Luận án Phân tích hiệu quả sản xuất của nghề cá xa bờ: Nghiên cứu thực nghiệm cho tỉnh Khánh Hòa

g Bằng Sộng Cửa Long. Tạp chí khoa học trường đại học Cần Thơ, 40, Tr24-31. Quyết định về một số chính sách khuyến khích, hỗ trợ khai thác, nuôi trồng hải sản và dịch vụ khai thác hải sản trên các vùng biển xa. (2010). Số 48/2010/QĐ- TTg. Thủ tướng Chính Phủ. Quyết định về việc phê duyệt quy hoạch tổng thể phát triển thuỷ sản đến năm 2020 tầm nhìn 2030. (2013). Số 1445/QĐ-TTg. Thủ tướng Chính phủ 4 Quyết định phê duyệt kế hoạch chuyển giao ứng dụng khoa học công nghệ phục vụ tái cơ cấu ngành thủy sản giai đoạn 2017-2020. (2017). Số 655/QĐ-NNN- TCTS. Bộ nông nghiệp và phát triển nông thôn. Tạp chí tài chính. (2013). Thị trường xăng, dầu trong nước năm 2012. Khai thác từ < trong-nuoc-nam-2012-46626.html> Tạp chí tài chính. (2017). Thị trường xăng, dầu trong nước năm 2016. Khai thác từ < 118035.html> Tổng cục thủy sản. (2012a). Báo cáo tóm tắt quy hoạch tổng thể phát triển ngành thủy sản Việt Nam đến năm 2020, tầm nhìn 2030. Tổng cục thủy sản. (2012b). Báo cáo tóm tắt tình hình thủy sản Việt Nam. Khai thác từ: https://www.fistenet.gov.vn/Portals/0/bao-cao-tom-tat.pdf. Thông tư liên tịch hướng dẫn quyết định 48/2010/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ về một số chính sách khuyến khích, hỗ trợ khai thác, nuôi trồng hải sản và dịch vụ khai thác hải sản trên các cùng biển xa. (2011). Số 11/2011/TTLT-BNN-BQP- BTC. Bộ nông nghiệp và phát triển nông thôn, Bộ tài chính, Bộ quốc phòng. Thông tư quy định về thuyền viên tàu cá, tàu công vụ thủy sản. (2018). Số 22/2018/TT- BNNPTNT. Bộ nông nghiệp và phát triển nông thôn. Dương Trí Thảo. (2008). Kinh tế tổ chức và quản lý ngành Thủy sản. Tp Hồ Chí Minh: Nhà xuất bản khoa học và kỹ thuật. Dương Trí Thảo. (2009). Kinh tế học nghề cá. TP Hồ Chí Minh: Nhà xuất bản khoa học và kỹ thuật. Viện kinh tế và quy hoạch thủy sản (2015), Báo cáo tổng hợp điều tra năng lực khai thác thủy sản. Viện kinh tế quy hoạch thủy sản (2012), Báo cáo tóm tắt quy hoạch tổng thể phát triển ngành thủy sản Việt Nam đến năm 2020, tầm nhìn 2030. Phạm Thị Thanh Xuân. (2015). Hiệu quả kinh tế và những rủi ro trong sản xuất hồ tiêu trên địa bàn tỉnh Quảng Trị. Luận án Tiến sĩ kinh tế, Đại học kinh tế - Đại học Huế. Tiếng Anh: 5 Abdulai, A., & Huffman, W. (2000). Analysis of Farm Household Technical Efficiency in Northern Ghana using Bootstrap DEA. Economic Development and Cultural Change, 48, p503-520. Alvarez, A. (2001). Some issues on the estimation of technical efficiency in fisheries. Efficiency Series Papers 2001/02. Retrieved from https://www.unioviedo.es/oeg/ESP/esp_2001_02.pdf Aisyah, N., Arumugam, N., Hussein, M.A., & Latiff, I. (2012). Factor affecting the technical efficiency level of inshore fisheries in Kuala Terengganu Malaysia. International Journal of Agricultural Management & Development, 2 (1), p40- 56. Adersen, J.L. (2005). Production economic models of fisheries: vessel and industry analysis. PhD Thesis. The Royal Veterinary and Agricultural University Denmark. Andersen, P., & Petersen, N. C. (1993). A procedure for ranking efficient units in data envelopment analysis. Management Science, 39(10), 1261–1264. Bogetoft, P., & Otto, L. (2010). Benchmarking with DEA, SFA, and R. New York: Springer Science & Business Media. Banker, R.D., Charnes, A. & Cooper, W.W. (1984). Some models for estimating technical and scale inefficiencies in Data Envelopment Analysis. Management Science, 30, p1078-1092. Banker, R. D., & Chang, H. (2006). The super-efficiency procedure for outlier identification, not for ranking efficient units. European Journal of Operational Research, 175(2), 1311–1320. Camanho, A.S., Hora, J., Oliveira, M.M., & Gaspar, M.B. (2011). Review of fisheries studies applying DEA. FEUP/IPIMAR Report of Project PRESPO. Coelli, T.J. (1996). A Guide to DEAP version 2.1: A Data Envelopment Analysis (Compurter) Program. England: University of New England. Coelli, T.J., Rao, D.S.P., Donnell, C.J., & Battese, G.E. (2005), An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis. Massachusetts: Kluwer Academic Publishers. 6 Coelli, T., Rahman, R., & Thirtle, C. (2002). Technical, allocative, cost and scale efficiencies in Bangladesh Rice Cultivation: A Non-parametric Approach. Journal of Agricultural economics, 53 (3), p607-626. Ceyhan, V., & Gene, H. (2014). Productive Efficiency of Commercial Fishing: Evidence from the Samsun Province of Black Sea, Turkey. Turkish Jourmal of Fisheries and Aquatic Sciences, 14, p309-320. Charnes, A., Cooper, W.W., & Rhodes. (1978). Measuring the efficiency of decision Making Units. European Journal of Operations Research, 2, p429-444. Cooper, W.W., Seiford, L.M., & Tone, K. (2007). Data envelopment analysis: A comprehensive text with models, applications, references and dea-solver software. USA: Springer. Cross, R., & Färe, R. (2008). Farrell efficiency under value and quantity data. Journal of Productivity Analysis, 29(3), 193-199. Duy, N.N., Long, L.K., & Flaaten, O. (2015). Government support and profitability effects –Vietnamese offshore fisheries. Marine Policy, 61, p77-86. Duy, N.N., & Flaaten, O. (2016). Efficiency analysis of fisheries using stock proxies. Fisheries Research, 181, p102-113. Gordon, H.S. (1954). The economic theory of a common-property resource: the fishery. The Journal of Political Economy, 62 (2), p124-142. Esmaeili, A., & Omrani, M. (2007). Efficiency Analysis of Fishery in Hamoon Lake: Using DEA Approach. Journal of Applied Sciences, 7(19), p2856-2860 Esmaeili, A. (2006). Technical efficiency analysis for the Iranian fishery in the Persian Gulf. Journal of Marine Science, 63, p1759 – 1764. Emrouznejad, A., & Yang, G. L. (2018). A survey and analysis of the first 40 years of scholarly literature in DEA: 1978–2016. Socio-Economic Planning Sciences, 61, 4-8. Farrell, M.J. (1957). The measurement of productivity efficiency. Journal of Royal Statistical Society Series, 120(3), p253–281. Fare, R., & Lovell, C.A.K. (1978). Measuring the Technical Efficiency of Production. Journal of Economic Theory, 19, p150-162. Felthoven, R.G. (2002). Effects of the American fisheries act on capacity, utilization and technical efficiency. Marine Resource Economics, 17, p181-205. 7 Fousekis, P., & Kolonaris, S. (2003). Technical efficiency determination for fisheries: A study of trammel netters in Greece. Fisheries Research, 63, p85-95. Flaaten, O. (2016). Fisheries economics and management. Retrieved from https://munin.uit.no/bitstream/handle/10037/2509/book.pdf?sequence=3. Gbigbi, Theophilus. M., & Taiwo. O. (2014). Technical efficiency and economic returns in artisanal fishery in the Niger- Delta, Nigeria. International Journal of fisheries and aquatic studies, 2 (1), p184-188. Herrero, I. (2005). Different approaches to efficiency analysis. An application to the Spanish trawl fleet operating in Moroccan waters. European Journal of operational research, 167, p257- 271. Kumbhakar, S. C., Wang, H., & Horncastle, A. P. (2015). A practitioner's guide to stochastic frontier analysis using Stata. Cambridge University Press. Kirkley, J., Squires. D., & Strand, I.E. (1998). Characterizing managerial skill and technical efficiency in a fishery. Journal of Productivity Analysis, 9, p145-160. Kirkley, J., Squires. D., & Strand, I.E. (1995). Assessing technical efficiency in commercial fisheries: The Mid-Atlantic sea scallop fishery. American Journal of Agricultural Economics, 77, p686-697. Kirkley, J., Squires. D. (1999). Capacity and capacity utilization in fishing industries. San Diego: Department of Economic, UCSD, UC San Diego. Kirkley, J., Squires. D. (2002). Capacity and capacity utilization in Commin-pool resource industries: Definition, measurement and a comparison of Approaches. Environmental and Resource economics, 22, p71-97. Kirkley, J., Squires. D., Alam, M.F., & Ishak, H.O. (2003). Excess capacity and Asymmetric Information in Developing Country fisheries: the Malaysian purse seine fishery. American Journal of Agricultural economics, 85(3), p647-662. Kareem, R.O., Idowu, E.O., Ayinde, I.A., & Badmus, M.A. (2012). Economic efficiency of freshwater artisanal fisheries in Ijebu waterside of Ogun state- Nigeria. Global journal of science frontier research agriculture and veterinary sciences, 12, p31-43. Koopman, T.C. (1951). An Analysis of Production as an efficient combination of activities’, Activity Anlysis of production and allocation. Cowles Commission for Reasearch in Economic, Monograp, 13, Wiley, New York. 8 Lokina, R.B. (2009). Technical efficiency and the role of skipper skill in Artisanal lake Victoria fisheries. Environment and development economics, 14 (04), p497-519. Lidebo, E., Hoff, A., & Vestergaard, N. (2007). Revenue – based capacity utilization measures and decomposition: the case of Danish North Sea trawlers. European journal of Operational research, 180, 215-227. Long, L. K. & O. Flaaten. (2008). The potential for cooperation in shared fisheries. The Best Student Paper Award at International Institute of Fisheries Economics and Trading (IIFET) 2008, in Proceedings of IIFET 2008, Nha Trang, Vietnam. Long, L K., Flaaten, O., & Kim Anh, N T. (2008). Economic performance of an open- acess fisheries – the case of Viet Namese longline fishery in the South China Sea. Fisheries Research, 93(3), p296-304. Long, L.K. (2009). Regional Fisheries Management Organization with an Endogenous Minimum Participation Level for Cooperation in Straddling Stock Fisheries. Fisheries Research, 97(1-2), p42-52. Long, L.K. & Flaaten, O. (2011). A Stackelberg Analysis of the Potential for Cooperation in Straddling Stock Fisheries. Marine Resource Economics, 26(2), p119-139. Long, L.K., Thap, L.V., Hoai, T.H, & Thuy, P.T.T. (2020a). Data envelopment analysis for analyzing technical efficiency in aquaculture: The bootstrap methods, Aquaculture economics and management journal. Retrieved from https://doi.org/10.1080/13657305.2019.1710876 Long, L.K., Thap L.V., & Hoai, T.H. (2020b). An application of data envelopment analysis with the double bootstrapping technique to analyze cost and technical efficiency in aquaculture: Do credit constraints matter?. Retrieved from https://doi.org/10.1016/j.aquaculture.2020.735290 Liontakis, A., Pinello, D., Sintori, D., & Tzouramani, I. (2014). Assessing the technical efficiency of small-scale fisheries in Greece. Paper presented at the 13thHellenic Conference of Agricultural Economics: November 20-23, Athens. Nga, C.T.H, Eide.A., Armstrong. C., & Long, L.K. (2020). Economic performance and capacity utilisation in Vietnamese purse seine fishery. Asian fisheries science journal, 33(2020), p58-64. 9 Oliveira, M.M., Camanho, A.S., & Gaspar, M.B. (2010). Technical and economic efficiency analysis of the Porturguese artisanal dredge fleet. ICES Journal of Marine cience, 67, p1811-1821. Pascoe, S., & Coglan, L. (2002). The Contribution of Unmeasurable inputs tp fisheries production: An analysis of fishing vessels in the English channel. American Journal of Agricultural Economics. 84, p585-597. Pascoe, S., Coglan, L., & Mardle, S. (2001). Physical vernus harvest-based measures of capacity: the case of the United Kingdom vessel capacity unit system. Journal of Marine Science, 58, p1243-1252. Pascoe, S., Tingley, D., & Mardle, S. (2003). Single output measures of technical efficiency in EU fisheries. CEMARE Report 61. CEMARE, UK. Pascoe, S.& Mardle, S. (2003). Efficiency analysis in EU fisheries: stochastic production frontiers and data envelopment analysis. Centre for the Economics and Management of Aquatic Resources, University of Portsmouth. Pascoe, S., Hassaszahed, P., Anderson, J., & Korsbrekke, K. (2003). Economic versus physical input measures in the analysis of technical efficiency in fisheries. Applied Economic, 35, p1699-1710. Pham, T.D.T., Huang, H.W. & Chuang, C.T. (2014). Finding a balance between economic performance and capacity efficiency for sustainable fisheries: Case of the Da Nang gillnet fishery- Viet Nam. Journal Marine Policy, 44, p287-294. Ray, S.C. (2004). Data Envelopment Analysis: Thery and Techniques for Economic and Operations Reasearch. New York: Cambridge University Press. Sharma, K.R., & Leung, P. (1999). Technical efficiency of the longlinefishery in Hawaii: an application of a stochastic production frontier. Marine Resource Economics, 13, p259–274. Squires, D., Omar, I.H., Jeon, Y. & Susilowati, I. (2003). Excess capacity and sustainable development in Java Sea fisheries. Environment and development economics, 8(01), p105-127. Sesabo, J.K. & Tol, R.S.J. (2007). Technical efficiency of small-scale fishing households in Tanzanian coastal villages: An empirical analysis. African Journal of Aquatic Science, 32(1), p51-61. 10 Simar. L., & Wilson, P. (2007). Estimation and Inference in Two-Stage, SemiParametric Models of Production Processes. Journal of Econometrics, 136 (1), p31-64 Sirirat. K. (2008). Assessing Economic and Environmental Efficiency of Rice Production Systems in Southern Thailand: An Application of Data Envelopment Analysis. PhD thesis. University-giessen Thean, L.G, Latif, I.A. & Hussein, M.D.A. (2011). Technical efficiency analysis for Pennang trawl fishery Malaisia: Applying DEA approach. Australian Journal of Basic and Applied Sciences, 5(12), p1518-1523. Thean, L.G., Latif, I.A., & Hussein, M.D.A. (2012). Does technology and other determinants effect fishing efficiency? An application of stochastic frontier and Data envelopment analyses on Trawl Fishery. Journal of Applied Sciences, 12 (1), p48-55. Tigley, D., Pascoe, S., & Coglan, L. (2005). Factor affecting technical efficiency in fisheries: stochastic production frontier versus data envelopment analysis approaches. Fisheries Research, 73, p363-376. Thuy. P.T.T., Flaaten, O., & Kim Anh, N T. (2013). Remuneration Systems and EconomicPerformance: Theory and Vietnamese Small-scale Purse Seine Fisheries. Marine Resource Economics, 28(1), p19-41 Vestergaard, N., Squires, D., & Kirkley, J. (2003). Measuring capacity and capacity utilization in fisheries: the case of the Danish Gill-net fleet. Fisheries research, 60, p357-368. Varian, H. R., & Repcheck, J. (2010). Intermediate microeconomics: a modern approach. WW Norton & Company, New York, USA. Zhu, J. (2003). Quantitative models for performance evaluation and benchmarking data envelopment analysis with spreadsheet and DEA Excel Solver. Worcester polytechnic institute, USA. Walden, J. B. (2006). Estimating vessel efficiency using a bootstrapped data envelopment analysis model. Marine resource economics, 21(2), 181-192. DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN [1] Trương Bá Thanh, Lê Kim Long và Nguyễn Đăng Đức (2016). Áp dụng mô hình DEA điều chỉnh trong phân tích hiệu quả sản xuất: Nghiên cứu trường hợp nghề lưới rê xa bờ - tỉnh Khánh Hòa. Kỷ yếu Hội thảo Khoa học quốc gia Thống kê và Tin học ứng dụng, ISBN: 978-604-84-1862-5. [2] Trương Bá Thanh, Lê Kim Long và Nguyễn Đăng Đức (2017). Sử dụng mô hình DEA trong đánh giá hiệu quả sản xuất nghề câu xa bờ tại tỉnh Khánh Hòa.Tạp chí Khoa học và Công nghệ, Đại học Đà Nẵng, 111, 88-94. [3] Thanh, T. B, Long, L. K&Duc, N. D (2017). Productive efficiency analysis of offshore fisheries in Khanh Hoa province.ICOAF 2017Proceedings,ISBN:978-604- 84-2457-2. [4] Lê Kim Long & Nguyễn Đăng Đức (2018), Hiệu quả kỹ thuật trong khai thác thủy sản: trường hợp nghề câu xa bờ tại tỉnh Khánh Hòa, Tạp chí kinh tế phát triển,254, 31-39. PHỤ LỤC PHỤ LỤC 01 Kết quả kiểm định T.Test mẫu điều tra vụ 2015/2016 1. Đối với nghề lưới rê: One-Sample Statistics N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Congsuat 39 3.3736E2 145.42614 23.28682 One-Sample Test Test Value = 344 t df Sig. (2-tailed) Mean Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper Cong suat -.285 38 .777 -6.64103 -53.7827 40.5007 One-Sample Statistics N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Chieudaitau 39 16.1944 1.71385 .27444 One-Sample Test Test Value = 16 t df Sig. (2-tailed) Mean Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper Chieudaitau .708 38 .483 .19436 -.3612 .7499 2. Đối với nghề câu One-Sample Statistics N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Congsuat 45 4.0178E2 110.59958 16.48721 One-Sample Test Test Value = 410 T Df Sig. (2-tailed) Mean Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper Congsuat -.499 44 .620 -8.22222 -41.4500 25.0056 One-Sample Statistics N Mean Std. Deviation Std. Error Mean Chieudaitau 45 15.9656 1.12203 .16726 One-Sample Test Test Value = 15.9 T Df Sig. (2-tailed) Mean Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper Chieudaitau .392 44 .697 .06556 -.2715 .4027 PHỤ LỤC 02 BẢNG CÂU HỎI PHỎNG VẤN NGHỀ CÂU XA BỜ Bảng số: I. Thông tin chung: 1. Tên người phỏng vấn:. 2. Vị trí người được phỏng vấn (chủ tàu hay thuyền trưởng)............... 3. Địa chỉ:. 4. Điện thoại........................ 5. Số hiệu tàu............ 6. Phương thức bảo quản cá: 7. Hình thức tổ chức sản xuất của tàu: Đơn lẻ Tổ đội 8. Công suất tàu (CV)................... 9. Năm đóng tàu........................ 10. Chiều dài tàu (mét).................... 11. Chiều dài dây câu (tính từ mặt nước) (mét) .............. 12. Số lưỡi câu sử dụng 1 lần thả........ 13. Thông tin về thuyền trưởng + Tuổi đời:. + Tuổi nghề:.. + Trình độ học vấn: + Có xuất thân từ gia đình làm nghề biển không?:. II. Thông tin đặc điểm hoạt động đánh bắt TT Khoản mục Vụ 2015/2016 1 Số chuyến đánh bắt (chuyến) 2 Số ngày bình quân/ 1 chuyến (ngày/chuyến) 3 Số thuyền viên bình quân một chuyến biển (kể cả thuyền trưởng) 4 Ngư trường đánh bắt chính (ở vùng biển nào?) III. Thông tin về chi phí cố định 3.1. Đầu tư tài sản cố định TT Khoản mục Giá trị hiện tại (trđ) Dự kiến thời gian sử dụng còn lại 1 Tổng giá trị con tàu vào thời điểm hiện tại (chưa tính ngư cụ) (1+2+3) Trong đó: 1. Chi phí đóng tàu (Vỏ tàu) 2. Máy tàu 3. Máy móc, thiết bị khác 2 Giá trị ngư cụ + Lưỡi câu + Dây câu + Thiết bị khác 3.2. Chi phí cố định khác hàng năm: TT Khoản mục Số tiền (triệu đồng) 1 Chi phí sửa chữa lớn bình quân năm 2 Bảo hiểm thân tàu (Nếu được nhà nước hỗ trợ mua bảo hiểm cần ghi rõ số tiền được hỗ trợ) 3 Bảo hiểm thuyền viên (Nếu được nhà nước hỗ trợ mua bảo hiểm cần ghi rõ số tiền được hỗ trợ) 4 Các khoản phí, lệ phí và thuế khác bình quân phải nộp (ví chi phí đăng ký , đăng kiểm hàng năm) 3.3. Vay vốn cho chi phí chuyến biển Vốn tự có:.. (triệu đồng) Vốn vay:. (triệu đồng) Lãi suất (%). Nhà nước có hỗ trợ lãi suất vay vốn Có Không TT Nguồn vay Số tiền vay (tr.đ) 1 Ngân hàng 2 Theo chương trình nhà nước hỗ trợ 3 Khác (Tư nhân, người thân) IV. Chi phí biến đổi trung bình 1 chuyến biển trong năm (triệu đồng) TT Khoản mục Vụ 2015/2016 1 Chi phí thực phẩm 2 Chi phí nhiên liệu (Nếu nhà nước hỗ trợ cần ghi rõ số tiền hỗ trợ theo quý): -Số lít dầu/chuyến -Tổng chi phí dầu/chuyến 3 Chi phí bảo quản (đá) -Số cây/chuyến -Chi phí/ chuyến 4 Chi phí sửa chữa, bảo dưỡng nhỏ 5 Chi phí khác (ghi rõ) Tổng cộng V. Sản lượng, doanh thu và thu nhập của thuyền viên trung bình của 1 chuyến biển: TT Khoản mục Vụ 2015/2016 1 Sản lượng trung bình 1 chuyến biển + Cá ngừ vây vàng (tấn) + Cá ngừ mắt to (tấn) + Loại khác Tổng sản lượng (tấn) 2 Giá bán trung bình + Cá ngừ vây vàng (đồng/ kg) + Cá ngừ mắt to (đồng/kg) + Loại khác 3 Tổng doanh thu 4 Thu nhập bình quân 1 thuyền viên/chuyến đánh bắt (triệu đồng) Phương pháp chia lương cho các thuyền viên: VI. Thông tin khác: 1. Tại sao chọn nghề câu xa bờ? 2. Có ý định chuyến sang nghề đánh bắt khác không hoặc ngành khác? Vì sao? 3.Những khó khăn, rủi ro gặp phải trong hoạt động khai thác 4.Một số kiến nghị với nhà nước PHỤ LỤC 03 BẢNG CÂU HỎI PHỎNG VẤN NGHỀ LƯỚI RÊ XA BỜ Bảng số: I. Thông tin chung: 1. Tên người phỏng vấn:. 2. Vị trí người được phỏng vấn (chủ tàu hay thuyền trưởng):............... 3. Địa chỉ:. 4. Điện thoại........................ 5. Số hiệu tàu............ 6. Phương thức bảo quản cá: 7. Hình thức tổ chức sản xuất của tàu: Đơn lẻ Tổ đội 8. Công suất tàu (CV)................... 9. Trọng tải tàu (tấn)................. 10. Năm đóng tàu........................ 11. Chiều dài tàu (mét).................... 12. Chiều dài vàng lưới (mét hoặc hải lý) .............. 13. Số tấm lưới sử dụng trung bình 1 chuyến biển năm (tấm)........ 14. Thông tin về thuyền trưởng + Tuổi đời:. + Tuổi nghề:.. + Trình độ học vấn: + Có xuất thân từ gia đình làm nghề biển không?:.. II. Thông tin đặc điểm hoạt động đánh bắt TT Khoản mục Vụ 2015/2016 1 Số chuyến đánh bắt (chuyến) 2 Số ngày bình quân/ 1 chuyến (ngày/chuyến) 3 Số thuyền viên bình quân một chuyến biển (kể cả thuyền trưởng) 4 Ngư trường đánh bắt chính (ở vùng biển nào?) III. Thông tin về chi phí cố định 3.1. Đầu tư tài sản cố định TT Khoản mục Giá trị hiện tại (trđ) Dự kiến thời gian sử dụng còn lại 1 Tổng giá trị tài sản trên tàu chưa tính ngư cụ (1+2+3) Trong đó: 1. Chi phí đóng tàu (Vỏ tàu) 2.Máy tàu 3.Thiết bị khác .. 2 Giá trị ngư cụ (lưới) 3.2. Chi phí cố định khác hàng năm: TT Khoản mục Số tiền (triệu đồng) 1 Chi phí sửa chữa lớn bình quân năm 2 Bảo hiểm thân tàu (Nếu được nhà nước hỗ trợ mua bảo hiểm cần ghi rõ số tiền được hỗ trợ) 3 Bảo hiểm thuyền viên (Nếu được nhà nước hỗ trợ mua bảo hiểm cần ghi rõ số tiền được hỗ trợ) 4 Các khoản phí, lệ phí và thuế khác bình quân phải nộp (Đăng kiểm, đăng ký hàng năm) 3.3. Vay vốn cho chi phí chuyến biển Vốn tự có:.. (triệu đồng) Vốn vay:. (triệu đồng) Lãi suất (%). Nhà nước có hỗ trợ lãi suất vay vốn Có Không TT Nguồn vay Số tiền vay(tr.đ) 1 Ngân hàng 2 Theo chương trình nhà nước hỗ trợ 3 Khác (Tư nhân, người thân) IV. Chi phí biến đổi trung bình 1 chuyến biển trong năm (triệu đồng) TT Khoản mục Vụ 2015/2016 1 Chi phí thực phẩm 2 Chi phí nhiên liệu (Nếu nhà nước hỗ trợ cần ghi rõ số tiền hỗ trợ 1 quý là bao nhiêu ....................?): -Số lít dầu/chuyến -Tổng chi phí dầu/chuyến 3 Chi phí bảo quản (đá) -Số cây/chuyến -Chi phí/ chuyến 4 Chi phí sửa chữa, bảo dưỡng nhỏ (vá lưới, sửa chữa máy móc nhỏ khác của 1 chuyến biển) 5 Chi phí khác (ghi rõ) Tổng cộng V. Sản lượng, doanh thu và thu nhập của thuyền viên trung bình của 1 chuyến biển: TT Khoản mục Vụ 2015/2016 1 Sản lượng trung bình 1 chuyến biển + Cá ngừ sọc (tấn) + Cá thu (tấn) + Loại khác Tổng sản lượng: 2 Giá bán trung bình + Cá ngừ sọc (đồng/kg) + Cá thu (đồng/kg) + Loại khác 3 Tổng doanh thu 4 Thu nhập bình quân 1 thuyền viên/chuyến đánh bắt: Phương pháp chia lương cho các thuyền viên: VI. Thông tin khác: 1. Tại sao chọn nghề rê xa bờ? 2. Có ý định chuyến sang nghề đánh bắt khác không hoặc ngành khác? Vì sao? 3.Những khó khăn, rủi ro gặp phải trong hoạt động khai thác 4.Một số kiến nghị với nhà nước PHỤ LỤC 04. THỐNG KÊ MỘT SỐ THÔNG TIN KHÁC TRONG PHIẾU ĐIỀU TRA 4.1. Nghề rê TT Khoản mục Kết quả điều tra vụ 2011/2012 Kết quả điều tra vụ 2015/2016 1 Phương thức bảo quản cá 100% nước đá 100% nước đá 2 Chiều dài vàng lưới (hải lý) (Lưu ý: 1 hải lý= 1852 m) Không có thông tin Mean= 7,8; Min= 2; Max= 15; Std=2,74 3 Số tấm lưới sử dụng trung bình 1 chuyến biển Mean= 278,1; Min=170 ; Max=370 ; Std= 52,9 Mean= 272,1; Min=40 ; Max=360 ; Std= 85,9 4 Tuổi đời thuyền trưởng Mean= 41,28; Min= 28; Max= 60; Std= 6,83 Mean= 42,49; Min= 22; Max= 55; Std= 7,58 5 Thuyền trưởng có xuất thân từ gia đình làm nghề biển không? 100% xuất thân từ gia đình đi biển 100% xuất thân từ gia đình đi biển 6 Số chuyến đánh bắt (chuyến) Mean= 12,58; Min= 5; Max= 40; Std= 5,59 Mean= 11,36; Min= 9; Max= 17; Std= 2,07 7 Số ngày bình quân/ 1 chuyến (ngày/chuyến) Mean= 20,88; Min= 7; Max= 28; Std= 5,43 Mean= 19,95; Min= 10; Max= 25; Std= 4,91 8 Số thuyền viên bình quân một chuyến biển (kể cả thuyền trưởng) Mean= 10,35; Min= 8; Max= 13; Std= 1,30 Mean= 9,82; Min= 5; Max= 12; Std= 1,86 9 Ngư trường đánh bắt chính (ở vùng biển nào?) Trường Sa, Hoàng Sa, DK1 Trường Sa, Hoàng Sa, DK1 10 Phương pháp chia lương Doanh thu- phí tổn) sau đó được chia lương như sau: Chủ tàu 60%; Thuyền viên 40% Chủ tàu 50%; Thuyền viên 50% Chủ tàu 65%; Thuyền viên 35% (Doanh thu- phí tổn) sau đó được chia lương như sau: Chủ tàu 40%; Thuyền viên 60% Chủ tàu 50%; Thuyền viên 50% Chủ tàu 35%; Thuyền viên 65% Chủ tàu 30%; Thuyền viên 70% Chủ tàu 30%; Thuyền viên 70% 11 Tại sao chọn nghề rê xa bờ - Nghề truyền thống - Nghề cha ông để lại - Trữ lượng cá lớn - Đặc thù địa phương - Nghề truyền thống - Bảo vệ biển đảo 12 Có ý định chuyến sang nghề đánh bắt khác không hoặc ngành khác? Vì sao? Phần lớn không muốn chuyển nghề 100% không muốn chuyển nghề 13 Những khó khăn, rủi ro gặp phải trong hoạt động khai thác - Tàu nhiều, ngư trường hẹp - Khó khăn về lao động - Không có lực lượng bảo vệ hỗ trợ ngư dân - Ảnh hưởng nghề lưới vây, giã cào - Thiếu lao động - Thiên tai - Tranh chấp với tàu nước ngoài - Va chạm với tàu nước ngoài, mất lưới - Nguồn lợi đang giảm 14 Kiến nghị với nhà nước -Trợ cấp thêm dầu - Hỗ trợ vay vốn - Trợ cấp thêm tiền dầu - Hỗ trợ thêm bảo hiểm cho ngư dân - Hỗ trợ con em ngư dân đi học - Tìm thị trường xuất khẩu cá - Hỗ trợ vay vốn 4.2. Nghề Câu. TT Khoản mục Kết quả điều tra vụ 2011/2012 Kết quả điều tra vụ 2015/2016 1 Phương thức bảo quản cá 100% nước đá 100% nước đá 2 Chiều dài dây câu (tính từ mặt nước) (mét) Mean= 42,2; Min= 20; Max= 100; Std=14,1 Mean= 70,56; Min= 40; Max= 180; Std=28,49 3 Số lưỡi câu sử dụng 1 lần thả........ Không có thông tin Mean= 12,32; Min=4 ; Max=37 ; Std= 6,41 4 Tuổi đời thuyền trưởng Mean= 42,8; Min= 29; Max= 66; Std= 7,3 Mean= 41,91; Min= 21; Max= 56; Std= 8,36 5 Thuyền trưởng có xuất thân từ gia đình làm nghề biểnkhông? 100% xuất thân từ gia đình đi biển 100% xuất thân từ gia đình đi biển 6 Số chuyến đánh bắt (chuyến) Mean= 10; Min= 4; Max= 11; Std= 1,1 Mean= 10; Min= 7; Max= 12; Std= 1,22 7 Số ngày bình quân/ 1 chuyến (ngày/chuyến) Mean= 20,9; Min= 20; Max= 25; Std= 1,2 Mean= 22,51; Min= 13; Max= 33; Std= 3,03 8 Số thuyền viên bình quân một chuyến biển (kể cả thuyền trưởng) Mean= 7,6; Min= 6; Max= 11; Std= 1 Mean= 6,27; Min= 5; Max= 10; Std= 0,94 9 Ngư trường đánh bắt chính (ở vùng biển nào?) Trường Sa, Hoàng Sa, DK1 Trường Sa, Hoàng Sa, DK1 10 Phương pháp chia lương (Doanh thu- phí tổn) sau đó được chia lương như sau: Chủ tàu 50%; Thuyền viên 50% (Doanh thu- phí tổn) sau đó được chia lương như sau: Chủ tàu 50%; Thuyền viên 50% 11 Tại sao chọn nghề câu xa bờ - Sử dụng ít lao đông - Nghề truyền thống - Phụ thuộc vào biển, do ít học - Đặc thù địa phương - Nghề truyền thống - Sử dụng ít lao động 12 Có ý định chuyến sang nghề đánh bắt khác không hoặc ngành khác? Vì sao? Phần lớn là không muốn chuyển nghề 100% không muốn chuyển nghề 13 Những khó khăn, rủi ro gặp phải trong hoạt động khai thác -Lỗ nhiều chuyên biển -Chi phí tăng -Thiên tai -Giá cả thất thường - Thiếu vốn - Thiên tai - Va chạm với tàu nước ngoài, bị tàu nước ngoài đuổi - Nguồn lợi đang giảm - Ép giá - Lao động tay nghề kém 14 Kiến nghị với nhà nước - Trợ cấp thêm dầu - Hỗ trợ vay vốn - Trợ cấp thêm tiền dầu - Hỗ trợ con em ngư dân đi học - Hỗ trợ vay vốn PHỤ LỤC 05 KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH MANN- WHITNEY 5.1. Kiểm định các biến đầu vào, đầu ra theo vụ 5.1.1. Nghề lưới rê Test Statisticsa congsuat sodausudung songaylaodongtren bien Mann-Whitney U 987.500 1064.500 849.000 Wilcoxon W 2640.500 1844.500 1629.000 Z -.927 -.351 -1.959 Asymp. Sig. (2-tailed) .354 .726 .050 a. Grouping Variable: muavu Test Statisticsa sanluongcangu sanluongcathu sanluongcakhac tongsanluong Mann-Whitney U 850.500 809.500 621.000 1015.500 Wilcoxon W 1630.500 1589.500 2274.000 1795.500 Z -1.947 -2.255 -3.660 -.717 Asymp. Sig. (2-tailed) .051 .024 .000 .474 a. Grouping Variable: muavu 5.1.2. Nghề câu xa bờ Test Statisticsa congsuat songaylaodongtren bien Sodausudung Mann-Whitney U 303.500 437.500 530.000 Wilcoxon W 1083.500 1472.500 1310.000 Z -5.174 -3.951 -3.124 Asymp. Sig. (2-tailed) .000 .000 .002 a. Grouping Variable: muavu Test Statisticsa sanluongcanguvay vang sanluongcangumatt o sanluongcakhac tongsanluong Mann-Whitney U 38.000 2.500 6.000 366.500 Wilcoxon W 1073.000 782.500 786.000 1401.500 Z -7.533 -7.852 -7.818 -4.587 Asymp. Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 Test Statisticsa congsuat songaylaodongtren bien Sodausudung Mann-Whitney U 303.500 437.500 530.000 Wilcoxon W 1083.500 1472.500 1310.000 Z -5.174 -3.951 -3.124 Asymp. Sig. (2-tailed) .000 .000 .002 a. Grouping Variable: muavu 5.2. Kiểm định TE theo vụ 5.2.1. Nghề lưới rê TE Mann-Whitney U 1.002E3 Wilcoxon W 2.655E3 Z -.832 Asymp. Sig. (2-tailed) .405 5.2.2. Nghề câu TE Mann-Whitney U 807.500 Wilcoxon W 1.842E3 Z -.637 Asymp. Sig. (2-tailed) .524 5.3. Kiểm định khả năng sinh lợi theo vụ 5.3.1. Nghề rê loinhuantrentongc hiphikhongtrocapd au loinhuantrentongc hiphicotrocapdau Mann-Whitney U 674.500 976.500 Wilcoxon W 1454.500 1756.500 Z -3.262 -1.008 Asymp. Sig. (2-tailed) .001 .314 5.3.2. Nghề câu a. Grouping Variable: muavu loinhuantongchiph ikotrocapdau loinhuantongchiph icotrocapdau Mann-Whitney U 435.500 811.500 Wilcoxon W 1470.500 1591.500 Z -3.968 -.593 Asymp. Sig. (2-tailed) .000 .553 5.4. Kiểm định nghề rê theo dải công suất 5.4.1. Vụ 2011/2012 Test Statisticsa congsuatmay dau songaylaodong Mann-Whitney U .000 97.000 128.000 Wilcoxon W 903.000 1.000E3 1031.000 Z -5.723 -3.953 -3.390 Asymp. Sig. (2-tailed) .000 .000 .001 a. Grouping Variable: congsuat Test Statisticsa sanluongcangusoc sanluongcathu sanluongcakhac Tongsanluong Mann-Whitney U 146.000 257.000 215.000 147.000 Wilcoxon W 1049.000 1160.000 1118.000 1050.000 Z -3.063 -1.051 -1.812 -3.046 Asymp. Sig. (2-tailed) .002 .293 .070 .002 a. Grouping Variable: congsuat TE Mann-Whitney U 166.000 Wilcoxon W 286.000 Z -2.731 Asymp. Sig. (2-tailed) .006 loinhuantrenton gchiphikhongtro capdau Mann-Whitney U 229.500 Wilcoxon W 349.500 Z -1.551 Asymp. Sig. (2- tailed) .121 cotrocaploinhuantr entongchiphi Mann-Whitney U 288.000 Wilcoxon W 408.000 Z -.490 Asymp. Sig. (2-tailed) .624 5.4.2. Vụ 2015/2016 Test Statisticsb congsuatmay dau songaylaodong Mann-Whitney U .000 109.500 36.500 Wilcoxon W 253.000 362.500 289.500 Z -5.310 -2.202 -4.267 Asymp. Sig. (2-tailed) .000 .028 .000 Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] .000a .027a .000a a. Not corrected for ties. b. Grouping Variable: congsuat Test Statisticsb sanluongcangusoc sanluongcathu sanluongcakhac tongsanluong Mann-Whitney U 113.000 107.000 177.500 119.000 Wilcoxon W 366.000 360.000 430.500 372.000 Z -2.101 -2.284 -.270 -1.928 Asymp. Sig. (2-tailed) .036 .022 .787 .054 Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] .036a .023a .790a .055a a. Not corrected for ties. b. Grouping Variable: congsuat Test Statisticsb congsuatmay dau songaylaodong Mann-Whitney U .000 109.500 36.500 Wilcoxon W 253.000 362.500 289.500 Z -5.310 -2.202 -4.267 Asymp. Sig. (2-tailed) .000 .028 .000 Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] .000a .027a .000a TE Mann-Whitney U 93.000 Wilcoxon W 246.000 Z -2.759 Asymp. Sig. (2-tailed) .006 Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] .007a a. Not corrected for ties. b. Grouping Variable: congsuat kotrocapdauloinhua ntrenchiphi Mann-Whitney U 134.500 Wilcoxon W 287.500 Z -1.488 Asymp. Sig. (2- tailed) .137 Exact Sig. [2*(1- tailed Sig.)] .138a trocapdauloinhuan tongchiphi Mann-Whitney U 185.000 Wilcoxon W 438.000 Z -.057 Asymp. Sig. (2-tailed) .955 Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] .967a 5.5. Kiểm định nghề câu theo dải công suất 5.5.1. Vụ 2011/2012 Test Statisticsb congsuatmay dau songaylaodong Mann-Whitney U .000 11.500 50.500 Wilcoxon W 561.000 572.500 611.500 Z -3.878 -3.433 -1.904 Asymp. Sig. (2-tailed) .000 .001 .057 Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] .000a .000a .058a a. Not corrected for ties. b. Grouping Variable: congsuat Test Statisticsb sanluongcanguvay vang sanluongcangumat to sanluongca khac Tongsanluong Mann-Whitney U 64.000 43.500 80.000 61.000 Wilcoxon W 625.000 604.500 641.000 622.000 Z -1.368 -2.165 -.740 -1.489 Asymp. Sig. (2-tailed) .171 .030 .459 .136 Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] .184a .028a .481a .148a a. Not corrected for ties. b. Grouping Variable: congsuat TE Mann-Whitney U 46.000 Wilcoxon W 67.000 Z -2.102 Asymp. Sig. (2-tailed) .036 Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] .039a a. Not corrected for ties. b. Grouping Variable: congsuat kotrocapdaul oinhuantongc hiphi Mann-Whitney U 46.500 Wilcoxon W 67.500 Z -2.048 Asymp. Sig. (2-tailed) .041 Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] .039a Test Statisticsb sanluongcanguvay vang sanluongcangumat to sanluongca khac Tongsanluong Mann-Whitney U 64.000 43.500 80.000 61.000 Wilcoxon W 625.000 604.500 641.000 622.000 Z -1.368 -2.165 -.740 -1.489 Asymp. Sig. (2-tailed) .171 .030 .459 .136 Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] .184a .028a .481a .148a trocapdauloinhuan sxtrentongchiphi Mann-Whitney U 78.000 Wilcoxon W 99.000 Z -.820 Asymp. Sig. (2-tailed) .412 Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)] .435a 5.5.2. Vụ 2015/2016 Test Statisticsa congsuatmay dau songaylaodong Mann-Whitney U .000 186.500 219.000 Wilcoxon W 153.000 339.500 625.000 Z -5.600 -1.209 -.446 Asymp. Sig. (2-tailed) .000 .227 .656 a. Grouping Variable: congsuat Test Statisticsa sanluongcanguvay vang sanluongcangumat to sanluongcakhac Tongsanluong Mann-Whitney U 181.000 115.500 125.000 191.000 Wilcoxon W 587.000 268.500 278.000 344.000 Z -1.335 -2.873 -2.648 -1.101 Asymp. Sig. (2-tailed) .182 .004 .008 .271 a. Grouping Variable: congsuat TE Mann-Whitney U 158.000 Wilcoxon W 564.000 Z -1.896 Asymp. Sig. (2-tailed) .058 a. Grouping Variable: congsuat kotrocapdauloinhua nsxtrentongchiphi Mann-Whitney U 201.000 Wilcoxon W 607.000 Z -.869 Asymp. Sig. (2- tailed) .385 trocapdauloinhuansxtrenton gchiphi Mann-Whitney U 189.000 Wilcoxon W 342.000 Z -1.149 Asymp. Sig. (2-tailed) .251 a. Grouping Variable: congsuat PHỤ LỤC 6. CHI PHÍ SẢN XUẤT THEO DẢI CÔNG SUẤT 6.1 Nghề rê xa bờ Chi phí sản xuất của nghề lưới rê xa bờ theo dải công suất ĐVT:Triệu đồng TT Tiêu chí Nghề rê Vụ 2011/2012 Vụ 2015/2016 90-<400 CV Trên 400 CV 90-<400 CV Trên 400 CV 1 Lương thực 195,59 248,01 223,14 250,76 2 Bảo quản 65,47 79,26 88,58 167,20 3 Dầu 693,61 997,01 333,60 460,19 4 Chi phí lao động 479,13 569,87 410,59 582,57 5 Chi phí khác 95,14 99,37 148,15 157,56 Tổng CPBĐ 1528,93 1993,52 1204,07 1618,28 1 Chi phí sửa chữa lớn 61,45 81,33 86,82 106,47 2 Chi phí bảo hiểm, phí, lệ phí 3,52 5,52 8,34 10,57 3 Chi phí khấu hao 138,77 240,60 175,66 301,61 Tổng CPCĐ 203,75 327,45 270,82 418,65 (Nguồn: Tính toán của tác giả) 6.2. Nghê câu xa bờ Chi phí sản xuất của nghề câu xa bờ theo dải công suất ĐVT:Triệu đồng TT Tiêu chí Nghề câu Vụ 2011/2012 Vụ 2015/2016 90-<400 CV Trên 400 CV 90-<400 CV Trên 400 CV 1 Lương thực 131,67 133,33 160,24 177,32 2 Bảo quản 49,06 61,20 74,07 90,14 3 Dầu 743,74 1000,71 457,73 496,02 4 Chi phí lao động 486,81 467,34 394,42 414,28 5 Chi phí khác 57,46 30,42 38,01 36,06 Tổng CPBĐ 1468,74 1692,99 1124,45 1213,82 1 Chi phí sửa chữa lớn 58,79 78,33 68,94 71,93 2 Chi phí bảo hiểm, phí, lệ phí 3,82 4,67 9,48 10,70 3 Chi phí khấu hao 45,71 70,29 106,95 125,94 Tổng CPCĐ 108,32 153,29 185,37 208,57 (Nguồn: Tính toán của tác giả) PHỤ LỤC 7. KẾT QUẢ PHÂN TÍCH HỒI QUY TOBIT 7.1. ĐỐI VỚI NGHỀ RÊ XA BỜ Kết quả mô hình biến Vật chất Dependent Variable: TE Method: ML - Censored Normal (TOBIT) (Quadratic hill climbing) Date: 06/21/18 Time: 16:50 Sample: 1 39 Included observations: 39 Left censoring (value) at zero Convergence achieved after 4 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. LNQUYMO -0.128432 0.056013 -2.292905 0.0219 LNTRD -0.054130 0.094100 -0.575244 0.5651 LNKN 0.160571 0.061272 2.620600 0.0088 HINHTHUC 0.096118 0.041495 2.316351 0.0205 TINDUNG 0.020619 0.070357 0.293061 0.7695 C 0.786231 0.313102 2.511106 0.0120 Error Distribution SCALE:C(7) 0.124131 0.014055 8.831832 0.0000 R-squared 0.411162 Mean dependent var 0.846949 Adjusted R-squared 0.300755 S.D. dependent var 0.163879 S.E. of regression 0.137037 Akaike info criterion -0.975977 Sum squared resid 0.600936 Schwarz criterion -0.677389 Log likelihood 26.03156 Hannan-Quinn criter. -0.868846 Avg. log likelihood 0.667476 Left censored obs 0 Right censored obs 0 Uncensored obs 39 Total obs 39 Kết quả mô hình biến Kinh tế Dependent Variable: TE Method: ML - Censored Normal (TOBIT) (Quadratic hill climbing) Date: 06/21/18 Time: 17:05 Sample: 1 39 Included observations: 39 Left censoring (value) at zero Convergence achieved after 4 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. LNQUYMO -0.103702 0.050644 -2.047673 0.0406 LNTRD -0.052968 0.085080 -0.622574 0.5336 LNKN 0.119942 0.055399 2.165050 0.0304 HINHTHUC 0.078072 0.037518 2.080926 0.0374 TINDUNG 0.020826 0.063613 0.327383 0.7434 C 0.863916 0.283090 3.051738 0.0023 Error Distribution SCALE:C(7) 0.112233 0.012708 8.831832 0.0000 R-squared 0.356822 Mean dependent var 0.864128 Adjusted R-squared 0.236226 S.D. dependent var 0.141774 S.E. of regression 0.123902 Akaike info criterion -1.177503 Sum squared resid 0.491254 Schwarz criterion -0.878915 Log likelihood 29.96132 Hannan-Quinn criter. -1.070373 Avg. log likelihood 0.768239 Left censored obs 0 Right censored obs 0 Uncensored obs 39 Total obs 39 7.2. ĐỐI VỚI NGHỀ CÂU XA BỜ Kết quả mô hình biến vật chất Dependent Variable: TE Method: ML - Censored Normal (TOBIT) (Quadratic hill climbing) Date: 06/21/18 Time: 17:36 Sample: 1 45 Included observations: 45 Left censoring (value) at zero Convergence achieved after 4 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. LNQUYMO -0.111865 0.053485 -2.091531 0.0365 LNTRD 0.007456 0.044539 0.167401 0.8671 LNKN 0.064897 0.035486 1.828827 0.0674 HINHTHUC 0.201578 0.032634 6.177003 0.0000 TINDUNG -0.040085 0.045597 -0.879115 0.3793 C 0.863292 0.259344 3.328750 0.0009 Error Distribution SCALE:C(7) 0.084781 0.008937 9.486853 0.0000 R-squared 0.573459 Mean dependent var 0.877600 Adjusted R-squared 0.506111 S.D. dependent var 0.131279 S.E. of regression 0.092259 Akaike info criterion -1.786389 Sum squared resid 0.323449 Schwarz criterion -1.505353 Log likelihood 47.19376 Hannan-Quinn criter. -1.681622 Avg. log likelihood 1.048750 Left censored obs 0 Right censored obs 0 Uncensored obs 45 Total obs 45 Kết quả mô hình biến kinh tế Dependent Variable: TE Method: ML - Censored Normal (TOBIT) (Quadratic hill climbing) Date: 06/21/18 Time: 17:41 Sample: 1 45 Included observations: 45 Left censoring (value) at zero Convergence achieved after 4 iterations Covariance matrix computed using second derivatives Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. LNQUYMO -0.023201 0.048629 -0.477098 0.6333 LNTRD -0.018871 0.040496 -0.466010 0.6412 LNKN 0.110751 0.032264 3.432642 0.0006 HINHTHUC 0.108616 0.029671 3.660700 0.0003 TINDUNG -0.192792 0.041457 -4.650412 0.0000 C 0.589098 0.235798 2.498312 0.0125 Error Distribution SCALE:C(7) 0.077083 0.008125 9.486853 0.0000 R-squared 0.543435 Mean dependent var 0.887867 Adjusted R-squared 0.471345 S.D. dependent var 0.115369 S.E. of regression 0.083883 Akaike info criterion -1.976745 Sum squared resid 0.267384 Schwarz criterion -1.695709 Log likelihood 51.47677 Hannan-Quinn criter. -1.871978 Avg. log likelihood 1.143928 Left censored obs 0 Right censored obs 0 Uncensored obs 45 Total obs 45 PHỤ LỤC 8. KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH “SUPER EFFICIENCY” 8.1. Đối với Nghề rê 8.1.1. Vụ 2011/2012 Input- Oriented CRS Optimal Lambdas DMU Name Super Efficiency with Benchmarks 1 0.74963 0.784 27.000 2 0.63407 0.009 4.000 0.564 6.000 0.368 14.000 3 0.81583 0.876 6.000 0.093 13.000 4 1.97332 0.431 25.000 2.736 38.000 5 0.99810 0.695 6.000 0.530 13.000 6 1.64248 0.220 7.000 0.811 11.000 0.098 13.000 7 1.28784 0.935 6.000 0.265 29.000 8 0.84745 1.096 6.000 0.237 13.000 9 0.65349 0.290 4.000 0.620 6.000 0.037 14.000 10 0.86605 0.224 6.000 1.049 7.000 0.467 29.000 11 0.72176 0.884 6.000 0.072 39.000 12 0.76945 0.461 13.000 0.319 27.000 13 1.16796 0.157 6.000 0.872 27.000 14 1.05271 0.342 4.000 0.154 6.000 0.758 13.000 15 0.95839 0.021 6.000 0.222 13.000 0.196 14.000 16 0.61996 0.484 6.000 0.264 29.000 17 0.89973 0.095 4.000 0.017 6.000 0.587 14.000 18 0.75602 0.409 6.000 0.438 13.000 0.037 14.000 19 0.76162 0.176 6.000 0.188 13.000 0.016 14.000 20 0.54200 0.136 6.000 0.162 13.000 0.251 14.000 21 0.87879 0.351 6.000 0.376 13.000 0.032 14.000 22 0.95380 0.082 4.000 0.144 6.000 0.232 14.000 23 0.65112 0.133 6.000 0.458 13.000 24 0.76954 0.481 6.000 0.708 13.000 0.094 27.000 25 0.79963 0.692 4.000 0.053 6.000 0.055 27.000 26 0.63005 0.379 4.000 0.350 6.000 0.068 27.000 27 1.14040 0.429 4.000 0.732 13.000 28 0.70930 0.267 4.000 0.159 6.000 0.274 14.000 29 1.03346 0.394 6.000 0.635 7.000 30 0.69377 0.061 4.000 0.423 6.000 0.618 27.000 31 0.70093 0.152 4.000 0.117 6.000 0.286 27.000 32 0.72154 0.797 6.000 0.322 13.000 33 0.64490 0.312 6.000 0.215 13.000 0.446 27.000 34 0.62353 0.869 6.000 0.216 13.000 0.019 27.000 35 0.78713 0.220 4.000 0.039 6.000 0.352 27.000 36 0.72938 0.728 6.000 0.430 13.000 37 0.64495 0.122 4.000 0.439 6.000 0.407 39.000 38 0.70220 0.241 4.000 0.050 6.000 0.099 29.000 39 1.16162 0.158 4.000 0.323 6.000 40 0.93609 0.019 4.000 0.158 6.000 0.710 7.000 41 0.72948 0.729 6.000 42 0.77524 0.253 6.000 0.410 13.000 0.068 14.000 43 0.68996 0.019 4.000 0.739 6.000 0.035 7.000 44 0.61198 0.259 6.000 0.430 13.000 0.222 14.000 45 0.64589 0.189 6.000 0.616 13.000 46 0.49309 0.420 6.000 0.181 13.000 0.017 14.000 47 0.74061 0.373 6.000 0.488 13.000 48 0.70213 0.036 4.000 0.006 6.000 0.440 14.000 49 0.79368 0.028 4.000 0.067 6.000 0.209 14.000 50 0.63517 0.156 4.000 0.309 6.000 0.298 14.000 51 0.56429 0.083 4.000 0.327 6.000 0.429 27.000 52 0.77500 0.088 4.000 0.184 6.000 0.433 14.000 53 0.71338 0.197 6.000 0.004 13.000 0.570 27.000 54 0.67018 0.171 13.000 0.524 27.000 55 0.71464 0.422 6.000 0.071 13.000 0.399 27.000 56 0.75994 0.077 13.000 0.613 14.000 0.235 27.000 57 0.62605 0.261 6.000 0.008 13.000 0.118 14.000 8.1.2. Vụ 2015/2016 Input- Oriented CRS Optimal Lambdas DMU Name Super Efficiency with Benchmarks 1 0.59963 0.102 18.000 0.073 25.000 0.623 35.000 2 0.65059 0.137 6.000 0.268 18.000 0.670 30.000 3 0.77673 0.351 18.000 0.412 25.000 0.391 32.000 4 0.68209 0.002 25.000 0.560 31.000 1.162 32.000 5 0.60749 0.044 6.000 0.286 18.000 0.956 30.000 6 1.25069 0.224 18.000 0.560 30.000 1.535 31.000 7 0.53590 0.295 18.000 0.027 27.000 0.072 30.000 8 0.60917 0.306 27.000 0.917 30.000 0.367 31.000 9 0.66710 0.611 18.000 0.509 32.000 0.130 35.000 10 0.73922 0.144 6.000 0.714 32.000 0.523 35.000 11 0.54722 0.074 18.000 0.763 27.000 0.089 31.000 12 0.87660 0.289 6.000 0.134 18.000 1.331 30.000 13 0.65541 0.212 6.000 1.190 32.000 0.055 35.000 14 0.56271 0.135 6.000 0.474 30.000 0.759 31.000 15 0.64753 0.104 17.000 0.353 25.000 0.015 27.000 16 0.61109 0.291 17.000 0.225 25.000 0.090 27.000 17 1.23320 0.972 19.000 2.897 31.000 18 1.09860 0.185 25.000 0.445 27.000 0.184 31.000 19 1.12000 0.267 17.000 0.267 27.000 20 0.72660 0.052 25.000 0.547 30.000 0.262 31.000 21 0.74264 0.165 27.000 0.180 30.000 1.251 31.000 22 0.87826 0.116 6.000 1.242 30.000 23 0.55527 0.226 6.000 0.280 18.000 0.100 31.000 24 0.98993 0.106 17.000 0.829 25.000 0.144 35.000 25 1.42958 0.142 24.000 1.121 26.000 0.062 32.000 26 0.90068 0.001 19.000 0.601 25.000 0.239 27.000 27 1.05977 0.020 17.000 0.007 25.000 1.087 28.000 28 1.00000 0.667 27.000 29 0.92498 0.433 27.000 0.178 30.000 30 1.59619 0.731 27.000 0.337 29.000 31 1.29876 0.173 6.000 0.127 17.000 0.034 36.000 32 1.36441 0.083 25.000 0.706 31.000 0.194 36.000 33 0.53798 0.221 17.000 0.020 25.000 0.283 27.000 34 0.58438 0.128 18.000 0.422 27.000 0.743 30.000 35 1.06105 0.144 18.000 1.131 31.000 0.374 36.000 36 1.04634 0.022 17.000 0.279 25.000 2.256 31.000 37 0.76952 0.147 6.000 1.833 32.000 38 0.65329 0.021 6.000 0.786 32.000 0.712 35.000 39 0.75363 0.355 6.000 0.191 31.000 0.853 32.000 8.2. Nghề câu 8.2.1. Vụ 2011/2012 Input- Oriented CRS Optimal Lambdas DMU Name Super Efficiency with Benchmarks 1 1.29032 1.000 4.000 2 0.93104 0.567 1.000 0.206 4.000 0.450 33.000 3 1.20405 0.657 10.000 0.112 13.000 0.547 33.000 4 1.09084 0.861 1.000 0.208 33.000 5 1.20698 0.193 1.000 0.817 10.000 6 0.82998 0.456 3.000 0.409 4.000 7 0.84882 0.840 4.000 8 0.80905 0.136 1.000 0.603 4.000 0.207 23.000 9 0.92840 0.919 4.000 10 1.27889 0.686 3.000 0.366 5.000 11 0.87449 0.059 3.000 0.181 13.000 0.631 33.000 12 0.84611 0.421 1.000 0.335 4.000 0.205 33.000 13 1.32084 0.481 20.000 0.441 33.000 14 0.72238 0.170 1.000 0.052 33.000 15 0.71158 0.310 1.000 0.257 4.000 0.367 5.000 16 0.78314 0.689 1.000 17 0.69239 0.502 1.000 0.071 4.000 0.214 33.000 18 0.95534 0.021 3.000 0.276 4.000 0.451 33.000 19 0.80346 0.818 1.000 0.127 4.000 20 1.13720 0.100 13.000 1.021 23.000 21 0.73425 0.436 1.000 0.159 4.000 0.128 23.000 22 0.76494 0.321 1.000 0.072 31.000 0.468 33.000 23 1.01577 0.310 4.000 0.130 13.000 0.410 20.000 24 0.80840 0.630 4.000 25 0.84361 0.194 1.000 0.188 4.000 0.487 33.000 26 0.73123 0.067 1.000 0.563 4.000 27 0.97634 0.918 5.000 28 0.83029 0.214 1.000 0.494 4.000 29 0.88559 0.178 1.000 0.302 3.000 0.031 10.000 30 0.67640 0.669 4.000 31 1.08427 0.089 5.000 0.135 10.000 0.636 33.000 32 0.77303 0.669 4.000 33 1.07936 0.035 1.000 0.153 4.000 0.408 13.000 34 0.81327 0.067 1.000 0.015 3.000 0.532 10.000 35 0.94756 0.147 1.000 0.781 33.000 36 0.89246 0.068 1.000 0.147 3.000 0.413 4.000 37 0.90945 0.787 4.000 38 0.82283 0.748 4.000 39 0.62455 0.426 1.000 0.059 4.000 0.159 33.000 8.2.2. Vụ 2015/2016 Input- Oriented CRS Optimal Lambdas DMU Name Super Efficiency with Benchmarks 1 0.72591 0.587 14.000 0.131 36.000 2 0.77410 0.423 8.000 0.381 24.000 3 0.72171 0.374 14.000 0.377 22.000 4 0.52709 0.240 14.000 0.202 22.000 5 0.95693 0.623 14.000 0.155 23.000 0.038 24.000 6 0.76803 0.416 8.000 0.292 28.000 7 0.75044 1.024 14.000 0.173 22.000 8 1.03771 0.091 14.000 0.741 24.000 0.229 28.000 9 0.65193 0.349 14.000 0.187 28.000 0.134 40.000 10 0.58694 0.051 8.000 0.078 14.000 0.257 23.000 11 0.96386 0.052 14.000 0.278 28.000 0.118 40.000 12 0.64533 0.289 14.000 0.280 22.000 0.309 23.000 13 0.76902 0.023 14.000 0.213 22.000 0.800 23.000 14 2.05535 0.260 22.000 0.875 23.000 0.372 40.000 15 0.91933 0.466 14.000 0.108 22.000 0.504 23.000 16 0.94850 0.239 8.000 0.080 14.000 0.541 28.000 17 0.74867 0.534 14.000 0.126 28.000 0.154 40.000 18 0.86270 0.758 14.000 0.105 22.000 19 0.80208 0.329 14.000 0.445 28.000 0.104 40.000 20 0.80749 0.174 14.000 0.350 22.000 0.181 40.000 21 0.52182 0.625 14.000 0.336 36.000 22 1.25844 0.512 14.000 0.252 40.000 23 1.09581 0.713 14.000 0.071 22.000 24 1.05193 0.320 8.000 0.031 14.000 0.607 23.000 25 0.91028 0.839 8.000 26 0.95884 0.943 36.000 27 0.61602 0.090 14.000 0.373 22.000 0.080 23.000 28 1.11979 0.737 11.000 0.248 14.000 0.426 16.000 29 0.71558 0.088 14.000 0.105 22.000 0.518 40.000 30 0.90972 0.231 14.000 0.097 40.000 0.575 42.000 31 0.82819 0.410 14.000 0.273 22.000 0.096 40.000 32 0.68335 0.524 36.000 0.111 40.000 33 0.86821 0.527 14.000 0.222 22.000 34 0.57449 0.395 14.000 0.088 22.000 0.083 40.000 35 0.49937 0.510 14.000 0.010 22.000 36 1.05948 0.677 14.000 0.068 26.000 37 0.60653 0.245 14.000 0.108 28.000 0.091 40.000 38 0.90909 0.826 14.000 39 0.54784 0.379 8.000 0.116 14.000 0.044 28.000 40 1.60695 0.353 28.000 1.237 29.000 0.024 42.000 41 0.81046 0.240 14.000 0.452 24.000 42 1.15388 0.019 14.000 0.634 40.000 43 0.52631 0.276 14.000 0.029 22.000 0.304 23.000 44 0.66754 0.615 8.000 45 0.40931 0.254 8.000 0.119 14.000 0.102 24.000