intTypePromotion=3

Đánh giá hiệu quả kỹ thuật cho nghề đánh bắt cá ngừ đại dương của tỉnh Khánh Hòa

Chia sẻ: Thi Thi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:5

0
20
lượt xem
0
download

Đánh giá hiệu quả kỹ thuật cho nghề đánh bắt cá ngừ đại dương của tỉnh Khánh Hòa

Mô tả tài liệu
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nghiên cứu phân tích hiệu quả kỹ thuật cho các tàu khai thác cá ngừ đại dương tại tỉnh Khánh Hòa trong năm 2013 bằng phương pháp phân tích màng dữ liệu (DEA) theo mô hình tối thiểu hóa đầu vào. Kết quả nghiên cứu cho thấy nghề khai thác cá ngừ đại dương của Khánh Hòa đang sử dụng lãng phí các nguồn lực đầu vào, đặc biệt là nhóm tàu có công suất lớn.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Đánh giá hiệu quả kỹ thuật cho nghề đánh bắt cá ngừ đại dương của tỉnh Khánh Hòa

Tạp chí Khoa học - Công nghệ Thủy sản<br /> <br /> Số 2/2015<br /> <br /> THOÂNG BAÙO KHOA HOÏC<br /> <br /> ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ KỸ THUẬT CHO NGHỀ ĐÁNH BẮT CÁ NGỪ<br /> ĐẠI DƯƠNG CỦA TỈNH KHÁNH HÒA<br /> TECHNICAL EFFICIENCY ASSESSING FOR KHANH HOA OCEAN TUNA FISHERY<br /> Phạm Thị Thanh Bình1, Hoàng Thu Thủy2<br /> Ngày nhận bài: 04/02/2015; Ngày phản biện thông qua: 06/5/2015; Ngày duyệt đăng: 10/6/2015<br /> <br /> TÓM TẲT<br /> Nghiên cứu phân tích hiệu quả kỹ thuật cho các tàu khai thác cá ngừ đại dương tại tỉnh Khánh Hòa trong năm 2013<br /> bằng phương pháp phân tích màng dữ liệu (DEA) theo mô hình tối thiểu hóa đầu vào. Kết quả nghiên cứu cho thấy nghề<br /> khai thác cá ngừ đại dương của Khánh Hòa đang sử dụng lãng phí các nguồn lực đầu vào, đặc biệt là nhóm tàu có công<br /> suất lớn. Để gia tăng các hoạt động kinh tế của Việt Nam trên Biển đông một cách bền vững, Nhà nước, các nhà quản lý<br /> và các nhà khoa học cần đặc biệt chú trọng công tác nghiên cứu mẫu tàu, nguồn lợi, đầu tư cho đào tạo và huấn luyện ngư<br /> dân nhằm gia tăng hiệu quả sử dụng ngồn lực đầu vào của sản xuất, đặc biệt cho các tàu lớn.<br /> Từ khóa: hiệu quả kỹ thuật, Cá ngừ đại dương, Khánh Hòa, DEA<br /> <br /> ABSTRACT<br /> The study adopts Data Envelopment Analysis (DEA) method with input orientation to analyse technical efficiency for<br /> the ocean tuna fishery in 2003, Khanh Hoa province. The results indicate that inefficiency in input utilization still exists in<br /> the fleet, especially for vessels with large horse power’s engine. For a sustainable incease in fishing activities in East Sea,<br /> the Vietnamese government, managers and experts should focus on research about models of fishing vessels, tuna stock<br /> and fishing ground, training for fishermen to improve technical efficiency, especially for vessels with large horse power’s<br /> engine.<br /> Keywords: technical efficiency, Ocean tuna, Khanh Hoa, DEA<br /> <br /> I. ĐẶT VẤN ĐỀ<br /> Với sự hỗ trợ của Chương trình xa bờ giai đoạn<br /> 2000 - 2005, nghề khai thác cá ngừ đại dương là<br /> một trong số ít những nghề cá xa bờ của Việt Nam<br /> thành công về phương diện kinh tế (Long và các<br /> cộng sự, 2008). Tuy vậy, nhiều nghiên cứu cũng<br /> cảnh báo rằng việc khai thác cá ngừ đại dương ở<br /> Biển Đông đã tới mức bão hòa về mặt sinh học.<br /> Long và các cộng sự (2008) đưa ra bằng chứng cho<br /> thấy tín hiệu về đầu tư quá mức đã xuất hiện trong<br /> nghề câu cá ngừ đại dương ở Khánh Hòa [2]. Do<br /> vậy, việc tiếp tục nghiên cứu hiệu quả khai thác của<br /> nghề đánh bắt này là vấn đề đáng quan tâm.<br /> Thế giới đã và đang dịch chuyển mô hình phát<br /> triển từ “kinh tế nâu, brown economy” sang “kinh<br /> tế xanh, green economy”. Đây là bước chuyển tiếp<br /> <br /> 1<br /> <br /> cần thiết để từng bước tiến tới sự phát triển<br /> bền vững. Trong điều kiện dân số thế giới gia tăng<br /> và các nguồn tài nguyên thiên nhiên hữu hạn, việc<br /> phân tích hiệu quả sử dụng yếu tố đầu vào (còn<br /> được gọi là hiệu quả kỹ thuật - technical efficiency)<br /> để tìm cách gia tăng sản lượng đầu ra mà không<br /> phải sử dụng nhiều hơn các yếu tố đầu vào đang<br /> là một chủ đề được nhiều nhà khoa học, nhà hoạch<br /> định chính sách trên thế giới quan tâm. Farrel<br /> (1957) là người đầu tiên xây dựng một cách có hệ<br /> thống về lý thuyết này và hiện tại có hai cách tiếp<br /> cận phân tích chính là Data Envelopment Analysis<br /> (DEA) được khởi xướng bởi Charnes và các<br /> cộng sự (1978) và Stochastic Production Frontier<br /> (SPF) được phát triển bởi Battese và Coelli (1995)<br /> (trích dẫn theo [5&6]). Việc phân tích hiệu quả<br /> <br /> ThS. Phạm Thị Thanh Bình, 2 ThS. Hoàng Thu Thủy: Khoa Kinh tế - Trường Đại học Nha Trang<br /> <br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC NHA TRANG • 9<br /> <br /> Tạp chí Khoa học - Công nghệ Thủy sản<br /> sử dụng yếu tố đầu vào của các đơn vị sản xuất<br /> nhằm đề xuất các chính sách phát triển bền vững đã<br /> và đang được áp dụng rất rộng rãi trong các nghiên<br /> cứu về nghề cá. Cả hai cách tiếp cận phân tích<br /> DEA và SFA đều được áp dụng rất rộng rãi trong<br /> nghiên cứu thực nghiệm. Các nghiên cứu tiêu biểu,<br /> ví dụ như, Coglan và cộng tác viên (2009) [1] cho<br /> nghề lưới kéo tầng đáy ở vùng biển nước Anh;<br /> Sharma và Lueng (1999) [3] cho nghề câu ở vùng<br /> biển Hawaii, và Pascoe và các cộng sự (2003)<br /> [5&6] nghiên cứu một cách toàn diện cho các nghề<br /> cá ở Châu Âu.<br /> Mục tiêu của nghiên cứu này là: phân tích hiệu<br /> quả kỹ thuật (technical efficiency) của nghề khai<br /> thác cá ngừ đại dương, với bộ dữ liệu thu thập trong<br /> năm 2013, theo cách tiêp cận phân tích DEA để đề<br /> xuất một số khuyến nghị cho chính quyền và các<br /> chủ tàu nhằm từng bước phát triển nghề khai thác<br /> cá ngừ đại dương của Khánh Hòa bền vững.<br /> II. CƠ SỞ LÝ THUYẾT<br /> <br /> Số 2/2015<br /> trong trường hợp quy mô ảnh hưởng đến kết<br /> quả sản xuất (Variable Return to Scale - VRS).<br /> Cả hai mô hình DEACRS và DEAVRS đều được xây<br /> dựng với giả thiết tối thiểu hóa các yếu tố đầu vào<br /> mà không làm giảm sút đầu ra và tối đa hóa đầu ra<br /> dựa trên đầu vào có sẵn [5].<br /> Để so sánh phương pháp DEACRS và DEAVRS,<br /> ta xét điểm không đạt hiệu quả kỹ thuật P (hình 1).<br /> Sự không hiệu quả kỹ thuật theo mô hình phân tích<br /> màng dữ liệu tối thiểu hóa đầu vào trong trường<br /> hợp qui mô không ảnh hưởng đến kết quả sản xuất<br /> (CRS) của điểm P là một khoảng cách PPc. Trong<br /> khi đó, sự không hiệu quả kỹ thuật theo mô hình<br /> phân tích màng dữ liệu tối thiểu hóa đầu vào trong<br /> trường hợp qui mô ảnh hưởng đến kết quả sản xuất<br /> (VRS) chỉ là PPv. Sự khác biệt của hai mô hình đo<br /> lường này là do sự không hiệu quả về mặt qui mô.<br /> Các khái niệm này có thể chỉ rõ trong đo lường hiệu<br /> quả tỉ lệ như sau:<br /> TECRS = APc/ AP<br /> TEVRS = APv/ AP<br /> <br /> 1. Khái niệm về hiệu quả (Efficiency)<br /> Hiểu theo nghĩa rộng, hiệu quả thể hiện mối<br /> tương quan giữa các biến số đầu ra thu được<br /> (outputs) so với các biến số đầu vào (inputs) đã<br /> được sử dụng để tạo ra những kết quả đầu ra đó [5].<br /> Hiệu quả = Đầu ra /Đầu vào<br /> 2. Hiệu quả kỹ thuật (Technical efficiency)<br /> Hiệu quả kỹ thuật là tối thiểu hóa lượng các<br /> yếu tố đầu vào với đầu ra cho trước hoặc tối đa<br /> hóa các yếu tố đầu ra với lượng yếu tố đầu vào cho<br /> trước [5&6]. Có hai phương pháp đo lường hiệu quả<br /> kỹ thuật phổ biến là: phân tích màng dữ liệu (Data<br /> Envelopment Analysis - DEA) và phân tích đường<br /> biên ngẫu nhiên (Stochastic Production Frontier SPF), trong đó SFA sử dụng phương pháp tham số<br /> (parametric methods), DEA dựa theo phương pháp<br /> phi tham số (non - parametric methods) để ước<br /> lượng giới hạn khả năng sản xuất dựa trên các quan<br /> sát thực tế.<br /> Phương pháp DEA<br /> DEA lần đầu tiên được phát triển bởi Charnes,<br /> Cooper, và Rhodes vào năm 1978. Có hai phương<br /> pháp tiếp cận ước lượng giới hạn khả năng sản xuất<br /> là: phân tích màng dữ liệu trong trường hợp quy mô<br /> không ảnh hưởng đến kết quả sản xuất (Constant<br /> Return to Scale - CRS) và phân tích màng dữ liệu<br /> <br /> 10 • TRƯỜNG ĐẠI HỌC NHA TRANG<br /> <br /> Hình 1. Mô hình phân tích màng dữ liệu tối thiểu hóa<br /> đầu vào DEACRS và DEAVRS<br /> <br /> Do vậy, hệ số hiệu quả TECRS, TEVRS trong<br /> mô hình phân tích màng dữ liệu luôn nằm trong<br /> khoảng từ 0 đến 1.<br /> III. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU<br /> 1. Dữ liệu nghiên cứu<br /> 1.1. Địa bàn và qui mô nghiên cứu<br /> Đối tượng nghiên cứu là các tàu khai thác cá<br /> ngừ đại dương tỉnh Khánh Hòa năm 2013. Tổng số<br /> tàu trong tổng thể là 153 và mẫu nghiên cứu là 39<br /> (35,5%).<br /> 1.2. Phương pháp chọn mẫu nghiên cứu<br /> Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn<br /> giản bằng cách dựa vào danh sách các tàu được<br /> <br /> Tạp chí Khoa học - Công nghệ Thủy sản<br /> <br /> Số 2/2015<br /> Trong đó, TEi =<br /> <br /> cung cấp bởi Sở NN&PTNT Khánh Hòa, sau đó rút<br /> thăm ngẫu nhiên không lặp lại từ danh sách lập để<br /> chọn ra các tàu cần điều tra. Số liệu thu thập bằng<br /> phương pháp phỏng vấn trực tiếp chủ tàu.<br /> <br /> là thước đo vô hướng của<br /> <br /> hiệu quả kỹ thuật của tàu câu thứ thứ i. Phần mềm<br /> thống kê R được sử dụng để ước lượng kết quả.<br /> III. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN<br /> <br /> 2. Mô hình và phương pháp phân tích dữ liệu<br /> Các nghiên cứu trước đây trong nghề cá áp<br /> dụng phương pháp DEA, ví dụ như Coglan và<br /> cộng tác viên (2009) và Pascoe và các cộng sự<br /> (2003), thường lựa chọn cách tiếp cận tối thiểu<br /> hóa đầu vào với đầu ra không đổi vì: (i) trữ lượng<br /> nguồn lợi có hạn và (ii) dư thừa năng lực đánh<br /> bắt trong các nghề cá đang là vấn đề toàn cầu.<br /> Để khuyến cáo chính phủ và người dân trong việc<br /> đầu tư tàu đánh bắt xa bờ, bài viết này cũng thực<br /> hiện đo lường hiệu quả kỹ thuật theo hướng tối<br /> thiểu hóa các yếu tố đầu vào mà không làm giảm<br /> sút yếu tố đầu ra với mô hình DEA. Mô hình toán<br /> cụ thể như sau:<br /> Giả sử rằng có N tàu đánh bắt cá ngừ đại dương<br /> và sử dụng K yếu tố đầu vào. Đối với tàu thứ i (i = 1,<br /> 2,…, N), dữ liệu đầu vào và đầu ra được biểu diễn<br /> bằng các véc tơ cột là xi và yi . Dữ liệu cho tất cả các<br /> tàu được biểu diễn bởi ma trận K*N yếu tố đầu vào, X,<br /> và véc tơ cột đầu ra Y. Thông thường, trong sản xuất<br /> yếu tố quy mô thường được giả sử có ảnh hưởng đến<br /> kết quả sản xuất. Vì vậy, mô hình VRS DEA theo định<br /> hướng đầu vào cho tàu khai thác thứ i là:<br /> <br /> 1. Một số giá trị thống kê của các biến dùng<br /> trong phân tích<br /> Tiếp theo Sharma và Lueng (1999), và<br /> Pascoe và các cộng sự (2003), nghiên cứu này<br /> sử dụng 3 biến đầu vào của sản xuất là công<br /> suất máy tàu, lượng dầu sử dụng và số giờ lao<br /> động trên biển của mỗi tàu trong năm, 01 biến<br /> đầu ra là sản lượng khai thác trong năm. Công<br /> suất máy tàu được sử dụng làm biến đại diện<br /> cho tài sản đầu tư, vì thực sự, ở Việt Nam và các<br /> nước đang phát triển, mọi chính sách đang sử<br /> dụng công suất máy tàu để phân loại mức độ đầu<br /> tư. Hơn nữa, đối với các nghề khai thác cá di cư<br /> như cá ngừ, dầu là đầu vào có chi phí lớn nhất<br /> nên được chọn làm biến đại diện cho chi phí biến<br /> đổi. Cuối cùng, lao động trong hàm sản xuất được<br /> tính bằng số giờ lao động trên biển trong năm.<br /> Dữ liệu trữ lượng nguồn lợi không thực sự cần<br /> thiết với dữ liệu chéo khi các tàu được giả định<br /> là hoạt động trên cùng một ngư trường [5&6]. Đối<br /> với nghề cá ngừ đại dương của Khánh Hòa, một<br /> số giá trị thống kê của các biến dùng trong phân<br /> <br /> tích được thể hiện trong bảng 1.<br /> Bảng 1. Một số giá trị thống kê của các biến dùng trong phân tích<br /> STT<br /> <br /> Biến số<br /> <br /> Trung bình<br /> <br /> Nhỏ nhất<br /> <br /> Lớn nhất<br /> <br /> Độ lệch chuẩn<br /> <br /> 1.<br /> <br /> Công suất máy tàu (HP)<br /> <br /> 264,2<br /> <br /> 90<br /> <br /> 420<br /> <br /> 96,6<br /> <br /> 2.<br /> <br /> Dầu (nghìn lít)<br /> <br /> 37,7<br /> <br /> 10,2<br /> <br /> 55<br /> <br /> 8,2<br /> <br /> 3.<br /> <br /> Số giờ lao động trên biển (ngày)<br /> <br /> 1589,0<br /> <br /> 560<br /> <br /> 2200<br /> <br /> 266,6<br /> <br /> 5.<br /> <br /> Sản lượng (tấn)<br /> <br /> 20<br /> <br /> 5<br /> <br /> 32,5<br /> <br /> 4,9<br /> <br /> Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra.<br /> <br /> Các tàu cá tham gia đánh bắt cá ngừ đại dương<br /> của Khánh Hòa có công suất bình quân đạt 264,2<br /> HP, lớn nhất là 420 và nhỏ nhất là 90 HP, với độ<br /> lệch chuẩn là 96,6. Lao động trên các tàu đánh bắt<br /> cá ngừ đại dương trên biển của tỉnh Khánh Hòa<br /> trung bình: 1589,0 ngày, nhỏ nhất: 560 ngày, lớn<br /> nhất 2200 ngày trong năm đánh bắt 2013, với độ<br /> lệch chuẩn: 266,6; lượng dầu sử dụng trung bình:<br /> <br /> 37,7 nghìn lít, nhỏ nhất: 10,2 và lớn nhất là 55 nghìn<br /> lít, độ lệch chuẩn: 8,2; sản lượng trung bình: 20 tấn,<br /> nhỏ nhất: 5, lớn nhất: 32,5 tấn, độ lệch chuẩn: 4,9.<br /> 2. Hiệu quả kỹ thuật theo phương pháp DEA<br /> Kết quả nghiên cứu hiệu quả kỹ thuật (VRS)<br /> với giả định quy mô hoạt động của các tàu chưa đạt<br /> mức tối ưu về quy mô được trình bày như ở bảng 2.<br /> <br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC NHA TRANG • 11<br /> <br /> Tạp chí Khoa học - Công nghệ Thủy sản<br /> <br /> Số 2/2015<br /> <br /> Bảng 2. Hiệu quả kỹ thuật của các tàu khai thác cá ngừ đại dương<br /> Chỉ tiêu<br /> <br /> TEVRS<br /> <br /> 1. Tổng số tàu trong mẫu<br /> <br /> 39<br /> <br /> 2. Các tàu đạt hiệu quả kỹ thuật<br /> <br /> 8<br /> <br /> 3. Tỷ lệ các tàu đạt hiệu quả kỹ thuật (%)<br /> <br /> 20,51<br /> <br /> 4. Hệ số hiệu quả kỹ thuật (θ)<br /> - Trung bình<br /> <br /> 0,857<br /> <br /> - Độ lệch chuẩn<br /> <br /> 0,118<br /> <br /> - Khoảng biến thiên<br /> <br /> 0,579 – 1,000<br /> Số tàu<br /> <br /> 5. Phân nhóm hệ số hiệu quả kỹ thuật<br /> <br /> Tần số (%)<br /> <br />

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

Đồng bộ tài khoản