Đo lường hiệu quả chi phí cho các ao nuôi tôm sú thương phẩm tại thị xã Sông Cầu, tỉnh Phú Yên

Tạp chí Khoa học - Công nghệ Thủy sản<br /> <br /> Số 3/2014<br /> <br /> THOÂNG BAÙO KHOA HOÏC<br /> <br /> ĐO LƯỜNG HIỆU QUẢ CHI PHÍ CHO CÁC AO NUÔI TÔM SÚ<br /> THƯƠNG PHẨM TẠI THỊ XÃ SÔNG CẦU, TỈNH PHÚ YÊN<br /> cost efficiency EVALUATION FOR COMMERCIAL BLACK TIGER PRAWN<br /> AQUACULTURE PONDS IN SONG CAU TOWN, Phu Yen PROVINCE<br /> Hoàng Gia Trí Hải1, Đặng Hoàng Xuân Huy2<br /> Ngày nhận bài: 14/4/2014; Ngày phản biện thông qua: 09/5/2014; Ngày duyệt đăng: 13/8/2014<br /> <br /> TÓM TẮT<br /> Nghiên cứu đã sử dụng mô hình phân tích màng dữ liệu (DEA) trong trường hợp hiệu suất không đổi theo qui mô<br /> (CRS) và hiệu suất đổi theo qui mô (VRS) với bốn biến đầu vào và một biến đầu ra đã được sử dụng để phân tích hiệu quả<br /> chi phí (CE) cho 62 ao nuôi tôm sú thương phẩm tại thị xã Sông Cầu, tỉnh Phú Yên. Mục tiêu của nghiên cứu là xác định<br /> tại thị xã Sông Cầu, tỉnh Phú Yên có bao nhiêu phần trăm ao nuôi đạt hiệu quả chi phí trong tổng ao nuôi tôm sú thương<br /> phẩm, chi phí tối thiểu tối ưu trung bình là bao nhiêu, để từ đó người nuôi có chiến lược nuôi cho phù hợp. Kết quả cho<br /> thấy, nếu sử dụng mô hình CE - CRS thì có 1,61% số ao nuôi tôm sú thương phẩm đạt CE với hệ số CE trung bình là 0,42<br /> và chi phí tối thiểu trung bình cho ao nuôi là 8.636.064 đồng. Nếu sử dụng VRS thì có 6,45% số ao nuôi tôm sú thương<br /> phẩm đạt CE với hệ số CE trung bình là 0,70 và chi phí tối thiểu trung bình cho ao nuôi là 18.704.759 đồng. Nghiên cứu<br /> đưa ra đề xuất theo mô hình CE - CRS, các ao nuôi có thể sử dụng các yếu tố đầu vào hợp lý hơn nhưng vẫn không làm<br /> giảm sút về mặt sản lượng đầu ra của sản xuất với số lượng thức ăn tối ưu trung bình là 241,51 kg/vụ, số lượng con giống<br /> tối ưu trung bình là 90.565 con. Theo mô hình CE - VRS, số lượng thức ăn tối ưu là 635,11 kg/vụ, lượng con giống tối ưu<br /> trung bình là 44.975 con.<br /> Từ khóa: hiệu quả chi phí, phân tích màng dữ liệu, tôm sú<br /> <br /> ABSTRACT<br /> This study has used minimizing input-oriented Constant Return to Scale and Variable Return to Scale Data Envelopment Analysis (DEA) models with one output and fourth input variables were used to analyze cost efficiency (CE) for 62<br /> ponds of commercial black tiger prawn aquaculture in Song Cau town, Phu Yen province. The objective of the study was<br /> to how many percentage of ponds were cost efficiency in total of commercial prawn ponds, average optimal minimum cost<br /> which farmers have adopted strategies to suit. The empirical results indicate that if using CE - CRS, the proportion percent<br /> of pond efficient of Song Cau town, Phu Yen province is 1.61%, CE - CRS ratio is 0.42, and average optimal minimizing cost<br /> is 8,636,064 dong. If using CE - VRS, the proportion percent of pond efficient of Song Cau town, Phu Yen province is 6.45%,<br /> CE - VRS ratio is 0.70, and average minimizing cost is 18,704,759 dong. The study proposed with the model of CE - CRS,<br /> the pond can use these inputs more reasonable but still not diminish in terms of output produced with the optimum amount<br /> of average feed was 241.51 kg/season, the average optimal seed was 90,565. According to CE - VRS model, the average<br /> optimum feed was 635.11 kg/ season, the average optimal seed was 44,975.<br /> Keywords: cost efficiency, data envelopment analysis, black tiger prawn<br /> I. ĐẶT VẤN ĐỀ<br /> Thủy sản là một trong những thế mạnh của Việt<br /> Nam, có tốc độ tăng trưởng xuất khẩu nhanh đạt<br /> 18%/năm trong suốt giai đoạn 1998 - 2008 và riêng<br /> trong năm 2008, sản lượng nuôi trồng thủy sản<br /> 1<br /> <br /> (2,5 triệu tấn) tăng cao hơn sản lượng khai thác<br /> thủy sản (2,1 triệu tấn), đưa Việt Nam lên vị trí thứ<br /> 3 về sản lượng nuôi trồng thủy sản trên thế giới [8].<br /> Trong năm 2011, tổng giá trị tôm xuất khẩu cả năm<br /> đạt 2,396 tỷ USD (so với mốc 2 tỷ USD năm 2010),<br /> <br /> ThS. Hoàng Gia Trí Hải, 2 ThS. Đặng Hoàng Xuân Huy: Khoa Kinh tế - Trường Đại học Nha Trang<br /> <br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC NHA TRANG • 31<br /> <br /> Tạp chí Khoa học - Công nghệ Thủy sản<br /> chiếm tỷ trọng lớn nhất (39,8%) trong các sản phẩm<br /> thủy sản xuất khẩu chủ lực của Việt Nam. Trong đó,<br /> giá trị tôm sú xuất khẩu đạt trên 1,43 tỷ USD, (chiếm<br /> gần 60% tổng giá trị xuất khẩu tôm) [9].<br /> Phú Yên là nơi có nhiều tiềm năng cho việc phát<br /> triển thủy sản với sản lượng thủy sản tăng từ 42.404<br /> tấn (2008) lên 50.765 tấn (2010). Trong đó, sản<br /> lượng nuôi trồng thủy sản tăng từ 5.263 tấn (2008)<br /> lên 8.500 tấn (2010), riêng sản lượng tôm tăng từ<br /> 4.123 tấn (2008) lên 7.436 tấn (2010) [10].<br /> Thị xã Sông Cầu là địa phương có diện tích<br /> nuôi trồng thủy sản lớn của tỉnh Phú Yên với khoảng<br /> 775 ha, trong đó diện tích nuôi tôm sú khoảng 70<br /> ha, tôm thẻ chân trắng 320 ha và các đối tượng thủy<br /> sản khác như cá mú, cá chẽm, ốc hương, cua, rong<br /> câu… khoảng 385 ha. Số lồng nuôi tôm hùm thịt<br /> khoảng 12.000 lồng, tôm hùm ươm khoảng 2.000<br /> lồng, cá mú hơn 4.400 lồng và ốc hương nuôi chắn<br /> đăng khoảng 10 ha [11].<br /> Việc sử dụng tiết kiệm, hợp lý các yếu tố chi phí<br /> đầu vào, đặc biệt là các chi phí biến đổi quan trọng<br /> như chi phí con giống, chi phí thức ăn, đóng vai trò<br /> quyết định cho việc phát triển bền vững trong dài<br /> hạn trong việc nuôi tôm sú thương phẩm. Chính vì<br /> vậy, đo lường hiệu quả chi phí của các ao nuôi tôm<br /> sú thương phẩm là một nhu cầu bức thiết và phải<br /> thực hiện ngay nhằm giúp các nhà quản lý khuyến<br /> cáo các chủ ao nuôi và đề ra các biện pháp quản lí<br /> nhằm phát triển nghề nuôi tôm bền vững của thị xã<br /> Sông Cầu, tỉnh Phú Yên.<br /> Nghiên cứu của Nguyễn Thị Hoài Ân (2012) [2]<br /> chỉ ra rằng, hiệu quả kỹ thuật dưới mô hình CRS<br /> và VRS của tôm sú thương phẩm tại Sông Cầu,<br /> Phú Yên là 0,82 và 0,95, trong khi đó của tôm he<br /> chân trắng là 0,88 và 0,94. Nghiên cứu của Đặng<br /> Hoàng Xuân Huy (2013) [1] chỉ ra rằng, số ao tôm<br /> sú thương phẩm tại Phú Yên đạt hiệu quả doanh thu<br /> theo mô hình CRS là 8,06% số ao nuôi với hệ số<br /> hiệu quả doanh thu trung bình là 0,78, theo mô hình<br /> VRS có 16,13 % số ao nuôi đạt hiệu quả doanh thu<br /> với hệ số doanh thu trung bình là 0,83.<br /> Mục tiêu của nghiên cứu này là xác định tại thị<br /> xã Sông Cầu, tỉnh Phú Yên có bao nhiêu phần trăm<br /> ao nuôi đạt hiệu quả chi phí trong tổng ao nuôi tôm<br /> sú thương phẩm, chi phí tối thiểu tối ưu trung bình<br /> là bao nhiêu, để từ đó người nuôi có chiến lược nuôi<br /> cho phù hợp.<br /> Hiệu quả chi phí được hiểu là tối thiểu hóa các<br /> chi phí đầu vào mà không làm giảm sút đến yếu<br /> tố đầu ra trong trường hợp hiệu suất không đổi<br /> <br /> 32 • TRƯỜNG ĐẠI HỌC NHA TRANG<br /> <br /> Số 3/2014<br /> theo quy mô (Constant Return to Scale - CRS) và<br /> hiệu suất thay đổi theo qui mô (Variable Return to<br /> Scale - VRS). Tối thiểu hóa chi phí là hành vi của<br /> người sản xuất tìm một kết hợp tối ưu lượng của<br /> các yếu tố sản xuất sao cho với mức chi phí thấp<br /> nhất để đạt được một mức sản lượng mục tiêu đã<br /> xác định sẵn.<br /> II. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP<br /> NGHIÊN CỨU<br /> 1. Khái niệm về hiệu quả (Efficiency)<br /> Hiệu quả là sự liên quan giữa nguồn lực đầu<br /> vào khan hiếm (như lao động, vốn, máy móc thiết<br /> bị,…) với kết quả trung gian hay kết quả cuối cùng.<br /> Hiểu theo nghĩa rộng, hiệu quả thể hiện mối tương<br /> quan giữa các biến số đầu ra thu được (outputs) so<br /> với các biến số đầu vào (inputs) đã được sử dụng<br /> để tạo ra những kết quả đầu ra đó.<br /> Hiệu quả = Đầu ra / Đầu vào [3]<br /> 2. Hiệu quả chi phí (cost efficiency)<br /> Phương pháp phân tích màng bao dữ liệu<br /> (DEA) là phương pháp tiếp cận ước lượng biên.<br /> Tuy nhiên, khác với phương pháp phân tích biên<br /> ngẫu nhiên (Stochastic Frontier) sử dụng phương<br /> pháp tham số (mathematical programming method),<br /> DEA dựa theo phương pháp chương trình phi tham<br /> số (the non-mathematical programming method) để<br /> ước lượng cận biên sản xuất. Mô hình DEA đầu tiên<br /> được phát triển bởi Charnes, Cooper và Rhodes<br /> vào năm 1978.<br /> Hiệu quả chi phí của một ao nuôi được đo bằng<br /> cách phối hợp giữa hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả<br /> phân phối nguồn lực. Hiệu quả kỹ thuật (Technical<br /> effiency) là khả năng của một ao nuôi để có được<br /> sản lượng tối đa từ một tập hợp các yếu tố đầu vào<br /> cho trước hoặc có được tối thiểu hóa đầu vào từ<br /> đầu ra cho trước. Hiệu quả phân phối nguồn lực<br /> (Allocative efficiency) phản ánh khả năng của một<br /> ao nuôi sử dụng các yếu tố đầu vào theo tỷ lệ tối<br /> ưu, cùng với giá cả và công nghệ sản xuất tương<br /> ứng [3].<br /> Sử dụng mô hình phân tích màng dữ liệu (DEA)<br /> tối thiểu hóa các yếu tố đầu vào trong trường hợp<br /> quy mô không ảnh hưởng đến kết quả sản xuất<br /> (CRS) với một mô hình giản đơn với hai đầu vào<br /> x1, x2 và một đầu ra q (hình 1). Đường biên SS’ đo<br /> lường hiệu quả kỹ thuật. Các ao nuôi hiệu quả kỹ<br /> thuật là những ao nuôi nằm trên đường biên SS’.<br /> Vì vậy, Q là điểm hiệu quả kỹ thuật và P là điểm phi<br /> hiệu quả kỹ thuật.<br /> <br /> Tạp chí Khoa học - Công nghệ Thủy sản<br /> <br /> Số 3/2014<br /> <br /> Hình 1. Hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân phối nguồn lực [3]<br /> <br /> Nếu giá của đầu vào cho trước, nó có thể dễ<br /> dàng đo lường hiệu quả chi phí (hình 1). Đặt w là<br /> vectơ của giá đầu vào và x đại diện các vector quan<br /> sát đầu vào được sử dụng kết hợp với điểm P. Đặt<br /> xˆ và x* đại diện vectơ đầu vào kết hợp điểm hiệu<br /> quả kỹ thuật Q và vectơ tối thiểu hóa chi phí đầu<br /> vào tại Q’.<br /> Đường đẳng phí (isocost) AA’ giúp tính toán<br /> hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân phối nguồn lực:<br /> <br /> AE<br /> <br /> =<br /> <br /> w'x*<br /> =<br /> w'xˆ<br /> <br /> OR<br /> OQ<br /> <br /> TE<br /> <br /> =<br /> <br /> w'x*<br /> =<br /> w'xˆ<br /> <br /> OQ<br /> OP<br /> <br /> Khoảng cách RQ đại diện cho việc giảm chi phí<br /> sản xuất cái mà nếu sản xuất đã xảy ra tại điểm hiệu<br /> quả phân phối nguồn lực (và kỹ thuật) Q’, thay vì ở<br /> điểm hiệu quả kỹ thuật, nhưng phi hiệu quả phân<br /> phối nguồn lực Q.<br /> Tóm lại, hiệu quả chi phí (cost efficiency - CE)<br /> được trình bày dựa trên đo lường hiệu quả kỹ thuật<br /> và hiệu quả phân phối nguồn lực:<br /> TAxAE = (OQ/OP) x (OR/OQ) = (OR/OQ)<br /> = (OR/OP) = CE<br /> Sử dụng mô hình phân tích màng dữ liệu (DEA)<br /> tối thiểu hóa các yếu tố đầu vào trong trường hợp<br /> quy mô ảnh hưởng đến kết quả sản xuất (VRS) có<br /> thể sử dụng lại đo lường như ở hình 2 với sự thay<br /> đổi một số biểu thức đại số đơn giản. Để minh họa<br /> điều này, chúng ta có thể điều chỉnh hình 1 bằng<br /> cách thay đổi nhãn trục x1, x2 và giả định rằng đường<br /> đẳng lượng (isoquant) trình diễn khoảng ràng buộc<br /> thấp hơn của tập hợp các yếu tố đầu vào liên quan<br /> với việc sản xuất một mức độ cụ thể đầu ra. Sau đó,<br /> việc đo lường hiệu quả chi phí được xác định tương<br /> tự như trên [3].<br /> <br /> 3. Phương pháp nghiên cứu<br /> 3.1. Dữ liệu nghiên cứu<br /> 3.1.1. Địa bàn và qui mô nghiên cứu<br /> Đối tượng nghiên cứu là các ao nuôi tôm sú<br /> thương phẩm tại thị xã Sông Cầu, tỉnh Phú Yên năm<br /> 2011 với biến đầu vào là số lượng con giống, giá<br /> con giống, số lượng thức ăn, giá thức ăn và biến<br /> đầu ra là sản lượng tôm nuôi. Sông Cầu có tất cả 12<br /> vùng nuôi, với diện tích tôm sú là 70 ha, trong đó,<br /> Xuân Hải và Xuân Lộc là hai vùng nuôi lớn (chiếm<br /> 81% tổng diện tích nuôi năm 2011) nên địa bàn điều<br /> tra tập trung chủ yếu tại đây. Qui mô mẫu lựa chọn<br /> trong nghiên cứu DEA là max ((M + N), (M x N)),<br /> trong đó: M là số lượng yếu tố đầu vào, N là số<br /> lượng yếu tố đầu ra [4]. Như vậy, số lượng mẫu<br /> cần thiết trong nghiên cứu này là max ((4+1), (4x1))<br /> = 5 mẫu, số lượng mẫu nghiên cứu 62 mẫu là phù<br /> hợp. Trong thực tế, hiệu quả chi phí tôm sú nuôi<br /> thương phẩm ngoài các yếu tố trên còn phụ thuộc<br /> rất nhiều yếu tố khác như: diện tích ao, số lao động,<br /> máy quạt nước,… Tuy nhiên, trong nghiên cứu này<br /> chỉ sử dụng yếu tố con giống và thức ăn để đánh<br /> giá hiệu quả chi phí vì đây là hai loại chi phí lớn (chi<br /> phí thức ăn chiếm 70 - 80%, chi phí con giống chiếm<br /> 5 - 8% tổng chi phí nuôi tôm sú) mà người nuôi dễ<br /> dàng có thể can thiệp vào [12]. Việc chọn đầu ra và<br /> đầu vào này dựa trên ý kiến của người nuôi và các<br /> chuyên gia.<br /> 3.1.2. Phương pháp chọn mẫu nghiên cứu<br /> Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản<br /> bằng cách dựa vào danh sách các hộ nuôi, sau đó<br /> rút thăm ngẫu nhiên không lặp lại từ danh sách lập<br /> để chọn ra các hộ cần điều tra. Số liệu thu thập bằng<br /> phương pháp phỏng vấn trực tiếp chủ hộ.<br /> 3.2. Phương pháp nghiên cứu<br /> Trong bài viết này, phương pháp DEA với mô<br /> hình DEACRS và DEAVRS được sử dụng, tác giả<br /> <br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC NHA TRANG • 33<br /> <br /> Tạp chí Khoa học - Công nghệ Thủy sản<br /> đo lường hiệu quả chi phí theo hướng tối thiểu hóa<br /> các yếu tố đầu vào mà không làm giảm sút yếu tố<br /> đầu ra. Phần mềm DEA Excel solver của Zhu [7]<br /> được sử dụng để ước lượng kết quả.<br /> III. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN<br /> <br /> Số 3/2014<br /> Dữ liệu phục vụ cho ước lượng hiệu quả chi phí<br /> (Cost Efficiency – CE) được trình bày ở bảng 1. Dữ<br /> liệu phục vụ cho đánh giá hiệu quả chi phí theo mô<br /> hình phân tích màng dữ liệu (DEA) tối thiểu hóa đầu<br /> vào trong trường hợp quy mô không ảnh hưởng đến<br /> kết quả sản xuất (Constant Returns to Scale - CRS)<br /> và trong trường hợp qui mô ảnh hưởng đến kết quả<br /> sản xuất (Variable Returns to Scale - VRS) sử dụng<br /> chương trình DEA excel solver của Zhu [7].<br /> Một số giá trị thống kê của các biến dùng trong<br /> phân tích được thể hiện trong bảng 1.<br /> <br /> 1. Một số giá trị thống kê của các biến dùng<br /> trong phân tích<br /> Số liệu thu thập bao gồm dữ liệu về các đặc<br /> điểm của mô hình nuôi tôm sú thương phẩm tại thị<br /> xã Sông Cầu, tỉnh Phú Yên năm 2011 với 62 mẫu.<br /> Bảng 1. Một số giá trị thống kê của các biến dùng trong phân tích<br /> Biến<br /> <br /> Trung bình<br /> <br /> Độ lệch chuẩn<br /> <br /> 483,02<br /> <br /> 458,60<br /> <br /> Số lượng thức ăn (kg)<br /> <br /> 764,27<br /> <br /> 770,60<br /> <br /> Số lượng con giống (con)<br /> <br /> 55.693<br /> <br /> 32.365<br /> <br /> Giá thức ăn (đồng/kg)<br /> <br /> 28.000<br /> <br /> 0<br /> <br /> Giá con giống (đồng/con)<br /> <br /> 20,32<br /> <br /> 1,26<br /> <br /> Đầu ra<br /> Sản lượng (kg)<br /> Đầu vào sản xuất<br /> <br /> Đơn giá đầu vào sản xuất<br /> <br /> (Nguồn: Tính toán từ dữ liệu điều tra)<br /> <br /> 2. Hiệu quả chi phí theo phương pháp DEA<br /> Dữ liệu gồm biến đầu ra là sản lượng tôm nuôi,<br /> Kết quả nghiên cứu hiệu quả chi phí của các<br /> biến đầu vào là số lượng con giống, số lượng thức<br /> ao nuôi tôm sú thương phẩm thị xã Sông Cầu,<br /> ăn, giá con giống và giá thức ăn. Việc chọn biến đầu<br /> tỉnh Phú Yên năm 2011 theo mô hình phân tích<br /> vào là do đặc điểm của bộ dữ liệu và do đánh giá<br /> màng dữ liệu tối thiểu hóa đầu vào trong trường<br /> chi phí nên việc nghiên cứu số lượng và giá sẽ đánh<br /> hợp hiệu suất không đổi theo qui mô (CE- CRS)<br /> giá được tác động của từng biến trong cơ cấu chi<br /> và mô hình phân tích màng dữ liệu tối thiểu hóa<br /> phí, mặc dù biến chi phí người nuôi không kiểm soát<br /> đầu vào trong trường hợp qui mô ảnh hưởng đến<br /> được. Đây cũng chính là cơ sở để đề xuất giảm số<br /> kết quả sản xuất (CE- VRS) được trình bày như<br /> lượng đầu vào thêm nữa một cách cụ thể để tăng<br /> ở bảng 2.<br /> hiệu quả chi phí của ao nuôi tôm.<br /> Bảng 2. Hiệu quả chi phí của các hộ nuôi tôm sú thương phẩm<br /> tại thị xã Sông Cầu, tỉnh Phú Yên năm 2011<br /> Chỉ tiêu<br /> <br /> Mô hình CE - CRS<br /> <br /> Mô hình CE - VRS<br /> <br /> 62<br /> <br /> 62<br /> <br /> + Tỷ lệ số ao đạt hiệu quả chi phí (%)<br /> <br /> 1,61<br /> <br /> 6,45<br /> <br /> + Trung bình<br /> <br /> 0,42<br /> <br /> 0,70<br /> <br /> 0,23 - 1,00<br /> <br /> 0,36 - 1,00<br /> <br /> 0,13<br /> <br /> 0,20<br /> <br /> 8.636.064<br /> <br /> 18.704.759<br /> <br /> 877.500 - 36.250.000<br /> <br /> 1.440.000 - 97.400.000<br /> <br /> 8.253.536<br /> <br /> 22.135.006<br /> <br /> 1. Tổng số hộ<br /> 2. Hiệu quả sử dụng chi phí<br /> <br /> + Độ rộng<br /> + Độ lệch chuẩn<br /> 3. Chi phí tối thiểu tối ưu (đồng)<br /> + Trung bình<br /> + Độ rộng<br /> + Độ lệch chuẩn<br /> (Nguồn: Tính toán từ dữ liệu điều tra)<br /> <br /> 34 • TRƯỜNG ĐẠI HỌC NHA TRANG<br /> <br /> Tạp chí Khoa học - Công nghệ Thủy sản<br /> Qua bảng 2 chúng ta thấy, hệ số hiệu quả chi<br /> phí của các ao nuôi tôm sú thương phẩm thị xã<br /> Sông Cầu, tỉnh Phú Yên theo phương pháp hiệu<br /> suất không đổi theo qui mô (CRS) biến động từ 0,23<br /> đến 1,00 với giá trị trung bình là 0,42. Ngoài ra, nếu<br /> theo phương pháp CRS thì tại thị xã Sông Cầu, Phú<br /> Yên chỉ có 1,61% số ao nuôi tôm sú thương phẩm<br /> đạt hiệu quả chi phí và chi phí tối thiểu trung bình<br /> cho ao nuôi là 8.636.064,52 đồng.<br /> Chúng ta cũng thấy rằng, hệ số hiệu quả chi phí<br /> của các ao nuôi tôm sú thương phẩm thị xã Sông<br /> Cầu, tỉnh Phú Yên theo phương pháp qui mô ảnh<br /> hưởng đến kết quả sản xuất (VRS) biến động từ<br /> 0,36 đến 1,00 với giá trị trung bình là 0,70. Ngoài ra,<br /> <br /> Số 3/2014<br /> nếu theo phương pháp VRS thì chỉ có 6,45% số ao<br /> nuôi tôm sú thương phẩm đạt hiệu quả chi phí và chi<br /> phí tối thiểu trung bình cho ao nuôi là 18.704.759 đồng.<br /> Trong năm 2011, trên địa bàn thị xã Sông Cầu,<br /> tỉnh Phú Yên, số hộ nuôi tôm có hiệu quả chi phí<br /> thấp. Thực tế nuôi tôm sú thương phẩm trong năm<br /> 2011 là do người nuôi chưa sử dụng hợp lý các yếu<br /> tố đầu vào. Theo kết quả thu được từ phần mềm<br /> Excel Solver, các ao nuôi có thể tiết kiệm chi phí<br /> trong sản xuất bằng cách sử dụng các yếu tố đầu<br /> vào hợp lý hơn (lượng yếu tố đầu vào được điều<br /> chỉnh bởi mô hình CRS và VRS như kết quả trong<br /> bảng 3) nhưng vẫn không làm giảm sút về mặt sản<br /> lượng đầu ra của sản xuất.<br /> <br /> Bảng 3. Lượng yếu tố đầu vào bình quân tối ưu trên cơ sở tối thiểu hóa<br /> chi phí sản xuất và lượng đầu vào bình quân thực tế<br /> Biến<br /> <br /> Lượng thực tế<br /> sử dụng<br /> <br /> Lượng điều chỉnh theo Mô hình<br /> CE - CRS<br /> <br /> Lượng điều chỉnh theo Mô hình<br /> CE - VRS<br /> <br /> Số lượng thức ăn/vụ (kg/vụ)<br /> <br /> 764,27<br /> <br /> 241,51<br /> <br /> 635,11<br /> <br /> Số lượng con giống (con)<br /> <br /> 55.693<br /> <br /> 90.565<br /> <br /> 44.975<br /> <br /> (Nguồn: Tính toán từ dữ liệu điều tra)<br /> <br /> Theo mô hình CE - CRS, các ao nuôi có thể<br /> sử dụng các yếu tố đầu vào hợp lý hơn nhưng vẫn<br /> không làm giảm sút về mặt sản lượng đầu ra của<br /> sản xuất với số lượng thức ăn tối ưu trung bình là<br /> 241,51 kg/vụ, số lượng con giống tối ưu trung bình<br /> là 90.565,52 con<br /> Theo mô hình CE - VRS, các ao nuôi có thể tiết<br /> kiệm chi phí trong sản xuất bằng cách sử dụng các<br /> yếu tố đầu vào hợp lý hơn nhưng vẫn không làm<br /> giảm sút về mặt sản lượng đầu ra của sản xuất với<br /> số lượng thức ăn tối ưu là 241,51 kg/vụ.<br /> IV. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ<br /> 1. Kết luận<br /> Nghiên cứu tập trung ước lượng hiệu quả chi<br /> phí (C E) của hộ nuôi tôm sú thương phẩm tại thị xã<br /> Sông Cầu, tỉnh Phú Yên dựa trên nền tảng phương<br /> pháp phân tích màng bao dữ liệu (DEA) theo mô<br /> hình CRS và VRS. Trong nghiên cứu này chỉ sử<br /> dụng yếu tố con giống và thức ăn để đánh giá hiệu<br /> quả chi phí vì đây là hai loại chi phí lớn (chi phí<br /> thức ăn chiếm 70 - 80%, chi phí con giống chiếm<br /> 5 - 8% tổng chi phí nuôi tôm sú) mà người nuôi dễ<br /> dàng có thể can thiệp vào [6]. Kết quả phân tích<br /> cho thấy rằng nếu sử dụng phương pháp hiệu suất<br /> không đổi theo qui mô (CRS) thì tại thị xã Sông Cầu,<br /> Phú Yên chỉ có 1,61% số ao nuôi tôm sú thương<br /> phẩm đạt hiệu quả chi phí với hệ số hiệu quả chi phí<br /> trung bình là 0,42 và chi phí tối thiểu trung bình cho<br /> <br /> ao nuôi là 8.636.064,52 đồng. Nếu sử dụng phương<br /> pháp qui mô ảnh hưởng đến kết quả sản xuất (VRS)<br /> thì chỉ có 6,45% số ao nuôi tôm sú thương phẩm<br /> đạt hiệu quả chi phí với hệ số hiệu quả chi phí trung<br /> bình là 0,70 và chi phí tối thiểu trung bình cho ao<br /> nuôi là 18.704.759 đồng.<br /> Hệ số hiệu quả của nghiên cứu tương đồng với<br /> nghiên cứu của Đặng Hoàng Xuân Huy (2013) [1]<br /> chỉ ra rằng hiệu quả chi phí tôm he chân trắng tại<br /> thị xã Ninh Hòa, tỉnh Khánh Hòa năm 2011, theo mô<br /> hình DEA - CRS có giá trị trung bình là 0,511, theo<br /> mô hình DEA - VRS, có giá trị trung bình là 0,657.<br /> Nghiên cứu của Mehmet và cs (2006) [6] tại Thổ<br /> Nhĩ Kỳ với con cá hồi chỉ ra rằng, hiệu quả chi phí<br /> đạt được là 0,68. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu này<br /> không tương đồng với nghiên cứu của Kiệt (2011) [5]<br /> với dữ liệu điều tra nuôi tôm năm 2009 tại đồng<br /> bằng sông Cửu Long (nghiên cứu tại Trà Vinh và<br /> Bạc Liêu với 292 mẫu) chỉ ra rằng hiệu quả chi phí<br /> của nuôi tôm thâm canh là 0,235, bán thâm canh là<br /> 0,384, nuôi quảng canh là 0,089. Việc này có thể<br /> giải thích bằng việc hệ số hiệu quả chi phí ở các<br /> đối tượng nuôi khác nhau, ở các vùng nuôi với môi<br /> trường nuôi khác nhau có thể đem lại các kết quả<br /> khác nhau. Hơn nữa, với việc chỉ dùng hai chi phí<br /> lớn là chi phí thức ăn và chi phí con giống mặc dù<br /> chi phí thức ăn chiếm 70 - 80%, chi phí con giống<br /> chiếm 5 - 8% tổng chi phí nuôi tôm sú, và chỉ nghiên<br /> cứu tại địa bàn Sông Cầu, Phú Yên không thể đại<br /> diện cho nuôi tôm sú thương phẩm tại Việt Nam.<br /> <br /> TRƯỜNG ĐẠI HỌC NHA TRANG • 35<br /> <br />