Ảnh hưởng của các yếu tố sản xuất đến hiệu quả tài chính trong canh tác lúa của nông hộ Đồng bằng sông Cửu Long

Cao V. Hơn, Nguyễn L. Duyên. HCMCOUJS-Kinh tế và Quản trị Kinh doanh, 16(3), ...-...

Ảnh hưởng của các yếu tố sản xuất đến hiệu quả tài chính

trong canh tác lúa của nông hộ Đồng bằng sông Cửu Long

Affect of production factors on finance efficiency in rice cultivation

of households Mekong Delta

Cao Văn Hơn¹, Nguyꢀn Lan Duyên^1*

¹Trường Đại học An Giang, ĐHQG-HCM, Việt Nam

^*Tác giả liên hệ, Email: n [email protected].vn

THÔNG TIN

TÓM TẮT

DOI:10.46223/HCMCOUJS.eco

n.vi.16.3.994.2021

Kết quả ước lượng bằng phương pháp bình phương bé nhất

dựa trên dữ liệu sơ cấp được thu thập ngẫu nhiên qua khảo sát

trực tiếp 338 nông hộ trồng lúa ở các tỉnh An Giang, Cần Thơ

và Đồng Tháp thuộc đồng bằng sông Cửu Long nhằm thể hiện

mối quan hệ cũng như mức độ tác động của các yếu tố sản xuất

đến hiệu quả tài chính trong canh tác lúa của nông hộ trong

vùng. Kết quả ước lượng cho thấy hai yếu tố có ảnh hưởng cùng

chiều đến hiệu quả tài chính là số năm kinh nghiệm trồng lúa,

lợi nhuận từ trồng lúa; và các yếu tố có ảnh hưởng ngược chiều

đến hiệu quả tài chính với các mức ý nghĩa khác nhau đó là diện

tích đất trồng lúa, tổng chi phí đầu tư cho các yếu tố đầu vào,

thời gian sinh sống của chủ hộ, địa bàn cư trú ở Cần Thơ. Bên

cạnh đó, nghiên cứu cũng xác định được các biến không có ảnh

hưởng đến hiệu quả tài chính bao gồm NHANKHAU,

TDHVCH, MANHDAT, TINDUNG, TAPHUAN, KCRUONG,

LDONG và ANGIANG. Từ đó, bài viết đề xuất giải pháp khả

thi góp phần nâng cao hiệu quả tài chính cho nông hộ trong

vùng khảo sát thông qua tiết giảm chi phí sản xuất, nâng cao

trình độ học vấn, …

Ngày nhận: 29/09/2020

Ngày nhận lại: 14/12/2020

Duyệt đăng: 24/12/2020

Từ khóa:

canh tác lúa, hiệu quả tài chính,

nông hộ

ABSTRACT

The least squares estimations based on primary data of a

random sample of 338 rice households in provinces of An

Giang, Can Tho and Dong Thap in the Mekong Delta to show

the relationship as well as the impact of the inputs on the

finance efficiency of rice households. Results showed that two

factors having positively effect on finance efficiency are years

of experience, rice cultivation profit; and the factors having

negative effect on the finance efficiency with various

statistically significant including farm size, cost of capital,

Keywords:

finance efficiency, households,

rice cultivation

Cao V. Hơn, Nguyễn L. Duyên. HCMCOUJS- Kinh tế và Quản trị Kinh doanh, 16(3), ...-...

living time of the head of household, the residence in Can Tho.

In addition, the study also identified variables that do not affect

financial efficiency including NHANKHAU, TDHVCH,

MANHDAT, TINDUNG, TAPHUAN, KCRUONG, LDONG

and ANGIANG. Hence, the paper proposes solution to improve

the finance efficiency of the households due to reduce cost

production, promote education level, and so on.

1. Giới thiệu

Gạo là lương thực chủ yếu cung cấp cho hơn 3 tỷ người sinh sống trên toàn thế giới. Trong đó,

hơn 1,1 tỷ người nghèo (có thu nhập ít hơn một đô la mỗi ngày) với phần lớn sống ở các nước thuộc

châu Á, bao gồm cả Việt Nam (gần 700 triệu người) (Tan, Heerink, Kuyvenhoven, & Qu, 2010). Đồng

Bằng Sông Cửu Long (ĐBSCL) là vùng sản xuất lúa lớn nhất của Việt Nam, với diện tích năm 2018 là

4,1 triệu ha đã cung ứng 24,44 triệu tấn lúa cho nền kinh tế. Với sản lượng này ĐBSCL đã cung cấp

55,58% tổng sản lượng lúa cả nước (Tổng Cục Thống Kê, 2018). Với những đặc điểm này cho thấy

lúa là một ngành sản xuất quan trọng của vùng (Pham, Huynh, & Tran, 2011). Đây là kết quả của

việc ĐBSCL được liên tục bồi đắp bởi một lượng lớn phù sa từ sông Mê-kông khi đổ vào Việt

Nam qua hai nhánh sông Tiền và sông Hậu. Ngoài ra, ĐBSCL còn được thiên nhiên ưu đãi về

khí hậu với mưa thuận gió hòa, giúp nông hộ tưới tiêu và xả rửa mầm bệnh gây hại trên cây

trồng. Từ đó cho thấy, ĐBSCL hội tụ đủ các điều kiện tự nhiên để tăng năng suất và sản

lượng lúa. Song, thực tế cho thấy phần lớn nông hộ nơi đây chỉ tập trung vào khâu sản xuất

(bố trí thời vụ, xuống giống, chăm sóc và phòng chống dịch bệnh) mà chưa chú trọng đến

hiệu quả sử dụng vốn trong sản xuất lúa. Kết quả là nông hộ trồng lúa tiếp tục nghèo bởi hiệu

quả sản xuất thấp và thu nhập bấp bênh. Do đó, nghiên cứu về hiệu quả tài chính trong sản

xuất lúa là yêu cầu cấp thiết.

Để đo lường hiệu quả sản xuất nông nghiệp, nhiều nghiên cứu đã sử dụng các phương

pháp đo lường khác nhau, cụ thể đo lường theo năng suất đất, năng suất lao động, hiệu quả

đồng vốn, hiệu quả kỹ thuật, …. Mỗi phương pháp đo thể hiện một mục tiêu khác nhau của

nhà nghiên cứu đối với nông hộ trồng lúa. Tuy nhiên, thực tế cho thấy có rất ít nghiên cứu sử

dụng khía cạnh đo lường hiệu quả tài chính trong sản xuất lúa, mặc dù người trồng lúa luôn

kỳ vọng có được lợi nhuận từ hoạt động sản xuất của mình. Vốn giúp nông hộ mua vật tư,

giống, máy móc, thuê lao động, … nhằm đảm bảo tính thời vụ và giảm thiểu rủi ro (Nguyen,

2014) và vốn có thể thu được từ nhiều nguồn khác nhau (Modigliani & Miller, 1958) nhưng

vẫn chưa được sự quan tâm sâu sắc từ phía các nhà nghiên cứu cũng như nông hộ.

Kết quả phân tích trên cho thấy, vốn là yếu tố rất quan trọng trong sản xuất lúa, đặc

biệt là đối với nông hộ ở ĐBSCL. Tuy nhiên, theo hiểu biết hạn chế của tác giả, có rất ít

nghiên cứu về vấn đề này. Vì vậy, bài viết “Ảnh hưởng của các yếu tố sản xuất đến hiệu quả

tài chính trong canh tác lúa của nông hộ Đồng bằng Sông Cửu Long” được thực hiện nhằm

đề xuất các giải pháp giúp nông hộ sản xuất đạt hiệu quả cao hơn, đặc biệt hiệu quả tài chính.

Cao V. Hơn, Nguyễn L. Duyên. HCMCOUJS-Kinh tế và Quản trị Kinh doanh, 16(3), ...-...

2. Phương phꢀp luꢁn

2.1. Hiꢀu quꢁ tꢂi chꢃnh

Theo Coelli, Rao, O'Donnell, và Battese (2005) năng suất là chỉ số đầu ra trên chỉ số

đầu vào, theo đó hình thành năng suất vốn hay hiệu quả tài chính chính là sản lượng sản phẩm

được sản xuất ra trên một đơn vị vốn. Theo Dinh (2003), hiệu quả tài chính là chỉ tiêu thể hiện

hiệu quả của hoạt động sản xuất và là thước đo đánh giá hiệu quả về lợi nhuận của chi phí đầu

tư trên đất.

Có nhiều cách khác nhau để đo lường hiệu quả hoạt động sản xuất và một trong những

chỉ tiêu được sử dụng phổ biến trong hoạt động sản xuất nông nghiệp đó chính là tỷ suất lợi

nhuận (Li, Feng, You, & Fan, 2013; Mottaleb & Mohanty, 2015; Schultz, 1964), hiệu quả chi

phí (Nkonde, Jayne, Richardson, & Place, 2015), và mức độ áp dụng máy móc thiết bị phục

vụ sản xuất (Wickramaarachchi & Weerahewa, 2018). Trên cơ sở đó, bài báo sử dụng phương

pháp đo lường hiệu quả tài chính được khái quát hóa bằng phần trăm của lợi nhuận so với chi

phí sản xuất (Li et al., 2013; Schultz, 1964) bởi đây là một chỉ tiêu hiệu quả tổng hợp của quá

trình hoạt động của đơn vị, phản ánh trình độ tăng hiệu quả tài chính, nâng cao chất lượng

hàng hóa, trình độ sử dụng vốn và tổ chức kinh doanh của đơn vị. Hiệu quả tài chính ngụ ý

bình quân một đồng chi phí đầu tư cho các yếu đầu vào (không có hoặc có sự tham gia của lao

động gia đình) sẽ thu được bao nhiêu đồng lợi nhuận. Hiệu quả tài chính càng cao thì hiệu quả

sử dụng đồng vốn càng cao. Mức doanh lợi càng lớn thì hiệu quả hoạt động càng cao và khả

năng tích lũy vốn càng lớn thể hiện qua công thức:

HQTC_ij= (TR_ij– TC_ij) / TC_ij

(1)

Trong đó, HQTC_jlà hiệu quả tài chính khi có và không có sự tham gia của lao động

gia đình, TR là tổng giá trị sản lượng canh tác lúa của nông hộ, TC là tổng chi phí đầu tư cho

các yếu tố đầu vào (bao gồm: giống, phân bón, thuốc bảo vệ thực vật, lao động, . . .), i chỉ

nông hộ trồng lúa thứ i và j thể hiện có hay không có sự tham gia của lao động gia đình.

2.2. Các yếu tố ꢁnh hưởng đến hiꢀu quꢁ tꢂi chꢃnh trong canh tác lúa

Các nghiên cứu đã sử dụng phương pháp ước lượng bình phương bé nhất để phân tích

ảnh hưởng của diện tích đất canh tác lúa đến Hiệu Quả Tài Chính (HQTC) qua mô hình (2):

HQTC_ij= β₁+ β₂DIENTICH_ij+ ε_ij

(2)

Nếu β < 0 và có ý nghĩa thống kê thì tồn tại mối quan hệ ngược (Manjunatha, Anik,

Speelman, & Nuppenau, 2013; Xu & Jeffrey, 1998) giữa diện tích đất với hiệu quả tài chính.

Tuy nhiên, công thức (2) thường bị chỉ trích do bỏ sót những yếu tố khác có ảnh

hưởng đến hiệu quả tài chính như khác biệt trong chất lượng đất (Lamb, 2003). Lý thuyết

kinh tế phát triển cho rằng hiệu quả tài chính bị ảnh hưởng bởi kiến thức và sự hiểu biết về kỹ

thuật cũng như những vấn đế môi trường kinh tế xã hội trong đó nông dân phải ra quyết định

(Kalirajan, 1990) và trên nền tảng những nghiên cứu trước đó đã lựa chọn hai trong số các chỉ

tiêu môi trường kinh tế xã hội đó là giáo dục (Bravo–Ureta & Pinheiro, 1997; Mottaleb &

Mohanty, 2015), sự manh mún đất (Wu, Liu, & Davis, 2005) và những yếu tố khác. Do đó, Li

và cộng sự (2013) cùng với Nkonde và cộng sự (2015) đã cải tiến công thức (2) bằng việc bổ

sung đầy đủ các biến vào mô hình:

HQTC_ij= β₁+ β₂DIENTICH_ij+ Zβ₃+ Xβ₄+ ε_ij

(3)

Cao V. Hơn, Nguyễn L. Duyên. HCMCOUJS- Kinh tế và Quản trị Kinh doanh, 16(3), ...-...

Trong đó, Z là vectơ các biến ngoại sinh chỉ đặc điểm của hộ, X là vectơ các yếu tố về

quản lý cây trồng có ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính, β_ilà các hệ số ước lượng và ε là sai số

ngẫu nhiên, i chỉ nông hộ trồng lúa thứ i và j thể hiện có hay không có sự tham gia của lao

động gia đình. Từ đó, nghiên cứu hình thành mô hình thực nghiệm nhằm thể hiện mức độ tác

động của các yếu tố đầu vào đến hiệu quả tài chính thông qua mô hình (3) với biến phụ thuộc

là HQTC của hộ và các biến giải thích trong mô hình như sau:

퐻푄푇퐶_푖푗= 훽₁+ 훽₂퐷퐼퐸푁푇퐼퐶퐻_푖푗+ 훽₃푁퐻퐴푁퐾퐻퐴푈_푖푗+ 훽₄푇Đ퐻푉퐶퐻_푖푗+ 훽₅푇퐺퐷퐼푁퐻퐶푈_푖푗

+ 훽₆푇퐻퐴푀푁퐼퐸푁 + 훽₇푇퐼푁퐷푈푁퐺_푖푗+ 훽₈푇퐴푃퐻푈퐴푁 + 훽₉퐾퐶푅푈푂푁퐺_푖푗

푖푗

+ 훽₁₀푀퐴푁퐻퐷퐴푇 + 훽₁₁퐶퐻퐼푃퐻퐼푆푋_푖푗+ 훽₁₂퐿푂퐼푁퐻푈퐴푁

푖푗

+ 훽₁₃퐴푁퐺퐼퐴푁퐺_푖푗+ 훽₁₄퐶퐴푁푇퐻푂_푖푗+ 훽₁₅퐿퐴푂퐷푂푁퐺_푖푗+ 휀_푖푗(3)

Ý nghĩa của các biến và kỳ vọng về dấu đối với các hệ số β_itrong mô hình (3) được

trình bày trong Bảng 1.

Bảng 1

Kỳ vọng về dấu của các hệ số βi trong Mô hình (3)

Kỳ

vọng về

dấu β_i

Diễn giải và

Tên biến

Nghiên cứu có liên quan

đơn vị đo lường

DIENTICH

Diện tích đất canh tác lúa của

nông hộ (ha)

M. Ali và Flinn (1989), F.

Ali, Parikh, và Shah (1994),

Nkonde và cộng sự (2015)

-

NHANKHAU Tổng số thành viên trong gia

F. Ali và cộng sự (1994)

+

đình (người)

TĐHVCH

Trình độ học vấn của chủ hộ

(số năm học)

M. Ali và Flinn (1989), F. Ali

và cộng sự (1994),

Dhungana, Nuthall, và Nartea

(2004), Li và cộng sự (2013),

Mottaleb và Mohanty (2015),

Nkonde và cộng sự (2015),

Wickramaarachchi và

Weerahewa (2018)

TGDINHCU

Số năm sinh sống ở địa phương Nkonde và cộng sự (2015)

(năm)

+

THAMNIEN Số năm thâm niên trồng lúa

Byiringiro và Readon (1996),

của chủ hộ

Li và cộng sự (2013)

TINDUNG

Số tiền vay được từ các tổ chức F. Ali và cộng sự (1994),

chính thức và phi chính thức

phục vụ cho ruộng lúa (triệu

đồng/năm)

Petrick (2004)

Cao V. Hơn, Nguyễn L. Duyên. HCMCOUJS-Kinh tế và Quản trị Kinh doanh, 16(3), ...-...

Kỳ

vọng về

dấu β_i

Diễn giải và

đơn vị đo lường

Tên biến

Nghiên cứu có liên quan

TAPHUAN

= 1 nếu chủ hộ có tham gia các Li và cộng sự (2013), Gaurav

+

lớp tập huấn và = 0 là ngược

lại

và Mishra (2015)

KCRUONG

MANHDAT

Khoảng cách từ nhà ở của nông Byiringiro và Readon (1996),

hộ đến thửa ruộng lúa lớn nhất D. A. Ali và Deininger (2015)

(km)

-

Số mảnh đất trồng lúa của

nông hộ (số mảnh ruộng)

Bhalla và Roy (1988),

Byiringiro và Readon (1996),

Wickramaarachchi và

Weerahewa (2018)

-

CHIPHISX

Tổng chi phí đầu tư cho các

yếu tố đầu vào (triệu đồng/ha)

Feder, Lau, Lin, và Luo

(1990), Manjunatha và cộng

sự (2013)

-

LOINHUAN

Số tiền nông hộ nhận được sau Feder và cộng sự (1990)

khi bán sản phẩm trừ đi chi phí

cho các yếu tố đầu vào (triệu

+

đồng/ha)

ANGIANG

= 1 nếu nông hộ sinh sống ở

An Giang và = 0 nếu sinh sống

ở những tỉnh khác

Byiringiro và Readon (1996)

+

CANTHO

= 1 nếu hộ sống ở Cần Thơ và Byiringiro và Readon (1996)

= 0 nếu sống ở những tỉnh khác

+

-

LAODONG

Tổng ngày công lao động làm

việc trên ruộng lúa (ngày/ha)

Dhungana và cộng sự (2004),

Nkonde và cộng sự (2015)

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp từ các nghiên cứu có liên quan

3. Phương phꢀp nghiên cứu

Bài viết sử dụng bộ dữ liệu sơ cấp được thu thập thông qua phỏng vấn trực tiếp những

người trực tiếp trồng lúa hoặc chủ hộ ở 3 tỉnh Cần Thơ, An Giang và Đồng Tháp thuộc

ĐBSCL. Nguyên nhân bài viết chọn 3 tỉnh này là bởi nơi đây có những đặc trưng tương đồng

về sinh thái, quy mô đất và khả năng sản xuất lúa (Dựa trên số liệu thống kê năm 2018 thì An

Giang có diện tích đất lớn thứ hai sau tỉnh Kiên Giang và chiếm 15.58%, Đồng Tháp chiếm

12.84% và Cần Thơ chiếm 5.59% so với tổng diện tích đất ở ĐBSCL (Tổng cục Thống kê,

2018). Những hộ được chọn một cách ngẫu nhiên trên cơ sở thông tin được cung cấp từ chính

quyền địa phương. Điều này phản ánh chính xác thực tế sản xuất lúa của nông hộ và việc

phỏng vấn được thực hiện trực tiếp bằng bảng câu hỏi soạn sẵn. Mỗi tỉnh tác giả chọn ra 3

huyện, mỗi huyện chọn ra 3 xã và mỗi xã chọn ra 3 ấp để tiến hành phỏng vấn nhằm đảm bảo

tính đại diện và cỡ mẫu dự kiến đồng thời đảm bảo ý nghĩa khoa học. Cuộc khảo sát được tiến

hành trong tháng 9 và 10 năm 2017 với những thông tin được thu thập gồm: đặc điểm nhân

Cao V. Hơn, Nguyễn L. Duyên. HCMCOUJS- Kinh tế và Quản trị Kinh doanh, 16(3), ...-...

khẩu học của nông hộ, tình hình sử dụng đất, đặc điểm sản xuất lúa (các khoản chi phí và thu

nhập) cho vụ Thu Đông 2016, vụ Đông Xuân và Hè Thu năm 2017 và cách thức quản lý trong

quá trình canh tác lúa của mỗi nông hộ. Mẫu 338 nông hộ được phân phối ở các địa phương

thuộc ĐBSCL dựa trên tỷ lệ phần trăm quy mô đất canh tác của các tỉnh trên địa bàn ĐBSCL

như sau: 145 hộ ở An Giang (chiếm 42.90% mẫu khảo sát), 74 hộ ở Cần Thơ (21.89%) và 119

hộ ở Đồng Tháp (35.21%).

Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích lợi ích – chi phí (Benefit – Cost Analysis:

BCA) để mô tả bức tranh toàn diện về hiệu quả tài chính của nông hộ trồng lúa ĐBSCL. Trên

cơ sở đó, nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy đa biến để phân tích các yếu tố sản xuất

ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính của nông hộ trồng lúa ĐBSCL. Để đạt được kết quả, bài

viết sử dụng phần mềm Stata 14.0 để thực hiện các kiểm định (chủ yếu là kiểm định sự vi

phạm giả thiết về hiện tượng đa cộng tuyến và phương sai sai số thay đổi do bài viết sử dụng

bộ dữ liệu không gian) cũng như khắc phục sự vi phạm giả thiết của mô hình (nếu có) với

những biện pháp phù hợp nhất. Đồng thời, bài viết cũng trình bày các kết quả thống kê và kết

quả ước lượng mô hình hồi quy tuyến tính sau khi khắc phục vấn đề.

4. Kết quả nghiên cứu và thảo luꢁn

4.1. Tổng quan về nông hộ trong mẫu khꢁo sát

Bảng 2

Các chỉ tiêu cơ bản của nông hộ trồng lúa ĐBSCL năm 2017

Tiêu chí

Số thành viên của hộ

Đơn vị tính Trung bình

Độ lệch chuẩn

1.40

Người/hộ

4.41

3.23

Số thành viên trên 16 tuổi

1.32

Số thành viên trên 16 tuổi làm lúa

Thu nhập khác ngoài làm lúa

1.75

0.95

Triệu

19.68

21.27

đồng/năm

Tuổi chủ hộ

Năm

52.03

47.38

46.07

10.95

13.87

83.25

Thời gian sinh sống của chủ hộ

Số tiền vay từ các tổ chức tín dụng

Triệu

đồng/năm

Ngày công lao động gia đình làm lúa

Ngày công lao động thuê làm lúa

Ngày/ha

41.79

35.70

26.52

22.80

Nguồn: Kết quả được tổng hợp từ số liệu tự khảo sát (2017)

Kết quả từ Bảng 2 cho thấy số thành viên trung bình của hộ là 4 người, trong đó số

người trong độ tuổi lao động trung bình là 3, đặc biệt số thành viên tham gia ruộng lúa là 2

người, đây là lực lượng lao động dự trữ sẵn sàng phục vụ cho hoạt động sản xuất lúa của gia

đình. Số thành viên trung bình mỗi hộ ít có thuận lợi là dꢀ dàng ra quyết định khi có sự việc

xảy ra, nhưng sẽ khó khăn trong sản xuất, đặc biệt là sản xuất lúa cần nhiều lao động (khi vào

Cao V. Hơn, Nguyễn L. Duyên. HCMCOUJS-Kinh tế và Quản trị Kinh doanh, 16(3), ...-...

vụ). Thời gian sinh sống trung bình của chủ hộ là 47 năm và độ tuổi trung bình là 52 thể hiện

đa phần chủ hộ sống bám trụ nơi mình sinh ra bởi họ dꢀ kiếm được thu nhập từ mảnh ruộng

bờ ao của mình.

Thu nhập bình quân ngoài lúa của nông hộ khoảng 20 triệu đồng/năm cho thấy nông

hộ ngày càng đa dạng hóa thu nhập của mình (công nhân – viên chức, buôn bán – làm dịch vụ

và chăn nuôi gia súc – gia cầm). Đa dạng hóa thu nhập giúp nông hộ trang trải được các chi

tiêu trong cuộc sống nhằm giảm gánh nặng đối với thu nhập từ lúa. Thời gian đầu tư cho sản

xuất lúa của lao động gia đình bình quân khoảng 42 ngày/ha cùng với 38 ngày/ha đối với lao

động thuê để chăm sóc ruộng lúa từ công đoạn làm đất cho đến thu hoạch.

Bên cạnh đó, hoạt động canh tác lúa đòi hỏi lượng vốn lớn để đầu tư cho các yếu tố

đầu vào như giống, phân bón, thuốc bảo vệ thực vật, máy móc thiết bị, ... nhưng với số tiền

tiết kiệm ít nông hộ không thể nào tái đầu tư sản xuất nên phải huy động thêm từ nhiều nguồn

vốn khác nhau (như các tổ chức tín dụng chính thức, phi chính thức và bán chính thức) với số

tiền trung bình là 46 triệu đồng/năm trong đó 53.55% từ các tổ chức tín dụng chính thức và

38,35% từ nguồn phi chính thức.

4.2. Hiꢀu quꢁ tꢂi chꢃnh trong canh tác lúa của nông hộ ĐBSCL

Bảng 3

Hiệu quả tài chính trong canh tác lúa của nông hộ ĐBSCL

Đơn vị tính: %

Tiêu chí

HQTC khi chưa tính Lao Động Gia Đình (LĐGĐ)

- Vụ Thu đông 2016

Trung bình

179.28

50.57

Độ lệch chuẩn

102.68

37.42

- Vụ Đông xuân 2017

75.77

48.83

- Vụ Hè thu 2017

53.94

37.83

Hiệu quả tài chính khi tính LĐGĐ

- Vụ Thu đông 2016

127.76

34.92

85.41

32.95

- Vụ Đông xuân 2017

56.21

40.09

- Vụ Hè thu 2017

36.63

32.30

Nguồn: Kết quả được tổng hợp từ số liệu tự khảo sát (2017)

Bảng 3 cho thấy, hiệu quả tài chính trong canh tác lúa giữa ba vụ chênh lệch không

đáng kể nhưng hiệu quả nhất vẫn là vụ Đông Xuân khi chưa tính lao động gia đình và có tính

đến lao động gia đình tương ứng với mức trung bình là 75.77% và 56.21% và độ lệch chuẩn

tương ứng là 37.42 và 40.09. Sở dĩ vụ Đông Xuân đạt hiệu quả cao nhất so với các vụ khác

trong năm chủ yếu do điều kiện thời tiết thuận lợi cho cây lúa phát triển và đây cũng là mùa

vụ được nông hộ ưu tiên đầu tư canh tác để mang lại thu nhập cho gia đình. Nhìn chung, hiệu

quả tài chính khi tính thêm lao động gia đình thấp hơn 52% so với khi chưa tính lao động gia

đình bởi thời gian lao động gia đình tham gia chăm sóc và quản lý ruộng lúa nhiều hơn so với

thời gian thuê mướn lao động địa phương.

4.3. Các yếu tố ꢁnh hưởng đến hiꢀu quꢁ tꢂi chꢃnh trong sꢁn xuất lúa của nông hộ

Cao V. Hơn, Nguyễn L. Duyên. HCMCOUJS- Kinh tế và Quản trị Kinh doanh, 16(3), ...-...

Bảng 4

Các biến định lượng trong mô hình (3)

Đơn vị

Trung

bình

Độ lệch

chuẩn

Tiêu chí

tính

Lớn nhất

Nhỏ nhất

DIENTICH

Ha

Số lớp

Năm

1.81

6.10

19.5

15.00

60.00

73.00

3.00

0.10

0.00

6.00

0.01

1.00

2.02

3.51

TĐHVCH

THAMNIEN

KCRUONG

29.69

4.55

10.95

9.58

Km

MANHDAT

CHIPHISX

Số mảnh

1.08

0.32

Triệu

đồng/ha

- Chưa có LĐGD

- Có tính LĐGD

LAODONG

66.04

73.59

77.49

104.00

106.26

194.48

43.30

56.00

25.94

9.02

9.06

Ngày/ha

28.30

LOINHUAN

- Chưa có LĐGD

- Có tính LĐGD

Triệu

đồng/ha

37.32

29.77

105.48

99.84

4.69

1.79

19.23

18.73

Nguồn: Kết quả tổng hợp số liệu tự khảo sát (2017)

Diện tích trồng lúa của nông hộ trong vùng nghiên cứu chỉ khoảng 2 ha, trong đó có

những hộ có diện tích rất nhỏ chỉ 0.1 ha. Điều này thể hiện sự manh mún đất đai và khó có thể

vận dụng các máy móc thiết bị-công nghệ tiên tiến vào đồng ruộng. Số mảnh ruộng trung bình

là 1 mảnh, đây chính là đặc điểm canh tác điển hình của nông hộ ĐBSCL do họ không có thói

quen chia nhỏ quy mô canh tác thành nhiều mảnh ruộng khác nhau. Khoảng cách từ nhà nông

hộ tới ruộng lúa trung bình 5 km, có hộ cách xa ruộng đến 73 km, điều này đã gây trở ngại

lớn trong việc quản lý ruộng lúa của gia đình và ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất của hộ.

Biến CHIPHISX cho biết tổng số tiền mà nông hộ đầu tư cho các khâu trong quá trình

canh tác lúa từ khâu đầu vào (chuẩn bị đất, giống, phân, thuốc...) cho đến đầu ra (thu hoạch,

phơi, vận chuyển...) trung bình khoảng 66 triệu đồng/ha và 74 triệu đồng/ha khi chưa tính và

tính sự tham gia của lao động gia đình. Tương tự, lợi nhuận thu được sau khi bán sản phẩm

trừ cho tất cả các yếu tố đầu vào (kể cả lao động gia đình) khoảng 30 triệu đồng, tuy nhiên có

những hộ chỉ đạt khoảng 2 triệu đồng/ha.

Bên cạnh đó, đa phần người dân trồng lúa có tham gia các lớp tập huấn (59.64%) về

kỹ thuật trồng lúa, thông tin về sử dụng các yếu tố đầu vào, thông tin thị trường sản phẩm đầu

ra, ....

Trình độ học vấn của chủ hộ còn tương đối thấp trung bình khoảng 6 năm với độ lệch

chuẩn là 4 năm, đây chính là trở ngại khá lớn cho nông hộ trong việc tiếp thu kiến thức và áp

dụng khoa học kỹ thuật mới của các nước nông nghiệp tiên tiến vào hoạt động sản xuất của

gia đình. Những hộ này có kinh nghiệm trồng lúa trung bình là 30 năm, đây là khoảng thời

gian tương đối dài để họ tích luỹ kinh nghiệm trong quá trình trồng lúa góp phần gia tăng hiệu

Cao V. Hơn, Nguyễn L. Duyên. HCMCOUJS-Kinh tế và Quản trị Kinh doanh, 16(3), ...-...

quả sản xuất cho nông hộ. Tổng ngày công lao động (gia đình và lao động thuê) làm lúa cao

nhất là 195 ngày/ha và ngày công lao động tham gia canh tác lúa thấp nhất là 26 ngày/ha.

Bài viết đã thực hiện các kiểm định về sự vi phạm các giả thiết của mô hình hồi quy

tuyến tính khi ước lượng mô hình và kết quả cho thấy mô hình không vi phạm hiện tượng đa

cộng tuyến do hệ số VIF trong mô hình khá thấp (HQTC là 1.26 và HQTCR là 1.28) nhưng vi

phạm giả thiết về hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Do đó, nhóm tác giả đã tiến hành

khắc phục hiện tượng phương sai sai số thay đổi thông qua mô hình ước lượng robust với kết

quả được trình bày chi tiết ở Bảng 5.

Bảng 5

Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính trong canh tác lúa ĐBSCL

Biến số

DIENTICH

NHANKHAU

TDHVCH

TGDINHCU

THAMNIEN

TINDUNG

MANHDAT

CHIPHISX

TAPHUAN

KCRUONG

LAODONG

LOINHUAN

ANGIANG

CANTHO

Hằng số

HQTC chưa tính LĐGĐ

-0.0089**

0.0041

HQTC đã tính LĐGĐ

-0.0054*

0.0058

-0.0019

0.0004

-0.0011

-0.0011**

0.0021***

-0.0001

0.0022**

-0.0000

0.0335

0.0341

-0.0236***

-0.0094

-0.0143***

0.0038

0.0006

0.0002

0.0006

-0.0001

0.0491***

-0.0058

0.0436***

-0.0203

-0.0364*

1.4423***

338

-0.0306**

0.9858***

338

Số quan sát

R²

97.42

98.51

Prob > F

0.0000

Ghi chú: (*) có mức ý nghĩa 10%, (**) có mức ý nghĩa 5%, (***) có mức ý nghĩa 1%.

Nguồn: Kết quả được ước lượng từ số liệu tự khảo sát (2017)

Kết quả ước lượng cho thấy, hai mô hình đều có ý nghĩa thống kê cao và đã chỉ ra

được mối quan hệ nghịch giữa quy mô đất trồng lúa và hiệu quả tài chính trong cả hai trường

hợp có và không có lao động gia đình. Bên cạnh đó, R²trong các mô hình cao (97.42% –

98.51%) cho thấy các yếu tố này kiểm soát được từ 97% – 99% sự biến động của hiệu quả tài

chính, trong khi những yếu tố không quan sát được ảnh hưởng rất nhỏ đến hiệu quả tài chính.

Cao V. Hơn, Nguyễn L. Duyên. HCMCOUJS- Kinh tế và Quản trị Kinh doanh, 16(3), ...-...

Kết quả ước lượng cũng cho thấy các biến ảnh hưởng và có ý nghĩa thống kê đến hiệu

quả tài chính trong hai trường hợp có và không có lao động gia đình gần như giống nhau.

Điều này chứng tỏ hiệu quả tài chính của nông hộ có tính đến lao động gia đình hay không

đều có ý nghĩa như nhau bởi hiệu quả đạt được chỉ giảm hơn trong trường hợp tính thêm chi

phí cơ hội của lao động gia đình.

Biến DIENTICH có hệ số âm ở mức ý nghĩa 5% trong trường hợp chưa tính đến lao

động gia đình và 10% khi đã tính lao động gia đình. Kết quả nghiên cứu cho thấy mối quan hệ

ngược chiều giữa diện tích đất canh tác và hiệu quả tài chính của những nông hộ trồng lúa,

hàm ý diện tích đất càng nhỏ càng tốt và càng hiệu quả bởi họ tận dụng được nguồn lực nội

tại của gia đình như lao động, đất đai, tư liệu sản xuất, .... (Fan & Chan-Kang, 2005).

Biến THAMNIEN có hệ số dương ở mức ý nghĩa 5% trong trường hợp chưa tính đến

lao động gia đình và 1% khi đã tính lao động gia đình. Điều này ngụ ý, hiệu quả tài chính có

mối quan hệ cùng chiều với số năm tham gia trồng lúa của nông hộ hay nói cách khác khi

càng có nhiều kinh nghiệm trồng lúa thì chủ hộ càng hiểu rõ đặc thù trong canh tác, khả năng

thích ứng linh hoạt trước những biến đổi của môi trường canh tác hay môi trường tiêu thụ sản

phẩm đầu ra. Kết quả, hiệu quả tài chính sẽ gia tăng khi chủ hộ càng có nhiều kinh nghiệm

trong canh tác lúa.

Tương tự, biến LOINHUAN có hệ số dương ở mức ý nghĩa cao 1% trong cả hai

trường hợp chưa tính và có tính đến sự tham gia của lao động gia đình. Hàm ý, khi lợi nhuận

thu được càng cao sẽ gia tăng số tiền tích lũy để tái đầu tư phục vụ sản xuất lúa đồng thời

tránh được rủi ro thiếu vốn đầu tư cho các yếu tố đầu vào khi vào vụ.

Ngược lại, biến CHIPHISX có hệ số âm ở mức ý nghĩa cao 1% trong cả hai trường

hợp, ngụ khi nông hộ càng cắt giảm chi phí sản xuất càng nhiều thì hiệu quả tài chính càng

cao bởi chi phí sản xuất giảm sẽ gia tăng tính cạnh tranh của sản phẩm trên thị trường và góp

phần cải thiện hiệu quả sản xuất.

Biến TGDINHCU cũng có mối quan hệ ngược với hiệu quả tài chính khi tính đến lao

động gia đình với mức ý nghĩa 5%, ngụ ý thời gian sinh sống của chủ hộ càng dài thì hiệu quả

đạt được càng giảm do họ chủ quan trước những thay đổi của môi trường xung quanh. Đồng

thời, biến CANTHO có hệ số âm ở mức ý nghĩa 10% trong trường hợp chưa tính đến lao động

gia đình và 5% khi đã tính lao động gia đình. Kết quả này cho thấy, những hộ sản xuất lúa

sinh sống ở Cân Thơ thì khả năng quản lý ruộng lúa sẽ kém hiệu quả hơn so với những hộ

sinh sống ở những địa bàn khác do đó làm giảm hiệu quả tài chính.

Những biến NHANKHAU, TDHVCH, MANHDAT, TINDUNG, TAPHUAN,

KCRUONG, LDONG và ANGIANG không có ý nghĩa thống kê bởi thực tế cho thấy hiệu

quả tài chính từ quá trình canh tác lúa của những nông hộ trong vùng khảo sát đều không bị

ảnh hưởng bởi những ý tố này.

5. Kết luꢁn và khuyến nghị

5.1. Kết luꢄn

Qua kết quả ước lượng bằng phương pháp bình phương bé nhất dựa trên bộ dữ liệu thu

thập được qua kết quả khảo sát trực tiếp 338 người dân trồng lúa trong địa bàn 3 tỉnh thuộc

vùng sinh thái nước ngọt ở đồng bằng sông Cửu Long. Kết quả cho thấy hiệu quả tài chính có

sự chênh lệch khoảng 50% khi có và không có sự tham gia của lao động gia đình, riêng vụ

Đông Xuân luôn đạt được hiệu quả tài chính cao hơn so với 2 vụ còn lại trong năm. Bên cạnh

Cao V. Hơn, Nguyễn L. Duyên. HCMCOUJS-Kinh tế và Quản trị Kinh doanh, 16(3), ...-...

đó, kết quả nghiên cứu cũng cho thấy có nhiều yếu tố có ảnh hưởng cùng chiều và ngược

chiều với hiệu quả tài chính trong sản xuất lúa của nông hộ được khảo sát ở đồng bằng sông

Cửu Long. Trong đó, các yếu tố có ảnh hưởng ngược chiều đến hiệu quả tài chính với các

mức ý nghĩa khác nhau đó là: diện tích đất canh tác lúa, chi phí đầu tư cho các yếu tố đầu vào,

thời gian sinh sống của chủ hộ, địa bàn cư trú của nông hộ ở Cần Thơ; và hai yếu tố có ảnh

hưởng cùng chiều đến hiệu quả tài chính là số năm tham gia trồng lúa, lợi nhuận từ trồng lúa.

Mặt khác, bài viết cho thấy một số yếu tố không có ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính của

nông hộ với mức ý nghĩa 5%.

5.2. Khuyến nghị

Từ kết quả nghiên cứu và thực tế ở 3 tỉnh Đồng Tháp, An Giang và Cần Thơ thuộc

ĐBSCL, nghiên cứu có một số khuyến nghị nhằm giúp nông hộ sử dụng và đầu tư hợp lý các

yếu tố đầu vào nhằm góp phần nâng cao hiệu quả tài chính như sau:

Nhà nước nên xây dựng lộ trình cụ thể (thời gian và địa bàn) về xả lũ (ngưng canh tác

lúa vụ thu đông) để tăng độ phì nhiêu và cải tạo đất. Từ đó, góp phần giảm chi phí đầu tư cho

đất và gia tăng hiệu quả tài chính.

Đa dạng hoá hệ thống trường lớp ở nông thôn và có chính sách hỗ trợ, khuyến khích

người dân (nhất là những chủ hộ và những người trực tiếp sản xuất lúa) đến học để nâng cao

trình độ giúp tiếp cận nhanh những công nghệ tiên tiến trên thế giới và vận dụng hiệu quả vào

hoạt động sản xuất của hộ.

Nông hộ nên sử dụng các phương pháp mới để gia tăng hiệu quả tài chính đồng thời

giảm bớt tác dụng không tốt lên sản phẩm lúa như khâu bón phân và thuốc bảo vệ thực vật do

hàm lượng và liều lượng sử dụng hai thành phần này nhiều hơn so với khuyến cáo sử dụng.

Điều này vừa gây tác dụng phụ cho lúa và đất đai vừa gia tăng gánh nặng cho nông hộ bởi chi

phí đầu tư cho các yếu tố đầu vào của quá trình sản xuất khá cao.

Nông hộ nên quản lý và kiểm soát chặt chẽ lực lượng lao động tham gia sản xuất lúa

của gia đình, đặc biệt là lao động gia đình bởi đây là lực lượng nòng cốt quyết định hiệu quả

sản xuất do thái độ và tinh thần trách nhiệm cao trong công việc nên sẽ làm gia tăng hiệu quả

sản xuất đồng thời giảm áp lực lao động khi vào vụ. Điều này sẽ giúp nông hộ vừa tiết kiệm

chi phí sản xuất vừa tăng hiệu quả.

Tài liệu tham khảo

Ali, D. A., & Deininger, K. (2015). Is there a farm size–productivity relationship in African

agriculture? Evidence from Rwanda. Land Economics, 91(2), 317-343.

Ali, F., Parikh, A., & Shah, M. (1994). Measurement of profit efficiency using behavioural and

stochastic frontier approaches. Applied Economics, 26(2), 181-188.

Ali, M., & Flinn, J. C. (1989). Profit efficiency among Basmati rice producers in Pakistan

Punjab. American Journal of Agricultural Economics, 71(2), 303-310.

Bhalla, S. S., & Roy, P. (1988). Mis-specification in farm productivity analysis: The role of land

quality. Oxford Economic Papers, 40(1), 55-73.

Bravo-Ureta, B. E., & Pinheiro, A. E. (1997). Technical, economic, and allocative efficiency in

peasant farming: Evidence from the Dominican Republic. The Developing Economies,

Cao V. Hơn, Nguyễn L. Duyên. HCMCOUJS- Kinh tế và Quản trị Kinh doanh, 16(3), ...-...

35(1), 48-67.

Byiringiro, F., & Reardon, T. (1996). Farm productivity in Rwanda: Effects of farm size,

erosion, and soil conservation investments. Agricultural Economics, 15(2), 127-136.

Coelli, T. J., Rao, D. S. P., O'Donnell, C. J., & Battese, G. E. (2005). An introduction to

efficiency and productivity analysis (2nd ed.). New York, NY: Springer Publishing.

Dhungana, B. R., Nuthall, P. L., & Nartea, G. V. (2004). Measuring the economic inefficiency

of Nepalese rice farms using data envelopment analysis. Australian Journal of

Agricultural and Resource Economics, 48(2), 347-369.

Dinh, H. P. (2003). Kinh tế nông nghiệp: Lý thuyết và thực tiễn [Agricultural economics:Theory

and practice]. Ho Chi Minh, Vietnam: Nhà xuất bản Thống Kê.

Fan, S., & Chan-Kang, C. (2005). Is small beautiful? Farm size, productivity, and poverty in

Asian agriculture. Agricultural Economics, 32(s1), 135-146.

Feder, G., Lau, L. J., Lin, J. Y., & Luo, X. (1990). The relationship between credit and

productivity in Chinese agriculture: A microeconomic model of disequilibrium. American

Journal of Agricultural Economics, 72(5), 1151-1157.

Gaurav, S., & Mishra, S. (2015). Farm size and returns to cultivation in India: Revisiting an old

debate. Oxford Development Studies, 43(2), 165-193.

Kalirajan, K. P. (1990). On measuring economic efficiency. Journal of Applied Econometrics,

5(1), 75-85.

Lamb, R. L. (2003). Inverse productivity: Land quality, labor markets, and measurement error.

Journal of Development Economics, 71(1), 71-95.

Li, G., Feng, Z., You, L., & Fan, L. (2013). Re-examining the inverse relationship between farm

size and efficiency: The empirical evidence in China. China Agricultural Economic

Review, 5(4), 473-488.

Manjunatha, A. V., Anik, A. R., Speelman, S., & Nuppenau, E. A. (2013). Impact of land

fragmentation, farm size, land ownership and crop diversity on profit and efficiency of

irrigated farms in India. Land Use Policy, 31, 397-405.

Modigliani, F., & Miller, M. H. (1958). The cost of capital, corporation finance and the theory

of investment. The American Economic Review, 48(3), 261-297.

Mottaleb, K. A., & Mohanty, S. (2015). Farm size and profitability of rice farming under rising

input costs. Journal of Land Use Science, 10(3), 243-255.

Nguyen, D. L. (2014). Các yếu tố ảnh hưởng đến thu nhập của nông hộ ở An Giang [Factors

affecting farm household income in An Giang]. Tạp chí Khoa học Trường Đại học An

Giang, 3(2), 63-69.

Nkonde, C., Jayne, T. S., Richardson, R., & Place, F. (2015). Testing the farm size-productivity

relationship over a wide range of farm sizes: Should the relationship be a decisive factor

in guiding agricultural development and land policies in Zambia. Paper presented at the

World

Bank

Land

and

Poverty

Conference,

Washington

D.C.

doi:10.13140/RG.2.1.2407.6323

Petrick, M. (2004.) Farm investment, credit rationing, and governmentally promoted credit

Cao V. Hơn, Nguyễn L. Duyên. HCMCOUJS-Kinh tế và Quản trị Kinh doanh, 16(3), ...-...

access in Poland a cross-sectional analysis. Food Policy, 29(3), 275-294.

Pham, T. L., Huynh, X. T. D., & Tran, D. T. T. (2011). So sánh hiệu quả kinh tế của vụ lúa Hè

Thu và Thu Đông ở Đồng bằng sông Cửu Long [Comparing the economic efficiency of

summer-autumn and autumn-winter rice crops in the Mekong Delta]. Tạp chí Khoa học

Trường Đại học Cần Thơ, 18(a) 267-276.

Schultz, T. W. (1964). Transforming traditional agriculture. New Haven, CT: Yale University

Press.

Tan, S., Heerink, N., Kuyvenhoven, A., & Qu, F. (2010). Impact of land fragmentation on rice

producers’ technical efficiency in South-East China. NJAS-Wageningen Journal of Life

Sciences, 57(2), 117-123.

Tổng cục Thống kê. (2018). Niên giám Thống kê năm 2018 [Statistical Yearbook 2018]. Hanoi,

Vietnam: Nhà xuất bản Thống kê.

Wickramaarachchi, N. C., & Weerahewa, J. (2018). Relationship between land size and

productivity: Empirical evidence from paddy farms in irrigation settlements of SRI

LANKA. Sri LanKa Journal of Economic Research, 5(2), 125-142.

Wu, Z., Liu, M., & Davis, J. (2005). Land consolidation and productivity in Chinese household

crop production. China Economic Review, 16(1), 28-49.

Xu, X., & Jeffrey, S. R. (1998). Efficiency and technical progress in traditional and modern

agriculture: Evidence from rice production in China. Agricultural Economics, 18(2),

157-165.