Luận án Phân tích hiệu quả kinh tế và môi trường của mô hình tôm thâm canh vùng chuyển đổi ven biển đồng bằng sông Cửu Long

ật độ càng cao thì hiệu quả môi trường cũng sẽ càng cao và ngược lại. Điều này có thể được giải thích là khi mật độ nuôi cao thì năng suất đầu ra sẽ cao và giúp cho hiệu quả kỹ thuật và môi trường đều cao. Ngoài ra, khi mật độ càng cao thì có thể tận dụng được thức ăn nên hạn chế được ô nhiễm nguồn nước do thức ăn dư thừa. Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy khi nông hộ có nhiều ao nuôi, thì hiệu quả môi trường sẽ giảm ở mức ý nghĩa 1%. Khi nông hộ có thêm 1 ao nuôi thì hiệu quả môi trường sẽ giảm khoảng 2,124%. Điều này có thể được giải thích là khi nông hộ có nhiều ao nuôi sẽ gặp khó khăn trong quản lý các nguồn lực đầu vào có ảnh hưởng đến môi trường. Nghiên cứu cũng cho thấy có sự khác biệt có ý nghĩa về hiệu quả môi trường giữa hai địa bàn nghiên cứu tỉnh Sóc Trăng và Kiên Giang, cụ thể hiệu quả môi trường của nông hộ nuôi tôm tỉnh Kiên Giang cao hơn khoảng 5,735% và khác biệt có ý nghĩa thống kê ở mức 1% so với trường hợp tỉnh Sóc Trăng. 5.3 ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ KINH TẾ VÀ MÔI TRƯỜNG 5.3.1 Phân tích những thuận lợi và khó khăn 5.3.1.1 Những thuận lợi - Thời gian gần đây, hoạt động nuôi tôm ngày càng gia tăng nên sự học hỏi, trao đổi thông tin lẫn nhau giữa các nông hộ được thuận lợi và dễ dàng hơn. 132 - Các ngành nghề hay dịch vụ liên quan đến nuôi tôm cũng mở rộng theo như: đại lí thức ăn, hóa chất, thuốc, trang thiết bị, các trại cung cấp con giống để tiện phục vụ cho nông hộ nuôi tôm. - Lực lượng lao động dồi dào, lao động có tính cần cù. - Việt Nam là thành viên của WTO và hội nhập quốc tế sâu rộng giúp tiếp cận thị trường hàng hoá và dịch vụ ở tất cả các nước thành viên đã tạo ra cơ hội của tất cả các ngành nghề nói chung và tôm thẻ nói riêng. - Mô hình nuôi tôm thẻ chân trắng ngày càng phổ biến vì thời gian nuôi không nhiều, lợi nhuận cao. - Được các công ty tư nhân quan tâm hỗ trợ (vốn, con giống, kĩ thuật). 5.3.1.2 Những khó khăn - Vì địa bàn nghiên cứu là vùng chuyển đổi - không phải là vùng trọng điểm nuôi tôm nên nông hộ không được vay vốn từ ngân hàng nhà nước (nuôi tôm gặp rủi ro khá cao). Nhiều nông hộ đã vay từ bên ngoài với lãi suất cao hay một số ít khác sử dụng vốn vay trồng mía để nuôi tôm nhiều nông hộ thiếu vốn đầu tư nên đất sản xuất còn ít, không thể mở rộng quy mô. - Phần lớn nông hộ phải mua nguồn giống ngoài tỉnh do nguồn giống trong tỉnh chưa đáp ứng nhu cầu nông hộ. Các công ty giống là tự phát từ gia đình nên không đảm bảo chất lượng, một số nông hộ mua về nuôi khoảng 1 tháng thì thiệt hại hoàn toàn. - Do một số nông hộ chuyển đổi mô hình tự phát nên địa phương chưa có chính sách hỗ trợ nông hộ nuôi tôm. - Thị trường đầu ra còn bấp bênh, nông hộ chưa có sự liên kết với công ty hay doanh nghiệp vì thế thường chịu sự ảnh hưởng của thương lái, thường bị thương lái ép giá. - Giá cả đầu vào như thức ăn, giá con giống, thuốc trang thiết bị cũng biến động theo chiều hướng gia tăng nhiều nông hộ mua theo hình thức gói đầu nên đại lí thường kê lời làm lợi nhuận của bà con giảm. - Tôm thẻ chân trắng dễ mắc bệnh, nguy cơ lây lan cao. Bệnh trên tôm thẻ chân trắng rất khó trị (hoại tử cơ, đầu vàng, hội chứng taura). 133 - Biến đổi khí hậu diễn ra ngày càng nghiêm trọng gây khó khăn trong công tác quản lí, chăm sóc. - Khó xuất khẩu sang các thị trường tiêu thụ khó tính vì trong quá trình nuôi sử dụng kháng sinh/ hoá chất vượt quá giới hạn cho phép không đảm bảo an toàn vệ sinh thực phẩm. 5.3.2 Giải pháp nâng cao hiệu quả kinh tế và môi trường Để góp phần nâng cao hiệu quả kinh tế, môi trường và giảm mức độ rủi ro, hạn chế được những yếu tố bất lợi, một số giải pháp cho hai tác nhân chính: nông hộ nuôi tôm và chính quyền địa phương được tóm tắt như sau: Đối với nông hộ nuôi tôm: - Không ngừng học hỏi để nâng cao trình độ sản xuất. Nâng cao nhận thức về các loại rủi ro trong quá trình sản xuất và tiêu thụ tôm thẻ chân trắng; - Sử dụng có hiệu quả nguồn lao động gia đình, vì lực lượng lao động gia đình lúc nào cũng chăm sóc ao nuôi chu đáo và tận tâm hơn lao động thuê ở ngoài. - Nông hộ cần chọn mua nguồn giống và vật tư đầu vào như: thức ăn, vôi, kháng sinh,.. Ở những cơ sở có uy tín, đảm bảo chất lượng, giá cả hợp lí. - Nông dân cũng cần thường xuyên tham gia vào các hoạt động tập huấn của địa phương để có cơ hội tiếp xúc với cán bộ khuyến nông, đặc biệt quan tâm đến nguồn thông tin từ các hội thảo và cần phải xem xét cẩn thận để tránh những rủi ro trong quá trình nhập lượng đầu vào. Ngoài ra, nông hộ có thể xem xét các công trình nghiên cứu như kết hợp thức ăn với rong bún... để hạn chế ô nhiễm môi trường. - Nông hộ nên tăng mật độ nuôi (100 con/m2) để tận dụng thức ăn dư thừa, diện tích mặt nước cũng như tăng năng suất nuôi. - Nông hộ cũng nên quan tâm đến kích thước ao nuôi phù hợp theo khuyến cáo vì hiện tại một số hộ ở Kiên Giang có diện tích nuôi khá lớn nên khó cho nông hộ trong khâu quản lý, kiểm soát các nhập lượng đầu vào có ảnh hưởng đến môi trường. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu cũng cho thấy ao lớn sẽ giúp nông hộ tận dụng được nguồn thức ăn tự nhiên nên tăng hiệu quả kinh tế trong quá trình nuôi. 134 Do vậy, để đảm bảo hài hòa giữa giá trị kinh tế và môi trường, nông dân cần phối hợp với cán bộ khuyến nông, nhà khoa học để được tư vấn thêm về kỹ thuật cũng như kiến thức quản lý. - Kết quả nghiên cứu cho thấy số ao nuôi ảnh hưởng tỷ lệ nghịch với hiệu quả kinh tế và môi trường nên những nông hộ có nhiều ao nuôi tôm cần mạnh dạng tìm hiểu thêm kiến thức về kỹ thuật cũng như quản lý để sử dụng hiệu quả hơn các nguồn lực đầu vào và tránh gây ảnh hưởng đến môi trường ao nuôi. Đối với chính quyền địa phương: - Mở rộng thêm các cơ sở ươm con giống có chất lượng trong tỉnh, đồng thời tăng cường công tác kiểm tra, giám sát để tạo ra được nguồn giống an toàn không mang mầm bệnh. - Tăng cường giám sát các hoạt động tập huấn, chuyển giao khoa học công nghệ, giúp nông hộ phát triển sản xuất. - Xây dựng dự án liên kết sản xuất giữa các công ty, nhà máy nhằm tận dụng và khai thác nguồn tài nguyên, nâng cao kim ngạch xuất khẩu. - Tăng cường chính sách hỗ trợ (đặc biệt là vốn) khi nông hộ gặp rủi ro về các nguyên nhân: dịch bệnh, biến đổi khí hậu, thiên tai - Bố trí hợp lí và đầy đủ cán bộ khuyến ngư xã, huyện với trình độ chuyên môn cao và có tinh thần trách nhiệm, hòa đồng, gần gũi với người dân nhằm phục vụ tốt trong công tác cung cấp thông tin, chuyển giao khoa học công nghệ. 135 CHƯƠNG 6 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 6.1 KẾT LUẬN Kết quả nghiên cứu cho thấy thực trạng nuôi tôm của nông hộ đạt lợi nhuận trung bình 430 triệu đồng/ha/vụ tại tỉnh Sóc Trăng và 394 triệu đồng/ha/vụ tại tỉnh Kiên Giang. Tuy nhiên, có sự dao động lớn về lợi nhuận giữa các nông hộ, điều này một phần phản ánh mức độ rủi ro trong quá trình sản xuất. Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy các nông hộ đã từng bị thua lỗ ít nhất 1 lần chiếm đến tỷ lệ khá cao ở tỉnh Sóc Trăng, khoảng 90% trong khi đó ở Kiên Giang khoảng 42% và các nguyên nhân chính dẫn đến thua lỗ là dịch bệnh, chất lượng giống, thời tiết thay đổi và biến động thị trường. Đối với mô hình chuyển đổi từ mía sang tôm tại Sóc Trăng, kết quả nghiên cứu cho thấy lợi nhuận của mô hình nuôi tôm (827,48 triệu đồng/ha/năm) cao gấp 33,29 lần mô hình trồng mía (24,85 triệu đồng/ha/năm). Tuy nhiên mô hình nuôi tôm có chi phí đầu tư cao hơn rất nhiều so với mô hình trồng mía, 1.597 triệu đồng/ha/năm so với 64,91 triệu đồng/ha/năm. Mặc dù lợi nhuận cao nhưng chi phí đầu tư cao nên tỷ suất doanh thu/chi phí của hai mô hình khác biệt không ý nghĩa thống kê. Tỷ suất lợi nhuận/chi phí của mô hình nuôi tôm cao hơn và có ý nghĩa thống kê ở mức 10% so với mô hình trồng mía, cụ thể là 0,52 và 0,38. Đối với mô hình chuyển đổi từ lúa – tôm sang tôm thâm canh tại Kiên Giang, kết quả nghiên cứu cho thấy lợi nhuận trung bình từ mô hình tôm thâm canh (394 triệu/ha/vụ) cao hơn khoảng 12 lần so với mô hình lúa – tôm. Tuy nhiên khi xét về hiệu quả sử dụng đồng vốn và các chỉ số tài chính thì mô hình lúa – tôm tỏ ra hiệu quả hơn, cụ thể là tỷ suất doanh thu/chi phí, lợi nhuận/chi phí và lợi nhuận/doanh thu đều cao hơn so với mô hình tôm thâm canh. Kết quả này cho thấy mô hình lúa – tôm được xem là mô hình thích hợp với những nông hộ có điều kiện tài chính hạn chế. Kết quả cũng cho thấy mức hiệu quả kỹ thuật định hướng đầu ra trung bình của nông hộ nuôi tôm tại địa bàn nghiên cứu tỉnh Sóc Trăng là 90,54%, và 96,89% ở Kiên Giang, sự khác biệt về hiệu quả giữa hai địa bàn có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Về hiệu quả môi trường, mức hiệu quả trung bình của mô hình tôm chuyển đổi tại địa 136 bàn nghiên cứu đạt trung bình khoảng 91,77%, cụ thể đạt 89,73% ở tỉnh Sóc Trăng và 97,02% ở tỉnh Kiên Giang. Sự khác biệt này có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Kết quả này cho thấy nông hộ nuôi tôm ở tỉnh Sóc Trăng và Kiên Giang có thể giảm lần lượt khoảng 10,27% và 2,08% tổng lượng đầu vào các yếu tố có ảnh hưởng đến môi trường (thức ăn, thuốc và nhiên liệu) mà không làm giảm đầu ra trong điều kiện các đầu vào khác không đổi. Về hiệu quả kinh tế, kết quả nghiên cứu cho thấy mức hiệu quả kinh tế trung bình của mô hình nuôi tôm tỉnh Kiên Giang là 89,98%, khác biệt không có ý nghĩa so với hiệu quả kinh tế tỉnh Sóc Trăng là 86,95%. Kết quả này phần nào phản ánh sự kém hiệu quả trong quản lý nguồn lực đầu vào và phân bổ nguồn lực. Mức hiệu quả kinh tế cũng có sự biến động khá lớn giữa các hộ, hộ đạt mức hiệu quả cao nhất tại tỉnh Kiên Giang là 97,96% trong khi đó hộ thấp nhất đạt 55,35%. Tương tự, mức hiệu quả kinh tế nông hộ nuôi tôm tỉnh Sóc Trăng cũng có sự biến động khá lớn, hộ lớn nhất đạt 97,58% trong khi hộ thấp nhất chỉ đạt 22,73%. Kết quả hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh tế theo mô hình một bước cho thấy có 03 yếu có ảnh hưởng ý nghĩa đến mức hiệu quả kinh tế của nông hộ: số ao, diện tích ao và mật độ, trong đó số ao có ảnh hưởng tỷ lệ thuận với E(ui) và hai yếu tố còn lại có ảnh hưởng tỷ lệ nghịch. Đối với các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả môi trường, kết quả hồi quy Tobit cho thấy có năm yếu có ảnh hưởng ý nghĩa đến hiệu quả môi trường, trong đó ba biến kinh nghiệm, diện tích ao và mật độ có ảnh hưởng tỷ lệ thuận và hai biến Địa bàn và Số ao có ảnh hưởng tỷ lệ nghịch với hiệu quả môi trường. Mặc dù nghiên cứu đã góp phần phân tích, đánh giá thực trạng sản xuất, hiệu quả sử dụng nguồn lực (kinh tế và môi trường) cho nông hộ nuôi tôm vùng chuyển đổi, nhưng giới hạn của nghiên cứu là chưa xem xét sự đánh đổi giữa hiệu quả kinh tế và môi trường và chưa xác định được mức tối ưu về hiệu quả kinh tế và môi trường (quy mô diện tích ao, số ao nuôi, mật độ,) để khuyến cáo nông hộ nuôi tôm. 137 6.2 KIẾN NGHỊ 6.2.1. Đối với nông hộ nuôi tôm Không ngừng học hỏi để nâng cao trình độ sản xuất, quản lý các loại rủi ro trong quá trình sản xuất và tiêu thụ tôm thẻ chân trắng. Thường xuyên theo dõi các nghiên cứu hay dự báo về thời tiết/ môi trường để có phương án kịp thời ứng phó với vấn đề biến đổi khí hậu cũng như cập nhật thông tin liên quan đến nuôi trồng thủy sản (tôm thẻ chân trắng). Ngoài ra, nông hộ cần chọn mua nguồn giống và vật tư đầu vào như: thức ăn, vôi, kháng sinh,.. ở những cơ sở có uy tín, đảm bảo chất lượng, giá cả hợp lí. Nông dân cũng cần thường xuyên tham gia vào các hoạt động tập huấn của địa phương, tham gia học hỏi và trao đổi kinh nghiệm lẫn nhau để tích lũy thêm nhiều kiến thức. Nông hộ nên xử lý nước qua ao lắng trước khi đưa vào ao nuôi để hạn chế ô nhiễm nguồn nước gây ảnh hưởng đến năng suất tôm. 6.2.2. Đối với chính quyền địa phương Bao gồm trung tâm khuyến nông khuyến ngư, hội nông dân, ủy ban nhân dân có thể hỗ trợ cho nông hộ nuôi tôm thông qua các công việc sau: - Mở rộng thêm các cơ sở ươm con giống có chất lượng trong tỉnh, đồng thời tăng cường công tác kiểm tra, giám sát để tạo ra được nguồn giống an toàn không mang mầm bệnh. - Trung tâm Khuyến Nông Khuyến Ngư và cán bộ nông nghiệp các cấp cần tăng cường giám sát các hoạt động tập huấn của các công ty giống, thức ăn và các Viện Trường..., chuyển giao khoa học công nghệ, giúp nông hộ phát triển sản xuất. - Xây dựng dự án liên kết sản xuất giữa các công ty, nhà máy nhằm tận dụng và khai thác nguồn tài nguyên, nâng cao kim ngạch xuất khẩu. - Tiếp tục đẩy mạnh hoạt động tập huấn cho nông dân nuôi tôm vùng chuyển đổi. - Cần đẩy mạnh công tác xây dựng mối quan hệ giữa cán bộ khuyến nông và nông dân nuôi tôm để hỗ trợ/tư vấn nông dân kịp thời. 138 TÀI LIỆU THAM KHẢO Acquah, H. D., 2011. Farmers perception and adaptation to climate change: A willingness to pay analysis. Journal of Sustainable Development in Africa, 13(5), 150-161. Adeogun, O. A., Ajana, A. M., Ayinla, O. A., Yarhere, M. T., & Adeogun, M. O., 2008. Application of logit model in adoption decision: A study of hybrid clarias in Lagos State, Nigeria. American-Eurasian Journal of Agriculture and Environmental Sciences, 4(4), 468-472. Adesina, AA, Zinnah, MM., 1993. Technology characteristics, farmers' perceptions and adoption decisions: A Tobit model application in Sierra Leone. Agricultural economics, 9(4), 297-311. doi: 10.1016/0169-5150(93)90019-9 Aigner D., Lovell, C. A., amp, Schmidt, P., 1977. Formulation and estimation of stochastic frontier production function models. Journal of Econometrics, 6(1), 21-37. Au T. N. H., 2009. Technical efficiency of prawn poly-culture in Tam Giang lagoon, Vietnam. Universitetet i Tromsø. Barreiro-Hurlé, J, Espinosa-Goded, M, Dupraz, P., 2010. Does intensity of change matter? Factors affecting adoption of agri-environmental schemes in Spain. Journal of environmental planning and management, 53(7), 891-905. doi: 10.1080/09640568.2010.490058 Battese G. E., 1992. Frontier production functions and technical efficiency: a survey of empirical applications in agricultural economics. Agricultural Economics, 7(3), 185-208. Begum M. E. A., Nastis, S. A., Papanagiotou, E., 2016. Determinants of technical efficiency of freshwater prawn farming in southwestern Bangladesh. Journal of Agriculture and Rural Development in the Tropics and Subtropics (JARTS), 117(1), 99-112. Belotti F., Daidone, S., Ilardi, G., Atella, V., 2013. Stochastic frontier analysis using Stata. The Stata Journal, 13(4), 719-758. Binam, J. N., Tonye, J., Nyambi, G., & Akoa, M., 2004. Factors affecting the technical 139 efficiency among smallholder farmers in the slash and burn agriculture zone of Cameroon. Food policy, 29(5), 531-545. Bravo-Ureta B. E., Pinheiro, A. E., 1993. Efficiency analysis of developing country agriculture: a review of the frontier function literature. Agricultural and Resource Economics Review, 22(1), 88-101. Bravo‐Ureta B. E., Pinheiro, A. E., 1997. Technical, economic, and allocative efficiency in peasant farming: evidence from the Dominican Republic. The Developing Economies, 35(1), 48-67. Bravo-Ureta B. E., Rieger, L., 1991. Dairy farm efficiency measurement using stochastic frontiers and neoclassical duality. American Journal of Agricultural Economics, 73(2), 421-428. Briggs, M., Simon Funge-Smith, Rohana Subasinghe and Michael Phillips, 2004. Introductions and movement of Penaeus vannamei and Penaeus stylirostris in Asia and the Pacific. Food and agriculture organization of the united nations regional office for asia and the pacific. Bangkok. Brown R. S., Christensen, L. R., 1980. Estimating elasticities of substitution in a model of partial static equilibrium: an application to US agriculture, 1947-1979. Paper presented at the Workshop Series, Social Systems Research Institute, University of Wisconsin. Bryan, E., Deressa, T. T., Gbetibouo, G. A., & Ringler, C., 2009. Adaptation to climate change in Ethiopia and South Africa: options and constraints. Environmental Science & Policy, 12(4), 413-426. Can N. D., 2011. Transformation of farming systems in coastal Mekong delta: seeking for a better management and sustainability. Viet Nam Socio-Economic Development, 65. Carew-Reid J., 2008. Rapid assessment of the extent and impact of sea level rise in Viet Nam. International Centre for Environment Management (ICEM), Brisbane, 82. Carvajal-Escobar, Y., Quintero-Angel, M., & Garcia-Vargas, M., 2008. Women's role in adapting to climate change and variability. Advances in Geosciences, 14, 277- 280. Caudill S. B., Ford, J. M., 1993. Biases in frontier estimation due to heteroscedasticity. Economics Letters, 41(1), 17-20. 140 Caudill S. B., 2003. Estimating a mixture of stochastic frontier regression models via the EM algorithm: A multiproduct cost function application. Empirical Economics, 28(3), 581-598. Caves D. W., Christensen, L. R., Diewert, W. E., 1982. Multilateral comparisons of output, input, and productivity using superlative index numbers. The economic Journal, 73-86. Caves D. W., Christensen, L. R., Swanson, J. A., 1981. Productivity growth, scale economies, and capacity utilization in US railroads, 1955-74. The American Economic Review, 994-1002. Cheung, W. W., Lam, V. W., Sarmiento, J. L., Kearney, K., Watson, R. E. G., Zeller, D., & Pauly, D., 2010. Large‐ scale redistribution of maximum fisheries catch potential in the global ocean under climate change. Global Change Biology, 16(1), 24-35. Chi, N.T.Q., Mitsuyasu Yabe, Q., 2014. Input Cost Saving and Technical Efficiency Improvement in Shrimp Poly-culture Production–An Application of Data Envelopment Analysis. Global Journal of Science Frontier Research, 14(2). Chiang, F. S., Sun, C. H., & Yu, J. M., 2004. Technical efficiency analysis of milkfish (Chanos chanos) production in Taiwan—an application of the stochastic frontier production function. Aquaculture, 230(1-4), 99-116. Clayton H., 2003. Rice–shrimp farming in the Mekong Delta: biophysical and socioeconomic issues. Australian Centre for International Agricultural Research. Coelli T., Rahman, S., Thirtle, C., 2002. Technical, Allocative, Cost and Scale Efficiencies in Bangladesh Rice Cultivation: A Non‐parametric Approach. Journal of Agricultural Economics, 53(3), 607-626. Coelli T., Rao, D. S. P., O'Donnell, C. J., Battese, G. E., 2005. An introduction to efficiency and productivity analysis. Springer. Davis, FD, 1989. Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS quarterly, 319-340. doi: 10.2307/249008 Den D. T., Ancev, T., Harris, M., 2007. Technical efficiency of prawn farms in the Mekong Delta, Vietnam. The paper was presented in Australian Agricultural and Resource Economics Society, February 13-16, 2007. Queenstown, New Zealand 141 Đỗ Minh Vạnh, Trần Hoàng Tuân, Trần Ngọc Hải và Trương Hoàng Minh, 2016. Đánh giá hiệu quả nuôi tôm thẻ chân trắng thâm canh theo các hình thức tổ chức ở Đồng bằng sông Cửu Long. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 42d: 50-57 Đỗ Minh Vạnh, Trần Hoàng Tuân; Trần Ngọc Hải & Trương Hoàng Minh, 2016. Đánh giá hiệu quả nuôi tôm thẻ chân trắng thâm canh theo các hình thức tổ chức ở Đồng bằng sông Cửu Long. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 42, 50- 57. Dung N. H., Dung, T. T. T., 1999. Economic and health consequences of pesticide use in paddy production in the Mekong Delta, Vietnam. Economy and Environment Program for Southeast Asia (EEPSEA). Färe R., Knox Lovell, C., 1978. Measuring the technical efficiency of production. Journal of Economic theory, 19(1), 150-162. Färe R., Grosskopf, S., Lovell, C. K., Pasurka, C., 1989. Multilateral productivity comparisons when some outputs are undesirable: a nonparametric approach. The review of economics and statistics, 90-98. Farrell M. J., 1957. The measurement of productive efficiency. Journal of the Royal Statistical Society. Series A (General), 253-290. Ferrier G. D., Lovell, C. K., 1990. Measuring cost efficiency in banking: econometric and linear programming evidence. Journal of Econometrics, 46(1-2), 229-245. Greene W., 2005. Reconsidering heterogeneity in panel data estimators of the stochastic frontier model. Journal of Econometrics, 126(2), 269-303. Greene, W. H., 2012. Econometric analysis, 71e. Stern School of Business, New York University. Grigorian, D. A., & Manole, V., 2006. Determinants of commercial bank performance in transition: an application of data envelopment analysis. Comparative Economic Studies, 48(3), 497-522. Grisley W., Gitu, K. W., 1985. A translog cost analysis of turkey production in the mid- Atlantic region. Southern Journal of Agricultural Economics, 17(1), 151-158. GSO, 2013. Statistical yearbook of Vietnam. Statistical Publishing House. Hoang Linh V., 2012. Efficiency of rice farming households in Vietnam. International Journal of Development Issues, 11(1), 60-73. Hong, N.B., Takahashi, Y., Yabe, M., 2016. Environmental Efficiency and Economic 142 Losses of Vietnamese Tea Production: Implications for Cost Savings and Environmental Protection. J. Fac. Agr., Kyushu Univ, 61(2), 383–390. Jondrow J., Knox Lovell, C., Materov, I. S., Schmidt, P., 1982. On the estimation of technical inefficiency in the stochastic frontier production function model. Journal of Econometrics, 19(2), 233-238. Kam, S. P., Badjeck, M. C., Teh, L., & Tran, N., 2012. Autonomous adaptation to climate change by shrimp and catfish farmers in Vietnam’s Mekong River delta. Khai H. V., Yabe, M., 2010. Effect of Technical Efficiency on the Perception of Life Improvement for Rice Farmers in Vietnam. Journal of Rural Economics, 2010, 440-447. Khai H. V., Yabe, M., 2011. Technical efficiency analysis of rice production in Vietnam. Journal of ISSAAS, 17(1), 135-146. Knowler, D, Bradshaw, B, 2007. Farmers’ adoption of conservation agriculture: A review and synthesis of recent research. Food policy, 32(1), 25-48. doi: 10.1016/j.foodpol.2006.01.003 Kompas T., 2004. Market Reform, Productivity and Efficiency in Vietnamese Rice Production. International and Development Economics Working Paper 04-4 Kompas T., Che, T. N., Nguyen, H. T. M., Nguyen, H. Q., 2012. Productivity, net returns, and efficiency: land and market reform in Vietnamese rice production. Land Economics, 88(3), 478-495. Kopp R. J., 1981. The Measurement of Productive Efficiency: A Reconsideration. The Quarterly Journal of Economics, 96(3), 477-503. Kumbhakar S. C., Lovell, C. K., 2003. Stochastic frontier analysis. Cambridge University Press. Kumbhakar S. C., Wang, H.-J., Horncastle, A. P., 2015. A practitioner's guide to stochastic frontier analysis using Stata. Cambridge University Press. Kumbhakar, S. C., Parmeter, C. F., & Zelenyuk, V., 2017. Stochastic frontier analysis: Foundations and advances. Handbook of production economics. New York, NY: Springer. Lê Anh Tuấn, Hoàng Thị Thủy và Võ Văn Ngoan, 2014. Các mô hình canh tác ứng phó với biến đổi khí hậu cho vùng giồng cát ven biển ở Đồng bằng Sông Cửu Long. 143 Báo cáo tại Hội thảo tác động của Biến đổi khí hậu và ứng phó trong sản xuất nông nghiệp ở vùng đồng bằng và cát ven biển. Lê Cảnh Dũng, 2012. Tác động của trồng lúa đến nuôi tôm từ các chỉ số kinh tế trong hệ thống lúa – tôm vùng ven biển Đồng bằng sông Cửu Long. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 22a, 69-77. 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. Lê Mạnh Tân, 2006. Đánh giá các tác động ảnh hưởng tới chất lượng nước vùng nuôi tôm Cần Giờ. Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ, 9(4), 77-84. Lê Thanh Hùng và Ong Mộc Quý, 2010. Hiện trạng sử dụng và quản lý thức ăn nuôi tôm thẻ chân trắng (Litopenaeus Vannamei) ở Việt Nam. Khoa Thủy Sản, Đại học Nông Lâm Tp.HCM. Lee, DR, 2005. Agricultural sustainability and technology adoption: Issues and policies for developing countries. American Journal of Agricultural Economics, 87(5), 1325-1334. doi: 10.1111/j.1467-8276.2005.00826.x Meijer, SS, Catacutan, D, Ajayi, OC, Sileshi, GW, Nieuwenhuis, M, 2015. The role of knowledge, attitudes and perceptions in the uptake of agricultural and agroforestry innovations among smallholder farmers in sub-Saharan Africa. International Journal of Agricultural Sustainability, 13(1), 40-54. doi: 10.1080/14735903.2014.912493 Mohan Dey, M., Javien Paraguas, F., Srichantuk, N., Xinhua, Y., Bhatta, R., & Thi Chau Dung, L., 2005. Technical efficiency of freshwater pond polyculture production in selected Asian countries: estimation and implication. Aquaculture Economics & Management, 9(1-2), 39-63. Mussa, R., 2006. Technical Efficiency of Smallholder Farmers in Southern Malawi: A Study of Adopters and Non-Adopters of Integrated Aquaculture-Agriculture. University of Malawi, Chancellor College, Department of Economics. Negatu, W, Parikh, A, 1999. The impact of perception and other factors on the adoption of agricultural technology in the Moret and Jiru Woreda (district) of Ethiopia. Agricultural economics, 21(2), 205-216. doi: 10.1016/S0169-5150(99)00020-1 144 Nguyễn Khắc Hoàn, 2010. Sử dụng mô hình tobit trong phân tích nhu cầu tiêu thụ hàng hóa của các hộ gia đình. Tạp chí khoa học Đại học Huế, 60. Nguyễn Quốc Nghi, Bùi Văn Trịnh và Lê Thị Diệu Hiền, 2009. Hiệu quả sản xuất mía nguyên liệu tỉnh Hậu Giang. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 305- 311. Nguyễn Sỹ Minh, 2012. Đánh giá hiệu quả sản xuất của các mô hình nuôi tôm sú và TTCT TC ở Kiên Giang. Sóc Trăng. Luận văn tốt nghiệp cao học, Khoa Thủy sản, Trường Đại học Cần Thơ. Nguyễn Thanh Bình, 2011. Đánh giá tính tổn thương do xâm nhập mặn ở đồng bằng sông Cửu Long. Báo cáo tổng kết đề tài NCKH cấp Trường, mã số T2011-57. Nguyễn Thanh Bình, Nguyễn Thị Thanh Tâm và Nguyễn Duy Cần, 2009. Các yếu tố ảnh hưởng đến sự thay đổi hệ thống canh tác ở vùng bị ảnh hưởng mặn của huyện Mỹ Xuyên, tỉnh Sóc Trăng. Trong kỷ yếu hội thảo “Phát triển bền vững hệ thống canh tác lúa-tôm vùng ven biển ĐBSCL”, trang 37-48. Nguyễn Thanh Long và Huỳnh Văn Hiền, 2015. Phân tích hiệu quả kỹ thuật và tài chính của mô hình nuôi tôm thẻ chân trắng ở tỉnh Cà Mau. Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, 37, 105-111. Nguyễn Thanh Long và Nguyễn Thanh Phương, 2010. Phân tích khía cạnh kinh tế và kỹ thuật của các mô hình nuôi thủy sản ven biển chủ yếu ở tỉnh Thủy Sản. Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 14, 222 – 232. Nguyễn Thanh Long, 2016. Phân tích hiệu quả tài chính của mô hình nuôi tôm sú thâm canh ở tỉnh Cà Mau. Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, 46, 89-94. Nguyễn Thanh Phương, Nguyễn Anh Tuấn, Trần Ngọc Hải, Võ Nam Sơn và Dương Nhựt Long, 2014. Giáo trình nuôi trồng thủy sản. Nhà xuất bản Đại học Cần Thơ. Nguyễn Thị Ngọc Anh, Đinh Thị Kim Nhung và Trần Ngọc Hải, 2014. Hiệu quả sử dụng thức ăn của tôm thẻ chân trắng (litopenaeus vannamei) trong nuôi kết hợp với rong bún (enteromorpha sp.) và rong mền (cladophoraceae). Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 31, 98-105. Nguyễn Thùy Trang, Huỳnh Việt Khải, Võ Hồng Tú, Trần Minh Hải, 2019. Cơ sở lý thuyết và thực tiễn đo lường hiệu quả môi trường trong sản xuất nông nghiệp: Trường hợp nuôi tôm vùng chuyển đổi tại Kiên Giang. Tạp chí Khoa học Đại 145 học Mở Thành phố Hồ Chí Minh, 14(1), 115-125 Nguyễn Văn Tiển và Phạm Lê Thông, 2014. Phân tích hiệu quả kinh tế của nông hộ trồng sen trên địa bàn tỉnh Đồng Tháp. Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 30, 120-128. Nguyen, K. T., & Fisher, T. C., 2014. Efficiency analysis and the effect of pollution on shrimp farms in the Mekong River Delta. Aquaculture Economics & Management, 18(4), 325-343. Nhan D. K., Trung, N. H., Van Sanh, N., 2011. The impact of weather variability on rice and aquaculture production in the Mekong Delta. In M. A. Stewart & P. A. Coclanis (Eds.), Environmental Change and Agricultural Sustainability in the Mekong Delta (pp. 437-451): Springer. Nhan, D. K., N. Be, and N. H. Trung, 2007. Water use and competition in the Mekong Delta, Vietnam. In "Challenges to sustainable development in the Mekong Delta: regional and national policy issues and research needs", ed. by T. T. Be, B. T. Sinh and F. Miller, The Sustainable Mekong Research Network, pp. 143-188. Nhan, D. K., N. H. Trung, and N. Van Sanh, 2011. The impact of weather variability on rice and aquaculture production in the Mekong Delta. In "Environmental Change and Agricultural Sustainability in the Mekong Delta", ed. by M. A. Stewart and P. A. Coclanis, Springer, pp. 437-451. Phạm Lê Thông và Đặng Thị Phượng, 2015. Hiệu quả kinh tế của mô hình nuôi tôm sú thâm canh và bán thâm canh Đồng Bằng Sông Cửu Long. Tạp chí Kinh tế và Phát triển, 217, 46-55. Phùng Thị Hồng Gấm, Võ Nam Sơn và Nguyễn Thanh Phương, 2014. Phân tích hiệu quả sản xuất các mô hình nuôi TTCT và tôm sú TC ở tỉnh Ninh Thuận. Tạp chí khoa học Đại học Cần Thơ, (2): 37-43. Pittman R. W., 1983. Multilateral productivity comparisons with undesirable outputs. The Economic Journal, 883-891. Quan Minh Nhựt, 2010. Các nhân tố tác động đến hiệu quả sản xuất của các doanh nghiệp chế biến thủy sản khu vực ĐBSCL. Tạp chí khoa học Đại học Cần Thơ, 13, 137-143. Quayum, M. A., & Ali, A. M., 2012. Adoption and diffusion of power tillers in Bangladesh. Bangladesh Journal of Agricultural Research, 37(2), 307-325. 146 Rahm, MR, Huffman, WE, 1984. The adoption of reduced tillage: the role of human capital and other variables. American journal of agricultural economics, 66(4), 405-413. doi: 10.2307/1240918 Reinhard S., Thijssen, G., 2000. Nitrogen efficiency of Dutch dairy farms: a shadow cost system approach. European Review of Agricultural Economics, 27(2), 167- 186. Reinhard S., Knox Lovell, C., Thijssen, G. J., 2000. Environmental efficiency with multiple environmentally detrimental variables; estimated with SFA and DEA. European Journal of Operational Research, 121(2), 287-303. Reinhard S., Lovell, C. K., Thijssen, G., 1999. Econometric estimation of technical and environmental efficiency: an application to Dutch dairy farms. American Journal of Agricultural Economics, 81(1), 44-60. Renaud, F. G., T. T. H. Le, C. Lindener, V. T. Guong, and Z. Sebesvari, 2015. Resilience and shifts in agro-ecosystems facing increasing sea-level rise and salinity intrusion in Ben Tre Province, Mekong Delta. Climatic change, 133(1), 69-84. Rosko M. D., 2001. Cost efficiency of US hospitals: a stochastic frontier approach. Health Economics, 10(6), 539-551. Sakamoto, T., Van, P. C., Kotera, A., Duy, K. N., & Yokozawa, M., 2009. Detection of yearly change in farming systems in the Vietnamese Mekong Delta from MODIS time-series imagery. Japan Agricultural Research Quarterly: JARQ, 43(3), 173- 185. Schmidt P., Lovell, C. K., 1979. Estimating technical and allocative inefficiency relative to stochastic production and cost frontiers. Journal of Econometrics, 9(3), 343-366. Schmidt P., Lovell, C. K., 1980. Estimating stochastic production and cost frontiers when technical and allocative inefficiency are correlated. Journal of Econometrics, 13(1), 83-100. Sharma, K. R., Leung, P., Chen, H., & Peterson, A., 1999. Economic efficiency and optimum stocking densities in fish polyculture: an application of data envelopment analysis (DEA) to Chinese fish farms. Aquaculture, 180(3-4), 207- 221. 147 Sidibé, A, 2005. Farm-level adoption of soil and water conservation techniques in northern Burkina Faso. Agricultural water management, 71(3), 211-224. doi: 10.1016/j.agwat.2004.09.002 Smajgl, A., Toan, T. Q., Nhan, D. K., Ward, J., Trung, N. H., Trí, L. Q., Tri, V.P.D. & Vu, P. T., 2015. Responding to rising sea levels in the Mekong Delta. Nature Climate Change, 5(2), 167. Son, V. N., Phuong, N. T., Hai, T. N., & Yakupitiyage, A., 2011. Production and economic efficiencies of intensive black tiger prawn (Penaeus monodon) culture during different cropping seasons in the Mekong delta, Vietnam. Aquaculture international, 19(3), 555-566. Soule, M. J., Tegene, A., & Wiebe, K. D., 2000. Land tenure and the adoption of conservation practices. American journal of agricultural economics, 82(4), 993- 1005. Thái Thanh Hà, 2009. Đánh giá hiệu quả sản xuất cao su thiên nhiên của các hộ gia đình tại tỉnh Kon Tum bằng phương pháp phân tích đường giới hạn (DEA) và hồi quy Tobit regression. Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Đại học Đà Nẵng, 4(3). 2009. Thanh Nguyen, T., Hoang, V. N., & Seo, B., 2012. Cost and environmental efficiency of rice farms in South Korea. Agricultural Economics, 43(4), 369-378. Tobin, J., 1958. Estimation of relationships for limited dependent variables. Econometrica: journal of the Econometric Society, 24-36. Trần Ái Kết và Nguyễn Thành Tích, 2014. Phân tích các yếu tố ảnh hưởng tới tính dụng thương mại của trang trại nuôi trồng thủy sản ở tỉnh Kiên Giang. Tạp chí khoa học Đại học Cần Thơ, 31, 132-138. Trần Ái Kết và Thái Thanh Thoảng, 2013. Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng tới tiếp cận tín dụng tiêu dùng ở ngân hàng thương mại của hộ gia đình trên địa bàn thành phố Cần Thơ. Tạp chí khoa học Đại học Cần Thơ, 28, 26-32. Trang, N.T., Khai, H.V., Tu, V.H. and Hong, N.B., 2018. Environmental efficiency of transformed farming systems: a case study of change from sugarcane to shrimp in the Vietnamese Mekong Delta. Forestry Research and Engineering: International Journal, 2(2), p. 56-62. Trương Hoàng Minh, Trần Hoàng Tuân & Trần Trọng Tân, 2013. So sánh hiệu quả sản xuất của hai mô hình tôm sú-lúa luân canh truyền thống và cải tiến ở tỉnh Kiên 148 Giang. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 28, 143-150. Tu H. V., Yabe, M., 2015. Technical Efficiency of Ecologically Engineered Rice Production in the Mekong Delta of Vietnam: Application of SFA. Global Journal of Science Frontier Research, 15(5). Tu V. H., Trang, N. T., 2015. Cost Efficiency of Rice Production in Vietnam: An Application of Stochastic Translog Variable Cost Frontier. Asian Journal of Agricultural Extension, Economics & Sociology, 8(1). Tu V. H., 2017. Resource use efficiency and economic losses: implications for sustainable rice production in Vietnam. Environment, Development and Sustainability, 1-16. Tu V. H., Yabe, M., Trang, N. T., Khai, H. V., 2015. Environmental Efficiency of Ecologically Engineered Rice Production in the Mekong Delta of Vietnam. J. Fac. Agr., Kyushu Univ. 60(2), 493-500. Tu, V. H., Can, N. D., Takahashi, Y., & Yabe, M., 2018. Water Use Efficiency in Rice Production: Implications for Climate Change Adaptation in the Vietnamese Mekong Delta. Process Integration and Optimization for Sustainability, 2(3), 221-238. Tu, V. H., Can, N. D., Takahashi, Y., Kopp, S. W., & Yabe, M., 2019. Technical and environmental efficiency of eco-friendly rice production in the upstream region of the Vietnamese Mekong delta. Environment, Development and Sustainability, 21(5), 2401-2424. Tu, V. H., Can, N. D., Takahashi, Y., Kopp, S. W., & Yabe, M., 2018. Modelling the factors affecting the adoption of eco-friendly rice production in the Vietnamese Mekong Delta. Cogent Food & Agriculture, 4(1), 1432538. Uddin, M., Bokelmann, W., & Entsminger, J., 2014. Factors affecting farmers’ adaptation strategies to environmental degradation and climate change effects: A farm level study in Bangladesh. Climate, 2(4), 223-241. Viện Kinh tế và Quy hoạch Thủy sản, 2015. Báo cáo tổng hợp: Quy hoạch nuôi tôm nước lợ vùng Đồng Bằng Sông Cửu Long đến năm 2020, tầm nhìn 2030. Viện Kinh tế và Quy hoạch Thủy sản, Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn. Viện Nghiên cứu Nuôi trồng Thủy sản 1, 2013. Đề án: kiểm soát ô nhiễm môi trường nuôi trồng thủy sản (tôm, cá tra) đến năm 2020. Viện nghiên cứu nuôi trồng thủy 149 sản 1, Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn. Võ Hồng Tú, Nguyễn Thùy Trang & Phan Văn Hiệp, 2019. Đánh giá tác động của ứng dụng cơ giới hóa đến thu nhập nông hộ trồng mía tỉnh Hậu Giang. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 150-156. Võ Hồng Tú, 2015. Ứng dụng phương pháp phân tích giới hạn sản xuất ngẫu nhiên để đo lường hiệu quả môi trường của hoạt động sản xuất nông nghiệp. Tạp chí Khoa học và Phát triển, 13(8), 1519-1526. Wang H.-J., Schmidt, P., 2002. One-step and two-step estimation of the effects of exogenous variables on technical efficiency levels. Journal of Productivity Analysis, 18(2), 129-144. Wang, N, Gao, Y, Wang, Y, Li, X., 2016. Adoption of eco-friendly soil-management practices by smallholder farmers in Shandong Province of China. Soil Science and Plant Nutrition, 62(2), 185-193. doi: 10.1080/00380768.2016.1149779 Wang, N., Gao, Y., Wang, Y., & Li, X., 2016. Adoption of eco-friendly soil-management practices by smallholder farmers in Shandong Province of China. Soil Science and Plant Nutrition, 62(2), 185-193. Wassmann R., Hien, N. X., Hoanh, C. T., Tuong, T. P., 2004. Sea level rise affecting the Vietnamese Mekong Delta: water elevation in the flood season and implications for rice production. Climatic Change, 66(1-2), 89-107. Weir, S., & Knight, J., 2000. Education externalities in rural Ethiopia: Evidence from average and stochastic frontier production functions. University of Oxford, Institute of Economics and Statistics, Centre for the Study of African Economies. Weir, S., 1999. The effects of education on farmer productivity in rural Ethiopia. The Centre for the Study of African Economies Working Paper Series, 91. World Bank, 2016. Vietnam Development Report 2016: Transforming Vietnames Agriculture: Gaining more from less. Hong Duc Publishing House. Worthington A. C., 2000. Cost Efficiency in Australian Local Government: A Comparative Analysis of Mathematical Programming anf Econometrical Approaches. Financial Accountability & Management, 16(3), 201-223. Zhou, S., Herzfeld, T., Glauben, T., Zhang, Y., & Hu, B., 2008. Factors affecting Chinese farmers' decisions to adopt a water‐ saving technology. Canadian 150 Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne d'agroeconomie, 56(1), 51-61. 151 PHỤ LỤC Phụ lục 1: Kết quả kiểm định LR giữa hàm chi phí Cobb-Douglas và translog Phụ lục 2: Kết quả kiểm định LR giữa hàm chi phí một bước và hai bước Likelihood-ratio test LR chi2(9) = 19.0564 (Assumption: . nested in full) Prob > chi2 = 0.0646 Phục lục 3: Ma trận tương quan các biến độc lập trong hàm chi phí (Assumption: . nested in semi) Prob > chi2 = 0.0045 Likelihood-ratio test LR chi2(28) = 51.41 . lrtest semi Likelihood-ratio test of sigma_u=0: chibar2(01) = 1.53 Prob>=chibar2 = 0.108 lny 0.0210 0.5591 0.5911 0.2952 -0.3238 0.4848 1.0000 lnother 0.0468 0.2697 0.4380 0.2445 -0.1394 1.0000 lnlaodong -0.0539 -0.4164 -0.5320 0.0065 1.0000 lngiong 0.0395 0.0987 0.1358 1.0000 lnnguyelieu 0.0718 0.6578 1.0000 lnthuoc 0.0319 1.0000 lnta 1.0000 lnta lnthuoc lnnguy~u lngiong lnlaod~g lnother lny (obs=125) . corr lnta lnthuoc lnnguyelieu lngiong lnlaodong lnother lny 152 Phụ lục 4: Kết quả kiểm định sự khác biết giữa hai nhóm hộ nuôi tôm Sóc Trăng và Kiên Giang trong ước lượng hàm chi phí Likelihood-ratio test of sigma_u=0: chibar2(01) = 0.39 Prob>=chibar2 = 0.265 lambda .8673916 .169028 .5361028 1.19868 sigma2 .1373688 .0448101 .0495425 .2251951 sigma_u .2428547 .1308821 .0844515 .6983707 sigma_v .2799828 .0429125 .2073334 .3780886 /lnsig2u -2.830584 1.077863 -2.63 0.009 -4.943157 -.7180103 /lnsig2v -2.546054 .3065366 -8.31 0.000 -3.146855 -1.945253 _cons 9.109693 5.768033 1.58 0.114 -2.195445 20.41483 Localnlaodong .1385872 .4899201 0.28 0.777 -.8216384 1.098813 Localngiong -.268416 .4326046 -0.62 0.535 -1.116305 .5794734 Localnnguyenlieu -.1483321 .0586793 -2.53 0.011 -.2633415 -.0333227 Localnthuoc -.0501649 .0420144 -1.19 0.232 -.1325116 .0321819 Localnta -.2694361 .449941 -0.60 0.549 -1.151304 .6124321 Location 3.54024 7.66471 0.46 0.644 -11.48232 18.5628 lny .5130982 .0452498 11.34 0.000 .4244102 .6017862 lnother .0628276 .0340369 1.85 0.065 -.0038835 .1295387 lnlaodong -.1091615 .4026385 -0.27 0.786 -.8983184 .6799954 lngiong .2552897 .3286661 0.78 0.437 -.3888841 .8994634 lnnguyelieu .2317587 .0427586 5.42 0.000 .1479533 .315564 lnthuoc .0446967 .0285961 1.56 0.118 -.0113505 .100744 lnta .2955225 .2844215 1.04 0.299 -.2619333 .8529783 lncost Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Log likelihood = -33.234722 Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(13) = 614.10 Stoc. frontier normal/half-normal model Number of obs = 125 153 Phụ lục 5: Kết quả ước lượng hàm chi phí biên ngẫu nhiên theo một bước lambda 3.17646 .165139 19.24 0.000 2.852794 3.500127 sigma_v .232323 .0208293 11.15 0.000 .1948841 .2769543 sigma_u .7379648 .161358 4.57 0.000 .4807487 1.1328 _cons -2.919253 .1793133 -16.28 0.000 -3.270701 -2.567806 Vsigma _cons -.6077182 .4373055 -1.39 0.165 -1.464821 .2493848 Usigma _cons -.1241001 2.188987 -0.06 0.955 -4.414435 4.166235 Labor -.0038761 .6325979 -0.01 0.995 -1.243745 1.235993 Distance -.0043065 .0059235 -0.73 0.467 -.0159163 .0073033 Ponds 1.039917 .4367815 2.38 0.017 .1838406 1.895993 density -.0268895 .0152991 -1.76 0.079 -.0568752 .0030963 pond_size -1.137811 .4575064 -2.49 0.013 -2.034507 -.2411144 organization .3565043 1.89429 0.19 0.851 -3.356236 4.069244 exp .0414799 .1184322 0.35 0.726 -.1906429 .2736028 edu .0291692 .1294551 0.23 0.822 -.2245582 .2828966 Mu _cons 117.3083 551.5703 0.21 0.832 -963.7497 1198.366 lnotherlny -.0044804 .0581523 -0.08 0.939 -.1184567 .109496 lnlaodonglny .6291447 .4818458 1.31 0.192 -.3152556 1.573545 lnlaodonglnother .2394517 .3002531 0.80 0.425 -.3490335 .827937 lngionglny -.373094 .309722 -1.20 0.228 -.980138 .23395 lngionglnother .3374264 .510348 0.66 0.509 -.6628373 1.33769 lngionglnlaodong -.1414631 2.35864 -0.06 0.952 -4.764313 4.481387 lnnguyelieulny -.0501754 .0486513 -1.03 0.302 -.1455303 .0451794 lnnguyelieulnother .0172015 .0229145 0.75 0.453 -.0277102 .0621131 lnnguyelieulnlaodong -.1520167 .2542434 -0.60 0.550 -.6503245 .3462912 lnnguyelieulngiong .0477222 .3109128 0.15 0.878 -.5616558 .6571002 lnthuoclny .0240441 .0346161 0.69 0.487 -.0438021 .0918904 lnthuoclnother -.0535002 .0238753 -2.24 0.025 -.1002949 -.0067055 lnthuoclnlaodong .0391711 .1733047 0.23 0.821 -.3004998 .378842 lnthuoclngiong -.2257464 .2277028 -0.99 0.321 -.6720356 .2205428 lnthuoclnnguyelieu .0089419 .0154689 0.58 0.563 -.0213765 .0392603 lntalny -.1827129 .6080893 -0.30 0.764 -1.374546 1.00912 lntalnother -.3997055 .5181323 -0.77 0.440 -1.415226 .6158152 lntalnlaodong -.5551357 4.184141 -0.13 0.894 -8.755902 7.645631 lntalngiong .3173506 2.522355 0.13 0.900 -4.626375 5.261076 lntalnnguyelieu .2665828 .3285898 0.81 0.417 -.3774413 .9106069 lntalnthuoc -.1725298 .2624968 -0.66 0.511 -.687014 .3419545 lny2 .2073335 .1033516 2.01 0.045 .004768 .409899 lnother2 .0485264 .0419226 1.16 0.247 -.0336404 .1306932 lnlaodong2 1.338501 2.053701 0.65 0.515 -2.686679 5.363681 lngiong2 1.227993 1.6272 0.75 0.450 -1.961261 4.417247 lnnguyelieu2 -.002882 .0285997 -0.10 0.920 -.0589363 .0531723 lnthuoc2 .0156821 .0185389 0.85 0.398 -.0206536 .0520177 lnta2 .4146704 1.451598 0.29 0.775 -2.430409 3.25975 lny -4.923417 8.64687 -0.57 0.569 -21.87097 12.02414 lnother -.6369868 6.673172 -0.10 0.924 -13.71616 12.44219 lnlaodong -18.26706 45.16053 -0.40 0.686 -106.7801 70.24595 lngiong -7.975289 42.04281 -0.19 0.850 -90.37768 74.4271 lnnguyelieu -.9868973 4.252863 -0.23 0.816 -9.322356 7.348562 lnthuoc 2.838219 3.716128 0.76 0.445 -4.445257 10.1217 lnta 8.578647 54.60348 0.16 0.875 -98.44221 115.5995 Frontier lncost Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Log likelihood = -9.2709 Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(33) = 228.33 Stoc. frontier normal/tnormal model Number of obs = 125 154 Phụ lục 6: Kết quả kiểm định LR giữa hàm sản xuất Cobb-Douglas và translog Phụ lục 7: Kết quả kiểm định LR giữa hàm sản xuất một bước và hai bước Phụ lục 8: Ma trận tương quan các biến độc lập trong hàm sản xuất (Assumption: . nested in semi) Prob > chi2 = 0.0686 Likelihood-ratio test LR chi2(15) = 23.80 . lrtest semi Likelihood-ratio test of sigma_u=0: chibar2(01) = 0.00 Prob>=chibar2 = 1.000 (Assumption: . nested in full) Prob > chi2 = 0.0918 Likelihood-ratio test LR chi2(9) = 14.97 . lrtest full lnX2 0.6058 0.3277 0.4714 0.4803 1.0000 lnX1 0.7178 0.3668 0.4868 1.0000 lnZ3 0.5362 0.3807 1.0000 lnZ2 0.4964 1.0000 lnZ1 1.0000 lnZ1 lnZ2 lnZ3 lnX1 lnX2 (obs=125) . corr lnZ1 lnZ2 lnZ3 lnX1 lnX2 155 Phụ lục 9: Phụ lục 4: Kết quả kiểm định sự khác biệt giữa hai nhóm hộ nuôi tôm Sóc Trăng và Kiên Giang trong ước lượng hàm sản xuất Likelihood-ratio test of sigma_u=0: chibar2(01) = 0.00 Prob>=chibar2 = 1.000 lambda .0532405 .8312102 -1.575902 1.682383 sigma2 .1945738 .0345913 .126776 .2623715 sigma_u .0234514 .8149933 6.15e-32 8.94e+27 sigma_v .4404813 .0320271 .381977 .5079462 /lnsig2u -7.505647 69.50478 -0.11 0.914 -143.7325 128.7212 /lnsig2v -1.639775 .1454186 -11.28 0.000 -1.92479 -1.354759 _cons 2.508663 1.319194 1.90 0.057 -.0769105 5.094237 Locax2 -.2357579 .1240581 -1.90 0.057 -.4789074 .0073916 Locax1 -.0328002 .2180563 -0.15 0.880 -.4601827 .3945824 Locaz3 .0483517 .1021484 0.47 0.636 -.1518555 .2485588 Locaz2 -.1024674 .0723922 -1.42 0.157 -.2443535 .0394187 Locaz1 .2356902 .1405679 1.68 0.094 -.0398179 .5111983 Location .2366642 2.718704 0.09 0.931 -5.091897 5.565225 lnX2 .171102 .1051112 1.63 0.104 -.0349122 .3771163 lnX1 -.0726855 .1317664 -0.55 0.581 -.330943 .185572 lnZ3 -.0151225 .0789108 -0.19 0.848 -.1697848 .1395398 lnZ2 .1338433 .0569922 2.35 0.019 .0221406 .245546 lnZ1 .5734404 .1103544 5.20 0.000 .3571497 .7897311 lnY Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Log likelihood = -74.944852 Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(11) = 408.84 Stoc. frontier normal/half-normal model Number of obs = 125 156 Phụ lục 10: Kết quả ước lượng hàm sản xuất ngẫu nhiên theo một bước lambda 1.058241 .173801 6.09 0.000 .7175978 1.398885 sigma_v .385176 .0257326 14.97 0.000 .3379035 .4390619 sigma_u .4076092 .1701054 2.40 0.017 .1798939 .9235737 _cons -1.90811 .1336147 -14.28 0.000 -2.16999 -1.64623 Vsigma _cons -1.794893 .8346496 -2.15 0.032 -3.430776 -.1590094 Usigma _cons -3.494457 3.062238 -1.14 0.254 -9.496333 2.507419 Water .1232673 .1537249 0.80 0.423 -.1780279 .4245625 Ponds .6806899 .3708194 1.84 0.066 -.0461028 1.407483 Labor .3753234 .3067859 1.22 0.221 -.225966 .9766127 Location 4.255139 2.844215 1.50 0.135 -1.319419 9.829698 density -.045975 .0220607 -2.08 0.037 -.0892131 -.0027369 credit .9039348 1.022003 0.88 0.376 -1.099154 2.907024 exp -.307404 .1985335 -1.55 0.122 -.6965225 .0817145 edu -.035155 .0794041 -0.44 0.658 -.1907842 .1204743 Mu _cons -7.847975 10.76666 -0.73 0.466 -28.95024 13.25429 lnX2lnX2 -.0020353 .042508 -0.05 0.962 -.0853494 .0812788 lnX1lnX2 -.0986773 .0756578 -1.30 0.192 -.2469638 .0496093 lnX1lnX1 .0609862 .073423 0.83 0.406 -.0829202 .2048926 lnZ3lnX2 .0898759 .0594531 1.51 0.131 -.0266501 .2064019 lnZ3lnX1 -.0124227 .0425167 -0.29 0.770 -.0957539 .0709085 lnZ3lnZ3 -.0370005 .0511963 -0.72 0.470 -.1373434 .0633424 lnZ2lnX2 -.0058051 .0503107 -0.12 0.908 -.1044122 .0928019 lnZ2lnX1 .0232303 .0384011 0.60 0.545 -.0520345 .0984952 lnZ2lnZ3 -.0282033 .0421064 -0.67 0.503 -.1107303 .0543237 lnZ2lnZ2 -.1042952 .0440331 -2.37 0.018 -.1905984 -.017992 lnZ1lnX2 .0313108 .0848345 0.37 0.712 -.1349618 .1975834 lnZ1lnX1 -.0326536 .0534786 -0.61 0.541 -.1374699 .0721626 lnZ1lnZ3 -.0950598 .0604959 -1.57 0.116 -.2136295 .02351 lnZ1lnZ2 .0578945 .0441161 1.31 0.189 -.0285714 .1443605 lnZ1lnZ1 .003662 .0845574 0.04 0.965 -.1620675 .1693915 lnX2 .185127 1.033379 0.18 0.858 -1.840259 2.210513 lnX1 -.2957546 1.315545 -0.22 0.822 -2.874176 2.282667 lnZ3 1.209248 .8089573 1.49 0.135 -.3762796 2.794775 lnZ2 .5587517 .4956128 1.13 0.260 -.4126316 1.530135 lnZ1 1.492548 .584083 2.56 0.011 .3477665 2.63733 Frontier lnY Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Log likelihood = -59.2113 Prob > chi2 = 0.0000 Wald chi2(20) = 519.76 Stoc. frontier normal/tnormal model Number of obs = 125 157 Phụ lục 11: Kết quả hồi quy Tobit các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả môi trường 0 right-censored observations 125 uncensored observations Obs. summary: 0 left-censored observations /sigma 8.669936 .5483175 7.583723 9.756148 _cons 88.82996 3.851381 23.06 0.000 81.2004 96.45951 Water_intake 2.608034 1.733269 1.50 0.135 -.8255581 6.041625 Distance .0000344 .0051551 0.01 0.995 -.0101779 .0102467 Ponds -2.124948 .7944263 -2.67 0.009 -3.698701 -.5511958 Labor -1.16178 .7590951 -1.53 0.129 -2.665541 .341982 Location -5.735006 2.148719 -2.67 0.009 -9.991602 -1.47841 pond_size .4495478 .2417962 1.86 0.066 -.0294487 .9285443 density .0684677 .0181156 3.78 0.000 .0325807 .1043546 extension -.2864928 1.859114 -0.15 0.878 -3.969382 3.396397 organization .8948443 2.902839 0.31 0.758 -4.855657 6.645346 exp .5762305 .1745367 3.30 0.001 .2304748 .9219863 edu .0532151 .2258314 0.24 0.814 -.3941551 .5005854 EE Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] Log likelihood = -447.34999 Pseudo R2 = 0.0543 Prob > chi2 = 0.0000 LR chi2(11) = 51.41 Tobit regression Number of obs = 125