intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Yếu tố ảnh hưởng đến đa dạng hóa thu nhập nông hộ: Nghiên cứu trường hợp tỉnh Đắk Lắk

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:13

Thêm vào BST
Báo xấu
17
lượt xem 4
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết nghiên cứu tập trung vào nông hộ có nguồn thu chính từ hoạt động sản xuất nông nghiệp và phi nông nghiệp; đưa ra một số hàm ý về chính sách về đa dạng hóa thu nhập của nông hộ trên địa bàn tỉnh Đắk Lắk.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Yếu tố ảnh hưởng đến đa dạng hóa thu nhập nông hộ: Nghiên cứu trường hợp tỉnh Đắk Lắk

  1. Hội thảo khoa học cấp Quốc gia “Phát triển kinh tế Việt Nam thích ứng với bối cảnh mới” YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN ĐA DẠNG HÓA THU NHẬP NÔNG HỘ: NGHIÊN CỨU TRƯỜNG HỢP TỈNH ĐẮK LẮK ThS. Nguyễn Đức Quyền, ThS. Võ Xuân Hội, PGS.TS. Lê Đức Niêm, TS. Ao Xuân Hòa TÓM TẮT Sử dụng bộ dữ liệu bảng của tổ chức TVSEP (Thailand Vietnam Socio Economic Panel) qua các giai đoạn 2007 – 2017, nghiên cứu tập trung vào nông hộ có nguồn thu chính từ hoạt động sản xuất nông nghiệp và phi nông nghiệp. Số nông hộ được đưa vào phân tích là 362 hộ được lặp lại qua 6 giai đoạn. Nghiên cứu áp dụng mô hình Tobit hai giới hạn để xem xét ảnh hưởng của những đặc điểm nông hộ và cộng đồng đối với các chỉ số đa dạng hóa thu nhập (Simpsons Index of Diversity - SID). Để ước lượng hệ số thay đổi hiệu quả (Efficiency Change - Efch) nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích bao dữ liệu (Data Envelopment Analysis - DEA). Kết quả nghiên cứu cho thấy vốn con người về mặt chất lượng lẫn số lượng đóng vai trò quan trọng trong việc khuyến khích nông hộ đa dạng hóa các hoạt động tạo ra thu nhập. Ngoài ra, hệ số thay đổi hiểu quả Efch làm giảm tính đa dạng hóa thu nhập nông hộ. Các nông hộ có trình độ học vấn cao hơn và có năng lực nhiều hơn thường có xu hướng đa dạng hóa thu nhập qua các hoạt động phi nông nghiệp (SID2). Từ kết quả nghiên cứu đã đưa ra một số hàm ý về chính sách về đa dạng hóa thu nhập của nông hộ trên địa bàn tỉnh Đắk Lắk. Từ khóa: Đa dạng hóa thu nhập, yếu tố ảnh hưởng, hệ số thay đổi hiệu quả, nông hộ, Đắk Lắk. ABSTRACT FACTORS AFFECTING HOUSEHOLD INCOME DIVERSIFICATION: A CASE STUDY OF DAK LAK PROVINCE Using the panel dataset of TVSEP organization (Thailand Vietnam Socio Economic Panel) over the period 2007 – 2017, the study focuses on households having the main source of income from agricultural and non-agricultural production activities. The number of households included in the analysis was 362 households repeated over 6 periods. The study applies a two- limited Tobit model to examine the influence of household and community characteristics on the Simpsons Index of Diversity (SID). To estimate the coefficient of efficiency change (Efficiency Change - Efch), the study used Data Envelopment Analysis (DEA). Research results show that human capital in terms of quality and quantity plays an important role in encouraging households to diversify income-generating activities. In addition, the efficiency coefficient of change Efch reduces the diversification of farm income. Households with higher education and capacity tend to diversify their income through off-farm activities (SID2). From the research results, there are some implications for policies on income diversification of farmers in Dak Lak province. Keywords: Income diversification, influencing factors, coefficient of change, farmers, Dak Lak. 1. GIỚI THIỆU Đa dạng hóa thu nhập là một chiến lược sinh kế quan trọng giúp giảm thiểu biến động thu nhập của các nông hộ ở nông thôn trong bối cảnh hiện nay. Nhiều công trình trước đây tập trung vào nghiên cứu những yếu tố ảnh hưởng đến đa dạng hóa thu nhập ở các vùng nông thôn như nghiên cứu của Minot & cộng sự (2006) cho thấy giáo dục, quy mô hộ gia đình và khoảng cách đến đường là yếu tố quan trọng làm tăng đa dạng hóa thu nhập hộ gia đình khu vực nông thôn. Các yếu tố như chủ hộ là nữ, tỷ lệ trẻ em và người cao tuổi, quy mô trang trại, tỷ lệ đất được 152
  2. Hội thảo khoa học cấp Quốc gia “Phát triển kinh tế Việt Nam thích ứng với bối cảnh mới” tưới và yếu tố vùng làm giảm đa dạng hóa nguồn thu nhập của hộ. Ở Indonesia nghiên cứu của Schwarze & Zeller (2005) về đa dạng hóa thu nhập của hộ gia đình ở nông thôn. Kết quả cho thấy hoạt động nông nghiệp (NN) là nguồn thu nhập quan trọng nhất của các hộ gia đình nông thôn ở vùng lân cận vườn quốc gia Lore Lindu ở Indonesia. Hoạt động NN đóng góp 68% vào tổng thu nhập hộ gia đình với 32% còn lại có nguồn gốc từ các hoạt động phi nông nghiệp (PNN). Chỉ số đo lường đa dạng hóa thu nhập được đo lường bằng chỉ số Shannon, mô hình Tobit được sử dụng. Yếu tố chính ảnh hưởng đến đa dạng hóa thu nhập là chỉ số nghèo, chỉ số vốn xã hội, số cây trồng thất bại, khoảng cách nhà - đường, hộ gia đình đã nhận khoản vay trong 5 năm qua và yếu tố khu vực. Ngoài ra một số nghiên cứu cũng cho thấy được tầm quan trọng của việc nông hộ tham gia vào các hoạt động PNN sẽ làm tăng thu nhập (Yang, 2004; Klasen & cộng sự, 2013). Nhóm nghiên cứu Agyeman & cộng sự (2014) cho thấy ngành NN luôn phải chịu những rủi ro lớn đi kèm như sự thu hút lao động thấp, dịch bệnh, hạn hán, giảm năng suất, sản xuất theo mùa và các vấn đề việc làm,… đối với các hộ nông dân để tồn tại, họ có lựa chọn đa dạng hóa thu nhập của mình bằng cách tham gia vào các hoạt động NN và PNN khác. Đa dạng hóa là một con đường quan trọng để nâng cao mức sống của các hộ NN. Theo Loison (2015) chiến lược đa dạng hóa thu nhập chủ động có thể tích lũy của cải và nâng cao mức sống của nông hộ. Đa dạng hóa thu nhập tạo điều kiện chuyển đổi các nguồn lực không hiệu quả thành các nguồn lực sản xuất. Các hộ gia đình tìm kiếm những cách thức mới để sử dụng các nguồn lực hiện có để sản xuất hàng hóa và dịch vụ. Wan & cộng sự (2016) chỉ ra rằng đa dạng hóa thu nhập có thể thông qua đa dạng hóa cây trồng, nghiên cứu đề cập đến số lượng các nguồn thu nhập. Nghiên cứu của Anabo (2021) về các yếu tố quyết định chiến lược đa dạng hóa thu nhập giữa các hộ NN ở Philippines, sử dụng dữ liệu điều tra cắt ngang quốc gia từ cơ quan thống kê Philippines năm 2015, sử dụng mô hình Logistic để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến đa dạng hóa thu nhập. Kết quả nghiên cứu cho thấy hầu hết các nông hộ đều có 2 nguồn thu nhập, các biến tuổi, giáo dục, hôn nhân, thành viên gia đình, tín dụng, hỗ trợ tiền mặt, cơ sở hạ tầng cộng đồng (điện, nước và thông tin và truyền thông), và sở hữu phương tiện đi lại có liên quan tích cực với đa dạng hóa thu nhập của hộ nông dân. Ở Việt Nam một số nghiên cứu như Nghiem (2010) vận dụng mô hình Tobit với dữ liệu chéo và dữ liệu hỗn hợp để đánh giá tác động của các nhân tố đến sự thay đổi của tỷ trọng thời gian lao động của hộ phân bổ cho các việc làm NN và PNN ở vùng Đồng Bằng Sông Cửu Long. Nghiên cứu của Khai & Danh (2014) sử dụng dữ liệu từ cuộc khảo sát mức sống hộ gia đình Việt Nam 2010 (VHLSS), có 6.581 hộ nông thôn được đưa vào phân tích, nghiên cứu áp dụng mô hình Tobit hai giới hạn để xem xét những đặc điểm của hộ gia đình và cộng đồng đối với chỉ số đa dạng hóa thu nhập. Kết quả tìm thấy những yếu tố quyết định đến chỉ số đa dạng hóa thu nhập, thứ nhất nhóm yếu tố làm tăng chỉ số đa dạng hóa thu nhập gồm: có tín dụng, trình độ học vấn, số lao động PNN, số lao động làm tại nhà, số lần điều trị y tế, tổng chi phí điều chị y tế, có quan hệ với viên chức công quyền, có đường bộ tới trung tâm, thứ hai nhóm yếu tố làm giảm chỉ số đa dạng hóa thu nhập gồm: diện tích nhà ở, dân tộc Kinh hoặc Hoa, có điện thoại di động, có xe gắn máy, có đường bộ tới trung tâm, có xí nghiệp tư. Kết quả nghiên cứu của Chuong & cộng sự (2015) cũng sử dụng bộ dữ liệu của VHLSS 2004, 2006 và 2008, có 770 hộ gia đình được đưa vào phân tích, sử dụng mô hình hồi qui Tobit hai giới hạn để phân tích yếu tố ảnh hưởng đến đa dạng hóa thu nhập hộ gia đình. Nghiên cứu cho thấy các yếu tố thuộc nhân khẩu học như tuổi chủ hộ, giới tính chủ hộ, dân tộc, số người phụ thuộc và nguồn vốn con người như học vấn trung bình thành viên của hộ có ảnh hưởng đến đa dạng hóa thu nhập hộ gia đình ở 153
  3. Hội thảo khoa học cấp Quốc gia “Phát triển kinh tế Việt Nam thích ứng với bối cảnh mới” phạm vi toàn vùng và khu vực nông thôn. Diep và cộng sự (2017) sử dụng dữ liệu VHLSS 2008 và phương pháp hồi qui Tobit để nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến đa dạng hóa thu nhập của hộ gia đình. Kết quả nghiên cứu cho thấy những yếu tố làm tăng đa dạng hóa thu nhập như giới tính, học vấn trung bình thành viên, quy mô trang trại, tín dụng. Có yếu tố dân tộc lại giảm đa dạng hóa thu nhập. Đặc biệt nghiên cứu quan tâm đến giải pháp về giáo dục cần nâng cao để giúp các hộ gia đình ở khu vực nông thôn có được kiến thức và kỹ năng cần thiết cho các hoạt động tạo thu nhập khác nhau. Tóm lại, các nghiên cứu đã cho thấy ở nhiều nước đang phát triển các hộ gia đình sản xuất NN thoát khỏi đói nghèo nhờ vào đa dạng hóa thu nhập: đa dạng hóa sản xuất bằng cách xen canh, luân canh, chuyển đổi cây trồng, vật nuôi theo hướng đáp ứng nhu cầu nội địa và xuất khẩu; chuyển đổi sang hoạt động PNN như kinh doanh, làm dịch vụ hoặc đi làm thuê. Mục tiêu của nghiên cứu này tập trung trả lời các câu hỏi sau, (1) cơ sở thực nghiệm các yếu tố ảnh hưởng đến đa dạng hóa thu nhập, (2) các dạng đa dạng hóa thu nhập và các yếu tố ảnh hưởng đến các đạng đa dạng hóa thu nhập của nông hộ, (3) hàm ý về chính sách. 2. PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU 2.1. Phương pháp chọn địa điểm nghiên cứu Việc lựa chọn tỉnh Đắk Lắk trong nghiên cứu này vì những lý do sau: (i) Nông nghiệp là ngành kinh tế chính của tỉnh, chiếm 32,75% trong cơ cấu kinh tế của tỉnh Cục Thống kê tỉnh Đắk Lắk (2020), nguồn thu nhập chính của nông dân là từ sản xuất NN; (ii) cây trồng chính của hộ gia đình (cà phê, hồ tiêu, điều, bơ, cao su, lúa, ngô) và vật nuôi chính (trâu, bò, lợn, dê, gia cầm) (iii) dân số bao gồm người kinh, dân tộc bản địa và di cư từ phía Bắc vào (dân tộc thiểu số chiếm 32,79% dân số của tỉnh) (Phan Xuân Lĩnh, 2016; Cục Thống kê tỉnh Đắk Lắk, 2020). 2.2. Phương pháp thu thập dữ liệu Dữ liệu cho nghiên cứu này được lấy từ dữ liệu bảng của dự án kinh tế - xã hội Thái Lan và Việt Nam (Thailand Vietnam Socio Economic Panel - TVSEP), một dự án nghiên cứu quốc tế do Quỹ khoa học Đức (Deutsche Forschungsgemeinschaft - DFG) tài trợ. Dữ liệu được cung cấp miễn phí cho cộng đồng nghiên cứu quốc tế (https://www.tvsep.de/en/project/). Một trong những nội dung của dự án là thu thập và phân tích một số lượng lớn cơ sở dữ liệu bảng về tình trạng kinh tế - xã hội của các hộ gia đình nông thôn tại 6 tỉnh của Việt Nam và Thái Lan. Từ năm 2007 đến nay, TVSEP đã thực hiện 06 đợt thu thập dữ liệu vào các năm: 2007, 2008, 2010, 2013, 2016 và 2017. Đây là những cuộc điều tra chất lượng cao, mang tính đại diện quốc gia với dữ liệu toàn diện và được thu thập cẩn thận. Dự án thu thập dữ liệu nhà ở nông thôn, được tổ chức tại 3 tỉnh của Việt Nam (Hà Tĩnh, Thừa Thiên Huế, Đắk Lắk). Đối với địa bàn tỉnh Đắk Lắk cỡ mẫu được phân bổ qua các năm 2007 có 757 hộ, 2008 có 736 hộ, 2010 có 717 hộ, 2013 có 703 hộ, 2016 có 644 hộ và 2017 có 646 hộ. Người phỏng vấn là nhân viên của TVSEP đã được đào tạo để thu thập dữ liệu. Số liệu trong các đợt được khảo sát cung cấp thông tin chi tiết về các hoạt động NN và PNN, tình trạng nhân khẩu học, tài sản và đất đai, cũng như các đặc điểm kinh tế xã hội khác của hộ gia đình và cá nhân. Cụ thể hơn, dữ liệu được thu thập nhiều lần bằng bảng câu hỏi trong mỗi cuộc khảo sát, dữ liệu có thể so sánh được. Do đó, dữ liệu sẽ phục vụ tốt cho việc mô tả và so sánh các mô hình đa dạng tự nhiên trong năm và nhiều năm. Tuy nhiên, trong nghiên cứu này, chúng tôi chỉ tập trung vào địa bàn tỉnh Đắk Lắk, đối tượng nghiên cứu là hộ nông dân có nguồn thu nhập chính từ hoạt động sản xuất NN, số lượng nông hộ được điều tra lặp lại qua các năm, cụ thể trong bảng 1: 154
  4. Hội thảo khoa học cấp Quốc gia “Phát triển kinh tế Việt Nam thích ứng với bối cảnh mới” Bảng 1: Phân bổ số nông hộ điều tra tại địa bàn tỉnh Đắk Lắk qua các năm Năm Địa điểm Tổng % 2007 2008 2010 2013 2016 2017 TP. Buôn Ma Thuột (3 xã, 6 thôn) 21 21 21 21 21 21 126 5,80 Huyện Buôn Đôn (2 xã, 4 thôn) 11 11 11 11 11 11 66 3,04 Huyện Cư M'gar (4 xã, 2 thôn, 4 buôn) 42 42 42 42 42 42 252 11,60 Huyện Ea Hleo (2 xã, 4 thôn) 23 23 23 23 23 23 138 6,35 Huyện Ea Kar (3 xã, 5 thôn, 1 buôn) 37 37 37 37 37 37 222 10,22 Huyện Ea Sup (1 xã, 1 thôn) 4 4 4 4 4 4 24 1,10 Huyện Krông A Na (3 xã, 3 thôn, 3 buôn) 25 25 25 25 25 25 150 6,91 Huyện Cưkuin (2 xã, 2 thôn, 2 buôn) 20 20 20 20 20 20 120 5,52 Huyện Krông Bông (2 xã, 4 thôn) 24 24 24 24 24 24 144 6,63 Huyện Krông Buk (4 xã, 6 thôn, 2 buôn) 53 53 53 53 53 53 318 14,64 Huyện Krông Năng (2 xã, 4 thôn) 18 18 18 18 18 18 108 4,97 Krông Pắc (6 xã, 9 thôn, 3 buôn) 59 59 59 59 59 59 354 16,30 Huyện Lắk (2 xã, 4 buôn) 14 14 14 14 14 14 84 3,87 Huyện M'Drak (2 xã, 1 thôn, 2 buôn) 11 11 11 11 11 11 66 3,04 Tổng số nông hộ 362 362 362 362 362 362 2.172 100 Nguồn: TVSEP; N=2.172. 2.3. Phương pháp xử lý số liệu Đối với thông tin và số liệu thứ cấp sau khi thu thập được xử lý để loại bỏ những tài liệu kém tin cậy, tính toán lại các số liệu cần thiết để phục vụ quá trình nghiên cứu; đối với tài liệu sơ cấp sau khi đã “làm sạch”, được tổng hợp và xử lý bằng phần mềm xử lý số liệu Stata/MP 14.0. 2.4. Đo lường hệ số thay đổi hiệu quả của các nông hộ Dựa trên định nghĩa về tổ chức học của Argote & Miron-Spektor (2011) và quá trình tổ chức học tập của George (1991), trong nghiên cứu này, chúng tôi coi các hộ gia đình là một tổ chức và có khả năng học hỏi lẫn nhau để sản xuất tốt hơn. Thước đo được sử dụng trong nghiên cứu là hệ số hiệu quả, với các yếu tố đầu vào bao gồm diện tích đất sản xuất NN, lao động NN, giá trị tài sản của hộ gia đình, đầu ra là thu nhập của nông hộ. Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích màng bao dữ liệu (DEA) để đo lường hiệu quả (Hoi & cộng sự, 2022). Giả thuyết rằng khi hệ số hiệu quả thay đổi sẽ tác động tới tới chỉ số đa dạng hóa thu nhập của nông hộ. Phương pháp phân tích màng bao dữ liệu (DEA) đề xuất bởi (Charnes & cộng sự, 1978; Banker & cộng sự, 1984) được sử dụng để đo lường hiệu quả kỹ thuật/sản xuất của các đơn vị ra quyết định (DMU). Phương pháp DEA được ứng dụng rộng rãi trong nghiên cứu về quản lý, kinh tế, nông nghiệp, giáo dục và chăm sóc sức khỏe Cinemre & cộng sự (2006). Ưu điểm của phương pháp DEA là nó không yêu cầu giả định trước về mẫu hàm sản xuất và dạng phân phối của điểm không hiệu quả như phương pháp ước lượng tham số (Stochastic Frontier Analysis). Nghiên cứu này sử dụng phương pháp DEA để ước lượng chỉ số Effch Hoi & cộng sự (2022). Khi đưa dữ liệu vào để tìm ra chỉ số Effch bằng phần mềm (Data Envelopment Analysis Program – DEAP 2.1) Coelli & cộng sự (1998) dữ liệu sẽ bị trễ 1 giai đoạn, do đó dữ liệu đưa vào phân tích còn 5 giai đoạn là 2008, 2010, 2013, 2016 và 2017. 155
  5. Hội thảo khoa học cấp Quốc gia “Phát triển kinh tế Việt Nam thích ứng với bối cảnh mới” 2.5. Chỉ số đa dạng hóa thu nhập Chỉ số đa dạng thu nhập (Simpsons Index of Diversity - SID) được sử dụng trong nghiên cứu này để tính mức độ đa dạng hóa thu nhập của nông hộ trên địa bàn tỉnh Đắk Lắk. Chỉ số SID xem xét cả số lượng nguồn thu nhập cũng như mức độ phân bổ thu nhập giữa các nguồn khác nhau một cách đồng đều (Joshi & cộng sự, 2004; Minot & cộng sự, 2006; Bernard & cộng sự, 2014). SID nằm trong khoảng từ (0,1) nếu 0 biểu thị chuyên môn hóa và 1 là đa dạng hóa hoàn toàn. Giá trị SID càng gần một thì hộ gia đình càng đa dạng và được biểu diễn theo công thức sau đây: n SID = 1 − ∑ Pi2 i=1 n 2 HI1 HI2 2 HIn 2 ∑ Pi2 = ( ) + ( ) +⋯+( ) HIT HIT HIT i=1 Trong đó n là số nguồn thu nhập của nông hộ, Pi là tỷ số của thu nhập tạo bởi nguồn i so với tổng thu nhập của nông hộ, HI T là tổng thu nhập của nông hộ được tạo bởi các nguồn HIn. Đối với nghiên cứu này chúng tôi dựa trên số liệu có được và đưa vào 3 chỉ số SID gồm SID4, SID3 và SID2 được cụ thể trong bảng 2: Bảng 2: Các chỉ số đo lường đa dạng hóa thu nhập của nông hộ SID Giải thích Bao gồm các khoản thu, tương ứng với hệ hệ thống phân ngành kinh tế cấp 4 (Quyết định số 27/2018/QĐ-TTg ngày 06 tháng 7 năm 2018 của Thủ tướng chính phủ): gồm các nguồn thu từ 11 hoạt động của nông hộ: cà phê, tiêu, cây lâu năm SID4 khác, lúa, ngô, cây hàng năm khác, đại gia súc (trâu, bò), tiểu gia súc (heo, dê), gia cầm (gà, vịt), sản phẩm từ chăn nuôi, hoạt động khác (đánh cá, săn bắn, thu lượm, đốn gỗ, củi). Bao gồm các nguồn thu từ 3 hoạt động của nông hộ: trồng trọt, chăn nuôi, hoạt SID3 động khác (đánh cá, săn bắn, thu lượm, đốn gỗ, củi). Bao gồm các nguồn thu từ 5 hoạt động của nông hộ: nông nghiệp, kiều hối, từ việc SID2 làm thuê NN - PNN, tự kinh doanh PNN, từ vốn và chuyển nhượng. Nguồn: phân tích của nhóm tác giả. 2.6. Phương pháp phân tích dữ liệu Dựa vào mô hình lý thuyết về kinh tế học NN, phương pháp tổng hợp ý kiến chuyên gia, kinh nghiệm nghiên cứu trong và ngoài nước, dữ liệu bảng TVSEP qua các giai đoạn, nghiên cứu thực địa của tác giả. Các yếu tố ảnh hưởng đến SID của nông hộ được đưa vào phân tích trong nghiên cứu này bao gồm: giới tính, dân tộc, tôn giáo, trình độ học vấn, quy mô hộ, lao động NN, lao động làm thuê NN - PNN, lao động tự kinh doanh PNN, kinh nghiệm sản xuất NN, quy mô vốn vay ngân hàng chính thức, giá trị tài sản, tiếp cận công nghệ, tổ chức đoàn thể, hệ số thay đổi hiểu quả. Áp dụng mô hình Tobit (Greene W. E., 2002) hai giới hạn để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến SID của nông hộ. Vì SID không thể nhỏ hơn 0 hoặc lớn hơn 1, nên mô hình hồi qui Tobit hai giới hạn được dùng để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến SID của nông hộ. Để đơn giản hóa, các chỉ số cho hộ thứ tự i và SID thứ j của mỗi hộ trong mẫu không được đưa vào phương trình. n m ∗ SID = β0 + ∑ βi Xi + ∑ βj Dj + u i=1 j=1 156
  6. Hội thảo khoa học cấp Quốc gia “Phát triển kinh tế Việt Nam thích ứng với bối cảnh mới” 0 nếu SID* ≤ 0 SID = 1 nếu SID * ≥ 1 SID * nếu 0 < SID * < 1 Trong đó SID chỉ số đa dạng hóa thu nhập, Xi là các biến độc lập có quan hệ đến sự phân bổ thời gian, Dj là các biến định tính, β0 là hệ số tự do, βi và βj hệ số của biến Xi và Dj, u là sai số ngẫu nhiên. SID* tương ứng với giá trị SID kỳ vọng và SID là giá trị quan sát được. Mối quan hệ giữa biến tiềm ẩn và biến quan sát được và u là một phần sai số được giả định là tuân theo một phân phối chuẩn. Các biến được diễn giải qua bảng 3. Bảng 3. Tóm tắt các biến được sử dụng trong mô hình Dấu kì TT Biến Ký hiệu Nguồn Giải thích vọng Biến phụ thuộc 1 SID4 Chỉ số đa dạng hóa thu nhập tính theo SID4 (bảng 2) 2 SID3 Chỉ số đa dạng hóa thu nhập tính theo SID3 (bảng 2) 3 SID2 Chỉ số đa dạng hóa thu nhập tính theo SID2 (bảng 2) Biến độc lập 1 Chuong & cộng sự (2015), 1: chủ hộ là nam Giới tính Gender +/- Diep và cộng sự (2017) 0: chủ hộ là nữ Minot & cộng sự (2006), Nghiem (2010), Khai & Danh 2 (2014), Chuong & cộng sự 1: chủ hộ dân tộc kinh Dân tộc Ethnic +/- (2015), Schwarze & Zeller 0: dân tộc thiểu số khác (2005), Diep và cộng sự (2017) 3 1: có theo tôn giáo Tôn giáo Religion Bettendorf & Dijkgraaf (2011) +/- 0: không theo tôn giáo Trình độ học vấn chủ hộ: Minot & cộng sự (2006), Khai 1: tiểu học Trình độ 4 & Danh (2014), Chuong & 2: trung học cơ sở học vấn Ln_Edu + cộng sự (2015), Schwarze & 3: trung học phổ thông chủ hộ Zeller (2005), Anabo (2021) 4: trung cấp, cao đẳng, đại học, thạc sỹ 5 Quy mô Minot & cộng sự (2006), Ln_Hhsize +/- Quy mô nông hộ (người) nông hộ Nghiem (2010), Anabo (2021) 6 Lao động Khai & Danh (2014), Chuong Số lao động nông nghiệp của hộ Labor1 +/- NN & cộng sự (2015) (người) Yang (2004), Schwarze & Lao động Zeller (2005), Khai & Danh Số lao động làm thuê nông 7 làm thuê Labor2 (2014), Klasen & cộng sự +/- nghiệp, phi nông nghiệp NN, PNN (2013) Chuong & cộng sự (người) (2015) Schwarze & Zeller (2005), Lao động Yang (2004), Khai & Danh 8 Số lao động tự kinh doanh phi tự KD Labor3 (2014), Klasen & cộng sự +/- nông nghiệp (người) PNN (2013), Chuong & cộng sự (2015) Kinh 9 nghiệm Kinh nghiệm sản xuất nông Ln_Exp Démurger & cộng sự (2010) + sản xuất nghiệp của chủ hộ (năm) NN 157
  7. Hội thảo khoa học cấp Quốc gia “Phát triển kinh tế Việt Nam thích ứng với bối cảnh mới” Dấu kì TT Biến Ký hiệu Nguồn Giải thích vọng Diện tích Khai & Danh (2014), 10 Diện tích đất sản xuất nông đất sản Land Schwarze & Zeller (2005), + nghiệp (ha) xuất NN Nghiem (2010) Minot & cộng sự (2006), Khai Tổng số tiền vay từ các tổ chức 11 Quy mô & Danh (2014), Schwarze & Ln_Loans +/- tín dụng chính thức (triệu vốn vay Zeller (2005), Diep và cộng đồng/hộ/năm) sự (2017), Anabo (2021) 12 Giá trị Tổng giá trị tài sản (triệu Ln_Assets Chuong & cộng sự (2015) +/- tài sản đồng/hộ/năm) 13 Tiếp cận Khai & Danh (2014), Anabo 1: truy cập internet Internet + công nghệ (2021) 0: không truy cập internet 1: thành viên của tổ chức đoàn thể (hội nông dân, hội phụ 14 Tổ chức Org Démurger & cộng sự (2010) + nữ,…) đoàn thể 0: không là thành viên của một tổ chức đoàn thể Đo lường khả năng học hỏi hay bắt Hệ số thay chước của DMU so với DMU nằm 15 Coelli & cộng sự (1998), Hoi đổi hiệu Efch + trên đường biên, vì vậy chúng tôi & cộng sự (2022) quả sử dụng Effch đo lường khả năng bắt chước của nông hộ Nguồn: phân tích của nhóm tác giả. 3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1. Một số đặc điểm nông hộ trên địa bàn tỉnh Đắk Lắk Qua bảng 4 thống kê mô tả cho thấy, các chỉ số đa dạng hóa càng lớn chứng tỏ nông hộ càng đa dạng hóa hoạt động tao ra thu nhập, cụ thể chỉ số SID4 trung bình 0,412, SID3 trung bình 0,257 và SID2 trung bình 0,268. Số lao động NN trung bình là 2,391 người, lao động làm thuê NN-PNN trung bình 1,049 người, lao động tự KD PNN trung bình 0,235 lao động, kinh nghiệm SXNN trung bình 34,713 năm, diện tích đất SXNN trung bình 1,852 ha. Quy mô vốn vay từ các tổ chức tín dụng chính thức trung bình 28,676 (triệu đồng/hộ/năm). Giá trị tài sản không bao gồm nhà ở và diện tích nhà trung bình 86,078 (triệu đồng/hộ/năm). Hệ số khả năng học hỏi hay bắt chước Efch thấp nhất 0,295, cao nhất 5,589 và trung bình 1,034. Bảng 4. Thống kê mô tả Độ lệch Giá trị Giá trị lớn Tên biến Đơn vị tính Trung bình chuẩn nhỏ nhất nhất SID4 0,412 0,240 0 0,821 SID3 0,257 0,191 0 0,656 SID2 0,268 0,215 0 0,749 Ln_Hhsize (người) 5,239 1,770 1 15 Labor1 (người) 2,391 1,355 0 9 Labor2 (người) 1,049 1,141 0 7 Labor3 (người) 0,235 0,514 0 4 Ln_Exp (năm) 34,713 10,987 3 73 Land (ha) 1,852 1,543 0,04 30,57 Ln_Loans (triệu đồng/hộ/năm) 28,676 96,490 0 2.600 Ln_Assets (triệu đồng/hộ/năm) 86,078 135,921 0,513 1.415,800 Efch 1,034 0,3797 0,295 5,589 Nguồn: dữ liệu TVSET 2008, 2010, 2013, 2016, 2017; N = 1.810. 3.2. Cơ cấu các nguồn thu nhập nông hộ trên địa bàn tỉnh Đắk Lắk Qua biểu đồ 1 cho thấy nông hộ trên địa bàn tỉnh có nhiều nguồn thu khác nhau từ hoạt 158
  8. Hội thảo khoa học cấp Quốc gia “Phát triển kinh tế Việt Nam thích ứng với bối cảnh mới” động sản xuất NN. Thứ nhất, hoạt động trồng trọt được phân theo các loại cây trồng sau: đối với cây lâu năm, cây cà phê vẫn là cây trồng mang lại nguồn thu nhập chính cho nông hộ chiếm 17,95%, Tiêu chiếm 4,63% và cây lâu năm khác chiếm 3,54%. Ngoài việc trồng cây lâu năm, nông hộ còn trồng thêm các loại cây hàng năm khác như Lúa chiếm 8,53%, Ngô chiếm 5,15% và cây hàng năm khác chiếm 4,47%. Thứ hai, hoạt động chăn nuôi được phân theo đại gia súc (trâu, bò) chiếm 8,93%, tiểu gia súc (heo, dê) chiếm 8,02% và gia cầm (gà, vịt) chiếm 14,91%, sản phẩm chăn nuôi chiếm 10,12% và cuối cùng nguồn thu từ các hoạt động khác chiếm 13,74%. Như vậy, biểu đồ 1 cho thấy nguồn thu nhập của nông hộ rất đa dạng và phong phú, có thể thấy nông hộ nơi đây đã biết tận dụng nguồn lực sẵn có để tạo thêm những nguồn thu nhập cho gia đình và một phần nào đó để giảm thiểu rui ro trong hoạt động sản xuất, vốn dĩ những hoạt động sản xuất NN luôn chịu những rủi ro như sự ảnh hưởng trực tiếp từ thời tiết, biến đổi khí hậu, sâu bệnh,… Khác Cà phê 014% 17,95% Sản phầm Tiêu chăn nuôi 4,63% 10,12% Cây lâu năm khác 3,54% Lúa Gia cầm 8,53% 14,91% Ngô Cây hàng 5,15% Tiểu gia súc Đại gia súc năm khác 8,02% 8,93% 4,47% Biểu đồ 1: Cơ cấu nguồn thu nhập nông hộ theo theo chỉ số SID4 Nguồn: TVSEP; N = 2.172. Biểu đồ 2 cho thấy, nếu tiếp cận ở góc độ nguồn thu được tạo ra từ hoạt động trồng trọt và chăn nuôi và nguồn thu khác thì biểu đồ cũng cho thấy rõ nguồn thu chính của nông hộ từ hoạt đồng trồng trọt chiếm 44,27%, hoạt động chăn nuôi chiếm 41,99% và hoạt động đến từ nguồn thu khác chiếm 13,74%. Như vậy, hoạt động trồng trọt luôn là hoạt động chủ đạo của nông hộ trên địa bàn tỉnh và nó là chính là nguồn thu chính của nông hộ. Khác 13,74% Trồng trọt 44,27% Chăn nuôi 41,99% Biểu đồ 2: Cơ cấu nguồn thu nhập nông hộ theo theo chỉ số SID3 Nguồn: TVSEP; N = 2.172. Biểu đồ 3 cho thấy hoạt động sinh kinh nông hộ rất đa dạng, nguồn thu nhập không chỉ 159
  9. Hội thảo khoa học cấp Quốc gia “Phát triển kinh tế Việt Nam thích ứng với bối cảnh mới” để từ những hoạt đồng NN thuần túy, nông hộ nơi đây đã hướng đến những hoạt động có nguồn thu nhập từ hoạt động PNN, cụ thể NN chiếm 41,57%, thu từ kiều hối chiếm 14,41%, thu từ việc làm thuê NN-PNN chiếm 22,70%, thu từ tự kinh doanh PNN chiếm 7,94% và thu từ vốn và chuyển nhượng chiếm 13,38%. Những hoạt động sản xuất NN mang tính thời vụ có những giai đoạn lao động trong lĩnh vực NN nhàn rỗi và dư thừa, tất yếu lực lượng lao động dư thừa sẽ dịch chuyển sang các hoạt động PNN và mang lại nguồn thu nhập ổn định và cao hơn. Từ vốn và chuyển nhượng Nông nghiệp 13,38% 41,57% Tự kinh doanh PNN 7,94% Từ việc làm thuê NN- PNN 22,70% Kiều hối 14,41% Biểu đồ 3: Cơ cấu nguồn thu nhập nông hộ theo theo chỉ số SID2 Nguồn: TVSEP; N = 2.172. 3.3. Kết quả hồi qui từ mô hình Tobit đối với nông hộ trên địa bàn tỉnh Đắk Lắk Bảng 5: Mô hình Tobit ước lượng với dữ liệu bảng SID4 SID3 SID2 Coefficient P>t Coefficient P>t Coefficient P>t Gender 0,0054 0,7530 0,0115 0,4150 -0,0040 0,7850 Ethnic -0,0246* 0,0710 -0,0409*** 0,0000 -0,0350*** 0,0030 Religion -0,0437*** 0,0010 -0,0237** 0,0340 0,0175 0,1380 Ln_Edu 0,0003 0,9850 0,0092 0,4160 0,0264** 0,0280 Ln_Hhsize 0,0037 0,8490 0,0168 0,2890 0,0206 0,2190 Labor1 0,0289*** 0,0000 0,0172*** 0,0000 -0,0392*** 0,0000 Labor2 0,0131** 0,0110 0,0176*** 0,0000 0,0737*** 0,0000 Labor3 0,0238** 0,0440 0,0163* 0,0930 0,1479*** 0,0000 Ln_Exp -0,0046 0,8010 0,0061 0,6790 0,1173*** 0,0000 Land -0,0019 0,6220 -0,0105*** 0,0010 -0,0200*** 0,0000 Ln_Loans 4,4343*** 0,0000 4,2547*** 0,0000 0,0556 0,9530 Ln_Assets -34,2366*** 0,0000 -33,0768*** 0,0000 -4,4487 0,3360 Internet 0,0025 0,8660 0,0020 0,8690 0,0439*** 0,0010 Org 0,0578*** 0,0000 0,0391*** 0,0000 0,0171* 0,0940 Efch -0,0017 0,9120 -0,0216* 0,0880 0,0089 0,5050 Constant 0,6631*** 0,0000 0,5014*** 0,0000 -0,1741** 0,0190 Observations 1.810 1.810 1.810 Pseudo R2 0,5846 -1,6079 1,1465 Log likelihood -65,3998 200,2813 40,7569 LR chi2(15) 184,04 246,97 637,74 Prob > chi2 0,0000 0,0000 0,0000 Vif 1,21 1,21 1,21 p-values in parentheses; * p < 0,1, ** p < 0,05, *** p < 0,01 Nguồn: dữ liệu TVSET 2008, 2010, 2013, 2016, 2017. Bảng 5 trình bày kết quả ước lượng các mô hình Tobit với các mức ý nghĩa thống kê cho phép 10%, 5% và 1%, cụ thể như sau: 160
  10. Hội thảo khoa học cấp Quốc gia “Phát triển kinh tế Việt Nam thích ứng với bối cảnh mới” Thứ nhất, với chỉ số SID4 cho thấy những yếu tố có ý nghĩa và làm tăng tính đa dạng nguồn thu nhập của nông hộ gồm Labor1, Labor2, Labor3, Ln_Loans, Org tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê 1% và 5%. Các yếu tố như Ethnic, Religion, Ln_Assets làm giảm tính đa dạng hóa thu nhập của nông hộ tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê 10% và 1%, các yếu tố như Gender, Ln_Edu, Ln_Hhsize, Ln_Exp, Land, Internet, Efch không có ý nghĩa trong trường hợp này. Nghiên cứu đã cho thấy những yếu tố thuộc lao động gia đình, giá trị vốn vay và tham gia vào các tổ chức đoàn thể là những yếu tố rất quan trọng tác động đến mức độ đa dạng hóa nguồn thu của nông hộ. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với nghiên cứu của Yang (2004), Schwarze & Zeller (2005), Minot & cộng sự (2006), Démurger & cộng sự (2010), Nghiem (2010), Bettendorf & Dijkgraaf (2011), Klasen & cộng sự (2013), Khai & Danh (2014), Chuong & cộng sự (2015), Diep và cộng sự (2017) và Anabo (2021). Thứ hai, với chỉ số SID3 những yếu tố như Labor1, Labor2, Labor3, Ln_Loans, Org làm tăng tính đa dạng hóa thu nhập của nông hộ tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê 1% và 10%. Các yếu tố Ethnic, Religion, Land, Ln_Assets, Efch làm giảm tính đa dạng hóa thu nhập tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%. Các yếu tố Gender, Ln_Edu, Ln_Hhsize, Ln_Exp, Internet không có ý nghĩa đối với chỉ số SID3. Kết quả nghiên cứu cho thấy chỉ số Efch làm giảm tính đa dạng hóa thu nhập đối với hệ số SID3, điều đó cũng hàm ý nông hộ nên chuyên môn hóa một loại hoạt động tạo ra nguồn thu nhập cao hoặc chuyển dịch từ những hoạt động tạo ra thu nhập thấp sang hoạt động có thu nhập cao như hoạt động PNN. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với nghiên cứu của Coelli & cộng sự (1998), Yang (2004), Schwarze & Zeller (2005), Minot & cộng sự (2006), Démurger & cộng sự (2010), Nghiem (2010), Bettendorf & Dijkgraaf (2011), Klasen & cộng sự (2013), Khai & Danh (2014), Chuong & cộng sự (2015), Diep và cộng sự (2017), Anabo (2021), Hoi & cộng sự (2022). Thứ ba, với chỉ số SID2 những yếu tố làm tăng tính đa dạng hóa thu nhập như Ln_Edu, Labor2, Labor3, Ln_Exp, Internet, Org tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê 1%, 5% và 10%. Các yếu tố Labor1, Ethnic, Land làm giảm tính đa dạng hóa thu nhập tương ứng với các mức ý nghĩa thống kê 1%. Kết quả nghiên cứu này phù hợp với một số nghiên cứu của Yang (2004), Schwarze & Zeller (2005), Minot & cộng sự (2006), Nghiem (2010), Démurger & cộng sự (2010), Klasen & cộng sự (2013), Khai & Danh (2014), Chuong & cộng sự (2015), Diep và cộng sự (2017), Anabo (2021). Các yếu tố Gender, Religion, Ln_Hhsize, Ln_Loans, Ln_Assets, Efch không có ý nghĩa với chỉ số SID2. Để thúc đẩy hướng nông hộ đến hoạt động PPN cần phải chú trọng đến việc nâng cao chất lượng giáo dục cho lực lượng lao động, không ngừng học hỏi để tiếp cập được với lĩnh vực công nghệ thông tin vốn đây là thế yếu của nông hộ. Việc tham gia và sinh hoạt cùng với các các tổ chức (hội nông dân, hội phụ nữ, hội cựu chiến bình) cũng giúp nông hộ đa dạng hóa hoạt động PNN của hộ. Tóm lại, các nông hộ hướng đến hoạt động PNN là một cấu phần quan trọng của đời sống nông thôn Việt Nam nói chung và tỉnh Đắk Lắk nói riêng. Điều này đặc biệt đúng trong bối cảnh quá trình chuyển dịch cấu trúc đang diễn ra và sự dịch chuyển lao động và các nguồn lực khỏi lĩnh vực NN. Trong khi đóng góp từ hoạt động PNN của nông hộ tới thu nhập của các hộ ở nông thôn Việt Nam nói chung và nông hộ Đắk Lắk nói riêng vẫn còn tương đối nhỏ và nhiều hạn chế. 4. KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 4.1. Kết luận Đa dạng hóa thu nhập nông hộ tại các nước đang phát triển đã nhận được sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu và trở thành một hiện tượng phổ biến như một chiến lược sinh kế của 161
  11. Hội thảo khoa học cấp Quốc gia “Phát triển kinh tế Việt Nam thích ứng với bối cảnh mới” nông hộ, trong đó nông hộ tại tỉnh Đắk Lắk cũng không phải là ngoại lệ. Đa dạng hóa thu nhập giúp nông hộ giảm thiểu rủi ro và đối phó với sự mất ổn định của nguồn thu nhập, thỏa mãn nhu cầu tiêu dùng, đa dạng hóa giúp nông hộ tìm đến nhưng hoạt động có nguồn thu nhập cao hơn như hoạt động PNN. Dựa trên nền tảng lý thuyết về mô hình kinh tế nông hộ với hoạt động PNN, nghiên cứu đã sử dụng bộ dữ liệu bảng của tổ chức TVSEP để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến đa dạng hóa thu nhập nông hộ tỉnh Đắk Lắk. Bằng mô hình hồi quy Tobit, nghiên cứu xem xét các nhân tố về đặc điểm của chủ hộ, đặc điểm và nguồn lực của nông hộ để đánh giá mức độ tác động của nó lên đa dạng hóa thu nhập thông qua các chỉ số SID4, SID3 và SID2. Nghiên cứu mới chỉ ra được các yếu tố ảnh hưởng đến các chỉ số đa dạng hóa thu nhập, việc có nhiều nguồn thu nhập có làm tăng thu nhập của nông hộ hay không thì trong nghiên cứu này chưa chỉ ra được, đây cũng là hạn chế của nghiên cứu. Hướng mở cho nghiên cứu tiếp theo dựa trên số liệu TVSEP tìm ra mối quan hệ giữa việc đa dạng hóa thu nhập và thu nhập của nông hộ trên địa bàn tỉnh Đắk Lắk. 4.2. Hàm ý chính sách Căn cứ vào kết quả nghiên cứu, chúng tôi đề xuất một số hàm ý chính sách như sau: Thứ nhất, khi nông hộ đa dạng hóa thu nhập theo ngành cần đa dạng hóa cây trồng, vật nuôi, chú trọng những sản phẩm có giá trị cao và có tiềm năng xuất khẩu; chú trọng hơn nữa về chính sách tín dụng để giúp đỡ những nhóm hộ là người dân tộc thiểu số và theo tôn giáo, khuyến khích nông hộ tham gia vào các tổ chức như (hội nông dân, hội phụ nữ, hội cựu chiến binh) để cùng nhau học học trao đổi kinh nghiệm và hỗ trỡ lẫn nhau trong hoạt động sản xuất NN và PNN. Thứ hai, tạo điều kiện khôi phục và phát triển ngành nghề tiểu thủ công nghiệp truyền thống khu vực nông thôn, phát triển hợp tác xã, các doanh nghiệp vừa và nhỏ, cần tạo việc làm cho khu vực nông thôn thông qua chuyển dịch cơ cấu kinh tế theo hướng sản xuất hàng hóa hướng tới những hoạt động PNN. Thứ ba, nghiên cứu các chủ trương chính sách hỗ trợ, đào tạo, bồi dưỡng, tập huấn cho nông dân để nâng cao trình độ kiến thức, kỹ năng sản xuất, quản lý kinh tế trong lĩnh vực nông nghiệp, ngành nghề nông thôn. Hạn chế nghiên cứu: nghiên cứu sử dụng bộ dữ liệu của TVSEP từ giai đoạn từ năm 2007- 2017. Do đó, có một số yếu tố chưa thể hiện năng lực nông hộ, tài sản công mà hộ được thụ hưởng, tính thời vụ, các thể chế, chính sách, điều kiện đặc thù của từng địa phương,… Từ đó, nhằm khắc phục các hạn chế này, các nghiên cứu tiếp theo cần tiến hành xem xét toàn diện các khía cạnh về thể chế, chính sách, điều kiện kinh tế - xã hội tại từng khu vực. TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng việt: 1. Cục thống kê tỉnh Đắk Lắk (2020), Niên giám thống kê 2019, tỉnh Đắk Lắk. 2. Phan Xuân Lĩnh (2016), Nguồn lực sinh kế của đồng bào dân tộc thiẻu số trên địa bàn tỉnh Đắk Lắk, Luận án tiến sĩ kinh tế, Học viện Nông nghiệp Việt Nam, Hà Nội. Tiếng Anh: 3. Argote L., Miron-Spektor E. (2011). “Organizational learning: From experience to knowledge”. Organization science, 22(5), 1123-1137. https://doi.org/10.1287/orsc.1100.0621. 4. Anabo F. D. (2021), "Determinants of Income Diversification Strategies among Agricultural Households in the Philippines using National Survey Data", Philippine Social Science Journal, 4(4), pp.135-144. https://doi.org/10.52006/main.v4i4.402. 5. Agyeman B. A. S., Asuming-Brempong S., Onumah E. E. (2014), “Determinants of 162
  12. Hội thảo khoa học cấp Quốc gia “Phát triển kinh tế Việt Nam thích ứng với bối cảnh mới” Income Diversification of Farm Households in the Western Region of Ghana”, Quarterly Journal of International Agriculture, 53(1), pp.55-72. http://ugspace.ug.edu.gh/handle/123456789/25055. 6. Cinemre H.A., Ceyhan V., Bozoğlu, M., Demiryürek K., Kılıç O. (2006). “The cost efficiency of trout farms in the Black Sea Region”. Turkey Aquaculture. Vol. 251(2-4): 324-332. https://doi.org/10.1016/j.aquaculture.2005.06.016. 7. Coelli T., Rao D.S.P., Battese G.E. (1998). An introduction to efficiency and productivity analysis. Kluwer Academic, Boston. 8. Chuong O. Ng., Thao Ng. Th. Ph., Ha Tr. L. Y. (2015), “Rural livelihood diversification in the South Central Coast of Vietnam”, International Development Research Centre (IDRC) - Canada, idrc.dspace.access - Open Access, pp.1-25. http://hdl.handle.net/10625/54706. 9. Banker R.D., Charnes A., Cooper W.W. (1984). “Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies in Data Envelopment Analysis”. Management Science. Vol.30: 1078-1092. https://doi.org/10.1287/mnsc.30.9.1078. 10. Bernard A. S. A., Samuel A. B., Edward E. O. (2014), “Determinants of Income Diversification of Farm Households in the Western Region of Ghana”, Quarterly Journal of International Agriculture 53, 1, pp.55-72. 11. Bettendorf L., Dijkgraaf E. (2011), “The bicausal relation between religion and income”, Applied Economics, 43:11, 1351-1363, http://dx.doi.org/10.1080/00036840802600442. 12. Charnes A., Cooper, W.W., Rhodes E. (1978). “Measuring the efficiency of decision- making units”. European Journal of Operational Research. Vol. 2(6):429-444. https://doi.org/10.1016/0377-2217(78)90138-8. 13. Démurger S., Fournier M., Yang W. (2010), “Rural households' decisions towards income diversification: Evidence from a township in northern China”, China Economic Review, 21, pp.S32-S44. https://doi.org/10.1016/j.chieco.2010.05.007. 14. Diep H. T. N., Vien H. Th. (2017), "Determinants of income diversification and its effects on rural household income in Vietnam", Can Tho University Journal of Science, 6, pp.153-162. https://doi: 10.22144/ctu.jen.2017.039. 15. Hoi V. X., Quyen N. D., Xuan D. T. T., Tan B. N., Thao N. T. P., Phiet L. T., Thai T.H, Niem, L. D. (2022), “Training, technology upgrading, and total factor productivity improvement of farms: A case of cassava (Manihot esculenta Crantz) production in Dak Lak province, Vietnam”, Cogent Economics & Finance, 10(1), 2023270. https://doi.org/10.1080/23322039.2021.2023270. 16. Klasen S., Priebe J., Rudolf R. (2013). “Cash Crop Choice and Income Dynamics in Rural Areas: Evidence for Post-crisis Indonesia”. Agricultural Economics, 44, 349-364. https://doi.org/10.1111/agec.12015. 17. Khai T. T., Danh N. N. (2014). “Determinants of income diversification and its effect on household income in rural Vietnam”. Journal of Economic Development, (JED, No. 221), 20-41. https://by.com.vn/iUwQhp. 18. Loison A. S. (2015). “Rural livelihood diversification in sub-Saharan Africa: A literature review”. The Journal of Development Studies, 51(9), 1125-1138. https://doi.org/10.1080/00220388.2015.1046445. 19. Illukpitiya P., Yanagida J. F. (2008), “Role of income diversification in protecting natural forests: evidence from rural households in forest margins of Sri Lanka”, Agroforest Syst, 74, pp.51-62. https://doi.org/10.1007/s10457-008-9153-2. 20. Joshi P. K., Gulati A., Birthal P.S., Twari L. (2004). “Agriculture Diversification in South Asia: Patterns, Determinants and Policy Implications”, Economic and Political Weekly, 39(24), 2457-2467. https://www.jstor.org/stable/4415148. 21. Minot N., Epprecht M., Anh Tr. Th. Tr., Trung L. Q. (2006), Income Diversification and Poverty in the Northern Uplands of Vietnam, Research report international food policy research institute Washington, dc 145, pp.137. http://dx.doi.org/10.2499/0896291480. 22. Nghiem L. T. (2010), Activity and Income Diversification: Trends, Determinants and 163
  13. Hội thảo khoa học cấp Quốc gia “Phát triển kinh tế Việt Nam thích ứng với bối cảnh mới” Effects on Poverty Reduction. The case of the Mekong River Delta, PhD Thesis, The International Institute of Social Studies (ISS) of Erasmus University, Rotterdam, The Netherlands. https://repub.eur.nl/pub/19240/. 23. George P. H. (1991), “Organizational Learning: The Contributing Processes and the Literatures”. Organization Science, 2(1), pp.88-115. https://doi.org/10.1287/orsc.2.1.88 100.0621. 24. Greene W. E. (2002), Econometric Analysts, 5th Edition, Prentice Hall: Upper Saddle River, New Jersey. 25. Schwarze S., Zeller M. (2005), “Income diversification of rural households in Central Sulawesi, Indonesia”, Quarterly Journal of International Agriculture, 44(1), pp.61-73. https://by.com.vn/Ym46rS. 26. Yang D. T. (2004), “Education and allocative efficiency: Household income growth during rural reforms in China”, Journal of Development Economics, 74(1), pp.137-162. https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2003.12.007. 27. Wan J., Li R., Wang W., Liu Zh., Chen B. (2016), "Income Diversification: A Strategy for Rural Region Risk Management", Sustainability, 8(1064), pp.1-12. https://doi.org/10.3390/su8101064. --- Thông tin tác giả: - Ths. Nguyễn Đức Quyền, Khoa Kinh tế, Trường Đại học Tây Nguyên Mail: ndquyen@ttn.edu.vn ; Số điện thoại: 037 390 3939 Thông tin liên lạc: Khoa Kinh tế, Trường Đại học Tây Nguyên – 567 Lê Duẩn, TP. Buôn Ma Thuột, tỉnh Đắk Lắk Số điện thoại: 037 390 3939 Email: ndquyen@ttn.edu.vn Lĩnh vực nghiên cứu chuyên sâu của tác giả: Kinh tế phát triển, kinh tế nông nghiệp và nông thôn - Ths. Võ Xuân Hội, Khoa Kinh tế, Trường Đại học Tây Nguyên - PGS.TS. Lê Đức Niêm, Khoa Kinh tế, Trường Đại học Tây Nguyên - TS. Ao Xuân Hòa, Khoa Kinh tế, Trường Đại học Tây Nguyên 164
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2