Giải pháp nâng cao sản lượng lúa ở đồng bằng sông Hồng và đồng bằng sông Cửu long
Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (512.88 KB, 35 trang )
ĐẶT VẤN ĐỀ
1.
Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu
Nông nghiệp là một ngành sản xuất truyền thống, chủ đạo của nước ta
trong suốt thời kì trước đổi mới. Vị trí địa lí cũng như thời tiết khí hậu đã cực kì
“ưu đãi” cho đất nước hình chữ S, tạo điều kiện thuận lợi để nước ta đã từng đưa
nông nghiệp trở thành ngành sản xuất chính, ngành mũi nhọn để phát triển kinh
tế. Không thể phủ nhận vai trò của nông nghiệp từ trước đến nay, bởi nó là
ngành sản xuất vật chất, nuôi sống con người mà không có bất kỳ ngành sản
xuất nào có thể thay thế được.
Tuy nhiên, trong thời kì nền kinh tế thế giới ngày càng phát triển cùng với
sự hội nhập, sự lên ngôi của khoa học công nghệ, kéo theo là sự thay đổi về cơ
cấu các ngành sản xuất đã khiến cho tỉ trọng ngành nông nghiệp những năm gần
đây trở nên suy giảm.
Thế nhưng, dù đất nước hay thế giới có phát triển đến đâu, ngành nông
nghiệp có bị “bỏ quên” như thế nào, thì chúng ta cũng không thể phủ nhận vai
trò quan trọng của nông nghiệp, đặc biệt là ngành sản xuất lương thực, bởi nó
quyết định đến sự thành bại, ấm no hay phồn vinh của nông nghiệp và nông
thôn, đôi khi là toàn bộ nền kinh tế xã hội của một quốc gia.
Đối với nước ta, sản xuất lương thực chủ yếu vẫn là lúa gạo. Sản xuất lúa
gạo quyết định lớn đến thu nhập và đời sống của các hộ gia đình ở nông thôn,
đặc biệt là khu vực đồng bằng sông Hồng và đồng bằng sông Cửu Long – hai
vựa lúa lớn nhất trên cả nước. Tuy nhiên, việc sản xuất lúa ở đây vẫn còn nhiều
hạn chế, vẫn còn mang hơi hướng của sản xuất truyền thống nên dẫn đến hiệu
quả chưa cao.
Xuất phát từ yêu cầu thực tiễn nên tôi lựa chọn đề tài: “Một số giải pháp
góp phần nâng cao sản lượng lúa của các hộ gia đình ở hai miền” để nghiên
cứu.
Tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến thầy giáo, TS. Lê Đình Hải đã tận tình
hướng dẫn, giúp đỡ chúng tôi trong quá trình thực hiện đề tài này.
Tôi xin chân thành cảm ơn!
2. Mục tiêu nghiên cứu
2.1. Mục tiêu tổng quát
1
-
Trên cơ sở nghiên cứu về thực trạng sản xuất lúa và các nhân tố
ảnh hưởng đến sản lượng lúa của hộ gia đình ở hai miền Nam –
Bắc, đề xuất một số giải pháp góp phần nâng cao sản lượng lúa
2.2.
3.
4.
của HGĐ trên địa bàn nghiên cứu.
Mục tiêu cụ thể
- Hệ thống hóa cơ sở lí luận và thực tiễn về sản xuất lúa của hộ
-
gia đình.
Nghiên cứu thực trạng về sản lượng lúa của hộ gia đình trên địa bàn
-
nghiên cứu.
Đề xuất một số giải pháp góp phần nâng cao sản lượng lúa của
hộ gia đình trên địa ban nghiên cứu.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
3.1.
Đối tượng nghiên cứu:
- Thực trạng về sản lượng lúa của hộ gia đình
- Giải pháp nâng cao sản lượng lúa.
3.2.
Phạm vi về thời gian
- Khảo sát hộ gia đình năm 2015.
3.3.
Phạm vi về không gian
- Miền Bắc và Miền Nam
Nội dung nghiên cứu
- Cơ sở lý luận và thực tiễn về sản xuất lúa quy mô hộ gia đình.
- Thực trạng sản lượng lúa của hộ gia đình trên địa bàn nghiên
-
5.
đình.
Phương pháp nghiên cứu
5.1.
Phương pháp chọn điểm nghiên cứu
- Hộ gia đình đồng bằng sông Hồng (đại diện cho miền Bắc).
- Hộ gia đình đồng bằng sông Cửu Long (đại diện cho miền
5.2.
-
cứu.
Một số giải pháp góp phần nâng cao sản lượng lúa của hộ gia
Nam).
Phương pháp thu thập số liệu
- Số liệu thứ cấp: kế thừa tài liệu, báo cáo đã khảo sát; phương
tiện thông tin truyền thông.
Số liệu sơ cấp:
+ Căn cứ vào mô hình lý thuyết về các nhân tố ảnh hưởng đến sản lượng lúa
của HGĐ đã được xây dựng.
+ Xây dựng mô hình lý thuyết
2
Các yếu tố đầu vào
Các nhân tố khác
Điều kiện SX và đặc trưng của HGĐ
Diện tích đất
Số khoảnh ruộng
Cấp đất
Tuổi chủ hộ
Giới tính chủ hộ
Quy mô HGĐ
Giống
Phân bón
Lao động
Trong
đó: thiết bị
Máy móc
- Biến phụ thuộc: Output: Sản lượng lúa (kg)
Sản lượng lúa
- Biến giải thích:
+ Land: Diện tích đất (ha)
+ Fertiliser: Đầu tư cho phân bón
+ Labour: Đầu tư về lao động (ngày công)
+ Machine: Đầu tư cho MMTB (giờ máy)
+ Plot: Số mảnh ruộng của HGĐ
+ LandClass: Cấp đất (cấp đất càng cao thì đất càng xấu)
+ Age: Tuổi chủ hộ
+ Hhsize: Quy mô HGĐ (số người trong HGĐ)
+ Region: Vùng miền (Miền Bắc, miền Nam).
+ Thiết kế nghiên cứu:
Chọn mẫu với dung lượng mẫu N ≥ 50 + 8*m (với m là số lượng các
nhân tố ảnh hưởng đến biến phụ thuộc).
Ta xây dựng mô hình lý thuyết với 9 nhân tố ảnh hưởng nên dung lượng
mẫu N ≥ 122.
Phiếu khảo sát thu thập được số liệu từ 378 HGĐ trong quy mô 2 miền
Nam – Bắc là phù hợp với điều kiện chọn mẫu.
+ Thiết kế phiếu khảo sát
STT
Tên chủ hộ
Địa chỉ
Sản
lượn
g lúa
Diệ
n
tích
đất
Đầu
tư
phâ
n
bón
Đầu
tư
lao
độn
g
001
002
3
Đầu
Số
tư mảnh
MM ruộn
TB
g
Cấp
đất
Tuổ
i
chủ
hộ
Quy
mô
HG
Đ
Vùng
miền
003
…
…
377
378
4
CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ THỰC TIỄN
1.1.
Một số khái niệm liên quan đến vấn đề nghiên cứu
- Hộ gia đình:
Điều 106 Bộ luật Dân sự 2005 định nghĩa khái niệm hộ gia đình là chủ
thể của quan hệ dân sự khi các thành viên trong một gia đình có tài sản
chung, cùng có quyền chiếm hữu sử dụng, định đoạt và cùng có trách
nhiệm dân sự đối với khối tài sản đó.
- Sản lượng lúa (còn gọi là sản lượng thóc đổ bồ): được tính theo
sản lượng lúa khô sạch đã thu hoạch của tất cả các vụ sản xuất
-
1.2.
1.2.1.
trong năm.
Đất nông nghiệp: là đất được sử dụng vào việc trồng trọt, chăn
nuôi.
Các nhân tố ảnh hưởng đến sản lượng lúa
Điều kiện tự nhiên:
Khí hậu thời tiết là yếu tố quan trọng nhất và ảnh hưởng tới quá trình
sinh trưởng và phát triển của cây lúa. Cây lúa có xuất xứ từ vùng nhiệt đới nên
điều kiện khí hậu nước ta thuận lợi cho cây lúa sinh trưởng và phát triển.
Ở nước ta, vùng đồng bằng sông Hồng và vùng đồng bằng sông Cửu
Long là hai vựa lúa lớn nhất cả nước với tổng diện tích khoảng 55.000 km 2. Nơi
đây hội tụ các yếu tố thuận lợi về đất đai, sông ngòi, thời tiết, khí hậu… cho sự
phát triển của cây lúa. Bởi vậy nên đề tài nghiên cứu sẽ được khảo sát ở các hộ
gia đình tại hai vùng này.
1.2.2. Các yếu tố đầu vào:
- Giống lúa: là yếu tố quan trọng ảnh hưởng tới năng suất và hiệu
quả kinh tế của cây lúa. Mỗi giống có năng suất nhất định và
cho năng suất cao khi đảm bảo các yêu cầu kĩ thuật của chúng.
Tuy nhiên mỗi giống phù hợp với từng loại đất cụ thể, từng
miền khí hậu nhất định nên việc lựa chọn giống phù hợp và cho
năng suất cao đối với từng địa phương là hết sức quan trọng và
-
cần thiết.
Kĩ thuật chăm sóc: Đây là một khâu không thể thiếu trong quá
trình sản xuất nếu muốn đạt năng suất cao. Trong quá trình
5
chăm sóc phải cung cấp đầy đủ nhu cầu về dinh dưỡng cho cây
-
trồng, có như vậy mới đem lại năng suất như mong muốn.
Đầu tư cho phân bón, đầu tư cho lao động, đầu tư cho máy móc
thiết bị… là những điều kiện cơ bản của quá trình chăm sóc cây
trồng. Trong thời đại khoa học công nghệ được áp dụng rộng rãi
thì việc sử dụng máy móc trong nông nghiệp là điều thiết yếu
1.2.3.
giúp tiết kiệm sức người mà vẫn đạt hiệu quả và năng suất cao.
Điều kiện sản xuất và đặc trưng của hộ gia đình:
- Diện tích đất, quy mô sản xuất: Các hộ gia đình có diện tích đất
canh tác khác nhau, quy mô sản xuất cũng khác nhau. Diện tích
càng lớn thì khối lượng công việc như tổ chức sản xuất, chăm
sóc, thu hoạch, chi phí khác nhau, ảnh hưởng trực tiếp tới hiệu
-
quả kinh tế.
Tuổi chủ hộ, giới tính chủ hộ, trình độ và năng lực của chủ thể
sản xuất, kinh nghiệm sản xuất, … thể hiện khả năng ứng xử
trước những thay đổi của điều kiện kinh tế thị trường và môi
trường sản xuất kinh doanh, cũng như việc ứng dụng công nghệ,
1.2.4.
trang thiết bị vào quá trình sản xuất.
Các nhân tố khác:
- Thu nhập người tiêu dùng: nói lên sức mua của người tiêu dùng,
nếu thu nhập thấp, sức mua của người tiêu dùng giảm và ngược
-
lại.
Thói quen tiêu dùng: là sự hình thành tập quán của người tiêu
dùng, nó phụ thuộc vào đặc điểm của mỗi quốc gia, mỗi vùng
-
cũng như trình độ dân trí của mỗi vùng, mỗi quốc gia đó.
Thị trường trong và ngoài nước: là yếu tố có ảnh hưởng lớn đến
hiệu quả sản xuất lúa. Vấn đề đặt ra là việc mở rộng thị trường
nếu sản lượng lúa được nâng cao, giúp cho sản xuất ổn định và
1.3.
phát triển.
Tình hình sản xuất lúa ở Việt Nam
Kể từ sau ngày thống nhất đất nước, nước ta từ chỗ thiếu đói về lương thực
cho đến nay đã trở thành một trong những quốc gia đứng đầu thế giới về xuất
6
khẩu gạo. Đó là cả một quá trình phấn đấu, nỗ lực của Nhà nước, của địa
phương, thể hiện đường lối lãnh đạo đúng đắn của Đảng và Nhà nước. Cây lúa
được đưa vào sản xuất ở hầu khắp các tỉnh thành. Do điều kiện đa dạng của khí
hậu địa hình và tập quán canh tác nên việc sản xuất lúa gạo cũng phân bố không
đều. Đồng bằng sông Cửu Long là vùng có diện tích gieo trồng lúa lớn nhất cả
nước, chiếm khoảng 51% tổng diện tích gieo trồng lúa trên cả nước. Tiếp đến là
vùng đồng bằng sông Hồng với diện tích gieo trồng chiếm khoảng 16%. Chỉ
tính riêng hai vùng này, sản lượng lúa đã chiếm khoảng 70% tổng sản lượng lúa
cả nước. Còn lại là diện tích lúa gieo trồng tại các vùng khác trên cả nước. Diện
tích lúa tăng là do tăng vụ chứ không phải do diện tích đất canh tác tăng.
7
CHƯƠNG II: PHÂN TÍCH MÔ HÌNH HỒI QUY
2.1. Đặc điểm của các hộ gia đình khảo sát
2.1.1. Phân tích thống kê mô tả đối với các biến liên tục
Bảng 2.1. Thống kê mô tả các biến số liên tục
Descriptive Statistics
Dung lượng
Chỉ tiêu
Sản lượng lúa
Diện tích đất
Đầu tư phân bón
Đầu tư lao động
Đầu tư MMTB
Số khoảnh
Cấp đất
Tuổi chủ hộ
Quy mô HGĐ
Valid N (listwise)
mẫu (N)
378
378
378
378
378
378
378
378
378
378
Giá trị nhỏ nhất
Giá trị lớn nhất
(Minimum)
690
.0600
171.3879
32.0
3.51054501
1
1.0
22
1
(Maximum)
105593
7.3000
17875.0000
583.5
272.36031284
14
5.0
77
16
Giá trị trung bình
(Mean)
10307.82
.913119
2553.745199
155.194
35.69235609
3.33
2.709
46.59
5.08
Độ lệch chuẩn
(Std. Deviation)
12384.024
.9746360
2287.3833275
89.5724
36.14291256
2.505
1.0710
9.674
1.881
2.1.2. Thống kê mô tả đối với biến phân loại (yếu tố vùng miền)
Valid Miền Nam
Miền Bắc
Total
Tần suất
Frequency
191
187
378
Vùng miền
Phần trăm Phần trăm hợp lệ Phần trăm tích lũy
Percent
Valid Percent
Cumulative Percent
50.5
50.5
50.5
49.5
49.5
100.0
100.0
100.0
Hình 2.1. Đồ thị tỷ trọng số HGĐ khảo sát của miền Bắc và miền Nam
2.2. Phân tích thống kê so sánh các chỉ tiêu của các hộ gia đình khảo sát
Bảng 2.2. Independent - Samples T Test
Independent Samples Test
Levene's Test for
t-test for Equality of Means
Equality of Variances
8
95% Confidence Interval of
F
Sản
Equal
lượng
variances
lúa
assumed
129.397
Sig.
.000
Equal
variances
t
df
Sig. (2-
Mean
Std. Error
tailed)
Difference
Difference
the Difference
Lower
Upper
-10.964
376
.000 -12174.829
1110.486
-14358.370
-9991.288
-11.077
196.348
.000 -12174.829
1099.141
-14342.467
-10007.191
-12.275
376
.000 -1.0412601
.0848310
-1.2080628
-.8744574
-12.398
201.099
.000 -1.0412601
.0839853
-1.2068649
-.8756553
-10.978
376
.000 -2250.9916
205.04603
-2654.17230
-1847.81103
-11.081
213.996
.000 -2250.9916
203.13392
-2651.39126
-1850.59206
-5.409
376
.000
-48.0701
8.8877
-65.5459
-30.5942
-5.444
276.059
.000
-48.0701
8.8296
-65.4519
-30.6882
-11.527
376
.000 -36.889903
3.2003722
not
assumed
Diện
Equal
tích
variances
đất
assumed
155.765
.000
Equal
variances
not
assumed
Đầu
Equal
tư
variances
phân
assumed
bón
Equal
130.899
.000
variances
not
assumed
Đầu
Equal
tư
variances
lao
assumed
động
Equal
69.210
.000
variances
not
assumed
Đầu
Equal
tư
variances
162.298
.000
-43.1827735 -30.59703309
MMTB assumed
-
Equal
-11.641
variances
203.509
.000 -36.889903
3.1688596
-43.1379100
30.64189666
8
not
assumed
57.766
.000
12.673
376
.000
9
2.738
.216
2.313
3.162
Số
Equal
khoảnh variances
assumed
Equal
12.582
254.860
.000
2.738
.218
2.309
3.166
-9.405
376
.000
-.9336
.0993
-1.1288
-.7384
-9.449
318.518
.000
-.9336
.0988
-1.1280
-.7392
.991
376
.322
.986
.995
-.971
2.943
.992
369.930
.322
.986
.994
-.968
2.940
-3.430
376
.001
-.654
.191
-1.029
-.279
-3.430
375.680
.001
-.654
.191
-1.029
-.279
variances
not
assumed
Cấp
Equal
đất
variances
38.511
.000
assumed
Equal
variances
not
assumed
Tuổi
Equal
chủ
variances
hộ
assumed
4.691
.031
Equal
variances
not
assumed
Quy
Equal
mô
variances
HGĐ
assumed
Equal
variances
1.362
.244
not
assumed
* Khái quát quy trình phân tích thống kê so sánh:
BƯỚC 1: Kiểm định phương sai
Lấy số liệu từ bảng 2.2, so sánh giá trị của cột Sig của từng biến so sánh với giá
trị của mức ý nghĩa α = 0.05.
- Nếu Sig ≤ α = 0.05 → bác bỏ H0, chấp nhận H1, phương sai 2 mẫu khác nhau.
- Nếu Sig > α = 0.05 → có cơ sở chấp nhận H0, phương sai 2 mẫu bằng nhau.
BƯỚC 2: Kiểm định giá trị bình quân
10
-
Trường hợp 1: Nếu phương sai 2 mẫu bằng nhau, ta kiểm định giá trị
bình quân theo kết quả của cột Sig(2-tailed) dòng Equal variances
-
assumed (dòng thứ nhất).
Trường hợp 2: Nếu phương sai 2 mẫu khác nhau, ta kiểm định giá trị
bình quân theo kết quả của cột Sig(2-tailed) dòng Equal variances not
-
assumed (dòng thứ hai).
Nếu Sig(2-tailed) dòng 2 ≤ α = 0.05 → có cơ sở bác bỏ H 0, chấp nhận
-
H1, giá trị bình quân 2 miền khác nhau một cách đáng kể.
Nếu Sig(2-tailed) dòng 2 > α = 0.05 → có cơ sở chấp nhận H 0, giá trị
bình quân của 2 miền là khác biệt không đáng kể.
2.2.1. Kiểm định giá trị bình quân của sản lượng lúa của hộ gia đình Miền
Nam so với hộ gia đình Miền Bắc
Kiểm định phương sai:
Dựa vào bảng 2.2, giá trị cột Sig (trong kiểm định Levene) = .000 < α = 0.05, ta
có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 về sự bằng nhau của 2 phương sai do đó chúng
ta sẽ sử dụng kết quả ở dòng Equal variances not assumed.
Kiểm định giá trị bình quân:
Ta thấy giá trị cột Sig trong kiểm định T-test: Sig(2-tailed) = .000 < α = 0.05 do
đó ta có cơ sở để bác bỏ H0 chấp nhận H1 nên sản lượng lúa bình quân của hộ
gia đình Miền nam lớn hơn một cách có ý nghĩa thống kê so với sản lượng lúa
bình quân của hộ gia đình miền Bắc.
2.2.2. Kiểm định giá trị bình quân của diện tích đất của hộ gia đình Miền
Nam so với hộ gia đình Miền Bắc
Kiểm định phương sai:
Dựa vào bảng 2.2, giá trị cột Sig (trong kiểm định Levene) = .000 < α = 0.05, ta
có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 về sự bằng nhau của 2 phương sai do đó chúng
ta sẽ sử dụng kết quả ở dòng Equal variances not assumed.
Kiểm định giá trị bình quân:
Ta thấy giá trị cột Sig trong kiểm định T-test: Sig(2-tailed) = .000 < α = 0.05 do
đó ta có cơ sở để bác bỏ H0 chấp nhận H1 nên diện tích đất bình quân của hộ gia
11
đình Miền nam lớn hơn một cách có ý nghĩa thống kê so với diện tích đất của hộ
gia đình miền Bắc.
2.2.3. Kiểm định giá trị bình quân của yếu tố đầu tư cho phân bón của hộ gia
đình Miền Nam so với hộ gia đình Miền Bắc
Kiểm định phương sai:
Dựa vào bảng 2.2, giá trị cột Sig (trong kiểm định Levene) = .000 < α = 0.05, ta
có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 về sự bằng nhau của 2 phương sai do đó chúng
ta sẽ sử dụng kết quả ở dòng Equal variances not assumed.
Kiểm định giá trị bình quân:
Ta thấy giá trị cột Sig trong kiểm định T-test: Sig(2-tailed) = .000 < α = 0.05 do
đó ta có cơ sở để bác bỏ H0 chấp nhận H1 nên đầu tư cho phân bón bình quân
của hộ gia đình miền Nam lớn hơn một cách có ý nghĩa thống kê so với đầu tư
cho phân bón bình quân của hộ gia đình miền Bắc.
2.2.4. Kiểm định giá trị bình quân của yếu tố đầu tư cho lao động của hộ gia
đình Miền Nam so với hộ gia đình Miền Bắc
Kiểm định phương sai:
Dựa vào bảng 2.2, giá trị cột Sig (trong kiểm định Levene) = .000 < α = 0.05, ta
có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 về sự bằng nhau của 2 phương sai do đó chúng
ta sẽ sử dụng kết quả ở dòng Equal variances not assumed.
Kiểm định giá trị bình quân:
Ta thấy giá trị cột Sig trong kiểm định T-test: Sig(2-tailed) = .000 < α = 0.05 do
đó ta có cơ sở để bác bỏ H0 chấp nhận H1 nên đầu tư cho lao động bình quân của
hộ gia đình miền Nam lớn hơn một cách có ý nghĩa thống kê so với đầu tư cho
lao động bình quân của hộ gia đình miền Bắc.
2.2.5. Kiểm định giá trị bình quân của yếu tố đầu tư cho máy móc thiết bị của
hộ gia đình Miền Nam so với hộ gia đình Miền Bắc
Kiểm định phương sai:
12
Dựa vào bảng 2.2, giá trị cột Sig (trong kiểm định Levene) = .000 < α = 0.05, ta
có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 về sự bằng nhau của 2 phương sai do đó chúng
ta sẽ sử dụng kết quả ở dòng Equal variances not assumed.
Kiểm định giá trị bình quân:
Ta thấy giá trị cột Sig trong kiểm định T-test: Sig(2-tailed) = .000 < α = 0.05 do
đó ta có cơ sở để bác bỏ H0 chấp nhận H1 nên đầu tư cho máy móc thiết bị bình
quân của hộ gia đình miền Nam lớn hơn một cách có ý nghĩa thống kê so với
đầu tư cho máy móc thiết bị bình quân của hộ gia đình miền Bắc.
2.2.6. Kiểm định giá trị bình quân của số khoảnh ruộng của hộ gia đình Miền
Nam so với hộ gia đình Miền Bắc
Kiểm định phương sai:
Dựa vào bảng 2.2, giá trị cột Sig (trong kiểm định Levene) = .000 < α = 0.05, ta
có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 về sự bằng nhau của 2 phương sai do đó chúng
ta sẽ sử dụng kết quả ở dòng Equal variances not assumed.
Kiểm định giá trị bình quân:
Ta thấy giá trị cột Sig trong kiểm định T-test: Sig(2-tailed) = .000 < α = 0.05 do
đó ta có cơ sở để bác bỏ H0 chấp nhận H1 nên số khoảnh ruộng bình quân của hộ
gia đình miền Bắc lớn hơn một cách có ý nghĩa thống kê so với đầu tư cho máy
móc thiết bị bình quân của hộ gia đình miền Nam.
2.2.7. Kiểm định giá trị bình quân của yếu tố cấp đất của hộ gia đình Miền
Nam so với hộ gia đình Miền Bắc
Kiểm định phương sai:
Dựa vào bảng 2.2, giá trị cột Sig (trong kiểm định Levene) = .000 < α = 0.05, ta
có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H0 về sự bằng nhau của 2 phương sai do đó chúng
ta sẽ sử dụng kết quả ở dòng Equal variances not assumed.
Kiểm định giá trị bình quân:
Ta thấy giá trị cột Sig trong kiểm định T-test: Sig(2-tailed) = .000 < α = 0.05 do
đó ta có cơ sở để bác bỏ H0 chấp nhận H1 nên cấp đất bình quân của hộ gia đình
13
miền Bắc lớn hơn một cách có ý nghĩa thống kê so với cấp đất bình quân của hộ
gia đình miền Nam.
2.2.8. Kiểm định giá trị bình quân của tuổi chủ hộ của hộ gia đình Miền Nam
so với hộ gia đình Miền Bắc
Kiểm định phương sai:
Dựa vào bảng 2.2, giá trị cột Sig (trong kiểm định Levene) = .031 > α = 0.05, ta
có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H1 phương sai tuổi chủ hộ gia đình miền Bắc và
miền Nam không khác nhau do đó chúng ta sẽ sử dụng kết quả ở dòng Equal
variances assumed.
Kiểm định giá trị bình quân:
Ta thấy giá trị cột Sig trong kiểm định T-test: Sig(2-tailed) = .322 > α = 0.05 do
đó ta có cơ sở để bác bỏ H1, chấp nhận H0 nên Tuổi bình quân của chủ hộ gia
đình Miền Nam và tuổi bình quân của chủ hộ gia đình miền Bắc không có sự
khác biệt mang ý nghĩa thống kê.
2.2.9. Kiểm định giá trị bình quân của yếu tố quy mô hộ gia đình Miền Nam
so với hộ gia đình Miền Bắc
Kiểm định phương sai:
Dựa vào bảng 2.2, giá trị cột Sig (trong kiểm định Levene) = .244 > α = 0.05, ta
có cơ sở để bác bỏ giả thuyết H1 phương sai quy mô hộ gia đình miền Bắc và
miền Nam không khác nhau do đó chúng ta sẽ sử dụng kết quả ở dòng Equal
variances assumed.
Kiểm định giá trị bình quân:
Ta thấy giá trị cột Sig trong kiểm định T-test: Sig(2-tailed) = .001 < α = 0.05 do
đó ta có cơ sở để bác bỏ H0 chấp nhận H1 nên Quy mô bình quân của hộ gia đình
Miền nam lớn hơn một cách có ý nghĩa thống kê so với Quy mô bình quân của
hộ gia đình miền Bắc.
2.3. Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến sản lượng lúa của hộ gia đình
khảo sát sử dụng mô hình hồi quy đa biến
Ta có mô hình hồi quy mẫu xác định như sau:
14
Output = 0
+ 1.Land + 2.Fertiliser + … + 9.Region
2.3.1. Xác định mối tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc
(1)
Một trong những điều kiện cần để phân tích hồi quy là biến độc lập
phải có mối tương quan với biến phụ thuộc. Để rút gọn mô hình hồi quy, ta
sẽ loại bỏ các biến độc lập không có mối tương quan với biến phụ thuộc.
Để xác định được mối quan hệ tương quan giữa biến độc lập và biến
phụ thuộc, ta dựa vào 2 chỉ số quan trọng là Sig(2-tailed) và hệ số tương
quan bội r (Pearson correlation). Biến độc lập có mối quan hệ tương quan
với biến phụ thuộc khi thỏa mãn 2 điều kiện Sig(2-tailed) < α=0.05 (mức ý
nghĩa thống kê 5%) và hệ số tương quan bội |r| ≥ 0.3. Trong đó yếu tố cần
quan tâm đầu tiên là giá trị Sig. Giá trị Sig ≤ 0.05 thì hệ số tương
quan r mới có ý nghĩa thống kê, giá trị Sig > 0.05 nghĩa là giá trị của r là
bao nhiêu cũng không liên quan gì cả, bởi vì nó không có ý nghĩa, hay nói
cách khác không có tương quan giữa 2 biến này.
15
Bảng 2.3. Correlations
Correlations
Sản
lượng
tích đất
lúa
Sản lượng Pearson Correlation
lúa
Sig. (2-tailed)
N
Diện tích
đất
Đầu tư
phân bón
Đầu tư
lao động
Đầu tư
MMTB
Số
khoảnh
Cấp đất
Tuổi
chủ hộ
Quy mô
HGĐ
Vùng
miền
Pearson Correlation
1
378
.982
Đầu tư
Diện
.000
N
378
bón
Đầu tư
Đầu tư
Số
lao động
MMTB
khoảnh
Cấp đất
Tuổi chủ Quy mô
hộ
HGĐ
Vùng
miền
.982**
.943**
.838**
.936**
-.091
.155**
.027
.123* -.492**
.000
.000
.000
.000
.078
.002
.600
.016
.000
378
378
378
378
378
378
378
378
378
1
**
**
**
-.086
**
.026
**
-.535**
**
Sig. (2-tailed)
phân
.952
.857
.955
.220
.162
.000
.000
.000
.094
.000
.615
.002
.000
378
378
378
378
378
378
378
378
378
.943**
.952**
1
.864**
.916**
-.090
.247**
.007
Sig. (2-tailed)
.000
.000
.000
.000
.080
.000
.888
.003
.000
N
378
378
378
378
378
378
378
378
378
378
**
**
**
1
**
*
**
.062
**
-.269**
Pearson Correlation
Pearson Correlation
.838
.857
.864
Sig. (2-tailed)
.000
.000
.000
N
378
378
378
378
**
**
**
**
Pearson Correlation
.936
.955
.916
.838
.838
.131
.164
.011
.001
.232
.000
.000
378
378
378
378
378
378
-.078
**
.002
**
-.511**
.131
.000
.974
.001
.000
378
378
378
378
378
1
*
-.015
.077
.547**
.011
.775
.133
.000
378
378
1
.000
.000
.000
.000
N
378
378
378
378
*
-.078
378
.273
-.091
-.086
-.090
.131
Sig. (2-tailed)
.078
.094
.080
.011
.131
N
378
378
378
378
378
378
378
378
.155**
.220**
.247**
.164**
.273**
-.130*
1
-.045
Sig. (2-tailed)
.002
.000
.000
.001
.000
.011
N
378
378
378
378
378
378
Pearson Correlation
.223
.000
Sig. (2-tailed)
Pearson Correlation
.154** -.493**
-.130
378
.169
.117* -.436**
.384
.023
.000
378
378
378
1
**
.051
.005
.322
378
378
Pearson Correlation
.027
.026
.007
.062
.002
-.015
-.045
Sig. (2-tailed)
.600
.615
.888
.232
.974
.775
.384
N
378
378
378
378
378
378
378
378
*
**
**
**
**
.077
.117
*
**
1 -.174**
.001
Pearson Correlation
.123
.162
.154
.223
.169
.146
Sig. (2-tailed)
.016
.002
.003
.000
.001
.133
.023
.005
N
378
378
378
378
378
378
378
378
**
**
**
**
**
**
**
Pearson Correlation
-.492
-.535
-.493
-.269
-.511
.547
-.436
.146
378
378
**
1
.051 -.174
Sig. (2-tailed)
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.000
.322
.001
N
378
378
378
378
378
378
378
378
378
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
16
378
Dựa vào bảng 2.3 ta thấy:
-
Biến Số khoảnh ruộng và biến Tuổi chủ hộ có chỉ số điều kiện Sig(2tailed) lần lượt là 0.078 và 0.600 > α = 0.05, ta có cơ sở để kêt luận Số
khoảnh ruộng và Tuổi chủ hộ không có mối liên hệ tương quan với Sản
-
lượng lúa với mức ý nghĩa thống kê 5%.
Các biến độc lập còn lại đều có chỉ số Sig(2-tailed) < α = 0.05, ta có thể
kết luận được là các biến độc lập còn lại có mối quan hệ tương quan với
biến phụ thuộc.
Để kiểm tra xem mức độ tương quan của các biến độc lập với biến phụ
thuộc, ta chỉ chọn biến độc lập mà có hệ số tương quan bội |r| ≥ 0.3. Hệ số tương
quan càng lớn tương quan càng chặt
- Biến Cấp đất và biến Quy mô HGĐ có hệ số tương quan bội |r| lần lượt là
0.155 và 0.123 đều nhỏ hơn 0.3 nên 2 biến này không có mối tương quan
-
với biến phụ thuộc Sản lượng lúa.
Các biến : Diện tích đất , Đầu tư phân bón , Đầu tư cho lao động , Đầu tư
cho máy móc thiết bị, Vùng miền có hệ số tương quan bội |r| ≥ 0.3
Dựa vào các phân tích trên ta sẽ loại bỏ các biến độc lập: Số khoảnh, Tuổi
chủ hộ, Cấp đất và Quy mô HGĐ ra khỏi mô hình hồi quy.
Ta có thể viêt lại mô hình hồi quy mới như sau:
17
Output = 0 + 1.Land + 2.Fertiliser + 3.Labour + 4.Machine + 5.Region (2)2.3.2. Kiểm
tra tính phân phối chuẩn cho các biến số liên tục trong chương trình hồi quy
Hình 2.2. Đồ thị phân phối chuẩn của Biến phụ thuộc “Sản lượng lúa”
Hình 2.3. Đồ thị phân phối chuẩn của biến “Diện tích đất”
18
Hình 2.4. Đồ thị phân phối chuẩn của biến “Đầu tư phân bón”
Hình 2.5. Đồ thị phân phối chuẩn của biến “Đầu tư cho lao động”
19
Hình 2.6. Đồ thị phân phối chuẩn của biến “Đầu tư cho máy móc thiết bị”
Dựa vào đô thị hình bên trái, ta thấy các biến số liên tục: Sản lượng lúa,
Diện tích đất, Đầu tư cho lao động, Đầu tư cho MMTB không thuộc phân phối
chuẩn do đồ thị của các biến trên không có dạng hình chuông đối xứng với tần
số cao nhất nằm ngay giữa và các tần số thấp dần nằm ở 2 bên , vì vậy vi phạm
giả thiết của mô hình hồi quy.
Để khắc phục hiện tượng trên, ta thực hiện chuyển đổi các biến bằng
phương pháp Logarit hóa. Cụ thể ta sẽ có các biến mới lần lượt là: LnOutput,
LnLand, LnFertiliser, LnLabour, LnMachine.
Dựa vào đồ thị hình bên phải ta có thể thấy rõ các biến số liên tục
LnOutput, LnLand, LnFertiliser, LnLabour, LnMachine thuộc phân phối chuẩn
do đồ thị của các biến trên có dạng hình chuông đối xứng với tần số cao nhất
nằm ngay giữa và các tần số thấp dần nằm ở 2 bên.
Ta viết lại mô hình hồi quy mới sau khi kiểm tra tính phân phối chuẩn:
LnOutput =
0
+ 1.LnLand + 2.LnFertiliser + 3.LnLabour + 4.LnMachine +
.Region
(3)
5
20
2.3.3. Kiểm tra các khuyết tật của mô hình
2.3.3.1. Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 2.4. Bảng kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến
Coefficientsa
Standardized
Unstandardized Coefficients
Model
1
B
(Constant)
Std. Error
7.187
.305
LnLand
.690
.045
LnFertiliser
.198
LnLabour
Coefficients
Beta
Collinearity Statistics
t
Sig.
Tolerance
VIF
23.597
.000
.678
15.344
.000
.035
28.469
.034
.172
5.877
.000
.080
12.423
.024
.039
.014
.618
.537
.132
7.571
LnMachine
.119
.031
.111
3.808
.000
.081
12.294
Vùng miền
-.072
.030
-.041
-2.435
.015
.243
4.122
a. Dependent Variable: LnOutput
Một trong những khuyết tật của mô hình hồi quy là hiện tượng đa công
tuyến nghĩa là hiện tượng các biến độc lập trong mô hình phụ thuộc lẫn nhau.
Dựa vào bảng 2.4 ta thấy chỉ số VIF của các biến LnLand, LnFertiliser và
LnMachine đều lớn hơn 10 trong đó biến LnLand có chỉ số VIF lớn nhất bằng
28.469; ta có cơ sở đề kết luận mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến vi phạm
các giả thiết hồi quy.
Để khắc phục hiện tượng này, ta sẽ loại bỏ biến có chỉ số VIF lớn nhất
(biến LnLand) ra khỏi mồ hình hồi quy. Sau khi chạy lại mô hình ta thấy, chỉ số
VIF của các biến LnFertiliser, LnMachine, LnLabour, Vùng miền đều có chỉ số
VIF<10, do đó ta có cơ sở để kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến.
21
Bảng 2.5.
Bảng kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến sau khi loại bỏ biến
không phù hợp
Coefficientsa
Standardized
Unstandardized Coefficients
Model
B
1
Coefficients
Std. Error
(Constant)
2.982
.170
LnFertiliser
.445
.038
LnLabour
.317
LnMachine
Vùng miền
Collinearity Statistics
Beta
t
Sig.
Tolerance
17.584
.000
.387
11.823
.000
.105
9.564
.044
.184
7.235
.000
.173
5.785
.341
.035
.317
9.665
.000
.104
9.648
-.379
.028
-.214
-13.478
.000
.442
2.262
a. Dependent Variable: LnOutput
2.3.3.2. Kiểm tra hiện tượng tự tương quan
Bảng 2.6. Bảng Model Summaryb
Model Summaryb
Model
1
R
R Square
a
.979
VIF
.958
Adjusted R
Std. Error of the
Square
Estimate
.958
Durbin-Watson
.18173
1.376
a. Predictors: (Constant), Vùng miền, LnLabour, LnFertiliser, LnMachine
b. Dependent Variable: LnOutput
Sử dụng bảng Model Summaryb sau khi đã loại bỏ biến LnLand.
Nhìn vào bảng tóm tắt mô hình 2.6 ( Model summary b) ta thấy hệ số
Durbin-Watson = 1.376 thuộc khoảng 1 < d < 3 nên ta có cơ sở để kết luận mô
hình không có hiện tượng tự tương quan.
2.3.3.3. Kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Đồ thị của phần dư thuộc phân phối chuẩn do đồ thị có dạng hình chuông
đối xứng với tần số cao nhất nằm ngay giữa và các tần số thấp dần nằm ở 2 bên.
Như vậy mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
22
Hình 2.7.
Đồ thị
phân
phối
phần dư
Như vậy mô hình hồi quy sau khi kiểm tra các khuyết tật có dạng:
LnOutput = 0+ 1.LnFertiliser + 2.LnLabour + 3.LnMachine + 4.Region (4) 2.3.4.
Kiểm định mô hình hồi quy
2.3.4.1. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Kiểm định giả thiết
Sử dụng bảng 2.6 (Model Summaryb), so sánh giá trị cột Adjusted R Square
= 0.958 ≠ 0. Trong các nhân tố ảnh hưởng đến sản lượng lúa của Hộ GĐ, các
nhân tố trong hình giải thích đước 95.8%, còn lại 4.2% được giải thích bởi các
nhân tố khác mà chưa có điều kiện đưa vào mô hình. Mô hình hồi quy tương đối
phù hợp.
2.3.4.2. Kiểm định sự tồn tại của mô hình
Kiểm định giả thiết
23
Bảng 2.7. Bảng ANOVA
ANOVAa
Model
1
Sum of Squares
Regression
Residual
Total
df
Mean Square
283.022
4
70.755
12.319
373
.033
295.341
377
F
2142.324
Sig.
.000b
a. Dependent Variable: LnOutput
b. Predictors: (Constant), Vùng miền, LnLabour, LnFertiliser, LnMachine
Trong bảng Anova, ta thấy giá trị cột Sig = 0.000 < α = 0.05 nên bác bỏ
H0, chấp nhận H1, nghĩa là có ít nhất một hệ số hồi quy nên mô hình hồi quy
luôn tồn tại với mức ý nghĩa thống kê là 5%.
2.3.4.3. Kiểm định sự tồn tại của các hệ số hồi quy
Kiểm định lần lượt các giả thiết:
Dựa vào bảng 2.5, vì giá trị cột Sig của 4 biến trong bảng hệ số (coefficients)
đều bằng 0.000 nhỏ hơn α = 0.05 nên tất cả 4 biến độc lập đều có ý nghĩa thống
kê với mức độ tin cậy là 95% và có ảnh hưởng đáng kể đến sản lượng lúa của hộ
gia đình.
2.3.5. Viết phương trình của mô hình hồi quy:
Dựa vào giá trị cột B (hệ số hồi quy chưa được chuẩn hóa –
Unstandardized Coefficients) trong bảng 2.5 ta xây dựng được mô hình hồi quy
sau:
LnOutput = 2.982 + 0.445LnFertiliser + 0.317LnLabour +
0.341LnMachine + (-0.379)Region
(5)
2.3.6. Giải thích tác động biên (Log-Log) trong trường hợp các nhân tố
khác không đổi
Dựa vào mô hình hồi quy ta có thể dự đoán:
-
Khi đầu tư cho phân bón hoặc thay đổi tăng 1% thì sản lượng lúa sẽ
-
tăng 0.445%.
Khi đầu tư cho lao động tăng 1% thì sản lượng lúa sẽ tăng 0.317%
Khi đầu tư cho MMTB tăng 1% thì sản lượng lúa sẽ tăng 0.341%
24
-
Sự khác biệt về sản lượng khi các nhân tố khác không đổi giữa 2
vùng miền là e0.28.
2.3.7. Xác định tầm quan trọng của các nhân tố ảnh hưởng
Bảng 2.8. Coefficientsa
Standardized
Unstandardized Coefficients
Model
1
B
Coefficients
Std. Error
(Constant)
2.982
.170
LnFertiliser
.445
.038
LnLabour
.317
LnMachine
Vùng miền
Collinearity Statistics
Beta
t
Sig.
Tolerance
17.584
.000
.387
11.823
.000
.105
9.564
.044
.184
7.235
.000
.173
5.785
.341
.035
.317
9.665
.000
.104
9.648
-.379
.028
-.214
-13.478
.000
.442
2.262
a. Dependent Variable: LnOutput
Bảng 2.9. Tầm quan trọng của các biến độc lập trong mô hình
STT
Tên biến
|Beta|
(Standardize
d
Coefficients)
Tỷ lệ %
Xếp hạng tầm
quan trọng
1
Đầu tư phân bón
0.387
35.12
1
2
Đầu tư lao động
0.184
16.69
4
3
Đầu tư MMTB
0.317
28.77
2
4
Vùng miền
0.214
19.42
3
1.102
100
∑
VIF
Kết luận:
Bảng trên cho thấy mức độ đóng góp của các nhân tố ảnh hưởng đến sự
thay đổi của sản lượng lúa của các hộ gia đình như sau:
+ Biến LnFertiliser: Đầu tư cho phân bón có mức độ ảnh hưởng lớn
nhất đến sản lượng lúa, đóng góp 35.12% đến sự thay đổi sản lượng lúa của
các hộ gia đình.
25
