Hàm phản ứng cung Nerlove của tôm sú ở Đồng bằng sông Cửu Long

Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng

HÀM PHẢN ỨNG CUNG NERLOVE CỦATÔM SÚ
Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG
NERLOVIAN SUPPLY RESPONSE FUNCTION OF BLACK TIGER SHRIMP IN
MEKONG DELTA
ThS. Lê Nhị Bảo Ngọc1, TS. Lê Quang Thông2
Trường Cao đẳng Cộng đồng Cà Mau, 2Trường Đại học Nông lâm TP.HCM
,

1

TĨM TẮT
Đồng bằng sơng Cửu Long (ĐBSCL) là vùng tơm sú lớn nhất chiếm trên 90% diện tích của cả nước.
Nghiên cứu phân tích ảnh hưởng của các yếu tố, đặc biệt là giá tôm sú tại cổng trại đối với diện tích ni
tơm sú tại ĐBSCL bằng cách sử dụng hàm phản ứng cung điều chỉnh từng phần dạng Nerlove. Sử dụng số
liệu bảng (panel data) từ bốn tỉnh Cà Mau, Bạc Liêu, Sóc Trăng và Kiên Giang trong giai đoạn quý 1/2014
đến quý 4/2017, tác giả ước lượng mơ hình phản ứng cung Nerlove với giá kỳ vọng được hiển thị thông qua
giá trễ. Kết quả ước lượng hàm phản ứng cung theo mơ hình hiệu ứng cố định (FE) cho thấy, giá trễ của vụ
trước tác động tích cực trong q trình quyết định điều chỉnh diện tích. Trong ngắn hạn và dài hạn, hệ số co
giãn cung về diện tích theo giá cổng trại của sản phẩm, giá cổng trại yếu tố đầu vào và giá cổng trại sản
phẩm cạnh tranh đều co giãn. Diện tích nuôi tôm sú rất nhạy cảm trước biến động về giá bán. Đường cung
tôm sú dịch chuyển sang trái trước tác động của sự gia tăng giá tôm sú giống và giá sản phẩm cạnh tranh.
Kết quả nghiên cứu cung cấp thông tin cho nông hộ nuôi tôm sú, nhà hoạch định chính sách, nhà quản lý
sản xuất cũng như các nhà kinh doanh các cơ quan hữu quan và người ni tơm có thể tham khảo và vận
dụng với điều kiện của địa phương một cách hợp lý để phát triển lĩnh vực nuôi tôm sú hiệu quả. Nghiên cứu
là nguồn tài liệu tham khảo hữu ích phục vụ cho quá trình đào tạo các chuyên ngành Kinh tế nơng nghiệp ở
bậc đại học và sau đại học.
Từ khóa: Hàm phản ứng cung Nerlove, độ co giãn giá, tôm sú Đồng bằng sông Cửu Long
ABSTRACT
Mekong Delta, which contributes about 90 percent of the nationwide shrimp production output, is the

largest black tiger shrimp area region in Vietnam. This study aims to analyze the effect of black tiger
shrimp price and other factors to shrimp area in Mekong Delta using supply response function based on the
Nerlovian partial adjustment model. Using the quarterly panel data collected from four provinces (Ca Mau,
Bac Lieu, Soc Trang, and Kien Giang) for the period of 2014 to 2017, the estimates in the supply response
are obtained from Fixed Effects (FE) method. The results document that the adaptive expectation
hypothesis to simple Cobweb model is likely to best fit the data. The estimates of the supply response
model show that information used for expected price formation quickly responded in a making decision of
black tiger shrimp production. In both short run and long run, the expected price has a significant effect in
directing black tiger shrimp farmers to formulate the supply response decision. The estimates of the supply
response model showed that acreage response elasticity is more sensitive. The price of input and price of
competing commodities may shift the supply curve to the left. Based on the research findings,
recommendations to support industry shrimp of provinces in Mekong Delta have been made. These
solutions could be references or applied in flexible ways depend upon data and actual situations. This is
useful reference for the training of agricultural economics at the undergraduate and postgraduate level.
208


Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng
Keywords: Nerlovian Supply response function, price elasticity, black tiger shrimp Mekong Delta
1. Giới thiệu
Trên thế giới, các nghiên cứu về phản ứng cung của các mặt hàng nông sản bắt đầu phát triển tương
đối sớm. Đặc biệt, phản ứng cung của các sản phẩm nông nghiệp như ngũ cốc, thực phẩm đã được phát triển
bởi một số học giả như Nerlove (1958), Askari & Cummings (1977). Nerlove (1958) phát triển hàm phản
ứng cung điều chỉnh từng phần phù hợp với lý thuyết cung. Từ đó, dạng hàm phản ứng cung của Nerlove
được nhiều nhà khoa học quan tâm và áp dụng trong các nghiên cứu thực nghiệm về cây lương thực và cây
phi thực phẩm ở các nước như Mỹ, Ấn Độ, Thái Lan và Chile (Holt và Johnson, 1988), cung gà ở Hoa Kỳ
(Chavas, 1982) và ngành công nghiệp cá da trơn ở Mỹ (Nguyễn Văn Giáp, 2010). Hàm cung dạng Nerlove
(1958) là mơ hình phản ứng cung động kết hợp với giá kỳ vọng được thiết lập theo dạng mơ hình tự hồi quy.
Cung có thể là một hàm số của giá trễ và các yếu tố khác (Tomek & Robinson, 1981). Do đó, việc hiểu được
mối liên hệ giữa giá cả, quyết định của người nông dân và các yếu tố có liên quan đến cung cụ thể là rất hữu

ích đối với các nhà hoạch định chính sách.
Theo đánh giá của Bộ NN & PTNT và các ngành chức năng, tôm nước lợ là đối tượng nuôi trồng thủy
sản chủ lực. Năm 2017 diện tích ni là 705 nghìn ha và chiếm trên 64% diện tích ni trồng thủy sản của cả
nước. Trong giai đoạn 2010-2017, giá trị kim ngạch xuất khẩu tôm của cả nước tăng từ 2,1 tỷ USD lên đến
3,8 tỷ USD, chiếm 46,0% giá trị kim ngạch xuất khẩu của ngành thủy sản (Agromonitor, 2017 và VASEP,
2018), tôm nước lợ được xác định là sản phẩm chủ lực, đầy tiềm năng và có nhiều lợi thế trong phát triển
(Bộ NN & PTNT, 2015, 2017).
ĐBSCL là vùng có lợi thế trong lĩnh vực ni, chế biến và xuất khẩu (CBXK) tôm nước lợ. Diện tích
và sản lượng tơm sú của vùng chiếm trên 90% và trên 80% so với cả nước và số nhà máy CBXK chiếm trên
60% so với cả nước. Tổng công suất trên 1 triệu tấn sản phẩm/năm (Bộ NN & PTNT, 2015).
Diện tích sản xuất của vùng biến động liên tục cùng với sự biến động của giá trên thị trường trong
nước và xuất khẩu. Khi giá tôm sú xuất khẩu tăng, các doanh nghiệp CBXK tăng sản lượng xuất khẩu và
kích thích nhiều doanh nghiệp tham gia ngành. Giá xuất khẩu tăng cũng, đồng thời, tác động đến giá bán tại
cổng trại nông dân nuôi tôm mở rộng sản xuất của nông hộ tạo ra động cơ tăng lượng cung. Khi giá xuất
khẩu giảm, các doanh nghiệp xuất khẩu giảm mức độ sản xuất hoặc có thể đóng cửa nhà máy. Hệ quả là giá
cổng trại giảm dẫn đến việc nông hộ chuyển sang đối tượng nuôi khác như tôm tôm thẻ chân trắng (TCT),
cua biển và ngược lại (VASEP, 2014, 2015 và 2017).
Trong năm 2015, khi giá tôm TCT giảm mạnh1; nhiều hộ chuyển sang nuôi tôm sú là đối tượng truyền
thống có giá trị cao2. Một số tỉnh có diện tích lớn và sản lượng tơm sú tăng mạnh cụ thể là tỉnh Kiên Giang
tăng diện tích 11,2% và Sóc Trăng tăng diện tích 2,8%. Điều này dẫn đến, diện tích và lượng tơm sú vùng
ĐBSCL tăng 4,0% so năm 2014 (VASEP, 2015).
Những quan sát trên cho thấy cung tơm sú của vùng có những phản ứng tức thời và trễ với giá cả trên
thị trường. Đồng thời, sự biến động giá bán của tôm sú, tôm TCT dẫn đến sự điều chỉnh diện tích và sản
lượng sản xuất tại các tỉnh. Nghiên cứu “Hàm phản ứng cung Nelove của tôm sú ở Đồng bằng sông Cửu
Long” được thực hiện để phân tích sự phụ thuộc của cung tơm sú vào giá của chính nó, giá các yếu tố đầu
vào, giá sản phẩm cạnh tranh và các yếu tố phi giá có ảnh hưởng đến cung tại các tỉnh ở ĐBSCL. Kết quả
nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học cho việc dự báo số cung tôm sú trên thị trường ứng với các sự biến
Giá tôm thẻ chân trắng tuần đầu tháng 6 tăng thêm từ 10.000- 15.000 đồng/kg; tuần thứ 2 tiếp tục tăng thêm 3.0005.000 đồng/kg
2
Đồng thời, áp dụng mơ hình ni kết hợp tôm sú với các loại thủy sản khác phổ biến như cua mang lại hiệu quả tương

đối tốt, tăng khả năng chống chọi dịch bệnh.
1

209


Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng
động các yếu tố giá và phi giá. Từ đó, các cấp quản lý có thơng tin cho việc xây dựng chiến lược quy hoạch
quản lý ngành tôm phù hợp với những diễn biến trên thị trường.
2. Cơ sở lý thuyết
2.1. Phương pháp tiếp cận phản ứng cung động với giá đầu
Trong sản xuất nơng nghiệp, do đặc tính sinh học của cây trồng, vật nuôi, cung không thể phản ứng
tức thì với sự thay đổi giá. Nhà sản xuất thường dựa vào giá trong quá khứ để hình thành nên giá kỳ vọng
cho vụ sản xuất hiện hành và từ đó, đưa ra quyết định về sản xuất. Do vậy, cung có thể là một hàm số của giá
trễ và các yếu tố khác (Tomek & Robinson, 1981). Theo Askari & Cummings (1977) ở các nước phát triển,
nơi dòng vốn đầu tư chiếm tỉ lệ rất nhỏ trong sản xuất nông nghiệp, sản xuất phần lớn phụ thuộc vào tự nhiên
(đất đai, nước). Việc mở rộng hay thu hẹp diện tích sản xuất càng thể hiện rõ hành vi điều chỉnh cung của
nông dân. Hàm cung được thiết lập theo dạng mơ hình tự hồi quy của Nerlove (1958) với biến phục thuộc là
diện tích canh tác (At), trình bày theo hệ phương trình:
Hàm cung:

At*   0   1 Pt*   2 Z t   3T  u t

(2)

Giá kỳ vọng:

Pt*  Pt*1   ( Pt 1  Pt*1 )

(3)

*
Điều chỉnh sản xuất: At  At 1   ( At  At 1 )

(4)

*
Trong đó A* là diện tích tối ưu; Pt* là giá kỳ vọng của sản phẩm kỳ t; Pt 1 là giá kỳ vọng của sản phẩm

kỳ t-1; Pt là giá của sản phẩm kỳ t; At -At-1 là thay đổi thực tế; At* - At-1 là thay đổi kỳ vọng; At là diện tích kỳ
t; At-1 là diện tích kỳ t-1; Zt là các yếu tố ảnh hưởng đến sản lượng của sản phẩm kỳ t; T là biến phản ánh tác
động thời gian; ut là phần nhiễu ngẫu nhiên i là hệ số tự do và hệ số gốc;  là hệ số điều chỉnh giá kỳ vọng;
 là hệ số điều chỉnh sản xuất; Với 0 < ≤ 1 là hệ số điều chỉnh.
Để ước lượng các hệ số trong hàm cung, nghiên cứu cần phải lấy được dạng khử của nó và đưa về mơ
hình phân phối trễ (Braulke, 1982).

At   0   1 Pt 1   2 At 1   3 At  2   4 Z t   5 Z t 1   6 T  vt (5)
Trong đó 0 = 0; 1 = 1; 2 = [(1-  ) + (1- )]; 3 = - (1-  )(1- );4 = 2; 5 = - 2(1- );
6 = 3 Và vt = (ut - (1-  )ut-1)
Hệ số co giãn cung trong ngắn hạn và dài hạn được xác định theo Braulke (1982) lần lượt là

P
P
E SS   1    (6) và Els   1 / 1   2   3    
 A
 A

(7)

2.2. Tài liệu tham khảo

Nerlove (1958) tiến hành nghiên cứu thực nghiệm mơ hình phản ứng cung với biến phụ thuộc là sản
lượng. Nông dân phản ứng với giá cả bằng cách điều chỉnh sản lượng sản xuất. Kết quả nghiên cứu cho thấy
giá kỳ vọng, thông tin sản xuất và kiến thức của nông hộ là các yếu tố dẫn đến quyết định sản xuất. Trong
đó, giá kỳ vọng có ảnh hưởng tích cực đến việc cung ra thị trường bằng cách tăng sản lượng sản xuất. Đồng
thời ông cũng khẳng định công nghệ, đầu tư cố định, tính khơng chắc chắn đều tác động đến điều chỉnh cung
(Nerlove, 1961). Sau đó được Learn & Cochrane (1961) bổ sung thêm giá của các yếu tố đầu vào và giá của
sản phẩm cạnh tranh là các yếu tố tác động làm dịch chuyển đường cung (Mauldon, 1962).
Sau gần hai thập kỷ, Askari and Cumming (1977) phát triển hàm cung Nerlove với biến phụ thuộc là
diện tích. Các tác giả cho rằng đất canh tác là yếu tố đầu vào bị giới hạn trong sản xuất. Diện tích đất canh
tác được cho là yếu tố chịu nhiều sự kiểm sốt của người nơng dân hơn sản lượng. Diện tích đất canh tác thể
hiện rõ hành vi mở rộng hoặc thu hẹp sản xuất của người nông dân. Nhóm tác giả tiến hành nghiên cứu thực
nghiệm trên các mặt hàng nơng sản (bơng, lúa mì, gạo, sợi đay và bắp) tập trung tại Mỹ, Ấn Độ và các nước
210


Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng
đang phát triển. Các kết quả nghiên cứu đã xác định diện tích đất canh tác hữu hiệu trong đo lường phản ứng
cung dài hạn hoặc tác động chính sách trong ngắn hạn và dài hạn (Nerlove, 1979). Trong ngắn hạn giá không
phải là yếu tố quan trọng, nhưng trong dài hạn giá là yếu tố rất quan trọng có tác động đến quyết định cung
thông qua điều chỉnh canh tác (Võ Thành Danh, 2004, 2011).
Lý thuyết phản ứng cung được ứng dụng đầu tiên bởi Nerlove (1956, 1958) và phát triển bởi Askari &
Cummings (1977). Từ đó, lý thuyết này được áp dụng phổ biến trong phân tích quan hệ giữa các biến số kinh
tế, và biến số chính sách với nguồn dữ liệu theo dãy số thời gian (Võ Thành Danh, 2004) và dữ liệu bảng
(Van Wyk, 2012). Các tác giả khẳng định phương pháp ước lượng FE (Fixed Effects) cũng được cho là ước
lượng hiệu quả khi dữ liệu có mảng khơng gian N nhỏ và độ dài T lớn (Ferrando & Mulier, 2013).
3. Phương pháp phân tích và số liệu nghiên cứu
3.1. Mơ hình nghiên cứu
2

2

2

2

2

j 0

j 0

j 0

j 0

j 0

Ait   0  1 3  ln Ait j   2  ln Pit  j   3  ln Pmit j   4  ln Pcit j  5  ln Psit j  it  vit

(8)

Trong đó ln Ait là diện tích tơm sú ở thời điểm t (ha); ln Ait  j là diện tích tơm sú ở thời điểm t-j (ha);
ln Pit j là giá tôm sú năm gốc (2010) ở thời điểm t-j (ngàn đồng/tấn); ln Pmit  j là giá tôm TCT năm gốc (2010)

ở thời điểm t-j (ngàn đồng/tấn); ln Ps it  j là giá tôm sú giống năm gốc (2010) ở thời điểm t-j (ngàn đồng/triệu
post); ln Pc it j là giá cua biển năm gốc (2010) ở thời điểm t-j (ngàn đồng/tấn); i,t lần lượt là các chỉ số xác
định tỉnh và thời gian của số liệu; và it lần lượt là các yếu tố khơng quan sát được có ảnh hưởng cố định
đến ln Ait có thể có tương quan với các biến độc lập trong mơ hình (8); T là biến phản ánh tác động thời gian;

v it là phần nhiễu ngẫu nhiên;  i là hệ số tự do và hệ số góc.

3.2. Số liệu nghiên cứu
Mơ hình phân tích phản ứng cung tơm ở ĐBSCL dựa trên số liệu bảng từ quý 1/2014 đến quý 4/2017
của 4 tỉnh (Cà Mau, Bạc Liêu, Sóc Trăng và Kiên Giang), với 64 quan sát. Các chuỗi số liệu được Cục
Thống kê, sở NN & PTNT và Sở Tài Chính tại 4 tỉnh thực hiện và được ngành chức năng thống nhất trước
khi công bố, lưu trữ và báo cáo cho các cấp quản lý định kỳ hàng tháng. Sau đó, chuỗi số liệu giá của tôm sú
và tôm TCT được quy về giá thực tính theo giá năm 2010 trước khi tiến hành phân tích.
3.3. Phương pháp phân tích số liệu
Theo Gujarati (2004), tính dừng của chuỗi số liệu thời gian và chuỗi số liệu bảng là điều kiện tiên
quyết khi đưa ra kết luận có ý nghĩa trong phân tích, tăng độ chính xác và mức độ đáng tin cậy của mơ hình.
Im-Pesaran & Shin (2003) kiểm định nghiệm đơn vị (IPS) hiệu quả cho chuỗi số liệu bảng. Mô hình hiệu
ứng cố định FE và mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên RE được dùng để ước lượng hàm số cung dạng Nerlove
điều chỉnh theo diện tích. Tiếp theo, kiểm định Hausman (1978) được sử dụng để lựa chọn giữa hai phương
pháp RE và FE. Với giả thuyết H0 là hệ số ước lượng của RE và FE không khác biệt. Nếu trị số P-value <
0,05 thì sẽ bác bỏ giả thuyết H0. Việc bác bỏ H0 ngụ ý rằng kết quả ước lượng bằng phương pháp FE sẽ phù
hợp hơn (Baum & Christopher, 2006). Kết quả ước lượng trước khi diễn giải được kiểm định tự tương quan,
phương sai sai số thay đổi và kiểm định t với các hệ số ước lượng.
4. Kêt quả nghiên cứu
4.1. Mối quan hệ giá cổng trại với diện tích tơm sú theo thời gian
Số liệu thống kê được trình bày tại Hình 1, cho thấy diễn biến giá cổng trại tôm sú với diện tích ni
tơm sú từ q 1/2014 đến q 4/2017 tại 4 tỉnh Bạc Liêu (at baclieu), Kiên Giang (at kiengiang), Sóc Trăng
(at soctrang) và Cà Mau (at camau) tập trung tại ba tỉnh Cà Mau, Bạc Liêu và Kiên Giang chiếm trên 86%
diện tích ni tơm sú tồn vùng ĐBSCL.
211


Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng

Hình 1. Mối quan hệ giá và diện tích ni tơm sú theo thời gian
Nguồn: Tổng hợp từ Sở NN & PTNT và Cục Thống kê các tỉnh khảo sát
Diện tích nuôi tôm sú tập trung vào quý 1 hằng năm khi đó giá tơm sú tăng và mức giá cao nhất. Sang

q 2 diện tích và giá tơm có xu hướng giảm và chậm đáy ở quý 3, nhưng đến quý 4 diện tích và giá lại tăng
và đạt đỉnh điểm vào quý 1 năm sau. Điều này cho thấy, tại các tỉnh khảo sát nông dân quyết định diện tích
thả ni tơm sú cùng với sự điều chỉnh giá bán trong năm. Theo lý thuyết kinh tế thì quyết định cách điều
chỉnh diện tích của nơng dân sẽ khơng mang lại hiệu quả. Do, độ trễ giữa thời điểm thả giống và thu hoạch
tôm sú từ 4-5 tháng. Nguyên nhân là do tôm sú chủ yếu được nuôi với hình thức quảng canh cải tiến, ni
kết hợp với lúa, rừng và các loài thủy sản khác chiếm trên 64% so diện tích ni tơm nước lợ trong vùng.
Hình thức sản xuất này, quá lệ phụ thuộc vào tự nhiên và phân bố không đồng điều giữa các quý trong năm.
4.2. Mơ tả của các biến trong mơ hình
Kết quả thống kê mơ tả các biến số trong mơ hình cho thấy khơng có quan sát bị thiếu số liệu. Nhìn
chung, giá trị của các biến số trong mơ hình biến động ít giữa các tỉnh khảo sát qua các quý. Điều đó, được
biểu hiện qua giá trị của độ lệch chuẩn của các biến rất nhỏ so với các giá trị trung bình (Bảng 2). Các chuỗi
số liệu bảng được kiểm định tính dừng bằng phương pháp kiểm định IPS để tránh kết quả hồi quy giả mạo và
mô hình khơng ổn định. Các kết quả kiểm định tính dừng cho thấy P_value <0,00 nên kết luận rằng các
chuỗi số liệu có tính dừng với giá trị tới hạn 5% (Bảng 3).
Bảng 2. Thống kê mô tả các biến trong mơ hình
Biến số

Quan sát

Trung bình

Giá trị cao nhất

Giá trị nhỏ nhất

Độ lệch chuẩn

ln Ait

64

8,74

12,47

4,93

1,93

ln Amit

64

6,87

9,89

0,00

1,61

ln Pit

64

11,8 9

12,50

11,39

0,25

ln Pmit

64

11,25

11,85

10,87

0,20

ln Pst it

64

10,60

11,28

10,06

0,28

ln Pc it

64

11,62

12,19

10,66

0,36

Nguồn: Tổng hợp kết quả kiểm định
Ghi chú: **, *** tương ứng với mức ý nghĩa thống kê 5%,1%.
Bảng 3. Kết quả kiểm định tính dừng của số liệu bảng
Biến số
ln Ait

Trị thống kê

Tên biến
Diện tích ni tơm sú

- 5,066 ***

212

P -Value
0,000


Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng

ln Amit

Diện tích ni tơm thẻ chân trắng

- 6,647 ***

0,000

ln Pit

Giá cổng trại tôm sú

- 3,303 ***

0,000

ln Pmit

Giá cổng trại tôm thẻ chân trắng

- 5,385 ***

0,000

ln Pst it

Giá cổng trại tôm sú giống

-2,570 ***

0,005

ln Pcit

Giá cổng trại cua biển

-1,902 **

0,029

Nguồn: Tổng hợp kết quả kiểm định
Ghi chú: **, *** tương ứng với mức ý nghĩa thống kê 5%, 1%.
4.3. Mơ hình phản ứng cung Nerlove
Kết quả ước lượng hàm cung dạng Nerlove bằng phương pháp ước lượng FE và RE được trình bày tại
Bảng 4, mức ý nghĩa của kiểm định Hausman có P_value <0,05, nghĩa là mơ hình hiệu ứng cố định FE là
phù hợp. Đồng thời, các giá trị kiểm định nhân tử Lagrange với Prob > F là 0,12 (P_value > 0,05) và giá trị
kiểm định Modified Wald với Prob>  2 là 0,09 ( P_value >0,05), cho thấy mơ hình khơng có tương quan
chuỗi và phương sai sai số thay đổi. Điều này có nghĩa là kết quả ước lượng bằng phương pháp FE đáng tin
cậy.
Kết quả ước lượng hàm phản ứng cung Nerlove theo diện tính bằng mơ hình hiệu ứng cố định FE
được trình bày tại Bảng 4, cho thấy khả năng giải thích của mơ hình là rất cao với hệ số xác định R2 là 0,57.
Điều này có nghĩa là các biến độc lập được lựa chọn trong mơ hình có khả năng giải thích về biến động của
diện tích ni tơm sú là 57%. Tất cả các hệ số ước lượng của các biến giải thích trong mơ hình đều có ý
nghĩa thống kê ở mức 10%. Ngoại trừ, hệ số ước lượng của biến giá cổng trại tôm sú giống ( ln Pst it ) và giá
cổng trại tôm sú quý t-2 ( ln Pit2 ) khơng có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, tác động của các biến giải thích tác
động lên diện tích ni tơm sú phù hợp với quy luật cung.
Hệ số ước lượng của diện tích ni tôm sú tại quý t-1 ( ln Ait 1 ) với diện tích của kỳ t-2 ( ln Ait  2 ) lần lượt
là -0,32 và -0,68, ở mức ý nghĩa 5%. Sự gia tăng diện tích ni tơm sú q t-1 và diện tích ni tơm sú tại
q t-2 dẫn đến diện tích ni tơm sú q t giảm. Nguyên nhân là do chu kỳ nuôi tôm sú dài phải mất từ 4-5
tháng. Tôm sú ở ĐBSCL được nuôi 2 vụ trong năm (Bộ NN & PTNT, 2015). Vì vậy, diện tích ni tơm sú

của vụ trước là ngun nhân điều chỉnh giảm diện tích ni tơm sú trong vụ hiện hành.
Bảng 4. Kết quả ước lượng hàm phản ứng cung Nerlove
Tên biến

Biến số

FEM

REM

ln (diện tích ni tơm sú q t-1)

ln Ait 1

-0,32**
(-2,38)

-0,19
(-1,36)

Ln (diện tích ni tơm sú q t-2)

ln Ait  2

-0,68***
(-4,89)

-0,49***
(-3,24)

ln (giá tôm sú quý t-1)

ln Pit 1

2,72*
(1,88)

2,66*
(1,75)

Ln (giá tôm sú quý t-2)

ln Pit2

2,65
(1,50)

2,63
(1,55)

ln (giá tôm thẻ chân trắng quý t-1)

ln Pm it 1

-3,81**
(-2,48)

-4,22**
(-2,39)

ln (giá tôm thẻ chân trắng quý t-2)

ln Pmit 2

3,50**

2,01

213


Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng
(2,2)

(1,30)

-2,81***
(-3,31)

-3,13***
(-3,30)

1,32
(1,61)

1,46
(1,57)

-3,03***
(-3,50)

-2,73***
(-2,98)

7,97
(0,35)

26,51
(1,35)

R2

0,57

0,52

Trị thống kê Wald ( trị số  2 )

6,44

36,00

Mức ý nghĩa (Prob>  2 )

0,00

0,00

ln (giá cua biển quý t-2)

ln Pct it  2

ln (giá tôm tôm sú giống quý t)

ln Pst it

ln (giá tôm tôm sú giống quý t-2)

ln Pst it  2

Hằng số

c

Trị thống Hausman ( trị số  2 )

71,75

Mức ý nghĩa (p-value)

0,00

Kiểm định Modified Wald (trị số  2 )

5,48

Mức ý nghĩa (Prob>  2 )

0,24

Kiểm định nhân tử Lagrange

6,42

Mức ý nghĩa (Prob>F)

0,09

Ghi chú: *, *** lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa thống kê 5%, 1%.
Nguồn: Tổng hợp kết quả ước lượng tại các tỉnh được khảo sát.
Qua Bảng 4, ta cũng thấy được giá cổng trại của quý t-1 và quý t-2 có tác động điều chỉnh tăng diện
tích ni. Kết quả này ngụ ý là thương mại hóa là yếu tố có tác động tích cực đến việc mở rộng diện tích
ni tôm sú tại các tỉnh khảo sát ở ĐBSCL; được xem là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng tăng
diện tích ni tơm sú ở tại các tỉnh khảo sát ở ĐBSCL (Lê Khương Ninh và cộng sự, 2018). Kết quả phân
tích hồn tồn phù hợp với lý thuyết của Nerlove (1958) và Askari & Cumming (1977).
Bảng 4 cho thấy hệ số ước lượng giá cổng trại tôm sú giống quý t ( ln Pst it ) là có giá trị dương, trong
khi hệ số ước lượng giá cổng trại tôm sú giống quý t-2 ( ln Pst it  2 ) có giá trị âm. Điều này có nghĩa quyết định
sản xuất của nơng hộ là khó thay đổi trong tức thời bởi và không thể xác định chắc chắn vào đầu vụ nếu chi
phí sản xuất cao doanh thu không đủ bù đắp dẫn đến nông hộ thu hẹp sản xuất. Kết quả này phù hợp với lý
thuyết phân tích cung theo thời gian (Learn & Cochrane, 1961).
Tóm lại, kết quả ước lượng của mơ hình phản ứng cung Nerlove điều chỉnh về diện tích cho thấy
quyết định bố trí diện tích ni tơm sú của người nuôi ở ĐBSCL bị ảnh hưởng mạnh bởi diện tích ni tơm
sú của vụ ni trước, giá cổng trại tôm sú giống đầu vụ và giá cổng trại cua biển đầu vụ. Qua trọng nhất là
giá cổng trại của tôm sú trong vụ nuôi là yếu tố quan trọng ảnh hưởng tích cực đến diện tích ni tơm sú hiện
hành tại các tỉnh khảo sát trong vùng. Qua đây cho ta thấy, thông tin về giá được cập nhật nhanh chống để
thành lập giá kỳ vọng qua đó ảnh hưởng đến diện tích tơm sú của q t. Điều này chứng tỏ, yếu tố kỹ thuật
và thương mại hóa có ảnh hưởng tích cực đến diện tích tơm sú nuôi tại các tỉnh khảo sát ở ĐBSCL.
4.4. Hệ số co giãn cung trong ngắn hạn và dài hạn
Trong nghiên cứu điều chỉnh cung trong ngắn hạn được hiểu là vụ mùa trước (quý t-1 và quý t-2). Đây
là khoảng thời gian một vụ nuôi tôm sú (4-5 tháng/vụ), cung tôm hầu như không đổi. Dài hạn được hiểu là

214


Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng
thời gian đủ để người ni tơm sú đều có thay đổi các các yếu tố sản xuất như ao nuôi, máy móc và kể cả
ứng dụng khoa học kỹ thuật. Khi đó, cung tơm sú được điều chỉnh thơng qua thay đổi diện tích làm thay đổi
cung tơm sú ra thị trường. Qua phân tích cho thấy cung tơm sú phụ thuộc rất lớn vào diện tích ni, khi đó
hành vi mở rộng hay thu hẹp diện tích ni của nông hộ dẫn đến cung tôm sú tăng hay giảm rất mạnh.
Bảng 5 Hệ số co giãn cung trong ngắn hạn
Tên biến

Biến số

Diện tích

Hệ số co giãn theo giá tơm sú quý t-1

Pit 1

2,72

Hệ số co giãn theo giá tôm sú quý t-2

Pit  2

2,65

Hệ số co giãn theo giá tôm TCT quý t-1

Pm it

-3,81

Hệ số co giãn theo giá tôm TCT quý t-2

Pmit  2

3,50

Hệ số co giãn theo giá cua biển quý t-2

Pcit  2

-2,82

Hệ số co giãn theo giá tôm sú giống quý t

Psit

Hệ số co giãn theo giá tôm sú giống quý t-2

Psit  2

1,32
-3,04

Nguồn: Tổng hợp tính tốn tại các tỉnh được khảo sát
Kết quả tại Bảng 6 cũng cho thấy hệ số co giãn giá cổng trại tơm sú với diện tích ni tơm sú 2,68. Điều
này ngụ ý là giá cổng trại tôm sú là yếu tố tác động tích cực đến diện tích ni tơm tại các tỉnh khảo sát ở
ĐBSCL. Kết quả phân tích khác so với nghiên cứu của Askari & Cumming (1977) khi tính hệ số co giãn

cung về diện tích của các sản phẩm nơng sản trong các nghiên cứu thực nghiệm ở Mỹ; cũng như nghiên cứu
Nguyễn Văn Giáp (2010) khi tính hệ số co giãn cung về diện tích trong dài hạn là kết co giãn. Điều này có
thể được lý giải ĐBSCL có mơi trường tự nhiên thuận lợi, diện tích sản xuất rất lớn với hệ thống quản lý
thiếu tính cưỡng chế, chặt chẽ và thiếu đầu tư. Do đó, điều chỉnh cung lệ thuộc vào tăng giảm diện tích sản
xuất.
Bảng 6 Hệ số co giãn cung trong dài hạn
Tên biến

Biến số

Diện tích

Hệ số co giãn theo giá tôm sú

Pit

Hệ số co giãn theo giá tôm TCT

Pm it

-0,15

Hệ số co giãn theo giá cua biển

Pc it

-1,40

Hệ số co giãn theo giá tôm sú giống

Ps it

-0,85

2,68

Nguồn: Tổng hợp tính tốn tại các tỉnh được khảo sát
5. Kết luận
Nghiên cứu đã sử dụng phương pháp ước lượng FE cho phân tích hàm phản ứng cung Nerlove của
tơm sú ở ĐBSCL; với biến diện tích trễ (q t-1 và t-2) của mùa vụ trước tương quan âm với biến diện tích
ni tơm sú của mùa vụ hiện tại. Điều này nghĩa là nông hộ điều chỉnh tăng diện tích ni tơm sú vụ trước là
nhân tố làm tăng lượng cung ứng ra thị trường thì diện tích nuôi tôm sú vụ hiện tại sẽ giảm dẫn đến làm giảm
lượng cung ra thị trường và ngược lại. Đồng thời, quyết định sản xuất của nơng hộ có liên qua đến sản phẩm
cạnh tranh và kỹ thuật nuôi.
Trong ngắn hạn và dài hạn, hệ số co giãn cung về sản lượng theo giá cổng trại của sản phẩm, giá cổng
trại yếu tố đầu vào và giá cổng trại sản phẩm cạnh tranh (cua biển) đều kém co giãn. Tuy nhiên, hệ số co
giãn cung về sản lượng với giá cổng trại của sản phẩm cạnh tranh (tôm TCT) co giãn. Trong khi đó, hệ số co
giãn cung về diện tích theo giá cổng trại của sản phẩm, giá cổng trại yếu tố đầu vào và giá cổng trại sản
215


Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng
phẩm cạnh tranh đều co giãn. Điều này cho thấy, diện tích ni tơm sú rất nhạy cảm trước biến động về giá
bán của vụ trước. Đường cung tôm sú dịch chuyển sang trái trước tác động của sự gia tăng giá tôm sú giống
và giá sản phẩm cạnh tranh.
Dựa vào các kết quả nghiên cứu, gợi ý chính sách được đề xuất như sau:
(1) Giá của vụ trước chính là giá kỳ vọng là cơ sở để người nuôi quyết định diện tích thả ni tơm, trễ
hơn so với giá thực tế nên lượng cung cũng trễ so với cầu trên thị trường. Do vậy, việc dự báo giá và phổ
biến thơng tin về giá kịp thời có ý nghĩa tích cực trong việc điều chỉnh cung ứng kịp thời.
(2) Qua kết quả phân tích cho thấy đây là ngành sản xuất lệ thuộc quá lớn vào tự nhiên. Chính vì vậy,

cần có những chính sách nâng cao năng lực, khả năng tiếp cận thị trường và nhận thức về sản xuất gắng với
bảo về môi trường và tài nguyên thiên nhiên nông dân nuôi tôm.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
 Tiếng Anh
[1] Asche, F., Bennear, L. S., Oglend, A., & Smith, M. D. (2012). US shrimp market integration. Marine
Resource Economics, 27(2), 181-192.
[2] Askari, H., & Cummings, J. T. (1977). Estimating agricultural supply response with the Nerlove model:
a survey. International economic review, 257-292.
[3] Braulke, M. (1982). A note on the Nerlove model of agricultural supply response. International
economic review, 241-244.
[4] Baum, C. F., & Christopher, F. (2006). An introduction to modern econometrics using Stata. Stata
press.
[5] Chavas, J. P., & Johnson, S. R. (1982). Supply dynamics: the case of US broilers and turkeys. American
Journal of Agricultural Economics, 64(3), 558-564.
[6] Danh V.T. 2004. Supply response of rice in Vietnam. Unpublished PhD Thesis, College, Laguna,
Philippines: University of the Philippines Los Baños
[7] Im, K. S., Pesaran, M. H., & Shin, Y. (2003). Testing for unit roots in heterogeneous panels. Journal of
econometrics, 115(1), 53-74.
[8] Ferrando, A., & Mulier, K. (2013). Do firms use the trade credit channel to manage growth?. Journal of
Banking & Finance, 37(8), 3035-3046.
[9] Gujarati,
D.
York, USA.

N.

(2004).

Basic

econometrics.

4th

Edition,

McGraw-Hill,

New

[10] Holt, Matthew T. and Johnson, Stanley R., "Supply Dynamics in the U.S. Hog Industry" (1986). CARD
Working Papers. Paper 42.
[11] Learn, 2.W. and Cochrane, W.W. Regression analysis of supply functions undergoing structural change.
In Heady, E.O., Baker, C.B., Diesslin, H.G., Kehrberg, E., and Staniforth, S., eds. Agricultural supply
functions. Ames, Iowa, Iowa State University Press. 1961.
[12] Mauldon, R. G. (1962). An econometric analysis of the supply of livestock products and demand for
feed grains.
[13] Nerlove, M. (1956). Estimates of the elasticities of supply of selected agricultural commodities. Journal
of Farm Economics, 38(2), 496-509.
[14] Nerlove, M. (1958). The dynamics of supply; estimation of farmer's response to price (No. 04; HD1447,
N4.).
[15] Nerlove, M. (1958, November). Statistical Estimation of Long-Run Elasticities of Supply and
Demand. Journal of Farm Economics, 40, 861-880.
[16] Nerlove, M. Time-series analysis of the supply of agricultural products. In Heady, E.O., Baker, C.B.,
216


Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng
Diesslin, H.G., Kehrberg, E., and Staniforth, S., eds. Agricultural supply functions. Ames, Iowa, Iowa
State University Press. 1961.

[17] Nerlove, M. (1979). The dynamics of supply: retrospect and prospect.American journal of agricultural
economics, 61(5), 874-888.
[18] Nguyen, G.V. (2010). Supply Response, Price Transmission, and Risk in the U.S. Catfish Industry. PhD
Dissertation. Auburn University
[19] Tomek, W. G., & Robinson, K. L. (1981). Agricultural product prices.Edn 2nd, Cornell University
Press, Ithaca and London.
[20] Van Wyk, D. N., & Treurnicht, N. F. (2012). A quantitative analysis of supply response in the
Namibian mutton industry. South African Journal of Industrial Engineering, 23(1), 202-215
 Tiếng Việt
[21] Agromonitor [Công ty Cổ phần Phân tích và Dự báo thị trường Việt Nam] (2017), Báo thường niên
ngành thủy sản năm 2017 và triển vọng năm 2018.
[22] Bộ Nông nghiêp & PTNT, (2015). Quy hoạch phát triển nuôi trồng thủy sản vùng Đồng bằng sông Cửu
Long đến năm 2020, định hướng đến năm 2030.
[23] Lê Khương Ninh, Huỳnh Thị Đan Xuân và Cao Văn Hơn (2018). Giải pháp bình ổn giá bán lúa cho
nơng hộ ở Đồng bằng sông Cửu Long. Đề tài khoa học và công nghệ cấp bộ.
[24] VASEP [Hiệp hội chế biến thủy sản] (2014), Báo cáo xuất khẩu thủy sản thủy sản Việt Nam quí I/2014,
quí II/2014, quí III/2014.
[25] VASEP [Hiệp hội chế biến thủy sản] (2015), Báo cáo xuất khẩu thủy sản thủy sản Việt Nam quí
II/2015, quí III/2015.
[26] VASEP [Hiệp hội chế biến thủy sản] (2017), Sản xuất và xuất khẩu tôm 2016-Dự báo năm 2017.
[27] VASEP [Hiệp hội chế biến thủy sản] (2018), Báo cáo xuất khẩu thủy sản Việt Nam năm 2017.
[28] Võ Thành Danh, 2011, “Hàm cung mía đường ở ĐBSCL.” Tạp chí khoa học đại học Cần Thơ. Số tạp
chí 17b (2011) p. 43-52.
 Website
[29] Bộ Nông nghiệp & PTNT. 2016. Báo cáo kết quả thực hiện kế hoạch tháng 12 năm 2016 ngành nông
nghiệp
và
phát
triển
nông

thôn,
Nguyễn
Thị
Thúy,
xem
12.08.2017, />[30] Bộ Nông nghiệp & PTNT. 2017. Báo cáo kết quả thực hiện kế hoạch tháng 12 năm 2016 ngành nông
nghiệp
và
phát
triển
nông
thôn,
Nguyễn
Thị
Thúy,
xem
12.05.2018, />2017.pdf
[31] Tổng cục thống kê, (2015). Niên Giám thống kê, xem 10.10.2016.
[32] <file:///C:/Users/PC/Downloads/02.%20Dan%20so%20-%20Lao%20dong.pdf>
[33] VASEP,
(2016).Tổng
quan
ngành
thủy
sản
Việt
< />[34] VASEP, (2016). Thống kê giá, xem 10.10.2016
[35] < />
217

Nam,

xem

10.10.2016,