ᛨ

..... Xem trang tiếp theo?
⇦ Trang trước - Trang tiếp theo ⇨

Ngày đăng: 16/10/2022