Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tối ưu đầu vào và giảm rủi ro đầu ra cho việc canh tác bắp lai tại huyện Ba Tri tỉnh Bến Tre

BỘ GIÁO DỤC VÀ ðÀO TẠO TRƯỜNG ðẠI HỌC KINH TẾ TP. HCM (cid:1)(cid:1)(cid:1)(cid:1)(cid:2)(cid:2)(cid:2)(cid:2)

TRẦN CÔNG LUẬN

TỐI ƯU ðẦU VÀO VÀ GIẢM RỦI RO ðẦU RA CHO VIỆC CANH TÁC BẮP LAI TẠI HUYỆN BA TRI TỈNH BẾN TRE

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

TP. Hồ Chí Minh - Năm 2010

BỘ GIÁO DỤC VÀ ðÀO TẠO TRƯỜNG ðẠI HỌC KINH TẾ TP. HCM (cid:1)(cid:1)(cid:1)(cid:1)(cid:2)(cid:2)(cid:2)(cid:2)

TRẦN CÔNG LUẬN

TỐI ƯU ðẦU VÀO VÀ GIẢM RỦI RO ðẦU RA CHO VIỆC CANH TÁC BẮP LAI TẠI HUYỆN BA TRI TỈNH BẾN TRE

Chuyên ngành : KINH TẾ PHÁT TRIỂN Mã số

: 60.31.05

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS, TS. ðINH PHI HỔ

Tp. Hồ Chí Minh - Năm 2010

Tôi cam kết rằng Luận văn Thạc sĩ kinh tế với ñề tài: “Tối ưu ñầu vào

và giảm rủi ro ñầu ra cho việc canh tác bắp lai tại huyện Ba Tri, tỉnh Bến

Tre” là công trình nghiên cứu ñộc lập, nghiêm túc. Các số liệu, nội dung

nghiên cứu và kết quả nghiên cứu trong luận văn này là hoàn toàn trung thực

và chưa từng ñược công bố trong bất kỳ công trình nghiên cứu nào trước ñây

Tp. HCM, ngày 02 tháng 04 năm 2010

TÁC GIẢ

TRẦN CÔNG LUẬN

Trước tiên cho tôi tỏ lòng biết ơn sâu sắc ñến cha mẹ, những người thân ñã

không ngại khó khăn vất vả lo cho tôi ăn học nên người.

Xin gởi lời chân thành cảm ơn ñến:

PGS. TS. ðinh Phi Hổ, là người hướng dẫn khoa học, ñã tận tình hướng dẫn,

truyền ñạt những kiến thức mới, bổ ích giúp tôi hoàn thành ñề tài.

Quí thầy, cô Khoa Kinh tế Phát triển Trường ðại học Kinh tế Tp. Hồ Chí

Minh ñã trao ñổi kiến thức, chỉ dẫn tận tình, tạo ñiều kiện thuận lợi cho tôi thực

hiện ñể tài nghiên cứu.

Các Cô, Chú lãnh ñạo Phòng nông nghiêp, Trung tâm Khuyến nông huyện

Ba Tri, nơi tôi thực hiện ñề tài, Ban Giám ñốc Công ty TNHH Tấn Lợi ñã tạo mọi

ñiều kiện cho tôi thu thập số liệu, thông tin cần thiết ñể ñề tài có thể hoàn thiện.

Các bạn ñồng sự ñã hết lòng giúp ñỡ, ñộng viên tôi trong quá trình thực hiện

ñề tài. Xin gởi ñến các bạn lời cảm ơn thân thương nhất!

Tp. HCM, ngày 02 tháng 04 năm 2010

TÁC GIẢ

TRẦN CÔNG LUẬN

iii

MỤC LỤC

Trang

Danh Mục Các Từ Viết Tắt...................................................................... vii Danh Mục Các Bảng................................................................................. viii Danh Mục Các Biểu ðồ............................................................................ ix Danh Mục Các Hình................................................................................. ix Danh Mục các Sơ ñồ................................................................................. ix Phần Mở ðầu............................................................................................ x

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

1.1. Hồi Quy Và Ước Lượng Hàm Hồi Quy ...................................................1 1.1.1. Hồi qui và các dạng của tiêu biểu của mô hình hồi qui ................................1

1.1.1.1. Hồi quy và mô hình hồi quy .......................................................................1

1.1.1.2. Các dạng tiêu biểu của mô hình hồi quy ......................................................1

Các Yếu Tố Ảnh Hưởng ðến Năng Suất Của Cây Bắp Lai ....................4

1.1.2. Phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS) ................................3 1.2. 1.2.1. Các yếu tố ảnh hưởng ñến năng suất trong nông nghiệp ..............................4

1.2.2. Các yếu tố ảnh hưởng ñến năng suất cây bắp lai..........................................5

1.2.2.1. Nghiên cứu trước ñây về các yếu tố ảnh hưởng ñến năng suất bắp lai..........5

1.2.2.2. Các yếu tố tác ñộng ñến năng suất của cây bắp............................................6 1.3. Hàm Sản Xuất Của Cây Bắp Lai..............................................................7 1.3.1. Xây dựng hàm sản xuất của cây bắp............................................................7

1.3.1.1. Mô hình lý thuyết........................................................................................7

Lý Thuyết Về Tối Ưu Hóa ......................................................................11

1.3.1.2. Mô hình thực nghiệm ...............................................................................10 1.4. 1.4.1. Bài toán quy hoạch toán học......................................................................11

1.4.1.1. Các dạng của bài toán quy hoạch toán học ................................................11

1.4.1.2. Một số dạng bài toán qui hoạch toán học ứng dụng cơ bản........................13

1.4.2. Cực trị của hàm số.....................................................................................15

1.4.2.1. Khái niệm cực trị của hàm số ....................................................................15

1.4.2.2. ðiều kiện ñể hàm số ñạt cực trị .................................................................16

Các Cơ Sở Lý Luận Về Lý Thuyết Trò Chơi.........................................17

1.4.3. Phương pháp tối ưu có ràng buộc của Largrange .......................................16 1.5. 1.5.1. Những lý luận cơ bản về lý thuyết trò chơi ................................................17

1.5.1.1. Biểu diện dạng chuẩn của một trò chơi......................................................17

1.5.1.2. Phép khử lặp các chiến lược bị trội ngặt ...................................................18

Vấn ðề Rủi Ro Trong Lĩnh Vực Nông Nghiệp ......................................20

1.5.2. Các giả thuyết về việc ứng dụng lý thuyết trò chơi trong nghiên cứu.........19 1.6. 1.6.1. Các nghiên cứu trước ñây về rủi ro trong lĩnh vực nông nghiệp.................20

1.6.2. Ứng dụng công cụ quyền chọn (option) vào bảo vệ rủi ro về giá ...............21

1.6.2.1. Công cụ Quyền chọn (option) và vấn ñề giảm rủi ro về giá .....................22

1.6.2.2. Các khái niệm liên quan ñến Quyền chọn (option) ....................................22

1.6.2.3. Vận dụng công cụ quyền chọn trong việc giảm rủi ro về giá......................24

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH TRỒNG BẮP LAI Ở HUYỆN BA TRI

Tổng Quan Về Tình Hình Trồng Bắp Lại ở Huyện Ba Tri.................. 28

Tổng Quan Về Qui Trình Nghiên Cứu Của ðề Tài.............................. 29

2.1. Tổng Quan Về ðịa Bàn Nghiên Cứu .................................................... 26 2.1.1. Tổng quan về ñiều kiện tự nhiên............................................................... 26 2.1.2. Cơ cấu ñất trồng trọt của huyện Ba Tri .................................................... 26 2.1.3. Tổng quan về tình hình kinh tế ................................................................. 27 2.2. 2.3. 2.4. Tổng Quan Về Kết Quả ðiều Tra Nông Hộ ......................................... 30 2.4.1. Chọn mẫu ñiều tra từ tổng thể .................................................................. 30 2.4.2. ðiều tra phỏng vấn ñối tượng (mẫu) ........................................................ 31 2.4.3. Tổng quan về số mẫu ñiều tra .................................................................. 31 2.4.3.1. Tình hình tuổi của chủ hộ trồng bắp ......................................................... 31 2.4.3.2. Trình ñộ học vấn chủ hộ .......................................................................... 31 2.4.3.3. Tình hình trồng bắp các hộ ...................................................................... 32 2.4.3.4. Tình hình vay vốn các hộ ñiều tra ............................................................ 32 2.5. Tổng Quan Về Tình Hình Canh Tác Bắp Lai Tại Huyện Ba Tri ........ 33 2.5.1. Tập hợp chi phí cánh tác 1ha bắp lai vụ Hè thu năm 2009 ...................... 33

2.5.1.1. Chi phí vật chất ........................................................................................ 33 2.5.1.2. Chi phí lao ñộng ...................................................................................... 34 2.5.1.3. Tập hợp các chi phí ................................................................................ 35 2.5.2. Phân tích hiệu quả của việc canh tác bắp lai ............................................ 36 2.5.3. Phân tích kết quả - hiệu quả của 1 ha mía ................................................ 38

CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

3.1. Kỳ Vọng Biến Giải Thích Và Ước Lượng Hàm Sản Xuất .................. 40 3.1.1. Các biến giải thích và kỳ vọng dấu của các biến giải thích ....................... 40

3.1.2. Kết quả ước lượng hàm sản xuất ............................................................. 41

Phân Tích Hàm Sản Xuất ..................................................................... 43

3.1.3. Kiểm ñịnh vi phạm giả thuyết và tính hiệu lực của mô hình .................... 43 3.2. 3.2.1. Phân tích hàm sản xuất và các biến của hàm sản xuất............................... 43

3.2.1.1. Phân tích hàm sản xuất dạng hàm Cobb – Douglas..................................... 43

3.2.1.2. Phân tích hàm sản xuất dạng hàm ña thức bậc 2 ...................................... 45

3.2.1.3. Phân tích tĩnh các nhập lượng ñầu vào ..................................................... 47

Tối Ưu Hóa Canh Tác Bắp Lai ............................................................. 50

3.2.1.4. Xác ñịnh biến nhập lượng cần xác ñịnh mức sử dụng tối ưu .................... 49 3.3. 3.3.1. Tối ña hóa sản lượng của việc canh tác bắp lai ......................................... 50

3.3.1.1. Xây dựng mô hình và giải bài toán tối ña hóa sản lượng........................... 50

3.3.1.2. Phân tích sự ảnh hưởng khi giá của các yếu tố ñầu vào biến ñộng ........... 53

3.3.2. Tối ña hóa lợi nhuận của việc canh tác bắp lai ......................................... 54

3.3.2.1. Xây dựng mô hình và giải bài toán tối ña hóa lợi nhuận .......................... 54

3.3.2.2. Sự ảnh hưởng giá ñầu vào và ñầu ra ñến nhập lượng ............................... 57

Nghiên Cứu Giảm Rủi Ro Về Giá Dầu Ra Cho Người Canh Tác Bắp Lai... 58

3.3.2.3. Ảnh hưởng của giá ñầu vào, ñầu ra ñến lợi nhuận .................................... 57 3.4. 3.4.1. Lý thuyết trò chơi và ứng dụng trong việc ký kết hợp ñồng ...................... 58

3.4.1.1. Trường hợp giá cuối thời ñoạn cao hơn giá hợp ñồng............................... 58

3.4.1.2. Trường hợp giá cuối thời ñoạn là giá thấp ............................................... 60

3.4.1.3. Giá cuối thời ñoạn là chưa xác ñịnh ......................................................... 61

3.4.2. Công cụ quyền chọn (Option) trong việc bảo vệ rủi ro về giá nông sản ... 63

3.4.2.1. Mô hình Quyền chọn bán ........................................................................ 63

3.4.2.2. Mô hình quyền chọn mua ........................................................................ 65

3.4.2.3. Phản ứng các bên với việc mua quyền chọn ............................................ 67

3.4.2.4. Phân tích vai trò của Người trung gian .................................................... 68

CHƯƠNG 4: CÁC GIẢI PHÁP VÀ ðỀ XUẤT CHO VIỆC CANH TÁC BẮP LAI TẠI HUYỆN BA TRI

4.1. Các Giải Pháp Cho Việc Canh Tác Bắp Lai Tại Huyện Ba Tri........... 71 4.1.1. Giải pháp sử dụng các nhập lượng ñầu vào cho việc canh tác bắp lai ....... 71 4.1.2. Giải pháp tối ưu hóa ñầu vào cho việc canh tác bắp lai ............................ 72

4.1.2.1. Giải pháp áp dụng việc canh tác bắp lai tối ña hóa sản lượng ................... 72

4.1.2.2. Giải pháp áp dụng việc canh tác bắp lai tối ña hóa lợi nhuận ................... 74 4.1.3. Giải pháp giảm rủi ro ñầu ra cho viêc canh tác bắp lai ............................. 77

4.1.3.1. Giải pháp vận dụng hệ số ràng buộc trong hợp ñồng bao tiêu bắp lai ....... 77

4.1.3.2. Giải pháp ứng dụng hợp ñồng quyền chọn vào thực tế tiêu thụ bắp lai .... 79

4.1.3.2.1. Ứng dụng hợp ñồng quyền chọn ñể bảo vệ tránh rủi ro về giá............... 79

4.1.3.2.2. ðiều kiện ñể áp dụng công cụ quyền chọn vào việc tiêu thụ nông sản .. 82

4.1.3.2.3. ðề xuất vai trò của người trung gian .................................................... 83 4.2. Các ðề Xuất............................................................................................ 84 4.2.1. ðối với cơ quan quản lý Nhà nước ñịa phương......................................... 84 4.2.2. ðối với Người nông dân .......................................................................... 85 4.2.3. ðối với Doanh nghiệp thu mua................................................................. 85 4.2.4. ðối với Tổ chức tín dụng ......................................................................... 86 4.3. Các Giới Hạn Của ðề Tài Và Gợi Ý Nghiên Cứu Tiếp Theo .............. 86 4.3.1. Các giới hạn của ñề tài ............................................................................. 86 4.3.2. Các gợi ý nghiên cứu tiếp theo ................................................................ 87

vii

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

: Thức ăn gia súc TĂGS

: Kinh tế - Xã hội KT-XH

: Giá trị sản lượng GTSL

: Bảo vệ thực vật BVTV

: Trung học cơ sở THCS

: Trung học chuyên nghiệp THCN

: Cao ñẳng Cð

: ðại học ðH

: TNHH Trách nhiệm hữu hạn

: Kế hoạch KH

: ðồng bằng sông Cữu long ðBSCL

: Hợp tác xã HTX

: World Trade Organization WTO

viii

DANH MỤC CÁC BẢNG

STT Tên bảng Trang

Bảng 1.1: Bài toán nan giải của các tù nhân 1 17

Bảng 1.2. Mô hình tổng quát ứng dụng lý thuyết trò chơi 2 19

Bảng 2.1: Hiện trạng cơ cấu ñất trồng trọt của huyện Ba Tri 3 27

Bảng 2.2. Một số chỉ tiêu kinh tế năm 2008 của huyện Ba Tri 4 27

Bảng 2.3: Tình hình trồng bắp lai vụ Hè thu năm 2009 5 28

Bảng 2.4: Phân bố số mẫu ñiều tra theo từng ñịa bàn 6 30

Bảng 2.5: Thành phần chủ hộ phân theo nhóm tuổi 7 31

Bảng 2.6: Thành phần chủ hộ phân theo trình ñộ học vấn 8 32

9 Bảng 2.7: Tình hình các hộ ñiều tra phân theo diện tích canh tác 32

10 Bảng 2.8: Tình hình vay vốn của các hộ trồng bắp 32

11 Bảng 2.9: Chi phí vật chất cho việc canh tác một ha bắp lai 33

12 Bảng 2.10: Chi phí lao ñộng của 1 ha bắp lai theo quy mô diện tích 35

13 Bảng 2.11: Tập hợp chi phí cho việc canh tác 1 h bắp lai vụ Hè thu 35

14 Bảng 2.12: Hiệu quả của việc canh tác 1 ha bắp lai 37

15 Bảng 2.13: Kết quả của việc canh tác 1 ha mía tại ñịa phương 38

16 Bảng 3.1. Kỳ vọng dấu của các biến giải thích 40

17 Bảng 3.2. Kết quả ước lượng hàm sản xuất dạng hàm Cobb – Douglas 42

18 Bảng 3.3: Kết quả ước lượng hàm ña thức bậc 2 42

44 19 Bảng 3.4: Biến thiên sản lượng ñối với nhập lượng X1

20 Bảng 3.5: Mô hình trò chơi khi giá cuối thời ñoạn là cao 59

21 Bảng 3.6: Mô hình trò chơi khi giá cuối thời ñoạn là thấp 60

22 Bảng 3.7: Mô hình trò chơi khi giá cuối thời ñoạn chưa xác ñịnh 61

23 Bảng 3.8: Danh mục ñầu tư người nông dân trong hai tình huống giá 64

24 Bảng 3.9: Danh mục ñầu tư của doanh nghiệp thu mua 66

25 Bảng 3.10: Biến thiên giá quyền chọn G(J) với sự thay ñổi của M(N) 67

STT Tên bảng Trang

26 Bảng 4.1. Sự thay ñổi nhập lượng ñầu vào khi vốn ñầu tư thay ñổi 73

27 Bảng 4.2: Danh mục ñầu tư người nông dân 80

DANH MỤC CÁC BIỂU ðỒ

STT Tên biểu ñồ Trang

1 Biểu ñồ 1.1. Các bước của một nghiên cứu sử dụng kinh tế lượng 2

2 Biểu ñồ 3.1: Mối quan hệ giữa ñạm và sản lượng bắp lai 47

3 Biểu ñồ 3.2: Mối quan hệ giữa chi phí tưới tiêu và sản lượng bắp lai 48

DANH MỤC HÌNH

STT Tên hình Trang

1 Hình 2.1: Bản ñồ tự nhiên huyện Ba Tri

DANH MỤC SƠ ðỒ

STT Tên sơ ñồ Trang

1 Hình 2.1: Sơ ñồ qui trình nghiên cứu của ñề tài

PHẦN MỞ ðẦU

SỰ CẦN THIẾT CỦA NGHIÊN CỨU

Huyện Ba Tri thuộc tỉnh Bến Tre là Huyện có kinh tế chủ yếu là nông

nghiệp. Huyện có 38.250 ha trồng lúa, cây công nghiệp có 1.923 ha, chủ yếu là mía

và dừa, cây màu chiếm 1.755 ha và cây ăn quả chiếm 464 ha. ðánh giá về việc

chuyển dịch cơ cấu cây trồng ở Huyện, ñây là vấn ñề chưa có sự chuyển biến lớn.

Từ khi công trình ngọt hoá ñập Ba Lai hoàn thành ñã tạo ñiều kiện tốt ñể

phát triển kinh tế của Huyện. Nhiều vùng nhiễm mặn, canh tác bấp bênh ñã canh tác

ñược ba vụ tạo thu nhập cao cho nông dân. Bên cạnh ñó, trong Huyện còn một số

diện tích ñất khá lớn ngoài vùng ñê bao bị nhiễm phèn mặn, canh tác không hiệu

quả nằm trên ñịa phận các xã Tân Xuân, Mỹ hoà, Tân Mỹ,v.v. khu vực này chuyên

canh tác mía, tuy nhiên với tình hình giá mía bấp bênh trong thời gian qua thì cây

mía ñã không tạo ra ñược hiệu quả mang tính ổn ñịnh và bền vững cho nông dân.

ðầu năm 2003, từ sự giới thiệu của Trung tâm Khuyến nông tỉnh, Phòng

Nông nghiệp Huyện ñã mạnh dạng hợp tác với Công ty TĂGS Tấn Lợi, hợp ñồng

bao tiêu sản phẩm, xây dựng vùng nguyên liệu tại các xã có diện tích trồng mía

không hiệu quả sang trồng bắp lai cung cấp cho Công ty. Từ khi cây bắp lai ñược

trồng ở ñịa phương, tình hình sản xuất nông nghiệp ñã có nhiều chuyển biến tốt,

giải quyết ñược nhiều công việc cho lao ñộng nhàn rỗi,v.v. Là cây trồng mới, người

nông dân ở ñịa phương ñã gặp khó khăn trong canh tác, chưa ñịnh ra ñược mức ñầu

tư hợp lý chính vì thế mà hiệu quả canh tác chưa cao. Bên cạnh ñó, hợp ñồng bao

tiêu bắp lai chưa có tính chặt chẽ về pháp lý, chưa bảo ñảm ñược quyền lợi và trách

nhiệm của các bên tham gia. ðịa phương chưa quan tâm nhiều vào vấn ñề tìm ñầu

ra khác ñể giảm rủi ro cho sản phẩm của nông dân.

Xác ñịnh mục tiêu là nếu phát triển ñược cây bắp ở ñịa phương sẽ tạo ra một

ñộng lực kinh tế mới cho vùng.Việc phát triển của cây bắp sẽ kéo theo sự phát triển

của các ngành khác ñặc biệt là ngành chăn nuôi ñại gia súc ñang dần dần hình thành

trong huyện, tạo ra ñược mối liên kết ngành, mối liên kết giữa sản xuất và tiêu thụ.

Như vậy, với những vấn ñề tồn tại trên thì liệu mục tiêu phát triển cây bắp

lai của ñịa phương có thực hiện ñược? Liệu việc tiêu thụ bắp lai thông qua hợp

ñồng bao tiêu có thu ñược kết quả như mong ñợi? Với mục ñích nâng cao hiệu quả,

giúp người nông dân ñịa phương xác ñịnh mức ñầu tư hiệu quả cũng như ñưa ra

giải pháp cho hợp ñồng liên kết trong nông nghiệp ñảm bảo ñược giá cả cũng như

sản phẩm bán ra của người nông dân và mua vào của doanh nghiệp tiêu thụ, chúng

tôi ñã quyết ñịnh thực hiện ñề tài: “Tối ưu ñầu vào và giảm rủi ro ñầu ra cho việc

canh tác bắp lai tại huyện Ba Tri, tỉnh Bến Tre”.

Ý NGHĨA THỰC TIỄN CỦA ðỀ TÀI

Với những nghiên cứu của ñề tài, tác giả muốn giúp người nông dân trồng

bắp lai có hiệu quả hơn, sử dụng hợp lý các nhập lượng ñầu vào theo hướng tối ña

hóa sản lượng, tối ña hóa lợi nhuận và tối thiểu hóa chi phí. Bên cạnh ñó nghiên cứu

cũng nhằm giúp người nông dân yên tâm hơn về vấn ñề giá ñầu ra cho sản phẩm,

doanh nghiệp chế biến yên tâm hơn về giá của nguyên liệu ñầu vào cho chế biến.

NỘI DUNG NGHIÊN CỨU

- Xây dựng và ước lượng hàm sản xuất của cây bắp lai. - Xác ñịnh mức nhập lượng ñầu vào tối ưu tạo sản lượng cao nhất, chi phí tối

thiểu và lợi nhuận tối ña.

- Nghiên cứu sự tác ñộng của giá yếu tố ñầu vào, ñầu ra ñến chi phí sản xuất

cũng như lợi nhuận thu ñược của người dân.

- Nghiên cứu xác ñịnh hệ số ràng buộc thực hiện hợp ñồng trong hợp ñồng bao

tiêu bắp lai giữa người nông dân và doanh nghiệp bao tiêu.

- Nghiên cứu và xây dựng mô hình hợp ñồng phi rủi ro trong quan hệ mua bán

giữa người nông dân và doanh nghiệp tiêu thụ.

MỤC TIÊU CỦA NGHIÊN CỨU

- Xác ñịnh ñược mức ñầu tư tối ưu tạo ra sản lượng cao nhất, chi phí tối thiểu

và lợi nhuận tối ña cho người nông dân.

xii

- Xác ñịnh ñược hệ số ràng buộc thực hiện hợp ñồng tiêu thụ nông sản hàng

hóa giữa người nông dân và doanh nghiệp thu mua.

- Xây dựng mô hình hợp ñồng ñầu ra phi rủi ro cho người nông dân cũng như

ñầu vào cho doanh nghiệp thu mua.

ðỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU

- ðối tượng khảo sát: ñối tượng khảo sát là những hộ nông dân trồng bắp lai

và có canh tác trong vụ bắp lai Hè thu năm 2009.

- ðối tượng nghiên cứu: là các nhập lượng ñầu vào ảnh hưởng ñến năng suất

cây bắp vụ Hè Thu năm 2009 của người nông dân và các giải pháp giảm rủi

ro về sự biến ñộng của giá bắp ñầu ra của người nông dân và doanh nghiệp.

PHẠM VI NGHIÊN CỨU

- Phạm vi không gian: số liệu ñiều tra thực hiện ñề tài ñược thu thập tại các

xã Mỹ Hòa, Tân Xuân, Tấn Mỹ, Bảo Thạnh thuộc huyện Ba Tri, tỉnh Bến

Tre. Các hộ nông dân trồng bắp lai là ñối tượng khảo sát chính. Các ñối

tượng liên quan là Công ty Thức ăn gia súc Tấn Lợi, là ñơn vị bao tiêu và thu

mua bắp lai, các cơ quan ban ngành ñịa phương như Phòng Nông nghiệp,

Trung tâm Khuyến nông huyện Ba Tri.

- Phạm vi thời gian: ñề tài ñược thực hiện trong khoảng thời gian từ

01/09/2009 ñến 28/02/2010.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

- Phương pháp thu thập số liệu:

+ Thu thập số liệu sơ cấp thông qua phỏng vấn trực tiếp người nông dân

trồng bắp lai.

+ Thu thập số liệu thứ cấp từ các cơ quan ban ngành như: Phòng Nông

Nghiệp, Trung tâm Khuyến nông huyện Ba Tri, Công ty TĂGS Tấn Lợi

tại huyện Mỏ Cày, tỉnh Bến Tre, v.v.

xiii

- Phương pháp xử lý số liệu: từ cơ sở số liệu thu thập ñược, tác giả tiến hành

xử lý số liệu thông qua việc vận dung các phương pháp phân tích thống kê,

ước lượng và kiểm ñịnh mô hình hồi quy (hàm sản xuất) của cây bắp, vận

dụng lý thuyết về tối ưu hóa ñể thực hiện việc phân tích tối ưu hóa ñầu vào

và các phân tích khác dưới sự hỗ trợ của phần mềm Eview 4.0.

CẤU TRÚC CỦA ðỀ TÀI

Cấu trúc của ðề tài gồm có các nội dung sau:

Phần Mở ðầu: Nêu lên tính cấp thiết của việc thực hiện ñề tài, nội dung

nghiên cứu, phạm vi không gian và thời gian thực hiện, phương pháp nghiên cứu.

Chương 1: Cơ Sở Lý Thuyết: Phần này sẽ thể hiện các nội dung liên quan

ñến các cơ sở lý thuyết thực hiện nghiên cứu, các nghiên cứu ñã thực hiện trước ñây

có liên quan ñến nội dung nghiên cứu của luận văn.

Chương 2: Tổng Quan Về Tình Hình Trồng Bắp Lai Tại Huyện Ba Tri:

Phần này thể hiện các nội về thực trạng canh tác bắp lai tại ñịa phương, ñánh giá

tình hình thuận lợi, khó khăn, những ñiểm còn tồn tại cần có giải pháp cải tiến.

Chương 3: Kết Quả Nghiên Cứu: Phần này thể hiện các nội dung nghiên

cứu chính của luận văn, các kết quả nghiên cứu ñạt ñược cũng như những phát hiện

mới của luận văn

Chương 4: Các Giải Pháp Và ðề Xuất: Căn cứ vào kết quả nghiên cứu,

người nghiên cứu sẽ kiến nghị một số giải pháp ứng dụng từ kết quả nghiên cứu và

ñề xuất những biện pháp ứng dụng kết quả nghiên cứu vào thực tế.

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

1.7. Hồi Quy Và Ước Lượng Hàm Hồi Quy

1.7.1. Hồi qui và các dạng của tiêu biểu của mô hình hồi qui

1.7.1.1. Hồi quy và mô hình hồi quy:

Thuật ngữ “hồi qui” do Francis Galton (1822 – 1911), một nhà khoa học người Anh, ñưa ra lần ñầu tiên vào năm 1885 (Nguyễn Duyên Linh, 2007)[22]. Ông

ñược xem là cha ñẻ của phương pháp khoa học hiện ñại và người ñặc nền móng cho

những phân tích di truyền học và phân tích tương quan (correlation analysis). Ông

rất nổi tiếng qua những nghiên cứu về những ñặc tính và yếu tố liên quan ñến thông

minh và mối liên hệ giữa thông minh với danh tiếng, chiều cao của con người, v.v.

Phân tích hồi qui là nghiên cứu sự phụ thuộc của một biến – biến phụ thuộc,

vào một hay nhiều biến khác – biến giải thích. ðây là một phương pháp thống kê

mà giá trị kỳ vọng của một hay nhiều biến ngẫu nhiên ñược dự ñoán dựa vào ñiều

kiện của các biến ngẫu nhiên (ñã tính toán) khác. 1.7.1.2. Các dạng tiêu biểu của mô hình hồi quy

(cid:3) Mô hình hồi quy tuyến tính ñơn: Mô hình hồi quy tuyến tính ñơn là mô hình ñề

cập ñến biến ñộc lập (Y) và một biến phụ thuộc X. Dạng tổng quát mô hình tuyến tính là: Yt = α + βXt + ut. Trong ñó:

- Mô hình hồi quy tuyến tính:

+ Yt và Xt là trị quan sát thứ t (t = 1; n) của biến ñộc lập và biến phụ thuộc.

+ α và β là các tham số chưa biết và sẽ ñược ước lượng.

+ ut là số hạng sai số, là sai biệt giữa Y và phần xác ñịnh α + βXt

Thuật ngữ ñơn trong mô hình hồi qui tuyến tính ñơn ñược sử dụng ñể chỉ ra rằng chỉ có duy nhất một biến giải thích (X) ñược sử dụng trong mô hình.[25]

Thuật ngữ tuyến tính dùng ñể chỉ rằng bản chất của các thông số của tổng

phù hợp với thực tế. Thực tế, một biến phụ thuộc (Y) thường bị phụ thuộc (ñược

thể α, β là tuyến tính (bật nhất) hay các thông số chỉ có lũy thừa bằng 1.[25] (cid:3) Mô hình hồi qui tuyến tính bội: Mô hình hôi qui tuyến tính ñơn thường không

giải thích) bởi nhiều biến ñộc lập (X). Biến phụ thuộc (Y) cho trước ñược giải

thích bởi nhiều biến ñộc lập X1, X2, X3,…, Xk. Mô hình hồi qui tuyến tính ña biến

có công thức tổng quát như sau:

Yt = β1 + β2Xt2 + β3Xt3 + …+ βkXk2+ ut Trong ñó:

+ Yt biến phụ thuộc.

+ Các Xt (t = 1 ñến k) là các biến ñộc lập

+ β1 là tung ñộ gốc, tương ứng với X1= 1

+ ut là sai số ngẫu nhiên.

- Mô hình hồi qui phi tuyến:

Mô hình hồi qui phi tuyến thể hiện mối tương quan giữa biến. Các dạng

thông thường của mô hình hồi qui phi tuyến gồm:

(cid:3) Hàm hồi qui ña thức:

Các nhà nghiên cứu rất thường dùng một ña thức ñể liên hệ một biến phụ

=Υ

+Χ+Χ+Χ+

k +Χ

ββ 2

β 4

β 3

.... β + K

thuộc với một biến ñộc lập. Mô hình này có thể là:

Thủ tục ước lượng bao gồm tạo các biến mới X2, X3, v.v… qua các phép

biến ñổi và kế ñến hồi qui Y theo một số hạng hằng số, theo X, và theo các biến ñã

biến ñổi này. Mức ña thức (k) bị ràng buộc bởi số quan sát. Nếu k = 3, ta có quan hệ

bậc ba; và nếu k = 2, ta có công thức bậc hai.

Nhìn chung, bậc ña thức lớn hơn 2 nên tránh. Một trong các lý do là thực tế

mỗi số hạng ña thức ñồng nghĩa với việc mất ñi thêm một bậc tự do nghĩa là giảm

sự chính xác của các ước lượng các thông số và giảm khả năng của các kiểm ñịnh.

− 1

d =ΧΥ d

+Χ

2 +Χ

....

Sử dụng các tính chất về ñạo hàm, ta có thể cho thấy rằng tác ñộng cận

ββ + 3

β 3 4

β Kk

+ Χ 1

biên của X lên Y ñược xác ñịnh bởi:

^ Y

^ α +

^ β X

(cid:3) Phương trình Hybecbol: Mô hình này có dạng:

Phương trình hybecbol ñược áp dụng trong trường hợp các trị số của chỉ

^ ^ α=tY

tiêu nguyên nhân tăng lên thì trị số của chỉ tiêu kết quả giảm nhưng mức ñộ giảm

thì hầu như không giảm. nhỏ dần và ñến một giới hạn nào ñó

^ β

(cid:3) Phương trình hàm số mũ:

^ α=

Y t

^ Log

)

Log

(

)

^ ^ βα+=

Y ( t

Hàm số mũ có thể ñược chuyển về dạng hàm tuyến tính Log – Log:

Phương trình hàm số mũ ñược áp dụng trong trường hợp cùng với sự tăng

lên của chỉ tiêu nguyên nhân thì trị số của các chỉ tiêu kết quả thay ñổi theo cấp số

nhân, nghĩa là có tốc ñộ tăng xấp xỉ nhau.

1.7.2. Phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS)

Phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất (OLS – Ordiniary Leats Squares) (Ramu Ramanathan, 2002)[29] do nhà toán học ðức là Carl Friedrich Gauss

(1777 – 1855) ñưa ra. Nội dung của phương pháp như sau:

α +

Y t =

β Xt + ut

Giả sử ta có hàm hồi qui mẫu như sau:

α và

β làm tối thiểu

Tiêu chuẩn bình phương nhỏ nhất là chọn giá trị của

)

∑

βα ( ) ,

βα − −

Y (

= 1

tổng bình phương sai số (ESS):

α và

β ta lần lượt lấy ñạo hàm của ESS theo

α và

ðể tối thiểu ESS với

∂

(

)

∑

2^ u

sau ñó cho = 0 và giải phương trình này.

∂

− )1(

−

)(

−

∑

ESS ^

βα −

Y (

∂

(

)

∑

α 2^ u

∂

(

−

)

−

)(

−

)

ESS ^

∑

βα −

Y (

u β

∂

Ta có:

−

)(

= 0)

)

t βα −

βα −

−∑ Y (

và ^

Từ ñó ta thu ñược các phương trình sau:

α và

β không phụ thuộc vào t và là thừa số chung

Lấy tổng từng số hạng và

∑+

nY =

βα

∑ + X

và ∑

có thể ñưa ta ngoài các tổng, ta ñược:∑

α và

β này thỏa mãn ñiều kiện làm tối thiểu tổng bình phương

βlúc ñó các giá trị sai số:

−

)

∑

βα ) , (

βα −

Y (

Giải hệ phương trình gồm hai phương trình trên ta tìm ñược giá trị của

1.8. Các Yếu Tố Ảnh Hưởng ðến Năng Suất Của Cây Bắp Lai

1.8.1. Các yếu tố ảnh hưởng ñến năng suất trong nông nghiệp

Trong nông nghiệp, các yếu tố nguồn lực có thể tồn tại dưới hình thái vật

chất, bao gồm: ñất ñai, máy móc, thiết bị, kho tàng, nguyên nhiên vật liệu, giống

cây trồng, vật nuôi, phân bón, thức ăn gia súc, sức lao ñộng với kỹ năng và kinh

nghiệm sản xuất nhất ñịnh, v.v. Nguồn lực sản xuất của nông nghiệp cũng có thể

tồn tại dưới hình thái giá trị. Người ta sử dụng ñồng tiền làm thước ño ñể ñịnh

lượng và quy ñổi mọi nguồn lực khác nhau về hình thái vật chất ñược sử dụng vào

nông nghiệp thành một ñơn vị tính toán thống nhất.

Theo Vũ ðình Thắng (2005)[34], các yếu tố nguồn lực trong nông nghiệp gồm:

- Nhóm các yếu tố liên quan ñến nguồn nhân lực của nông nghiệp, bao

gồm số lượng và chất lượng sức lao ñộng ñang và sẽ ñược sử dụng vào nông

nghiệp. Nhóm này còn bao gồm cả những yếu tố về tri thức, kỹ năng, kinh

nghiệm, truyền thống, bí quyết công nghệ, v.v.

- Nhóm các yếu tố nguồn lực liên quan ñến phương tiện cơ khí, như:

Nguồn năng lượng, bao gồm cả nguồn năng lượng của ñộng lực máy móc và

ñộng lực gia súc. Trong giai ñoạn ñầu của công nghiệp hoá, ñộng lực gia súc

chiếm tỷ trọng lớn và giảm dần cùng với sự thay thế của ñộng lực máy móc ở

giai ñoạn phát triển cao của công nghiệp hoá. Máy công tác và những công

cụ nói chung. Hệ thống kết cấu hạ tầng kỹ thuật, bao gồm: hệ thống thuỷ lợi,

- Nhóm các yếu tố nguồn lực sinh học, bao gồm vườn cây lâu năm, súc vật

hệ thống ñường giao thông, kho tàng, các cơ sở chế biến nông sản.

- Nhóm các yếu tố nguồn lực liên quan ñến phương tiện hoá học: phân bón

làm việc, súc vật sinh sản, v.v.

hoá học, thuốc trừ sâu, thuốc thú y, các chất kích thích .v.v

Ðiều cần nhấn mạnh là các yếu tố nguồn lực trong nông nghiệp là những tài

nguyên quý hiếm và có hạn. Những ñặc ñiểm của các yếu tố nguồn lực sử dụng vào

nông nghiệp gắn liền với những ñặc ñiểm của sản xuất nông nghiệp và biểu hiện

trên sự tác ñộng của yếu tố ñất ñai và thời tiết – khí hậu ña dạng phức tạp dẫn ñến

việc sử dụng các yếu tố nguồn lực trong sản xuất nông nghiệp mang tính khu vực và

tính thời vụ rõ rệt.

Theo nghiên cứu: "Phương pháp xác ñịnh khả năng sản xuất nông nghiệp của hộ nông dân” của Phạm Văn Hùng (2006) [17], các yếu tố ảnh hưởng ñến năng

suất bao gồm: Chi phí cho giống, mức bón phân ñạm, mức bón phân Lân, mức bón

phân Kali, chi phí lao ñộng gia ñình, chi phí lao ñộng thuê, các chi phí bằng tiền

khác, số mảnh ruộng mà họ cạnh tác, quy mô canh tác. Bên cạnh ñó có một số yếu

tố ảnh hưởng ñến khả năng sản xuất của hộ như: Tuổi của chủ hộ, trình ñộ văn hóa

của chủ hộ, việc tham gia các buổi tập huấn khuyến nông của hộ.

1.8.2. Các yếu tố ảnh hưởng ñến năng suất cây bắp lai 1.8.2.1. Nghiên cứu trước ñây về các yếu tố ảnh hưởng ñến năng suất bắp lai

Bắp là cây lương thực khá quan trọng trong nền kinh tế nông nghiệp toàn

cầu, có nhiều nước trên thế giới sử dụng bắp như cây lương thực chính. Bắp còn là

thức ăn gia súc, gia cầm, chế biến thực phẩm, nguyên liệu thô cho công nghiệp, y

dược và là mặc hàng xuất khẩu có giá trị cao.

Với sự phát triển của khoa học kỹ thuật ngày nay, năng suất và sản lượng

bắp ngày càng ñược nâng cao do việc tạo ra ñược giống bắp lai mới. Việc làm sao

ñể diện tích trồng bắp lai ñược mở rộng, sản lượng ñược nâng cao ñể ñáp ứng nhu

cầu con người và ñem lại hiệu quả kinh tế là vấn ñề quan tâm của nhiều nghiên cứu.

và việc nghiên cứu tìm ra các yếu tố ảnh hưởng ñến năng suất của cây bắp là hết sức

cần thiết và có ý nghĩa.

Theo nghiên cứu của Trần Thị Dạ Thảo (2000)[32] trong ñề tài “Ảnh hưởng

của các mức phân ñạm ñến sinh trưởng, năng suất của bắp lai trên ñất xám Thủ

ðức vụ thu năm 1999” cho thấy phân ñạm là loại phân hết sức quan trọng trong

việc tạo ra năng suất của cây bắp. Nghiên cứu này cũng khuyến cáo là không nên

bón quá 250kg cho 1 ha ñất trồng bắp cho vụ ðông Xuân, trong khi vụ Hè thu thì

lượng phân ñạm cần bón cho bắp không nên vượt quá 220 kg/ha.

Theo nghiên cứu của Trần Sinh, Phạm Thị Lệ Hoa, Trần ðức Luân (2003)[31]

các yếu tố ảnh hưởng ñến năng suất của cây bắp lai bao gồm: lượng phân ðạm

nguyên chất, lượng phân Lân nguyên chất, lượng phân Kali nguyên chất, lao ñộng

(ngày công). Kết quả nghiên cứu này cho thấy, ñiểm ngưỡng sinh học ñối với yếu tố

phân Lân và phân Kali lần lượt là 45,59 kg/ha và 266,75kg/ha. Trong khi ñó, theo

nghiên cứu này, ñể yếu tố phân ðạm có thể làm tăng năng suất cho cây bắp khi mức

bón phân ðạm phải từ mức 184,68 kg/ha trở lên.

Theo nguyên cứu của Trịnh Quang Khương(*), Phạm Sỹ Tân(*) và Christian Witt(**)[19] trong ñề tài “Cải thiện năng suất và lợi nhuận bắp lai bằng biện pháp

bón phântheo ñịa ñiểm chuyên biệt và mật ñộ cây”, năng suất của cây bắp sẽ ñạt ñối

ña khi Lượng phân ñạm nguyên chất là 200 kg/ha, Lượng phân Lân nguyên chất là

120 kg/ha, Lượng phân Kali nguyên chất là 100/kg. Nghiên cứu cũng cho thấy, khi

lượng sử dụng của các loại phân ñạt ñến mức nêu trên thì năng suất sẽ ñạt ñến mức

tối ña là 9,85 tấn/ha. Khi không sử dụng phân Lân và Kali thì năng suất có thể giảm

từ 10 – 15 % và nếu không sử dụng phân ðạm, năng suất có thể giảm ñến 80%.

Theo nguyên cứu của Nguyễn Thị Minh Huệ (2007)[16] trong ñề tài “Nghiên

cứu tình hình sinh trưởng, phát triển và năng suất của một số giống ngô lai trong vụ

Xuân năm 2006 và 2006 tại Tuyên Quang”, năng suất của các loại giống bắp ñược

trồng trên ít có sự biến ñộng khi sử dụng cùng lượng, cùng loại của các loại phân

bón cho cây bắp.

Theo nghiên cứu của Vương Hồng Sơn (2007)[33] trong ñề tài “Nghiên cứu

ñặc ñiểm sinh trưởng, phát triển và năng suất của một số giống ngô lai vụ hè thu

năm 2007 trên ñất ñỏ Trung tâm Hưng Lộc - ðồng Nai”, công thức bón phân hiệu

quả tạo ra năng suất tối ña cho các loại giống bắp lai ñược trồng trên ñịa bàn là:

140N + 80P2O5 + 60K2O (kg/ha). 1.8.2.2. Các yếu tố tác ñộng ñến năng suất của cây bắp

Từ những cơ sở lý thuyết chung, ñề tài vận dụng vào thực tế sản xuất bắp lại

trong trường hợp ñang nghiên cứu. Các yếu tố nhập lượng ñầu vào ñược ñề xuất

(*) Viện lúa ðồng bằng Sông Cữu Long, Tp. Cần Thơ (**) International Plant Nutrition Institute (IPNI), Southeast Asia Program, Singapore

ñưa vào mô hình nghiên cứu gồm những yếu tố sau:

- Nhóm các yếu tố liên quan ñến nguồn nhân lực: Số ngày công chăm sóc,

các yếu tố liên quan ñến chủ hộ: Tuổi chủ hộ, trình ñộ văn hóa của chủ hộ,

- Nhóm các yếu tố nguồn lực liên quan ñến các phương tiện hoá học:

Diện tích canh tác bắp lai;

Lượng phân ñạm nguyên chất, Lượng phân Lân nguyên chất, Lượng phân

Kali nguyên chất, Phân chuồng, Thuốc bảo vệ thực vật;

- Các nhóm yếu tố khác: Trong canh tác bắp lai, ngoài các yếu tố phân bón

yếu tố tưới tiêu cũng hết sức quan trọng ảnh hưởng ñến năng suất của cây

bắp. Việc tưới tiêu phù hợp sẽ giúp tăng năng suất, tuy nhiên một sự ñầu tư

không hiệu quả sẽ có thể làm giảm năng suất. Từ cơ sở ñó, việc ñưa biến Chi phí cho việc tưới tiêu (ñồng/vụ/1.000 m2) là hết sức cần thiết.

ðối với các biến như yếu tố Số lượng giống, yếu tố Mùa vụ, và yếu tố Khuyên

nông không ñược ñề cập trong nghiên cứu một phần là do không phù hợp với thực

tế nghiên cứu. Việc hạn chế trong vấn ñề thu thập thông tin nên nghiên cứu chỉ thu

thập ñược các thông tin của vụ bắp Hè thu vừa mới ñược thu hoạch trước ñó của

người nông dân.

Việc canh tác bắp la tại ñịa phương ñược bao tiêu và hướng dẫn kỹ thuật của

cán bộ kỹ thuật của ñơn vị bao tiêu, yếu tố Số lượng giống sử dụng của các hộ ñều

theo mức cố ñịnh, không có sự khác biệt giữa các hộ. Bên cạnh ñó, hiện tại vài trò

của khuyến nông ở ñịa phương rất mờ nhạt, không mấy ảnh hưởng ñến quá trình

sản xuất của người dân. 1.9. Hàm Sản Xuất Của Cây Bắp Lai

1.9.1. Xây dựng hàm sản xuất của cây bắp 1.9.1.1. Mô hình lý thuyết

Giả sử ta có hàm sản xuất Y = f(Xi), trong ñó: Y là ñầu ra của sản xuất, Xi

là các yếu tố ñầu vào của sản xuất, f là dạng hàm. Theo ñịnh nghĩa, hàm sản xuất

(Y) là hàm cực biên và ñường phản ánh hàm này gọi là ñường giới hạn khả năng sản xuất (Production possibility frontier - PPF) (Debertin, 1986)[31] . Các ñiểm trên

ñường cực biên (Y=f(X)) phản ánh hiệu quả kỹ thuật ñạt ñược cao nhất. Còn những

ñiểm nằm dưới ñường cực biên thì hiệu quả kỹ thuật của hộ không ñạt 100%.

Các yếu tố ñầu vào của hàm sản xuất có 2 nhóm chính: nhóm các yếu tố

nội tại của hộ và nhóm các yếu tố bên ngoài của hộ. Nhóm các yếu tố nội tại của hộ

chính là khả năng sản xuất nông nghiệp của hộ, các yếu tố ngoại cảnh như ảnh

hưởng của yếu tố vùng, miền, thị trường, chính sách, v.v. Tham số phản ảnh khả

năng sản xuất của hộ ñược gọi với các tên khác nhau. Deininger và Jin (2003) gọi

ñó là khả năng sản xuất của hộ trong khi một số tác giả khác (Alvarez và Arias, 2004; Forsund et al., 1980) gọi là tham số hiệu quả[17].

Dưới dạng toán học, hàm sản xuất có tham số phản ánh khả năng sản xuất

của hộ có thể viết như sau: Yi = αi f(Xi). Trong ñó:

+ Yi là ñầu ra sản xuất của hộ i (sản lượng, năng suất);

+ Xi là vector của các ñầu vào biến ñổi của hộ i;

+ αi là tham số phản ánh khả năng sản xuất của hộ i.

Như vậy, nếu Y=f(X) là cực biên lý thuyết thì αi sẽ nằm trong khoảng

[0,1] hay 0< αi < 1.

Từ cơ sở các biến ñộc lập và phụ thuộc nêu trên, tác giả ñề xuất sử dụng

hai dạng hàm ñể ước lượng hàm sản xuất của cây bắp lai, bao gồm Hàm Cobb –

Douglas và Hàm ña thức bậc hai, là hai dạng hàm thường ñược sử dụng trong việc

ước lượng hàm sản xuất trong nông nghiệp ñể làm cơ sở phân tích mối quan hệ giữa

năng suất và các nhập lượng ñầu vào của quá trình canh cây bắp của người nông

dân, làm cơ sở cho việc phân tích, ñánh giá ở các bước tiếp theo.

Dạng hàm Cobb-Douglas: Hàm Cobb-Douglas (Haughton, 1986)[31] thông thường có dạng như sau: Y = ALαKβ. Trong ñó: Y là sản lượng ; L là số lượng công lao ñộng ; K là lượng

vốn ; A là năng suất toàn bộ nhân tố; α và β là các hệ số co dãn theo sản lượng lần

lượt của lao ñộng và vốn;

+ Nếu: α + β = 1, hàm sản xuất có lợi tức không ñổi theo quy mô, nghĩa

là dù lao ñộng và vốn có tăng thêm 20% mỗi thứ, thì sản lượng cũng

chỉ tăng thêm ñúng 20%.

+ Nếu: α + β < 1, hàm sản xuất có lợi tức giảm dần theo quy mô.

+ Nếu: α + β > 1, thì hàm sản xuất có lợi tức tăng dần theo quy mô.

Trong trường hợp thị trường (hay nền kinh tế) ở trạng thái cạnh tranh

hoàn hảo, α và β có thể xem là tỷ lệ ñóng góp của lao ñộng và vốn vào sản lượng.

Hàm sản xuất tổng quát dạng Cobb-Douglas ñược thể hiện như sau:

∏ ΧΑ=Υ

(1.1)

Với Xi là những nhập lượng ñầu vào khác nhau (ñất, lao ñộng, phân bón,

thuốc trừ sâu,…). Bằng phép biến ñổi logarit từ công thức (1.1) kết hợp với một số

LnY

= LnA +

biến phản ảnh khác như khuyến nông, mùa vụ (biến giả), ta có hàm sản xuất tổng

α ln i

+Χ i

β i

∑

quát như sau:

- Dạng hàm ña thức bậc 2 (Haughton, 1986)[31]:

Phương trình ña thức bậc 2 thường ñược áp dụng trong trường hợp khi

các biến giải thích tăng lên thì trị số của chỉ tiêu kết quả tăng (hoặc giảm), việc tăng

(hoặc giảm) ñạt ñến trị số cực ñại (hoặc cực tiểu) rồi sau ñó lại giảm (hoặc tăng)

Một trường hợp thông thường của hàm bậc hai ña thức:

Y = β1 + β2X + β3X2 + u

Lúc này, tác ñộng cận biên của X lên Y, nghĩa là ñộ dốc của quan hệ bậc

hai, ñược xác ñịnh bởi dY/dX = β2 + 2β3X. Lưu ý rằng tác ñộng cận biên của X lên

Y phụ thuộc vào giá trị của X mà tại ñó ta tính tác ñộng cận biên. Một giá trị phổ

biến ñược dùng là giá trị trung bình của X.

Khi dY/dX = 0, hàm số sẽ hoặc ñạt cực ñại hoặc cực tiểu. Giá trị X tại ñó

xảy ra ñiều này sẽ có ñược từ việc giải ñiều kiện: β2 + 2β3X = 0 khi X = – β2/(2β3) .

Ðể xác ñịnh xem hàm ñạt cực tiểu hay cực ñại, ta cần phải tính ñạo hàm bậc hai, d2Y/dX2 = 2β3. Nếu β3 < 0, hàm số sẽ ñạt cực ñại tại X, và nếu β3 >0, hàm

ñạt cực tiểu tại X0. Như vậy, hàm ña thức bậc hai có thể ñược viết như sau:

=Υ

....

ββ 2

2 Χ+Χ+Χ+Χ+ 1

β 4

β 5

β 3

+Χ+ β i

β i + 1

2 +Χ k

Với Xk là những nhập lượng ñầu vào khác nhau (ñất, lao ñộng, phân bón,

thuốc trừ sâu,v.v.), u là sai số ngẫu nhiên. 1.9.1.2. Mô hình thực nghiệm

Các biến của hàm sản xuất ñược xác ñịnh như sau:

Biến phụ thuộc: Y: Năng suất bắp (kg/1.000 m2)

Các biến ñộc lập:

X1: Lượng phân ðạm nguyên chất (kg/1.000 m2) X2: Lượng phân Lân nguyên chất (kg/1.000 m2) X3: Lượng phân Kali nguyên chất (kg/1.000 m2) X4: Chi phí phục vụ cho việc tưới tiêu (ñồng/1.000 m2) X5: Chi phí thuốc bảo vệ thực vật (ñồng/1.000 m2) X6: Tuổi của chủ hộ X7: Trình ñộ của chủ hộ (số năm ñi học) X8: Diện tích canh tác bắp (m2) X9: Lượng phân chuồng sử dụng (tạ/1.000 m2) X10: Số ngày công chăm sóc (ngày công/1.000 m2)

Mô hình thực nghiệm áp dụng ñể ước lượng hàm sản xuất của cây bắp

ñược xây dựng cơ bản dưới dạng hàm sản xuất là hàm Cobb-Douglas và hàm ña

thức bậc 2. Ta có mô hình thực nghiệm có dạng như sau:

^ β

- Mô hình thực nghiệm dạng hàm Cobb-Douglas:

^ α=

Y i

iX Cobb-Douglas trên không thể ước lượng bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất

Ta có mô hình tổng quát: . Tuy nhiên, dạng hàm ñường cong

(OLS). Tuy nhiên, nếu lấy logarit cả hai vế (logarit kép) thì mối quan hệ bây giờ là

tương quan tuyến tính và có thể ước lượng bằng OLS. Mô hình logarit kép thực

nghiệm có dạng như sau:

Ln (Y) = α0 + α1LNX1 + α2LNX2 +α3LNX3 + α4LNX4 + α5LNX5 + α6LNX6 + α7LNX7 + α8LNX8 + α9LNX9 + α10LNX10 + ε

Với: αi (i=1,…,10) là các tham số cần ước lượng và ε là sai số ngẫu nhiên

2 +

- Mô hình thực nghiệm dạng hàm ña thức bậc 2: ñối với dạng hàm này,

2 + β3X2 + β4X2

2 + β7X4 + β8X4

2 + β11X6 + β12X7

+ β13X8 + β14X9 + β15X10 + u

mô hình thực nghiệm ñược xây dựng dưới dạng sau: 2 + β5X3 + β6X3 Y = β0 + β1X1 + β2X1 β9X5 + β10X5

Trong ñó: βj (i=1,…, 15) là các tham số ước lượng, u là sai số ngẫu nhiên.

1.10. Lý Thuyết Về Tối Ưu Hóa

Lý thuyết tối ưu ñã phát triển từ những giai ñoạn sớm nhất của toán học ,

khởi ñầu là những nghiên cứu về bài toán của phép tính biến phân cổ ñiển với các ñiều kiện tối ưu ñược mô tả dưới dạng phương trình Euler[23]. Sự phát triển mạnh

mẽ của lý thuyết bài toán ñiều khiển tối ưu và qui hoạch toán học ñã cho các kết quả

dưới dạng các nguyên lý cực ñại Pontryagin và nguyên tắc nhân tử Lagrange.

Năm 1965 A.YA. Dubonvitsky và A. A. Milyutin ñã ñưa ra lý thuyết các

ñiều kiện tối ưu dưới ngôn ngữ giải thích hàm. Lược ñồ tổng quát của Dubonvitsky

– Milyutin bao hàm ưu và biến phân cổ ñiển. Sau công trình của Dubonvitsky –

Milyutin, nhiều lý thuyết về ñiều kiện tối ưu khác ra ñời như lý thuyết của R.V.

Gamkrelidze – G.L. Kharatishvili, L.W. Neustadt, H. Haikin, A.D. Ioffe – V.M.

Tikhomirov, B.N Pshenichnyi, .v.v.

Trong lý thuyết toán học tối ưu, tùy theo lĩnh vực nghiên cứu mà có các

dạng bài toán khác nhau, các mô hình toán học khác nhau ñược thiết lập và ứng

dụng trong thực tiễn, chính vì thế mà chúng có nhiều tên gọi khác nhau như: Tối ưu

hóa, quy hoạch toán học, vận trù học, ñiều khiển tối ưu, lý thuyết các bài toán cực

trị, phép tính biến phân. Và lĩnh vực quy hoạch toán học là lĩnh vực mà ñề tài lựa

chọn ñể áp dụng trong nghiên cứu của mình.

1.10.1. Bài toán quy hoạch toán học: 1.10.1.1. Các dạng của bài toán quy hoạch toán học:

a) Dạng tổng quát của bài toán:

Xf (

)

⇒

min(max)

1, x*2,…..,x*

n) sao cho:

j xC

= ∑

= 1

(1.1) Tìm X*=(x*

(

)

)2.1(

xa ij

b i

∑

1 =

)3.1(

)

      

( Bài toán trên ñược gọi là bài toán quy hoạch tuyến tính tổng quát.

Với ñiều kiện: (D)

f(x) gọi là hàm mục tiêu. Mỗi phương trình hoặc bất phương trình ràng buộc

của bài toán. Như vậy có tất cả m ràng buộc.

(1.3) gọi là ràng buộc về dấu ñối với ẩn số.

1, x*2,…..,x*

n) thỏa mản (1.2) và (1.3) gọi là phương án

Một vectơ X*=(x*

Dx ∈

của bài toán. Tập hợp tất cả các phương án của bài toán ñược gọi là miền xác ñịnh

xf )(

⇒∈∀ Dx

thỏa mản của bài toán, ký hiệu là D. Một phương án

. gọi là phương án tối ưu khi hàm ( ) min→xf

Bài toán quy hoạch tuyến tính gọi là giải ñược nếu có ít nhất một phương án

... ...

a 12 a

a 1 n a

tối ưu. Nếu ký hiệu A là ma trận hệ số của hệ phương trình và bất phương trình, thì

a 11 a 21 ...

...

1 m

A có dạng:

b) Dạng chính tắc của bài toán:

xf )(

⇒

min

(max)

Là bài toán quy hoạch tuyến tính có dạng:

j xC

= ∑

= 1

)

)5.1(

i (

xa ij

b i

1 =

(

)6.1(

n ),1

 ∑    

(1.4)

Từ cấu trúc (1.2) – (1.3) dễ dàng thấy rằng bất kỳ bài toán quy hoạch tuyến

tính nào cũng có thể ñưa về dạng chính tắc nhờ các phép biến ñổi tương ñương

thông qua việc công (+) hoặc trừ (-) một ẩn phụ là x(n+1).

c) Dạng chuẩn của bài toán:

ðây là trường hợp ñặc biệt của bài toán dạng chuẩn tắc. ðó là khi ma trận hệ số

). Bài toán có dạng:

của (1.5) chứa một ma trận ñơn vị cấp m và bi > 0 (i = m,1

xf )(

⇒

min

(max)

j xC

= ∑

1 =

mn −

)8.1(

mi ),1( =

b i

x , km +

+∑ a ,1

1 =

(

n ),1

)9.1(

0 >

 x  i   

). Ma trận hệ số của miền ràng buộc là:

Trong ñó: bi > 0 (i = m,1

+ 1

a ,1 a

a 1 a

0 1

... ...

0 0

... ...

1 0

+ 1

... ...

...

mm ,

+ 1

    ...  0 

     

− mn

)

−

x ,

i (

(1.7)

x i

b i

+ km

+∑ a ,1

= 1

mn −,1

Từ (1.8), ta có:

) gọi là Khi ñó xi ñược gọi là ẩn cơ bản (i = m,1 ) còn các ẩn xm+k (k =

ẩn không cơ bản. 1.10.1.2. Một số dạng bài toán qui hoạch toán học ứng dụng cơ bản:

a) Bài toán sản xuất ñồng bộ:

−−−− Yêu cầu và giả thuyết của bài toán:

, j = n,1 ) là năng suất của máy I khi ñể dùng sản xuất chi Gọi aij (i = m,1

tiết j (tính theo ñơn vị thời gian). Hãy bố trí thời gian làm việc cho máy sao

cho số thành phẩm thu ñược trong một ñơn vị thời gian là lớn nhất.

Gọi xij là phần thời gian máy I dùng ñể sản xuất chi tiết j, với xij > 0.

1 (i = m,1

Vì toàn bộ thời gian hoạt ñộng của các máy chỉ dành cho quá trình sản

ijx

1 =

). xuất nên: ∑

Với thời gian làm việc của máy như vậy, số lượng chi tiết j sản xuất

xa ij

∑

1 =

(j = n,1 ) (1.10). ñược trong một ñơn vị thời gian sẽ là:

ðể tạo ra thành phẩm, mỗi chi tiết j cần phải có một cái nên số thành

phẩm ñược xác ñịnh bởi số chi tiết ít nhất.

Nếu gọi Z là số thành phẩm thì: Z = min Zj (1.11)

xa ij ij

1 =

(j = n,1 ) Từ (1.10) và (1.11) có thể chuyển ñổi thành: ∑

−−−− Mô hình bài toán sản xuất ñồng bộ:

, j = n,1 ) sao cho Z ñạt cực Vấn ñề ñặt ra là hãy xác ñịnh các xịj (i = m,1

ñại. Khi ñó vấn ñề nêu trên ñược ñưa về bài toán quy hoạch tuyến tính sau:

Tìm xij, Z sao cho:

(

)

)13.1(

∑

−

(

)14.1()

Z ∀ ⇒ Max (1.12)

xa ij

∑

)15.1(

         

Trong ñó: aij > 0 (∀i,j)

Mô hình bài toán nêu trên ñược gọi là bài toán sản xuất ñồng bộ và bài

toán này luôn có phương án tối ưu b) Bài toán vận tải

−−−− Yêu cầu và giả thuyết của bài toán:

Giả sử trong một khu vực có m ñịa ñiểm A1, A2, … Am cung cấp một

loại hàng hóa với khối lượng lần lượt là: a1, a2,…, am, ñồng thời có n ñịa

ñiểm tiêu thụ hàng hóa ñó: B1, B2, …, Bn với yêu cầu lần lượt là b1, b2,…, bn.

Gọi: ) là trạm phát thứ i. Ai (i = m,1

Bj (i = n,1 ) là trạm phát thứ j.

ai, bj (i = m,1 , i = n,1 ) là yêu cầu của các trạm Ai, Bj.

a i

Chi phí vận chuyển một ñơn vị hàng từ Ai ñến Bj là Cij ñồng. ðồng thời

1 =

yêu cầu của các trạm thu bằng yêu cầu của các trạm phát hay ∑ ∑ b j

Hãy lập kế hoạch vận chuyển hàng sao cho tổng chi phí vận chuyển là

nhỏ nhất. −−−− Mô hình bài toán vận tải:

m,1

Gọi xịj là số lượng hàng cần vận chuyển từ Ai ñến Bj. Như vậy, xij > 0 (i=

, j = n,1 ). Các ñiều kiện ràng buộc:

o Tổng lượng hàng phát của trạm Ai bằng khả năng mà trạm ñó có:

) xi1 + xi2 + … + xin = ai (i= m,1

1 =

(i= m,1 ) Tức là: ∑ x ij a = i

o Tổng các lượng hàng từ các trạm phát chuyển tới trạm thu Bj

bằng yêu cầu thu bj của trạm ñó:

x1j + x2j + … + xmj = aj (j = n,1 )

1 =

⇒

min

ij xC ij

(j = n,1 ) Tức là: ∑ x ij b =

o Tổng chi phí vận chuyển sẽ là: Z = ∑∑

⇒

min (1.16)

ij xC

, j = n,1 ) sao cho: Bài toán vận tải có dạng sau: tìm xij (i= m,1

1 =

Z = ∑∑

(i= m,1 ) (1.17)

∑ x ij a = i

1 =

(j = n,1 ) (1.18)

∑ x ij b =

a i

i = 1 xij > 0 (i= m,1 Với giả thuyết aj > 0, bi > 0 Cịj > 0 và ∑ ∑ b

1 =

, j = n,1 ) (1.19)

1.10.2. Cực trị của hàm số 1.10.2.1. Khái niệm cực trị của hàm số[1]

Giả sử hàm số f xác ñịnh trên tập hợp D (D Є R) và X0 Є D.

X0 ñược gọi là một ñiểm cực ñại của hàm số f nếu tồn tại một khoảng (a;b)

chứa ñiểm X0 sao cho (a;b) Є D và f(X) < f(X0) với mọi x (a;b)\{X0}. Khi ñó f(X0)

ñược gọi là giá trị cực ñại của hàm số f.

X0 ñược gọi là một ñiểm cực tiểu của hàm số f nếu tồn tại một khoảng (a;b)

chứa ñiểm X0 sao cho (a;b) Є D và f(X) > f(X0) với mọi x Є (a;b) \ {X0}. Khi ñó

f(X0) ñược gọi là giá trị cực tiểu của hàm số f.

ðiểm cực ñại và ñiểm cực tiểu ñược gọi là ñiểm cực trị, giá trị cực ñại và

giá trị cực tiểu ñược gọi là cực trị. Nếu X0 là ñiểm cực trị của hàm số f thì ñiểm (X0,

f(X0)) ñược gọi là ñiểm cực trị của ñồ thị hàm số f. 1.10.2.2. ðiều kiện ñể hàm số ñạt cực trị[1]

- ðiều kiện cần ñể hàm số ñạt cực trị: Giả sử hàm số f ñạt cực trị tại ñiểm

X0, khi ñó nếu f có ñạo hàm bậc nhất tại X0 thì f’(X0) = 0.

- ðiều kiện ñủ ñể hàm số ñạt cực trị: Giả sử hàm số f liên tục trên khoảng

(a;b) chứa ñiểm X0 và có ñạo hàm trên các khoảng (a;x0) và (x0;b). Khi ñó:

+ Nếu có ñạo hàm bậc 2 f"(X0) < 0 với mọi X0 Є (a;X0) và f"(X0) > 0 với

mọi X0 Є (X0;b) thì hàm số f ñạt cực tiểu tại ñiểm X0.

+ Nếu có ñạo hàm bậc 2 f"(X0) > 0 với mọi X0 Є (a;X0) và f"(X0) < 0 với

mọi X0 Є (X0;b) thì hàm số f ñạt cực ñại tại ñiểm X0.

1.10.3. Phương pháp tối ưu có ràng buộc của Largrange (*)

Nội dung tổng quát của bài toán tối ưu có ràng buộc là tối ưu hóa hàm sản

xuất F(X1, X2,…, Xn) =0 và các ràng buộc G(X1, X2,…, Xn) = 0.

Phương pháp tối ưu có ràng buộc của Lagrange có dạng như sau:

Trước tiên ta thiết lập hàm Lagrange có dạng :

L(X1, X2,…, Xn, λ) = F(X1, X2,…, Xn) + λ G(X1, X2,…, Xn) với λ gọi là nhân tử Lagrange[30] và một ẩn số mới. Vì vậy, vấn ñề có thể

giản lược thành một hàm ñược hiệu chỉnh và là một ẩn số mới (λ).

Cho tất cả các ñạo hàm riêng phần của L theo mỗi ẩn số bằng không, chúng

(*) Joseph-Louis Lagrange (25 tháng 1 năm 1736 – 10 tháng 4 năm 1813) là một nhà toán học và nhà thiên văn người Ý- Pháp. Ông ñã có những ñóng góp quan trọng trong nhiều lĩnh vực của giải tích toán học, lý thuyết số, cơ học cổ ñiển và cơ học thiên thể. http://vi.wikipedia.org/wiki/Joseph_Louis_Lagrange

ta có n + 1 ñiều kiện bật nhất, G(X1, X2,…, Xn) = 0 và ∂L/∂Xi = 0, với i = 1, 2, ..., n.

Từ ñó có thể giải ñược các ñiều kiện này ñể có n + 1 biến X1, X2,...,Xn và nhân tử

Lagrange λ. ðây là ñiều kiện cần của ñể hàm số Lagrange ñạt cực trị

....

∂∂ LL (

∂ X

Tiếp tục thực hiện lấy ñạo hàm bậc 2 của ∂L/∂Xi theo Xi, ta có :

)

12 f

....

1 f

∂ X

....

1 n

là ma trận (n x n), còn gọi là ma trận Hessian hay =

ma trận uốn. [11]

X ∂

)

X ∂

∂∂ LL (

X ∂

ðể ñiểm cực trị trở thành ñiểm cực tiểu thì ma trận Hessian phải xác ñịnh LL ∂∂ ( dương > 0 và ñể ñiểm cực trị trở thành ñiểm cực ñại thì ma trận

)

X ∂

< 0 Hessian phải xác ñịnh âm hay

1.11. Các Cơ Sở Lý Luận Về Lý Thuyết Trò Chơi

1.11.1. Những lý luận cơ bản về lý thuyết trò chơi

Theo Nguyễn Khắc Thuận (2002)[36], một trò chơi ñược hiểu ñơn giản gồm

các nội dung sau: Thứ nhất, các trò chơi có các qui tắc ñể chi phối thứ tự thực hiện

các hành ñộng, mô tả tập hợp các hành ñộng cho phép, và xác ñịnh kết cục của trò

chơi liên hệ thế nào với các hành ñộng ñược thực hiện. Thứ hai, có hai ñối thủ trở

lên, mỗi trong số họ gắng sức một cách có chủ ý ñể chơi tốt nhất. Thứ ba, kết cục

của một ñối thủ phụ thuộc vào hành ñộng của ñối thủ khác.

1.11.1.1. Biểu diễn dạng chuẩn tắc của một trò chơi

Trong biểu diễn dạng chuẩn tắc của một trò chơi tĩnh với thông tin ñầy ñủ,

cùng một lúc mỗi ñối thủ chọn một chiến lược và tổ hợp chiến lược của các ñối thủ

xác ñịnh một thu hoạch cho mỗi ñối thủ.

Bài toán cổ ñiển ñược lấy làm ví dụ cho lý thuyết trò chơi ñó là thế "lưỡng nan của người tù" [8]. Bài toán thế nan giải của các tù nhân ñược biểu diễn trong

song ma trận sau:

Bảng 1.1: Bài toán thế lưỡng nan của người tù

Tù nhân 2 Tù nhân

Nguồn: Giới thiệu về lý thuyết trò chơi, chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright (2006)

Tù nhân 1 Chiến lược Khai Không khai Khai -4,-4 -5,0 Không khai 0,-5 -1,-1

Trò chơi này mỗi ñối thủ có 2 chiến lược có thể chọn: Khai (hay tố giác) và

không khai (hay không tố giác). Khi một cặp chiến lược cụ thể ñược chọn, thu

hoạch của hai ñối thủ sẽ ñược ñưa vào ô thích hợp của song ma trận. Như vậy, nếu

tù nhân 1 chọn không khai và tù nhân 2 chọn khai thì tù nhân 1 nhận ñược thu

hoạch là – 5 (5 tháng tù) và tù nhân 2 nhận thu hoạch là 0 (ñược thả ngay).

Như vậy, biểu diễn dạng tổng quát của một trò chơi chỉ rõ: các ñối thủ trong

trò chơi, chiến lược sẵn có ñối với mỗi ñối thủ và thu hoạch mà mỗi ñối thủ có thể

nhận ñược ñối với mỗi tổ hợp chiến lược các ñối thủ có thể chọn.

Biểu diễn dạng chuẩn tắc của trò chơi tĩnh với thông tin ñầy ñủ có thể ñược

biểu diễn dạng chuẩn của một trò chơi n ñối thủ chỉ rõ các không gian chiến lược

S1, S2,…., Sn của các ñối thủ và các hàm thu hoạch u1, u2,…., un của họ. Ta ký hiệu

trò chơi này là G = {S1, S2,…., Sn; u1, u2,…., un}.

1.11.1.2. Phép khử lặp các chiến lược bị trội ngặt

Bắt ñầu với bài toán nan giải của các tù nhân, những ñối thủ sáng suốt sẽ

không chọn những chiến lược làm cho thu hoạch của mình bị thiệt hại. Các chiến

’’

lược này còn gọi là các chiến lược bị trội ngặt.

Trong trò chơi dạng chuẩn G = {S1, S2,…., Sn; u1, u2,…., un}, cho s’

i sẽ là bị trội ngặt bởi chiến lược si

i và si ’’ là phần i và si ’’ nếu với tổ hợp khả thi ’

là chiến lược khả thi (có thể thực hiện) ñối với ñối thủ i, (nghĩa là s’ tử của Si). Chiến lược s’

’’:

của các chiến lược của các ñối thủ còn lại, thu hoạch của ñối thủ i bằng việc chọn si

ui(s1,s2,…., si-1, si

’, si+1,... sn) < ui(s1,s2,…., si-1, si

’’, si+1,... sn)

sẽ kém hơn hẳn khi chọn chiến lược si

ðối với mọi chiến lược (s1, s2,…., si-1, , si+1,... sn) có thể xây dựng ñược từ

các không gian chiến lược (S1, S2,…, Si-1, , Si+1,... Sn) của các ñối thủ còn lại.

Quá trình loại bỏ dần các chiến lược bị trội ngặt qua các nước ñi ñể cho

chiến lược tốt hơn ñó là quá trình khủ lặp.

1.11.2. Các giả thuyết về việc ứng dụng lý thuyết trò chơi trong nghiên cứu

Từ cơ sở lý thuyết trò chơi, bây giờ ta ñưa một trò chơi có hai ñối thủ: ðối

thủ N1: Người nông dân (người trồng bắp); ðối thủ N2: Doanh nghiệp tiêu thụ

(người tiêu thụ). Giả sử hai ñối thủ có một thoả thuận với nhau: ðối thủ N1 sẽ sản

xuất và cung cấp sản phẩm cho ðối thủ N2 làm nguyên liệu chế biến (ñầu vào).

Ở ñây trò chơi chỉ quan tâm vào các khoản lợi cũng như các khoản thiêt hại

của hai bên do sự biến ñộng của giá cả sản phẩm của hợp ñồng. Giả sử hai ñối thủ

ký hợp ñồng với nhau, giá thu mua sản phẩm khi hợp ñồng có hiệu lực là giá cố

ñịnh theo sự thoả thuận của hai bên.

Không gian chiến lược của hai ñối thủ lần lược là S1( s1, s2), S2(s1, s2), với s1

là chiến lược thực hiện hợp ñồng; s2 là chiến lược phá huỷ hợp ñồng.

Ta có: S11 là chiến lược của ñối thủ N1 là thực hiện chiến lược s1.

S12 là chiến lược của ñối thủ N1 là thực hiện chiến lược s2.

S21 là chiến lược của ñối thủ N2 là thực hiện chiến lược s1.

S22 là chiến lược của ñối thủ N2 là thực hiện chiến lược s2.

Giả sử thu hoạch của ñối thủ N1 là U1 và ñối thủ N2 là U2.

- U1ij là thu hoạch của ñối thủ N1 ứng với chiến lược của ñối thủ N1 là i và

ñối thủ N2 là j. (i, j = 1,2).

- U2ji là thu hoạch của ñối thủ N2 ứng với chiến lược của ñối thủ N2 là j và

ñối thủ N1 là i. (i, j = 1,2).

Bảng 1.2. Mô hình tổng quát ứng dụng lý thuyết trò chơi

ðối thủ N2 (Công ty thu mua) ðối thủ

ðối thủ N1 (Người nông dân) Chiến lược S11 S12 S22 U112; U212 U122; U222 S22 U111; U211 U121; U221 Nguồn: Tham khảo tài liệu [8] và tổng hợp của tác giả

Các ñối thủ trong trò chơi sẽ căn cứ vào chiến lược chơi của ñối thủ còn lại

và các khoản lợi mà họ thu ñược từ nước ñi ñể thực hiện nước ñi của mình.

1.12. Vấn ðề Rủi Ro Trong Lĩnh Vực Nông Nghiệp

1.12.1. Các nghiên cứu trước ñây về rủi ro trong lĩnh vực nông nghiệp

Theo Phạm Sỹ An (2005)[2], rủi ro trong nông nghiệp chia làm 2 loại:

− Rủi ro công nghệ: xảy ra do thời tiết thay ñổi bất lợi, dịch bệnh hay sâu

bệnh phá hoại mùa màng. Loại rủi ro này thường làm giảm sản lượng trong

nông nghiệp.

− Rủi ro giá cả: do giá cả thay ñổi thất thường trên thị trường. Giá cả ñược

quyết ñịnh bởi cung và cầu trên thị trường. Nội dung nghiên cứu tập trung

chủ yếu vào rủi ro giá cả.

Rủi ro giá cả có thể ñược tính bằng ñộ lệch chuẩn của giá cả trong một thời

kỳ nào ñấy. Nếu ñộ lệch chuẩn càng lớn thì mức ñộ rủi ro càng cao và ngược lại,

nếu ñộ lệch chuẩn càng nhỏ thì mức ñộ rủi ro thấp, bởi lúc này giá cả biến ñộng với

biên ñộ nhỏ hơn và thu nhập cũng như chi tiêu của người nông dân dễ dự ñoán hơn.

Trong nông nghiệp, một vấn ñề thường xảy ra là khi ñược mùa thì giá nông

sản lại thấp, còn khi mất mùa thì ngược lại giá nông sản lại cao. Khi ñược mùa, sản

lượng trên thị trường tăng lên trong khi nhu cầu giả sử không ñổi thì giá sẽ giảm,

các nhà kinh tế gọi hiện tượng này là tăng trưởng gây bần cùng hóa (ðặng Như

Vân, 2003), nghĩa là khi sản lượng tăng lên thu nhập giảm. Quy luật King ñược

Gregory King (1684- 1712) phát hiện rằng: "ðối với ña phần sản phẩm nông

nghiệp, cầu nói chung thuộc loại không co dãn theo giá, do ñó những vụ mùa bội

thu dẫn ñến sự sụt giảm tổng thu nhập của nông dân nếu thiếu chính sách can thiệp

của chính phủ" (ðinh Phi Hổ, 2003). Phải chăng nếu thiếu bàn tay của chính phủ, thu nhập của nông dân sẽ sụt giảm khi sản lượng nông nghiệp tăng? [2]

Theo Phạm Sỹ An (2005)[2], có hai cách giảm thiểu rủi ro cho người nông

dân gồm: san sẻ rủi ro và ñẩy rủi ro ra thị trường. Cách thứ nhất có thể ñược thực

hiện thông qua trợ cấp của chính phủ, chính phủ trợ cấp bằng ngân sách, tuy nhiên

sẽ ít hy vọng ñược thực hiện khi Việt Nam ñã gia nhập WTO và các cam kết về bảo

hộ sản xuất ñược thực thi. Cách thứ hai ñược hy vọng thực hiện khi có ñủ những

ñiều kiện cần thiết. Kỹ thuật và trình tự ñể giảm rủi ro thông qua cách thứ hai rất

phức tạp; ñiều này vượt ra ngoài tầm kiểm soát hay sự hiểu biết của một cá nhân

người nông dân. ðể thông qua cách thứ hai, người nông dân cần ñược sự hậu thuẫn

của một tổ chức có trình ñộ và tầm nhìn trên phạm vi rộng, tổ chức ñó có thể là một

doanh nghiệp, một tổ chức tín dụng hay một hợp tác xã.

Theo nghiên cứu “Kinh nghiệm quản lý rủi ro giá, ứng dụng cho Việt Nam” của Trần Thị Quỳnh Chi (2007)[4] , các loại rủi ro trong nông nghiệp bao gồm: Rủi

ro tài sản (do mất cắp, cháy hoặc hư hỏng) rủi ro sản xuất (các hiện tượng tự nhiên,

thời tiết, các bệnh hại cây trồng và vật nuôi), rủi ro giá (giá sản phẩm xuống thấp

hoặc giá ñầu vào tăng), rủi ro tài chính (biến ñộng lãi tiền vay), rủi ro thể chế hoặc

luật pháp (giảm thuế nhập khẩu theo quy ñịnh của WTO), rủi ro môi trường sinh

thái (thay ñổi khí hậu, ô nhiễm), rủi ro tiền tệ (biến ñộng tỉ giá hối ñoái khi tham gia

hoạt ñộng xuất nhập khẩu nông sản).

Nghiên cứu cũng ñã ñưa ra các công cụ phòng tránh rủi ro trong sản xuất

nông nghiệp bao gồm: ða dạng hoá (ña dạng hóa cây trồng), liên kết dọc (liên kết

tất cả các khâu từ sản xuất ñến marketing sản phẩm), hợp ñồng Marketing (quy ñịnh

giá, chất lượng và số lượng sản phẩm sẽ ñược giao ở thời ñiểm tương lai), hợp ñồng

sản xuất (quy ñịnh khối lượng và chất lượng sản phẩm ñầu vào và ñầu ra ñể bán sản

phẩm ở mức giá nhất ñịnh tại thời ñiểm thu hoạch), các chương trình an sinh xã hội

(ñóng góp vào một tài khoản trong những năm thu nhập cao và rút ra từ tài khoản

ñó trong những năm có thu nhập thấp), vay tín dụng (vay vốn ñể hỗ trợ tài chính

cho nông hộ), bảo hiểm vụ mùa (thành lập quỹ bảo hiểm do người dân ñóng góp

ñể tránh rủi ro thời tiết, bệnh tật ñối với cây trồng).

Từ cơ sở trên Trần Thị Quỳnh Chi (2007) cũng ñã ñề xuất một số giải pháp

cho việc ñề phòng rủi ro trong nông nghiệp bao gồm: Xây dựng quỹ bảo hiểm rủi ro

giá, áp dụng hệ thống hợp ñồng ñể tránh rủi ro, xây dựng sàn giao dịch

1.12.2. Ứng dụng công cụ quyền chọn (option) vào bảo vệ rủi ro về giá 1.12.2.1. Công cụ Quyền chọn (option) và vấn ñề giảm rủi ro về giá

Trong nghiên cứu “Các công cụ giảm rủi ro nông nghiệp và ñiều kiện sử

dụng công cụ trong quá trình gia nhập WTO”, Phạm Sỹ An (2005) ñã ñề xuất ứng

dụng các công cụ tài chính phái sinh hay còn gọi là các dẫn xuất tài chính (financial derivatives)(*) là các công cụ nhằm giảm thiểu hoặc loại bỏ hoàn toàn rủi ro. Các

công cụ thường ñược sử dụng nhất là: hợp ñồng kỳ hạn (forward contracts), hợp

ñồng tương lai (future contracts), quyền chọn (options) và hoán ñổi (swaps).

Mặc dù ñây là những công cụ ñược sử dụng nhiều trên thị trường tài chính,

chúng vẫn thường ñược dùng trên thị trường hàng hóa, ñặc biệt ñối với sản phẩm

nông nghiệp và về mặt nguyên tắc hoàn toàn giống nhau. Các công cụ này, thường

Theo nghiên cứu của Nguyễn Thị Khánh Ngọc (2008)[26] trong ñề tài

“Vận dụng công cụ quyền chọn ñể kinh doanh và phòng ngừa rủi ro trong

Thị trường Chứng khoán”, công cụ quyền chọn ñã phát huy ñược hiệu quả

trong việc trong việc hạn chế thấp nhất những rủi ro của thị trường chứng

khoán.

nhằm giảm thiểu rủi ro trong ngắn hạn.

Nguyễn Lê Tường Vy (2007)[41] trong ñề tài “Sử dụng hợp ñồng tương lai và

quyền chọn ñể phòng ngừa rủi ro biến ñộng giá nguyên liệu cà phê tại Công ty Cà

phê Trung Nguyên” ñã nghiên cứu về cơ chế vận hành của thị trường giao dịch hợp

ñồng tương lai và quyền chọn; các kỹ thuật, chiến lược bảo hộ của hợp ñồng tương

lai và quyền chọn trong tình huống ñối với mặt hàng cà phê. Nghiên cứu ñã ứng

dụng công cụ phòng ngừa rủi ro trong biến ñộng giá nguyên liệu cà phê, mà cụ thể

là sử dụng hợp ñồng tương lai và quyền chọn là yêu cầu cấp thiết mang tính thực

tiễn rất cao.

Trong phạm vi nghiên cứu, ñề tài ñặt trọng tâm vào việc nghiên cứu và vận

dụng công vụ quyền chọn ñể xây dựng mô hình hợp ñồng quyền chọn tiêu thụ bắp

lai giữa người nông dân và doanh nghiệp thu mua nhằm giảm rủi ro về giá.

1.12.2.2. Các khái niệm liên quan ñến Quyền chọn (option)[10]

- Quyền chọn (Option): là những hợp ñồng ñưa cho người mua quyền, quyền

(*) Financial derivatives là các công cụ tài chính phái sinh, Theo Bách khoa toàn thư mở (Wikipedia) http://vi.wikipedia.org/wiki/chungkhoan

mua hoặc bán một loại hàng hóa nào ñó tại giá cả chỉ ñịnh gọi là giá thực hiện

(exercise price) trong một khoảng thời gian ñến ngày ñáo hạn (the term to

expiration). Người bán quyền chọn có bổn phận mua hoặc bán loại hàng hóa

xác ñịnh theo yêu cầu bán hoặc mua của người sở hữu quyền chọn. Người bán

quyền chọn ñược gọi là người bán hay người viết (seller hay writer), người

mua quyền chọn gọi là người mua hay người sở hữu (purchaser hay owner).

Người mua có quyền thực hiện hay không thực hiện quyền chọn.

- Giá thực hiện: là mức giá cố ñịnh ñã thỏa thuận khi mua quyền chọn. Giá này

không giống với giá giao ngay tại thời ñiểm mua quyền chọn ñược hình thành

trên cơ sở cung cầu trên thị trường, mà ngoài yếu tố cung cầu nó còn phụ thuộc

vào mức tiền thưởng (premium) hay giá quyền chọn là cao hay thấp, do ñó nó

có thể cao hơn hay thấp hơn so với giá giao ngay. Giá quyền chọn và giá thực

hiện luôn có mối quan hệ với nhau (giống như việc mua bảo hiểm, tỷ lệ % bảo

hiểm càng lớn thì phí mua bảo hiểm càng cao). Do ñó, người bán có thể sẵn

sàng chấp nhận các mức giá thực hiện mà người mua ñề nghị và ñưa ra các

mức giá quyền chọn tương ứng.

- Phân loại quyền chọn: Có hai loại quyền chọn: (1) Quyền chọn mua (call

option) là loại hợp ñồng cho phép người sở hữu quyền ñể mua một loại hàng

hóa nào ñấy tại giá thực hiện trong khoảng thời gian chỉ ñịnh. (2) Quyền chọn

bán (put option) là loại hợp ñồng cho phép người sở hữu quyền ñể bán một loại

hàng hóa tại giá thực hiện trong khoảng thời gian chỉ ñịnh. ðể nhận ñược các

quyền này, người mua phải trả một khoản phí còn gọi là tiền thưởng hay là giá

của quyền chọn.

- Các kiểu hợp ñồng quyền chọn: Có hai kiểu quyền chọn (option contracts):

Quyền chọn theo kiểu Mỹ (American options) có thể thực hiện tại bất kỳ thời

gian nào cho tới ngày ñáo hạn hợp ñồng; Quyền chọn theo kiểu châu Âu

(European options) chỉ thực hiện hợp ñồng tại ngày ñáo hạn.

- Những nhân tố ảnh hưởng ñến giá quyền chọn bao gồm:

+ Khi giá thực hiện cao hơn, giá của quyền chọn mua thấp hơn và giá của

quyền chọn bán cao hơn với ñiều kiện mọi nhân tố khác không ñổi.

+ Thời gian ñáo hạn dài hơn, giá cao hơn cho cả quyền chọn bán và quyền

chọn mua với ñiều kiện mọi thứ khác không ñổi.

+ Giá cả biến ñổi lớn hơn, giá cao hơn cho cả quyền chọn bán và quyền

chọn mua với ñiều kiện mọi thông số khác không ñổi.

1.12.2.3. Vận dụng công cụ quyền chọn trong việc giảm rủi ro về giá

ðối với lĩnh vực nông nghiệp của Việt Nam, quyền chọn bán theo kiểu Mỹ

có lẽ là phù hợp trong việc phòng ngừa rủi ro hơn là quyền chọn bán kiểu châu Âu.

Thu hoạch nông sản thường có mùa vụ và giá cả thường thay ñổi nhanh chóng trong

giai ñoạn từ khi sản xuất cho ñến khi bán, biên ñộ dao ñộng có thể lớn, quyền chọn

bán kiểu Mỹ có thể tạo thuận lợi cho người nông dân khi thực hiện quyền tại thời

ñiểm phù hợp với quá trình sản xuất và chế biến hàng nông sản.

Công cụ quyền chọn ñược vận dụng trong ñề tài nhằm xây dựng các bảng

hợp ñồng quyền chọn giữa các ñối tượng muốn ñược bảo vệ giá.

Hợp ñồng quyền chọn bán: là một bảng hợp ñồng giữa người trung gian với

người nông dân (người sản xuất). Mục ñích của bảng hợp ñồng này là người nông

dân muốn ñược ñảm bảo về giá ñầu ra cho nông sản của họ. Với bảng hợp ñồng này

người nông dân muốn ñược ñảm bảo về giá cả nông sản của họ khi giá thấp trong

tương lai. Và ñể ñược như thế, người nông dân phải bỏ ra một số tiền ñể mua quyền

chọn bán từ phía người trung gian ñể nông sản của họ ñược người trung gian thu

mua với giá ổn ñịnh trong tương lai khi giá trên thị trường là thấp.

Hợp ñồng quyền chọn mua: là một hình thức bảng hợp ñồng giữa Người

trung gian với Doanh nghiệp tiêu thụ (doanh nghiệp chế biến). Mục ñích của bảng

hợp ñồng này là doanh nghiệp tiêu thụ muốn bảo vệ giá ñầu vào không bị tác ñộng

khi giá cao. Ở ñây ta chú ý là doanh nghiệp thu mua chỉ muốn ñược bảo vệ khi giá

cao trong tương lai. Và ñể ñược như thế ở thời ñiểm hiện tại doanh nghiệp chế biến

phải bỏ ra một số tiền ñể mua quyền chọn mua từ phía người trung gian ñể ñảm bảo

ñầu vào của họ không bị ảnh hưởng bởi sự biến ñộng của giá cả.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1

Các nghiên cứu về vấn ñề nông nghiệp, hiệu quả sản xuất trong nông nghiệp

luôn là những tâm ñiểm quan tâm của các nhà nghiên cứu từ nhà khoa học ñến nhà

kinh tế. Với ña phần dân số sống ở vùng nông thôn, nghề nghiệp chính là làm nông

nghiệp thì việc ñề xuất ra những phương án giúp sản xuất nông nghiệp hiệu quả là

hết sức cần thiết.

Từ cơ sở lý thuyết cũng như các nghiên cứu trước ñây liên quan, ñề tài rút lại

khung phân tích như sau:

- Thực hiện ước lượng hàm sản xuất của cây bắp lai với biến phụ thuộc là

năng suất và các biến ñộc lập bao gồm: Lượng phân ðạm nguyên chất,

Lượng phân Lân nguyên chất; Lượng phân Kali nguyên chất; Chi phí phục

vụ cho việc tưới tiêu; Chi phí thuốc bảo vệ thực vật; Tuổi của chủ hộ; Trình

ñộ của chủ hộ (số năm ñi học); Diện tích canh tác bắp; Lượng phân chuồng

sử dụng; Số ngày công chăm sóc.

- Từ cơ sở hàm sản xuất bắp lai, ñề tài sẽ thực hiện xác ñịnh mức nhập lượng

tối ưu tạo ra sản lượng tối ña, lợi nhuận tối ña và chi phí tối thiểu ñối với các

yếu tố nhập lượng thỏa mãn ñiều kiện cực trị của hàm số.

- ðề tài sẽ vận dụng lý thuyết trò chơi trong việc phân tích phản ứng của hai

ñối thủ (người nông dân và doanh nghiệp thu mua) ñể xác ñịnh hệ số ràng

buộc thực hiện hợp ñồng.

- ðề tài sẽ vận dụng công cụ quyền chọn ñể xây dựng mô hình liên kết phi rủi

ro giữa người nông dân và doanh nghiệp thu mua, nhằm hạn chế thấp nhất

rủi ro về giá có thể xảy ra ñối với người nông dân, lẫn doanh nghiệp.

CHƯƠNG 2

TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH TRỒNG BẮP LAI TẠI HUYỆN BA TRI

2.6. Tổng Quan Về ðịa Bàn Nghiên Cứu 2.6.1. Tổng quan về ñiều kiện tự nhiên

Hình 2.1: Bản ñồ tự nhiên huyện Ba Tri (Nguồn: www.bentre.gov.vn)

Nằm ở phía ðông cù lao Bảo, phía Bắc Ba Tri giáp với huyện Bình ðại, có

chung ranh giới con sông Ba Lai, phía Nam giáp huyện Thạnh Phú, có chung ranh

giới con sông Hàm Luông, phía ðông giáp biển (với chiều dài bờ biển gần 10 km),

phía Tây giáp huyện Giồng Trôm.

Vốn do phù sa của hai con sông Ba Lai và Hàm Luông bồi tụ nên, lại nằm sát

biển, ñất ñai Ba Tri gồm những ñồng ruộng, xen kẽ những con giồng.

Là một huyện ven biển, ñất ñai Ba Tri chủ yếu là ruộng và giồng, không có

vườn tược trù phú như các huyện phía tây. Ngoài nghề trồng lúa và nghề làm giồng,

làm muối, ñánh bắt hải sản, nhân dân ở ñây, trước năm 1945, còn có nghề ươm tơ,

dệt lụa. Lụa Ba Tri ñã từng nổi tiếng trên thị trường Nam Kỳ. Do chiến tranh, nghề

này ñã bị mai một dần và cho ñến nay chưa ñủ ñiều kiện ñể phục hồi. 2.6.2. Cơ cấu ñất trồng trọt của huyện Ba Tri

Theo cơ cấu ñất trồng cây nông nghiệp, cây lúa vẫn chiếm tỷ trọng ñại ña số

trên tổng thể diện tích ñất nông nghiệp của Huyện (hơn 90%).

Bảng 2.1: Hiện trạng cơ cấu ñất trồng trọt của huyện Ba Tri

Khoản mục STT

1 ðất trồng lúa 2 Cây lương thực, thực phẩm 3 Cây mía 4 Cây dừa 5 Cây ăn quả Tổng cộng Diện tích (ha) 38.250,00 1.755,58 488,23 1.435,00 464,17 42.392,98 Tỷ trọng (%) 90,2 4,1 1,2 3,4 1,1 100,0

Nguồn: Báo cáo tổng kết tình hình KT - XH huyện Ba Tri năm 2009

Diện tích trồng cây lương thực, thực phẩm ñứng vị trí thứ hai (1.755 ha

tương ứng với 4,1% diện tích ñất nông nghiệp), phần diện tích trồng bắp nằm trong

phần diện tích này, nó chiếm phần nhỏ trong diện tích ñất trồng cây lương thực.

Không kém phần quan trọng ñó là cây dừa và cây mía, tuy nhiên cây dừa

không phát huy ñược thế mạnh tại huyện Ba Tri như các huyện khác do ñặc ñiểm

thổ nhưỡng của vùng ñất, còn cây mía thì lại thích hợp với phần diện tích bị nhiễm

phèn lâu năm tại các xã Tân Mỹ, Tân Xuân, v.v. ít mầu mở và khó canh tác. 2.6.3. Tổng quan về tình hình kinh tế Bảng 2.2. Một số chỉ tiêu kinh tế năm 2009 của huyện Ba Tri

STT Khoản mục ðVT

Tốc ñộ tăng trưởng (GDP) 1 2 Cơ cấu GDP:

- Khu vực Nông lâm – Thủy sản - Khu vực Công nghiệp – Xây dựng - Khu vực Dịch vụ 3 Cơ cấu giá trị sản xuất:

Số lượng (năm 2009) 12,19 100,00 58,63 13,69 27,69 2.932.617 1.585.147 718.545 628.925 % % % % % Tr.ñồng Tr.ñồng Tr.ñồng Tr.ñồng

- Khu vực Nông lâm –Thủy sản - Khu vực Công nghiệp – xây dựng - Khu vực Dịch vụ Tỷ lệ tăng dân số tự nhiên năm 2008 Tỷ lệ hộ nghèo toàn huyện Tỷ lệ hộ sử dụng ñiện Tỷ lệ hộ dân sử dụng nước máy 4 5 6 7 % % % % 0,89 6,86 96,38 33,00

Nguồn: Báo cáo tổng kết tình hình KT-XH huyện Ba Tri năm 2009

Với sự nỗ lực phấn ñấu của cả hệ thống chính trị, các ngành, các cấp, nhân

dân trong huyện và sự hỗ trợ tích cực kịp thời của Ủy ban nhân dân tỉnh, các Sở

ngành tỉnh, các tổ chức, cá nhân trong ngoài huyện, ñã giúp huyện nhanh chống

vượt qua khó khăn, ñưa kinh tế - xã hội huyện tiếp tục phát triển.

Căn cứ vào các chỉ tiêu kinh tế - xã hội của huyện Ba Tri trong năm 2008

cho thấy, giá trị sản xuất của huyện chủ yếu ñược ñóng góp từ ngành nông lâm –

thủy sản, chiếm hơn 54%. Tỷ lệ hộ nghèo của huyện còn cao, chiếm 6,86%, ñặc biệt

là tỷ lệ hộ dân sử dụng ñược nước máy chỉ chiếm có 33%. 2.7. Tổng Quan Về Tình Hình Trồng Bắp Lại Ở Huyện Ba Tri

Bắp lai ñược trồng tập trung chủ yếu tại 4 xã gồm Mỹ Hòa, Tân Xuân, Tân

Mỹ, Bảo Thạnh của Huyện. Các xã này ñược xem là vùng kinh tế mới của Huyện,

phần lớn ñất nông nghiệp bị nhiễm mặn, canh tác nông nghiệp năng suất thấp.

Bảng 2.3: Tình hình trồng bắp lai vụ Hè thu năm 2009

Nơi trồng Số hộ (hộ) Diện tích (ha)

Xã Mỹ Hòa Xã Tân Xuân Xã Tấn Mỹ Xã Bảo Thạnh

Tổng 113 95 87 65 360 42,82 33,40 28,56 20,10 124,88 Diện tích trồng Trung bình/hộ 0,38 0,35 0,33 0,31 0,35

Nguồn: Báo cáo tình hình trồng bắp lai Huyện Ba Tri (Công ty TAGS Tấn lợi)

Qua bảng trên, diện tích cũng như số hộ trồng bắp lai là không nhiều.

Nguyên nhân là do diện tích ñất thích hợp ñể trồng bắp lai là khá ít. Bên cạnh ñó,

cây bắp lai là loại cây mới ñược trồng ở ñịa phương nên ña phần nông dân cũng

chưa quen với kỹ thuật canh tác của nó.

Việc trồng bắp lai ở ñịa phương xuất phát từ nhu cầu về nguyên liệu bắp lai

trong chế biến thức ăn gia súc của Công ty TĂGS Tấn Lợi. Công ty này ñã hợp

ñồng cung cấp giống và bao tiêu sản phẩm cho người trồng bắp. Nhưng ở ñây công

ty không trực tiếp ký hợp ñồng với người nông dân trồng bắp mà ký hợp ñồng với

ñại diện Hội nông dân xã. Hội nông dân xã sau ñó sẽ ký hợp ñồng trực tiếp với

nông dân. Nông dân không ñược ứng trước vật tư cho sản xuất nhưng thông qua

Hội nông dân các xã, Công ty Tấn Lợi ứng cho người nông dân bắp giống. Số tiền

trên sẽ ñược khấu trừ khi người nông dân thu hoạch và bán bắp.

- Mô tả những khó khăn của thực tế - Các câu hỏi nghiên cứu chính cần trả lời

2.8. Tổng Quan Về Qui Trình Nghiên Cứu Của ðề Tài

Bước 1: Xác ñịnh vấn ñề cần nghiên cứu

- Lựa chọn lý thuyết liên quan ñến nghiên cứu - Lựa chọn kỹ thuật nghiên cứu

Bước 2: Lựa chọn lý thuyết nghiên cứu

Tổng quan về các nghiên cứu trước

- Xác ñịnh mục

tiêu nghiên cứu căn cứ vào câu hỏi nghiên cứu. - ðặc ra giả thuyết của

nghiên cứu.

Bước 3: Xác ñịnh những mục tiêu, giả thuyết nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu

Bước 4: Xây dựng bảng câu hỏi, lên kế hoạch ñiều tra

- Xây dựng bảng câu hỏi - Xác ñịnh mẫu ñiều tra và lựa chọn phương pháp ñiều tra.

ðiều tra phỏng vấn thử

Bước 5: ðiều tra, thu thập thông tin

- ðiều tra thu thập thông tin sơ cấp từ mẫu - Thu thập thông tin thứ cấp

Bước 6: Xử lý số liệu, ứng dụng các phương pháp nghiên cứu

- Phân tích thống kê số liệu - Ước lượng mô hình hồi qui - Ứng dụng các phương pháp nghiên

cứu

Bước 7: ðúc kết kết quả nghiên cứu của ñề tài

- Trả lời những câu hỏi nghiên cứu - Tìm ra các kết quả nghiên cứu của ñề tài, những ñiểm mới từ nghiên cứu.

Bước 8: Các kết luận và giải pháp rút ra từ nghiên cứu

Sơ ñồ 2.1. Sơ ñồ qui trình nghiên cứu của ñề tài

2.9. Tổng Quan Về Kết Quả ðiều Tra Nông Hộ 2.9.1. Chọn mẫu ñiều tra từ tổng thể

Việc xác ñịnh nhóm mục tiêu (mẫu nghiên cứu) ñúng ñóng vai trò quyết ñịnh

cho mức ñộ giải thích của nghiên cứu ñối với tổng thể. Nếu việc xác ñịnh mẫu

không manh tính ñại diện cho tổng thể thì việc ñưa ra những ñề xuất, giải pháp của

nghiên cứu cho tổng thể sẽ không phù hợp và có thể nó thể hiện những nhận ñịnh

mang tính chủ quan của người nghiên cứu.

Cơ sở của việc chọn mẫu từ tổng thể trong nghiên cứu ñược thực hiện trên cơ

sở ứng dụng công thức xác ñịnh mẫu ñại diện trong tổng thể của Yamane (1967-

N eN

2)(

(2.1) 1986)[37]. Cụ thể như sau:

Trong ñó: n: Số lượng mẫu cần xác ñịnh

N: là tổng số mẫu (tổng thể)

e: là mức ñộ chính xác mong muốn

Với việc xác ñịnh ñược tổng thể là 360 hộ và là ñối tượng của nghiên cứu,

ứng dụng công thức (2.1), với mức ñộ sai số là 5% hay mức ñộ tin cậy là 95%, ta

xác ñịnh số lượng mẫu có thể ñại diện cho tổng thể là 189 mẫu.

Với việc tất cả các hộ trồng bắp trong huyện chủ yếu tập trung ở 4 xã (theo

Bảng 2.3) có thể xác ñịnh ñược tỷ lệ số hộ trồng bắp ở từng xã so với tổng số hộ

trồng bắp. Từ tỷ lệ này có thể xác ñịnh số hộ sẽ thực hiện phỏng vấn ở từng xã trong

tổng số 189 mẫu cần thiết cho nghiên cứu. Việc xác ñịnh chi tiết hộ nào ñược ñiều

tra sẽ ñược thực hiện trên cơ sở chọn ngẫu nhiên ñể tìm ra các hộ thực hiện ñiều tra.

Bảng 2.4: Phân bố số mẫu ñiều tra theo từng ñịa bàn

ðịa bàn

Xã Mỹ Hòa Xã Tân Xuân Xã Tân Mỹ Xã Bảo Thạnh Tổng Số hộ (hộ) 113 95 87 65 360 Tỷ lệ (%) 31,39 26,39 24,17 18,06 100,00 Số hộ ñiều tra (hộ) 59 50 46 34 189

Nguồn: Tính toán, tổng hợp của tác giả, năm 2009

2.9.2. ðiều tra phỏng vấn ñối tượng (mẫu)

Từ mẫu dữ liệu ñược chọn, ñề tài thực hiện việc ñiều tra chọn mẫu ñể thu

thập các dữ liệu sơ cấp phục vụ cho việc tính toán giá trị của biến phụ thuộc (năng

suất của cây bắp) và các biến giải thích (biến ñộc lập) tác ñộng ñến năng suất của

cây bắp. Công tác ñiều tra chọn mẫu ñược thực hiện thông qua hình thức phỏng vấn

trực tiếp chủ hộ bằng bảng câu hỏi. Công việc phỏng vấn ñược thực hiện trực tiếp

với người chủ hộ tại nhà hoặc ngay trên ñồng ruộng của người dân. Tác giả cùng

với 03 cộng tác viên công tác tại Phòng Nông nghiệp huyện Ba Tri tiến hành phân

bố ñịa bàn ñể tiến hành phỏng vấn ñiều tra nông hộ.

Các mẫu ñiều tra sau khi thực hiện xong vào cuối mỗi ngày sẽ ñược nhóm

ñiều tra ñánh giá chi tiết, xem xét mức ñộ ñầy ñủ và phù hợp của thông tin của từng

mẫu ñiều tra ñể kịp thời ñiều tra bổ sung, ñiều chỉnh (nếu có). 2.9.3. Tổng quan về số mẫu ñiều tra 2.9.3.1. Tình hình tuổi của chủ hộ trồng bắp

Các chủ hộ của các hộ ñược ñiều tra ña số ở ñộ tuổi trung niên từ 30 ñến 50

tuổi, lực lượng có ñộ tuổi lớn hơn 50 tuổi chỉ chiếm con số nhỏ là 39 người.

Bảng 2.5: Thành phần chủ hộ phân theo nhóm tuổi

Tỷ trọng (%)

Tuổi chủ hộ < 30 30 – 40 40 – 50 50 – 60 > 60 Tổng Số người (Người) 5 42 103 34 5 189 2,65 22,22 54,50 17,99 2,65 100,00

Nguồn: ðiều tra, tính toán, tổng hợp số liệu ñiều tra của tác giả

Tuổi chủ hộ ña phần trong ñộ tuổi từ 30 ñến 50 tuổi (chiếm hơn 76%). Do

ñây là vùng kinh tế mới nên ña phần chủ hộ là người còn trong ñộ tuổi lao ñộng.

2.9.3.2. Trình ñộ học vấn chủ hộ

Theo bảng tổng hợp dưới ñây, ña số các chủ hộ ñều có một trình ñộ nhất

ñịnh. Trình ñộ học vấn của các chủ hộ ña số tập trung ở mức ñộ là cấp I (99/189)

và cấp II (71/189) hộ, song chủ hộ có trình ñộ cấp III (17/189) và THCN, Cao

ñẳng hay ðại học (1/189) là rất thấp. Có một chủ hộ không biết chữ.

Bảng 2.6: Thành phần chủ hộ phân theo trình ñộ học vấn

Tỷ trọng (%) Khoản Mục

Không biết chữ Cấp I Cấp II Cấp III THCN, Cð, ðH Tổng Số người (Người) 1 99 71 17 1 189 00,53 52,38 37,57 08,99 00,53 100,00

Nguồn: ðiều tra, tính toán, tổng hợp số liệu ñiều tra của tác giả

Nhìn chung trình ñộ của chủ hộ trong số mẫu ñược ñiều tra khá tương ñồng,

tập trung nhiều ở cấp I và Cấp II. So với ñịa phương khác, trình ñộ chủ hộ của ñịa

bàn nghiên cứu tương ñối thấp.

2.9.3.3. Tình hình trồng bắp các hộ

Theo bảng tổng hợp dưới ñây, ña số các hộ có diện tích trồng nhỏ hơn 0,4

ha là chủ yếu. Từ ñó cho thấy các hộ chưa mạnh dạn trong việc chuyển ñổi diện

tích ñất của mình sang trồng bắp. Với tính chất là một cây trồng mới, diện tích ñất

thích hợp cho việc trồng bắp ít, chính vì vậy mà diên tích các hộ dành ra ñể trồng

bắp là tương ñối thấp.

Bảng 2.7: Tình hình các hộ ñiều tra phân theo diện tích canh tác

Diện Tích < 0,2 ha 0,2 – 0,4 ha > 0,4 ha Tổng Số hộ 60 105 24 189 Tỷ trọng (%) 31,76 55,30 12,94 100,00

Nguồn: ðiều tra, tính toán, tổng hợp số liệu ñiều tra của tác giả 2.9.3.4. Tình hình vay vốn các hộ ñiều tra

Bảng 2.8: Tình hình vay vốn của các hộ trồng bắp

Khoản Mục Tỷ trọng(%)

Có vay vốn Không vay vốn Tổng Số hộ 34 155 189 18,00 82,00 100,00

Nguồn: ðiều tra, tính toán, tổng hợp từ số liệu ñiều tra của tác giả

Theo số liệu tổng hợp trên, số hộ có vay vốn ñể sản xuất chiếm tỷ lệ khá

khiêm tốn, chỉ với 34/189 hộ vay vốn ñể sản xuất. Với mục ñích giúp người dân ở

vùng kinh tế mới này có ñiều kiện ñể sản xuất, Nhà nước ñã có chính sách khuyến

khích cho nông dân vay vốn với lãi suất thấp, các nguồn vốn tiếp cận ña dạng từ

Ngân hàng Nông nghiệp, Ngân hàng Chính sách xã hội, vốn Dự án Phụ nữ, v.v.

Tuy nhiên, trên thực tế các chính sách khuyến khích vay vốn chưa phát huy

tốt hiệu quả của nó khi mà lượng nông dân vay vốn còn quá thấp. Nhiều ý kiến

cho rằng thu tục ñể vay vốn còn khá phức tạp, rờm rà cho người nông dân. ða

phần các hộ có vay vốn là các hộ có nhu cầu về trang bị các phương tiện phục vụ

sản xuất và chăn nuôi bò ñể tạo thêm thu nhập cho hộ. Song, lượng vốn mà nông

dân ñược vay còn quá ít so với nhu cầu sản xuất của hộ.

2.10. Tổng Quan Về Tình Hình Canh Tác Bắp Lai Tại Huyện Ba Tri

ðể biết ñược tình hình của việc canh tác bắp lai, mức ñộ hiệu quả của nó ñối

với người nông dân, nghiên cứu tiến hành phân tích hiệu quả của cây bắp lai. Phần

trọng tâm của việc phân tích hiệu quả của cây bắp là vụ bắp Hè thu mới vừa thu

hoạch. Việc phân tích hiệu quả của cây bắp lai ñược thực hiện theo qui mô diện

tích canh tác của hộ với mức nhỏ hơn 0,2 ha, từ 0,2 ñến 0,4 ha và lớn hơn 0,4 ha.

2.10.1. Tập hợp chi phí cánh tác 1ha bắp lai vụ Hè thu năm 2009 2.10.1.1. Chi phí vật chất

Bảng 2.9: Chi phí vật chất cho việc canh tác một ha bắp lai

Qui Mô I

Qui Mô II

Qui Mô III

Khoản Mục

%

3,21

Số lượng (1000ñồng) 376,00 10.359,20 962,00 0,00

Số lượng (1000ñồng) 376,48 88,56 11.382,52 974,59 311,28

8,22 0,00

Số lượng (1000ñồng) 374,14 11.765,52 1.045,52 920,69

2,65 83,41 7,41 6,53 14.105,86 100,00

1. Giống 2. Phân bón 3.Thuốc hoá học 4. Nhiên liệu TỔNG

2,89 87,26 7,47 2,39 11.697,20 100,00 13.044,87 100,00 Nguồn: ðiều tra, tính toán, tổng hợp từ số liệu ñiều tra của tác giả, năm 2009

Nhìn chung, chi phí cho 1 ha bắp lai là rất cao. Chi phí vật chất của việc

trồng bắp lai bao gồm các yếu tố chi phí giống, phân bón, thuốc hoá học và nhiên

liệu. Trong cơ cấu của các khoản chi phí này, chi phí phân bón chiếm một tỷ trọng

cao nhất (hơn 86%) và ñây cũng là khoản chi phí vật chất lớn nhất mà người nông

dân phải trả cho việc trồng bắp.

Tổng chi phí vật chất có xu hướng tăng dần từ qui mô nhỏ ñến qui mô lớn

hơn: qui mô I là 11.697.200 ñồng; qui mô II là 13.044.870 ñồng; qui mô III là

14.105.860 ñồng. Việc thay ñổi ñó có thể ñược giải thích là ở các qui mô diện tích

nhỏ ña số các hộ chưa xem cây bắp là cây trồng chủ lực nên khoản ñầu tư cho trồng

bắp còn giới hạn, bên canh ñó cũng có thể do khả năng ñầu tư có giới hạn, khoản

vốn giành cho sản xuất của họ thấp. Trái lại, những hộ có qui mô trồng bắp cao, họ

ñánh giá ñược hiệu quả của của cây bắp và xem nó là cây trồng quan trọng nên việc

ñầu tư cho cây bắp này ñược chú trọng.

Các khoản ñầu tư tăng theo qui mô chủ yếu tập trung vào 2 khoản là phân

hóa học và nhiên liệu. Vấn ñề hạn chế về vốn và khả năng ñầu tư làm cho việc ñầu

tư vào phân bón và máy nông nghiệp phục vụ nông nghiệp (tiêu thụ nhiên liệu) sẽ bị

hạn chế. Yếu tố chi phí nhiên liệu lại có sự thay ñổi rất ñột biến từ không phải tốn

một ñồng nào cho chi phí nhiên liệu ở qui mô I thì qui mô II là 311.280 ñồng ở qui

mô II và 920.690 ñồng ở qui mô III. Việc thay ñổi trên có thể ñược giải thích bởi áp

lực của việc tưới nước cho cây bắp ñặc biệt vào mùa khô, các hộ có qui mô trồng

lớn phải trang bị các phương tiện máy móc, ñặc biệt là máy bơm nước ñể ñáp ứng

nhu cầu tưới nước cho cây. Và ñiều này cũng có thể làm giảm ñược chi phí thuê

máy tưới rất tốn kém nhưng họ chi trả nhiều cho chi phí nhiên liệu.

2.10.1.2. Chi phí lao ñộng

ðể sinh trưởng và phát triển tốt, cây bắp cần phải ñược chăm sóc rất nhiều

ở các khâu, chính vì ñiều ñó chi phí lao ñộng cho việc canh tác bắp là rất lớn, tổng

chi phí lao ñộng ở qui mô I là 6.336.000 ñồng, qui mô II là 6.690.000 ñồng, qui mô

III là 7.200.000 ñồng. Ở ñây, tổng chi phí lao ñộng cũng tăng theo qui mô diện tích.

Chi phí lao ñộng tập trung vào 2 khâu chính ñó là khâu gieo trồng và chăm

sóc. Chi phí cho lao ñộng gieo trồng luôn chiếm một tỷ trọng rất cao trong chi phí

lao ñộng, chiếm 33,3% ở qui mô I, 32,19% ở qui mô II và 31,85% ở qui mô III.

Bảng 2.10: Chi phí lao ñộng của 1 ha bắp lai theo quy mô diện tích

Qui Mô I Qui Mô II Qui Mô III Khoản Mục % % % Số lượng (1000ñồng) Số lượng (1000ñồng)

1. Gieo trồng Làm ñất Tỉa hạt 2. Chăm sóc Bón phân Xịt thuốc Tưới tiêu 3. Thu hoạch 4. Vận chuyển Tổng Số lượng (1000ñồng) 2.110,00 1.770,00 340,00 3.066,00 545,00 290,00 2.231,00 875,00 285,00 6.336,00 33,30 83,89 16,11 48,39 17,78 9,46 72,77 13,81 4,50 100,00 2.153,70 32,19 1.898,15 88,13 255,56 11,87 3.496,48 52,26 518,89 14,84 7,26 253,70 2.723,89 77,90 775,93 11,60 3,94 263,89 6.690,00 100,00 2.293,10 31,85 2.025,86 88,35 267,24 11,65 3.825,00 53,13 534,48 13,97 6,65 254,31 3.036,21 79,38 806,03 11,19 3,83 275,86 7.200,00 100,00

Nguồn: ðiều tra, tính toán, tổng hợp từ số liệu ñiều tra của tác giả, năm 2009

ðối với cây bắp lai, khâu trồng ñòi hỏi rất tỉ mỉ, người dân phải bỏ từng

hạt một vào từng lỗ theo luống ñã làm trước. ðể có thể tỉa bắp phải huy ñộng ít nhất

ba lao ñộng trở lên; một người sẽ cuốc lổ một người bỏ hạt một người bỏ phân

chuồng lấp ñất, v.v. Còn khâu chăm sóc thì chi phí lao ñộng phục vụ cho việc tưới

chiếm tỷ trọng rất lớn, chiếm hơn 76% trong chi phí chăm sóc của người nông dân.

Với việc tăng lên của các khoản ñầu tư cho phân bón, thuốc hóa học ở các qui mô,

việc tăng số ngày lao ñộng ñể bón phân, xịt thuốc khi qui mô tăng lên là ñiều hợp

lý. ðối với khoản chi phí thu hoạch, ñây là khoản chi phí khá lớn và không khác

biệt lớn ở các qui mô, chi phí này chủ yếu tập trung cho việc bẻ và tách hạt bắp.

2.10.1.3. Tập hợp các chi phí

Bảng 2.11: Tập hợp chi phí cho việc canh tác 1 ha bắp lai vụ Hè thu

Qui Mô I Qui Mô II Qui Mô III Khoản Mục % % % Số lượng (1000 ñồng) Số lượng (1000 ñồng)

440,00

Số lượng (1000 ñồng) 13.044,87 6.690,00 6.493,70 196,30 2.019,94 228,02 59,34 30,43 97,07 2,93 9,19 1,04 21.982,83 100,00 14.105,86 58,93 7.200,00 30,08 6.906,90 95,93 293,10 4,07 1.965,25 8,21 663,79 2,77 23.934,91 100,00 1. Chi phí vật chất 2. Chi phí lao ñộng Lao ñộng nhà Lao ñộng thuê 3. Thuê mướn khác 4. Khấu hao TSCð Tổng 11,697,20 58,26 6,336,00 31,56 5,896,00 93,06 6,94 2,042,81 10,18 0,00 0,00 20.076,01 100,00

Nguồn: ðiều tra, tính toán, tổng hợp từ số liệu ñiều tra của tác giả, năm 2009.

Tổng chi phí cho việc canh tác 1 ha bắp lai ở qui mô I là 20.076.010 ñồng,

qui mô II là 21.982.830 ñồng và ở qui mô III là 23.934.910 ñồng. Việc canh tác với

qui mô càng lớn thì cũng làm cho tổng chi phí càng cao. ðiều này là hợp lý khi mà

khả năng ñầu tư ñối với các hộ có diện tích cánh tác lớn là tốt hơn các hộ có qui mô

canh tác nhỏ. Việc tăng khả năng ñầu tư cho phân bón, ñầu tư cho máy nông

nghiệp, chi phí cho làm ñất, chi phí cho việc tưới tiêu, v.v. ñiều này ñồng nghĩa sẽ

làm tăng tổng chi phí ñầu tư.

Do không có vốn nhiều, những hộ có qui mô canh tác thấp ít trang bị các

loại máy móc phục vụ cho sản xuất, chính vì ñiều này mà khoản chi phí cho việc

thuê mướn bên ngoài cao hơn những hộ có qui mô lớn. Và ñồng nghĩa với ñiều ñó,

những hộ có diện tích lớn thì họ lại phải trả chi phí cho khoản máy móc mà họ trang

bị ñiều ñó làm cho khoản chi phí khấu hao tài sản cố ñịnh của họ trở nên cao hơn.

Chi phí cho lao ñộng thuê giảm dần theo qui mô diện tích tăng dần có thể

ñược giải thích thông qua việc các hộ có diện tích cánh tác thấp lại có lực lượng lao

ñộng của hộ ít nên phải thuê mướn lao ñộng. Khi qui mô tăng lên tương ñồng với số

lao ñộng trực tiếp trong hộ cũng tăng lên ñiều này làm tác ñộng làm giảm chi phí

cho thuê mướn thêm lao ñộng của hộ. Khi mà diện tích canh tác tiếp tục tăng lên

nữa, lực lượng lao ñộng nhà không thể ñáp ứng kịp thời nên chi phí cho việc thuê

mướn thêm lao ñộng bên ngoài lại tăng lên. Tuy nhiên, mức chi phí ñầu tư cho lao

ñộng thuê là rất thấp, chỉ khoảng 243.000 ñồng cho 1 ha ñất canh tác trên vụ.

2.10.2. Phân tích hiệu quả của việc canh tác bắp lai

Bảng tổng hợp dưới ñây cho thấy kết quả cuối cùng của việc canh tác 1 ha

bắp lai từng qui mô canh tác khác nhau. Năng suất của 1 ha bắp lai có biến ñộng

tăng theo qui mô tăng dần, qui mô I cho năng suất trung bình là 7.716 kg/ha, qui mô

II là 8.090,30 kg/ha, qui mô III là 8.490,7 kg/ha. Sự chênh lệch trên là khá lớn, nhất

là khi so sánh giữa qui mô III và qui mô I.

Với mức giá do bên công ty tiêu thụ thu mua cố ñịnh là 3.600 ñồng/kg cho

vụ Hè Thu thì giá trị sản lượng có xu hướng tăng theo qui mô canh tác tăng dần

tương ứng với việc tăng lên của năng suất cây bắp.

Bảng 2.12: Phân tích hiệu quả của việc canh tác 1 ha bắp lai vụ Hè thu

Khoản Mục

Năng suất Giá trị sản lượng Tổng chi phí Lợi nhuận Thu nhập Tỷ suất TN/TCP Tỷ suất LN/TCP ðVT Kg 1000 ñồng // // // Lần // Qui Mô I 7.716,00 27.777,60 20.076,01 7.701,59 13.597,59 0,68 0,38 8.090,30 29.125,07 21.982,83 7.142,23 13.635,94 0,62 0,32

Qui Mô II Qui Mô III 8.490,70 30.566,48 23.934,91 6.631,58 13.538,47 0,57 0,28 Nguồn: ðiều tra, tính toán, tổng hợp từ số liệu ñiều tra của tác giả, năm 2009.

Với tỷ suất thu nhập lần lượt là 0,68; 0,62; 0,57, tương ứng với các qui mô

tăng dần, ñây là tỷ suất ñược xem là khá cao trong sản xuất nông nghiệp. Còn nếu

xét về tỷ suất lợi nhuận thì các giá trị tương ứng là 0,38 ở qui mô I, 0,32 ở qui mô

II, 0,28 ở qui mô III. Các giá trị này là không cao nhưng cũng không thể nói là thấp

trong khu vực nông nghiệp. Việc ña phần người nông dân sử dụng lao ñộng nhà là

chính và ñiều ñó làm cho tỷ suất lợi nhuận tương ñối thấp, song cũng hài lòng với

khoản thu nhập khá cao mà họ thu ñược, ñây chính là khoản mà người nông dân

quan tâm, vì trong nông nghiệp “bỏ công làm lời” là mục tiêu của người nông dân.

Việc tăng lên về năng suất theo qui mô diện tích có thể ñược giải thích bởi

việc ñầu tư hợp lý các nhập lượng ñầu vào cần thiết cho cây trồng, giúp cây trồng

phát triển và sinh trưởng tốt, là tiền ñề ñể cho cây bắp tạo ra năng suất cao hơn.

ðiều này ñã ñược thể hiện trong nội dung về phân tích chi phí canh tác của hộ trong

nghiên cứu này.

Theo sự tăng lên của qui mô ñã tạo ra sự giảm dần của khoản lợi nhuận và cả

thu nhập của người nông dân. Việc ñầu tư nhiều cho yếu tố ñầu vào của những hộ

có diện tích canh tác lớn ñã phần nào giải thích cho sự tụt giảm các khoản thu nhập

và lợi nhuận này. Việc ñầu tư cho các yếu tố ñầu vào một phần làm tăng năng suất,

một phần lại làm cho chi phí sản xuất tăng lên. Và khi mà khoản chi phí tăng cao

hơn khoản giá trị sản lượng tăng, ñiều tất yếu là khoản thu lợi của người nông dân

sẽ giảm xuống.

Từ những phân tích trên cho thấy, có một sự bất hợp lý trong việc ñầu tư của

người nông dân và sự bất hợp lý này ñã làm cho hiệu quả của cây bắp lai chưa ñạt

mức mức tối ưu. Việc nghiên cứu tìm ra mức ñầu tư cho các yếu tố ñầu vào tối ưu

là hết sức cần thiết trong việc tạo ra hiệu quả cao nhất từ việc canh tác bắp lai.

2.10.3. Phân tích kết quả - hiệu quả của 1 ha mía

Cây mía cũng ñược ñánh giá là cây trồng chủ lực ở ñịa phương, ñây là loại

cây ñã gắn bó với người nông dân rất lâu ñời. Với tình hình giá mía biến ñộng quá

các năm, nhiều người nông dân ñã có ý ñịnh chuyển ñổi sang cây trồng khác ñể có

ñược thu nhập ổn ñịnh hơn. ðể thấy rõ ñiều ñó, nghiên cứu cũng ñã tiến hành phân

tích hiệu quả cây mía của người dân ở ñịa bàn nghiên cứu.

Bảng 2.13: Kết quả của việc canh tác 1 ha mía tại ñịa phương

Khoản Mục

ðVT 1000 ñ // // // // // // // // // Lần // Số Lượng 29.509,71 5.862,17 8.683,53 6.127,65 10.987,76 1.289,06 1.414,35 39.632,00 16.249,94 10.122,29 0,55 0,34

Tổng chi phí + Khấu hao trồng mới + Công chăm sóc - Lao ñộng nhà + Chi phí phân bón + Chi phí thuê mướn khác + Chi phí thuốc BVTV Tổng GTSL Thu nhập Lợi nhuận Tỷ suất Thu nhập Tỷ suất Lợi nhuận Nguồn: ðiều tra, tính toán, tổng hợp từ số liệu ñiều tra của tác giả, năm 2009.

Từ bảng phân tích trên ñây cho thấy hiệu quả của cây mía nếu như tính toán

cho mức giá ở thời ñiểm hiện tại (680.000 ñồng/tấn, giá mua tại ruộng) thì hiệu quả

của cây mía cũng không quá thấp, ñạt tỷ suất lợi nhuận ở mức 0,34%/năm. Tuy

nhiên nếu so với trồng bắp thì cũng chỉ ngang bằng thậm chí thấp hơn hiệu quả của

một vụ bắp, trong khi cây bắp có thể trồng ñến 03 vụ trên năm.

Song, nếu nhìn nhận sự biến ñộng giá của cây mía thì hiếm có khi giá mía

ñược giá như hiện nay. Vụ mía năm 2006 giá bán của người nông dân chỉ ñược

200.000 ñồng/tấn, năm 2007 ñạt bình quân khoảng 250.000 ñồng/tấn, trường hợp

này người nông dân trồng mía gần như bị lỗ, nếu có lãi thì cũng rất thấp.

Trong khi cây mía 1 năm chỉ thu ñược có một vụ mà hiệu quả lại không cao

thì cây bắp lai lại có thể trồng ñến 3 vụ trong năm. Hiệu quả một vụ bắp chưa ñến 4

tháng ngang bằng và thậm chí cao hơn hiệu quả của một vụ mía gần 10 tháng ñã

cho thấy hiệu quả của cây bắp là khá ñảm bảo cho người dân ở ñây. Từ sự phân tích

trên cho thấy, cây bắp lai ñã có ưu thế phát triển ở ñịa phương.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Với những chính sách liên quan ñến chuyển ñổi cơ cấu cây trồng của ñịa phương cây bắp ñang thể hiện ñược vai trò là lựa chọn hiệu quả cho chính sách chuyển ñổi cơ cấu cây trồng. Việc ñược bao tiêu ñầu ra với mức giá phù hợp với thị

trường cùng với nhu cầu bắp lai ngày càng tăng ñã tạo ñà phát triển cho người trồng bắp ở ñịa phương.

Việc những số liệu phân tích về tổng quan tình hình canh tác bắp lai ở ñịa phương cho thấy cây bắp lai ñã phần nào cho thấy hiệu quả của nó ñối với người nông dân. Là một cây trồng ngắn hạn (03 vụ/năm), cây bắp có thể tạo ra thu nhập

tương ñối ổn ñịnh, trung bình gần 40 triệu ñồng/năm. ðây là cơ sở ñể cho thấy một tiềm năng trong việc phát triển cây bắp lai ở ñịa phương.

Thông qua những số liệu tổng quan cũng cho thấy phát triển hình thức tiêu

thụ nông sản thông qua hợp ñồng bao tiêu là một nhu cầu khách quan phù hợp với

xu hướng phát triển một nền nông nghiệp hiện ñại. Mô hình này ñã phát triển ở Việt

Nam trong những năm gần ñây tuy nhiên nó cũng gặp không ít khó khăn trong quá

trình thực hiện.

Từ việc phân tích tổng quan về tình hình canh tác bắp lai vụ Hè thu năm

2009 cũng cho thấy, sự tác ñộng của các biến nhập lượng ñầu vào có sự tác ñộng

khác nhau theo qui mô ñầu tư của hộ ñến năng suất canh tác của hộ. Từ mối quan hệ

này cho thấy các giá trị nhập lượng ñầu vào này hàm chứa một giá trị tối ưu mà tại

ñó tạo ra năng suất tối ưu cho cây bắp. Việc xác ñịnh ñiểm tối ưu này có ý nghĩa hết

sức to lớn ñối với người nông dân.

CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

3.1. Kỳ Vọng Biến Giải Thích Và Ước Lượng Hàm Sản Xuất 3.1.1. Các biến giải thích và kỳ vọng dấu của các biến giải thích

Bảng 3.1. Các biến giải thích và kỳ vọng dấu của các biến giải thích

STT Biến

Giải thích mối quan hệ

Kỳ vọng

−

Lượng phân ñạm (N) nguyên chất (kg/1.000m2): là yếu tố hết sức quan trọng kích thích cho cây bắp phát triển. Việc tăng lượng sử dụng phân ñạm nguyên chất ñược kỳ vọng sẽ làm tăng sản lượng. Lượng phân lân (P2O5) nguyên chất (kg/1.000m2): là yếu tố quan trọng có tác dụng làm cho cây bắp phát triển của bộ rễ bằng việc tăng cường quá trình tổng hợp nên nhiều hợp chất hữu cơ quan trọng. Việc tăng lượng sử dụng phân lân nguyên chất ñược kỳ vọng sẽ làm tăng sản lượng. Lượng phân Kali (K2O) nguyên chất (kg/1.000m2): là yếu tố quan trọng có tác dụng kích thích ra hoa, tạo hạt. Việc tăng lượng sử dụng phân Kali nguyên chất ñược kỳ vọng sẽ làm tăng sản lượng. Chi phí phục vụ cho việc tưới (ñồng/1.000m2): là yếu tố rất quan trọng ñặc biệt là ñối với cây bắp. Việc tưới tiêu giúp cung cấp lượng nước cần thiết ñể cây bắp phát triển. Việc tăng chi phí phục vụ cho việc tưới ñược kỳ vọng sẽ làm tăng sản lượng. Chi phí cho thuốc hóa học (ñồng/1.000m2): là yếu tố giúp cho cây bắp phát triển tốt hơn trong việc cung cấp thêm những vi lượng phòng và chữa bệnh cho cây bắp. Việc tăng chi phí cho thuốc hóa học ñược kỳ vọng sẽ làm tăng sản lượng. Tuổi chủ hộ (Tuổi): trong canh tác nông nghiệp yếu tố kinh nghiệm của chủ hộ ñược ñánh giá là yếu tố khá quan. Việc tuổi của chủ hộ tăng lên hàm ý thể hiện kinh nghiệm của chủ hộ tăng lên. Tuy nhiên cây bắp là cây trồng mới, kỹ thuật trồng bắp ñòi hỏi nhiều về kỹ thuật nên ñòi hỏi nhiều sự nhạy bén trong việc áp dụng những tiến bộ kỹ thuật. Việc tăng lên của tuổi chủ hộ ñược kỳ vọng sẽ làm giảm sản lượng. Số năm ñi học của chủ hộ: trình ñộ văn hóa là yếu tố ảnh hưởng ñến khả năng tiếp cận những tiến bộ kỹ thuật mới của người nông dân làm ảnh hưởng gián tiếp ñến sản lượng cây bắp. Số năm ñi học càng cao thì ñược kỳ vọng sẽ làm tăng sản lượng.

−

Diện tích canh tác bắp của hộ (m2): diện tích canh tác có khả năng

STT Biến

Giải thích mối quan hệ

Kỳ vọng

X10

ảnh hưởng ñến khả năng chăm sóc cây trồng việc ñầu tư máy nông nghiệp và vấn ñề hiệu quả theo qui mô. Ở ñây việc tăng diện tích trồng bắp lai của hộ ñược kỳ vọng sẽ làm giảm sản lượng của cây bắp. Lượng phân chuồng sử dụng (tạ/1.000m2): phân chuồng giúp cung cấp thêm chất hữu cơ cho cây giúp cây phát triển tốt hơn ñặc biệt là giai ñoạn cây non. Việc tăng lượng sử dụng phân chuồng ñược kỳ vọng sẽ làm tăng sản lượng. Số ngày công chăm sóc (ngày/1.000 m2): số ngày công chăm sóc tăng lên thể hiện sự quan tâm chăm sóc của chủ hộ ñối với việc canh tác cây bắp. Việc tăng số lượng ngày công chăm sóc ñược kỳ vọng sẽ làm tăng sản lượng.

Nguồn: Nghiên cứu và tổng hợp của tác giả

Các biến giải thích trên ñược kỳ vọng tác ñộng ñồng biến và nghịch biến ñến biến phụ thuộc là sản lượng hay năng suất của cây bắp trên 1.000 m2 ñất canh tác.

Mối quan hệ trên chỉ là sự kỳ vọng ban ñầu, sự tác ñộng cụ thể sẽ ñược thể hiện chi

tiết trong kết quả ước lượng hàm sản xuất của cây bắp. 3.1.2. Kết quả ước lượng hàm sản xuất

Từ mô hình thực nghiệm hàm sản xuất của cây bắp, ta có:

o Biến phụ thuộc: Y: Năng suất bắp (kg/1.000 m2) o Các biến ñộc lập:

X1: Lượng phân ðạm nguyên chất (kg/1.000 m2) X2: Lượng phân Lân nguyên chất (kg/1.000 m2) X3: Lượng phân Kali nguyên chất (kg/1.000 m2) X4: Chi phí phục vụ cho việc tưới tiêu (ñồng/1.000 m2) X5: Chi phí thuốc bảo vệ thực vật (ñồng/1.000 m2) X6: Tuổi của chủ hộ (tuổi) X7: Trình ñộ của chủ hộ (số năm ñi học) X8: Diện tích canh tác bắp (m2) X9: Lượng phân chuồng sử dụng (tạ/1.000 m2) X10: Số ngày công chăm sóc (ngày công/1.000 m2)

- Kết quả ước lượng hàm sản xuất dạng hàm Cobb – Douglas:

Bảng 3.2. Kết quả ước lượng hàm sản xuất dạng hàm Cobb – Douglas

Hệ số hồi quy Trị thống kê t-stat Mức ý nghĩa (Sig) 10.98614 -1.368806 1.952987 1.889250 4.259116 -0.167176 1.988801 2.572374 -1.665782 8.469409 -3.052729

Các biến C LNX1 LNX2 LNX3 LNX4 LNX5 LNX6 LNX7 LNX8 LNX9 LNX10

0.0000 0.1728 0.0524 0.0605 0.0000 0.8674 0.0483 0.0109 0.0975 0.0000 0.0026 24.43817 0.000000

F-statistic Prob(F-statistic)

R-squared Adjusted R-squared Durbin-Watson stat

4.658023 -0.121905 0.090196 0.086260 0.143160 -0.003001 0.085559 0.039558 -0.018576 0.103808 -0.117089 0.578580 0.554905 2.150436

Nguồn: Kết quả tính toán, ước lượng của tác giả.

- Kết quả ước lượng hàm sản xuất dạng Hàm ña thức bậc 2:

Bảng 3.3: Kết quả ước lượng hàm ña thức bậc 2

Hệ số hồi quy Trị thống kê t-stat Mức ý nghĩa (Sig) -7.990217 7.739690 -7.778648 1.275535 -1.242127 2.091263 -1.969118 -0.738831 1.452244 1.732153 -1.799578 0.509306 0.993589 -0.581869 6.230332 -2.076641

Các biến C X1 2 X1 X2 2 X2 X3 2 X3 X4 2 X4 X5 2 X5 X6 X7 X8 X9 X10

0.0000 0.0000 0.0000 0.2038 0.2159 0.0380 0.0505 0.4610 0.1482 0.0850 0.0737 0.6112 0.3218 0.5614 0.0000 0.0393 39.52744 0.000000

F-statistic Prob(F-statistic)

-2271.710 282.6444 -7.428367 44.37061 -3.359083 30.70448 -1.113329 -0.000181 4.08E-10 0.000991 -4.53E-09 0.307097 1.794887 -0.000475 3.529786 -3.629537 0.774125 0.754541 2.259468

R-squared Adjusted R-squared Durbin-Watson stat Nguồn:Kết quả tính toán, ước lượng của tác giả.

3.1.3. Kiểm ñịnh vi phạm giả thuyết và tính hiệu lực của mô hình

ðể hàm sản xuất ñảm bảo chuẩn xác và có hiệu lực, các biến ñộc lập giải

thích tốt cho biến phụ thuộc thì phải thực hiện các phép kiểm ñịnh tính hiệu lực của

mô hình. Các kiểm ñịnh cần ñược thực hiện bao gồm: Kiểm ñịnh giả thuyết cho

từng tham số hồi qui riêng lẻ (kiểm ñịnh t (hay kiểm ñịnh Student)) và kiểm ñịnh

mức ñộ hiệu lực của mô hình thông qua kiểm ñịnh F (kiểm ñịnh Fisher).

Bên cạnh ñó, mô hình ước lượng ngoài việc phải có hiệu lực còn phải không

vi phạm các giả thuyết của mô hình như: không có hiện tượng phương sai của sai số

thay ñổi (Heteroscedasticity), không có hiện tượng tương quan chuổi hay tự tương

quan (Auto Regression) và không có hiện tượng ña cộng tuyến (Multicollinearity).

Các phương pháp kiểm ñịnh và khắc phục những vi phạm của mô hình ñược trình

bày cụ thể trong Phụ lục 2 phần Phụ lục kèm theo.

Từ kết quả kiểm ñịnh cho thấy, mô hình hàm sản xuất dạng hàm Cobb –

Douglas có hiệu lực và không bị vi phạm các giả thuyết của mô hình. Mô hình hàm

sản xuất dạng ña thức bậc 2 có hiệu lực nhưng vi phạm hiện tượng phương sai của sai

số thay ñổi (Heteroscedasticity) và ñã ñược khắc phục.

Mô hình hàm sản xuất dạng hàm Cobb – Douglas sau khi kiểm ñịnh:

LNY = 4.6580 - 0.1219*LNX1 + 0.0902*LNX2 + 0.0863*LNX3 + 0.1432*LNX4 - 0.0030*LNX5 + 0.0855*LNX6 + 0.0395*LNX7 - 0.0186*LNX8 + 0.1038*LNX9 - 0.1171*LNX10

2 + 25.7985*X2 - 2.244*X2

2- 0.00012*X4+ 3.8390e-10*X4

2 + 2 2+0.00099*X5-4.7829e-09*X5

Mô hình hàm sản xuất dạng hàm ña thức bậc 2 sau khi kiểm ñịnh và khắc

phục vi phạm: Y = - 2124.9481 + 274.1689*X1 - 7.1551*X1 34.8541*X3-1.3306*X3 -0.4534*X6 - 0.0632*X7 - 0.00099*X8 + 3.6285*X9 - 3.8029*X10 3.2. Phân Tích Hàm Sản Xuất 3.2.1. Phân tích hàm sản xuất và các biến của hàm sản xuất 3.2.1.1. Phân tích hàm sản xuất dạng hàm Cobb – Douglas

Từ hàm sản xuất dạng hàm Cobb – Douglas ta thực hiện phân tích mối quan

hệ giữa biến phụ thuộc và các biến ñộc lập của mô hình như sau:

Biến X1 có quan hệ nghịch biến với biến năng suất của cây bắp. Cụ thể nếu

tăng lên 1% lượng sử dụng X1 thì năng suất của cây bắp sẽ bị giảm xuống 0,122%.

ðiều này dường như bất hợp lý ñối với yếu tố này. Phân ñạm là loại phân bón hết sức

cần thiết cho cây bắp, mối quan hệ này có thể hàm chứa một biểu hiện việc sử dụng dư

thừa lượng phân ñạm nguyên chất cần thiết ñã làm lấn áp sự tác ñộng ñồng biến của

loại phân này lên cây bắp trong giai ñoạn ñầu tư hợp lý. Tuy nhiên, sự tác ñộng này

không có ý nghĩa về mặt thống kê ở mức 10%. Mối quan hệ này sẽ ñược thể hiện cụ

thể hơn trong hàm ña thức bậc 2.

Tương tự cho các biến, ta có:

- Khi tăng 1% phân lân nguyên chất thì năng suất tăng lên 0,09%. - Khi tăng 1% phân kali nguyên chất thì năng suất tăng lên 0,086% . - Khi tăng 1% chi phí tươi tiêu thì năng suất tăng lên 0,143 %. - Khi tăng 1% chi phí thuốc bảo vệ thực vật, năng suất giảm 0,003%. Mối

quan hệ này là không có ý nghĩa thống kê ở mức 10%.

- Khi tuổi chủ hộ tăng lên 1% thì năng suất tăng lên 0,086 %. ðiều này thể

hiện vấn ñề kinh nghiệm trong sản xuất nông nghiêp (tuổi chủ hộ tăng lên)

tương ñồng kết quả sản xuất nông nghiệp mà họ tạo ra.

- Khi tăng 1% số năm ñi học của chủ hộ, năng suất tăng lên 0,0396% - Khi diện tích canh tác tăng lên 1%, năng suất giảm xuống 0,0186%. Mối

quan hệ này có thể ñược giải thích bởi việc tăng lên của diện tích canh tác

bắp thì sẽ giảm khả năng chăm sóc, khả năng ñầu tư của hộ và ñiều này có

thể sẽ làm giảm năng suất của cây bắp.

- Khi sử dụng phân chuồng tăng lên 1%, năng suất sẽ tăng 0,104%. - Khi số ngày công chăm sóc tăng lên 1 % thì năng suất giảm tương ứng

0,117%, ñiều này sẽ là hợp lý khi mà số ngày công chăm sóc tăng thêm lại

ñược ñầu tư vào yếu tố không cần thiết hoặc việc tăng ngày công chăm sóc

là do cây trồng bị sâu, bệnh làm tăng số ngày công chăm sóc ñồng thời làm

ảnh hưởng ñến năng suất cây trồng.

Từ việc phân tích tác ñộng giữa các biến giải thích và biến năng suất của

mô hình cho thấy các biến ñộc lập ñã giải thích tốt cho biến phụ thuộc của mô hình

với những tác ñộng có ý nghĩa thống kê theo chiều hướng ñồng biến và nghịch biến.

3.2.1.2. Phân tích hàm sản xuất dạng hàm ña thức bậc 2

Từ kết xuất của mô hình sau khi ñã kiểm ñịnh và khắc phục những vi phạm

cho thấy, các biến ñộc lập (Xi) ña phần ñều tác ñộng có ý nghĩa thống kê ñến biến

phụ thuộc là năng suất cây bắp (Y), cụ thể như sau:

- Biến X1: có quan hệ ñồng biến với năng suất của cây bắp, tuy nhiên, khi

năng suất ñạt mức tối ña, việc tiếp tục tăng thêm lượng sử dụng X1 không

làm tăng năng suất nữa mà lại làm cho năng xuất giảm xuống. Phân tích tác

ñộng biên của X1 lên sản lượng bắp (với ñiều kiện các yếu tố khác không

ñổi): khi sử dụng 1 kg X1 sẽ làm cho năng suất tăng thêm 259,86 kg bắp trên 1.000 m2 ñất; và nếu X1 tăng lên 10 kg thì sản lượng bắp tăng sẽ giảm dần

lúc này sản lượng sẽ chỉ tăng là 131,07 kg và khi tăng X1 lên 20 kg thì sản

lượng không tăng nữa mà sẽ giảm 12,03 kg cho 1 kg X1 tăng thêm.

- Biến X2: có quan hệ với sản lượng tương tự với biến X1. Khi chỉ sử dụng 1

kg X2 sản lượng tăng lên 21,31 kg, khi mức sử dụng X2 là 10 kg thì sản

lượng không những không tăng mà giảm 19,08 kg cho 1 kg X2 tăng thêm.

- Biến X3: khi sử dụng 1kg X3 sẽ làm cho sản lượng tăng lên 32,19 kg, tuy nhiên nếu lượng sử dụng X3 tăng lên là 10kg thì sản lượng bắp tăng sẽ giảm

dần lúc này chỉ tăng 8.24 kg và khi lượng sử dụng X3 tăng lên 15kg thì sản

lượng sẽ giảm 5,06 kg cho 1 kg X3 tăng thêm.

- Biến X4: Sản lượng có mối quan hệ nghịch biến với X4 nhưng lại có mối 2. Như vậy, mối quan hệ giữa X4 và năng suất của quan hệ ñồng biến với X4

cây bắp ñược thể hiện theo dạng là parabol lõm. Khi tăng thêm 1.000 ñồng

cho chi phí tưới thì sẽ làm sản lượng bắp giảm 0,00012 kg và khi tăng chi phí

tưới lên 100.000 ñồng thì sản lượng vẫn giảm, tuy nhiên lượng giảm bây giờ

thấp hơn ban ñầu chỉ là 0,000048 kg và nếu tiếp tục tăng X4 lên mức 200.000

ñồng thì sản lượng bây giờ không còn giảm nữa mà sẽ tăng với giá trị là

0,000029 kg. Lúc này tiếp tục ñầu tư cho chi phí tưới thì sản lượng sẽ tiếp

tục tăng lên.

- Biến X5: khi sử dụng 1.000 ñồng cho yếu tố X5 thì sản lượng tăng lên

0,00089 kg, tuy nhiên nếu chi phí cho X5 tăng lên 150.000 ñồng sản lượng

bắp không tăng nữa mà sẽ giảm 0,00044 kg cho 1 ñồng X5 tăng thêm.

- Biến X6: có quan hệ nghịch biến với năng suất của cây bắp, khi tuổi người chủ hộ tăng lên 1 tuổi thì năng suất trên 1.000 m2 ñất sẽ giảm lên tương ứng

là khoảng 0,453 kg. ðiều này cho thấy việc canh tác bắp ñòi hỏi khả năng

tiếp cận những tiến bộ kỹ thuật hơn là kinh nghiệm của chủ hộ. Tuy nhiên,

sự tác ñộng này không có ý nghĩa thống kê ở mức 10%.

- Biến X7: có quan hệ nghịch biến với năng suất của cây bắp, khi số năm ñi học của chủ hộ tăng lên 1 năm thì năng suất trên 1.000 m2 ñất giảm xuống là

0,0632 kg. Sự tác ñộng này là không rõ ràng và không có ý nghĩa thống kê.

- Biến X8: có quan hệ nghịch biến với năng suất, khi X8 tăng lên thì năng suất bình quân trên 1.000 m2 ñất giảm xuống tương ứng là khoảng 0,00099 kg cho mỗi m2 tăng thêm. Sự tác ñộng này là không ñáng kể ñến năng suất, nếu tăng diện tích canh tác lên thêm 1.000 m2 thì sự tác ñộng giảm năng suất

chưa ñến 1kg.

- Biến X9: có quan hệ ñồng biến với biến năng suất của cây bắp. Khi lượng sử dụng X9 tăng lên 1 tạ thì tác ñộng làm tăng năng suất của 1.000 m2 ñất lên

3,628 kg. Phân chuồng ñặc biệt cần thiết cho cây bắp và việc sử dụng tăng

thêm lượng phân chuồng sẽ làm cho năng suất tăng lên là ñiều hiển nhiên.

- Biến X10: có mối quan hệ nghịch biến với sản lượng cây bắp, khi tăng lên 1 ngày công chăm sóc, năng suất sẽ giảm xuống 3,803kg. Việc tăng số ngày

chăm sóc có thể là do sự tăng ngày công cho việc bón phân, xịt thuốc (tác

ñộng nghịch biến với năng suất), bên cạnh ñó việc cây bắp bị sâu, bệnh sẽ tác

ñộng làm tăng số ngày công chăm sóc trong khi sản lượng vẫn giảm.

3.2.1.3. Phân tích tĩnh các nhập lượng ñầu vào

Bây giờ ñề tài ñặt trọng tâm nghiên cứu vào các yếu tố thỏa mãn ñiều kiện

cực trị của hàm sản xuất ñó là X1, X2, X3, X4, X5. Hàm sản xuất bây giờ có thể ñược

rút gọn và xác lập một hàm sản xuất mới như sau:

2+α3X2+α4X2

2+α5X3+α6X3

2 +α7X4+α8X4

2+α9X5+α10X5

Y = f(Xi)=λ0 +α1X1+α2X1

6X + α12

7X + α13

8X + α14

9X + α15

10X

thỏa mãn ñiều kiện cực

Trong ñó: λ0 = α0 +α11

Tiến hành xác ñịnh năng suất biên (MP) của yếu tố Xi

trị của hàm sản xuất, cụ thể như sau:

- Biến X1 : lấy ñạo hàm bậc nhất của Y theo X1, ta có:

MPX1 =∂Y/∂X1= α1 + 2α2X1 ⇒ MPX1= 0 ⇒ X1= - α1/2α2 = 19,159

Tại mức sử dụng X1= 19,159, sản lượng ñạt tối ña với ñiều kiện các yếu tố

khác không ñổi và giá trị sản lượng sẽ ñạt tối ña là YX1= 841,71 kg

Lấy ñạo hàm bậc 2 của Y theo X1, ta ñược: ∂(∂Y/∂X1)/∂X1=2α2<0, hay mối

quan hệ biến thiên theo parabol lồi. ðiểm M(X1;YX1) = (19,159; 838,07) là ñiểm

Bảng 3.4: Biến thiên sản lượng ñối với nhập lượng X1

cực trị hay ñiểm ngưỡng sinh học.

X1 (lượng ñạm) 0 19,159 838,07

Y (giá trị sản lượng)

0 0

Y 838,07

0 19,159 N

Biểu ñồ 3.1: Mối quan hệ giữa ñạm và sản lượng bắp lai

Theo ñồ thị, với X1 = 19,159 kg thì sẽ cho sản lượng Y X1 = 838,07kg. Và

nếu tiếp tục tăng lượng sử dụng X1 lên thì sẽ làm cho sản lượng sẽ giảm dần theo

lượng phân X1 tăng thêm. Trong khi ñó, nếu như người nông dân không bón phân

ñạm nguyên chất thì sản lượng bắp sẽ rất thấp và có thể bằng 0.

- Biến X2: tương tự trên ta có: MPX2 =∂Y/∂X2= α3 + α4X2 ⇒ MPX2= 0

⇒ X2= - α3/2α4 = 5,748 ⇒ YX2 = 812,60 kg.

Và: ∂(∂Y/∂X2)/ ∂X2 = 2α4 < 0, hay mối quan hệ biến thiên theo parabol lồi. Tại

X2 = - α3/2α4 sẽ tạo ra sản lượng cao nhất. ðiểm M(X2;YX2)= (5,748;812,60) là

ñiểm ngưỡng sinh học. Sản lượng khi X2 = 0 là 738,46 kg. - Biến X3: MPX3 =∂Y/∂X3= α5 + 2α6X3 ⇒ MPX3= 0

⇒ X3= - α5/2α6 hay X3= 13.097 và YX3 = 817.07 kg.

Và: ∂(∂Y/∂X3)/∂X3 = 2α6 < 0, mối quan hệ biến thiên theo Parabol lồi. Tại

X3=-α5/2α6 sẽ tạo ra sản lượng cao nhất. ðiểm M(X3;YX3)= M(13.097;817.07) là

ñiểm ngưỡng sinh học. Sản lượng khi X3 = 0 là 588,83 kg.

- Biến X4 : MPX4 =∂Y/∂X4= α7 +2α8X4 ⇒ MPX4=0 ⇒ X4=- α7/2α8 > 0

Ta có: X4= 162.760,42 và YX4 = 786,60 kg.

Và: ∂(∂Y/∂X4)/∂X4 = 2α8 > 0, hay mối quan hệ biến thiên theo Parabol lõm.

Tại X4 = -α7/2α8 sẽ tạo ra sản lượng thấp nhất. ðiểm M(X4;YX4)= M(162.760,42 ;

786,60) là ñiểm cực tiểu. Sản lượng khi X4 = 0 là 796,75 kg.

796,75

786,60

0 162.760 325.160 CP

Biểu ñồ 3.2: Mối quan hệ giữa chi phí tưới tiêu và sản lượng bắp lai

Trên thực tế ñiều này có thể xảy ra khi mà việc ñầu tư chi phí cho tưới tiêu

trong giai ñoạn ñầu ở mức thấp không có tác dụng làm tăng năng suất lên. Và khi

mức ñầu tư vượt qua ngưỡng tối thiểu cần thiết, việc ñầu tư cho chi phí tưới tiêu lúc

này mới tác ñộng làm tăng năng suất của cây bắp. Theo số liệu tính toán thì người

nông dân nên ñầu tư cho chi phí tưới tiêu tối thiểu phải bằng 325.160 ñồng trở lên

hoặc không nên ñầu tư một ñồng chi phí nào cho việc tưới tiêu cả.

- Biến X5 : MPX5 =∂Y/∂X5= α9 + 2α10X5 ⇒ MPX5= 0 ⇒ X4= - α9/2α10,

Ta có: X5= 103.661 và YX5 = 813,87 kg.

Và: ∂(∂Y/∂X5)/∂X5 = 2α10<0, hay mối quan hệ biến thiên theo Parabol lồi.

Tại X5= -α9/2α10 sẽ tạo ra sản lượng cao nhất. ðiểm M(X5;YX5)= M(103.661;

813,87) là ñiểm ngưỡng sinh học. Sản lượng khi X5 = 0 là 762.58 kg.

Qua phân tích cho thấy các yếu tố ñều có sự ảnh hưởng nhất ñịnh ñến sản

lượng. Việc không sử dụng các yếu tố này sẽ làm giảm sản lượng tạo ra. Trong năm

yếu tố trên, X1 (Lượng phân ñạm nguyên chất) ảnh hưởng ñến sản lượng nhiều nhất,

X3 (Lượng phân Kali nguyên chất) cũng có ảnh hưởng tương ñối lớn ñến sản lượng cây bắp, không sử dụng phân Kali sản lượng chỉ còn 588,83kg/1.000m2.

Như vây, theo sự phân tích ở trên, có sự bất hợp lý trong việc sử dụng các

yếu tố ñầu vào của người nông dân, một số hộ nông dân ñã sử dụng nhiều hơn mức

cần thiết các nhập lượng ñầu vào cho cây bắp. ðiều này vừa làm ảnh hưởng ñến

năng suất (không ñạt tối ña hoặc tối ưu) vừa ảnh hưởng ñến hiệu quả canh tác của

người nông dân. Việc nghiên cứu và ñề xuất mức nhập lượng ñầu vào tối ưu là hết

sức cần thiết và ý nghĩa trong việc nâng cao hiệu quả canh tác bắp lai.

3.2.1.4. Xác ñịnh biến nhập lượng cần ñịnh mức sử dụng tối ưu

Từ những phân tích ở trên cho thấy, ñối với các biến X1 (Lượng ñạm

nguyên chất - N); X2 (Lượng phân lân nguyên chất - P205); X3 (Lượng phân kali

nguyên chất – K20) và X5 (Chi phí thuốc hóa học) thỏa mãn ñiều kiện cực trị và

hàm chứa một ñiểm nhập lượng tối ưu mà tại ñó có thể tạo ra sản lượng tối ña, lợi

nhuận tối ña hay chi phí tối thiểu.

ðối với Biến X4 (Chi phí tưới tiêu), sự tác ñộng ñến năng suất của cây bắp

thỏa mãn ñiều kiện cực trị, tuy nhiên ñây là ñiểm cực tiểu, ñiều này hàm ý việc ñầu

tư của người nông dân chỉ cần ñầu tư vượt mức ngưỡng tối thiểu thì sẽ làm cho

năng suất tăng lên. Và sẽ không có ý nghĩa kinh tế ñể xác ñịnh ra mức nhập lượng

tạo ra năng suất tối ưu khi mà giá trị ñầu tư vượt mức tối thiểu cần thiết.

Từ nội dung nêu trên, hàm sản xuất bây giờ có thể ñược rút gọn và xác lập

một hàm sản xuất mới như sau:

2+α3X2+α4X2

2+α5X3+α6X3

2 +α9X5+α10X5

Y = f(Xi)=λ0 +α1X1+α2X1

4X +α8

4X +α11

6X + α12

7X + α13

8X + α14

9X + α15

10X

Trong ñó: λ0 = α0 +α7

Trong hàm sản xuất này, bốn yếu chính ñược chọn như là yếu tố biến ñổi,

các yếu tố còn lại ñược cố ñịnh trong ñịnh mức sử dụng trung bình của chúng. Các

hệ số αi trong phương trình này tương ứng với các hệ số trong hàm sản xuất bắp lai

ñã ñược ước lượng.

Tối Ưu Hóa Canh Tác Bắp Lai

3.3. 3.3.1. Tối ña hóa sản lượng của việc canh tác bắp lai 3.3.1.1. Xây dựng mô hình và giải bài toán tối ña hóa sản lượng

Mục ñích của việc tối ña hoá sản lượng là xác ñịnh các ñịnh mức sử dụng

ñầu vào tạo ra sản lượng tối ña. Mức sản lượng tối ña này sẽ không có ý nghĩa nếu

bài toàn không có ràng buộc trong việc tạo ra sản lượng ñó. Bài toán tối ña hoá sản

lượng sẽ ñược thiết lập với ràng buộc về chi phí sản xuất ñầu tư cho các yếu tố

chính trong mô hình nghiên cứu. Việc quan tâm nhiều vào thu nhập hơn khoản lợi

nhuận của nông dân làm cho bài toán tối ña hoá sản lượng rất có ý nghĩa.

Với những ñồng vốn có sẵn, người nông dân trang bị các yếu tố ñầu vào

phục vụ cho việc sản xuất ra một sản lượng thoả mãn phương trình:

2 + α3X2 + α4X2

2 +α5X3 + α6X3

2 2 + α9X5 + α10X5

Y = f(Xi) = λ0 + α1X1+ α2X1

Gọi K= g(Xi) là hàm số biểu thị chi phí sản xuất của nông dân, ta có:

K= g(Xi) = P1X1 + P2 X2 + P3X3 + X5 + C

Trong ñó : Pi là giá của các yếu tố ñầu vào của Xi, C là các chi phí

khác ñầu tư cho các yếu tố ngoài 4 yếu tố chính cần nghiên cứu.

Mô hình bài toán tối ña hoá sản lượng ñược xây dựng như sau:

Hàm mục tiêu tối ña hóa sản lượng:

2 + α3X2 + α4X2

2 +α5X3 + α6X3

2 2 + α9X5 + α10X5

Max: y= f(i) = λ0 + α1X1+ α2X1

Hàm ñiều kiện ràng buộc về chi phí sản xuất:

K= P1X1+ P2X2 + P3X3 + X5 + C

2+α5X3 + α6X3

2 + α3X2 + α4X2 2 + µ(K - P1X1 - P2X2 -P3X3 – X5 – C)

Dùng phương pháp tối ưu có ràng buộc của Lagrange ñể giải bài toán trên, ta 2 + α9X5 + có hàm số Lagrange: L = λ0 + α1X1+ α2X1

α10X5 Trong ñó: µ là hệ số Lagrange

- Xét ñiều kiện bậc 1 (ðiều kiện cần):

)

(

∂L/∂X1 = α1 +2α2X1 - µ P1 =0 ∂L/∂X2 = α3 +2α4X2 - µ P2 =0 ∂L/∂X3 = α5 +2α6X3 - µ P3 =0 ∂L/∂X5 = α9 +2α10X5 - µ =0 ∂L/∂µ = K - P1X1 - P2X2 -P3X3 – X5 – C = 0 (- (3.8) (3.6) (3.2) ⇒ X2 = (3.1) ⇒ X1 = (3.1) (3.2) (3.3) (3.4) (3.5) µα P+ ) 3 2 α 2 4

µα + ) − 9 α 2 10

)

µα P+ 1 1 α 2 2 µα P+ 5 3 2 α 6 Thế (3.6), (3.7), (3.8), (3.9) vào (3.5), ta có: )

(

(3.9) (3.3) ⇒ X3 = (3.7) (3.4) ⇒ X5 =

- P2

(- µα P + 5 3 α 2 6

(- µα P + 3 2 α 2 4

+ µα P 1 1 α 2 2

) µα − + 9 2 α 10

  

  

  

  

  

  

   (Với M = K – C, là số vốn sử dụng cho 4 yếu tố ñang xét của mô hình)

– = 0 M - P1 – P3

αααα P 1 4 10

αααα 4 10

(Với σ > 0)

6 +

αααα P + 2 3 2 10 2 ααα P P 1 2 6 10

αααααααα P + + 3 5 6 2 ααα 6 10

8 P 3

2 10 2 4 2 αααααα + 6 µ thể hiện mức thay ñổi của hàm mục tiêu khi ñiều kiện khống chế nới lỏng

Rút gọn theo µ, ta ñược:

P 32

• µ > 0 khi M < -

P 2

• µ < 0 khi M > -

P 2

• µ = 0 khi M = -

P P + αααααααααααααααα 411 53 10 62 6 2 αααα 4 10 6 P P + αααααααααααααααα 411 2 10 6 6 53 2 αααα 6 4 10 P P + αααααααααααααααα 411 2 10 6 6 53 2 αααα 4 10

hay thắt chặt một ñơn vị. Ta có:

Ở ñây M là số vốn ñầu tư trong khả năng của nông hộ vào 4 yếu tố chính mà

bài toán chọn yếu tố ñầu vào tối ưu.

- Xét ñiều kiện bậc hai (ðiều kiện ñủ):

f11= ∂(∂L/∂X1)/ ∂X1 = 2α2 < 0 f12= ∂(∂L/∂ X1)/ ∂X2 = 0 f13= ∂(∂L/∂X1)/ ∂X3 = 0 f15= ∂(∂L/∂X1)/ ∂X5 = 0 f21= ∂(∂L/∂X2)/ ∂X1 = 0 f22= ∂(∂L/∂X2)/ ∂X2 = 2α4 < 0 f23= ∂(∂L/∂X2)/ ∂X3 = 0 f25= ∂(∂L/∂X2)/ ∂X5 = 0

f31= ∂(∂L/∂X3)/ ∂X1 = 0 f32= ∂(∂L/∂X3)/ ∂X2 = 0 f33= ∂(∂L/∂X3)/ ∂X3 = 2α6 < 0 f35= ∂(∂L/∂X3)/ ∂X5 = 0 f51= ∂(∂L/∂X5)/ ∂X1 = 0 f52= ∂(∂L/∂X5)/ ∂X2 = 0 f53= ∂(∂L/∂X5)/ ∂X3 = 0 f55= ∂(∂L/∂X5)/ ∂X5 =2α10 < 0

⇒ H1 = f11 = 2α2 < 0

⇒ H2 = f11 f22 - f12 f21 = 4α2α4 > 0

13 f

15 f

13 f

15 f

13 f

15 f

⇒ H3= f11 f22 f33 + f12f23f31+ f13f21f32 - f13f22f31- f11f23f32- f12f21f33 = 8α2α4α6 < 0

+ f31

f 53 Như vậy, ma trận Hessian thoả ñiều kiện xác ñịnh âm, phương trình ñường

⇒ H4 = f11 - f21 - f51 = 16α2α4α6α10 > 0

)

(

cầu nhập lượng tối ưu tạo ra sản lượng tối ña là:

* =

* = X2

* = X3

* =

µα P+ 1 1 2 α 2

µα P+ 3 2 2 α 4

µα P+ 5 3 2 α 6

µα + ) − 9 α 2 10

X1 X5

Căn cứ vào kết quả ước lượng hàm sản xuất ta xác ñịnh hàm cầu các nhập lượng ñầu vào tối ña hoá sản lượng là:

* = 19,159 –

* = 5,748 –

,14

* = 13,0968 –

⇒ X1 ⇒ X2

* = 103.661 -

* 2Pµ 488034 µ −e

56,9

* 1Pµ 310136 * 3Pµ 661266 Phương trình hàm cung tối ña hoá sản lượng là:

⇒ X5 ⇒ X3

* 2Pµ ,4 488

* 1Pµ )2 + α3*(5,748 – 31,14

Y* = f(i) = λ0 + α1*(19,159 – )

* 1Pµ )+ α2*(19,159 – 31,14 )2 +α5*(13,0968 –

* 3Pµ 661,2

* 2Pµ 488 ,4

* 3Pµ 661266

)2 + )+ α6*(13,0968 – + α4*(5,748 –

µ −e 56,9

) α9*(103.661 - ) + α10*(103.661 -

Với các ñịnh mức của ba loại phân bón nguyên chất trên, nghiên cứu muốn

khuyến cáo người dân là ñể ñạt ñược sản lượng tối ña trong ñiều kiện ràng buộc về

vốn ñầu tư thì người nông dân cần bón phân và sử dụng chi phí thuốc hóa học theo

ñường cầu nhập lượng ñầu vào nêu trên. Nếu như có sự thay ñổi giá của các yếu tố

ñầu vào, người dân có thể thay vào công thức trên sẽ tính ñược mức sử dụng tối ưu

mới tạo ra sản lượng cao nhất cho người nông dân. 3.3.1.2. Phân tích sự ảnh hưởng khi giá của các yếu tố ñầu vào biến ñộng a) Ảnh hưởng của giá ñầu vào ñến các nhập lượng dầu vào

ðối với yếu tố X1: xét ñạo hàm của X1 theo P1:

dP 1

µ 2α 2

αααααααααααααααα P P P + 411 232 53 10 6 6 αααα 2 10 4

P 32

< 0 khi µ >0 hay M< -

dP 1

µ 2α 2

αααααααααααααααα P P + 411 2 10 6 6 53 αααα 2 10 4

> 0 khi µ <0 hay M > -

+ Như vậy khi số vốn ñể chi trả cho 4 yếu tố ñầu vào M <

P P P + αααααααααααααααα 6411 6232 4253 10 6429 2 αααα 10 642 giảm khi giá của yếu tố này tăng lên.

thì nhập lượng của yếu tố X1 sẽ

P P P + αααααααααααααααα 6411 6232 4253 10 6429 2 αααα 10 642

+ Tương tự, khi M > , nhập lượng

của yếu tố X1 sẽ ñồng biến với việc tăng lên của giá yếu tố X1. ðiều

này cho thấy khi có khả năng về vốn thì người nông dân sẵn sàng ñầu

tư cho các nhập lượng ñầu vào cho dù giá của chúng trên thị trường có

tăng lên.

dP 2

dP 3

µ 2α 4

µ 2α 6

và , Tương tự cho các yếu tố X2 , X3. Ta có:

sự biến thiên nhập lượng của các yếu tố này giống tương tự như yếu tố X1 như

ñã phân tích ở trên.

Như vậy, lượng sử dụng của các yếu tố ñầu vào phụ thuộc nhiều vào khả

năng ñầu tư về vốn của hộ, khi khả năng ñầu tư về vốn tăng lên sẽ làm tăng

lượng sử dụng cho các yếu tố này.

b) Ảnh hưởng của giá ñầu vào ñến sản lượng của cây bắp:

P 1

∂ P 1

 ∂∂ Y  

  

∂ Y

−

Xét ñạo hàm bậc 1 và bậc 2 của Y theo Pi, ta có:

∂ P 1

2 µ 2α 2

µα 1 α 2 2

2 µ P 1 α 2 2

∂ P 2

2 µ α 2  ∂∂ Y  

  

∂ Y

< 0 và = < 0

∂ P 2

2 µ P 2 2α 4

2 µ 2α 4

∂ P 3

 ∂∂ Y  

  

∂ Y

< 0 và = < 0

∂ P 3

2 µ 2α 6

2 µ P 3 2α 6

< 0 và = < 0

Như vậy, mối quan hệ giữa sản lượng Y và giá của các yếu tố nhập lượng Xi

là nghịch biến. Việc giá Pi tăng lên ñến mức ngoài khả năng thanh toán của người

dân có thể sẽ làm cho họ không sử dụng yếu tố này nữa và ñiều này có thể ảnh

hưởng rất lớn ñến sản lượng tạo ra, nhất là yếu tố X1 và X3. Nội dung này ñã ñược

ñề tài phân tích trong phân tích tĩnh các yếu tố nhập lượng ñầu vào.

3.3.2. Tối ña hóa lợi nhuận của việc canh tác bắp lai 3.3.2.1. Xây dựng mô hình và giải bài toán tối ña hóa lợi nhuận

ðể ñạt ñược lợi nhuận tối ña người nông dân cần phải có một công nghệ sản

xuất phù hợp hay giá trị sản lượng ñủ lớn ñể ñảm bảo cho mức lợi nhuận cao hơn.

Từ cơ sở này, mô hình bài toán tối ña hóa lợi nhuận ñược xác ñịnh trên cơ sở ràng

buộc về sản lượng sản xuất hay ñảm bảo ñược mô hình sản xuất hiện tại mà người

dân ñang áp dụng

π = YP - P1X1 - P2X2 – P3X3 – X5 – C

Gọi π là lợi nhuận mà người nông dân ñạt ñược, ta có:

Với P: giá ñầu ra của bắp lai (ñ/kg), P1, P2, P3: là giá của các yếu tố

nhập lượng ñầu vào X1, X2, X3, C: là chi phí khác cho các yếu tố ngoài 4 yếu

tố nhập lượng ñang xét của mô hình.

Mô hình bài toán tối ña hoá lợi nhuận ñược xây dựng như sau:

Hàm mục tiêu tối ña hóa lợi nhuận: Max π = YP - P1X1 - P2X2 – P3X3 – X5 – C

Hàm ràng buộc về công nghệ sản xuất:

2+α3X2+α4X2

2+α5X3+α6X3

2+α9X5+α10X5

Y = f(Xi)=λ0+α1X1+α2X1

Dùng phương pháp tối ưu có ràng buộc của Lagrange ñể giải bài toán, hàm số

Lagrange có dạng như sau:

2 - α3X2

L = YP - P1X1 - P2X2 – P3X3 – X5 – C + ϕ (Y -λ0 - α1X1- α2X1

2 - α5X3 - α6X3

2 - α9X5 - α10X5

- α4X2

Với ϕ là hệ số Lagrange

Xét ñiều kiện bậc 1 (ðiều kiện cần): -

(3.10) ∂L/∂X1 = α1(P-ϕ)+2α2 X1(P -ϕ) - P1 = 0 X1 =

(3.11) ∂L/∂X2 = α3(P-ϕ)+2α4 X2(P -ϕ) – P2 = 0 X2 =

(3.12) ∂L/∂X3 = α5(P-ϕ)+2α6 X3(P -ϕ) – P3 = 0 X3 =

(3.13) ∂L/∂X5 = α9(P-ϕ)+2α10 X5(P -ϕ) = 0 X5 =

2 - α3X2 - α4X2

2 - α5X3 – α6X3

P ( − ) P − α ϕ 1 1 ϕ α 2 ) ( − P 2 α ϕ P P − − ( ) 3 2 α ϕ 2 − ) P ( 4 ( ) α ϕ − − P P 3 5 α ϕ − 2 ) ( P 6 α ϕ P − − ( ) 9 α ϕ ) P 2 − ( 10 2= 0 (3.14) 2 - α9X5 - α10X5

∂L/∂ϕ =Y -λ0 - α1X1 - α2X1

Thế (3.10) (3.11) (3.12) (3.13) vào (3.14) ta ñược phương trình sau:

P −

( α 3 ( P

P −

) − ϕ ) ϕ

( α 1 ( P

( α 1 P (

) ϕ − ϕ )

P −

− P 2 2 α 4

− P 1 2 α 2

P − 1 α 2 2

  

  

  

  

  

) − ϕ ) ϕ 2

Y -λ0 -α1 - α2 - α3

` - α6

   - α5

P −

α ( 5 P (

ϕ − ) ϕ )

α ( 3 P (

ϕ ) − ϕ )

P −

( α 5 P (

) ϕ − ) ϕ

P −

P − 3 α 2 6

P − 3 2 α 6

  

  

  

- α4

- α10

P P

( (

− −

   ϕ ) ϕ )

( (

P P

   ) ϕ ϕ )

− −

P − 2 α 2 4 α − 9 α 2 10

α − 9 α 2 10

  

  

  

  

= 0 (3.15) α9

2α2α4

2 -

Rút gọn phương trình (3.15) theo (P- ϕ) ta ñược phương trình:

2α4

2α2 2 - P2

2α4α6 2α2

2α10 2α4α6

2 + 2α10

2α4 (P- ϕ)2[(Y–λ0 )4α2 2α2 2 + α9 2α6α10 2α2 2α2 P3

2 + α3 2α10 = 0

α5

2α10 2α6 2α6 2α2α4 2α10 2α6 2α4 + 2

62 +

64 +

Y (

−

2 + α1 2α10 2α6 2 2α6 2α4 α10] - P1 2 - α2 2α6α10 2α4 2 2 αααααααααααα P P P + + 1 10 642 3 2 2 2 ααααααααααααααααααααλ 1 3 642

642

2 P 3

P 2

(P- ϕ)2 =

+ 2

62 +

64 +

Y (

−

2 αααααααααααα P + 1 10 642 2 ααααααααααααααααααααλ 3 642

+ 2 1

642

(P -ϕ) = +

Như vậy (P - ϕ) = + ω (với ω > 0)

Chúng ta xét hai trường hợp cho giá trị của (P - ϕ): (cid:4) Xét khi (P - ϕ) <0. Ta có: f11= ∂(∂L/∂X1)/∂X1 = 2α2 (P - ϕ) > 0

Giá trị của f11 > 0 không ñảm bảo rằng ma trận Hessian H1 mang giá trị âm ñể thoả ñiều kiện ma trận Hessian xác ñịnh âm.

(cid:4) Xét (P -ϕ) >0

Xét ñiều kiện bậc 2 (ðiều kiện ñủ): f11= ∂(∂L/∂X1)/∂X1 = 2α2 (P- ϕ) < 0 f12= ∂(∂L/∂X1)/∂X2 = 0 f13= ∂(∂L/∂X1)/∂X3 = 0 f15= ∂(∂L/∂X1)/∂X5 = 0 f21= ∂(∂L/∂X2)/∂X1 = 0 f22= ∂(∂L/∂X2)/∂X2 = 2α4 (P- ϕ) <0 f23= ∂(∂L/∂X2)/∂X3 = 0 f25= ∂(∂L/∂X2)/∂X5 = 0

f31= ∂(∂L/∂X3)/ ∂X1 = 0 f32= ∂(∂L/∂X3)/ ∂X2 = 0 f33= ∂(∂L/∂X3)/ ∂X3 = 2α6 (P- ϕ) <0 f35= ∂(∂L/∂X3)/ ∂X5 = 0 f51= ∂(∂L/∂X5)/ ∂X1 = 0 f52= ∂(∂L/∂X5)/ ∂X2 = 0 f53= ∂(∂L/∂X5)/ ∂X3 = 0 f55= ∂(∂L/∂X5)/ ∂X5 = 2α10 (P- ϕ)<0

< 0

13 f

15 f

13 f

15 f

13 f

15 f

> 0

⇒ H1 = f11 = 2α2 (P- ϕ)<0 ⇒ H2 = f11 f22 - f12 f21 = 4α2α4 (P- ϕ)2 >0 ⇒ H3 = f11f22f33 + f12f23f31+ f13f21f32 - f13f22f31- f11f23f32- f12f21f33= 8α2α4α6(P- ϕ)3

55 Vậy ma trận Hessian thoả ñiều kiện xác ñịnh âm khi (P - ϕ)> 0. Căn cứ vào

⇒ H4 = f11 -f21 +f31 -f51 =16α2α4α6α10(P- ϕ)4

hàm sản xuất ñược ước lượng, phương trình ñường cầu nhập lượng tối ña hoá lợi

*= 5,748 –

nhuận khống chế về công nghệ sản xuất ñược xác ñịnh như sau:

* = 19,159 –

P 2 (*

488

ϕ−P )

* = 13,0968 –

X1 X2

* = 103.661

661

ϕ−P )

X3 X5

P 1 (*31,14 ϕ−P ) P 3 (* trình ñường cung )+α2(19,159–

+α1(19,159–

)2+α3(5,748–

*)=-2.131.44 )+α4 (5,748 –

P 2 (*

ϕ−P )

P 1 (*31,14 ϕ−P )

)2 +103.661

P 1 (*31,14 ϕ−P ) )2+α5(13,0968 –

)+ α6 (13,0968–

488 P 3 (*

ϕ−P )

488

P P 3 2 661,2 (* 661,2 ϕ−P (* ) Phương trình hàm lợi nhuận: π*= Y*P- P1(19,159 –

Phương tối ña hoá lợi nhuận:Y*=f(Xi

P 1 (*31,14 ϕ−P ) ) - 103.661 - C

) + P2(5,748

P 3 (*

661

ϕ−P )

P 2 (*

488

ϕ−P )

– ) - P3(13,0968 –

3.3.2.2. Sự ảnh hưởng giá ñầu vào và ñầu ra ñến nhập lượng

ðể làm cơ sở khuyến cáo tốt cho người nông dân, nghiên cứu tiến hành

phân tích mức ñộ thay ñổi của các mức nhập lượng ñầu vào và lợi nhuận của nông

∂ X

∂ 1 X

−

dân ứng với sự biến ñộng về giá của phân bón mua vào và giá bắp lai bán ra.

P ∂

∂ P 1

1 α −P ( 2

ϕ )

P 1 α − ( 2 P

ϕ )

= < 0 và = >0 + Biến X1:

Từ kết quả phân tích trên cho thấy, khi giá phân ñạm tăng lên sẽ dẫn ñến

lượng sử dụng phân ñạm nguyên chất (X1) sẽ giảm. Còn khi giá bắp bán ra tăng lên

lại tạo ra một phản ứng ñồng biến là lượng sử dụng phân ñạm sẽ tăng lên. Việc giá

phân ñạm tăng lên, với nguồn vốn hạn chế người nông dân sẽ giảm dùng phân ñạm,

khi giá bắp tăng lên sẽ là ñộng lực ñể người nông dân tăng ñầu tư vì họ kỳ vọng sẽ

ñạt ñược doanh thu cao hơn khi việc ñầu tư ñó làm tăng sản lượng cây bắp.

Tương tự, lượng sử dụng của các yếu tố X2 và X3 cũng có mối quan hệ với

X ∂

giá ñầu vào và giá ñầu ra giống như X1. Ta có:

P ∂

P ∂ 2

ϕ )

X ∂

< 0 và >0

P ∂

P ∂ 3

1 α − 2 ( P 1 α − 2 ( P

ϕ )

P 2 α − ( 2 P P 3 α − ( 2 P

ϕ )

< 0 và >0 Và

3.3.2.3. Ảnh hưởng của giá ñầu vào, ñầu ra ñến lợi nhuận

+ Ảnh hưởng của giá bắp ñến lợi nhuận

π*= YP –P1

( (

− −

) ϕ ) ϕ

P P

− α 9 2 α 10

P −

− ) ϕ ) ϕ

( α 5 ( P

α ( 3 P (

P −

ϕ − ) ϕ )

( 1 P (

ϕα P − ) ϕ − )

  

  

− P 3 2 α 6

P − 2 α 2 4

P − 1 α 2 2

  

  

  

  

∂ 3 X

∂ 5 X

∂ 1 X

∂ 2 X

∂ Y

- FC - P2 - P3

∂π = Y +P

P∂

P ∂

∂ Y

Ta có: + + + +

> 0 và

P ∂

2 2 P P P + αααααααααααα 1 2 3 42 10 642 3 P − ( 4 ) ϕαααα 10

642

∂ 1 X

∂ 2 X

−

= - Trong ñó:

P ∂

P 1 α − ( 2 P

ϕ )

P 2 α − ( 2 P

µϕ )

∂ X

∂ 3 X

−

= > 0; = > 0

∂ P

P ∂

1 P

α − ( 2

ϕ )

P 3 α − ( 2 P

ϕ )

= > 0; > 0

∂π > 0 P∂

Sản lượng cũng như nhập lượng ñầu vào ñồng biến với giá ñầu ra.

hay lợi nhuận ñồng biến với giá ñầu ra. Khi giá ñầu ra tăng làm doanh thu tăng lên

và khi mà các yếu tố khác không ñổi, lợi nhuận tăng lên là ñiều hiển nhiên.

Y ∂

∂ X

+ Ảnh hưởng của giá ñầu vào ñến lợi nhuận

–

∂π = P 1P∂

1P ∂

  

  

P 1 2 − ( ϕα P )

∂ P 1

  

P −

α ( 1 ( P

ϕ − ) ϕ )

  

  

− P 1 α 2 2

  

  

   2

−

PP 1

Xét = P - X1 – P1

ϕ ) 2

P − ( ϕ ) −

− ( ) ) ϕαϕ 1 P ( −

+ ϕ )

1 2 ϕα P ) (2 −

αϕ P + 1 1 α P 2 ( 2

PP (2 1 α 2 2

  

  

(

−

= = - P1

∂π > 0 khi 2P1ϕ + α1(P - ϕ)2 < 0 hay ϕ <

1P∂

P ϕα − ) 2

P 1

(

−

(cid:5)

∂π < 0 khi 2P1ϕ + α1(P - ϕ)2 > 0 hay ϕ >

1P∂

) P ϕα − 2

P 1

(cid:5)

Khi giá các yếu tố ñầu vào tăng lên sẽ làm tăng chi phí sản xuất của người

(

−

∂π <0 và ϕ >

nông dân và sẽ làm cho lợi nhuận của người nông dân giảm xuống. Khi ñó:

1P∂

P ϕα − ) 2

P 1

sẽ thỏa mãn ñiều kiện kỳ vọng ñặt ra. Khi ñó, giá của

yếu tố các ñầu vào Xi sẽ nghịch biến với lợi nhuận mà người nông dân thu ñược. 3.4. Nghiên Cứu Giảm Rủi Ro Về Giá ðầu Ra Cho Người Canh Tác Bắp Lai 3.4.1. Lý thuyết trò chơi và ứng dụng trong việc ký kết hợp ñồng

Giả ñịnh hai bên hợp ñồng với nhau là doanh nghiệp (ñối thủ 1) sẽ bao tiêu

sản phẩm cho sản phẩm bắp lai mà người nông dân (ñối thủ 2) làm ra cuối vụ với

mức giá cố ñịnh do hai bên thỏa thuận. Khi mùa vụ thu hoạch tới, hợp ñồng giao kết

phát sinh hiệu lực, và khi ñó giá trên thị trường sẽ có hai tình huống xảy ra như sau:

Trường hợp I: Giá cuối thời ñoạn trên thị trường cao hơn giá của hợp ñồng.

Trường hợp II: Giá cuối thời ñoạn trên thị trường thấp hơn giá của hợp ñồng.

Trường hợp III: Chưa xác ñịnh ñược giá cuối thời ñoạn là cao hay thấp.

3.4.1.1. Trường hợp giá cuối thời ñoạn cao hơn giá hợp ñồng

U P -P P

Gọi n % (n = *100%) là mức chênh lệch giữa giá 1 kg bắp lai của

hợp ñồng (PF) và giá giao ngay cuối thời ñoạn (Pu); Mức bồi thường hợp ñồng (hệ

số ràng buộc) khi các bên phá huỷ hợp ñồng là m% giá trị hợp ñồng.

Khi giá cuối thời ñoạn là cao, ñối thủ N2 lại không thể phá hủy hợp ñồng

ñể thực hiện chiến lược S22. Vì nếu như thế, doanh nghiệp phải mua bắp ngoài thị

trường với giá cao lại phải chịu bồi thường hợp ñồng do việc phá hủy hợp ñồng gây

ra. Vậy trò chơi lúc này xuất phát từ mô hình:

Bảng 3.5: Mô hình trò chơi khi giá cuối thời ñoạn là cao

ðối thủ N2 (Công ty thu mua) ðối thủ

S21 U111 = - [(nPF + PF)- PF]; U211 = [(nPF + PF)- PF] ðối thủ N1 Chiến lược S11

(Người nông dân) S12 U121= [(nPF + PF)- PF]- mPF; U221= - [(nPF + PF)- PF]+ mPF Nguồn: Nghiên cứu, tính toán, tổng hợp của tác giả.

Trong trường hợp này, ñối thủ N1 sẽ ñi chiến lược hỗn hợp là S11, S21 do ñối

thủ này không biết ñược khoản thu lợi từ việc phá vỡ hợp ñồng (bán ra thị trường

với giá cao) và khoản thiệt hại do phạt hợp ñồng. Còn ñối thủ N2 chỉ có một chiến

lược thuần tuý S12 là duy nhất. Gọi:

- PS11 là xát suất ñể ñối thủ 1 thực hiện chiến lược 1 - PS12 là xát suất ñể ñối thủ 1 thực hiện chiến lược 2 - PS21 là xát suất ñể ñối thủ 2 thực hiện chiến lược 1

Hàm mục tiêu cực ñại lợi ích kỳ vọng của hai ñối thủ như sau:

ðối thủ I: Max: PS21{PS11[PF-(nPF+PF)]}+PS21{PS12[(nPF+PF)-PF-mPF]}(3.16) Với ràng buộc: PS21 = 1; PS11 + PS12 =1; PS11 > 0; PS12 > 0. ðối thủ II: Max: PS21(PS11[(nPF+PF)-PF])+PS21(PS12[PF-(nPF+PF)+mPF]) (3.17) Với ràng buộc: PS21 = 1; PS11 + PS12 =1; PS11 > 0; PS12 > 0.

Như vậy, ñể thỏa cực ñại lợi ích kỳ vọng của hai ñối thủ ta thực hiện việc

chia sẽ lợi ích cũng như thiệt hại giữa hai ñối thủ. ðể lợi ích kỳ vọng của hai ñối thủ

là cực ñại thì (3.16) = (3.17). Ta có:

)

PS21{PS11[PF - (nPF + PF)]} + PS21{PS12[(nPF + PF)- PF- mPF]} = PS21 (PS11[(nPF + PF) - PF ]) +PS21 (PS12[PF- (nPF + PF) + mPF]) (3.18) Giải (3.18), ta ñược : PS11 (-2nPF) = PS12(-2nPF + 2mPF)

( − mn n

P 11 s P S

) và = = a với n >0, m >0 Hay m = n(1 –

Bây giờ xét giá trị a:

• a > 0 hay n > m hay Ps12 > Ps11: Khoản thu lợi từ việc phá hủy hợp ñồng

cao hơn khoản thiệt hại do việc phá hủy hợp ñồng. Trong trường hợp này ñối thủ N1

sẵn sàng phá vỡ hợp ñồng ñã ký ñể bán sản phẩm ra bên ngoài với giá cao hơn.

• a = 0 hay n = m hay Ps12 = Ps11: Khoản thu lợi từ việc phá hủy bằng với

khoản thiệt hại do nó gây ra. Trong trường hợp này ñối thủ N1 có thể chọn bất kỳ

chiến lược nào trong hai chiến lược S11, S12 ñể thực hiện nước ñi của mình.

• a < 0 hay n < m hay Ps12 < Ps11: Khoản thu lợi từ việc phá hủy hợp ñồng

thấp hơn so với khoản thiệt hại do phạt hợp ñồng. Trong trường hợp này ñối thủ N1

sẽ không thể chơi S12 là phá huỷ hợp ñồng mà sẽ chơi chiến lược S11.

Nhận xét: ñể trò chơi có thể tạo ñược lợi ích cân bằng cho ñôi bên và bảng

hợp ñồng có thể xảy ra trong trường hợp giá cuối thời ñoạn cao thì mức ràng buộc

của hợp ñồng (m%) phải lớn hơn hoặc bằng % tăng của giá so với giá của hợp ñồng

(n%) hay m > n. Song giá trị này chưa bao gồm các thiệt hại cho một bên do bên kia

phá hợp ñồng gây ra.

3.4.1.2. Trường hợp giá cuối thời ñoạn là giá thấp

Giống như những giả thuyết của trường hợp giá cao, khi giá cuối thời ñoạn

thấp thì ñối thủ N1 sẽ không bao giờ phá bỏ hợp ñồng. Vì nếu như vậy ñối thủ N1

không những bị thiệt hại do phải bán bắp ra thị trường với giá thấp mà còn phải

phải trả một khoản bồi thường cho ñối thủ N2 do việc phá hủy hợp ñồng gây ra.

Như vậy, mô hình trò chơi ñược thiết lập như sau:

F P − F P

Giả sử giá cuối thời ñoạn (PD) thấp hơn giá hợp ñồng (PF) là k % (k P >0). Hệ số ràng buộc cho hai bên trong việc thực hiện hợp ñồng là z % (z =

>0). Mô hình bài toán lúc này ñược thể hiện như sau:

Bảng 3.6: Mô hình trò chơi khi giá cuối thời ñoạn là thấp ðối thủ Chiến lược

S11

ðối thủ N2 (Công ty thu mua) S21 U111 = {PF – (PF- kPF)}; U211 = -{PF – (PF- kPF)}

S22 U112= -{PF – (PF- kPF)}+zPF ; U222= {PF – (PF- kPF)}- zPF

ðối thủ N1 (Người nông dân)

Nguồn: Nghiên cứu, tính toán, tổng hợp của tác giả.

ðối thủ N2 sẽ ñi chiến lược hỗn hợp trong hai khả năng lựa chọn là S21 và S22

Như vậy, bài toán cực ñại lợi ích kỳ vọng hai ñối thủ như sau:

ðối thủ I: Max: PS11{PS21[PF - (PF - kPF)]} + PS11{PS22[(PF - kPF)- PF+ zPF]}

Với ràng buộc: PS11 = 1; PS21 + PS22 =1; PS21 > 0; PS22 > 0.

ðối thủ II: Max: PS11{PS21[(PF - kPF) - PF ]}+ PS11{PS22[PF - (PF -kPF) - zPF]}

)

Với ràng buộc: PS11 = 1; PS21 + PS22 =1; PS21 > 0; PS22 > 0.

P s P s

thu ñược kết quả: z = k(1 – = b ) và =

Giải hai bài toán trên với ñiều kiện cực ñại lợi ích kỳ vọng của hai ñối thủ ( − k k Như vậy, kết quả của bài toán xét cho trường hợp giá thấp cuối thời ñoạn

cũng tương tự như bài toán ở trường hợp giá cao. Xét giá trị của b:

• b > 0 hay k > z hay Ps22 > Ps21, ñối thủ N2 sẽ phá hủy hợp ñồng không

tiêu thụ bắp của nông dân với giá cố ñịnh ñể mua bắp ngoài thị trường với giá thấp.

• b = 0 hay k = z, hay Ps22 = Ps21 ñối thủ N2 có thể chọn một trong hai

nước ñi, thực hiện hoặc bỏ hợp ñồng, lợi ích của hai trường hợp này là như nhau.

• b < 0 hay k < z hay Ps22 < Ps21, ñối thủ N2 sẽ không bao giờ phá vỡ

hợp ñồng vì như thế họ sẽ bị thiệt hại một khoản lợi ích bằng (z- k).

3.4.1.3. Giá cuối thời ñoạn là chưa xác ñịnh

Trong trường hợp này, ñối thủ N1 và ñối thủ N2 chưa biết ñược giá cuối thời

ñoạn là cao hay thấp hơn giá hợp ñồng và vì thế họ không thể biết ñược chiến lược

của ñối thủ kia như thế nào ñể thực hiện nước ñi của mình.

Gọi t là hệ số ràng buộc thực hiện hợp ñồng, mô hình bài toán có hệ số ràng

buộc trong trường hợp giá cuối thời ñoạn chưa xác ñịnh cụ thể như sau:

Bảng 3.7: Mô hình trò chơi khi giá cuối thời ñoạn chưa xác ñịnh

ðối thủ Chiến lược

S11

ðối thủ N1 (Người nông dân) S12 S22 U112 = nPF - kPF + tPF U212 = - nPF + kPF – tPF U122 = nPF – kPF U222 = - nPF + kPF ðối thủ N2 (Công ty thu mua) S21 U111 = - nPF + kPF U211 = nPF - kPF U121= nPF – kPF – tPF U221= - nPF + kPF + tPF Nguồn: Nghiên cứu, tính toán, tổng hợp của tác giả.

Bài toán cực ñại lợi ích kỳ vọng hai ñối thủ như sau: ðối thủ I: Max: PS21{PS11[- nPF + kPF]} + PS21{PS12[nPF – kPF – tPF]} + P22{PS11[nPF - kPF + tPF]} + PS22{PS12[nPF – kPF]}

Với ràng buộc: PS11 + PS12 =1; PS21 + PS22 = 1; 0 < PS11, PS12 < 1

ðối thủ II: Max: PS11{PS21[nPF - kPF]} + PS11{PS22[- nPF + kPF – tPF]} + P12{PS21[- nPF + kPF + tPF]} + PS12{PS22[- nPF + kPF]}

Với ràng buộc: PS11 + PS12 =1; PS21 + PS22 = 1; 0 < PS21,PS22 < 1

(

)

P U

P D

(

)(

(

kn −

)

− −

P 22 )

− P F

P P ( 12 21 S S PP ( 21 S S

P + ) 11 S PP 22 S S

P P ( 21 12 S S PP ( 21 S S

P + ) 11 S PP 22 S S

Giải bài toán trong ñiều kiện lợi ích kỳ vọng của hai ñối thủ là cực ñại: PS21{PS11[- nPF + kPF]} + PS21{PS12[nPF – kPF – tPF]} + P22{PS11[nPF - kPF + tPF]} + PS22{PS12[nPF – kPF]} = PS11{PS21[nPF - kPF]} + PS11{PS22[- nPF + kPF – tPF]} + P12{PS21[- nPF + kPF + tPF]} + PS12{PS22[- nPF + kPF]}

)

kn −= (

)(

PP ( S 21 S 12 PP ( 21 12 S S

giá cuối thời ñoạn là Vậy hệ số ràng buộc của hợp ñồng trong tình huống không xác ñịnh ñược P P − + ) S 22 11 PP − ) 22 11 S S

(

)

- (n-k) = là hệ số gốc

ñược xem như là hệ số phản ứng theo hai tình

P 22 )

− −

U P − F P ) + P 11 S PP 22 S S

( P P 21 S S ( PP 21 S S

huống giá của hai ñối thủ, phụ thuộc vào xác suất chọn hai chiến lược

thực hiện hợp ñồng và phá hủy hợp ñồng của hai ñối thủ

Nhận xét:

Với việc ñưa hệ số ràng buộc vào hợp ñồng làm cho phản ứng của các bên

thay ñổi. Khi giá cao hơn giá hợp ñồng, ñối thủ N1 sẽ không phá vỡ hợp ñồng bởi vì

khoản lợi từ việc phá vỡ hợp ñồng này sẽ không bù ñắp ñược khoản thiêt hại do

việc phạt hợp ñồng gây ra. Và tương tự như thế, khi giá thị trường thấp hơn giá hợp

ñồng công ty sẽ không thực hiện chiến lược là phá huỷ hợp ñồng.

Tuy nhiên ñể vận dụng vấn ñề nghiên cứu này vào thực tế ñòi hỏi hệ thống

thông tin thị trường phải ñược thông suốt, tạo ñiều kiện cho doanh nghiệp, người

nông dân có thể ñánh giá ñược sự biến ñộng về giá ñể có những tính toán thích hợp

cho việc lựa chọn chiến lược thích hợp trong việc tạo ra lợi ích kỳ vọng cho mình.

3.4.2. Công cụ quyền chọn (Option) trong việc bảo vệ rủi ro về giá nông sản

Có thể thấy một ñiều thực tế là các mô hình hợp ñồng tiêu thụ hiện tại sau

khi ñưa vào hệ số ràng buộc chỉ có tính chất ñề phòng trường hợp các bên phá huỷ

hợp ñồng. Nhưng hệ số này phát huy hiệu lực của nó thì chắc chắn ngoài rủi ro cơ

bản do việc phá huỷ hợp ñồng của một bên gây ra cho bên kia còn có những rủi ro

khác chưa ñược xem xét.

ðối với nghiên cứu này, mô hình quyền chọn sẽ ñược nghiên cứu và vận

dụng trong mô hình liên kết người nông dân với doanh nghiệp với cầu nối của

người trung gian.

3.4.2.1. Mô hình Quyền chọn bán

- Các qui ước: • QA là số ñơn vị sản phẩm A người nông dân muốn ñược ñảm bảo về giá. • PU là mức giá của A cuối thời ñoạn cao hơn giá hợp ñồng. • PD là mức giá của A cuối thời ñoạn thấp hơn giá hợp ñồng. • PF là mức giá cố ñịnh của hợp ñồng. • P0 là mức giá hiện tại của A trên thị trường. • M là số quyền chọn bán mà người nông dân phải mua ñể bảo vệ cho một ñơn vị sản phẩm A mà họ bán ra.

• N là số quyền chọn mua công ty phải mua ñể bảo vệ cho một ñơn vị sản phẩm A mua vào của công ty.

• G là giá của quyền chọn bán. • J là giá của quyền chọn mua. • FD = (PF – PD) là khoản thu lợi (thiệt hại) khi giá thấp cho cả hai bên. • FU = (PU – PF) là khoản thu lợi (thiệt hại) khi giá cao cho cả hai bên. • Dấu âm (-) thể hiện số tiền bỏ ra, dấu dương (+) thể hiện số tiền thu vào.

(3.19)

(3.20)

(3.21) - Danh mục ñầu tư của người nông dân (cho 1 ñơn vị sản phẩm QA) • Danh mục ñầu tư ban ñầu: V0 = P0 – MG • Danh mục ñầu tư khi giá cao: V1= PU • Danh mục ñầu tư khi giá thấp: V2 =PD + MFD

Giả sử rằng người nông dân muốn bảo vệ giá bán của mình ñược ổn ñịnh, dù

giá ngoài thị trường cao hay thấp họ ñều thu cùng một kết quả hay (3.20) = (3.21).

U P -P D F

U P -P F D P - P

= (3.22) Ta có: PD + MFD = PU → M =

Công thức (3.22) cho biết: ñể bán ñược 1 ñơn vị QA không ảnh hưởng bởi

U P -P F D P - P

số quyền chọn bán. Danh mục biến ñộng giá thì người nông dân phải mua

ñầu tư của người nông dân cho 1 ñơn vị sản phẩm A như sau:

Bảng 3.8: Danh mục ñầu tư của người nông dân trong hai tình huống giá

Khoản mục

(*) ñược tính: PD + MFD = PD +

(PF – PD ) =PU

U P -P F D P - P

Giá thấp PD + FD + MFD PU* Giá cao PU 0 0 PU Giá của 1 ñơn vị A Kết quả của 1 quyền chọn bán Kết qủa của M quyền chọn bán Kết quả giá bán cuối thời ñoạn

Từ danh mục ñầu tư trên cho thấy, dù ở mức giá cao hay thấp thì người nông dân luôn ñảm bảo giá ñầu ra là giá cao PU. Vậy giá quyền chọn bán G sẽ là bao

nhiêu ñể ñảm bảo danh mục ñầu tư của người nông dân ñạt ñược phi rủi ro như thế?

Với lãi suất từ khi ký hợp ñồng ñến khi thực hiện hợp ñồng là r, ñồng nhất

hai danh mục ñầu tư ban ñầu (3.19) và danh mục ñầu tư khi giá thấp (3.21).

+ MF + 1 r

Pr )

(3.23) Kết quả như sau: P0 – MG =

− 1(

p +

− )

Giải (3.23) tìm G, ta có: G =

Pr )

+ Danh mục ñầu tư ban ñầu cho 1 ñơn vị A của người nông dân là:

− 1(

p +

− )

PU +1 r

) = V0 = P0 – MG = P0 – M(

+ Danh mục ñầu tư cuối thời ñoạn của người nông dân:

V = V1 = V2 = PD + MFD = PU

U - P (

)

Căn cứ vào hai danh mục ñầu tư có thể tính ñược lãi suất danh mục ñầu tư

= PU(1 -

1 r+1

r+1 UP

P 1 + U P + 1

)* = r của người nông dân như sau: RΠ=

Vậy ñầu thời ñoạn nếu như người nông dân bán 1 ñơn vị sản phẩm với giá

thì ở cuối thời ñoạn họ luôn bán ñược với mức giá là PU. Lãi suất của danh

PU +1 r

là

mục ñầu tư chính bằng với lãi suất phi rủi ro của thời ñoạn.

- Danh mục ñầu tư của người trung gian

Một thực tế là danh mục ñầu tư của người trung gian cùng giá trị với danh

mục ñầu tư của người nông dân nhưng khác dấu. ðối với người nông dân thì ñó là

) Pr

khoản mà họ thu ñược, ñối với người trung gian ñó là khoản họ phải bỏ ra.

p +

− 1(

− )

D P-P D F

và G = Như vậy ta vẫn có: M =

−

Pr )

(

−

)

P P

+ Danh mục ñầu tư ban ñầu cho 1 ñơn vị A của người trung gian như sau:

PU +1 r

p P +

− − )

) = - V0 = - P0 + MG = - P0 + (

+ Danh mục ñầu tư cuối thời ñoạn của người trung gian:

V = - PD - MFD = - PU

Trong khi người nông dân thu ñược một tỷ suất lợi nhuận bằng với lãi suất

phi rủi ro thì người trung gian là người chi trả cho khoản lãi suất ñó.

Như vậy danh mục ñầu tư của người nông dân lẫn người trung gian ñều cho

một kết quả giống nhau, không bị ảnh hưởng bởi sự biến ñộng của giá, tỷ suất lợi

nhuận hay các khoản phải trả cho chi phí cơ hội của hai bên ñều bằng với lãi suất

của thời ñoạn ñầu tư.

3.4.2.2. Mô hình quyền chọn mua

- Danh mục ñầu tư của doanh nghiệp thu mua + Danh mục ñầu tư ban ñầu: V0 = - P0 – NJ + Danh mục ñầu tư khi giá cao: V1= - PU + NFU (hợp ñồng hiệu lực).

+ Danh mục ñầu tư khi giá thấp: V2 = - PD (hợp ñồng không hiệu lực).

Giả sử rằng doanh nghiệp thu mua muốn bảo vệ giá mua ñược ổn ñịnh cho dù

giá bắp ngoài thị trường cao hay thấp họ ñều muốn thu ñược cùng một kết quả.

U P -P U P - P

(3.24) Ta có: - PU + NFU = - PD hay N =

(3.24) Cho biết: ñể mua ñược 1 ñơn vị A không chịu sự tác ñộng về giá

U P -P U P - P

thì doanh nghiệp thu mua phải mua số quyền chọn.

Danh mục ñầu tư cho 1 ñơn vị sản phẩm của doanh nghiệp thu mua như sau:

Bảng 3.9: Danh mục ñầu tư của doanh nghiệp thu mua

(*) ñược tính: -PU + NFU = -PU +

(PU – PF) = - PD

U P -P U P - P

Giá Thấp - PD 0 0 - PD Khoản Mục Giá của A không có quyền chọn Kết quả của 1 quyền chọn Kết qủa của N quyền chọn Giá mua cuối thời ñoạn Giá Cao - PU FU NFU - PD (*)

Như vậy, dù ở mức giá bắp lai ngoài thị trường cao hay thấp, công ty thu

mua luôn ñảm bảo giá ñầu vào là giá thấp. Tương tự ta có thể xác ñịnh giá của

quyền chọn mua J. Với lãi suất chiết khấu của thời ñoạn (từ khi ký hợp ñồng ñến

−

khi thực hiện hợp ñồng) là r, ta có:

+ +

NF r

(3.25) - P0 – NJ =

+− 1( N

) pr + 1( r

− )

Giải (3.25) tìm J, ta ñược: J =

−

+− 1(

pr )

F )P -

P P

) =-

+ Danh mục ñầu tư ban ñầu cho 1 ñơn ị A của doanh nghiệp thu mua là:

P D +1 r

P P +

− − )

V0= - P0– NJ = - P0 – (

+ Danh mục ñầu tư cuối thời ñoạn của doanh nghiệp thu mua:

D + P (-

)

V = V1 = V2 = - PU + NFU = - PD Lãi suất của danh mục ñầu tư của doanh nghiệp thu mua như sau:

= PD(1-

1 r+1

r+1 DP

P 1 + D P - + 1

)* = r RΠ=

- Danh mục ñầu tư của người trung gian

Tương tự trên ta cũng có danh mục ñầu tư của người trung gian trái dấu với

danh mục ñầu tư của doanh nghiệp thu mua. Nếu ñối với doanh nghiệp là khoản bỏ

ra thì ñối với người trung gian trong trường hợp này là ñây là những khoản thu vào.

−

+− 1(

pr )

F )P -

P P

) =

+ Danh mục ñầu tư ban ñầu cho 1 ñơn vị A của người trung gian như sau:

P P +

− − )

PD +1 r

V0 = P0 + NJ = P0 + (

+ Danh mục ñầu tư cuối thời ñoạn của người người trung gian:

V = PU - NFU = PD

Như vậy, trong hai tình huống giá, bằng việc bỏ ra một số tiền mua quyền

chọn bán và quyền chọn mua, người nông dân và doanh nghiệp ñều ñã bảo vệ ñược

giá ñầu ra và giá ñầu vào khỏi những biến ñộng của thị trường, giúp người nông dân

và doanh nghiệp yên tâm canh tác và sản xuất.

3.4.2.3. Phản ứng các bên với việc mua quyền chọn

ðể thấy ñược phản ứng với việc có mua quyền chọn trong việc bảo vệ khỏi

) Pr

rủi ro về giá hay không của các ñối tượng ta thực hiện việc phân tích sau:

p +

− 1(

− )

Ta có: G =

P 2

+ 1(

− Pr ) Mr + ) U

Lấy ñạo hàm G theo M, ta có: ∂ G ∂ M

) Pr 2

∂ J ∂ N

1( +− N

) pr 1( + r

− )

và Tương tự trên ta có J =

1( +− 1( ) + Nr – (1+r)P0) > 0, lúc này G và J là một

Giả ñịnh rằng {(1+r)P0- PD} > 0 và (PU

hàm hữu tỷ nhất biến theo M và N với tâm ñối xứng là (0;0). ðây là hàm số luôn

tăng trong miền xác ñịnh.

Bảng 3.10: Biến thiên giá quyền chọn G(J) với sự thay ñổi của M(N)

- ∝ 0 +∝ M (N)

+ + G’(J’)

G (J) +∝ 0 0 - ∝

− −

P P

− −

P P

Xét M = và N = , hai tử số của hai công thức này trùng

P P

− −

P P N M

. Kết quả này có ý nghĩa: khớp nhau. Nếu lấy N chia cho M ta có

= 1: khả năng mua của hai loại quyền chọn là ngang nhau.

P P P P

− − − −

< 1: khả mua quyền chọn mua giảm dần và sẽ mua nếu giá trị tiến

về tới 0; Khả năng mua quyền chọn bán sẽ tăng dần và chắc chắn sẽ mua khi giá trị

tiến về 0.

P P

− −

> 1: khả năng mua quyền chọn bán giảm dần và sẽ không mua nếu

giá trị tiến tới +∞; Khả năng mua quyền chọn mua sẽ tăng dần và chắc chắn sẽ mua

khi giá trị tiến tới +∞.

Như vậy, việc quyết ñịnh có mua quyền chọn mua hay không sẽ căn cứ vào sự chênh lệch của PU và PF, còn việc quyết ñịnh có mua quyền chọn bán hay không phụ thuộc vào sự chênh lệch PD và PF. Nếu sự khác biệt này càng lớn thì khả năng

mua quyền chọn càng lớn.

Xét trường hợp giá PU = 4.200, PF= 3.600 và PD = 2.800, ta có:

P P

200.4 800.2

.3 .3

600 600

600 800

− −

= = 0,75 < 1

N M N M

0,75 hay chênh lệch giữa PD và PF cao hơn PU và PF thì khả năng Với

mua quyền chọn bán sẽ cao hơn việc mua quyền chọn mua.

3.4.2.4. Phân tích vai trò của người trung gian

Vai trò của người trung gian rất quan trọng trong bảng hợp ñồng quyền

chọn. Khi người nông dân có nhu cầu ñược mua quyền chọn bán ñể bảo vệ giá ñầu

ra thì phải tìm ñến người trung gian ñể mua quyền chọn bán. Nếu doanh nghiệp có

nhu cầu muốn mua quyền chọn mua ñể bảo vệ giá ñầu vào thì cũng phải liên hệ với

người trung gian ñể mua.

Trong tình huống này, người trung gian sẽ nhận ñược một số tiền từ khoản

mua quyền chọn bán của người nông dân và từ mua quyền chọn mua của doanh

nghiệp. Xét cho 1 ñơn vị nông sản, ở thời ñiểm hiện tại, người trung gian nhận ñược

số tiền MG từ việc bán quyền chọn bán và nhận ñược số tiền NJ từ việc bán quyền

chọn mua. Ta có:

Pr )

+ Danh mục ñầu tư ban ñầu của người trung gian:

− 1(

p +

− )

+− 1( N

pr ) + 1( r

− )

− +

P r

+ Danh mục ñầu tư cuối thời ñoạn của người trung gian:

) + N( MG + NJ = M( ) =

• Khi giá cao hơn giá hợp ñồng, việc thực hiện nghĩa vụ ñối với doanh nghiệp thu mua làm cho người trung gian phải mất (- NFU) = - (PU – PD).

• Khi giá thấp hơn giá hợp ñồng, việc thực hiện nghĩa vụ ñối với người

nông dân làm người trung gian phải mất ñi: (- MFD) = -(PU – PD).

Như vậy, trong hai trường hợp về giá, người trung gian ñều phải bỏ ra một

số tiền giống nhau và ñúng bằng với số tiền mà họ nhận ñược ở thời ñiểm ban ñầu

cộng thêm một khoản lãi tương ứng với lãi suất phi rủi ro của thời ñoạn. Người

trung gian không hưởng ñược khoản lợi nào cũng như không chịu khoản thiệt hại

nào khi làm người liên kết giữa người nông dân và doanh nghiệp thu mua.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Nghiên cứu cũng ñã tìm ra ñược các nhập lượng tạo ra ñược sản lượng tối ña,

lợi nhuận tối ña. Nghiên cứu cũng ñã xác ñịnh ñược một cách cụ thể ñường cầu

nhập lượng tối ưu giúp người nông dân có thể dễ dàng áp dụng cụ thể vào thực tế

sản xuất của người nông dân.

Nghiên cứu cũng ñã vận dụng lý thuyết trò chơi ñể ứng dụng vào việc phân

tích hợp ñồng bao tiêu bắp lai giữa người nông dân với doanh nghiệp thu mua.

Nghiên cứu ñã tìm ra ñược hệ số ràng buộc của hợp ñồng trong các tình huống giá

bắp tại thời ñiểm thực hiện hợp ñồng. Việc có ñược ñầy ñủ các thông tin ñể dự báo

về sự biến ñộng giá và tính hiểu quả của pháp luật trong việc thực thi pháp luật về

hợp ñồng sẽ là cơ sở ñể vận dụng tốt mô hình này vào thực tế.

Mô hình hợp ñồng quyền chọn trong giao dịch nông sản ñưa ra trong nghiên

cứu thỏa mãn ñược ñiều kiện là ñảm bảo ñược người nông dân và doanh nghiệp sản

xuất không bị ảnh hưởng bởi rủi ro về giá. Trong mô hình, vai trò của người trung

gian là hết sức quan trọng và cần có những nghiên cứu xa hơn về ñối tượng này ñể

có thể ứng dụng mô hình vào thực tế doanh nghiệp.

Từ kết quả nghiên cứu nêu trên, việc ñề ra giải pháp ñể vận dụng kết quả

nghiên cứu vào thực tế sản xuất bắp lai là hết sức cấn thiết. Các giải pháp ñòi hỏi

phải phù hợp với thực tế, dễ dàng trong việc áp dụng vào thực tế sản xuất của người

nông dân.

CHƯƠNG 4 CÁC GIẢI PHÁP VÀ ðỀ XUẤT CHO VIỆC CANH TÁC BẮP LAI TẠI HUYỆN BA TRI

4.4. Các Giải Pháp Cho Việc Canh Tác Bắp Lai Tại Huyện Ba Tri 4.4.1. Giải pháp sử dụng các nhập lượng ñầu vào cho việc canh tác bắp lai

Căn cứ vào kết quả ước lượng hàm sản xuất của cây bắp lai vụ Hè thu tại

Huyện Ba Tri, nghiên cứu ñưa ra những giải pháp cho viêc sử dụng các nhập lượng

ñầu vào phục vụ cho việc canh tác bắp lai với nội dung cụ thể như sau:

Các yếu tố nhập lượng ñầu vào người nông dân nên quan tâm ñầu tư bao

gồm: Phân ñạm nguyên chất, phân lân nguyên chất, phân kali nguyên chất, chi phí

phục vụ cho việc tưới tiêu, Chi phí cho thuốc hóa học, phân chuồng.

• ðối với yếu tố phân ðạm nguyên chất (X1), tuy kết quả ước lượng hàm Cobb

– Douglas cho thấy sự tác ñộng của yếu tố này là nghịch biến ñối với năng

suất. Tuy nhiên với những phân tích trong nghiên cứu cho thấy, sự tác ñộng

nghịch biến này là do sự tác ñộng của việc sử dụng không hợp lý lượng ñạm

gây ra, ñiều này ñã ñược thể hiện trong hàm ước lượng dạng ña thức bậc 2.

Từ kết quả tính toán, nghiên cứu khuyến cáo người nông dân nên sử dụng

lượng X1 một cách hợp lý, trong ñiều kiện các yếu tố nhập lượng khác không ñổi thì lượng sử dụng của X1 không nên quá 19,159 kg cho 1.000 m2 ñất canh

tác cho vụ bắp Hè thu.

• ðối với yếu tố phân Lân nguyên chất (X2), kết quả nghiên cứu của hai dạng

hàm sản xuất cho thấy việc ñầu tư vào yếu tố X2 sẽ tạo nên tác ñộng ñồng

biến ñối với năng suất của cây bắp lai. Mô hình hàm Cobb – Douglas cho

thấy việc sử dụng tăng lượng X2 sẽ làm tăng năng suất của cây bắp, tuy nhiên

mô hình hàm ña thức bậc 2 cũng gợi ý rằng, trong ñiều kiện các yếu tố khác

không ñổi, không nên sử dụng lượng X2 vượt quá 5,748 kg cho 1.000 m2 ñất

canh tác vì như thế việc ñầu tư không những không làm năng suất tăng lên

mà lại làm lãng phí nguồn lực ñầu tư vào sản xuất của người nông dân, làm

cho năng suất có xu hướng giảm.

• ðối với yếu tố phân Kali nguyên chất (X3), mối quan hệ với năng suất tương

tự với yếu tố X2. ðể việc ñầu tư vào yếu tố này là hiệu quả thì người nông

dân nên ñầu tư yếu tố X3 sao cho không vượt quá 13,0968kg cho 1.000 m2

ñất canh tác cho vụ bắp Hè thu trong ñiều kiện các yếu tố khác không ñổi.

• ðối với yếu tố chi phí phục vụ cho việc tưới tiêu (X4), mối quan hệ với năng

suất là ñồng biến trong hàm ước lượng dạng Cobb – Douglas, tuy nhiên

trong hàm ña thức bậc 2 thì sự tác ñộng ñồng biến chỉ diễn ra khi việc ñầu tư

cho yếu tố này vượt ngưỡng tối thiểu cần thiết. Việc không ñầu tư cho yếu tố

này, ñặc biệt là vụ bắp Hè thu, sẽ làm tác ñộng rất lớn ñến năng suất của cây

bắp. Từ kết quả ước lượng và tính toán, nghiên cứu này khuyến cáo người

nông dân nên ñầu tư cho yếu tố này và mức ñầu tư tối thiểu phải từ 325.160

ñồng trở lên cho 1.000 m2 ñất cánh tác bắp trong vụ Hè thu.

• ðối với yếu tố Chi phí cho thuốc hóa học (X5), mối quan hệ giữa yếu tố này

với năng suất trong 2 hàm ước lượng giống như mối quan hệ giữa yếu tố X1

với năng suất. Trong khi kết quả ước lượng hàm Cobb – Douglas cho kết quả

là nghịch biến với năng suất thì kết quả ước lượng hàm ña thức bật 2 lại cho

thấy mối quan hệ là ñồng biến trong giai ñoạn ñầu với năng suất. X5 ñược

xem là yếu tố cần thiết cho việc canh tác bắp lai, tuy nhiên, trong ñiều kiện

các yếu tố khác không ñổi, việc ñầu tư cho yếu tố này không nên vượt qua

mức 103.661 ñồng cho 1.000 m2 ñất canh tác bắp trong vụ Hè thu.

• ðối với yếu tố phân chuồng (X9), trong hai kết quả ước lượng ñều cho thấy,

X9 luôn có tác ñộng ñồng biến với năng suất. Phân chuồng là yếu tố quan

trọng cung cấp thêm các chất dinh dưỡng cần thiết cho cây bắp phát triển,

nhất là trong giai ñoạn sinh trường ban ñầu. Từ kết quả ước lượng, nghiên

cứu khuyến cáo người dân nên ñầu tư cho yếu tố phân chuồng, yếu tố mà

người nông dân chưa quan tâm vào ñầu tư cho canh tác hoặc chưa thấy ñược

tầm quan trọng của nó trong quá trình canh tác của mình.

4.4.2. Giải pháp tối ưu hóa ñầu vào cho việc canh tác bắp lai

4.4.2.1. Giải pháp áp dụng việc canh tác bắp lai tối ña hóa sản lượng

Từ kết quả nghiên cứu của ñề tài, ñể ñạt ñược tối ña hóa sản lượng, tác giả

khuyến cáo người nông dân nên sử dụng các nhập lượng ñầu vào của các yếu tố

thỏa mãn ñiều kiện cực trị (cực ñại) theo công thức như sau:

* = 19,159 –

* = 5,748 –

* 2Pµ 488 ,4

X1 X2

* = 13,097 –

* = 103.661 –

µ −e 56,9

* 1Pµ 31,14 * 3Pµ 661 ,2

X3 X5

Căn cứ vào hàm cầu nhập lượng tối ña hóa sản lượng bắp lai nêu trên, sự

thay ñổi trong việc sử dụng yếu tố ñầu vào tối ña hóa sản lượng phụ thuộc vào giá

trị của µ, mức giá Pi và số vốn M ñể ñầu tư vào các yếu tố nêu trên.

Các giá trị Pi và M có thể xác ñịnh ñược căn cứ vào mức giá trên thị trường

và khả năng ñầu tư vốn của hộ. Nếu P1 = 20.000 ñồng/kg, P2 = 18.000 ñồng/kg, P3 =

15.000 ñồng/kg và khi vốn ñầu tư cho các yếu tố (M) thay ñổi sẽ là làm cho các

nhập lượng của các yếu tố thay ñổi và sản lượng tối ña thay ñổi.

Bảng 4.1. Sự thay ñổi nhập lượng ñầu vào khi vốn ñầu tư thay ñổi

Yếu tố nhập lượng STT YMAX (kg)

1 2 3 Mức vốn ñầu tư (M) (ñồng) X1 (kg) X2 (kg) X3 (kg) X5 (ñồng) 36.131 1.000.000 103.661 786.764 180.762 600.000 18,257 19,159 20,189 9,458 13,097 17,251 3,159 5,748 8,704 788,42 848,65 769,96

Nguồn: Tính toán, tổng hợp của tác giả

Như vậy, căn cứ vào mức giá của các nhập lượng ñầu vào và số vốn ñầu tư

cho các nhập lượng ñầu vào này, người nông dân có thể tính toán ra ñược các giá trị

nhập lượng của các yếu tố Xi giúp tạo ra ñược sản lượng tối ña cho người nông dân.

Khi M thay ñổi, lúc này mức nhập lượng tối ưu mới sẽ ñược xác ñịnh. Mức

nhập lượng tối ña hóa sản lượng sẽ tăng lên khi M tăng lên, và ngược lại, sẽ giảm

xuống khi M giảm xuống. Mọi sự thay ñổi của Pi sẽ không làm thay ñổi nhập lượng

ñầu vào tối ưu mà chỉ làm thay ñổi M. Tuy nhiên, mọi sự thay ñổi nhập lượng ñầu

vào khác với nhập lượng tối ưu sẽ không tạo ra sản lượng tối ña như mong muốn.

Người nông dân có thể vận dụng nguyên tắc này ñể áp dụng vào tình hình

sản xuất của hộ mình trên cơ sở các giá trị M và Pi khác nhau theo từng hộ.

Tuy nhiên, với việc căn cứ vào lượng phân nguyên chất sẽ gây khó khăn

trong việc xác ñịnh lượng sử dụng thực của các loại phân khác nhau mà chúng lại

không phải là phân nguyên chất. Từ cơ sở ñó, nghiên cứu sẽ ñưa ra giải pháp ñể

người nông dân có thể xác ñịnh ñược chính xác lượng sử dụng thực tế của các loại

phân mà người nông sử dụng.

Từ nhập lượng ñầu vào tối ưu tạo ra sản lượng tối ña của các yếu tố, ñặc

biệt là của ba loại phân bón nêu trên, có thể vận dụng ñể tìm ñược số lượng sử dụng

thực tế của các loại phân. Giả ñịnh rằng, các loại phân người nông dân ở ñịa phương

sử dụng ñể bón cho bắp gồm:

++++ Phân B1 (phân hữu cơ) dùng ñể bón lót với thành phần dinh dưỡng: ðạm

(N): 2%, Lân (P2O5): 3%, Kali (K2O): 2%, Hữu cơ: 9%.

++++ Phân B2 (phân NPK) dùng ñể bón lót hoặc thúc sớm với thành phần dinh

dưỡng là: ðạm (N): 20%, Lân (P2O5): 8%, Kali (K2O): 8%.

++++ Phân B3 (phân NPK) dùng ñể bón thúc ñợt 2 (sau khi trồng 40-45 ngày)

với thành phần là: ðạm (N): 20%, Kali (K2O): 20%.

188,50

02,0

2,0

1597

2,0

,19

+ ⇒

B 1 03,0

B 2 08,0

748

B 3 =

= =

893,56 587,39

B 1 B 2 B 3

    

B 1 08,0

B 2 2,0

,13

097

B 1

B 2

B 3

    02,0 

Trên cơ sở nhập lượng tạo ra sản lượng tối ña, ta có:

Như vậy, qua tính toán ta có thể tìm ñược lượng sử dụng tối ưu của ba loại phân bón cho 1.000 m2 ñất canh tác bắp ñể có thể ñạt ñược sản lượng tối ña, theo ñó

lượng phân hữu cơ bón lót (B1) là 50,188 kg, lượng phân bón lót hoặc thúc sớm

(B2) là 56,893 kg và lượng phân bón thúc ñợt 2 (B3) là 39,587 kg.

4.4.2.2. Giải pháp áp dụng việc canh tác bắp lai tối ña hóa lợi nhuận

Việc tối ña hóa lợi nhuận trong canh tác bắp lai tại ñịa phương là một yêu

cầu cần thiết và có ý nghĩa ñối với người nông dân.

Theo bài toán tối ña hóa lợi nhuận, phương trình ñường cầu nhập lượng tối

ña hoá lợi nhuận khống chế về công nghệ sản xuất ñược xác ñịnh như sau:

*= 5,748 –

* = 19,159 –

P 2 (*

488

ϕ−P )

* = 13,097 –

X1 X2

* = 103.661 X5

P 1 (*31,14 ϕ−P ) P 3 (*

661,2

ϕ−P )

Phường trình hàm cầu tối ña hóa lợi nhuận khống chế về công nghệ sản

P 2

xuất phụ thuộc các Pi và hiệu số (P -ϕ) (P là giá bắp lai, ϕ là hệ số Lagrange), với

+ 2

62 +

64 +

Y (

−

2 2 P P + αααααααααααα 3 1 10 642 2 ααααααααααααααααααααλ 642 3

+ 2 1

642

(P -ϕ) =

Nếu ta có: P1 = 20.000 ñồng/kg, P2 = 18.000 ñồng/kg, P3 = 15.000 ñồng/kg,

P = 3.600 ñồng/kg, ta tính ñược (P -ϕ) = 1.957,74 ; với C = 1.122.485,51 (C là chi

phí các yếu tố khác ngoài bốn yếu tố chính). Ứng với các giá trị nêu trên, ñịnh mức

nhập lượng tạo ra tối ña hoá lợi nhuận như sau:

- Lượng ñạm nguyên chất: 18,44 kg.

- Lượng phân lân nguyên chất: 3,67 kg.

- Lượng phân kali nguyên chất: 10,22 kg.

- Chi phí thuốc hóa học: 103.661 ñồng.

Sản lượng thoả ñiều kiện tối ña hoá lợi nhuận là 824,55 kg.

Lợi nhuận tối ña người nông dân thu ñược là 1.153.485 ñồng.

Từ các nhập lượng ñầu vào nêu trên cho thấy, khi Pi và P thay ñổi sẽ làm

thay ñổi lượng nhập lượng ñầu vào. Nếu xét về giá trị:

- Khi giá của yếu tố X1 tăng lên 1% thì nhập lượng X1 sẽ giảm xuống

0,000036% và khi giá bắp tăng lên 1% thì nhập lượng ñầu vào của X1 sẽ

tăng lên 0,00000000011%.

- Khi giá của yếu tố X2 tăng lên 1% thì nhập lượng X2 sẽ giảm xuống

0,000000074% và khi giá bắp tăng lên 1% thì nhập lượng ñầu vào của

X2 sẽ tăng 0,00000000024%.

- Khi giá của yếu tố X3 tăng lên 1% thì nhập lượng X3 sẽ giảm xuống

0,00000012% và khi giá bắp tăng lên 1% thì nhập lượng ñầu vào của X3

sẽ tăng lên 0,00000000033%.

- Khi giá bắp tăng lên 1% thì chi phí cho việc tưới tiêu của người dân sẽ

tăng tương ứng là 0,0000114%.

Như vậy, khi có sự thay ñổi về giá của các nhập lượng ñầu vào (Pi) và giá

bắp bán ra, người nông dân chỉ cần thay thế vào hàm cầu nhập lượng ñầu vào, hàm

cung tối ña hóa lợi nhuận và phương trình hàm lợi nhuận ñể xác ñịnh các giá trị

nhập lượng tối ưu, sản lượng thỏa ñiều kiện tối ña hóa lợi nhuận và lợi nhuận cao

nhất mà người nông dân có thể ñạt ñược.

Giá trị lợi nhuận của người nông dân ñồng biến với giá bắp và nghịch biến

với giá của các yếu tố nhập lượng ñầu vào. Trong tình huống giá ñang xét, ta có:

- Khi giá bắp tăng lên 1 ñồng, lợi nhuận sẽ tăng 907,68 ñồng. Sự tác ñộng

của P ñến lợi nhuận là rất lớn, lớn hơn cả mức tăng nếu lấy sản lượng Y

nhân với mức tăng của giá. ðiều này thể hiện sự tăng giá bắp sẽ là ñồng

lực ñể người dân làm mọi cách ñể tăng sản lượng, và sẽ làm cho mức lợi

nhuận tăng cao hơn nữa.

- Khi giá P1 tăng lên 1 ñồng thì lợi nhuận sẽ giảm xuống 20,36 ñồng.

- Khi giá P2 tăng lên 1 ñồng thì lợi nhuận sẽ giảm xuống 9,19 ñồng

- Khi giá P3 tăng lên 1 ñồng thì lợi nhuận sẽ giảm xuống 17,93 ñồng

Từ nhập lượng ñầu vào tối ưu tạo ra lợi nhuận tối ña, ñặc biệt là của ba loại

phân bón nêu trên, có thể vận dụng ñể tìm ñược số lượng sử dụng thực tế của các

loại phân theo giả ñịnh giống như bài toán tối ña hóa sản lượng như sau:

02,0

44,18

Trên cơ sở nhập lượng tạo ra lợi nhuận tối ña, ta có hệ phương trình sau:

+ 32,022,01 + B B B 03,0 + = 08,01 70,32 B + + = 08,01 B B B

B 32,02

22,10

1 B 2 B 3 B

= = =

156,44 254 ,40 ,49 030

    02,0 

    

⇒

Như vậy, qua tính toán ta có thể tìm ñược lượng phân bón của các loại phân cho 1.000 m2 ñất canh tác bắp ñể có thể ñạt ñược sản lượng tối ña, theo ñó lượng

phân hữu cơ bón lót (B1) là 44,156 kg, lượng phân bón lót hoặc thúc sớm (B2) là

40,254 kg và lượng phân bón thúc ñợt 2 (B3) là 49,030 kg.

4.4.3. Giải pháp giảm rủi ro ñầu ra cho viêc canh tác bắp lai

4.4.3.1. Giải pháp vận dụng hệ số ràng buộc trong hợp ñồng bao tiêu bắp lai

+ Giải pháp ứng dụng hệ số ràng buộc của hợp ñồng

Từ kết quả nghiên cứu việc ứng dụng lý thuyết trò chơi trong việc xác ñịnh

hệ số ràng buộc của việc thực hiện hợp ñồng cho thấy ñề tài ñã ñưa ra những ý

tưởng ứng dụng cho giải pháp tiêu thụ bắp lai ở ñịa phương.

Khi biết chắc ñược tình huống giá bắp ở cuối thời ñoạn có thể vận dụng kết

quả nghiên cứu về lý thuyết trò chơi vào việc xác ñịnh hệ số ràng buộc của hợp

ñồng. Cụ thể như sau:

- Khi biết chắc giá cuối thời ñoạn là cao hơn giá hợp ñồng, hệ số ràng

buộc của hợp ñồng (m %) phải lớn hơn hoặc bằng % tăng của giá so với

giá của hợp ñồng (n %) hay m > n.

- Khi biết chắc giá cuối thời ñoạn là thấp hơn giá hợp ñồng, hệ số ràng

buộc của hợp ñồng phải (z %) phải lớn hơn hoặc bằng % tăng của giá so

với giá của hợp ñồng (k %) hay z > k.

Tuy nhiên, trong thực tế tại thời ñiểm ký kết hợp ñồng các bên có thể chưa

ñánh giá ñược tình huống giá ở cuối thời ñoạn là cao hay thấp hơn giá của hợp

U P

(

)

(

)

ñồng. Và trong tình huống này hệ số ràng buộc hợp ñồng theo nghiên cứu sẽ là t =

(

)

− −

P 22 )

P P ( 21 S S PP ( 21 S S

P ) + 11 S PP 22 S S

− F P

− −

P 22 )

P P ( 21 S 12 S PP ( 21 S S

+ P ) S 11 PP 22 S S

. Giá trị của ñược xem như là

hệ số phản ứng của hai ñối thủ theo tình huống giá.

Nếu căn cứ vào dữ liệu thị trường, biết ñược PU = 4.200 ñồng, PD = 2.800

ñồng, PF = 3.600 ñồng, hệ số ràng buộc trong tình huống giá này như sau :

- Khi giá cuối thời ñoạn là cao hơn giá hợp ñồng, hệ số ràng buộc của hợp

ñồng nên lớn hơn hoặc bằng m = 0,167 lần giá trị của hợp ñồng.

- Khi giá cuối thời ñoạn là thấp hơn giá hợp ñồng, hệ số ràng buộc của

hợp ñồng nên lớn hơn hoặc bằng z = 0,222 lần giá trị của hợp ñồng.

- Và khi không biết ñược giá cuối thời ñoạn là cao hay thấp so với giá của

hợp ñồng, ta có:

o Hệ số gốc:

U P − F P

(

)

= 0,389

− −

P 22 )

P P ( S 21 S PP ( 21 S S

+ P ) S 11 PP 22 S S

o Hệ số phản ứng theo hai tình huống giá

Hệ số phản ứng theo hai tình huống giá của hai ñối thủ phụ thuộc

vào xác suất thực hiện hai chiến lược thực hiện hợp ñồng và phá hủy hợp

ñồng của hai ñối thủ. Trong tình huống biết ñược chắc chắn giá cuối thời

ñoạn là cao hoặc thấp hơn giá của hợp ñồng và giả ñịnh rằng người nông dân

sẽ phá hủy hợp ñồng khi giá cao và doanh nghiệp sẽ phá hủy hợp ñồng khi

giá thấp hơn giá hợp ñồng, lúc này hệ số phản ứng theo hai tình huống giá

luôn bằng 1. Như vậy, trong tình huống này hệ số ràng buộc của hợp ñồng là

U P − F P

= 0,389. Khi phản ứng của các ñổi thủ thay ñổi chính là hệ số gốc

hay các giá trị xác suất thay ñổi lúc này hệ số phản ứng theo tình huống giá

sẽ thay ñổi và làm cho hệ số ràng buộc hợp ñồng sẽ thay ñổi.

Từ kết quả tính toán cho thấy, hệ số ràng buộc trong tình huống chưa xác

ñịnh ñược mức giá cuối thời ñoạn là cao hay thấp sẽ có mức ñộ hiệu lực ràng buộc

lớn hơn do giá trị phạt hợp ñồng sẽ cao hơn các tình huống còn lại. Từ cơ sở này,

nghiên cứu ñề xuất hệ số ràng buộc thực hiện hợp ñồng áp dụng cho việc tiêu thụ

U P − F P

% giá trị của hợp ñồng. bắp lai ở ñịa phương phải lớn hơn hoặc bằng

+ Các ñiều cần thiết theo của việc ứng dụng hệ số ràng buộc hợp ñồng :

ðể có thể ứng dụng ñược hệ số ràng buộc thực hiện hợp ñồng như kết quả

nghiên cứu vào thực tế nhất thiết phải có những ñiều kiện sau ñây :

- Cơ sở dữ liệu thông tin về giá bắp trong quá khứ ñể có cơ sở xác ñịnh các

mức giá PU và PD phù hợp ñưa vào ứng dụng của mô hình.

- Cần có một bước dự báo hợp lý về sự biến ñộng về giá trong tương lai ñể

làm cơ sở xác ñịnh hệ số phản ứng theo tình huống giá của hai ñối thủ giúp xác

ñịnh hệ số ràng buộc của hợp ñồng phù hợp với phản ứng của các bên tham gia

ký kết hợp ñồng.

(

)

- Hệ số ràng buộc sẽ không có ý nghĩa và hiệu lực nếu như mức giá trên thị trường biến ñộng cao hơn PU và thấp hơn PD. Chính vì ñiều này, giá trị của PU và PD cần ñược tính toán và dự báo hợp lý.

P 22 )

− −

P s P s

( P P S 21 S ( PP 21 S S

) P + S 11 PP 22 S S

P s 11 P S

) = 0 ; (1 – ) = 0 và = 0, ñiều này - Khi (1 –

không có nghĩa là hệ số ràng buộc bằng 0, vì trong tình huống này rủi ro do

việc phá hủy hợp ñồng vẫn tồn tại với xác suất là 0,5 và có thể gây thiệt hại cho

các bên và lúc này hệ số ràng buộc của hợp ñồng tối thiểu cũng phải bằng

U P − F P

P -P P

F P − F P

, , và tương ứng với các tình huống về giá khác

nhau.

4.4.3.2. Giải pháp ứng dụng hợp ñồng quyền chọn vào thực tế tiêu thụ bắp lai 4.4.3.2.1. Ứng dụng hợp ñồng quyền chọn ñể bảo vệ tránh rủi ro về giá

Căn cứ vào kết quả nghiên cứu cơ bản của ñề tài, công cụ quyền chọn có

thể vận dụng ñể làm giải pháp cho vấn ñề canh tác và tiêu thụ bắp lại ở ñịa phương.

Bây giờ ñặt ra giả thuyết là người nông dân trồng bắp lai có nhu cầu ñảm bảo giá

ñầu ra cho bắp lai và doanh nghiệp muốn ñược ñảm bảo giá nguyên liệu bắp lai ñầu

vào cho chế biến TĂGS. Một người trung gian ñứng ra làm cầu nối giữa họ.

Người trung gian, người nông dân và doanh nghiệp thống nhất hình thức

liên kết như sau: Cho dù giá bắp cao hay thấp hơn giá của hợp ñồng thì người trung

gian cũng mua bắp của người nông dân với giá cố ñịnh theo hợp ñồng và bán cho

doanh nghiệp với cũng với giá cố ñịnh theo hợp ñồng.

Lúc này hợp ñồng giữa người nông dân và người trung gian gồm hai hợp

ñồng: người nông dân mua quyền chọn bán từ người trung gian ñể ñược bán giá cố

ñịnh khi giá trên thị trường thấp (hợp ñồng quyền chọn bán) và bán quyền chọn

mua ñể người trung gian ñược mua với giá cố ñịnh khi gia cao (hợp ñồng quyền

chọn mua).

Hợp ñồng giữa người trung gian và doanh nghiệp bao gồm hai bảng hợp

ñồng: doanh nghiệp mua quyền chọn mua của người trung gian ñể ñược mua với

giá cố ñịnh khi giá cao (hợp ñồng quyền chọn mua) và bán quyền chọn bán ñể

người trung gian ñược bán với giá cố ñịnh khi giá thấp (hợp ñồng quyền chọn bán).

+ Bảng hợp ñồng giữa người nông dân và người trung gian

Trong trường hợp này trong từng bảng hợp ñồng thì các danh mục ñầu tư của

hai bên tương ứng không khác gì trên. Ở ñây nghiên cứu quan tâm vào phân tích

tổng danh mục ñầu tư của hai bảng hợp ñồng của hai bên (tính cho 1 kg bắp lai).

(cid:3) Danh mục ñầu tư của người nông dân:

(cid:5) Danh mục ñầu tư ban ñầu: V0 = 2P0 – MG + NJ (cid:5) Danh mục ñầu tư khi giá cao: V1= PU - NFU (cid:5) Danh mục ñầu tư khi giá thấp: V2 = PD + MFD

(cid:3) Danh mục ñầu tư của người trung gian:

(cid:5) Danh mục ñầu tư ban ñầu: V0 = - 2P0 + MG - NJ (cid:5) Danh mục ñầu tư khi giá cao:V1= - PU + NFU (cid:5) Danh mục ñầu tư khi giá thấp:V2 = - PD - MFD

Bảng tính toán danh mục ñầu tư của người nông dân 1 kg bắp lai

Bảng 4.2 : Danh mục ñầu tư người nông dân

Khoản mục

PD + FD + MFD PU (**) Giá của kg bắp lai Kết quả của 1 quyền chọn bán và 1 quyền chọn mua Kết qủa của M quyền chọn bán và N quyền chọn mua Giá bán vào cuối thời ñoạn Giá cao Giá thấp PU - FU - NFU PD (*)

Nguồn: Tính toán, tổng hợp của tác giả (*) ñược tính: PU – NFU = PU – (PU – PD) = PD (**) ñược tính: PD – MFD = PD + (PU – PD) = PU + Phân tích giá trị danh mục ñầu tư của người nông dân:

)

)1( +

D 0 PPr −−

D F ( PP ) −

U 0 PP −

r )1( −+

U F ( PP −

- Tại thời ñiểm ban ñầu : V0 = 2P0 – MG + NJ =

P r

+ +

U D PP ( ) − D F PP − + 1 r

D U PP ( ) − U F PP − 1 r +

= 2P0-

- Tại thời ñiểm thực hiện hợp ñồng: V = V1 + V2= PU + PD

+ Phân tích giá trị danh mục ñầu tư ban ñầu của người trung gian :

- Tài thời ñiểm ban ñầu: V0 = - 2P0 + MG – NJ =

)

−

D 0 PPr

U P

0 P

+ )1(

F ( P

D P

)

−+ r )1(

U ( P

F P

)

− −

D P D P

D P F P

- 2P0 +

= -

−

U P ( U P 1 +

U P ( F P 1 +

+ +

P r

- Tại thời ñiểm thực hiện hợp ñồng: V1 = - (PU + PD) Trường hợp PU = 4.200 ñồng/kg, PD = 2.800 ñồng/kg, PF = 3.600 ñồng/kg, P0

= 3.400ñồng/kg, người nông dân sẽ mua 1,75 quyền chọn bán và người nông dân

phải trả 638,45 ñồng cho người trung gian ñể bảo vệ về giá cho 1 kg bắp lai. Người

trung gian sẽ mua 2,33 quyền chọn mua và người trung gian phải trả cho người

nông dân 707,5 ñồng cho mỗi kg bắp ñược bảo vệ về giá mua.

Và cuối cùng tổng hợp 2 bảng hợp ñồng, có thể tính ñược là người trung gian

phải trả cho người nông dân 69,05 ñồng/kg bắp cho tình huống giá nêu ở trên.

+ Bảng hợp ñồng giữa người trung gian và doanh nghiệp

Tương tự, ta cũng có thể tính ñược tổng các danh mục ñầu tư của người

trung gian và doanh nghiệp cho 1 kg bắp lai, cụ thể như sau:

(cid:3) Tổng danh mục ñầu tư của doanh nghiệp:

(cid:5) Danh mục ñầu tư ban ñầu: V0 = - 2P0 + MG - NJ (cid:5) Danh mục ñầu tư khi giá cao:V1= - PU + NFU (cid:5) Danh mục ñầu tư khi giá thấp:V2 = - PD - MFD

(cid:3) Tổng danh mục ñầu tư của người trung gian:

(cid:5) Danh mục ñầu tư ban ñầu: V0 = 2P0 –MG + NJ (cid:5) Danh mục ñầu tư khi giá cao:V1= PU - NFU (cid:5) Danh mục ñầu tư khi giá thấp:V2 = PD + MFD

Có thể thấy rằng danh mục ñầu tư của doanh nghiệp tương tự như danh

mục ñầu tư của người trung gian trong trường hợp bảng hợp ñồng giữa người nông

dân và người trung gian, còn danh mục ñầu tư của người trung gian trong trường

hợp này lại giống như của người nông dân trong trường hợp trước.

Như vậy các giá trị danh mục ñầu tư của người trung gian lúc này sẽ

giống hoàn toàn với người nông dân, còn giá trị danh mục ñầu tư của doanh nghiệp

chế biến thì lại giống với danh mục của người trung gian trong bảng hợp ñồng

trước. Theo sự tính toán ở trên ta tính ñược là số tiền mà người trung gian phải trả

cho doanh nghiệp là 69,05ñồng/kg.

Như vậy, trong trường hợp này người trung gian ở ñây chỉ ñóng vai trò

liên kết, họ không nhận ñược khoản lợi ích nào cả. Họ vừa là người nhận tiền từ

phía người công ty và lại chuyển ngay cho người nông dân.

4.4.3.2.2. ðiều kiện ñể áp dụng công cụ quyền chọn vào việc tiêu thụ nông sản

Với những nghiên cứu về mô hình quyền chọn cho thấy mô hình hợp

ñồng quyền chọn là một hình thức liên kết mới trong nông nghiệp, ñể thực hiện

ñược việc liên kết trên cần phải có những yêu cầu nhất ñịnh. Cụ thể như sau:

- Thứ nhất, khả năng nhận thức của các bên trong hợp ñồng phải ñược

ñảm bảo ở mức ñộ nhất ñịnh, ít nhất cũng phải có khả năng nhận thức việc có

ra quyết ñịnh ñể mua quyền chọn hay không.

- Thứ hai, vai trò của người trung gian phải ñược làm rõ, vì ñây là ñầu

mối tạo nên liên kết. Trước tiên cần phải xác ñịnh rõ ñối tượng ñảm trách vai

trò này là ai, các cơ sở pháp lý ñể ñảm bảo ñộ tin cậy trong liên kết của ñối

tượng với hai bên còn lại. người trung gian phải ñảm bảo ñược khả năng thực

hiện vai trò của mình ñối với hai bên. Nếu như người trung gian thất bại trong

việc thực hiện hợp ñồng thì kể như hình thức liên kết trên không hiểu quả.

- Thứ ba, việc hình thành và phát triển giao dịch nông sản qua sàn là

một nền tảng cơ sở cho việc phát triển "quyền chọn nông sản". Và cũng là nền

tảng cho việc phát triển "sàn giao dịch quyền chọn nông sản", nơi mà các bên

tham gia có thể phát hành các quyền chọn và giao dịch các loại quyền chọn

với nhau. Do ñó, việc phát triển hình thức giao dịch nông sản thông qua sàn là

cơ sở nền tảng cho việc phát triển công vụ "quyền chọn nông sản", một biểu

hiện tiêu biểu của nền nông nghiệp hiện ñại.

Việc vận dụng mô hình bài toán ñi ñến một mục ñích cuối cùng là giá

nông sản ñược bảo vệ không bị ảnh hưởng bởi những bất ổn của thị trường. Mô

hình này gợi ý một hình thức “bảo hiểm về giá nông sản” có thể ñược vận dụng bởi

các doanh nghiệp kinh doanh bảo hiểm ñể xây dựng phương thức bảo hiểm về giá

nông sản cho người nông dân.

4.4.3.2.3. ðề xuất vai trò của người trung gian

Với chức năng và danh mục ñầu tư của người trung gian, vậy thì ai sẽ

ñảm nhận vai trò của người trung gian ñể tạo ra mối liên kết hiệu quả nhất? Ở ñây

người trung gian cần phải ñảm bảo sự tin cậy và có hướng sử dụng tốt số tiền từ

việc bán quyền chọn cho hai bên. Các ñề xuất về vai trò của người trung gian:

- Thứ nhất, có thể nói ñể thực hiện chức năng liên kết hiệu quả thì vai

trò của người ñại diện cho nông dân ñược ñánh giá cao nhất. Theo kinh

nghiệm của Thái Lan, vai trò của Hợp tác xã ñóng vai trò hết sức quan trọng

trong mối gắn kết giữa người nông dân với doanh nghiệp thu mua, giữa nông

dân, doanh nghiệp thu mua với Nhà nước. Chức năng của HTX trong lúc này

sẽ liên kết tìm công ty tiêu thụ cho nông dân, là nơi mà người nông dân có thể

yên tâm trong việc giải quyết ñầu ra và cũng là nơi mà doanh nghiệp có thể

liên hệ ñể tìm nguồn cung cấp nguyên liệu.

- Thứ hai, vai trò của hiệp hội nghề nghiệp, ñặc biệt là hiệp hội lương

thực trung ương hoặc ñịa phương, ñây là cơ quan hết sức quan trọng làm cầu

nối giữa người nông dân với doanh nghiệp. Trong những năm vừa qua, các

hiệp hội lương thực từ trung ương ñến ñịa phương phần nào thể hiện ñược vai

trò liên kết của mình tuy nhiên hiệu quả còn rất hạn chế.

- Thứ ba, sàn giao dịch nông sản là một ñối tượng ñặc biệt cần ñược

quan tâm nghiên cứu. Gần ñây, việc một số sàn giao dịch nông sản ñược xây

dựng và vận hành ñược xem là những dấu hiệu mới, tiến bộ trong việc tiêu thụ

nông sản ở Việt Nam. Từ việc giao dịch nông sản thông qua sàn ñã mở ra một

hướng phát triển cho những dạng giao dịch nông sản mới như hợp ñồng kỳ

hạn, hợp ñồng tương lai hay hợp ñồng quyền chọn, quyền chọn nông sản.v.v.

- Thứ tư, các tổ chức tín dụng thể hiện ñược thế mạnh của mình trong

vai trò liên kết giữa người nông dân với doanh nghiệp. Các tổ chức tín dụng

ñóng vai trò quan trọng trong việc tài trợ vốn cho người nông dân lẫn doanh

nghiệp trong quá trình canh tác và sản xuất của mình. Và chính vì ñiều này,

các tổ chức tín dụng sẽ phát huy tốt hơn vai trò hiện tại khi thực hiện việc liên

kết tiêu thụ nông sản giữa người nông dân và doanh nghiệp tiêu thụ và cũng

không kém phần quan trọng khi mà các tổ chức tín dụng sẽ có phương án tốt

hơn trong việc sử dụng số tiền có ñược từ việc bán quyền chọn cho người

nông dân và doanh nghiệp.

Các nghiên cứu ñề xuất ñối với vấn ñề giảm rủi ro về giá ñầu ra của bắp

lai nói riêng và nông sản nói chung chỉ dừng lại ở mức ñộ nghiên cứu sơ khởi về mô

hình, nhất thiết cần phải có những nghiên cứu chi tiết và xa hơn về vấn ñề này ñể

góp phần vào việc ñưa mô hình có thể vận dụng vào thực tế giao dịch nông sản của

Việt Nam. ðặc biệt là trong giai ñoạn ñang manh nha hình thành các sàn giao dịch

nông sản ơ Việt Nam, và ñi xa hơn là "sàn giao dịch quyền chọn nông sản", một

hình thức ñiển hình của nền nông nghiệp hiện ñại.

Các ðề Xuất

4.5. 4.5.1. ðối với cơ quan quản lý Nhà nước ñịa phương

ðể thực hiện ñược giải pháp phát triển cây bắp ở ñịa phương, thực hiện tốt

chủ trương chuyển ñổi cơ cấu cây trồng, các cơ quan quản lý Nhà nước cần quan

tâm vào các vấn ñề sau:

- Huyện cần có chính sách hợp lý trong công tác ñóng mở các cống ñập

(chính yếu là cống Vàm Hồ) ñể chủ ñộng nguồn nước, tạo ñiều kiện tốt cho

người dân ñịa phương trong canh tác cây trồng. Các cơ quan ban ngành cần có

chính sách hỗ trợ ñể chính quyền ñịa phương có thể xây dựng ñược cống ñập

phía cạnh sông Ba Lai ñể ñịa phương có thể chủ ñộng cung cấp nước hay tạo

nguồn nước thông thoáng cải tạo nguồn ñất ñai ở ñây vì có như thế người dân

ñịa phương mới có thể chuyển ñổi tốt cơ cấu cây trồng tại ñịa phương.

- Theo sự khảo sát và ñánh giá của ñề tài, ngoài cây bắp lai còn có cây

mì, cây khóm, cây tre ñiền trúc là các loại cây có khả năng phát triển ở ñịa

phương. Tuy nhiên ñể phát triển ñược nó thì vấn ñề tìm ñầu ra phải ñược giải

quyết trước tiên. Chính ñiều ñó mà ñịa phương cần liện hệ tìm kiếm với thị

trường ñể ñảm bảo ñầu ra cho người nông dân yên tâm sản xuất.

- Các cơ quan quản lý Nhà nước ñịa phương cần thể hiện tốt vai trò liên

kết giữa người nông dân với doanh nghiệp thu mua, với tổ chức tín dụng và cả

với Nhà nước ñể thực hiện tốt hơn mô hình liên kết trong việc chuyển giao kỹ

thuật, hỗ trợ tín dụng, tiêu thụ nông sản cho người dân và ñặc biệt nâng cao

vai trò của tổ chức khuyến nông ở ñịa phương.

4.5.2. ðối với người nông dân

Căn cứ vào kết quả nghiên cứu cho thấy, cây bắp lai ñã và ñang tạo ra ñược

hiệu quả thật sự ñối với người dân ñịa phương. Tuy nhiên, ñể việc canh tác bắp có

hiệu quả ngoài việc ñảm bảo ñầu ra còn ñòi hỏi người nông dân phải biết áp dụng

các kỹ thuật canh tác sao cho tạo ra năng xuất cao nhất.

Người nông dân cần phải tăng cường học hỏi những tiến bộ kỹ thuật liên

quan ñến việc canh tác bắp lai. ðây là cây trồng mới dòi hỏi phải áp dụng nhiều

tiến bộ kỹ thuật liên quan. Việc tham gia các lớp tập huấn, chuyển giao công nghệ,

kỹ thuật là hết sức cần thiết cho người nông dân.

Người nông dân cần gắn kết chặt chẽ với các quan Nhà nước ñịa phương ñể

tận dụng cơ hội trong việc tiếp cận nguồn tín dụng, các tiến bộ khoa học kỹ thuật từ

nhà khoa học và cơ hội gắn kết chặt chẽ với doanh nghiệp trong việc tìm ñầu ra cho

nông sản của mình.

4.5.3. ðối với doanh nghiệp thu mua

ðể việc canh tác cây bắp ở ñịa phương pháp triển ổn ñịnh bền vững thì vai

trò của doanh nghiệp thu mua là quan trọng hơn cả. Và ñiều ñó sẽ giúp cho doanh

nghiệp thu mua có ñược vùng nguyên liệu ổn ñịnh phục vụ cho hoạt ñộng sản xuất

kinh doanh của mình.

Doanh nghiệp cần thể hiện tốt vai trò là ñối tác lý tưởng trong việc cam kết

tiêu thụ nông sản của người nông dân ñể người nông dân yên tâm sản xuất. Và khi

ấy lợi ích sẽ mang về cho cả ñôi bên.

Doanh nghiệp có thể ñóng vai trò là một nhà khoa học hoặc làm cầu nối

giữa nhà khoa học với người nông dân trong việc chuyển giao những khoa học kỹ

thuật tiến bộ trong canh tác nông nghiệp ñến người dân.

Doanh nghiệp nên ñóng vài trò là người liên kết và là người bảo lãnh cho

người nông dân trồng bắp trước các tổ chức tín dụng ñể tạo ra mối liên kết bền vững

trong quá trình sản xuất và tiêu thụ nông sản của người nông dân. 4.5.4. ðối với tổ chức tín dụng

Với tình hình hiện tại, các hộ nông dân ở ñịa phương muốn tìm phương

cách mới ñể làm ăn thì cũng rất khó, ngay cả khi phong trào nuôi bò kết hợp trồng

bắp ñang phát triển và ñược ñánh giá là rất có tiềm năng nhưng với số vốn quá ít

những hộ này không có khả năng ñầu tư ñể cải thiện ñời sống kinh tế của mình.

Các chính sách liên quan ñến tăng cường mức ñộ tiếp cận tín dụng cho người

dân là hết sức cấn thiết. Các tổ chức tín dụng cần gắn kết với cơ quan quản lý Nhà

nước ñịa phương và doanh nghiệp thu mua ñể nắm bắt nhu cầu vay vốn của người

dân. Bên cạnh ñó, sự gắn kết này cũng là cơ sở giúp cho các tổ chức tín dụng yên

tâm trong việc giải ngân vốn vay và ñảm bảo ñược khả năng thu hồi nợ của mình.

4.6. Các Giới Hạn Của ðề Tài Và Gợi Ý Nghiên Cứu Tiếp Theo 4.6.1. Các giới hạn của ñề tài

Nghiên cứu chỉ chú trọng phân tích ñối với vụ bắp vụ Hè thu nên những

ñánh giá, kết luận rút ra chỉ phù hợp cho không gian hẹp.

ðề tài ñã ñưa ra những vấn ñề nghiên cứu lớn, chính vì ñiều ñó kết quả

nghiên cứu của ñề tài chỉ dừng lại ở mô hình nghiên cứu, chưa có những giải pháp

chi tiết cho việc vận dung các mô hình lý thuyết vào thực tế, kết quả nghiên cứu còn

mang nặng tính học thuật.

ðề tài chưa quan tâm nghiên cứu về vấn ñề thông tin trong giao dịch nông

sản. Việc không có những nghiên cứu và giải pháp cho vấn ñề thông suốt về thông

tin, dự báo giá, v.v. sẽ là thiếu cơ sở vững chắc cho những nhận ñịnh và giải pháp

ñưa ra của ñề tài.

Nội dung nghiên cứu thiếu những nghiên cứu mang tính cơ bản ñể có thể

tham khảo, nên một số lý luận còn mang tính nhận ñịnh chủ quan.

4.6.2. Các gợi ý nghiên cứu tiếp theo

Từ cơ sở các nghiên cứu ñã cho thấy, nhiều nội dung của ñề tài cần có một

bước nghiên cứu mở rộng tiếp theo như sau:

- Nghiên cứu và vận dụng mô hình bài toán tối ưu hóa cho việc canh

tác bắp lai trong cả năm chứ không riêng cho vụ Hè thu như nghiên cứu của

ñề tài. Bên cạnh ñó, nghiên cứu có thể mở rộng ra qui mô là ứng dụng mô

hình bài toán tối ưu cho việc canh tác bắp lai nói chung, không riêng cho một

ñịa bàn nghiên cứu nào.

- Cần có những nghiên cứu chi tiết hơn về việc vận dụng lý thuyết trò

chơi trong việc xác ñịnh hệ số ràng buộc của hợp ñồng nói chung, ñặc biệt là

nghiên cứu phương pháp việc xác ñịnh giá trị xác suất thể hiện phản ứng của

các ñối thủ trong từng tình huống giá.

Việc ứng dụng công cụ quyền chọn trong tiêu thụ nông sản là một nghiên

cứu rộng, ñòi hỏi việc nghiên cứu phải ñược tiến hành qui mô và mang tính vĩ mô.

Các nghiên cứu của ñề tài chỉ dừng lại ở mức ñộ áp dụng lý luận chung, cần có

những nghiên cứu xa hơn về hướng vận dụng công cụ quyền chọn vào thị trường

tiêu thụ nông sản và thị trường quyền chọn nông sản.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

TIẾNG VIỆT

1. Phó ðức Anh (2008), Giải tích nhiều biến số, ðại học Thủy lợi.

2. Phạm Sỹ An (2005), “Các công cụ giảm rủi ro nông nghiệp và ñiều kiện sử dụng

trong quá trình gia nhận WTO”, Tạp chí nghiên cứu Kinh tế, 2005/số 4,trang 323.

3. Phạm Văn Biên (2003), “Tiêu thụ nông sản cho nông dân – những vấn ñề cần giải

quyết khi thực hiện Quyết ñịnh 80/TTg”, Tạp chí nông nghiệp và phát triển nông

thôn (08/2003).

4. Trần Thị Quỳnh Chi (2007), Kinh nghiệm quản lý rủi ro giá, ứng dụng cho Việt

Nam, Viện Chính sách và Chiến lược Phát triển Nông nghiệp Nông thôn – Bộ

Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn.

5. Bộ Tài Chính (2003), Thông tư số 04/2003/TT – BTC ngày 10/01/2003 hướng dẫn

một số vấn ñề về tài chính thực hiện Quyết ðịnh số 80/2002/Qð TTg ngày

24/06/2002 của Thủ Tướng Chính phủ về chính sách khuyến khích tiêu thụ nông

sản hàng hoá thông qua hợp ñồng, Hà Nội.

6. Bộ Nông Nghiệp Và Phát Triển Nông Thôn (2002), Thông tư số 77/2002/TT/BNN

hướng dẫn về mẫu hợp ñồng tiêu thụ nông sản hàng hoá thực hiện quyết ñịnh số

80/2002/Qð – TTg ngày 24/06/2002 của Thủ Tướng Chính phủ, Hà Nội.

7. Văn Cương (2006), “Hợp ñồng tiêu thụ nông sản: Cần cải thiện nhanh các ñiều

khoản ràng buộc”, Báo Kinh tế Nông thôn, 21/02/2006.

8. Chương trình Giảng dạy Kinh tế Fulbright (2006), Giới thiệu về lý thuyết trò chơi

và một số ứng dụng trong kinh tế học vi mô – Giải pháp thương lượng cần bằng

Nash. Bản dịch: Kim Chi, Hiệu ñính: Vũ Thành Tự Anh.

9. Lê Xuân ðính (2007), “Kỹ thuật bón phân cho cây bắp lai”, Tạp chí Nông nghiệp

và phát triển nông thôn Việt Nam, tháng 09 năm 2007.

10. Bùi Lê Hà, Nguyễn Văn Sơn, Ngô Thị Ngọc Huyền, Nguyễn Thị Hồng Thu

(2000), Giới thiệu về thị trường Future & Option, NXB Thống Kê.

11. Nguyễn Thị Phương Hà (2005), Giáo trình ðiều khiển tối ưu, ðại học Bách khoa

Tp. Hồ Chí Minh.

12. Trần Văn Hạo (1997), ðại số tuyến tính dùng trong kinh tế, Nhà xuất bản Khoa

Học và Kỹ Thuật.

13. ðinh Phi Hổ (2006), Kinh tế phát triển: Lý thuyết và thực tiễn, Nhà xuất bản

Thống kê, Tp. Hồ Chí Minh.

14. Nguyễn Trọng Hoài (2007), Các phương pháp phân tích, Chương Trình Giảng

Dạy Kinh Tế Fulbright.

15. Nguyễn Trọng Hoài (2003), Phân tích dữ liệu bằng phần mềm Eview, Chương

Trình Giảng Dạy Kinh Tế Fulbright.

16. Nguyễn Thị Minh Huệ (2007), Nghiên cứu tình hình sinh trưởng, phát triển và

năng suất của một số giống ngô lai trong vụ Xuân năm 2006 và 2006 tại Tuyên

Quang, Luận văn Thạc sĩ Nông học, ðại học Nông Lâm Thái Nguyên.

17. Phạm Văn Hùng (2006), Phương pháp xác ñịnh khả năng sản xuất nông nghiệp

của hộ nông dân, ðại học Nông nghiệp I, Hà Nội.

18. ðức Hưng (2009), “Tiêu thụ nông sản qua hợp ñồng ở ðức Trọng: Gỡ khó cho

nông

dân”,

Báo

ðiện

tử

Lâm

ðồng,

10/07/09.

Http://www.dalat.gov.vn/web/baolamdong/Trangch%E1%BB%A7/N%E1%BB%9

9idung/tabid/572/Add/yes/ItemID/8308/categories/36/Default.aspx

19. Trịnh Quang Khương, Phạm Sỹ Tân và Christian Witt (2008), Cải thiện năng suất

và lợi nhuận bắp lai bằng biện pháp bón phântheo ñịa ñiểm chuyên biệt và mật ñộ

cây”, Viện lúa ðồng bằng Sông Cữu Long.

20. Phong

Lan

(2009),

“Tiêu

thụ

nông

sản

qua…

tin

nhắn”,

http://vneconomy.vn/2009043007101278P0C16/tieu-thu-nong-san-qua-tin-

nhan.htm

21. Trần ðộc Lập (2003), Bài giảng lý thuyết quyền chọn, Khoa Kinh tế nông nghiệp,

Trường ðại Học Nông Lâm Tp. Hồ Chí Minh.

22. Nguyễn Duyên Linh (2007), Giáo trình Kinh tế lượng, Khoa kinh tế, Trường ðại

học Nông lâm Tp. Hồ Chí Minh.

23. ðỗ Văn Lưu (1999), Lý thuyết các ñiều kiện tối ưu, NXB Khoa Học & Kỹ Thuật.

24. Thúy Nga (2009), “Bao tiêu hàng hóa nông sản giữa nông dân và DN ðBSCL:

Vẫn phấp phỏng… bẻ kèo”, Tạp chí Kinh tế Nông thôn, tháng 03/2009.

25. Ngân Hàng Nhà Nước Việt Nam (2002), Thông tư số 05/2002/TT – NHNN về việc

hướng dẫn việc cho vay vốn ñối với người sản xuất ñối, doanh nghiệp ký hợp ñồng

tiêu thụ nông sản hàng hoá theo Quyết ðịnh số 80/2002/Qð – TTg ngày

24/06/2002 của Thủ Tướng Chính phủ, Hà Nội.

26. Nguyễn Thị Khánh Ngọc (2008), Vận dụng công cụ quyền chọn ñể kinh

doanh và phòng ngừa rủi ro trong Thị trường Chứng khoán, Luận văn Thạc

sỹ Kinh tế, Trường ðại học Kinh tế Tp. Hồ Chí Minh.

27. Nguyễn Văn Nông (2004), “Nghiệp vụ quyền lựa chọn ngoại tệ”, Tạp chí kinh tế

phát triển (03/2004), trang 52.

28. ðan Quỳnh – Uy Linh (2004), “Khi nông dân mua sự “an tâm””, Website:

http://www.vneconomy.com.vn, 08/04/2004.

29. Ramu Ramanathan (2002), Nhập Môn Kinh Tế Lượng, NXB Harcourt, (Bản dịch

tiếng Việt của Chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright).

30. Ramu Ramanathan (2002), Ôn lại Xác xuất và Thống kê, NXB Harcourt, (Bản

dịch tiếng Việt của Chương trình giảng dạy kinh tế Fulbright).

31. Trần Sinh, Phan Thị Lệ Hoa, Trần ðức Luân (2003), Các yếu tố ảnh hưởng ñến

sản lượng bắp lai nông hộ tại xã lộ 25, huyện Thống Nhất, tỉnh ðồng Nai, Chương

trình giảng dạy Kinh tế Fulbight.

32. Trần Thị Dạ Thảo (2000), Ảnh hưởng của các mức phân ñạm ñến sinh trưởng,

năng suất của bắp lai trên ñất xám Thủ ðức vụ thu năm 1999, Khoa Nông học,

Trường ðại học Nông lâm Tp. Hồ Chí Minh.

33. Vương Hồng Sơn (2007), Nghiên cứu ñặc ñiểm sinh trưởng, phát triển và năng

suất của một số giống ngô lai vụ hè thu năm 2007 trên ñất ñỏ Trung tâm Hưng

Lộc - ðồng Nai, ñề tài tốt nghiệp kỹ sư nông học, Khoa Nông học, trường ðại học

Nông Lâm Thành phố Hồ Chí Minh

34. Vũ ðình Thắng (2005), Giáo trình kinh tế nông nghiệp, Trường ðại học Nông

nghiệp I, Hà Nội.

35. Thủ Tướng Chính phủ (2002), Quyết ñịnh số 80/2002/Qð – TTg ngày 24/06/2002

về chính sách khuyến khích tiêu thụ nông sản hàng hoá thông qua hợp ñồng, Hà

Nội.

36. Nguyễn Khắc Thuận (2002), Lý thuyết trò chơi và ứng dụng trong kinh tế kinh

doanh, NXB Khoa Học và Kỹ Thuật.

37. ðỗ Anh Thư (2004), Áp dụng phương pháp ñiều tra thống kê trong việc xác ñịnh

nhu cầu dùng tin của bạn ñọc tại các thư viện, ðại học Quốc tế RIMIT.

38. Bảo Trung (2006), “ðẩy mạnh tiêu thụ nông sản thông qua hợp ñồng”, Báo cáo

Hội thảo “ðẩy mạnh tiêu thụ nông sản theo ký kết hợp ñồng giữa doanh nghiệp

với nông dân – mô hình Hợp tác xã, tổ kinh tế hợp tác", Trung tâm Thông tin và

Thống kê của Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn.

39. Nguyễn Hồng Trường (2003), “Liên kết ngành ñể nâng cao năng lực cạnh tranh”,

Thời báo Kinh tế Sài Gòn (09/10/2003), trang 19.

40. Phạm Quốc Việt (2004), “Giải pháp về nợ tồn ñọng của nhà sản xuất trong việc

thực hiện quyết ñịnh 80/TTg về tiêu thụ nông sản hàng hóa thông qua hợp ñồng”,

Tạp chí nông nghiệp và phát triển nông thôn (03/2004), trang 289.

41. Nguyễn Lê Tường Vy (2007), Sử dụng hợp ñồng tương lai và quyền chọn ñể

phòng ngừa rủi ro biến ñộng giá nguyên liệu cà phê tại Công ty Cà phê Trung

Nguyên, Luận văn Thạc sỹ Kinh tế, Trường ðại học Kinh tế Tp. Hồ Chí Minh.

TIẾNG ANH

1. Agricultural Advisory Committee, Commodity Futures Trading Commission

(2008), History and Current Policy on Agricultural Swaps and Agricultural Trade Options.

2. David L.Debertin (1992), Agricultural pruduction economic – second edition,

University of Kentucky.

3. Darren L. Frechette, (2003), “The Potential Value of Agricultural Trade Options”,

Agricultural and Resource Economics Review 32/2 (October 2003): 232 – 243.

MỘT SỐ HÌNH ẢNH VỀ BẮP LAI

Hình 1: Bác Nông dân ñang bón phân cho bắp

Hình 2: Tác giả và cánh ñồng bắp

Hình 3: Tác giả và bác nông dân ñang khảo sát ruộng bắp

Hình 4: Anh nông dân ñang phơi bắp trên ruộng

Hình 5: Tác giả tại ruộng bắp khảo sát

Hình 6: Tác giả trên ñường ñi khảo sát và ñiều tra

PHỤ LỤC

PHỤ LỤC 1: CÁC NỘI DUNG TỔNG QUAN 1.1. TỔNG QUAN VỀ ðIỀU KIỆN TỰ NHIÊN, KINH TẾ XÃ HỘI CỦA

HUYỆN BA TRI

1.1.1. Tổng quan về ñiều kiện tự nhiên

1.1.1.1. Vị trí ñịa lý

Nằm ở phía ñông cù lao Bảo, phía bắc Ba Tri giáp với huyện Bình ðại, có

chung ranh giới con sông Ba Lai, phía nam giáp huyện Thạnh Phú, có chung ranh giới

con sông Hàm Luông, phía ñông giáp biển (với chiều dài bờ biển gần 10 km), phía tây

giáp huyện Giồng Trôm.

Vốn do phù sa của hai con sông Ba Lai và Hàm Luông bồi tụ nên, lại nằm sát

biển, ñất ñai Ba Tri gồm những ñồng ruộng, xen kẽ những con giồng.

Do vị trí thuận lợi, nằm giữa hai cửa sông lớn, ñất ñai cao ráo, cho nên Ba Tri

là một trong những ñiểm ñịnh cư sớm nhất của những lưu dân người Việt ở Bến Tre.

Những tài liệu thu thập ñược qua những chuyến khảo sát gia phả của một số dòng họ

trong vùng, kết hợp với những thư tịch cổ, cho thấy rằng từ ñầu thế kỷ XVIII, ñã có

nhiều người miền Trung ñến ñây ñịnh cư, làm nghề biển và khai phá ñất ñai. Theo sử

sách triều Nguyễn, vào năm 1742, dân cư ở ñây cũng còn rất thưa thớt. Thái Hữu Xưa,

người phủ Tư Nghĩa (thuộc tỉnh Quảng Ngãi ngày nay) vào ñây làm ăn và ñược cử làm

cai trại ñầu tiên của Ba Tri. Năm 1759, Thái Hữu Xưa xin lập làng, ñặt tên là Bình

ðông.

Là huyện ven biển có cửa sông lớn Hàm Luông, Ba Tri có mối quan hệ giao

lưu buôn bán với bên ngoài khá sớm. Chính ñó cũng là ñiều kiện ñể con người ở ñây

có thể tiếp nhận những kinh nghiệm sản xuất, tổ chức ñời sống cùng những phong trào

chính trị, văn hóa từ những nơi khác ñưa lại. Cho nên không phải ngẫu nhiên mà hơn

một trăm năm trước, Nguyễn ðình Chiểu ñã chọn nơi này ñể “tị ñịa”, dạy học, bốc

thuốc chữa bệnh cho dân, sáng tác văn thơ kháng Pháp và làm ñiểm hẹn gặp gỡ của

những bạn bè yêu nước trong ñiều kiện ñôi mắt bị mù lòa.

Là một huyện ven biển, ñất ñai Ba Tri chủ yếu là ruộng và giồng, không có

vườn tược trù phú như các huyện phía tây. Ngoài nghề trồng lúa và nghề làm giồng,

làm muối, ñánh bắt hải sản, nhân dân ở ñây, trước năm 1945, còn có nghề ươm tơ, dệt

lụa. Lụa Ba Tri ñã từng nổi tiếng trên thị trường Nam Kỳ. Do chiến tranh, nghề này ñã

bị mai một dần và cho ñến nay chưa ñủ ñiều kiện ñể phục hồi. 1.1.1.2. ðịa hình

Huyện Ba Tri có ñịa hình tương ñối bằng phẳng, ñộ dốc cao dần theo hướng từ

ðông sang Tây, song sự biến ñộng ñó là không nhiều.

Bên cạnh ñó huyện có một phần diện tích ngoài vùng bao ñê chống lũ nên vào

mùa nước nổi vùng này thường bị ngập úng. 1.1.1.3. Khí hậu – thời tiết

Huyện Ba Tri có khí hậu ñặc trưng của vùng ðồng bằng Sông Cữu Long.

Vùng nóng ẩm, mưa nhiều ñặc trưng của vùng khí hậu nhiệt ñới gió mùa.

-

Nhiệt ñộ: Nhiệt ñộ trong năm của vùng khá cao, nhiệt ñộ trung bình trong năm của vùng khoảng 27,50C. Tháng có nhiệt ñộ cao nhất thường là vào cuối tháng 3 ñầu tháng 4, nhiệt ñộ trung bình thời ñoạn này khoảng từ 36 ñến 370C. Tháng có nhiệt ñộ thấp nhất trong năm là tháng 12, vào khoảng 210C.

-

Ẩm ñộ:

• Ẩm ñộ trung bình vào khoảng 79,5%.

• Ẩm ñộ cao nhất là 85%.

• Ẩm ñộ thấp nhất 76%.

Lượng mưa: Lượng mưa trung bình hàng năm là 1520 mm. Số ngày mưa trung

-

bình trong năm giao ñộng từ 85 – 110 ngày. Lượng mưa tập trung nhiều từ

tháng 6 ñến giữa tháng 8.

Ánh sáng: Số giờ nắng ở ñây khá cao, số giờ nắng trung bình trong năm giao

-

ñộng từ 2.845 ñến 2.950 giờ. Số giờ nắng trung bình trong tháng là 240 giờ.

Chế ñộ gió: Chế ñộ gió ở khu vực có ñặc trưng chia làm hai hướng chính: Gió

-

ðông bắc: từ tháng 11 ñến tháng 3 của năm sau, gió này trùng khớp với mùa

khô và có ñặc trưng là lạnh khô; Gió Tây nam: từ tháng 4 ñến tháng 10 của năm,

gió này trùng khớp với mùa mưa và có ñặc trưng là nóng ẩm.

1.1.1.4. Nguồn nước và chế ñộ thuỷ văn

Nguồn nước chính phục vụ cho sản xuất và sinh hoạt ñược cung cấp từ hệ

thống kênh nội ñồng. Song, hệ thống kênh rạch này tương ñối nhỏ, ít thông thoáng,

việc bao ñê ngăn mặn ñã làm cho nguồn nước không ñược thay thế thường xuyên. Và

cũng chính từ việc bao ñê này mà chế ñộ thuỷ văn không có sự biến ñộng lớn trong

năm, mực nước luôn giữ ở mức bình ổn.

1.1.2. Tổng quan về tình hình văn hóa – xã hội 1.1.2.1. Y tế - dân số, gia ñình và trẻ em

a) Y tế:

Công tác phòng chống dịch bệnh luôn ñược quan tâm nhằm hạn chế tối ña dịch

bệnh sốt rét và sốt xuất huyết, trong năm ñã xảy ra 4 ca sốt rét (tăng 4 cas so cùng kỳ),

379 ca sốt xuất huyết (giảm 223 ca so cùng kỳ); dịch cúm A H5N1 không xảy ra; xây

dựng mới 6/5 xã ñạt chuẩn quốc gia về y tế, nâng lên toàn huyện có 20 xã ñạt chuẩn;

công nhận 30/30 ấp văn hóa sức khỏe, nâng tổng số lên 60 ấp văn hoá sức khỏe và 1

cộng ñồng an toàn.

Công tác kiểm tra vệ sinh an toàn thực phẩm ñược tiến hành thường xuyên,

ñoàn liên ngành huyện kiểm tra 221 cơ sở, phát hiện và xử lý vi phạm 38 cơ sở; trạm Y

tế xã thực hiện 2.411 cơ sở, trong ñó chỉ có 1.429/2.411 cơ sở ñạt tiêu chuẩn, chiếm

59,3%; tổ chức mít tinh tháng hành ñộng vệ sinh an toàn thực phẩm; quan tâm chăm

sóc sức khỏe sinh sản cho bà mẹ và công tác khám chữa chữa bệnh cho nhân dân tại

các trạm y tế; thực hiện khám về nguồn miễn phí ở 13 xã, cho 7.672 lượt người và tặng

quà, kinh phí trên 358 triệu ñồng do các tổ chức, cá nhân trong ngoài tỉnh tài trợ. ðồng

thời ñược Hội bảo trợ bệnh nhân nghèo và người tàn tật tỉnh Bến Tre khám mổ mắt

miễn phí cho 186 bệnh nhân, kinh phí trên 108 triệu ñồng, do Hội từ thiện học viện

Quốc tế Hoa kỳ tài trợ.

b) Dân số, gia ñình và trẻ em:

Thực hiện công tác truyền thông pháp lệnh dân số dưới nhiều hình thức, quan

tâm chãm sóc sức khỏe sinh sản, công tác kế hoạch hóa gia ðình, bình ñẳng giới và

phòng chống xâm hại tình dục trẻ em. Mở 4 lớp tập huấn nâng cao nghiệp vụ cho ñội

ngũ cộng tác viên dân số, có 298/305 người dự, do dự án UNFPA chu kỳ 7 tài trợ.

Trong năm có 2.450 trẻ sinh ra sống, số sinh con thứ 3 là 164, giảm 0,43% so

cùng kỳ, ñạt tỷ lệ phát triển dân số tự nhiên 0,89%. Tỷ lệ trẻ em dưới 5 tuổi bị suy dinh

dưỡng còn 16,38%, giảm 1,08% so cùng kỳ.

1.1.2.2. Lao ñộng việc làm và chính sách xã hội: Bảng 1.1. Bảng tổng hợp về tình hình lao ñộng của huyện Ba Tri

STT

Khoản mục

ðVT

1 2 3 4 5 6 7

Số người trong ñộ tuổi lao ñộng Người Số lao ñộng ñược tạo việc làm trong năm Người Số hộ ñược vay vốn tạo việc làm Xuất khẩu lao ñộng trong năm Số lao ñộng ñược ñào tạo trong năm Tỷ lệ lao ñộng ñã qua ñào tạo Thời gian sử dụng lao ñộng ở nông thôn

Hộ Người Người % %

Số lượng thực hiện năm 2009 118.825 5.483 503 152 1.400 37 89

Nguồn: Báo cáo tình hình Kinh tế - Xã hôi huyện Ba Tri năm 2009.

Triển khai chương trình xóa ñói giảm nghèo của Huyện ủy. Tổng kết công tác

bình nghị hộ nghèo năm 2009. Kết quả hộ nghèo nhóm 1 (mức thu nhập dưới 200.000

ñồng/người/tháng có 3.235 hộ, chiếm 6,86% tổng số hộ toàn huyện; cấp 26.844 thẻ bảo

hiểm y tế hộ nghèo cho các xã - thị trấn; ñào tạo nghề cho 2.412 học viên, giới thiệu

việc làm cho 1.884 lao ñộng (có 1.036 lao ñộng nữ); xuất khẩu lao ñộng ñăng ký 382

lao ñộng, trúng tuyển 152 lao ñộng (ñã ñi 96 lao ñộng), ñạt 101,3% kế hoạch, tăng

126,87% so cùng kỳ; giải ngân vốn vay qũy quốc gia hỗ trợ việc làm 23 dự án, số tiền

2,868 tỷ ñồng, giải quyết việc làm cho 503 lao ñộng. Như vậy, trong năm ñã giải quyết

việc làm cho 5.483/5.400 lao ñộng, ñạt 101,5% KH.

Công tác ñền ơn ñáp nghĩa ñược huyện quan tâm, cải táng 7 hài cốt liệt sĩ về

nghĩa trang huyện; tổ chức thăm và hỗ trợ 30,1 triệu ñồng cho 23 hộ nhà sập, 93 hộ nhà

tốc mái nặng trong cơn lốc xoáy ngày 14/08/2008 ở Thị trấn và An ðức (thiệt hại

chung khoảng 900 triệu ñồng). Bàn giao 43 nhà tình nghĩa, ñạt 162,5% kế hoạch, kinh

phí 874 triệu ñồng và 186 nhà tình thương, ñạt 155% kế hoạch, kinh phí 1,73 tỷ ñồng.

Nhân dịp tết Nguyên ñán, tổ chức thăm viếng tặng quà cho gia ñình chính sách,

mẹ Việt Nam anh hùng, thương bệnh binh, gia ñình liệt sĩ, người có công cách mạng,

với 5.449 suất, trị giá trên 700 triệu ñồng. Ngoài ra, ñã giải quyết cho 2.236 học sinh –

sinh viên là con em hộ nghèo và có hoàn cảnh khó khăn ñược vay vốn học tập, số tiền

10,493 tỷ ñồng.

1.1.2.3. Tình hình giáo dục:

Bảng 1.2. Tổng hợp tình hình học sinh của huyện Ba Tri năm 2009

Khoản mục

ðVT

STT

- Nhà trẻ - Mẫu Giáo - Tiểu học - Trung học cơ sở

1 Tổng số học sinh 1.1 1.2 1.2 1.4 2 Tỷ lệ trẻ em ñi học mẫu giáo 3 Tỷ lệ học sinh ñi học ñúng tuổi 3.1 3.2 3.3

- Mẫu giáo - Tiểu học - THCS

Cháu Cháu Cháu Học sinh Học sinh % % % %

Số lượng (năm 2009) 37.039,0 654,0 5.673,0 16.924,0 13.788,0 60,3 87,0 89,0 85,0

Nguồn: Báo cáo tình hình Kinh tế - Xã hôi huyện Ba Tri, năm 2009

Tổng kết năm học 2008 – 2009, với 73 ñiểm trường. Gồm 1 mầm non, 23 mẫu

giáo với 654 cháu nhà trẻ, 5.673 cháu mẫu giáo; 28 trường Tiểu học với 16.932 học

sinh; trung học cơ sở có 21 trường với 14.204 học sinh; Trung học phổ thông có 5

trường với 1.722 học sinh.

Tổ chức thi tốt nghiệp trung học phổ thông. Kết quả: hệ công lập: ñậu

1.148/1.302 em dự thi, ñạt 88,17%; hệ ngoài công lập: 221/ 420 em dự thi, ñạt 52,61%.

Xét công nhận hết cấp tiểu học là 3.565/3.586 em, ñạt 99,4% và Trung học cơ sở là:

3.018/3.226 em, ñạt 93,55%. Trong năm học có 8 em học sinh Tiểu học bỏ học, giảm

0,16% so năm trước và Trung học cơ sở có 416 em bỏ học, giảm 0,56% so năm trước.

Tổ chức khai giảng năm học mới (2008 – 2009) với 73 ñiểm trường. Kết quả:

huy ñộng học sinh ra lớp các cấp học như sau: nhà trẻ 266 cháu, ñạt 3,4% trẻ trong ñộ

tuổi; mẫu giáo 6.163 cháu, ñạt 66,6% trẻ trong ñộ tuổi; tiểu học 16.341 học sinh (tuyển

hết học sinh tốt nghiệp tiểu học trong ñộ tuổi), trung học cơ sở 13.447 em, (Tuy nhiên,

vẫn còn 372 học sinh bỏ học, trong ñó: THCS 355, tiểu học 17). Nhìn chung tình hình

trường lớp ổn ñịnh, cơ sở vật chất ñảm bảo, cán bộ quản lý và giáo viên ñáp ứng ñược

nhu cầu giảng dạy.

Tiếp tục thực hiện chương trình kiên cố hoá trường lớp, ñã nghiệm thu và ñưa

vào sử dụng 58/60 công trình, 281/310 phòng học, ñang thi công 2 công trình với 29

phòng học.

1.1.2.4. ðầu tư xây dựng kết cấu hạ tầng:

Trong năm 2009 huyện ñã tập trung mọi nguồn lực ñể ñầu tư xây dựng kết cấu

hạ tầng phục vụ cho phát triển kinh tế - xã hội. Tổng vốn ñầu tư toàn xã hội khoảng

379,72 tỷ ñồng, ñạt 93,64% KH, tăng 13,35% so cùng kỳ.

Các công trình xây dựng cơ bản tập trung ñược bố trí vốn 6,5 tỷ ñồng (có danh

mục kèm theo). ðã thực hiện ñược 6,5 tỷ ñồng, ñạt 100% KH.

− Giao thông: Hoàn thành ñưa vào sử dụng tuyến ñường Tân Mỹ - Châu

Bình, mở rộng lề ñường Thị Trấn - Tân Xuân; tiếp tục thi công ñường Mỹ Chánh

– Tân Hưng, ñường Tân Xuân – An Thủy, ñường tránh Thị Trấn – An ðức - An

Bình Tây, ñường Trường ðảng – Cồn Hố. Ngoài ra ñã thi công 14 tuyến ñường

liên ấp, dài trên 16,7 km, kinh phí 2,639 tỷ ñồng (nhân dân ñóng góp: 1,141 tỷ

ñồng, xã 1,498 tỷ ñồng).

Lắp ñèn tín hiệu giao thông ngã 4 sân vận ñộng huyện; ñi vào hoạt ñộng

trạm xe Buýt Tiệm Tôm – Thị xã, ñược nhân dân ñồng tình cao; khánh thành ñưa

vào sử dụng 32 cầu nông thôn bằng bê tông cốt thép, duy tu dậm vá các tuyến

ñường liên xã dài 17 km, sửa chữa thay ván cầu sắt Vĩnh Hoà, cầu Hỏa Tiển Mỹ

Hòa, cầu lớn Phú Ngãi,…tổng kinh phí 3,186 tỷ ñồng. Nguồn vốn từ các nhà tài

trợ và nhân dân ñóng góp. ðã phục vụ tốt hơn cho nhu cầu ñi lại trong nhân dân,

nhất là các em học sinh ñi học ở vùng sâu vùng xa.

− Thủy lợi: nạo vét thủy lợi nội ñồng ở 23 xã, với tổng chiều dài 63,8 km, khối lượng 200.604 m3, ñạt 112%KH, kinh phí 1,326 tỷ ñồng; ñưa vào sử dụng

cống rạch lá xã An Hòa Tây, cống lộ quẹo xã Bảo Thuận, qua ñó phục vụ tốt hơn

cho nhu cầu sản xuất và sinh hoạt của nhân dân; hoàn thành công tác thu hồi ñất

dự án ñê biển, giải ngân bồi thuờng thiệt hại ñợt I cho nhân dân 2 xã Tân Xuân và

Bảo Thạnh, số tiền 7,8 tỷ ñồng; cắm mốc tuyến kênh cặp tỉnh lộ 885 ñoạn An

Bình Tây – An Ngãi Trung; nạo vét tuyến kênh liên xã Vĩnh Hòa - Vĩnh An - Tân

Thủy- An Hòa Tây.

− ðiện: Tiếp tục cải tạo và nâng cấp lưới ñiện hạ thế các xã – thị trấn. ðến

nay toàn huyện có 43.492 hộ sử dụng ñiện, ñạt 96,38% tổng số hộ toàn huyện.

Ngoài ra, huyện ñược Viện hàn lâm khoa học Tiệp Khắc tài trợ cho ấp An Bình xã

An Hiệp trạm ñiện năng lượng mặt trời, công suất 2.200W, kinh phí 400 triệu

ñồng.

− Nước sạch nông thôn: Tổ chức ñiều tra lắp ñồng hồ nước máy cho các

hộ có nhu cầu. ðến nay toàn huyện có 13.530 hộ sử dụng nước máy, ñạt 33% tổng

số hộ toàn huyện. Phối hợp với Trung tâm nước sinh hoạt và vệ sinh môi trường

tỉnh giải phóng mặt bằng xây dựng nhà máy nước phục vụ cho nhân dân 2 xã An

Ngãi Trung và An Phú Trung, ñang hoàn chỉnh hồ sơ chọn thầu thi công.

1.1.2.5. Tình hình sản xuất nông nghiệp của huyện Ba Tri

a) Trồng trọt:

− Cây lúa: Tổng diện tích gieo trồng 3 vụ: 38.250ha , ñạt 102,53% kế hoạch,

tăng 2,48% so cùng kỳ (tương ñương tăng 925ha); sản lượng 182.426 tấn, ñạt

114,02% kế hoạch, tăng 17,37% so cùng kỳ.

Vụ mùa 2008-2009, thu hoạch ñược 300/14.533 ha. Trồng các loại giống như

OC 10, OM 4900, OM 6073,…bệnh ñạo ôn, sâu cuốn lá gây hại nhưng mức

ñộ nhẹ, bệnh vàng lùn và lùn xoắn lá gây hại 1 ha ở xã An Ngãi Tây và An

Hiệp.

− Cây màu, cây thực phẩm: diện tích 1.755,58ha, ñạt 117%KH, tăng 17,34%

so cùng kỳ. Trồng tập trung ở các xã như: An Thủy, Tân Thủy, An Hòa

Tây,… Tuy nhiên do mưu lớn kéo dài, làm ngập úng khoảng 86 ha hoa màu,

ước thiệt hại 1,4 tỷ ñồng. Sản lượng 22.448 tấn.

− Cây mía: diện tích 488,23 ha, ñạt 81% kế hoạch, giảm 18,36% so cùng kỳ.

Diện tích mía giảm chủ yếu ở xã Tân Mỹ, do bà con chuyển sang trồng lúa.

Sản lượng 31.670 tấn, ñạt 63% KH, giảm 8,68% so cùng kỳ.

− Cây dừa: thực hiện dự án 5.000 ha dừa của tỉnh, trong năm 2009 ñã trồng

ñược 30 ha ở 2 xã An Ngãi Tây và An Hiệp, 45 ha dừa trồng xen cây Cacao,

trồng thử nghiệm 2,5 ha dừa Dứa xã Tân Mỹ,….Nâng tổng diện tích dừa

1.435,16ha, ñạt 136,68% KH, tăng 40,39% so cùng kỳ. Diện tích cho trái

982,86 ha. Sản lượng 6,36 triệu quả.

− Cây ăn quả: diện tích 464,17ha, ñạt 97%KH, bằng 100% so cùng kỳ. Sản

lượng: 4.185 tấn, ñạt 74%KH, bằng 89,69% so cùng kỳ. Trồng chủ yếu các

loại cây như: chuối, xoài, cam, bưởi,…

b) Chăn nuôi:

Tổng ñàn trâu 1.201 con, ñàn bò sau sụt giá từng bước ñã tăng lên, ñến nay

toàn huyện có 69.805 con; ñàn heo, tuy dịch bệnh tai xanh ñã diễn ra ở các tỉnh lân cận,

nhưng với công tác phòng ngừa kịp thời, huyện giữ vững ñàn heo là 14.548 con; ñàn

gia cầm, trong năm tuy huyện ñã tập trung công tác tiêm phòng tiêu ñộc, nhưng dịch

cúm vẫn xảy ra trên ñịa bàn 7 xã: An Bình Tây, An Hiệp, Mỹ Chánh, Vĩnh Hòa, Phú

Ngãi, Phước Tuy và Bảo Thạnh, làm thiệt hại 7.728 con gà vịt các loại. Huyện ñã

khống chế ñược dịch bệnh. Hoàn thành công tác tiêm phòng bệnh long mồm – lở móng

trên ñàn gia súc và tiêm phòng bổ sung dịch bệnh trên ñàn gia cầm ñợt II/2009.

c) Thủy sản:

− Nuôi trồng thủy sản: Tổng diện tích nuôi: 4.994 ha. Cụ thể như sau:

(cid:5) Diện tích nuôi nước mặn - lợ: 4.393 ha, trong ñó: Diện tích nuôi tôm sú

3.413 ha (Có 1.095 ha nuôi tôm thâm canh). Trong 1095 ha nuôi thâm

canh, có 76 ha tôm thẻ chân trắng ở các xã Tân Xuân, Bảo Thạnh, Bảo

Thuận; Diện tích nuôi nghêu – sò: 980 ha.

(cid:5) Diện tích nuôi cá nước ngọt: 601 ha.

Nhìn chung, tình hình nuôi thủy sản năm nay không thuận lợi so năm

2007, do ñiều kiện khí hậu, thời tiết thay ñổi, …làm thiệt hại 45 ha diện tích

nuôi tôm do bị bệnh ñốm trắng; bên cạnh ñó, ñã xãy ra hiện tượng nghêu

chết khoảng 15-20% ha diện tích, làm tổng sản lượng nuôi chỉ ñạt 10.534

tấn, ñạt 79,2%KH, giảm 13,06% so cùng kỳ.

− Khai thác thủy sản: toàn huyện có 1.609 tàu, ñạt 116,17%KH (tăng 248 tàu),

trong ñó có 757 tàu ñánh bắt xa bờ (tăng 221 tàu). Do ñầu năm giá dầu máy

tăng cao, làm cho hoạt ñộng khai thác không có lời, nên một số hộ không ra

khơi. Tổng sản lượng khai thác: 40.088 tấn, ñạt 103%KH, tăng 7,04% so cùng

kỳ.

Thực hiện Quyết ñịnh 289 của Chính phủ, về việc hỗ trợ dầu cho bà con ngư

dân có tàu khai thác thủy sản, ñã nhận 1.420 hồ sơ, thẩm ñịnh và giải ngân cho

885 trường hợp, số tiền 25,083 tỷ ñồng.

d) Lâm nghiệp:

Thực hiện kế hoạch trồng cây phân tán năm 2009, ñã tổ chức trồng ñược

60.000 cây các loại trên tuyến ñê quốc phòng, ñê ven sông Hàm Luông và Khu 2 sân

chim Vàm Hồ. Tổ chức kiểm tra công tác phòng chống cháy rừng ở các xã Bảo Thạnh,

Bảo Thuận, Tân Thủy, An Thủy và Tân Mỹ. Diễn tập phòng cháy chữa cháy rừng xã

Tân Mỹ.

e) Diêm nghiệp (làm muối):

Tổng diện tích: 743 ha. Sản lượng 37.150 tấn. Giá muối tăng cao trong năm

2009 tạo ñiều kiện cho nhân dân ñầu tư sản xuất.

f) Công nghiệp – tiểu thủ công nghiệp:

Tổng giá trị sản xuất công nghiệp – tiểu thủ công nghiệp ñạt khoảng 424,86 tỷ

ñồng. Một số sản phẩm chủ yếu như: thủy sản năm chế biến tăng 31,17% so với

cùng kỳ; ñan ñát tăng 5,46%; nước ñá tăng 4,41%; ñiện thương phẩm tăng 7,77%;

muối thô tăng 27,21%,…

Trong năm ñã công nhận một làng nghề sản xuất muối xã Bảo Thạnh, nâng

tổng số toàn huyện ñược công nhận là 5 làng nghề. Phối hợp Trung tâm khuyến

công tỉnh mở 3 lớp dạy nghề cho 150 học viên ở 3 xã: Tân Xuân, An Ngãi Trung,

Tân Hưng; hoàn thành 2 dự án khuyến công hỗ trợ sản xuất cho 2 ñơn vị: Công ty

rượu Phú Lễ và cơ sở sản xuất cá khô Thúy Phượng xã An Thủy; hỗ trợ vốn cho 3

cơ sở sản xuất hàng thủ công mỹ nghệ, ñã sản xuất trên 25.000 sản phẩm và phát

triển mặt hàng mới từ nhựa trên 15.000 sản phẩm.

g) Thương mại - dịch vụ:

Tổng mức luân chuyển hàng hoá và dịch vụ là 328,73 tỷ ñồng, ñạt 101,15% kế

hoạch, tăng 18,41% so cùng kỳ. Tuy nhiên, giá cả hàng hoá tăng cao, nhất là vật

liệu xây dựng, vật tư nông nghiệp và một số mặt hàng khác, ñặc biệt là sự biến

ñộng về giá lúa,v.v. ñã ảnh hưởng lớn ñến sản xuất và ñời sống nhân dân. Trong

năm huyện ñã phối hợp với ñoàn công tác liên ngành tỉnh kiểm tra các cơ sở sản

xuất kinh doanh, nhằm chống việc kinh doanh mua bán hàng giả, hàng kém phẩm

chất, hàng nhập lậu, tăng cường công tác quản lý thị trường, nhất là trong dịp tết.

Khảo sát quy hoạch xây dựng chợ An Ngãi Trung, Vĩnh Hòa, Mỹ Chánh, Tân

Mỹ, chợ Tân Bình xã Tân Thủy; triển khai xây dựng chợ Thạnh Thọ xã Bảo Thạnh

và chợ An Phú Trung; công nhận 5 chợ văn hoá: An Bình Tây, Mỹ Nhơn, Mỹ Hòa,

Phú Lễ và Tân Xuân.

Cấp mới 395 giấy ñăng ký kinh doanh, vốn 101,25 tỷ ñồng, thu hút 736 lao

ñộng tham gia. Nâng tổng số hộ ñăng ký kinh doanh ñến nay là 3.110 hộ, vốn trên

323,7 tỷ ñồng, thu hút 9.359 lao ñộng. Bưu chính viễn thông, tiếp tục phát triển,

ñáp ứng tốt nhu cầu thông tin liên lạc.

1.2. TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH CANH TÁC BẮP LAI

1.2.1. Tình canh tác bắp trên thế giới

Bắp là một loại ngũ cốc quan trọng trên thế giới, ñứng thứ ba sau lúa mì và lúa

gạo. Sản lượng sản xuất bắp ở thế giới trung bình hằng năm từ 696,2 ñến 723,3 triệu

tấn (năm 2005-2007). Trong ñó nước Mỹ sản xuất 40,62% tổng sản lượng bắp và

59,38% do các nước khác sản xuất. Nhu cầu tiêu thụ nội ñịa bắp trên thế giới rất lớn,

trung bình hằng năm từ 702,5 ñến 768,8 triệu tấn. Trong ñó nước Mỹ tiêu thụ 33,52

% tổng sản lượng ngô tiêu thụ và các nước khác chiếm 66,48%.

Sản lượng bắp xuất khẩu trên thế giới trung bình hằng năm từ 82,6 ñến 86,7

triệu tấn. Trong ñó, Mỹ xuất khẩu 64,41 % tổng sản lượng và các nước khác chiếm

35,59 %. Sản lượng bắp trên thế giới năm 2007 tăng gắp ñôi so với 30 năm trước ñây

(sản lượng khoảng 349 triệu tấn vào năm 1977).

Bảng 1.3. Sản lượng ngô sản xuất trên thế giới năm 2005 - 2007 (ÐVT: triệu tấn)

STT

Sản lượng

Sản xuất

Các nước khác

1 - Mỹ - 2 Tiêu thụ nội ñịa - Mỹ - 3 Xuất khẩu - Mỹ -

Các nước khác

Năm 2005/2006 2006/2007 2007/2008 702,2 267,6 434,6 722,8 235,6 487,2 84,7 53,0 31,7

771,5 331,6 439,9 768,8 267,7 501,1 86,7 54,5 32,2

696,2 282,3 413,9 702,5 232,1 470,5 82,6 56,1 26,5

Trung bình 723,3 293,8 429,5 731,4 245,1 486,3 84,7 54,5 30,1

Nguồn: Wesite Sở KH và CN tỉnh An Giang (www.sokhoahoccn.angiang.gov.vn)

1.2.2. Tình canh tác bắp lai trong nước

Hiện nay, ở Việt Nam cây bắp ñã trở thành cây lương thực ñứng thứ hai sau lúa.

Trong những năm gần ñây cây bắp ñược xem là một cây trồng ưu tiên trong chương

trình sản xuất lương thực thực phẩm. Diện tích, năng suất, sản lượng tăng lên ñáng kể

qua các năm.

Bảng 1.4: Tình hình sản xuất bắp lai của các vùng trọng ñiểm năm 2007

STT

Khu vực

ðồng Bằng Sông Hồng ðông Bắc Tây Bắc Bắc Trung Bộ Duyên Hải Nam Trung bộ Tây Nguyên ðông Nam Bộ ðồng Bằng Sông Cữu Long

1 2 3 4 5 6 7 8

Diện tích (1000 ha) 84,7 236,0 172,0 137,3 42,1 233,4 126,1 36,3 1.067,9

Năng suất (ta/ha) 41,7 31,5 31,5 36,0 40,2 44,0 45,7 55,7 326,3

Sản lượng (1000 tấn) 352,8 744,1 541,3 494,8 196,3 1026,6 576,4 202,2 4.134,5

Tổng

Nguồn: Niên giám thống kê 2007, NXB Thống Kê Hà Nội

Theo bảng trên, vùng trọng ñiểm của trồng bắp là vùng ðông Bắc và Tây

Nguyên. Vùng ðông Bắc tuy có diện tích trồng nhiều nhất, tuy nhiên năng suất của

khu vực này cũng thấp nhất. Với lợi thế năng suất cao, diện tích trồng lớn, khu vực

Tây Nguyên cho sản lượng bắp cao nhất trong cả nước. Vùng ðBSCL là vùng có

diện tích canh tác bắp lai thấp nhất, với ñặc thù là vùng trọng ñiểm của trồng lúa

nước thì cây bắp chưa chiếm một vị thế cao ở khu vực. Trong những năm gần ñây với

mục tiêu chuyển ñổi cơ cấu cây trồng mà cây bắp ñược trồng ở một số khu vực như ở

Trà Vinh, An Giang, Bến Tre,…

1.3. TỔNG QUAN VỀ TIÊU THỤ NÔNG SẢN THÔNG QUA HỢP ðỒNG

1.3.1. Kết quả ký hợp ñồng tiêu thụ nông sản năm 2009

Từ sự ra ñời của Quyết ñịnh số 80/2002/Qð – TTg ngày 24 tháng 06 năm 2002

về việc khuyến khích tiêu thụ nông sản hàng hoá thông qua hợp ñồng, nhiều công

ty, xí nghiệp ñã mạnh dạng hơn trong việc ký kết hợp ñồng bao tiêu sản phẩm với

người nông dân. Bên cạnh ñó quyết ñịnh này cũng làm dấy lên phong trào liên kết

“4 nhà” ñã từng bước ñi vào cuộc sống. Tại một số ñịa phương, nhiều doanh

nghiệp, nông dân cùng nhà nước, nhà khoa học ñã vào cuộc tích cực, qua ñó, tạo

nên phương thức tiêu thụ nông sản của nền nông nghiệp tiêu thụ hàng hoá hiện ñại.

Kết quả ký kết hợp ñồng tiêu thụ nông sản qua các năm như sau:

- Lúa: có 120.000 ha lúa chất lượng cao ở ðBSCL ñã ñược ký kết hợp ñồng với

khoảng 20 doanh nghiệp, tuy nhiên việc thực hiện hợp ñồng bao tiêu lúa hàng

hóa giữa nông dân với các doanh nghiệp ở ðBSCL theo Quyết ñịnh 80 của Thủ

tướng Chính phủ, ñến nay vẫn chưa chuyển biến. Do "mạnh ai nấy làm" nên

năm 2009, có trên 40% diện tích lúa ở ðBSCL trồng giống IR 50404, dẫn ñến

sản lượng lúa tồn ñọng khá lớn. Cũng chính từ nguyên nhân này làm cho việc

ký kết hợp ñồng bao tiêu gặp khó khăn do chất lượng của gạo không ñồng nhất,

các doanh nghiệp khó có thể bao tiêu sản phẩm, phục vụ cho việc xuất khẩu.

- Mía, niên vụ 2003 – 2004 và 2004 - 2005 các doanh nghiệp ñã ký hợp ñồng ñầu

tư và hợp ñồng tiêu thụ cả nước hơn 194.811 ha, chiếm 82,4% diện tích mía của

các nhà máy. Trong năm 2009, giá mía nguyên liệu ở ðBSCL tiếp tục tăng cao,

nhiều thương lái tìm mua mía 10 chữ ñường bán cho các nhà máy với giá 630-

650 ñồng/kg; mía ñạt 12 chữ ñường trở lên giá 710 ñồng/kg. ðây là mức giá cao

chưa từng có từ trước ñến nay. Giá mía leo thang và nguồn nguyên liệu ñang

cạn dần khiến giới thương lái tranh mua mía quyết liệt. Trong năm 2009, có

15%-20% diện tích bao tiêu bị phá vỡ hợp ñồng và bán ñi nơi khác, gây thiệt hại

cho người trồng trọt lẫn nhà sản xuất. Trong vụ mía 2008-2009, Công ty Cổ

phần Mía ñường Cần Thơ (Casuco) ñã ký hợp ñồng bao tiêu với nông dân ñược

gần 850.000 tấn mía nguyên liệu, trong ñó 540.000 tấn ở các huyện: Phụng

Hiệp, Long Mỹ, các thị xã Vị Thanh, Ngã Bảy (Hậu Giang); 255.000 tấn ở

huyện Cù Lao Dung (Sóc Trăng); 55.000 tấn ở huyện Gò Quao (Kiên Giang).

Khác với cách hợp ñồng bao tiêu những năm trước, trong vụ này, Casuco chỉ ký

hợp ñồng với người ñại diện của từng nhóm với số lượng lớn, trên dưới 1.000

tấn thông qua các HTX, khu vực, tổ, nhóm,… Niên vụ mía trước, Sóc Trăng có

57% diện tích mía ñược Nhà máy ðường Sóc Trăng ký hợp ñồng bao tiêu và 24

tỉ ñồng ñã ñược ñầu tư trước cho nông dân. Nhưng niên vụ năm nay, theo ông

Trịnh Minh Châu, Giám ñốc nhà máy này, diện tích bao tiêu chỉ còn khoảng

40% và số tiền ñầu tư vào vùng nguyên liệu cũng giảm theo, chỉ khoảng 13 tỉ

ñồng.

- Bông, năm 2003, Công ty Bông Việt Nam ñã ký hợp ñồng tiêu thụ với hơn

37.827 hộ nông dân, trên diện tích gieo trồng bông là 27.942 ha. Niên vụ 2004-

2005, 2006 – 2007, Tổng công ty Bông VN ñã thực hiện ký hợp ñồng bao tiêu

sản phẩm với tất cả các cá nhân và ñơn vị trồng cây này. Cụ thể, hạt giống bông

sẽ do Công ty Bông cung ứng, Xí nghiệp giống cây trồng và Xí nghiệp dịch vụ

thương mại sẽ cung cấp các vật tư cần thiết. Mỗi ha bông sẽ ñược ñầu tư 1 triệu

ñồng, phần còn lại do nông dân tự ñầu tư. Giá sàn mua bông hạt ñầu vụ 9.000

ñồng/kg và sẵn sàng ñiều chỉnh giá mua cao hơn so với giá thị trường.

- Chè, với tổng diện tích trên 26.500 nghìn ha, sản lượng bình quân 170- 180

ngàn tấn chè búp tươi mỗi năm, tương ñương với 36 ngàn tấn chè thành phẩm,

Lâm ðồng hiện là ñịa phương có diện tích và sản lượng chè lớn nhất cả nước.

Thế nhưng người trồng chè Lâm ðồng lại ñang phải ñứng trước một tương lai

ảm ñạm vì không thể tìm ñầu ra vững chắc cho sản phẩm do tay mình làm ra.

Trong năm 2009, Tổng Công ty Chè Việt Nam ñã ký gần 12.000 hợp ñồng thu

mua chè búp tươi với sản lượng trên 35.000 tấn.

- Sữa, Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Lâm ðồng cho biết, tỉnh Lâm

ðồng và Công ty Cổ phần Sữa Việt Nam (Vinamilk) ñạt ñược thỏa thuận

Vinamilk chịu trách nhiệm thu mua hết toàn bộ sản lượng sữa bò tươi ñạt chất

lượng ở Lâm ðồng từ nay ñến năm 2010. Tại Long An, Công ty Vinamilk cùng

Công ty Dutch Lady ñã ký hợp ñồng với bà con nông dân huyện ðức Hòa, tỉnh

Long An thu mua toàn bộ sữa bò cho các hộ chăn nuôi bò sữa. Công ty Cổ phần

Sữa Việt Nam hợp ñồng trực tiếp với 2.000 hộ nuôi bò sữa, lượng thu mua gần

200tấn/ngày, chiếm 90% sản lượng sữa tươi cả nước,…

Kết quả trên cho thấy Quyết ñịnh 80 ñã ảnh hưởng ñến việc kích thích người

nông dân và doanh nghiệp hợp ñồng tiêu thụ nông sản gắn kết với nhau.

1.3.2. Vấn ñề tồn tại việc tiêu thụ nông sản thông qua hợp ñồng

Sau 7 năm thực hiện Quyết ñịnh số 80/2002/Qð – TTg ngày 24 tháng 06 năm

2002 về việc “Tiêu thụ hàng hoá nông sản qua hợp ñồng”, quan hệ giữa nhà nông với

doanh nghiệp chế biến hàng xuất khẩu ñã ñạt ñược những thuận lợi nhất ñịnh. Tuy

nhiên, sân chơi này ñang phát sinh một số trở ngại, khiến nhiều mục tiêu ñề ra chưa

thực hiện ñược

Về phía nhà nông, phương thức canh tác còn manh mún, rời rạc, quy mô sản

xuất chủ yếu dựa vào nông hộ. Công tác quy hoạch vùng nguyên liệu còn chậm; chưa

hình thành những vùng chuyên canh. Hợp tác xã, tổ hợp tác kinh tế, Câu lạc bộ chưa

trở thành cầu nối thực sự giữa nhà nông với doanh nghiệp. Sản xuất nông nghiệp còn

phụ thuộc nhiều vào ñiều kiện tự nhiên, tỷ suất lợi nhuận trên vốn còn thấp.

Về phía các doanh nghiệp, trong quá trình thực thi các hợp ñồng tiêu thụ nông

sản, không ít doanh nghiệp lạm dụng thế ñộc quyền như: tự soạn thảo hợp ñồng với nội

dung hợp ñồng thường dài, từ ngữ khó hiểu. Một số doanh nghiệp bao tiêu nguyên liệu

gây sức ép với nông dân, không mua hết sản phẩm, không thực hiện ñúng cam kết về

giá, tiêu chuẩn chất lượng hoặc chưa sòng phẳng và chậm trễ trong mua nguyên liệu và

thanh toán với nông dân. Thực tế những năm gần ñây cho thấy, nếu năm nào thị trường

tiêu thụ thuận lợi, giá tốt thì doanh nghiệp bao tiêu thực hiện ñúng những ñiều khoản

ñã cam kết. Còn nếu thị trường tiêu thụ gặp khó khăn thì doanh nghiệp thường tìm cách

gây phiền phức với nông dân. Thêm vào ñó, việc bao tiêu hàng hoá nông sản còn rất

hạn chế về số lượng, chủng loại, diện tích cùng với việc triển khai ký kết hợp ñồng còn

chậm, ñã ảnh hưởng ñến thời vụ, năng suất, sản lượng. Tiêu biểu là trong hai năm 2005

- 2006, các nhà máy chế biến thuỷ sản xuất khẩu ñã ký hợp ñồng bao tiêu cá tra, basa

nuôi hầm tại các tỉnh ven sông Hậu. Khi giá cá tra, basa ñược giá các nhà máy cạnh

tranh ñầu tư vốn cải tạo ao nuôi, con giống ñến thức ăn. Khi giá cá tra, basa giảm, các

nhà máy tìm mọi cách làm khó với nông dân ñủ kiểu như ñến ngày thu hoạch mà gọi

năm lần bảy lượt chẳng thấy bóng dáng công nhân ñến thu hoạch...

Một tình trạng khá phổ biến nữa là nhiều nông dân, mặc dù ký hợp ñồng nhận

ñầu tư ứng trước của các doanh nghiệp, nhưng khi thị trường biến ñộng về giá, họ sẵn

sàng bán nông sản cho tư thương hoặc doanh nghiệp khác. Hay một số nông dân cố

tình bán ra ngoài ñể lẩn tránh việc thanh toán các khoản ñầu tư ứng trước. Việc hỗ trợ

ñầu tư của doanh nghiệp và bao tiêu sản phẩm cho nông dân ñược ñịa phương ñồng

tình, tích cực hưởng ứng, nhưng khi doanh nghiệp gặp khó khăn trong thu hồi vốn, thu

mua lại sản phẩm, chính quyền sở tại can thiệp không ñến nơi ñến chốn, thậm chí còn

gây khó khăn cho doanh nghiệp. Nguyên nhân là nhận thức của nông dân về hợp ñồng

kinh tế còn hạn chế, chưa quen với phương thức sản xuất theo hợp ñồng, chưa thấy

ñược tính pháp lý của hợp ñồng tiêu thụ hàng hoá. Ngoài ra, người sản xuất chưa quan

tâm trong việc cộng tác chặt chẽ với doanh nghiệp trong việc nâng cao chất lượng và

tính cạnh tranh của hàng hoá nông sản...

Theo PGS-TS Vũ Trọng Khải - nguyên Hiệu trưởng Trường Cán bộ Quản lý

nông nghiệp nông thôn II tại thành phố Hồ Chí Minh: “Hợp ñồng bao tiêu nông sản

giữa doanh nghiệp với nông dân không những bao gồm những ñiều khoản các bên

cùng thoả thuận mà còn bao gồm cả những ñiều khoản mà các bên không thoả thuận

nhưng phải thực hiện theo quy ñịnh của pháp luật. Hiện tại, các hợp ñồng này còn thiếu

ñiều khoản trách nhiệm của các bên khi tham gia tham gia ký hợp ñồng”.

ðể khắc phục các tồn tại nêu trên, cần hình thành cơ sở vững chắc cho việc ký

kết hợp ñồng tiêu thụ nông sản lâu dài phù hợp với cơ chế thị trường, cần có những

quy ñịnh hướng dẫn cụ thể phân ñịnh trách nhiệm rõ ràng. Theo ñó, tuỳ theo tính chất

và mức ñộ của hành vi vi phạm gây ra theo pháp luật hiện hành về hợp ñồng, giúp mỗi

bên tham gia hợp ñồng thực hiện ñúng trách nhiệm, vai trò của mình vì lợi ích chung,

bền vững. Nhưng trước hết, doanh nghiệp và nông dân cần giữ chữ “tín”, dần dần tháo

gỡ những vấn ñề tồn tại ñể có tiếng nói chung cùng nhau phát triển.

1.4. TỔNG QUAN VỀ KẾT QUẢ ðIỀU TRA NÔNG HỘ

1.4.1. Tổng Quan Về Số Mẫu ðiều Tra

1.4.1.1. Tổng quan về nhân khẩu và lao ñộng của số mẫu ñiều tra

Qua bảng tổng hợp trên ta thấy, trong 189 hộ ñiều tra có 856 nhân khẩu như

vậy mỗi hộ trung bình có khoảng 4,5 nhân khẩu. Tỷ lệ giữa nam và nữ không chênh

lệch nhiều chỉ 436 so với 420. Lực lượng lao ñộng có 676 người (78,97%) và lực

lượng phục vụ tại nhà là 550 người (81,36% lực lượng lao ñộng). Sự chênh lệch này

là do có một số lao ñộng ñi làm việc ở bên ngoài (chủ yếu tại Thành phố Hồ Chí

Minh). Lực lượng này chủ yếu làm trong các khu công nghiệp với tính chất là lao

ñộng phổ thông.

Bảng 1.5: Tình hình nhân khẩu và lao ñộng của số mẫu ñiều tra

Khoản mục

Số người (Người)

Tỷ trọng (%)

A. Theo giới tính

1. Nam 2. Nữ

436 420

49,07 50,93

B. Theo khả năng lao ñộng 1. Trong ñộ tuổi lao ñộng - Không phục vụ tại nhà - Phục vụ tại nhà

+ Nam + Nữ

2. Dưới tuổi lao ñộng 3. Ngoài tuổi lao ñộng

Tổng

676 126 550 313 237 119 61 856

78,97 18,64 81,36 56,91 43,09 13,90 7,13 100,00

Nguồn: ðiều tra – Tính toán tổng hợp của tác giả.

Lực lượng dưới tuổi lao ñộng là 119 người (13,90%) và ngoài tuổi lao ñộng là

61 người (7,13%). Lực lượng này là cũng không lớn lắm, ñiều này cho thấy cơ cấu

dân số của mẫu ñiều tra là cơ cấu dân số trung bình.

1.4.1.2. Tình hình sử dụng ñất canh tác của nông hộ

Tổng diện tích ñất nông nghiệp của 189 hộ là 194,9 ha, như vậy diện tích trung

bình của mỗi hộ là 1,03 ha, con số này là khá lớn. Do với ñặc tính là vùng kinh tế

mới nên các hộ ở ñây ñược cấp nhiều ñất, bên cạnh ñó do phần lớn ở ñây là vùng ñất

hoang hoá từ xưa nhiều hộ ñã ñến ñây khai hoang với diện tích lớn. Trong tổng diện

tích này, diện tích trồng lúa, bắp và mía chiếm phần lớn trong diện tích ñất canh tác

hơn 80% diện tích ñất canh tác, trong khi diện tích trồng bắp là 58,5 ha chiếm

30,01% tổng diện tích ñất nông nghiệp. Tổng số diện tích ñất canh tác bắp lai ñược

ñiều tra chiếm hơn khoảng 50% diện tích canh tác bắp lai của huyện.

Bảng 1.6: Tình hình canh tác ñất nông nghiệp của các hộ trồng bắp

Khoản mục

Diện tích trồng lúa Diện tích trồng bắp Diện tích trồng mía Diện tích ñất vườn + rẫy Diện tích ñất nuôi tôm ðất sử dụng mục ñích khác

Tổng

Số lượng (ha) 72,7 58,5 30,4 18,8 9,9 4,6 194,9

Tỷ trọng (%) 37,30 30,01 15,60 9,65 5,10 2,34 100,00

Nguồn: ðiều tra – Tính toán tổng hợp của tác giả

1.4.1.4 Tình hình trang bị máy móc phục vụ sản xuất nông nghiệp

Bảng 1.8: Tình hình máy phục vụ sản xuất của các hộ trồng bắp

Khoản Mục Số hộ có máy NN giá trị > 2.000.000 ñồng Số hồ có máy NN giá trị < 2.000.000 ñồng Số hộ không có máy NN Tổng

Số hộ 39 34 116 189

Tỷ trọng (%) 20,63 17,99 61,38 100,00

Nguồn: ðiều Tra – Tính toán tổng hợp của tác giả

Theo bảng tập hợp trên, số họ có trang bị máy chiếm lượng khá lớn, 73/189 hộ.

Việc trang bị máy xuất phát từ nhu cầu tưới tiêu cho cây bắp nên máy móc ở ñây

phần lớn mới ñược trang bị và ña số là máy bơm nước với công suất thấp ñể tưới tiêu

cho cây bắp, nhất là vào mùa nắng hạn. Việc trang bị máy tưới chỉ cần thiết cho các

hộ trồng cây ngắn ngày, cây bắp… cho nên việc trang bị máy móc lại là một ñiều

hoang phí vì không sử dụng hiệu quả chúng. Công suất máy thì không sử dụng hết

nhưng khoản chi phí cho khấu hao vẫn phải tính toán vào chi phí sản xuất.

PHỤ LỤC 2

KIỂM ðỊNH MỰC ðỘ HIỆU LỰC VÀ CÁC VI PHẠM GIẢ THUYẾT CỦA MÔ HÌNH

2.1. MÔ HÌNH HỒI QUI DẠNG LOGARITH TUYẾN TÍNH (HÀM COBB-

DOUGLAS):

2.1.1. Kiểm ñịnh mức ñộ hiệu lực của mô hình hồi qui dạng Logarith tuyến tính

(hàm Cobb-Douglas):

2.1.1.1. Kiển ñịnh T (kiểm ñịnh Student)

Nhằm trắc nghiệm sự tác ñộng củ các LnXi ñến LnY hay Xi ñến Y có ý nghĩa

hay không chúng tôi tiến hành kiểm ñịnh T với giả thiết ñặt ra là :

Giả thiết H0 : ai = 0 (tất cả các biến Xi ñều không ảnh hưởng ñến Y)

Giả thiết H1 : ai ≠ 0 (có ít nhất một biến Xi ñều ảnh hưởng ñến Y)

(i = 1 ñến 10, tương ứng với số biến ñộc lập trong mô hình)

Với giả thiết ñặt ra và kết quả ước lượng chúng tôi thực hiện kiểm ñịnh T như sau:

Bảng 2.1: Kiểm ñịnh các giá trị Tstatistic

t-Statistic

Prob.

CÁC BIẾN

Kết luận

Hệ số ước lượng

C LNX1 LNX2 LNX3 LNX4 LNX5 LNX6 LNX7 LNX8 LNX9 LNX10

4.658023 -0.121905 0.090196 0.086260 0.143160 -0.003001 0.085559 0.039558 -0.018576 0.103808 -0.117089

10.98614 -1.368806 1.952987 1.889250 4.259116 -0.167176 1.988801 2.572374 -1.665782 8.469409 -3.052729

0.0000 0.1728 0.0524 0.0605 0.0000 0.8674 0.0483 0.0109 0.0975 0.0000 0.0026

Tαααα,n-k-1 2,326*** -1,282* -1,282* -1,282* 2,326*** -1,282* 1,960* 1,960* -1,282* 2,326*** 1,282*

Bác bỏ H0 Chấp nhận H0 Bác bỏ H0 Bác bỏ H0 Bác bỏ H0 Chấp nhận H0 Bác bỏ H0 Bác bỏ H0 Bác bỏ H0 Bác bỏ H0 Bác bỏ H0

Nguồn: Kết quả ước lượng, tính toán và tổng hợp của tác giả

Ghi chú: ***: Có hiệu lực ở mức ý nghĩa 1%.

**: Có hiệu lực ở mức ý nghĩa 5%.

*: Có hiệu lực ở mức ý nghĩa 10%.

Theo bảng kiểm ñịnh trên cho thấy các biến ñộc lập trong mô hình giải thích tốt

cho biến phụ thuộc là năng suất.

2.1.1.2. Kiểm ñịnh F (Fisher)

Kiểm ñịnh này ñược sử dụng nhằm xem xét tính hiệu lực của mô hình. ðể thực

hiện kiểm ñịnh này chúng tôi ñặt các giả thiết sau:

Giả thiết H0 : ai = 0 ( tất cả các biến Xi không ảnh hưởng ñến mô hình)

Giả thiết H1 : có ít nhất một ai ≠ 0.

Giả thiết cho kiểm ñịnh F ñược tiến hành như sau:

Với Ftính =

2 − kR )1 /( 2 /() − − R kn

)

Ftính > Fk,n-k-1 : bác bỏ giả thiết H0 Ftính < Fk,n-k-1 : chấp nhận giả thiết H0

Từ kết quả của bảng kết suất hồi qui ta ñược giá trị Ftính = 27,30604

Tra bảng kiểm ñịnh ta ñược F15,173 = 2,92 (với α = 0.01) Ta thấy Ftính = 27,30604 > F15,173 =2,92

Vậy bác bỏ giả thiết H0 chấp nhận giả thiết H1 với mứ ý nghĩa α = 0.01, hay có

ít nhất một biến ñộc lập tác ñộng ñến biến phụ thuộc hay sự biến ñộng của biến phụ

thuộc ñược giải thích bởi các biến ñộc lập theo mô hình hồi qui trên.

2.1.1.3. Kiểm ñịnh các vi phạm của mô hình

2.1.1.3.1. Hiện tượng phương sai thay ñổi (HET)

Phương sai không ñồng ñều là hiện tượng có mối tương quan giữa phương sai

sai số và biến phụ thuộc. Hậu quả của hiện tương này là khi xảy ra hiện tượng phương

sai không ñồng ñều sẽ ảnh hưởng ñến kết quả hồi qui như sau:

- Ước lượng bình phương bé nhất không phải là một ước lượng hiệu quả

- Ước lượng của phương sai sẽ bị lệch. Do ñó, các kiểm ñịnh mức ý nghĩa và

khoảng tin cậy theo phân phối t và F không còn ñáng tin cậy.

ðể tiến hành kiểm ñịnh phát hiện hiện tượng vi phạm, chúng tôi sử dụng kiểm

ñịnh White_test; Cách thực hiện như sau:

1. Ước lượng mô hình hàm hồi qui phụ: ước lượng hàm qui giữa phần dư

với các biến ñốc lập, bình phương các biến ñộc lập và tích chéo của các

biến ñộc lập, mô hình tổng quát như sau:

2. Phát biểu giả thuyết:

H0 : α2 = α3 = α4 =….= αp = 0 Không có hiện tượng HET.

H : Có ít nhất 1αj ≠ 0 (j =2;p ) Có hiện tượng HET.

3. Xác ñịnh các giá trị kiểm ñịnh:

W=T* R2

~χ2

arti

α,n

Khi W < χ2

α,n chấp nhập H0, không có hiện tượng HET ~χ2

W=T* R2

arti

α,n bác bỏ H0, có hiện tượng HET

T : tổng số mẫu quan sát R2: hệ số xác ñịnh của mô hình hồi qui nhân tạo trong Phụ lục

Từ kết quả ước lượng của mô hình hồi qui nhân tạo ta có

4. Thực hiện kiểm ñịnh:

arti = 0.574004 ⇒ W=0.574004*189 = 108,4868

Với mức ý nghĩa α = 0,01% và n = 132; tra bảng phân phối Chi bình

phương, ta có : χ2

0.01,100=135,807

⇒Wtính < χ2

0.01,100: Chấp nhận giả thuyết H0 hay mô hình không có hiện tượng

phương sai thay ñổi.

2.1.1.3.2. Hiện tượng tương quan chuổi (tự tương quan)

Hiện tượng tự tương quan là hiện tượng mà một số hạng sai số của một mẫu

quan sát cụ thể nào ñó của tổng thể có quan hệ tuyến tính với một hay nhiều các số

hạng sai số của các mẫu quan sát trong tổng thể.

Hậu quả là làm cho giá trị R2 tăng cao một cách giả tạo và tstat cũng lớn hơn giá trị thật. ðồng thời các ước lượng thông số là không tốt nhất tức làkhông có phương

sai bé nhất. Dùng kiểm ñịnh Durbin-Waston ñể kiểm tra hiện tượng này. Nội dung các

bước kiểm ñịnh Durbin-Waston (cho tương quan chuổi bậc nhất):

Từ kết xuất của mô hình hồi qui sau khi ñã khắc phục hiện tượng phương sai

thay ñổi, trị Durbin-Waston d = 2.150436

Với số quan sát n = 189 và k = 10, tra bảng Durbin - Waston ta có:

Dl =1.665; Du =1.874. Ta có: du < d < (4 – du) hay 1.874 < d < 2.126

⇒ Không có cơ sở ñể kết luận có không có hiện tượng tương quan chuổi

trong mô hình.

Tuy nhiên, hiện tượng tự tương quan thường xảy ra ñối với số liệu thời gian

(time – series data), ít xảy ra ñối với số liệu không gian (cross – sectional data). Dữ liệu

ước lượng là dữ liệu không gian cho nên xác suất ñể xảy ra hiện tượng này thấp, chúng

ta có thể không quan tâm ñến vi phạm này của mô hình.

2.1.1.3.3. Hiện tượng ña cộng tuyến

a) Kiểm ñịnh vi phạm:

Hiện tượng ña cộng tuyến là hiện tượng có ít nhất một biến ñộc lập là tổ hợp

tuyến tính của các biến khác.

Hậu quả: các ước lượng βi là không xác ñịnh ñược. Các ước lượng của ñộ lệch

chuẩn, sβi là không xác ñịnh.

ðể phát hiện vi phạm này chúng tôi tiến hành chạy mô hình hồi qui bổ sung ñể

thu thập giá trị R2

Thực hiện tính thống kê F:

R2 thu ñược từ hàm hồi qui phụ

k là số biến ñộc lập trong hàm hồi qui phụ. So sánh Fc với F*

α(k-1, n-k) ñược tìm thấy trong bảng giá trị F trong bảng phân

phối F. Nếu Fc > F*

α(k-1, n-k), có xãy ra hiện tương ña công tuyến, Nếu Fc < F*

α(k-1, n-k),

không xãy ra hiện tượng ña công tuyến.

Theo bảng kiểm ñịnh dưới ñây, các biến có xảy ra hiện tượng ña cộng tuyến. Từ

kết xuất của mô hình sản xuất cây bắp lai ta nhận thấy các biến ñộc lập X1, X2, X3, X4,

X5 có xảy ra hiện tượng ña cộng tuyến. ðiều ñó cho thấy có xuất hiện hiện tượng ña

cộng tuyến trong mô hình. Tuy nhiên không có nghĩa là mô hình không có hiệu lực về

mặt thống kê.

Bảng 2.2: Kiểm ñịnh hiện tượng ña cộng tuyến

RAux

0.05 (9, 179) 2.73 2.73 2.73 2.73 2.73 2.73 2.73 2.73 2.73 2.73

Kết luận Có xảy ra ña cộng tuyến Có xảy ra ña cộng tuyến Có xảy ra ña cộng tuyến Có xảy ra ña cộng tuyến Không xảy ra ña cộng tuyến Có xảy ra ña cộng tuyến Có xảy ra ña cộng tuyến Có xảy ra ña cộng tuyến Có xảy ra ña cộng tuyến Có xảy ra ña cộng tuyến

Các biến LNX1 LNX2 LNX3 LNX4 LNX5 LNX6 LNX7 LNX8 LNX9 LNX10

0.779553 70.33 0.558615 25.17 0.628610 33.66 0.662901 39.11 0.069456 1.48 0.715179 49.94 0.701336 46.70 0.268260 7.29 0.437006 15.44 0.508572 20.58

Nguồn: Kết quả ước lượng, tính toán, tổng hợp của tác giả

Với việc tính toán các loại phân nguyên chất từ các loại phân hỗn hợp mà người

nông dân theo tỷ lệ nguyên chất, cho thấy các biến này có mối quan hệ mật thiết với

nhau. Do thanh phần của phân ñạm và lân chiếm một tỷ trọng lớn trong các phân hỗn

hợp (NPK), việc các biến này có quan hệ chặt chẽ là ñiều tất yếu,

2, thì

Bên cạnh ñó việc ước lượng ñồng thời trong mô hình của biến Xi và biến Xi

việc tạo ra hiện tượng ña cộng tuyến hoàn hảo là không thể tránh khỏi.

Việc tính toán các phân nguyên chất từ phân hỗn hợp tạo ra mối quan hệ hoàn

hảo giữa chúng với nhau. Khi lượng phân hỗn hợp có chứa ba loại phân nguyên chất

trên ñược sử dụng tăng lên thì ñồng thời tỷ lệ các loại phân nguyên chất ấy cúng tăng

ñồng biến theo tỷ lệ của chúng.

Trong tường hợp nghiên cứu của chúng ta, mô hình ñược sử dụng cho việc dự

báo và tính toán giá trị tối ưu, ñây là vấn ñề trọng tâm hơn là diễn dịch từng hề số riêng

lẻ. Trong trường hợp này, vấn ñề ða cộng tuyến không là vấn ñề nghiêm trọng, có thể

bỏ qua nó một cách nhẹ nhàng mà không phải chịu một hậu quả nào ñáng kể.

Mặt khác, nếu một biến phụ thuộc của một mô hình về lý thuyết phải có thì việc

giữ lại nó lại sẽ an toàn hơn khi là loại bỏ chúng.

Từ những cơ sở trên cho thấy các biến của mô hình có mối quan hoàn hảo là ñiều

tất yếu. Do vậy hiện tượng ña cộng tuyến không ảnh hưởng nhiều ñến mô hình, có thể

sử dụng mô hình trong việc các bài toàn phân tích, phân tích tối ưu các yếu tố ñầu vào.

2.2. KIỂM ðỊNH MỨC ðỘ HIỆU LỰC CỦA MÔ HÌNH HỒI QUI DẠNG ðA

THỨC BẬC 2

2.2.1. Kiển ñịnh T (kiểm ñịnh Student)

Nhằm trắc nghiệm sự tác ñộng củ các Xi ñến Y có ý nghĩa hay không chúng tôi

tiến hành kiểm ñịnh T với giả thiết ñặt ra là :

Giả thiết H0 : ai = 0 ( tất cả các biến Xi ñều không ảnh hưởng ñến Y)

Giả thiết H1 : ai ≠ 0 ( có ít nhất một biến Xi ñều ảnh hưởng ñến Y)

(i = 1 ñến 15, tương ứng với số biến ñộc lập trong mô hình)

Với giả thiết ñặt ra và kết quả ước lượng chúng tôi thực hiện kiểm ñịnh T như sau:

Bảng 2.3: Kiểm ñịnh các giá trị Tstatistic

Kết luận

Các biến

t-Statistic

Prob.

Hệ số ước lượng -2271.710 282.6444 -7.428367

-7.990217 7.739690 -7.778648

Tαααα,n-k-1 -2,326* 0.0000 0.0000 2,326* -2,326*** 0.0000

C X1 2 X1

Bác bỏ H0 Bác bỏ H0 Bác bỏ H0

Các biến

Kết luận

t-Statistic

Prob.

Bác bỏ H0 Bác bỏ H0

Tαααα,n-k-1 1,282* Chấp nhận H0 -1,282* Chấp nhận H0 1,960** -1,282* 1,282* Chấp nhận H0 -1,282* Chấp nhận H0 1,282* -1,282* 1,282* Chấp nhận H0 1,282* Chấp nhận H0 -1,282* Chấp nhận H0

Hệ số ước lượng 44.37061 -3.359083 30.70448 -1.113329 -0.000181 4.08E-10 0.000991 -4.53E-09 0.307097 1.794887 -0.000475 3.529786 -3.629537

1.275535 -1.242127 2.091263 -1.969118 -0.738831 1.452244 1.732153 -1.799578 0.509306 0.993589 -0.581869 6.230332 -2.076641

0.2038 0.2159 0.0380 0.0505 0.4610 0.1482 0.0850 0.0737 0.6112 0.3218 0.5614 0.0000 2,326*** 1,960** 0.0393

Bác bỏ H0 Bác bỏ H0

X2 2 X2 X3 2 X3 X4 2 X4 X5 2 X5 X6 X7 X8 X9 X10

Nguồn:Kết quả ước lượng và tính toán của tác giả

Ghi chú: ***: có hiệu lực ở mức ý nghĩa 1%. **: có hiệu lực ở mức ý nghĩa 5%. *: có hiệu lực ở mức ý nghĩa 10%.

Theo bảng kiểm ñịnh trên cho thấy các biến ñộc lập trong mô hình giải thích tốt

cho biến phụ thuộc là năng suất.

2.2.2. Kiểm ñịnh F (Fisher)

Kiểm ñịnh này ñược sử dụng nhằm xem xét tính hiệu lực của mô hình. ðể thực

hiện kiểm ñịnh này chúng tôi ñặt các giả thiết sau:

Giả thiết H0 : ai = 0 ( tất cả các biến Xi không ảnh hưởng ñến mô hình)

Giả thiết H1 : có ít nhất một ai ≠ 0.

Giả thiết cho kiểm ñịnh F ñược tiến hành như sau:

Với Ftính =

2 − kR )1 /( 2 /() − − R kn

)

Ftính > Fk,n-k-1 : bác bỏ giả thiết H0

Ftính < Fk,n-k-1 : chấp nhận giả thiết H0

Từ kết quả của bảng kết suất hồi qui ta ñược giá trị Ftính = 71,81721

Tra bảng kiểm ñịnh ta ñược F15,173 = 2,92 (với α = 0.01)

Ta thấy Ftính = 71,81721 > F15,173 =2,92

Vậy bác bỏ giả thiết H0 chấp nhận giả thiết H1 với mức ý nghĩa α = 0.01, hay

biến ñộng của biến phụ thuộc ñược giải thích bởi các biến ñộc lập trong mô hình.

2.2.3. Kiểm ñịnh các vi phạm của mô hình

2.2.3.1. Hiện tượng phương sai thay ñổi (HET)

a) Kiểm ñịnh hiện tượng:

Phương sai không ñồng ñều là hiện tượng có mối tương quan giữa phương sai

sai số và biến phụ thuộc. Hậu quả của hiện tương này là khi xảy ra hiện tượng phương

sai không ñồng ñều sẽ ảnh hưởng ñến kết quả hồi qui như sau:

- Ước lượng bình phương bé nhất không phải là một ước lượng hiệu quả

- Ước lượng của phương sai sẽ bị lệch. Do ñó, các kiểm ñịnh mức ý nghĩa và

khoảng tin cậy theo phân phối t và F không còn ñáng tin cậy.

ðể tiến hành kiểm ñịnh phát hiện hiện tượng vi phạm, chúng tôi sử dụng kiểm

ñịnh White_test; Cách thực hiện như sau:

1. Ước lượng mô hình hàm hồi qui phụ (hồi qui nhân tạo):

2. Phát biểu giả thuyết:

H0 : α2 = α3 = α4 =….= αp = 0 Không có hiện tượng HET.

H : Có ít nhất 1αj ≠ 0 (j =2;p ) Có hiện tượng HET.

3. Xác ñịnh các giá trị kiểm ñịnh:

~χ2

W=T* R2

arti

α,n

Khi W < χ2

α,n chấp nhập H0, không có hiện tượng HET ~χ2

W=T* R2

arti

α,n bác bỏ H0, có hiện tượng HET

T: tổng số mẫu quan sát

R2: hệ số xác ñịnh của mô hình hồi qui nhân tạo

Từ kết quả ước lượng của mô hình hồi qui nhân tạo ta có

4. Thực hiện kiểm ñịnh

arti = 0.785463 ⇒ W=0.785463*189 = 148.4525

Với mức ý nghĩa α = 0,01% và n = 100; tra bảng phân phối Chi bình

phương, ta có : χ2

0.01,100=124,342. ⇒W > χ2

0.01,100: Bác bỏ giả thuyết H0

hay mô hình có hiện tượng phương sai thay ñổi.

Bên cạnh ñó, nếu quan sát mô hình hồi qui phụ ta cũng có thể phát hiện hiện

tượng phương sai thay ñổi thông qua trị số Prob(F-statistic) của mô hình hàm hồi qui

phụ, nếu trị số này >0.1 thì xem như không có hiện tượng phương sai thay ñổi trong

mô hình. Trong trường hợp ñang xét, mô hình hàm hồi qui phụ có giá trị Prob(F-

statistic) = 0.018404 cho thấy có sự hiện diện của hiện tượng phương sai thay ñổi trong

mô hình.

b) Khắc phục vi phạm của mô hình:

ðể thực hiện khắc phục hiện tượng phương sai thay ñổi ta thực hiện ước

lượng mô hình bằng việc ước lượng bình phương bé nhất có trọng số. Các bước

cụ thể như sau:

- Bước 1: Tính giá trị Tổng bình phương sai số (Sum squared resid) từ phương

trình hồi quy chính: Tạo biến Uhat = resid

- Bước 2: Tạo Uhat2 = Uhat*Uhat

- Bước 3: Hồi quy biến phụ Uhat*Uhat theo tất cả các biến ñộc lập, bình

phương các biến ñộc lập và tích chéo của các biến ñộc lập.

- Bước 4: Tính phần dư của hồi quy phụ. (Uhat2f) - Bước 5: ðiều chỉnh những giá trị không hợp lý (giá trị âm) của Uhat2f :

+ Tạo biến DUONG = Uhat2f với giá trị Uhat2f > 0 + Tạo biến AM = Uhat2f với giá trị Uhat2f <0 + Tạo biến Uhatfinal = DUONG*uhat2f + AM*uhat2

- Bước 6: Tạo biến trọng số: wt = 1/Uhatfinal

- Bước 7: Hồi quy lại phương trình chính bằng phương pháp hồi quy có trọng

số (WLS: Weighted lease square) với trọng số là wt = 1/Uhatfinal

Bảng 2.4. Kết quả ước lượng mô hình bình phương bé nhất có trọng số

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 13:29 Sample: 1 189 Included observations: 189 Weighting series: WT

Std. Error

t-Statistic

Prob.

Variable

Coefficient

C X1 X12 X2 X22 X3 X32 X4 X42 X5 X52 X6 X7 X8 X9 X10

-2124.948 274.1690 -7.155068 25.79856 -2.244017 34.85412 -1.330633 -0.000125 3.84E-10 0.000991 -4.78E-09 -0.453434 -0.063171 -0.000987 3.628565 -3.802860

77.51359 9.197826 0.247298 17.43360 1.483705 2.524817 0.110010 2.54E-05 3.18E-11 4.05E-05 1.53E-10 0.087401 0.229659 0.000205 0.054757 0.241380

-27.41388 29.80802 -28.93293 1.479818 -1.512442 13.80461 -12.09558 -4.918346 12.09020 24.46902 -31.22456 -5.187991 -0.275065 -4.806718 66.26611 -15.75466

0.0000 0.0000 0.0000 0.1407 0.1322 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.7836 0.0000 0.0000 0.0000

Weighted Statistics

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

1.000000 Mean dependent var 1.000000 S.D. dependent var 2.730804 Akaike info criterion 1290.111 Schwarz criterion -449.6890 F-statistic 2.127965 Prob(F-statistic)

834.1397 4651.862 4.927926 5.202360 169129.8 0.000000

Unweighted Statistics

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Durbin-Watson stat

810.2222 67.50621 199250.1

0.767430 Mean dependent var 0.747265 S.D. dependent var 33.93722 Sum squared resid 2.170433 Nguồn: Kết quả ước lượng hồi qui từ phần mềm Eviews

Kết quả ước lượng mô hình hồi qui có trọng số cho ra kết quả thể hiện mối quan

hệ giữa các biến phụ thuộc với biến ñộc lập tốt hơn. Tuy nhiên ñể xem xét hiện tượng

phương sai thay ñổi có còn tồn tại trong mô hình hay không ta thực hiện ước lượng lại

mô hình hồi qui phụ của mô hình sau khi khắc phục.

Kết quả ước mô hình hồi qui phụ của mô hình sau khi khắc phục, ta có: R2

arti = 0.63862 và Prob(F-statistic) = 0.620066, cho thấy mô hình ñã khắc phục

ñược hiện tượng phương sai thay ñổi.

2.2.3.2. Hiện tượng tương quan chuổi (tự tương quan)

+ Kiểm ñịnh vi phạm: Hiện tượng tự tương quan là hiện tượng mà một số hạng

sai số của một mẫu quan sát cụ thể nào ñó của tổng thể có quan hệ tuyến tính với một

hay nhiều các số hạng sai số của các mẫu quan sát trong tổng thể. Hậu quả là làm cho giá trị R2 tăng cao một cách giả tạo và tstat cũng lớn hơn giá trị thật. ðồng thời các ước

lượng thông số là không tốt nhất tức làkhông có phương sai bé nhất. Dùng kiểm ñịnh

Durbin-Waston ñể kiểm tra hiện tượng này.

Nội dung các bước kiểm ñịnh Durbin-Waston (tương quan chuổi bậc nhất):

Từ kết xuất của mô hình hồi qui gốc (mô hình sau khi ñã khắc phục hiện tượng

phương sai thay ñổi), trị Durbin-Waston d = 2.127965

Với số quan sát n = 189 và k = 10, tra bảng Durbin - Waston ta có:

Dl =1.665; Du =1.874. Ta có: du < d < (4 – du) Ta có: d > (4 – du) hay 2.127965 > 2.126

⇒ Không có cơ sở ñể kết luận có không có hiện tượng tương quan chuổi trong

mô hình, tuy nhiên sự hiện diện của hiện tượng này là rất thấp.

Bên cạnh ñó, hiện tượng tự tương quan thường xảy ra ñối với số liệu thời gian

(time – series data), ít xảy ra ñối với số liệu không gian (cross – sectional data). Dữ liệu

ước lượng là dữ liệu không gian cho nên xác suất ñể xảy ra hiện tượng này thấp, chúng

ta có thể không quan tâm ñến vi phạm này của mô hình.

2.2.3.3. Hiện tượng ña cộng tuyến

+ Kiểm ñịnh vi phạm:

Hiện tượng ña cộng tuyến là hiện tượng có ít nhất một biến ñộc lập là tổ hợp

tuyến tính của các biến khác.

Hậu quả: các ước lượng βi là không xác ñịnh ñược. Các ước lượng của ñộ lệch

chuẩn, sβi là không xác ñịnh.

ðể phát hiện vi phạm này chúng tôi tiến hành chạy mô hình hồi qui bổ sung ñể

thu thập giá trị R2

Thực hiện tính thống kê F:

R2 thu ñược từ hàm hồi qui phụ

k là số biến ñộc lập trong hàm hồi qui phụ. So sánh Fc với F*

α(k-1, n-k) ñược tìm thấy trong bảng giá trị F trong bảng phân

phối F. Nếu Fc > F*

α(k-1, n-k), có xãy ra hiện tương ña công tuyến, Nếu Fc < F*

α(k-1, n-k),

không xãy ra hiện tượng ña công tuyến.

Ta có kết quả ước lượng và kiểm ñịnh vi phạm như sau:

Bảng 2.5: Kiểm ñịnh hiện tượng ña cộng tuyến

RAux 0.998694 0.998667 0.992669 0.992515 0.991486 0.991288 0.999298 0.999837 0.968677 0.968449 0.72273 0.719236 0.090184 0.496677 0.500913

α(k-1, n-k) 2,10 2,10 2,10 2,10 2,10 2,10 2,10 2,10 2,10 2,10 2,10 2,10 2,10 2,10 2,10

Kết luận Có xảy ra ña cộng tuyến Có xảy ra ña cộng tuyến Có xảy ra ña cộng tuyến Có xảy ra ña cộng tuyến Có xảy ra ña cộng tuyến Có xảy ra ña cộng tuyến Có xảy ra ña cộng tuyến Có xảy ra ña cộng tuyến Có xảy ra ña cộng tuyến Có xảy ra ña cộng tuyến Có xảy ra ña cộng tuyến Có xảy ra ña cộng tuyến Không xảy ra ña cộng tuyến Có xảy ra ña cộng tuyến Có xảy ra ña cộng tuyến

Các biến X1 2 X1 X2 2 X2 X3 2 X3 X4 2 X4 X5 2 X5 X6 X7 X8 X9 X10

Fc 8,819.50 8,640.63 1,561.69 1,529.33 1,343.10 1,312.31 16,417.72 70,745.11 356.67 354.01 30.06 29.55 1.14 11.38 11.58 Nguồn: Kết quả ước Lượng và tính toán tổng hợp của tác giá

Theo bảng kiểm ñịnh trên, nhiều biến có xảy ra hiện tượng ña cộng tuyến. Từ

kết xuất của mô hình sản xuất cây bắp lai ta nhận thấy các biến ñộc lập có xảy ra hiện

tượng ña cộng tuyến. ðiều ñó cho thấy có xuất hiện hiện tượng ña cộng tuyến trong mô

hình. Tuy nhiên không có nghĩa là mô hình không có hiệu lực về mặt thống kê.

Với việc tính toán các loại phân nguyên chất từ các loại phân hỗn hợp mà người

nông dân theo tỷ lệ nguyên chất, cho thấy các biến này có mối quan hệ mật thiết với

nhau. Do thanh phần của phân ñạm và lân chiếm một tỷ trọng lớn trong các phân hỗn

hợp (NPK), việc các biến này có quan hệ chặt chẽ là ñiều tất yếu,

2, thì

Bên cạnh ñó việc ước lượng ñồng thời trong mô hình của biến Xi và biến Xi

việc tạo ra hiện tượng ña cộng tuyến hoàn hảo là không thể tránh khỏi.

Việc tính toán các phân nguyên chất từ phân hỗn hợp tạo ra mối quan hệ hoàn

hảo giữa chúng với nhau. Khi lượng phân hỗn hợp có chứa ba loại phân nguyên chất

trên ñược sử dụng tăng lên thì ñồng thời tỷ lệ các loại phân nguyên chất ấy cúng tăng

ñồng biến theo tỷ lệ của chúng.

Trong tường hợp nghiên cứu của chúng ta, mô hình ñược sử dụng cho việc dự

báo và tính toán giá trị tối ưu, ñây là vấn ñề trọng tâm hơn là diễn dịch từng hề số riêng

lẻ. Trong trường hợp này, vấn ñề ða cộng tuyến không là vấn ñề nghiêm trọng, có thể

bỏ qua nó một cách nhẹ nhàng mà không phải chịu một hậu quả nào ñáng kể.

Mặt khác, nếu một biến phụ thuộc của một mô hình về lý thuyết phải có thì việc

giữ lại nó lại sẽ an toàn hơn khi là loại bỏ chúng.

Từ những cơ sở trên cho thấy các biến của mô hình có mối quan hoàn hảo là ñiều

tất yếu. Do vậy hiện tượng ña cộng tuyến không ảnh hưởng nhiều ñến mô hình, có thể

sử dụng mô hình này trong việc các bài toàn phân tích, phân tích tối ưu các yếu tố ñầu

vào.

PHỤ LỤC 3: MÔ HÌNH KẾT SUẤT

CÁC HÀM ƯỚC LƯỢNG

3.1. Mô hình hàm ña thức bậc 2

- Mô hình gốc hàm ña thức bậc 2

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 13:26 Sample: 1 189 Included observations: 189

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C X1 X12 X2 X22 X3 X32 X4 X42 X5 X52 X6 X7 X8 X9 X10

-2271.710 282.6444 -7.428367 44.37061 -3.359083 30.70448 -1.113329 -0.000181 4.08E-10 0.000991 -4.53E-09 0.307097 1.794887 -0.000475 3.529786 -3.629537

284.3114 36.51882 0.954969 34.78588 2.704301 14.68226 0.565395 0.000245 2.81E-10 0.000572 2.52E-09 0.602971 1.806468 0.000817 0.566549 1.747792

-7.990217 7.739690 -7.778648 1.275535 -1.242127 2.091263 -1.969118 -0.738831 1.452244 1.732153 -1.799578 0.509306 0.993589 -0.581869 6.230332 -2.076641

0.0000 0.0000 0.0000 0.2038 0.2159 0.0380 0.0505 0.4610 0.1482 0.0850 0.0737 0.6112 0.3218 0.5614 0.0000 0.0393

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.774125 Mean dependent var 0.754541 S.D. dependent var 33.44517 Akaike info criterion 193514.2 Schwarz criterion -923.1928 F-statistic 2.259468 Prob(F-statistic)

810.2222 67.50621 9.938548 10.21298 39.52744 0.000000

- Mô hình hàm ña thức bậc 2 sau khi khắc phục

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 13:29 Sample: 1 189 Included observations: 189 Weighting series: WT

Std. Error

t-Statistic

Prob.

Variable

Coefficient

C X1 X12

-2124.948 274.1690 -7.155068

77.51359 9.197826 0.247298

-27.41388 29.80802 -28.93293

0.0000 0.0000 0.0000

X2 X22 X3 X32 X4 X42 X5 X52 X6 X7 X8 X9 X10

25.79856 -2.244017 34.85412 -1.330633 -0.000125 3.84E-10 0.000991 -4.78E-09 -0.453434 -0.063171 -0.000987 3.628565 -3.802860

17.43360 1.483705 2.524817 0.110010 2.54E-05 3.18E-11 4.05E-05 1.53E-10 0.087401 0.229659 0.000205 0.054757 0.241380

1.479818 -1.512442 13.80461 -12.09558 -4.918346 12.09020 24.46902 -31.22456 -5.187991 -0.275065 -4.806718 66.26611 -15.75466

0.1407 0.1322 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.7836 0.0000 0.0000 0.0000

Weighted Statistics

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

1.000000 Mean dependent var 1.000000 S.D. dependent var 2.730804 Akaike info criterion 1290.111 Schwarz criterion -449.6890 F-statistic 2.127965 Prob(F-statistic)

834.1397 4651.862 4.927926 5.202360 169129.8 0.000000

Unweighted Statistics

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Durbin-Watson stat

0.767430 Mean dependent var 0.747265 S.D. dependent var 33.93722 Sum squared resid 2.170433

810.2222 67.50621 199250.1

- Mô hình hồi qui bổ sung của mô hình gốc (kiểm ñịnh hiện tượng phương sai thay ñổi)

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic Obs*R-squared

1.633464 Probability 148.4526 Probability

0.018404 0.128143

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 22:16 Sample: 1 189 Included observations: 189

Std. Error

t-Statistic

Prob.

Variable

Coefficient

C X1 X1^2 X1*X12 X1*X2 X1*X22 X1*X3 X1*X32 X1*X4

-37007.53 -104962.6 17807.08 -757.0126 39414.13 -4763.245 -39850.25 1498.711 -0.918455

2161534. 546783.4 55906.60 2212.306 49885.49 3877.201 44023.82 1902.358 0.605428

-0.017121 -0.191964 0.318515 -0.342183 0.790092 -1.228527 -0.905198 0.787817 -1.517035

0.9864 0.8484 0.7512 0.7335 0.4327 0.2242 0.3691 0.4340 0.1347

1.17E-06 2.752358 -1.29E-05 -154.5108 -2247.789 3.109886 40.66298 -1221.464 8.200013 -775.8098 104.0136 976.0427 -36.61625 0.026580 -3.37E-08 -0.073383 3.47E-07 2.059584 59.29794 -0.083896 -3.258183 26.08464 -222288.6 -19486.46 7769.816 -21366.37 854.9680 0.399256 -4.39E-07 1.582489 -8.15E-06 888.7459 3228.050 0.665498 -1145.901 605.4056 -292.7543 2515.017 -99.72606 -0.037819 4.10E-08 -0.150742 7.60E-07 -67.62444 -267.1311 -0.060129 102.4742 -46.57111 254323.4 5372.916 -1138.263 0.521740

7.54E-07 1.317841 6.51E-06 1025.178 2885.901 4.135393 1008.688 3393.007 29.06811 1435.725 106.0326 1050.652 44.83329 0.016782 2.09E-08 0.037017 1.83E-07 28.20123 78.78039 0.111865 27.64417 91.92225 432186.0 52438.23 5189.087 36548.25 1545.586 0.501397 5.91E-07 1.685889 8.27E-06 832.4782 2876.549 5.206558 1263.807 3204.616 203.9169 3108.956 129.8677 0.042589 4.99E-08 0.149308 7.31E-07 70.73698 231.3721 0.439134 105.5978 270.8670 320389.6 10827.98 1313.316 0.351635

1.556597 2.088536 -1.984828 -0.150716 -0.778886 0.752017 0.040313 -0.359994 0.282097 -0.540361 0.980959 0.928988 -0.816720 1.583859 -1.610449 -1.982429 1.895750 0.073032 0.752699 -0.749971 -0.117861 0.283769 -0.514335 -0.371608 1.497338 -0.584607 0.553167 0.796286 -0.742909 0.938667 -0.985113 1.067591 1.122195 0.127819 -0.906705 0.188917 -1.435655 0.808959 -0.767905 -0.888004 0.822515 -1.009604 1.040103 -0.955998 -1.154552 -0.136927 0.970420 -0.171933 0.793794 0.496207 -0.866709 1.483756

0.1250 0.0411 0.0519 0.8807 0.4392 0.4551 0.9680 0.7202 0.7789 0.5910 0.3307 0.3567 0.4174 0.1187 0.1127 0.0522 0.0630 0.9420 0.4547 0.4563 0.9066 0.7776 0.6090 0.7115 0.1397 0.5611 0.5823 0.4291 0.4605 0.3518 0.3287 0.2901 0.2664 0.8987 0.3683 0.8508 0.1565 0.4218 0.4457 0.3782 0.4142 0.3169 0.3026 0.3430 0.2530 0.8916 0.3359 0.8641 0.4306 0.6216 0.3897 0.1433

X1*X42 X1*X5 X1*X52 X1*X6 X1*X7 X1*X8 X1*X9 X1*X10 X12^2 X12*X2 X12*X22 X12*X3 X12*X32 X12*X4 X12*X42 X12*X5 X12*X52 X12*X6 X12*X7 X12*X8 X12*X9 X12*X10 X2 X2^2 X2*X22 X2*X3 X2*X32 X2*X4 X2*X42 X2*X5 X2*X52 X2*X6 X2*X7 X2*X8 X2*X9 X2*X10 X22^2 X22*X3 X22*X32 X22*X4 X22*X42 X22*X5 X22*X52 X22*X6 X22*X7 X22*X8 X22*X9 X22*X10 X3 X3^2 X3*X32 X3*X4

-6.77E-07 -1.824971 8.90E-06 -288.2168 868.5040 0.789898 53.29524 -723.5848 22.04771 -0.022276 2.87E-08 0.071962 -3.54E-07 13.55569 -38.30635 -0.041002 0.348737 36.04668 3.648712 -4.65E-06 -4.11E-13 2.09E-06 -1.41E-11 0.003925 0.008281 -1.04E-05 -0.005393 -0.019002 -1.16E-19 -1.97E-12 1.39E-17 -3.77E-09 -5.07E-09 1.16E-11 6.35E-09 2.36E-08 -16.74662 8.22E-05 -2.60E-11 -0.037633 -0.117570 8.81E-05 -0.005062 -0.027812 5.02E-17 1.75E-07 5.61E-07 -3.85E-10 1.93E-08 1.37E-07 2916.446 -3.802025

4.03E-07 0.995196 4.86E-06 698.2311 2058.687 2.473382 454.3815 2514.508 24.34075 0.014882 1.71E-08 0.042894 2.11E-07 29.38045 85.73800 0.100123 18.74432 106.6808 4.312054 5.76E-06 3.43E-12 7.09E-06 3.41E-11 0.004275 0.013037 2.39E-05 0.007363 0.032900 1.88E-18 8.28E-12 3.94E-17 4.86E-09 1.39E-08 2.65E-11 9.31E-09 4.17E-08 9.921754 5.04E-05 7.16E-11 0.016218 0.050675 6.72E-05 0.015257 0.044324 1.60E-16 7.74E-08 2.45E-07 3.21E-10 7.58E-08 2.09E-07 5045.285 10.12283

-1.678780 -1.833781 1.832123 -0.412781 0.421873 0.319360 0.117292 -0.287764 0.905794 -1.496832 1.681052 1.677678 -1.679862 0.461385 -0.446784 -0.409516 0.018605 0.337893 0.846166 -0.807461 -0.120099 0.294575 -0.412949 0.918087 0.635228 -0.435089 -0.732484 -0.577583 -0.061594 -0.237646 0.352554 -0.775789 -0.363815 0.436140 0.682238 0.565613 -1.687869 1.631795 -0.363471 -2.320407 -2.320093 1.310274 -0.331802 -0.627471 0.314302 2.265738 2.287292 -1.200027 0.254382 0.655449 0.578054 -0.375589

0.0986 0.0718 0.0721 0.6813 0.6747 0.7506 0.9070 0.7746 0.3688 0.1399 0.0981 0.0988 0.0984 0.6462 0.6567 0.6837 0.9852 0.7367 0.4009 0.4227 0.9048 0.7694 0.6812 0.3624 0.5278 0.6651 0.4668 0.5658 0.9511 0.8130 0.7257 0.4410 0.7173 0.6644 0.4978 0.5738 0.0968 0.1081 0.7176 0.0239 0.0239 0.1953 0.7412 0.5328 0.7544 0.0272 0.0258 0.2350 0.8001 0.5148 0.5655 0.7086

X3*X42 X3*X5 X3*X52 X3*X6 X3*X7 X3*X8 X3*X9 X3*X10 X32^2 X32*X4 X32*X42 X32*X5 X32*X52 X32*X6 X32*X7 X32*X8 X32*X9 X32*X10 X4 X4^2 X4*X42 X4*X5 X4*X52 X4*X6 X4*X7 X4*X8 X4*X9 X4*X10 X42^2 X42*X5 X42*X52 X42*X6 X42*X7 X42*X8 X42*X9 X42*X10 X5 X5^2 X5*X52 X5*X6 X5*X7 X5*X8 X5*X9 X5*X10 X52^2 X52*X6 X52*X7 X52*X8 X52*X9 X52*X10 X6 X6^2

X6*X7 X6*X8 X6*X9 X6*X10 X7 X7^2 X7*X8 X7*X9 X7*X10 X8 X8^2 X8*X9 X8*X10 X9 X9^2 X9*X10 X10 X10^2

-4.226390 -0.043584 -6.993440 -40.89355 12799.56 -10.24217 -0.251882 -13.57991 -104.0786 -34.98574 9.52E-06 0.083602 0.050955 3687.823 -0.845229 59.05743 21742.67 -1.472415

46.96939 0.051476 11.26156 30.95865 16218.11 61.70591 0.119719 22.39139 78.34574 34.80510 1.94E-05 0.046692 0.137187 8012.023 7.732888 33.58781 21803.43 93.38314

-0.089982 -0.846670 -0.621001 -1.320909 0.789214 -0.165984 -2.103940 -0.606479 -1.328453 -1.005190 0.490965 1.790513 0.371424 0.460286 -0.109303 1.758300 0.997214 -0.015767

0.9286 0.4007 0.5370 0.1917 0.4332 0.8687 0.0397 0.5466 0.1892 0.3190 0.6253 0.0786 0.7117 0.6470 0.9133 0.0840 0.3228 0.9875

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.785463 Mean dependent var 0.304606 S.D. dependent var 957.1660 Akaike info criterion 53137673 Schwarz criterion -1453.838 F-statistic 1.996344 Prob(F-statistic)

1023.885 1147.815 16.77077 19.01770 1.633464 0.018404

- Mô hình hồi qui bổ sung của mô hình sau khi khắc phục (kiểm ñịnh hiện tượng phương sai thay ñổi)

ơ

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic Obs*R-squared

0.940057 Probability 128.1701 Probability

0.620066 0.528944

Test Equation: Dependent Variable: STD_RESID^2 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 22:17 Sample: 1 189 Included observations: 189

Std. Error

t-Statistic

Prob.

Variable

Coefficient

C X1 X1^2 X1*X12 X1*X2 X1*X22 X1*X3 X1*X32 X1*X4 X1*X42

-75575.33 24617.16 -2250.283 85.27665 -624.8860 54.16203 1282.193 -52.84793 -0.013043 1.35E-08

61174.75 15474.82 1582.244 62.61169 1411.837 109.7308 1245.942 53.83969 0.017135 2.13E-08

-1.235401 1.590788 -1.422210 1.361992 -0.442605 0.493590 1.029095 -0.981579 -0.761216 0.633001

0.2217 0.1171 0.1603 0.1785 0.6597 0.6235 0.3077 0.3304 0.4496 0.5292

-0.022073 1.24E-07 6.897209 -45.35240 0.134061 72.23657 28.74558 -1.152274 13.68642 -1.235645 -34.05421 1.395761 0.000340 -3.53E-10 0.000729 -3.92E-09 -0.058773 1.367094 -0.003572 -1.850438 -0.534866 3240.489 6.588602 -28.79465 -0.911791 -1.431722 0.018925 -1.71E-08 0.013200 -7.80E-08 -19.64150 -56.86140 -0.169881 -23.79552 -52.17460 1.029483 -7.342421 0.439762 -0.001587 1.46E-09 -0.001306 7.30E-09 1.100300 3.759484 0.013348 1.892144 3.562437 -13146.74 427.5967 10.99544 0.006308 -9.00E-09

0.037297 1.84E-07 29.01413 81.67548 0.117038 28.54745 96.02737 0.822673 40.63324 3.000886 29.73507 1.268852 0.000475 5.91E-10 0.001048 5.18E-09 0.798139 2.229607 0.003166 0.782373 2.601542 12231.53 1484.083 146.8592 1034.372 43.74249 0.014190 1.67E-08 0.047713 2.34E-07 23.56042 81.41081 0.147354 35.76771 90.69560 5.771165 87.98827 3.675457 0.001205 1.41E-09 0.004226 2.07E-08 2.001966 6.548188 0.012428 2.988583 7.665957 9067.522 306.4485 37.16888 0.009952 1.14E-08

-0.591819 0.670469 0.237719 -0.555276 1.145448 2.530404 0.299348 -1.400647 0.336828 -0.411760 -1.145254 1.100020 0.715260 -0.596341 0.695858 -0.756651 -0.073638 0.613155 -1.128292 -2.365160 -0.205596 0.264929 0.004440 -0.196070 -0.000881 -0.032731 1.333641 -1.022841 0.276663 -0.333337 -0.833665 -0.698450 -1.152880 -0.665280 -0.575272 0.178384 -0.083448 0.119648 -1.316646 1.032130 -0.309073 0.353064 0.549610 0.574126 1.074047 0.633124 0.464709 -1.449871 1.395330 0.295824 0.633862 -0.788835

0.5563 0.5052 0.8129 0.5808 0.2567 0.0141 0.7657 0.1666 0.7375 0.6820 0.2568 0.2759 0.4773 0.5533 0.4893 0.4523 0.9416 0.5422 0.2638 0.0214 0.8378 0.7920 0.9965 0.8452 0.9993 0.9740 0.1875 0.3106 0.7830 0.7401 0.4079 0.4877 0.2537 0.5085 0.5673 0.8590 0.9338 0.9052 0.1931 0.3063 0.7584 0.7253 0.5847 0.5681 0.2872 0.5291 0.6439 0.1525 0.1682 0.7684 0.5287 0.4334

X1*X5 X1*X52 X1*X6 X1*X7 X1*X8 X1*X9 X1*X10 X12^2 X12*X2 X12*X22 X12*X3 X12*X32 X12*X4 X12*X42 X12*X5 X12*X52 X12*X6 X12*X7 X12*X8 X12*X9 X12*X10 X2 X2^2 X2*X22 X2*X3 X2*X32 X2*X4 X2*X42 X2*X5 X2*X52 X2*X6 X2*X7 X2*X8 X2*X9 X2*X10 X22^2 X22*X3 X22*X32 X22*X4 X22*X42 X22*X5 X22*X52 X22*X6 X22*X7 X22*X8 X22*X9 X22*X10 X3 X3^2 X3*X32 X3*X4 X3*X42

0.030590 -1.52E-07 1.546685 5.127812 -0.002669 -21.78773 67.97111 -0.216392 -0.000242 3.59E-10 -0.001381 6.81E-09 -0.196611 -0.452578 6.46E-05 0.841700 -3.269797 0.027278 -3.63E-08 3.69E-14 -1.24E-07 6.13E-13 7.81E-05 0.000552 -4.30E-07 0.000140 0.000308 -2.14E-20 1.78E-13 -8.37E-19 -9.45E-11 -6.91E-10 4.18E-13 -1.87E-10 -5.23E-10 0.023102 -3.24E-07 1.11E-12 -0.000389 -0.001898 -3.90E-07 -0.000339 0.000397 -2.50E-18 1.90E-09 8.36E-09 1.51E-12 1.37E-09 -2.22E-09 -24.80782 0.071785 1.510182

0.028166 1.38E-07 19.76102 58.26404 0.070001 12.85970 71.16449 0.688881 0.000421 4.83E-10 0.001214 5.96E-09 0.831512 2.426518 0.002834 0.530493 3.019231 0.122038 1.63E-07 9.70E-14 2.01E-07 9.64E-13 0.000121 0.000369 6.76E-07 0.000208 0.000931 5.32E-20 2.34E-13 1.12E-18 1.38E-10 3.94E-10 7.51E-13 2.64E-10 1.18E-09 0.280801 1.43E-06 2.03E-12 0.000459 0.001434 1.90E-06 0.000432 0.001254 4.52E-18 2.19E-09 6.94E-09 9.08E-12 2.14E-09 5.93E-09 142.7894 0.286492 1.329307

1.086064 -1.102151 0.078270 0.088010 -0.038127 -1.694264 0.955127 -0.314121 -0.574067 0.743075 -1.137882 1.142485 -0.236450 -0.186513 0.022803 1.586636 -1.082990 0.223519 -0.222708 0.380507 -0.619353 0.635526 0.645831 1.495391 -0.636119 0.672730 0.331014 -0.403109 0.759016 -0.750333 -0.686628 -1.752274 0.556965 -0.709084 -0.442575 0.082270 -0.227457 0.546210 -0.848255 -1.323468 -0.205220 -0.785440 0.316528 -0.554625 0.868369 1.205163 0.166783 0.639664 -0.375272 -0.173737 0.250565 1.136068

0.2819 0.2749 0.9379 0.9302 0.9697 0.0956 0.3435 0.7546 0.5681 0.4604 0.2598 0.2579 0.8139 0.8527 0.9819 0.1180 0.2833 0.8239 0.8245 0.7050 0.5381 0.5276 0.5209 0.1402 0.5272 0.5038 0.7418 0.6883 0.4509 0.4561 0.4951 0.0850 0.5797 0.4811 0.6597 0.9347 0.8209 0.5870 0.3998 0.1909 0.8381 0.4354 0.7527 0.5813 0.3888 0.2330 0.8681 0.5249 0.7088 0.8627 0.8030 0.2606

X3*X5 X3*X52 X3*X6 X3*X7 X3*X8 X3*X9 X3*X10 X32^2 X32*X4 X32*X42 X32*X5 X32*X52 X32*X6 X32*X7 X32*X8 X32*X9 X32*X10 X4 X4^2 X4*X42 X4*X5 X4*X52 X4*X6 X4*X7 X4*X8 X4*X9 X4*X10 X42^2 X42*X5 X42*X52 X42*X6 X42*X7 X42*X8 X42*X9 X42*X10 X5 X5^2 X5*X52 X5*X6 X5*X7 X5*X8 X5*X9 X5*X10 X52^2 X52*X6 X52*X7 X52*X8 X52*X9 X52*X10 X6 X6^2 X6*X7

X6*X8 X6*X9 X6*X10 X7 X7^2 X7*X8 X7*X9 X7*X10 X8 X8^2 X8*X9 X8*X10 X9 X9^2 X9*X10 X10 X10^2

2.51E-05 0.270748 -0.860305 447.5743 3.465876 0.005475 0.468371 -0.672324 -0.584065 -3.94E-07 -8.21E-05 -0.001307 -506.2558 -0.078182 -0.032136 -373.3671 -5.271445

0.001457 0.318720 0.876178 458.9975 1.746373 0.003388 0.633711 2.217306 0.985038 5.49E-07 0.001321 0.003883 226.7527 0.218853 0.950587 617.0708 2.642888

0.017234 0.849486 -0.981884 0.975113 1.984614 1.615798 0.739093 -0.303217 -0.592937 -0.718562 -0.062104 -0.336554 -2.232634 -0.357236 -0.033807 -0.605064 -1.994578

0.9863 0.3991 0.3302 0.3336 0.0519 0.1116 0.4628 0.7628 0.5555 0.4753 0.9507 0.7377 0.0294 0.7222 0.9731 0.5475 0.0508

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.678149 Mean dependent var -0.043243 S.D. dependent var 27.08928 Akaike info criterion 42562.10 Schwarz criterion -780.0833 F-statistic 1.854750 Prob(F-statistic)

6.825987 26.52191 9.641093 11.88802 0.940057 0.620066

- Các mô hình hồi qui phụ của các biến ñộc lập - Mô hình hồi qui phục của biến X1 Dependent Variable: X1 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 02:24 Sample: 1 189 Included observations: 189

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C X12 X2 X22 X3 X32 X4 X42 X43 X5 X52 X6 X7 X8 X9 X10

7.547154 0.026104 0.235880 -0.016966 0.217706 -0.008435 -3.27E-06 1.00E-11 -8.97E-18 -1.86E-07 3.69E-13 0.000780 0.009072 1.29E-06 0.005610 -0.008311

0.397823 0.000159 0.069420 0.005423 0.025341 0.000973 2.36E-06 5.90E-12 4.79E-18 1.18E-06 5.19E-12 0.001243 0.003661 1.69E-06 0.001087 0.003549

18.97115 164.6430 3.397880 -3.128818 8.591175 -8.667412 -1.386721 1.700528 -1.872693 -0.157948 0.071014 0.627868 2.478390 0.765183 5.161194 -2.342007

0.0000 0.0000 0.0008 0.0021 0.0000 0.0000 0.1673 0.0908 0.0628 0.8747 0.9435 0.5309 0.0142 0.4452 0.0000 0.0203

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression

0.998694 Mean dependent var 0.998581 S.D. dependent var 0.068934 Akaike info criterion

18.48550 1.829992 -2.430468

Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.822086 Schwarz criterion 245.6792 F-statistic 1.831672 Prob(F-statistic)

-2.156034 8821.174 0.000000

2 -

Mô hình hồi qui phục của biến X1

Dependent Variable: X12 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 02:25 Sample: 1 189 Included observations: 189

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C X1 X2 X22 X3 X32 X4 X42 X43 X5 X52 X6 X7 X8 X9 X10

-289.3928 38.06484 -8.954072 0.664000 -8.164955 0.321816 0.000138 -4.15E-10 3.66E-16 4.94E-06 -7.72E-12 -0.026442 -0.329394 -4.71E-05 -0.211170 0.307468

15.05926 0.231196 2.651919 0.206771 0.974937 0.037178 8.98E-05 2.25E-10 1.83E-16 4.51E-05 1.98E-10 0.047478 0.140022 6.45E-05 0.041600 0.135638

-19.21693 164.6430 -3.376451 3.211278 -8.374856 8.656011 1.541201 -1.844037 2.003336 0.109686 -0.038953 -0.556924 -2.352441 -0.730497 -5.076192 2.266835

0.0000 0.0000 0.0009 0.0016 0.0000 0.0000 0.1251 0.0669 0.0467 0.9128 0.9690 0.5783 0.0198 0.4661 0.0000 0.0246

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.998667 Mean dependent var 0.998551 S.D. dependent var 2.632335 Akaike info criterion 1198.749 Schwarz criterion -442.7480 F-statistic 1.857531 Prob(F-statistic)

345.0450 69.16070 4.854476 5.128910 8640.201 0.000000

-

Mô hình hồi qui phục của biến X2

Dependent Variable: X2 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 02:27 Sample: 1 189 Included observations: 189

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C X1 X12 X22 X3 X32 X4

0.349653 0.265229 -0.006905 0.077055 0.025582 -0.000809 4.85E-08

0.739904 0.078057 0.002045 0.000783 0.032036 0.001234 2.51E-06

0.472565 3.397880 -3.376451 98.42433 0.798535 -0.655073 0.019303

0.6371 0.0008 0.0009 0.0000 0.4257 0.5133 0.9846

X42 X43 X5 X52 X6 X7 X8 X9 X10

3.04E-13 -3.94E-19 3.05E-06 -1.22E-11 -0.001225 -0.001119 -5.58E-07 0.000427 -0.003389

6.31E-12 5.13E-18 1.23E-06 5.43E-12 0.001316 0.003949 1.79E-06 0.001238 0.003813

0.048182 -0.076802 2.480077 -2.243329 -0.930788 -0.283259 -0.311248 0.344869 -0.888719

0.9616 0.9389 0.0141 0.0261 0.3533 0.7773 0.7560 0.7306 0.3754

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.992669 Mean dependent var 0.992033 S.D. dependent var 0.073097 Akaike info criterion 0.924370 Schwarz criterion 234.5974 F-statistic 1.800016 Prob(F-statistic)

5.981534 0.818943 -2.313200 -2.038767 1561.630 0.000000

2 -

Mô hình hồi qui phục của biến X2

Dependent Variable: X22 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 02:28 Sample: 1 189 Included observations: 189

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C X1 X12 X2 X3 X32 X4 X42 X43 X5 X52 X6 X7 X8 X9 X10

-5.830622 -3.156632 0.084722 12.75003 -0.396256 0.011444 -2.70E-06 1.34E-12 1.21E-18 -3.56E-05 1.41E-10 0.013306 0.003341 9.20E-06 -0.010495 0.039949

9.513482 1.008890 0.026383 0.129541 0.411751 0.015874 3.23E-05 8.12E-11 6.60E-17 1.59E-05 7.00E-11 0.016944 0.050809 2.31E-05 0.015908 0.049070

-0.612880 -3.128818 3.211278 98.42433 -0.962369 0.720900 -0.083551 0.016497 0.018339 -2.243823 2.020393 0.785300 0.065765 0.398884 -0.659749 0.814116

0.5408 0.0021 0.0016 0.0000 0.3372 0.4719 0.9335 0.9869 0.9854 0.0261 0.0449 0.4334 0.9476 0.6905 0.5103 0.4167

36.44587 10.42578 2.795568 3.070002 1529.364 0.000000

0.992515 Mean dependent var 0.991866 S.D. dependent var 0.940275 Akaike info criterion 152.9523 Schwarz criterion -248.1812 F-statistic 1.838934 Prob(F-statistic)

-

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Mô hình hồi qui phục của biến X3 Dependent Variable: X3 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 02:29 Sample: 1 189

Included observations: 189

Variable C X1 X12 X2 X22 X32 X4 X42 X43 X5 X52 X6 X7 X8 X9 X10

Coefficient -6.913156 1.373647 -0.035330 0.143552 -0.013438 0.038034 -1.22E-06 -7.54E-13 3.05E-18 -2.76E-07 1.38E-12 0.001020 -0.011690 -5.16E-06 -0.003599 0.017604

Std. Error 1.673246 0.159890 0.004219 0.179770 0.013964 0.000458 5.95E-06 1.49E-11 1.22E-17 2.97E-06 1.30E-11 0.003125 0.009315 4.23E-06 0.002920 0.008954

t-Statistic -4.131583 8.591175 -8.374856 0.798535 -0.962369 83.11755 -0.204329 -0.050473 0.251302 -0.093247 0.106155 0.326534 -1.254986 -1.219177 -1.232445 1.965936

Prob. 0.0001 0.0000 0.0000 0.4257 0.3372 0.0000 0.8383 0.9598 0.8019 0.9258 0.9156 0.7444 0.2112 0.2244 0.2195 0.0509

0.991486 Mean dependent var 0.990747 S.D. dependent var 0.173156 Akaike info criterion 5.187071 Schwarz criterion 71.60273 F-statistic 2.044904 Prob(F-statistic)

11.93677 1.800125 -0.588389 -0.313955 1343.020 0.000000

2 R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Mô hình hồi qui phục của biến X3

-

Dependent Variable: X32 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 02:31 Sample: 1 189 Included observations: 189

Std. Error

t-Statistic

Prob.

Variable

Coefficient

C X1 X12 X2 X22 X3 X4 X42 X43 X5 X52 X6 X7 X8 X9 X10

181.4896 -35.89297 0.939086 -3.059980 0.261719 25.64964 3.17E-05 1.61E-11 -7.37E-17 1.52E-05 -6.62E-11 -0.040192 0.287619 0.000102 0.096475 -0.466742

43.40504 4.141140 0.108489 4.671206 0.363045 0.308595 0.000154 3.88E-10 3.16E-16 7.70E-05 3.39E-10 0.081119 0.242001 0.000110 0.075818 0.232424

4.181301 -8.667412 8.656011 -0.655073 0.720900 83.11755 0.205146 0.041373 -0.233569 0.197592 -0.195419 -0.495471 1.188503 0.926508 1.272458 -2.008150

0.0000 0.0000 0.0000 0.5133 0.4719 0.0000 0.8377 0.9670 0.8156 0.8436 0.8453 0.6209 0.2363 0.3555 0.2049 0.0462

R-squared Adjusted R-squared

0.991288 Mean dependent var 0.990532 S.D. dependent var

145.7098 46.21320

4.496660 Akaike info criterion 3498.051 Schwarz criterion -543.9506 F-statistic 2.021302 Prob(F-statistic)

5.925403 6.199837 1312.255 0.000000

-

S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Mô hình hồi qui phục của biến X4 Dependent Variable: X4 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 02:33 Sample: 1 189 Included observations: 189

Std. Error

t-Statistic

Prob.

Variable

Coefficient

156461.3 -3366.220 97.84674 44.43273 -14.95127 -198.5312 7.675560 2.49E-06 -2.00E-12 0.012004 -4.79E-08 -33.23153 -88.21302 0.081140 10.75217 188.6411

18999.90 2427.467 63.48734 2301.913 178.9475 971.6256 37.41507 2.30E-08 3.32E-14 0.037888 1.67E-07 39.87351 119.4047 0.053936 37.48116 114.8275

8.234852 -1.386721 1.541201 0.019303 -0.083551 -0.204329 0.205146 108.3101 -60.19818 0.316820 -0.287272 -0.833424 -0.738773 1.504363 0.286869 1.642822

0.0000 0.1673 0.1251 0.9846 0.9335 0.8383 0.8377 0.0000 0.0000 0.7518 0.7742 0.4058 0.4610 0.1343 0.7746 0.1022

C X1 X12 X2 X22 X3 X32 X42 X43 X5 X52 X6 X7 X8 X9 X10

401572.8 80100.22 18.32309 18.59752 16406.05 0.000000

0.999298 Mean dependent var 0.999237 S.D. dependent var 2213.158 Akaike info criterion 8.47E+08 Schwarz criterion -1715.532 F-statistic 2.074902 Prob(F-statistic)

2 -

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Mô hình hồi qui phục của biến X4 Dependent Variable: X42 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 02:33 Sample: 1 189 Included observations: 189

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

-6.39E+10 1.64E+09 -46453927 44136656 1174848. -19517960 616090.1 395050.4 8.09E-07

7.48E+09 9.63E+08 25191435 9.16E+08 71214028 3.87E+08 14891164 3647.400 6.02E-09

-8.536523 1.700528 -1.844037 0.048182 0.016497 -0.050473 0.041373 108.3101 134.4307

0.0000 0.0908 0.0669 0.9616 0.9869 0.9598 0.9670 0.0000 0.0000

C X1 X12 X2 X22 X3 X32 X4 X43

X5 X52 X6 X7 X8 X9 X10

-5709.701 0.026918 12265162 27728564 -28646.80 -523808.1 -40193373

15075.61 0.066286 15872223 47545601 21493.91 14919222 45949450

-0.378738 0.406095 0.772744 0.583199 -1.332787 -0.035110 -0.874730

0.7053 0.6852 0.4407 0.5605 0.1844 0.9720 0.3829

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.999837 Mean dependent var 0.999823 S.D. dependent var 8.81E+08 Akaike info criterion 1.34E+20 Schwarz criterion -4152.514 F-statistic 2.091996 Prob(F-statistic)

1.68E+11 6.61E+10 44.11126 44.38570 70657.73 0.000000

-

\Mô hình hồi qui phục của biến X5

Dependent Variable: X5 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 02:34 Sample: 1 189 Included observations: 189

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C X1 X12 X2 X22 X3 X32 X4 X42 X43 X52 X6 X7 X8 X9 X10

16185.34 -773.3757 14.06495 11254.38 -794.0487 -181.7732 14.83106 0.048308 -1.45E-07 1.36E-13 4.32E-06 16.29010 -23.61071 0.061706 -106.8816 358.4940

44953.01 4896.388 128.2291 4537.917 353.8821 1949.368 75.05917 0.152477 3.83E-07 3.11E-13 6.15E-08 80.14125 239.9091 0.108806 74.76869 230.5401

0.360050 -0.157948 0.109686 2.480077 -2.243823 -0.093247 0.197592 0.316820 -0.378738 0.436279 70.22340 0.203267 -0.098415 0.567120 -1.429497 1.555018

0.7192 0.8747 0.9128 0.0141 0.0261 0.9258 0.8436 0.7518 0.7053 0.6632 0.0000 0.8392 0.9217 0.5714 0.1547 0.1218

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.968677 Mean dependent var 0.965961 S.D. dependent var 4439.825 Akaike info criterion 3.41E+09 Schwarz criterion -1847.112 F-statistic 1.847829 Prob(F-statistic)

98380.95 24064.69 19.71547 19.98991 356.6766 0.000000

2 -

Mô hình hồi qui phục của biến X5

Dependent Variable: X52 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 02:35

Sample: 1 189 Included observations: 189

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

-3.16E+09 79081260 -1135975. -2.32E+09 1.63E+08 47060553 -3335784. -9961.993 0.035379 -3.53E-08 223531.6 -3539893. 7031637. -12668.94 19817229 -95373579

1.02E+10 1.11E+09 29162593 1.04E+09 80695639 4.43E+08 17069908 34677.93 0.087120 7.08E-08 3183.150 18225815 54558737 24748.75 17037444 52293958

-0.308948 0.071014 -0.038953 -2.243329 2.020393 0.106155 -0.195419 -0.287272 0.406095 -0.498244 70.22340 -0.194224 0.128882 -0.511902 1.163157 -1.823797

0.7577 0.9435 0.9690 0.0261 0.0449 0.9156 0.8453 0.7742 0.6852 0.6189 0.0000 0.8462 0.8976 0.6094 0.2464 0.0699

C X1 X12 X2 X22 X3 X32 X4 X42 X43 X5 X6 X7 X8 X9 X10

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.968449 Mean dependent var 0.965713 S.D. dependent var 1.01E+09 Akaike info criterion 1.76E+20 Schwarz criterion -4178.342 F-statistic 1.935740 Prob(F-statistic)

1.03E+10 5.45E+09 44.38457 44.65900 354.0069 0.000000

-

Mô hình hồi qui phục của biến X6

Dependent Variable: X6 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 02:37 Sample: 1 189 Included observations: 189

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

63.43704 2.913064 -0.067683 -4.067034 0.266944 0.603627 -0.035256 -0.000120 2.80E-10 -2.01E-16 1.47E-05 -6.16E-11 -2.379689 -4.08E-05 -0.133131 -0.471178

42.38347 4.639614 0.121530 4.369453 0.339926 1.848587 0.071156 0.000144 3.63E-10 2.95E-16 7.21E-05 3.17E-10 0.138049 0.000103 0.070619 0.217273

1.496740 0.627868 -0.556924 -0.930788 0.785300 0.326534 -0.495471 -0.833424 0.772744 -0.679705 0.203267 -0.194224 -17.23801 -0.395353 -1.885191 -2.168602

0.1363 0.5309 0.5783 0.3533 0.4334 0.7444 0.6209 0.4058 0.4407 0.4976 0.8392 0.8462 0.0000 0.6931 0.0611 0.0315

C X1 X12 X2 X22 X3 X32 X4 X42 X43 X5 X52 X7 X8 X9 X10

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.722730 Mean dependent var 0.698690 S.D. dependent var 4.211481 Akaike info criterion 3068.427 Schwarz criterion -531.5673 F-statistic 1.823773 Prob(F-statistic)

44.16931 7.672340 5.794362 6.068796 30.06276 0.000000

-

Mô hình hồi qui phục của biến X7

Dependent Variable: X7 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 02:38 Sample: 1 189 Included observations: 189

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C X1 X12 X2 X22 X3 X32 X4 X42 X43 X5 X52 X6 X8 X9 X10

-6.694217 3.779364 -0.094103 -0.414423 0.007482 -0.771780 0.028158 -3.57E-05 7.08E-11 -3.90E-17 -2.37E-06 1.37E-11 -0.265594 2.47E-06 -0.056824 0.024663

14.24172 1.524927 0.040002 1.463054 0.113763 0.614971 0.023692 4.83E-05 1.21E-10 9.87E-17 2.41E-05 1.06E-10 0.015407 3.45E-05 0.023439 0.073542

-0.470043 2.478390 -2.352441 -0.283259 0.065765 -1.254986 1.188503 -0.738773 0.583199 -0.395393 -0.098415 0.128882 -17.23801 0.071610 -2.424388 0.335358

0.6389 0.0142 0.0198 0.7773 0.9476 0.2112 0.2363 0.4610 0.5605 0.6930 0.9217 0.8976 0.0000 0.9430 0.0164 0.7378

5.767196 2.547168 3.601607 3.876040 29.54511 0.000000

0.719236 Mean dependent var 0.694893 S.D. dependent var 1.406967 Akaike info criterion 342.4633 Schwarz criterion -324.3518 F-statistic 2.194067 Prob(F-statistic)

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Mô hình hồi qui phục của biến X8

-

Dependent Variable: X8 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 02:38 Sample: 1 189 Included observations: 189

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C X1 X12 X2 X22

-27611.06 2611.321 -65.29395 -1003.111 99.92099

31323.45 3412.674 89.38286 3222.869 250.5011

-0.881482 0.765183 -0.730497 -0.311248 0.398884

0.3793 0.4452 0.4661 0.7560 0.6905

X3 X32 X4 X42 X43 X5 X52 X6 X7 X9 X10

-1652.095 48.43377 0.159141 -3.55E-07 2.66E-13 0.030073 -1.19E-07 -22.11152 11.99352 -22.34015 -294.7025

1355.091 52.27563 0.105786 2.66E-07 2.17E-13 0.053027 2.33E-07 55.92850 167.4841 52.47635 160.5059

-1.219177 0.926508 1.504363 -1.332787 1.230253 0.567120 -0.511902 -0.395353 0.071610 -0.425718 -1.836085

0.2244 0.3555 0.1343 0.1844 0.2203 0.5714 0.6094 0.6931 0.9430 0.6708 0.0681

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.090184 Mean dependent var 0.011299 S.D. dependent var 3099.468 Akaike info criterion 1.66E+09 Schwarz criterion -1779.189 F-statistic 1.986868 Prob(F-statistic)

3397.884 3117.128 18.99671 19.27114 1.143228 0.321535

-

Mô hình hồi qui phục của biến X9

Dependent Variable: X9 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 02:39 Sample: 1 189 Included observations: 189

Variable C X1 X12 X2 X22 X3 X32 X4 X42 X43 X5 X52 X6 X7 X8 X10

Coefficient -196.7849 23.78297 -0.613899 1.609367 -0.239127 -2.418139 0.096113 4.42E-05 -1.36E-11 -2.03E-18 -0.000109 3.92E-10 -0.151201 -0.578247 -4.68E-05 -0.043888

Std. Error 42.92743 4.608037 0.120937 4.666603 0.362451 1.962067 0.075533 0.000154 3.87E-10 3.15E-16 7.64E-05 3.37E-10 0.080205 0.238512 0.000110 0.234652

t-Statistic -4.584129 5.161194 -5.076192 0.344869 -0.659749 -1.232445 1.272458 0.286869 -0.035110 -0.006454 -1.429497 1.163157 -1.885191 -2.424388 -0.425718 -0.187035

Prob. 0.0000 0.0000 0.0000 0.7306 0.5103 0.2195 0.2049 0.7746 0.9720 0.9949 0.1547 0.2464 0.0611 0.0164 0.6708 0.8519

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.496677 Mean dependent var 0.453036 S.D. dependent var 4.488209 Akaike info criterion 3484.916 Schwarz criterion -543.5951 F-statistic 1.846406 Prob(F-statistic)

14.92063 6.068672 5.921641 6.196075 11.38102 0.000000

-

Mô hình hồi qui phục của biến X10

Dependent Variable: X10 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 02:40 Sample: 1 189 Included observations: 189

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C X1 X12 X2 X22 X3 X32 X4 X42 X43 X5 X52 X6 X7 X8 X9

29.56445 -3.697718 0.093817 -1.341017 0.095534 1.241346 -0.048805 8.14E-05 -1.10E-10 4.45E-17 3.85E-05 -1.98E-10 -0.056167 0.026342 -6.49E-05 -0.004606

14.55526 1.578868 0.041387 1.508933 0.117348 0.631427 0.024303 4.96E-05 1.25E-10 1.02E-16 2.47E-05 1.08E-10 0.025900 0.078548 3.53E-05 0.024629

2.031187 -2.342007 2.266835 -0.888719 0.814116 1.965936 -2.008150 1.642822 -0.874730 0.435895 1.555018 -1.823797 -2.168602 0.335358 -1.836085 -0.187035

0.0438 0.0203 0.0246 0.3754 0.4167 0.0509 0.0462 0.1022 0.3829 0.6635 0.1218 0.0699 0.0315 0.7378 0.0681 0.8519

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.500913 Mean dependent var 0.457640 S.D. dependent var 1.454060 Akaike info criterion 365.7720 Schwarz criterion -330.5743 F-statistic 2.030725 Prob(F-statistic)

13.44286 1.974415 3.667452 3.941886 11.57555 0.000000 2.3.1. Mô hình hồi qui hàm Logarith tuyến tính (hàm Cobb-Douglas)

- Mô hình gốc hàm Logarith tuyến tính

Dependent Variable: LNY Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 13:53 Sample: 1 189 Included observations: 189

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C LNX1 LNX2 LNX3 LNX4 LNX5 LNX6 LNX7 LNX8

4.658023 -0.121905 0.090196 0.086260 0.143160 -0.003001 0.085559 0.039558 -0.018576

0.423991 0.089059 0.046184 0.045658 0.033613 0.017950 0.043020 0.015378 0.011151

10.98614 -1.368806 1.952987 1.889250 4.259116 -0.167176 1.988801 2.572374 -1.665782

0.0000 0.1728 0.0524 0.0605 0.0000 0.8674 0.0483 0.0109 0.0975

LNX9 LNX10

0.103808 -0.117089

0.012257 0.038355

8.469409 -3.052729

0.0000 0.0026

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.578580 Mean dependent var 0.554905 S.D. dependent var 0.055636 Akaike info criterion 0.550967 Schwarz criterion 283.4954 F-statistic 2.150436 Prob(F-statistic)

6.693854 0.083392 -2.883549 -2.694876 24.43817 0.000000

- Mô hình hồi qui bổ sung của mô hình gốc (kiểm ñịnh hiện tượng phương sai thay ñổi)

White Heteroskedasticity Test:

F-statistic Obs*R-squared

2.529039 Probability 107.9127 Probability

0.000005 0.000659

Test Equation: Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 22:33 Sample: 1 189 Included observations: 188 Excluded observations: 1

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C LNX1 LNX1^2 LNX1*LNX2 LNX1*LNX3 LNX1*LNX4 LNX1*LNX5 LNX1*LNX6 LNX1*LNX7 LNX1*LNX8 LNX1*LNX9 LNX1*LNX10 LNX2 LNX2^2 LNX2*LNX3 LNX2*LNX4 LNX2*LNX5 LNX2*LNX6 LNX2*LNX7 LNX2*LNX8 LNX2*LNX9 LNX2*LNX10 LNX3 LNX3^2 LNX3*LNX4 LNX3*LNX5

3.687999 -2.328371 0.096225 0.029779 0.050741 0.065306 0.023957 0.102743 0.015382 -0.014915 0.001372 0.061619 0.656664 0.007329 0.007990 -0.077423 0.010829 -0.010395 -0.010738 0.009172 0.024862 0.003261 0.747776 0.008694 -0.036292 -0.013530

2.345780 0.894890 0.131140 0.114726 0.088522 0.070873 0.031232 0.078271 0.027565 0.023090 0.030937 0.093770 0.454913 0.027043 0.048418 0.036308 0.013355 0.041897 0.016775 0.014403 0.013154 0.044429 0.464810 0.020822 0.039693 0.015206

1.572185 -2.601851 0.733758 0.259565 0.573201 0.921452 0.767062 1.312656 0.558040 -0.645981 0.044358 0.657127 1.443494 0.271001 0.165031 -2.132412 0.810861 -0.248121 -0.640117 0.636787 1.890115 0.073396 1.608777 0.417559 -0.914319 -0.889774

0.1185 0.0104 0.4645 0.7956 0.5676 0.3586 0.4445 0.1918 0.5778 0.5195 0.9647 0.5123 0.1514 0.7868 0.8692 0.0350 0.4190 0.8045 0.5233 0.5255 0.0611 0.9416 0.1102 0.6770 0.3624 0.3753

LNX3*LNX6 LNX3*LNX7 LNX3*LNX8 LNX3*LNX9 LNX3*LNX10 LNX4 LNX4^2 LNX4*LNX5 LNX4*LNX6 LNX4*LNX7 LNX4*LNX8 LNX4*LNX9 LNX4*LNX10 LNX5 LNX5^2 LNX5*LNX6 LNX5*LNX7 LNX5*LNX8 LNX5*LNX9 LNX5*LNX10 LNX6 LNX6^2 LNX6*LNX7 LNX6*LNX8 LNX6*LNX9 LNX6*LNX10 LNX7 LNX7^2 LNX7*LNX8 LNX7*LNX9 LNX7*LNX10 LNX8 LNX8^2 LNX8*LNX9 LNX8*LNX10 LNX9 LNX9^2 LNX9*LNX10 LNX10 LNX10^2

-0.076137 -0.023383 0.010195 0.014957 -0.047091 -0.566699 0.040741 -0.021377 0.029270 0.014348 -0.013462 -0.006351 -0.083090 0.107697 0.001085 -0.005518 -0.001016 0.007424 -0.002591 0.022752 -0.079063 -0.014345 0.006604 -0.001389 -0.007244 -0.076004 -0.100539 0.001919 -0.002160 -0.004412 -0.016679 0.049825 0.000456 0.005165 0.011338 0.004008 -0.006772 0.021209 0.982732 -0.013467

0.041571 0.015293 0.012123 0.015793 0.057150 0.295490 0.014352 0.013113 0.028162 0.010590 0.009225 0.008724 0.029944 0.155881 0.003750 0.013486 0.005406 0.004508 0.004293 0.014077 0.378498 0.022258 0.015438 0.012269 0.012738 0.037014 0.135639 0.003030 0.004193 0.002991 0.011953 0.124550 0.001014 0.004004 0.009363 0.138545 0.003202 0.009954 0.458016 0.040788

-1.831499 -1.529001 0.840959 0.947057 -0.824000 -1.917828 2.838656 -1.630228 1.039367 1.354900 -1.459342 -0.728012 -2.774833 0.690890 0.289401 -0.409200 -0.187891 1.647066 -0.603509 1.616198 -0.208886 -0.644468 0.427788 -0.113243 -0.568680 -2.053351 -0.741227 0.633152 -0.515201 -1.475027 -1.395383 0.400036 0.450001 1.289930 1.210919 0.028929 -2.114757 2.130669 2.145631 -0.330177

0.0695 0.1289 0.4020 0.3455 0.4115 0.0575 0.0053 0.1056 0.3007 0.1780 0.1470 0.4680 0.0064 0.4909 0.7728 0.6831 0.8513 0.1021 0.5473 0.1086 0.8349 0.5205 0.6696 0.9100 0.5706 0.0422 0.4600 0.5278 0.6073 0.1428 0.1654 0.6898 0.6535 0.1995 0.2283 0.9770 0.0365 0.0351 0.0339 0.7418

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.574004 Mean dependent var 0.347039 S.D. dependent var 0.003083 Akaike info criterion 0.001159 Schwarz criterion 860.9050 F-statistic 1.912422 Prob(F-statistic)

0.002930 0.003815 -8.456436 -7.320238 2.529039 0.000005

- Các mô hình hồi qui phụ của các biến ñộc lập -

Mô hình hồi qui phục của biến Ln(X1)

Dependent Variable: LNX1 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 01:51 Sample: 1 189 Included observations: 188 Excluded observations: 1

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C LNX2 LNX3 LNX4 LNX5 LNX6 LNX7 LNX8 LNX9 LNX10

1.479391 0.353903 0.373994 -0.016601 -0.025672 0.061328 0.031261 0.008713 0.008875 0.004752

0.339342 0.028308 0.026228 0.028233 0.015056 0.036052 0.013003 0.009371 0.010413 0.032327

4.359589 12.50170 14.25961 -0.588015 -1.705088 1.701077 2.404113 0.929812 0.852284 0.147010

0.0000 0.0000 0.0000 0.5573 0.0899 0.0907 0.0172 0.3537 0.3952 0.8833

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.779553 Mean dependent var 0.768407 S.D. dependent var 0.046733 Akaike info criterion 0.388742 Schwarz criterion 314.2800 F-statistic 1.912482 Prob(F-statistic)

2.913270 0.097109 -3.237021 -3.064870 69.93894 0.000000

-

Mô hình hồi qui phục của biến Ln(X2)

Dependent Variable: LNX2 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 01:52 Sample: 1 189 Included observations: 188 Excluded observations: 1

Std. Error

t-Statistic

Prob.

Variable

Coefficient

C LNX1 LNX3 LNX4 LNX5 LNX6 LNX7 LNX8 LNX9 LNX10

-2.112700 1.321075 -0.314272 0.073419 0.043533 -0.100445 -0.043911 0.010270 -0.030320 -0.067912

0.671322 0.105672 0.070329 0.054322 0.029144 0.069815 0.025315 0.018133 0.020031 0.062254

-3.147073 12.50170 -4.468580 1.351550 1.493700 -1.438739 -1.734580 0.566390 -1.513608 -1.090890

0.0019 0.0000 0.0000 0.1782 0.1370 0.1520 0.0845 0.5718 0.1319 0.2768

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.558615 Mean dependent var 0.536298 S.D. dependent var 0.090291 Akaike info criterion 1.451126 Schwarz criterion 190.4652 F-statistic 1.642615 Prob(F-statistic)

1.780570 0.132594 -1.919842 -1.747691 25.03071 0.000000

-

Mô hình hồi qui phục của biến Ln(X3)

Dependent Variable: LNX3 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 01:53 Sample: 1 189 Included observations: 188 Excluded observations: 1

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C LNX1 LNX2 LNX4 LNX5 LNX6 LNX7 LNX8 LNX9 LNX10

-1.310480 1.425745 -0.320951 0.046375 0.032479 -0.082856 -0.021769 -0.043760 0.010654 -0.038942

0.690081 0.099985 0.071824 0.055068 0.029536 0.070690 0.025746 0.018045 0.020357 0.063055

-1.899023 14.25961 -4.468580 0.842146 1.099620 -1.172111 -0.845539 -2.425057 0.523350 -0.617588

0.0592 0.0000 0.0000 0.4008 0.2730 0.2427 0.3989 0.0163 0.6014 0.5376

0.628610 Mean dependent var 0.609831 S.D. dependent var 0.091245 Akaike info criterion 1.481966 Schwarz criterion 188.4884 F-statistic 1.986752 Prob(F-statistic)

2.469910 0.146077 -1.898812 -1.726661 33.47556 0.000000

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Mô hình hồi qui phục của biến Ln(X4)

-

Dependent Variable: LNX4 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 01:54 Sample: 1 189 Included observations: 188 Excluded observations: 1

Std. Error

t-Statistic

Prob.

Variable

Coefficient

C LNX1 LNX2 LNX3 LNX5 LNX6 LNX7 LNX8 LNX9 LNX10

8.352192 -0.116782 0.138357 0.085574 0.087569 0.073117 0.042737 0.120291 0.171360 0.638091

0.710376 0.198603 0.102369 0.101614 0.039719 0.096239 0.034897 0.023226 0.024514 0.071168

11.75743 -0.588015 1.351550 0.842146 2.204701 0.759743 1.224676 5.179259 6.990370 8.966041

0.0000 0.5573 0.1782 0.4008 0.0288 0.4484 0.2223 0.0000 0.0000 0.0000

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.662901 Mean dependent var 0.645857 S.D. dependent var 0.123948 Akaike info criterion 2.734613 Schwarz criterion 130.9020 F-statistic 1.959079 Prob(F-statistic)

12.88297 0.208280 -1.286192 -1.114041 38.89281 0.000000

-

Mô hình hồi qui phục của biến Ln(X5)

Dependent Variable: LNX5 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 01:55 Sample: 1 189 Included observations: 188 Excluded observations: 1

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C LNX1 LNX2 LNX3 LNX4 LNX6 LNX7 LNX8 LNX9 LNX10

8.120566 -0.625999 0.284368 0.207744 0.303548 0.100224 0.042346 0.026030 -0.101838 -0.056537

1.654468 0.367136 0.190379 0.188924 0.137682 0.179312 0.065168 0.046345 0.050957 0.159586

4.908263 -1.705088 1.493700 1.099620 2.204701 0.558934 0.649799 0.561668 -1.998509 -0.354275

0.0000 0.0899 0.1370 0.2730 0.0288 0.5769 0.5167 0.5750 0.0472 0.7236

0.069456 Mean dependent var 0.022406 S.D. dependent var 0.230768 Akaike info criterion 9.479184 Schwarz criterion 14.04986 F-statistic 1.693173 Prob(F-statistic)

11.47054 0.233398 -0.043084 0.129068 1.476225 0.159788

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Mô hình hồi qui phục của biến Ln(X6)

-

Dependent Variable: LNX6 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 01:56 Sample: 1 189 Included observations: 188 Excluded observations: 1

Std. Error

t-Statistic

Prob.

Variable

Coefficient

C LNX1 LNX2 LNX3 LNX4 LNX5 LNX7 LNX8 LNX9 LNX10

3.576172 0.260835 -0.114444 -0.092439 0.044207 0.017481 -0.291424 0.033247 -0.010043 -0.255149

0.685715 0.153335 0.079545 0.078865 0.058187 0.031276 0.016290 0.019211 0.021506 0.063871

5.215246 1.701077 -1.438739 -1.172111 0.759743 0.558934 -17.88954 1.730563 -0.466990 -3.994762

0.0000 0.0907 0.1520 0.2427 0.4484 0.5769 0.0000 0.0853 0.6411 0.0001

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.715179 Mean dependent var 0.700778 S.D. dependent var 0.096377 Akaike info criterion 1.653366 Schwarz criterion 178.2007 F-statistic 1.897084 Prob(F-statistic)

3.771188 0.176189 -1.789369 -1.617218 49.66153 0.000000

-

Mô hình hồi qui phục của biến Ln(X7)

Dependent Variable: LNX7 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 01:57 Sample: 1 189 Included observations: 188 Excluded observations: 1

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C LNX1 LNX2 LNX3 LNX4 LNX5 LNX6 LNX8 LNX9 LNX10

5.414230 1.006013 -0.378547 -0.183765 0.195510 0.055885 -2.205021 0.071531 0.025538 -0.403825

1.984109 0.418455 0.218236 0.217334 0.159642 0.086004 0.123258 0.053017 0.059161 0.180881

2.728796 2.404113 -1.734580 -0.845539 1.224676 0.649799 -17.88954 1.349209 0.431670 -2.232541

0.0070 0.0172 0.0845 0.3989 0.2223 0.5167 0.0000 0.1790 0.6665 0.0268

1.656297 0.473277 0.234344 0.406496 46.44299 0.000000

0.701336 Mean dependent var 0.686235 S.D. dependent var 0.265105 Akaike info criterion 12.50997 Schwarz criterion -12.02837 F-statistic 1.837366 Prob(F-statistic)

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Mô hình hồi qui phục của biến Ln(X8)

-

Dependent Variable: LNX8 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 01:58 Sample: 1 189 Included observations: 188 Excluded observations: 1

Std. Error

t-Statistic

Prob.

Variable

Coefficient

C LNX1 LNX2 LNX3 LNX4 LNX5 LNX6 LNX7 LNX9 LNX10

-7.669753 0.554745 0.175167 -0.730846 1.088729 0.067966 0.497693 0.141522 0.055191 -0.583166

2.789966 0.596621 0.309270 0.301373 0.210209 0.121007 0.287590 0.104892 0.083155 0.254230

-2.749049 0.929812 0.566390 -2.425057 5.179259 0.561668 1.730563 1.349209 0.663705 -2.293849

0.0066 0.3537 0.5718 0.0163 0.0000 0.5750 0.0853 0.1790 0.5077 0.0230

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.268260 Mean dependent var 0.231262 S.D. dependent var 0.372891 Akaike info criterion 24.75043 Schwarz criterion -76.16611 F-statistic 1.867604 Prob(F-statistic)

8.006105 0.425297 0.916661 1.088812 7.250660 0.000000

-

Mô hình hồi qui phục của biến Ln(X9)

Dependent Variable: LNX9 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 01:58 Sample: 1 189 Included observations: 188 Excluded observations: 1

Variable C LNX1 LNX2 LNX3 LNX4 LNX5 LNX6 LNX7 LNX8 LNX10

Coefficient -11.95178 0.457945 -0.419110 0.144206 1.256963 -0.215500 -0.121843 0.040949 0.044729 -0.023994

Std. Error 2.402874 0.537315 0.276895 0.275544 0.179814 0.107830 0.260912 0.094861 0.067393 0.232222

t-Statistic -4.973951 0.852284 -1.513608 0.523350 6.990370 -1.998509 -0.466990 0.431670 0.663705 -0.103324

Prob. 0.0000 0.3952 0.1319 0.6014 0.0000 0.0472 0.6411 0.6665 0.5077 0.9178

0.437006 Mean dependent var 0.408540 S.D. dependent var 0.335695 Akaike info criterion 20.05897 Schwarz criterion -56.41049 F-statistic 2.055859 Prob(F-statistic)

2.618163 0.436497 0.706495 0.878646 15.35184 0.000000

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Mô hình hồi qui phục của biến Ln(X10)

-

Dependent Variable: LNX10 Method: Least Squares Date: 11/16/09 Time: 02:00 Sample: 1 189 Included observations: 188 Excluded observations: 1

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C LNX1 LNX2 LNX3 LNX4 LNX5 LNX6 LNX7 LNX8 LNX9

-1.587904 0.025545 -0.097791 -0.054908 0.487577 -0.012463 -0.322464 -0.067452 -0.049234 -0.002499

0.819082 0.173764 0.089643 0.088907 0.054380 0.035179 0.080722 0.030213 0.021464 0.024191

-1.938638 0.147010 -1.090890 -0.617588 8.966041 -0.354275 -3.994762 -2.232541 -2.293849 -0.103324

0.0541 0.8833 0.2768 0.5376 0.0000 0.7236 0.0001 0.0268 0.0230 0.9178

R-squared Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

0.508572 Mean dependent var 0.483725 S.D. dependent var 0.108347 Akaike info criterion 2.089567 Schwarz criterion 156.1912 F-statistic 2.049525 Prob(F-statistic)

2.586752 0.150792 -1.555225 -1.383074 20.46779 0.000000

PHỤ LỤC 4

TỐI THIỂU HÓA CHI PHÍ CỦA VIỆC CANH TÁC BẮP LAI

3.1. Tối thiểu hóa chi phí của việc canh tác bắp lai

3.1.1. Mô hình bài toán tối thiểu hóa chi phí

Từ thực tế sản xuất, nếu như ta ñịnh ra ñược mức ñầu vào tạo ra ñược chi phí

thấp nhất trong khi sản lượng tạo ra vẫn ñảm bảo ở mức cố ñịnh. Như thể rõ ràng việc

ñịnh mức này là rất có hữu ích cho người sản xuất.

Mô hình bài toán tối thiểu hoá chi phí với ràng buộc về công nghệ hay ràng

buộc ñảm bảo sản lượng tạo ra ñược thiết lập như sau:

Giả sử nguồn vốn có thể cung cấp cho từ yếu tố ñầu vào quan trọng là K

K= P1X1 + P2 X2 + P3X3 + X5

Trong ñó: Pi là giá của các yếu tố Xi (i =1,2,3)

Chú ý: các chi phí ngoài 4 yếu tố trên ñược xem như cố ñịnh, chúng ta chỉ quan tâm

vào việc tối thiểu hoá chi phí 4 yếu tố chính.

Mô hình bài toán:

2 +α5X3

Min K= P1X1 + P2 X2 + P3X3 + X5 S.to : Y0 = λ0 + α1X1+ α2X1

2 + α3X2 + α4X2 2

+ α6X3

2+α9X5 + α10X5

Từ mô hình bài toán trên, hệ số Larange ñược xác ñịnh như sau:

2 -

L = P1X1 + P2 X2 + P3X3 + X5 + µ (Y -λ0 - α1X1 - α2X1

2 - α3X2 - α4X2

2).

α5X3 - α6X3

2 - α9X5 - α10X5

- ðiều kiện bậc nhất: F.O.C:

∂L/∂X1 = P1 - 2µα2X1 - µα1 =0 (1) ∂L/∂X2 = P 2 - 2µα4X2 - µα3 =0 (2) ∂L/∂X3 = P3 - 2µα6X3 - µα5 =0 (3) ∂L/∂X4 = - 2µα8X4 - µα7 =0 (4)

2 =0 (*)

∂L/∂µ =Y - λ0 - α1X1 - α2X1

2 - α3X2 - α4X2

2 - α5X3 - α6X3

2 - α9X5 - α10X5

)

(

)

(

(6)

(7)

(1) ⇒ X1 =

(2) ⇒ X2 =

µα−P 1 1 2 µα 2

µα−P 2 3 2 µα 4

)

(

(8)

(9)

(3) ⇒ X3 =

(5) ⇒ X5 =

µα− 9 2µα 10

µα−P 3 5 2 µα 6

Thay (6), (7), (8), (9), (10) vào (*) ta ñược phương trình sau:

Y -λ0 - α1

- α2

- α5

- α3

- α4

µαP − 2 3 2µα 4

µαP − 1 1 2 µα 2

µαP − 2 3 2 µα 4

µαP − 1 1 2µα 2

µαP − 3 5 2µα 6

  

  

  

  

  

  

= 0 (*)

α6

- α9

- α10

   µα 9 2µα 10

  

    − µα  9 2 µα  10

  

 −  

µαP − 3 5 2 µα 6

  

  

Rút gọn phương trình (*) theo µµµµ ta ñược:

2α2α4α10- α9

2α2α4α6}+

2 P 3

µ2 =

42 +

62 +

64 +

−Υ (

µ2{-(λ0 –Y0)4α2α4α6α10 -α1 2α4α6α10 + P2 P1 2 αααααααααααα P P + + 1 10 642 2 2 2 ααααααααααααααααααααλ 3 642 1

2α2α6α10 - α5 2α4α6α10 - α3 2α2α4α10 + α2α4α6= 0 2α2α6α10 + P3 + 2 5

642

2 P 2

µ= +

= φ

42 +

62 +

64 +

−Υ (

2 2 αααααααααααα P P + 3 1 10 642 2 ααααααααααααααααααααλ 3 642

+ 2 1

+ 2 5

642

2 9

- Xét ñiều kiện bậc hai (S.O.C):

f11 = ∂(∂L/∂X1)/∂X1=-2φα2 > 0 f12= ∂(∂L/∂X1)/∂X2 = 0 f13= ∂(∂L/∂X1)/∂X3 = 0 f15= ∂(∂L/∂X1)/∂X5 = 0

f21= ∂(∂L/∂X2)/∂X1 = 0 f22= ∂(∂L/∂X2)/∂X2=-2φα4 > 0 f23= ∂(∂L/∂X2)/∂X3= 0 f25= ∂(∂L/∂X2)/∂X5 = 0

f31= ∂(∂L/∂X3)/ ∂X1= 0 f32= ∂(∂L/∂X3)/∂X2= 0 f33=∂(∂L/∂X3)/∂X3=-2φα6>0 f35= ∂(∂L/∂X3)/∂X5= 0

f51=∂(∂L/∂X5)/∂X1= 0 f52=∂(∂L/∂X5)/∂X2= 0 f53=∂(∂L/∂X5)/∂X3= 0 f54=∂(∂L/∂X5)/∂X5=-2φα10 >0

⇒ H1 = f11 = - 2φα2 > 0 ⇒ H2 = f11 f22 - f12 f21 = 4φ2α2α4 > 0 ⇒ H3= f11f22f33 + f12f23f31+ f13f21f32 - f13f22f31 - f11f23f32 - f12f21f33 = - 8φ3α2α4α6 > 0

13 f

15 f

13 f

15 f

13 f

15 f

⇒ H4 = f11

-f21

+ f31

- f51

=16φ4α2α4α6α10 > 0

Với các giá trị ñược tính của H1, H2, H3, H4, ma trận Hessian thoả ñiều

kiện xác ñịnh dương, suy ra trường hợp φ > 0 ñược chọn.

Phương trình ñường cầu nhập lượng tối ưu thoả ñiều kiện tối thiểu hoá chi phí

của 4 yếu tố X1, X2, X3, X5 như sau:

)

(

)

(

)

(

* =

µα−P 1 1 µα 2 2

µα−P 3 5 2 µα 6

µα− 9 2µα 10

µα−P 2 3 µα 2 4

Vậy ma trận Hessian thoả ñiều kiện xác ñịnh âm khi µ > 0. Căn cứ vào hàm sản

xuất ñược ước lượng, phương trình ñường cầu nhập lượng tối thiểu hoá khống chế về

công nghệ sản xuất ñược xác ñịnh như sau:

*= 5,7482987 –

* = 19,15907717 –

2P 488034

µ*

1P 310136

,14

* = 13,09681933 –

* = 103.661,0879

µ* 3P 661266

µ*

2 P 2

Ta có: (P - ϕ) = µ =

42 +

62 +

64 +

−Υ (

2 2 αααααααααααα P P + 3 1 10 642 2 ααααααααααααααααααααλ 3 642

+ 2 1

+ 2 5

642

2 9

Như vây xét bài toán tối ña hóa lợi nhuận và bài toán tối thiểu hóa chi phí có

cùng hàm cầu nhập lượng ñầu vào, ñiều này cho thấy khi việc canh tác bắp lại ñạt ñược

lợi nhuận tối ña thì người nông dân cũng ñã ñược ñược mục tiêu là chi phí sản xuất

cũng tối thiểu.

PHỤ LỤC 5: BẢNG CÂU HỎI BẢNG CÂU HỎI ðIỀU TRA NÔNG HỘ

Mã số:...../09

Họ và tên chủ hộ........................................................................ Tuổi:............................... Giới tính: ..................................................... Số năm ñi học: ........................................... 1. Vị trí:

L1. Ấp L2. Xã L3. Huyện L4. Ngày phỏng vấn 2. G. Những thông tin chung về hộ ñiều tra:

G1. Nghề nghiệp chính 1. Nông nghiệp 2. Nuôi trồng

5. khác

thủy sản

4. Kinh tế trang tại

Số lượng nhân khẩu lao ñộng Nam

3. Tiểu thu công nghiệp

G2. Số lượng nhân khẩu G3. G4. Số lượng nhân khẩu lao ñộng Nữ G5. Số nhân khẩu lao ñộng trực tiếp Nam G6. Số nhân khẩu lao ñộng trực tiếp Nữ G7.

0. Có

viên

1. Không

Là thành HTX/nhóm HTX

Có tiếp cận với các dịch vụ

0. Có 1. Không Chất lượng dịch vụ

G8. Dịch vụ khuyến nông G9. Hỗ trợ tiêu thụ sản phầm G10. Dịch vụ khác G11 3. LCP. ðất canh tác nông nghiệp:

1 Mã

Loại cây trồng

2 Diện tích (m2)

3 Cây trồng/vật nuôi khác có thể trong tương lai

LCP1 Lúa LCP2 Cây mía LCP3 Bắp LCP4 Dừa LCP5 Khác

Tổng diện tích canh tác

A. Tài sản phục vụ sản xuất:

Mã

Tài sản

ðVT

Số lượng (1)

Giá mua/chi phí (1.000 ñồng) (3)

Năm mua/năm xây dựng (2)

A1. Máy kéo A2. Máy cày-bừa A3. Máy bơm/tưới A4. Máy tuốt/thu hoạch A5. A6. A7. A9.

Trầu/bò Ghe, xuồng Tài sản khác

4. LO. Vốn sản xuất và tín dụng

Mã

Diễn giải

3 Thời hạn (tháng)

4 Mục ñích vay (*)

1 Số lượng (triệu ñồng)

2 Lãi suất (%)

0. Có 1. Không

(*)

2. Cho chăn nuôi 4. Giáo dục

LO1. Nhu cầu vay vốn LO2. Lượng cần vay LO3. Lượng thực vay

1. Cho trồng trọt 3. Ngành nghề Tiểu thủ Công nghiệp 5. Mục ñích khác

5. CC. Chi phí sản xuất (trồng trọt) (Bình quân cho 1.000 m2-Công/Vụ/)

ðVT

1

2 Mã

Khoản mục chi phí

3 Lúa

Chi phí vật tư

Giống

Số lượng sử dụng Lượng mua Giá mua

Kg Kg 1.000/kg Tạ

Bắp Mía

Phân chuồng Phân hóa học

Thuốc bảo vệ thực vật

Kg Kg 1.000 ñ 1.000 ñ 1.000 ñ 1.000 ñ

CC1. CC2. CC3. CC4. CC5. CC5.1. 1. CC5.2. 2. CC5.3. 3. CC5.4. 4. CC5.5. 5. CC6. CC6.1. 1. Thuốc sâu/bệnh/bồi dưỡng CC6.2. 2. Thuốc trừ cỏ CC7. Khấu hao công cụ

1

2

3 Mã CC8. CC9.

Khoản mục chi phí Chi phí Nhiên liệu (xăng, dầu) Chi phí vật tư khác Chi phí/ngày công lao ñộng

Giá thuê lao ñộng (bình quân) Chi tiết chi phí/ngày công lao ñộng

CC10. Lao ñộng gia ñình CC11. Lao ñộng thuê CC12. Dọn cỏ CC13. Lên líp CC14. Cày xới CC15. Gieo sạ CC16. Tưới tiêu CC17. Tỉa, dặm CC18. Xịt thuốc CC19. Bón phân CC20. Thu hoạch CC21. Vận chuyển Chi phí dịch vụ (thuê ngoài) CC22. Làm ñất CC23. Thủy lợi CC24. Vận chuyển CC25. ðập, tuốt CC26. Khuyến nông CC27. Thuê ñất CC28. Dịch vụ khác

ðVT 1.000 ñ 1.000 ñ Ngày Ngày 1.000 ñ/ngày Ngày Ngày Ngày Ngày Ngày Ngày Ngày Ngày Ngày Ngày 1.000 ñ 1.000 ñ 1.000 ñ 1.000 ñ 1.000 ñ 1.000 ñ 1.000 ñ

6. P. Kết quả sản xuất của hộ:

1 Mã Cây trồng Diện tích

(m2)

2 Năng suất (kg/Công)

3 Lượng bán (kg)

4 Giá bán 1.000 ñ/kg

5 Tiêu dùng gia ñình

P1. P2. P3. P4.

Bắp Mía Lúa Khác

7. OQ. Các câu hỏi khác:

OQ1. Ông/bà nhận xét gì về hình thức tiêu thu bắp thông qua hình thức hợp ñồng bao tiêu từ ñầu vụ?

6666 Tiện lợi, giúp người dân yên tâm sản xuất 6666 Bất tiện, gây khó khăn trong sản xuất

6666 Có cũng ñược, không có cũng ñược 6666 Ý kiến khác: ........................................................................................................

OQ2. Ông/bà có gặp khó khăn gì khi ký hợp ñồng bao tiêu sản phẩm với doanh nghiệp thu mua?

6666 Chúng tôi ít hiểu về Luật và các ñiều khoản hợp ñồng phức tạp 6666 Các ðiều khoản trong hợp ñồng bất lợi cho nông dân và bắt buộc phải thuận

theo

6666 Không, không có gì khó khăn trong việc ký kết hợp ñồng cả. 6666 Ý kiến khác: ........................................................................................................

OQ3. Ông/bà có lo sợ là doanh nghiệp sẽ không thực hiện hợp ñồng khi tới vụ không?

6666 Có, giá khi tới vụ thường thấp, nên vấn ñề này có thể xãy ra. 6666 Không, do doanh nghiệp ñã ứng trước vật tư ñể trồng bắp 6666 Ý kiến khác: .........................................................................................................

OQ4. Nếu việc không thực hiện hợp ñồng xãy ra, Ông/bà sẽ làm gì? (có thể chon hơn 1)

6666 Bắt bồi thường hoặc kiện doanh nghiệp ra tòa 6666 ðành chập nhận và tự ñem nông sản ñi bán 6666 Dự trữ ñến khi doanh chịu mua 6666 Không tiếp tục trồng bắp nữa và chuyển sang loại cây khác. 6666 Ý kiến khác: .........................................................................................................

OQ5. Ông/bà sẽ làm gì khi doanh nghiệp thu mua với giá thấp hơn giá thị trường?

6666 Bán nông sản ra bên ngoài 6666 ðề nghị ñược mua tăng giá 6666 Vẫn phải thực hiện theo hợp ñồng ñã ký 6666 Ý kiến khác: .........................................................................................................

OQ6. Ông/bà có giải pháp gì ñể hạn chế rủi ro khi doanh nghiệp không thực hiện hợp ñồng?

6666 Chưa có giải pháp nào cả. 6666 Không phải lo nhiều, vì chúng tôi ñược sự dụng vật tư mà không phải trả

tiền trước.

6666 Không phải lo vì chuyện ñó, có nhiều ñơn vị sẵng sàn mua bắp của chúng tôi 6666 Ý kiến khác: .........................................................................................................

OQ7. Nếu ñịa phương thành lập HTX sản xuất bắp, Ông/bà có tham gia không?

6666 Có, sẽ tham gia ngay vì tham gia sẽ có rất nhiều lợi ích. 6666 Sẽ tham gia khi thấy ñược lợi ích của nó. 6666 Không, chẳng ít lợi gì từ việc tham gia ca 6666 Ý kiến khác: ........................................................................................................

XIN CHÂN THÀNH CẢM ƠN SỰ CỘNG TÁC CỦA BÀ CON CHÚC BÀ CON MỘT VỤ MÙA BỘI THU

PHỤ LỤC 5: MẪU HỢP ðỒNG BAO TIÊU BẮP LAI

5.1. Mẫu 1:

Cộng Hoà Xã Hội Chủ Nghĩa Việt Nam

Công ty TNHH Chăn nuôi & TĂGS tấn lợi ðộc Lập Tự Do Hạnh Phúc

--o0o--

HỢP ðỒNG TIÊU THỤ NÔNG SẢN HÀNG HOÁ - Căn cứ vào quyết ñịnh số 80/2002/Qð – TTg ngày 24/06/2002 của thủ trướng

chính phủ về chính sách khuyến kích tiêu thụ nông sản thông qua hợp ñồng.

- Căn cứ nhu cầu và năng lực sản xuất của Công ty TNHH chăn nuôi & TĂGS

Tấn lợi.

, Tại ..

năm .

- Căn cứ nhu cầu tiêu thụ bắp lai thương phẩm của nông dân. Hôm nay, ngày tháng. Chúng tôi gồm có:

1. Doanh nghiệp mua hàng (Bên A): Công ty TNHH chăn nuôi & TĂGS Tấn Lợi.

- ðại diện bởi Ông/ bà ......................................... ; Chức vụ:............ - ðịa chỉ: ............................................................................................. - ðiện thoại:...................................... - Tài khoản số:............................. Mở tại:........................................

2. Người sản xuất

- ðại diện bởi Ông ðoàn Văn Dùng; Chức vụ Chủ tịch Hội nông dân xã. - ðịa chỉ: ấp Tân Quí xã Tân Mỹ, Ba Tri. - ðiện thoại.......................................

Hai bên thống nhất thoả thuận nội dung hợp ñồng như sau:

ðiều 1: Bên A nhận mua của bên B:

- Tên hàng: hạt bắp lai thương phẩm. - Số lượng dự kiến: ................................... kg - Mức giá thu mua: ................................... ñồng/kg

ðiều 2: Tiêu chuẩn chất lượng và qui cách hàng hoá bên B phải ñảm bảo: Bắp hạt phải ñược phơi khô, ñộ ẩm 16%. Tạp chất tối ña 1% hạt bị ẩm mốc, sâu mọt.

ðiều 3: Phương thức giao nhận nông sản hàng hoá

1. Thời gian giao nhận: ñược thoả thuận giữa hai bên A và B trước thời ñiểm

giao hàng ít nhất 7 ngày.

2. ðịa ñiểm, phương tiện giao nhận: - Bên A chịu trách nhiệm phương tiện vận chuyển từ ñiểm giao hàng của bên B

về ñến cơ sở của bên A.

- Bên B có trách nhiệm chuẩn bị ñủ số lượng hàng hoá tương ứng với phương

tiện và ñiều kiện vận chuyển của bên A ( hai bên cùng thoả thuận).

- Bao bì: Bên A. 3. Phương thức thanh toán: Sau khi trừ chi phí giống ứng trước (như ở ñiều1), phần còn lại bên A thanh toán bằng 100% tiền mặt cho bên B sau khi nhận hàng hóa.

ðiều 5: Hai bên cam kết thực hiện nghiêm túc các ñiều khoản ñã thoả thuận. Trong trường hợp gặp khó khăn bất khả kháng hai bên cùng trao ñổi thông tin và thoả thuận với nhau. Nếu bên nào ñơn phương ñình chỉ thực hiện hợp ñồng hoặc gây khó khăn không chính ñáng, cố tình vi phạm hợp ñồng… Phải chịu trách nhiệm trước pháp luật hiện hành.

ðiều 6: Hiệu lực của hợp ñồng:

........ tháng ....... năm .......

Hợp ñồng có hiệu lực kể từ ngày ký ñến ngày Mọi bổ sung (Nếu có) liên quan ñến hợp ñồng này chỉ có gía trị khi có sự thoả thuận của hai bên. Hợp ñồng này ñược lập thành hai bản, có giá trị như nhau, mỗi bên giữ một bản.

Bên A

Bên B

Xác nhận của UBND xã

5.2. Mẫu 2:

Cộng Hoà Xã Hội Chủ Nghĩa Việt Nam ðộc Lập Tự Do Hạnh Phúc

--o0o--

HỢP ðỒNG TIÊU THỤ NÔNG SẢN HÀNG HOÁ

- Căn cứ vào quyết ñịnh số 80/2002/Qð – TTg ngày 24/06/2002 của thủ trướng

chính phủ về chính sách khuyến kích tiêu thụ nông sản thông qua hợp ñồng.

- Căn cứ nhu cầu và năng lực sản xuất của Công ty TNHH chăn nuôi & TĂGS

Tấn lợi.

, Tại ..

năm .

- Căn cứ nhu cầu hạt giống và tiêu thụ bắp lai thương phẩm của nông dân. Hôm nay, ngày tháng. Chúng tôi gồm có:

1. ðại diện Hội Nông Dân xã (bênA).

- Ông ðoàn Văn Dùng; Chức vụ Chủ tịch Hội nông dân xã. - ðịa chỉ: ấp Tân Quí xã Tân Mỹ, Ba Tri. - ðiện thoại

2. Người sản xuất (Bên B).

- ðại diện hộ Ông/ Bà: - ðịa chỉ:

Hai bên thống nhất thoả thuận nội dung hợp ñồng như sau:

ðiều 1: Bên B nhận hạt giống của Bên A và trồng

Tên hàng: hạt giống bắp.

- - Diện tích trồng: - Sản lượng dự kiến: - Số lượng: - Mức giá: -

Thành tiền:ñồng (do UBND xã cho tạm ứng)

(bằng chữ) ðiều 2: Bên A nhận mua của bên B:

Tên hàng: hạt bắp lai thương phẩm.

- - Mức giá thu mua: ñồng/kg

ðiều 3: Tiêu chuẩn chất lượng và qui cách hàng hoá bên B phải ñảm bảo: Bắp hạt phải ñược phơi khô, ñộ ẩm 14%. Tạp chất tối ña 1% hạt bị ẩm mốc, sâu mọt.

ðiều 4: Phương thức giao nhận nông sản hàng hoá

Thời gian giao nhận: ñược thoả thuận giữa hai bên A và B trước thời ñiểm giao hàng ít nhất 7 ngày.

- ðịa ñiểm, phương tiện giao nhận: - Bên A nhận hàng của bên B tại trụ sở UBND xã. - Bên B có trách nhiệm chuẩn bị ñủ số lượng hàng hoá tương ứng với hợp ñồng

ñã nêu trong ðiều 1.

- Bao bì: Bên A. - -

Phương thức thanh toán: Sau khi trừ chi phí giống ứng trước (như ở ñiều1), phần còn lại bên A thanh toán bằng 100% tiền mặt cho bên B sau khi nhận hàng hóa.

ðiều 5: Hai bên cam kết thực hiện nghiêm túc các ñiều khoản ñã thoả thuận. Trong trường hợp gặp khó khăn bất khả kháng hai bên cùng trao ñổi thông tin và thoả thuận với nhau. Nếu bên nào ñơn phương ñình chỉ thực hiện hợp ñồng hoặc gây khó khăn không chinh ñán, cố tình vi phạm hợp ñồng… Phải chịu trách nhiệm trước pháp luật hiện hành. ðiều 6: Hiệu lực của hợp ñồng:

năm

- Hợp ñồng có hiệu lực kể từ ngày ký ñến ngày tháng - Mọi bổ sung (Nếu có) liên quan ñến hợp ñồng này chỉ có gía trị khi có sự thoả

thuận của hai bên.

- Hợp ñồng này ñược lập thành hai bản, có giá trị như nhau, mỗi bên giữ một

bản.