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

Chia sẻ: Nguyễn Phi Nhung Nhung | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:8

Thêm vào BST

Báo xấu

204
lượt xem 36
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

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−íng1 SUMMARY Pig rearing plays an important role in the rural development of Van Giang district, Hung Yen province. It has created...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

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

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−íng1 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 lín. HiÖn t−îng n y x¶y ra ë nhiÒu n¬i l m ¶nh h−ëng ®Õn cung cÇu thÞt lîn trªn thÞ V¨n Giang l mét huyÖn n«ng nghiÖp cña tr−êng m biÓu hiÖn l gi¸ c¶ thÞt lîn biÕn tØnh H−ng Yªn. HuyÖn cã vÞ trÝ ®Þa lý thuËn ®éng t−¬ng ®èi lín theo kh«ng gian v thêi lîi, gi¸p víi H Néi - mét thÞ tr−êng tiªu thô gian. Do ®ã, nhiÒu hé ®ang ®Èy m¹nh ch¨n thÞt lîn ®Çy tiÒm n¨ng. Tuy nhiªn, V¨n Giang nu«i lîn, nh−ng ng−îc l¹i nhiÒu hé l¹i kh«ng ®Êt chËt, ng−êi ®«ng, søc Ðp viÖc l m v ph¸t nu«i lîn hoÆc bá nu«i lîn. Nghiªn cøu n y triÓn kinh tÕ l rÊt lín. Ph¸t triÓn ch¨n nu«i lîn nh»m x¸c ®Þnh nh÷ng yÕu tè ¶nh h−ëng chñ l mét h−íng ®i gãp phÇn khai th¸c thÕ m¹nh yÕu ®Õn quyÕt ®Þnh nu«i lîn cña hé, còng nh− cña vïng, gãp phÇn gi¶i quyÕt viÖc l m, t¨ng møc ®é ¶nh h−ëng cña tõng yÕu tè, tõ ®ã cã thu nhËp còng nh− t¨ng møc sèng cho ng−êi nh÷ng gi¶i ph¸p ®Ó thóc ®Èy ph¸t triÓn ch¨n d©n (Phßng Thèng kª huyÖn V¨n Giang nu«i lîn ë V¨n Giang. 2006). Mét thùc tÕ ®ang ®Æt ra l : nhiÒu hé ® quyÕt ®Þnh ®Çu t− më réng ch¨n nu«i lîn, bªn 2. PH¦¥NG PH¸P NGHI£N CøU c¹nh ®ã mét sè hé l¹i r¬i v o thua lç, nî ng©n Ph−¬ng ph¸p thèng kª: Ph−¬ng ph¸p h ng ch−a tr¶ ®−îc. NhiÒu khu vùc trong huyÖn diÔn biÕn vÒ quy m« ® n lîn lªn xuèng n y ®−îc vËn dông trong chän ®iÓm nghiªn thÊt th−êng, nhiÒu khi biªn ®é dao ®éng l rÊt cøu, ph©n tæ thèng kª c¸c n«ng hé, lùa chän 1 Khoa Kinh t & PTNT, ð i h c Nông nghi p I- Hà N i.
Lª Ngäc H−íng c¸c tiªu thøc so s¸nh v ph©n tÝch. Nghiªn l m cho tû sè P/(1-P) t¨ng hay gi¶m ®i mét l−îng b»ng ebi*xi ®¬n vÞ. cøu ® lùa chän 100 hé n«ng d©n cã nu«i lîn v 100 hé kh«ng nu«i lîn thuéc ba x Tõ c¸c sè liÖu ®iÒu tra v thùc tÕ ch¨n (Phông C«ng, Th¾ng Lîi v NghÜa Trô thuéc nu«i cña huyÖn, 5 biÕn ®¹i diÖn cho 5 yÕu tè huyÖn V¨n Giang), 200 hé n y l ®¹i diÖn ®−îc lùa chän ®Ó ®−a v o m« h×nh (1) x1: Sè theo ®iÒu kiÖn kinh tÕ cña c¸c hé ch¨n nu«i lao ®éng; x2: Thu nhËp ngo i ch¨n nu«i; x3: ë c¸c møc kh¸, trung b×nh v nghÌo trong DiÖn tÝch chuång tr¹i; x4: Vèn l−u ®éng; x5: vïng nghiªn cøu. Tù tin vÒ mÆt kü thuËt nu«i lîn. NÕu x5 = 0 thÓ hiÖn hé ch−a tù tin v nÕu x5 = 1 thÓ hiÖn hé tù Ph−¬ng ph¸p PRA: Ph−¬ng ph¸p n y tin. ®−¬c dïng ®Ó pháng vÊn ng−êi d©n v xÕp h¹ng ma trËn mét sè yÕu tè. Trong ®ã: Z(x) = a0+ a1*x1 + a2*x2+a3*x3+a4*x4+a5*x5 +ui; trong ®ã: ui l Ph−¬ng ph¸p h m Logit: Sö dông m« sai sè. h×nh h m LOGIT cã d¹ng: Tr−íc khi ch¹y m« h×nh LOGIT, cÇn 1 Yi = kiÓm tra tÝnh ®éc lËp gi÷a c¸c biÕn (b»ng thñ 1+ e − z tôc tools/data analysis/correlation cña phÇn HoÆc: mÒm EXCEL), v× nÕu cã qu¸ nhiÒu cÆp cã quan hÖ phô thuéc lÉn nhau cã thÓ l m sai Yi = 1+1 1 (1) lÖch kÕt qu¶ cña m« h×nh (hoÆc ph¶n ¸nh sai ez thùc tÕ).Trong nghiªn cøu n y t¸c gi¶ ch¹y h m LOGIT b»ng phÇn mÒm LIMDEP 7.0. (Robert S. Pindyck & L.R.Daniel, 1998) Trong ®ã Yi: chØ nhËn mét trong hai gi¸ trÞ 0 3. KÕT QU¶ NGHI£N CøU hoÆc 1. 3.1. Mét sè yÕu tè chñ yÕu ¶nh h−ëng ®Õn C«ng thøc trªn cã thÓ biÓu diÔn: Y= ez/(1 quyÕt ®Þnh nu«i lîn cña hé n«ng d©n V¨n z + e ) víi Z = BX (B v X l c¸c vÐc t¬). Giang Y thÓ hiÖn quyÕt ®Þnh cña hé. NÕu Y = 1 Ch¨n nu«i lîn tuy vÉn ®−îc xem mét hé quyÕt ®Þnh nu«i lîn; Y = 0, hé quyÕt ®Þnh nghÒ phæ biÕn ë n«ng th«n, nh−ng hiÖn nay ë kh«ng nu«i lîn. c¸c vïng n«ng th«n ®Æc biÖt l c¸c vïng l©n Xi l c¸c yÕu tè chñ yÕu ¶nh h−ëng ®Õn cËn th nh phè nh− V¨n Giang cã ®iÒu kiÖn ®Ó quyÕt ®Þnh cña hé ®èi víi viÖc cã ch¨n nu«i më réng c¸c ng nh nghÒ míi, nhiÒu viÖc l m lîn hay kh«ng. h¬n nªn sè hé nu«i lîn cã xu h−íng gi¶m. ViÖc lùa chän c¸c yÕu tè Xi dùa trªn kÕt Theo ®¸nh gi¸ s¬ bé cña Tæng côc Thèng kª qu¶ PRA t¹i ®iÓm nghiªn cøu. (2006): "Trång lóa, ch¨n nu«i lîn hiÖu qu¶ ch−a cao, chñ yÕu vÉn "lÊy c«ng l m l i". Trªn Tõ m« h×nh trªn nÕu gäi P l x¸c suÊt ®Ó thùc tÕ, ngay tõ ®Çu mét sè hé ® kh«ng nu«i Y = 1 th× (1-P) l x¸c suÊt ®Ó Y = 0. lîn. Sau mét thêi gian nu«i, nhiÒu hé l¹i quyÕt NÕu P/(1-P) = 0 khi ®ã P=0; Hé kh«ng ®Þnh bá, cßn mét sè hé l¹i nu«i míi hay mét nu«i; sè hé vÉn tiÕp tôc nu«i... Cã thÓ cã rÊt nhiÒu NÕu P/(1-P) = 1 khi ®ã P=0,50; Hé ®ang nguyªn nh©n, nhiÒu nh©n tè ¶nh h−ëng ®Õn c©n nh¾c nªn nu«i hay kh«ng. quyÕt ®Þnh cña hé. Tæng hîp c¸c ý kiÕn cña c¸c chñ hé xung quanh vÊn ®Ò n y (B¶ng 1) ® NÕu P/(1-P)>1, khi ®ã P>0,50; hé cã xu cho thÊy møc ®é tù tin vÒ mÆt kü thuËt ®−îc h−íng muèn nu«i lîn. c¸c hé lùa chän nhiÒu nhÊt. Lý do chÝnh l Tõ m« h×nh Logit nªu trªn ta cã thÓ biÕn ch¨n nu«i ë quy m« lín, ®Çu t− c¬ së vËt chÊt ®æi: trang thiÕt bÞ lín, vèn ®Çu t− lîn gièng v thøc Ln(P/(1-P)) = BX, do vËy nÕu mét xi n o ¨n rÊt lín, cã kh¶ n¨ng sinh lêi lín nh−ng ®ã t¨ng hay gi¶m 1 ®¬n vÞ, øng víi hÖ sè bi sÏ còng rÊt dÔ gÆp rñi ro. Trong nh÷ng thêi ®iÒm
Sö dông h m Logit trong nghiªn cøu c¸c yÕu tè chñ yÕu... gi¸ lîn cao, nÕu chÕt mét con lîn gièng hé cã Giang hä cã thÓ l m c©y c¶nh, c©y ¨n qu¶, thÓ thiÖt h¹i ®Õn 300 - 400 ng n ®ång. § n lîn tham gia lao ®éng ë c¸c khu c«ng nghiÖp, bÞ èm cã thÓ gi¶m n¨ng suÊt ch¨n nu«i, chi phÝ thËm chÝ bu«n b¸n nhá... §¬n gi¶n nhÊt hä thøc ¨n/1 kg lîn t¨ng träng t¨ng lªn ¶nh mua c©y c¶nh, rau hoÆc hoa qu¶ ë V¨n Giang h−ëng ®¸ng kÓ ®Õn lîi nhuËn thu ®−îc. Bªn mang sang H Néi b¸n còng cã thÓ thu ®−îc c¹nh ®ã, thu nhËp ngo i ch¨n nu«i cã søc hót tiÒn c«ng/ng y tõ 50 ®Õn 100 ng n ®ång. lín v c¹nh tranh víi ch¨n nu«i lîn. ë V¨n 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 Sè ý kiÕn Tû lÖ Sè ý kiÕn XÕp Tû lÖ XÕp YÕu tè YÕu tè (n = 200) (%) h¹ng (%) h¹ng (n = 200) Tù tin vÒ kü thuËt 158 79,0 1 Cã cèng tho¸t chÊt th¶i 98 49,0 8 Thu nhËp ngo i ch¨n nu«i cao 150 75,0 2 Gi¸ ®Çu v o 92 46,0 9 Lao ®éng 132 66,0 3 Cã së thÝch ch¨n nu«i 76 38,0 10 Gi¸ trÞ chuång tr¹i cao 125 62,5 4 Vèn l−u ®éng 75 37,5 11 Cã nghÒ kh¸c c¹nh tranh 115 57,5 5 Kh«ng tù chñ ®−îc ®Çu ra 69 34,5 12 DiÖn tÝch d nh cho ch¨n nu«i 102 51,0 6 55 27,5 13 ThiÕu sù liªn kÕt gi÷a c¸c hé ch¨n nu«i Gi¸ lîn 100 50,0 7 Nguån: Tæng hîp tõ sè liÖu ®iÒu tra. Nh− vËy, cã rÊt nhiÒu yÕu tè cã "kh¶ thuª lao ®éng mÆc dï cã c¸c ®iÒu kiÖn c¬ b¶n n¨ng" ¶nh h−ëng ®Õn quyÕt ®Þnh ch¨n nu«i lîn (cã ®Êt ®Ó x©y dùng thªm chuång tr¹i, cã cña hé, mét sè yÕu tè ¶nh h−ëng nhiÒu, mét vèn, lîn ®ang ®−îc gi¸...) (ii) Nh÷ng hé ® sè yÕu tè ¶nh h−ëng Ýt. Tuy nhiªn, mét sè ®Çu t− nhiÒu v o x©y dùng chuång tr¹i dï yÕu tè kh«ng ®−îc lùa chän hay −u tiªn thÊp muèn hay kh«ng vÉn cã xu h−íng tiÕp tôc (B¶ng 2) cã thÓ ®−îc lý gi¶i nh− sau: (i) Lao ch¨n nu«i ®Ó thu håi vèn, ®©y còng l mét ®éng thùc chÊt kh«ng ph¶i l yÕu tè khã gi¶i "r ng buéc" ®−¬ng nhiªn trong s¶n xuÊt kinh quyÕt trong ®iÒu kiÖn hiÖn nay. Nh÷ng hé Ýt doanh. NhiÒu chuång tr¹i cã gi¸ trÞ trªn 100 lao ®éng th−êng cã t©m lý ng¹i më réng s¶n triÖu ®ång, ph¶i mÊt tõ 15 - 20 n¨m míi cã xuÊt. §iÒu n y cßn xuÊt ph¸t tõ t− t−ëng tiÓu thÓ thu håi vèn trong khi ®ã rÊt khã sö dông n«ng, l m ¨n nhá lÎ cña c¸c hé, ch−a d¸m t i s¶n cè ®Þnh n y v o môc ®Ých kh¸c (Lª m¹nh d¹n trong më réng quy m«, ch−a d¸m Ngäc H−íng, 2006) B¶ng 2. Lý do mét sè yÕu tè kh«ng ®−îc lùa chän TT YÕu tè Lý do Khi ch¨n nu«i cã hiÖu qu¶, viÖc vay vèn ®Ó ®Çu t− l ho n to n kh¶ thi, nhiÒu 1 Vèn khi cã thÓ øng tr−íc ®Çu v o ®Ó ch¨n nu«i XÐt vÒ mÆt cung cÇu trªn thÞ tr−êng, l−îng thÞt lîn s¶n xuÊt ra ch−a ®Õn møc 2 Kh«ng tù chñ ®−îc ®Çu ra 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 C¸ biÖt cã mét sè hé thùc sù "thÝch" ch¨n nu«i lîn, thùc ra vÊn ®Ò lîi Ých do 3 Cã së thÝch ch¨n nu«i nu«i lîn mang l¹i quan träng h¬n Khi gi¸ ®Çu v o xuèng thÊp nh−ng gi¸ ®Çu ra còng thÊp th× c¸c hé vÉn ch−a 4 Gi¸ ®Çu v o ch¾c ch¾n cã nu«i lîn hay kh«ng v ng−îc l¹i §iÒu n y ho n to n cã thÓ gi¶i quyÕt ®−îc nÕu cã sù liªn kÕt gi÷a c¸c hé l¸ng 5 Cã cèng tho¸t chÊt th¶i giÒng, x©y dùng bÓ chøa, hè Gas... 6 Gi¸ lîn Gi¶i thÝch t−¬ng tù gi¸ ®Çu v o Nguån: Tæng hîp tõ sè liÖu ®iÒu tra.
Lª Ngäc H−íng thêi gian tíi, trong sè 100 hé ®ang nu«i lîn sÏ 3.2. Sö dông h m LOGIT nghiªn cøu mét cã kh¶ n¨ng 4 hé sÏ kh«ng nu«i lîn n÷a (xem sè yÕu tæ chñ yÕu ¶nh h−ëng ®Õn quyÕt phô lôc 2). ®Þnh nu«i lîn cña hé Nh− vËy, b»ng c¸c gi¶i ph¸p t¸c ®éng l m KÕt qu¶ ch¹y kiÓm tra tÝnh ®éc lËp cña thay ®æi c¸c yÕu tè ¶nh h−íng, hé n«ng d©n cã c¸c biÕn cho thÊy c¸c cÆp biÕn lùa chän tÝnh thÓ sÏ thay ®æi quyÕt ®Þnh cña m×nh, vÒ mÆt lý ®éc lËp víi nhau kh¸ cao (xem phô lôc 1). thuyÕt, khi x¸c suÊt ®Ó Y = 1 lín h¬n 50% hé ® cã ý ®Þnh nu«i lîn. B¶ng 3. Tæng hîp kÕt qu¶ ch¹y m« h×nh 3.3. Mét sè gi¶i ph¸p nh»m ph¸t triÓn nu«i HÖ HÖ sè trong Møc ý Ghi chó lîn ë V¨n Giang sè m« h×nh nghÜa a0 -2,9005 .1503 HÖ sè tù do 3.3.1. §èi víi vÊn ®Ò chuång tr¹i a1 - 0,0161 .9752 Lao ®éng PhÇn lín c¸c hé ® ®Çu t− chuång tr¹i víi a2 - 0,7983*** .0001 Thu nhËp ngo i gi¸ trÞ lín ®Òu cã xu h−íng muèn tiÕp tôc ch¨n ch¨n nu«i nu«i ®Ó khai th¸c cã hiÖu qu¶ t i s¶n cè ®Þnh a3 0,3253*** .0004 DiÖn tÝch chuång tr¹i n y. Tuy nhiªn, ch¨n nu«i ë trong l ng víi a4 0,2049 .1180 Vèn l−u ®éng diÖn tÝch qu¸ eo hÑp khã cã thÓ më réng ®−îc a5 2,0191** .0200 Tù tin vÒ kü thuËt quy m«. V× vËy, ®èi víi c¸c hé cã ®Êt, cã nguyÖn väng ph¸t triÓn ch¨n nu«i lîn th× cÇn Nguån: ¦íc l−îng tõ sè liÖu ®iÒu tra më réng chuång tr¹i, ®−îc t¹o ®iÒu kiÖn vÒ Ghi chó: ** v *** l møc ®é ý nghÜa thèng kª t−¬ng vèn v ®−îc −u ® i th«ng qua c¸c c¬ chÕ chÝnh øng ë møc 5 v 1%. s¸ch ¸p dông ®èi víi lo¹i h×nh trang tr¹i. Bªn c¹nh ®ã, c¸c hé n y còng cÇn ®−îc hç trî, t¹o Dùa v o kÕt qu¶ m« h×nh (B¶ng 3) cã thÓ ®iÒu kiÖn trong viÖc xö lý vÊn ®Ò chÊt th¶i, « s¬ bé nhËn xÐt: nhiÔm m«i tr−êng. Ngo i ra, ®Þa ph−¬ng cÇn - HÖ sè cña c¸c biÕn x2, x3 v x5 cã ®é tin khai th¸c triÖt ®Ó quü ®Êt n«ng nghiÖp cã thÓ cËy rÊt cao, cho thÊy c¸c biÕn n y ®Òu cã ¶nh chuyÓn ®æi sang h×nh thøc trang tr¹i ch¨n h−ëng râ rÖt ®Õn Y. nu«i, cho thuª ®Êt víi gi¸ −u ® i trong thêi - C¸c biÕn cßn l¹i cã ¶nh h−ëng Ýt hoÆc gian ®ñ d i ®Ó c¸c hé cã thÓ yªn t©m ®Çu t− kh«ng râ r ng ®èi víi quyÕt ®Þnh cña hé. vèn v o ph¸t triÓn ch¨n nu«i l©u d i. KÕt qu¶ trªn còng cho thÊy, biÕn x5 (tøc 3.3.2. T¨ng c−êng chuyÓn giao tiÕn bé kü møc ®é tù tin vÒ kü thuËt nu«i lîn cña hé) ¶nh thuËt cho ng−êi d©n h−ëng nhiÒu nhÊt ®Õn quyÕt ®Þnh cña hé. B¶n th©n c¸c n«ng hé còng tù häc hái tõ NÕu x2 t¨ng 1 ®¬n vÞ (thu nhËp ngo i ch¨n nhiÒu nguån ®Ó cã ®−îc kiÕn thøc trong s¶n nu«i lîn cña hé t¨ng thªm 1 triÖu ®ång), sÏ xuÊt kinh doanh nãi riªng, ch¨n nu«i lîn nãi x¶y ra: chung. Tuy nhiªn, ®èi víi ®ßi hái ng y c ng Ln(p/(1-p)) gi¶m 0,7983 hay p/(1-p) gi¶m cao cña c¬ thÕ thÞ tr−êng, viÖc thu thËp kiÕn e0,7983 = 2,22, x¸c suÊt ®Ó Y = 1 l rÊt nhá, kh¶ thøc nh− vËy l ch−a ®¸p øng. n¨ng hé bá nu«i lîn l rÊt lín. Mét sè kªnh cã thÓ ®−a kiÕn thøc ch¨n NÕu x3 t¨ng 1 ®¬n vÞ (diÖn tÝch chuång nu«i lîn ®Õn víi ng−êi d©n nh− th«ng qua c¸c tr¹i t¨ng thªm 1m2), x¶y ra: ho¹t ®éng khuyÕn n«ng, ng−êi d©n ®−îc tæ Ln(p/(1-p)) t¨ng 0,3253 hay p/(1-p) t¨ng chøc tËp huÊn. Th«ng qua c¸c ch−¬ng tr×nh, e0,3253 = 1,38, x¸c suÊt ®Ó Y = 1 kho¶ng dù ¸n hç trî ph¸t triÓn n«ng nghiÖp n«ng 57.98% nÕu tr−íc ®ã ho n to n hé kh«ng cã ý th«n, sinh viªn thùc tËp chuyªn ng nh ch¨n ®Þnh nu«i lîn. nu«i - thó y tõ c¸c tr−êng cao ®¼ng, ®¹i häc thuéc khèi n«ng nghiÖp, h−íng dÉn hoÆc tæ Tõ b¶ng tæng hîp Predicted còng cho chøc to¹ ® m, trao ®æi víi ng−êi d©n vÒ ch¨n thÊy, trong sè 100 hé kh«ng nu«i lîn sÏ cã nu«i lîn. Th«ng qua c¸c c«ng ty thøc ¨n ch¨n kh¶ n¨ng 7 hé sÏ chuyÓn sang nu«i lîn trong
Sö dông h m Logit trong nghiªn cøu c¸c yÕu tè chñ yÕu... nu«i cã chÝnh s¸ch khuyÕn khÝch viÖc chuyÓn ThÞ tr−êng l yÕu tè v« cïng quan träng giao kü thuËt ch¨n nu«i, kiÕn thøc vÒ thøc ¨n trong s¶n xuÊt kinh doanh nãi chung, ®èi víi ch¨n nu«i, vÒ m«i tr−êng bÒn v÷ng cho hé ng nh h ng thÞt lîn nãi riªng. Nh n−íc ® n«ng d©n. ®Çu t− x©y dùng nh m¸y chÕ biÕn thÞt lîn ë Yªn Mü - H−ng Yªn l mét tÝn hiÖu ®¸ng - Thó y, phßng trõ dÞch bÖnh: Trªn ®Þa mõng cho ng−êi ch¨n nu«i. Tuy nhiªn qua t×m b n huyÖn ® cã m¹ng l−íi thó y c¬ së tuy cßn hiÓu nh m¸y ho¹t ®éng cßn ë møc ®é kh¸ máng nh−ng ®Òu cã ë c¸c x . Mét sè x cßn khiªm tèn do kinh doanh ch−a l i nhiÒu, thÞ cã c¶ c¸n bé thó y cÊp th«n, hä ®−îc huÊn phÇn cßn nhá. Sù ph¸t triÓn h¬n n÷a cña nh luyÖn ë tr×nh ®é c¬ cÊp. Th−êng nh÷ng c¸n bé m¸y n y gãp phÇn ®¸ng kÓ v o viÖc gi¶i quyÕt n y cã kÕt hîp víi ch¨n nu«i ë quy m« kh«ng khã kh¨n cho ng−êi ch¨n nu«i. qu¸ bÐ nh−ng ®¹t ®−îc hiÖu qu¶ thùc thô sÏ l ChÕ biÕn ruèc còng ® tiªu thô mét l−îng nh÷ng m« h×nh tèt gióp ng−êi d©n häc tËp. t−¬ng ®èi kh¸ thÞt lîn chÊt l−îng cao, nhu cÇu Bªn c¹nh viÖc tiªm phßng ®Þnh kú cÇn ph¶i cã ng−êi tiªu dïng vÉn cßn lín h¬n, ®Æc biÖt l ®iÒu tra kh¶o s¸t, th¨m dß ®Ó cã th«ng tin cÇn c¸c th nh phè lín v vïng ven biÓn, cã thÓ thiÕt, chñ ®éng trong phßng v ch÷a bÖnh gia tiÕp tôc khai th¸c tèt thÞ tr−êng n y. sóc nãi riªng, ch¨n nu«i lîn nãi chung (Lª Ngäc H−íng, 2005). T¨ng c−êng h¬n n÷a quan hÖ g¾n bã mËt thiÕt víi c¸c ®Çu mèi xuÊt khÈu thÞt lîn ë H¶i TÊt c¶ c¸c buæi tËp huÊn nÕu cã ®iÒu kiÖn Phßng, khuyÕn khÝch c¸c tËp thÓ, c¸ nh©n l m th× nªn l m ®Õn cÊp th«n, nÕu ë cÊp x th× nªn tèt kh©u thu gom lîn víi gi¸ hîp lý, tr¸nh hiÖn tæ chøc ë héi tr−êng lín, tuyªn truyÒn thËt tèt t−îng tranh mua, tranh b¸n, Ðp gi¸... ®Ó cã ®«ng ng−êi tham dù, sö dông c¸c ph−¬ng ph¸p sao cho ®¬n gi¶n, méc m¹c, gióp 4. KÕT LUËN ng−êi d©n tiÕp thu nhanh v hiÖu qu¶. §Ó th nh c«ng trong c«ng t¸c n y, sù Hé quyÕt ®Þnh cã nu«i lîn hay kh«ng phô tham gia ñng hé cña c¸c cÊp chÝnh quyÒn ®Þa thuéc v o rÊt nhiÒu yÕu tè, tuy nhiªn c¸c yÕu ph−¬ng l v« cïng quan träng. tè cã ¶nh h−ëng chñ yÕu ®Õn quyÕt ®Þnh n y l : Cã ®ñ tù tin vÒ kü thuËt nu«i lîn, thu nhËp 3.3.3. T×m kiÕm v më réng thÞ tr−êng tiªu ngo i ch¨n nu«i, gi¸ trÞ chuång tr¹i. Hé ch−a thô cã chuång tr¹i quyÕt ®Þnh ch¨n nu«i l¹i phô thuéc lín v o diÖn tÝch ®Êt cã thÓ sö dông cho §Ó më réng v n©ng cao hiÖu qu¶ tham nu«i lîn. Trong c¸c yÕu tè ¶nh h−ëng ®Õn gia v o thÞ tr−êng cña c¸c t¸c nh©n cÇn cã c¸c quyÕt ®Þnh cña hé, møc ®é tù tin vÒ kü thuËt biÖn ph¸p nh−: cã ¶nh h−ëng lín nhÊt, tiÕp ®Õn l thu nhËp - Thùc hiÖn tèt quy tr×nh ch¨n nu«i, giÕt ngo i ch¨n nu«i lîn. mæ... Thùc hiÖn ®ång bé mét sè gi¶i ph¸p cã - Cñng cè ho¹t ®éng thó y liªn quan nh− vÊn ®Ò ®Êt ®ai, vèn −u ® i, t¨ng c−êng khuyÕn n«ng, chuyÓn giao tiÕn bé khoa - Më réng quy m« liªn kÕt c¸c t¸c nh©n häc kü thuËt cho ng−êi d©n, më réng c¸c h×nh t¹o lîi thÕ vÒ kinh tÕ quy m« thøc liªn kÕt trong ch¨n nu«i... gãp phÇn ph¸t - X©y dùng lß mæ v x−ëng chÕ biÕn ®Ó triÓn ch¨n nu«i lîn trong thêi gian tíi. n©ng cao hiÖu qu¶ tiªu thô Phô lôc 1: KiÓm tra tÝnh ®éc lËp cña c¸c biÕn tham gia m« h×nh x1 x2 x3 x4 x5 x1 1 x2 -0.21031 1 x3 0.067431 -0.15206 1 x4 0.063209 0.15581 0.343921 1 x5 0.275201 -0.36166 0.423462 0.259139 1 Nguån: Tæng hîp tõ sè liÖu ®iÒu tra.
Lª Ngäc H−íng Phô lôc 2: KÕt qu¶ ch¹y m« h×nh Ch¹y m« h×nh n y b»ng phÇn mÒm LIMDEP 7.0 kÕt qu¶ nh− sau: --> RESET --> read; nobs=200; nvar=6; names=x1,x2,x3,x4,x5,y; file:c:\mohinh\sl2.txt $ --> LOGIT;Lhs=Y;Rhs=ONE,X1,X2,X3,X4,X5; Marginal Effects $ Normal exit from iterations. Exit status=0. +---------------------------------------------+ | Multinomial Logit Model | | Dependent variable Y| | Weighting variable ONE | | Number of observations 200 | | Iterations completed 10 | | Log likelihood function -23.13059 | | Restricted log likelihood -138.6294 | | Chi-squared 230.9977 | | Degrees of freedom 5| | Significance level. 0000000 | +---------------------------------------------+ +--------+------------+--------------+--------+---------+----------+ |Variable | Coefficient | Standard Error |b/St.Er. |P[|Z|>z] | Mean of X| +--------+------------+--------------+--------+---------+----------+ Characteristics in numerator of Prob[Y = 1] Constant -2.900473238 2 .0164783 -1.438.1503 X1 -.1614884830E-01 .51915748 -.031.9752 2.1950000 X2 -.7983080332 .20836614 -3.831.0001 6.9495050 X3 .3253124134 .92669355E -01 3.510.0004 19.585000 X4 .2049040290 .13107482 1.563.1180 12.485000 X5 2.019111906 .86758961 2.327.0200 .50500000 Predicted --------- -------------- + ----------- Actual 0 1 | Total --------- -------------- + ----------- 0 93 7 | 100 1 4 96 | 100 --------- -------------- + ----------- Total 97 103 | 200 gi÷a Khoa Kinh tÕ & PTNT v Trung T i liÖu tham kh¶o t©m ViÖt BØ 2006, §¹i häc N«ng nghiÖp Phßng Thèng kª huyÖn V¨n Giang (2006). I.tr 35-36. B¸o c¸o t×nh h×nh kinh tÕ x héi huyÖn Tæng côc Thèng kª (2006). NhËn xÐt s¬ bé vÒ V¨n Giang 2006. kÕt qu¶ Tæng ®iÒu tra n«ng th«n, n«ng Lª Ngäc H−íng (2005). Nghiªn cøu ng nh nghiÖp v thuû s¶n n¨m 2006. h nh thÞt lîn trªn ®Þa b n huyÖn V¨n http://www.gso.gov.vn/default.asp trÝch ng y Giang tØnh H−ng Yªn, LuËn v¨n Th¹c sÜ 29/12/2006. kinh tÕ 2005, §¹i häc N«ng nghiÖp I. tr Robert S. Pindyck & L.R.Daniel (1998). 108-109. Econometric models and Economic Lª Ngäc H−íng (2006). Nghiªn cøu c¸c yÕu forecasts. International Editions 1998, tè ¶nh h−ëng ®Õn quyÕt ®Þnh nu«i lîn page 329 - 335. cña hé n«ng d©n huyÖn V¨n Giang tØnh H−ng Yªn, §Ò t i nghiªn cøu kÕt hîp
Xu h−íng biÕn ®éng d©n sè - lao ®éng n«ng nghiÖp, ®Êt canh t¸c, s¶n l−îng lóa...