tiểu luận kinh tế lượng các yếu tố ảnh hưởng đến sản lượng lúa của việt nam

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGOẠI THƯƠNG
KHOA KINH TẾ QUỐC TẾ
---------***--------

TIỂU LUẬN KINH TẾ LƯỢNG
ĐỀ TÀI

CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI SẢN LƯỢNG LÚA
CỦA VIỆT NAM
Giảng viên hướng dẫn: Ths. Nguyễn Thúy Quỳnh
Lớp: KTE309(2-1718).3_LT
Nhóm sinh viên thực hiện:
Nguyễn Thanh Lam
Nguyễn Thị Bình
Nguyễn Thị Hải Yến
Vũ Thuỳ Dương
Nguyễn Văn Đạt

1611110309
1611110068
1611110655
1511120015
1511110144

Hà Nội, tháng 6 năm 2018


ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN
Mã số SV

Họ và tên

Lam

Bình

Yến

Dươn
g

Đạt

10

10

10

10

10

10

10

10

10

1611110309

Nguyễn Thanh Lam

1611110068

Nguyễn Thị Bình

10

1611110655

Nguyễn Thị Hải Yến

10

10

1511120015

Vũ Thuỳ Dương

10

10

10

1511110144

Nguyễn Văn Đạt

10

10

10

10

10

10

10

10

Điểm TB cá nhân

10

10


MỤC LỤC

LỜI MỞ ĐẦU
Từ buổi đầu của nền văn minh, cây lúa là cây trồng được gắn liền với quá
trình phát triển của loài người và đã trở thành cây lương thực chính của Châu Á

nói chung, người Việt Nam ta nói riêng. Theo thống kê, diện tích trồng lúa trên
thế giới không ngừng tăng, hiện nay có khoảng gần 154 triệu ha. Tại Việt Nam
từ khi giành được độc lập (1945) đến nay, diện tích trồng lúa gạo không ngừng
được mở rộng, năng suất ngày một tăng bởi vì nhân dân ta có truyền thống cần
cù trong lao động, thông minh sáng tạo trong thực tiễn lao động sản xuất, biết
vận dụng và ứng dụng các tiến bộ khoa học kỹ thuật vào sản xuất. Từ những
năm đầu thực hiện công cuộc đổi mới của đất nước (từ năm 1986) Việt Nam vẫn
nằm trong danh sách các nước thiếu lương thực trầm trọng, song với đường lối
đổi mới của Đảng, ngành nông nghiệp đã có bước khởi sắc, từ một nước nhập
khẩu lương thực nước ta đã trở thành đất nước xuất khẩu lúa gạo đứng thứ 2
trên thế giới (sau Thái Lan). Đến nay, lúa gạo là một mặt hàng nông sản xuất
khẩu chủ lực, có kim ngạch xuất khẩu trên 6.5 triệu tấn, thu về hơn 2.8 tỉ đô la
Mỹ(số liệu năm 2015) và chiếm tỷ trọng lớn trong các mặt hàng nông nghiệp
xuất khẩu của cả nước. Cây lúa đã góp phần khai khác tiềm năng đất đai, lao
động, tạo ra công ăn việc làm, tăng thu nhập cho hàng triệu nông dân.
Tuy nhiên, ngành lúa gạo nước nhà đang bộc lộ không ít điểm còn bất cập.
Sau khi gia nhập WTO, Việt Nam gặp nhiều thách thức phải vượt qua như các
vấn đề về về chất lượng lúa, sản lượng lúa,...
Nhận thức được tầm quan trọng của ngành lúa gạo Việt Nam, chúng em
lựa chọn nghiên cứu đề tài: ‘‘ Các yếu tố ảnh hưởng đến sản lượng lúa của
Việt Nam” với hi vọng sẽ góp phần hoàn thiện hơn kết quả nghiên cứu để đem
lại lợi ích cho những người quan tâm đến vấn đề này.
Mục tiêu nghiên cứu


Xem xét, đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến sản lượng lúa,
qua đó đưa ra đề suất cải thiện sản lượng lúa đê nâng cao giá trị của cây lúa và
thu nhập
Đối tượng nghiên cứu ở đây là các yếu tố ảnh hưởng đến sản lượng lúa
như:

-

Diện tích trồng lúa
Năng suất lúa
Dân số trung bình.

Phương pháp nghiên cứu mà nhóm em sử dụng là phương pháp phân tích
định lượng, xây dựng mô hình với sự hỗ trợ của phần mềm Gretl .
Cấu trúc của bài tiểu luận gồm 3 phần chính:
-

Chương I: Cơ sở nghiên cứu và lý thuyết
Chương II: Xây dựng mô hình và mô tả dữ liệu
Chương III: Kết quả ước lượng và suy diễn thống kê

Nhóm em xin chân thành cảm ơn sự giúp đỡ của Ths. Nguyễn Thúy
Quỳnh, giảng viên khoa Kinh tế quốc tế đã hướng dẫn nhóm hoàn thành bài tiểu
luận này.


CHƯƠNG 1

CƠ SỞ NGHIÊN CỨU VÀ LÝ THUYẾT

1.1 Các lý thuyết về ngành gạo Việt Nam
Ngành nông nghiệp Việt Nam
Nông nghiệp là ngành sản xuất vật chất cơ bản của xã hội, sử dụng đất đai
để trồng trọt và chăn nuôi, khai thác cây trồng và vật nuôi làm tư liệu và
nguyên liệu lao động chủ yếu để tạo ra lương thực thực phẩm và một số nguyên
liệu cho công nghiệp. Nông nghiệp là một ngành sản xuất lớn, bao gồm nhiều

chuyên ngành: trồng trọt, chăn nuôi, sơ chế nông sản; theo nghĩa rộng, còn bao
gồm cả lâm nghiệp và thủy sản.
Nông nghiệp cũng là lĩnh vực sản xuất có những nét đặc thù, là ngành sản
xuất gắn với sinh vật (cây trồng, vật nuôi), bị chi phối bởi quy luật sinh học, các
điều kiện ngoại cảnh (đất đai, thời tiết – khí hậu).Từ lâu ngành nông nghiệp đã
rất được các nhà kinh tế quan tâm và được đề cập nhiều trong các lý thuyết kinh
tế, nhất là trong các mô hình phát triển kinh tế của các nước chậm phát triển
hiện đang tiến hành công nghiệp hoá.
Đây cũng là ngành kinh tế rất quan trọng ở Việt Nam. Giá trị sản xuất nông
nghiệp của Việt Nam tăng trưởng trung bình với tốc độ 4,06%/năm giai đoạn
(1986-2015). Sau khủng hoảng tài chính toàn cầu, mặc dù kinh tế vĩ mô gặp
nhiều khó khăn nhưng nông nghiệp vẫn là ngành giữ được tốc độ tăng trưởng
tương đối ổn định, bảo đảm cân bằng cho nền kinh tế. Việt Nam hiện nay đã có
10 mặt hàng đạt kim ngạch trên 1 tỷ USD, bao gồm: gạo, cà phê, cao su, điều,
tiêu, sắn, rau quả, tôm, cá tra, lâm sản. Trong khi, các ngành kinh tế khác còn bị
tác động bởi suy thoái kinh tế, ngành Nông nghiệp đã vượt qua nhiều khó khăn,
đạt kết quả khá toàn diện, tăng trưởng với tốc độ khá cao và ổn định.
b) Ngành lúa gạo Việt Nam
Lúa gạo là một trong những loại cây lương thực chính của thế giới. Đặc
biệt với các nước châu Á như Việt Nam, Trung Quốc, Nhật Bản,…đây là lương
thực chính để tạo ra các sản phẩm thiết yếu phục vụ đời sống. Với đặc điểm dân
số ở Việt Nam thì lúa gạo còn là sản phẩm đóng góp lớn trong quá trình xóa đói
giảm nghèo.Là một nước nông nghiệp chủ lực, ngành trồng lúa gạo Việt Nam là
ngành chủ lực trong phần trăm cơ cấu cây trồng và phân công lao động xã hội.
Việt Nam có một thế mạnh về sản xuất lúa gạo và là nước xuất khẩu gạo
đứng thứ hai trên thế giới vì thế lúa gạo còn có vai trò to lớn trong việc thu
ngoại tệ về cho đất nước. Nói tóm lại lúa gạo là sản phẩm có vai trò vô cùng to
lớn đối với các nước đang phát triển và đặc biệt là Việt Nam.
a)

1.2

Lý thuyết kinh tế và các nghiên cứu liên quan
Lý thuyết kinh tế

a)

Để tạo ra nông sản phẩm, cần có sự phối hợp giữa các yếu tố đầu vào và
hiệu quả của nó tùy thuộc vào trình độ phối hợp hợp lý giữa các yếu tố đầu vào
của quá trình sản xuất. Có thể biểu thị mối quan hệ đó theo hàm sản xuất như
sau:
ΔY = f( X1 , X2 , X3 ,..., Xn )
Trong đó:
Y: Số lượng sản phẩm được sản xuất ra.
X1 , X2 ,..., Xn: Lượng một số yếu tố đầu vào được sử dụng trong quá trình sản
xuất ra nông sản phẩm.
Chẳng hạn : X1 là diện tích canh tác, X2 là năng suất, X3 là dân số trung bình...
Quy luật hiệu suất thay đổi theo quy mô được chia thành ba quy luật nhỏ
sau đây:
Quy luật hiệu suất tăng dần theo quy mô.
Quy luật hiệu suất không đổi theo quy mô.
Quy luật hiệu suất giảm dần theo quy mô.
Quy luật hiệu suất không đổi theo quy mô:
-



Khi đưa thêm vào sản xuất một đơn vị đầu vào thì lượng tăng sản phẩm
không đổi (năng suất biên không đổi). Trường hợp hiệu suất không đổi theo

quy mô xảy ra khi sản lượng đầu ra gia tăng một lượng đúng bằng với tỷ lệ thay
đổi của đầu vào.
Ví dụ:
Diện tích canh
Tổng sản
Sự thay đổi
Sự thay đổi
tác(X1)
phẩm Y
của X1(ΔX1)
của Y(ΔY)
0
0
1
2
1
2
2
4
1
2
3
6
1
2
4
8
1
2
Đường biểu diễn hàm sản xuất là một đường thẳng.

Tại bất kỳ điểm thay đổi X1 nào thì năng suất biên đều bằng nhau.

Năng suất
biên(ΔY/ΔX)
2
2
2
2


Quy luật hiệu suất tăng dần theo quy mô:
Trường hợp hiệu suất tăng dần theo quy mô nếu sản lượng đầu ra tăng
một lượng lớn hơn so với tỷ lệ thay đổi của đầu vào. Năng suất cần biên sẽ tăng
dần khi có một đợn vị đầu vào tăng thêm.


Diện tích canh
Tổng sản
Sự thay đổi
Sự thay đổi
Năng suất
tác(X1)
phẩm Y
của X1(ΔX1)
của Y(ΔY)
biên(ΔY/ΔX)
0
0
1
2

1
2
2
2
5
1
3
3
3
9
1
4
4
4
14
1
5
5
Đường biểu diễn hàm sản xuất là đường cong lồi với độ dốc tăng dần từ trái
sang phải.

Quy luật hiệu suất giảm dần theo quy mô:
Hiệu suất giảm dần theo quy mô nếu sản lượng đầu ra gia tăng một lượng
nhỏ hơn so với tỷ lệ thay đổi của đầu vào. Năng suất cận biên tăng chậm dần
khi cho thêm đơn vị đầu vào vào sản suất.


Diện tích canh
tác(X1)
0

1
2
3
4

Tổng sản
phẩm Y
0
8
14
18
20

Sự thay đổi
của X1(ΔX1)

Sự thay đổi
của Y(ΔY)

Năng suất
biên(ΔY/ΔX)

1
1
1
1

8
6
4

2

8
6
4
2

Hàm sản xuất là một đường cong lõm có độ dốc giảm dần từ trái qua phải:

b)

Một số nghiên cứu về ngành hàng lúa gạo Việt Nam


Agrifood Consulting International-ACI, Nghiên cứu Chuỗi giá trị gạo
Việt Nam (Rice Value Chain Study:Viet Nam), 2002
Đây là nghiên cứu đầu tiên toàn diện về chuỗi giá trị gạo của Việt
Nam do nhóm nghiên cứu của ACI triển khai, đưa ra nhiều kết luận đáng
quan tâm.


Việt Nam thiếu môi trường cơ sở hạ tầng và cơ chế chính sách. Cần phải
cải thiện môi trường này để tăng cường an ninh lương thực, giảm nghèo
nông thôn và tăng thu nhập từ xuất khẩu. Có hai phương thức tạo giá trị
thăng dư cho ngành lúa gạo:
Tăng cường năng suất, đặc biệt là các khu vực vùng núi, vùng sâu vùng
xa (thông qua khâu chọn và sản xuất giống, tiếp cận đầu vào và dịch
vụ khuyến nông);
- Tăng cường sản xuất và xuất khẩu gạo đặc sản,chất lượng cao. Việc cải
thiện môi trường nói trên sẽ giúp tạo điều kiện thực hiện hai phương

thức này.
-

Huỳnh Trấn Quốc & Lê Văn Gia Nhỏ, “Đánh giá hiệu quả sản xuất
lúa ở mức nông hộ và một số vấn đề ảnh hưởng đến sản xuất lúa xuất
khâủ vùng Đồng bằng sông Cửu Long”, Đại học Cần Thơ
Sản xuất lúa gạo truyền thống ở đồng bằng sông Cửu Long hiện tại chủ
yếu là trong nông hộ. Qui mô sản xuất bình quân của nông hộ ở đây trên
dưới 3 ha (30 công).
Quy mô sản xuất có ảnh hưởng rõ rệt đến hiệu quả kinh tế (lợi nhuận/ha)
thu được. Quy mô quá nhỏ không tận dụng có hiệu quả cả về nông cụ (máy làm
đất, gieo hạt, bơm nước, kho chứa…) và lao động chuyên nên giá thành cao.
Quy mô trang trại lớn sử dụng máy móc trong canh tác năng suất lao động cao
hơn, chi phí giảm nên giá thành thấp, hiệu quả hơn. Quy mô hiệu quả cũng khác
nhau tuỳ vùng, tuỳ điều kiện cơ sở hạ tầng chung.



CHƯƠNG 2
XÂY DỰNG MÔ HÌNH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG
TỚI SẢN LƯỢNG LÚA CỦA VIỆT NAM
2.1 Phương pháp luận của nghiên cứu
Trong quá trình nghiên cứu và phân tích chủ đề: “Các yếu tố ảnh hưởng tới
sản lượng lúa”, để làm rõ bản chất, tính chất, điều kiện của đối tượng nghiên
cứu, nhóm em quyết định sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu thông
thường OLS (Ordinary Least Squares).
Quy trình thực hiện phân tích vấn đề:

Lý thuyết hoặc giả thuyết

Lập mô hình kinh tế lượng

Thu thập số liệu

Ước lượng thông số

Kiểm định giả thiết

Xây dựng lại mô hình

Diễn dịch kết quả

Quyết định chính sách

Dự báo


2.2 Xây dựng mô hình
2.2.1
Xây dựng mô hình lý thuyết
Mô hình hồi quy tổng thế
SL = β1 + β2 DS + β3 DT +β4 NS + ui
Mô hình hồi quy mẫu:
SL = + DS + DT + NS + ei
Trong đó:
•
•
•
•

•
•

β1,β2,β3,β4: là các hệ số hồi quy
, , , : là ước lượng của các hệ số hồi quy
: ước lượng hệ số chặn (hệ số tung độ gốc): Khi giá trị của biến độc lập
DS, DT, NS bằng 0 thì giá trị trung bình của biến phụ thuộc SL là
, , : ước lượng hệ số góc. Khi giá trị DS, DT, NS thay đổi 1 đơn vị (các
yếu tố còn lại không đổi) thì giá trị trung bình của biến phụ thuộc SL sẽ
thay đổi lần lượt là , ,
ui: là sai số ngẫu nhiên của tổng thể, có thể nhận giá trị âm hoặc dương
ei: là phần dư

2.2.2
Giải thích các biến , thước đo biến và đơn vị các biến
Kiểu biến
Tên biến
Đơn vị
Ý nghĩa
Biến phụ thuộc
SL
Nghìn tấn
Sản lượng lúa
DS
Nghìn người
Dân số trung bình
Biến độc lập
DT
Nghìn ha
Diện tích trồng lúa

NS
Tạ/ha
Năng suất lúa


2.3 Mô tả số liệu
Summary Statistics, using the observations 1 – 192
Variable
SL
DS
DT
NS
Variable
SL
DS
DT
NS

Mean
717.319
1504.05
126.339
53.0411
Std. Dev.
903.360
1347.40
148.569
8.03913

Median

388.250
1187.95
72.4500
55.3000
C.V.
1.25936
0.895845
1.17596
0.151564

Minimum
31.3000
305.200
5.40000
32.0000
Skewness
2.59013
3.29720
2.52469
-0.777049

Maximum
4643.00
8127.90
770.400
66.1000
Ex. kurtosis
6.85934
11.5367
6.54755

-0.100021

(Nguồn: Nhóm tự tính toán và tổng hợp với sự hỗ trợ của phần mềm Gretl)
Nhận xét:
Tổng số quan sát: 192, không gian mẫu đủ lớn và đủ mức độ tin cậy để xây
dựng các mô hình thống kê.
Sản lượng lúa trung bình là 717.319 nghìn tấn, sản lượng thấp nhất là
31.3 nghìn tấn và sản lượng cao nhất là 4643 nghìn tấn. Có thế nhận thấy biến
sản lượng có sự chênh lệch rất lớn giữa mức cao nhất và mức thấp nhất, thấy
được sự phân bố đa dạng các mức sản lượng khác nhau trong mẫu số liệu.
Biến dân số có giá trị trung bình là 1504.05 nghìn người, số dân cao nhất
đạt 8127.9 nghìn người và số dân thấp nhất là 305,2 nghìn người. Điều này cho
thấy số dân ở nước ta khá đông, với sự chênh lệnh khá lớn giữa mức cao nhất và
thấp nhất.
Diện tích trồng lúa trung bình là 126.339 nghìn ha thấy được diện tích đất
được dành cho việc sản xuất lúa ở nước ta khá là lớn và được chú trọng. Diện
tích đất được dành cho việc trồng lúa cao nhất lên tới 770.4 nghìn ha, thấp nhất
là 5,4 nghìn ha cho thấy diện tích đất trồng lúa chênh lệch vô cùng lớn giữa các
vùng miền nước ta.
Biến năng suất có giá trị trung bình là: 53.0411 tạ/ha, năng suất cao nhất
là: 66,1 tạ/ha và năng suất thấp nhất là 32 tạ/ha như vậy năng suất lúa chênh
lệch với nhau cũng không quá nhiều.



2.4 Ma trận tương quan giữa các biến
Correlation coefficients, using the observations 1 - 192
5% critical value (two-tailed) = 0.1417 for n = 192
SL
1.0000

DS
0.1811
1.0000

DT
0.9967
0.1913
1.0000

NS
0.4360
0.0530
0.3967
1.0000

SL
DS
DT
NS

(Nguồn :Nhóm tự tính toán dưới sự hỗ trợ của phần mềm Gretl)
Nhận xét:
+

Hệ số tương quan giữa sản lượng và dân số là 0.1811 , cho thấy mối
tương quan này là cùng chiều, dân càng động thì càng có nhiều lao động
hơn cho việc sản xuất lúa , sản lượng lúa sẽ tăng lên.
Kỳ vọng về dấu của β2 là (+)

+

Hệ số tương quan giữa sản lượng và diện tịch là: 0,9967, mối tương quan
giữa 2 biến là cùng chiều và diện tích có tương quan vô cùng lớn đối với
sản lượng lúa sản xuất ra. Diện tích trồng lúa tăng lên thì sản lượng lúa
cũng sẽ tăng lên.
Kỳ vọng về dấu của β3 là (+)

+

Hệ số tương quan giữa sản lượng và năng suất là: 0.436, thấy được rằng
mối tương quan giữa 2 biến là cùng chiều và có tương quan tương khá
lớn. Năng suất cũng ảnh hưởng khá lớn đến sản lượng lúa của nước ta .
Kỳ vọng về dấu của β4 là (+)


CHƯƠNG 3
THỐNG KÊ

ƯỚC LƯỢNG , KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH VÀ SUY DIỄN

3.1 Mô hình ước lượng
3.1.1
Kết quả ước lượng
Ta có mô hình ước lượng tổng quát
SL = + DS + DT + NS + ei
Kết quả ước lượng theo phương pháp bình phương tối thiểu (OLS) với số quan
sát n = 192 như sau:
Model 1: OLS, using observations 1-192
Dependent variable: SL

Const
DS
DT
NS

Coefficient
-311.875
-0.00587077
5.95461
5.3869

Mean dependent var
Sum squared resid
R-squared
F(3, 188)
Log-likelihood
Schwarz criterion

Std. Error
31.6431
0.00340035
0.033548
0.609397

717.3188
725702.4
0.995344
13396.95
-1063.227

2147.483

t-ratio
-9.8560
-1.7265
177.4952
8.8397

p-value
<0.00001
0.08590
<0.00001
<0.00001

S.D. dependent var
S.E. of regression
Adjusted R-squared
P-value(F)
Akaike criterion
Hannan-Quinn

***
*
***
***

903.3597
62.12986
0.995270
6.8e-219

2134.453
2139.730

(Nguồn :Nhóm tự tính toán dưới sự hỗ trợ của phần mềm Gretl)
Phân tích kết quả ước lượng:

Model 1: OLS, Số quan sát: 192
Biến phụ thuộc: SL


Biến độc lập

Giá trị ước Sai số
lượng
chuẩn

Thống kê t

p-value

Const

-311.875

-9.8560

<0.00001

***

Dân số

-0.00587077 0.00340035 -1.7265

0.08590

***

Diện tích

5.95461

0.033548

177.4952

<0.00001

***

Năng suất

5.3869

0.609397

8.8397

<0.00001

*

31.6431

Mean dependent var (Giá trị trung bình của biến phụ thuộc )

717.3188

Sum squared resid (Tổng bình phương phần dư)

725702.4

R-squared ( Hệ số xác định R2)

0.995344

F(3, 203)

13396.95

S.D. dependent var (Sai số tiêu chuẩn của biến phụ thuộc)

903.3597

S.E. of regression ( Sai số tiêu chuẩn của nhiễu)

62.12986

Adjusted R-squared (Hệ số xác định hiệu chỉnh)

0.995270

P-value(F)

6.8e-219

3.1.2
Mô hình hồi quy mẫu
Từ đó ta có mô hình ước lượng sau:
SL = −311,875 – 0.00587 DS + 5,95461 DT + 5,3869 NS
Từ kết quả ước lượng theo phương pháp bình phương tối thiểu với 192 quan sát
và sự trợ giúp của phần mềm Gretl, nhóm đưa ra một số nhận xét như sau:
Ý nghĩa của hệ số hồi quy trong mô hình
= -311,875 nghĩa là khi dân số bằng 0, không có đất trồng lúa và năng suất
trồng lúa bằng 0 thì sản lượng lúa trung bình là –311,875 nghìn tấn


= - 0,00587 nghĩa là với điều kiện diện tích đất, năng suất trồng lúa không
đổi thì khi tăng 1 đơn vị dân số (nghìn người) thì sản lượng lúa trung bình sẽ
giảm đi 0,00587 nghìn tấn.
= 5,95461 nghĩa là với điều kiện dân số, năng suất trồng lúa không đổi thì
khi tăng 1 đơn vị diện tích (nghìn ha) thì sản lượng lúa trung bình sẽ tăng thêm
5,95461 nghìn tấn.
= 5,3869 nghĩa là khi có cùng điều kiện dân số, diện tích đất không đổi thì
khi tăng 1 đơn vị năng suất (tạ/ha) thì sản lượng lúa trung bình sẽ tăng thêm
5,3869 nghìn tấn.
Ý nghĩa của các thông số liên quan
Hệ số xác định R2= 0,995344 có nghĩa là các biến độc lập trong mô hình:
Dân số, diện tích đất, năng suất giải thích được khoảng 99,5344% cho sự biến
động trong sản lượng lúa trung bình mỗi vùng. Tuy nhiên, R 2 là hàm tăng theo

số biến độc lập trong mô hình nên khi thêm biến độc lập vào thì R 2 sẽ tăng dù
biến đó có thật sự quan trọng hay không, dẫn đến khả năng thừa biến và khó có
thể so sánh độ phù hợp của các mô hình có chung biến phụ thuộc những số biến
độc lập khác nhau.
Hệ số xác định hiệu chỉnh (R2 ) ̅ = 0,995270 thường được dùng để cân nhắc
việc đưa thêm biến mới vào mô hình và so sánh độ phù hợp của các mô hình có
chung biến phụ thuộc những số biến độc lập khác nhau ( biến mới đưa vào phải
thỏa mãn làm (R2 ) ̅ tăng.


3.2 Kiểm định khuyết tật của mô hình hồi quy
3.2.1
Kiểm định mô hình bỏ sót biến thích hợp
Xét cặp giả thuyết:
Chạy kiểm định Ramsey’s RESET ta được:
Auxiliary regression for RESET specification test
OLS, using observations 1-192
Dependent variable: SL
coefficient
std. error
t-ratio
p-value
--------------------------------------------------------------const
-320.831
27.0171
-11.88
1.43e-024
DS
0.000809819
0.00296574

0.2731
0.7851
DT
4.65732
0.159042
29.28
1.42e-071
NS
6.74110
0.537671
12.54
1.56e-026
yhat^2
0.000111751
1.66148e-05
6.726
2.08e-010
yhat^3
-1.45737e-08
2.72257e-09
-5.353
2.53e-07

***
***
***
***
***

Test statistic: F = 39.637634,

with p-value = P(F(2,186) > 39.6376) = 4.58e-015

(Nguồn :Nhóm tác giả dựa vào sự hỗ trợ của phần mềm Gretl )
Với mức ý nghĩa α = 5% ta có p-value = 4.58e-015< α
 Bác bỏ Ho
 Mô hình bị bỏ sót biến

Khắc phục khuyết tật bỏ sót biến.
Vì lý thuyết về kinh tế của các thành viên trong nhóm còn chưa đủ sâu và
rộng để có thể tìm ra đầy đủ các biến giải thích trong mô hình(tất cả các yếu tố
ảnh hưởng tới Sản lượng lúa) nên không thể tránh khỏi khuyết tật bỏ sót biến.
Thực tế vẫn còn có thể thêm vào mô hình một số các biến khác để giải thích ảnh
hướng tới sản lượng lúa. Tuy nhiên, trong quá trình nghiên cứu, nhóm cũng gặp
một số khó khăn trong việc tìm số liệu khi tìm được yếu tố ảnh hưởng tới sản
lượng lúa (VD: phân bón,…) nhưng lại không tìm được số liệu chính thức từ
tổng cục thống kê Việt Nam cho những yếu tố này.


Tuy nhiên, khuyết tật này không ảnh hưởng nhiều đến kết quả của mô hình
hay sự phù hợp của mô hình nên việc thêm biến là không quá cần thiết.
3.2.2
Kiểm định đa cộng tuyến
Kiểm định đa cộng tuyến bằng phương pháp nhân tử phóng đại phương sai.
Dùng lệnh Collinearity trong Gretl ta có:
Variance Inflation Factors
Minimum possible value = 1.0
Values > 10.0 may indicate a collinearity problem
DS
DT
NS

1.039
1.229
1.188

VIF(j) = 1/(1 - R(j)^2), where R(j) is the multiple correlation
coefficient
between variable j and the other independent variables
Properties of matrix X'X:
1-norm = 8.4061006e+008
Determinant = 2.8107602e+021
Reciprocal condition number = 4.5003352e-009

(Nguồn:Nhóm tự tính toán dựa vào sự hỗ trợ của phần mềm Gretl )
Chạy kiểm định bằng Gretl ta thấy tất cả các giá trị

VIF (DS) =1,039 < 10
VIF (DT) = 1,229 <10
VIF (NS) = 1,188 <10
Kết luận : Mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

3.2.3
Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Phương pháp định lượng: Kiểm định White
Xét cặp giả thuyết thống kê H0 : Mô hình có phương sai số đồng nhất
H 1 : Mô hình có phương sai sai số
thay đổi


Sử dụng kiểm định White trong Gretl ta được

White's test for heteroskedasticity
OLS, using observations 1-192
Dependent variable: uhat^2
coefficient
std. error
t-ratio
p-value
---------------------------------------------------------------const
30786,1
20711,3
1,486
0,1389
DS
19,2503
5,54545
3,471
0,0006 ***
DT
88,3641
66,8041
1,323
0,1876
NS
-1491,79
872,828
-1,709
0,0891 *
sq_DS
-0,000149066
0,000239347

-0,6228
0,5342
X2_X3
0,0230281
0,00784653
2,935
0,0038 ***
X2_X4
-0,410804
0,113028
-3,635
0,0004 ***
sq_DT
-0,0209137
0,0231007
-0,9053
0,3665
X3_X4
-1,05040
1,17383
-0,8949
0,3720
sq_NS
16,9201
9,18080
1,843
0,0670 *
Unadjusted R-squared = 0,084675
Test statistic: TR^2 = 16,257638,
with p-value = P(Chi-square(9)>16,257638) = 0.0616925

(Nguồn: Nhóm tự tính toán và tổng hợp với sự hỗ trợ của phần mềm Gretl)

Với mức ý nghĩa � = 5% = 0,05 , ta thấy p-value = 0.0616925>�.
Suy ra không bác bỏ giả thiết � 0 .
Kết luận: Mô hình không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
3.2.4
Kiểm định tự tương quan
Do bài tiểu luận sử dụng dữ liệu chéo nên không tồn tại tự tương quan giữa các
sai số ngẫu nhiên ui
3.2.5
Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu
Trong các giả định của mô hình hồi quy tuyến tính có một giả định quan trọng
là ui ~ U(0, σ 2 ). Tuy nhiên trên thực tế có nhiều nhân tố ảnh hưởng đến sự phân
phối của ui, làm cho nó mất đi sự phân phối chuẩn. Phân phối không chuẩn
khiến cho các kiểm định và suy diễn thống kê không còn đáng tin cậy nữa.
Kiểm định phân phối chuẩn của nhiễu
Xét cặp giả thuyết thống kê: �0 : Sai số có phân phối chuẩn
1

: Sai số không có phân phối chuẩn


Chạy lệnh Test → Normality of residual trong Gretl ta có:
Frequency distribution for uhat1, obs 1-192
number of bins = 13, mean = -3,90613e-014, sd = 62,1299
interval
midpt
frequency
rel.

cum.
< -269,64
-293,30
1
0,52%
0,52%
-269,64 - -222,31
-245,97
0
0,00%
0,52%
-222,31 - -174,98
-198,64
1
0,52%
1,04%
-174,98 - -127,65
-151,31
4
2,08%
3,13%
-127,65 - -80,316
-103,98
8
4,17%
7,29% *
-80,316 - -32,986
-56,651
14
7,29%

14,58% **
-32,986 - 14,344
-9,3208
118
61,46%
76,04%
**********************
14,344 - 61,675
38,009
25
13,02%
89,06% ****
61,675 - 109,00
85,340
16
8,33%
97,40% ***
109,00 - 156,33
132,67
2
1,04%
98,44%
156,33 - 203,67
180,00
1
0,52%
98,96%
203,67 - 251,00
227,33
1

0,52%
99,48%
>= 251,00
274,66
1
0,52% 100,00%
Test for null hypothesis of normal distribution:
Chi-square(2) = 117,543 with p-value 0,00000

(Nguồn: Nhóm tự tính toán và tổng hợp với sự hỗ trợ của phần mềm Gretl)
Chỉ số P – value = 0,00000 < α = 0.05.
Suy ra bác bỏ �0.
Kết luận: Sai số không có phân phối chuẩn
Khắc phục khuyết tật nhiễu không phân phối chuẩn
Thông thường, khi mô hình mắc khuyết tật nhiễu không phân chuẩn thì cần tăng
kích thước của mẫu số liệu để khắc phục. Tuy nhiên, trong trường hợp này số
quan sát là rất lớn (192 mẫu) nên có thể coi kết quả kiểm định vẫn đáng tin cậy.
3.3 Kiểm định mô hình hồi quy
3.3.1
Kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số hồi quy
Phương pháp: Kiểm định dùng P-value
Xét cặp giả thuyết thống kê:

�0 : �� = 0
1

: �� ≠ 0

Dùng kết quả phân tích hồi quy trên phần mềm Gretl ta có:
Model 1: OLS, using observations 1-192

Dependent variable: SL
coefficient
std. error

t-ratio

p-value


-----------------------------------------------------------const
-311,875
31,6431
-9,856
9,75e-019
DS
-0,00587077
0,00340035
-1,727
0,0859
DT
5,95461
0,0335480
177,5
2,80e-211
NS
5,38690
0,609397
8,840
6,85e-016
Mean dependent var

717,3188
S.D. dependent var
903,3597
Sum squared resid
725702,4
S.E. of regression
62,12986
R-squared
0,995344
Adjusted R-squared
0,995270
F(3, 188)
13396,95
P-value(F)
6,8e-219
Log-likelihood
-1063,227
Akaike criterion
2134,453
Schwarz criterion
2147,483
Hannan-Quinn
2139,730

***
*
***
***

Tại mức ý nghĩa α = 0,05

Các biến độc lập DT, NS có P-value < α.
Suy ra bác bỏ H0, tức là các hệ số hồi quy cho các biến trên thực sự khác 0 (hay
có ý nghĩa thống kê).
Biến độc lập DS có P-value > α.
Suy ra chưa đủ cơ sở để bác bỏ H 0, tức là hệ số hồi quy cho biến DS trên không
có ý nghĩa thống kê.
Kết luận:
Tại mức ý nghĩa là 5%, các biến độc lập DT, NS thực sự có thể giải thích được
cho giá trị trung bình của biến phụ thuộc SL. Còn biến DS chưa thực sự giải
thích được cho giá trị trung bình của biến SL.
3.3.2
Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy
Xét cặp giả thuyết thống kê: �0: �2 = �3 = �4 = �5 = 0
1

: �22 + �32 + �42 + �52 ≠ 0

Sử dụng kết quả từ Gretl ta có:
P-value (F) = 6,8e-219 < 0,05.
Suy ra bác bỏ H0.
Kết luận: Các hệ số hồi quy không đồng thời bằng 0, mô hình phù hợp.
3.4 Khuyến nghị giải pháp để cải thiện vấn đề
Từ việc tìm hiểu phân tích, đánh giá, thực trạng sản lượng lúa , để phát triển
hơn nữa hiệu qủa năng suất lúa, chúng em kiến nghị một số vấn đề cơ bản sau:


+

+

+

Giải pháp về đất đai : trong thời gian tới, nhà nước cần động viên khuyến
khích các nông hộ trao đổi ruộng đất cho nhau , thu hồi đất của những
nông hộ không có nhu cầu sử dụng, những hộ dùng đất đai vào mục đích
không đúng để chia lại hoặc đấu thầu nhằm tạo điều kiện cho những hộ
có nhu cầu sử dụng đất để sản xuất. Cần xem xét lại quy mô thửa đất và
đánh giá lại hạng đất nhằm đảm bảo công bằng về đất đai cho các hộ
nông.
Giải pháp về năng suất : tăng cuờng công tác khuyến nông là làm việc
cần thiết đối với sản xuất nông nghiệp hiện nay vì thông qua các công tác
này, các tiến bộ khoa học kĩ thuật sẽ đến với người nông dân .Đây là điều
kiện quan trọng để người dân nâng cao hiệu quả đất đai, hiệu quả sản
xuất. Thông qua các lớp tập huấn, người nông dân sẽ biết cách sử dụng
hiệu quả hơn các nguồn lực sản xuất của mình
Các giải pháp khác như cải tiến công nghệ thu hoạch: thu hoạch là khâu
cuối cùng của quá trình sản xuất. Hơn nữa việc bảo quản chất lượng sau
thu hoạch cũng rất quan trọng .Hai vấn đề này hiện nay ở nước ta vẫn
chưa đuợc chú trọng trên nhiều địa phương.Để giảm bớt mức độ thiệt hại
ở khâu thu hoạch cần ưu tiên phát triển vào hệ thống giao thông nội đồng,
khuyến khích các phương tiện vận chuyển cơ giới, tất cả để rút ngắn thời
gian thu hoạch , tránh được thiệt hại do thiên tai gây ra và chuẩn bị kịp
thời cho mùa vụ tiếp theo.


KẾT LUẬN
Từ kết quả nghiên cứu trên, chúng ta có thể giải thích tương đối được
ảnh hưởng của các yếu tố bao gồm : diện tích trồng lúa, năng suất, dân số trung
bình đến sản lượng lúa của nước ta.Qua phân tích mô hình có thể thấy sản lượng
lúa chịu ảnh hưởng khá nhiều vào yếu tố diện tích và năng suất, còn lượng dân

số trung bình không có ảnh hưởng.Việc xây dựng mô hình là phù hợp tuy nhiên
vẫn còn một số hạn chế chưa khắc phục triệt để nên chưa thực sự khẳng định
ảnh hưởng của các yếu tố này chỉ qua mô hình. Vì ngoài những ảnh hưởng này
ra sản lượng lúa còn chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố khác như thời tiết, bệnh
dịch, chế độ chăm sóc, khoa học kĩ thuật trong canh tác và thu hoạch.Theo quan
điểm của nhóm em, để tăng sản lượng lúa cần phải nâng cao năng suất hơn nữa.
Nhà nước cần có những chính sách về nông nghiệp phù hợp , có hiệu quả để
nâng cao hiệu quả sản xuất , giúp nông dân cải thiện hơn trong việc sản xuất lúa
gạo, đem lại lợi ích cho nền kinh tế nước nhà.
Do năng lực của mỗi thành viên của nhóm còn hạn chế nên đề tài không
tránh khỏi những thiếu sót. Nhóm em rất mong nhận được sự đóng góp ý kiến
và phê bình của thầy cô để có thể cải thiện và củng cố kiến thức.Chúng em xin
chân thành cám ơn thầy cô!


TÀI LIỆU THAM KHẢO

-

GS.TS. Nguyễn Quang Dong, PGS.TS. Nguyễn Thị Minh, 2013, Giáo
trình Kinh tế lượng, NXB Đại học Kinh tế quốc dân.

-

Gretl: />
-

Tổng cục thống kê : />

PHỤ LỤC

BẢNG SỐ LIỆU THỐNG KÊ THEO DỮ LIỆU CỦA TỔNG CỤC THỐNG
KÊ
ST
T

1
2
3
4
5
6
7
8
9
1
0
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24

25
26
27
28
29
30
31
32
33
34

204.3
59
72.5
43
125.9
78.2
80.7
161.8
68.2

56.6
52.3
58.5
48.9
58.8
62.7
62.2
65.1
57.9

Dân số
trung bình
( nghìn
người)
6,977.00
1,029.40
1,108.20
1,187.50
1,751.80
1,925.20
1,151.60
1,788.10
796

155.4
80.9
37.4
30.4
23
45.9
30.5
40.5
72.2
50.8
111.6
69.8
49
30.3
56.7

41.1
256.3
184.2
98.7
53.5
50.1
53.7
5.4
87.9
74.8

58.9
57
55.3
41.3
46.7
58.1
48.2
49
50.3
41
52.7
54.4
33
41.7
32
50
55.9
50.5
48.5

47.1
44.7
53.1
58
50.1
55.1

1,839.90
927.2
775.8
517.9
305.2
747.2
655.9
774.6
1,156.00
749.7
1,608.00
1,351.20
528.5
405.7
1,150.50
810.3
3,477.70
3,011.30
1,249.10
863.4
613
1,122.70
986.8

1,463.20
1,236.30

Diện Tích
(nghìn ha)

Năng suất
( tạ/ha)

Sản lượng
( nghìn tấn)
1,156.50
308.4
424.2
210.4
739.8
490.2
502.1
1,053.20
395.1
914.6
460.9
206.9
125.6
107.3
266.6
146.9
198.5
363
208.1

588.6
379.6
161.6
126.2
181.3
205.4
1,431.50
930.1
479
251.9
224.1
284.9
31.3
440.3
412.3