ppnckt_duyyen

Ngày nay ngô đứng thứ 3 sau lúa mỳ và lúa nước về diện tích, đứng đầu về năng suất và sản lượng FAO, 1995.. Từ những nhận thức về vai trò của cây ngô trong nền kinh tế thế giới nói chung

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG NGHIỆP HÀ NỘI

KHOA KINH TẾ VÀ PHÁT TRIỂN NÔNG THÔN



PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

KINH TẾ

hưởng đến năng suất ngô Đăclăk.”

Hà Nội – 2012

I TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI

Cây ngô là cây lương thực quan trọng trong nền kinh tế toàn cầu, góp phần nuôi sống 1/3 dân số trên thế giới Ngày nay ngô đứng thứ 3 sau lúa mỳ và lúa nước về diện tích, đứng đầu về năng suất và sản lượng (FAO, 1995) Ngô là cây trồng đã giúp loài người giải quyết nạn đói thường xuyên bị đe doạ Từ những nhận thức về vai trò của cây ngô trong nền kinh tế thế giới nói chung và nền nông nghiệp Việt Nam nói riêng, Đảng và Nhà nước

ta đã có những chính sách và phương hướng đúng đắn cho công tác nghiên cứu khoa học, tiếp thu những thành tựu của thế giới với mục đích duy trì diện tích, đột phá về năng suất

và tăng nhanh sản lượng

Tuy nhiên, năng suất ngô ở nước ta vẫn chưa thật ổn định ở các vùng sinh thái, năng suất bình quân còn thấp so với khu vực

Để góp phần làm tăng năng suất cây ngô chúng ta cần phải hiểu rõ mối quan hệ giữa các yếu tố đầu vào như giống, đạm, lân, kali… ảnh hưởng đến năng suất ngô như thế nào

để từ đây đưa ra cách chăm sóc cây ngô một cách tốt nhất nhằm đạt năng suất cao Ở Đăclăk, ngô là cây trồng chính, có diện tích trồng lớn thứ hai chỉ sau cây cà phê, vì vậy mà việc nghiên cứu phân tích càng trở nên quan trọng Vì lý do đó, chúng tôi tiến hành đề tài:

“Mô hình phân tích những yếu tố ảnh hưởng đến năng suất ngô ở Đăclăk.”

II Xây dựng mô hình.

Mô hình hồi qui thể mô tả mối quan hệ giữa biến phụ thuộc Y vào các biến giải thích

X1, X2, X3 có dạng:

Yi = B0 + B1X1 + B2X2 + B3X3 + Ui

Mô hình hồi quy mẫu:

Yi = b0 + b1X1 + b2X2 + b3X3+ ei

- Biến phụ thuộc:

Y: Năng suất ngô Đăclăk( tấn/ha)

- Biến độc lập:

X1: Lượng giống( kg/ha)

X2: N (số lượng đầu vào là đạm) (kg/ha)

X3: P2O5 (số lượng đầu vào là lân)(kg/ha)

X4: K2O (số lượng đầu vào là kali) (kg/ha)

- α1, α2, α3, α4 Là hệ số ảnh hưởng của các yếu tố đầu vào : giống, phân đạm, phân lân, phân kali

1.1 Nguồn số liệu.

NS

(tấn/ha) Lượng

giống

(kg/ha)

N (kg/ha) P2O5(kg/ha) K2O(kg/ha)

3.8 15 35 20 8

3

15

3

60

4.5 18 45 60 45

2.Phân tích sự ảnh hưởng của các yếu tố.

SUMMARY

OUTPUT

Regression Statistics

Multiple

R

0.644253

8

R Square 0.415063

Adjusted

R Square

0.383727

1

Standard

Error

0.388451

9

Observati

ANOVA

Significa nce F

Regressio 3 5.996080 1.9986 13.2456

1.203E-n 27 93 02 06

Residual 56

8.450113 06

0.1508 95 Total 59

14.44619 33

Coefficie

nts

Standard Error t Stat P-value

Lower 95%

Upper 95%

Lower 95.0%

U p p e

r 9 5 0

%

Intercept

1.659940

4

0.344641 5

4.8164 26

1.152E-05

0.969540 5

2.35034 03

0.96954 05

2 3 5 0 3 4

X1

0.112060

3

0.064221 34

1.7449 07

0.08648 68

-0.016591

0.24071 11

-0.01659 05

0 2 4 0 7 1 1

X2 0.169469

9

0.031936 7

5.3064 31

1.979E-06

0.105493 0.23344

67

0.10549 3

0

2 3 3 4 4 7

X3

-0.176823

0.150392 18

-1.1757 44

0.24467 16

-0.478094

0.12444 9

-0.47809 45

0 1 2 4 4 4 9

Từ kết quả nghiên cứu, ta có phương trình hồi quy của mô hình:

Y= 1.6599404 + 0.1120603X1 + 0.1694699X2 - 0.176823X3+Ui (1)

Ý nghĩa của các tham số trong mô hình:

 b0=1.6599404 chính là ảnh hưởng của các yếu tố khác nằm ngoài mô hình ảnh hưởng đến giá trị trung bình của Y khi mà các yếu tố Xi=0

 b1=0.1120603 cho biết với điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi tăng 1 điểm trung bình vào trường thì Y tăng 0.1120603

 b2= 0.1694699 cho biết với điều kiện các yếu tố khác không đổi khi tăng 1 giờ tự học thì Y tăng 0.1694699

 b3=- 0.176823 cho biết với điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi tăng 1 triệu đồng thì Y

sẽ giảm 0.176823

Kiểm định các giả thuyết thống kê:

• Kiểm định B 1: H0: B1= 0

H1: B1≠0

Ta có: /tkđ(1) / = 4.816426 > /tc / = 2

Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 Tức là các yếu tố nằm ngoài môi trường ảnh hưởng đến kết quả học tập của sinh viên K54

• Kiểm định B 2: H0: B2= 0

H1: B2≠0

Ta có: /tkđ(2) / = 1.744907 < /tc / = 2

Chấp nhận giả thuyết H0, bác bỏ giả thuyết H1

• Kiểm định B 3: H0: B3= 0

H1: B3≠0

Ta có: /tkđ(3) / = 5.306431> /tc / = 2

Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1 Tức là X2 có ý nghĩa thống kê ở mức độ tin cậy 95%

• Kiểm định B 4: H0: B4= 0

H1: B4≠0

Ta có: /tkđ(4) / = 1.175744< /tc / = 2

Chấp nhận giả thuyết H0, bác bỏ giả thuyết H1

 Hệ số tương quan bội: R = 0.6442538, cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính là phù hợp

 Ý nghĩa của hệ số R2:

Với hệ số R2 =0.415063 ta nhận thấy dộ chặt chẽ của mô hình chưa cao, nên thấy rằng với các biến đã điều tra là: điểm trung bình thi đầu vào, số giờ tự học của mỗi sinh viên, số tiền trợ cấp hàng tháng không nói lên nhiều ý nghĩa với biến Y chỉ có thể giải thích được 41,5% của điểm bình học kì Ta nhận thấy vấn đề học tập có rất nhiều yếu tố tác động và quyết định đến

 Kiểm định độ phù hợp của mô hình:

• Kiểm định giả thuyết: H0: R2 = 0 (mô hình không phù hợp)

H1: R2 ≠0 (mô hình phù hợp)

Fkđ = 13.245602

Với α = 0.05, Fc = 2.76 << Fkđ

Do đó bác bỏ giả thuyết R2 = 0, mô hình có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 95%

Kiểm đinh các hiện tượng trong mô hinh:

+ Hiện tượng đa công tuyến

Ta xem xét X2i có phụ thuộc vào X3i và X4i không để kết luận hiện tượng đa cộng tuyến ở

mô hình (1)

Xây dựng mô hình hồi qui phụ giữa XSTK và STN:

X1= A1 + A2X2 + A3X3 + Fi

Chạy tương quan mô hình ta được kết quả:

X2 0.162152 1

X3 0.384273 0.14842- 1

Có thể thấy: Giữa X1 và X2, X3 có sự tương quan với nhau nhưng mối tương quan không chặt chẽ

Chạy mô hình hồi quy phụ ta được kết quả: A1 =3.837548; A2 = 0,119386; A3 = 0.979919

X1= 3.837548+ 0.119386X2 + 0.979919X3

Nhận thấy X1 và X2, X3 có mối quan hệ tương quan không hoàn hảo Như vậy mô hình (1) có hiện tượng đa cộng tuyến không hoàn hảo

+ Hiện tượng tự tương quan:

Với d =

∑

∑

=

−

60 1 2

60

2

2

1) (

i i

i

i i

e

e e

= 2[ 1 – p ] -1 ≤ p ≤ 1: p được gọi là hệ số tự tương quan

Ta có bảng kết quả :

Giá trị của p Giá trị xấp xỉ của d Kết luận

p = 1 d = 0 Tự tương quan hoàn hảo dương

tra bảng ta có dL= 1.48; dU= 1.69

=> 4 - dL = 2,52; 4 – dU = 2.31

Theo kết quả tính toán của mô hình thì d =2.02171675

=> Ta kết luận mô hình không có tự tương quan âm hoặc dương

- Kiểm định phương sai của sai số thay đổi: Kiểm định Park

Phát hiện phương sai của sai số thay đổi bằng việc quan sát đồ thị:

Đồ thị độ phân tán phần dư ei theo tổng thể mẫu Yi

Dựa vào đồ thị ta thấy khi giá trị dự báo Yi tăng, thì phần dư không có xu hướng tăng hay giảm Qua đó cho thấy đồ thị có phương sai của sai số tương đối đồng đều

III GIẢI PHÁP.

Ta thấy được trình độ kĩ thuật của người sản xuất trong việc sử dụng yếu tố đầu vào trong quá trình sản xuất là rất cao Như vậy năng suất ngô thực tế mà người nông dân ở DakLak đạt được gần bằng năng suất cao nhất mà mô hình lí thuyết đưa ra, tức là với mức kết hợp đầu vào như vậy đã hợp lí, đạt hiệu quả kĩ thuật tốt

Từ đây ta thấy nếu muốn năng suất ngô ở DakLak đạt sản lượng tối đa (khi hiệu quả

kĩ thuật rất cao) thì người nông dân nên thay đổi giống mới năng suất cao hơn, thay đổi công nghệ…

III.KẾT LUẬN

Nền kinh tế Việt Nam đang trong quá trình phát triển nhanh theo hướng công nghiệp hóa hiện đại hóa mà nông nghiệp là một ngành trọng điểm của nước ta chính vì thế để tăng năng suất cay trồng Nhà nước phải có các chính sách, biện pháp hỗ trợ về thông tin, kỹ thuật ….cho người nông dân phát triển

Theo kết quả mô hình phân tích những yếu tố ảnh hưởng đến năng suất ngô ở ĐắcLăk cho ta thấy lượng phân đạm, các yếu tố đầu vào cần chú ý đến lượng phân đạm phân kali

và các yếu tố liên quan khác một cách phù hợp và tuân theo quy luật năng suất cận biên để đạt năng suất lúa tối đa