Hàm phản ứng cung nerlove củatôm sú ở đồng bằng sông Cửu Long

Nội dung text: Hàm phản ứng cung nerlove củatôm sú ở đồng bằng sông Cửu Long

1. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng HÀM PHẢN ỨNG CUNG NERLOVE CỦATƠM SÚ Ở ĐỒNG BẰNG SƠNG CỬU LONG NERLOVIAN SUPPLY RESPONSE FUNCTION OF BLACK TIGER SHRIMP IN MEKONG DELTA ThS. Lê Nhị Bảo Ngọc1, TS. Lê Quang Thơng2 1Trường Cao đẳng Cộng đồng Cà Mau, 2Trường Đại học Nơng lâm TP.HCM baongoccamau80@gmail.com, lqthong2018@gmail.com TĨM TẮT Đồng bằng sơng Cửu Long (ĐBSCL) là vùng tơm sú lớn nhất chiếm trên 90% diện tích của cả nước. Nghiên cứu phân tích ảnh hưởng của các yếu tố, đặc biệt là giá tơm sú tại cổng trại đối với diện tích nuơi tơm sú tại ĐBSCL bằng cách sử dụng hàm phản ứng cung điều chỉnh từng phần dạng Nerlove. Sử dụng số liệu bảng (panel data) từ bốn tỉnh Cà Mau, Bạc Liêu, Sĩc Trăng và Kiên Giang trong giai đoạn quý 1/2014 đến quý 4/2017, tác giả ước lượng mơ hình phản ứng cung Nerlove với giá kỳ vọng được hiển thị thơng qua giá trễ. Kết quả ước lượng hàm phản ứng cung theo mơ hình hiệu ứng cố định (FE) cho thấy, giá trễ của vụ trước tác động tích cực trong quá trình quyết định điều chỉnh diện tích. Trong ngắn hạn và dài hạn, hệ số co giãn cung về diện tích theo giá cổng trại của sản phẩm, giá cổng trại yếu tố đầu vào và giá cổng trại sản phẩm cạnh tranh đều co giãn. Diện tích nuơi tơm sú rất nhạy cảm trước biến động về giá bán. Đường cung tơm sú dịch chuyển sang trái trước tác động của sự gia tăng giá tơm sú giống và giá sản phẩm cạnh tranh. Kết quả nghiên cứu cung cấp thơng tin cho nơng hộ nuơi tơm sú, nhà hoạch định chính sách, nhà quản lý sản xuất cũng như các nhà kinh doanh các cơ quan hữu quan và người nuơi tơm cĩ thể tham khảo và vận dụng với điều kiện của địa phương một cách hợp lý để phát triển lĩnh vực nuơi tơm sú hiệu quả. Nghiên cứu là nguồn tài liệu tham khảo hữu ích phục vụ cho quá trình đào tạo các chuyên ngành Kinh tế nơng nghiệp ở bậc đại học và sau đại học. Từ khĩa: Hàm phản ứng cung Nerlove, độ co giãn giá, tơm sú Đồng bằng sơng Cửu Long ABSTRACT Mekong Delta, which contributes about 90 percent of the nationwide shrimp production output, is the largest black tiger shrimp area region in Vietnam. This study aims to analyze the effect of black tiger shrimp price and other factors to shrimp area in Mekong Delta using supply response function based on the Nerlovian partial adjustment model. Using the quarterly panel data collected from four provinces (Ca Mau, Bac Lieu, Soc Trang, and Kien Giang) for the period of 2014 to 2017, the estimates in the supply response are obtained from Fixed Effects (FE) method. The results document that the adaptive expectation hypothesis to simple Cobweb model is likely to best fit the data. The estimates of the supply response model show that information used for expected price formation quickly responded in a making decision of black tiger shrimp production. In both short run and long run, the expected price has a significant effect in directing black tiger shrimp farmers to formulate the supply response decision. The estimates of the supply response model showed that acreage response elasticity is more sensitive. The price of input and price of competing commodities may shift the supply curve to the left. Based on the research findings, recommendations to support industry shrimp of provinces in Mekong Delta have been made. These solutions could be references or applied in flexible ways depend upon data and actual situations. This is useful reference for the training of agricultural economics at the undergraduate and postgraduate level. 208
2. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng Keywords: Nerlovian Supply response function, price elasticity, black tiger shrimp Mekong Delta 1. Giới thiệu Trên thế giới, các nghiên cứu về phản ứng cung của các mặt hàng nơng sản bắt đầu phát triển tương đối sớm. Đặc biệt, phản ứng cung của các sản phẩm nơng nghiệp như ngũ cốc, thực phẩm đã được phát triển bởi một số học giả như Nerlove (1958), Askari & Cummings (1977). Nerlove (1958) phát triển hàm phản ứng cung điều chỉnh từng phần phù hợp với lý thuyết cung. Từ đĩ, dạng hàm phản ứng cung của Nerlove được nhiều nhà khoa học quan tâm và áp dụng trong các nghiên cứu thực nghiệm về cây lương thực và cây phi thực phẩm ở các nước như Mỹ, Ấn Độ, Thái Lan và Chile (Holt và Johnson, 1988), cung gà ở Hoa Kỳ (Chavas, 1982) và ngành cơng nghiệp cá da trơn ở Mỹ (Nguyễn Văn Giáp, 2010). Hàm cung dạng Nerlove (1958) là mơ hình phản ứng cung động kết hợp với giá kỳ vọng được thiết lập theo dạng mơ hình tự hồi quy. Cung cĩ thể là một hàm số của giá trễ và các yếu tố khác (Tomek & Robinson, 1981). Do đĩ, việc hiểu được mối liên hệ giữa giá cả, quyết định của người nơng dân và các yếu tố cĩ liên quan đến cung cụ thể là rất hữu ích đối với các nhà hoạch định chính sách. Theo đánh giá của Bộ NN & PTNT và các ngành chức năng, tơm nước lợ là đối tượng nuơi trồng thủy sản chủ lực. Năm 2017 diện tích nuơi là 705 nghìn ha và chiếm trên 64% diện tích nuơi trồng thủy sản của cả nước. Trong giai đoạn 2010-2017, giá trị kim ngạch xuất khẩu tơm của cả nước tăng từ 2,1 tỷ USD lên đến 3,8 tỷ USD, chiếm 46,0% giá trị kim ngạch xuất khẩu của ngành thủy sản (Agromonitor, 2017 và VASEP, 2018), tơm nước lợ được xác định là sản phẩm chủ lực, đầy tiềm năng và cĩ nhiều lợi thế trong phát triển (Bộ NN & PTNT, 2015, 2017). ĐBSCL là vùng cĩ lợi thế trong lĩnh vực nuơi, chế biến và xuất khẩu (CBXK) tơm nước lợ. Diện tích và sản lượng tơm sú của vùng chiếm trên 90% và trên 80% so với cả nước và số nhà máy CBXK chiếm trên 60% so với cả nước. Tổng cơng suất trên 1 triệu tấn sản phẩm/năm (Bộ NN & PTNT, 2015). Diện tích sản xuất của vùng biến động liên tục cùng với sự biến động của giá trên thị trường trong nước và xuất khẩu. Khi giá tơm sú xuất khẩu tăng, các doanh nghiệp CBXK tăng sản lượng xuất khẩu và kích thích nhiều doanh nghiệp tham gia ngành. Giá xuất khẩu tăng cũng, đồng thời, tác động đến giá bán tại cổng trại nơng dân nuơi tơm mở rộng sản xuất của nơng hộ tạo ra động cơ tăng lượng cung. Khi giá xuất khẩu giảm, các doanh nghiệp xuất khẩu giảm mức độ sản xuất hoặc cĩ thể đĩng cửa nhà máy. Hệ quả là giá cổng trại giảm dẫn đến việc nơng hộ chuyển sang đối tượng nuơi khác như tơm tơm thẻ chân trắng (TCT), cua biển và ngược lại (VASEP, 2014, 2015 và 2017). Trong năm 2015, khi giá tơm TCT giảm mạnh1; nhiều hộ chuyển sang nuơi tơm sú là đối tượng truyền thống cĩ giá trị cao2. Một số tỉnh cĩ diện tích lớn và sản lượng tơm sú tăng mạnh cụ thể là tỉnh Kiên Giang tăng diện tích 11,2% và Sĩc Trăng tăng diện tích 2,8%. Điều này dẫn đến, diện tích và lượng tơm sú vùng ĐBSCL tăng 4,0% so năm 2014 (VASEP, 2015). Những quan sát trên cho thấy cung tơm sú của vùng cĩ những phản ứng tức thời và trễ với giá cả trên thị trường. Đồng thời, sự biến động giá bán của tơm sú, tơm TCT dẫn đến sự điều chỉnh diện tích và sản lượng sản xuất tại các tỉnh. Nghiên cứu “Hàm phản ứng cung Nelove của tơm sú ở Đồng bằng sơng Cửu Long” được thực hiện để phân tích sự phụ thuộc của cung tơm sú vào giá của chính nĩ, giá các yếu tố đầu vào, giá sản phẩm cạnh tranh và các yếu tố phi giá cĩ ảnh hưởng đến cung tại các tỉnh ở ĐBSCL. Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học cho việc dự báo số cung tơm sú trên thị trường ứng với các sự biến 1Giá tơm thẻ chân trắng tuần đầu tháng 6 tăng thêm từ 10.000- 15.000 đồng/kg; tuần thứ 2 tiếp tục tăng thêm 3.000- 5.000 đồng/kg 2Đồng thời, áp dụng mơ hình nuơi kết hợp tơm sú với các loại thủy sản khác phổ biến như cua mang lại hiệu quả tương đối tốt, tăng khả năng chống chọi dịch bệnh. 209
3. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng động các yếu tố giá và phi giá. Từ đĩ, các cấp quản lý cĩ thơng tin cho việc xây dựng chiến lược quy hoạch quản lý ngành tơm phù hợp với những diễn biến trên thị trường. 2. Cơ sở lý thuyết 2.1. Phương pháp tiếp cận phản ứng cung động với giá đầu Trong sản xuất nơng nghiệp, do đặc tính sinh học của cây trồng, vật nuơi, cung khơng thể phản ứng tức thì với sự thay đổi giá. Nhà sản xuất thường dựa vào giá trong quá khứ để hình thành nên giá kỳ vọng cho vụ sản xuất hiện hành và từ đĩ, đưa ra quyết định về sản xuất. Do vậy, cung cĩ thể là một hàm số của giá trễ và các yếu tố khác (Tomek & Robinson, 1981). Theo Askari & Cummings (1977) ở các nước phát triển, nơi dịng vốn đầu tư chiếm tỉ lệ rất nhỏ trong sản xuất nơng nghiệp, sản xuất phần lớn phụ thuộc vào tự nhiên (đất đai, nước). Việc mở rộng hay thu hẹp diện tích sản xuất càng thể hiện rõ hành vi điều chỉnh cung của nơng dân. Hàm cung được thiết lập theo dạng mơ hình tự hồi quy của Nerlove (1958) với biến phục thuộc là diện tích canh tác (At), trình bày theo hệ phương trình: * * Hàm cung: At 0 1 Pt 2 Z t 3T ut (2) * * * Giá kỳ vọng: Pt Pt 1 (Pt 1 Pt 1) (3) * Điều chỉnh sản xuất: At At 1 (At At 1 ) (4) * * * Trong đĩ A là diện tích tối ưu; Pt là giá kỳ vọng của sản phẩm kỳ t; Pt 1 là giá kỳ vọng của sản phẩm * kỳ t-1; Pt là giá của sản phẩm kỳ t; At -At-1 là thay đổi thực tế; At - At-1 là thay đổi kỳ vọng; At là diện tích kỳ t; At-1 là diện tích kỳ t-1; Zt là các yếu tố ảnh hưởng đến sản lượng của sản phẩm kỳ t; T là biến phản ánh tác động thời gian; ut là phần nhiễu ngẫu nhiên i là hệ số tự do và hệ số gốc;  là hệ số điều chỉnh giá kỳ vọng; là hệ số điều chỉnh sản xuất; Với 0 < ≤ 1 là hệ số điều chỉnh. Để ước lượng các hệ số trong hàm cung, nghiên cứu cần phải lấy được dạng khử của nĩ và đưa về mơ hình phân phối trễ (Braulke, 1982). A   P  A  A  Z  Z  T v (5) t 0 1 t 1 2 t 1 3 t 2 4 t 5 t 1 6 t Trong đĩ 0 = 0 ; 1 = 1 ; 2 = [(1- ) + (1- )]; 3 = - (1- )(1- );4 = 2 ; 5 = - 2(1- ) ; 6 = 3 Và vt = (ut - (1- )ut-1) Hệ số co giãn cung trong ngắn hạn và dài hạn được xác định theo Braulke (1982) lần lượt là P P E  E  / 1   SS 1 (6) và ls 1 2 3 (7) A A 2.2. Tài liệu tham khảo Nerlove (1958) tiến hành nghiên cứu thực nghiệm mơ hình phản ứng cung với biến phụ thuộc là sản lượng. Nơng dân phản ứng với giá cả bằng cách điều chỉnh sản lượng sản xuất. Kết quả nghiên cứu cho thấy giá kỳ vọng, thơng tin sản xuất và kiến thức của nơng hộ là các yếu tố dẫn đến quyết định sản xuất. Trong đĩ, giá kỳ vọng cĩ ảnh hưởng tích cực đến việc cung ra thị trường bằng cách tăng sản lượng sản xuất. Đồng thời ơng cũng khẳng định cơng nghệ, đầu tư cố định, tính khơng chắc chắn đều tác động đến điều chỉnh cung (Nerlove, 1961). Sau đĩ được Learn & Cochrane (1961) bổ sung thêm giá của các yếu tố đầu vào và giá của sản phẩm cạnh tranh là các yếu tố tác động làm dịch chuyển đường cung (Mauldon, 1962). Sau gần hai thập kỷ, Askari and Cumming (1977) phát triển hàm cung Nerlove với biến phụ thuộc là diện tích. Các tác giả cho rằng đất canh tác là yếu tố đầu vào bị giới hạn trong sản xuất. Diện tích đất canh tác được cho là yếu tố chịu nhiều sự kiểm sốt của người nơng dân hơn sản lượng. Diện tích đất canh tác thể hiện rõ hành vi mở rộng hoặc thu hẹp sản xuất của người nơng dân. Nhĩm tác giả tiến hành nghiên cứu thực nghiệm trên các mặt hàng nơng sản (bơng, lúa mì, gạo, sợi đay và bắp) tập trung tại Mỹ, Ấn Độ và các nước 210
4. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng đang phát triển. Các kết quả nghiên cứu đã xác định diện tích đất canh tác hữu hiệu trong đo lường phản ứng cung dài hạn hoặc tác động chính sách trong ngắn hạn và dài hạn (Nerlove, 1979). Trong ngắn hạn giá khơng phải là yếu tố quan trọng, nhưng trong dài hạn giá là yếu tố rất quan trọng cĩ tác động đến quyết định cung thơng qua điều chỉnh canh tác (Võ Thành Danh, 2004, 2011). Lý thuyết phản ứng cung được ứng dụng đầu tiên bởi Nerlove (1956, 1958) và phát triển bởi Askari & Cummings (1977). Từ đĩ, lý thuyết này được áp dụng phổ biến trong phân tích quan hệ giữa các biến số kinh tế, và biến số chính sách với nguồn dữ liệu theo dãy số thời gian (Võ Thành Danh, 2004) và dữ liệu bảng (Van Wyk, 2012). Các tác giả khẳng định phương pháp ước lượng FE (Fixed Effects) cũng được cho là ước lượng hiệu quả khi dữ liệu cĩ mảng khơng gian N nhỏ và độ dài T lớn (Ferrando & Mulier, 2013). 3. Phương pháp phân tích và số liệu nghiên cứu 3.1. Mơ hình nghiên cứu 2 2 2 2 2 A   ln A  ln P  ln Pm  ln Pc  ln Ps  v it 0 1 3  it j 2  it j 3  it j 4  it j 5  it j it it j 0 j 0 j 0 j 0 j 0 (8) Trong đĩ ln Ait là diện tích tơm sú ở thời điểm t (ha); ln Ait j là diện tích tơm sú ở thời điểm t-j (ha); ln Pit j là giá tơm sú năm gốc (2010) ở thời điểm t-j (ngàn đồng/tấn);ln Pmit j là giá tơm TCT năm gốc (2010) ở thời điểm t-j (ngàn đồng/tấn); ln Psit j là giá tơm sú giống năm gốc (2010) ở thời điểm t-j (ngàn đồng/triệu post); ln Pcit j là giá cua biển năm gốc (2010) ở thời điểm t-j (ngàn đồng/tấn); i,t lần lượt là các chỉ số xác định tỉnh và thời gian của số liệu; và  lần lượt là các yếu tố khơng quan sát được cĩ ảnh hưởng cố định it đến ln Ait cĩ thể cĩ tương quan với các biến độc lập trong mơ hình (8); T là biến phản ánh tác động thời gian; vit là phần nhiễu ngẫu nhiên;  i là hệ số tự do và hệ số gĩc. 3.2. Số liệu nghiên cứu Mơ hình phân tích phản ứng cung tơm ở ĐBSCL dựa trên số liệu bảng từ quý 1/2014 đến quý 4/2017 của 4 tỉnh (Cà Mau, Bạc Liêu, Sĩc Trăng và Kiên Giang), với 64 quan sát. Các chuỗi số liệu được Cục Thống kê, sở NN & PTNT và Sở Tài Chính tại 4 tỉnh thực hiện và được ngành chức năng thống nhất trước khi cơng bố, lưu trữ và báo cáo cho các cấp quản lý định kỳ hàng tháng. Sau đĩ, chuỗi số liệu giá của tơm sú và tơm TCT được quy về giá thực tính theo giá năm 2010 trước khi tiến hành phân tích. 3.3. Phương pháp phân tích số liệu Theo Gujarati (2004), tính dừng của chuỗi số liệu thời gian và chuỗi số liệu bảng là điều kiện tiên quyết khi đưa ra kết luận cĩ ý nghĩa trong phân tích, tăng độ chính xác và mức độ đáng tin cậy của mơ hình. Im-Pesaran & Shin (2003) kiểm định nghiệm đơn vị (IPS) hiệu quả cho chuỗi số liệu bảng. Mơ hình hiệu ứng cố định FE và mơ hình hiệu ứng ngẫu nhiên RE được dùng để ước lượng hàm số cung dạng Nerlove điều chỉnh theo diện tích. Tiếp theo, kiểm định Hausman (1978) được sử dụng để lựa chọn giữa hai phương pháp RE và FE. Với giả thuyết H0 là hệ số ước lượng của RE và FE khơng khác biệt. Nếu trị số P-value < 0,05 thì sẽ bác bỏ giả thuyết H0. Việc bác bỏ H0 ngụ ý rằng kết quả ước lượng bằng phương pháp FE sẽ phù hợp hơn (Baum & Christopher, 2006). Kết quả ước lượng trước khi diễn giải được kiểm định tự tương quan, phương sai sai số thay đổi và kiểm định t với các hệ số ước lượng. 4. Kêt quả nghiên cứu 4.1. Mối quan hệ giá cổng trại với diện tích tơm sú theo thời gian Số liệu thống kê được trình bày tại Hình 1, cho thấy diễn biến giá cổng trại tơm sú với diện tích nuơi tơm sú từ quý 1/2014 đến quý 4/2017 tại 4 tỉnh Bạc Liêu (at baclieu), Kiên Giang (at kiengiang), Sĩc Trăng (at soctrang) và Cà Mau (at camau) tập trung tại ba tỉnh Cà Mau, Bạc Liêu và Kiên Giang chiếm trên 86% diện tích nuơi tơm sú tồn vùng ĐBSCL. 211
5. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng Hình 1. Mối quan hệ giá và diện tích nuơi tơm sú theo thời gian Nguồn: Tổng hợp từ Sở NN & PTNT và Cục Thống kê các tỉnh khảo sát Diện tích nuơi tơm sú tập trung vào quý 1 hằng năm khi đĩ giá tơm sú tăng và mức giá cao nhất. Sang quý 2 diện tích và giá tơm cĩ xu hướng giảm và chậm đáy ở quý 3, nhưng đến quý 4 diện tích và giá lại tăng và đạt đỉnh điểm vào quý 1 năm sau. Điều này cho thấy, tại các tỉnh khảo sát nơng dân quyết định diện tích thả nuơi tơm sú cùng với sự điều chỉnh giá bán trong năm. Theo lý thuyết kinh tế thì quyết định cách điều chỉnh diện tích của nơng dân sẽ khơng mang lại hiệu quả. Do, độ trễ giữa thời điểm thả giống và thu hoạch tơm sú từ 4-5 tháng. Nguyên nhân là do tơm sú chủ yếu được nuơi với hình thức quảng canh cải tiến, nuơi kết hợp với lúa, rừng và các lồi thủy sản khác chiếm trên 64% so diện tích nuơi tơm nước lợ trong vùng. Hình thức sản xuất này, quá lệ phụ thuộc vào tự nhiên và phân bố khơng đồng điều giữa các quý trong năm. 4.2. Mơ tả của các biến trong mơ hình Kết quả thống kê mơ tả các biến số trong mơ hình cho thấy khơng cĩ quan sát bị thiếu số liệu. Nhìn chung, giá trị của các biến số trong mơ hình biến động ít giữa các tỉnh khảo sát qua các quý. Điều đĩ, được biểu hiện qua giá trị của độ lệch chuẩn của các biến rất nhỏ so với các giá trị trung bình (Bảng 2). Các chuỗi số liệu bảng được kiểm định tính dừng bằng phương pháp kiểm định IPS để tránh kết quả hồi quy giả mạo và mơ hình khơng ổn định. Các kết quả kiểm định tính dừng cho thấy P_value <0,00 nên kết luận rằng các chuỗi số liệu cĩ tính dừng với giá trị tới hạn 5% (Bảng 3). Bảng 2. Thống kê mơ tả các biến trong mơ hình Biến số Quan sát Trung bình Giá trị cao nhất Giá trị nhỏ nhất Độ lệch chuẩn ln A 64 8,74 12,47 4,93 1,93 it ln Am it 64 6,87 9,89 0,00 1,61 ln Pit 64 11,8 9 12,50 11,39 0,25 ln Pmit 64 11,25 11,85 10,87 0,20 ln Pst it 64 10,60 11,28 10,06 0,28 ln Pcit 64 11,62 12,19 10,66 0,36 Nguồn: Tổng hợp kết quả kiểm định Ghi chú: , tương ứng với mức ý nghĩa thống kê 5%,1%. Bảng 3. Kết quả kiểm định tính dừng của số liệu bảng Biến số Tên biến Trị thống kê P -Value ln A Diện tích nuơi tơm sú - 5,066 0,000 it 212
6. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng ln Am Diện tích nuơi tơm thẻ chân trắng - 6,647 0,000 it ln P Giá cổng trại tơm sú - 3,303 0,000 it ln Pm Giá cổng trại tơm thẻ chân trắng - 5,385 0,000 it ln Pst Giá cổng trại tơm sú giống -2,570 0,005 it ln Pc Giá cổng trại cua biển -1,902 0,029 it Nguồn: Tổng hợp kết quả kiểm định Ghi chú: , tương ứng với mức ý nghĩa thống kê 5%, 1%. 4.3. Mơ hình phản ứng cung Nerlove Kết quả ước lượng hàm cung dạng Nerlove bằng phương pháp ước lượng FE và RE được trình bày tại Bảng 4, mức ý nghĩa của kiểm định Hausman cĩ P_value F là 0,12 (P_value > 0,05) và giá trị kiểm định Modified Wald với Prob>  2 là 0,09 ( P_value >0,05), cho thấy mơ hình khơng cĩ tương quan chuỗi và phương sai sai số thay đổi. Điều này cĩ nghĩa là kết quả ước lượng bằng phương pháp FE đáng tin cậy. Kết quả ước lượng hàm phản ứng cung Nerlove theo diện tính bằng mơ hình hiệu ứng cố định FE được trình bày tại Bảng 4, cho thấy khả năng giải thích của mơ hình là rất cao với hệ số xác định R2 là 0,57. Điều này cĩ nghĩa là các biến độc lập được lựa chọn trong mơ hình cĩ khả năng giải thích về biến động của diện tích nuơi tơm sú là 57%. Tất cả các hệ số ước lượng của các biến giải thích trong mơ hình đều cĩ ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Ngoại trừ, hệ số ước lượng của biến giá cổng trại tơm sú giống ( ln Pstit ) và giá cổng trại tơm sú quý t-2 ( ln Pit 2 ) khơng cĩ ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, tác động của các biến giải thích tác động lên diện tích nuơi tơm sú phù hợp với quy luật cung. Hệ số ước lượng của diện tích nuơi tơm sú tại quý t-1 ( ln Ait 1 ) với diện tích của kỳ t-2 ( ln Ait 2 ) lần lượt là -0,32 và -0,68, ở mức ý nghĩa 5%. Sự gia tăng diện tích nuơi tơm sú quý t-1 và diện tích nuơi tơm sú tại quý t-2 dẫn đến diện tích nuơi tơm sú quý t giảm. Nguyên nhân là do chu kỳ nuơi tơm sú dài phải mất từ 4-5 tháng. Tơm sú ở ĐBSCL được nuơi 2 vụ trong năm (Bộ NN & PTNT, 2015). Vì vậy, diện tích nuơi tơm sú của vụ trước là nguyên nhân điều chỉnh giảm diện tích nuơi tơm sú trong vụ hiện hành. Bảng 4. Kết quả ước lượng hàm phản ứng cung Nerlove Tên biến Biến số FEM REM ln (diện tích nuơi tơm sú quý t-1) -0,32 -0,19 (-2,38) (-1,36) Ln (diện tích nuơi tơm sú quý t-2) -0,68 -0,49 (-4,89) (-3,24) ln (giá tơm sú quý t-1) 2,72* 2,66* ln Pit 1 (1,88) (1,75) Ln (giá tơm sú quý t-2) 2,65 2,63 (1,50) (1,55) ln (giá tơm thẻ chân trắng quý t-1) -3,81 -4,22 ln Pmit 1 (-2,48) (-2,39) ln (giá tơm thẻ chân trắng quý t-2) 3,50 2,01 ln Pmit 2 213
7. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng (2,2) (1,30) ln (giá cua biển quý t-2) -2,81 -3,13 ln Pctit 2 (-3,31) (-3,30) ln (giá tơm tơm sú giống quý t) ln Pstit 1,32 1,46 (1,61) (1,57) ln (giá tơm tơm sú giống quý t-2) -3,03 -2,73 ln Pstit 2 (-3,50) (-2,98) Hằng số c 7,97 26,51 (0,35) (1,35) R2 0,57 0,52 Trị thống kê Wald ( trị số  2 ) 6,44 36,00 Mức ý nghĩa (Prob> ) 0,00 0,00 Trị thống Hausman ( trị số ) 71,75 Mức ý nghĩa (p-value) 0,00 Kiểm định Modified Wald (trị số ) 5,48 Mức ý nghĩa (Prob> ) 0,24 Kiểm định nhân tử Lagrange 6,42 Mức ý nghĩa (Prob>F) 0,09 Ghi chú: *, lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa thống kê 5%, 1%. Nguồn: Tổng hợp kết quả ước lượng tại các tỉnh được khảo sát. Qua Bảng 4, ta cũng thấy được giá cổng trại của quý t-1 và quý t-2 cĩ tác động điều chỉnh tăng diện tích nuơi. Kết quả này ngụ ý là thương mại hĩa là yếu tố cĩ tác động tích cực đến việc mở rộng diện tích nuơi tơm sú tại các tỉnh khảo sát ở ĐBSCL; được xem là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến khả năng tăng diện tích nuơi tơm sú ở tại các tỉnh khảo sát ở ĐBSCL (Lê Khương Ninh và cộng sự, 2018). Kết quả phân tích hồn tồn phù hợp với lý thuyết của Nerlove (1958) và Askari & Cumming (1977). Bảng 4 cho thấy hệ số ước lượng giá cổng trại tơm sú giống quý t ( ) là cĩ giá trị dương, trong khi hệ số ước lượng giá cổng trại tơm sú giống quý t-2 ( ) cĩ giá trị âm. Điều này cĩ nghĩa quyết định sản xuất của nơng hộ là khĩ thay đổi trong tức thời bởi và khơng thể xác định chắc chắn vào đầu vụ nếu chi phí sản xuất cao doanh thu khơng đủ bù đắp dẫn đến nơng hộ thu hẹp sản xuất. Kết quả này phù hợp với lý thuyết phân tích cung theo thời gian (Learn & Cochrane, 1961). Tĩm lại, kết quả ước lượng của mơ hình phản ứng cung Nerlove điều chỉnh về diện tích cho thấy quyết định bố trí diện tích nuơi tơm sú của người nuơi ở ĐBSCL bị ảnh hưởng mạnh bởi diện tích nuơi tơm sú của vụ nuơi trước, giá cổng trại tơm sú giống đầu vụ và giá cổng trại cua biển đầu vụ. Qua trọng nhất là giá cổng trại của tơm sú trong vụ nuơi là yếu tố quan trọng ảnh hưởng tích cực đến diện tích nuơi tơm sú hiện hành tại các tỉnh khảo sát trong vùng. Qua đây cho ta thấy, thơng tin về giá được cập nhật nhanh chống để thành lập giá kỳ vọng qua đĩ ảnh hưởng đến diện tích tơm sú của quý t. Điều này chứng tỏ, yếu tố kỹ thuật và thương mại hĩa cĩ ảnh hưởng tích cực đến diện tích tơm sú nuơi tại các tỉnh khảo sát ở ĐBSCL. 4.4. Hệ số co giãn cung trong ngắn hạn và dài hạn Trong nghiên cứu điều chỉnh cung trong ngắn hạn được hiểu là vụ mùa trước (quý t-1 và quý t-2). Đây là khoảng thời gian một vụ nuơi tơm sú (4-5 tháng/vụ), cung tơm hầu như khơng đổi. Dài hạn được hiểu là 214
8. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng thời gian đủ để người nuơi tơm sú đều cĩ thay đổi các các yếu tố sản xuất như ao nuơi, máy mĩc và kể cả ứng dụng khoa học kỹ thuật. Khi đĩ, cung tơm sú được điều chỉnh thơng qua thay đổi diện tích làm thay đổi cung tơm sú ra thị trường. Qua phân tích cho thấy cung tơm sú phụ thuộc rất lớn vào diện tích nuơi, khi đĩ hành vi mở rộng hay thu hẹp diện tích nuơi của nơng hộ dẫn đến cung tơm sú tăng hay giảm rất mạnh. Bảng 5 Hệ số co giãn cung trong ngắn hạn Tên biến Biến số Diện tích Hệ số co giãn theo giá tơm sú quý t-1 P 2,72 it 1 Hệ số co giãn theo giá tơm sú quý t-2 P 2,65 it 2 Pm Hệ số co giãn theo giá tơm TCT quý t-1 it -3,81 Pm Hệ số co giãn theo giá tơm TCT quý t-2 it 2 3,50 Hệ số co giãn theo giá cua biển quý t-2 Pcit 2 -2,82 Ps Hệ số co giãn theo giá tơm sú giống quý t it 1,32 Ps Hệ số co giãn theo giá tơm sú giống quý t-2 it 2 -3,04 Nguồn: Tổng hợp tính tốn tại các tỉnh được khảo sát Kết quả tại Bảng 6 cũng cho thấy hệ số co giãn giá cổng trại tơm sú với diện tích nuơi tơm sú 2,68. Điều này ngụ ý là giá cổng trại tơm sú là yếu tố tác động tích cực đến diện tích nuơi tơm tại các tỉnh khảo sát ở ĐBSCL. Kết quả phân tích khác so với nghiên cứu của Askari & Cumming (1977) khi tính hệ số co giãn cung về diện tích của các sản phẩm nơng sản trong các nghiên cứu thực nghiệm ở Mỹ; cũng như nghiên cứu Nguyễn Văn Giáp (2010) khi tính hệ số co giãn cung về diện tích trong dài hạn là kết co giãn. Điều này cĩ thể được lý giải ĐBSCL cĩ mơi trường tự nhiên thuận lợi, diện tích sản xuất rất lớn với hệ thống quản lý thiếu tính cưỡng chế, chặt chẽ và thiếu đầu tư. Do đĩ, điều chỉnh cung lệ thuộc vào tăng giảm diện tích sản xuất. Bảng 6 Hệ số co giãn cung trong dài hạn Tên biến Biến số Diện tích Hệ số co giãn theo giá tơm sú P 2,68 it Hệ số co giãn theo giá tơm TCT -0,15 Hệ số co giãn theo giá cua biển -1,40 Pcit Hệ số co giãn theo giá tơm sú giống Ps -0,85 it Nguồn: Tổng hợp tính tốn tại các tỉnh được khảo sát 5. Kết luận Nghiên cứu đã sử dụng phương pháp ước lượng FE cho phân tích hàm phản ứng cung Nerlove của tơm sú ở ĐBSCL; với biến diện tích trễ (quý t-1 và t-2) của mùa vụ trước tương quan âm với biến diện tích nuơi tơm sú của mùa vụ hiện tại. Điều này nghĩa là nơng hộ điều chỉnh tăng diện tích nuơi tơm sú vụ trước là nhân tố làm tăng lượng cung ứng ra thị trường thì diện tích nuơi tơm sú vụ hiện tại sẽ giảm dẫn đến làm giảm lượng cung ra thị trường và ngược lại. Đồng thời, quyết định sản xuất của nơng hộ cĩ liên qua đến sản phẩm cạnh tranh và kỹ thuật nuơi. Trong ngắn hạn và dài hạn, hệ số co giãn cung về sản lượng theo giá cổng trại của sản phẩm, giá cổng trại yếu tố đầu vào và giá cổng trại sản phẩm cạnh tranh (cua biển) đều kém co giãn. Tuy nhiên, hệ số co giãn cung về sản lượng với giá cổng trại của sản phẩm cạnh tranh (tơm TCT) co giãn. Trong khi đĩ, hệ số co giãn cung về diện tích theo giá cổng trại của sản phẩm, giá cổng trại yếu tố đầu vào và giá cổng trại sản 215
9. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng phẩm cạnh tranh đều co giãn. Điều này cho thấy, diện tích nuơi tơm sú rất nhạy cảm trước biến động về giá bán của vụ trước. Đường cung tơm sú dịch chuyển sang trái trước tác động của sự gia tăng giá tơm sú giống và giá sản phẩm cạnh tranh. Dựa vào các kết quả nghiên cứu, gợi ý chính sách được đề xuất như sau: (1) Giá của vụ trước chính là giá kỳ vọng là cơ sở để người nuơi quyết định diện tích thả nuơi tơm, trễ hơn so với giá thực tế nên lượng cung cũng trễ so với cầu trên thị trường. Do vậy, việc dự báo giá và phổ biến thơng tin về giá kịp thời cĩ ý nghĩa tích cực trong việc điều chỉnh cung ứng kịp thời. (2) Qua kết quả phân tích cho thấy đây là ngành sản xuất lệ thuộc quá lớn vào tự nhiên. Chính vì vậy, cần cĩ những chính sách nâng cao năng lực, khả năng tiếp cận thị trường và nhận thức về sản xuất gắng với bảo về mơi trường và tài nguyên thiên nhiên nơng dân nuơi tơm. TÀI LIỆU THAM KHẢO  Tiếng Anh [1] Asche, F., Bennear, L. S., Oglend, A., & Smith, M. D. (2012). US shrimp market integration. Marine Resource Economics, 27(2), 181-192. [2] Askari, H., & Cummings, J. T. (1977). Estimating agricultural supply response with the Nerlove model: a survey. International economic review, 257-292. [3] Braulke, M. (1982). A note on the Nerlove model of agricultural supply response. International economic review, 241-244. [4] Baum, C. F., & Christopher, F. (2006). An introduction to modern econometrics using Stata. Stata press. [5] Chavas, J. P., & Johnson, S. R. (1982). Supply dynamics: the case of US broilers and turkeys. American Journal of Agricultural Economics, 64(3), 558-564. [6] Danh V.T. 2004. Supply response of rice in Vietnam. Unpublished PhD Thesis, College, Laguna, Philippines: University of the Philippines Los Bađos [7] Im, K. S., Pesaran, M. H., & Shin, Y. (2003). Testing for unit roots in heterogeneous panels. Journal of econometrics, 115(1), 53-74. [8] Ferrando, A., & Mulier, K. (2013). Do firms use the trade credit channel to manage growth?. Journal of Banking & Finance, 37(8), 3035-3046. [9] Gujarati, D. N. (2004). Basic econometrics. 4th Edition, McGraw-Hill, New York, USA. [10] Holt, Matthew T. and Johnson, Stanley R., "Supply Dynamics in the U.S. Hog Industry" (1986). CARD Working Papers. Paper 42. [11] Learn, 2.W. and Cochrane, W.W. Regression analysis of supply functions undergoing structural change. In Heady, E.O., Baker, C.B., Diesslin, H.G., Kehrberg, E., and Staniforth, S., eds. Agricultural supply functions. Ames, Iowa, Iowa State University Press. 1961. [12] Mauldon, R. G. (1962). An econometric analysis of the supply of livestock products and demand for feed grains. [13] Nerlove, M. (1956). Estimates of the elasticities of supply of selected agricultural commodities. Journal of Farm Economics, 38(2), 496-509. [14] Nerlove, M. (1958). The dynamics of supply; estimation of farmer's response to price (No. 04; HD1447, N4.). [15] Nerlove, M. (1958, November). Statistical Estimation of Long-Run Elasticities of Supply and Demand. Journal of Farm Economics, 40, 861-880. [16] Nerlove, M. Time-series analysis of the supply of agricultural products. In Heady, E.O., Baker, C.B., 216
10. Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng Diesslin, H.G., Kehrberg, E., and Staniforth, S., eds. Agricultural supply functions. Ames, Iowa, Iowa State University Press. 1961. [17] Nerlove, M. (1979). The dynamics of supply: retrospect and prospect.American journal of agricultural economics, 61(5), 874-888. [18] Nguyen, G.V. (2010). Supply Response, Price Transmission, and Risk in the U.S. Catfish Industry. PhD Dissertation. Auburn University [19] Tomek, W. G., & Robinson, K. L. (1981). Agricultural product prices.Edn 2nd, Cornell University Press, Ithaca and London. [20] Van Wyk, D. N., & Treurnicht, N. F. (2012). A quantitative analysis of supply response in the Namibian mutton industry. South African Journal of Industrial Engineering, 23(1), 202-215  Tiếng Việt [21] Agromonitor [Cơng ty Cổ phần Phân tích và Dự báo thị trường Việt Nam] (2017), Báo thường niên ngành thủy sản năm 2017 và triển vọng năm 2018. [22] Bộ Nơng nghiêp & PTNT, (2015). Quy hoạch phát triển nuơi trồng thủy sản vùng Đồng bằng sơng Cửu Long đến năm 2020, định hướng đến năm 2030. [23] Lê Khương Ninh, Huỳnh Thị Đan Xuân và Cao Văn Hơn (2018). Giải pháp bình ổn giá bán lúa cho nơng hộ ở Đồng bằng sơng Cửu Long. Đề tài khoa học và cơng nghệ cấp bộ. [24] VASEP [Hiệp hội chế biến thủy sản] (2014), Báo cáo xuất khẩu thủy sản thủy sản Việt Nam quí I/2014, quí II/2014, quí III/2014. [25] VASEP [Hiệp hội chế biến thủy sản] (2015), Báo cáo xuất khẩu thủy sản thủy sản Việt Nam quí II/2015, quí III/2015. [26] VASEP [Hiệp hội chế biến thủy sản] (2017), Sản xuất và xuất khẩu tơm 2016-Dự báo năm 2017. [27] VASEP [Hiệp hội chế biến thủy sản] (2018), Báo cáo xuất khẩu thủy sản Việt Nam năm 2017. [28] Võ Thành Danh, 2011, “Hàm cung mía đường ở ĐBSCL.” Tạp chí khoa học đại học Cần Thơ. Số tạp chí 17b (2011) p. 43-52.  Website [29] Bộ Nơng nghiệp & PTNT. 2016. Báo cáo kết quả thực hiện kế hoạch tháng 12 năm 2016 ngành nơng nghiệp và phát triển nơng thơn, Nguyễn Thị Thúy, xem 12.08.2017, [30] Bộ Nơng nghiệp & PTNT. 2017. Báo cáo kết quả thực hiện kế hoạch tháng 12 năm 2016 ngành nơng nghiệp và phát triển nơng thơn, Nguyễn Thị Thúy, xem 12.05.2018, 2017.pdf [31] Tổng cục thống kê, (2015). Niên Giám thống kê, xem 10.10.2016. [32] [33] VASEP, (2016).Tổng quan ngành thủy sản Việt Nam, xem 10.10.2016, [34] VASEP, (2016). Thống kê giá, xem 10.10.2016 [35] 217