Đo lường hiệu quả đầu ra cho các ao nuôi cá tra đồng bằng sông Cửu Long

VIỆN NGHIÊN CỨU NUÔI TRỒNG THỦY SẢN 2

ĐO LƯỜNG HIỆU QUẢ ĐẦU RA CHO CÁC AO NUÔI CÁ TRA
ĐỒNG BẰNG SƠNG CỬU LONG
Đặng Hồng Xn Huy1

TĨM TẮT
Nghiên cứu phân tích hiệu quả kỹ thuật cho các ao nuôi cá Tra thương phẩm tại Đồng bằng sông Cửu Long
bằng phương pháp phân tích màng dữ liệu (DEA) theo mơ hình tối đa hóa đầu ra. Theo phương pháp DEA
tối đa hóa đầu ra trong trường hợp quy mô không ảnh hưởng đến kết quả sản xuất (CRS), chỉ có 9,47% số
ao nuôi cá Tra đạt hiệu quả kỹ thuật, hệ số hiệu quả trung bình là 0,57, mức cần tăng năng suất trung bình là
88,54% so với mức hiện tại; trong trường hợp qui mô ảnh hưởng đến kết quả sản xuất (VRS), chỉ có 19,47%
số ao ni cá Tra đạt hiệu quả kỹ thuật, hệ số hiệu quả trung bình là 0,7, mức cần tăng năng suất trung bình là
47,9% so với mức hiện tại, trong trường hợp hiệu quả qui mơ (SE) có 13,16% số ao ni cá Tra đạt hiệu quả
qui mơ, hệ số hiệu quả trung bình là 0,82. Các ao nuôi cá Tra chưa đạt hiệu quả một phần là do quản lý kém,
phần còn lại là do trình độ cơng nghệ.
Từ khóa: hiệu quả kỹ thuật, cá Tra, DEA, TECRS, TEVRS, SE

I. ĐẶT VẤN ĐỀ
Trong những năm gần đây, cá Tra đã trở
thành một trong những đối tượng nuôi chủ yếu
của vùng Đồng bằng sông Cửu Long, hằng năm
đóng góp khoảng 2% GDP và 32% giá trị xuất
khẩu của ngành thuỷ sản Việt Nam (VASEP,
2008). Giai đoạn 1998-2008, diện tích ni
cá Tra đã tăng 7 lần, sản lượng thu hoạch tăng
đến 36 lần và sản lượng xuất khẩu tăng hơn 40
lần (AGROVIET, 2008). Năm 2010, giá trị cá
Tra xuất khẩu đạt mức kỷ lục là 1,5 tỷ USD,
và đã xuất sang hơn 130 quốc gia trên thế giới
(VASEP, 2009).

Sự phát triển nghề nuôi cá Tra thương
phẩm tại Đồng bằng sông Cửu Long cho thấy
rằng điều quan trọng là phải nhìn vào hiệu quả
của quá trình sản xuất, nhằm tìm kiếm giải pháp
tăng đầu ra hơn nữa dựa trên các yếu tố đầu
vào có sẵn, góp phần nâng cao hiệu quả phát
triển ni. Phân tích màng bao dữ liệu (DEA)
là một phương pháp phân tích, ví dụ, đo lường
1

30

hiệu quả đầu ra và xác định một phần của đầu
ra có thể tăng. Mục tiêu của nghiên cứu này là
đo lường hiệu quả đầu ra của nghề nuôi cá Tra
ở Đồng bằng sông Cửu Long, Việt Nam để đề
xuất nhà quản lý và người nuôi tăng cường giải
pháp kỹ thuật và quản lý ao nuôi đạt hiệu quả.
II. DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP
NGHIÊN CỨU
2.1. Dữ liệu nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu là các ao nuôi cá Tra
tại Đồng bằng sông Cửu Long năm 2010 với 6
biến số đầu vào là lượng lao động, chi phí xăng
dầu, chi phí tiền điện, chi phí hóa chất, số lượng
thức ăn, số lượng con giống, và 01 biến đầu ra
là năng suất thu hoạch, số lượng mẫu nghiên
cứu là 190 mẫu (bảng 1). Trong thực tế, hiệu
quả đầu ra cá Tra ngồi các yếu tố trên cịn phụ
thuộc rất nhiều yếu tố khác như: mực nước ao,

diện tích ao, mơi trường…Việc chọn biến đầu ra
và đầu vào trong nghiên cứu này dựa trên ý kiến
của người nuôi và các chuyên gia.

Khoa Kinh tế, Trường ĐH Nha Trang
Email:

TẠP CHÍ NGHỀ CÁ SÔNG CỬU LONG - 1 - THÁNG 7/2013


VIỆN NGHIÊN CỨU NUÔI TRỒNG THỦY SẢN 2
Bảng 1: Một số giá trị thống kê của các biến dùng trong phân tích
STT

Biến số

Trung bình

Nhỏ nhất

Lớn nhất

Độ lệch chuẩn

Đầu vào
1.

Lao động (người/ha)

7,83

2,00

25,00

5,07

2.

Chi phí xăng dầu
(triệu đồng/ha)

32.640.419,78

1.176.470,58

338.461.538,46

49.553.322,61

3.

Chi phí tiền điện
(triệu đồng/ha)

11.795.398,49

140.000,00

180.000.000,00

25.284.661,50

4.

Chi phí hóa chất
(triệu đồng/ha)

65.434.310,82

560.000,00

414.000.000,00

67.499.996,16

5.

Con giống (con /ha)

507.574,71

100.000,00

3.150.000,00

302.643,96

6.

Thức ăn (tấn/ha)

581,99

121,42

1.360,00

205,26

Năng suất (tấn/ha)

375,08

71,42

800,00

132,68

Đầu ra
7.

2.2. Phương pháp nghiên cứu
Có hai phương pháp đo lường hiệu quả
kỹ thuật phổ biến là: phân tích màng dữ liệu
(Data Envelopment Analysis – DEA) và phân
tích đường biên ngẫu nhiên (schochastic
frontier analysis – SFA), trong đó SFA sử dụng
phương pháp tham số (parametric methods),

DEA dựa theo phương pháp phi tham số (non
– parametric methods) để ước lượng giới hạn
khả năng sản xuất dựa trên các quan sát thực
tế. DEA được phát triển bởi Charnes, Cooper,
và Rhodes vào năm 1978. Có hai phương pháp
tiếp cận ước lượng giới hạn khả năng sản xuất
là: phân tích màng dữ liệu trong trường hợp
qui mô không ảnh hưởng đến kết quả sản xuất
(Constant Return to Scale - CRS) và phân tích
màng dữ liệu trong trường hợp qui mô ảnh
hưởng đến kết quả sản xuất (Variable Return
to Scale - VRS). Cả hai mơ hình DEACRS và

DEAVRS đều được xây dựng với giả thiết tối
thiểu hóa các yếu tố đầu vào mà khơng làm
giảm sút đầu ra và tối đa hóa đầu ra dựa trên
đầu vào có sẵn. Trong bài viết này đối với mơ
hình DEACRS và DEAVRS, tác giả chỉ đo lường
hiệu quả kỹ thuật theo hướng tối đa hóa đầu ra
dựa vào các yếu tố đầu vào có sẵn.
Hiệu quả kỹ thuật theo hướng tối đa hóa đầu
ra được coi là khả năng của một ao nuôi trong
việc sản xuất tối đa đầu ra trong điều kiện đầu
vào cho trước. Ví dụ giả định với một đầu ra là
q và hai đầu vào là x1, x2 (hình 1) các ao ni
A nằm trên đường hiệu quả do đó ao A là ao đạt
hiệu quả kỹ thuật theo hướng tối đa hóa đầu ra.
Trong khi đó, ao P là khơng đạt hiệu quả được
phản ánh bằng khoảng cách từ P đến P’ với hệ số
hiệu quả kỹ thuật TE= OP/OP’, nghĩa là có thể

tối đa hóa đầu ra của ao ni P mà khơng làm ảnh
hưởng đến đầu vào.

TẠP CHÍ NGHỀ CÁ SÔNG CỬU LONG - 1 - THAÙNG 7/2013

31


VIỆN NGHIÊN CỨU NUÔI TRỒNG THỦY SẢN 2
cách thay đổi qui mô sản xuất theo một qui mô
sản xuất tối ưu được xác định
Để đo lường hiệu quả theo qui mô Scale
Efficiency – SE theo phương pháp DEA, chúng
ta so sánh CRS - DEA và VRS – DEA. Nếu có
sự khác biệt giữa CRS – DEA và VRS – DEA
đối với từng ao nuôi cụ thể, chúng ta kết luận
rằng có sự khơng hiệu quả về mặt qui mơ.
Chúng ta có : TECRS = TEVRS x SE
Hình 1: DEA định hướng đầu ra
Trong những năm gần đây, có rất nhiều
nghiên cứu đã tách hiệu quả kỹ thuật (TE) trong
trường hợp qui mô không ảnh hưởng đến kết
quả sản xuất Constant Return to Scale - CRS
ra làm hai phần: (i) sự không hiệu quả sử dụng
các yếu tố đầu vào thuần túy (“pure” technical
inefficiency”); (ii) sự không hiệu quả do qui mô
(Scale inefficiency). Vì thế đo lường hiệu quả
theo qui mơ có thể được sử dụng để xác định
năng suất thu hoạch có thể được nâng cao bằng

Hệ số hiệu quả TECRS, TEVRS, SE trong
mơ hình phân tích màng dữ liệu tối đa hóa đầu
ra ln nằm trong khoảng từ 0 đến 1 (Coelli et
al, 2005).
III. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ
THẢO LUẬN
3.1. Kết quả nghiên cứu
3.1.1. Hệ số hiệu quả kỹ thuật
Kết quả nghiên cứu hiệu quả kỹ thuật theo
hướng tối đa hóa đầu ra cho các ao ni cá Tra
thương phẩm tại Đồng bằng sơng Cửu Long
được trình bày như ở bảng 2.

Bảng 2: Hiệu quả kỹ thuật theo hướng tối đa hóa đầu ra cho các ao ni cá Tra tại Đồng bằng
sông Cửu Long theo phương pháp DEA
Giá trị hiệu quả

CRSTE
(Constant Return to
Scale)

VRSTE
(Variable Return to
Scale)

SE
(Scale Efficiency)

Số

Tỷ lệ (%)

Số

Tỷ lệ (%)

Số

Tỷ lệ (%)

<0,2

2

1,05

0

0,00

0

0,00

0,2 - 0,4

43

22,63

11

5,79

3

1,58

0,4-0,6

70

36,84

59

31,05

17

8,95

0,6 – 0,8

45

23,68

59

31,05

57

30,00

0,8 -1,0

12

6,32

24

12,63

88

46,32

1,0

18

9,47

37

19,47

25

13,16

Tổng số mẫu

190

100,00

190

100,00

190

100,00

Hệ số hiệu quả ( θ )
- Trung bình
- Khoảng biến thiên
- Độ lệch chuẩn
32

0,57

0,7

0,82

0,13 -1,0

0,27 -1,0

0,32 -1,0

0,21

0,21

0,16

TẠP CHÍ NGHỀ CÁ SÔNG CỬU LONG - 1 - THÁNG 7/2013


VIỆN NGHIÊN CỨU NI TRỒNG THỦY SẢN 2
 Mơ hình CRS: hệ số hiệu quả kỹ thuật
trung bình là 0,57, độ lệch chuẩn 0,21, khoảng
biến thiên từ 0,13 -1,0. Trong đó:

+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật từ 0,8 đến dưới
1,0: có 24 ao ni, chiếm tỷ lệ 12,63% tổng số
mẫu nghiên cứu

+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật dưới 0,2: có
2 ao ni, chiếm tỷ lệ 1,05% tổng số mẫu
nghiên cứu.

+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật đạt 1,0: có
37 ao ni, chiếm tỷ lệ 19,47% tổng số mẫu

nghiên cứu

+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật từ 0,2 đến dưới
0,4: có 43 ao ni, chiếm tỷ lệ 22,63% tổng số
mẫu nghiên cứu.

 Mơ hình SE: hệ số hiệu quả kỹ thuật
trung bình là 0,82, độ lệch chuẩn 0,16, khoảng
biến thiên từ 0,32 -1,0. Trong đó:

+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật từ 0,4 đến dưới
0,6: có 70 ao ni, chiếm tỷ lệ 36,84% tổng số
mẫu nghiên cứu

+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật dưới 0,2: có 0 ao
ni, chiếm tỷ lệ 0% tổng số mẫu nghiên cứu.

+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật từ 0,6 đến dưới
0,8: có 45 ao nuôi, chiếm tỷ lệ 23,68% tổng số
mẫu nghiên cứu
+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật từ 0,8 đến dưới
1,0: có 12 ao ni, chiếm tỷ lệ 6,32% tổng số
mẫu nghiên cứu.
+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật đạt 1,0: có
18 ao ni, chiếm tỷ lệ 9,47% tổng số mẫu
nghiên cứu.
 Mơ hình VRS: hệ số hiệu quả kỹ thuật
trung bình là 0,7, độ lệch chuẩn 0,21, khoảng
biến thiên từ 0,27 -1. Trong đó:
+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật dưới 0,2: có 0 ao

ni, chiếm tỷ lệ 0% tổng số mẫu nghiên cứu.
+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật từ 0,2 đến dưới
0,4: có 11 ao ni, chiếm tỷ lệ 5,79% tổng số
mẫu nghiên cứu.
+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật từ 0,4 đến dưới
0,6: có 59 ao ni, chiếm tỷ lệ 31,05% tổng số
mẫu nghiên cứu
+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật từ 0,6 đến dưới
0,8: có 59 ao nuôi, chiếm tỷ lệ 31,05% tổng số
mẫu nghiên cứu

+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật từ 0,2 đến dưới
0,4: có 3 ao ni, chiếm tỷ lệ 1,58% tổng số
mẫu nghiên cứu.
+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật từ 0,4 đến dưới
0,6: có 17 ao ni, chiếm tỷ lệ 8,95% tổng số
mẫu nghiên cứu
+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật từ 0,6 đến dưới
0,8: có 57 ao ni, chiếm tỷ lệ 30% tổng số mẫu
nghiên cứu
+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật từ 0,8 đến dưới
1,0: có 88 ao ni, chiếm tỷ lệ 46,32% tổng số
mẫu nghiên cứu
+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật đạt 1,0: có
25 ao ni, chiếm tỷ lệ 13,16% tổng số mẫu
nghiên cứu
3.1.2. Mức tăng theo hướng tối đa hóa
đầu ra
Từ kết quả nghiên cứu, cho thấy rằng rất
nhiều ao nuôi chưa đạt hiệu quả kỹ thuật là

nguyên nhân do quản lý kém. Do đó, cần phải
tăng năng suất đầu ra hơn nữa dựa trên các yếu
tố đầu vào sẵn có. Mức tăng theo hướng tối đa
hóa đầu ra cho các ao ni cá Tra thương phẩm
tại Đồng bằng Sơng Cửu Long được trình bày
như ở bảng 3.

TẠP CHÍ NGHỀ CÁ SÔNG CỬU LONG - 1 - THAÙNG 7/2013

33


VIỆN NGHIÊN CỨU NUÔI TRỒNG THỦY SẢN 2
Bảng 3: Mức tăng theo hướng tối đa hóa đầu ra cho các ao nuôi cá Tra Đồng bằng
sông Cửu Long

Giá trị hiệu quả

Năng suất - CRS

Năng suất - VRS

Dữ
liệu

Cần tăng
thêm

% Cần
tăng thêm

Dữ
liệu

Cần tăng
thêm

% Cần
tăng thêm

<0,2

185

1.062

574

-

-

-

0,2 - 0,4

302

559

185

212

386

182

0,4-0,6

377

406

108

311

299

96

0,6 – 0,8

399

170

43

404

182

45

0,8 -1,0

378

70

18

439

65

15

1,0

499

-

-

438

-

-

- Trung bình

375

332

88,54

375

180

47,95

- Khoảng biến
thiên

71
-800

0 -1.148

-

71800

0 -471

-

- Độ lệch chuẩn

133

242

-

133

130

-

108% so với mức hiện tại).

 Mơ hình CRS
+ Mức cần tăng thêm năng suất trung bình
của các ao ni trong mẫu nghiên cứu là 332
tấn (tương đương tăng thêm 88,54% so với mức
hiện tại), độ lệch chuẩn là 242, khoảng biến
thiên từ 0 - 1.148. Trong đó:
+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật dưới 0,2: Mức
cần tăng năng suất trung bình của các ao nuôi là
1.062 tấn (tương đương tăng thêm 574% so với
mức hiện tại).

+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật từ 0,2 đến dưới
0,4: Mức cần tăng năng suất trung bình của
các ao nuôi là 559 tấn (tương đương tăng thêm
185% so với mức hiện tại).
+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật từ 0,4 đến dưới
0,6: Mức cần tăng của năng suất trung bình
các ao ni là 406 tấn (tương đương tăng thêm
34

+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật từ 0,6 đến dưới
0,8: Mức cần tăng năng suất trung bình của các
ao nuôi là 170 tấn (tương đương tăng thêm 43%
so với mức hiện tại).
+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật từ 0,8 đến dưới
1,0: Mức cần tăng năng suất trung bình của các
ao ni là 70 tấn (tương đương tăng thêm 18%
so với mức hiện tại).
+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật đạt 1,0: Khơng có
ao ni nào đạt hiệu quả này.
 Mơ hình VRS
+ Mức cần tăng thêm năng suất trung bình
của các ao ni trong mẫu nghiên cứu là 180
tấn (tương đương tăng thêm 47,95% so với mức
hiện tại), độ lệch chuẩn là 130, khoảng biến
thiên từ 0 -471. Trong đó:

TẠP CHÍ NGHỀ CÁ SÔNG CỬU LONG - 1 - THAÙNG 7/2013


VIỆN NGHIÊN CỨU NUÔI TRỒNG THỦY SẢN 2

+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật dưới 0,2: Khơng
có ao ni nào đạt hiệu quả này.
+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật từ 0,2 đến dưới
0,4: Mức cần tăng năng suất trung bình của
các ao ni là 386 tấn (tương đương tăng thêm
182% so với mức hiện tại).
+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật từ 0,4 đến dưới
0,6: Mức cần tăng năng suất trung bình của các
ao ni là 299 tấn (tương đương tăng thêm 96%
so với mức hiện tại).
+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật từ 0,6 đến dưới
0,8: Mức cần tăng năng suất trung bình của các
ao ni là 182 tấn (tương đương tăng thêm 45%
so với mức hiện tại).
+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật từ 0,8 đến dưới
1,0: Mức cần tăng năng suất trung bình của các
ao ni là 65 tấn (tương đương tăng thêm 15%
so với mức hiện tại).
+ Hệ số hiệu quả kỹ thuật đạt 1,0: Khơng có
ao ni nào đạt mức hiệu quả này.
3.2. Thảo luận
Kết quả phân tích bằng phương pháp DEA
tối đa hóa đầu ra trong trường hợp quy mô không
ảnh hưởng đến kết quả sản xuất CRS, cho thấy
tại Đồng bằng sông Cửu Long chỉ có 9,47% số
ao ni cá Tra đạt hiệu quả kỹ thuật, hệ số hiệu
quả trung bình là 0,57, mức cần tăng năng suất
trung bình là 88,54% so với mức hiện tại; trong
trường hợp qui mô ảnh hưởng đến kết quả sản
xuất VRS chỉ có 19,47% số ao cá Tra đạt hiệu

quả kỹ thuật, hệ số hiệu quả trung bình là 0,7,
mức cần tăng năng suất trung bình là 47,9% so
với mức hiện tại; trong trường hợp hiệu quả
qui mơ có 13,16% số ao cá Tra đạt hiệu quả qui
mơ, hệ số hiệu quả trung bình là 0,82. Nguyên
nhân của sự không hiệu quả của các ao nuôi cá
Tra là do sự không hiệu quả kỹ thuật thuần túy
(“pure” technical inefficiency”), tức do quản lý
kém và kỹ thuật nuôi, sự không hiệu quả do qui
mô (Scale inefficiency), tức do không đạt được
qui mô tối ưu.
Hệ số hiệu quả kỹ thuật trung bình của cá

Tra Việt Nam là tương đồng với các ao nuôi cá
da trơn tại Chicot, Arkansas, Mỹ với hệ số 0,57
đối với mơ hình CRS, 0,73 đối với mơ hình
VRS. Tuy nhiên, hiệu quả theo qui mơ trung
bình của các ao ni cá Tra Việt Nam (0,82)
cao hơn các ao nuôi cá da trơn tại Chicot (0,77)
(Kaliba và Engle, 2006). Cũng có thể tham khảo
một số nghiên cứu khác như Sharma và Lueng
(1998) chỉ ra rằng hiệu quả kỹ thuật trung bình
của cá Chép ở Nepal là 0,77; Iinuma, Sharma
và Lueng (1999) chỉ ra hiệu quả kỹ thuật trung
bình của cá Chép ở Peninsula, Malaysia là
42%; Au (2009) chỉ ra rằng chỉ số hiệu quả kỹ
thuật của các hộ ni xem tơm sú – cá kình ở
phá Tam Giang, Việt Nam bình quân 0,91 với
nguyên nhân chính của phi hiệu quả là do qui
mơ khơng hợp lý; Huy (2009) chỉ ra rằng hiệu

quả kỹ thuật cho các ao nuôi tôm sú thương
phẩm tại các huyện ở tỉnh Khánh Hịa, Việt
Nam có tỷ lệ khác nhau, cụ thể tại Cam Ranh
đạt hiệu quả cao nhất với 42% là nhờ vào vị
trí địa lý, Nha Trang và Ninh Hịa có tỷ lệ thấp
nhất lần lượt là 25 và 24% do gần khu dân cư,
các nhà máy chế biến, các khu du lịch.
Nghiên cứu chỉ dừng lại ở hướng tối đa hóa
đầu ra với các yếu tố đầu vào cho trước để tính
mức cần tăng năng suất so với hiện tại. Nghiên
cứu tiếp theo cần nghiên cứu theo hướng tối
thiểu hóa đầu vào với các đầu ra cho trước để
tính đầu vào cần giảm.
IV. KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT
Nghiên cứu phân tích hiệu quả kỹ thuật cho
các ao ni cá Tra thương phẩm tại Đồng bằng
sông Cửu Long bằng phương pháp phân tích
màng dữ liệu (DEA) theo mơ hình tối đa hóa
đầu ra. Theo phương pháp DEA tối đa hóa đầu
ra trong trường hợp quy mơ khơng ảnh hưởng
đến kết quả sản xuất (CRS), chỉ có 9,47% số
ao ni cá Tra đạt hiệu quả kỹ thuật, hệ số hiệu
quả trung bình là 0,57, mức cần tăng năng suất
trung bình là 88,54% so với mức hiện tại; trong
trường hợp qui mơ ảnh hưởng đến kết quả sản
xuất (VRS), chỉ có 19,47% số ao nuôi cá Tra đạt
hiệu quả kỹ thuật, hệ số hiệu quả trung bình là

TẠP CHÍ NGHỀ CÁ SÔNG CỬU LONG - 1 - THÁNG 7/2013

35


VIỆN NGHIÊN CỨU NUÔI TRỒNG THỦY SẢN 2
0,7, mức cần tăng năng suất trung bình là 47,9%
so với mức hiện tại, trong trường hợp hiệu quả
qui mơ (SE) có 13,16% số ao nuôi cá Tra đạt
hiệu quả qui mô, hệ số hiệu quả trung bình là
0,82. Các ao ni cá Tra chưa đạt hiệu quả một
phần là do quản lý kém, phần cịn lại là do trình
độ cơng nghệ. Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra
rằng các ao nuôi cần tăng lượng các yếu tố đầu
ra dựa trên các yếu tố đầu vào sẵn có để góp
phần giúp cho ao nuôi đạt hiệu quả kỹ thuật,
giúp nâng cao lợi nhuận và hạn chế rủi ro. Đây
cũng là cơ sở để các cơ quan quản lý nhà nước
thay đổi chính sách quản lý cũng như hỗ trợ
người nuôi trong việc thiết kế, tổ chức, chuyển
giao công nghệ và phương pháp sản xuất để đạt
hiệu quả.
Hệ số hiệu quả kỹ thuật trung bình của cá
Tra Việt Nam tương đồng với các ao nuôi cá da
trơn tại Chicot, Arkansas, Mỹ; tuy nhiên, hiệu
quả theo qui mơ trung bình của các ao ni cá
Tra Việt Nam cao hơn các ao nuôi cá da trơn tại
Chicot (Mỹ).
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Agroviet, 2008. Planning the development of production
and sumption of catfish of the Mekong River
Delta in 2010 and direction to 2020. Department

of Aquaculture, Ministry of Agriculture and Rural
Development., pp 32.
Đặng Hoàng Xuân Huy, 2009. Technical efficiency

analysis for commercial Black Tiger Prawn
(Penaeus monodon) aquaculture farms in Nha
Trang city, Viet Nam. Luận văn Thạc sỹ Kinh tế
và quản lý thủy sản, Đại học Tromso, Nauy
Iinuma. M, Sharma. K. R, Leung P.S, 1999. Technical
efficiency of carp pond culture in peninsula
Malaysia: an application of stochastic production
frontier and technical inefficiency model.
Kaliba A.R., Engle, C.R, 2006. Productive efficiency
of Catfish farms in Chicot county, Arkansas.
Aquaculture Economics and Management, 10,
223 -243.
Sharma, K.R., Leung, P.S., 1998. Technical efficiency
of carp production in Nepal: an application of
stochastic frontier production function approach.
Aquaculture Economics and Management 2, 129–
140.
Tomothy J.Coelli, D.S. Parasada Rao, Christopher
J. O’Donnell and George E. Battese, 2005.
An introduction to efficiency and Productivity
Analysis, Springer Science-i-Business Media,
Lnc, 1-181.
Tôn Nữ Hải Âu, 2009. Technical efficiency of prawn
poly-culture in Tam Giang lagoon, Viet Nam.
Luận văn Thạc sỹ Kinh tế và quản lý thủy sản,
Đại học Tromso, Nauy.

VASEP, 2008. Statistics of Vietnam’s fisheries exports
for 10 years (1998-2007). Vietnam Association of
Seafood Exporters and Producers.
VASEP, 2009. Annual report. Vietnam Association of
Seafood Exporters and Producers., pp 21.
VASEP, 2010. Annual report. Vietnam Association of
Seafood Exporters and Producers, pp 25.

EVALUATION OF OUTPUT EFFICIENCY FOR CATFISH FARMS IN
MEKONG RIVER DELTA
Dang Hoang Xuan Huy1
ABSTRACT
This study analyzes technical efficiency for Tra catfish aquaculture farms in Mekong River Delta have used
maximum output-oriented Data Envelopment Analysis (DEA) models. According to DEA model, 9.47% of Tra
catfish farms are efficient and mean efficiency is 0.57, necessary increasing level of average yield is 88.54%

36

TẠP CHÍ NGHỀ CÁ SÔNG CỬU LONG - 1 - THÁNG 7/2013


VIỆN NGHIÊN CỨU NUÔI TRỒNG THỦY SẢN 2
with maximum output- oriented Constant Return to Scale; 19.47 % of Tra catfish farms are efficient and mean
efficiency is 0.7, necessary increasing level of average yield is 47.9% with maximum output-oriented Variable
Return to Scale, 13.16 % of Tra catfish farms are efficient and mean efficiency is 0.82 with Scale Efficiency. The
catfish farms less efficient partly due to poor management, the rest is due to the technological level.
Key words: technical efficiency, Tra catfish, DEA, TECRS, TEVRS, SE

Người phản biện: TS. Nguyễn Văn Sáng
Ngày nhận bài: 6/6/2013

Ngày thông qua phản biện: 28/6/2013
Ngày duyệt đăng: 8/7/2013

1

Economic Faculty , Nha Trang University
Email:

TẠP CHÍ NGHỀ CÁ SÔNG CỬU LONG - 1 - THÁNG 7/2013

37