Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Thái độ rủi ro đối với lựa chọn nông sản canh tác của nông dân ở 2 tỉnh Vĩnh Long và Đồng Tháp

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HCM

LỜI CAM ĐOAN

Học viên xin cam đoan luận văn tốt nghiệp này là do tự bản thân thực hiện và

không sao chép các công trình nghiên cứu của người khác để làm công trình nghiên

cứu của chính mình. Các số liệu và kết luận nghiên cứu trình bày trong luận văn chưa NGUYỄN THÀNH PHÚ từng được công bố ở các nghiên cứu khác. Các thông tin thứ cấp sử dụng trong luận văn là có nguồn gốc và được trích dẫn rõ ràng. Tác giả hoàn toàn chịu trách nhiệm về

tính xác thực và nguyên bản của luận văn.

Học viên

THÁI ĐỘ RỦI RO ĐỐI VỚI LỰA CHỌN NÔNG SẢN CANH TÁC CỦA NÔNG DÂN Ở 2 TỈNH VĨNH LONG VÀ ĐỒNG THÁP Nguyễn Thành Phú

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. HỒ CHÍ MINH NĂM 2016

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HCM

NGUYỄN THÀNH PHÚ

THÁI ĐỘ RỦI RO ĐỐI VỚI LỰA CHỌN NÔNG SẢN CANH TÁC CỦA NÔNG DÂN Ở 2 TỈNH VĨNH LONG VÀ ĐỒNG THÁP

CHUYÊN NGÀNH: KINH TẾ PHÁT TRIỂN MÃ NGÀNH: 60310105 LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. PHẠM KHÁNH NAM

TP. HỒ CHÍ MINH NĂM 2016

LỜI CAM ĐOAN

Học viên xin cam đoan luận văn: Sự yêu thích rủi ro đối với lựa chọn nông sản

canh tác của người nông dân ĐBSCL là công trình nghiên cứu của riêng mình, có sự

hướng dẫn hỗ trợ từ người hướng dẫn khoa học là TS. Phạm Khánh Nam. Các nội

dung và kết quả nghiên cứu trong đề tài này là trung thực và chưa từng được công bố

trong bất cứ công trình khoa học nào khác. Những số liệu trong các bảng biểu phục vụ

cho việc phân tích, nhận xét, đánh giá được chính tác giả thu thập từ các nguồn khác

nhau có trích dẫn rõ ràng.

Học viên hoàn toàn chịu trách nhiệm về tính xác thực và nguyên bản của luận văn

trước Hội đồng cũng như kết quả luận văn của mình.

TP. Hồ Chí Minh, ngày tháng năm 2016

Nguyễn Thành Phú

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN

MỤC LỤC

DANH MỤC VIẾT TẮT

DANH MỤC CÁC HÌNH

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU ................................................................................. 1

1.1 VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU. .............................................................................. 1

1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU. ......................................................................... 2

1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu. ................................................................................. 2

1.2.2 Câu hỏi nghiên cứu. ................................................................................... 2

1.3 PHẠM VI & ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU. ............................................... 3

1.4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU. ................................................................ 3

1.5 CẤU TRÚC CỦA LUẬN VĂN. .................................................................... 3

CHƯƠNG II: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT. ..................................................... 5

2.1 CƠ SỞ LÝ THUYẾT. .................................................................................... 5

2.1.1 Định nghĩa rủi ro. ....................................................................................... 5

2.1.2 Lý thuyết hữu dụng. ................................................................................... 5

2.1.3 Lý thuyết hữu dụng kỳ vọng. .................................................................... 6

2.1.4 Lý thuyết triển vọng . ................................................................................. 8

2.1.5 Các phương pháp đo lường rủi ro. ........................................................... 11

2.2 LƯỢC KHẢO CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM........................... 16

CHƯƠNG III: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU. ......................................... 21

3.1 KHUNG PHÂN TÍCH. ................................................................................ 21

3.2 MÔ HÌNH KINH TẾ HỌC ........................................................................ 24

3.3 MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG. .................................................................. 27

3.4 THIẾT KẾ TRÒ CHƠI. .............................................................................. 29

3.5 DỮ LIỆU. ..................................................................................................... 32

CHƯƠNG IV: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU. ..................................................... 35

4.1 TỔNG QUAN VỀ CÂY LÚA, KHOAI Ở KHU VỰC ĐBSCL. .............. 35

4.1.1 Lúa............................................................................................................ 35

4.1.2 Khoai lang. ............................................................................................... 37

4.1.3 So sánh lợi nhuận của lúa và khoai lang tím Nhật................................... 38

4.2 THỐNG KÊ MIÊU TẢ. ............................................................................... 41

4.2.1 So sánh đặc điểm kinh tế xã hội của hộ trồng lúa và khoai. .................... 41

4.2.2 Thống kê miêu tả các biến trong mô hình. .............................................. 44

4.3 THÁI ĐỘ RỦI RO CỦA NGƯỜI NÔNG DÂN ........................................ 45

4.4 KẾT QUẢ HỒI QUI .................................................................................... 50

CHƯƠNG V: KẾT LUẬN ............................................................................... 56

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

BART: Phương pháp đo lường rủi ro bằng bóng hơi giả định.

CRRA: Hằng số e ngại rủi ro tương đối.

ĐBSCL: Đồng bằng sông Cửu Long.

ĐBSH: Đồng bằng sông Hồng.

IR 50404: Giống lúa được chọn lọc của tập đoàn nhập nội IRRI.

MPL: Phương pháp đo lường rủi ro bằng danh sách giá tổng hợp.

NN & PTNT: Nông nghiệp và phát triển nông thôn.

ROSCAs: Tính dụng phi chính thức khu vực nông thôn (hụi).

TCN: Mô hình đo lường rủi ro của Nakata và cộng sự năm 2005.

DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 2.1: Thái độ e ngại rủi ro ............................................................................. 6

Hình 2.2: Thái độ trung lập với rủi ro .................................................................. 7

Hình 2.3: Thái độ ưa thích với rủi ro .................................................................... 7

Hình 2.4: Hàm giá trị giả định .............................................................................. 9

Hình 2.5: Hàm trọng số giả định. ....................................................................... 10

Hình 3.1: Khung phân tích của nghiên cứu ........................................................ 23

Hình 4.1: Diện tích lúa cả nước – ĐBSCL ........................................................ 35

Hình 4.2: Sản lượng lúa cả nước – ĐBSCL ...................................................... 36

Hình 4.3: Diện tích khoai lang cả nước – ĐBSCL ............................................. 37

Hình 4.4: Sản lượng khoai lang cả nước – ĐBSCL .......................................... 38

Hình 4.5: So sánh tỉ lệ nữ giới của hộ trồng lúa và khoai .................................. 41

Hình 4.6: So sánh tuổi trung bình của hộ trồng lúa và hộ trồng khoai .............. 42

Hình 4.7: So sánh trình độ giáo dục của hộ trồng lúa và hộ trồng khoai ........... 42

Hình 4.8: So sánh số lao động của hộ trồng lúa và hộ trồng khoai .................... 43

Hình 4.9: So sánh diện tích đất của hộ trồng lúa và hộ trồng khoai .................. 44

Hình 4.10 : Điểm chuyển trong dãy số 1 và 2 .................................................... 49

Hình 4.11 : Điểm chuyển trong dãy số 3 ............................................................ 50

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1: Thang đo của Holt và Laury (2002) .................................................. 15

Bảng 3.1: Trò chơi xổ số .................................................................................... 30

Bảng 3.2: Bảng miêu tả biến số .......................................................................... 32

Bảng 4.1: Lợi nhuận của lúa .............................................................................. 39

Bảng 4.2: Lợi nhuận của khoai lang tím Nhật .................................................. 40

Bảng 4.3: Thống kê miêu tả của các biến trong mô hình ................................... 45

Bảng 4.4: Giá trị σ .............................................................................................. 47

Bảng 4.5: Giá trị α .............................................................................................. 47

Bảng 4.6: Giá trị λ .............................................................................................. 48

Bảng 4.7: Ma trận hệ số tương quan của các biến trong mô hình ...................... 51

Bảng 4.8: Kết quả hồi qui, tác động biên và sai số chuẩn .................................. 54

Bảng 4.9: Kết quả kiểm định mức độ phù hợp của mô hình ............................. 55

CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU

1.1. VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

Theo quan điểm xã hội xưa, người nông dân nông thôn Việt Nam vốn chất phác

thích ăn chắc mặc bền, nghĩa là theo kinh tế học hiện đại đây là nhóm người có xu

hướng không yêu thích rủi ro hay ghét rủi ro. Nhưng cuộc sống ngày càng thay đổi

theo hướng hiện đại, khoảng cách nông thôn và thành thị ngày càng rút ngắn, họ ngày

nay có nhiều cơ hội tiếp cận với thông tin hiện đại, hiểu biết ngày càng nâng cao. Như

vậy quan niệm đó có còn thật sự đúng? Để trả lời cho câu hỏi này người nghiên cứu sẽ

tiến hành nghiên cứu hành vi của người nông dân đối với rủi ro, đó là lý do đề tài này

được thực hiên.

Thật ra vấn đề nghiên cứu này không mới, đã từng được nghiên cứu trước đây bởi

các nghiên cứu như: Tanaka, Camerer và Quang Nguyen (2005) và (2010) sử dụng

phương pháp danh sách giá tổng hợp MPL để đo lường rủi ro của người nông dân Việt

Nam với trò chơi trả thưởng bằng tiền thật, Phạm Khánh Nam (2013) xem xét thái độ

của người nông dân đối với rủi ro lũ lụt khu vực tỉnh An Giang.

Do đó trong nghiên cứu này ngoài xem xét thái độ của nông dân đối với sự yêu

thích rủi ro, còn xem xét thái độ với rủi ro có tác động đến lựa chọn nông sản canh tác

của họ hay không mà ở đây là 2 nhóm nông sản tiêu biểu, nhóm 1 có năng suất không

cao nhưng giá cả ít biến động mang đến lợi nhuận không nhiều nhưng ổn định, nhóm 2

có năng suất cao nhưng giá cả biến động mạnh nên có thể thu lợi nhuận rất cao hoặc

thua lỗ.

Trong nghiên cứu này sử dụng cây lúa và khoai lang tím Nhật đại diện cho 2 nhóm

nông sản trên. Lúa cho lợi nhuận không cao khoảng 5 triệu – 15 triêu/ha/vụ, loại khoai

này có thể lãi cao 50 triệu – 200 triệu/ha/vụ.Tuy nhiên trồng loại nông sản này cũng

tiềm ẩn nhiều rủi ro như vốn đầu tư cao, thị trường tiêu thụ không ở trong nước vì

được bán hầu hết cho thương lái Trung Quốc nên giá cả biến động lớn. Việc chuyển

đổi từ trồng lúa sang loại nông sản này có thể làm người nông dân có thu nhập tăng lên

trông thấy nhưng cũng có thể làm cho họ bị lổ thay vì trồng lúa cho lợi nhuận thấp hơn

nhưng có tính ổn định cao.

Quyết định trong hoạt động nông nghiệp của nông dân, như chọn loại nông sản

canh tác, chọn phương thức canh tác, ứng dụng tiến bộ khoa học vào sản xuất v.v.,

không những phụ thuộc vào điều kiện đất đai và thị trường mà còn có thể bị ảnh

hưởng bởi cách suy nghĩ và tâm lý của nông dân. Thái độ đối với rủi ro của nông dân

có thể là một yếu tố tác động quan trọng đến quyết định sản xuất của nông dân.

Nghiên cứu về vấn đề này có thể giúp hiểu hơn về cách thức ra quyết định của nông

dân, từ đó định hình những chính sách phù hợp nhằm giúp nông dân sử dụng tốt nhất

nguồn lực của mình, tạo ra sản phẩm một cách hiệu quả.

1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

1.2.1.Mục tiêu nghiên cứu

Luận văn có 2 mục tiêu nghiên cứu:

Thứ nhất, đo lường thái độ của người nông dân đối với rủi ro (sự yêu thích rủi ro).

Thứ hai, phân tích tác động của sự yêu thích rủi ro đến người nông dân trong việc

họ lựa chọn trồng lúa hay trồng khoai.

Ngoài ra luận văn cũng xem xét những tác động khác đối với việc lựa chọn này như

tuổi, giới tính chủ hộ, trình độ học vấn cũng như số lượng lao động trong hộ, lượng đất

canh tác, từ đó hiểu rõ hơn về vấn đề nghiên cứu giúp ích cho các gợi ý chính sách

cũng như gợi ý cho những nghiên cứu trong tương lai.

1.2.2.Câu hỏi nghiên cứu

Người nông dân có thái độ như thế nào đối với rủi ro? Có phải những nông dân

thích rủi ro sẽ trồng khoai còn những người không thích rủi ro sẽ trồng lúa hay không?

Câu hỏi này cũng đã được trả lời trong các nghiên cứu trước đó là rủi ro có tác động

đến hành vi của người nông dân. Nếu kết quả nghiên cứu trả lời là có thì nó sẽ góp

phần củng cố thêm những nghiên cứu trước, nếu không thì sẽ gợi mở một hướng đối

lập cho những nghiên cứu tương tự ở không gian và điều kiện Việt Nam.

1.3. PHẠM VI & ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu hành vi lựa chọn nông sản canh tác của người nông dân dưới tác động

rủi ro ở 2 tỉnh Vĩnh Long và Đồng Tháp của Đồng Bằng Sông Cửa Long thuộc miền

Nam Việt Nam, đối tượng khảo sát là các hộ nông dân ở 3 xã: xã Tân Phú - huyện

Châu Thành - tỉnh Đồng Tháp, xã Tân Thành, Tân Lược - huyện Bình Tân - tỉnh Vĩnh

Long. Mẫu được lấy ngẫu nhiên bằng khảo sát và phỏng vấn trực tiếp ở 3 xã, với mẫu

là 140 quan sát, thời gian thực hiện từ ngày 01 tháng 06 năm 2015 đến ngày 30 tháng

11 năm 2015.

1.4. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu này sử dụng lý thuyết triển vọng của Kahneman và Tversky (1979),

phát triển lý thuyết triển vọng của Kahneman và Tverrsky (1992) kết hợp với cách đo

lường sự yêu thích rủi ro và ác cảm mất mát bằng phương pháp danh sách giá tổng hợp

thông qua thiết kế trò chơi của Tanaka et al (2010) được mô tả chi tiết ở chương 2 của

nghiên cứu này. Sau đó sử dụng mô hình hồi qui Logit để xem xét tác động của rủi ro

đến việc lựa chọn nông sản trong sản xuất của họ.

1.5 CẤU TRÚC CỦA LUẬN VĂN

Luận văn được trình bài trong nghiên cứu này gồm 5 chương.

Chương 1: Giới thiệu sơ lược những vấn đề cơ bản của đề tài như lý do nghiên cứu,

mục tiêu nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và cấu trúc của

luận văn.

Chương 2: Trình bài các lý thuyết liên quan đến nghiên cứu, mô tả các phương

pháp, cách thức đo lường rủi ro phổ biến đồng thời tóm lược các nghiên cứu có liên

quan đến đề tài.

Chương 3: Trình bài phương pháp nghiên cứu của đề tài bao gồm: mô hình kinh tế

học, mô hình kinh tế lượng, khung phân tích, dữ liệu và mô tả các biến số trong mô

hình nghiên cứu.

Chương 4: Trình bài sơ lược về 2 loại cây trồng trong đề tài nghiên cứu, phân tích

thái độ của người nông dân đối với rủi ro, qua thống kê mô tả và kết quả hồi qui.

Chương 5: Kết luận của nghiên cứu, đưa ra hàm ý chính sách, trình bài những hạn

chế của nghiên cứu.

Tóm tắt chương 1:

Trong chương này trình bài lý do chọn lựa đề tài nghiên cứu xuất phát từ thực tế có

thực ở khu vực ĐBSCL mà người nông dân đang gặp phải, đó là sự bấp bênh về giá cả

nông sản đẩy người nông dân đối mặt với rủi ro trong sản xuất , chương này cũng trình

bài khái quát về mục tiêu, câu hỏi cũng như đối tượng nghiên cứu của đề tài, giới thiệu

khái quát đề tài.

CHƯƠNG II: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT

2.1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1.1. Định nghĩa rủi ro

Theo Frank Knight (1921) rủi ro là các bất trắc có thể đo lường được. Theo Allan

Willett (1951) rủi ro là một bất trắc cụ thể liên quan đến một biến cố xuất hiện không

mong đợi. Theo Irving Preffer (1956) rủi ro là tổng hợp của các ngẫu nhiên mà có thể

đo lường được thông qua các xác suất của nó. Các định nghĩa điều cho thấy rằng rủi ro

là sự không chắc chắc và có thể đo lường được.

2.1.2 .Lý thuyết hữu dụng

Đây là một lý thuyết quen thuộc, hữu dụng là sự thoả mãn của con người, được ký

hiệu là U. TU là tổng hữu dụng bằng tổng tất cả các hữu dụng.

Trong lý thuyết này hành vi của con người là hợp lý nghĩa là thích nhiều hơn ít, và

con người luôn muốn tối đa hoá hữu dụng của bản thân, ngoài ra còn có giả thuyết là

sở thích có tính bắc cầu (thích A hơn B, thích B hơn C thì thích A hơn C) và hàng hoá

có thể chia nhỏ.

Hàm hữu dụng thể hiện mối quan hệ giữa số lượng hàng hoá, dịch vụ và mức độ

thoả mãn của cá nhân đạt được khi tiêu dùng các loại hàng hoá và dịch vụ đem lại.

Hàm hữu dụng có dạng như sau: U = U( X, Y)

Trong đó U là hữu dụng của cá nhân và X, Y là số lượng hàng hoá dịch vụ. Với

cùng một mức hữu dụng như nhau ta có các kết hợp khác nhau về số lượng các loại

hàng hoá dịch vụ thể hiện sự đánh đổi khi tăng, giảm một lượng hàng hoá này dẫn đến

giảm, tăng một lượng hàng hoá khác.

2.1.3 .Lý thuyết hữu dụng kỳ vọng

Lý thuyết hữu dụng kỳ vọng được phát triển bới Bernoulli năm 1738. Trong lý

thuyết này ông đề cặp đến các vấn đề sau:

. Hữu dụng kỳ vọng là tổng của các hữu dụng mà mỗi hữu dụng là tích của các kỳ

vọng và xác suất của nó. Và giá trị của kỳ vọng là giá trị bằng tiền sau cùng của nó.

. Hữu dụng kỳ vọng được chấp nhận sự kết hợp của tài sản với điều kiện một giá trị

của tổng kỳ vọng sau cùng của các hữu dụng kết hợp với tài sản lớn hơn tổng hữu

dụng của các tài sản riêng lẻ.

. Cá nhân có hữu dụng kỳ vọng về giá trị của một xổ số lớn hơn kỳ vọng thực tế của

u(w)

nó thì người này e ngại rủi ro, cá nhân này có hàm hữu dụng dạng lõm.

Hình 2.1: Thái độ e ngại rủi ro Nguồn: Pindyck và Rubinfeld (1989)

Cá nhân có hữu dụng kỳ vọng về giá trị một xổ số bằng với thực tế của nó thì cá

u(w)

nhân này trung lập với rủi ro và hàm hữu dụng của cá nhân sẽ có dạng tuyến tính.

Hình2.2: Thái độ trung lập với rủi ro Nguồn: Pindyck và Rubinfeld ,1989 . Cá nhân có hữu dụng kỳ vọng về giá trị của một xổ số nhỏ hơn giá trị thực tế của

u(w)

nó thì cá nhân đó yêu thích rủi ro và có hàm hữu dụng kỳ vọng dạng lồi.

Hình2.3: Thái độ ưa thích với rủi ro Nguồn: Pindyck và Rubinfeld ,1989

2.1.4. Lý thuyết triển vọng

Lý thuyết này được nghiên cứu bới D. Kahneman và A. Tversky năm 1979 , lý

thuyết này nghiên cứu hành vi của con người đối với rủi ro trong thực tế là sự phản

bác cũng như bổ sung cho lý thuyết hữu dụng kỳ vọng ra đời trước đó.

Theo D. Kahneman và A. Tversky (1979) lý thuyết hữu dụng kỳ vọng nêu lên 3

vấn đề trọng tâm mà ông cho rằng không thể giải thích thoả đáng hành vi của cá nhân

khi đối mặt với rủi ro trong thực tế:

(i) Kỳ vọng: U( , ;…..; , )= u( )+…+ u( ). Vấn đề này là

xem tổng triển vọng bằng tổng các hữu dụng của các kỳ vọng của chúng.

(ii) Sự kết hợp tài sản : ( , ;…..; , ) được chấp nhận với tài sản w nếu

U(w+ , ;…..;w+ , ) > u(w) Nghĩa là một triển vọng được chấp

nhận nếu kết quả của hữu dụng từ việc cộng thêm tài sản vượt trội hơn hữu

dụng của các tài sản riêng lẻ. Vì thế mà phạm vi định nghĩa của hàm hữu

dụng là tài sản sau cùng hơn là phần lời và phần lỗ.

(iii) E ngại rủi ro: u là một hàm lõm (u”<0). Là một cá nhân e ngại rủi ro nếu

anh ta thích triển vọng chắc chắn (x) hơn với bất kỳ một triển vọng rủi ro

với giá trị kỳ vọng (x).

Bằng các các chứng cứ thu được trong thực nghiệm cũng như các phản biện trước

đây của lý thuyết hữu dụng kỳ vọng 2 tác giả đưa ra 16 vấn đề khác nhau cùng các

hiệu ứng chống lại 3 vấn đề trên đồng thời đưa ra lý thuyết thay thế trong việc ra quyết

định bị ảnh hưởng bới các rủi ro của con người là lý thuyết triển vọng với các điểm

khác biệt chính như sau:

.Cá nhân không phải luôn luôn e ngại rủi ro, nó tuỳ thuộc vào bản chất của triển

vọng được lựa chọn, các thí nghiệm trên thực tế chỉ ra rằng con người lựa chọn sự

chắc chắn trong các tình huống triển vọng tích cực (trong miền lời), và đi tìm kiếm rủi

ro trong các triển vọng tiêu cực được lựa chọn (trong miền lỗ).

. Cám xúc của con người là khác nhau đối với một giá trị như nhau trong 2 phạm vi

mất mát và thu được, cảm xúc mạnh hơn trong trường hợp mất mát so với thu được.

Do đó con người e ngại rủi ro.

. Con người đánh giá lời và lỗ dựa trên mức tham chiếu ứng với từng hoàn cảnh cụ

thể.

. Hàm hữu dụng triển vọng là một hàm lõm ở phần lời và lồi ở phần lỗ và phẩn lỗ có

độ dốc lớn hơn. (hình 2.4)

GIÁ TRỊ

MẤT MÁT THU ĐƯỢC

Hình 2.4: Hàm giá trị giả định. Nguồn: D. Kahneman và A. Tversky (1979).

. Trọng số quyết định π không tuân theo các quy luật của xác suất và cũng không

nên được hiểu như là sự đo lường của trình độ hay sự tin cậy.

. Dạng hàm của trọng số là phi tuyến tính (lồi) trong khoảng (0;1), và độ dốc của nó

trong khoảng (0;1) được xem như sự đo lường độ nhảy cảm của sở thích rủi ro đối với

sự thay đổi của xác suất ( hình 2.6).

Ví dụ về sự phi tuyến tính của trọng số là trường hợp tham gia trò chơi “cò quay

Nga” với 4 viên đạn trong 6 lổ của ổ đạn, người chơi sẵn sàng trả cho việc giảm xuống

từ 4 viên đạn còn 3 viên ít hơn việc trả cho 1 viên xuống còn không. Mặc dù xác suất

là như nhau cho mỗi lần giảm xuống bằng 1/6.

Ị

1.0

) p ( π H N Đ T Ế Y U Q Ố S G N Ọ R T

0.5

0 1.0 0.5

XÁC SUẤT: p \

Hình 2. 5: Hàm trọng số giả định. Nguồn: D. Kahneman và A. Tversky (1979).

Trong công thức toán học về hữu dụng triển vọng tác giả cho rằng quyết định của

con người đối với rủi ro gồm có 2 giai đoạn, giai đoạn đầu là “biên tập” là giai đoạn

mà cá nhân khái quát các tình huống như là một sự “suy tính” .Tiếp theo là giai đoạn

quyết định, cá nhân sẽ lựa chọn triển vọng được cho là có giá trị cao nhất, giai đoạn

này gồm 2 “thành phần” có tính kết hợp tạo ra, một là π liên kết với p – một trọng số

quyết định π(p) phản ảnh tác động của xác suất p bao trùm toàn bộ tất cả các giá trị

của triển vọng. Hai là v ấn định mỗi kết quả x một số v(x) phản ảnh giá trị khách quan

của kết quả đó mang lại.

Từ đó phương trình cơ bản của lý thuyết này được trình bài như là sự kết hợp của π

và v để xác định trên tất cả các giá trị của triển vọng thông thường.

- Nếu (x,p,y,q) là triển vọng thông thường vời cả p+q < 1 hoặc x ≥ 0≥ y ; y ≥ 0 ≥ x

thì phương trình triển vọng có dạng.

V(x,p;y,q) = π(p)v(x) + π(q)v(y) (1)

Tại v(0) = 0, π(0) = 0 và π(1) = 1 (với V: định nghĩa là triển vọng ; v: định nghĩa

là kết quả ). Triển vọng là chắc chắn V(x,1,0) = V(x) = v(x)

- Nếu p + q = 1 và x > y > 0 hay x < y < 0 thì phương trình có dạng:

V(x,p;y,q) = v(y) + π(p)[v(x) - v(y)] (2)

Như vậy lý thuyết triển vọng của D.Kahneman và A.Tversky (1979) đã giải thích

được hành vi của con người đối với rủi ro mà lý thuyết trước đó không lý giải hết được

tạo điều kiện cho những nghiên cứu thực nghiệm về hành vi con người đối với rủi ro

về sau có nhiều thuận lợi hơn.

2.1.5. Các phương pháp đo lường rủi ro

Liên quan đến phản ứng của cá nhân đối với rủi ro hay sự yêu thích rủi ro, ghét rủi

ro hoặc trung lập với rủi ro các nhà kinh tế học có nhiều nghiên cứu thực nghiệm với

các cách thức đo lường nó một cách khác nhau. Tuy nhiên nhìn chung có một số

phương pháp sau theo Gary Charness, Uri Gneezy và Alex Imas (2012)

. Phân tích rủi ro bằng mô hình hoá bóng hơi (BART): Trong mô hình này sự yêu

thích rủi ro sẽ được đo lường bằng cách cho cá nhân chơi trò chơi bơm các quả bóng

có màu khác nhau trên máy tính Lejuez et al. (2002), các quả bóng được bơm lần lượt,

mỗi lần bơm thì quả bóng sẽ to hơn đồng nghĩa với số tiền dự trữ tạm thời trong đó sẽ

tăng lên cho đến khi quả bóng nổ khi đó số tiền dự trữ sẽ mất hết, dĩ nhiên người chơi

sẽ được quyền dừng bơm để nhận được số tiền quả bóng đang dự trữ và chuyển vào tài

khoản vĩnh viễn để tiếp tục chơi với quả bóng khác. Trong trò chơi này người chơi sẽ

không biết mức dự trữ tối đa của mỗi quả bóng là bao nhiêu đồng nghĩa với việc

không biết khi nào sẽ phát nổ, như vậy càng bơm quả bóng lớn hơn thì xác suất đối với

rủi ro mất tiền càng cao, do đó người thích rủi ro sẽ muốn bơm nhiều hơn trong khi đó

người ngại rủi ro sẽ bơm ít hơn, sau đó nhà nghiên cứu sẽ lấy số trung bình của máy

bơm không bao gồm trường hợp bóng bay bị nổ là giá trị điều chỉnh tương ứng với sở

thích rủi ro của nhân.

. Phương pháp bảng câu hỏi: Đây là phương pháp đo lường yêu thích rủi ro bằng

bảng câu hỏi có thang điểm 10, với 1 là hoàn toàn không mong muốn và 10 là mong

muốn hoàn toàn, nó gợi ra những yêu thích rủi ro và cá nhân tự báo cáo xu hướng rủi

ro của chính mình, phương pháp này được thực hiện với các câu hỏi thuộc nhiều lĩnh

vực khác nhau tuỳ theo mong muốn của người nghiên cứu.

. Phương pháp Gneezy và Potters (1997): Phương pháp cung cấp một biện pháp ưu

đãi về rủi ro mà ở đó người tham gia trò chơi đầu tư tài chính sẽ được trả tiền thật bằng

khoảng tiền ban đầu cộng cho khoảng đầu tư sinh lời hoặc lỗ sau khi kết thúc trò chơi.

Ban đầu người chơi sẽ được cung cấp X đồng tiền, sau đó người chơi sẽ được hỏi đầu

tư số tiền là bao nhiêu, giả sử là x thì cổ tức đầu tư mang lại sẽ là kx (k>1) với xác suất

là p và xác suất lỗ sẽ là q với p+q = 1. Như vậy mức tiền nhận được sau cũng sẽ là (X -

x + kx) đồng với xác suất p, và (X - x) đồng với xác suất là q=1- p. Và trong mọi lựa

chọn p và k được tính toán sao cho k*p >1 làm cho các quyết định đầu tư có mức cổ

tức cao hơn kỳ vọng của việc không đầu tư gì cả. Như vậy người có sở thích rủi ro

càng cao sẽ đầu tư càng nhiều, người trung lập với rủi ro và ghét rủi ro sẽ có mức đầu

tư thấp hơn. Từ đó sẽ dễ dàng để người chơi bộc lộ sở thích rủi ro của bản thân.

. Phương pháp Eckel và Grossman : Đây là phương pháp gợi mở sở thích rủi ro

của các tác nhân thông qua các lựa chọn không đồng nhất, ở các mức lựa chọn khác

nhau theo thứ tự tăng dần của các mức lựa chọn có phương sai lớn hơn với xác suất

không đổi trong đó khả năng xảy ra của 2 phương án luôn là 50% - 50% và người chơi

chỉ được lựa chọn 1 trong 2 phương án, các mức lựa chọn được xây dựng nhiều hay ít

và thuộc các lĩnh vực khác nhau do thiết kế của nhà nghiên cứu, được phát triển bởi

Eckel và Grossman (2002). Ví dụ trong Fredrik Carlsson et al. (2012) họ xây dựng trò

chơi thực nghiêm là việc lựa chọn nuôi 2 giống heo có năng suất trung bình là như

nhau nhưng phương sai năng suất là khác nhau do yếu tố bệnh tật đối với giống có

phương sai năng suất lớn hơn, tác giả xây dựng các cặp phương án riêng biệt A - B để

người được khảo sát lựa chọn tuần tự. Trong thí nghiệm này phương án A được giữ

nguyên và phương án B được thiết kế rủi ro tăng dần ở các mức lựa chọn từ đó giả

định rằng người chơi chọn phương án A ở mức đầu tiên thì không thể lựa chọn phương

án B ở mức tiếp theo, nếu chọn phương án A thì trò chơi chấm dứt và được hiểu người

chơi luôn lựa chọn phướng án A trong tất cả các mức, trong nghiên cứu này hữu dụng

), γ đo lường được đại diện bởi dạng hàm U= v ( x , r ) = v ( x , x - ) với v = (

chấp nhận xác suất biên.

.Phương pháp danh sách giá tổng hợp (MPL): Phương pháp này được phát triển

đầu tiên bởi Binswanger (1981) để xem xét rủi ro của người nông dân Ấn Độ là lựa

chọn giữa những canh bạc có mức rủi ro khác nhau, và dựa vào cách lựa chọn của cá

nhân để đo lường yêu thích rủi ro của họ, phương pháp này cũng tìm thấy trong việc

xem xét giữa giàu nghèo, chính trị và độ yêu thích rủi ro của nông dân Việt Nam

(Tanaka et al. 2005) , xem xét rủi ro và sở thích theo thời gian với dữ liệu là hộ gia

đình nông dân Việt Nam (Tanaka et al. 2010) hay xem xét mối quan hệ giữa yêu thích

rủi ro và việc sử dụng thuốc trừ sâu của nông dân Trung Quốc (Liu và Huang 2010).

Đây là một phương pháp khơi gợi sự yêu thích rủi ro có cách thức đơn giản dễ thực

hiện thông qua các lựa chọn trong trò chơi các canh bạc, nó cho thấy có sự liên hệ giữa

các đặc điểm cá nhân với hành vi đối với rủi ro trong thực tế theo Gary Charness và

các cộng sự (2013). Phương pháp này được phổ biến rộng rãi được thực hiện trong

nhiều nghiên cứu, tiêu biểu là Holt và Laury (2002) ở nghiên cứu này xây dựng trò

chơi với 10 canh bạc được sắp xếp theo các cột với 2 lựa chọn A – B (bảng 2.1).

Trong trò chơi xổ số này các canh bạc có mức thưởng không thay đổi với lựa chọn

A lần lượt là 2$ và 1.6$ lựa chọn B là 3.85$ và 0.1$, các canh bạc khác nhau là do xác

suất nhận được phần thưởng thay đổi với giả thuyết là người chơi hiểu được thông tin

từ trò chơi thì người có lựa chọn theo hữu dụng tối ưu sẽ chọn A cho canh bạc đầu tiên

và lựa chon B cho canh bạc sau cùng với xác suất chắc chắn sẽ nhận được 3.85$, như

vậy sự khác nhau của mỗi cá nhân tham gia trò chơi nằm ở việc khi nào họ sẽ chuyển

chọn lựa từ A sang B, các cá nhân khác nhau sẽ có điểm chuyển khác nhau một cách

ngẫu nhiên theo sở thích rủi ro của họ. Từ giả thuyết hằng số e ngại rủi ro tương đối

(CRRA) các điểm chuyển đổi là các mốc để đo lường khoảng e ngại rủi ro của từng cá

nhân, ví dụ một người lựa chọn chuyển ở canh bạc số 5 là người có mức e ngại rủi ro

trung lập có khoảng r (φ, ω).

Trong trò chơi ở trên có nhiều trường hợp chỉ lựa chọn A hoặc lựa chọn B ở một

mức rồi quay lại lựa chọn A ở mức chuyển thấp hơn, điều này là không thực sự hợp lý

có nguyên nhân khách quan từ sự thiếu quan tâm thực sự trò chơi cũng như hạn chế về

trình độ học vấn. Vấn đề này gây trở ngại cho công việc lấy mẫu của các nhà nghiên

cứu, Anderson và các cộng sự (2010) đã khắc phục vấn đề này bằng thiết kế trò chơi

xổ số có phần khác hơn so với Holt và Laury (2002) ở thông báo 1 điểm chuyển đổi

duy nhất từ A sang B, không thay đổi xác suất nhận thưởng ở cả lựa chọn A và B, mà

thay đổi số tiền nhận thưởng ở lựa chọn B. Kỹ thuật này được sử dụng trong nghiên

cứu về sở thích của người nông dân Việt Nam bởi Tanaka và các đồng sự (2005, 2010)

cũng như nghiên cứu về việc sử dụng thuốc trừ sâu đối với rủi ro của nông dân Trung

Quốc bởi Liu và Huang (2013).

Và cách thức thiết kế trò chơi xổ số, cách thức đo lường các thông số rủi ro sẽ được

trình bài cụ thể hơn trong phần khung lý thuyết của nghiên cứu này.

Bảng 2.1: Thang đo của Holt và Laury (2002).

Lựa chọn A Lựa chọn B Lựa chọn A Lựa chọn B

1/10 $2, 9/10 $1.6 1/10 $3.85, 9/10 $0.1 □ □

2/10 $2, 8/10 $1.6 2/10 $3.85, 8/10 $0.1 □ □

3/10 $2, 7/10 $1.6 3/10 $3.85, 7/10 $0.1 □ □

4/10 $2, 6/10 $1.6 4/10 $3.85, 6/10 $0.1 □ □

5/10 $2, 5/10 $1.6 5/10 $3.85, 5/10 $0.1 □ □

6/10 $2, 4/10 $1.6 6/10 $3.85, 4/10 $0.1 □ □

7/10 $2, 3/10 $1.6 7/10 $3.85, 3/10 $0.1 □ □

8/10 $2, 2/10 $1.6 8/10 $3.85, 2/10 $0.1 □ □

9/10 $2, 1/10 $1.6 9/10 $3.85, 1/10 $0.1 □ □

10/10 $2,0/10 $1.6 10/10 $3.85, 0/10 $0.1 □ □

Nguồn: Holt và Laury (2002).

2.2.LƯỢC KHẢO CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

Trong lược khảo các nghiên cứu về rủi ro của Charness et al (2013) trình bài đầy đủ

nguồn gốc của các lý thuyết về sở thích rủi ro, công thức, các phương pháp đo lường

rủi ro. Đi tiên phong là lý thuyết về hàm hữu dụng mong đợi khách quan của Savege

(1954), rồi lý thuyết về hữu dụng triển vọng của Kahneman và Tversky (1979), phát

triển lý thuyết triển vọng của Kahneman và Tverrsky (1992), trọng số xác suất của

Prelec (1998)….. Tác giả tóm lược các phương pháp đo lường sự yêu thích rủi ro cũng

như sự e ngại mất mát và trọng số rủi ro, các phương pháp đo như: phương pháp bảng

câu hỏi, phương pháp danh sách giá tổng hợp, trình bài ưu khuyết điểm của từng

phương pháp, trình bài tóm lược sự tác động của rủi ro đến các lĩnh vực khác như kinh

tế, tài chính, bảo hiểm, sự lựa chọn nghề nghiệp cá nhân, nông nghiệp….

Trình bài các lỗ hỏng trong các phương pháp đo như là sự bất hợp lý về lựa chọn

của các cá nhân tham gia trò chơi xổ số ảnh hưởng đến quá trình lấy mẫu của các nhà

nghiên cứu, biện pháp khắc phục từ các nhà nghiên cứu khác - cách loại bỏ các bất hợp

lý này là phát triển trò chơi xổ số phù hợp với từng điều kiện nghiên cứu, trình độ của

cá nhân được khảo sát hay xem như nó là một phần sai sót của mô hình nghiên cứu

này. Lược khảo này giúp cho các nhà nghiên cứu có cái nhìn khái quát hơn, sâu sắc

hơn về các phương pháp giúp ích cho các nghiên cứu sau.

Nghiên cứu của Nataka và các đồng sự (2005) về nghèo đói, chính trị và sở thích

liên quan đến rủi ro. Dựa vào dữ liệu ở Việt Nam được khảo sát trước đó nhóm nghiên

cứu tiến hành phỏng vấn 25 hộ gia đình ở mỗi 142 ngôi làng ở ĐBSCL và 150 ngôi

làng ở ĐBSH sau đó chọn 5 ngôi làng ở miền Nam và 4 ngôi làng ở miền Bắc để làm

nghiên cứu thực nghiệm về rủi ro, sở thích theo thời gian, vốn xã hội cũng như đo rủi

ro đối với người xây dựng (ROSCAs) vốn tín dụng xoay vòng hay còn gọi là hụi.

Trong đó tác giả chia và đánh dấu các ngôi làng theo thứ tự, vùng và sự giàu có của

các làng, đánh dấu các cá nhân giàu có trong làng theo các mẫu ký tự riêng khi tiến

hành trò chơi thực nghiệm. Mục đích của sự phân chia ra các nhóm làng và cá nhân là

để xem xét sự giàu nghèo cũng như vùng miền có tác động đến sở thích rủi ro và sự e

ngại mất mát hay không. Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng lý thuyết triển vọng

của Kahneman và Tversky (1979) và thang đo được phát triển của Binswanger

(2002). Qua nghiên cứu thực nghiệm tác giả đưa ra kết luận quan trọng về vấn đề rủi

ro cũng như vốn xã hội, nhưng liên quan đến nghiên cứu này chỉ trình bài tòm lượt là:

Người dân khu vực miền Nam ưa thích rủi ro ít hơn, nghiên về trọng số phi tuyến tính

và có mức e ngại mất mát cao hơn, nó cũng cho thấy những làng nghèo không sợ rủi

ro, nhưng e ngại mất mát và thu nhập làng cũng có liên quan đến các thông số yêu

thích rủi ro và ác cảm mất mát. Nam giới có xác suất trọng số phi tuyến tính lớn hơn

nữ giới và người làm việc trong khu vực chính phủ thì e ngai rủi ro nhiều hơn.

Nghiên cứu của Lisa R. Anderson và Jennifer M. Mellor (2009) nghiên cứu tính

không ổn định của sở thích rủi ro bằng cách so sánh sự e ngại đối với rủi ro thông qua

phương pháp đo lường bằng thực nghiệm trò chơi xổ số bằng tiền mặt theo kiểu thiết

kế tương tự Holt và Laury (2002) và phương pháp bảng câu hỏi, trong đó các cá nhân

tham gia trong mẫu sau khi tham gia trò chơi xổ số thực nghiệm sẽ được khảo sát các

câu hỏi về rủi ro thu nhập trong nghề nghiệp và thừa kế. Câu hỏi chia làm hai loại:

Loại một là rủi ro trong lựa chọn nghề nghiệp kinh doanh với cùng một dạng câu

hỏi giống nhau là với lựa chọn nghề A thì thu nhập chắc chắn ổn định, nghề B có 50%

thu nhập gấp 2 lần nhưng 50% khả năng giảm thu nhập lần lượt qua 4 lựa chọn tương

ứng 80% - 30%.

Loại 2 là câu hỏi thừa kế, giả sử người chơi được thừa kế số tiền 1000.000$ từ

người thân có công ty kinh doanh, nếu quyết định nhận ngay thì sẽ giữ nguyên số tiền

hoặc đợi trong thời gian 1 tháng khi công ty của người đó ổn định trở lại sẽ nhận được

gấp đôi số tiền trên hoặc mất đi số tiền lần lượt cho mỗi lựa chọn theo thứ tự 4 câu hỏi

là 50.000$ đến 20.000$ với xác xuất 50%-50%.

Sau đó từ số liệu thu được từ khảo sát câu hỏi lựa chọn và thực nghiệm trò chơi

nghiên cứu kiểm tra thử nghiệm bằng mô hình hồi quy khoảng thời gian với biến phụ

thuộc là quan hệ ác cảm rủi ro được xếp hạng, biến giải thích là sự e ngại rủi ro rõ ràng

được xác định bởi câu hỏi rủi ro nghề nghiệp, nghiên cứu cho thấy không có sự liên

kết giữa 2 biến này, nói cách khác sự e ngại rủi ro của cùng một cá nhân trong 2

phương pháp đo là không đồng nhất. Sau đó tiến hành tương tự đối với câu hỏi về thừa

kế kết quả cho thấy có sự liên kết khá mạnh mẽ đối với các cá nhân có chỉ số e ngại rủi

ro cao. Nghiên cứu kết luận sở thích rủi ro của cá nhân không có tính ổn định được suy

đoán từ các đặc điểm không quan sát được hay cố gắng ảnh hưởng đến tính ổn định sở

thích rủi ro của cá nhân trong nghiên cứu.

Như vậy có thể thấy được thành công của nghiên cứu trong việc đo lường các tham

số rủi ro phụ thuộc vào việc lựa chọn mô hình nghiên cứu cũng như phương pháp đo

phù hợp với từng hoàn cảnh, đối tượng cụ thể cũng như mục tiêu nghiên cứu. Điều đó

phụ thuộc vào việc so sánh lựa chọn của nhà nghiên cứu khi tham khảo các nghiên cứu

tiến hành trước.

Nghiên cứu của Teklowod và Kohlin (2010) tìm hiểu mối quan hệ giữa sở thích rủi

ro của người nông dân Ethiopia và hoạt động bảo tồn đất nông nghiệp, trong tài liệu

xem xét tình hình thực tế nghiêm trọng của xói mòn đất đai ở cao nguyên Ethiopia

làm giảm sản lượng nông nghiệp, đẩy nông dân nơi đây đến khả năng đói nghèo, câu

hỏi đặt ra là tại sao người nông dân không sử dụng các biện pháp hạn chế xói mòn như

canh tác trên ruộng bậc thang hay sử dụng đê ngăn bùn xem nó như một khoảng đầu tư

bảo tồn độ phì nhiêu của đất đai, nâng cao năng suất cây trồng. Có phải việc đầu tư đó

xem như bị tác động tiêu cực bởi e ngai rủi ro của người nông dân cản trở. Tác giả đặt

2 giả thuyết thứ nhất, tồn tại hành vi e ngại rủi ro cao của người nông dân trong nghiên

cứu này; thứ hai, mức độ e ngại rủi ro cao của người nông dân làm giảm xác suất bảo

tồn đất đai.

Trong nghiên cứu sử dụng mô hình kinh tế của Barbier (1990) để tổng hợp sở thích

rủi ro của người nông dân và các lý thuyết kinh tế mà ở đây là lý thuyết về kỳ vọng

hữu dụng của Neumann và Morgenstern (1944). Ở phương pháp đo lường các tham

số rủi ro tác giả sử dụng mô hình của Binswanger (1990) với thiết kế trò chơi gồm 6

canh bạc với mức độ khác nhau từ cực kỳ khắc nghiệt, khắc khe, khó, cấp trung, vừa

phải và dễ dàng, với 2 khả năng nhận thưởng A ít rủi ro và B nhiều rủi ro hơn. Kết quả

cho thấy mức độ e ngại rủi ro cao của người nông dân có ảnh hưởng tiêu cực cản trở

hoạt động bảo tồn đất đai, ngoài ra các yếu tố như diện tích đất sở hữu, số lượng lao

động cũng như trình độ cũng có những tác động nhất định đến hoạt động này.

Nghiên cứu của Liu và Huang (2013), tác giả tìm hiểu mối quan hệ giữa sở thích rủi

ro của người nông dân trồng bông Trung Quốc đến việc sử dụng thuốc trừ sâu, nghiên

cứu này khảo sát người nông dân trồng bông thông thường và trồng giống bông Bt có

chứa gien kháng sâu bệnh xem họ sử dụng thuốc trừ sâu khác nhau như thế nào dựa

vào sở thích rủi ro cũng như e ngại mất mát liên quan đến sức khoẻ khi sử dụng quá

nhiều thuốc trừ sâu có thể dẫn đến ngộ độc cũng như khả năng mất mùa nếu sử dụng ít

thuốc đối với việc trồng bông thường hay bông Bt giả. Dữ liệu khảo sát là hộ gia đình

với các biến liên quan là tuổi, giới tính, trình độ cũng như thu nhập ngoài ra còn chia

theo cấp độ làng; sử dụng thang đo trong mô hình TCN với thiết kế trò chơi xổ số của

Tanaka et al (2010). Điểm mới của nghiên cứu này là tác giả sử dụng mô hình hữu

dụng chứng minh được sự liên quan của các tham số rủi ro đến biến sức khoẻ. Nghiên

cứu này kết luận rằng sự yêu thích rủi ro và sự e ngại mất mát có tác động đến hành vi

sử dụng nhiều hay ít thuốc trừ sâu của người nông dân Trung Quốc, người e ngại rủi ro

sẽ sử dụng nhiều thuốc trừ sâu hơn, người lo ngại mất mát sẽ dùng ít thuốc hơn, hiệu

ứng cố định làng và thu nhập theo làng không có tác động đến rủi ro nghĩa là người

trong cùng một làng sử dụng thuốc khác nhau nghĩa là e ngại rủi ro cũng như e ngại

mất mát khác nhau và làng giàu hay nghèo hơn có mức tác động đến rủi ro không xác

định theo thu nhập. Ngoài ra tồn tại bằng chứng cho thấy có sự liên quan giữa ác cảm

mất mát đối với lĩnh vực sức khoẻ y tế, các biến như: tuổi giới tính, trình độ, thu nhập

có tác dụng nhất định với các tham số rủi ro.

Ngoài ra các nghiên cứu khác còn cho thấy sở thích về rủi ro có liên quan đến hành

vi của con người, nó tác động đến việc lựa chọn của họ trong những hoạt động cụ thể

như sản xuất, đầu tư, kinh doanh …Dohmen et al. (2011) nhận thấy rằng sở thích rủi

ro đã làm khá tốt trong việc dự đoán hành vi đối với rủi ro trong một thí nghiệm với

lĩnh vực cọc tiền tệ thực sự. Sự kết hợp giữa các sở thích rủi ro gợi ra và tự báo cáo

hành vi nguy hiểm trong các lĩnh vực chẳng hạn như lựa chọn công việc và lựa chọn

danh mục đầu tư cũng đã được kiểm tra.

Hay sử dụng câu hỏi về rủi ro nói chung Bonin et al (2007) cho thấy rằng các cá

nhân sẵn sàng chấp nhận rủi ro làm việc trong các ngành nghề có thu nhập cao hơn

mặt chung của hầu hết các ngành nghề. Nói cách khác sở thích về rủi ro cũng tác động

đến quyết định lựa chọn nghành nghề của cá nhân.

Tóm tắt chương 2:

Chương 2 định nghĩa rủi ro cũng như trình bài các lý thuyết nền liên quan đến đề

tài trong đó nổi bật là lý thuyết triển vọng của D.Kahneman và A.Tversky (1979), trình

bài và phân tích ưu khuyết điểm của các phương pháp đo lường sự yêu thích rủi ro với

3 biến số e ngại rủi ro σ, e ngại mất mát λ và trọng số α. Lượt khảo các nghiên cứu

thực nghiệm đã tiến hành liên quan đến đề tài góp phần củng cố vững chắc lý thuyết

của đề tài nghiên cứu.

CHƯƠNG III: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1.KHUNG PHÂN TÍCH

Từ lý thuyết nền và các nghiên cứu liên quan khung phân tích cho nghiên cứu này

được xây dựng gồm các biến mang đặc điểm nhân khẩu học như: tuổi chủ hộ, trình độ,

giới tính, số lao động trong hộ và diện tích đất canh tác cộng với các biến đo lường rủi

ro như: e ngại rủi ro σ, e ngại mất mát λ và trọng số α.

Biến tuổi: Theo nghiên cứu của Teklewold và Kohlin (2010) người trẻ tuổi có xác

suất sử dụng đê kè trong ngăn xói mòn đất hơn người lớn tuổi, cho thấy người trẻ có

tầm nhìn xa hơn và thích nghi tốt hơn; theo Tanaka et,al (2010) tuổi có ý nghĩa thống

kê với 2 biến sự e ngại rủi ro và sự e ngại mất mát của người nông dân với tác động

biên 5%, ngoài ra tuổi còn có tác động âm đến số lượng sử dụng thuốc trừ sâu trong

mô hình hồi qui của Liu và Huang (2008), nghĩa là người càng lớn tuổi sẽ càng sử

dụng ít thuốc trừ sâu đi so với người trẻ hơn.

Trình độ giáo dục: Theo Liu và Huang (2008) trình độ giáo dục của chủ hộ có tác

động ngược chiều với việc sử dụng thuốc trừ sâu trong việc trồng bông của nông dân

Trung Quốc, nghĩa là chủ hộ càng có số năm đi học lớn sẽ sử dụng ít thuốc trừ sâu

hơn, theo Tanaka et.al (2005) số năm đi học của chủ hộ có tác động âm đến e ngại rủi

ro và e ngại mất mát với tác động biên 1% cũng như Tanaka et.al (2010) kết luận số

năm đi học có tác động âm đến e ngại rủi ro và tác động dương đến e ngại mất mát với

tác động biên lần lượt là 1% và 5%.

Giới tính chủ hộ: Theo Stefan Dercon (1996) giới tính chủ hộ có tác động đến việc

lựa chọn gia súc chăn nuôi cũng như số lượng gia súc trong mỗi hộ gia đình của nông

dân Tanazia, theo Teklewold và Kohlin (2010) giới tính có tác động đến việc lựa chọn

sản xuất trên đất ruộng bậc thang có sử dụng kè đá hay bùn đất hay không. Ngoài ra

theo Tanaka et.al (2005) thì nam giới đáng tin cậy hơn trong trò chơi về lòng tin, và có

xác suất trọng số thấp hơn nữ nghĩa là π(p) nam thấp hơn π(p) nữ.

Số lao động: Có ý nghĩa về mặt thống kê và có tác động tích cực trong việc sử dụng

kè đá, bùn trên ruộng bậc thang nhằm làm giảm xói mòn của đất với tác động biên

bằng 1% Teklewold và Kohlin (2010).

Diện tích đất canh tác: dù đây là một đề tài về rủi ro nhưng nó liên quan đến sự lựa

chọn của người nông dân nên đất đai là 1 phần không thể thiếu trong các biến giải

thích, và ta cũng thấy trong hầu hết các nghiên cứu về lĩnh vực rủi ro trong nông

nghiệp điều có sự xuất hiện của biến này như: Liu và Huang (2008) Tanaka et.al

(2005), Teklewold và Kohlin (2010) và Stefan Dercon (1996).

Khung phân tích.

Đặc điểm nhân khẩu học hộ gia đình

Sở thích rủi ro của người nông dân

Tuổi chủ hộ Sự e ngại rủi ro σ

Trình độ chủ hộ Xác suất trọng số α

Giới tính chủ hộ Sự e ngai mất mát λ

Số lao động trong hộ

Diện tích đất canh tác

QUYẾT ĐỊNH TRỒNG LÚA HAY TRỒNG KHOAI

Hình 3.1. Khung phân tích của nghiên cứu Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

Khung phân tích phía trên khái quát hoá các mối liên quan cũng như tác động lẫn

nhau giữa 3 thành phần: đặc điểm hộ gia đình, các giá trị thu được từ đo lường rủi ro

của người nông dân và quyết định lựa chọn nông sản cho sản xuất. Đó cũng là mục

tiêu hướng đến của nghiên cứu này.

3.2.MÔ HÌNH KINH TẾ HỌC

Qua tham khảo các phương pháp đo lường sự yêu thích rủi ro như: The Balloon

Analogue Risk Task (BART) , Questionnairse, The Gneezy and Potter methods, The

Eckel and Grossman methods, The multiple price list methods (danh sách giá tổng

hợp) mỗi phương pháp điều có ưu nhược điểm riêng theo Charness et al. (2013). Tuy

nhiên bài nghiên cứu này sẽ sử dụng phương pháp danh sách giá tổng hợp vì nó phù

hợp với đối tượng cũng như không gian trong nghiên cứu này. Nó cũng đã được sử

dụng để khảo sát ở Việt Nam bởi Tanaka et al. (2010) cũng như được sử dụng để khảo

sát người nông dân Trung Quốc có điều kiện kinh tế xã hội gần giống như Việt Nam

bởi Liu và Huang (2013).

Trong mô hình hoá đo lường sở thích rủi ro bằng phương pháp danh sách giá tổng

hợp Tanaka và cộng sự (2005) mô hình hoá dựa trên lý thuyết triển vọng của

Kahneman và Tversky (1979) và Tversky và Kahneman (1992). Lý thuyết này khác

với lý thuyết kỳ vọng hữu dụng 2 vấn đề (Tanaka et al 2005). Thứ nhất, con người có

trọng số quyết định phi tuyến tính đối với xác suất. Thứ hai, về mặt lý thuyết triển

vọng thứ mà hữa dụng mang lại là sự khác biệt giữa kết quả và các điểm ưa thích hơn

là mức giá trị sau cùng.

Từ lý thuyết triển vọng tích lũy của Tversky và Kahneman (1992) và một dạng

tham số của hàm trọng số có nguồn gốc đầu tiên từ Prelec (1998), Tanaka và đồng sự

đã viết lại dạng hàm của mô hình có dạng như sau:

U(x,p;y,q) = (1) () + ()() − () > > 0 ℎặ 0 < < ()() + ()() < 0 <

Trong đó: v(x) = ớ > 0 −(−)) < 0

Và π(p) = exp [ - (- ) ]

Trong đó p, q lần lượt là xác suất để xảy ra kết quả x, y; v(x) là hàm giá trị phụ

thuộc vào việc x là lớn hơn 0 hay nhỏ hơn 0; λ đo lường nhạy cảm với mất mát, λ càng

lớn thì độ nhảy cảm với mất mát càng nhỏ; σ đo lường e ngại rủi ro, σ cao hơn thì độ e

ngại rủi ro cao hơn; π(p) là xác suất trọng số Prelec (1998); nếu α < 1 thì π(p) có dạng

hàm chữ S ngược biểu hiện các cá nhân có trọng số lớn thì có xác suất nhỏ và cá nhân

có trọng số nhỏ thì xác suất lớn.

Từ công thức về hàm triển vọng Liu và Huang (2008) đã chứng minh có sự tương

tác của rủi ro đến vấn đề lựa chọn sử dụng ít hay nhiều thuốc trừ sâu cũng như lo lắng

sức khoẻ của các hộ gia đình trổng bông Trung Quốc, dựa theo khung lý thuyết đó

trong phần này sẽ xây dựng một khung lý thuyết để chứng minh các tham số rủi ro liên

quan đến quyết định chọn trồng khoai hay trong lúa của người nông dân là một phần

của hàm hữu dụng.

Ta có Tổng hữu dụng của người nông dân trong lựa chọn là , và , là 2

dạng hàm của trồng lúa và trồng khoai.Như vậy hữu dụng đối với lựa chọn trồng lúa

và hữu dụng đối với lựa chọn trồng khoai lần lượt là:

= U( )

Vậy hàm tổng hữu dụng bao gồm 2 hàm hữu dụng và hàm hữu dụng

= (+) = U( + ).

Theo công thức hàm hữu dụng trên ta có hàm hữu dụng tối ưu của lựa chọn trồng

khoai và lúa lần lượt là:

= ( , ; , ) = ( , ; , ) với , là xác suất xảy ra kết quả trồng khoai, lúa lợi nhuận , , là xác suất xảy ra kết quả trồng khoai, lúa lợi nhuận ,

Ở lựa chọn trồng khoai người nông dân có thể có lợi nhuận cao hoặc có thể bị lỗ, trồng lúa thì luôn có lãi như đã trình bài ở phần giới thiệu đề tài nên >0 , <0 và + = 1; > >0 và + = 1.

Trong nghiên cứu của mình Tanaka và các đồng sự cho rằng trọng số α quyết định

nhiều như thế nào, con người có trọng số lớn trong xác suất xảy ra nhỏ, con người có

trọng số nhỏ trong chọn lựa xác suất lớn. Và theo nghiên cứu của Liu và Huang (2008)

về việc sử dụng thuốc trừ sâu cho rằng người có trọng số lớn e ngại mất mùa nên quyết

định sử dụng nhiều thuốc trừ sâu hơn dẫn đến rủi ro nhiễm độc thuốc trừ sâu cao hơn.

Từ phương trình (1) và mô hình TCN với giả định có các điểm tham chiếu cho thu

nhập tại “zero”, có điểm tham chiếu là , có điểm tham chiếu là và

mỗi người nông dân có điểm tham chiếu khác nhau về thu nhập hay nói khác hơn là

, của họ là khác nhau. Như vậy có thể thấy các tham số α, σ, λ trong lựa chọn

ở trò chơi được khảo sát phụ thuộc vào các điểm tham chiếu trong đường cong hữu

dụng. Từ liên hệ đó ta có thể viết lại dạng hàm hữu dụng của người nông dân như sau:

= ∗

) = ∗

 + ∗ (−) ∗( −

 + ∗  + ∗ (−) ∗( −  + ∗

 : hữu dụng trong giá lúa cao

) => U = = ∗ + ∗

 : hữu dụng với giá khoai cao

: hữu dụng với giá lúa thấp

∗ ∗ ∗

) : mất mát do giá khoai thấp ∗ (−) ∗( −

Từ hàm hữu dụng được xây dựng có thể thấy các hệ số rủi ro có tác động đến hữu

dụng của người nông dân trong lựa chọn nông sản để sản xuất của họ. Nghiên cứu

mong muốn kết quả thu được là đối với một sự gia tăng yêu thích rủi ro sẽ dẫn đến

quyết định người nông dân lựa chọn trồng khoai cũng như sự gia tăng ác cảm mất mát

sẽ dẫn đến sự tăng lựa chọn trồng lúa. Phần kế tiếp nghiên cứu sẽ xây dựng mô hình

kinh tế lượng để làm rõ mối quan hệ này.

3.3.MÔ HÌNH KINH TẾ LƯỢNG

Trong các nghiên cứu Stefan Dercon (1996), Tanaka,T.,Camerer C,F., and Nguyen,

Q. (2010) hay Liu và Huang (2013) điều đưa những đăc điểm của hộ gia đinh như:

Giới tính chủ hộ, tuổi, trình độ giáo dục, số lao động trong hộ, lượng đất canh tác.

Do đó trong nghiên cứu này các biến tương tự cũng được đưa vào để giải thích thêm

cho mô hình kinh tế cũng như giúp cho mô hình hồi qui hoạt động tốt, giải thích rõ

thêm vấn đề nghiên cứu. Để tìm hiểu tác động của rủi ro đến quyết định lựa chọn của

người nông dân từ khung phân tích trên mô hình hồi quy dạng tổng quát như sau:

Y = b + b + b +b + b + 

Với các biến có giá trị đo lường:

Y là biến phụ thuộc, nhận giá trị = 0 nếu trồng lúa ; nhận giá trị =1 nếu trồng khoai

: mang đặc điểm hộ gia đình ( Số lao động thành viên, tuổi của chủ hộ, giới tính

chủ hộ, trình độ chủ hộ, số lượng đất đai)

Tuổi tác: Biến tuổi được tính bằng năm 2015 trừ đi cho số năm sinh.

Giới tính: Biến giả giới tính nhận giá trị 1 nếu là nam và 0 nếu là nữ.

Trình độ: Được đo lường bằng số năm đi học

Số lao đông: Đo bằng số làm việc có thu nhập trong hộ

 : Biến chỉ sự e ngại rủi ro của người nông dân - được đo thông qua trò chơi thực

nghiệm.

 : Biến chỉ sự e ngại mất mát của người nông dân - được đo thông qua trò chơi

thực nghiệm.

 : Xác suất trọng số - được đo thông qua trò chơi thực nghiệm.

Mô hình logit.

Mặc dù nghiên cứu này được dựa theo khung lý thuyết của nghiên cứu Liu và

Huang (2008) nhưng trong nghiên cứu đó biến phụ thuộc là lượng thuốc trừ sâu được

sử dụng có giá trị liên tục nên mô hình hồi qui được sử dụng là mô hình hồi qui OLS.

Trong nghiên cứu này biến phụ thuộc của mô hình là quyết định của người nông

dân trong việc lựa chọn trồng lúa hay trồng khoai, đây là biến lựa chọn sẽ nhận một

trong hai giá trị trồng lúa hay khoai nên có dạng nhị phân với giá trị được gán là 1 nếu

trồng khoai và nhận giá trị 0 nếu trồng lúa. Vì vậy nghiên cứu này sẽ sử dụng mô hình

logit để ước lượng kết quả hồi qui.

Với giá trị của biên phụ thuộc Y = 1 là lựa chọn trồng khoai thì lựa chọn cho việc

trồng lúa nhận giá trị = 0 và phụ thuộc vào các biến độc lập .

Xác suất trồng khoai được xác nhận là:

(bb)

= E (Y = 1│.) =

= =

Đặt = (b + b) với -∞ < < +∞ thì 0 < <1

=> =

Xác suất trồng lúa là:

1 - = 1 -

Vậy tỉ số xác suất của trồng khoai / trồng lúa:

=

Lấy logarit 2 vế ta được:

= ln (

) = ln ( ) = = b + b

3.4. THIẾT KẾ TRÒ CHƠI

Vì một số lý do như địa điểm khảo sát, thời gian khảo sát trong bài nghiên cứu

Tanaka et al.(2010) so với nghiên cứu này là gần giống nhau nên sẽ sử dụng dãy xổ số,

cũng như các giá trị của những tham số khác của tác giả. Riêng giá trị trao thưởng sẽ

được điều chỉnh tương đối cho phù hợp với sự sụt giảm giá trị của VND so với USD.

Trong trò chơi xổ số trả thưởng sẽ được thiết kế làm 3 dãy (series) từ 1 đến 3, và

mỗi dãy là độc lập. Trong mỗi dãy có 2 lựa chọn (option) A và B với mức kỳ vọng

khác nhau về số tiền được trả thưởng cũng như xác suất trúng thưởng. Có tất cả 35

dòng lựa chọn ( dãy 1 có 14 dòng; dãy 2 có 14 dòng và dãy 3 có 7 dòng). Người chơi

sẽ lần lượt chọn A hoặc B cho mỗi dòng lần lượt từng dãy một. Theo logit của trò chơi

việc thay đổi trong lựa chọn từ A sang B chỉ được thay đổi 1 lần trong mỗi dãy số và

phải từ A sang B không có chiều ngược lại.

Sau khi đã hoàn thành các lựa chọn trong 2 dãy số phần thưởng của trò chơi sẽ được

quyết định bằng cách thức sau. Có 2 hộp chứa, hộp 1 chứa 35 banh được đánh số từ 1

đến 35, hợp 2 có 10 banh được đánh số từ 1 đến 10. Sau khi đã hoàn thành lựa chọn

trên bảng dãy số được người khảo sát thiết kế, người chơi sẽ chọn ngẫu nhiên banh ở

hộp 1 để xem người chơi sẽ chơi với dòng thứ bao nhiêu trong 35 dòng lựa chọn, sau

đó tiếp tục chọn banh ở hộp số 2 để quyết định số tiền thắng cuộc tương đương.

Với  đo lường sự e ngại đối với rủi ro ;  đo lường sự e ngại đối với mất mát, 

xác suất trọng số của Prelec. Cả  và  được đo tương ứng với các điểm chuyển từ lựa

chọn A sang B ở mỗi dãy số sao cho đảm bảo ở mỗi mức chuyển đều có thể thỏa mãn

cả  và .

Bảng 3.1: TRÒ CHƠI XỔ SỐ Lựa chọn A Lựa chọn B Kỳ vọng trả thưởng (A- B)

Banh 1 Banh 2-10

11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 77 84 94 105 120 141 169 209 249 339 453 679 1133 1926 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 9 8,3 7,3 6.7 4.2 2.6 -0.2 -4.2 -8.2 -17.2 -28.6 -51.2 -96.6 -179.5 Dãy số 1 Banh 1-3 Banh 4-10 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45

Lựa chọn A Lựa chọn B Kỳ vọng trả thưởng (A- B)

Banh 1-7 Banh 8-10

45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 61 63 65 67 70 73 77 81 87 94 101 113 124 147 2.6 1.2 -0.2 -1.6 -3.7 -5.8 -8.6 -11.4 -15.6 -20.5 -25.4 -33.8 -41.5 -57.6

Dãy số 2 Banh 1-9 Banh 10 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33

Lựa chọn A Lựa chọn B Kỳ vọng trả thưởng (A- B)

Banh 1-7 Banh 8-10

28 4 1 1 1 1 1 -4 -4 -4 -4 -9 -9 -9 -23 -23 -23 -18 -18 -15 -14 33 33 33 33 33 33 33 7 -5 -6.5 -9 -10 -11.5 -13 Dãy số 3 Banh 1-9 Banh 10

Nguồn: Tác giả điều chỉnh theo Tanaka et al (2010)

3.5.DỮ LIỆU

Bảng 3.2: Bảng miêu tả biến số.

Các biến Mô tả biến Loại dữ liệu

Biến lựa chọn Biến phụ thuộc mô tả sự lựa Dữ liệu không liên tục, nhận

chọn của chủ hộ về loại nông giá trị = 1 nếu trồng khoai,

sản họ đang canh tác nhận giá trị = 0 nếu trồng lúa

Giới tính Biến rời rạc nhận giá trị = 0 Biến thuộc tính

nếu chủ hộ là nữ, = 1 nếu chủ cá nhân của chủ

hộ hộ là nam

Tuổi Dữ liệu dang số nguyên không

âm

Trình độ Dữ liệu dạng số nguyên không

âm, đo bằng số năm đi học

Số lao động trong hộ Dữ liệu dạng số nguyên

Diện tích đất sở hữu Dữ liệu dạng số nguyên

Biến đo lường E ngại rủi ro σ Giá trị đo lường dựa theo bảng

rủi ro 4.4 trang 47

E ngại mất mát λ Giá trị đo lường dựa theo bảng

4.6 trang 48

Trọng số α Giá trị đo lường dựa theo bảng

4.5 trang 47

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

Trong nghiên cứu này vì lý do cách thức đo lường các tham số rủi ro trong trò chơi

xổ số khảo sát là khá phức tạp mà trình độ nông dân thì thấp, khả năng tiếp thu giới

hạn cộng thêm nguồn nhân lực hạn chế ( chỉ mỗi mình học viên) nên để đảm bảo về

mặt thời gian, tài chính cũng như đảm bảo số lượng quan sát trong mẫu đủ số lượng để

đảm bảo ý nghĩa về mặt thống kê cũng như đại diện được cho tổng thể học viên có 3

lần lấy mẫu theo 3 phương pháp khác nhau.

Lần lấy mẫu đầu tiên học viên lựa chọn phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên, số liệu

thu thập từ phỏng vấn trực tiếp người nông dân ở 2 xã Tân Thành và Tân Lược huyện

Bình Tân tỉnh Vĩnh Long, các quan sát được chọn ngẫu nhiên theo địa điểm cư trú của

các hộ gia đình dọc theo các tuyến đường liên xã. Học viên phỏng vấn trực tiếp từng

hộ gia đình với người đại diện là chủ hộ, sẽ trả lời các câu hỏi theo phiếu khảo sát để

lấy thông tin về nhân khẩu học, sau đó học viên sẽ hướng dẫn để người chơi hiểu được

trò chơi, tiến hành chơi nháp sau đó là cho chủ hộ chơi thật và trả tiền thắng cuộc bằng

tiền tương ứng. Lần lấy mẫu này học viên khảo sát được 73 quan sát (với 52 quan sát

là người trồng lúa, 21 quan sát là người trồng khoai) số tiền cho việc lấy mẫu lần này

là 1.805.000 VNĐ trung bình 24.726 VNĐ trên 1 quan sát.

Lần lấy mẫu thứ 2 học viên lấy mẫu theo phương pháp phi ngẫu nhiên, dựa vào mối

quan hệ với 1 đại lý vật tư nông nghiệp ở xã Tân Phú huyện Châu Thành – Đồng Tháp

tiến hành lấy mẫu tập trung theo phương pháp thuận tiện, số liệu được thu thập bằng

phiếu khảo sát, học viên phát phiếu khảo sát, giải thích về các tiêu chí trong phiếu

khảo sát về nhân khẩu học, cho người tham gia tự điền vào. Sau đó giải thích trò chơi

cho người chơi hiểu, tiến hành chơi thử rồi cho nông dân tự chơi và đánh dấu lựa chọn

của mình trong mỗi dãy số của trò chơi, ở lần khảo sát này số quan sát được khảo sát

là 60 nhưng loại 7 quan sát không đạt chất lượng còn lại 53 quan sát ( với 38 quan sát

là người trồng lúa, 15 quan sát là người trồng khoai) học viên hổ trợ mỗi người chơi

20.000 VNĐ.

Lần lấy mẫu thứ 3 cách thức thu thập số liệu tương tự lần đầu là phỏng vấn trực

tiếp, nhưng quan sát được chọn lọc để đảm bảo ý nghĩa về mặt thống kê học viên chỉ

lấy 16 quan sát là người trồng khoai để mẫu có quan sát là người trồng khoai tăng lên

50 quan sát với số tiền chi trả là 320.000VNĐ. Như vậy qua 3 lần lấy mẫu số quan sát

trong mẫu là 140 quan sát trong đó có 90 quan sát là người nông dân trồng lúa, 50

quan sát là người nông dân trồng khoai. Tổng số tiền cho khảo sát là 3.325.000 VNĐ.

Sở dĩ số liệu được thu thập nhiều lần như vậy là do lần lấy mẫu thứ nhất thời gian

kéo dài khá lâu vì điều kiện thời tiết đang vào mua hè nên mưa nhiều gây khó khăn

cho việc đi lại, hơn nữa thời gian nay đang là mùa vụ việc tiếp cận các quan sát để lấy

thông tin là khó khăn và mất nhiều công sức nên học viên tiến hành lần lấy mẫu thứ 2

có nhiều thay đổi để thuận tiện hơn, rút ngắn thời gian và lần lấy mẫu thứ 3 chủ yếu là

để số quan sát trồng khoai trong mẫu tăng lên 50 đảm bảo ý nghĩa về mặt thống kê của

mẫu.

Tóm tắt chương 3:

Chương này trình bài khái quát khung phân tích của nghiên cứu, lý do đưa các biến

giải thích vào mô hình nghiên cứu, dựa trên lý thuyết triển vọng cũng như mô hình

TCN và nghiên cứu của Liu và Huang (2008) để chứng minh sự liên quan của rủi ro

đối với quyết định lựa chọn nông sản canh tác của người nông dân. Thiết kế trò chơi

xổ số để đo lường rủi ro, cách thức đo các chỉ số rủi ro dựa vào thiết kế trò chơi, đồng

thời trình bài mô hình kinh tế lượng của nghiên cứu cũng như cách thức thực hiện việc

lấy mẫu phục vụ cho đề tài nghiên cứu.

CHƯƠNG IV: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1.TỔNG QUAN VỀ CÂY LÚA, KHOAI Ở KHU VỰC ĐBSCL

4.1.1 Lúa

Có thể nói khu vực ĐBSCL là vựa lúa của Việt Nam với diện tích trồng lúa đứng

đầu cả nước, có điều kiện tự nhiên thuận lợi nên 1 năm có thể trồng được 3 vụ lúa so

với các vùng khác chỉ trồng được 2 vụ. Giống lúa được trồng nhiều nhất là IR 50404.

Theo Bộ NN & PTNN, khu vực này có diện tích gieo trồng hằng năm trên dưới 55%

của tổng diện tích cả nước, với diện tích gieo trồng đạt ngưỡng cao nhất vào năm 2013

là 4340.3 ha vào năm 2013 so với tổng diện tích cả nước là 7902.5 ha chiếm xấp xĩ

55%. (hình 4.1)

TỔNG DIỆN TÍCH LÚA

9000

7902.5

7813.8

7761.2

7655.4

8000

7000

6000

5000

4340.3

4246.6

4184

CẢ NƯỚC

4093.9

4000

ĐBSCL

3000

2000

1000

2011

2012

2013

2014

Hình 4.1: Diện tích lúa cả nước – ĐBSCL đơn vị 1000 ha Nguồn: Bộ NN & PTNN Việt Nam

Bên cạnh diện tích canh tác lớn nhất cả nước với năng suất cao, 1 năm trồng được 3

vụ nên sản lượng lúa cũng đứng đầu cả nước với dữ liệu điều tra sơ bộ năm 2014 đạt

25244.2 nghìn tấn trên tổng số 44975 nghìn tấn của cả nước. Góp phần rất lớn cho

việc xuất khẩu gạo để Việt Nam luôn đứng trong nhóm 3 nước có sản lượng gạo xuất

khẩu hàng đầu Thế giới giúp thu về nguồn ngoại tệ lớn, góp phần ổn định kinh tế, đảm

bảo an ninh lương thực cũng như tạo công ăn việc làm cho hàng triệu lao động khu

vực nông thôn.

Trong tương lai với việc chú trọng đầu tư phát triển nông nghiệp, hiện đại hoá máy

móc nông nghiệp hứa hẹn sẽ nâng cao năng suất, giảm giá thành để ngành lúa gạo Việt

Nam ngày càng phát triển trong giai đoạn hội nhập sâu rộng như hiện nay.

SẢN LƯỢNG LÚA

50000

44975

43990.2

43737.8

45000

42398.5

40000

35000

30000

25244.2

24972.2

24320.8

CẢ NƯỚC

23269.4

25000

ĐBSCL

20000

15000

10000

5000

2011

2012

2013

2014

Hình 4.2: Sản lượng lúa cả nước – ĐBSCL đơn vị 1000 tấn Nguồn: Bộ NN & PTNN Việt Nam

4.1.2. Khoai lang

So với diện tích lúa có phần vượt trội hơn so với cả nước thì diện tích trồng khoai

khu vực ĐBSCL có diện tích khá khiêm tốn chỉ đứng thứ 3 cả nước với diện tích 23

nghìn ha dựa theo thống kê sơ bộ trong năm 2014 sau 33.4 nghìn ha của khu vực

Trung du và miền núi phía Bắc và 37.6 nghìn ha của khu vực Bắc Trung bộ và duyên

hải miền Trung, chiếm 17.7 % diện tích trồng khoai cả nước.

TỔNG DIỆN TÍCH

146.8

160

141.6

135

129.9

140

120

100

CẢ NƯỚC

ĐBSCL

22.4

19.8

17.9

2011

2012

2013

2014

Hình 4.3: Diện tích khoai lang cả nước – ĐBSCL đơn vị 1000 ha Nguồn: Bộ NN & PTNN Việt Nam

Mặc dù diện tích tương đối nhỏ so với cả nước tuy nhiên với khí hậu tương đối ôn

hoà cũng đất đai màu mỡ so với các khu vực khác nên năng suất cao, dẫn đến sản

lượng đứng đầu cả nước với thống kê sơ bộ năm 2014 đạt 556.9 nghìn tấn so với cả

nước là 1401 nghìn tấn chiếm 39.75% tổng sản lượng. Cũng có thể nói khoai lang là

giống cây trồng quan trọng góp phần cho phát triển kinh tế khu vực này. Đặc biệt gần

đây với giống khoai lang tím Nhật có giá trị kinh tế rất cao nên người nông dân dễ

canh tác tăng cao thu nhập so với trước đây.

Tuy vậy thị trường đầu ra của khoai lang gặp rất nhiều khó khăn do chủ yếu được

xuất khẩu qua Trung Quốc nên giá cả phụ thuộc hoàn toàn vào thương lái của quốc gia

này vì vậy người nông dân gặp rất nhiều khó khăn khi sản xuất với mức sản lượng cao

vì dễ bị ép giá dẫn đến thua lỗ.

TỔNG SẢN LƯỢNG

1600

1427.3

1362.1

1401

1358.1

1400

1200

1000

800

CẢ NƯỚC

600

512.6

386

556.9

ĐBSCL

459.9

400

200

2011

2012

2013

2014

Hình 4.4: Sản lượng khoai lang cả nước – ĐBSCL đơn vị 1000 tấn Nguồn: Bộ NN & PTNN Việt Nam

4.1.3. So sánh lợi nhuận của lúa và khoai lang tím Nhật

Trong các loại nông sản canh tác chính trên ruộng thì lúa là loại cây dễ trồng nhất,

kỹ thuật gieo trồng chăm sóc, lượng phân bón cũng như thuốc trừ sâu sử dụng vừa phải

là những mặt hàng phổ biến có giá thị trường không cao nên chi phí khá thấp trung

bình khoảng 1.400.000đ – 1.600.00đ cho 1 công lúa ( 1 ha = 10 công), trồng lúa ít rủi

ro hơn do giá lúa thường ổn định giao động trong khoảng từ 4.000đ – 4.500đ trừ

trường hợp đặc biệt mới có biến động lớn hơn. Dựa vào khảo sát các cơ sở kinh doanh

phân bón thuốc trừ sâu cũng như người nông dân trong vùng khảo sát dữ liệu học viên

đưa ra bảng chi phí cũng như lợi nhuận của lúa ở bảng 4.1 bên dưới.

Trong bảng tính này tất cả các chỉ tiêu được tính cho 1 ha = 1000 . Và tương tự

cho bảng 4.2 là chi phí và lợi nhuận của sản xuất khoai lang tím Nhật.

Giá đất có sự chênh lệch là do 10 công (1000 ) lúa chỉ trồng được 8 công khoai

(đào mương lên luống), hơn nữa có sự chênh lệch giá khi cho thuê đất trồng lúa và

trồng khoai có thời điểm hơn gấp đôi, cụ thể 2.500.000đ đối với đất cho thuê trồng lúa

5.000.000đ đối với đất trồng khoai, tuy hiện nay giá đất cho trồng khoai chỉ khoảng

3.000.000đ. Từ 2 bảng ta có thể dễ dàng thấy được lợi nhuận của lúa và khoai, lúa

luôn có lãi và khoai có thể lãi cao hơn nhiều lần hoặc cũng có thể lỗ. Trên thực tế

trồng lúa vẫn có lỗ do thiên tai sâu bệnh … nhưng trong nghiên cứu này đã loại trừ các

yếu tố trên và coi như khả năng canh tác của các hộ nông dân là như nhau và cho sản

lượng gần như đồng đều.

Bảng 4.1: Lợi nhuận của lúa đ/(ha)

Thấp nhất Cao nhất

Chi phí 23.450.000 23.450.000

Đất 8.000.000

Giống 1.250.000

Lao động 8.000.000

6.200.000

Phân bón thuốc trừ sâu

Doanh thu 28.000.000 31.500.000

Sản lượng (kg) 7.000

Giá (đ) 4.000 4.500

Lợi nhận = Doanh Thu – Chi phí 4.550.000 8.050.000

Nguồn: Tổng hợp từ số liệu điều tra.

Bảng 4.2: Lợi nhuận của khoai lang tím Nhật đ/(ha)

Thấp nhất Cao nhất

Chi phí 149.000.000 149.000.000

10.500.000 Đất

13.500.000 Giống

30.000.000 Lao động

95.000.000 Phân bón thuốc trừ sâu

Doanh thu 84.000.000 316.800.000

Sản lượng (kg) 24000

Giá (đ) 3.500 13.200

Lợi nhận = Doanh Thu – Chi phí -65.000.000 167.800.000

Nguồn: Tổng hợp từ số liệu điều tra.

Trong 2 bảng trên các chi phí cũng như giá cả nông sản được tính toán 1 cách tương

đối do học viên khảo sát dựa vào kinh nghiệm thực tế của người nông dân cũng như

người tham gia cung cấp vật tư nông nghiệp là chủ các đại lý. Hai bảng này cung cấp 1

cái nhìn sơ lược về khả năng người nông dân sẽ gặp rủi ro đối với việc có thể bị lỗ nếu

trồng khoai lang và đây là thực tế đã và đang xảy ra ở ĐBSCL trong những năm vừa

qua.

4.2. THỐNG KÊ MIÊU TẢ

4.2.1. So sánh đặc điểm kinh tế xã hội của hộ trồng lúa và khoai

Giới tính, đa số chủ hộ là nam giới, không có sự khác biệt lớn giữa tỉ lệ chủ hộ là nữ

giới so với nam giới, với tỉ lệ phần trăm nữ giới của hộ trồng lúa là 10% và tỉ lệ phầm

trăm nữ giới của hộ trồng khoai là 8%.

TỈ LỆ NỮ GIỚI

12%

PHÂN TRĂM

10%

TRỒNG KHOAI

TRỒNG LÚA

Hình 4.5: So sánh tỉ lệ nữ giới của hộ trồng lúa và khoai Nguồn: Tổng hợp từ số liệu điều tra.

Tuổi, có sự chênh lệch tuổi trung bình khá lớn giữa chủ hộ trồng lúa và trồng khoai,

tuổi trung bình của hộ trồng lúa là 45.5 tuổi và tuổi trung bình hộ trồng khoai xấp xỉ 38

tuổi. Hộ trồng lúa có tuổi cao nhất là 69 tuổi nhỏ nhất là 28 tuổi, trong khi đó tuổi cao

nhất của hộ trồng khoai là 56 tuổi và nhỏ nhất là 21 tuổi. Từ đó có thể kỳ vọng biến

tuổi có thể tác động đến quyết định lựa chọn trồng lúa hay khoai của chủ hộ, với người

có nhóm tuổi càng lớn sẽ trồng lúa và nhóm tuổi nhỏ hơn sẽ trồng khoai.

ĐỘ TUỔI TRUNG BÌNH

TUỔI

TRỒNG KHOAI

TRỒNG LÚA

Hình 4.6: So sánh tuổi trung bình của hộ trồng lúa và hộ trồng khoai Nguồn: Tổng hợp từ số liệu điều tra.

Trinh độ giáo dục, số năm đi học trung bình của hộ trồng lúa là 5.45 năm, của hộ

trồng khoai là 7.36 năm. Cả 2 đều có trình độ cao nhất là lớp 12, trình độ thấp nhất của

hộ trồng lúa là không đi học và hộ trồng khoai là đi học 1 năm. Do đó không có chênh

lệch lớn đối với biến số trình độ học vấn.

SỐ NĂM ĐI HỌC TRUNG BÌNH

SỐNĂM ĐI HỌC

TRỒNG KHOAI

TRỒNG LÚA

Hình 4.7: So sánh trình độ giáo dục của hộ trồng lúa và hộ trồng khoai

Nguồn: Tổng hợp từ số liệu điều tra.

Số lao động, hộ trồng khoai có số lao trung bình là 3.1 lao động, số lao động trung

bình của hộ trồng lúa là 2.8 lao động. trong đó số lao động của hộ trồng khoai nhiều

nhất là 8 lao động, thấp nhất là 1 lao động, số lao động của hộ trồng lúa thấp nhất là 1

lao động, cao nhất là 7 lao động. Tuy số lượng lao động cao nhất và thấp nhất không

có nhiều chênh lệch nhưng số trung bình lại chênh lệch khá cao nên kỳ vọng biến số

lao động sẽ có tác động đến lựa chọn trồng khoai hay lúa của các hộ với số hộ có

nhiều lao động sẽ có xu hướng trồng khoai còn hộ có ít lao động hơn sẽ có xu hướng

trồng lúa.

SỐ LAO ĐỘNG TRUNG BÌNH

LAO ĐỘNG

3.15 3.1 3.05 3 2.95 2.9 2.85 2.8 2.75 2.7 2.65

TRỒNG KHOAI

TRỒNG LÚA

Hình 4.8: So sánh số lao động của hộ trồng lúa và hộ trồng khoai. Nguồn: Tổng hợp từ số liệu điều tra.

Diện tích đất sở hữu, hộ trồng khoai có diện tích đất sở hữu trung bình là 11.392

với hộ có diện tích đất sở hữu nhiều nhất là 45.000 , thấp nhất là 1130 . Hộ

trồng lúa có diện tích đất sở hữu trung bình là 6.413 với hộ có diện tích sở hữu lớn

nhất là 23.500 , thấp nhất là 0 ( hộ không có sở hữu đất đai phải thuê đất để canh

tác). Với diện tích đất sở hữu trung bình, cũng như diện tích sở hữu lớn nhất, nhỏ nhất

có nhiều chênh lệch như vậy, nghiên cứu hy vọng biến diện tích đất sở hữu sẽ có tác

động đến quyết định của hộ trong việc lựa chọn trồng lúa hay khoai với hộ có diện tích

sở hữu lớn sẽ có xu hướng trồng khoai và hộ có diện tích đất sở hữu nhỏ hơn sẽ trồng

lúa.

DIỆN TÍCH ĐẤT TRUNG BÌNH

12000

10000

8000

6000

4000

2000

TRỒNG KHOAI

TRỒNG LÚA

Hình 4.9: So sánh diện tích đất của hộ trồng lúa và hộ trồng khoai.

Nguồn: Tổng hợp từ số liệu điều tra.

4.2.2. Thống kê miêu tả các biến trong mô hình

Với 140 quan sát từ mô hình ta thấy được độ tuổi trung bình của chủ hộ trong mẫu

khảo sát là 42.73 tuổi với chủ hộ có tuổi cao nhất là 69 tuổi và thấp nhất là 21 tuổi,

điều này có thể thấy tuổi lao động của người nông dân khá cao và quan sát có độ tuổi

khá đa dạng. Trình độ giáo dục của chủ hộ trong mẫu đo bằng số năm đi học là 6.13 là

khá cao, với số năm đi học thấp nhất là 0 và cao nhất là 12. Số lao động trung bình

trong hộ là 2.9/hộ người với số lao động cao nhất là 8 người và thấp nhất là 1 người,

đây là số người trong độ tuổi lao động của hộ bất chấp việc họ có tham gia vào sản

xuất nông nghiệp của hộ hay không, có thể làm công việc khác, ngành nghề khác.

Diện tích đất của hộ có sở hữu cao nhất là 45.000 hộ thấp nhất là không sở hữu.,

diện tích đất sở hữu trung bình là xấp xĩ 8.191 nghiên cứu cũng thống kê số người

trung bình trong hộ là xấp xỉ 4.58 người, vậy diện tích bình quân đầu người của mẫu là

khoảng 1.788 là tương đối hợp lý so với trung bình của đất nông nghiệp Việt Nam

trên đầu người là 2.500 ( bao gồm đất lâm ngiệp và nuôi trồng thuỷ sản).

Với các biến nhị phân như giới tính và nông sản có giá trị 0, 1 thì giá trị trung bình

không quá quan trọng. Mà là chỉ xét tỉ lệ nừ giới của chủ hộ là 9,28% so với tổng số

hộ của mẫu, cũng như tỉ lệ hộ trồng khoai so với mẫu là 35.71% mới là quan trọng.

Bảng 4.3: Thống kê miêu tả của các biến trong mô hình.

Biến số

Số quan

Trung bình

Std. Dev.

Tối da

Tối

sát

thiểu

140

0.907

0.291

140

42.735

9.402

Gioitinh

140

6.135

3.232

Tuoi

140

2.907

1.257

Trinhdo

140

0.357

0.480

Solaodong

140

8191.114

7640.270

45000

Nongsan

140

0.606

0.470

1.5

0.05

DTdat

140

0.552

0.392

1.45

0.05

Sigma

140

1.940

9.78

0.14

Alpha

Lambda

Nguồn: Tổng hợp từ số liệu điều tra.

4.3. THÁI ĐỘ ĐỐI VỚI RỦI RO CỦA NGƯỜI NÔNG DÂN

Cách đo lường các chỉ số e ngại rủi ro , chỉ số e ngại mất mát λ và trọng số σ.

- Chỉ số e ngại rủi ro σ: được đo thông qua dãy số 1 và 2 của trò chơi là dựa vào sự

thay đổi lựa chọn của người chơi từ lựa chọn A qua lựa chọn B, tại mức thay đổi

này được gọi là điểm chuyển tương ứng với số thứ tự của dòng cuối cùng của lựa

chọn A gồm có 15 điểm chuyển tương ứng với 14 dòng và 1 điểm là không

chuyển nghĩa là người chơi chọn toàn bộ dãy số là lựa chọn A. Giá trị đo được thể

hiện trong bảng 4.4.

- Trọng số : tương tự σ được đo thông qua dãy số 1 và 2 của trò chơi là dựa vào

sự thay đổi lựa chọn của người chơi từ lựa chọn A qua lựa chọn B, tại mức thay

đổi này được gọi là điểm chuyển tương ứng với số thứ tự của dòng cuối cùng của

lựa chọn A gồm có 15 điểm chuyển tương ứng với 14 dòng và 1 điểm là không

chuyển nghĩa là người chơi chọn toàn bộ dãy số là lựa chọn A.

- Sau khi đã xác dịnh được điểm chuyển của dãy số 1 và dãy số 2 ta dựa vào bảng

3.1 và bảng 3.2 dế xác dịnh σ và α . Ví dụ dãy số 1 có điểm chuyển là 2 và dãy số

2 có điểm chuyển là 4 thi α,σ (1.15 , 0.6). Giá trị đo được thể hiện trong bảng 4.5.

- Chỉ số e ngại mất mát λ: Được xác định không chỉ thông qua điểm chuyển trong

dãy số 3 mà còn dựa vào giá trị e ngại rủi ro ban đầu với 3 mức σ = 0.2 , σ = 0.6

và σ = 1 để đo lường trong đó mỗi mức σ đó gọi là điểm chính giữa để tham chiếu

tính toán theo bảng giá trị của λ. Giá trị đo được thể hiện trong bảng 4.6.

Bảng 4.4: Giá trị σ.

ĐIỂM CHUYỂN DÃY 1

KHÔNG CHUYỂN

DÃY 2 σ

KHÔNG CHUYỂN

Nguồn Tanaka et al. (2005) Bảng 4.5: Giá trị α.

ĐIỂM CHUYỂN DÃY 1

KHÔNG CHUYỂN

DÃY 2 α

KHÔNG CHUYỂN

Nguồn Tanaka et al. (2005)

Bảng 4.6: Giá trị λ.

Điểm chuyển σ = 0.2 σ = 0.6 σ = 1

λ > 0.20

λ > 0.14 0.14 < λ < 1.26 1.26 < λ < 1.88 1.88 < λ < 2.31 2.31 < λ < 4.32 4.32 < λ < 5.43 5.43 < λ < 9.78 0.20 < λ < 1.38 1.38 < λ < 1.71 1.71 < λ < 2.25 2.25 < λ < 3.73 3.73 < λ < 4.82 4.82 < λ < 9.13 λ > 0.29 0.29 < λ < 1.53 1.53 < λ < 1.71 1.71 < λ < 2.42 2.42 < λ < 3.63 3.63 < λ < 4.83 4.83 < λ < 9.67 1 2 3 4 5 6 7 Nguồn Tanaka et al.(2005)

Dựa vào các điểm chuyển từ lựa chọn A sang lựa chọn B trong phần trò chơi xổ số

nghiên cứu xem xét thái độ của người nông dân đối với rủi ro. Lưu ý rằng trong dãy số

1 và 2 chỉ có 14 cặp lựa chọn nên điểm chuyển 15 là người chơi giữ nguyên lựa chọn

A tức là không chuyển. Như vây điểm chuyển thứ 8 của mỗi dãy số được xem như là

điểm chính giữa tức là người chơi có thái độ trung lập đối với rủi ro, người có điểm

chuyển từ 1 đến 7 là người yêu thích rủi ro vì lựa chọn B được xây dựng chứa đựng rủi

ro nhiều hơn lựa chọn A, người có điểm chuyển từ 9 đến 15 là người e ngại rủi ro, đặc

biệt người có điểm chuyển 15 (không chuyển) là người đề cao sự chắc chắn những

người này cực kỳ e ngại đối với rủi ro.

Hình 4.10 có thể cho thấy số lượng người yêu thích và ghét rủi ro khá cân bằng

trong cả 2 lần đo ( 2 dãy số) và thật vậy. Dãy 1 có 67 người thích rủi ro, 72 người e

ngại rủi ro và 1 người trung lập với rủi ro, dãy 2 có 71 người thích rủi ro, 64 người e

ngại rủi ro và 5 người trung lập với rủi ro, tuy nhiên tổng số người không chuyển trong

2 dãy là khá cao 41 người dãy 1 và 48 người dãy 2 chiếm gần 30% trên 140 người

tham gia.

Như vậy có thể thấy rằng người nông dân rất nhạy cảm với rủi ro nhưng chia ra hai

nữa thành phần là yêu thích rủi ro và e ngại rủi ro, phần còn lại rất nhỏ là có thái độ

trung lập với rủi ro. Và có 1 số lượng khá đông cực kỳ e ngại với rủi ro. Có thể lý giải

vấn đề này là do ngày nay với biến động giá cả nông sản là khá lớn và liên tục nên

hiển nhiên nguy cơ thua lỗ sẽ tăng cao làm một bộ phận người nông dân cảm thấy đó

là một rủi ro đáng e ngại, một phần còn lại nhạy bén hơn sẽ nắm bắt thời cơ để tìm

kiếm lợi nhuận cao hơn và nhừng người này xem rủi ro như một cơ hội tự nhiên sẽ yêu

DÃY 1

DÃY 2

thích rủi ro.

10 11 12 13 14 ĐIỂM CHUYỂN

Hình 4.10 : Điểm chuyển trong dãy số 1 và 2 Nguồn: Tổng hợp từ số liệu điều tra.

Tương tự dãy số 3 cũng sẽ đo lường sự e ngại mất mát thông qua các điểm chuyển,

với điểm chuyển thứ 4 là trung điểm người chuyển ở điểm này trung lập với mất mát

(21 người) người có điểm chuyển càng nhỏ càng không e ngại mất mát (92 người),

người có điểm chuyển lớn thì e ngại mất mát (27) . Có thể thấy tỉ lệ người nông dân ác

cảm với mất mát ít, xem hình 4.11.

I Ờ Ư G N Ô S

45 40 35 30 25 20 15 10 5 0

DÃY 3

Hình 4.11 : Điểm chuyển trong dãy số 3 Nguồn: Tổng hợp từ số liệu điều tra.

4.4. KẾT QUẢ HỒI QUI

Đâu tiên là kiểm tra hiện tượng tự tương quan của các biến độc lập trong mô hình.

Kết quả cho thấy giá trị tuyệt đối của các cặp biến số độc lập lớn nhất là 0.45 cho thấy

hiện tượng tự tương quan là ít nghiêm trọng. Mặc dù hệ số tự tương quan của 3 biến

đo lường rủi ro có cao hơn một ít so với các cặp còn lại do cách thức đo lường tương

đối giống nhau và cùng một nhóm.

Bảng 4.7: Ma trận hệ số tương quan của các biến trong mô hình

Giotinh

Tuoi Trinhdo Solaodong DTdat Sigma Alpha Lambda

1.0000

Gioitinh

-0.1141

1.0000

Tuoi

0.0746

-0.0092

1.0000

Trinhdo

0.0745

0.1707

0.0403

1.0000

Solaodong

0.1623

0.0254

0.2728

0.2098

1.0000

DTdat

-0.0321

-0.1485

0.0635

0.1112

0.0547

1.0000

Sigma

0.0067

0.0176

0.0339

0.1827

0.1182

0.4591 1.0000

Alpha

-0.0031

0.1135

-0.0869

0.0245

-0.0500 -0.1876 0.0491

1.0000

Lambda

Nguồn: Số liệu từ hồi quy Logit.

Tiếp theo là hồi qui mô hình logit với đuôi robust để khắc phục hiện tượng phương

sai thay đổi của mô hình nếu có. Với kết qui Prob > chi2 = 0.0019 < mức ý nghĩa 0.05

nên mô hình có ý nghĩa về mặc thống kê, tồn tại ít nhất 1 biến độc lập có ý nghĩa giải

thích cho biến phụ thuộc. Và R2 = 0.4505 cho thấy khả năng ước lượng của mô hình là

tương đối tốt với tổng thể.

Từ kết quả hồi qui ta thấy các tham số rủi ro như e ngại mất mát (lambda kí hiệu λ),

e ngại rủi ro (sigma kí hiệu σ) có giá trị P>│z│ lần lượt ( 0.009, 0.004) < 0.05. Từ đó

có thể kết luận e ngại rủi ro và e ngại mất mát có tác động đến quyết định lựa chọn

trồng lúa hay trồng khoai của người nông dân, từ dấu của tác động ta thấy người càng

e ngại rủi ro và mất mát càng có xu hướng trồng lúa và người thích rủi ro cũng như

không sợ mất mát có xu hướng trồng khoai. Tác động của 2 tham số này đến lựa chọn

của người nông dân là phù hợp với một số nghiên cứu trước đây. Như nghiên cứu về

việc sử dụng thuốc trừ sâu của nông dân Trung Quốc của Liu và Huang (2008) kết

luận rằng người e ngại rủi ro có xu hướng sử dụng nhiều thuốc trừ sâu hơn vì e ngại

mất mùa do sâu bệnh và người e ngại mất mát có xu hướng ít sử dụng thuốc trừ sâu do

lo ngại về sức khoẻ, nguy cơ đối mặt với việc ngộ độc thuốc trừ sâu. Ngoài ra trong

nghiên cứu của Dohmen et al. (2011) cũng cho rằng rủi ro có tác động tốt đến dự doán

hành vi của cá nhân trong lựa chọn đầu tư cũng như lựa chọn nghề nghiệp, nghiên cứu

của Bonin et. al (2007) chỉ ra rằng các cá nhân sẵn sàng chấp nhận làm việc trong các

ngành nghề có mức thu nhập cao hơn hay rủi ro có tác động đến lựa chọn nghề nghiệp

của cá nhân. Riêng trọng số (alpha kí hiệu α) có P>│z│= 0.351 nên không có ý nghĩa

về mặt thống kê cũng phù hợp với các nghiên cứu trước đó như trong nghiên cứu của

Liu và Huang (2008) và Tanaka et al. (2010), mặc dù Tanaka et al (2005) có kết luận

trọng số quyết định của nam lớn hơn nữ nhưng biến này trong mô hình cũng không

cho thấy ý nghĩa thông kê.

Biến tuổi của chủ hộ có giá trị P >│z│ = 0.00 < 0.5 nên có ý nghĩa về mặt thống kê,

biến này mang dấu – nghĩa là chủ hộ càng lớn tuổi thì có xu hướng trồng lúa thay vì

trồng khoai, so với chủ hộ nhỏ tuổi thì ngược lại có xu hướng thích trồng khoai hơn

trồng lúa. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đó, Teklewold và Kohlin

(2010) người trẻ tuổi có xác suất sử dụng đê kè trong ngăn xói mòn đất hơn người lớn

tuổi, trong mô hình hồi qui của Liu và Huang (2008) tuổi còn có tác động âm đến số

lượng sử dụng thuốc trừ sâu với mức ý nghĩa 5%, nghĩa là người càng lớn tuổi sẽ càng

sử dụng ít thuốc trừ sâu đi so với người trẻ hơn.

Biến giới tính không có ý nghĩa về mặt thống kê với giá trị P>│z│ = 0.447 > 0.05

nghĩa là giới tính chủ hộ không tác động đến việc lựa chọn trồng lúa hay khoai của chủ

hộ và kết quả này trái với các nghiên cứu trước đây, Stefan Dercon (1996) giới tính

chủ hộ có tác động đến việc lựa chọn gia súc chăn nuôi cũng như số lượng gia súc

trong mỗi hộ gia đình của nông dân Tanazia và theo Teklewold và Kohlin (2010) giới

tính có tác động đến việc lựa chọn sản xuất trên đất ruộng bậc thang có sử dụng kè đá,

bùn đất hay không.

Biến trình độ giáo dục có giá trị P>│z│ = 0.016 < 0.05 nên biến này có ý nghĩa về

mặt thồng kế, trình độ hay số năm đi học của chủ hộ có tác động dương đến quyết định

trồng khoai, nghĩa là người có số năm đi học càng cao sẽ có xu hướng trồng khoai thay

vì xu hướng trồng lúa như đối với người có số năm đi học ít. Kết quả này phù hợp với

những nghiên cứu trước đây Theo Liu và Huang (2008) trình độ giáo dục của chủ hộ

có tác động ngược chiều với việc sử dụng thuốc trừ sâu trong việc trồng bông của

nông dân Trung quốc , nghĩa là người càng có số năm đi học lớn sẽ sử dụng ít thuốc

trừ sâu hơn.

Biến số lao động trong hộ không có ý nghĩa về mặt thống kê nghĩa là số lao động

không có tác dộng đến lựa chọn của chủ hộ trong quyết định trồng lúa hay trồng khoai,

kết luận này không phù hợp với các nghiên cứu trước đó theo Teklewold và Kohlin

(2010) số lao động trong hộ có ý nghĩa về mặt thống kê và có tác động tích cực trong

việc sử dụng kè đá, bùn trên ruộng bậc thang nhằm làm giảm xói mòn của đất với tác

động biên bằng 1%. Có thể giải thích cho kết quả này là ngày nay các hộ có thể thuê

mướn lao động với số lượng nhiều miễn là có vốn đầu tư vì lượng người nhàn rỗi khu

vực nông thôn là khá đông.

Biến diện tích đất sở hữu có ý nghĩa về mặt thống kê và có tác động dương đến

quyết định trồng khoai của chủ hộ với giá trị P>│z│ = 0.002 < 0.05, nghĩa là người có

diện tích đất sở hữu càng lớn càng có xu hướng trồng khoai thay vì có xu hướng trồng

lúa như những người có diện tích đất sở hữu ít hơn.

Bảng 4.8: Kết quả hồi qui, tác động biên và sai số chuẩn

Nông sản

Gioitinh

Tuoi

Trinhdo

Solaodong

DTdat

Sigma

Alpha

Lambda

Tác động biên và sai số chuẩn -0.1736 (0.2549) -0.0230 (0.0061) 0.0357 (0.0511) 0.0399 (0.0422) 0.00002 (0.00001) 0.3132 (0.1266) 0.0916 (0.0972) -0.1325 (0.0372)

Hệ số và sai số chuẩn -0.8564 (1.1262) -0.1340* (0.0358) 0.2082** (0.0860) 0.2328 (0.2497) 0.0001* (0.0000) 1.8236* (0.6988) 0.5337 (05728) -0.7717* (0.2657)

*, ** biểu thị hệ số có ý nghĩa thống kê theo thứ tự 1%, và 5% Nguồn: Số liệu từ hồi quy Logit

Tiếp theo là xem xét tác động biên của các biến độc lập đến biến phụ thuộc trong

mô hình. Khi tuổi tăng lên 1 đơn vị thì xác suất trồng khoai của hộ nông dân giảm

xuống 0.023, khi số năm đi học của chủ hộ tăng lên 1 năm thì xác suất trồng khoai của

chủ hộ cũng tăng lên 0.0357, khi diện tích đất tăng lên 1 thì xác suất trồng khoai

của hộ cũng tăng lên 0.0000217, khi chỉ số e ngai rủi ro (sigma kí hiệu σ) tăng lên 1

đơn vị thì xác suất trồng lúa tăng thêm 0.3132, khi tham số e ngại mất mát (lambda kí

hiệu λ) tăng thêm 1 đơn vị thì xác suất trồng khoai của hộ gia đình giảm 0.1325.

Sau khi hồi qui với mô hình cho kết quả có ý nghĩa ta tiến hành kiểm định xem sự

phù hợp của mô hình với kiểm định goodness of fit cho kết quả Prob > chi2 = 0.000.

Có thể kết luận mô hình nghiên cứu phù hợp. Thể hiện ở bảng 4.9.

Bảng 4.9: Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Logistic model for nongsan, goodness of fit test

Number of observation = 140

Number of covariate pattens = 140

Pearson chi2 (131) = 222.66

Prob > chi2 = 0.000

Nguồn: Số liệu từ hồi quy Logit.

Tóm tắt chương 4:

Chương 4 trình bài tổng quan về thị trường nông sản của Việt Nam, quá trình sản

xuất lúa và khoai lang tím Nhật, các chi phí cũng như lợi nhuận so sánh của 2 loại

nông sản này. Trình bài các kết quả của mô hình hồi qui logit của nghiên cứu.

CHƯƠNG V: KẾT LUẬN

Như kết quả hồi qui mô hình đã cho thấy ở chương 4 rủi ro có tác động đến quyết

định lựa chọn của người nông dân, đối với nông sản có thu nhập ổn định và truyền

thống như lúa, cũng như đối với nông sản mới năng suất cao hơn nhưng tìm ẩn nhiều

rủi ro vì giá cả thị trường không ổn định và có biến động mạnh. Kết quả này sẽ góp

phần mang lại một nhìn nhận mới đối với các chính sách về phát triển nông nghiệp

nông thôn Việt Nam, nhất là vấn đề đổi mới cây trồng vật nuôi khác với nông nghiệp

truyền thống.

Các yếu tố khác như: trình độ học vấn, tuổi, diện tích đất canh tác cũng có tác động

đến lựa chọn nông sản canh tác của người nông dân.

Có thể suy đoán rằng người nông dân trẻ hơn có trình độ học vấn cao hơn thì người

nông dân càng tiếp xúc nhiều với sách báo và các phương tiện truyền thông họ dễ dàng

nắm bắt thông tin về giá cả thị trường, trao đổi với nhau thông tin về các giống cây

trồng có năng suất cao hơn, lợi nhuận cao hơn, họ cũng có nhiệt quyết làm giàu hơn so

với người có tuổi lớn và trình độ thấp hơn mặc dù chấp nhận một số rủi ro nhất định.

Về diện tích đất canh tác có thể thấy như đã trình bài ở trên cùng một đơn vị diện

tích đất như nhau nhưng trồng khoai thì sẽ mất đi khoảng 2/10 diện tích cho bờ bao và

mương dẫn nước nên người có đất ít sẽ ít trồng khoai hơn, cũng như đối với người

nông dân có thể nhìn vào diện tích đất mà phán đoán khả năng kinh tế, người đất nhiều

hơn thì kinh tế vượt trội hơn, ít đất thì kinh tế kém hơn mà trồng khoai đòi hỏi vốn lớn,

rủi ro nên người trồng khoai thường có diện tích đất nhiều.

Riêng 2 yếu tố giới tính và số lao động không tác động đến lựa chọn nông sản canh

tác. Ở khu vực nông thôn cũng như tạp quán của người Việt Nam người nam thường là

trụ cột của gia đình, là người quyết định những việc quan trọng nên đối với các quan

sát phần lớn là nam giới nên không thấy khác biệt trong biến giới tính giữa người trồng

lúa và trồng khoai, do đó biến này không có ý nghĩa cũng là hợp lý.

Yếu tố lao động đáng lẻ ra phải có tác động đối với lựa chọn trồng khoai hay lúa vì

trồng khoai tốn nhiều công lao động hơn trong quá trình canh tác cũng như thu hoạch

nhưng tại sao lại không có tác động? Đó là vì hiện tại nông thôn có tồn tại một số

lượng lao động có ít hoặc không có đất đai, không có nghề nghiệp ổn định họ liên kết

với nhau thành một nhóm nhỏ từ 15 đến 30 người trong đó sẽ có 1 nhóm trưởng sẽ là

người nhận công việc đối với người có nhu cầu thuê mướn nhiều người, sau đó phân

công và trả lương lại cho từng người trong nhóm theo năng lực làm việc của mình. Do

đó người có diện tích lớn vẫn có thể trồng bất cứ thứ gì họ muốn mà không cần quan

tâm đến số lượng lao động trong gia đình của mình.

Hàm ý chính sách:

Trong đề tài này rủi ro đối mặt của người nông dân trong lựa chọn nông sản sản

xuất thật ra là yếu tố giá cả và đầu ra của nông sản. Vấn đề giá cũng như đầu ra của

nông sản được nói rất nhiều trong những năm vừa qua, ta có thể dễ dàng đọc được hay

nghe ở đâu đó rất nhiều lần chuyện người nông dân được mùa mất giá, nông sản sản

xuất ra mà không tiêu thụ được hay tiêu thụ với giá rẻ hơn cả chi phí sản xuất. Ví dụ

như : nông dân đốt bỏ mía ở Cà Mau, nông sân đổ sữa bò ở Đà Lạt, thanh long cho bò

ăn ở Bình Thuận, dưa leo 1000 VNĐ/ kg ở Đà Lạt, cá tra đến ngày thu hoạch bán

không ai mua. Do đó nghiên cứu cũng cân nhắc đề xuất một số gợi ý chính sách như

Đầu tiên là sự hoạch định của nhà nước trong vấn đề sản xuất, các cơ quan, tổ chức

thuộc lĩnh vực nông nghiệp phải có chính sách hoạch định lâu dài về sản xuất nông

nghiệp đối với từng vùng, từng loại giống cây trồng, vật nuôi với diện tích hợp lý để

đảm bảo sản lượng cung nông sản vừa phải đảm bảo mức tiêu thụ.

Thứ hai phải đảm bảo đầu ra cho sản phẩm được phân phối hợp lý tránh trường hợp

sản xuất ra nhưng không bán được, hay bán với giá quá rẻ, phải xây dựng kênh phân

phối cũng như mức phân chia lợi nhuận trong khâu phân phối, hiện nay kênh phân

phối nông sản hầu hết là tự phát là gián tiếp và thông qua quá nhiều trung gian làm cho

giá ở nơi tiêu thụ thì cao mà nông dân thì bán quá thấp. Có những loại nông sản khi

đến nơi tiêu thụ giá tăng từ 3 đến 5 lần thậm chí cao hơn.

Ngoài ra phải đầu tư nhiều hơn cho việc phát triển giống vật nuôi cây trồng, đảm

bảo nguồn giống tốt ổn định cho sản xuất nông nghiệp, tư vấn kỹ thuật mới cho nông

dân, hạ giá thành của phân bón thuốc trừ sâu, đầu tự cơ sở hạ tầng thuỷ lợi và giao

thông nông thôn. Và quan trọng nhất vẫn là phải có chính sách tốt nhất quán và xuyên

suốt đảm bảo cho nông nghiệp phát triển bền vững xứng với tiềm năng, thế mạnh vốn

có.

Hạn chế của đề tài:

Vì hạn chế về nhân lực cũng như tài chính, mẫu của đề tài nhỏ, tỉ lệ quan sát giữa cá

nhân trồng lúa và trồng khoai không đại diện được cho tỉ lệ của tổng thể, quá trình lấy

mẫu không đồng nhất. Nghiên cứu chưa trình bài được nguồn gốc cụ thể của các biến

số đo lường rủi ro. Dẫn chứng nghiên cứu các biến trong mô hình kinh tế lượng còn ít,

đặc biệt không đưa vào mô hình biến thu nhập của hộ gia đình vì rất khó tính toán

chuẩn xác thu nhập của hộ.

Tóm tắt chương 5:

Chương này trình bài kết luận của nghiên cứu, ảnh hưởng của các biến đến quyết

định lựa chọn nông sản sản xuất của nông dân từ đó đề ra chính sách giải quyết các

vấn đề mà nông dân cũng như nền nông nghiệp Việt Nam đang gặp phải. Ngoài ra

chương này còn nêu lên những hạn chế của đề tài nghiên cứu.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu tham khảo tiếng Việt.

Cổng thông tin điện tử Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn , 2015. Cở sở

dữ

liệu về

thống kê

– Thông

tin về an ninh

lương

thực.

[Ngày truy cập: 22 tháng 03 năm 2016]

Phạm Khánh Nam, 2013. Thái độ của nông dân đối với rủi ro lũ lụt tại Việt

Nam: gợi ý cho ngành bảo hiểm. In Seminar Trao đổi học thuật tại trường Đại

học Mở TPHCM.

Tài liệu tham khảo tiếng Anh.

Allan Willett (1951). “The Economic Theory of Risk and Insurance”, Philadelphia:

University of Pensylvania Press, USA.

Anderson, L.R., Mellor, J.M., 2009. Are risk preferences stable? Comparing an

experimental measure with a validated survey-based measure. Journal of Risk and

Uncertainty 39 (2), 137–160

Barbier, E.B. 1990. The Farm-Level Economics ofSoil Conservation: The Uplands

of Java. Land Economics66(2): 199–211.

Binswanger, Hans P. 1980. “Attitudes toward Risk: Experimental Measurement in

Rural India.” American Journal of Agricultural Economics, 62(3): 395–407.

Binswanger, Hans P. 1981. “Attitudes toward Risk: Theoretical Implications of an

Experiment in Rural India.” Economic Journal, 91(364): 867–90

Bonin, Holger, Thomas Dohmen, Armin Falk, David Huffman, and Uwe Sunde

(2007). “Cross-Sectional Earnings Risk and Occupational Sorting: The Role of Risk

Attitudes.” Labour Economics, 14, 926–937.

Charness, G., Gneezy, U., Imos, A., 2013. Experiential methods: Eliciting risk

preferences. Journal of Economic Behavior & Organization 87 (2013), 43 – 51

Daniel Bernoulli 1738. Evolution and economics under risk .SC Stearns - Journal

of biosciences, 2000 - Springer

Dercon, S. Risk, Crop Choice, and Savings: Evidence from TanzaniaAuthor

Economic Development and Cultural Change 44 (3), 485-513

George J. Stigler 1950. The Development of Utility Theory. Journal of Political

Economy Vol. 58, No. 4 (Aug., 1950), pp. 307-327

Dohmen, T., Falk, A., Huffman, D., Sunde, U., Schupp, J., Wagner, G.G., 2011.

Individual risk attitudes: measurement, determinants, and behavioral consequences.

Journal of the European Economic Association 9 (3), 522–550

Holt, C.A., Laury, S.K., 2002. Risk aversion and incentive effects. American

Economic Review 92 (5), 1644–1655.

Irving Preffer (1956). “Insurance and Economic Theory”, Homeword III: Richard

Di Irwin, Inc.USA, p.42.

Gneezy, U., Potters, J., 1997. An experiment on risk taking and evaluation periods.

Quarterly Journal of Economics 112 (2), 631–645.

Gary Charness, G., Gneezy, U., Imas, A.,2013 Experiential methods: Eliciting risk

preferences. Journal of Economic Behavior & Organization, 87, 43–51

Kahneman, D., Tversky, A., 1979. Prospect theory: an analysis of decision under

risk. Econometrica 47 (2), 263–291

Knight, Frank H, 1964 “Risk, Uncertainty and Profit”. Dover Publications, Inc., 31

East 2nd Street, Mineola, N.Y.11501.

Liu, E.M., Huang, J., 2013. Risk preferences and pesticide by cotton farmers in

China. Journal of Development Economics 103 , 203 – 2015

Pindyck, R.S. and Rubinfeld, D.L., 1981. Econometric Models and Economic

Forecasts (2nd Edition), McGraw-Hill, New York.

Prelec, D. 1998. The probability weighting function. Econometrica 66(3) 497-527.

Savage, L.J., 1954. The Foundations of Statistics. John Wiley, New York.

Tanaka, T., Camerer, C.F., Nguyen, Q., 2010. Risk and time preferences: linking

experimental and household survey data from Vietnam. American Economic Review

100 (1), 557–571.

Teklewold, H., Kohlin, G., 2011 Risk preferences as determinants of soil

conservation decisions in Ethiopia. Journal of Soil and Water 66 (2), 87 – 96

Tversky, Amos, and Daniel Kahneman. 1992. “Advances in Prospect Theory:

Cumulative Representation of Uncertainty.” Journal of Risk and Uncertainty, 5(4):

297–323.

von Neumann, J., and O. Morgenstern. 1944. Theory of Games and Economic

Behavior. Princeton, NJ, USA: Princeton University Press.

PHỤ LỤC 1: Cách thức đo lường các tham số rủi ro σ, α, λ

(Nguồn Tanaka et al. 2005)

Dãy số 1 (Câu 1 – 14)

 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 

Không 9 10 11 12 13 14 0.2 chuyển

8 9 10 11 12 13 0.3 14

7 8 9 10 11 12 0.4 13

6 7 8 9 10 11 0.5 12

5 6 7 8 9 10 0.6 11

4 5 6 7 8 9 0.7 10

3 4 5 6 7 8 0.8 9

2 3 4 5 6 7 0.9 8

1 2 3 4 5 6 1.0 7

Dãy số 2 (Câu 15 – 28)

 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 

Không 9 10 11 12 13 14 0.2 chuyển

8 9 10 11 12 13 0.3 14

7 8 9 10 11 12 0.4 13

6 7 8 9 10 11 0.5 12

5 6 7 8 9 10 0.6 11

4 5 6 7 8 9 0.7 10

3 4 5 6 7 8 0.8 9

2 3 4 5 6 7 0.9 8

1 2 3 4 5 6 1.0 7

Dãy số 3(Câu 29–35) Điểm chuyển σ = 0.2 σ = 0.6 σ = 1

λ > 0.20

1 2 3 4 5 6 7

Bảng đo lường hệ số e ngại rủi ro σ

Bảng đo lường trọng số α

PHỤ LỤC 2: Phiếu khảo sát.

Thưa Ông/Bà.

Tôi là Nguyễn Thành Phú, học viên cao học của trường Đại học kinh tế Tp. Hồ Chí

Minh nay tôi tiến hành khảo sát để lấy số liệu phục vụ cho đề tài nghiên cứu Thạc Sĩ

của mình (đề tài :rủi ro và quyết định lựa chọn sản xuất nông sản của nông dân tỉnh

Đồng Tháp). Do đó sự đóng góp của Ông/Bà rất quan trọng, toàn bộ dữ liệu của ông bà

chỉ sử dụng cho mục đích học thuật và được lưu trữ ở Trường Đai Học Kinh Tế TP Hồ

Chí Minh. Xin vui lòng xem kỹ từng câu hỏi để thông tin được chính xác. Xin chân

thành cám ơn sự hợp tác chân tình của Ông/Bà.

PHẦN A: THÔNG TIN HỘ GIA ĐÌNH & ĐẤT ĐAI

THỜI GIAN BẮT ĐẦU:

Nam □ Nữ □ Tên chủ hộ:

Số ĐT: Tuổi:

Trình độ:

Địa chỉ:

Số nam: Số nữ: Số nhân khẩu

Số nam: Số nữ: Số lao động

Loại nông sản canh tác chính Lúa □ Khoai □

Tổng diện tích đất sở hữu:

Đất ruộng:

Đất vườn:

Đất thổ cư:

Khác:

PHẦN B: THỬ NGHIỆM TÌNH HUỐNG RỦI RO

Trong phần trò chơi xổ số sau đây giả sử Ông/Bà sẽ nhận được số tiền tương

đương với phần thắng được trong trò chơi, nghĩa là lựa chọn của Ông/Bà quan trọng và

quyết định trực tiếp đến số tiền Ông/Bà được hưởng.

Miêu tả trò chơi:Trong trò chơi xổ số trả thưởng sẽ được thiết kế làm 3 dãy

(series) từ 1 đến 3, và mỗi dãy là độc lập. Trong mỗi dãy có 2 lựa chọn (option) A và B

với mức kỳ vọng khác nhau về số tiền được trả thưởng cũng như xác suất trúng

thưởng. Có tất cả 35 dòng lựa chọn ( dãy 1 có 14 dòng; dãy 2 có 14 dòng và dãy 3 có 7

dòng). Người chơi sẽ lần lượt chọn A hoặc B cho mỗi dòng lần lượt từng dãy một.

Theo trật tự (logits) của trò chơi việc thay đổi trong lựa chọn từ A sang B chỉ được

thay đổi 1 lần trong mỗi dãy số và phải từ A sang B không có chiều ngược lại.

Có 2 hộp chứa, hộp 1 chứa 35 banh được đánh số từ 1 đến 35, hợp 2 có 10 banh

được đánh số từ 1 đến 10 (banh nhận thưởng ). Sau khi đã hoàn thành lựa chọn trên

bảng dãy số được người khảo sát thiết kế người chơi sẽ chọn ngẫu nhiên banh ở hộp 1

để xem người chơi sẽ chơi với dòng thứ bao nhiêu trong trong lựa chọn, sau đó tiếp

tục chọn banh ở hộp số 2 để quyết định số tiền thắng cuộc tương đương.

TRÒ CHƠI XỔ SỐ

Dãy số 1

Trong lựa chọn dãy số 1 lựa chọn A sẽ ít rủi ro hơn lựa chọn B, nghĩa là việc nhận

thưởng ở lựa chọn A sẽ dao động ít hơn lựa chọn B. Ở lựa chọn A Ông/Bà sẽ nhận

được số tiền là 45.000 VNĐ nếu chọn được banh nhận thưởng từ 1-3 và nhận được

11.000 VNĐ nếu chọn được banh nhận thưởng 4-10.Còn lựa chọn B Ông/Bà sẽ nhận

được số tiền là 5.000 VNĐ nếu chọn được banh nhận thưởng từ 2- 10, và nhận được số

tiền từ 77.000 VNĐ đến 1.133.000 VNĐ nếu chọn được banh nhận thưởng 1.

Lựa chọn A Lựa chọn B Kỳ vọng trả thưởng (A- B)

Banh 1 Banh 2-10

45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 11 77 84 94 105 120 141 169 209 249 339 453 679 1133 1926 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 9 8,3 7,3 6.7 4.2 2.6 -0.2 -4.2 -8.2 -17.2 -28.6 -51.2 -96.6 -179.5 Banh 1-3 Banh 4-10

Lựa chọn của người chơi dãy số 1.

LỰA CHON A TỪ : ĐẾN:

LỰA CHỌN B TỪ: ĐẾN:

Dãy số 2

Trong lựa chọn dãy số 2 cũng tương tự dãy số 1 lựa chọn A sẽ ít rủi ro hơn lựa

chọn B, nghĩa là việc nhận thưởng ở lựa chọn A sẽ dao động ít hơn lựa chọn B. Ở lựa

chọn A Ông/Bà sẽ nhận được số tiền là 45.000 VNĐ nếu chọn được banh nhận thưởng

từ 1-9 và được 33.000 VNĐ nếu chọn được banh nhận thưởng 10.Còn lựa chọn B

Ông/Bà sẽ nhận được số tiền là 5.000 VNĐ nếu chọn được banh nhận thưởng từ 8- 10,

và nhận được số tiền từ 61.000 VNĐ đến 1.124.000 VNĐ nếu chọn được banh nhận

thưởng 1-7.

Lựa chọn A Lựa chọn B Kỳ vọng trả thưởng (A- B)

Banh 1-7 Banh 8-10

5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 61 63 65 67 70 73 77 81 87 94 101 113 124 147 Banh 1-9 Banh 10 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 33 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 2.6 1.2 -0.2 -1.6 -3.7 -5.8 -8.6 -11.4 -15.6 -20.5 -25.4 -33.8 -41.5 -57.6

Lựa chọn của người chơi dãy số 2.

LỰA CHON A TỪ : ĐẾN:

LỰA CHỌN B TỪ: ĐẾN:

Dãy số 3

Trong dãy số 3 lựa chọn A vẫn ít rũi ro hơn lựa chọn B, ngoài ra Ông/ Bà còn có

thể mất tiền, cụ thể ở lựa chọn A Ông/Bà nhận được từ 1.000VND đến 28.000 VND

nếu chọn được banh nhận thưởng 1-9 và mất từ 4.000 VNĐ đến 9.000 VNĐ, ở lựa

chọn B Ông/Bà nhận được 33.000 VNĐ nếu chọn được banh nhận thưởng từ 1-7 và

mất từ 14.000 VNĐ đến 23.000 VNĐ nếu chọn được banh nhận thưởng từ 8-10.

Lựa chọn A Lựa chọn B Kỳ vọng trả thưởng (A- B)

Banh 1-7 Banh 8-10

-23 -23 -23 -18 -18 -15 -14 28 4 1 1 1 1 1 33 33 33 33 33 33 33 -4 -4 -4 -4 -9 -9 -9 7 -5 -6.5 -9 -10 -11.5 -13

Banh 1-9 Banh 10 Lựa chọn của người chơi dãy số 3.

LỰA CHON A TỪ : ĐẾN:

LỰA CHỌN B TỪ: ĐẾN:

XIN CHÂN THÀNH CẢM ƠN!

Trong bảng câu hỏi khao sát học viên trình bài thêm nhiều chỉ tiêu mà sau đó không

đưa vào mô hình như số nhân khẩu ( nam, nữ) Các loại diện tích đất sở hữu, số nam,

nữ của lao động là góp phần hình dung rõ hơn về dữ liêu thu thập, vì các chỉ tiêu này

gần giống với chỉ tiêu cán thiết cho nghiên cứu này và có thể được sử dụng cho các

nghiên cứu sau nếu có.

PHỤ LỤC 3: Diện tích canh tác và sản lượng lúa khoai theo vùng.

DIỆN TÍCH LÚA Đơn vị 1000 ha

7655.4

7761.2

7902.5

7813.8

Cả nước

1144.6

1138.7

1129.9

1122.8

Đồng bằng sông Hồng

670.8

678

689.2

Trung du và miền núi phía Bắc

1228.8

1236.4

1230.4

1243.6

Bắc Trung bộ và Duyên hải miền Trung

224.2

229.7

232.4

238.4

Tây Nguyên

293.1

294.4

280.3

273.2

Đông Nam bộ

4093.9

4184

4340.3

4246.6

Đồng bằng sông Cửu Long

SẢN LƯỢNG LÚA Đơn vị 1000 tấn

42398.5

43737.8

43990.2

44975

Cả nước

6965.9

6881.3

6655.4

6756.8

Đồng bằng sông Hồng

3199.2

3271.1

3265.6

3334.4

Trung du và miền núi phía Bắc

6535.1

6727.2

6599.7

7057.2

Bắc Trung bộ và Duyên hải miền Trung

1067.7

1138.8

1151.2

1241.8

Tây Nguyên

1361.2

1398.6

1346.1

1340.6

Đông Nam bộ

23269.4

24320.8

24972.2

25244.2

Đồng bằng sông Cửu Long

Nguồn: Bộ NN& PTNN

DIỆN TÍCH KHOAI LANG Đơn vị 1000 ha

146.8

141.6

135

129.9

Cả nước

26.1

24.1

22.4

21.3

Đồng bằng sông Hồng

37.3

34.7

34.9

33.4

Trung du và miền núi phía Bắc

49.5

45.1

42.7

37.6

Bắc Trung bộ và Duyên hải miền Trung

13.9

14.1

13.6

Tây Nguyên

1.4

1.3

1.9

Đông Nam bộ

17.9

22.4

19.8

Đồng bằng sông Cửu Long

SẢN LƯỢNG KHOAI LANG Đơn vị 1000 tấn

1362.1

1427.3

1358.1

1401

Cả nước

242.4

228

213.2

204

Đồng bằng sông Hồng

250.5

231.2

234.2

225.7

Trung du và miền núi phía Bắc

314.3

284.8

272

243.9

Bắc Trung bộ và Duyên hải miền Trung

154.4

159.6

168.9

162.5

Tây Nguyên

14.5

11.1

9.9

Đông Nam bộ

386

512.6

459.9

556.9

Đồng bằng sông Cửu Long

PHỤ LỤC 4: Sự yêu thích rủi ro của người nông dân qua các điểm chuyển

trong trò chơi.

2 1 3 4

10 13 11 9 10 7 7 1 6 9 9 9 5 6 28 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 3 48 5 0 41 3 6 7 3 6 4 7 3 1 3 ĐIỂM CHUYỂN DÃY 1 DÃY 2

2 1 3

5 6 7 4 42 21 25 29 13 9 5 ĐIỂM CHUYỂN DÃY 3

. corr gioitinh tuoi trinhdo solaodong DTdat sigma alpha lambda (obs=140)

gioitinh tuoi trinhdo solaod~g DTdat sigma alpha lambda gioitinh 1.0000 tuoi -0.1141 1.0000 trinhdo 0.0746 -0.0092 1.0000 solaodong 0.0745 0.1707 0.0403 1.0000 DTdat 0.1623 0.0254 0.2728 0.2098 1.0000 sigma -0.0321 -0.1485 0.0635 0.1112 0.0457 1.0000 alpha 0.0067 0.0176 0.0399 0.1827 0.1182 0.4591 1.0000 lambda -0.0031 0.1135 -0.0869 0.0245 -0.0500 -0.1876 0.0491 1.0000

PHỤ LỤC 5: Kết quả hồi qui mô hình logit Kiểm tra tự tương quan

Iteration 0: log pseudolikelihood = -91.245919 Iteration 1: log pseudolikelihood = -53.941416 Iteration 2: log pseudolikelihood = -50.302807 Iteration 3: log pseudolikelihood = -50.143333 Iteration 4: log pseudolikelihood = -50.143235 Iteration 5: log pseudolikelihood = -50.143235

Logistic regression Number of obs = 140 Wald chi2(8) = 24.48 Prob > chi2 = 0.0019 Log pseudolikelihood = -50.143235 Pseudo R2 = 0.4505

Robust nongsan Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] solaodong .2328494 .2497113 0.93 0.351 -.2565759 .7222746 trinhdo .208219 .0860314 2.42 0.016 .0396006 .3768374 tuoi -.1340028 .0358476 -3.74 0.000 -.2042629 -.0637427 gioitinh -.8564649 1.126275 -0.76 0.447 -3.063923 1.350993 DTdat .0001265 .0000418 3.02 0.002 .0000445 .0002084 sigma 1.823622 .6988255 2.61 0.009 .453949 3.193294 alpha .5337537 .5728335 0.93 0.351 -.5889794 1.656487 lambda -.7717655 .2657698 -2.90 0.004 -1.292665 -.2508662 _cons 2.345164 1.717707 1.37 0.172 -1.02148 5.711808

Hồi quy logit với đuôi robust . logit nongsan solaodong trinhdo tuoi gioitinh DTdat sigma alpha lambda ,r

Marginal effects after logit y = Pr(nongsan) (predict) = .22029852 variable dy/dx Std. Err. z P>|z| [ 95% C.I. ] X solaod~g .0399959 .04227 0.95 0.344 -.042845 .122837 2.90714 trinhdo .0357652 .01508 2.37 0.018 .00621 .065321 6.13571 tuoi -.0230173 .00611 -3.77 0.000 -.034983 -.011052 42.7357 gioitinh* -.1736603 .25493 -0.68 0.496 -.673315 .325995 .907143 DTdat .0000217 .00001 3.07 0.002 7.9e-06 .000036 8191.11 sigma .3132382 .12669 2.47 0.013 .064936 .56154 .606786 alpha .0916813 .09722 0.94 0.346 -.098862 .282225 .552786 lambda -.1325639 .0372 -3.56 0.000 -.205478 -.05965 1.94029 (*) dy/dx is for discrete change of dummy variable from 0 to 1

Kiểm tra tác động biên của các biến . mfx

Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Logistic model for nongsan, goodness-of-fit test

number of observations = 140 number of covariate patterns = 140 Pearson chi2(131) = 222.66 Prob > chi2 = 0.0000