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

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


Hà Nội, tháng 03 năm 2020
ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN

TT Họ và tên Mã Sinh viên Điểm
1 Hà Văn Duy-NT 1811110141 9.5/10
2 Trần Thị Lưu Ly 1811110385 9/10
3 Chu Tiểu Kiều 1811110305 9/10
4 Nguyễn Thị Phương Anh 1811110044 9/10
5 Nguyễn Đức Toàn 1811110573 9/10
6 Trần Long Trường 1811110623 9/10
MỤC LỤC

LỜI MỞ
ĐẦU .................................................................................................................. 2
1. Lý do chọn đề tài ........................................................................................
2
2. Mục tiêu nghiên cứu ...................................................................................
3

CHƯƠNG I: CƠ SỞ LÝ THUYẾT ..............................................................................
4
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 ................................................................
8
3. Khắc phục các khuyết tật của mô hình ....................................................
12
4. Thảo luận ..................................................................................................
12
5. Khuyến nghị, giải pháp ............................................................................
13
KẾT LUẬN ....................................................................................................................
14
TÀI LIỆU THAM KHẢO .............................................................................................
14
DANH MỤC CÁC BẢNG .............................................................................................
15

LỜI MỞ ĐẦU
1. Lý do chọn đề tài
Theo đà phát triển của nền văn minh, các nhu cầu của con người cũng dần phát

triển. Tuy nhiên, theo tháp nhu cầu Maslow, ăn uống vẫn là nền tảng để phát triển
thêm các nhu cầu khác, và trên thực tế lương thực luôn đóng vai trò số một trong
đời sống hàng ngày. Số liệu của Liên hợp quốc cho thấy, hiện nay có khoảng 800
triệu người ở các nước nghèo - nhất là ở châu Phi - đang phải sống chung với
nạn đói, 200 triệu trong số đó là trẻ em. Trung bình hàng năm trên thế giới có
khoảng 13 triệu trẻ em dưới 5 tuổi do thiếu dinh dưỡng tối thiểu vì nạn đói nghiêm
trọng. Do đó, Hội nghị Dinh dưỡng Quốc tế đã đi đến kết luận rằng: giải quyết kịp
thời vấn đề lương thực là trung tâm của mọi cố gắng hiện nay để phát triển kinh tế
xã hội. Theo thống kê nông nghiệp của FAO, lúa mì và lúa gạo là 2 loại cây lương
thực được sản xuất và tiêu thụ nhiều nhất trên thế giới. Tuy sản lượng của lúa
gạo thấp hơn lúa mì, nhưng xét trên góc độ dinh dưỡng và độ hư hao trong thu
hoạch, 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 sống
con người.


Việt Nam là một trong những nước có nền văn minh lúa nước lâu đời nhất trên
thế 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 tảng
phát 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 thấy
lúa nước vẫn là một ngành nông nghiệp thu hút nhiều lao động, đóng vai trò quan
trọng trong nền kinh tế. Nhận biết được thế mạnh của đất nước là có khí hậu
thuận 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 đề
được 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 tôi
nhận ra rằng với những công cụ được giới thiệu trong bộ môn, chúng tôi có thể
lượng hóa và tìm đáp án cho một số câu hỏi hoặc vấn đề liên quan đến tình hình
cây lúa ở Việt Nam, ví dụ như:

- Những yếu tố nào ảnh hưởng đến sản lượng lúa của Việt
Nam?
- Làm sao để có thể tăng sản lượng khi diện tích đất canh tác không đổi hoặc bị
thu hẹp?
- Trong bối cảnh biến đổi khí hậu diễn ra, làm sao để sản lượng không bị giảm
sút trong điều kiện tự nhiên không thuận lợi?

2
Bằng việc sử dụng mô hình lượng, chúng tôi mong muốn có thể tìm ra những
yếu tố then chốt ảnh hưởng đến sản lượng gạo, từ đó tìm ra hướng đi phát triển
phù hợp với tình hình nước ta hiện nay.
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 lúa
trong quá khứ, nhóm tiến hành đánh giá và tìm ra những yếu tố có liên quan, tác
động đến sản lượng lúa, đánh giá mức độ ràng buộc của những yếu tố trên với
sản 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 xuất
với tính chính xác cao nhằm cải thiện sản lượng lúa, từ đó nâng cao thu nhập và
cải 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 xưa
nhất 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 triệu
người, trong đó dân số ở nông thôn chiếm gần 70% và lực lượng lao động trong
nghề trồng lúa chiếm 62% lực lượng lao động cả nước. Điều đó cho thấy lĩnh vực
nông nghiệp trồng lúa thu hút đại bộ phận lực lượng lao động cả nước, đóng vai
trò rất lớn trong nền kinh tế quốc dân và và sản lượng lúa quyết định đến an ninh
lương thực quốc gia. Có 5 nhân tố ảnh hưởng đến sản lượng lúa của các địa
phương:
* 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 cảm
của nông nghiệp đối với môi trường” của Kavi Kumar(2009) thì diện tích là một
nhân tố tác động trực tiếp đến sản lượng lúa. Những quốc gia có diện tích đất
nông nghiệp lớn thì có cơ hội và khả năng tăng sản lượng nông nghiệp tốt
hơn.
* 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 nông
nghiệp chưa phát triển như ở Việt Nam (hệ thống thủy lợi còn yếu kém), thì
mùa vụ phụ thuộc chủ yếu vào lượng mưa. Vì vậy, đặc điểm đầu tiên quan
trọng của khí hậu nông nghiệp cần xem xét đó là lượng mưa. Có thể nói rằng
mưa 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 cho
cây sinh trưởng và phát triển nhưng nếu số giờ nắng quá cao trong 1 năm có
thể 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 phát
triển được nhờ chất dinh dưỡng trong đất và được nước hòa tan, đưa lên cây

qua hệ thống rễ. Nước giúp cây thực hiện các quá trình vận chuyển các chất
khoáng trong đất giúp điều kiện quang hợp, hình thành sinh khối tạo nên sự
sinh trưởng của cây. Trong một giới hạn nào đó thì sự sinh trưởng của cây tỉ lệ
thuận với hàm lượng nước hiện diện. Nước cần thiết cho sản xuất
carbohydrate, để duy trì tính hút nước của nguyên sinh chất, và nước là 1
phương 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 ảnh
hưởng 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 quy
bằng 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:
Yi = AX1β1X2β2X3β3...Xkβkeui
Trong đó: Yi là biến phụ thuộc X1β1
Xi (i = 1, 2, 3, ... k) là biến độc lập
βi(i = 1, 2, 3, ... k) là hệ số hồi quy
A là hằng số
e là hằng số toán học (e = 2,71828)
ui là sai số

Hàm Cobb – Douglas được giải bằng phương pháp logarit hóa hai vế. Ứng dụng
hàm Cobb-Douglas vào xây dựng mô hình hồi quy trong phân tích các nhân tố tự
nhiên ảnh hưởng đến sản lượng lúa như sau:
Dạng hàm:
LnSL = β1 + β2.lnDT + β3.lnNS + β4.lnLM + β5.lnSGN + β6.lnDA + ui


Trong đó, các biến số được giải thích trong bảng
01:
Bảng 1: Các biến trong mô
hình
TT Ký hiệu Tên & Vai trò Đơn vị
1 Biến phụ thuộc
1.1 SL Sản lượng lúa Nghìn tấn
2 Biến giải thích
2.1 DT Diện tích trồng lúa Nghìn ha
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 %

5
3 ui

Nhiễu (Đại diện cho các nhân tố còn lại ảnh hưởng đến

sản lượng lúa)

-

4 β1
Hệ số chặn Giá trị trung bình của biến phụ thuộc SL khi biến độc lập thay đổi 1 đơn vị
β , β
,
5 2β 5 , 3β 6
β,
4

Hệ số góc Sự thay đổi của giá trị trung bình của biến phụ thuộc SL khi biến độc lập
tương ứng thay đổi 1 đơn vị
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 β1 > 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 β3> 0 Sản lượng lúa được kỳ vọng sẽ tăng khi


năng suất lao động tăng 4 β4> 0 Sản lượng lúa được kỳ vọng sẽ tăng khi lượng mưa
trung bình tăng 5 β5 > 0 Sản lượng lúa được kỳ vọng sẽ tăng khi số giờ nắng trung bình
tăng 6 β6< 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 mục
01-Đơn vị hành chính, đất đai và khí hậu, mục 06-Nông nghiệp, lâm nghiệp và thủy
sản. Website: />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
Biến số

Số quan
Giá trị trung
Giá trị lớn sát
bình
nhất lnSL 150 5.60 0.92 3.44 7.11
lnDT 150 4.03 0.88 1.69 5.33
lnNS 150 3.88 0.18 3.38 4.13
lnLM 150 7.55 0.29 6.88 8.41
lnSGN 150 7.54 0.25 6.81 7.99
lnDA 150 4.40 0.03 4.31 4.48
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 lớn
nhất 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
lnSL lnDT lnNS lnLM lnSGN lnDA
lnSL 1.00
lnDT 0.98 1.00
lnNS 0.32 0.12 1.00
lnLM -0.08 -0.10 0.07 1.00
lnSGN -0.37 -0.34 -0.26 -0.08 1.00
lnDA -0.06 -0.06 0.03 0.52 -0.19 1.00
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 biến
lnDT rất cao, chúng ta có thể kì vọng rằng diện tích đất canh tác là yếu tố tác động
mạnh 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 cho
chúng ta kì vọng về dấu của hệ số hồi quy của biến lnDT và lnNS dương. Ngược
lại, 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, lnDA
mang dấu âm. Tuy nhiên điều này trái với lý thuyết vì cây lúa là loại cây cần nhiều
nước và ánh sáng để có thể phát triển. Như vậy, hệ số tương quan giữa các biến
cho 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 đến
với 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 bằng
phương pháp ước lượng sai số chuẩn mạnh RSE. So với phương pháp bình
phương 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 lượng
không 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

Linear Regression

Số quan sát = 150


lnSL Coef. Robust Std. Err. t P>t [95%Conf.] Interval]
lnDT 1.000414 0.0011384 878.79 0.000 0.9981635 1.002664
lnNS 0.9957909 0.0133753 74.45 0.000 0.9693536 1.022228
lnLM -0.0102316 0.006351 -1.61 0.109 -0.0227849 0.0023216
lnSGN 0.0102046 0.0117747 0.87 0.388 -0.013069 0.0334781
lnDA 0.0514639 0.0687243 0.75 0.455 -0.0843748 0.1873025
_cons -2.514748 0.3892335 -6.46 0.000 -3.284097 -1.745399
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 + ei
F(5,144) > 99999.00
Prob>F = 0.0000
R2 = 0.9997
Root MSE = 0.01695


8
Kiểm định
Các kiểm định sau đây đều được kiểm định với mức ý nghĩa
10%
2.2.1. Kiểm định mô hình
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%
sự thay đổi của biến phụ thuộc

- Để kiểm định sự phù hợp của mô hình, ta sử dụng cặp giả
thuyết:
H0: β2=β3=β4=β5=β6=0
H1: β22+β32+β42+β52+β62≠0
Nhận xét: P-value (Fs) = 0.0000 < α = 0.1 ⇒ Bác bỏ giả
thuyết H0
⇒ 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
10%
* Kiểm định hệ số β1
Cặp giả thuyết:
H0: β1 = 0
H1: β1 ≠ 0
Nhận xét: P-value = 0.000 < 0.1 ⇒ Bác
bỏ H0
⇒ Kết luận: β1 có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%


* Kiểm định hệ số β2
Cặp giả thuyết:
H0: β2 = 0
H1: β2 ≠ 0
Nhận xét: P-value = 0.000 < 0.1 ⇒ Bác
bỏ H0
⇒ Kết luận: β2 có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10% ⇒ Diện tích trồng lúa
ảnh hưởng đến sản lượng lúa
* Kiểm định hệ số β3
9
Cặp giả thuyết:

H0: β3 = 0
H1: β3 ≠ 0
Nhận xét: P-value = 0.000 < 0.1 ⇒ Bác
bỏ H0
⇒ Kết luận: β3 có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10% ⇒ Năng suất lao động
ảnh hưởng đến sản lượng lúa
* Kiểm định hệ số β4
Cặp giả thuyết:
H0: β4 = 0
H1: β4 ≠ 0
Nhận xét: P-value = 0.109 > 0.1 ⇒ Chưa có cơ sở để bác bỏ
H0
⇒ Kết luận: β4 không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10% ⇒ Lượng mưa


trung bình trong 1 năm không ảnh hưởng đến sản lượng lúa
* Kiểm định hệ số β5
Cặp giả thuyết:
H0: β5 = 0
H1: β5 ≠ 0
Nhận xét: P-value = 0.388 > 0.1 ⇒ Chưa có cơ sở để bác bỏ
H0
⇒ Kết luận: β5 không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10% ⇒ Số giờ nắng
trung bình trong 1 năm không ảnh hưởng đến sản lượng lúa
* Kiểm định hệ số β6
Cặp giả thuyết:
H0: β6 = 0
H1: β6 ≠ 0
Nhận xét: P-value = 0.455 > 0.1 ⇒ Chưa có cơ sở để bác bỏ
H0

⇒ Kết luận: β6 không có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10% ⇒ Độ ẩm trung
bình không ảnh hưởng đến sản lượng lúa

10
2.2.2. Kiểm định các khuyết tật của mô
hình
a. Kiểm định bỏ sót biến
Để kiểm định mô hình có bỏ sót biến hay không ta dùng cặp giả
thuyết:
H0: Mô hình không bỏ sót biến


H1: 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
⇒ 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 các
biến rất thấp và nhỏ hơn 0.8 nên có thể dự đoán được mô hình không xảy ra hiện
tượng 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 sau:
Bảng 6: Bảng giá trị nhân tử phóng đại phương
sai
Variable VIF 1/VIF
lnDA 1.44 0.696527
lnLM 1.39 0.718663
lnSGN 1.26 0.791723
lnDT 1.16 0.860403


lnNS 1.08 0.924978
Mean VIF 1.27
Nguồn: Nhóm tác giả tính toán

11
Nhận xét: Các chỉ số VIF đều nhỏ hơn 10 nên không có hiện tượng đa cộng
tuyến
=> 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:
H0: Nhiễu phân phối chuẩn
H1: Nhiễu phân phối không chuẩn
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
H0
⇒ Kết luận: Mô hình có nhiễu phân phối không chuẩn ở mức ý nghĩa
10%
d. Kiểm định phương sai sai số thay đổi và tự tương
quan
Vì mô hình được ước lượng bằng phương pháp ước lượng sai số chuẩn mạnh


RSE nên nếu mô hình mắc phải khuyết tật phương sai sai số thay đổi hay tự
tương 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 phối
chuẩn không được thỏa mãn cũng không quan trọng, mô hình vẫn đưa ra các kết
quả 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
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 khác
không thay đổi, với sự chăm sóc như nhau, thì khi diện tích trồng lúa tăng, sẽ có
nhiều 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

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 có
thể 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 theo


hướng công nghiệp hóa-hiện đại hóa đất nước, chuyển dịch cơ cấu kinh tế sang
lĩnh vực công nghiệp và dịch vụ, nhưng vấn đề an ninh lương thực và tầm quan
trọng xuất khẩu lúa gạo trong GDP nên chúng ta vẫn cần phải có sự ưu tiên dành
cho lúa nước. Cần phải có quy hoạch diện tích đất hợp lý để trồng lúa, cần thiết
quy hoạch tạo vùng trồng lúa tập trung, tạo nên sự chuyên môn hóa, giảm bớt chi
phí cho quá trình sản xuất... Theo lý thuyết kinh tế Vĩ mô, mô hình Solow có giải
thích cho chúng ta thấy trong dài hạn, công nghệ là yếu tố giúp làm tăng sản
lượng, bởi nó làm tăng năng suất lao động. Theo Tổng cục thống kê, lượng lao
động 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 nâng
cao năng suất lao động. Nâng cao năng suất lao động bằng cách áp dụng các
thành tựu khoa học-công nghệ vào sản xuất, cơ khí hóa nên nông nghiệp, tổ chức
đào tạo kiến thức cho nông dân... bên cạnh đó đưa tập trung nghiên cứu các loại
thuốc, chế phẩm giúp ngăn ngừa sâu bệnh, và nghiên cứu giống lúa có năng suất
cao.

13

KẾT LUẬN
Sau một khoảng thời gian tìm hiểu và nghiên cứu, cùng với sự hướng dẫn của

giáo viên bộ môn, nhóm tác giả đã hoàn thành đề tài Nghiên cứu ảnh hưởng của
một số nhân tố đến sản lượng lúa ở Việt Nam. Trên cơ sở quan sát từ thực tế kết
hợp nghiên cứu “Mức độ nhạy cảm của nông nghiệp đối với môi trường” của Kavi
Kumar (2009) nhóm đã tiến hành thực hiện bài nghiên cứu.


Sau khi đã thực hiện ước lượng, kiểm định và khắc phục các khuyết tật, nhóm
đã xây dựng được mô hình khái quát sự tác động của yếu tố diện tích và năng
suất tới sản lượng. Và trong bộ dữ liệu đưa ra thì chỉ có hai biến trên là có ý nghĩa
thống kê, mô hình cũng không bỏ sót các biến quan trọng, hiện tượng nhiễu phân
phối không chuẩn không ảnh hưởng đến suy diễn thống kê, khuyết tật phương sai
sai số thay đổi và tự tương quan được kiểm soát bởi phương pháp sai số chuẩn
mạnh.
Hệ số xác định R2 = 0.9997 cho thấy rằng với mẫu thu thập được thì các biến DT
và NS đã giải thích được 99.97% sự thay đổi trong giá trị biến phụ thuộc SL. Tuy
nhiên, mẫu mà nhóm thu thập chỉ là của 15 tỉnh của Việt Nam, nên không thể
tránh được sai sót khi kết luận cho cả nền lúa nước ở Việt Nam. Đồng thời, do
hạn chế từ nguồn dữ liệu nên một số yếu tố (như lượng phân bón, thổ nhưỡng...)
mà nhóm không thể thu thập để có thể phán ánh được chính xác hơn những yếu
tố ảnh hưởng đến sản lượng. Bài nghiên cứu được hoàn thành trên cơ sở tự
nghiên cứu tìm hiểu của các thành viên cùng nền tảng kiến thức môn Kinh tế
lượng. Dựa vào quá trình xây dựng đề tài nghiên cứu, nhóm có thể nắm rõ hơn
về phân tích định lượng và kiểm định đặc trưng có liên quan, áp dụng kiến thức
trên lớp và kiến thức thực tế và rút ra được những mối tương quan ảnh hưởng
lẫn nhau giữa các hiện tượng tự nhiên, xã hội.

TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. GS.TS Nguyễn Quang Dong, PGS.TS Nguyễn Thị Minh (2013). Giáo trình kinh
tế lượng, Trường đại học Kinh tế Quốc dân, NXB Đại học Kinh tế Quốc dân
2. Kavi Kumar (2009), Mức độ nhạy cảm của nông nghiệp đối với môi

trường
3. Tổng cục thống kê. Website: />tabid=217

4. Tạp chí Khoa học và Trái đất
5. Tạp chí Nông nghiệp sạch. Website:
/>

14

DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 1: Các biến trong mô hình .......................................................................
5
Bảng 2: Bảng kỳ vọng dấu của các hệ số hồi
quy............................................. 6
Bảng 3: Bảng mô tả thống kê các
biến ............................................................. 7
Bảng 4: Bảng mô tả tương quan các
biến......................................................... 7
Bảng 5: Kết quả ước lượng mô hình bằng
RSE ............................................... 8
Bảng 6: Bảng giá trị nhân tử phóng đại phương sai ......................................
11
Bảng 7: Kết quả kiểm định Skewness/Kurtosis .............................................
12


15