TẠP CHÍ KHOA HỌC, Đại học Huế, Số 54, 2009 V ẬN DỤNG HÀM XÁC SUẤT CẬN BIÊN BAYES TRONG ĐÁNH GIÁ QUAN HỆ GIỮA ĐA DẠNG HOÁ SINH KẾ VÀ HI ỆU QUẢ KINH TẾ CỦA NÔNG HỘ Ở MIỀN TRUNG Bùi Th Tám và CTV Khoa Du l ch, i h c Hu TÓM TẮT a d ng hoá sinh k c coi là chi n l c khá ph bi n c a các nông h ng phó v i nh ng i u ki n b t n c a s n xu t và th tr ng. Tuy nhiên, v n t ra là li u a d ng hoá sinh k có giúp cho các nông h s d ng t t h n ngu n l c và nâng cao hi u qu s n xu t c a h . V n d ng hàm s n xu t xác su t c n biên Bayes và s li u i u tra m c s ng h gia ình Vi t Nam g n ây nh t (VHLSS 2006), nghiên c u này ã ti n hành ki m nh và ch p nh n gi thuy t “ a d ng hoá sinh k nông nghi p Mi n Trung có d ng ‘b t bu c’ và làm gi m hi u qu s n xu t c a nông h . Do v y, các khuy n ngh chính sách h tr nh m gi m thi u tính d b t n th ng, giúp h nông dân trong khu v c ch ng h n trong l a ch n chi n l c a d ng hoá có ý ngh a quan tr ng nh m nâng cao hi u qu s d ng các ngu n l c c a h , góp ph n th c hi n m c tiêu gi m nghèo b n v ng. 1. Giới thiệu chung Đa dạng hoá sinh kế nông nghiệp không phải là chủ đề mới, tuy nhiên, vẫn đang là v ấn đề quan trọng thu hút sự quan tâm của các nhà nghiên cứu cũng như hoạch định chính sách phát tri ển nông nghiệp nông thôn bền vững. Trong khi vận hành khách quan c ủa nền kinh tế cho thấy chuyên môn hoá sản xuất là phương cách quan trọng để mở r ộng qui mô sản xuất, nâng cao chất lượng sản phẩm, tăng năng suất và hiệu quả sản xu ất, thì đa dạng hoá sinh kế lại được xem là chiến lược khá phổ biến giúp cho các nông h ộ ứng phó với những điều kiện bất ổn của sản xuất và thị trường. Nhi ều nghiên cứu gần đầy về tự do thương mại hoá, tăng trưởng và đói nghèo ở n ước ta cho thấy trong khi thành công của Việt Nam trong giảm nghèo là rất ấn tượng thì liên h ệ tương quan giữa các yếu tố nguồn lực và tỉ lệ giảm nghèo là không chặt chẽ. M ột trong những bằng chứng là ở các tỉnh thuộc nhóm thành tích cao nhất trong giảm nghèo l ại không phải là các tỉnh có tỉ lệ tăng trưởng kinh tế cao ví dụ các tỉnh phía Đông B ắc Bộ, Duyên hải miền Trung và Đồng bằng Sông Mê Kông 1 . Tương tự, “tại sao ở một s ố vùng cách xa các thị trường lớn trong nước lại đạt được kết quả giảm nghèo khá t ương đồng so với các địa phương khác?" 1 1 The Vietnam's Poverty Update Report 2006. Câu hỏi lớn đặt ra là liệu đa dạng hoá sinh kế có giúp cho việc khai thác tốt hơn các ngu ồn lực của hộ, tranh thủ các cơ hội thị trường, tăng thu nhập và nâng cao hiệu qu ả sản xuất của nông hộ, góp phần xoá đói giảm nghèo. Đây thực sự là vấn đề cần được nghiên cứu thấu đáo để có thể đưa ra các khuyến nghị chính sách nhằm cải thiện hi ệu quả sản xuất của hộ, góp phần xóa đói giảm nghèo và thực hiện được các mục tiêu phát tri ển nông nghiệp nông thôn bền vững. Với việc sử dụng số liệu điều tra mức sống h ộ gia đình Việt Nam (VHLSS 2006), nghiên cứu này vận dụng hàm xác suất cận biên Bayes để đánh giá mối liên hệ giữa đa dạng hoá sinh kế và hiệu quả sản xuất của nông h ộ, nhằm góp phần tìm lời giải cho câu hỏi nêu trên 2 . 2. Đa dạng hoá sinh kế và lựa chọn mô hình phân tích 2.1. Gi ả thiết nghiên cứu Đa dạng hoá sinh kế được xem là một trong những hành vi ứng phó của nông hộ trong điều kiện sản xuất và thị trường bấp bênh. Thực tế hiện nay cho thấy, mặc dù thu nh ập nông nghiệp vẫn chiếm tỉ trọng chủ yếu trong cơ cấu thu nhập của nông hộ, nhưng vai trò c ủa thu nhập từ các hoạt động phi nông nghiệp ngày càng gia tăng. Xu hướng ph ổ biến là các nông hộ càng giàu thì càng tham gia nhiều vào các hoạt động phi nông nghi ệp và các hoạt động có thu nhập cao hơn. Trong khi đó, các hộ nghèo khó có điều ki ện tham gia vào các hoạt động này, và do vậy vẫn phải gắn bó với các hoạt động nông nghi ệp, thu nhập thấp (Tam et al. 2005, Asley et al, 2003, Ellis, 2000). Kh ả năng đa dạng hoá sinh kế của nông hộ phụ thuộc vào nguồn lực của hộ được xác định bởi khả năng tài chính, lao động, tài nguyên, vốn xã hội và tài sản khác (Ellis, 2000). Hành vi đa dạng hoá do vậy phản ánh điều kiện kinh tế cụ thể của nông hộ trong điều kiện thị trường nhất định. Một số hộ có thể tham gia nhiều hoạt động kinh tế nh ằm khai thác cơ hội thị trường và sử dụng hiệu quả hơn nguồn lực của hộ. Trường h ợp này hành vi đa dạng hoá sinh kế được coi là ‘sự lựa chọn’ của hộ (‘demand-pull’ hay ‘choice’ livelihood diversification). Ng ược lại, khi hành vi đa dạng hoá sinh kế của các h ộ là sự ứng phó với các rủi ro và bất ổn của sản xuất và thị trường thì được coi là đa dạng hoá để ‘ứng phó’ hay ‘bắt buộc’ (destress-push’ hay ‘necessity’ diversification), điều mà có thể không nhất thiết góp phần cải thiện sinh kế của hộ. Nh ận biết và phân biệt hai dạng đa dạng hóa sinh kế nói trên có ý nghĩa trong vi ệc hoạch định các chính sách can thiệp và tìm giải pháp hữu hiệu thúc đẩy đa dạng 2 Báo cáo này là tóm l c m t ph n k t qu nghiên c u c a tài “T ng tr ng nông nghi p, a d ng hoá sinh k và ói nghèo nông thôn Mi n Trung Vi t Nam” do TS. Bùi Th Tám ch trì, thu c M ng l i nghiên c u kinh t Vi t Nam (VERN) giai o n 2, tài tr b i T ch c nghiên c u phát tri n qu c t Canada - IDRC, 2006-2008. N i dung chi ti t có th liên h tr c ti p v i tác gi . hoá sinh kế theo hướng tích cực, góp phần xoá đói giảm nghèo ở khu vực nông thôn. Tuy nhiên, vi ệc phân định sự khác biệt giữa hai dạng đa dạng hoá sinh kế này không phải là dễ dàng. Các nghiên c ứu gần đây đã chỉ ra rằng nếu hoạt động đa dạng hoá mang lại thu nh ập cao hơn hoạt động sản xuất hiện tại của hộ thì hoạt động đó được coi là ‘lựa chọn’ ho ặc đa dạng hoá tích cực ('positive diversification'). Ngược lại, nếu hoạt động đa dạng hoá mang l ại thu nhập thấp hơn các hoạt động bình thường của hộ thì được xem là sự ứng phó hay đa dạng hoá tiêu cực ('negative diversification' ) Dạng này có thể rất cần thiết cho h ộ để đáp ứng các nhu cầu bức thiết trước mắt nhưng có thể làm trầm trọng thêm trạng thái đói nghèo của hộ về lâu dài do nguồn lực sử dụng kém hiệu quả (Ellis, 2000; Asley, 2003, Bezemer et al. 2005). M ối quan hệ này có thể được mô hình hoá như sau: S 1. Quan h gi a a d ng hoá sinh k và gi m nghèo Với những lập luận này, trong điều kiện cụ thể của các nông hộ ở khu vực Miền Trung – Tây nguyên, gi ả thiết được kiểm định trong nghiên cứu này là đa dạng hoá sinh k ế nông nghiệp có dạng ‘bắt buộc’ và làm giảm hiệu quả sản xuất của nông hộ. 2.2. Lựa chọn mô hình M ột trong những phương pháp khá phổ biến để nghiên cứu hiệu quả sản xuất hộ là s ử dụng hàm sản xuất cận biên ngẫu nhiên Bayes (Bayesian stochastic production frontier model) để ước lượng ảnh hưởng của các biến truyền thống trong mô hình hàm s ản xuất (như lao động, đất đai, vốn) và các biến phi truyền thống (như đặc điểm hộ: độ tu ổi, giới tính, vị trí địa lý, điều kiện thị trường ). Hàm s ản xuất cận biên ngẫu nhiên lần đầu tiên được đề xuất bởi một số học giả nh ư Aigner, Lowell and Schmidt (1977), Battese and Corra (1977). Ngay sau đó, nhiều tác gi ả đã chỉnh sửa, khái quát hoá và vận dụng khá phổ biến trong nông nghiệp (Bauer, 1990; Battese, 1992; Thiam et al., 2001). Ưu điểm của mô hình là khá rõ ràng. Đó là sự k ết hợp phân tích hai sai số quan trọng – tính phi hiệu quả và tác động ngẫu nhiên (inefficiency and random effects). Quá trình phát tri ển và vận dụng mô hình xoay quanh vi ệc lựa chọn dạng mô hình và các biến số đưa vào mô hình theo hướng xem xét cả Môi tr ng bên ngoài (Chính sách, th tr ng… market ) Các gi i pháp a d ng hoá sinh k Tính d b t n th ng (r i ro, th i v , thiên tai…) Ngu n l c c a nông h Gi m nghèo ‘L a ch n’ ‘B t bu c’ những biến số không truyền thống của hàm sản xuất như các yếu tố đầu vào phi vật chất (trình độ văn hoá, kiến thức và các đặc tính của nông hộ và nông dân) để có được những khuy ến cáo chính sách phù hợp hơn (Battese, 1992; Wilson et al. 2001). T ổng lược các tài liệu liên quan cho thấy, so với các mô hình khác (ví dụ phân tích bao s ố liệu DEA) thì việc lựa chọn mô hình xác suất Bayes là phù hợp bởi nhiều lý do (Koop et al., 1997; O’ Donnell and Coelli, 2002). Broeck et al. (1994: 299) ch ỉ ra r ằng “Việc phân tích hàm cận biên ngẫu nhiên cho thấy có tính khả thi cả về lý thuyết và th ực tiễn. Với việc tính toán mật độ xác suất hiệu quả, bao gồm cả nội bộ mẫu (firm- specific) và bình quân chung (average hay out-of-sample) để xem xét cả các thông số không ch ắc chắn, thì khó khăn của việc lựa chọn mô hình cụ thể để ước lượng sai số phi hi ệu quả (inefficiency error term) là có thể giảm thiểu bằng việc kết hợp các mô hình khác nhau". Nói cách khác, ưu điểm cơ bản của mô hình xác suất cận biên ngẫu nhiên Bayes so v ới các mô hình phi xác suất khác là cho phép kiểm định các thông số không ch ắc chắn bằng việc lựa chọn phân phối xác suất và đặt các điều kiện kinh tế trong mô hình, t ạo ra đường cận biên đều đặn hơn. Hơn nữa, phương pháp này cho phép ước l ượng với qui mô mẫu nhỏ, xác định phân phối của bất cứ quan sát hiệu quả cụ thể nào, t ừ đó tính toán được độ lệch quân phương và kiểm định khác biệt thống kê về tính hiệu qu ả giữa các hộ. Hàm sản xuất cận biên có dạng sau: Y i = α 0 + βX i + v i - u i Trong đó: Y là logarit của kết quả sản xuất hộ; X i là véc tơ của logarit các yếu tố đầu vào, bao gồm các biến tương tác giữa các yếu tố này.; β là véc tơ xác định đường c ận biên; v i và u i là các sai số độc lập nhau (v i tuân thủ phân phối độc lập xác định – i.i.d. đo lường sai số thống kê; u i đo lường tính phi hiệu quả kỹ thuật và u i ≥ 0). Vì y i là logarit c ủa kết quả sản xuất hộ, nên hiệu quả kỹ thuật r của hộ thứ i sẽ là r i = exp(-u i ), và u i giả định có phân phối mũ (Broeck, et. al. 1994; Koop et al., 1997). V ận dụng phương pháp của Koop et al. (1997), mô hình được ước lượng theo hai d ạng: Phân phối hiệu quả biến đổi (Varing Efficiency Distribution model (VED) và phân ph ối hiệu quả chung (Common Efficiency Distribution model (CED)). Với việc l ựa chọn mô hình này thì cho phép đồng thời ước lượng ảnh hưởng của các biến phi truy ền thống trong hàm hiệu quả sản xuất (CED) và các biến giải thích tính phi hiệu quả (VED). Tuy nhiên, vi ệc lựa chọn mô hình phụ thuộc vào giả định các biến đầu vào phi truy ền thống hoặc phải có tác động đến cơ cấu sản xuất của hộ hoặc tác động đến tính hi ệu quả của sản xuất (Coelli et al. 2002; Kumbhakar and Tsionas, 2005). Ký hiệu, tên g ọi/định nghĩa các biến trình bày ở Phụ lục 1. Hàm s ản xuất translog CED có dạng sau: iii j j K k M m m m kiji jk ji J j j ii uvDY XXX −+++++= ∑∑ ∑ Ζ ∑ = = == 1 1 11 2 1 γββ α Trong đó: Y là logarit c ủa thu nhập ròng bình quân lao động nông hộ. X (j=1 J) là các bi ến truyền thống và Z (m=1 M) là các biến phi truyền thống. D là bi ến giả do lường các yếu tố khác tác động đến hiệu quả sản xuất của hộ. Hàm s ản xuất VED có dạng sau: 3. Kết quả ước lượng Ngu ồn số liệu sử dụng để ước lượng mô hình được tính toán từ số liệu điều điều tra m ức sống hộ gia đình Việt Nam (VHLSS 2006) với tổng số 1.568 hộ ở khu vực miền Trung – Tây Nguyên được lọc ra từ tổng số mẫu 4.008 hộ. Phương pháp Markov Chain Monte Carlo (MCMC) v ới lặp mẫu Gibbs với việc chọn lựa số trung vị của phân phối hi ệu quả sản xuất dựa theo các nghiên cứu tương tự với mô hình xác suất cận biên Bayes: kho ảng 0,75 – 0,85 (Koop et al. 1997; Kumbhakar and Tsionas, 2005). Giả định r ằng y ~N(µ, τ); β ~ i.i.d, và trong mô hình CED sai số u ~ dexp[λ ], λ =e λo , trong mô hình VED thì u ~ dexp[λ ], λ =e G(Z; γ) . S ử dụng phần mềm WinBUGS để ước lượng mô hình hàm xác suất cận biên ng ẫu nhiên Bayes, lần lặp đầu tiên được lựa chọn là 10.000 và các lần tiếp theo tăng thêm 30.000 l ần lặp mẫu Gibbs để ước lượng mô hình CED và VED nhằm tăng tính nh ất quán của mô hình. Kết quả mô hình được tóm lược trong Bảng 1. K ết quả cho thấy, hầu hết các biến đều có ý nghĩa thống kê trong việc giải thích hi ệu quả sản xuất của nông hộ, trong đó các biến truyền thống gồm đất đai, lao động và v ốn đều có tác động thuận với mức ý nghĩa thống kê cao (P ≤ 0,01). Kiểm định Chi – bình ph ương cũng cho thấy cả hai mô hình CED and VED đều có hệ số co giản hằng số. Đối với các biến phi truyền thống, kết quả ước lượng cũng cho thấy các biến dân t ộc, trình độ văn hoá và kinh nghiệm của chủ hộ, tỉ lệ lao động người lớn trong hộ và có ch ợ có tác động thuận đối với hiệu quả sản xuất hộ (CED: efficiency). Các biến còn lại đa số có tác động ngược. Đặc biệt, càng tham gia vào các hoạt động phi nông nghiệp thì hi ệu quả sản xuất nông hộ càng có xu hướng giảm (P ≤ 0,01). So với các nông hộ ở vùng đồng bằng thì các nông hộ ở vùng sinh thái khác cũng có hiệu quả sản xuất thấp h ơn (P ≤ 0,01). Tuy nhiên, biến mức độ đa dạng hoá sinh kế nông nghiệp không có ý ngh ĩa thống kê trong mô hình CED (P ≥ 0,1). Các tham số ước lượng trong mô hình phi hiệu quả (VED: inefficiency) cho thấy k ết quả khá nhất quán với các kết luận ở trên. Cụ thể: hộ có hệ số đa dạng hoá sinh kế iii J j K k kiji jk ji J j j ii uvDY XXX −++++= ∑∑∑ = == 1 11 2 1 ββ α nông nghiệp (hindex) càng cao tức là mức độ đa dạng hoá càng thấp sẽ làm tăng tính phi hi ệu quả sản xuất của nông hộ (P ≤ 0,05). Sự biến động tăng của các biến số như qui mô h ộ, trình độ văn hoá chủ hộ, điều kiện thị trường có tác động cải thiện (giảm) tính phi hi ệu quả sản xuất, trong khi các biến phản ánh vùng sinh thái cho tác động ngược lại. M ức độ tham gia các hoạt động phi nông nghiệp không có ý nghĩa thống kê trong VED. Điều lý thú là các yếu tố thời tiết bất lợi lại có tác động tích cực đến hiệu quả sản xuất c ủa nông hộ. Điều này cũng có thể dễ hiểu do hệ số co giản cầu sản phẩm nông nghiệp th ấp và tác động của yếu tố giá cả tăng trong điều kiện thời tiết bất lợi. Như vậy, kết quả ước lượng của các mô hình cho phép chấp nhận giả thiết ‘đa dạng hoá sinh kế nông nghi ệp có dạng ‘bắt buộc’ làm giảm hiệu quả sản xuất của nông hộ ở miền Trung Tây Nguyên’. 4. K ết luận K ết quả nghiên cứu cho thấy đa dạng hoá sinh kế nông nghiệp của các nông hộ ở khu v ực Miền Trung – Tây Nguyên có dạng “đa dạng hoá tiêu cực” làm giảm hiệu quả s ản xuất của hộ. Điều này cũng có nghĩa là các điều kiện nguồn lực của hộ chưa được s ử dụng theo phương án tốt hơn, hiệu quả hơn. Trong điều kiện bị hạn chế về nguồn lực và do v ậy là khả năng tiếp cận của hộ nghèo đối với các hoạt động có thu nhập cao (như ho ạt động phi nông nghiệp, lao động ăn lương), thì đa dạng hoá sinh kế nông nghiệp càng có vai trò quan tr ọng trong chiến lược giảm nghèo. Do vậy, bên cạnh các giải pháp nh ằm hướng dẫn giúp đỡ cho các nông hộ có chiến lược đa dạng hoá sinh kế nông nghi ệp phù hợp và bền vững hơn, thì việc thực hiện các chính sách hỗ trợ kịp thời và có hi ệu quả để giảm thiểu các yếu tố rủi ro và tính dễ bị tổn thương của các nông hộ sẽ có ý ngh ĩa quan trọng giúp cho hộ giảm thế bị động trong chiến lược đa dạng hoá sinh kế và có l ựa chọn hiệu quả hơn. V ề phương diện phương pháp nghiên cứu, cần có thêm các bằng chứng thực nghi ệm để kiểm định sự khác biệt hành vi ứng xử của hộ trong các điều kiện thị trường c ụ thể là cần thiết để củng cố thêm các giả thuyết về mô hình sản xuất nông hộ cũng nh ư ứng dụng của các kỹ thuật phân tích kinh tế lượng phù hợp cho dạng mô hình này. B ng 1. K t qu c l ng hàm s n xu t c n biên CED và VED Biến phụ thuộc y = lgnfi = log (thu nhập ròng trên lao động của nông hộ) Bi ến số CED VED Coefficients Standard error Coefficients Standard error Effficiency lgflabor 0,7719*** 0,232 0,5632** 0,244 lgfkavg 0,0369*** 0,005 0,384*** 0,005 lgland 0,4214*** 0,024 0,4373*** 0,024 lgflabor_sq -0,0416*** 0,016 -0,0272 0,017 male_rate -0,2010* 0,111 -0,2877*** 0,102 female_rate -0,2820** 0,114 -0,3363*** 0,096 wkadult_rate 0,3451*** 0,072 0,2934*** 0,070 Infant_rate -0,2273 0,157 -0,2268 0,153 kinh 0,3554*** 0,056 0,4146*** 0,054 headfexper 0,0014 0,001 0,0016* 0,001 hindex -0,0009 0,083 nonfarm -0,1262*** 0,030 lnhhsize 0,2722*** 0,046 headsex -0,0413 0,028 headage -0,0000 0,001 headed 0,0411** 0,019 bad_weather 0,0609* 0,034 mkt 0,0514* 0,031 terrain1 -0,2260*** 0,052 terrain3 -0,1512*** 0,051 terrain4 -0,2258*** 0,038 _cons 2,0400** 0,879 2,9786*** 0,915 lnsig2v _cons -2,1648*** 0,111 -2,1830*** 0,106 Inefficiency hindex 0,8381** 0,333 nonfarm 0,1900 0,124 lnhhsize -0,8049*** 0,155 headsex 0,1714 0,115 headage 0,0021 0,003 headedu -0,1403** 0,070 bad_weather -0,1542 0,135 mkt -0,1047 0,115 terrain1 0,9994*** 0,203 terrain3 0,5290** 0,215 terrain4 1,0230*** 0,157 _cons -0,7322*** 0,116 -0,6416 0,467 Log pseudoLL -2,68e+06 -2,65e+06 Prob > chi2 0,0000 0,0000 No, obs 1568,000 1568,000 TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Aigner, D. J., Lovell and P. Schmidt, Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models. Journal of Econometrics, 6 (1977), 21-37. 2. Asley, et. al., Understanding Livelihoods in Rural India: Diversity, Change and Exclusion. Oversea Development Institute. UK, 2003. 3. Battese, G.E., Frontier Production Functions and Technical Efficiency: A Survey of Empirical Applications in Agricultural Economics. Agricultural Economics, 7 (1992), 185-208. 4. Bauer, P. W. Recent Development in The Econometric Estimation of Frontiers. Journal of Econometrics, 46 (1990), 39-56. 5. Bezemer, D, Balcombe K., Davis Jr. and I. Fraser, Livelihoods and Farm Efficiency in Rural Georgia. Applied Economics. 37 (2005), 1737-1745. 6. Broeck, J. V. D, Koop, G., Osiewalski, J. and M. F. J. Steel, Stochastic Frontier Models – A Bayesian Perspective. Journal of Econometrics, 61(1994), 173-303. 7. Bui Thi Tam, Mai Van Xuan and Nguyen Dang Hao, Trade Liberalization and Poverty dynamics in the Central Region, Vietnam. Working Paper. VERN-1, Hanoi, 2005. 8. Coelli, T., Rahman, S. and C. Thirtle, Technical, Allocative, Cost and Scale Efficiencies in Bangladesh Rice Cultivation: A Non-Parametric Approach. Journal of Agricultural Economics, 53 (3) (2002), 607-626. 9. Ellis, F. The Determinants of Rural Livelihood Diversification in Developing Countries, Journal of Agricultural Economics, 51(2) (2000), 289-302. 10. Koop, G, J. Osiewalski and M.F.J. Steel, Bayesian Efficiency Analysis Through Individual Effects: Hospital Cost Frontiers, Journal of Econometrics, 76 (1997), 77- 105. 11. Kumbhakar, S. C. and E. G. Tsionas, Measuring Technical and Allocative Inefficiency in the Translog Cost System: A Bayesian Aproach. Journal of Econometrics, 126 (2005), 355-384. 12. O’Donnell, C. and T. Coelli, A Bayesian Approach to Imposing Curvature on Distance Functions, School of Economics, University of Queensland, 2002. 13. Thiam, A., Bravo-Ureta, B. E. and T. E. Rivas, Technical Efficiency in Developing Country Agriculture: A Meta-Analysis. Agricultural Economics, 25(2001), 235-243. RURAL LIVELIHOOD DIVERSIFICATION AND FARM EFFICIENCY: AN APPLICATION OF BAYESIAN STOCHASTIC PRODUCTION FRONTIER APPROACH Bui Thi Tam et al. Faculty of Hospitality and Tourism, Hue University SUMMARY Rural livelihood diversification is regarded as a common strategy of farm households to cope with risks and uncertainty. However, the growing concern is whether the livelihood diversification helps to improve farm efficiency leading to sustainable growth and poverty reduction. Using Bayesian stochastic production frontier approach and the data from the most recent Vietnam Household Living Standard Survey (VHLSS 2006), the estimation results support that “the livelihood diversification in the Central region is of a “destress-push’ type associated with low farm efficiency”. This implies that policy interventions are needed to support farm households, reduce their risks and vulnerability, involve more in ‘positive diversification’ for their better-off and ensure more sustainable achievements of poverty reduction. Phụ lục 1: Giải thích các biến Ký hi u bi n Tên bi n Bình quân l ch chu n flabor Lao động bình quân hộ 2,536 1,791 fkavg Vồn bình quân hộ/năm 20.300,340 49.680,550 land Diện tích đất nông nghiệp của hộ 8.568,680 18.563,960 nonfarm Hoạt động phi nông nghiệp 0,582 0,493 hhsize Qui mô khẩu trong hộ 4,984 2,879 hindex Chỉ số đa dạng hoá nông nghiệp (Herfindahl index) 0 ≤ H ≤ 1, H càng nhỏ thì mức độ đa d ạng hoá càng cao 0,713 0,193 terrain1 Vùng ven biển 0,101 0,301 terrain2 Vùng đồng bằng 0,397 0,489 terrain3 Vùng trung du 0,058 0,234 terrain4 Vùng núi 0,445 0,497 bad_weather Thời tiết xấu (trong 3 năm qua) 0,800 0,399 mkt Có chợ 0,627 0,484 headfexper Kinh nghiệm của chủ hộ 15,605 15,275 headsex Giới tính của chủ hộ 0,489 0,500 headage Tuổi của chủ hộ 31,679 21,852 headedu Trình độ văn hoá của chủ hộ 1,728 0,822 wkadult rate Tỉ lệ lao động người lớn trong hộ 2,088 1,009 male_rate Tỉ lệ người lớn nam trong hộ 0,2828758 0,1597237 female_rate Tỉ lệ người lớn nữ trong hộ 0,3172149 0,1658228 infant_rate Tỉ lệ trẻ em trong hộ 0,2436224 0,5083453 nfilabor Thu nh ập ròng nông nghiệp bình quân lao động hộ 9,645653 21,00715 [...]...Phụ lục 2: Hệ số đa dạng hoá sinh kế nông nghiệp (Hirschman-Herfindahl index) ở vùng nông thôn Miền Trung theo các nhóm ngũ vị phân 2002-2006 2002 2004 2006 Nhóm hộ NCC SCC CH NCC SCC CH NCC SCC CH CR Nghèo nhất 0,427 0,434 0,495 0,428 0,458 0,511 0,46 0,47 0,57 0,49 Nghèo 0,423 0,502 0,533... VHLSSs 2002, 2004, 2006) ừ ả ủ ồ Phụ lục 3: Cơ cấu thu nhập nông nghiệp của nông hộ ở vùng nông thôn miền Trung, theo các ngũ vị phân, 2002-2006 n v tính: % ị ơĐ Nhóm hộ Trồng trọt Chăn nuôi Lâm nghiệp Thuỷ sản Thu nhập nông nghiệp khác Bình quân chung 2002 59,9 20,5 7,3 10,4 1,9 2004 62,7 20,3 7,0 8,8 1,2 2006 64,69 24,35 4,45 4,36 2,15 Nhóm hộ nghèo nhất 2002 62,4 15,7 14,7 5,5 1,8 2004 66,7 14,7 14,4... 2002 63,7 19,7 8,5 6,2 1,9 2004 63,1 20,5 8,1 7,8 0,5 2006 67,12 23,44 3,25 3,42 2,76 Nhóm hộ nghèo 131 Nhóm hộ trung bình 2002 61,9 20,4 7,6 8,1 2,1 2004 60,8 22,8 6,6 8,2 1,6 2006 65,47 25,52 3,45 3,59 1,97 2002 58,6 24,1 4,7 11,4 1,2 2004 61,5 21,3 3,7 11,7 1,9 2006 58,38 30,85 2,74 6,59 1,44 Nhóm hộ khá Nhóm hộ khá nhất 2002 55,5 20,9 4,1 17,0 2,5 2004 63,2 20,0 6,1 9,8 1,0 2006 56,45 31,96 3,03 . CHÍ KHOA HỌC, Đại học Huế, Số 54, 2009 V ẬN DỤNG HÀM XÁC SUẤT CẬN BIÊN BAYES TRONG ĐÁNH GIÁ QUAN HỆ GIỮA ĐA DẠNG HOÁ SINH KẾ VÀ HI ỆU QUẢ KINH TẾ CỦA NÔNG HỘ Ở MIỀN TRUNG Bùi Th Tám và. luận K ết quả nghiên cứu cho thấy đa dạng hoá sinh kế nông nghiệp của các nông hộ ở khu v ực Miền Trung – Tây Nguyên có dạng đa dạng hoá tiêu cực” làm giảm hiệu quả s ản xuất của hộ. Điều này. dạng hoá sinh kế và hiệu quả sản xuất của nông h ộ, nhằm góp phần tìm lời giải cho câu hỏi nêu trên 2 . 2. Đa dạng hoá sinh kế và lựa chọn mô hình phân tích 2.1. Gi ả thiết nghiên cứu Đa dạng