tiểu luận kinh tế lượng NGHIÊN cứu ẢNH HƯỞNG của một số NHÂN tố đến sản LƯỢNG lúa ở VIỆT NAM

Khi được giới thiệu, học tập và nghiên cứu môn kinh tế lượng, nhóm chúng tôinhận ra rằng với những công cụ được giới thiệu trong bộ môn, chúng tôi có thểlượng hóa và tìm đáp án cho một s

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ

- - ⁂ -

TIỂU LUẬN MÔN KINH TẾ LƯỢNG

NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA MỘT SỐ NHÂN TỐ ĐẾN SẢN LƯỢNG LÚA Ở VIỆT NAM

Nhóm thực hiện : 6

Lớp tín chỉ : KTE309.2

Giáo viên hướng dẫn : TS.Chu Thị Mai Phương

3 Chu Tiểu Kiều 1811110305 9/10

4 Nguyễn Thị Phương Anh 1811110044 9/10

CHƯƠNG II: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 5

1 Tổng quan mô hình nghiên cứu

5

2 Nguồn dữ liệu

6

CHƯƠNG III: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 7

1 Mô tả thống kê và mô tả tương quan các

biến 7

2 Kết quả ước lượng và kiểm định

xã hội Theo thống kê nông nghiệp của FAO, lúa mì và lúa gạo là 2 loại cây lươngthực được sản xuất và tiêu thụ nhiều nhất trên thế giới Tuy sản lượng của lúagạo thấp hơn lúa mì, nhưng xét trên góc độ dinh dưỡng và độ hư hao trong thuhoạch, bảo quản và vận chuyển, lúa gạo hiện đang nuôi sống hơn một nửa dân

số thế giới - trong khi lúa mì nuôi sống nửa còn lại

Thực tế trên cho chúng ta thấy được vai trò thiết yếu của lúa gạo trong đời sốngcon người

Việt Nam là một trong những nước có nền văn minh lúa nước lâu đời nhất trênthế giới Sản lượng lúa gạo lớn của nước ta (hơn 40 triệu tấn trong năm 2019 -đứng thứ 3 thế giới) vừa đảm bảo an ninh lương thực quốc gia, vừa là nền tảngphát triển kinh tế khi mang về cho nước ta gần 3 tỷ USD trong năm 2019 Ở nước

ta, lực lượng lao động trong nghề trồng lúa chiếm 72% tổng lao động, cho thấylúa nước vẫn là một ngành nông nghiệp thu hút nhiều lao động, đóng vai trò quantrọng trong nền kinh tế Nhận biết được thế mạnh của đất nước là có khí hậuthuận lợi, đất phù sa màu mỡ, kinh nghiệm dày dặn của người dân được truyền

từ đời trước cho đời sau, bài toán nâng cao sản lượng lúa vẫn luôn là một vấn đềđược Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn quan tâm hàng đầu

Khi được giới thiệu, học tập và nghiên cứu môn kinh tế lượng, nhóm chúng tôinhận ra rằng với những công cụ được giới thiệu trong bộ môn, chúng tôi có thểlượng hóa và tìm đáp án cho một số câu hỏi hoặc vấn đề liên quan đến tình hìnhcây lúa ở Việt Nam, ví dụ như:

- Những yếu tố nào ảnh hưởng đến sản lượng lúa của Việt

2 Mục tiêu nghiên cứu

Với những công cụ đã được học và nghiên cứu trong bộ môn Kinh Tế Lượng,trên cơ sở thực tiễn quan sát, bằng những số liệu thu thập được về sản lượng lúatrong quá khứ, nhóm tiến hành đánh giá và tìm ra những yếu tố có liên quan, tácđộng đến sản lượng lúa, đánh giá mức độ ràng buộc của những yếu tố trên vớisản lượng lúa Với kết quả thu được, nhóm tiếp tục sử dụng những công cụ khác

để kiểm tra mức độ tin cậy của mô hình, từ đó đưa ra những nhận định, dự báo

về sản lượng lúa Sau cùng, nhóm mong muốn sẽ đưa ra được những đề xuấtvới tính chính xác cao nhằm cải thiện sản lượng lúa, từ đó nâng cao thu nhập vàcải thiện đời sống của người nông dân

3

CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Việt Nam là một trong những nước có nghề truyền thống trồng lúa nước cổ xưanhất thế giới Nông nghiệp trồng lúa vừa đảm bảo an ninh lương thực quốc gia,

vừa là cơ sở kinh tế sống còn của đất nước Dân số nước ta đến nay hơn 90 triệungười, trong đó dân số ở nông thôn chiếm gần 70% và lực lượng lao động trongnghề trồng lúa chiếm 62% lực lượng lao động cả nước Điều đó cho thấy lĩnh vựcnông nghiệp trồng lúa thu hút đại bộ phận lực lượng lao động cả nước, đóng vaitrò rất lớn trong nền kinh tế quốc dân và và sản lượng lúa quyết định đến an ninhlương thực quốc gia Có 5 nhân tố ảnh hưởng đến sản lượng lúa của các địaphương:

* Diện tích: Diện tích tích đất canh tác là một trong những yếu tố quan trọng

bậc nhất quyết định đến sản lượng lúa Theo nghiên cứu “Mức độ nhạy cảmcủa nông nghiệp đối với môi trường” của Kavi Kumar(2009) thì diện tích là mộtnhân tố tác động trực tiếp đến sản lượng lúa Những quốc gia có diện tích đấtnông nghiệp lớn thì có cơ hội và khả năng tăng sản lượng nông nghiệp tốthơn

* Năng suất: Sản lượng đạt được trên một đơn vị diện tích đất trồng sẽ có tác

động đến sản lượng lúa Khi tổng diện tích canh tác tăng, sản lượng lúa tăng

và ngược lại

* Lượng mưa: Theo đánh giá ảnh hưởng của điều kiện khí hậu nông nghiệp

đến cây trồng ngắn ngày trên Tạp chí Khoa học về Trái đất, đối với nền nôngnghiệp chưa phát triển như ở Việt Nam (hệ thống thủy lợi còn yếu kém), thìmùa vụ phụ thuộc chủ yếu vào lượng mưa Vì vậy, đặc điểm đầu tiên quantrọng của khí hậu nông nghiệp cần xem xét đó là lượng mưa Có thể nói rằngmưa là điều kiện thủy lợi tốt nhất cho sản xuất nông nghiệp

* Số giờ nắng: Theo các chuyên gia Nông Nghiệp, số giờ nắng trong năm ảnh

hưởng lớn đến quá trình quang hợp của cây lúa, tạo điều kiện phù hợp chocây sinh trưởng và phát triển nhưng nếu số giờ nắng quá cao trong 1 năm cóthể gây ra khô hạn, cháy lá, giảm sản lượng

* Độ ẩm: Theo nghiên cứu của tạp chí Việt Nam nông nghiệp sạch, nước là

yếu tố vô cùng quan trọng cho sự phát triển của cây lúa Cây lúa sống và pháttriển được nhờ chất dinh dưỡng trong đất và được nước hòa tan, đưa lên câyqua hệ thống rễ Nước giúp cây thực hiện các quá trình vận chuyển các chấtkhoáng trong đất giúp điều kiện quang hợp, hình thành sinh khối tạo nên sựsinh trưởng của cây Trong một giới hạn nào đó thì sự sinh trưởng của cây tỉ lệthuận với hàm lượng nước hiện diện Nước cần thiết cho sản xuấtcarbohydrate, để duy trì tính hút nước của nguyên sinh chất, và nước là 1phương tiện vận chuyển carbohydrate và các chất dinh dưỡng, từ đó tác động

đến sản lượng

Ngoài ra còn có các yếu tố khác như đặc điểm thổ nhưỡng, thiên tai, cũng ảnhhưởng đến sản lượng lúa hằng năm nhưng trong bài nghiên cứu này, chúng em

chỉ nghiên cứu mô hình để xem xét ảnh hưởng của 5 yếu tố: diện tích, năng

suất, lượng mưa, số giờ nắng và độ ẩm tới sản lượng lúa của 15 tỉnh thành tại

Việt Nam trong giai đoạn 2007-2016

4

CHƯƠNG II: MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

1 Tổng quan mô hình nghiên cứu

Từ cơ sở lý thuyết, nhóm đã lựa chọn sử dụng mô hình kinh tế lượng hồi quybằng phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS Sau khi thực hiện hồi quy từ bộ

số liệu theo hai dạng: hàm tuyến tính và hàm Cobb - Douglas, kết quả cho thấy

mô hình hồi quy dạng Cobb – Douglas có kết quả tin cậy hơn về mặt thống kê Hàm Cobb-Douglas có dạng:

Dạng hàm:

LnSL = β 1 + β2.lnDT + β 3 lnNS + β 4 lnLM + β 5 lnSGN + β 6 lnDA + u i

Trong đó, các biến số được giải thích trong bảng

2.2 NS Năng suất lao động Tạ/ha

2.3 LM Lượng mưa trung bình trong 1 năm mm

2.4 SGN Số giờ nắng trung bình trong 1 năm Giờ

2.5 DA Độ ẩm trung bình trong 1 năm %

Ta có thể đưa ra kỳ vọng về dấu của hệ số hồi quy như sau:

Bảng 2: Bảng kỳ vọng dấu của các hệ số hồi quy

TT Kỳ vọng Diễn giải

1 β 1 > 0 Sản lượng lúa trung bình luôn lớn hơn 0 2 β2 > 0 Sản lượng lúa được kỳ vọng

sẽ tăng khi diện tích trồng lúa tăng 3 β 3> 0 Sản lượng lúa được kỳ vọng sẽ tăng khi

năng suất lao động tăng 4 β 4> 0 Sản lượng lúa được kỳ vọng sẽ tăng khi lượng mưa

trung bình tăng 5 β 5 > 0 Sản lượng lúa được kỳ vọng sẽ tăng khi số giờ nắng trung bình

tăng 6 β 6< 0 Sản lượng lúa được kỳ vọng sẽ giảm khi độ ẩm trung bình tăng

2 Nguồn dữ liệu

Số liệu được nhóm thu thập từ trang web của Tổng cục thống kê Việt Nam ở mục01-Đơn vị hành chính, đất đai và khí hậu, mục 06-Nông nghiệp, lâm nghiệp và thủysản Website: https://www.gso.gov.vn/Default.aspx?tabid=217

6

CHƯƠNG III: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

1 Mô tả thống kê và mô tả tương quan các biến

Mô tả thống kê các biến

Bảng 3: Bảng mô tả thống kê các biến

Nguồn: Nhóm tác giả tính toán Chú ý: Kết quả đã được làm tròn 2 chữ số sau dấu phẩy

Bảng 3 cho thấy, bộ dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu có 150 quan sát, tức là mẫu

đủ lớn Đồng thời, các biến số có độ lệch chuẩn nhỏ, khoảng cách giữa giá trị lớnnhất và nhỏ nhất cũng tương đối nhỏ Như vậy, số liệu được đo lường chặt chẽ, có

độ chính xác cao nên chúng ta có thể tin tưởng sử dụng bộ số liệu này cho nghiên

cứu Mô tả tương quan các biến

Bảng 4: Bảng mô tả tương quan các biến

Nguồn: Nhóm tác giả tính toán Chú ý: Kết quả đã được làm tròn 2 chữ số sau dấu phẩy

Bảng 4 cho chúng ta thấy các hệ số tương quan giữa các biến giải thích khá thấp

(đều nhỏ hơn 0.8) Như vậy, ta có thể nói rằng mô hình không mắc phải khuyết tật

đa cộng tuyến Đồng thời, hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc là lnSL với biếnlnDT rất cao, chúng ta có thể kì vọng rằng diện tích đất canh tác là yếu tố tác độngmạnh nhất đến sản lượng lúa

Độ lệch chuẩn Giá trị nhỏ nhất

7

Hệ số tương quan giữa biến lnDT và lnNS với biến lnSL mang dấu dương chochúng ta kì vọng về dấu của hệ số hồi quy của biến lnDT và lnNS dương Ngượclại, hệ số tương quan giữa biến lnSL với các biến lnLM, lnSGN và lnDA mang dấu

âm, chúng ta có thể kỳ vọng rằng hệ số hồi quy của các biến lnLM, lnSGN, lnDAmang dấu âm Tuy nhiên điều này trái với lý thuyết vì cây lúa là loại cây cần nhiềunước và ánh sáng để có thể phát triển Như vậy, hệ số tương quan giữa các biếncho chúng ta kỳ vọng về hệ số ước lượng của mô hình có phần trái với thực tế.Liệu các hệ số ước lượng có thật sự không đúng với lý thuyết, chúng ta cùng đếnvới kết quả ước lượng và kiểm định để tìm ra câu trả lời

2 Kết quả ước lượng và kiểm định

Kết quả ước lượng

Từ nguồn dữ liệu với kích thước mẫu lớn, chúng em ước lượng mô hình bằngphương pháp ước lượng sai số chuẩn mạnh RSE So với phương pháp bìnhphương tối thiểu OLS thì các ước lượng vẫn giữ nguyên, chỉ có phương sai các

hệ số ước lượng được tính lại theo Robust nên độ chính xác của ước lượngkhông bị ảnh hưởng

Tiến hành ước lượng mô hình bằng công cụ STATA ta thu được kết quả như sau:

Bảng 5: Kết quả ước lượng mô hình bằng RSE

lnSL Coef Robust Std Err t P>t [95%Conf.] Interval]

Nguồn: Nhóm tác giả tính toán

Từ kết quả ước lượng trên, ta thu được mô hình hồi quy mẫu ngẫu nhiên như sau:

lnSL = -2.514748 + 1.000414*lnDT + 0.9957909*lnNS - 0.0102316*lnLM + 0.0102046*lnSGN + 0.0514639*lnDA + e i

F(5,144) > 99999.00 Prob>F = 0.0000

R2 = 0.9997 Root MSE = 0.01695

a Kiểm định sự phù hợp của mô hình

- Từ kết quả ước lượng RSE ta có R2 = 0.9997 Mô hình giải thích được 99.97%⇒ Mô hình giải thích được 99.97%

sự thay đổi của biến phụ thuộc

- Để kiểm định sự phù hợp của mô hình, ta sử dụng cặp giả

⇒ Mô hình giải thích được 99.97% Kết luận: Mô hình phù hợp ở mức ý nghĩa 10%

b Kiểm định các hệ số hồi quy

Sử dụng phương pháp P-value cho các kiểm định này với mức ý nghĩa

⇒ Mô hình giải thích được 99.97% Kết luận: β 2 có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10% ⇒ Mô hình giải thích được 99.97% Diện tích trồng lúa

ảnh hưởng đến sản lượng lúa

* Kiểm định hệ số β3

9 Cặp giả thuyết:

H 0 : β3 = 0

H 1 : β3 ≠ 0

Nhận xét: P-value = 0.000 < 0.1 ⇒ Mô hình giải thích được 99.97% Bác

bỏ H0

⇒ Mô hình giải thích được 99.97% Kết luận: β 3 có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10% ⇒ Mô hình giải thích được 99.97% Năng suất lao động

ảnh hưởng đến sản lượng lúa

trung bình trong 1 năm không ảnh hưởng đến sản lượng lúa

⇒ Mô hình giải thích được 99.97% Kết luận: β 5 không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10% ⇒ Mô hình giải thích được 99.97% Số giờ nắng

trung bình trong 1 năm không ảnh hưởng đến sản lượng lúa

⇒ Mô hình giải thích được 99.97% Kết luận: β 6 không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10% ⇒ Mô hình giải thích được 99.97% Độ ẩm trung

bình không ảnh hưởng đến sản lượng lúa

H 1 : Mô hình bỏ sót biến

Tiến hành kiểm định RESET của Ramsey với bình phương của các biến độc lập,

ta thu được kết quả sau:

Ramsey RESET test using powers of the fitted values of

lnSL

Ho: model has no omitted variables

F(3, 141) = 1.00 Prob > F = 0.3966

Nhận xét: Vì P-value (F(3,141)) = 0.3966 > α = 0.1 nên không bác bỏ

H0

⇒ Mô hình giải thích được 99.97% Kết luận: Mô hình không bỏ sót biến quan trọng ở mức ý nghĩa

10%

b Kiểm định đa cộng tuyến

Ở bảng mô tả tương quan các biến ở chương III, ta thấy tương quan giữa cácbiến rất thấp và nhỏ hơn 0.8 nên có thể dự đoán được mô hình không xảy ra hiệntượng đa cộng tuyến

Ngoài ra để kiểm định đa cộng tuyến, ta có thể sử dụng nhân tử phóng đại phương sai VIF: nếu VIF < 10 thì mô hình không tồn tại đa cộng tuyến

Xác định VIF bằng công cụ STATA, ta thu được kết quả

=> Kết luận: Mô hình không xảy ra hiện tượng đa công tuyến ở mức ý nghĩa 10%

c Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu

Để kiểm định mô hình có sự phân phối chuẩn của nhiễu không, ta sử dụng cặp giả thuyết sau:

Tiến hành tạo phần dư rồi dùng kiểm định Skewness-Kurtosis bằng công cụ STATA thu được kết quả sau: Bảng 7: Kết quả kiểm định Skewness/Kurtosis

Variable Obs Pr(Skewness) Pr(Kurtosis) adj chi2(2) Prob>chi2

e 150 0.0000 0.0000 0.0000

Nguồn: Nhóm tác giả tính toán

Nhận xét: P-value = 0.0000 < α = 0.1 nên bác bỏ giả thuyết

Vì mô hình được ước lượng bằng phương pháp ước lượng sai số chuẩn mạnhRSE nên nếu mô hình mắc phải khuyết tật phương sai sai số thay đổi hay tựtương quan thì các khuyết tật này không còn ảnh hưởng đến kết quả ước lượng

mô hình do đã được giảm bớt bởi phương pháp RSE

3 Khắc phục các khuyết tật của mô hình

Nhiễu phân phối không chuẩn

Vì mẫu nghiên cứu có 150 quan sát, n=150 là lớn nên giả định biến phân phốichuẩn không được thỏa mãn cũng không quan trọng, mô hình vẫn đưa ra các kếtquả đúng và vẫn có thể dùng để suy diễn thống kê

4 Thảo luận

Với mô hình hồi quy được ở trên, chúng ta có thể thấy được rằng với các biến

có ý nghĩa thống kê:

- Hệ số hồi quy của biến lnDT = 1.000414, mang dấu dương

Phản ánh đúng giả thuyết ban đầu rằng khi diện tích dành cho nông nghiệp

⇒ Mô hình giải thích được 99.97%

tăng lên thì sản lượng lúa sẽ tăng lên Từ hệ số hồi quy ta thấy, khi diện tích tăng lên 1%

12 thì sản lượng lúa trung bình sẽ tăng 1.000414% Thật vậy, khi các yếu tố kháckhông thay đổi, với sự chăm sóc như nhau, thì khi diện tích trồng lúa tăng, sẽ cónhiều cây lúa được gieo cây, khi đó lượng lúa thu hoạch sẽ được nhiều hơn

- Hệ số hồi quy của biến lnNS = 0.9957909, mang dấu dương

Điều này chứng tỏ rằng khi năng suất tăng lên thì sản lượng tăng lên Khi năng

⇒ Mô hình giải thích được 99.97%

suất tăng thêm 1% thì sản lượng lúa trung bình tăng 0.9957909% Thật vậy,chúng ta thấy rằng, nếu một giống lúa tốt cho năng suất cao thì mức độ trổ bông

sẽ cao hơn, và ít bị tấn công bởi sâu bệnh hơn từ đó giúp cho giống cây lúa cóthể kháng chịu tốt hơn do đó thu hoạch được sản lượng lúa nhiều hơn

5 Khuyến nghị, giải pháp

Trong bối cảnh khí hậu toàn cầu bị biến đổi, trên cơ sở lý thuyết nêu ở Chương

I, nhóm tác giả có đề xuất một số khuyến nghị như sau:

Xét theo định hướng phát triển quốc gia, khi mà chúng ta muốn phát triển theohướng công nghiệp hóa-hiện đại hóa đất nước, chuyển dịch cơ cấu kinh tế sanglĩnh vực công nghiệp và dịch vụ, nhưng vấn đề an ninh lương thực và tầm quantrọng xuất khẩu lúa gạo trong GDP nên chúng ta vẫn cần phải có sự ưu tiên dànhcho lúa nước Cần phải có quy hoạch diện tích đất hợp lý để trồng lúa, cần thiếtquy hoạch tạo vùng trồng lúa tập trung, tạo nên sự chuyên môn hóa, giảm bớt chiphí cho quá trình sản xuất Theo lý thuyết kinh tế Vĩ mô, mô hình Solow có giảithích cho chúng ta thấy trong dài hạn, công nghệ là yếu tố giúp làm tăng sảnlượng, bởi nó làm tăng năng suất lao động Theo Tổng cục thống kê, lượng laođộng trong khu vực Nông, lâm, ngư nghiệp năm 2018 đã giảm 1.9% so với 2017,như vậy điều cần thiết để giúp chúng ta vẫn phát triển nền lúa nước là phải nângcao năng suất lao động Nâng cao năng suất lao động bằng cách áp dụng cácthành tựu khoa học-công nghệ vào sản xuất, cơ khí hóa nên nông nghiệp, tổ chứcđào tạo kiến thức cho nông dân bên cạnh đó đưa tập trung nghiên cứu các loạithuốc, chế phẩm giúp ngăn ngừa sâu bệnh, và nghiên cứu giống lúa có năng suấtcao

13

KẾT LUẬN

Sau một khoảng thời gian tìm hiểu và nghiên cứu, cùng với sự hướng dẫn củagiáo viên bộ môn, nhóm tác giả đã hoàn thành đề tài Nghiên cứu ảnh hưởng củamột số nhân tố đến sản lượng lúa ở Việt Nam Trên cơ sở quan sát từ thực tế kếthợp nghiên cứu “Mức độ nhạy cảm của nông nghiệp đối với môi trường” của KaviKumar (2009) nhóm đã tiến hành thực hiện bài nghiên cứu