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
1
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
1
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:
z
1
i
1 e
Y
−
+
=
HoÆc:
1
z
e
1
i1
Y
+
=
(1)
(Robert S. Pindyck & L.R.Daniel, 1998)
Trong ®ã Y
i
: chØ nhËn mét trong hai gi¸ trÞ 0
hoÆc 1.
C«ng thøc trªn cã thÓ biÓu diÔn: Y= e
z
/(1
+ e
z
) 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
i
nµo
®ã t¨ng hay gi¶m 1 ®¬n vÞ, øng víi hÖ sè b
i
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
1
: Sè
lao ®éng; x
2
: Thu nhËp ngoµi ch¨n nu«i; x
3
:
DiÖn tÝch chuång tr¹i; x
4
: Vèn l−u ®éng; x
5
:
Tù tin vÒ mÆt kü thuËt nu«i lîn. NÕu x
5
= 0 thÓ
hiÖn hé ch−a tù tin vµ nÕu x
5
= 1 thÓ hiÖn hé tù
tin.
Trong ®ã: Z(x) = a
0
+ a
1
*x
1
+
a
2
*x
2
+a
3
*x
3
+a
4
*x
4
+a
5
*x
5
+u
i
; 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
8
Thu nhËp ngoµi ch¨n nu«i cao
150 75,0
2 Gi¸ ®Çu vµo 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 dµnh cho ch¨n nu«i 102 51,0
6 55 27,5
13
Gi¸ lîn 100 50,0
7
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
TT
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
giÒng, x©y dùng bÓ chøa, hè Gas...
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
a
0
-2,9005 .1503 HÖ sè tù do
a
1
- 0,0161 .9752 Lao ®éng
a
2
- 0,7983*** .0001 Thu nhËp ngoµi
ch¨n nu«i
a
3
0,3253*** .0004 DiÖn tÝch chuång tr¹i
a
4
0,2049 .1180 Vèn l−u ®éng
a
5
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
2
, x
3
vµ x
5
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
5
(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
2
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
e
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
3
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
e
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
thay ®æi c¸c yÕu tè ¶nh h−íng, hé n«ng d©n cã
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
gian ®ñ dµi ®Ó c¸c hé cã thÓ yªn t©m ®Çu t−
vèn vµo ph¸t triÓn ch¨n nu«i l©u dµi.
3.3.2. T¨ng c−êng chuyÓn giao tiÕn bé kü
thuËt cho ng−êi d©n
B¶n th©n c¸c n«ng hé còng tù häc hái tõ
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
nu«i lîn ®Õn víi ng−êi d©n nh− th«ng qua c¸c
ho¹t ®éng khuyÕn n«ng, ng−êi d©n ®−îc tæ
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
chøc to¹ ®µm, trao ®æi víi ng−êi d©n vÒ ch¨n
nu«i lîn. Th«ng qua c¸c c«ng ty thøc ¨n ch¨n