Đang tải... (xem toàn văn)
Bài viết Phân tích hiệu quả kinh tế mô hình nuôi cua - tôm quảng canh vùng đồng bằng sông Cửu Long được thực hiện nhằm đo lường hiệu quả kinh tế và tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh tế để đề xuất giải pháp giúp nông hộ nâng cao hiệu quả kinh tế mô hình, từ đó góp phần phát triển bền vững chuỗi cung ứng ngành hàng cua biển vùng ĐBSCL.
KHOA HỌC CƠNG NGHỆ PHÂN TÍCH HIỆU QUẢ KINH TẾ MƠ HÌNH NI CUA TƠM QUẢNG CANH VÙNG ĐỒNG BẰNG SƠNG CỬU LONG Lê Ngọc Danh1,2, Ngơ Thị Thanh Trúc3, Trần Minh Hải4 TÓM TẮT Nghiên cứu thực ước lượng hiệu kinh tế tìm hiểu yếu tố ảnh hưởng đến hiệu cho 308 nông hộ nuôi cua-tôm quảng canh ba tỉnh Kiên Giang, Bạc Liêu Cà Mau Kết nghiên cứu cho thấy, suất trung bình cua biển 10 kg/1000m2/năm, tơm 16 kg/1000m2/năm, lợi nhuận trung bình mơ hình triệu đồng/1000m2/năm Nơng hộ có hiệu kỹ thuật thấp đạt 53,5% hiệu phân phối 43,1% từ dẫn tới hiệu kinh tế mơ hình thấp đạt 22,1% Phân tích hồi quy Tobit yếu tố ảnh hưởng đến hiệu kinh tế mơ hình có biến có tác động đến hiệu kinh tế trình độ, kinh nghiệm, khoảng cách ảnh hưởng đồng biến biến phụ thuộc hiệu kinh tế, lại biến số lao động nhà tham gia nuôi cua, mật độ thả tôm, số lần thả cua tỷ lệ cua Y tổng sản lượng cua có ảnh hưởng nghịch biến biến hiệu kinh tế Từ khóa: Hiệu kinh tế, mơ hình cua-tơm, phân tích màng bao liệu GIỚI THIỆU4 Mơ hình ni cua biển kết hợp với tơm góp phần tăng sản lượng nuôi trồng thủy sản đồng sông Cửu Long [1] Do tăng trưởng nhanh, sức chịu đựng cao với biến đổi yếu tố môi trường nuôi, khả đề kháng với dịch bệnh, phổ thức ăn rộng, có kích thước lớn giá trị kinh tế cao với việc dễ dàng bảo quản sau thu hoạch nên cua biển xem đối tượng thay tôm tỉnh ven biển [2] Ngồi cua-tơm ni quảng canh chủ yếu sử dụng thức ăn tự nhiên, chi phí thức ăn thấp, dịch bệnh, cua-tơm ni có chất lượng cao (do dùng hóa chất, kháng sinh), mơi trường sinh thái bảo vệ Chính vậy, mơ hình mang lại giá trị kinh tế cao, giúp người dân cải thiện kinh tế cho gia đình, sản phẩm (cua tơm) đánh giá an tồn hạn chế rủi ro so với mơ hình khác [3, 4] Các nghiên cứu nước chủ yếu xoay quanh hiệu mơ hình tơm thâm canh chủ yếu với sản phẩm đầu [5-7] số nghiên cứu mơ hình cua-tơm quảng canh hay tơm-lúa ln canh có nhiều sản phẩm đầu [3, 4, 8, 9] Tuy nhiên, nghiên cứu với nhiều sản phẩm đầu sử dụng phương pháp ước lượng màng bao liệu (DEA) có nhiều hạn chế chưa tách riêng biệt sản lượng loại sản phẩm đầu ra, cỡ mẫu thấp theo vùng nghiên cứu hẹp Mặc dù có lợi điều kiện tự nhiên ưu đãi, có diện tích canh tác lớn, có tiềm phát triển nâng cao suất ni cua-tơm, mơ hình cua- tơm tỉnh ĐBSCL cịn số bất cập người dân canh tác thiếu tài liệu hướng dẫn kỹ thuật nên chưa xác định tiêu kỹ thuật tối ưu để áp dụng đạt hiệu tối đa [8]) Bên cạnh đó, nông hộ nuôi cua – tôm sản xuất đơn lẻ, tự phát sản xuất theo kiểu truyền thống, tổ chức sản xuất chưa chặt chẽ Vì muốn tăng suất nên thả giống với mật độ cao chuyển đổi sang mơ hình thâm canh với kỳ vọng lợi nhuận cao nên gây số khó khăn công tác quản lý [10] Với lý trên, nghiên cứu thực nhằm đo lường hiệu kinh tế tìm hiểu yếu tố ảnh hưởng đến hiệu kinh tế để đề xuất giải pháp giúp nông hộ nâng cao hiệu kinh tế mơ hình, từ góp phần phát triển bền vững chuỗi cung ứng ngành hàng cua biển vùng ĐBSCL PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Cơ sở lý thuyết Nghiên cứu sinh Trường Đại học Cần Thơ; Trường Đại học Kiên Giang, E.mail: lndanh@vnkgu.edu.vn Khoa Kinh Tế, Trường Đại học Cần Thơ, E.mail: ntttruc@ctu.edu.vn Trường Cán Quản lý Nông nghiệp PTNT II E.mail: tmhaiagu@gmail.com Hiệu kinh tế (Economic Efficiency) định nghĩa khả để sản xuất đầu mức đầu cho trước mức chi phí tối ưu hay cịn xem tích hiệu kỹ thut (Technical Nông nghiệp phát triển nông thôn - KỲ - TH¸NG 7/2021 105 KHOA HỌC CƠNG NGHỆ Efficiency) hiệu phân bổ hay hiệu giá (Allocative efficiency) (EE = TE x AE) [11] Phương pháp phân tích màng bao liệu (data envelopment analysis – DEA) DEA phát triển Farrell (1957) [12] trở nên phổ biến nhờ đóng góp Coelli et al ( 2005) A Charnes et al (1978) [11, 13] Phương pháp DEA công cụ phân tích kinh tế sử dụng phân tích hiệu hoạt động sản xuất tổ chức, doanh nghiệp, nhóm hộ sản xuất, phương pháp phi tham số (non - parametric) xác định hình thức đo lường theo định hướng yếu tố đầu vào (Input oriented measures) theo định hướng đầu (outputoriented measures) Nghiên cứu sử dụng phương pháp DEA phương pháp ước không cần xác định hàm số cụ thể dễ dàng cho trường hợp nhiều đầu ra, cụ thể hai loại đầu cua tôm Liên quan đến hoạt động sản xuất cua - tôm sử dụng nhiều yếu tố đầu vào để tạo sản phẩm đầu Theo tình này, để ước lượng hiệu kinh tế (EE) hộ sản xuất cua- tơm, tập hợp phương trình tuyến tính xác lập giải cho hộ Vấn đề thực nhờ mơ hình CRS input-oriented DEA có dạng sau: , x * jp w jp ' x * jp n Tối thiểu hóa qrp qri 0, i 1 n x *jp x ji 0, i 1 i 2.2.2 Số liệu sơ cấp: Số liệu vấn 308 nông hộ nuôi cua -tôm ba tỉnh Kiên Giang, Bạc Liêu Cà Mau vấn từ tháng 10 đến tháng 12 năm 2019 + Cỡ mẫu xác định thỏa mãn cỡ mẫu tối thiểu hóa cơng thứ Slovin n=N/(1+N*ε2) 227 hộ (theo Subong Beldia (2005) ε=6% theo niên gián thống kê ba tỉnh Kiên Giang, Bạc Liêu Cà Mau tổng số hộ ni N=225.167) + Phương pháp chọn mẫu: chọn mẫu nhiều giai đoạn theo tiêu chí sản lượng với tỉnh ĐBSCL chọn ba tỉnh (Kiên Giang, Bạc Liêu, Cà Mau), tỉnh chọn ba huyện huyện ba xã, xã chọn ấp Tại ấp dựa vào danh sách chọn mẫu theo phương pháp phân tầng ngẫu nhiên + Phương pháp vấn: vấn trực tiếp nông hộ nuôi cua-tôm bảng câu hỏi cấu trúc 2.3 Phương pháp phân tích 2.3.1 Phương pháp thống kê mơ tả: phân tích trung bình, độ lệch chuẩn, lớn nhất, nhỏ nhất, mơ tả đặc điểm nông hộ nuôi cua-tôm mô tả đặc điểm mơ hình sản xuất 2.3.2 Phương pháp phân tích màng ban liệu DEA: phương pháp ước không cần xác định hàm số cụ thể dễ dàng cho trường hợp nhiều đầu ra, cụ thể cua tôm 2.3.3 Phân tích hồi quy Tobit: sử dụng để tìm r = 1…s, j = 1…m, i = 1,2…p,…n Trong đó: Wjp= giá yếu tố đầu vào j nông hộ thứ p; xjp = vectơ số lượng yếu tố đầu vào thứ j sử dụng nơng hộ thứ p theo hướng tối thiểu hóa chi phí sản xuất; qrp = lượng sản phẩm sản xuất hộ sản xuất thứ i, mơ hình r = 1,…s Tuy nhiên, nghiên cứu r = có hai sản phẩm đầu cua tôm; xij = lượng đầu vào j sử dụng hộ sản xuất thứ I; λ = vectơ trọng số hộ khảo sát mơ hình 2.2 Phương pháp thu thập số liệu 106 2.2.1 Số liệu thứ cấp: sử dụng nghiên cứu số liệu thu thập từ báo cáo thủy sản tỉnh ĐBSCL, niên giám thống kê kết nghiên cứu nghiên cứu trước ngồi nước liên quan đến mơ hình nuôi quảng canh yếu tố ảnh hưởng đến hiệu kinh tế mơ hình cua-tơm Trong biến phụ thuộc hiệu kinh tế n k y* X i j D j i 1 * j 1 * y , y 0 y * 0, y Trong đó, Y* hiệu kinh tế mơ hình (EE) giá trị chạy từ đến ước lượng phương pháp MLE; Xi Dj biến độc lp gii thớch cho mụ hỡnh Nông nghiệp phát triển nông thôn - K - THáNG 7/2021 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 3.1 Đặc điểm nông hộ nuôi Độ tuổi trung bình chủ hộ 49 tuổi, chủ hộ có tuổi thấp 25 lớn 82 Nhìn chung phần lớn nơng hộ có tuổi đời từ 45 trở lên, chiếm 60% tổng số hộ khảo sát, điều phù hợp với độ tuổi nông hộ nuôi cua ba tỉnh khảo sát [1] nghiên cứu Đặng Thị Phượng cộng (2020) [14] Trình độ học vấn chủ hộ nuôi cua –tôm địa bàn nghiên cứu thấp trung bình lớp 8, chủ hộ học cấp I chiếm 24,4%, cấp II chiếm 45,4%, cấp III chiếm 30,2%, khơng có hộ có trình độ trung cấp cao đẳng Số năm kinh nghiệm sản xuất trung bình chủ hộ 12,7 năm, số năm kinh nghiệm thấp năm cao 32 năm, độ lệch chuẩn thể số năm kinh nghiệm chủ hộ nuôi cua 7,1 năm Điều phù hợp với mặt chung học vấn nông hộ địa phương khảo sát vùng ĐBSCL [1, 15] Trong gia đình số thành viên tham gia nuôi cua từ đến thành viên có chênh lệch cao hộ người cao người Khoảng cách trung bình từ ao ni đến nơi bán 1,1 km có hộ cao lên đến 30km, với độ lệch chuẩn lớn 2,3 Diện tích trung bình nơng hộ 2,5 ha, có chênh lệch cao hộ thấp có diện tích 0,2 hộ cao có diện tích 11 Thu nhập nơng hộ từ mơ hình cua-tơm trung bình 119 triệu đồng/hộ/năm chiếm 85% tổng thu nhập nông hộ Bảng Đặc điểm nguồn lực nơng hộ sản xuất mơ hình cua - tôm ĐBSCL Trung Độ lệch Nhỏ Nguồn lực nông hộ bình chuẩn Tuổi (năm) 47,8 10,4 25 Trình độ học vấn (số năm học) 2,9 Kinh nghiệm (năm) 12,7 7,1 Số lao động nhà (người/hộ) 1,8 0,7 Khoảng cách từ ao nuôi đến đường (km) 1,1 2,4 0,3 Diện tích (1000m /hộ) 25,7 16,5 Thu nhập từ nuôi cua-tôm (triệu đồng/năm/hộ) 119 112 2,7 Lớn 82 12 32 30 110 1.021 Nguồn: Kết điều tra nông hộ mơ hình cua – tơm, 2019, n=308 3.2 Quy trình kỹ thuật mơ hình ni cua-tơm ĐBSCL Bảng Thơng tin quy trình cải tạo ao mơ hình cua-tơm ĐBSCL ĐVT: 1000m2/vụ Stt 10 11 12 13 Đặc điểm Số lần bơm nước (lần) Thời gian bơm nước vào (giờ) Lượng nhiên liệu (lít) Lượng dây thuốc cá (kg) Lượng saponin (kg) Thuốc diệt rong (lít) Lượng vôi đá (kg) Lượng vôi canxi (kg) Lượng dolomite (kg) Lượng Zeolite (kg) Lượng men vi sinh (kg) Lượng thức ăn cá tạp (kg) Lượng thức ăn ốc (kg) Cải tạo N TB 125 1,7 160 1,6 166 1,9 221 0,6 99 0,7 0 193 5,9 55 9,9 14 5,9 0 94 0,3 0 0 Chăm sóc N 134 134 129 53 20 31 69 30 15 55 64 39 29 TB 12 5,1 1,9 1,1 2,1 0,2 10 29 43,5 51,7 0,8 24,7 44,7 Nguồn: Kết điều tra nơng hộ mơ hình cua – tụm, 2019, n=308 Nông nghiệp phát triển nông thôn - KỲ - TH¸NG 7/2021 107 KHOA HỌC CƠNG NGHỆ Quy trình cải tạo ao mơ hình ni cua-tơm quảng canh vùng ĐBSCL tương đối đơn giản Kết bảng cho thấy có 125 hộ thực việc bơm nước trung bình lần/1000m2/vụ Đối với thời gian bơm nước vào cải tạo ao có 160 hộ trung bình 1,6 giờ/1000m2/vụ Chính vậy, lượng nhiên liệu tiêu tốn cho bơm nước cải tạo trung bình 1,9 lít/1000m2/vụ Có 221 hộ dùng dây thuốc cá trung bình 0,6 kg/1000m2/vụ 99 hộ sử dụng saponin để diệt cá trung bình 0,7 kg/10002/vụ Có 193 hộ sử dụng vơi đá q trình cải tạo ao với lượng 5,9 kg/1000m2/vụ Bên cạnh vơi canxi (CaCO3) có 55 hộ dung với lượng 9,9 kg/1.000m2/vụ vơi dolomite (CaCo3 MgCO3) có 14 hộ sử dụng với lượng 5,9 kg/1.000m2/vụ Ngoài men vi sinh có 94 hộ sử dụng q trình cải tạo ao với lượng trung bình 0,3 kg/1.0002/vụ Quá trình quản lý ao nuôi cua-tôm quảng canh vùng ĐBSCL định thành công hiệu kinh tế mô hình Kết điều tra có 134 hộ thực việc bơm nước vào trung bình 12 lần/1000m2/vụ, thời gian bơm trung bình 5,1 giờ/1000m2/vụ Lượng nhiên liệu cho bơm nước trung bình 1,9 lít/1000m2/vụ Có 53 hộ sử dụng dây thuốc cá 20 hộ sử dụng saponin để diệt tạp ao nuôi với lượng sử dụng trung bình 1,1kg/1000m2/vụ Có 69 hộ sử dụng vơi đá trung bình 10 kg/1000m2/vụ; 30 hộ sử dụng vơi canxi trung bình 29 kg/1000m2/vụ 15 hộ sử dụng vơi dolomite trung bình 43,5 kg/1000m2/vụ có 55 hộ sử dụng Dolomite trung bình 51,7 kg/1000m2/vụ Có 64 hộ sử dụng men vi sinh với 0,8 kg/1000m2/vụ Loại thức ăn chủ yếu cá tạp có 39 hộ trung bình 24,7kg/1000m2/vụ ốc có 29 hộ bổ sung trung bình 44,7kg/1000m2/vụ hộ cịn lại đa số tận dụng nguồn thức ăn tự nhiên Bảng 3: Năng suất, chi phí, doanh thu, lợi nhuận mơ hình cua-tôm ĐBSCL Đặc điểm đáp viên Trung Độ lệch bình chuẩn kg/1000m2/năm 10,7 nghìn đồng/kg Nhỏ Lớn 14,2 0,3 136,5 206 53 100 452 kg/1000m2/năm 15,7 16,2 0,0 133,2 Giá bán tơm nghìn đồng/kg 201 58 68 420 Tổng chi phí Triệu đồng/1000m2/năm 2,1 1,5 142 13 Tổng doanh thu Triệu đồng/1000m2/năm 5,1 4,7 100 40 Tổng lợi nhuận Triệu đồng/1000m2/năm 4,6 -10,5 36,1 Lần 2,2 3,0 -0,9 19,8 Năng suất cua Giá bán cua Năng suất tơm Lợi nhuận/chi phí Đơn vị tính Nguồn: Kết điều tra nơng hộ mơ hình cua - tơm, 2019, n=308 Kết điều tra suất trung bình cua biển 11 kg/1000m2/năm với giá bán 206 nghìn đồng/kg tơm 16kg/1000m2/năm với giá bán 201 nghìn đồng/kg Tổng chi phí tồn mơ hình 2,1 triệu đồng/1000m2/năm với doanh thu trung bình 5,1 triệu đồng/1000m2/năm từ lợi nhuận trung bình mơ hình 2,9 triệu đồng/1000m2/năm với lợi luận tổng chi phí bỏ gấp 2,2 lần có nghĩa đồng chi phí lợi luận bỏ đầu tư cho mơ hình thu 2,2 đồng lợi nhuận Tuy nhiên, với đặc thù mơ hình ni trồng thủy sản chịu ảnh hưởng nhiều yếu tố thời tiết biến đổi khí hậu nên có nơng hộ thua lỗ, qua 108 điều tra có 42 nông hộ bị thua lỗ chiếm 14% tổng số 308 hộ điều tra, kết phù hợp với nghiên cứu Nguyễn Thanh Long (2019) Lê Quốc Việt nnk (2015) [4, 16] 3.3 Hiệu kinh tế mơ hình cua-tơm Để ước lượng mức hiệu kinh tế mơ hình cua-tơm, nghiên cứu sử dụng yếu tố đầu suất cua suất tôm Yếu tố đầu vào sản xuất gồm có: cua giống, tơm giống, nhiên liệu, thuốc diệt tạp, vôi, men vi sinh, công lao động ứng với giá đơn vị đầu vào Chi tiết đầu vào, giá đầu vào đầu trình bày bng Nông nghiệp phát triển nông thôn - KỲ - TH¸NG 7/2021 KHOA HỌC CƠNG NGHỆ Bảng 4: Các biến sử dụng phân tích hiệu kinh tế Chỉ tiêu Đơn vị tính Trung bình Độ lệch chuẩn Lượng đầu Năng suất cua Năng suất tôm Lượng đầu vào Cua giống Tôm giống Nhiên liệu Diệt tạp Vôi Men vi sinh, phân gây màu nước Số ngày lao động Giá đầu vào Cua giống Tôm giống Nhiên liệu Diệt tạp Vôi Men vi sinh Số ngày lao động Kg/1000m2/vụ Kg/1000m2/vụ 10,7 15,7 14,2 16,2 Con/1000m2/vụ Con/1000m2/vụ lít/1000m2/vụ kg/1000m2/vụ kg/1000m2/vụ kg/1000m2/vụ ngày/1000m2/vụ 202 7.696 37 1,6 26 1,6 248 10.947 607 1,6 57 9,1 Đồng/con Đồng/con Đồng/lít Đồng/kg Đồng/kg Đồng/kg Đồng/ngày 375 60 14.530 26.670 1.500 153.798 203.798 107 49 4.392 16.871 77 41.155 23.974 Nguồn: Kết điều tra nông hộ mơ hình cua - tơm, 2019, n=308 Từ số liệu tóm tắt bảng sử dụng cơng thức ước lượng hiệu kinh tế định hướng đầu vào với lợi tức cố định theo quy mô phần mềm DEAP ta kết hiệu kinh tế, kỹ thuật phân bổ Cụ thể kết tóm tắt tiêu hiệu trình bày bảng Bảng 5: Kết ước lượng hiệu kinh tế, phân phối, kỹ thuật mô hình cua - tơm Hiệu kỹ thuật (TE) Hiệu phân phối (AE) Hiệu kinh tế (EE) Mức hiệu Số hộ Tỷ lệ (%) Số hộ Tỷ lệ (%) Số hộ Tỷ lệ (%) 100 64 20,78 0,97 0,97 0,8-0,99 28 9,09 1,62 0,32 0,6-0,79 26 8,44 47 15,26 12 3,90 0,4-0,59 49 15,91 112 36,36 25 8,12 0,2-0,39 91 29,55 99 32,14 86 27,92 chi2 Log likelihood Pseudo R2 0,0004 106,975 -0,2113 Nguồn: Kết điều tra nơng hộ mơ hình cua – tơm, 2019, n=308 (Chú thích: dấu *** , ** , * ns mức ý nghĩa 1%, 5%, 10% khơng có ý nghĩa) Prob > chi2 = 0,0004 cho thấy tất hệ số biến mơ hình có kết khác mơ hình phù hợp Từ bảng phân tích hệ số hồi quy cho thấy yếu tố ảnh hưởng đến hiệu kinh tế nông hộ có biến độc lập có ý nghĩa thống kê biến trình độ học vấn với mức ý nghĩa nhỏ 95% hệ số Dx/Dy = 0,007 tức học vấn hộ tăng lên lớp hiệu kinh tế mơ hình tăng lên 0,7% Trình độ học vấn yếu tố cho ta biết mức độ hiểu biết chủ hộ, học vấn cao 110 giúp cho chủ hộ dễ dàng nắm bắt tiến kỹ thuật để áp dụng vào q trình ni [9] Đối với biến kinh nghiệm sản xuất với mức ý nghĩa nhỏ 99% hệ số Dx/Dy = 0,005 tức kinh nghiệm hộ tăng lên năm hiệu kinh tế mơ hình tăng lên 0,5% Kinh nghiệm hay tổng thời gian từ nuôi cua- tôm xem yếu tố ảnh hưởng đến hiệu mơ hình Về khía cạnh tích cực, nơng hộ đạt hiệu kinh tế cao nhờ vào kinh nghiệm tích lũy c Nông nghiệp phát triển nông thôn - K - TH¸NG 7/2021 KHOA HỌC CƠNG NGHỆ q trình sản xuất Do tích lũy kinh nghiệm nên nơng hộ sử dụng chi phí đầu vào xử lý tình q trình ni kịp thời từ nâng cao hiệu kinh tế mơ hình ni cua-tơm kết phù hợp với nghiên cứu mơ hình ni quảng canh Trần Ngọc Hải Nguyễn Thanh Phương (2009) [17] Đối với biến khoảng cách từ ao nuôi đến đường giao thông với mức ý nghĩa nhỏ 90% hệ số Dx/Dy = 0,007 có nghĩa khoảng cách từ ao đến đường giao thơng tăng lên 1km hiệu kinh tế mơ hình tăng lên 0,7% Như khoảng cách xa đường hiệu kinh tế cao điều phù hợp với q trình ni cua gần đường chính, gần khu dân cư nhiễm cao ảnh hưởng lớn đến suất vụ nuôi Kết phù hợp với nghiên cứu Nguyễn Thùy Trang nnk (2018) [18] Đối với biến mật độ tôm với mức ý nghĩa nhỏ 99% hệ số Dx/Dy = 0,003 tức mật độ tơm tăng lên con/1000m2 hiệu kinh tế mơ hình giảm xuống 0,003% Mật độ tơm trung bình nơng hộ 7,6 con/m2/năm, mật độ cao so với khuyến cáo trung tâm khuyến nông con/m2/năm nghiên cứu Trương Hoàng Minh (2017) [19] Đối với biến số lần thả cua với mức ý nghĩa nhỏ 95% hệ số Dx/Dy = 0,006 tức số lần thả cua tăng lên lần hiệu kinh tế mơ hình giảm xuống 0,006% Số lần thả cua trung bình nơng hộ lần/năm, số lần cao so với khuyến cáo trung tâm khuyến nông lần/năm nghiên cứu Nguyễn Thanh Long (2019) [4] 2-3 lần/năm Đối với tỷ lệ cua Y (cua đực)/tổng sản lượng cua với mức ý nghĩa nhỏ 95% hệ số Dx/Dy = 0,002 tức tỷ lệ cua Y (cua đực)/tổng sản lượng cua tăng lên 1% hiệu kinh tế mơ hình giảm xuống 0,002% sản lượng cua trung bình 11 kg/1000m2/năm cua Y chiếm trung bình 65%, giá cua Y thấp nhiều so với cua gạch, mà nguyên nhân chủ yếu nông hộ bắt cua Y4 sớm dẫn tới không đủ số lượng cua đựa giao phối với cua để hình thành gạch cho cua cua lớn lên khơng hình thành gạch khơng phát triển thành cua gạch nên thu hoạch bán giá giá cua Y KẾT LUẬN Qua kết nghiên cứu suất trung bình cua biển 10kg/1000m2/năm, tơm 16kg/1000m2/năm, lợi nhuận trung bình mơ hình triệu đồng/1000m2/năm Nơng hộ có hiệu kỹ thuật thấp đạt 53,5% hiệu phân phối 43,1% từ dẫn tới hiệu kinh tế mơ hình thấp đạt 22,1% Phân tích hồi quy Tobit yếu tố ảnh hưởng đến hiệu kinh tế mơ hình có biến có tác động đến hiệu kinh tế trình độ, kinh nghiệm, khoảng cách ảnh hưởng đồng biến biến phụ thuộc hiệu kinh tế, lại biến số lao động nhà tham gia nuôi cua, mật độ thả tôm, số lần thả cua tỷ lệ cua Y tổng sản lượng cua ảnh hưởng nghịch biến biến hiệu kinh tế Ngồi cịn biến tập huấn, vay vốn, mật độ cua, số lần thả tơm khơng có ý nghĩ thống kê Mặc dù không mang lại lợi nhuận cao cho mơ hình nhiều nghiên cứu trước cho thấy ni tơm kết hợp với cua giúp gia tăng lợi nhuận mơ hình nơng hộ trì mơ hình TÀI LIỆU THAM KHẢO Tổng cục Thống kê, 2020 Tình hình kinh tế xã hội, Cục Thống kê, Hà Nội Danielle Johnston and Clive P and Keenan, 1999 Mud crab culture in the Minh Hai Province, South Vietnam, Aciar proceedings, 95-8 Nguyễn Quốc Nghi, Trần Thị Diễm Cần Phạm Huy, 2015 Phân tích hiệu kinh tế mơ hình ni tơm sú -cua biển xã Minh Hịa, huyện Châu Thành, tỉnh Trà Vinh Tạp chí Khoa học Cơng nghệ nơng nghiệp, 03/2015 Nguyễn Thanh Long, 2019 Phân tích khía cạnh kỹ thuật tài mơ hình ni cua biển tỉnh Bạc Liêu", Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 61-8 Phạm Lê Thông Đặng Thị Phượng, 2015 Hiệu kinh tế mơ hình ni tơm sú thâm canh bán thâm canh đồng sơng Cửu Long Tạp chí Kinh tế Phát triển, 217, 46-55 Đặng Hoàng Xuân Huy, Phạm Xuân Thủy Vassda, T, 2009 Phân tích hiệu kỹ thuật cho trại nuôi tôm sú thương phẩm thành phố Nha Trang, Việt Nam Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Thủy sản, 4, 70-75 M Mohan Dey, F Javien Paraguas, N Srichantuk, Y Xinhua, R Bhatta, and Thi Chau Dung Linh, 2005 Technical efficiency of freshwater pond Nông nghiệp phát triển nông thôn - KỲ - TH¸NG 7/2021 111 KHOA HỌC CƠNG NGHỆ polyculture production in selected Asian countries: estimation and implication Aquaculture Economics & Management, 9(1-2), 39-63 Huỳnh Kim Hường, Lê Quốc Việt, Đỗ Thị Thanh Hương Trần Ngọc Hải, 2016 Phân tích khía cạnh kỹ thuật hiệu tài mơ hình ni tơm xanh-lúa luân canh với tôm sú vùng nước lợ tỉnh Bạc Liêu Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, 43, 97-105 Nguyễn Thùy Trang, Võ Hồng Tú, Huỳnh Việt Khải Trần Minh Hải, 2018 Phân tích hiệu kinh tế mơ hình lúa - tơm huyện An Biên, tỉnh Kiên Giang Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, Tập 54, Số 9D (2018): 149-156 10 Nguyen Duy Can, 2011 Transformation of farming systems in coastal Mekong delta: seeking for a better management and sustainability Viet Nam Socio-Economic Development, 65 11 T J Coelli, D S P Rao, C J O'Donnell, G and Battese, 2005 An introduction to efficiency and productivity analysis Springer 12 M J Farrell, 1957 The measurement of productive efficiency Journal of the Royal Statistical Society Series A (General), 120(3): 253-290 13 A Charnes, W W Cooper, E and Rhodes, 1978 Measuring the efficiency of decision making units European journal of operational research,, 2(6), 429-444 14 Đặng Thị Phượng, Huỳnh Văn Hiền Nguyễn Thị Kim Quyên, 2020 Hiệu kỹ thuật mơ hình ni tơm thẻ chân trắng Litopenaeus vannamei (Boone, 1931) quy mô nông hộ đồng sông Cửu Long Đại học Cần Thơ, 56(110-6 15 Võ Văn Tuấn, 2018 Các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận nuôi tôm sú quảng canh cải tiến đồng sơng Cửu Long Tạp chí Khoa học Cơng nghệ nông nghiệp, Trường Đại học Nông Lâm Huế, 2(1), 409-18 16 Lê Quốc Việt, Võ Nam Sơn, Trần Ngọc Hải Nguyễn Thanh Phương, 2015 Phân tích khía cạnh kỹ thuật hiệu tài mơ hình ni tôm sú (Penaeus monodon) kết hợp với cua biển (Scylla paramamosain) huyện Năm Căn, tỉnh Cà Mau Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, Số 37: 89-96 17 Trần Ngọc Hải Nguyễn Thanh Phương, 2009 Hiện trạng kỹ thuật hiệu kinh tế trại sản xuất giống cua biển đồng sông Cửu Long Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, 12 279288 18 Nguyễn Thùy Trang, Huỳnh Việt Khải Võ Hồng Tú, 2018 Hiệu kinh tế mô hình ni tơm vùng ven biển tỉnh Sóc Trăng", Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 146-54 19 Trương Hồng Minh, 2017 Đánh giá khía cạnh kỹ thuật hiệu tài ni tơm sú theo mơ hình tơm-lúa ln canh tỉnh Cà Mau Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 133-9 ECONOMIC EFFICIENCY ANALYSIS OF CRAB - SHRIMP FARMING IN THE MEKONG DELTA, VIET NAM Le Ngoc Danh, Ngo Thi Thanh Truc, Tran Minh Hai Summary The study carried out the economic efficiency estimation and studied the factors affecting the efficiency for 308 extensive crab-shrimp farmers in three provinces of Kien Giang, Bac Lieu and Ca Mau Research results show that the average yield of sea crab is 10kg/1000m2/year, of shrimp is 16kg/1000m2/year, the average profit of the model is million VND/1000m2/year Farmers with low technical efficiency are only 53.5% and distribution efficiency is 43.1%, leading to the low economic efficiency of 22.1% Tobit regression analysis of the factors affecting the economic efficiency of the model has seas that have an impact on economic efficiency, namely level, experience, distance, the positive influence on the dependent variable is efficiency economic efficiency, the remaining variables of household labor involved in crab farming, stocking density, number of crab stocking times and the ratio of Y crabs to total crab production have a negative influence on the economic efficiency variable Keywords: Economic efficiency, crab - shrimp farming, Data envelopment analysis Người phản biện: GS TS Nguyễn Văn Song Ngày nhận bài: 8/6/2021 Ngày thông qua phản biện: 28/6/2021 Ngày duyệt đăng: 6/7/2021 112 Nông nghiệp phát triển nông thôn - K - TH¸NG 7/2021 ... Nguyễn Thanh Long (2019) Lê Quốc Việt nnk (2015) [4, 16] 3.3 Hiệu kinh tế mơ hình cua- tơm Để ước lượng mức hiệu kinh tế mơ hình cua- tôm, nghiên cứu sử dụng yếu tố đầu suất cua suất tôm Yếu tố đầu... đến hiệu kinh tế sản xuất mơ hình ni cua – tơm Để phân tích yếu tố ảnh hưởng đến hiệu kinh tế nông hộ nuôi cua? ? ?tôm tỉnh ĐBSCL, sử dụng mơ hình hồi qui Tobit để tìm yếu tố ảnh hưởng đến hiệu kinh. .. 22,1% Phân tích hồi quy Tobit yếu tố ảnh hưởng đến hiệu kinh tế mơ hình có biến có tác động đến hiệu kinh tế trình độ, kinh nghiệm, khoảng cách ảnh hưởng đồng biến biến phụ thuộc hiệu kinh tế,