phụ lục kinh tế học sản xuất (2)

Họ và tên
Phạm Mạnh Tuấn
Trầm Anh Tuấn
Nguyễn Thị Tuyền
Cao Đức Việt
Nguyễn Quang Việt
Trần Thị Vương
Nguyễn Thị Hương Xuân
Chu Thị Hải Yến
Nguyễn Thị Hải Yến
Phạm Thị Thu Ngà

Lớp
K55-KTNNC
K55-KTNNC
K55-KTNNC
K55-KTNNC
K55-KTNNC
K55-KTNNC
K55-KTNNC
K55-KTNNC
K55-KTNNC
K57-QTKDC

I. TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI

Mã sinh viên
552970
552971
552972
552977

552978
552979
552980
552981
552983
576654


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 DN .”

II. NỘI DUNG.
1. Mô hình lý thuyết.
Sử dụng dạng hàm Coobb Douglas:
Y = A.X1α1.X2α2.X3α3.X4α4
Dạng tuyến tính :

Ln(Y) = LnA + α1LnX1 + α2LnX2 + α3LnX3 + α4LnX4

Giải thích các yếu tố trong mô hình.


- 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.

2. Mối quan hệ giữa các biến.
Mối quan hệ giữa các biến đầu vào X1, X2, X3, X4 với yếu tố đầu ra Y.

- Khi tăng yếu tố đầu vào X1 (lượng giống) 1% thì Y (năng suất ngô) giảm đi α1 %
- Khi tăng yếu tố đầu vào X2 (N) 1% thì Y (năng suất ngô) tăng lên α2 %.
- Khi tăng yếu tố đầu vào X3 (P2O5) 1% thì Y (năng suất ngô) tăng lên α3 %.
- Khi tăng yếu tố đầu vào X4 thì Y (năng suất ngô) tăng lên α4 %.
(Khi tăng lượng giống thì năng suất ngô lại giảm vì: Tuân theo quy luật năng suất
cận biên và do nếu lượng giống tăng lên nhưng diện tích không thay đổi….thì dẫn đến
mật độ ngô quá dầy làm năng suất ngô giảm và chi phí mua giống tăng lên.)

I.1.

Kết quả và kiểm định

a.

Theo phương pháp OLS

Diễn giải
Hệ số tự do A
Đạm (X1) α1
Lân (X2) α2
Kali (X3) α3
Giống (X4 ) α4

Hệ Số
0.60828296***
-0.82527383***
0.15209952**
0.89038415Ns
0.9498871

t-start
1.0680742
-0.055414769
5.4943547
0.37124295
2.9098580

Ký hiệu:
*** Có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
** Có ý nghĩa thống kê ở mức 5%

* Có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
Ns Không có ý nghĩa thống kê.
Ý nghĩa của các hệ số :

 A = 0.60828296 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.

 α1 =-0.82527383 cho biết với điều kiện khác không đổi, khi tăng 1% lượng đạm thì sản
lượng Y giảm 0.82527383%

 α2 = 0.17037339 cho biết với điều kiện khác không đổi, khi tăng 1% lân thì Y tăng
0.15209952%

 α3 = 0.89038415 cho biết với điều kiện khác không đổi, khi tăng 1% lân thì Y tăng
0.89038415%

 α4 = 0.9498871 cho biết với điều kiện khác không đổi, khi tăng 1% giống thì Y tăng
0.9498871%
Kiểm định các giả thuyết thống kê.
Ta có: t0.01 = 2.390, t0.05 = 1.671, t0.1 = 1.296
Kiểm định với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%.

• Kiểm định A: H0: A= 0
H1: A≠0


Ta có: |tkđ(0)|= 1.0680742 < |t0.1|= 1.296
Bác bỏ giả thuyết H1, chấp nhận giả thuyết H0. Tức là các yếu tố nằm ngoài mô hình
không ảnh hưởng đến năng suất lúa.  hệ số không có ý nghĩ thống kê ở mức 10%.

• Kiểm định α1: H0: α1= 0
H1: α1≠ 0
t α1=-0.055414769 ;

t0.1 = 1.296

| tα1| < | t0.1|

 Không có ý nghĩa thống kê ở mức 10%.
• Kiểm định α2: H0: α2= 0
H1: α2≠ 0
|tα2| =5.4943547 > | t0.01|= 2.390

 Có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
• Kiểm định α3: H0: α3= 0
H1: α3≠ 0
|tα3 | =0.37124295 > |tc | = 1.671

 Không có ý nghĩa thống kê ở mức 5%
• Kiểm định α4: H0: α4= 0
H1: α4≠ 0
|tα4 | = 2.9098580 > |tc | = 2.390

 Có ý nghĩa thống kê ở mức 1%

Từ bảng ta có thể viết lại mô hình như sau :
Ln(Y) = 0.15209952LnX2 +0.9498871LnX4

b. Theo phương pháp MLE

Diễn giải
Hệ số tự do A
Đạm (X1) α1
Lân (X2) α2
Kali (X3) α3
Giống (X4 ) α4

Hệ Số
0.74705055***
-0.74031899***
0.13922023**
0.13222044Ns
0.88075785

t-start
1.3378673
-0.051878112
4.4100081
0.57423242
2.7531215

Ký hiệu:
*** Có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
** Có ý nghĩa thống kê ở mức 5%
* Có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
Ns Không có ý nghĩa thống kê.
Ý nghĩa của các hệ số :

 A = 0.74705055 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.

 α1 =-0.74031899 cho biết với điều kiện khác không đổi, khi tăng 1% lượng đạm thì sản
lượng Y giảm -0.74031899%

 α2 =0.13922023 cho biết với điều kiện khác không đổi, khi tăng 1% lân thì Y tăng
0.13922023 %

 α3 = 0.13222044 cho biết với điều kiện khác không đổi, khi tăng 1% lân thì Y tăng
0.13222044 %

 α4 = 0.88075785 cho biết với điều kiện khác không đổi, khi tăng 1% giống thì Y tăng
0.88075785 %
Kiểm định các giả thuyết thống kê.
Ta có: t0.01 = 2.390, t0.05 = 1.671, t0.1 = 1.296
Kiểm định với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10%.

• Kiểm định A: H0: A= 0


H1: A≠0
Ta có: |tkđ(0)|= 1.3378673 > |tc(α|2,n-k)|= 1.296
Bác bỏ giả thuyết H0, chấp nhận giả thuyết H1. Tức là các yếu tố nằm ngoài mô hình
ảnh hưởng đến năng suất lúa.  hệ số có ý nghĩ thống kê ở mức 10%.

• Kiểm định α1: H0: α1= 0
H1: α1≠ 0
t α1=-0.051878112;

t0.1 = 1.296

| tα1| < | t0.1|

 Không có ý nghĩa thống kê ở mức 10%.
• Kiểm định α2: H0: α2= 0
H1: α2≠ 0
|tα2| = 4.4100081 > | t0.01|= 2.390

 Có ý nghĩa thống kê ở mức 1%
• Kiểm định α3: H0: α3= 0
H1: α3≠ 0
|tα3 | = 0.57423242 < |tc | = 1.296

 Không có ý nghĩa thống kê ở mức 10%
• Kiểm định α4: H0: α4= 0
H1: α4≠ 0
|tα4 | = 2.7531215 > |tc | = 2.390

 Có ý nghĩa thống kê ở mức 1%

Từ bảng ta có thể viết lại mô hình như sau :
Ln(Y) =Ln0.74705055 + 0.13922023 LnX2 +0.88075785LnX4


4. Hiệu quả kĩ thuật.
technical efficiency estimates :
mean efficiency = 0.93067423
Ta thấy được hiệu quả kĩ thuật trung bình TE = 93.067423%
=> 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

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 DN 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 cây 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 ngô tối đa.

IV. PHỤ LỤC.
1. Database của nhóm 12, tiết 9, ND308.

1

NS(tấn/ha
)
4

Giong
41,67

N

P2O5
60

K2O
60

45


2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22

23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44

4,2
4,2
4,2
4,3
4,3
4,5
4,5

4,6
4,7
4,8
5
5
5
5
5
5
5,2
5,2
5,2
5,2
5,2
5,2
5,2
5,2
5,2
5,2
5,2
5,2
5,2
5,3
5,4
5,8
5,8
5,8
5,8
5,8
5,8

5,9
6
6
6
6
6

41,67
41,67
41,67
41,67
50,004
44,448
41,67
41,67
41,67
41,67
41,67
41,67
44,448
41,67
41,67
50,004
41,67
41,67
41,67
41,67
44,448
41,67
41,67

47,226
41,67
41,67
47,226
50,004
44,448
44,448
44,448
44,448
50,004
50,004
41,67
41,67
41,67
41,67
41,67
41,67
41,67
41,67
50,004

60
60
46
62
60
60
65,6
60
58

58
60
70
70
58
62
60
84,4
60
161
124,2
70
62
60
124,2
52
62
60
156
62
60
77
161
161
105,8
116
105,8
156
100
60

124,2
161
100
106

60
48
48
62
48
48
48
48
48
92
60
102
70
16
32
56
20
60
60
16
70
32
32
80
52

20
56
46
56
56
56
56
56
64
64
5,6
46
46
48
48
56
64
92

30
45
72
30
45
30
30
60
30
30
45

72
114
69
54
66
30
65
57
69
52,5
63
57
45
49
57
61
60
57
30
67,5
69
66
48
72
72
30
72
60
30
69

72
105


45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60

6
6
6
6
6
6
6
6
6

6
6
6
6
6
6
5,8

41,67
50,004
41,67
41,67
50,004
41,67
44,448
41,67
41,67
41,67
33,336
41,67
41,67
41,67
50,004
50,004

100
60
156,4
156,4
165,6

60
161
63
70
178,2
178,2
106
169,8
116
156
179,4

64
64
64
90
64
90
50
69
64
72
72
90
46
46
46
48

72

63
63
97,5
72
103,5
84
48
48
78
78
84
72
84
30
60

2. Kết quả chạy hàm
Output from the program FRONTIER (Version 4.1c)

instruction file = terminal
data file =

Book1.txt

Tech. Eff. Effects Frontier (see B&C 1993)
The model is a production function
The dependent variable is logged

the ols estimates are :
coefficient

beta 0
beta 1
beta 2

standard-error

t-ratio

0.60828296E+00 0.56951379E+00 0.10680742E+01
-0.82527383E-02 0.14892669E+00 -0.55414769E-01
0.15209952E+00 0.27682872E-01 0.54943547E+01


beta 3

0.89038415E-02 0.23983866E-01 0.37124295E+00

beta 4

0.94988716E-01 0.32643764E-01 0.29098580E+01

sigma-squared 0.76454827E-02
log likelihood function = 0.63683240E+02

the final mle estimates are :
coefficient
beta 0

standard-error

t-ratio

0.74705055E+00 0.55838913E+00 0.13378673E+01

beta 1

-0.74031899E-02 0.14270354E+00 -0.51878112E-01

beta 2

0.13922023E+00 0.31569155E-01 0.44100081E+01

beta 3

0.13222044E-01 0.23025597E-01 0.57423242E+00

beta 4

0.88075785E-01 0.31991245E-01 0.27531215E+01

sigma-squared 0.12435792E-01 0.58570659E-02 0.21232120E+01
gamma

0.68052178E+00 0.34751143E+00 0.19582716E+01

log likelihood function = 0.63891704E+02

technical efficiency estimates :

firm year

eff.-est.

1

1

0.82056401E+00

2

1

0.86867052E+00

3

1

0.84985057E+00

4

1

0.84732911E+00

5

1

0.87927341E+00

6

1

0.86414144E+00

7

1

0.90879154E+00


8

1

0.90201136E+00

9

1

0.88738128E+00

10

1

0.93131807E+00

11

1

0.93640169E+00

12

1

0.93874061E+00

13

1

0.90689650E+00

14

1

0.88787361E+00

15

1

0.93259267E+00

16

1

0.93388617E+00

17

1

0.92565025E+00

18

1

0.95269658E+00

19

1

0.94128432E+00

20

1

0.87989444E+00

21

1

0.90033834E+00

22

1

0.93972959E+00

23

1

0.94360419E+00

24

1

0.94807875E+00

25

1

0.90944813E+00

26

1

0.95588162E+00

27

1

0.94860272E+00

28

1

0.94392956E+00

29

1

0.88258283E+00

30

1

0.94426192E+00

31

1

0.96532472E+00

32

1

0.94167521E+00

33

1

0.92841053E+00

34

1

0.93047924E+00

35

1

0.95859777E+00

36

1

0.94397280E+00

37

1

0.95739696E+00

38

1

0.95616584E+00

39

1

0.95665781E+00

40

1

0.97506122E+00

41

1

0.96956733E+00

42

1

0.94176859E+00

43

1

0.95971740E+00

44

1

0.94725741E+00


45

1

0.95971740E+00

46

1

0.97425190E+00

47

1

0.94536330E+00

48

1

0.92873113E+00

49

1

0.93877155E+00

50

1

0.96685062E+00

51

1

0.93595125E+00

52

1

0.97597620E+00

53

1

0.97439145E+00

54

1

0.93064312E+00

55

1

0.92993638E+00

56

1

0.95292679E+00

57

1

0.93859264E+00

58

1

0.95186436E+00

59

1

0.96424929E+00

60

1

0.92847799E+00

mean efficiency = 0.93067423E+00

3.Tài liệu tham khảo.
- Giáo trình kinh tế lượng thầy Phạm Văn Hùng.
- Bài giảng kinh tế học sản xuất của thầy phạm Văn Hùng và cô Nguyễn Thị Lý biên
soạn.
- http:||daitudien.net
- http:||tccn.tdt.edu.vn