Phân tích hiệu quả sản xuất dựa trên hiệu quả kỹ thuật của các hộ trồng lúa tỉnh An Giang

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên và hồi quy beta để đánh giá tác động của các yếu tố sản xuất đến hiệu quả kỹ thuật trong sản xuất lúa ở tỉnh An Giang. Nghiên cứu tiến hành phân tích hiệu quả kỹ thuật dựa trên kết quả phân tích biên ngẫu nhiên cho khu vực Đồng bằng sông Cửu Long và tỉnh An Giang.

PHÂN TÍCH HIỆU QUẢ SẢN XUẤT DỰA TRÊN HIỆU QUẢ KỸ THUẬT

CỦA CÁC HỘ TRỒNG LÚA TỈNH AN GIANG

Cao Tiến Sĩ1

1 Trường Đại học An Giang

Thông tin chung:

Ngày nhận bài: 12/01/2018

Ngày nhận kết quả bình duyệt:

07/06/2018

Ngày chấp nhận đăng:

08/2018

Title:

Analyzing production

efficiency based on the

Technical Efficiency in rice

growing areas in An Giang

province

Keywords:

Stochastic Frontier Analysis,

Beta Regression, Technical

Efficiency in planting rice

Từ khóa:

Phân tích biên ngẫu nhiên, hồi

quy beta, hiệu quả kỹ thuật

trong trồng lúa

ABSTRACT

This research uses the Stochastic Frontier Analysis (SFA) and beta regression analysis to evaluate the effect of factors on Technical Efficiency (TE) in rice production in An Giang province The technical efficiency was based on the results of SFA for Mekong Delta and An Giang province In addition, the study uses OLS, Tobit, Beta regression to assess the impact of the factors on TE and results of the research show that TE and scale efficiency in rice production of the Mekong Delta and An Giang province are not optimal Besides, the study also indicates that the cultivated area and the number of crops affecting to TE in rice production in An Giang province

TÓM TẮT

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên và hồi quy beta để đánh giá tác động của các yếu tố sản xuất đến hiệu quả kỹ thuật trong sản xuất lúa ở tỉnh An Giang Nghiên cứu tiến hành phân tích hiệu quả

kỹ thuật dựa trên kết quả phân tích biên ngẫu nhiên cho khu vực Đồng bằng sông Cửu Long và tỉnh An Giang Đồng thời, nghiên cứu sử dụng hồi quy OLS, Tobit, Beta để đánh giá tác động của các yếu tố đến hiệu quả kỹ thuật, qua đó kết quả nghiên cứu cho thấy hiệu quả kỹ thuật và hiệu suất theo quy

mô của Đồng bằng sông Cửu Long nói chung và An Giang nói riêng chưa tối

ưu Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng cho thấy diện tích canh tác và số vụ trồng tác động đến hiệu quả kỹ thuật trong sản xuất lúa của tỉnh An Giang

1 GIỚI THIỆU

Những thay đổi mô hình kinh tế theo hướng

thị trường từ những năm cuối thập niên 1980

đã thúc đẩy nền kinh tế Việt Nam phát triển

nhanh, khuyến khích sản xuất và thu hút đầu

tư tư nhân mạnh hơn trong nông nghiệp Kết

quả cho thấy, sản xuất nông nghiệp có những

ghi nhận khi thu nhập và năng suất sản xuất

ngày càng tăng, điều này có thể được chứng

minh qua năng suất các yếu tố tổng hợp (Total

Factor Productivity), thu nhập ròng của lúa gạo tăng từ năm 1985 đến năm 2006, cụ thể nếu so sánh từ năm 1990 đến năm 2013, sản xuất nông nghiệp tăng gấp đôi sản lượng, giá trị lúa gạo chiếm 35% tổng giá trị sản xuất nông nghiệp (Báo cáo rà soát Nông nghiệp và Lương thực của OECD, 2015) Bên cạnh đó, Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) là vùng

có diện tích đất trồng lúa và sản xuất lúa lớn nhất cả nước góp phần đảm bảo an ninh lương

thực Theo kết quả thống kê của Nguyễn

Hoàng Đan (2015) và Bộ Tài nguyên và Môi

trường (2005, 2010 & 2014), diện tích đất

trồng lúa của tỉnh An Giang có xu hướng ổn

định và chiếm tỉ lệ trên 13% so với tổng diện

tích toàn vùng ĐBSCL, chỉ đứng sau Kiên

Giang và Long An

Kịch bản biến đổi khí hậu nước biển dâng và sự

thay đổi dòng chảy từ các đập thủy điện thượng

nguồn sẽ tác động tiêu cực đến diện tích đất

trồng lúa của khu vực ĐBSCL nói chung và

khu vực An Giang nói riêng Mặc dù tỉnh An

Giang có nhiều thay đổi trong kỹ thuật canh tác

và ít chịu ảnh hưởng nhiều từ biến đổi khí hậu,

nhưng tác động của thay đổi tự nhiên sẽ phần

nào ảnh hưởng đến sản xuất lương thực và cần

có những thay đổi để sản xuất thích hợp hơn

Do đó, việc nghiên cứu hiệu quả sản xuất của

các hộ một mặt để có thể tăng hiệu quả sử dụng

đầu vào, qua đó giúp các hộ giảm được chi phí

sản xuất mà còn giúp bảo vệ môi trường khi sử

dụng ít hơn các nguồn đầu vào trong sản xuất

như phân, thuốc cũng như các hóa chất bảo vệ

thực vật khác Đồng thời, phân tích hiệu quả

sản xuất dựa trên hiệu quả kỹ thuật của hộ trồng

lúa tỉnh An Giang để thấy được những điểm

mạnh và điểm yếu nhằm mục đích thay đổi sản

xuất hiệu quả hơn và mang lại nhiều thu nhập

cho người dân không chỉ khu vực mà còn cho

các vùng khác

2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG

PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1 Cơ sở lý thuyết

Trong nghiên cứu này hiệu quả được hiểu cách

chung nhất là xem xét và lựa chọn các nguồn

lực sao cho có kết quả cao nhất Hiệu quả có

thể bao gồm cả ba yếu tố như sử dụng nguồn

lực ít bị lãng phí, sản xuất với chi phí thấp nhất

Trong các nghiên cứu về kinh tế học khu vực

công, một khái niệm hiệu quả được sử dụng

phổ biến là hiệu quả Pareto, Stiglitz (2015) đề

cập đến hiệu quả Pareto mà ở đó không có

người nào khấm khá hơn mà không làm thiệt

hại đến người khác, hiệu quả này có được thông qua một thị trường cạnh tranh và phân phối ban đầu thích hợp hơn Để đạt được hiệu quả Pareto cần phải đạt được hiệu quả trao đổi, hiệu quả sản xuất và hiệu quả tổ hợp sản phẩm

Có thể phân hiệu quả thành hai loại là hiệu quả

kỹ thuật và hiệu quả phân phối Trong đó, hiệu quả kỹ thuật do áp dụng các biện pháp kỹ thuật

có thể giúp người nông dân đạt được sản lượng tối đa với công nghệ nhất định, còn hiệu quả phân phối được biết như là khả năng tối ưu các yếu tố đầu vào theo tỷ lệ với mức giá tương ứng (Farrell, 1957; Coelli & đ.t.g, 2005) Hiệu quả

kỹ thuật có được do áp dụng các biện pháp kỹ thuật giúp người nông dân đạt được sản lượng tối đa với công nghệ nhất định, đồng thời các ước lượng hiệu quả về mặt kỹ thuật là ước tính các đầu vào và đầu ra của sản lượng thu hoạch

Bên cạnh đó, hiệu quả (hiệu quả kỹ thuật một cách thuần túy) có thể xét đến hiệu quả theo quy mô mà ở đó mức tăng năng suất đạt đến mức tiềm năng trong sản xuất dựa trên các ước lượng hiệu quả; ngược lại không đạt hiệu quả

mà ở đó tăng các yếu tố đầu vào nhưng có thể không tăng hoặc làm giảm sản lượng đầu ra (Farrell, 1957; dẫn theo Huynh Viet Khai &

Mitsuyasu Yabe, 2011)

Dựa vào Hình 1, hai nguồn lực đầu vào là A1

và A2 để sản xuất ra một lượng đầu ra là Q được giả định với hiệu quả theo quy mô không đổi Ta có một đường cong QQ là đường đẳng lượng thể hiện tính hiệu quả về mặt kỹ thuật của sản xuất, nếu người nông dân sản xuất ra sản phẩm (Q) tại điểm M thì về mặt kỹ thuật khoảng cách MN được xem là dư thừa khi sản xuất chưa hiệu quả Khoảng cách này cho thấy, mức đầu tư quá mức gây lãng phí (đo lường bằng tỷ số MN/OM) và cần phải cắt giảm để đạt được sản lượng tối ưu Tỷ lệ này có thể tính như sau:

TE = ON/OM Giá trị của TE sẽ thay đổi từ 0 đến 1 và hiệu quả tối ưu khi giá trị này bằng 1, thể hiện bởi

điểm N trên đường đẳng lượng Khoảng cách từ

M đến P đại diện cho việc cắt giảm chi phí sản

xuất mà tại đó điểm P được xem như là đạt

được hiệu quả kỹ thuật Bên cạnh đó, trong hầu

hết các nghiên cứu hiệu quả sản xuất sử dụng

các yếu tố đầu vào thì thường ước lượng hàm sản xuất (hàm Cobb – Douglas) để ước tính tính hiệu quả trong một số lĩnh vực nông nghiệp, nên tác giả sử dụng hàm sản xuất để ước lượng hiệu quả trong nghiên cứu này

Hình 1 Hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả phân bổ và hiệu quả kinh tế

(Nguồn: Khai & Yabe, 2011)

Mô hình biên ngẫu nhiên được phát triển bởi

Aigner và Chu (1968) Sản xuất lúa là một lĩnh

vực có một đầu ra được kết hợp từ nhiều đầu

vào, nên nghiên cứu này tập trung vào cách

tiếp cận kinh tế lượng đo lường hiệu quả kỹ

thuật qua hàm sản xuất biên ngẫu nhiên như

sau:

Yi = f (Xij; β) + εi (*)

Trong đó: Yi là đầu ra của nông hộ thứ i, Xij là

các đầu vào của nông hộ i, giá trị εi là sai số

của mô hình Sai số của mô hình được đề cập

trong phân tích biên gồm hai giá trị εi = vi – ui,

trong đó vi là một tập các sai số ngẫu nhiên

trong mô hình (-<vi<, v~N[0,σv]) được

xác định do các tố nhiễu trong thống kê không

kiểm soát được như thời tiết, bệnh, các rủi ro

khác, Đối với giá trị ui chỉ thay đổi một phía

(ui≥0) được xem là thành phần mô tả không

hiệu quả trong sản xuất của nông hộ (Coelli &

cs., 2005) Giả định ui trong nghiên cứu có phân phối nữa chuẩn (u~N[0,σu ]), trong nghiên cứu này vi và ui độc lập với nhau

Phương trình (*) được ước lượng bằng phương pháp khả năng tối đa (maximum likelihood analysis) tạo ra các giá trị ước lượng của β (tham số ước lượng), λ (lambda: λ= σu/ σv) và σ (độ lệch tiêu chuẩn), σ2 = σu + σv (phương sai

mô hình gồm hai phương sai thành phần) là các giá trị không biết của mô hình ước lượng; và 

= σu/ σ2 (gamma) là giá trị nằm trong khoảng

từ 0 đến 1; đồng thời các hộ không đạt được hiệu quả kỹ thuật có thể được ước lượng bằng giá trị ui được tính toán dựa vào εi và các tham

số tương ứng (Jondrow et al, 1982) Nếu giả định vi và ui là độc lập, thì trung bình của ui

được cho bởi εi được xác định bởi:

𝐸(𝑢𝑖|𝜀𝑖) = 𝜎∗[ 𝑓

∗( 𝑖𝜆

𝜎 )

1 − 𝐹∗(𝜎 )𝑖𝜆

−𝜀𝑖𝜆

𝜎 ] (∗∗)

Trong đó, σ*2 = σu σv/σ2, f* là hàm mật độ

phân phối chuẩn, F* là hàm phân phối được

ước lương bởi ελ/σ

Với giả định mô hình có phân phối nữa chuẩn,

kiểm định Z được dùng để kiểm tra tồn tại

không hiệu quả với giả thyết không H0: λ=0 và

H1: λ>0 (Coelli & cs., 2005) Giá trị kiểm định

được tính như sau:

𝑧 = 𝜆̅

𝑠𝑒(𝜆̅)~𝑁(0,1) (∗∗∗) Với 𝜆̅ là ước lượng khả năng tối đa của λ và

𝑠𝑒(𝜆̅) là sai số chuẩn của ước lượng bằng khả

năng tối đa Hiệu quả kỹ thuật khi đó được xác

định bằng hàm sau:

TEi = exp (-𝑢̂ ) = exp(-E(u𝑖 i|εi)) (****)

Với giá trị TEi nằm trong khoảng (0,1) và ước

lượng khả năng lớn nhất của tham số trong mô

hình và tính toán tìm ra giá trị TE dựa trên

phần mềm STATA 12

2.2 Phương pháp nghiên cứu

2.2.1 Số liệu sử dụng

Nghiên cứu chủ yếu phân tích hiệu quả sản xuất dựa trên hiệu quả kỹ thuật của các hộ trồng lúa

ở tỉnh An Giang được lọc ra từ bộ dữ liệu VHLSS (Viet Nam Household Living Standards Survey) của Tổng cục Thống kê từ năm 2008 đến năm 2016

2.2.2 Mô hình nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng hàm Cobb-Douglas cho nhiều đầu vào và một đầu ra với các biến phụ thuộc là chi phí giống, chi phí phân thuốc, số giờ lao động, chi phí tưới tiêu (điều chỉnh theo năm 2008) và vốn đầu vào khác Hàm Cobb-Douglas có dạng như sau:

lnYi = β0 + ∑𝑛𝑗=1𝛽𝑖𝑗𝑙𝑛𝑋𝑖𝑗+ 𝑣𝑖− 𝑢𝑖 Giá trị TE được tính toán dựa trên phần STATA

12 từ phương trình (****)

Các biến trong mô hình phân tích được mô tả như sau:

Bảng 1 Mô tả các biến trong mô hình phân tích biên ngẫu nhiên (SFA)

Y Sản lượng sản phẩm (kg)

Dhehibi (2007) Huynh Viet Khai and Mitsuyasu Yabe (2011)

Hoang Vu Linh (2007) Chebil và đ.t.g (2014) K.R Sharma và đ.t.g (2001)

X1 Lao động (giờ)

Karagiannis và đ.t.g (2003) Dhehibi (2007)

Huynh Viet Khai and Mitsuyasu Yabe (2011)

Hoang Vu Linh (2007) Chebil và đ.t.g (2014) K.R Sharma và đ.t.g (2001)

X2 Nước tưới tiêu (nghìn đồng)

Dhehibi (2007) Karagiannis và đ.t.g (2003) Chebil và đ.t.g (2014) K.R Sharma và đ.t.g (2001)

Biến số Mô tả biến số Nghiên cứu trước

X3 Giống (nghìn đồng)

Hoang Vu Linh (2007) Karagiannis và đ.t.g (2003) K.R Sharma và đ.t.g (2001)

X4

Phân bón, thuốc trừ sâu, diệt cỏ (nghìn đồng)

Dhehibi (2007) Huynh Viet Khai and Mitsuyasu Yabe (2011)

Hoang Vu Linh (2007) Karagiannis và đ.t.g (2003) Chebil và đ.t.g (2014)

X5 Chi phí khác (nghìn đồng)

Huynh Viet Khai and Mitsuyasu Yabe (2011)

Hoang Vu Linh (2007) Karagiannis và đ.t.g (2003)

Dựa theo Coelli và đ.t.g (2005, trang 274), hàm sản xuất biên có dạng:

𝑙𝑛𝑦𝑖= 𝛽0+ ∑ 𝛽𝑛𝑙𝑛𝑥𝑛𝑖+1

2∑ ∑ 𝛽𝑛𝑚𝑙𝑛𝑥𝑛𝑖𝑙𝑛𝑥𝑚𝑖+ 𝑣𝑖− 𝑢𝑖 𝑁

𝑚=1

𝑁

𝑛=1

𝑁

𝑛=1

Hệ số co giãn các đầu vào:

𝜀(𝑥) = ∑ (𝛽𝑛+ ∑ 𝛽𝑛𝑚𝑙𝑛𝑥𝑚𝑖

𝑁

𝑚=1

) 𝑁

𝑛=1

Hệ số co giãn theo quy mô được ước lượng tại giá trị x đầu vào:

𝛽 = ∑𝑁𝑛=1∑𝑁𝑚=1𝛽𝑛𝑚 (*****) Trong các nghiên cứu trước, các tác giả sử dụng

hàm Tobit để xác định các yếu tố tác động đến

hiệu quả kỹ thuật Nghiên cứu này đề xuất hàm

hồi quy beta, giá trị hiệu quả nằm trong khoảng

(0;1) nên việc sử dụng mô hình tobit để ước

lượng có thể chưa thực sự chính xác do mô hình

này có giới hạn dưới bằng 0 (không có giới hạn

trên) và các giá trị kỳ vọng ước lượng trong mô

hình sẽ tồn tại sai số do giá trị kỳ vọng có thể

lớn hơn 1 khác với kết quả TE tính toán được

Phương pháp hồi quy beta được sử dụng đối với

các mô hình mà biến phụ thuộc nằm trong khoảng 0 và 1 và dự đoán trong khoảng giới hạn đó Việc lựa chọn mô hình còn được đánh giá dựa vào các giá trị sai số chuẩn của các tham số trong mô hình hồi quy để thấy được độ chính xác của các ước lượng trong mô hình

Ngoài ra, việc loại bỏ biến trong mô hình hồi quy dựa trên kiểm định để xác định sự phù hợp

bỏ biến Mô hình hồi quy beta được đề xuất bởi Ferrari và Neto (2004) và được Smithson và Verkuilen (2006) đưa ra có dạng:

𝑓(𝑦; 𝜇𝑥, 𝜓𝑥) = Γ(𝜓𝑥)

Γ(𝜇𝑥𝜓𝑥)Γ{(1 − 𝜇𝑥)𝜓𝑥}𝑦

𝜇𝑥𝜓𝑥−1(1 − 𝑦)(1−𝜇𝑥 )𝜓𝑥−1

Trong đó μx = E(y|x), μx được gắn với các biến số bằng hàm số liên kết: g(μx) = xβ hoặc μx = g-1(xβ)

và g-1(xβ) là hàm ngược của g(μx)

Như vậy, hồi quy trong bước hai ở hồi quy beta

cho hiệu quả kỹ thuật bởi các nhân tố tác động

trong trồng lúa ở nông hộ, mô hình có dạng sau:

TEi = α1 + ∑𝑛𝑘=1𝛼𝑘𝑊𝑖𝑘+ 𝜀𝑖

TEi là hiệu quả kỹ thuật được ước lượng từ phương trình (****), Wk là các biến mang tính chất kinh tế xã hội giải thích sự biến động của hiệu quả kỹ thuật, các biến đó bao gồm:

Bảng 2 Mô tả các biến trong mô hình hồi quy các yếu tố tác động đến TE

Dhehibi (2007) Mahdi và đ.t.g (2010) Naceur và Mongi (2013) Karagiannis và đ.t.g (2003)

Dhehibi (2007) Karagiannis và đ.t.g (2003) Mahdi và đ.t.g (2010) Naceur và Mongi (2013)

Dhehibi (2007) Mahdi và đ.t.g (2010) Naceur và Mongi (2013)

Dhehibi (2007) Mahdi và đ.t.g (2010) Naceur và Mongi (2013)

thông trở lên

Dhehibi (2007) Mahdi và đ.t.g (2010)

trình khuyến nông

Dhehibi (2007) Mahdi và đ.t.g (2010) Naceur và Mongi (2013)

3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO

LUẬN

3.1 Thống kê mô tả các biến trong mô hình

Trong Phụ lục 3, tham số các biến độc lập trong

mô hình phân tích biên ngẫu nhiên (thể hiện

qua cột Coef.) đa số có giá trị dương trong

khoảng 0 đến 1, có ý nghĩa ở mức 5% hoặc

10% Log likelihood có giá trị âm trong khoảng

từ -375.530 đến -368.302 và không đổi cho

thấy rằng, đầu ra cận biên giảm dần tại điểm tính toán Sự giải thích của  là 0.5463, cho thấy 54.63% phần không hiệu quả của sản xuất được sự giải thích bởi mô hình biên ngẫu nhiên, phần còn lại do sai số ngẫu nhiên nằm ngoài kiểm soát của nông dân (Battese & Corra, 1977;

dẫn theo Coelli & đ.t.g, 2005, trang 246)

Các giả thuyết mô hình phân tích biên được trình bày trong Phụ lục 3 cho rằng, sản lượng

sản xuất chưa hiệu quả về mặt kỹ thuật dựa trên

đầu ra có tồn tại và kết luận sản xuất hiệu quả

bị bác bỏ ở mức ý nghĩa 5% qua giá trị

Prob>=chibar2 = 0.000, hay giá trị sigma_u = 0

bị bác bỏ bằng kiểm định chi bình phương với

mức ý nghĩa 5% Kết quả này cũng cho thấy, sự khác biệt trong biến đổi sản lượng một cách ngẫu nhiên chưa hiệu quả có thể do các hộ nông dân sản xuất lúa sử dụng các yếu tố đầu vào chưa hiệu quả

(Nguồn: Tác giả tự tính từ dữ liệu VHLSS)

Hình 2 Hiệu quả kỹ thuật (TE) trung bình qua các năm của các tỉnh ĐBSCL Hình 2 cho thấy, kết quả hiệu quả sử dụng các

đầu vào trong sản xuất lúa của các tỉnh ĐBSCL

chưa cao, trong đó có An Giang Nếu xem dữ

liệu đồ thị cung cấp, đa phần các tỉnh nằm hoàn

toàn trong đất liền có hiệu quả sử dụng các

nguồn lực tốt hơn so với các tỉnh ven biển

Trong đó, An Giang có mức sử dụng hiệu quả

các nguồn lực ở mức tương đối cao khoảng trên

82%, chỉ đứng sau các tỉnh như Vĩnh Long,

Hậu Giang và gần bằng Đồng Tháp, Cần Thơ

và Cà Mau Các tỉnh Bến Tre, Trà Vinh, Tiền Giang và Long An có hiệu quả sử dụng thấp nhất trong các tỉnh Kết quả không có nhiều thay đổi trong các nghiên cứu của Hoang Vu Linh (2007) và Giang Thi Ngan Dao và Phil Lewis (2013) vào khoảng 83% Nhìn chung có thể thấy các tỉnh khu vực ĐBSCL có hiệu quả

sử dụng các yếu tố đầu vào chưa thực sự hiệu quả

68%

70%

72%

74%

76%

78%

80%

82%

84%

Long

An

Tiền Giang

Bến Tre

Trà Vinh

Vĩnh Long

Đồng Tháp

An Giang

Kiên Giang

Cần Thơ GiangHậu

Sóc Trăng LiêuBạc

Cà Mau

Hiệu quả kỹ thuật (TE)

(Nguồn: Tác giả tự tính từ dữ liệu VHLSS)

Hình 3 So sánh hiệu quả kỹ thuật (TE) của An Giang và tổng thể chung ĐBSCL qua các năm

Tình hình chung của khu vực ĐBSCL và tỉnh

An Giang đều có hiệu quả kỹ thuật giảm qua

các năm thể hiện trong Hình 3 Xu hướng thấy

được ở các tỉnh ĐBSCL từ mức gần bằng 84%

năm 2008 và gần như không đổi ở năm 2010,

sau đó giảm về mức dưới 78% ở năm 2016

Riêng tỉnh An Giang có chuyển biến tích cực

hơn, nếu như năm 2008 từ mức khoảng 85% thì

đến năm 2012 giảm xuống dưới 80%, nhưng

đến năm 2014 tăng lên gần 82% và đến năm

2016 giảm xuống gần bằng 81% về hiệu quả kỹ

thuật So với xu hướng chung của khu vực thì

riêng tỉnh An Giang có cải thiện tích cực trong

sử dụng hiệu quả các yếu tố đầu vào

Kết quả Phụ lục 1 cho thấy, hiệu quả theo quy

mô các tỉnh có hiệu quả theo quy mô giảm dần

Hiệu quả này giải thích một phần các nguồn lực

sử dụng có thể dư thừa và việc thêm các nguồn lực này có thể làm tăng sản lượng nhưng giảm dần so với đầu vào được bổ sung thêm tương ứng so với trước đây Các tỉnh có hiệu suất theo quy mô giảm dần nằm trong khoảng từ 0.92 đến 0.99 nhỏ hơn 1, riêng tỉnh Bến Tre có hiệu suất theo quy mô gần bằng 1, qua kiểm định trung bình một tổng thể trong Phụ lục 2 có thể khẳng định đa số các tỉnh có hiệu suất theo quy mô giảm dần, chỉ riêng Bến Tre không đổi Tỉnh

An Giang hiệu suất theo quy mô chỉ ở mức 0.93 nên việc thêm các nguồn lực đầu vào sẽ làm tăng sản lượng nhưng hiệu suất theo quy mô giảm dần

Bảng 3 Độ co giãn và hiệu quả theo quy mô các yếu tố đầu vào qua các năm của khu vực ĐBSCL

(X1)

Tưới tiêu (X2)

Giống (X3)

Phân thuốc (X4)

Vốn khác (X5)

Hiệu suất theo quy mô

Trung

(Nguồn: Tác giả tự tính từ dữ liệu VHLSS)

74%

76%

78%

80%

82%

84%

86%

2008 2010 2012 2014 2016

Hiệu quả kỹ thuật qua các năm

Hiệu quả kỹ thuật ĐBSCL

Hiệu quả kỹ thuật tỉnh An Giang

Bảng 3 cho một góc nhìn tổng thể toàn khu vực

về hiệu suất theo quy mô giảm dần qua các

năm, cụ thể nếu trong năm 2008 hiệu suất này

khoảng 0.98 thì đến năm 2016 chỉ còn khoảng

0.94, điều này có thể thấy việc sử dụng các đầu

vào nhiều và làm cho sản lượng tăng nhưng

tăng không nhiều hơn cùng với tỷ lệ đầu vào

tăng Theo số liệu của Tổng cục Thống kê từ

năm 2008 đến 2015, sản lượng lúa hàng năm

tăng đều ở ĐBSCL, do đó các tỉnh sử dụng

nguồn lực quá nhiều như lao động, giống, phân

thuốc có xu hướng giảm theo thời gian Vì vậy,

sử dụng công nghệ thay thế bớt các nguồn lực

hay sử dụng hiệu quả nguồn lực để cải thiện

tình hình này, đặc biệt là lao động nhưng cần có

những chính sách để giảm tình trạng thất

nghiệp ở nông thôn

Tóm lại, hiệu quả sản xuất lúa ở các tỉnh khu

vực ĐBSCL chưa thật sự hiệu quả Các yếu tố

đầu vào được sử dụng chưa hiệu quả trong sản

xuất lúa, cụ thể các giá trị hiệu quả kỹ thuật

thấp hơn 100% Đồng thời, việc sử dụng các yếu tố đầu vào còn dư thừa nên giá trị hiệu suất theo quy mô nhỏ hơn 1 hay giảm dần Riêng tỉnh An Giang tuy có hiệu quả cao hơn một số tỉnh và có xu hướng tăng khi sử dụng các yếu tố đầu vào nhưng vẫn chưa thực sự hiệu quả, đặc biệt hiệu suất theo hồi quy giảm dần và gần như thấp hơn các tỉnh còn lại

3.2 Kết quả phân tích hồi quy

Kết quả hồi quy sử dụng phương pháp Beta so sánh với OLS, Tobit để xác định các yếu tố tác động đến hiệu quả kỹ thuật sản xuất trong trồng

lúa được trình bày trong Bảng 4 và Phụ lục 7

Qua quá trình thử và sai, kiểm tra tương quan

và phương sai sai số thay đổi, việc lựa chọn dựa trên sai số chuẩn nhỏ nhất của biến trong mô hình và loại bỏ biến trong mô hình được trình bày trong Phụ lục 6 với kết quả cuối cùng bằng phương pháp Tobit do có giá trị Log pseudolikelihood nhỏ hơn

Bảng 4 Kết quả phân tích hồi quy các yếu tố tác động đến hiệu quả kỹ thuật

(0.0254) (0.0282) (0.1720)

(0.0032) (0.0036) (0.0218)

(0.0000) (0.0000) (0.0002)

(0.0084) (0.0093) (0.0606)

(0.0007) (0.0008) (0.0053)

(0.0163) (0.0182) (0.1063)

(0.0201) (0.0223) (0.1321)

Variable hqtobit hqreg hqbeta

(0.0384) (0.0428) (0.2680)

(0.0132) (0.0146) (0.0917)

(0.0299) (0.0333) (0.1942)

(0.0910) (0.1013) (0.6000)

(0.0046)

(0.1927)

F (3,39), (Ramsey RESET test - omitted variables) 0.09

legend: b/se Ghi chú: *** mức ý nghĩa 1%, ** mức ý nghĩa 5%, * mức ý nghĩa 10*

Bảng 4 cho thấy rằng, kết quả hồi quy ở cả ba

mô hình gần như tương đồng nhau, nhưng kết

quả Tobit cho sai số chuẩn là nhỏ nhất Các

biến có ý nghĩa thống kê ở cả ba mô hình là như

nhau ở các biến giới tính, tuổi, diện tích và vụ

trồng; đồng thời trong kết quả hồi quy OLS với

kiểm định Reset Ramsey cho thấy mô hình

không thiếu biến quan trọng với F = 0.09 rất

nhỏ Ngoài ra, Phụ lục 6 trình bày kết quả loại

bỏ biến số bằng kiểm định Wald ra khỏi mô

hình và tính lại kết quả cả ba hàm hồi quy ở

Phụ lục 7 với Tobit cho kết quả tốt hơn ở phần

sai số chuẩn và Log pseudolikelihood

Hiệu quả kỹ thuật (TE): với mức ý nghĩa 5%,

hiệu quả kỹ thuật TE phụ thuộc diện tích và vụ

trồng Theo số liệu hồi quy TE, kết quả Error!

Reference source not found.:

TE = 0.8829+ 0.0085*dientichcanam -

0.0002*dientichcanam2 - 0.0343*vutrong

Trong đó, diện tích đất trồng tăng thêm 1 ha sẽ làm cho hiệu quả TE của hộ tăng trung bình 0.81%/ha Kết quả nghiên cứu còn đưa ra giới hạn tăng diện tích lớn hơn 21 ha thì hiệu quả kỹ thuật sẽ giảm xuống khi sử dụng các yếu tố đầu vào Kết quả nghiên cứu còn cho thấy, nếu vụ trồng tăng thêm một vụ thì hiệu quả giảm xuống trung bình 3.43% Như vậy, hiệu quả kỹ thuật còn phụ thuộc vào diện tích và vụ trồng của các hộ ở tỉnh An Giang

4 KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ 4.1 Kết luận

Trong kết quả phân tích hiệu quả kỹ thuật trong sản xuất đa phần các tỉnh khu vực ĐBSCL chưa đạt được hiệu quả tối ưu trong việc sử dụng các yếu tố đầu vào cho trồng lúa An Giang cũng chưa đạt được hiệu quả trong sản xuất nhưng so với các tỉnh khác thì gần như thuộc nhóm có hiệu quả sản xuất cao hơn Bên cạnh đó, hiệu