NHỮNG PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO VỀ SẢN LƯỢNG CÀ PHÊ DỰA TRÊN MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

NHỮNG PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO VỀ SẢN LƯỢNG CÀ
PHÊ DỰA TRÊN MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG
Trong chương này, em sẽ xem xét sự tác động của một số nhân tố như
diện tích trồng cà phê, lượng mưa, chi phí sản xuất một tấn cà phê của người
nông dân cùng với giá xuất khẩu của cà phê Việt Nam, giá cà phê thế giới....
đến sản lượng cà phê của nước ta, đặc biệt là ở tỉnh Tây Nguyên.
3.1 Các biến trong mô hình
3.1.1 Biến phụ thuộc gồm:
Để đánh giá ảnh hưởng của các nhân tố tới sản lượng cà phê của nước ta,
mà tại Tây Nguyên sản lượng cà phê chiếm đến 92% nên em đã sử dụng bộ số
liệu từ năm 2000 tới năm 2006 của các tỉnh Tây Nguyên gồm: Đắk Lắk, , Đắk
Nông, Lâm Đồng, Gia Lai, KonTum (có 35 quan sát). Biến phục thuộc của mô
hình:
- Sản lượng cà phê (theo Tổng cục Thống kê)
3.1.2 Biến độc lập gồm:
- Diện tích cà phê Việt Nam của các tỉnh Tây Nguyên: Đắk Lắk,
Đắk Nông, Lâm Đồng, Gia Lai, KonTum. (theo Tổng cục Thống kê)
- Dân số các tỉnh Tây Nguyên: Đắk Lắk, Đắk Nông, Lâm Đồng, Gia
Lai, KonTum. (theo Tổng cục Thống kê)
- Giá xuất khẩu cà phê Việt Nam (nguồn: VICOFA)
- Giá cà phê Robusta trên thị trường thế giới (nguồn: Tổ chức cà phê thế giới
ICO)
- Giá phân ure từ năm 1990 đến năm 2007 (nguồn: CAP)
- Lượng mưa: cây cà phê vối của Việt Nam là cây chịu nước. Mùa vụ phát triển
của cây cà phê là từ tháng 4 đến tháng 10 hàng năm. Từ tháng 1 đến tháng 3 là
thời gian chuẩn bị quan trọng hoa nở rộ và đậu quả. Vì vậy lượng mưa của các
tháng đầu năm rất quan trọng. Theo “Báo cáo thường niên ngành hàng cà phê
2008 & triển vọng 2009” của IPSARD thì ở các tỉnh Tây Nguyên (Đắk Lắk,
Đắk Nông, Gia Lai, KonTum) lượng mưa của tháng 2 có quan hệ tương quan
chặt chẽ với các diễn biến năng suất cà phê các tỉnh qua các năm. Còn tỉnh Lâm
Đồng thì năng suất cà phê lại có tương quan chặt với thay đổi lượng mưa tháng

3.
Số liệu sử dụng trong mô hình là số liệu về lượng mưa tháng 2 của các
tỉnh Đắk Lắk, Đắk Nông, Gia Lai, KonTum và số liệu về lượng mưa tháng 3
của tỉnh Lâm Đồng (nguồn: CAP)
3.2 Xây dựng và phân tích mô hình
3.2.1 Mô hình
Để phân tích các yếu tố tác động tới sản lượng cà phê, em sử dụng
phương pháp ước lượng OLS. Do số liệu thu thập được có hạn nên trong mô
hình của em bỏ qua yếu tố thời gian.
3.2.2 Giả thiết
Mô hình của em có 35 quan sát về các tỉnh tỉnh Tây Nguyên: Đắk Lắk,
Đắk Nông, Lâm Đồng, Gia Lai, KonTum. Do số liệu thu thập được chỉ từ trong
khoảng chục năm (thời gian ngắn) nên trong mô hình bỏ qua yếu tố thời gian.
3.2.3 Ước lượng
Sử dụng mô hình kinh tế lượng ước lượng sử phụ thuộc của sản lượng cà
phê các tỉnh Tây Nguyên vào diện tích, dân số và lượng mưa ta có:
Dạng của mô hình như sau:
Sl = a1 +a2*dt+a3ds+a4*lm+a5*cp+u
Trong đó:
- sl: sản lượng (nghìn tấn)
- dt: diện tích (nghìn ha)
- lm: lượng mưa (mm)
- u: sai số ngẫu nhiên
Ước lượng mô hình trên ta có:
(Hình 1)
Nhìn vào mô hình ta thấy:
- Diện tích có ý nghĩa thống kê, diện tích trồng ca phê tương quan
cùng chiều với sản lượng cà phê, điều này là hợp lý, do:
sản lượng = diện tích * năng suất
- Chi phí có ý nghĩa thống kê

- Tương quan của mô hình khá cao
- Tuy nhiên, lượng mưa và dân số không có ý nghĩa thống kê.
Do vậy ta ước lượng mô hình khi không có dân số và lượng mưa:
(Hình 2)
=>Như vậy các hệ số của diện tích, chi phí đều có ý nghĩa thống kê.
Mô hình:
sl = a1+a2*dt+a3*cp+u
Ta tìm nguyên nhân của việc lượng mưa và dân số không có ý nghĩa
thống kê này. Nghi ngờ mô hình có hiện tượng đa cộng tuyến ta ước lượng mô
hình sự phụ thuộc của diện tích trồng cà phê vào dân số và lượng mưa:
(Mô hình 3)
Từ mô hình hồi quy phụ này ta thấy: có sự phụ thuộc giữa dân số của
tỉnh, lượng mưa và diện tích đất trồng cà phê của tỉnh. Tỷ lệ tương quan của mô
hình cao. Như vậy trong mô hình ban đầu có hiện tượng đa cộng tuyến cao giữa
dân số, lượng mưa và diện tích trồng cà phê.
Tiếp tục xem xét sự phụ thuộc của sản lượng cà phê vào lượng mưa ta
thấy:
(Mô hình 4)
Từ kết quả mô hình ta thấy gần như không có sự tương quan giữa lượng
mưa tháng 2 ở các tỉnh Đắk Lắk, Đắk Nông, Gia Lai, KonTum và số liệu về
lượng mưa tháng 3 của tỉnh Lâm Đồng và sản lượng. Điều này có thể giải thích
là: mặc dù với cây cà phê vối thì lượng mưa các tháng đầu năm là rất quan trọng
nhưng lượng mưa ở các tỉnh này là không đủ. Do vậy tương quan giữa lượng
mưa và sản lượng không cao. Hơn nữa, thực tế các tỉnh Tây Nguyên luôn tốn rất
nhiều chi phí cho việc cung cấp nước tưới cho cây cà phê. Cũng theo Báo cáo
khoa học: “ Đánh giá tác động của thực tiễn sử dụng đầu vào cho sản xuất cà
phê tỉnh Đắk Lắk” của nhóm triển vọng cà phê – Mispa của Viện Kinh tế Nông
nghiệp thì chi phí tưới nước chiếm tỷ trọng rất lớn trong tổng chi phí trồng cây
cà phê.
Trong mô hình ban đầu hồi quy sản lượng theo diện tích trồng cà phê,

dân số tỉnh và lượng mưa ta thấy dân số và lượng mưa không có ý nghĩa thống
kê.Vậy ta xem xét riêng sự tác động riêng của dân số và sản lượng:
(Mô hình 5)
Như vậy: dân số có ý nghĩa thống kê, dân số có hệ số dương chứng tỏ
dân số có ảnh hưởng cùng chiểu đến sản lượng. Đồng thời cũng càng khẳng
định mô hình ban đầu có hiện tượng đa cộng tuyến. Dân số tạo nên lực lượng
lao động dồi dào, giá rẻ luôn là một ưu thế của ngành cà phê Việt am, giúp cho
chi phí sản xuất cà phê Việt Nam thuộc nhóm thấp nhất thế giới.
 Sử dụng mô hình dạng cobdouglag ta có:
Dựa vào mô hình ta thấy chỉ có log của diện tích có ý nghĩa thống kê.
Khi bỏ dân số và lượng mưa ra khỏi mô hình ta có:
Như vậy với mức ý nghĩa 10% thì ln dt và lncp có ý nghĩa thống kê,
nhưng với mức ý nghĩa 5% thì chỉ có lndt có ý nghĩa thống kê. Hơn nữa, hệ số
tương quan của mô hình chỉ chiếm 64% thấp hơn so với mô hình dạng tuyến
tính. Vì thế mô hình dạng cobdoulagn không tốt bằng mô hình dạng tuyến tính.
 18 quan sát theo năm (1990-2007)
Sau khi xem xét sự ảnh hưởng của diện tích trồng cà phê, dân số các tỉnh
và lượng mưa tháng 2 của các tỉnh Đắk Lắk, Đắk Nông, Gia Lai, KonTum và số
liệu về lượng mưa tháng 3 của tỉnh Lâm Đồng, chi phí tại 5 tỉnh này em muốn
xem xét sự ảnh hưởng của giá cà phê Việt Nam xuất khẩu và giá cà phê thế
giới đến sản lượng. Nhưng do số liệu ban đầu (35 quan sát) là số liệu mảng, bỏ
qua yếu tổ thời gian nên việc đưa giá vào mô hình sẽ không có ý nghĩa. Vì vậy
trong phần xem xét tác động của giá, chi phí này em sử dụng mô hình hồi quy
theo chuỗi thời gian với số liệu 12 quan sát tương ứng với 18 năm.
(Mô hình 6)
Nhìn vào mô hình ta thấy giá phân ure có ý nghĩa thống kê, điều này
chứng tỏ chi phí có ảnh hưởng đến sản lượng cà phê. Theo Báo cáo khoa học: “
Đánh giá tác động của thực tiễn sử dụng đầu vào cho sản xuất cà phê tỉnh Đắk
Lắk” của nhóm triển vọng cà phê – Mispa của Viện Kinh tế Nông nghiệp thì
bón phân là hoạt động rất quan trọng trong sản xuất cà phê, theo kết quả nghiên

cứu của tài liệu này thì có tới 99% số hộ điều tra có sử dụng phân bón, và chi
phí phân bón chiếm tỷ lệ cao nhất: 41% tổng chi phí sản xuất cà phê. Do số liệu
thu thập được hạn chế, nên trong mô hình em sử dụng chi phí đại diện cho giá
phân bón,
Bên cạnh đó, giá cà phê Việt Nam và giá cà phê thế giới 1 năm trước thì
không ảnh hưởng đến sản lượng cà phê. Điều này được giải thích do: vòng đời
của cây cà phê kéo dài trong 25 năm. Trong đó, 3-4 năm đầu là thời kỳ kiến
thiết, cây chưa ra quả. Cây bắt đầu cho thu hoạch từ năm thứ 4 và năng suất
tăng dần cho đến năm thứ 8. Từ năm thú 8 đến năm thứ 15 cây cho năng suất
cao và ổn định. Từ sau năm thứ 16, cây cho năng suất giảm dần.
Ước lượng mô hình khi cho giá Việt Nam và giá thê giới trễ 4 năm ta
có:
(Mô hình 7)
Chỉ có diện tích có nghĩa thống kê.
(Mô hình 8)
Chỉ có diện tích và chi phí có nghĩa thống kê.
Thực tế, ở các tỉnh Tây Nguyên, người dân có thể ghép cây cà phê để tiết
kiệm thời gian cây con lớn lên, như vậy thời gian để cây cho quả chỉ trong
khoảng 2 đến 3 năm. Ta ước lượng mô hình với giá trễ 2 đến 3 năm.
(Mô hình 9)
Giá cà phê không có ý nghĩa thống kê
(Mô hình 10)
Trong mô hình này: Giá cà phê không có ý nghĩa thống kê
Nhìn chung các mô hình trên đều thể hiện giá cà phê Việt Nam và giá cà
phê thế giới đều không ảnh hưởng đến sản lượng cà phê Việt Nam. Điều này là
do: ở khu vực Tây Nguyên, người dân trồng cà phê dựa trên những điều kiện họ
có như: điều kiện tự nhiên như đặc điểm thổ nhưỡng, tiềm năng về diện tích,
kiến thức thói quen cũng như lợi thế về lao động dồi dào, giá rẻ. Bên cạnh đó,
sự hạn chế về vốn, trình độ dân trí chưa cao, nên họ ít thay đổi theo sự biến
động giá.

3.2.4 Kiểm dịnh
3.2.4.1 Kiểm định tính dừng
Kiểm định tính dừng của chuỗi sản lượng 35 quan sát ta có:
(Hình 11)
Từ kiểm định nghiệm đơn vị ta thấy: do |ADF| >|CV| nên chuỗi dừng.
3.2.4.2 Kiểm định phương sai sai số thay đổi
Sử dụng kiểm định White :
Kiểm định giả thiết:
H
0
: phương sai sai số không đổi
H
1
: phương sai sai số thay đổi.