Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá tra thâm canh: Nghiên cứu tại An Giang

41 CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HIỆU QUẢ KỸ THUẬT HỘ NUÔI CÁ TRA THÂM CANH: NGHIÊN CỨU TẠI AN GIANG Trương Văn Tấn* TÓM TẮT * ThS. Cục Thống kê tỉnh An Giang Mục tiêu nghiên cứu để xác định các yếu ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá tra thâm canh. Trước tiên, bằng phương pháp màng bao dữ liệu nghiên cứu đo lường hiệu quả kỹ thuật của 120 hộ nuôi cá tra thâm canh. Sau đó, sử dụng mô hình Tobit là hệ số hiệu quả kỹ thuật vừa được đo lường làm biến phụ thuộc với các biến độc lập đề xuất được cho có ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật. Kết quả cho thấy, hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá tra thâm canh phụ thuộc vào 05 yếu tố gồm trình độ, tập huấn, quy mô, ứng dụng khoa học - kỹ thuật và hợp đồng tiêu thụ. Từ đó, nghiên cứu này khuyến nghị những giải pháp phù hợp để hộ nuôi vừa có hiệu quả kỹ thuật vừa nâng cao chất lượng nguyên liệu đáp ứng thị trường xuất khẩu. Từ khóa: Cá tra thâm canh; hiệu quả kỹ thuật; mô hình Tobit; màng bao dữ liệu. FACTORS EFFECT TO TECHNICAL EFFICIENCY PANGASIANNODOM HYPOPHTHALMUS FARMS: RESEARCH IN AN GIANG ABSTRACT The aim of research is to definate factors effecting to technical efficiency pangasiannodom hypophthalmus farms. At first, by the data evenlopment analysis method, research estimated the technical efficiency of 120 pangasiannodom hypophthalmus farms. Then, using Tobit model is the technical efficiency rate just estimated to be the variable dependent with the offered variable independents which was believed to effect to technical efficiency. As a result, the technical efficiency of pangasiannodom hypophthalmus farms depended on 05 factors including education, training, size, applying science - technology and consumable agreement. Thus, this research recommended the appropriate solutions to farm just achieve technical efficiency and increase quality of materials to satisfy the export market. Key words: Data evenlopment analysis; pangasiannodom hypophthalmus farms; Tobit model, technical efficiency. 1. GIỚI THIỆU Định hướng chiến lược phát triển đồng bằng sông Cửu Long thích ứng với biến đổi khí hậu (Nghị quyết 120/NQ-CP) đã xác định tái cơ cấu nông nghiệp theo ba trọng tâm là thuỷ sản - cây ăn quả - lúa, trong đó, thuỷ sản phải là sản phẩm chủ lực của vùng. Mô hình lựa chọn phát triển sẽ chuyển từ số lượng sang chất lượng, chiều rộng sang chiều sâu. Mục đích sử dụng hiệu quả nguồn nước quy mô lớn, cường độ cao thượng nguồn sông Mê Kông phục vụ nuôi thuỷ sản nước ngọt. Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá tra thâm canh... 42 Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật Phát triển kinh tế dựa trên nền tảng nông nghiệp với hai sản phẩm chủ lực (lúa, cá tra), tỉnh An Giang cũng thực hiện tái cơ cấu nông nghiệp để thích ứng với biến đổi khí hậu. Theo hướng tăng tỷ trọng ngành thuỷ sản, giảm tỷ trọng ngành trồng trọt và quy hoạch chi tiết vùng nuôi cá tra đến năm 2020, định hướng đến năm 2050. Mục tiêu, nâng diện tích mặt nước nuôi cá tra đạt 1.430 ha (năm 2025), sản lượng 301 ngàn tấn (năng suất 210 tấn/ha), kim ngạch xuất khẩu 380 triệu USD. Số liệu của Cục Thống kê tỉnh An Giang, năm 2017 diện tích nuôi cá tra toàn tỉnh gần 833 ha (tăng 139 ha), sản lượng 287 ngàn tấn (tăng 28 ngàn tấn), giá trị sản xuất 4.684 triệu đồng (giá so sánh 2010), tăng gần 330 triệu đồng so năm 2016. Tuy nhiên, tác động của biến đổi khí hậu gây ra nhiều hiện tượng thời tiết cực đoan ảnh hưởng đến hoạt động sản xuất nông nghiệp (nói chung), thuỷ sản (nói riêng). Để nghành thuỷ sản phát triển và đạt mục tiêu tái cơ cấu mà ngành nông nghiệp đề ra thì nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá thâm canh cần phải được thực hiện. Từ đó, có giải pháp giúp nâng cao hiệu quả kỹ thuật người nuôi cá tra thâm canh trên địa bàn tỉnh. 2. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU Abdullahi Iliyasu et al. (2015) nghiên cứu hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi thủy sản nước ngọt ở Peninsular, Malaysia bằng phương pháp màng bao dữ liệu (DEA - Data Evenlopment Analysis) định hướng đầu vào. Thông tin đầu vào được thu thập gồm chi phí con giống, chi phí thức ăn, chi phí lao động và chi phí khác với đầu ra sản lượng thu hoạch. Ngoài ra, nghiên cứu còn sử dụng hàm biến ngẫu nhiên để ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật gồm tuổi chủ hộ, kinh nghiệm, trình độ học vấn, quy mô, hợp đồng tiêu thụ, hình thức nuôi (tự nuôi hay gia công). Kết quả, hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá da trơn dao động trong khoảng 77,6 - 82,4%, khoảng chênh lệch 9%. Nghiên cứu, xác định hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi thủy sản chịu ảnh hưởng của các yếu tố gồm kinh nghiệm, quy mô, hợp đồng tiêu thụ và hình thức nuôi. Đặng Hoàng Xuân Huy & Jonas (2010) nghiên cứu hiệu quả sử dụng nguồn lực đầu vào nuôi cá da trơn ở ĐBSCL của 61 hộ thuộc dự án tập huấn. Thông tin nguồn lực đầu vào thu thập gồm có đầu tư, lao động, nguyên nhiên liệu, chi phí điện, hóa chất xử lý môi trường, con giống, thức ăn với đầu ra sản lượng thu hoạch. Phương pháp màng bao dữ liệu được nghiên cứu sử dụng để ước lượng hiệu quả kỹ thuật theo CRS (Constant Return to Scale - CRS) theo hướng tối thiểu hóa đầu vào. Kết quả, 62,30% hộ hiệu quả kỹ thuật dưới 60%, 19,67% hộ hiệu quả kỹ thuật trong khoảng 60 - 100% và chỉ có 18,03% hộ có hiệu quả kỹ thuật tối ưu (đạt 100%). Bùi Lê Thái Hạnh (2009) nghiên cứu tác động tài chính đến hiệu quả hộ nuôi cá tra tại An Giang bằng phương pháp màng bao dữ liệu để ước lượng hiệu quả kỹ thuật theo quy mô tối ưu và quy mô biến. Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính bằng mô hình hồi quy tuyến tính với các biến độc lập là đầu tư, tuổi chủ hộ, học vấn chủ hộ, thâm niên chủ hộ, tỷ lệ tài sản vay nợ, tỷ lệ nợ ngân hàng, tỷ lệ tài sản cầm cố. Nghiên cứu cho thấy, quy mô tối ưu trung bình hiệu quả kỹ thuật bằng 49,0% nhưng quy mô biến đổi trung bình hiệu quả kỹ thuật bằng 94,5%, chênh lệch hiệu quả kỹ thuật lên đến 45,5%. Hiệu quả tài chính chỉ chịu ảnh hưởng của bốn yếu tố là đầu tư, kinh nghiệm chủ hộ (độ tin cậy 95%), tỷ lệ tài sản vay nợ (độ tin cậy 90%), tỷ lệ tài sản cầm cố (độ tin cậy 99%), còn tuổi và học vấn chủ hộ thì không có nghĩa thống kê. Nguyễn Lam Anh và cộng sự (2017) nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu đến 43 hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá tra ở ĐBSCL (04 tỉnh đại diện Cần Thơ, Vĩnh Long, Đồng Tháp và An Giang). Hiệu quả kỹ thuật được ước lượng bằng phương pháp màng bao dữ liệu định hướng đầu vào theo dòng chảy nước của khu vực nuôi (mạnh, trung bình, thấp). Thông tin đầu để ước lượng có theo sáu yếu tố gồm diện tích thu hoạch, lao động, chí phí nguyên, nhiên liệu, chi phí thuốc thú y, chi phí thức ăn với sản lượng thu hoạch (đầu ra). Nghiên cứu mối quan hệ giữa hiệu quả kỹ thuật với các biến tuổi, kinh nghiệm, học vấn, tập huấn chủ hộ, tác động lũ lụt, dòng chảy của nước bằng mô hình của Similar & Wilson. Kết quả nghiên cứu, trung bình hiệu quả kỹ thuật quy mô tối ưu bằng 66%, trung bình hiệu quả kỹ thuật quy mô biến đổi bằng 84% và hiệu quả theo quy mô trung bình bằng 80%. Mô hình ước lượng chỉ ra tuổi chủ hộ, kinh nghiệm chủ hộ, lũ lụt có ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá tra. Tóm lại, phương pháp màng bao dữ liệu được khá nhiều nghiên cứu sử dụng để ước lượng hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi thủy sản. Ước lượng sử dụng thông tin đầu vào là chi phí giống, chi phí thức ăn, nguyên nhiên liệu, thuốc thủy sản, chi phí lao động và chi phí khác với đầu ra là sản lượng thu hoạch. Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả được dùng để ước lượng phổ biến nhiều là tuổi, kinh nghiệm, học vấn, tập huấn, hợp đồng tiêu thụ, quy mô. Để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu kỹ thuật có ý nghĩa thống kê thì ước lượng hồi quy, hàm biên ngẫu nhiên hay mô hình Similar & Wilson được sử dụng. Tuy nhiên, có hộ nuôi thủy sản không hiệu quả (biến phụ thuộc bằng không), dữ liệu bị kiểm duyệt thì phương pháp bình phương bé nhất (Ordinary Last Square - OLS) bị sẽ cho kết quả ước chênh lệch, chưa phản ánh đúng mối quan hệ với biến độc lập. Tuy nhiên, hạn chế này sẽ được khắc phục bằng mô hình Tobit rất hiệu quả, cũng như phương pháp ước lượng hợp lý tối đa (Maximum Likelihood) sẽ cho kết quả tốt hơn OLS. Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá tra thâm: Nghiên cứu tại An Giang cũng ước lượng hiệu quả quả kỹ thuật bằng phương pháp màng bao dữ liệu. Tuy nhiên, mô hình Tobit sẽ được sử dụng để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi. Mục đích, kiểm duyệt biến hiệu quả kỹ thuật đối với hộ nuôi có mực hiệu quả kỹ thuật bằng không. 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIEN CỨU 3.1. Phương pháp thu thập thông tin Thu thập thông tin trực tiếp hộ nuôi cá tra thâm canh, mẫu được chọn ngẫu nhiên tại 06 huyện (Châu Phú, Thoại Sơn, Long Xuyên, An Phú, Tân Châu và Châu Thành). Thời gian thu thập thông tin vào tháng 11/2017, thông tin vụ thu hoạch gần nhất sẽ được ghi phiếu. Đối tượng thu thập thông tin là chủ hộ hoặc người trực tiếp quản lý toàn bộ quá trình nuôi (từ khi thả giống đến lúc thu hoạch). Các trường hợp thông tin cung cấp mang tính phỏng đoán, độ tin cậy thấp sẽ bị loại bỏ. Hoàn thiện, đánh giá chất lượng thông tin có 120 phiếu điều tra đảm bảo chất lượng, sử dụng để đưa vào nghiên cứu. 3.2. Phương pháp xử lý thông tin Trước tiên, nghiên cứu xác định hiệu quả kỹ thuật bằng phương pháp màng bao dữ liệu (DEA - Data Evenlopment Analysis) của hộ nuôi cá tra thâm canh. Để nâng cao hiệu quả kỹ thuật (sử dụng hiệu quả nguồn lực đầu vào) hộ nuôi cá tra, ước lượng mô hình DEA tối đa hóa đầu ra với giả định đầu vào không đổi được sử dụng. Theo đó, hiệu quả kỹ thuật là khả năng hộ nuôi cá tra tối đa hóa sản lượng thu hoạch với trong điều kiện nguồn lực đầu vào không đổi. Mô tả phương pháp với giả định 2 đầu ra y 1 , y 2 và một đầu vào là x (Hình 1). Các hộ Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá tra thâm canh... 44 Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật A, B, C, D nằm trên đường giới hạn hiệu quả SS› là các hộ đạt hiệu quả. Mức độ phi hiệu quả kỹ thuật được phản ánh bằng khoảng cách từ P đến P›. Tỷ lệ TE = OP/OP’ thể hiện hiệu quả kỹ thuật của hộ P (nghĩa là có thể tối đa hóa đầu ra của hộ P mà không làm ảnh hưởng đến đầu vào). Theo định nghĩa, các mức độ hiệu quả này nằm trong giới hạn từ 0 đến 1. Hình 1. Mô hình DEA tối đa hóa đầu ra Đo lượng hiệu quả kỹ thuật bằng mô hình DEA nghiên cứu với hai giả thuyết: quy mô không ảnh hưởng đến kết quả sản xuất (CRS - Contant Return Scale) và quy mô ảnh hưởng đến kết quả sản xuất (VRS - Variable Return Scale). Đối với quy mô không ảnh hưởng đến kết quả sản xuất (CRS): Giả sử ta có dữ liệu của I hộ, mỗi hộ sử dụng N đầu vào và M đầu ra. Với hộ thứ i, dữ liệu về đầu vào được thể hiện bằng véctơ cột xi và đầu ra được diễn tả bằng véctơ cột yi. Như vậy, số liệu đầu vào và đầu ra của tất cả các hộ được thể hiện bằng ma trận X (N hàng, I cột) và ma trận Y (M hàng, I cột). Phương pháp sử dụng các “tỷ lệ” được xem là phương pháp trực quan mô tả phân tích bao số liệu (DEA). Với mỗi hộ, chúng ta sẽ đo tỷ lệ của tổng số lượng các sản phẩm đầu ra trên tổng số lượng các đầu vào đã sử dụng (u’yi/v’xi) với u là véc tơ số lượng đầu ra (M hàng 1 cột); v là véc tơ số lượng đầu vào (N hàng 1 cột). Số lượng đầu vào và đầu ra tối ưu của hộ thứ i được tìm ra qua việc giải mô hình toán sau: max u,v (u’yi/v’xi) St: u’yj/v’xj <= 1 j = 1,2,3.I (1) u, v >= 0 Từ bài toán này, ta có thể tìm được các số lượng đầu vào và đầu ra của hộ thứ i sao cho hệ số hiệu quả của nó (tổng đầu ra/tổng đầu vào) là lớn nhất với điều kiện là hệ số hiệu quả của nó luôn nhỏ hơn hoặc bằng 1. Một vấn đề khó khăn có thể xảy ra là có rất nhiều lời giải cho bài toán trên (ví dụ: nếu u* v* là nghiệm thì 2u* 2v* cũng là nghiệm của bài toán). Để tránh trường hợp áp đặt v’xi = 1. Sự thay đổi ký hiệu từ u và v sang µ,ν tương ứng, hàm ý rằng ta đã xét đến một mô hình toán tuyến tính tương tự khác. max µν (µ’yi), st ν’xi = 1, µ’yj - ν’xj ≤ 0, j= 1,2,, N (2) Mô hình DEA như (2) được xem là mô hình phức toán tuyến tính. Sử dụng tính chất đối ngẫu của mô hình toán tuyến tính chúng ta có thể phát triển một dạng mô hình đường bao số liệu tương ứng như sau: (3) Trong đó θ – Đại lượng vô hướng, thể hiện mức độ hiệu quả của hộ; λ –Véc tơ hằng số Nx1. Bài toán (3) được giải N lần, nghĩa là từng lần đối với mỗi hộ. Như vậy, giá trị nghiệm θ được xác định cho từng doanh nghiệp. Nếu θ = 1 nghĩa là doanh nghiệp đạt hiệu quả; 45 θ < 1 nghĩa là doanh nghiệp không đạt hiệu quả. Các doanh nghiệp không đạt hiệu quả có thể chiếu lên đường giới hạn hiệu quả, khi đó ta nhận được tổ hợp tuyến tính (Xλ, Yλ) – là vị trí của doanh nghiệp tham chiếu giả định. Đối với các hộ không đạt hiệu quả (θ < 1) có thể thiết lập mục tiêu giảm tỷ lệ các yếu tố đầu vào một đại lượng là θ trong khi vẫn giữ các giá trị xuất lượng như trước. Đối với quy mô ảnh hưởng đến kết quả sản xuất (VRS): Mô hình DEA theo định hướng tối thiểu hóa đầu vào với quy mô ảnh hưởng đến kết quả sản xuất (DEA VRS ) (2) được thành lập dựa trên (1) bổ sung thêm ràng buộc N1λ =1 (2) Trong đó θ – đại lượng vô hướng, thể hiện mức độ hiệu quả của Doanh nghiệp; λ – Véc tơ hằng số Nx1; N1 – véc tơ đơn vị Nx1. Mô hình (DEA CRS ) và (DEA VRS ) theo định hướng tối đa hóa đầu ra cũng được xây dựng tương tự. Đồng thời, hiệu quả theo quy mô cũng được đo lường bằng phương pháp DEA bằng cách so sánh CRS-DEA và VRS-DEA. Nếu có sự khác nhau đối với từng hộ thì chứng tỏ có sự không hiệu quả về mặt quy mô. Ta có: TECRS = TEVRS x SE Bởi vì: APc/ AP = (APv/ AP) x (APc / APv)  SE = TECRS/TEVRS hay: SE = APc / APv Hình 2. Hiệu quả theo quy mô định hướng tối thiếu hóa đầu vào Thông tin đầu ra và đầu vào hộ nuôi cá tra thâm canh để xác định hiệu quả kỹ thuật bằng mô hình DEA được mô tả như sau: Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá tra thâm canh... 46 Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật Bảng 1. Biến đầu ra và đầu vào TT Biến quan sát Đơn vị tính Nghiên cứu liên quan Kỳ vọng dấu Đầu ra Sản lượng thu hoạch Tấn Abdullahi Iliyasu et al; Nguyễn Lam Anh và cộng sự + Đầu vào 1 Chi phí con giống Triệu đồng Abdullahi Iliyasu et al; Nguyễn Lam Anh và cộng sự; Đặng Hoàng Xuân Huy & Jonas - 2 Chi phí thức ăn ‘’ - 3 Chi phí xử lý môi trường ‘’ - 4 Chi phí thuốc thủy sản ‘’ - 5 Chi phí thủy lợi ‘’ - 6 Chi phí thuê ngoài ‘’ - 7 Chi phí khác ‘’ Tác giả đề xuất. - Từ giá trị hiệu quả kỹ thuật đo lường nghiên cứu xác định các yếu tố ảnh hưởng bằng mô hình Tobit. Thông tin biến phụ thuộc và các yếu tố độc lập của mô hình được mô tả như sau: Bảng 2. Biến độc lập và biến phụ thuộc Ký hiệu biến Tên biến Diễn giải biến Nghiên cứu liên quan Biến phụ thuộc te Hiệu quả kỹ thuật Hệ số hiệu quả kỹ thuật theo quy mô không đổi (TE CRS ) và quy mô biến đổi (TE VRS ). Abdullahi Iliyasu et al; Nguyễn Lam Anh và cộng sự Biến độc lập tdo Trình độ chuyên môn kỹ thuật (1- Chưa qua đào tạo; 2- Đã qua đào tạo nhưng chưa có chứng chỉ; 3- Sơ cấp; 4- Trung cấp; 5- Cao đẳng; 6- Đại học trở lên) Tác giả đề xuất. thuan Tập huấn kỹ thuật (1- Có tham gia tấp huấn; 2- Không) Abdullahi Iliyasu et al; Nguyễn Lam Anh và cộng sự; Đặng Hoàng Xuân Huy & Jonas; Bùi Lê Thái Hạnh qmo Quy mô Quy mô thu hoạch của hộ (Ha) tnien Thâm niên Số năm sản xuất của của hộ (năm) udung Ứng dụng Ứng dụng khoa học kỹ thuật vào sản xuất (1- Có; 2- Không) Tác giả đề xuất. hdong Hợp đồng Hợp đồng tiêu thụ sản phẩm sau thu hoạch (1- có; 2- không) Nghiên cứu sử dụng phần mềm thống kê STATA 14 để đo lường hiệu quả kỹ thuật và ước lượng mô hình Tobit để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá tra thâm canh. 47 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Bảng 3. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu TT Chỉ tiêu Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất Lớn nhất 1 Sản lượng thu hoạch 120 239 164 10 902 2 Chi phí con giống 120 415 295 28 1.300 3 Chi phí thức ăn 120 4.077 3.323 101 16.755 4 Chi phí xử lý môi trường 120 44 36 1,6 143 5 Chi phí thuốc thủy sản 120 67 46 0 180 6 Chi phí thủy lợi 120 68 65 0,8 280 7 Chi phí thuê ngoài 120 129 121 10 568 8 Chi phí khác 120 27 25 2,2 100 Nguồn: Nghiên cứu của tác giả Thống kê, trung bình 239 tấn sản lượng thu hoạch thì tổng chi phí sản xuất vào khoảng 4.827 triệu đồng (bình quân chi phí 20,20 ngàn đồng/kg sản phẩm). Cơ cấu khoản mục chi phí thì lớn nhất là chi phí thức ăn (chiếm 84,46%), tiếp đến chi phí con giống (chiếm 8,60%), chi phí thuê ngoài (chiếm 2,67%), cuối cùng các loại chi phí còn lại như: thủy lợi, thuốc thủy sản, chi phí khác (chiếm 4,27%). Ngoài ra, quy mô sản xuất còn chưa đồng đều (hiệu số lớn nhất và nhỏ nhất lớn) nên độ lệch chuẩn các chỉ tiêu nghiên cứu cũng rất lớn. Bảng 4. Hiệu quả kỹ thuật phân theo CRS và VRS Khoảng hiệu quả (%) TE CRS TE VRS SE Tần số Tỷ lệ Tần số Tỷ lệ Tần số Tỷ lệ 100 39 32,50 49 40,83 39 32,50 80 - < 100 6 5,0 6 5,0 48 40,0 60 - < 80 10 8,33 12 10,0 12 10,0 30 - < 60 39 32,5 32 26,67 14 11,67 16 - < 30 26 21,67 21 17,50 7 5,83 Trung bình 61,30 74,90 82,90 Nhỏ nhất 16,70 16,70 17,20 < Mức trung bình 55 45,83 59 49,17 81 67,50 Nguồn: Nghiên cứu của tác giả Khi xét quy mô không ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật thì trung bình hiệu quả kỹ thuật bằng 61,30% (38,7% nguồn lực đầu vào bị lãng phí), cũng như, 54,17% hộ có hiệu quả kỹ thuật dưới mức trung bình. Tuy nhiên, nếu hiệu quả kỹ thuật trung bình có 45,83% hộ thì có đến 32,50% hộ có hiệu quả kỹ thuật tối ưu (100% nguồn lực đầu vào được sử dụng hiệu quả). Ngược lại, nếu xét quy mô có ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật thì hiệu quả kỹ thuật Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá tra thâm canh... 48 Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật trung bình sẽ tăng lên 74,90%, tăng 13,60% so quy mô không ảnh hưởng. Từ đó rút ra, nguồn lực đầu vào bị sử dụng lãng phí sẽ giảm xuống 25,91% so quy mô không ảnh hưởng. Đồng thời, tỷ lệ có hiệu quả kỹ thuật lớn hơn mức trung bình cũng tăng lên 49,17%, tăng 3,34% so quy mô không ảnh hưởng. Tương tự, tỷ lệ hộ có hiệu quả kỹ thuật tối ưu cũng tăng lên 40,83%, tăng 8,33% so quy mô không ảnh hưởng. Hiệu quả theo quy mô trung bình bằng 82,90% (17,10% quy mô cần thay đổi để có hiệu quả), tỷ lệ hộ có hiệu quả quy mô lớn hơn trung bình bằng 67,50% (35,0% hộ theo quy mô có hiệu quả lớn hơn trung bình và 32,50% hộ có theo quy mô có hiệu quả tối ưu). Như vậy, để có hiệu quả tối ưu thì 67,50% hộ cần phải thay đổi quy mô sản xuất hiện tại. Bảng 5. Kết quả mô hình Tobit biến phụ thuộc TE CRS Tobit regression Number of obs = 120 Log likelihood = - 16,659043 LR chi2 (6) = 42,78 Prob > chi2 = 0,0000 Pseudo R2 = 0,5622 TE CRS Coef. Std. Err t P > t [95% Conf. Interval] tdo 0,01323 0,01148 1,15 0,252 - 0,00953 0,03598 thuan 0,06810 0,09053 0,75 0,453 - 0,11125 0,24745 qmo 0,03638 0,03301 1,21 0,230 - 0,02337 0,09612 tnien - 0,00660 0,00492 - 1,34 0,183 - 0,01636 0,00315 udung - 0,13613 0,05752 - 2,37 0,020 - 0,25008 - 0,02217 hdong - 0,22206 0,05829 - 3,81 0,000 - 0,33754 - 0,10657 _cons 1,09426 0,15688 6,97 0,000 0,78346 1,40506 /sigma 0,27166 0,01783 0,23632 0,30699 obs. summary: 3 lef-censored observations at TE CRS <= 0,167 117 uncensored observations 0 right-censored obsevations Nguồn: Nghiên cứu của tác giả Giá trị log likelihood (trị tuyệt đối) nhỏ bằng 16,66 nên mô hình Tobit biến phụ thuộc TE CRS ước lượng khá phù hợp. Đồng thời, giá trị LR Chi - bình phương với 6 bậc tự do bằng 42,78 thể hiện mô hình phù hợp (tốt hơn) so với mô hình không (không chứa bất kỳ biến giải thích nào) ở mức ý nghĩa 5%. Chứng tỏ, hiệu quả kỹ thuật không chịu ảnh hưởng của quy mô phụ thuộc 05 yếu tố, theo thứ tự giảm dần như sau hợp đồng (hdong = - 0,22), ứng dụng (udung = - 0,14), tập huấn (thuan = 0,07), quy mô (qmo = 0,04), trình độ (tdo = 0,01). Trong tổng số quan sát, 03 quan sát bị kiểm duyệt trái (giá trị TE CRS nhỏ hơn 0,167), không có quan sát bị kiểm duyệt phải, tổng cộng có 117 quan sát không bị kiểm duyệt. 49 Bảng 6. Kết quả mô hình Tobit biến phụ thuộc TE VRS Tobit regression Number of obs = 120 Log likelihood = - 20,340059 LR chi2 (6) = 34,12 Prob > chi2 = 0,0000 Pseudo R2 = 0,45610 TE VRS Coef. Std. Err t P > t [95% Conf. Interval] tdo 0,01692 0,01180 1,43 0,154 - 0,00645 0,04030 thuan 0,01194 0,09303 0,13 0,898 - 0,17235 0,19624 qmo 0,01992 0,03099 0,64 0,522 - 0,04148 0,08133 tnien - 0,01425 0,00506 - 2,82 0,006 - 0,02428 - 0,00422 udung - 0,12914 0,05911 - 2,18 0,031 - 0,24624 - 0,01203 hdong - 0,09667 0,05990 - 1,61 0,109 - 0,21534 0,02198 _cons 1,09584 0,16123 6,80 0,000 0,77643 1,41524 /sigma 0,27921 0,01836 0,24283 0,31559 obs. summary: 3 lef-censored observations at TE VRS <= 0,167 117 uncensored observations 0 right-censored obsevations Nguồn: Nghiên cứu của tác giả Khi biến phụ TE VRS (hiệu quả kỹ thuật chịu ảnh hưởng của quy mô) có giá trị log likelihood (trị tuyệt đối) bằng 20,34 nên mô hình ước lượng cũng thể hiện sự phù hợp. Xét giá LR Chi - bình phương với 6 bậc tự do bằng 34,12 thì mô hình cũng tốt hơn so với mô hình không có chứa biến giải thích ở mức ý nghĩa 5%. Tuy nhiên, hiệu quả kỹ thuật sẽ chịu ảnh hưởng của 06 yếu tố gồm ứng dụng (udung = - 0,13), hợp đồng (hdong = - 0,09), quy mô (qmo = 0,02), trình độ (tdo = 0,02), tập huấn (thuan = 0,01), thâm niên (tnien = - 0,01). Như vậy, hiệu quả kỹ thuật chịu ảnh hưởng của quy mô chịu ảnh hưởng thêm yếu tố thâm niên (quy mô không ảnh hưởng không có). Cuối cùng, trong tổng số quan sát thì cũng có 03 quan sát bị kiểm duyệt trái (giá trị TE VRS nhỏ hơn 0,167), không có quan sát bị kiểm duyệt phải và cũng có tổng cộng 117 quan sát không bị kiểm duyệt. Quan sát cho thấy, mô hình Tobit với biến phụ thuộc TE (TE CRS và TE VRS ) đều khá phù hợp nhưng lựa chọn mô hình để xác định ảnh hưởng cận biên nghiên cứu sẽ dựa vào giá trị hàm log-likelihood. Do giá trị log likelihood biến phụ thuộc TE CRS = 16,66 < TE VRS = 20,34 nên kết quả ước lượng với biến phụ thuộc TE CRS được sử dụng để xác định ảnh hưởng cận biên của các biến có ý nghĩa thống kê với mức 5% gồm: trình độ, tập huấn, quy mô, ứng dụng, hợp đồng. Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá tra thâm canh... 50 Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật Bảng 7. Ảnh hưởng cận biên yếu tố độc lập đến hiệu quả kỹ thuật Marginal effects after tobit y = E (TE CRS *| 3 < TE VRS <0) (predict, ystar (3,0)) = 2,3228923 Variable dy/dx Std. Err z P > |z| [ 95% C.I ] X tdo - 0,01305 0,01134 - 1,15 0,250 - 0,03529 0,009174 3,475 thuan - 0,06725 0,0894 - 0,75 0,452 - 0,24248 0,107979 1,1 qmo - 0,03592 0,02979 - 1,21 0,228 - 0,09430 0,022459 1,00555 udung 0,13443 0,05681 2,37 0,018 0,23095 0,24577 1,54167 hdong 0,21929 0,05757 3,81 0,000 0,10645 0,33212 1,625 Nguồn: Nghiên cứu của tác giả Trình độ (dy/dx = - 0,013): Do định hướng hiệu quả kỹ thuật để tối đa hóa đầu ra nhưng chủ hộ có trình độ thường chọn thả giống với mật độ thưa để giảm dịch bệnh, nâng cao chất lượng cá tra nguyên liệu. Nguyên nhân, biến trình độ chủ hộ tỷ lệ nghịch với hiệu quả kỹ thuật. Tương đồng với nghiên cứu của Nguyễn Lam Anh và cộng sự (2017); Đặng Hoàng Xuân Huy & Jonas (2010); Abdullahi Iliyasu et al. (2015) cũng có biến trình độ tỷ lệ nghịch với hiệu quả kỹ thuật. Tập huấn (dy/dx = -0,067): Tương tự, biến tập huấn cũng tỷ lệ nghịch với hiệu quả kỹ thuật. Do hộ được tập huấn kỹ thuật trong quá trình nuôi sẽ chú trọng nâng cao chất lượng, giảm chi phí sản xuất bằng mật độ nuôi hợp lý. Kết quả cũng phù hợp với nghiên cứu của Abdullahi Iliyasu et al. (2015) biến độc lập tập huấn tỷ lệ nghịch với biến phụ thuộc hiệu quả kỹ thuật. Quy mô (dy/dx = - 0,036): Tương tự, biến quy mô thả nuôi cũng tỷ lệ nghịch với hiệu quả kỹ thuật. Quy mô nuôi hợp lý chủ hộ có điều kiện giám sát, quản lý chặt chẽ quá trình nuôi từ khi thả giống đến thu hoạch. Ngược lại, quy mô tăng lên thì điều kiện giám sát, quản lý hạn chế sẽ làm giảm hiệu quả kỹ thuật. Kết quả cũng phù hợp với nghiên cứu của Abdullahi Iliyasu et al. (2015) biến độc lập quy mô tỷ lệ nghịch với biến phụ thuộc hiệu quả kỹ thuật. Ứng dụng (dy/dx = 0,134): Biến ứng dụng tỷ lệ thuận với biến phụ thuộc hiệu quả kỹ thuật (Ứng dụng khoa kỹ thuật tăng sẽ tăng hiệu quả kỹ thuật). Tác động ứng dụng khoa học công nghệ vào quá trình nuôi như sử dụng con giống chất lượng làm giảm tỷ lệ hao hụt; ứng dụng máy cho cá ăn tự động làm giảm hệ số chuyển hoá thức ăn góp phần làm tăng sản lượng. Hợp đồng (dy/dx = 0,219): Biến hợp đồng tỷ lệ thuận với biến phụ thuộc hiệu quả kỹ thuật (hộ nuôi có hợp đồng tiêu thụ sẽ có hiệu quả kỹ thuật tăng lên). Hợp đồng tiêu thụ giúp người nuôi yên tâm đầu tư, mạnh dạn ứng dụng khoa học công nghệ vào quá trình nuôi để nâng cao chất lượng, sản lượng. Ngoài ra, hợp đồng tiêu thụ giúp người nuôi chủ động nguồn vốn, nguồn lực đầu vào sử dụng có chất lượng và hiệu quả hơn. 5. KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ 5.1. Kết luận Bằng phương pháp màng bao dữ liệu, nghiên cứu đo lường hiệu quả kỹ thuật của 120 hộ nuôi cá tra thâm canh. Nghiên cứu sử dụng mô hình Tobit có biến phụ thuộc là hệ 51 số hiệu quả kỹ thuật với biến độc lập đề xuất để xác định yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật. Kết quả, hiệu quả kỹ thuật chịu ảnh hưởng quy mô và không chịu ảnh hưởng quy mô đều chịu tác động của 05 yếu tố (mức ý nghĩa 5%) gồm: trình độ, tập huấn, quy mô, ứng dụng khoa học - kỹ thuật và hợp đồng tiêu thụ. Mức ảnh hưởng cận biên của yếu tố độc lập có ý nghĩa thống kê đến hiệu quả kỹ thuật theo thứ tự giảm dần là hợp đồng (dy/dx = 0,219), ứng dụng (dy/dx = 0,134), tập huấn (dy/dx = -0,067), quy mô (dy/dx = - 0,036), trình độ (dy/dx = - 0,013). Cuối cùng, nghiên cứu khuyến nghị giải pháp để vừa có hiệu quả kỹ thuật, vừa nâng cao chất lượng nguyên liệu cá tra chế biến. 5.2. Khuyến nghị 5.2.1. Nâng cao trình độ chuyên môn Để nâng cao chất lượng cá tra nguyên liệu chế biến xuất khẩu thì phải nâng cao trình độ chuyên môn của hộ nuôi. Do chủ hộ có trình độ chuyên môn sẽ ưu tiên chất lượng hơn lượng thu hoạch. Và chất lượng đáp ứng yêu cầu sẽ có giá bán cao hơn bù lại cho phần lượng giảm khi nuôi với mật độ thưa. Việc nâng cao trình độ chuyên môn bằng cách phối hợp với Viện, Trường đại học xây dựng chương trình đào tạo để nâng cao trình độ chuyên môn kỹ thuật cho hộ nuôi cá tra theo nhiều cấp độ và thời gian phù hợp. Trước nhất, cần đào tạo kỹ thuật nuôi cá tra cơ bản (kéo dài một hoặc ba tháng) tạo nền tảng kiến thức để chuyển sang sơ cấp, trung cấp. Để quá trình đào tạo có chất lượng phải giới hạn số lượng học viên/lớp, giúp giảng viên theo dõi và đánh giá khả năng tiếp thu của từng học viên. Từ đó, điều chỉnh phương pháp, nội dung kiến thức giảng dạy cho phù hợp. 5.2.2. Tập huấn kiến thức nuôi Mục đích nâng cao chất lượng cá tra nguyên liệu nên tập huấn kiến thức theo hướng chuyển từ số lượng sang chất lượng, giảm chi phí sản xuất để tăng khả năng canh tranh. Tập huấn kiến thức thực hiện thông qua tổ chức khuyến ngư. Bằng cách định kỳ mở các lớp bồi dưỡng ngắn hạn về kỹ thuật và chuyển giao kỹ thuật cho người nuôi. Phát huy vai trò hỗ trợ của các tổ chức, hiệp hội trong thông tin kinh tế, thị trường và các biện pháp giảm thiểu ô nhiễm môi trường. Cần trang bị người kiến thức cần thiết như chuẩn bị ao, chọn và thả giống, thức ăn, quản lý, chăm sóc và thu hoạch. Ngoài ra, còn bồi dưỡng cho người nuôi hiểu biết quy định đăng ký cấp mã số nhận diện cho ao nuôi cá thương phẩm (Nghị định 55/NĐ-CP) của ngành thuỷ sản. Tập huấn cần chú trọng hình ảnh trực quan sinh động, dễ nhớ, dễ hiểu và dễ làm theo. Hình thức đa dạng, mềm dẻo và phong phú như: tham quan thực tế, thực hành trên lớp để nâng cao hiệu quả tập huấn. 5.2.3. Quy mô nuôi hợp lý Phát triển quy mô thả nuôi phải trong vùng quy hoạch để được chứng nhận, cấp mã số nhận diện đảm bảo yêu cầu nguồn gốc sản phẩm tiêu thụ. Do yêu cầu nguồn vốn đầu tư lớn nên cần phải cân đối nguồn lực hợp lý bao tài chính (tự có, vay mượn), lao động (gia đình, thuê mướn) nhằm xác định quy mô nuôi hợp lý. Đối với lao động, quy mô nuôi hợp lý giúp quản lý hiệu quả, hạn chế chi phí thuê ngoài phát sinh thêm cũng như lao động thiếu kỹ năng ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật. Đối với tài chính, quy mô nuôi hợp lý giúp chủ động nguồn lực đầu vào với đảm bảo chất lượng để có hiệu quả kỹ thuật tối ưu. 5.2.4. Ứng dụng khoa học - kỹ thuật Tham quan thực tế hộ ứng dụng khoa học - kỹ thuật có hiệu quả cho người nuôi trực tiếp hỏi, vận dụng vào quá trình sản xuất. Qua đó, so sánh hiệu quả giữa truyền thống với ứng dụng khoa học - kỹ thuật giúp nâng cao nhận thức, chủ động áp dụng vào quá trình sản xuất. Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá tra thâm canh... 52 Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật Áp dụng khoa học - kỹ thuật phải được thực hiện từ đầu theo các tiêu chuẩn phổ biến như VietGap, Global GAP, ASC. Trước tiên, con giống phải chất lượng, nguồn gốc rõ ràng nhằm hạn chế tỷ lệ hao hụt, thức ăn cung cấp đảm bảo độ đạm cho sự sinh trưởng và phát triển. Ứng dụng kỹ thuật trong quá trình nuôi bằng các máy móc, thiết bị hỗ trợ như: máy cho cá ăn tự động, máy hút bùn đáy ao giúp hạn chế chi phí lao động thuê ngoài, nâng cao hiệu quả kỹ thuật. 5.2.5. Hợp đồng tiêu thụ sản phẩm Hợp tác tiêu thụ sản phẩm giúp người nuôi yên tâm về đầu ra nên mạnh dạn đầu tư thiết bị công nghệ để nâng cao hiệu quả kỹ thuật, chất lượng sản phẩm. Tuy nhiên, để tăng tính ràng buộc của hợp đồng cần phải có sự phối hợp chặt chẽ giữa các bên tham gia, giám sát của quan Nhà nước. Đồng thời, người tham gia hợp đồng cần được hưởng các chế độ ưu đãi về vốn, chi phí thức ăn và giá bán sản phẩm. Từ yêu cầu chất lượng sản phẩm của hợp đồng tiêu thụ mà người nuôi phải đáp ứng, từ đó, góp phần nâng cao hiệu quả kỹ thuật. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Abdullahi Iliyasu, Zainal Abidin Mohamed, Rika Terano. (2016). Comparative analysis of techinical effiency for different production culture systems and species of fresh water aquaculture in Peninsular Malaysia. Aquaculture reports, 3, 51 - 57. [2]. Banker R.D., Charnes A., Cooper W. (1984). Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis. Management Science. [3]. Bui Le Thai Hanh. (2009). Impact of financial variable on the production efficiency of pagasius farms in An Giang province, Viet Nam. University of Trumso, Norway. [4]. Charnes A., Cooper W. W., and Rhodes E. (1978). Measuring the Efficiency of Decision Making Units. European Journal of Operation Research, 2, 429 - 444. [5]. Coelli, T., Rao, P., Battese, G. (1998). An introduction to Efficiency and Productivity Analysis, Kluwer Academic Publishers. School of economic University of Quensland. [6]. Dinh Hoang Huy, Jonas Hlynur Hallgrimsson. (2010). Evalute input efficiency catfish farm in Mekong river Delta, Viet Nam. Nations University Fisheries Training program, Iceland. [7]. Lam A. Nguyen,... & Alphons O. Lansink. (2017). Impact of climate change on the techinical efficiency of stripe catfish, pagasianodon hypophthalmus, farming in MeKong Delta, Viet Nam. Journal of the world aquaculture society, http:// doi:10.1111/jwas.12488. [8]. Popoola Olufemi.A, Ogunsola Grace O. & Salman Kabir K. (2015). Technical efficiency of cocoa production in Southwest Nigeria. International Journal of Agricultural and Food research, 4 (4), 1-14. [9]. Shamar, K.R., Leung P., & Peterson .A. (1999). Economic efficiency and optimun stocking densities in fish polyculture: An appolycation of data evenlopment analysis (DEA) to chinese fish farms. Acquaculture reports, 180, 227 - 221. [10]. Tobin James. (1958). Estimation of relationship for limited dependent variables, Econometrica, 26, 24 - 36. [11]. Thủ tướng Chính phủ. (2017). Nghị quyết về phát triển bền vững đồng bằng sông Cửu Long thích ứng với biến đổi khí hậu (số 120). Hà Nội: Văn phòng Chính phủ. [12]. Ủy ban nhân dân tỉnh An Giang. (2017). Quyết định phê duyệt quy hoạch chi tiết nuôi, chế biến cá tra trên địa bàn tỉnh An Giang đến năm 2020 và định hướng đến năm 2030 (số 2281). An Giang: Văn phòng Ủy ban nhân dân.