Nghiên cứu ứng dụng phương pháp phân tích màng bao dữ liệu (Data Envelopment Analysis-DEA) để đánh giá hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả chi phí, hiệu quả phân phối nguồn lực và hiệu quả quy mô của nông hộ trồng xoài trên địa bàn huyện Vĩnh Cửu, tỉnh Đồng Nai.

TẠP CHÍ KHOA HỌC - ĐẠI HỌC ĐỒNG NAI, SỐ 04 - 2017<br /> <br /> ISSN 2354-1482<br /> <br /> ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ SẢN XUẤT XOÀI CỦA NÔNG HỘ<br /> Ở HUYỆN VĨNH CỬU, TỈNH ĐỒNG NAI<br /> ThS. Hà Thị Ngọc Châu1<br /> TS. Trần Thị Thu Hà2<br /> TÓM TẮT<br /> Nghiên cứu ứng dụng phương pháp phân tích màng bao dữ liệu (Data Envelopment<br /> Analysis-DEA) để đánh giá hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả chi phí, hiệu quả phân phối<br /> nguồn lực và hiệu quả quy mô của nông hộ trồng xoài trên địa bàn huyện Vĩnh Cửu, tỉnh<br /> Đồng Nai. Số liệu nghiên cứu được thu thập từ 226 nông hộ trồng xoài ở huyện Vĩnh<br /> Cửu. Bên cạnh phương pháp phân tích DEA, nghiên cứu còn ứng dụng kiểm định trung<br /> bình giữa hai tổng thể (T-test) để so sánh hiệu quả trồng xoài giữa hộ nghèo và hộ<br /> không nghèo. Kết quả chỉ ra rằng, với mức năng suất xoài hiện tại, nông hộ đã lãng phí<br /> gần 20% các yếu tố nhập lượng, hiệu quả phân phối nguồn lực và hiệu quả sử dụng chi<br /> phí ở mức trung bình, hộ trồng xoài có thể nâng cao năng suất bằng cách thay đổi quy<br /> mô sản xuất phù hợp. Kết quả nghiên cứu còn cho thấy, có sự chênh lệch về hiệu quả<br /> sản xuất giữa hộ nghèo và hộ không nghèo.<br /> Từ khóa: Hiệu quả sản xuất, hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả phân phối nguồn lực,<br /> hiệu quả chi phí, hiệu quả quy mô<br /> 1. Đặt vấn đề<br /> Đồng Nai không những được xem là<br /> “vựa trái cây” của quốc gia mà còn là<br /> “vựa xoài” của cả nước vì diện tích trồng<br /> xoài toàn tỉnh (hơn 11.000 ha) chiếm<br /> hơn 34% diện tích trồng xoài cả nước.<br /> Trong đó, xoài được trồng tập trung chủ<br /> yếu ở huyện Vĩnh Cửu, chiếm 41% diện<br /> tích xoài của toàn tỉnh Đồng Nai (Niên<br /> giám Thống kê tỉnh Đồng Nai, 2015).<br /> Với khả năng trồng trên nhiều loại đất<br /> khác nhau: đất vàng, vàng đỏ, đất<br /> Feralit, đất phù sa cổ, đất phù sa mới ven<br /> sông… cây xoài trở thành cây trồng chủ<br /> lực trong hoạt động sản xuất nông<br /> nghiệp của nông hộ trên toàn huyện.<br /> Theo đó, hoạt động trồng xoài thời gian<br /> qua đã góp phần giúp nông dân cải thiện<br /> thu nhập, một bộ phận không nhỏ hộ<br /> thoát nghèo nhờ vào cây xoài. Tuy nhiên<br /> 1<br /> 2<br /> <br /> Trường Mầm non Phú Lý, Vĩnh Cửu, Đồng Nai<br /> Trường Đại học Lâm nghiệp Việt Nam<br /> <br /> hoạt động trồng xoài thời gian qua chưa<br /> thật sự mang lại hiệu quả kinh tế như<br /> mong đợi. Nông hộ tham gia trồng xoài<br /> ở huyện Vĩnh Cửu đang phải đối mặt<br /> với nhiều thách thức như: chi phí sản<br /> xuất gia tăng, thị trường đầu ra thiếu ổn<br /> định,… Mặc dù là vùng chuyên canh<br /> xoài lớn nhưng sản lượng và chất lượng<br /> của sản phẩm xoài ở Vĩnh Cửu chưa<br /> thật sự tương xứng với tiềm năng và vị<br /> trí vốn có. Thương hiệu xoài Vĩnh Cửu<br /> vì thế cũng chưa được nhiều người biết<br /> đến. Một trong các nguyên nhân của<br /> vấn đề này là do tập quán sản xuất theo<br /> “kinh nghiệm” cũng như nguồn lực của<br /> hộ trồng xoài còn hạn chế. Phần lớn<br /> nông hộ trồng xoài chưa chủ động tiếp<br /> cận và ứng dụng tiến bộ kỹ thuật vào<br /> canh tác xoài, đồng thời nông hộ cũng<br /> không quan tâm tính toán hiệu quả đầu<br /> 38<br /> <br /> TẠP CHÍ KHOA HỌC - ĐẠI HỌC ĐỒNG NAI, SỐ 04 - 2017<br /> <br /> ISSN 2354-1482<br /> <br /> tư trong quá trình sản xuất. Từ đó, năng<br /> Dữ liệu dùng trong nghiên cứu<br /> suất đạt được của người trồng xoài chưa<br /> được thu thập từ 226 nông hộ trồng xoài<br /> cao, thậm chí nhiều nông hộ còn thua lỗ<br /> trên địa bàn huyện Vĩnh Cửu, tỉnh Đồng<br /> do những mùa giá xoài thấp. Để làm rõ<br /> Nai. Phương pháp chọn mẫu hạn ngạch<br /> những vấn đề trên, nghiên cứu này phản<br /> (quota) theo tiêu chí địa lý và đặc điểm<br /> ánh hiệu quả trồng xoài của nông hộ ở<br /> hộ được áp dụng để thu thập số liệu từ<br /> huyện Vĩnh Cửu, tỉnh Đồng Nai.<br /> các địa bàn, các nhóm nông hộ trồng<br /> 2. Phương pháp nghiên cứu<br /> xoài khác nhau.<br /> 2.1. Dữ liệu nghiên cứu<br /> Bảng 1: Cỡ mẫu và đặc điểm hộ khảo sát<br /> <br /> (Nguồn: Số liệu khảo sát thực tế của tác giả, 2015)<br /> Trong bài viết này, phương pháp<br /> và hiệu quả chi phí (Cost Efficiency phân tích màng bao dữ liệu (Data<br /> CE) được ứng dụng. Để đo lường TE,<br /> Envelopment Analysis - DEA) với các<br /> AE và CE, sản lượng đầu ra, nhập<br /> chỉ tiêu về hiệu quả kỹ thuật (Technical<br /> lượng các yếu tố đầu vào và chi phí cho<br /> Efficiency - TE), hiệu quả phân phối<br /> các yếu tố đầu vào được trình bày trong<br /> nguồn lực (Allocative Efficiency - AE)<br /> bảng sau:<br /> Bảng 2: Các biến sử dụng trong mô hình DEA<br /> <br /> (Nguồn: Số liệu khảo sát thực tế của tác giả, 2015)<br /> <br /> 39<br /> <br /> TẠP CHÍ KHOA HỌC - ĐẠI HỌC ĐỒNG NAI, SỐ 04 - 2017<br /> <br /> 2.2. Mô hình ước lượng hiệu quả<br /> kỹ thuật, hiệu quả phân phối nguồn<br /> lực và hiệu quả sử dụng chi phí<br /> Theo Tim Coelli (2005), ngoài việc<br /> xác định hiệu quả kỹ thuật (Technical<br /> Efficiency - TE), hiệu quả phân phối<br /> nguồn lực (Allocative Efficiency - AE)<br /> và hiệu quả sử dụng chi phí (Cost<br /> Efficiency - CE) cũng là các chỉ tiêu rất<br /> quan trọng để đo lường hiệu quả sản<br /> xuất. Các chỉ số TE, AE, CE trong sản<br /> xuất có thể được ước tính bằng nhiều<br /> phương pháp khác nhau. Trong bài viết<br /> này, tác giả ứng dụng mô hình tích<br /> màng bao dữ liệu (DEA) định hướng<br /> đầu vào theo quy mô cố định (the<br /> Constant Returns to Scale InputOriented<br /> DEA<br /> Model-CRSDEAModel). Phương pháp này được<br /> Charnes, Cooper, và Rhodes phát triển<br /> vào năm 1978, dựa trên nghiên cứu của<br /> Farrell (1957). Liên quan đến hoạt động<br /> trồng xoài sử dụng nhiều yếu tố đầu vào một sản phẩm đầu ra như trong nghiên<br /> cứu này. Giả định một tình huống có N<br /> đơn vị tạo quyết định (decision making<br /> unit - DMU), mỗi DMU sản xuất S sản<br /> phẩm bằng cách sử dụng M biến đầu<br /> vào khác nhau. Theo tình huống này, để<br /> ước lượng TE, AE và CE của từng<br /> DMU, một tập hợp phương trình tuyến<br /> tính phải được xác lập và giải quyết cho<br /> từng DMU. Vấn đề này có thể thực hiện<br /> nhờ mô hình CRS Input-Oriented DEA<br /> tối thiểu hóa đầu vào có dạng như sau:<br /> Min [λ,xi* wi’xi*] với điều kiện:<br /> <br /> ISSN 2354-1482<br /> <br /> Trong đó: wi = vectơ đơn giá các<br /> yếu tố sản xuất của DMU thứ i,<br /> xi*= vectơ số lượng các yếu tố đầu<br /> vào theo hướng tối thiểu hóa chi phí<br /> sản xuất của DMU thứ I,<br /> i = 1 to N (số lượng DMU),<br /> k = 1 to S (số sản phẩm),<br /> j = 1 to M (số biến đầu vào),<br /> yki = lượng sản phẩm k được sản<br /> xuất bởi DMU thứ i,<br /> xji = lượng đầu vào j được sử dụng<br /> bởi DMU thứ i,<br /> λi = các biến đối ngẫu.<br /> Đồ thị ở hình 1 minh họa phương<br /> pháp hình học giản đơn để đo lường<br /> TE, AE và CE. Cụ thể, khi một đơn vị<br /> sản xuất tại điểm P, giá trị ước lượng<br /> của TE, AE và CE tương ứng tại điểm<br /> này được tính toán như công thức sau:<br /> TE = 0Q/0P; AE = 0R/0Q; CE =<br /> (0Q/0P) x (0R/0Q) = 0R/0P.<br /> <br /> Hình 1: Minh họa hình học cho TE và AE<br /> (Nguồn: Coelli et all, 1996)<br /> <br /> 40<br /> <br /> TẠP CHÍ KHOA HỌC - ĐẠI HỌC ĐỒNG NAI, SỐ 04 - 2017<br /> <br /> 2.3. Mô hình ước lượng hiệu quả<br /> kỹ thuật theo quy mô sản xuất (Scale<br /> Efficiency - SE)<br /> Trong nhiều nghiên cứu trước đây,<br /> các tác giả đã tách TE đạt được từ biên<br /> sản xuất cố định theo quy mô (CRS) ra<br /> làm hai phần: phần thứ nhất là sự không<br /> hiệu quả kỹ thuật thuần túy (“pure”<br /> Technical Inefficiency) và thứ hai là sự<br /> không hiệu quả do quy mô thay đổi<br /> (Scale Inefficiency). Vì thế sự đo lường<br /> về hiệu quả do quy mô (SE) có thể được<br /> sử dụng để xác định số lượng theo đó<br /> năng suất có thể được nâng cao bằng<br /> cách thay đổi quy mô sản xuất theo một<br /> quy mô sản xuất tối ưu được xác định.<br /> Để đo lường SE theo phương pháp<br /> DEA, chúng ta phải ước lượng một biên<br /> sản xuất bổ sung: Biên sản xuất cố định<br /> theo quy mô (CRS-DEA). Sau đó việc<br /> đo lường SE có thể thực hiện cho từng<br /> hộ sản xuất bằng cách so sánh TE đạt<br /> được từ CRS-DEA với TE đạt được từ<br /> biên biến động do quy mô (Variable<br /> returns to scale-DEA, VRS-DEA). Nếu<br /> có sự khác biệt về TE giữa CRS-DEA<br /> và VRS-DEA đối với từng hộ sản xuất<br /> cụ thể, chúng ta có thể kết luận rằng có<br /> sự không hiệu quả về quy mô (Scale<br /> Inefficiency = 1 – Scale Efficiency). Để<br /> ước lượng SE của từng DMU, một tập<br /> hợp chương tình tuyến tính phải được<br /> xác lập và giải quyết cho từng DMU.<br /> Vấn đề này có thể thực hiện nhờ mô<br /> hình VRS-DEA có dạng như sau:<br /> <br /> ISSN 2354-1482<br /> <br /> Trong đó: p = giá trị hiệu quả,<br /> i = 1 to N (số lượng DMU),<br /> k = 1 to S (số sản phẩm),<br /> j = 1 to M (số biến đầu vào),<br /> yki = lượng sản phẩm k được sản<br /> xuất bởi DMU thứ i,<br /> xji = lượng đầu vào j được sử<br /> dụng bởi DMU thứ i,<br /> N1= Nx1 vectơ 1,<br /> λi = các biến đối ngẫu.<br /> Việc ước lượng TE, AE, CE và SE<br /> có thể được thực hiện bởi nhiều chương<br /> trình máy tính khác nhau. Tuy nhiên để<br /> thuận tiện tác giả sử dụng chương trình<br /> DEAP phiên bản 2.1 cho việc ước<br /> lượng các loại hiệu quả trong nghiên<br /> cứu về trồng xoài của nông hộ ở huyện<br /> Vĩnh Cửu, tỉnh Đồng Nai.<br /> 3. Kết quả và thảo luận<br /> 3.1. Hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả<br /> phân phối và hiệu quả chi phí của<br /> nông hộ trồng xoài theo quy mô cố<br /> định (CRS-DEA)<br /> Theo kết quả phân tích, hệ số ước<br /> lượng TE, AE và CE của nông hộ trồng<br /> xoài ở huyện Vĩnh Cửu tỉnh Đồng Nai<br /> được thể hiện trong Bảng 3. Dựa vào<br /> kết quả này cho thấy, nông hộ trồng<br /> xoài ở huyện Vĩnh Cửu, tỉnh Đồng Nai<br /> đạt được hiệu quả kỹ thuật tương đối<br /> 41<br /> <br /> TẠP CHÍ KHOA HỌC - ĐẠI HỌC ĐỒNG NAI, SỐ 04 - 2017<br /> <br /> cao, trong khi hiệu quả phân phối nguồn<br /> lực và hiệu quả sử dụng chi phí ở mức<br /> <br /> ISSN 2354-1482<br /> <br /> trung bình.<br /> <br /> Bảng 3: Hiệu quả trồng xoài của nông hộ huyện Vĩnh Cửu<br /> <br /> (Nguồn: Kết quả phân tích DEA từ số liệu khảo sát, 2015)<br /> Hiệu quả kỹ thuật<br /> Chỉ số này ngụ ý rằng, với mức<br /> Chỉ số TE theo mô hình CRS-DEA<br /> năng suất đã đạt được thì nông hộ chỉ<br /> trường hợp tối thiểu hóa đầu vào nằm<br /> cần sử dụng khoảng 80% lượng đầu<br /> trong khoảng từ 0 đến bằng 1. Nếu hệ<br /> vào đã dùng. Ngoài ra, kết quả cũng<br /> số này bằng 1 có nghĩa là hộ trồng xoài<br /> nói lên rằng hộ trồng xoài có TE < 1<br /> đạt hiệu quả kỹ thuật tối ưu, nhỏ hơn 1<br /> nên tiến hành giảm thiểu các yếu tố<br /> có nghĩa là hộ chưa đạt hiệu quả kỹ<br /> đầu vào để thực hành tiết kiệm và đạt<br /> thuật tối ưu.<br /> hiệu quả về kỹ thuật. Bên cạnh đó, số<br /> Kết quả phân tích cho thấy, hiệu<br /> hộ đạt hiệu quả kỹ thuật tối ưu (TE =<br /> quả kỹ thuật của hộ trồng xoài huyện<br /> 1,000) chiếm 22,57% trên tổng số hộ.<br /> Vĩnh Cửu tương đối tốt. Mức TE trung<br /> Với mức năng suất xoài hiện tại, nông<br /> bình của tổng số hộ là 0,799 với độ<br /> hộ đã lãng phí gần 20% các yếu tố<br /> rộng khá lớn (0,154 - 1,000).<br /> nhập lượng. Chi tiết từng yếu tố được<br /> trình bày trong bảng 4.<br /> Bảng 4: Lượng đầu vào bị mất đi do lãng phí của nông hộ trồng xoài<br /> <br /> (Nguồn: Kết quả phân tích DEA từ số liệu khảo sát, 2015)<br /> 42<br /> <br />