Mô hình giá kì vọng của nông hộ nuôi tôm ở Cà Mau

Nội dung text: Mô hình giá kì vọng của nông hộ nuôi tôm ở Cà Mau

1. Hội thảo Khoa học “Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn” MÔ HÌNH GIÁ KÌ VỌNG CỦA NÔNG HỘ NUÔI TÔM Ở CÀ MAU PRICE EXPECTATION MODELING FOR SHRIMP FARMERS IN CA MAU Lê Nhị Bảo Ngọc1 Tóm tắt – Nghiên cứu xây dựng mô hình giá kì vọng của nông hộ nuôi tôm sú Cà Mau. Số liệu trong nghiên cứu được thu thập bằng phỏng vấn trực tiếp 97 nông hộ tại tỉnh Cà Mau. Dựa trên tổng hợp của Fisher và Tanner (1978), 06 mô hình về kì vọng giá của nông hộ được ước lượng. Mô hình giá kì vọng của Nerlove phù hợp với số liệu quan sát nhất. Theo đó, giá kì vọng của nông hộ được xác định dựa trên giá trễ một kì và sự điều chỉnh kì vọng so với giá thị trường của nông hộ trong kì trước. Kết quả nghiên cứu còn chỉ ra giá kì vọng của nông hộ có tương quan dương với giá trễ trên thị trường. Từ khóa: giá kì vọng, giá thị trường, tôm sú, tỉnh Cà Mau. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Giá kì vọng là một phần quan trọng của nhiều mô hình kinh tế hành vi bởi giá kì vọng tác động đến kế hoạch sản xuất, mục đích sản xuất của nông dân; mức độ không chắc chắn ảnh hưởng đến việc tổ chức các nguồn lực, quyết định cung. Giá kì vọng đóng vai trò then chốt trong sản xuất. Mặc dù vậy, thực tế rất hiếm khi người sản xuất biết giá kì vọng được thiết lập bằng cách nào; cũng như vai trò nền tảng của giá kì vọng tác động đến quyết định cung của người sản xuất [1], [2]. Giá kì vọng sẽ giúp di chuyển hoạt động sản xuất sang hướng khác hay thông tin tiếp nhận sẽ giúp người sản xuất tạo ra sự dịch chuyển nguồn lực hiệu quả [3]. Nói cách khác, nếu người sản xuất kì vọng trong tương lai giá hàng hóa sẽ tăng thì họ quyết định tăng cung hàng hóa. Nghiên cứu các nhà quản lí và các nhà kinh tế học sử dụng phương pháp đo lường giá kì vọng dựa trên số liệu điều tra [1]. Khi đó, giá kì vọng được thu thập đông đảo từ những người trực tiếp tham gia sản xuất về những thay đổi có thể xảy ra trong tương lai; cũng như phản ánh được sự đa dạng có thể của các nhóm người sản xuất khác nhau [4]. Giá kì vọng rất quan trọng đối với quyết định sản xuất có độ trễ lớn bởi giá kì vọng có khả năng làm thay đổi chu kì sản xuất, tiềm ẩn sự bất ổn định trong thị trường [5]. Những phân tích trên cho thấy việc nghiên cứu nhằm xác định cơ sở giả thuyết xây dựng mô hình giá kì vọng đồng thời đánh giá hiệu quả của mô hình 1 Trường Cao đẳng Cộng đồng Cà Mau; Email: baongoccamau80@gmail.com 125
2. Hội thảo Khoa học “Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn” kì vọng giá là thật sự cần thiết [6], [7]. Do đó, để đạt được mục tiêu nghiên cứu đặt ra, tác giả tiến hành phỏng vấn nông hộ nuôi tôm tại 4 huyện (Cái Nước, Trần Văn Thời, Đầm Dơi, Phú Tân) tỉnh Cà Mau, với 97 nông hộ và ước lượng phương nhỏ nhất OLS (Ordinary Least Squares) để xây dựng mô hình giá kì vọng. Kết quả nghiên cứu nhằm cung cấp thông tin về việc xác định giá kì vọng của người sản xuất trong quá trình đưa ra quyết định sản xuất. Đồng thời, nghiên cứu nguồn tài liệu bổ sung cho các lĩnh vực nghiên cứu còn hạn chế về hành vi của nông hộ, phân tích giá và là cơ sở để thiết lập mô hình giá kì vọng trong nghiên cứu cung nông sản. 2. CƠ SỞ LÍ THUYẾT 2.1. Cách tiếp cận mô hình giá với các giả thuyết kì vọng Trong kinh tế học, kì vọng liên quan đến dự báo của người tham gia hoạt động kinh tế mức giá, số lượng hàng hóa sản xuất, số lượng hàng hóa cung trên thị trường, thu nhập hoặc các biến số khác trong tương lai. Nerlove là người đầu tiên đưa kì vọng vào phân tích điều chỉnh cung [6]. Tiếp đến, Muth [8] đưa kì vọng vào phân tích biến động giá cả và sau đó, nhà kinh tế như Nerlove [6] là những người tiên phong đưa kì vọng vào hệ thống lí thuyết kinh tế. Theo các nhà kinh tế, có hai loại giả thuyết kì vọng. Đó là giả thuyết kì vọng thích ứng-AE (Adaptive Expectations) và giả thuyết kì vọng hợp lí-RE (Rational Expectations). Giả thuyết AE ngụ ý là người ta nghĩ về ngày mai dựa vào những gì xảy hôm nay, hôm qua và học hỏi thêm từ thực tế để điều chỉnh kì vọng [9]. Đến năm 1961, giả thuyết RE của Muth [8] cho rằng người ta kì vọng hiệu quả khi thông tin sẵn có vào thời điểm kì vọng hình thành, có kiến thức sâu, hiểu được cơ chế thị trường, các chính sách vĩ mô (chính sách giá, quy hoạch sản xuất, ). Các giả thuyết kì vọng đóng vai trò quan trọng trong lí thuyết kinh tế vì chúng quyết định hành vi của cá nhân, của doanh nghiệp và do đó, ảnh hưởng lên giá cả và các hoạt động kinh tế ở hiện tại lẫn tương lai. Hơn nữa những diễn biến của nền kinh tế lại tiếp tục ảnh hưởng lên kì vọng [10]. Giá kì vọng nên được ước lượng bằng số liệu khảo sát [11]. Để từ đó, hiểu được cách thức nông hộ kì vọng giá bán trong tương lai, năng lực cá nhân và sự điều chỉnh kì vọng của họ. Các học giả đã khẳng định mô hình giá Cobweb với kì vọng thích ứng là phù hợp trong điều kiện thị trường không chắc chắn, năng lực dự báo của nông dân bị hạn chế. Mô hình giá kì vọng trung bình với giả thiết kì vọng RE lí giải được sự biến động của giá bán trong tương lai [12]. 2.2. Các mô hình giá với các giả thuyết kì vọng trong sản xuất nông nghiệp Mô hình giá kì vọng của nông hộ với giả thuyết kì vọng AE và kì vọng RE được thể hiện trong sáu mô hình lí thuyết của [11]. Mô hình 1: Mô hình giá kì vọng của [13] được thiết lập theo giả thuyết kì vọng AE và được ứng dụng trong phân tích phản ứng cung. 126
3. Hội thảo Khoa học “Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn” e e e Pt Pt 1 1 1 RPt 1 Pt 1 (1) e Với Pt là giá kì vọng kì t và RPt là giá thực của kì t-1 Mô hình 2 : Mô hình giá kì vọng khác của Nerlove theo giả thuyết AE e e Pt 2 2RPt 1 3 RPt 1 Pt 1 (2) Nerlove đề xuất mô hình 1 và mô hình 2 với kì vọng thích ứng dựa trên mô hình giá Cobweb và được [4] phát triển và ứng dụng phổ biến trong nghiên cứu thực nghiệm. Khi đó trong mô hình 1, biến tác động thuận chiều với biến P e . Trong khi đó, trong mô hình 2 biến biến có mối quan hệ ngược t 1 chiều được Nerlove (1958, 1979) đề xuất khi phân tích sự vận động của chuỗi giá thị trường bằng mô hình dự báo. Mô hình 3 : Giả thuyết kì vọng RE từ kết quả nghiên cứu thực nghiệm của các nhà kinh doanh kì vọng giá bằng giá quá khứ của kì trước và cộng với sự điều chỉnh sự thay đổi giá trong quá khứ của hai kì trước đó. Pe RP {  [(RP RP )/ RP )]} t 3 t 1 4 5 t 1 t 2 t 2 (3) Mô hình 4 : Đây là giả thuyết kì vọng RE được Lucas [10] & Sargent phát triển. Theo đó, giá kì vọng được thiết lập dựa trên thông tin giá của cả hai kì trước đó: e Pt 4 6RPt 1 7RPt 2 (4) Mô hình 5 : Giả thuyết giá kì vọng giản đơn được thiết lập dựa trên thông tin giá của kì trước. Mô hình giá đa thức giản đơn được ứng dụng phổ biến trong nghiên cứu phân tích cung nông sản và phân tích thị trường. e Pt 5 8RPt 1 (5) Mô hình 6 : Giả thuyết giá kì vọng được thiết lập dựa trên thông tin giá trung bình của kì trước. Nhiều nhà sản xuất thấy khó xây dựng kì vọng và để đơn giản những người sản xuất thiết lập giá kì vọng từ giá trung bình cộng giản đơn của các kì trước [5]. Trong nghiên cứu này, hai lựa chọn của công thức này được sử dụng, tương ứng với n = 2, và 3, mô hình giá kì vọng tổng quát có dạng là : Pe  [(RP RP RP ) / n] (6) t 6 8 t 1 t 2 t n 2.3. Tổng quan nghiên cứu Trong các phân tích kinh tế hành vi, giá kì vọng là một phần rất quan trọng không thể thiếu trong nghiên cứu cũng thay đổi theo thời gian. Trong sản xuất nông nghiệp luôn tồn tại một độ trễ nhất định (thời gian sản xuất), người sản xuất 127
4. Hội thảo Khoa học “Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn” đưa ra mọi quyết định trước khi bán nông sản. Giá nông sản trong tương lai mà người sản xuất nghĩ được gọi là giá kì vọng. Nerlove là người tiên phong đưa giá kì vọng AE trong phân tích phản ứng cung [6]. Đến năm 1958, lí thuyết giá kì vọng thích ứng được xây dựng dựa trên giá của các kì trước được áp dụng phổ biến trong nghiên cứu phản ứng cung nông sản [13]. Từ đó, phân tích phản ứng cung (supply response analysis) chủ yếu dựa trên phân tích hàm phản ứng cung Nerlove (Nerlovian supply response function). Điển hình là nghiên cứu thực nghiệm của Nerlove. Shideed & White [15] đã khẳng định việc hình thành giá kì vọng là yếu tố quan trọng trong ước lượng hệ số co giãn của diện tích của cây trồng (ngô và đậu nành) [16]. Nghiên cứu thực nghiệm với sáu mô hình giả thuyết của giá kì vọng của nông hộ với hai bộ số liệu “truyền thống” và “doanh nhân” với nông dân Úc [11]. Các tác giả ước lượng mô hình giá kì vọng bằng OLS, và dùng các chỉ tiêu AIC, BIC và R2 để so sánh giữa các mô hình và cuối cùng là so sánh giá kì vọng với giá thực tế để lựa chọn mô hình phù hợp. Kết quả nghiên cứu khẳng định mô hình giá kì vọng giữa hai nhóm số liệu không có sự khác biệt và mô hình giá Cobweb với giả thuyết kì vọng thích ứng của Nerlove là phù hợp. Đây là kết luận khác biệt so với nghiên cứu của Gardner [17], Sulewski et al. [12], theo đó, giá kì vọng được xây dựng dựa vào mô hình giá trung bình với giả thuyết kì vọng hợp lí. 3. SỐ LIỆU NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH 3.1 Phương pháp thu thập số liệu Mô hình giá kì vọng của nông hộ được ước lượng trên số liệu khảo sát bốn huyện (Cái Nước, Đầm Dơi, Trần Văn Thời và Phú Tân). Đây là các huyện có diện tích, sản lượng, năng suất tôm nuôi và số hộ nuôi tôm sú lớn nhất tỉnh. Các huyện này đều nằm trong quy hoạch cụm nuôi tôm công nghiệp, nuôi quảng canh cải tiến như tôm lúa, và tôm rừng của tỉnh Cà Mau. Tôm (sú, thẻ chân trắng) được nuôi chủ yếu dưới hai hình thức công nghiệp và quảng canh cải tiến (tôm lúa, tôm rừng, tôm kết hợp với thủy sản khác). Cụ thể là, tôm sú nuôi công nghiệp tập trung chủ yếu ở huyện Đầm Dơi, tôm lúa và tôm kết hợp với thủy sản khác được nuôi tập trung ở huyện Cái Nước và Trần Văn Thời. Riêng huyện Phú Tân tôm được nuôi dưới tán rừng. Dung lượng mẫu quan sát trong nghiên cứu được thu thập đảm bảo tính khách quan, đủ lớn phản ánh được tổng thể. Số lượng quan sát được xác định dựa theo Tabachnick & Fidell [18], đối với phân tích hồi quy, cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được theo công thức n = 50 + 8*m (m là số biến độc lập). Nội dung phân tích sử dụng tối đa 4 biến nên tối thiểu cần 82 quan sát (hộ). Để tăng tính đại diện của mẫu theo nguyên tắc mẫu càng lớn càng phản ánh tốt tổng thể, trong điều kiện về thời gian và tài chính, tác giả tiến hành khảo sát 97 hộ làm mẫu để nghiên cứu mô hình giá kì vọng của nông nuôi tôm Cà Mau. 128
5. Hội thảo Khoa học “Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn” Bảng 1: Số quan sát được thu thập tại các huyện, tỉnh Cà Mau STT Địa điểm Số quan sát (nông hộ) Tỉ lệ (%) 1 Huyện Cái Nước 16 16,49 2 Huyện Đầm Dơi 39 40,21 3 Huyện Phú Tân 21 21,65 4 Huyện Trần Văn Thời 21 21,65 Tổng cộng 97 100,00 (Nguồn: Tổng hợp từ số liệu khảo sát năm 2018) Số liệu nghiên cứu được thu thập bằng phỏng vấn trực tiếp. Khi đó, mỗi nông hộ nuôi tôm sẽ được cho biết thông tin về chuỗi giá thực nghiệm2 của một sản phẩm mà họ không sản xuất (giá cá tra3) và dựa chuỗi giá thực nghiệm nông hộ dự báo giá bán cho sản phẩm trong kì tới. Nông dân dự báo giá được lưu ý là nếu giá kì vọng không chính xác thì nông hộ đang sản xuất sản phẩm đó sẽ bị ảnh hưởng đến lợi nhuận. Mỗi nông hộ được cung cấp 10 mức giá và yêu cầu trả lời 6 mức giá kì vọng cho 3 kì sản xuất kế tiếp (3 với thông tin dưới dạng bảng biểu và 3 với thông tin mới dưới dạng đồ thị). Trong đó, nông hộ được yêu cầu trả lời giá kì vọng của kì 11, kì 12 và kì 13. Tóm lại, kết quả nghiên cứu thu thập được số quan sát từ nông hộ là 6 mức giá với 97 nông hộ là 6 * 97 = 582 quan sát. Thông tin về giá kì vọng của nông hộ được tiến hành thu thập bằng phiếu khảo sát chi tiết. Chuỗi số liệu thực nghiệm được sử dụng trong thu thập số liệu kì vọng giá của nông hộ là chuỗi giá cá tra ở tỉnh An Giang. Hơn nữa, cá tra là sản phẩm phổ biến nên thông tin sẽ phổ biến đối với nông dân. Việc dùng chuỗi cá tra để nông hộ nuôi tôm hình thành giá kì vọng nhằm loại trừ những suy diễn chủ quan của nông hộ có thể ảnh hưởng đến sự kì vọng. Về bản chất tính không chắc chắn trong sản xuất thủy sản và sự chênh lệch giữa thời điểm thả giống với thời điểm thu hoạch – hay gọi là độ trễ của một kì sản xuất là nguyên nhân dẫn đến giá kì vọng làm cơ sở để nông hộ đưa ra các quyết định sản xuất. Đồng thời, thông tin thị 2 Là một phần của chuỗi giá thực tế trên thị trường của cá tra thịt trắng 13 kì được Sở Nông nghiệp tỉnh An Giang quản lí. Yêu cầu của chuỗi giá thực nghiệm trong nghiên cứu sử dụng là giá cổng trại của sản phẩm mà nông hộ nuôi tôm không sản xuất. 3 Vì cá tra là mặt hàng thủy sản xuất khẩu đứng thứ hai sau tôm của ngành thủy sản Việt Nam. Năm 2017, giá trị kim ngạch xuất khẩu ngành thủy sản đạt 8,3 tỉ USD, tăng 18% so với năm 2016. Trong đó, tôm 3,8 tỉ USD (chiếm 46,0%), cá tra thịt trắng 1,8 tỉ USD (chiếm 21,6%), còn là là các mặt hàng khác 2,7 tỉ USD (chiếm 32,4%). Đồng thời, tôm và cá tra là hai đối tượng thủy sản được nuôi chính ở Đồng bằng sông Cửu Long. Cá tra được nuôi chủ yếu tập trung tại các tỉnh An Giang, Đồng Tháp, Bến Tre và Cần Thơ, trong khi tôm được nuôi chủ yếu tại các tỉnh Cà Mau, Kiên Giang, Bạc Liêu, Sóc Trăng, Long An và Trà Vinh [19]. 129
6. Hội thảo Khoa học “Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn” trường về tình hình biến động giá bán tác động đến quyết định của người sản xuất. Bất kì biến động nào của thị trường cũng đều ảnh hưởng mạnh đến giá của hàng hóa, bởi vì cung cứng nhắc thì giá phải biến động mạnh làm thay đổi số cầu và tái lập cân bằng thị trường. Như vậy, giá cổng trại bị chi phối nhiều bởi những thị trường tiêu thụ và nhận định, phân tích xu hướng thị trường của người sản xuất. Nói cách khác tầm quan trọng sự biến động của giá trên thị trường hiện tại có tác động đối với kì vọng về giá bán trong tương lai và ngược lại. Đây được xem là phương án tối ưu nhất trong thời điểm thực hiện nghiên cứu thực nghiệm mô hình giá kì vọng nông hộ nuôi tôm ở Cà Mau. 3.2. Phương pháp phân tích Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, phương pháp phân tích định tính và phương pháp phân tích định lượng, tương thích với từng nội dung nghiên cứu. Phương pháp phân tích định tính được sử dụng để phân tích và tổng hợp kết quả các nghiên cứu lí thuyết và nghiên cứu thực nghiệm trong nhằm làm sáng tỏ cơ sở lí thuyết lí giải sự hình thành kì vọng giá bán của nông hộ nuôi tôm. Phương pháp phân tích định lượng được sử dụng nghiên cứu là phương pháp thống kê mô tả kết hợp với ước lượng (hồi quy) trên cơ sở số liệu thứ cấp và sơ cấp. tính không chắc chắn trong sản xuất nông nghiệp và sự chênh lệch giữa thời điểm thả giống với thời điểm thu hoạch – hay gọi là độ trễ của một kì sản xuất là nguyên nhân dẫn đến giá kì vọng làm cơ sở để nông hộ đưa ra các quyết định sản xuất. được thu thập nhằm xác định mô hình giá kì vọng của nông hộ nuôi tôm và đánh giá sự vận động của chuỗi giá. Qua đó, nghiên cứu thiết lập mô hình nghiên cứu thực nghiệm đối với nông hộ nuôi tôm. Tác giả chia số liệu khảo sát ra hai nhóm số liệu “truyền thống” và “doanh nhân”. Trong đó, giá kì vọng của kì 11, kì 12 và kì 13 nông dân dựa vào số liệu giá dưới dạng bảng biểu – được gọi là nhóm số liệu “truyền thống”. Giá kì vọng của kì 11, kì 12 và kì 13 nông dân dựa vào số liệu giá dưới dạng đồ thị – được gọi là nhóm số liệu “doanh nhân”. Mô hình giá kì vọng được ước lượng là mô hình OLS với số liệu nhóm số liệu “truyền thống” và “doanh nhân” được xem là số liệu mảng (cluster data) nên phương pháp ước lượng phải tương tự số liệu bảng. Để khắc phục tính tự hồi quy của chuỗi số liệu trong phân tích các biến phụ thuộc sẽ được biến đổi thành các chuỗi sai phân. Việc lựa chọn mô hình dựa vào các tiêu chuẩn AIC (Akaike Info Criterion), BIC (Bayesian Information Criterion), và R2. Trong đó, giá trị các thống kê AIC, BIC càng nhỏ, mô hình càng phù hợp. Trước khi diễn giải kết quả mô hình phải được kiểm định tự tương quan, kiểm định phương sai sai số thay đổi và kiểm định t đối với các hệ số ước lượng. 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 130
7. Hội thảo Khoa học “Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn” 4.1. Đặc điểm của nông hộ Các tiêu chí cơ bản của nông hộ nuôi tôm được trình bày tại Bảng 2, cho thấy chủ hộ có độ tuổi trung bình khoảng 46 tuổi, trong đó tập trung độ tuổi từ 35 tuổi trở lên chiếm trên 82% tổng số hộ điều tra. Số năm kinh nghiệm trung bình của nông hộ nuôi tôm khoảng 14 năm. Đây được xem là độ tuổi có sức khỏe, trưởng thành và là khoảng thời gian đủ dài để nông hộ nuôi tôm tích lũy kinh nghiệm trong quá trình nuôi tôm và những nông hộ xung quanh góp phần tăng hiệu quả nuôi tôm cho nông hộ. Tuy nhiên, trình độ học vấn trung của chủ hộ (người quyết định sản xuất của hộ) là 8,60 năm với độ lệch chuẩn 3,90 năm, chiếm khoảng 60% chủ hộ nuôi có trình độ nuôi từ cấp II trở xuống thì có đến 89% số nông hộ không có trình độ chuyên môn. Nhìn chung, trình độ học vấn và trình độ chuyên môn của chủ hộ nuôi tôm còn thấp. Điều này có thể làm hạn chế việc tiếp thu các kĩ thuật canh tác mới và hoạch định kế hoạch sản xuất kinh doanh hiệu quả. Đây là một trong những bất lợi sản xuất tôm ở Đồng bằng sông Cửu Long chưa tạo được ưu thế trong sản xuất [20]. Bảng 2: Các tiêu chí cơ bản của nông hộ nuôi tôm Tiêu chí Trung bình Lớn nhất Nhỏ nhất Độ lệch chuẩn Tuổi chủ hộ 46,30 74 17 11,23 Trình độ học vấn của 8,60 2 16 3,90 chủ hộ 0,11 0 1 0,31 Trình độ chuyên môn 13,75 2 32 6,54 của chủ hộ Số năm kinh nghiệm nuôi tôm (Nguồn: Kết quả tổng hợp số liệu tự khảo sát năm 2018) Qua khảo sát thực tế, nhu cầu thông tin của nông hộ tiếp nhận từ các nguồn cung cấp được mô tả tại Hình 1, cho thấy thông tin quan trọng nhất là giá bán tôm. Nông hộ nuôi tôm thu thập thông tin giá bán tôm hơn 50% được từ các người nuôi khác trong vùng mình đang sinh sống và hơn 20% từ thương lái vì họ muốn bán tôm với giá cao nhất có thể. Thông tin quan trọng thứ hai là giá và tiêu chuẩn đầu vào (tôm giống, thức ăn, ). Nông hộ nuôi thu thập thông tin về tôm giống, thức ăn, từ các công ti cung cấp chiếm tỉ trọng gần 45%. Điều đó cho thấy vị thế và vai trò giá bán tôm đối với hoạt động sản xuất của nông hộ nuôi tôm là rất quan trọng. 131
8. Hội thảo Khoa học “Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn” Hình 1: Nhu cầu thông tin của nông hộ tiếp nhận từ các nguồn cung cấp (Nguồn: Kết quả tổng hợp số liệu tự khảo sát năm 2018) 4 2 Mô hình giá kì vọng của nông hộ nuôi tôm Tổng hợp kết quả khảo sát trực tiếp ý kiến người sản xuất về kì vọng giá trong năm 2018 của nông dân với hai nhóm số liệu “truyền thống” và nhóm số liệu “doanh nhân”. Kết quả ước lượng mô hình giá kì vọng của nhóm số liệu “truyền thống” được trình bày tại Bảng 3 và nhóm số liệu “doanh nhân” được trình bày tại Bảng 4 cho thấy có sự khác biệt về giá kì vọng giữa hai nhóm số liệu. Thông tin giá được trình bày ở dạng bảng biểu và đồ thị có ý nghĩa đối với nông hộ kì vọng giá sản phẩm. Cụ thể là, mô hình 1 của nhóm số liệu “truyền thống” và nhóm số liệu “doanh nhân” có hệ số ước lượng có mức ý nghĩa thống kê ở mức 1% và hệ số xác định R2 lớn, các trị thống kê của tiêu chuẩn AIC và BIC là nhỏ nhất. Tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC) và tiêu chuẩn thông tin Bayesian (BIC) được sử dụng (i) so sánh các giá trị khác nhau của tiêu chuẩn thông tin, (ii) chúng ta tính toán cho cùng một mẫu dữ liệu và (iii) chỉ sử dụng để xếp hạng các mô hình. Mô hình càng phù hợp thì AIC, BIC càng nhỏ, điều này có nghĩa là mô hình đó phù hợp với bộ số dữ liệu nhất. Vì vậy, mô hình 1 của nhóm số liệu “truyền thống” và nhóm số liệu “doanh nhân” là mô hình phù hợp nhất với số liệu nghiên cứu. Kết quả hồi quy được tổng hợp và trình bày tại Bảng 3 và Bảng 4 cho thấy mô hình giá Cobweb với kì vọng thích ứng được ước lượng bằng nhóm số liệu “doanh nhân” giải thích tốt hơn nhóm số liệu “truyền thống”. Cụ thể là, kết quả ước lượng mô hình giá kì vọng bằng nhóm số liệu “doanh nhân” có hệ số xác định R2 cao hơn (81% và 30%) nghĩa là biến độc lập giải thích được 81% biến động của giá kì vọng tại kì t. Hệ số ước lượng sai số kì vọng là 0,83 với mức ý nghĩa thống kê 1%. Điều này hàm ý, mô hình giá Cobweb với kì vọng thích ứng và mô 132
9. Hội thảo Khoa học “Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn” hình giá Cobweb với kì vọng hợp lí được nông dân vận dụng kì vọng giá cho kì sản xuất hiện hành. Kết quả này chứng tỏ, nông hộ điều chỉnh kì vọng theo sai số dựa báo ở kì quá khứ gần nhất (kì t-1). Điều này khẳng định, nông hộ dựa vào mô hình 1 của Nerlove theo giả thuyết kì vọng AE và RE để hình thành giá kì vọng. Kết quả này có nghĩa là, nông hộ căn cứ vào thông tin giá ở thời điểm quá khứ gần nhất – kì t cùng với mức chênh lệch giá kì vọng và thực tế kì t-1, để dự báo cho giá bán tương lai – kì t. Mô hình giá kì vọng của nông hộ được xác định là mô hình giá Cobweb với kì vọng thích ứng. Kết quả phân tích này là giá kì vọng của nông hộ phụ thuộc vào giá trễ hay tuân theo mô hình Cobweb. Kết quả so sánh mô hình giá Cobweb với kì vọng thích ứng (Bảng 3) và mô hình giá Cobweb với kì vọng hợp lí (Bảng 4) với mô hình AR(2) cho thấy mô hình giá Cobweb với kì vọng thích ứng phù hợp vì mức độ chính xác cao hơn so với Cobweb với kì vọng hợp lí. Điều này ngụ ý là, giá kì vọng của nông hộ nuôi tôm có tương quan thuận với giá của kì trước, đồng thời, kiến thức kinh tế của nông hộ và loại thông tin tiếp nhận có ảnh hưởng thuận chiều tới điều chỉnh giá kì vọng. Giả thuyết kì vọng thích ứng ngụ ý là, nông dân nuôi tôm phản ứng chừng mực hơn với sự thay đổi của giá, dẫn đến mức độ biến động của giá bán tôm được hạn chế qua đó làm tăng tính ổn định của giá tôm kì vọng. Kết quả này phù hợp với những lí thuyết trong kinh tế học và tương đồng với nghiên cứu của Fisher & Tanner [11] dựa trên số liệu điều tra nông dân tại Úc, cũng như nghiên cứu của Lê Khương Ninh và cộng sự [21] khi lí giải sự vận động giá lúa của nông hộ trong nghiên cứu giải pháp bình ổn giá bán lúa cho nông hộ ở Đồng bằng sông Cửu Long. Tất cả các nghiên cứu này đều chỉ ra nông hộ kì vọng giá bằng mô hình Cobweb với kì vọng thích ứng của Nerlove có ước lượng tốt nhất và đáng tin cậy. Trong khi, nghiên cứu của Gardner [17] cũng như của Sulewski et al. [12] thì nông hộ kì vọng giá sản phẩm bằng mô hình giá đa thức với kì vọng RE. Kết quả hồi quy của mô hình giá Cobweb với kì vọng thích ứng cũng chỉ ra giá kì vọng của nông hộ có tương quan dương với giá trễ trên thị trường. Trong khi phân tích sự vận động của chuỗi giá thực tế trên thị trường giá có tương quan âm với giá trễ của chính nó. Điều này cho thấy, kì vọng giá của nông hộ nuôi tôm gặp phải sai biệt trong kì là rất lớn. Kết quả phân tích tương đồng với nghiên cứu của Fisher & Tanner [11] nhưng theo Gardner [17], giá kì vọng từ nông hộ sản xuất còn gặp nhiều hạn chế dẫn đến các quyết định cung của nông hộ chưa thật sự mạng lại hiệu quả. Ngoài ra, kết quả nghiên cứu đã chứng minh mô hình giá kì vọng trung bình giản đơn của các kì trước có kết quả ước lượng thấp nhất. Tuy nhiên, điểm khác biệt của nghiên cứu là mô hình giá kì vọng trung bình giản đơn của hai kì trước tác động đến giá kì vọng trong khi Fisher & Tanner [11] thì cho rằng mô hình giá kì vọng trung bình giản đơn của ba kì. 133
10. Hội thảo Khoa học “Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn” Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình giá Cobweb với kì vọng thích ứng được nông hộ sử dụng trong quá trình dự báo giá cho mùa vụ tới. Giá bán tương lai được nông dân kì vọng thường có độ trễ so với giá thực tế nên sản lượng cung ứng cũng trễ so với cầu trên thị trường. Do vậy, việc dự báo giá và phổ biến thông tin về giá kịp thời có ý nghĩa tích cực trong việc điều chỉnh kì vọng giá kịp thời. 5. KẾT LUẬN MÔ HÌNH GIÁ KÌ VỌNG CỦA NÔNG HỘ NUÔI TÔM CÀ MAU Nghiên cứu ước lượng mô hình OLS nhằm xây dựng mô hình giá kì vọng từ số liệu phỏng vấn 97 nông hộ nuôi tôm ở tỉnh Cà Mau. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra thông tin giá bán tôm là quan trọng nhất nông hộ nuôi tôm thu thập từ nông hộ nuôi tôm và những người thu mua trong vùng vì mục đích muốn bán tôm giá cao nhất có thể. Trong đó, kiến thức kinh tế của nông hộ sản xuất và loại thông tin tiếp cận là các yếu tố tác động tích cực đến hình thành giá kì vọng. Kết quả nghiên cứu cho thấy các mô hình giá Cobweb với kì vọng thích ứng có kết quả tốt nhất. Điều này hàm ý giá kì vọng cho các quyết định của người sản xuất được hình thành dựa vào giá bán của kỳ trước. Đây là vấn đề quan trọng cần xem xét cho hướng nghiên cứu trong tương lai và nhất là trong nghiên cứu cung. Những phát hiện từ nghiên cứu đề xuất trong điều kiện thông tin thị trường ở Việt Nam cần công bố các bản tin thương mại dưới dạng bản và đồ thị trên các bản tin thương mại nhằm giúp cho người sản xuất khai thác thông tin thị trường hiệu quả. Từ đó, các nhà khoa học tăng khả năng phân tích và dự báo giá để thông tin đến người sản xuất. Tuy nhiên, đây là điều tra thực hiện giá kì vọng đầu tiên được thực hiện tại nông hộ sản xuất ở Việt Nam, và do đó tính đại diện của mẫu chỉ dừng lại ở mức độ nhất định. 134
11. Hội thảo Khoa học “Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn” Bảng 3: Mô hình giá kì vọng được thiết lập của nhóm nông dân “truyền thống” e e Biến phụ thuộc Pt Pt 1 Biến độc lập Mô hình Mô Mô Mô hình Mô Mô hình 6 1 hình 2 hình 3 4 hình 5 n=24 Hằng số 18,08 - 101,58* - - -88,02* (0,41) 76,11* * 101,47 91,61* (-1,68) (-1,66) (-2,13) (-1,94) (-2,14) 0,80 1,12 0,99 0,95 RPt 1 RPt 2 * (3,82) * * (3,07) (3,72) (3,55) 0,15 RPt 2 RPt 3 (1,47) e 0,42 RPt 1 Pt 1 (6,40) * -0,13 RPt 1 (-1,39) e * 0,14 (RPt 1 Pt 1) * (2,96) * 0,45* MPt 1 (1,65) 2 0,30 0,19 0,14 0,14 0,12 0,05 R F 40,92 11,23 7,34 7,47 12,64 5,00 Mức ý nghĩa 0,02 0,00 0,00 0,00 0,00 0,03 của F AIC 1444,64 1460,6 1467,30 1467,0 1467,2 1474, 0 8 7 41 BIC 1449,79 1468,3 1475,02 1474,8 1472,4 1479, 0 2 56 Ghi chú: *, , lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1%. * RPt 1 {RPt 1[(RPt 1 RPt 2 ) / RPt 3 ] RPt 2 (RPt 2 RPt 3 ) / RPt 3 ] MP* [(RP RP RP ) / 3 ((RP RP RP ) / 3] t 1 t 1 t 2 t 3 t 2 t 3 t 4 (RP Pe )* (RP Pe RP Pe ] t 1 t 1 t 1 t 1 t 1 t 1 4 Giá kì vọng được thiết lập dựa trên thông tin giá trung bình của hai kì trước. 135
12. Hội thảo Khoa học “Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn” (Nguồn: Tổng hợp tính toán từ số liệu khảo sát năm 2018) Bảng 4: Mô hình giá kì vọng được thiết lập của nhóm số liệu “doanh nhân” e e Biến phụ thuộc Pt Pt 1 Biến độc lập Mô Mô Mô Mô Mô Mô hình hình 1 hình 2 hình 3 hình 4 hình 5 6 n=2 Hằng số 2,31 - - - - - (0,10) 86,31 149,30 149,19* 129,45 138,98 (-2,09) * (-2,75) (-2,77) (-2,36) (-2,55) 0,38 1,19 0,93 0,85 RPt 1 RPt 2 (0,94) * (3,09) * 3.57 (2,74) 0,29 RPt 2 RPt 3 (2,58) e 0,83 RPt 1 Pt 1 * (8,66) * -0,26 RPt 1 (-2,43) e * 0,40* (RPt 1 Pt 1) (1,70) * 0,71 MPt 1 (3,17) 2 0,81 0,31 0,13 0,13 0,07 0,10 R F 401,88 4,86 7,31 7,49 10,03 6,88 Mức ý nghĩa 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 của F AIC 1343,3 1470,1 1492,6 1491,84 1496,5 1494,12 7 6 1 0 BIC 1348,5 1477,8 1500,3 1499,56 1501,6 1499,27 2 8 3 5 Ghi chú: *, , lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1%. * RPt 1 {RPt 1[(RPt 1 RPt 2 ) / RPt 3 ] RPt 2 (RPt 2 RPt 3 ) / RPt 3 ] (RP Pe )* (RP Pe RP Pe ] t 1 t 1 t 1 t 1 t 1 t 1 MP* [(RP RP RP ) / 3 ((RP RP RP ) / 3] t 1 t 1 t 2 t 3 t 2 t 3 t 4 (Nguồn: Tổng hợp tính toán từ số liệu khảo sát năm 2018) 136
13. Hội thảo Khoa học “Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn” Hơn nữa, nghiên cứu này chỉ khảo sát sự thay đổi giá đối với người sản xuất, trong khi các điều tra khác về giá kì vọng thường bao quát những yếu tố đầu vào chủ yếu trong sản xuất bao gồm giá, diện tích canh tác hay sản lượng của hàng hóa, giá và diện tích hay sản lượng của sản phẩm cạnh tranh hoặc hàng hóa bổ sung. Song, các nghiên cứu thực nghiệm như thế sẽ không khả thi nếu thiếu bộ số liệu thứ cấp bao quát được lưu giữ tại cơ quan quản lí, và đây là nguyên nhân lĩnh vực nghiên cứu này còn hạn chế tại Việt Nam. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Anderson, K Distributed lags and barley acreage response analysis. Australian Journal of Agricultural and Resource Economics. 1974;18(2):119-132. [2] Turnovsky, S. J Empirical evidence on the formation of price expectations. Journal of the American Statistical Association. 1970;65(332): 1441-1454. [3] Duloy, J. H., & Watson, A. S Supply Relationships in the Australian Wheat Industry: New South Wales. Australian Journal of Agricultural and Resource Economics.1964;8(1):28-45. [4] Nelson, R. G., & Bessler, D. A Quasi‐ rational expectations: Experimental evidence. Journal of Forecasting. 1992;11(2):141 [5] Tomek, W. G., & Robinson, K. L Agricultural product prices. Edn 2nd, Cornell University Press, Ithaca and London. 1981. [6] Nerlove, M Estimates of the elasticities of supply of selected agricultural commodities. Journal of Farm Economics. 1956;38(2): 496-509. [7] Carlson, J. A The stability of an experimental market with a supply-response lag. Southern Economic Journal. 1967;305-321. [8] Muth, J. F Rational expectations and the theory of price movements. Econometrica: Journal of the Econometric Society. 1961;315- 335. [9] Phillips, A. W The relation between unemployment and the rate of change of money wage rates in the United Kingdom, 1861–1957. Economica. 1958;25(100): 283-299. [10] Lucas, R. E., & Sargent, T. J. (Eds.). Rational expectations and econometric practice. U of Minnesota Press. 1981;Vol. 2. [11] Fisher, B. S., & Tanner, C The formulation of price expectations: An empirical test of theoretical models. American Journal of Agricultural Economics. 1978;60(2): 245-248. 137
14. Hội thảo Khoa học “Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn” [12] Sulewski, T., Sprigs, J., & Schoney, R. A Agricultural producer price expectations. Canadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d'agroeconomie. 1994;42(3): 301-310. [13] Nerlove, M The dynamics of supply; estimation of farmer's response to price (No. 04; HD1447, N4.). 1958. [14] Ezekiel, M The cobweb theorem. The Quarterly Journal of Economics. 1938;52(2): 255-280. [15] Shideed, K. H., & White, F. C Alternative forms of price expectations in supply analysis for US corn and soybean acreages. Western Journal of Agricultural Economics. 1989;281-292. [16] Nerlove, M The dynamics of supply: retrospect and prospect. American journal of agricultural economics. 1979;61(5):874-888. [17] Gardner, B. L Futures prices in supply analysis. American Journal of Agricultural Economics. 1976;58(1):81-84. [18] Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S Using multivariate statistics. Northridge. Cal.: Harper Collins. 1996. [19] VASEP [Hiệp hội chế biến thủy sản]. Báo cáo xuất khẩu thủy sản Việt Nam năm 2017. 2018. [20] Phạm Lê Thông & Đặng Thị Phượng. Hiệu quả kinh tế của mô hình nuôi tôm sú thâm canh và bán thâm canh ở Đồng bằng sông Cửu Long. Tạp chí Kinh tế và Phát triển. 2014;số 217 (07/2014): p. 46-55. [21] Lê Khương Ninh, Huỳnh Thị Đan Xuân và Cao Văn Hơn. Giải pháp bình ổn giá bán lúa cho nông hộ ở Đồng bằng sông Cửu Long. Đề tài khoa học và công nghệ cấp Bộ. 2018. 138