Nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng: Báo cáo khoa học sử dụng hàm logit

Báo cáo khoa học

Sử dụng hàm logit trong nghiên cứu các yếu tố chủ

yếu ảnh hưởng đến quyết định nuôi lợn của hộ nông

dân huyện văn giang, tỉnh hưng yên

sö dông hµm logit trong nghiªn cøu c¸c yÕu tè chñ yÕu ¶nh h−ëng ®Õn

quyÕt ®Þnh nu«i lîn cña hé n«ng d©n huyÖn v¨n giang, tØnh h−ng yªn

Determinants of pig rearing in farm households in Van Giang district,

Hung Yen province: Logit function approach

Lª Ngäc H−íng

SUMMARY

Pig rearing plays an important role in the rural development of Van Giang district, Hung

Yen province. It has created jobs and generated more income for farm households in the

district. Many farm households have been expanding their pig production. However, it was

also found that some have been narrowing down their scale even giving up this activity.

Several important questions regarding pig raising were posed as follows: (i) Why has a farm

household decided rearing pig; (ii) What are the determinants for pig raising in the farm

household; What are the levels of those determinants? and (iii) What are the solutions to

promote pig production. To address these questions a set of research methods has been

applied, i.e. statistics (sampling, descriptive statistics and grouping), participatory rural

appraisal (PRA), and Logit model. Findings from the research show that there are many

determinants affecting to pig rearing in the farm household. Of which good technical

knowledge on pig rearing, low income of non-pig rearing activities, and good animal sheds

are the major determinants. A set of solutions has also been recommended for the

development of pig production in relation to land tenure, loans, agricultural extension, and

promotion of linkages in pig industry.

Key words: Determinants, pig raising, Logit model, technical knowledge, farm income,

farm linkages.

1. §ÆT VÊN §Ò

V¨n Giang lµ mét huyÖn n«ng nghiÖp cña

tØnh H−ng Yªn. HuyÖn cã vÞ trÝ ®Þa lý thuËn

lîi, gi¸p víi Hµ Néi - mét thÞ tr−êng tiªu thô

thÞt lîn ®Çy tiÒm n¨ng. Tuy nhiªn, V¨n Giang

®Êt chËt, ng−êi ®«ng, søc Ðp viÖc lµm vµ ph¸t

triÓn kinh tÕ lµ rÊt lín. Ph¸t triÓn ch¨n nu«i lîn

lµ mét h−íng ®i gãp phÇn khai th¸c thÕ m¹nh

cña vïng, gãp phÇn gi¶i quyÕt viÖc lµm, t¨ng

thu nhËp còng nh− t¨ng møc sèng cho ng−êi

d©n (Phßng Thèng kª huyÖn V¨n Giang

2006). Mét thùc tÕ ®ang ®Æt ra lµ: nhiÒu hé ®J

quyÕt ®Þnh ®Çu t− më réng ch¨n nu«i lîn, bªn

c¹nh ®ã mét sè hé l¹i r¬i vµo thua lç, nî ng©n

hµng ch−a tr¶ ®−îc. NhiÒu khu vùc trong

huyÖn diÔn biÕn vÒ quy m« ®µn lîn lªn xuèng

thÊt th−êng, nhiÒu khi biªn ®é dao ®éng lµ rÊt

lín. HiÖn t−îng nµy x¶y ra ë nhiÒu n¬i lµm

¶nh h−ëng ®Õn cung cÇu thÞt lîn trªn thÞ

tr−êng mµ biÓu hiÖn lµ gi¸ c¶ thÞt lîn biÕn

®éng t−¬ng ®èi lín theo kh«ng gian vµ thêi

gian. Do ®ã, nhiÒu hé ®ang ®Èy m¹nh ch¨n

nu«i lîn, nh−ng ng−îc l¹i nhiÒu hé l¹i kh«ng

nu«i lîn hoÆc bá nu«i lîn. Nghiªn cøu nµy

nh»m x¸c ®Þnh nh÷ng yÕu tè ¶nh h−ëng chñ

yÕu ®Õn quyÕt ®Þnh nu«i lîn cña hé, còng nh−

møc ®é ¶nh h−ëng cña tõng yÕu tè, tõ ®ã cã

nh÷ng gi¶i ph¸p ®Ó thóc ®Èy ph¸t triÓn ch¨n

nu«i lîn ë V¨n Giang.

2. PH¦¥NG PH¸P NGHI£N CøU

Ph−¬ng ph¸p thèng kª: Ph−¬ng ph¸p

nµy ®−îc vËn dông trong chän ®iÓm nghiªn

cøu, ph©n tæ thèng kª c¸c n«ng hé, lùa chän

Khoa Kinh tế & PTNT, ðại học Nông nghiệp I- Hà Nội.

Lª Ngäc H−íng

c¸c tiªu thøc so s¸nh vµ ph©n tÝch. Nghiªn

cøu ®J lùa chän 100 hé n«ng d©n cã nu«i

lîn vµ 100 hé kh«ng nu«i lîn thuéc ba xJ

(Phông C«ng, Th¾ng Lîi vµ NghÜa Trô thuéc

huyÖn V¨n Giang), 200 hé nµy lµ ®¹i diÖn

theo ®iÒu kiÖn kinh tÕ cña c¸c hé ch¨n nu«i

ë c¸c møc kh¸, trung b×nh vµ nghÌo trong

vïng nghiªn cøu.

Ph−¬ng ph¸p PRA: Ph−¬ng ph¸p nµy

®−¬c dïng ®Ó pháng vÊn ng−êi d©n vµ xÕp

h¹ng ma trËn mét sè yÕu tè.

Ph−¬ng ph¸p hµm Logit: Sö dông m«

h×nh hµm LOGIT cã d¹ng:

1 e

−

HoÆc:

(1)

(Robert S. Pindyck & L.R.Daniel, 1998)

Trong ®ã Y

: chØ nhËn mét trong hai gi¸ trÞ 0

hoÆc 1.

C«ng thøc trªn cã thÓ biÓu diÔn: Y= e

/(1

+ e

) víi Z = BX (B vµ X lµ c¸c vÐc t¬).

Y thÓ hiÖn quyÕt ®Þnh cña hé. NÕu Y = 1

hé quyÕt ®Þnh nu«i lîn; Y = 0, hé quyÕt ®Þnh

kh«ng nu«i lîn.

Xi lµ c¸c yÕu tè chñ yÕu ¶nh h−ëng ®Õn

quyÕt ®Þnh cña hé ®èi víi viÖc cã ch¨n nu«i

lîn hay kh«ng.

ViÖc lùa chän c¸c yÕu tè Xi dùa trªn kÕt

qu¶ PRA t¹i ®iÓm nghiªn cøu.

Tõ m« h×nh trªn nÕu gäi P lµ x¸c suÊt ®Ó

Y = 1 th× (1-P) lµ x¸c suÊt ®Ó Y = 0.

NÕu P/(1-P) = 0 khi ®ã P=0; Hé kh«ng

nu«i;

NÕu P/(1-P) = 1 khi ®ã P=0,50; Hé ®ang

c©n nh¾c nªn nu«i hay kh«ng.

NÕu P/(1-P)>1, khi ®ã P>0,50; hé cã xu

h−íng muèn nu«i lîn.

Tõ m« h×nh Logit nªu trªn ta cã thÓ biÕn

®æi:

Ln(P/(1-P)) = BX, do vËy nÕu mét x

nµo

®ã t¨ng hay gi¶m 1 ®¬n vÞ, øng víi hÖ sè b

sÏ

lµm cho tû sè P/(1-P) t¨ng hay gi¶m ®i mét

l−îng b»ng e

bi*xi

®¬n vÞ.

Tõ c¸c sè liÖu ®iÒu tra vµ thùc tÕ ch¨n

nu«i cña huyÖn, 5 biÕn ®¹i diÖn cho 5 yÕu tè

®−îc lùa chän ®Ó ®−a vµo m« h×nh (1) x

: Sè

lao ®éng; x

: Thu nhËp ngoµi ch¨n nu«i; x

DiÖn tÝch chuång tr¹i; x

: Vèn l−u ®éng; x

Tù tin vÒ mÆt kü thuËt nu«i lîn. NÕu x

= 0 thÓ

hiÖn hé ch−a tù tin vµ nÕu x

= 1 thÓ hiÖn hé tù

tin.

Trong ®ã: Z(x) = a

+ a

; trong ®ã: ui lµ

sai sè.

Tr−íc khi ch¹y m« h×nh LOGIT, cÇn

kiÓm tra tÝnh ®éc lËp gi÷a c¸c biÕn (b»ng thñ

tôc tools/data analysis/correlation cña phÇn

mÒm EXCEL), v× nÕu cã qu¸ nhiÒu cÆp cã

quan hÖ phô thuéc lÉn nhau cã thÓ lµm sai

lÖch kÕt qu¶ cña m« h×nh (hoÆc ph¶n ¸nh sai

thùc tÕ).Trong nghiªn cøu nµy t¸c gi¶ ch¹y

hµm LOGIT b»ng phÇn mÒm LIMDEP 7.0.

3. KÕT QU¶ NGHI£N CøU

3.1. Mét sè yÕu tè chñ yÕu ¶nh h−ëng ®Õn

quyÕt ®Þnh nu«i lîn cña hé n«ng d©n V¨n

Giang

Ch¨n nu«i lîn tuy vÉn ®−îc xem mét

nghÒ phæ biÕn ë n«ng th«n, nh−ng hiÖn nay ë

c¸c vïng n«ng th«n ®Æc biÖt lµ c¸c vïng l©n

cËn thµnh phè nh− V¨n Giang cã ®iÒu kiÖn ®Ó

më réng c¸c ngµnh nghÒ míi, nhiÒu viÖc lµm

h¬n nªn sè hé nu«i lîn cã xu h−íng gi¶m.

Theo ®¸nh gi¸ s¬ bé cña Tæng côc Thèng kª

(2006): "Trång lóa, ch¨n nu«i lîn hiÖu qu¶

ch−a cao, chñ yÕu vÉn "lÊy c«ng lµm lJi". Trªn

thùc tÕ, ngay tõ ®Çu mét sè hé ®J kh«ng nu«i

lîn. Sau mét thêi gian nu«i, nhiÒu hé l¹i quyÕt

®Þnh bá, cßn mét sè hé l¹i nu«i míi hay mét

sè hé vÉn tiÕp tôc nu«i... Cã thÓ cã rÊt nhiÒu

nguyªn nh©n, nhiÒu nh©n tè ¶nh h−ëng ®Õn

quyÕt ®Þnh cña hé. Tæng hîp c¸c ý kiÕn cña

c¸c chñ hé xung quanh vÊn ®Ò nµy (B¶ng 1) ®J

cho thÊy møc ®é tù tin vÒ mÆt kü thuËt ®−îc

c¸c hé lùa chän nhiÒu nhÊt. Lý do chÝnh lµ

ch¨n nu«i ë quy m« lín, ®Çu t− c¬ së vËt chÊt

trang thiÕt bÞ lín, vèn ®Çu t− lîn gièng vµ thøc

¨n rÊt lín, cã kh¶ n¨ng sinh lêi lín nh−ng

còng rÊt dÔ gÆp rñi ro. Trong nh÷ng thêi ®iÒm

Sö dông hµm Logit trong nghiªn cøu c¸c yÕu tè chñ yÕu...

gi¸ lîn cao, nÕu chÕt mét con lîn gièng hé cã

thÓ thiÖt h¹i ®Õn 300 - 400 ngµn ®ång. §µn lîn

bÞ èm cã thÓ gi¶m n¨ng suÊt ch¨n nu«i, chi phÝ

thøc ¨n/1 kg lîn t¨ng träng t¨ng lªn ¶nh

h−ëng ®¸ng kÓ ®Õn lîi nhuËn thu ®−îc. Bªn

c¹nh ®ã, thu nhËp ngoµi ch¨n nu«i cã søc hót

lín vµ c¹nh tranh víi ch¨n nu«i lîn. ë V¨n

Giang hä cã thÓ lµm c©y c¶nh, c©y ¨n qu¶,

tham gia lao ®éng ë c¸c khu c«ng nghiÖp,

thËm chÝ bu«n b¸n nhá... §¬n gi¶n nhÊt hä

mua c©y c¶nh, rau hoÆc hoa qu¶ ë V¨n Giang

mang sang Hµ Néi b¸n còng cã thÓ thu ®−îc

tiÒn c«ng/ngµy tõ 50 ®Õn 100 ngµn ®ång.

B¶ng 1. ý kiÕn cña c¸c chñ hé vÒ c¸c yÕu tè ¶nh h−ëng ®Õn quyÕt ®Þnh cña hé cã nu«i lîn

hay kh«ng

YÕu tè Sè ý kiÕn

(n = 200)

Tû lÖ

(%)

XÕp

h¹ng

YÕu tè Sè ý kiÕn

(n = 200)

Tû lÖ

(%)

XÕp

h¹ng

Tù tin vÒ kü thuËt 158 79,0

1 Cã cèng tho¸t chÊt th¶i 98 49,0

Thu nhËp ngoµi ch¨n nu«i cao

150 75,0

2 Gi¸ ®Çu vµo 92 46,0

Lao ®éng 132 66,0

3 Cã së thÝch ch¨n nu«i 76 38,0

Gi¸ trÞ chuång tr¹i cao 125 62,5

4 Vèn l−u ®éng 75 37,5

Cã nghÒ kh¸c c¹nh tranh 115 57,5

5 Kh«ng tù chñ ®−îc ®Çu ra

69 34,5

DiÖn tÝch dµnh cho ch¨n nu«i 102 51,0

6 55 27,5

Gi¸ lîn 100 50,0

ThiÕu sù liªn kÕt gi÷a c¸c

hé ch¨n nu«i

Nguån: Tæng hîp tõ sè liÖu ®iÒu tra.

Nh− vËy, cã rÊt nhiÒu yÕu tè cã "kh¶

n¨ng" ¶nh h−ëng ®Õn quyÕt ®Þnh ch¨n nu«i lîn

cña hé, mét sè yÕu tè ¶nh h−ëng nhiÒu, mét

sè yÕu tè ¶nh h−ëng Ýt. Tuy nhiªn, mét sè

yÕu tè kh«ng ®−îc lùa chän hay −u tiªn thÊp

(B¶ng 2) cã thÓ ®−îc lý gi¶i nh− sau: (i) Lao

®éng thùc chÊt kh«ng ph¶i lµ yÕu tè khã gi¶i

quyÕt trong ®iÒu kiÖn hiÖn nay. Nh÷ng hé Ýt

lao ®éng th−êng cã t©m lý ng¹i më réng s¶n

xuÊt. §iÒu nµy cßn xuÊt ph¸t tõ t− t−ëng tiÓu

n«ng, lµm ¨n nhá lÎ cña c¸c hé, ch−a d¸m

m¹nh d¹n trong më réng quy m«, ch−a d¸m

thuª lao ®éng mÆc dï cã c¸c ®iÒu kiÖn c¬ b¶n

(cã ®Êt ®Ó x©y dùng thªm chuång tr¹i, cã

vèn, lîn ®ang ®−îc gi¸...) (ii) Nh÷ng hé ®J

®Çu t− nhiÒu vµo x©y dùng chuång tr¹i dï

muèn hay kh«ng vÉn cã xu h−íng tiÕp tôc

ch¨n nu«i ®Ó thu håi vèn, ®©y còng lµ mét

"rµng buéc" ®−¬ng nhiªn trong s¶n xuÊt kinh

doanh. NhiÒu chuång tr¹i cã gi¸ trÞ trªn 100

triÖu ®ång, ph¶i mÊt tõ 15 - 20 n¨m míi cã

thÓ thu håi vèn trong khi ®ã rÊt khã sö dông

tµi s¶n cè ®Þnh nµy vµo môc ®Ých kh¸c (Lª

Ngäc H−íng, 2006)

B¶ng 2. Lý do mét sè yÕu tè kh«ng ®−îc lùa chän

YÕu tè Lý do

1 Vèn Khi ch¨n nu«i cã hiÖu qu¶, viÖc vay vèn ®Ó ®Çu t− lµ hoµn toµn kh¶ thi, nhiÒu

khi cã thÓ øng tr−íc ®Çu vµo ®Ó ch¨n nu«i

2 Kh«ng tù chñ ®−îc ®Çu ra

XÐt vÒ mÆt cung cÇu trªn thÞ tr−êng, l−îng thÞt lîn s¶n xuÊt ra ch−a ®Õn møc

cung v−ît qu¸ cÇu, nhiÒu khi gi¸ c¶ t¨ng gi¶m thÊt th−êng, nh×n chung vÉn

b¸n ®−îc lîn thÞt

3 Cã së thÝch ch¨n nu«i C¸ biÖt cã mét sè hé thùc sù "thÝch" ch¨n nu«i lîn, thùc ra vÊn ®Ò lîi Ých do

nu«i lîn mang l¹i quan träng h¬n

4 Gi¸ ®Çu vµo Khi gi¸ ®Çu vµo xuèng thÊp nh−ng gi¸ ®Çu ra còng thÊp th× c¸c hé vÉn ch−a

ch¾c ch¾n cã nu«i lîn hay kh«ng vµ ng−îc l¹i

5 Cã cèng tho¸t chÊt th¶i §iÒu nµy hoµn toµn cã thÓ gi¶i quyÕt ®−îc nÕu cã sù liªn kÕt gi÷a c¸c hé l¸ng

6 Gi¸ lîn Gi¶i thÝch t−¬ng tù gi¸ ®Çu vµo

Nguån: Tæng hîp tõ sè liÖu ®iÒu tra.

Lª Ngäc H−íng

3.2. Sö dông hµm LOGIT nghiªn cøu mét

sè yÕu tæ chñ yÕu ¶nh h−ëng ®Õn quyÕt

®Þnh nu«i lîn cña hé

KÕt qu¶ ch¹y kiÓm tra tÝnh ®éc lËp cña

c¸c biÕn cho thÊy c¸c cÆp biÕn lùa chän tÝnh

®éc lËp víi nhau kh¸ cao (xem phô lôc 1).

B¶ng 3. Tæng hîp kÕt qu¶ ch¹y m« h×nh

HÖ

sè

HÖ sè trong

m« h×nh

Møc ý

nghÜa Ghi chó

-2,9005 .1503 HÖ sè tù do

- 0,0161 .9752 Lao ®éng

- 0,7983*** .0001 Thu nhËp ngoµi

ch¨n nu«i

0,3253*** .0004 DiÖn tÝch chuång tr¹i

0,2049 .1180 Vèn l−u ®éng

2,0191** .0200 Tù tin vÒ kü thuËt

Nguån: ¦íc l−îng tõ sè liÖu ®iÒu tra

Ghi chó: ** vµ *** lµ møc ®é ý nghÜa thèng kª t−¬ng

øng ë møc 5 vµ 1%.

Dùa vµo kÕt qu¶ m« h×nh (B¶ng 3) cã thÓ

s¬ bé nhËn xÐt:

- HÖ sè cña c¸c biÕn x

, x

vµ x

cã ®é tin

cËy rÊt cao, cho thÊy c¸c biÕn nµy ®Òu cã ¶nh

h−ëng râ rÖt ®Õn Y.

- C¸c biÕn cßn l¹i cã ¶nh h−ëng Ýt hoÆc

kh«ng râ rµng ®èi víi quyÕt ®Þnh cña hé.

KÕt qu¶ trªn còng cho thÊy, biÕn x

(tøc

møc ®é tù tin vÒ kü thuËt nu«i lîn cña hé) ¶nh

h−ëng nhiÒu nhÊt ®Õn quyÕt ®Þnh cña hé.

NÕu x

t¨ng 1 ®¬n vÞ (thu nhËp ngoµi ch¨n

nu«i lîn cña hé t¨ng thªm 1 triÖu ®ång), sÏ

x¶y ra:

Ln(p/(1-p)) gi¶m 0,7983 hay p/(1-p) gi¶m

0,7983

= 2,22, x¸c suÊt ®Ó Y = 1 lµ rÊt nhá, kh¶

n¨ng hé bá nu«i lîn lµ rÊt lín.

NÕu x

t¨ng 1 ®¬n vÞ (diÖn tÝch chuång

tr¹i t¨ng thªm 1m2), x¶y ra:

Ln(p/(1-p)) t¨ng 0,3253 hay p/(1-p) t¨ng

0,3253

= 1,38, x¸c suÊt ®Ó Y = 1 kho¶ng

57.98% nÕu tr−íc ®ã hoµn toµn hé kh«ng cã ý

®Þnh nu«i lîn.

Tõ b¶ng tæng hîp Predicted còng cho

thÊy, trong sè 100 hé kh«ng nu«i lîn sÏ cã

kh¶ n¨ng 7 hé sÏ chuyÓn sang nu«i lîn trong

thêi gian tíi, trong sè 100 hé ®ang nu«i lîn sÏ

cã kh¶ n¨ng 4 hé sÏ kh«ng nu«i lîn n÷a (xem

phô lôc 2).

Nh− vËy, b»ng c¸c gi¶i ph¸p t¸c ®éng lµm

thÓ sÏ thay ®æi quyÕt ®Þnh cña m×nh, vÒ mÆt lý

thuyÕt, khi x¸c suÊt ®Ó Y = 1 lín h¬n 50% hé

®J cã ý ®Þnh nu«i lîn.

3.3. Mét sè gi¶i ph¸p nh»m ph¸t triÓn nu«i

lîn ë V¨n Giang

3.3.1. §èi víi vÊn ®Ò chuång tr¹i

PhÇn lín c¸c hé ®J ®Çu t− chuång tr¹i víi

gi¸ trÞ lín ®Òu cã xu h−íng muèn tiÕp tôc ch¨n

nu«i ®Ó khai th¸c cã hiÖu qu¶ tµi s¶n cè ®Þnh

nµy. Tuy nhiªn, ch¨n nu«i ë trong lµng víi

diÖn tÝch qu¸ eo hÑp khã cã thÓ më réng ®−îc

quy m«. V× vËy, ®èi víi c¸c hé cã ®Êt, cã

nguyÖn väng ph¸t triÓn ch¨n nu«i lîn th× cÇn

më réng chuång tr¹i, ®−îc t¹o ®iÒu kiÖn vÒ

vèn vµ ®−îc −u ®Ji th«ng qua c¸c c¬ chÕ chÝnh

s¸ch ¸p dông ®èi víi lo¹i h×nh trang tr¹i. Bªn

c¹nh ®ã, c¸c hé nµy còng cÇn ®−îc hç trî, t¹o

®iÒu kiÖn trong viÖc xö lý vÊn ®Ò chÊt th¶i, «

nhiÔm m«i tr−êng. Ngoµi ra, ®Þa ph−¬ng cÇn

khai th¸c triÖt ®Ó quü ®Êt n«ng nghiÖp cã thÓ

chuyÓn ®æi sang h×nh thøc trang tr¹i ch¨n

nu«i, cho thuª ®Êt víi gi¸ −u ®Ji trong thêi

3.3.2. T¨ng c−êng chuyÓn giao tiÕn bé kü

nhiÒu nguån ®Ó cã ®−îc kiÕn thøc trong s¶n

xuÊt kinh doanh nãi riªng, ch¨n nu«i lîn nãi

chung. Tuy nhiªn, ®èi víi ®ßi hái ngµy cµng

cao cña c¬ thÕ thÞ tr−êng, viÖc thu thËp kiÕn

thøc nh− vËy lµ ch−a ®¸p øng.

Mét sè kªnh cã thÓ ®−a kiÕn thøc ch¨n

chøc tËp huÊn. Th«ng qua c¸c ch−¬ng tr×nh,

dù ¸n hç trî ph¸t triÓn n«ng nghiÖp n«ng

th«n, sinh viªn thùc tËp chuyªn ngµnh ch¨n

nu«i - thó y tõ c¸c tr−êng cao ®¼ng, ®¹i häc

thuéc khèi n«ng nghiÖp, h−íng dÉn hoÆc tæ

nu«i lîn. Th«ng qua c¸c c«ng ty thøc ¨n ch¨n

Báo cáo khoa học Sử dụng hàm logit trong nghiên cứu các yếu tố chủ yếu ảnh

Chủ đề:

Tài liệu liên quan

Tài liêu mới

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Hỗ trợ

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi