Trang chủ / Tài liệu miễn phí / Luận Án Tiến Sĩ

Bảng Phân Phối Hiệu Quả Phân Bổ Trong Sản Xuất Nông Nghiệp


Bảng 4.8: Bảng phân phối hiệu quả phân bổ trong sản xuất nông nghiệp



Mức hiệu quả (%)

Hiệu quả phân bổ (AE)

Số hộ

Tỉ lệ (%)

< 20

8

0,2772

20 – 30

68

2,35620

30 – 40

376

13,02841

40 – 50

1.380

47,81705

50 – 60

1.048

36,31324

60

6

0,2079

Tổng sô hộ

2.836


AE trung bình


46,84004

AE thấp nhất


16,69137

AE cao nhất


61,4073

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 - 12

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

Hiệu quả phân bổ trung bình là 46,84% với mức tối thiểu là 16,69% và tối đa là 61,40%, cho thấy có thể cải thiện đến 53,16% (tức là, 1 − 0,4684) chi phí nếu hộ sản xuất đạt tới đường biên tối ưu. Ngoài ra, nếu nông hộ đạt được mức hiệu quả phân bổ của nông hộ hiệu quả nhất, thì hộ trung bình có thể tiết kiệm được 32,18% (tức là, 1 − 46,84⁄61,40) chi phí, và hộ kém hiệu quả nhất có thể tiết kiệm chi phí lên đến 72,82% (tức là, 1 − 16,69⁄61,40). Mức hiệu quả phân bổ của nông dân khá đồng đều nhưng đang ở mức thấp, chủ yếu trong khoảng từ 40 – 60%, như vậy vẫn còn rất nhiều khả năng để cải thiện hiệu quả phân bổ. Không hộ nào trong mẫu có hiệu quả phân bổ trên 62% cho thấy các nông hộ cần phải chỉ định lại nguồn lực sản xuất với giá cả thay thế tốt nhất để đạt được hiệu quả phân bổ thông qua quá trình sử dụng đầu vào.

4.2.4. Một số thước đo khác

Để ước lượng hiệu quả sản xuất nông nghiệp, luận án còn sử dụng các thước đo năng suất, bao gồm: năng suất lao động đại diện là tổng sản lượng nông nghiệp (tính bằng sản lượng lúa) và năng suất nhân tố tổng hợp.

Ước lượng năng suất nhân tố tổng hợp

Để ước lượng năng suất nhân tố tổng hợp trong sản suất nông nghiệp, hàm sản xuất được xác định dưới dạng hàm Cobb-Douglas:

𝑖𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒_𝑎𝑔𝑟𝑖

= 𝐴

𝑖𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝛽1 𝑙𝑎𝑏𝑜𝑟𝛽2 𝑎𝑟𝑒𝑎𝛽3 𝑓𝑒𝑟𝛽4 𝜃

(4.6)

𝑖𝑡

𝑖𝑡

𝑖𝑡

𝑖𝑡

𝑖𝑡

𝑖𝑡

𝑖𝑡


Trong đó

(1) Tổng thu từ trồng trọt (income_agri) là biến phụ thuộc, được tính bằng doanh thu từ sản xuất cây ngắn ngày của hộ thứ i ở năm t, (đơn vị: nghìn đồng).

(2) Lao động nông nghiệp (labor) là tổng số ngày công lao động của các thành viên trong hộ và số ngày công của lao động làm thuê cho sản xuất nông nghiệp của hộ i ở năm t (đơn vị: ngày). Biến lao động nông nghiệp được kì vọng sẽ tác động dương đến tổng thu nhập từ trồng trọt.

(3) Diện tích trồng trọt (area) là tổng diện tính trồng cây ngắn ngày của hộ thứ i ở năm t. Diện tích trồng trọt được kì vọng có quan hệ đồng biến với thu nhập từ trồng trọt của hộ.

(4) Đầu tư (invest) là tổng đầu tư cho nông nghiệp gồm: vật liệu sản xuất (liềm, xẻng…); sửa chữa bảo dưỡng nhỏ; thuê máy móc; thuê gia súc của hộ thứ i ở năm t, (đơn vị: nghìn đồng). Với kì vọng khi đầu tư nhiều hơn cho sản xuất, hộ sẽ có được doanh thu lớn hơn.

(5) Phân bón (fer) là tổng chi phí cho phân bón hóa học của hộ i ở năm t (Đơn vị: nghìn đồng). Biến phân bón được kì vọng mang lại tác động dương cho thu nhập từ trồng trọt.

Chuyển đổi (4.6) thành biểu thức tuyến tính bằng cách lấy logarit cả hai vế của phương trình, ta có:

ln _𝑖𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒𝑖𝑡 = 𝑙𝑛𝐴𝑖𝑡 + 𝛽1ln _𝑖𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑖𝑡 + 𝛽2ln _𝑙𝑎𝑏𝑜𝑟𝑖𝑡

+𝛽3ln _𝑎𝑟𝑒𝑎𝑖𝑡 + 𝛽4ln _𝑓𝑒𝑟𝑖𝑡 + 𝑙𝑛𝜃𝑖𝑡 (4.7) Gả sử 𝜃𝑖𝑡 = 𝑒𝑢𝑖𝑡, có thể viết lại (4.7) thành:

ln _𝑖𝑛𝑐𝑜𝑚𝑒𝑖𝑡 = 𝑙𝑛𝐴𝑖𝑡 + 𝛽1ln _𝑖𝑛𝑣𝑒𝑠𝑡𝑖𝑡 + 𝛽2ln _𝑙𝑎𝑏𝑜𝑟𝑖𝑡

+𝛽3ln _𝑎𝑟𝑒𝑎𝑖𝑡 + 𝛽4ln _𝑓𝑒𝑟𝑖𝑡 + 𝑢𝑖𝑡 (4.8) Từ phương trình (4.8), theo Solow ta có: 𝑙𝑛𝑇𝐹𝑃 = 𝑢𝑖𝑡 + 𝑙𝑛𝐴𝑖𝑡.

Bảng 4.9: Thống kê các yếu tố của quá trình sản xuất theo các năm



Tên biến

Năm 2012

Năm 2016

Năm 2018


Số quan sát


Trung bình


Sai số chuẩn

Số

quan sát


Trung bình


Sai số chuẩn

Số

quan sát


Trung bình


Sai số chuẩn

ln_income

1.112

9,26449

0,77307

962

9,47759

0,80289

878

9,60707

0,83952


ln_invest

1.121

4,59478

0,72595

962

4,30121

0,76043

878

4,15139

0,80062

ln_labor

1.121

6,31137

1,37134

962

6,09868

1,34988

878

6,37425

1,40540

ln_fer

1.121

7,83727

0,83338

962

7,89579

0,86821

878

7,80316

0,89856

ln_area

1.121

7,12361

1,14699

962

7,00388

1,07269

878

7,31882

0,95566

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

Qua thống kê ở Bảng 4.9 cho thấy, số ngày công lao động và diện tích trồng trọt trung bình của các hộ không thay đổi đáng kể trong các năm với diện tích bình quân là 1.240m2 và số ngày công lao động nông nghiệp trung bình của các hộ là 551 công. Tỉ lệ giữa chi phí đầu tư hay phân bón với thu nhập nông nghiệp giảm theo các năm, cho thấy hiệu quả sản xuất có xu hướng tăng lên.

Bảng 4.10: Ước lượng hồi quy cho TFP



Tên biến

Ước lượng hồi quy cho TFP

Năm 2012

Năm 2016

Năm 2018

ln_labor

0,22295***(0,01777)

0,27446***(0,01949)

0,15520***(0,02023)

ln_invest

0,05404***(0,00961)

0,08985***(0,00911)

0,09752***(0,01007)

ln_area

0,32910***(0,01575)

0,27598***(0,01710)

0,30430***(0,01754)

ln_fer

0,17771***(0,01105)

0,10946***(0,01145)

0,20780***(0,01616)

_cons

4,13146***(0,12994)

4,74245***(0,12996)

4,21410***(0,14865)

R2

0,6178

0,6247

0,6074

lnTFP

4,131457

4,742712

4,213925

Chú ý: Kí hiệu: *, **, ***, lần lượt biểu diễn các mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1%.

Nguồn: tính toán của tác giả từ phần mềm Stata 16.

Hồi quy OLS cho hàm sản xuất theo các năm trình bày trong Bảng 4.10 cho thấy tất cả các yếu tố đầu vào đều có tác động đến năng suất. Các hệ số ước lượng đều mang dấu dương và có ý nghĩa ở mức 1%. Ngoài yếu tố diện tích, số ngày công lao động có tác động lớn nhất đến thu nhập nông nghiệp, đặc biệt ở năm 2016, nếu số ngày công lao động tăng lên 1% thì thu nhập nông nghiệp tăng 0,27%. Biến đầu tư có tác động nhỏ nhất đến sản lượng. Điều này cho thấy, sản xuất nông nghiệp ở nước ta vẫn còn mang tính thủ công, lao động sử dụng sức người vẫn đang là công cụ lao động chính, chưa sử dụng nhiều máy móc, thiết bị hiện đại trong sản xuất. Phần dư Solow cho kết quả về TFP nông nghiệp các năm trong đó năm 2016 đạt giá trị lớn nhất.


4.3. Các mô hình đánh giá tác động của quyền sử dụng đất đến hiệu quả sản xuất nông nghiệp

4.3.1. Đánh giá tác động của quyền sử dụng đất đến hiệu quả kĩ thuật

Như đã trình bày trong phần phương pháp, do biến phụ thuộc là hiệu quả kĩ thuật của các hộ gia đình trong năm nên các giá trị này có thể tự tương quan với nhau. Do đó luận án lựa chọn mô hình ước lượng tổng quát (Generalized Estimate Equation - GEE) cho số liệu mảng, được giới thiệu bởi Liang và Zeger (1986). Mô hình có dạng:

𝑇𝐸𝑖𝑡

𝑙𝑛 (

1 − 𝑇𝐸𝑖𝑡


) = 𝛾0


+ 𝛾1


𝑟𝑒𝑑𝑏𝑜𝑜𝑘


𝑖𝑡


+ 𝛾2


𝑎𝑟𝑒𝑎𝑛


𝑖𝑡


+ 𝛾3


𝑒𝑑𝑢𝑐𝑛


𝑖𝑡


+ 𝛾4𝑎𝑔𝑒𝑛


𝑖𝑡


Trong đó:

+𝛾5𝑓𝑒𝑚𝑎𝑙𝑒𝑖𝑡 + 𝛾6𝑘𝑖𝑛ℎ𝑖𝑡 + 𝛾7𝑤𝑒𝑎𝑡ℎ𝑒𝑟𝑖𝑡 + 𝛾8𝑦𝑒𝑎𝑟𝑖𝑡 + 𝑒𝑖𝑡 (4.7)


(1) Hiệu quả kĩ thuật (𝑇𝐸𝑖𝑡 ) nông nghiệp là biến phụ thuộc phản ánh năng lực sử dụng đầu vào sản xuất của hộ i ở năm t.

(2) Quyền sử dụng đất (redbook) là biến nhóm nhận một trong hai trường hợp:

𝑟𝑒𝑑𝑏𝑜𝑜𝑘 = 1 nếu các mảnh đất của hộ đã được cấp giấy chứng nhận quyền sử dụng đất và 𝑟𝑒𝑑𝑏𝑜𝑜𝑘 = 0 nếu các mảnh đất của hộ chưa được cấp giấy chứng nhận; với kì vọng khi mảnh đất có giấy chứng nhận sẽ được chủ hộ đầu tư sản xuất tốt hơn dẫn đến hiệu quả cao hơn.

(3) Diện tích (arean) là biến nhóm thể hiện quy mô trồng trọt, trong đó:

𝑎𝑟𝑒𝑎𝑛 = 0 nếu tổng diện tích trồng cây ngắn ngày của hộ nhỏ hơn 1500m2, 𝑎𝑟𝑒𝑎𝑛 = 1 nếu tổng diện tích trồng trọt của hộ từ 1500m2 đến 4000m2, 𝑎𝑟𝑒𝑎𝑛 = 2 tổng diện tích trồng lúa của hộ lớn hơn 4000m2. Việc phân chia này được dựa theo nhóm phân vị. Theo nhiều kết quả nghiên cứu, quy mô trồng trọt lớn hơn cho phép người nông dân hưởng lợi từ kinh tế quy mô và do đó có thể tạo ra tác động tích cực đến hiệu quả kỹ thuật. Nói cách khác các trang trại có quy mô lớn hơn sẽ có điều kiện áp dụng cơ giới hóa và các biện pháp kĩ thuật mới dẫn đến hiệu quả sản xuất tốt hơn.

(4) Trình độ học vấn (educn) đại diện cho số năm đi học của chủ hộ, là biến nhóm gồm ba trường hợp: 𝑒𝑑𝑢𝑐𝑛 = 0 nếu chủ hộ mới học hết tiểu học; 𝑒𝑑𝑢𝑐𝑛 = 1 nếu chủ hộ học hết trung học cơ sở và 𝑒𝑑𝑢𝑐𝑛 = 2 nếu chủ hộ đã học qua trung học cơ sở. Biến educn được kì vọng rằng khi chủ hộ có học vấn cao hơn sẽ có hiệu quả sản xuất tốt hơn.

(5) Tuổi (agen) là tuổi của chủ hộ được chia làm ba nhóm: 𝑎𝑔𝑒𝑛 = 0 nếu chủ


hộ dưới 40 tuổi; 𝑎𝑔𝑒𝑛 = 1 nếu chủ hộ từ 40 đến 60 tuổi; 𝑎𝑔𝑒𝑛 = 2 nếu chủ hộ trên 60 tuổi. Tuổi của chủ hộ có thể có ảnh hưởng tích cực hoặc tiêu cực đến hiệu quả kỹ thuật. Những nông dân lớn tuổi có thể có nhiều kinh nghiệm canh tác hơn và do đó hiệu quả hơn. Tuy nhiên, họ cũng có xu hướng bảo thủ hơn và có lẽ ít sẵn sàng áp dụng các phương pháp mới hơn các chủ hộ trẻ tuổi.

(6) Giới tính (female) là biến nhóm, đánh giá vai trò của giới trong các quyết định sản xuất và từ đó ảnh hưởng đến hiệu quả. Phụ nữ có nhiều khả năng gặp phải nhiều khó khăn với các hoạt động nông nghiệp đòi hỏi sức mạnh thể chất hơn nam giới (Coelli và Battese, 1996). Do đó, dự kiến rằng các hộ do phụ nữ làm chủ hộ sẽ có hiệu quả kỹ thuật thấp hơn.

(7) Dân tộc (kinh) là biến nhóm, nhằm so sánh hiệu quả sản xuất của dân tộc Kinh với các dân tộc khác, nghiên cứu kì vọng dân tộc Kinh có nhiều kinh nghiệm và khả năng tiếp cận các công nghệ mới sớm hơn nên có hiệu quả sản suất cao hơn.

(8) Thời tiết (weather) là biến nhóm, nhằm đánh giá tác động của thời tiết đến hiệu quả sản xuất, gồm hai trường hợp, 𝑤𝑒𝑎𝑡ℎ𝑒𝑟 = 1 nếu thời tiết có thuận lợi cho sản xuất nông nghiệp; 𝑤𝑒𝑎𝑡ℎ𝑒𝑟 = 0 nếu thời tiết không thuận lợi.

(9) Năm (year) là biến kiểm soát với ba năm 2012, 2016 và 2018. Biến year được đưa vào mô hình để kiểm soát sự khác biệt liên quan đến đặc trưng về chính sách kinh tế cũng như các yếu tố khác theo thời gian.

Các yếu tố tác động đến hiệu quả kĩ thuật được trình bày trong Bảng 4.11. Số hộ đã được cấp giấy chứng nhận quyền sử dụng chiếm khoảng 70% với tổng diện tích trồng trọt của các hộ khá nhỏ chủ yếu dưới 4000m2. Các chủ hộ nam chiếm đa số, với độ tuổi từ 50 trở lên chiếm hơn 60% nhưng trình độ học vấn chủ yếu là tiểu học và trung học cơ sở.

Bảng 4.11: Thống kê mô tả các biến yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất



Biến


Định nghĩa

Số quan sát


Tần số


Tần suất


redbook

1, nếu mảnh đất đã được cấp quyền sử dụng


2.886

1.990

68,95

0, nếu mảnh đất chưa có GCN quyền sử dụng

896

31,05


arean

0, nếu diện tích trồng trọt dưới 1500m2


2.886

968

32,54

1, nếu diện tích từ 1500m2 đến 4000m2

981

33,99



2, nếu diện tích trồng trọt trên 4000m2


937

32,47


educn

0, nếu chủ hộ học xong tiểu học


2.886

1.157

40,71

1, nếu chủ hộ đã học xong trung học cơ sở

1.046

36,24

2, nếu chủ hộ đã học qua trung học cơ sở

665

23,04


agen

0, nếu chủ hộ dưới 40 tuổi


2.886

740

25,64

1, nếu chủ hộ trên 40 và dưới 60 tuổi

1.398

48,44

2, nếu chủ hộ trên 60 tuổi

748

25,92


female

0, nếu chủ hộ là nam


2.886

2.308

89,97

1, nếu chủ hộ là nữ

578

20,03


kinh

1, nếu chủ hộ là người dân tộc Kinh


2.878

1.747

60,70

0, nếu chủ hộ là dân tộc khác

1.131

39,30


weather

1, nếu thời tiết trong năm thuận lợi


2.869

1.381

48,14

0, nếu thời tiết trong năm không thuận lợi

1.488

51,86


year

2012


2.886

1302

35,45

2016

935

32,40

2018

928

32,16

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

Kết quả ước lượng từ mô hình GEE được trình bày trong Bảng 4.12. Hệ số của biên redbook mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, kết quả này xác nhận rằng các hộ có giấy chứng nhận quyền sử dụng đất có hiệu quả kĩ thuật cao hơn các hộ còn lại. Hệ số hồi quy bằng 0,10744 cho thấy các hộ có giấy chứng nhận quyền sử dụng đất có hiệu quả kĩ thuật trung bình cao hơn các hộ không có giấy chứng nhận khoảng 11% (𝑒0,10744) (khi tính tại giá trị trung bình của các biến độc lập khác). Kết này được đồng thuận bởi các nghiên cứu trước đó ở Trung Quốc (Zhang và cộng sự, 2011; Ma và cộng sự, 2017) và Philippines (Michler & Shively, 2015). Bởi quyền sử dụng đất ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật theo "hiệu ứng đầu tư" và "hiệu ứng cường độ yếu tố". Trong đó, hiệu ứng đầu tư chỉ ra rằng quyền sử dụng đất an toàn hơn có thể thúc đẩy nông dân đầu tư vào những cải tiến kĩ thuật nhằm nâng cao tính bền vững lâu dài của sản xuất nông nghiệp, chẳng hạn như cải tạo và thực hành bảo tồn đất để cải thiện chất lượng đất, từ đó tăng sản lượng nông nghiệp về lâu dài. Hiệu ứng cường độ yếu tố đề cập đến việc vận hành đất đai ở quy mô tối ưu. Như vậy, có giấy chứng nhận quyền sử dụng đất đã làm giảm những lo lắng về thu hồi và tranh chấp đất đai, khuyến khích nông dân đưa ra quyết định đầu tư dài hạn vào đất và áp dụng các hệ thống trồng trọt tốt nhất.


Như Kyomugisha (2008) khẳng định quyền sử dụng đất là một yếu tố thể chế quan trọng thúc đẩy đầu tư vào công nghệ nông nghiệp và nâng cao năng suất của đất.


Tên biến

Các ước lượng hồi quy

Hệ số

Sai số chuẩn

P_value

redbook_1

0,10744

0,03697

0,005

arean_1

0,10226

0,03992

0,056

arean_2

0,26721

0,04926

0,000

educn_1

0,06201

0,03706

0,077

educn_2

0,01597

0,04569

0,396

agen_1

0,05130

0,03622

0,219

agen_2

- 0,13588

0,04992

0,002

female

- 0,09615

0,04211

0,097

kinh

0,16797

0,04768

0,000

weather

0,06487

0,02577

0,012

year_2016

0,03271

0,02369

0,110

year_2018

0,02761

0,02563

0,212

_cons

0,93083

0,06093

0,000

n = 2.869

Prob > F = 0,000

Bảng 4.12: Ước tính các tác động đến hiệu quả kĩ thuật bằng phương pháp GEE


Nguồn: tính toán của tác giả từ phần mềm Stata 16.

Quy mô sản xuất có tác động dương đến hiệu quả kĩ thuật ở mức 1%, điều này cho thấy khi các hộ có diện tích trồng trọt lớn hơn sẽ sử dụng đầu vào sản xuất tốt hơn các hộ có diện tích trồng trọt nhỏ. Với các điều kiện đầu vào hiện có, các hộ trồng trọt ở quy mô trung bình có hiệu quả cao hơn các hộ có quy mô nhỏ là 11% (𝑒0,10226) và các hộ có quy mô lớn trồng trọt với mức hiệu quả kĩ thuật cao hơn các hộ có quy mô nhỏ khoảng 31% (𝑒0,26721). Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu gần đây ở Úc (Sheng và công sự, 2015) cho rằng có một mối quan hệ tích cực giữa quy mô và năng suất trang trại. Cụ thể, các trang trại lớn đạt năng suất cao hơn thông qua việc sử dụng công nghệ sản xuất mới hơn so với các trang trại nhỏ. Singh và cộng sự (2018) nghiên cứu tại Ấn Độ cũng cung cấp bằng chứng cho mối quan hệ tích cực mạnh mẽ giữa quy


mô và hiệu quả sản xuất nông nghiệp, có kết quả đó là bởi các hộ có trang trại lớn sử dụng phân bón, hạt giống hiện đại và nguồn tưới tiêu thuận lợi hơn.

Để có thêm giá trị chi tiết, luận án tính toán tác động của quyền sử dụng đất đến hiệu quả kĩ thuật với các mức học vấn khác nhau của chủ hộ. Kết quả được trình bày trong hình 4.1. Khi học vấn của chủ hộ tăng lên, hiệu quả kĩ thuật tăng lên và mức chênh lệch giữa những chủ hộ sản xuất trên đất đã có giấy chứng nhận cao hơn các hộ không có khoảng 2% (tính tại giá trị trung bình của các biến khác).


Hình 4.1: Tác động biên của quyền sử dụng đất đến hiệu quả kĩ thuật khi trình độ học vấn của chủ hộ thay đổi

Phân tích cũng cho thấy trình độ học vấn có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả. Các hệ số của biến educn mang dấu dương và có ý nghĩa thống kê cho thấy các chủ hộ có trình độ trung học cơ sở trở lên sản xuất với hiệu quả cao hơn so với các chủ hộ mới học hết tiểu học. Kết quả này phù hợp với hầu hết các nghiên cứu trước đây về đánh giá tác động đến hiệu quả sản xuất, như tại Nicaragua (Abdulai và cộng sự, 2001), Pakistan (Abedullah và Mushtaq, 2007) và nhiều nghiên cứu khác cho rằng, trình độ học vấn của chủ hộ là yếu tố quan trọng thúc đẩy hiệu quả. Có thể nói các chủ hộ có học vấn cao hơn có khả năng phân tích và tìm hiểu những thông tin hữu ích về kĩ thuật và kinh tế phục vụ cho sản xuất tốt hơn; giúp nâng cao khả năng đưa ra quyết định tối ưu của họ về việc sử dụng và kết hợp đầu vào sản xuất, từ đó các hộ này có hiệu quả

Xem tất cả 155 trang.

Ngày đăng: 16/10/2022
Trang chủ Tài liệu miễn phí