Luận án Các yếu tố ảnh hưởng tới ý định chấp nhận sản xuất nông nghiệp hữu cơ của người nông dân – Nghiên cứu trên địa bàn Hà Nội

ghiệp không an toàn, thúc đẩy phát triển nông nghiệp hữu cơ trong bà con nông dân tại các khu vực quy hoạch phát triển sản xuất sản phẩm nông nghiệp hữu cơ. - Nâng cao vai trò trong việc kiểm tra, giám sát việc chấp hành vệ sinh an toàn thực phẩm, đóng gói và bán các sản phẩm nông nghiệp hữu cơ, tránh hàng nhái, sản phẩm bẩn, gây mất niềm tin ở người tiêu dùng - Tuyên truyền thông nâng cao nhận thức của người tiêu dùng. Cùng với đó là việc xây dựng các cơ chế khuyến khích cửa hàng, siêu thị chuyển sang kinh doanh sản phẩm nông nghiệp hữu cơ thu mua sản phẩm bảo đảm đầu ra cho nông nghiệp hữu cơ phát triển ổn định - Đầu tư, nâng cấp Trung tâm Phân tích và chứng nhận chất lượng sản phẩm nông nghiệp Hà Nội đủ năng lực triển khai sản xuất, kiểm định, cấp giấy chứng nhận sản phấm nông nghiệp, đạt tiêu chuấn hữu cơ theo yêu cầu trong nước và quốc tế. Nâng cao uy tín của Trung tâm trong chứng nhận sản phẩm nông nghiệp hữu cơ. 5.3. Hạn chế của nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo 5.3.1. Hạn chế của nghiên cứu Nghiên cứu về ý định chấp nhận sản xuất nông nghiệp hữu cơ của người nông dân trên địa bàn Hà Nội của tác giả mặc dù đã cố gắng và đạt được mục tiêu đề ra song vẫn còn một số hạn chế: Thứ nhất, quy mô mẫu không lớn (318 người), song vì tác giả giới hạn phạm vi nghiên cứu của luận án là người nông dân trên địa bàn Hà Nội, số lượng nông dân tham gia sản xuất nông nghiệp hữu cơ không nhiều. Thứ hai, ý định chấp nhận sản xuất nông nghiệp hữu cơ của người nông dân ngoài những yếu tố được chỉ ra trong mô hình nghiên cứu thì còn nhiều yếu khác đến 119 từ bản thân người nông dân và môi trường chưa được phân tích đầy đủ trong nghiên cứu này. Thứ ba, nghiên cứu mới chỉ dừng lại ở tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định chấp nhận sản xuất nông nghiệp hữu cơ của người nông dân mà chưa tiếp tục tìm hiểu từ ý định đến hành vi thực hành sản xuất nông nghiệp hữu cơ của người nông dân trên địa bàn Hà Nội. Thứ tư, tác động của các biến kiểm soát (giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, kinh nghiệm làm nông nghiệp và thu nhập hàng năm từ nông nghiệp) chưa được mô tả và phân tích chi tiết trong nghiên cứu này. Thứ năm, yếu tố lợi nhuận tuy chưa đưa vào phân tích bằng mô hình như một biến số nhưng đã được chú ý. Tác giả coi lợi nhuận như động cơ thôi thúc người dân phát triển nông sản hữu cơ. Người tiêu dùng, chính quyền địa phương và người sản xuất nông sản hữu cơ phải đồng mục tiêu, đồng hành động và đồng thụ hưởng lợi ích do phát triển nông sản hữu cơ mang lại. Ý kiến chấp nhận của người nông dân là một yếu tố quan trọng, nó phải được giải quyết trong mối quan hệ mật thiết với phân chia lợi ích của địa phương và của người tiêu dùng. 5.3.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo Thứ nhất, mở rộng các yếu tố để tìm hiểu về ý định ảnh hưởng đến việc chấp nhận sản xuất nông nghiệp hữu cơ của người nông dân. Thứ hai, xây dựng mô hình nghiên cứu để tìm hiểu mối quan hệ giữa ý định chấp nhận sản xuất nông nghiệp hữu cơ và hành vi thực hành sản xuất nông nghiệp hữu cơ. Thứ ba, nghiên cứu định tính và định lượng đã được sử dụng để kiểm định mô hình nghiên cứu. Tuy nhiên, nghiên cứu tình huống về ý định chấp nhận sản xuất nông nghiệp hữu cơ và hành vi thực hành sản xuất nông nghiệp hữu cơ cần được thực hiện trong nghiên cứu tiếp theo để làm rõ mối quan hệ giữa các yếu tố này cũng như tìm ra giải pháp thúc đẩy ý định cũng như hành vi sản xuất nông nghiệp hữu cơ. Thứ tư, giải quyết hài hòa lợi ích của cả người nông dân, của người tiêu dùng và của chính quyền địa phương. Lợi nhuận sẽ phải được xem như yếu tố quan trọng phải đề cập khi bàn về vai trò của chính sách để xây dựng phương án phát triển nông nghiệp hữu cơ trên địa bàn Hà Nội trong tương lai. 120 5.4. Kết luận Trong những thâp kỷ gần đây, nông nghiệp Việt Nam có bước phát triển mạnh mẽ và đạt được những thành tựu đáng kể về năng suất, sản lượng, chủng loại và quy mô sản xuất... đã tạo ra một khối lượng sản phẩm rất lớn đảm bảo tiêu dùng trong nước và xuất khẩu. Tuy nhiên, nông nghiệp nước ta đang đứng trước những thách thức không nhỏ đó là: vấn đề ô nhiễm môi trường, đất đai bạc màu, suy giảm đa dạng sinh học, ngộ độc thuốc bảo vệ thực vật ở người, bùng phát sâu bệnh do sự phá huỷ hệ sinh thái xuất phát từ việc sử dụng quá nhiều hóa chất. Để khắc phục những nhược điểm trên, nông nghiệp nước ta đang từng bước chuyển dịch sản xuất nông nghiệp an toàn, nông nghiệp hữu cơ. Trên thị trường, người dân đã biết đến và đang làm quen dần với các sản phẩm nông sản sạch như: rau sạch, rau an toàn và một số hoa quả, thực phẩm an toàn. Nông nghiệp hữu cơ là một hình thức canh tác nông nghiệp tránh hoặc loại bỏ phần lớn việc sử dụng phân bón tổng hợp, thuốc trừ sâu, các chất điều tiết tăng trưởng của cây trồng và các chất phụ gia trong thức ăn gia súc. Nông nghiệp hữu cơ chính là giải pháp lớn để hướng tới nền sản xuất nông nghiệp sạch. Mục đích hàng đầu của nông nghiệp hữu cơ là tối đa hóa sức khỏe và năng suất của các cộng đồng độc lập về đời sống đất đai, cây trồng, vật nuôi và con người. Với mong muốn đề xuất, kiến nghị tới cơ quan quản lý Nhà nước nhằm thúc đẩy ý định chấp nhận sản xuất nông nghiệp hữu cơ, tác giả đã tiến hành nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định chấp nhận sản xuất nông nghiệp hữu cơ. Dựa trên mô hình tích hợp với hai cách tiếp cận hợp lý gồm lý thuyết hành vi có kế hoạch (TPB), lý thuyết phổ biến đổi mới (IDT), lý thuyết động lực bảo vệ (PMT) và cách tiếp cận đạo đức với mô hình kích hoạt tiêu chuẩn (NAM), luận án đã hoàn thành mục tiêu tổng quát là nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định chấp nhận sản xuất nông nghiệp hữu cơ của người nông dân; từ đó đưa ra một số đề xuất, kiến nghị cho cơ quan quản lý nhà nước nhằm tăng cường ý định chấp nhận sản xuất nông nghiệp hữu cơ của người nông dân trong đó từng mục tiêu cụ thể: xác định được các yếu tố ảnh hưởng đến ý định chấp nhận sản xuất nông nghiệp hữu cơ của người nông dân gồm: nhóm yếu tố thuộc về nhân khẩu học, tính cách và quan điểm của người nông dân; nhóm yếu tố thuộc về nhận thức của người nông dân; nhóm yếu tố thuộc về trang trại của người nông dân; nhóm yếu tố thuộc về môi trường; nhóm yếu tố thuộc về các chính sách truyền thông và hỗ trợ, đồng thời cũng tìm hiểu các lý thuyết và phương pháp nghiên cứu mà các tác giả trước đây đã thực hiện khi nghiên cứu về ý định chấp nhận sản xuất nông nghiệp hữu cơ của người nông dân ở các nước trên thế giới; xây dựng mô hình nghiên cứu với 12 giả thuyết để tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến ý 121 định chấp nhận sản xuất nông nghiệp hữu cơ của người nông dân trên địa bàn Hà Nội; trên cơ sở đó, đưa ra một số đề xuất cho cơ quan quản lý nhà nước nhằm tăng cường ý định chấp nhận sản xuất nông nghiệp hữu cơ của người nông dân đã được phân tích, làm rõ trong nội dung của luận án. Kết quả nghiên cứu vừa đóng góp về mặt lý luận và thực tiễn. Về mặt lý luận, nghiên cứu lấp đầy được khoảng trống khi tập trung tìm hiểu ý định chấp nhận sản xuất nông nghiệp hữu cơ của người nông dân ở Việt Nam – nghiên cứu trên địa bàn Hà Nội với mô hình tích hợp, kết hợp cả hai cách tiếp cận hợp lý và đạo đức. Về mặt thực tiễn, nghiên cứu góp phần xác định các yếu tố và mức độ tác động của từng yếu tố đến ý định chấp nhận sản xuất nông nghiệp hữu cơ của người nông dân ở Việt Nam – nghiên cứu trên địa bàn Hà Nội, từ đó đưa ra các đề xuất, kiến nghị cụ thể đối với người nông dân, đối với cơ quan quản lý Nhà nước, các Hiệp hội nhằm thúc đẩy sản xuất nông nghiệp hữu cơ ở Việt Nam nói chung và Hà Nội nói riêng. Mặc dù đã cố gắng, song nghiên cứu của tác giả vẫn còn một số hạn chế về phạm vi và đối tượng nghiên cứu. Những hạn chế này chính là gợi ý cho hướng nghiên cứu tiếp theo của tác giả và những người quan tâm. KẾT LUẬN CHƯƠNG 5 Căn cứ vào kết quả nghiên cứu của các chương trước, chương 5 tác giả đã (1) thảo luận kết quả nghiên cứu, xác định các giả thuyết được chấp nhận và các giả thuyết không được chấp nhận. (2) Đề xuất một số giải pháp, kiến nghị cho cơ quan quản lý nhà nước nhằm thúc đẩy ý định chấp nhận sản xuất nông nghiệp hữu cơ của người nông dân nói chung và người nông dân trên địa bàn Hà Nội nói riêng như thay đổi về nhận thức của người nông dân đối với sản xuất nông nghiệp hữu cơ, đưa ra các chính sách khuyến khích sản xuất nông nghiệp hữu cơ trên cơ sở đảm bảo ưu tiên so với sản xuất nông nghiệp thông thường và các chính sách khác nhằm thúc đẩy ý định chấp nhận sản xuất nông nghiệp hữu cơ. (3) Chỉ ra một số hạn chế của luận án và hướng nghiên cứu tiếp theo của tác giả. 122 KẾT LUẬN CHUNG CỦA LUẬN ÁN Đề tài nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng tới ý định chấp nhận sản xuất nông nghiệp hữu cơ của người nông dân – Nghiên cứu trên địa bàn Hà Nội” có cơ sở lý luận và thực tiễn vững chắc. Sau khi làm rõ vấn đề lý luận về “Các yếu tố ảnh hưởng tới ý định chấp nhận sản xuất nông nghiệp hữu cơ của người nông dân” tác giả đã tiến hành khảo sát thực tiễn và sử dụng các phương pháp nghiên cứu phù hợp và đã thu được kết quả rất hữu ích và có ý nghĩa thực tiễn hết sức quan trọng. Luận án đã khẳng định việc phát triển nông nghiệp hữu cơ trên địa bàn Hà Nội là cần thiết và khả thi. Đồng thời, từ việc làm rõ định hướng, triển vọng phát triển nông nghiệp hữu cơ tác giả luận án cũng đã đề xuất các kiến nghị, giải pháp pháp chủ yếu để thúc đẩy người nông dân chấp nhận sản xuất nông nghiệp hữu cơ, hiện thực hóa triển vọng phát triển nông nghiệp hữu cơ trên địa bàn thành phố Hà Nội. Luận án cũng đã kiến nghị những việc phải làm đối với chính quyền thành phố Hà Nội để thúc đẩy người nông dân chấp nhận sản xuất nông nghiệp hữu cơ và để phát triển có hiệu quả, bền vững nông nghiệp hữu cơ nhằm cải thiện đời sống người nông dân và gia tăng khả năng đáp ứng nhu cầu tiêu dùng nông sản hữu cơ của người dân thành phố. Vấn đề quan trọng mà luận án phát hiện là lợi nhuận cho người sản xuất nông sản hữu cơ. Một khi lợi nhuận sản xuất nông sản hữu cơ cao hơn mức trung bình và có được sự ổn định trong dài hạn thì người nông dân sẵn sàng tham gia phát triển nông sản hữu có, góp phần xây dựng thành phố văn minh, hiện đại trong thời gian tới. 123 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI LUẬN ÁN 1. Nguyễn Thị Mai (2020), “Phát triển nông nghiệp hữu cơ tại các huyện ngoại thành Hà Nội”, Tạp chí Kinh tế Châu Á - Thái Bình Dương, 568 tháng 7.2020. 2. Nguyễn Thị Mai (2020), “Xây dựng mô hình phát triển nông nghiệp hữu cơ ở địa bàn thành phố Hà Nội'”, Tạp chí Kinh tế Châu Á - Thái Bình Dương, 570, tháng 8.2020 3. Nguyễn Thị Mai (2020), “Kinh nghiệm quốc tế trong phát triển dịch vụ cho nông nghiệp xanh tại Hà Nội”, Kỷ yếu hội thảo quốc tế Kinh tế và Thương mại quốc tế tác động tới doanh nghiệp Việt Nam, tháng 11.2020. 124 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Alexopoulos, G., Koutsouris, A., & Tzouramani, I. (2010, July), “Should I stay or should I go? Factors affecting farmers’ decision to convert to organic farming as well as to abandon it”, In 9th European IFSA Symposium, Vienna (Austria) (pp. 1083-1093). 2. Al-Jabri, I. M., & Sohail, M. S. (2012). “Mobile banking adoption: Application of diffusion of innovation theory”. Journal of Electronic Commerce Research, 13 (4), 379-391. 3. Altieri, M. A., Nicholls, C. I., & Montalba, R. (2017), “Technological approaches to sustainable agriculture at a crossroads: an agroecological perspective”m Sustainability, 9(3), 349. 4. Amin, M. K., & Li, J. (2014, June), “Applying Farmer Technology Acceptance Model to Understand Farmer's Behavior Intention to use ICT Based Microfinance Platform: A Comparative analysis between Bangladesh and China”, In WHICEB (p. 31). 5. Anonymous, (2002), Position on genetic engineering and genetically modified organisms. International Federation of Organic Agriculture Movements (IFOAM), Bonn, 4 pp. 6. Aoki, M. (2014). “Motivations for organic farming in tourist regions: a case study in Nepal”, Environment, development and sustainability, 16 (1), 181-193. 7. Arias-Estévez, M., López-Periago, E., Martínez-Carballo, E., Simal-Gándara, J., Mejuto, J. C., & García-Río, L. (2008), “The mobility and degradation of pesticides in soils and the pollution of groundwater resources”, Agriculture, Ecosystems & Environment, 123(4), 247-260. 8. Arunrat, N., Wang, C., Pumijumnong, N., Sereenonchai, S., & Cai, W. (2017). “Farmers' intention and decision to adapt to climate change: A case study in the Yom and Nan basins, Phichit province of Thailand”, Journal of Cleaner Production, 143, 672-685. 9. Asadollahpour, A., Najafabadi, M. O., & Hosseini, S. J. (2016), “Modeling behavior pattern of Iranian organic paddy farmers”, Paddy and water environment, 14 (1), 221-229. 125 10. Aubert, B. A., Schroeder, A., & Grimaudo, J. (2012). “IT as enabler of sustainable farming: An empirical analysis of farmers' adoption decision of precision agriculture technology”, Decision support systems, 54(1), 510-520. 11. Azam, M. S., & Banumathi, M. (2015). “The role of demographic factors in adopting organic farming: A logistic model approach”, International Journal, 3(8), 713-720. 12. Azam, M. S., & Shaheen, M. (2019), “Decisional factors driving farmers to adopt organic farming in India: a cross-sectional study”, International Journal of Social Economics. 13. Baker, S., Thompson, K. E., Engelken, J., & Huntley, K. (2004), “Mapping the values driving organic food choice”, European journal of marketing. 14. Borges, J. A. R., Lansink, A. G. O., Ribeiro, C. M., & Lutke, V. (2014). “Understanding farmers’ intention to adopt improved natural grassland using the theory of planned behavior”, Livestock Science, 169, 163-174. 15. Bowler, I. R. (1992). Sustainable agriculture'as an alternative path of farm business development. 16. Bretveld, R. W., Thomas, C. M., Scheepers, P. T., Zielhuis, G. A., & Roeleveld, N. (2006). “Pesticide exposure: the hormonal function of the female reproductive system disrupted?”. Reproductive Biology and Endocrinology, 4 (1), 30. 17. Carvalho, F. P. (2006), “Agriculture, pesticides, food security and food safety, Environmental science & policy, 9(7-8), 685-692. 18. Chouichom, S., & Yamao, M. (2010), “Comparing opinions and attitudes of organic and non-organic farmers towards organic rice farming system in north- eastern Thailand”, Journal of Organic Systems, 5 (1). 19. Cook, A. J., & Fairweather, J. R. (2003), New Zealand farmer and grower intentions to use gene technology: Results from a resurvey. 20. Cranfield, J., Henson, S., & Holliday, J. (2010), “The motives, benefits, and problems of conversion to organic production”, Agriculture and Human Values, 27 (3), 291-306. 21. Đặng Thị Hoa và cộng sự (2013), “Ứng xử của người nông dân vùng ven biển với biến đổi khí hậu tại Xã Giao Thiện, Huyện Giao Thủy, Tỉnh Nam Định”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ Lâm nghiệp, 4 126 22. Deng, J., Sun, P., Zhao, F., Han, X., Yang, G., & Feng, Y. (2016). “Analysis of the ecological conservation behavior of farmers in payment for ecosystem service programs in eco-environmentally fragile areas using social psychology models”, Science of the Total Environment, 550, 382-390. 23. Djamaludin, M. D. (2018) “Analysis Intention Of Farmer Card Utiliization Using Theory Of Planned Behavior”, Journal of Consumer Sciences, 3(2), 16-26. 24. Fenner, K., Canonica, S., Wackett, L. P., & Elsner, M. (2013), “Evaluating pesticide degradation in the environment: blind spots and emerging opportunities”, science, 341(6147), 752-758. 25. Gifford, K., Bernard, J. C., Toensmeyer, U. C., & Bacon, J. R. (2005). An experimental investigation of willingness to pay for non-GM and organic food products (No. 378-2016-21373). 26. Goldberger, J. R. (2008), “Non-governmental organizations, strategic bridge building, and the “scientization” of organic agriculture in Kenya”, Agriculture and Human Values, 25(2), 271-289. 27. Haccius, M. (1996), “How much husbandry needs the ecological farming?”.[German]. SOeL-Sonderausgabe (Germany). no. 66. 28. Hansson, H., Ferguson, R., & Olofsson, C. (2012), “Psychological constructs underlying farmers’ decisions to diversify or specialise their businesses–an application of theory of planned behaviour”, Journal of Agricultural Economics, 63(2), 465-482. 29. Hattam, C. (2006). Adopting organic agriculture: An investigation using the Theory of Planned Behaviour (No. 1004-2016-78538). 30. Henning, J., Baker, L., & Thomassin, P. (1991), “Economics issues in organic agriculture”, Canadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d'agroeconomie, 39(4), 877-889. 31. Hoàng Thu Thuỷ, Bùi Hoàng Minh Thư (2018), “Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định tham gia bảo hiểm xã hội tự nguyện của nông dân: Trường hợp địa bàn tỉnh Phú Yên”, Science & Technology development journal: economics – law and management, 2(4). 32. Ifinedo, P. (2012), “Understanding information systems security policy compliance: An integration of the theory of planned behavior and the protection motivation theory”, Computers & Security, 31(1), 83-95. 127 33. Issa, I., & Hamm, U. (2017). “Adoption of organic farming as an opportunity for Syrian farmers of fresh fruit and vegetables: An application of the theory of planned behaviour and structural equation modelling”, Sustainability, 9(11), 2024. 34. Jierwiriyapant, P., Liangphansakul, O. A., Chulaphun, W., & Pichaya- satrapongs, T. (2012). “Factors affecting organic rice production adoption of farmers in northern Thailand”. CMU. J. Nat. Sci. Special Issue on Agricultural & Natural Resources, 11 (1), 327-333. 35. Katić, B., Savić, M. I. R. J. A. N. A., & Popović, V. E. S. N. A. (2010). “Organska stočarska proizvodnja–neiskorišćena šansa Srbije”, Ekonomika poljoprivrede, 57 (2), 245-256. 36. Kilcher, L. (2006), “How can organic agriculture contribute to sustainable development?” In Tropentag 2006 “Prosperity and Poverty in a Globalised World—Challenges for Agricultural Research” (p. 57). University of Bonn, Germany. 37. Koutsoukos, M., & Iakovidou, O. (2013), “Factors motivating farmers to adopt different agrifood systems: A case study of two rural communities in Greece”, Rural Society, 23(1), 32-45. 38. Laepple, D. (2008, December), “Farmer attitudes towards converting to organic farming”, In Teagasc Organic Proaduction Research Conference Proceedings (pp. 114-121). Teagasc, Ireland. 39. Lampkin, N. H. (1994), “Organic farming: sustainable agriculture in practice”, The economics of organic farming–An international perspective, CAB International, Oxon (UK). 40. Le Dang, H., Li, E., Nuberg, I., & Bruwer, J. (2014), “Understanding farmers’ adaptation intention to climate change: A structural equation modelling study in the Mekong Delta, Vietnam”, Environmental Science & Policy, 41, 11-22. 41. Lee, S. G. (2003), An integrative study of mobile technology adoption based on the technology acceptance model, theory of planned behavior and diffusion of innovation theory. 42. Mahdi, S. S., Hassan, G. I., Samoon, S. A., Rather, H. A., Dar, S. A., & Zehra, B. (2010), “Bio-fertilizers in organic agriculture”, Journal of phytology. 43. Mandari, H. E., Chong, Y. L., & Wye, C. K. (2017), “The influence of government support and awareness on rural farmers’ intention to adopt mobile 128 government services in Tanzania”, Journal of Systems and Information Technology. 44. Murphy, K. O. H. (2006). A scoping study to evaluate the fitness-for-use of greywater in urban and peri-urban agriculture. Pretoria,, South Africa: Water Research Commission. 45. Neuerburg, W., Padel, S., & Alvermann, G. (1992). Organisch-biologischer Landbau in der Praxis. BLV-Verlagsgesellschaft. 46. Ngô Thị Phương Lan (2017), “Hành vi giảm thiểu và phân tán rủi ro của người nông dân nuôi tôm vùng Đồng Bằng Sông Cửu Long”, Tạp chí Khoa học Đại học Thủ Dầu Một, 2 (33) 47. Ngô Thị Thanh Hằng (2019), Đánh giá tình hình, kết quả thực hiện Nghị quyết Đại hội XVI của Đảng bộ Thành phố (2015-2020); phương hướng, mục tiêu, nhiệm vụ, giải pháp trọng tâm giai đoạn 2020-2025, tầm nhìn 2030, Đề tài khoa học và công nghệ trọng điểm thành phố Hà Nội, Viện Nghiên cứu phát triển kinh tế - xã hội Hà Nội 48. Chu Phú Mỹ (2019), Đánh giá nhiệm vụ phát triển nông nghiệp, xây dựng nông thôn mới, nâng cao đời sống nông dân Thủ đô nhiệm kỳ Đại hội XVI (2015-2020) và định hướng đến năm 2025, tầm nhìn 2030, Đề tài khoa học và công nghệ trọng điểm thành phố Hà Nội, Sở Nông nghiệp và phát triển nông thôn Hà Nội 49. Ngọc Quỳnh (2019). “Sản xuất nông nghiệp hữu cơ ở Hà Nội: Xác định rõ chiến lược, tạo hướng đi đúng”. Báo Hà Nội mới, số ngày 22/11/2019. 50. Nguyễn Duy Chinh, Nguyễn Thanh Sơn, Lại Nhất Duy (2016), “Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định việc tham gia bảo hiểm trồng lúa của hộ nông dân huyện Cần Đước, Tỉnh Long An”, Tạp chí Khoa học Đại học Mở thành phố Hồ Chí Minh, 50 (5) 51. Nguyễn Thế Đặng và cộng sự (2012), Giáo trình Nông nghiệp hữu cơ, Nhà xuất bản Nông nghiệp 52. NGUYEN, V. H., & NGUYEN, T. P. L. (2020), “Intention to Accept Organic Agricultural Production of Vietnamese Farmers: An Investigation Using the Theory of Planned Behavior”, The Journal of Asian Finance, Economics, and Business, 7(10), 949-957. 53. Padel, S. (2001), “Conversion to organic farming: a typical example of the diffusion of an innovation?, Sociologia ruralis, 41(1), 40-61. 129 54. Panas, E. E., & Ninni, V. E. (2011), “Ethical Decision Making in Electronic Piracy: An Explanatory Model based on the Diffusion of Innovation Theory and Theory of Planned Behavior”, International Journal of Cyber Criminology, 5(2). 55. Parrott, N., Olesen, J. E., & Høgh-Jensen, H. (2006), “Certified and non-certified organic farming in the developing world, Global development of organic agriculture: Challenges and prospects, 153-176. 56. Pimentel, D., Hepperly, P., Hanson, J., Douds, D., & Seidel, R. (2005). “Environmental, energetic, and economic comparisons of organic and conventional farming systems”, BioScience, 55(7), 573-582. 57. Poppenborg, P., & Koellner, T. (2013), “Do attitudes toward ecosystem services determine agricultural land use practices? An analysis of farmers’ decision- making in a South Korean watershed”, Land use policy, 31, 422-429. 58. Rezaei, R., Safa, L., Damalas, C. A., & Ganjkhanloo, M. M. (2019), “Drivers of farmers' intention to use integrated pest management: Integrating theory of planned behavior and norm activation model”, Journal of environmental management, 236, 328-339. 59. Roitner-Schobesberger, B., Darnhofer, I., Somsook, S., & Vogl, C. R. (2008). “Consumer perceptions of organic foods in Bangkok, Thailand”. Food policy, 33(2), 112-121. 60. Schifferstein, H. N., & Ophuis, P. A. O. (1998), “Health-related determinants of organic food consumption in the Netherlands”, Food quality and Preference, 9 (3), 119-133. 61. Schwartz, S. H. (1977), Normative influences on altruism. In L. Berkowitz (Ed.), Advances in experimental social psychology (Vol. 10). New York: Academic Press. 62. Scialabba, N. (2000), “Factors influencing organic agriculture policies with a focus on developing countries”, In IFOAM 2000 Scientific Conference, Basel, Switzerland (Vol. 28, p. 31). 63. Scofield, A. M. (1986), Organic farming—the origin of the name. 64. Senger, I., Borges, J. A. R., & Machado, J. A. D. (2017), “Using the theory of planned behavior to understand the intention of small farmers in diversifying their agricultural production”, Journal of Rural Studies, 49, 32-40. 130 65. Setboonsarng, S., Leung, P., & Cai, J. (2006), “Contract farming and poverty reduction: The case of organic rice contract farming in Thailand”. Poverty Strategies in Asia, 266. 66. Sharifuddin, J., Mohammed, Z. A., & Terano, R. (2016), “Rice farmers’ perception and attitude toward organic farming adoption”, Jurnal Agro Ekonomi, 34 (1), 35-46. 67. Sharifzadeh, M. S., Damalas, C. A., & Abdollahzadeh, G. (2017), “Perceived usefulness of personal protective equipment in pesticide use predicts farmers' willingness to use it”, Science of the Total Environment, 609, 517-523. 68. Singh, R. B. (2000), “Intensive agriculture during the green revolution has brought significant land and water problems relating to soil degradation over exploitation of ground water and soil pollution due to the uses of high doses of fertilizers and pesticides”, Agric Ecosyst Environ, 82, 97-103. 69. Soltani, A., Rajabi, M. H., Zeinali, E., & Soltani, E. (2013), “Energy inputs and greenhouse gases emissions in wheat production in Gorgan, Iran” Energy, 50, 54-61. 70. Suthar, S. (2010), “Evidence of plant hormone like substances in vermiwash: An ecologically safe option of synthetic chemicals for sustainable farming”. Ecological Engineering, 36(8), 1089-1092. 71. Taylor, J. E., & Adelman, I. (2003). “Agricultural household models: genesis, evolution, and extensions”, Review of Economics of the Household, 1(1-2), 33-58. 72. Terano, R., Mohamed, Z., Shamsudin, M. N., & Latif, I. A. (2015). “Factors influencing intention to adopt sustainable agriculture practices among paddy farmers in Kada, Malaysia”, Asian Journal of Agricultural Research, 9(5), 268-275. 73. Ullah, A., Shah, S. N. M., Ali, A., Naz, R., Mahar, A., & Kalhoro, S. A. (2015). “Factors affecting the adoption of organic farming in Peshawar- Pakistan”, Agricultural Sciences, 6(06), 587. 74. Valizadeh, N., Bijani, M., & Hayati, D. (2018), “A Comparative analysis of behavioral theories towards farmers’ water conservation”, International Journal of Agricultural Management and Development (IJAMAD), 9(1047-2019-3460), 1-10. 75. van Dijk, W. F., Lokhorst, A. M., Berendse, F., & De Snoo, G. R. (2016). “Factors underlying farmers’ intentions to perform unsubsidised agri- environmental measures”, Land Use Policy, 59, 207-216. 131 76. van Duinen, R., Filatova, T., Geurts, P., & van der Veen, A. (2015), “Coping with drought risk: empirical analysis of farmers’ drought adaptation in the south- west Netherlands”, Regional environmental change, 15(6), 1081-1093. 77. Venkataraman, G.S. and Shanmugasundaram, S. (1992), Algal Biofertilizer Technology for Rice. Madurai Kamraj University, Madurai, India. pp. 1–24. 78. Von Duszeln, J. (1991), “Pesticide contamination and pesticide control in developing countries: Costa Rica, Central America”, Chemistry, agriculture and the environment. Royal Society of Chemistry Press, UK, 410-428. 79. Wang, Y., Liang, J., Yang, J., Ma, X., Li, X., Wu, J., ... & Feng, Y. (2019). “Analysis of the environmental behavior of farmers for non-point source pollution control and management: An integration of the theory of planned behavior and the protection motivation theory”, Journal of environmental management, 237, 15-23. 80. Weigel, F. K., Hazen, B. T., Cegielski, C. G., & Hall, D. J. (2014), “Diffusion of innovations and the theory of planned behavior in information systems research: a metaanalysis”, Communications of the Association for Information Systems, 34(1), 31. 81. Xie, B., Wang, L., Yang, H., Wang, Y., & Zhang, M. (2015), “Consumer perceptions and attitudes of organic food products in Eastern China”, British Food Journal. 82. Yanakittkul, P., & Aungvaravong, C. (2017), “Proposed conceptual framework for studying the organic farmer behaviors”, Kasetsart Journal of Social Sciences. 83. Yazdanpanah, M., Hayati, D., Hochrainer-Stigler, S., & Zamani, G. H. (2014). “Understanding farmers' intention and behavior regarding water conservation in the Middle-East and North Africa: A case study in Iran”, Journal of environmental management, 135, 63-72. 84. Zamasiya, B., Nyikahadzoi, K., & Mukamuri, B. B. (2017), “Factors influencing smallholder farmers' behavioural intention towards adaptation to climate change in transitional climatic zones: A case study of Hwedza District in Zimbabwe”, Journal of environmental management, 198, 233-239. 85. Zhou, S., Herzfeld, T., Glauben, T., Zhang, Y., & Hu, B. (2008), “Factors affecting Chinese farmers' decisions to adopt a water‐saving technology”, Canadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d'agroeconomie, 56(1), 51-61. 132 PHỤ LỤC 1. PHIẾU KHẢO SÁT Kính gửi Ông/bà! Tôi đang thực hiện nghiên cứu về ý định chấp nhận sản xuất nông nghiệp hữu cơ của người nông dân. Như Ông/Bà biết, sản xuất nông nghiệp hữu cơ chủ yếu dựa vào phân bón có nguồn gốc hữu cơ góp phần tăng độ phì cho đất, cải tạo đất cho trồng trọt, chăn nuôi. Nghiên cứu về ý định chấp nhận sản xuất nông nghiệp hữu cơ được thực hiện với mục đích đưa ra các đề xuất có giá trị cho người nông dân và cơ quan quản lý nhà nước. Tất cả các thông tin được cung cấp bởi Phiếu khảo sát này chỉ được sử dụng cho mục đích nghiên cứu và đảm bảo được giữ bí mật. Tôi rất mong nhận được sự hợp tác từ phía Ông/Bà bởi những câu trả lời trung thực và đầy đủ để đảm bảo kết quả xử lý có độ tin cậy cao. Ông/Bà hãy cho biết mức độ đồng ý đối với các phát biểu dưới đây bằng cách tích  hoặc  vào các số từ 1 đến 5. Tương ứng: 1 – hoàn toàn không đồng ý, 2 – không đồng ý, 3 – trung hòa, 4 – đồng ý, 5 – hoàn toàn đồng ý. 1) Tôi dự định thực hành sản xuất nông nghiệp hữu cơ trong trang trại của mình trong năm tới 1 2 3 4 5 2) Tôi sẽ dành nỗ lực thực hành sản xuất nông nghiệp hữu cơ trong trang trại của mình trong năm tới 1 2 3 4 5 3) Tôi đang lên kế hoạch thực hành sản xuất nông nghiệp hữu cơ trong trang trại của mình trong năm tới 1 2 3 4 5 4) Tôi cảm thấy bắt buộc về mặt đạo đức khi thực hành sản xuất nông nghiệp hữu cơ trong trang trại của mình 1 2 3 4 5 5) Sản xuất nông nghiệp hữu cơ phù hợp với các nguyên tắc đạo đức, giá trị và niềm tin của tôi 1 2 3 4 5 6) Tôi sẽ cảm thấy có lỗi khi không thực hành sản xuất nông nghiệp hữu cơ trong trang trại của mình 1 2 3 4 5 7) Chất lượng sản phẩm từ canh tác hữu cơ tốt hơn nông nghiệp thông thường 1 2 3 4 5 8) Canh tác hữu cơ tốt cho nông dân và sức khỏe của các thành viên trong gia đình 1 2 3 4 5 9) Các sản phẩm từ canh tác hữu cơ là tốt cho sức khỏe người tiêu dùng 1 2 3 4 5 PHẦN I: ĐÁNH GIÁ THEO CẢM NHẬN CỦA BẢN THÂN VỀ CÁC PHÁT BIỂU 133 10) Các sản phẩm từ canh tác hữu cơ tốt cho môi trường 1 2 3 4 5 11) Canh tác hữu cơ sẽ thúc đẩy hạnh phúc của các gia đình. 1 2 3 4 5 12) Hàng xóm sẽ chuyển sang sang canh tác hữu cơ. 1 2 3 4 5 13) Các thành viên trong gia đình cần nông dân chuyển đổi sang canh tác hữu cơ 1 2 3 4 5 14) Việc giới thiệu và các tin tức từ phương tiện truyền thông, chẳng hạn như truyền hình, đài phát thanh hoặc báo dẫn đến lựa chọn canh tác hữu cơ 1 2 3 4 5 15) Các nhóm nông dân về canh tác hữu cơ tốt hơn để trao đổi thông tin, sản xuất và tiếp thị 1 2 3 4 5 16) Các nhóm nông dân về canh tác hữu cơ sẽ tốt hơn cho các khoản thu và giữ giấy chứng nhận hữu cơ 1 2 3 4 5 17) Các nhóm nông dân về canh tác hữu cơ sẽ ảnh hưởng đến những người khác tham gia 1 2 3 4 5 18) Nông dân biết sự khác biệt giữa canh tác hữu cơ và canh tác thông thường. 1 2 3 4 5 19) Nông dân biết các quy trình và kỹ thuật canh tác hữu cơ. 1 2 3 4 5 20) Nông dân có sự tự tin để thực hiện canh tác hữu cơ. 1 2 3 4 5 21) Nông dân có sự tự tin để nhận được một chứng chỉ hữu cơ. 1 2 3 4 5 22) Nông dân có sự tự tin để kiểm soát năng suất với nông nghiệp hữu cơ 1 2 3 4 5 23) Nông dân có sẵn tiền để chuyển đổi sang canh tác hữu cơ. 1 2 3 4 5 24) Tôi cảm thấy có trách nhiệm với các vấn đề do không sử dụng thực hành sản xuất nông nghiệp hữu cơ 1 2 3 4 5 25) Tôi kích động các vấn đề môi trường nếu tôi không sử dụng các thực hành sản xuất nông nghiệp hữu cơ trong trang trại của mình 1 2 3 4 5 26) Tôi tin rằng mỗi nông dân phải có trách nhiệm sử dụng thực hành sản xuất nông nghiệp hữu cơ 1 2 3 4 5 27) Tất cả nông dân phải chịu trách nhiệm về các mối nguy hại cho sức khỏe con người do lạm dụng thuốc trừ sâu 1 2 3 4 5 28) Thực hành sản xuất nông nghiệp hữu cơ ngăn ngừa sâu bệnh và giảm côn trùng có lợi 1 2 3 4 5 29) Thực hành sản xuất nông nghiệp hữu cơ giảm thiểu ô nhiễm và xói mòn đất và cải thiện độ phì nhiêu 1 2 3 4 5 30) Thực hành sản xuất nông nghiệp hữu cơ giúp giảm thiểu ô nhiễm nước 1 2 3 4 5 31) Thực hành sản xuất nông nghiệp hữu cơ có thể ngăn chặn nguy cơ đa dạng sinh học thực vật và sức khỏe động vật hoang dã 1 2 3 4 5 134 32) Thực hành sản xuất nông nghiệp hữu cơ ngăn ngừa hoặc giảm các vấn đề sức khỏe con người tiềm ẩn 1 2 3 4 5 33) Thực hành sản xuất nông nghiệp hữu cơ giúp cải thiện chất lượng không khí môi trường 1 2 3 4 5 34) Sản phẩm từ canh tác hữu cơ được bán với giá cao hơn so với canh tác thông thường (sản phẩm). 1 2 3 4 5 35) Máy móc và thiết bị sử dụng trong canh tác hữu cơ không khác với canh tác thông thường. 1 2 3 4 5 36) Lao động được sử dụng để canh tác hữu cơ không khác với canh tác thông thường. 1 2 3 4 5 37) Chi phí canh tác hữu cơ thấp hơn chi phí nông nghiệp thông thường 1 2 3 4 5 38) Canh tác hữu cơ có tác động môi trường ít hơn nông nghiệp thông thường 1 2 3 4 5 39) Rủi ro về giá của sản phẩm từ canh tác thông thường có khả năng từ chối. 1 2 3 4 5 40) Nguy cơ tiếp xúc với độc tố được sử dụng trong các quy trình từ nông nghiệp thông thường. 1 2 3 4 5 41) Nguy cơ các thành viên trong gia đình bị phơi nhiễm độc tố từ việc tiêu thụ các sản phẩm nông nghiệp thông thường. 1 2 3 4 5 42) Rủi ro của các sản phẩm nông nghiệp thông thường vượt quá yêu cầu thị trường. 1 2 3 4 5 43) Rủi ro chi phí canh tác thông thường cao hơn do sử dụng phân bón và thuốc trừ sâu 1 2 3 4 5 44) Hỗ trợ các chính sách hỗ trợ nông dân trong việc phê duyệt giấy chứng nhận canh tác hữu cơ 1 2 3 4 5 45) Hỗ trợ các chính sách có được kiến thức và thông tin về canh tác hữu cơ. 1 2 3 4 5 46) Hỗ trợ các chính sách để sản xuất thiết bị, chẳng hạn như hạt giống, phân hữu cơ, và các công cụ làm đất 1 2 3 4 5 47) Hỗ trợ các chính sách đảm bảo giá của sản phẩm từ canh tác hữu cơ. 1 2 3 4 5 48) Hỗ trợ các chính sách khám phá thị trường mới cho canh tác hữu cơ 1 2 3 4 5 49) Hỗ trợ các chính sách cung cấp nước cho canh tác hữu cơ. 1 2 3 4 5 50) Hỗ trợ các chính sách cung cấp các khoản vay lãi suất thấp cho canh tác hữu cơ. 1 2 3 4 5 135 Xin Ông/Bà vui lòng cho biết đôi nét về thông tin cá nhân của mình! (các thông tin cá nhân chỉ nhằm phục vụ cho việc xử lý mối liên hệ trong kết quả nghiên cứu, đảm bảo được giữ bí mật, rất mong Ông/Bà bớt chút thời gian trả lời đầy đủ) 1) Giới tính 1 Nam 2 Nữ 2) Độ tuổi 1 Từ 20 đến 30 4 Từ 51 đến 60 2 Từ 31 đến 40 5 Trên 60 3 Từ 41 đến 50 3) Trình độ học vấn 1 Chưa học hết phổ thông 3 Trung cấp 2 Trung học phổ thông 4 Cao đẳng/Đại học/Sau đại học 4) Kinh nghiệm làm nông nghiệp 1 Dưới 1 năm 4 Từ 11 năm đến 15 năm 2 Từ 1 năm đến 5 năm 5 Trên 15 năm 3 Từ 6 năm đến 10 năm 5) Thu nhập hàng năm từ nông nghiệp 1 Dưới 100 triệu 4 Từ 300 triệu đến 500 triệu 2 Từ 100 triệu đến 200 triệu 5 Trên 500 triệu 3 Từ 200 triệu đến 300 triệu PHẦN II: THÔNG TIN CÁ NHÂN 136 PHỤ LỤC 2. MÔ TẢ THỐNG KÊ MẪU NGHIÊN CỨU Statistics STT gioitinh tuoi hocvan kinhnghiem thunhap N Valid 318 318 318 318 318 318 Missing 0 0 0 0 0 0 Mean 159.50 1.4497 2.0157 2.5031 3.4780 3.2327 Median 159.50 1.0000 2.0000 2.0000 4.0000 3.0000 Mode 1a 1.00 2.00 2.00 4.00 4.00 Std. Deviation 91.943 .49825 1.02172 1.02569 1.22455 1.28665 Sum 50721 461.00 641.00 796.00 1106.00 1028.00 a. Multiple modes exist. The smallest value is shown gioitinh Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid nam 135 42.45 42.45 42.45 nữ 183 57.55 57.55 100.0 Total 318 100.0 100.0 tuoi Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 20-30 94 29.56 29.56 29.56 31-40 129 40.57 40.57 70.13 41-50 61 19.18 19.18 89.31 51-60 29 9.12 9.12 98.43 trên 60 5 1.57 1.57 100.0 Total 318 100.0 100.0 hocvan Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid chưa hết THPT 62 19.50 19.50 19.50 THPT 99 31.13 31.13 50.63 Trung cấp 106 33.33 33.33 83.96 Cao đẳng, ĐH, sau ĐH 51 16.04 16.04 100.0 Total 318 100.0 100.0 thunhap 137 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid dưới 100 tr 62 19.50 19.50 19.50 100- dưới 200 tr 93 29.25 29.25 48.75 200- dưới 300 tr 105 33.02 33.02 81.77 300- dưới 500 tr 42 13.21 13.21 94.98 Từ 500 trở lên 16 5.03 5.03 100.0 Total 318 100.0 100.0 kinhnghiem Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid dưới 1 năm 30 9.43 9.43 9.43 1- 5 năm 43 13.52 13.52 22.95 6-10 năm 89 27.99 27.99 50.94 11-15 năm 72 22.64 22.64 73.58 trên 15 năm 84 26.42 26.42 100.0 Total 318 100.0 100.0 138 PHỤ LỤC 3. KẾT QUẢ PHÂN TÍCH CẤU TRÚC ĐA NHÓM THEO GIỚI TÍNH Regression Weights: (nam - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label AR <--- AC .201 .084 2.394 .017 PN <--- AR .177 .086 2.045 .041 PN <--- AC .216 .079 2.731 .006 AT <--- AC .328 .090 3.642 *** SN <--- AC .216 .079 2.727 .006 IN <--- PN .283 .085 3.322 *** IN <--- AT .172 .073 2.344 .019 IN <--- SN .076 .069 1.097 .273 IN <--- PBC .176 .075 2.335 .020 IN <--- CPU .188 .082 2.309 .021 IN <--- FPR -.032 .080 -.400 .689 IN <--- SGP .031 .076 .404 .686 SGP3 <--- SGP 1.000 SGP5 <--- SGP .864 .113 7.671 *** SGP2 <--- SGP .888 .106 8.384 *** SGP1 <--- SGP .993 .114 8.708 *** SGP6 <--- SGP .998 .115 8.688 *** SGP4 <--- SGP .921 .111 8.271 *** SGP7 <--- SGP .988 .119 8.283 *** SN1 <--- SN 1.000 SN3 <--- SN .813 .082 9.872 *** SN5 <--- SN .753 .077 9.769 *** SN2 <--- SN .832 .080 10.453 *** SN4 <--- SN .651 .078 8.296 *** SN6 <--- SN .955 .077 12.444 *** PBC2 <--- PBC 1.000 PBC3 <--- PBC .904 .088 10.296 *** PBC4 <--- PBC .814 .086 9.452 *** PBC1 <--- PBC .821 .086 9.492 *** PBC5 <--- PBC .828 .084 9.841 *** AC6 <--- AC 1.000 AC1 <--- AC .944 .106 8.930 *** AC5 <--- AC .943 .105 8.981 *** AC3 <--- AC 1.036 .108 9.632 *** AC2 <--- AC .903 .108 8.366 *** CPU2 <--- CPU 1.000 CPU4 <--- CPU 1.057 .126 8.413 *** CPU1 <--- CPU 1.089 .130 8.393 *** 139 Estimate S.E. C.R. P Label CPU3 <--- CPU 1.124 .131 8.597 *** CPU5 <--- CPU 1.146 .127 9.043 *** AT4 <--- AT 1.000 AT1 <--- AT .816 .113 7.250 *** AT2 <--- AT .976 .127 7.694 *** AT3 <--- AT .750 .107 6.988 *** AR1 <--- AR 1.000 AR2 <--- AR .906 .103 8.835 *** AR4 <--- AR .868 .101 8.560 *** AR3 <--- AR .839 .109 7.724 *** FPR2 <--- FPR 1.000 FPR4 <--- FPR .931 .101 9.196 *** FPR3 <--- FPR 1.002 .100 9.993 *** FPR5 <--- FPR .806 .101 8.018 *** PN3 <--- PN 1.000 PN2 <--- PN 1.027 .125 8.182 *** PN1 <--- PN .986 .126 7.844 *** IN1 <--- IN 1.000 IN3 <--- IN .932 .120 7.777 *** IN2 <--- IN .843 .123 6.838 *** Standardized Regression Weights: (nam - Default model) Estimate AR <--- AC .218 PN <--- AR .193 PN <--- AC .257 AT <--- AC .345 SN <--- AC .236 IN <--- PN .309 IN <--- AT .212 IN <--- SN .090 IN <--- PBC .218 IN <--- CPU .218 IN <--- FPR -.039 IN <--- SGP .038 SGP3 <--- SGP .699 SGP5 <--- SGP .640 SGP2 <--- SGP .704 SGP1 <--- SGP .734 SGP6 <--- SGP .732 SGP4 <--- SGP .693 SGP7 <--- SGP .695 SN1 <--- SN .890 140 Estimate SN3 <--- SN .672 SN5 <--- SN .667 SN2 <--- SN .700 SN4 <--- SN .589 SN6 <--- SN .790 PBC2 <--- PBC .846 PBC3 <--- PBC .735 PBC4 <--- PBC .685 PBC1 <--- PBC .688 PBC5 <--- PBC .709 AC6 <--- AC .745 AC1 <--- AC .720 AC5 <--- AC .724 AC3 <--- AC .779 AC2 <--- AC .674 CPU2 <--- CPU .679 CPU4 <--- CPU .735 CPU1 <--- CPU .733 CPU3 <--- CPU .755 CPU5 <--- CPU .806 AT4 <--- AT .761 AT1 <--- AT .645 AT2 <--- AT .701 AT3 <--- AT .618 AR1 <--- AR .779 AR2 <--- AR .746 AR4 <--- AR .716 AR3 <--- AR .640 FPR2 <--- FPR .765 FPR4 <--- FPR .738 FPR3 <--- FPR .822 FPR5 <--- FPR .644 PN3 <--- PN .777 PN2 <--- PN .762 PN1 <--- PN .692 IN1 <--- IN .749 IN3 <--- IN .783 IN2 <--- IN .607 141 Covariances: (nam - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label SGP PBC .380 .102 3.707 *** PBC AC .261 .102 2.565 .010 AC CPU .226 .096 2.351 .019 AC FPR .183 .099 1.847 .065 CPU FPR .347 .097 3.572 *** SGP FPR .308 .099 3.107 .002 SGP CPU .066 .087 .762 .446 PBC FPR .218 .095 2.291 .022 PBC CPU .157 .089 1.759 .079 SGP AC .268 .103 2.616 .009 Correlations: (nam - Default model) Estimate SGP PBC .360 PBC AC .235 AC CPU .218 AC FPR .169 CPU FPR .358 SGP FPR .299 SGP CPU .067 PBC FPR .210 PBC CPU .158 SGP AC .244 Variances: (nam - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label SGP 1.048 .210 5.001 *** PBC 1.065 .164 6.495 *** AC 1.159 .215 5.401 *** CPU .927 .194 4.792 *** FPR 1.010 .183 5.522 *** e47 .938 .172 5.452 *** e48 .721 .141 5.123 *** e49 .928 .185 5.008 *** e50 .913 .129 7.083 *** e51 .472 .103 4.577 *** e1 1.100 .137 8.047 *** e2 1.131 .135 8.399 *** e3 .841 .105 8.008 *** e4 .886 .114 7.757 *** e5 .904 .116 7.774 *** 142 Estimate S.E. C.R. P Label e6 .960 .119 8.083 *** e7 1.097 .136 8.075 *** e8 .255 .050 5.071 *** e9 .777 .092 8.406 *** e10 .685 .081 8.432 *** e11 .696 .084 8.245 *** e12 .772 .088 8.740 *** e13 .532 .072 7.396 *** e14 .424 .074 5.715 *** e15 .739 .097 7.619 *** e16 .796 .099 8.055 *** e17 .798 .099 8.037 *** e18 .724 .092 7.874 *** e19 .928 .126 7.392 *** e20 .962 .125 7.668 *** e21 .937 .123 7.627 *** e22 .806 .116 6.932 *** e23 1.136 .141 8.046 *** e24 1.084 .134 8.091 *** e25 .880 .116 7.614 *** e26 .945 .124 7.635 *** e27 .884 .120 7.394 *** e28 .656 .099 6.616 *** e29 .766 .132 5.803 *** e30 .981 .131 7.509 *** e31 1.041 .152 6.835 *** e32 .960 .124 7.766 *** e33 .637 .106 6.033 *** e34 .643 .097 6.639 *** e35 .706 .099 7.096 *** e36 .997 .127 7.880 *** e37 .716 .105 6.832 *** e38 .732 .101 7.232 *** e39 .488 .086 5.687 *** e40 .927 .114 8.114 *** e41 .542 .099 5.469 *** e42 .629 .109 5.795 *** e43 .871 .124 7.046 *** e44 .540 .093 5.791 *** e45 .377 .075 5.062 *** e46 .842 .108 7.830 *** 143 Squared Multiple Correlations: (nam - Default model) Estimate AR .048 PN .125 AT .119 SN .056 IN .317 IN2 .368 IN3 .614 IN1 .561 PN1 .479 PN2 .580 PN3 .603 FPR5 .415 FPR3 .675 FPR4 .545 FPR2 .585 AR3 .410 AR4 .513 AR2 .557 AR1 .607 AT3 .381 AT2 .491 AT1 .417 AT4 .579 CPU5 .650 CPU3 .570 CPU1 .538 CPU4 .541 CPU2 .461 AC2 .454 AC3 .607 AC5 .524 AC1 .518 AC6 .555 PBC5 .502 PBC1 .473 PBC4 .470 PBC3 .541 PBC2 .715 SN6 .624 SN4 .346 SN2 .490 SN5 .444 SN3 .451 144 Estimate SN1 .791 SGP7 .482 SGP4 .481 SGP6 .536 SGP1 .539 SGP2 .495 SGP5 .409 SGP3 .488 Regression Weights: (nu - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label AR <--- AC .332 .117 2.830 .005 PN <--- AR .185 .114 1.612 .107 PN <--- AC .323 .132 2.439 .015 AT <--- AC .337 .127 2.656 .008 SN <--- AC .217 .112 1.931 .053 IN <--- PN .000 .075 -.004 .997 IN <--- AT .088 .076 1.155 .248 IN <--- SN .203 .079 2.555 .011 IN <--- PBC .109 .096 1.134 .257 IN <--- CPU .175 .091 1.929 .054 IN <--- FPR .064 .087 .730 .466 IN <--- SGP .252 .084 3.002 .003 SGP3 <--- SGP 1.000 SGP5 <--- SGP .959 .112 8.601 *** SGP2 <--- SGP .960 .101 9.524 *** SGP1 <--- SGP .941 .114 8.275 *** SGP6 <--- SGP .901 .099 9.092 *** SGP4 <--- SGP .831 .098 8.444 *** SGP7 <--- SGP .942 .109 8.645 *** SN1 <--- SN 1.000 SN3 <--- SN .904 .083 10.949 *** SN5 <--- SN .780 .090 8.668 *** SN2 <--- SN .812 .102 7.981 *** SN4 <--- SN .889 .094 9.483 *** SN6 <--- SN .884 .078 11.274 *** PBC2 <--- PBC 1.000 PBC3 <--- PBC 1.019 .105 9.684 *** PBC4 <--- PBC .908 .100 9.043 *** PBC1 <--- PBC 1.000 .103 9.725 *** PBC5 <--- PBC .956 .101 9.479 *** AC6 <--- AC 1.000 145 Estimate S.E. C.R. P Label AC1 <--- AC 1.203 .180 6.674 *** AC5 <--- AC 1.100 .171 6.418 *** AC3 <--- AC 1.124 .177 6.348 *** AC2 <--- AC 1.115 .173 6.433 *** CPU2 <--- CPU 1.000 CPU4 <--- CPU 1.008 .134 7.515 *** CPU1 <--- CPU 1.060 .127 8.362 *** CPU3 <--- CPU .871 .133 6.523 *** CPU5 <--- CPU .981 .119 8.212 *** AT4 <--- AT 1.000 AT1 <--- AT .896 .108 8.332 *** AT2 <--- AT .963 .115 8.380 *** AT3 <--- AT .880 .103 8.536 *** AR1 <--- AR 1.000 AR2 <--- AR 1.045 .126 8.301 *** AR4 <--- AR 1.030 .128 8.047 *** AR3 <--- AR .924 .122 7.547 *** FPR2 <--- FPR 1.000 FPR4 <--- FPR .725 .090 8.086 *** FPR3 <--- FPR .687 .094 7.301 *** FPR5 <--- FPR .722 .093 7.789 *** PN3 <--- PN 1.000 PN2 <--- PN .929 .100 9.320 *** PN1 <--- PN .951 .104 9.185 *** IN1 <--- IN 1.000 IN3 <--- IN 1.010 .120 8.403 *** IN2 <--- IN .903 .120 7.531 *** 146 Standardized Regression Weights: (nu - Default model) Estimate AR <--- AC .301 PN <--- AR .166 PN <--- AC .263 AT <--- AC .277 SN <--- AC .191 IN <--- PN .000 IN <--- AT .102 IN <--- SN .219 IN <--- PBC .116 IN <--- CPU .193 IN <--- FPR .085 IN <--- SGP .316 SGP3 <--- SGP .761 SGP5 <--- SGP .719 SGP2 <--- SGP .788 SGP1 <--- SGP .694 SGP6 <--- SGP .756 SGP4 <--- SGP .707 SGP7 <--- SGP .722 SN1 <--- SN .884 SN3 <--- SN .771 SN5 <--- SN .655 SN2 <--- SN .616 SN4 <--- SN .699 SN6 <--- SN .786 PBC2 <--- PBC .830 PBC3 <--- PBC .754 PBC4 <--- PBC .714 PBC1 <--- PBC .756 PBC5 <--- PBC .741 AC6 <--- AC .654 AC1 <--- AC .704 AC5 <--- AC .667 AC3 <--- AC .657 AC2 <--- AC .669 CPU2 <--- CPU .740 CPU4 <--- CPU .684 CPU1 <--- CPU .769 CPU3 <--- CPU .593 CPU5 <--- CPU .753 AT4 <--- AT .792 AT1 <--- AT .730 AT2 <--- AT .734 147 Estimate AT3 <--- AT .749 AR1 <--- AR .725 AR2 <--- AR .797 AR4 <--- AR .762 AR3 <--- AR .707 FPR2 <--- FPR .861 FPR4 <--- FPR .683 FPR3 <--- FPR .622 FPR5 <--- FPR .660 PN3 <--- PN .823 PN2 <--- PN .802 PN1 <--- PN .783 IN1 <--- IN .806 IN3 <--- IN .786 IN2 <--- IN .676 Covariances: (nu - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label SGP PBC .419 .110 3.790 *** PBC AC .222 .084 2.634 .008 AC CPU .191 .087 2.193 .028 AC FPR .335 .111 3.020 .003 CPU FPR .469 .128 3.673 *** SGP FPR .581 .144 4.044 *** SGP CPU .245 .108 2.267 .023 PBC FPR .501 .121 4.129 *** PBC CPU .182 .091 1.988 .047 SGP AC .309 .102 3.030 .002 Correlations: (nu - Default model) Estimate SGP PBC .405 PBC AC .282 AC CPU .236 AC FPR .338 CPU FPR .410 SGP FPR .446 SGP CPU .230 PBC FPR .451 PBC CPU .200 SGP AC .334 148 Variances: (nu - Default model) Estimate S.E. C.R. P Label SGP 1.216 .236 5.158 *** PBC .879 .152 5.782 *** AC .702 .176 3.986 *** CPU .936 .196 4.785 *** FPR 1.400 .242 5.792 *** e47 .781 .171 4.556 *** e48 .933 .175 5.319 *** e49 .958 .187 5.116 *** e50 .872 .136 6.399 *** e51 .495 .105 4.713 *** e1 .885 .124 7.110 *** e2 1.047 .141 7.405 *** e3 .684 .100 6.856 *** e4 1.158 .154 7.540 *** e5 .742 .104 7.152 *** e6 .841 .113 7.473 *** e7 .990 .134 7.385 *** e8 .254 .051 4.993 *** e9 .505 .072 7.005 *** e10 .733 .095 7.715 *** e11 .976 .124 7.851 *** e12 .749 .100 7.516 *** e13 .437 .064 6.851 *** e14 .398 .068 5.853 *** e15 .695 .101 6.902 *** e16 .699 .097 7.230 *** e17 .658 .096 6.877 *** e18 .660 .094 7.018 *** e19 .941 .134 7.021 *** e20 1.036 .158 6.573 *** e21 1.061 .153 6.916 *** e22 1.166 .167 6.993 *** e23 1.078 .156 6.898 *** e24 .775 .118 6.561 *** e25 1.078 .152 7.075 *** e26 .728 .118 6.188 *** e27 1.310 .172 7.605 *** e28 .689 .108 6.403 *** e29 .619 .109 5.654 *** e30 .730 .111 6.553 *** e31 .821 .126 6.502 *** e32 .627 .099 6.317 *** e33 .776 .117 6.605 *** 149 Estimate S.E. C.R. P Label e34 .539 .097 5.540 *** e35 .657 .107 6.126 *** e36 .734 .108 6.792 *** e37 .490 .122 4.018 *** e38 .839 .120 7.007 *** e39 1.048 .141 7.433 *** e40 .948 .132 7.193 *** e41 .507 .102 4.961 *** e42 .508 .094 5.427 *** e43 .608 .104 5.831 *** e44 .418 .086 4.886 *** e45 .488 .092 5.292 *** e46 .750 .109 6.878 *** Squared Multiple Correlations: (nu - Default model) Estimate AR .090 PN .123 AT .077 SN .036 IN .362 IN2 .457 IN3 .619 IN1 .650 PN1 .613 PN2 .644 PN3 .677 FPR5 .435 FPR3 .387 FPR4 .467 FPR2 .741 AR3 .499 AR4 .581 AR2 .635 AR1 .525 AT3 .561 AT2 .539 AT1 .533 AT4 .626 CPU5 .567 CPU3 .351 CPU1 .591 150 Estimate CPU4 .468 CPU2 .547 AC2 .448 AC3 .432 AC5 .445 AC1 .495 AC6 .427 PBC5 .549 PBC1 .572 PBC4 .509 PBC3 .568 PBC2 .688 SN6 .618 SN4 .489 SN2 .379 SN5 .429 SN3 .594 SN1 .781 SGP7 .521 SGP4 .500 SGP6 .571 SGP1 .482 SGP2 .621 SGP5 .517 SGP3 .579