Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá tra thâm canh - Nghiên cứu tại An Giang

41
CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HIỆU QUẢ KỸ THUẬT 
HỘ NUÔI CÁ TRA THÂM CANH: NGHIÊN CỨU TẠI AN GIANG
Trương Văn Tấn*
TÓM TẮT
* ThS. Cục Thống kê tỉnh An Giang
Mục tiêu nghiên cứu để xác định các yếu 
ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá 
tra thâm canh. Trước tiên, bằng phương pháp 
màng bao dữ liệu nghiên cứu đo lường hiệu 
quả kỹ thuật của 120 hộ nuôi cá tra thâm 
canh. Sau đó, sử dụng mô hình Tobit là hệ số 
hiệu quả kỹ thuật vừa được đo lường làm biến 
phụ thuộc với các biến độc lập đề xuất được 
cho có ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật. Kết 
quả cho thấy, hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá tra 
thâm canh phụ thuộc vào 05 yếu tố gồm trình 
độ, tập huấn, quy mô, ứng dụng khoa học - kỹ 
thuật và hợp đồng tiêu thụ. Từ đó, nghiên cứu 
này khuyến nghị những giải pháp phù hợp để 
hộ nuôi vừa có hiệu quả kỹ thuật vừa nâng 
cao chất lượng nguyên liệu đáp ứng thị trường 
xuất khẩu.
Từ khóa: Cá tra thâm canh; hiệu quả kỹ 
thuật; mô hình Tobit; màng bao dữ liệu.
FACTORS EFFECT TO TECHNICAL EFFICIENCY PANGASIANNODOM 
HYPOPHTHALMUS FARMS: RESEARCH IN AN GIANG
ABSTRACT
The aim of research is to definate 
factors effecting to technical efficiency 
pangasiannodom hypophthalmus farms. At 
first, by the data evenlopment analysis method, 
research estimated the technical efficiency of 
120 pangasiannodom hypophthalmus farms. 
Then, using Tobit model is the technical 
efficiency rate just estimated to be the 
variable dependent with the offered variable 
independents which was believed to effect to 
technical efficiency. As a result, the technical 
efficiency of pangasiannodom hypophthalmus 
farms depended on 05 factors including 
education, training, size, applying science - 
technology and consumable agreement. Thus, 
this research recommended the appropriate 
solutions to farm just achieve technical 
efficiency and increase quality of materials to 
satisfy the export market.
Key words: Data evenlopment analysis; 
pangasiannodom hypophthalmus farms; Tobit 
model, technical efficiency.
1. GIỚI THIỆU 
Định hướng chiến lược phát triển đồng 
bằng sông Cửu Long thích ứng với biến đổi 
khí hậu (Nghị quyết 120/NQ-CP) đã xác định 
tái cơ cấu nông nghiệp theo ba trọng tâm là 
thuỷ sản - cây ăn quả - lúa, trong đó, thuỷ 
sản phải là sản phẩm chủ lực của vùng. Mô 
hình lựa chọn phát triển sẽ chuyển từ số lượng 
sang chất lượng, chiều rộng sang chiều sâu. 
Mục đích sử dụng hiệu quả nguồn nước quy 
mô lớn, cường độ cao thượng nguồn sông Mê 
Kông phục vụ nuôi thuỷ sản nước ngọt. 
Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá tra thâm canh...
42
Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật
Phát triển kinh tế dựa trên nền tảng nông 
nghiệp với hai sản phẩm chủ lực (lúa, cá tra), 
tỉnh An Giang cũng thực hiện tái cơ cấu nông 
nghiệp để thích ứng với biến đổi khí hậu. Theo 
hướng tăng tỷ trọng ngành thuỷ sản, giảm tỷ 
trọng ngành trồng trọt và quy hoạch chi tiết 
vùng nuôi cá tra đến năm 2020, định hướng 
đến năm 2050. Mục tiêu, nâng diện tích mặt 
nước nuôi cá tra đạt 1.430 ha (năm 2025), sản 
lượng 301 ngàn tấn (năng suất 210 tấn/ha), 
kim ngạch xuất khẩu 380 triệu USD. 
Số liệu của Cục Thống kê tỉnh An Giang, 
năm 2017 diện tích nuôi cá tra toàn tỉnh gần 
833 ha (tăng 139 ha), sản lượng 287 ngàn tấn 
(tăng 28 ngàn tấn), giá trị sản xuất 4.684 triệu 
đồng (giá so sánh 2010), tăng gần 330 triệu 
đồng so năm 2016. Tuy nhiên, tác động của 
biến đổi khí hậu gây ra nhiều hiện tượng thời 
tiết cực đoan ảnh hưởng đến hoạt động sản 
xuất nông nghiệp (nói chung), thuỷ sản (nói 
riêng). Để nghành thuỷ sản phát triển và đạt 
mục tiêu tái cơ cấu mà ngành nông nghiệp đề 
ra thì nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến 
hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá thâm canh cần 
phải được thực hiện. Từ đó, có giải pháp giúp 
nâng cao hiệu quả kỹ thuật người nuôi cá tra 
thâm canh trên địa bàn tỉnh.
2. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Abdullahi Iliyasu et al. (2015) nghiên cứu 
hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi thủy sản nước ngọt 
ở Peninsular, Malaysia bằng phương pháp 
màng bao dữ liệu (DEA - Data Evenlopment 
Analysis) định hướng đầu vào. Thông tin đầu 
vào được thu thập gồm chi phí con giống, chi 
phí thức ăn, chi phí lao động và chi phí khác 
với đầu ra sản lượng thu hoạch. Ngoài ra, 
nghiên cứu còn sử dụng hàm biến ngẫu nhiên 
để ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu 
quả kỹ thuật gồm tuổi chủ hộ, kinh nghiệm, 
trình độ học vấn, quy mô, hợp đồng tiêu thụ, 
hình thức nuôi (tự nuôi hay gia công). Kết quả, 
hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá da trơn dao động 
trong khoảng 77,6 - 82,4%, khoảng chênh lệch 
9%. Nghiên cứu, xác định hiệu quả kỹ thuật 
hộ nuôi thủy sản chịu ảnh hưởng của các yếu 
tố gồm kinh nghiệm, quy mô, hợp đồng tiêu 
thụ và hình thức nuôi. 
Đặng Hoàng Xuân Huy & Jonas (2010) 
nghiên cứu hiệu quả sử dụng nguồn lực đầu 
vào nuôi cá da trơn ở ĐBSCL của 61 hộ thuộc 
dự án tập huấn. Thông tin nguồn lực đầu vào 
thu thập gồm có đầu tư, lao động, nguyên nhiên 
liệu, chi phí điện, hóa chất xử lý môi trường, 
con giống, thức ăn với đầu ra sản lượng thu 
hoạch. Phương pháp màng bao dữ liệu được 
nghiên cứu sử dụng để ước lượng hiệu quả kỹ 
thuật theo CRS (Constant Return to Scale - 
CRS) theo hướng tối thiểu hóa đầu vào. Kết 
quả, 62,30% hộ hiệu quả kỹ thuật dưới 60%, 
19,67% hộ hiệu quả kỹ thuật trong khoảng 60 
- 100% và chỉ có 18,03% hộ có hiệu quả kỹ 
thuật tối ưu (đạt 100%).
Bùi Lê Thái Hạnh (2009) nghiên cứu tác 
động tài chính đến hiệu quả hộ nuôi cá tra tại 
An Giang bằng phương pháp màng bao dữ 
liệu để ước lượng hiệu quả kỹ thuật theo quy 
mô tối ưu và quy mô biến. Nghiên cứu các yếu 
tố ảnh hưởng đến hiệu quả tài chính bằng mô 
hình hồi quy tuyến tính với các biến độc lập là 
đầu tư, tuổi chủ hộ, học vấn chủ hộ, thâm niên 
chủ hộ, tỷ lệ tài sản vay nợ, tỷ lệ nợ ngân hàng, 
tỷ lệ tài sản cầm cố. Nghiên cứu cho thấy, quy 
mô tối ưu trung bình hiệu quả kỹ thuật bằng 
49,0% nhưng quy mô biến đổi trung bình hiệu 
quả kỹ thuật bằng 94,5%, chênh lệch hiệu quả 
kỹ thuật lên đến 45,5%. Hiệu quả tài chính chỉ 
chịu ảnh hưởng của bốn yếu tố là đầu tư, kinh 
nghiệm chủ hộ (độ tin cậy 95%), tỷ lệ tài sản 
vay nợ (độ tin cậy 90%), tỷ lệ tài sản cầm cố 
(độ tin cậy 99%), còn tuổi và học vấn chủ hộ 
thì không có nghĩa thống kê.
Nguyễn Lam Anh và cộng sự (2017) 
nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu đến 
43
hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá tra ở ĐBSCL (04 
tỉnh đại diện Cần Thơ, Vĩnh Long, Đồng Tháp 
và An Giang). Hiệu quả kỹ thuật được ước 
lượng bằng phương pháp màng bao dữ liệu 
định hướng đầu vào theo dòng chảy nước của 
khu vực nuôi (mạnh, trung bình, thấp). Thông 
tin đầu để ước lượng có theo sáu yếu tố gồm 
diện tích thu hoạch, lao động, chí phí nguyên, 
nhiên liệu, chi phí thuốc thú y, chi phí thức 
ăn với sản lượng thu hoạch (đầu ra). Nghiên 
cứu mối quan hệ giữa hiệu quả kỹ thuật với 
các biến tuổi, kinh nghiệm, học vấn, tập huấn 
chủ hộ, tác động lũ lụt, dòng chảy của nước 
bằng mô hình của Similar & Wilson. Kết quả 
nghiên cứu, trung bình hiệu quả kỹ thuật quy 
mô tối ưu bằng 66%, trung bình hiệu quả kỹ 
thuật quy mô biến đổi bằng 84% và hiệu quả 
theo quy mô trung bình bằng 80%. Mô hình 
ước lượng chỉ ra tuổi chủ hộ, kinh nghiệm chủ 
hộ, lũ lụt có ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật 
hộ nuôi cá tra.
Tóm lại, phương pháp màng bao dữ liệu 
được khá nhiều nghiên cứu sử dụng để ước 
lượng hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi thủy sản. 
Ước lượng sử dụng thông tin đầu vào là chi 
phí giống, chi phí thức ăn, nguyên nhiên liệu, 
thuốc thủy sản, chi phí lao động và chi phí 
khác với đầu ra là sản lượng thu hoạch. Các 
yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả được dùng 
để ước lượng phổ biến nhiều là tuổi, kinh 
nghiệm, học vấn, tập huấn, hợp đồng tiêu thụ, 
quy mô. Để xác định các yếu tố ảnh hưởng 
đến hiệu kỹ thuật có ý nghĩa thống kê thì ước 
lượng hồi quy, hàm biên ngẫu nhiên hay mô 
hình Similar & Wilson được sử dụng. Tuy 
nhiên, có hộ nuôi thủy sản không hiệu quả 
(biến phụ thuộc bằng không), dữ liệu bị kiểm 
duyệt thì phương pháp bình phương bé nhất 
(Ordinary Last Square - OLS) bị sẽ cho kết 
quả ước chênh lệch, chưa phản ánh đúng mối 
quan hệ với biến độc lập. Tuy nhiên, hạn chế 
này sẽ được khắc phục bằng mô hình Tobit rất 
hiệu quả, cũng như phương pháp ước lượng 
hợp lý tối đa (Maximum Likelihood) sẽ cho 
kết quả tốt hơn OLS. Nghiên cứu các yếu tố 
ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá 
tra thâm: Nghiên cứu tại An Giang cũng ước 
lượng hiệu quả quả kỹ thuật bằng phương 
pháp màng bao dữ liệu. Tuy nhiên, mô hình 
Tobit sẽ được sử dụng để xác định các yếu tố 
ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi. Mục 
đích, kiểm duyệt biến hiệu quả kỹ thuật đối với 
hộ nuôi có mực hiệu quả kỹ thuật bằng không.
3. PHƯƠNG PHÁP NGHIEN CỨU
3.1. Phương pháp thu thập thông tin
Thu thập thông tin trực tiếp hộ nuôi cá tra 
thâm canh, mẫu được chọn ngẫu nhiên tại 06 
huyện (Châu Phú, Thoại Sơn, Long Xuyên, 
An Phú, Tân Châu và Châu Thành). Thời gian 
thu thập thông tin vào tháng 11/2017, thông tin 
vụ thu hoạch gần nhất sẽ được ghi phiếu. Đối 
tượng thu thập thông tin là chủ hộ hoặc người 
trực tiếp quản lý toàn bộ quá trình nuôi (từ khi 
thả giống đến lúc thu hoạch). Các trường hợp 
thông tin cung cấp mang tính phỏng đoán, độ 
tin cậy thấp sẽ bị loại bỏ. Hoàn thiện, đánh 
giá chất lượng thông tin có 120 phiếu điều 
tra đảm bảo chất lượng, sử dụng để đưa vào 
nghiên cứu.
3.2. Phương pháp xử lý thông tin
Trước tiên, nghiên cứu xác định hiệu quả 
kỹ thuật bằng phương pháp màng bao dữ liệu 
(DEA - Data Evenlopment Analysis) của hộ 
nuôi cá tra thâm canh. Để nâng cao hiệu quả kỹ 
thuật (sử dụng hiệu quả nguồn lực đầu vào) hộ 
nuôi cá tra, ước lượng mô hình DEA tối đa hóa 
đầu ra với giả định đầu vào không đổi được sử 
dụng. Theo đó, hiệu quả kỹ thuật là khả năng 
hộ nuôi cá tra tối đa hóa sản lượng thu hoạch 
với trong điều kiện nguồn lực đầu vào không 
đổi. Mô tả phương pháp với giả định 2 đầu ra 
y
1
, y
2
 và một đầu vào là x (Hình 1). Các hộ 
Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá tra thâm canh...
44
Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật
A, B, C, D nằm trên đường giới hạn hiệu quả 
SS› là các hộ đạt hiệu quả. Mức độ phi hiệu 
quả kỹ thuật được phản ánh bằng khoảng cách 
từ P đến P›. Tỷ lệ TE = OP/OP’ thể hiện hiệu 
quả kỹ thuật của hộ P (nghĩa là có thể tối đa 
hóa đầu ra của hộ P mà không làm ảnh hưởng 
đến đầu vào). Theo định nghĩa, các mức độ 
hiệu quả này nằm trong giới hạn từ 0 đến 1. 
Hình 1. Mô hình DEA tối đa hóa đầu ra
Đo lượng hiệu quả kỹ thuật bằng mô 
hình DEA nghiên cứu với hai giả thuyết: quy 
mô không ảnh hưởng đến kết quả sản xuất 
(CRS - Contant Return Scale) và quy mô ảnh 
hưởng đến kết quả sản xuất (VRS - Variable 
Return Scale).
Đối với quy mô không ảnh hưởng đến kết 
quả sản xuất (CRS): Giả sử ta có dữ liệu của 
I hộ, mỗi hộ sử dụng N đầu vào và M đầu ra. 
Với hộ thứ i, dữ liệu về đầu vào được thể hiện 
bằng véctơ cột xi và đầu ra được diễn tả bằng 
véctơ cột yi. Như vậy, số liệu đầu vào và đầu 
ra của tất cả các hộ được thể hiện bằng ma 
trận X (N hàng, I cột) và ma trận Y (M hàng, 
I cột). Phương pháp sử dụng các “tỷ lệ” được 
xem là phương pháp trực quan mô tả phân tích 
bao số liệu (DEA). Với mỗi hộ, chúng ta sẽ 
đo tỷ lệ của tổng số lượng các sản phẩm đầu 
ra trên tổng số lượng các đầu vào đã sử dụng 
(u’yi/v’xi) với u là véc tơ số lượng đầu ra (M 
hàng 1 cột); v là véc tơ số lượng đầu vào (N 
hàng 1 cột). Số lượng đầu vào và đầu ra tối ưu 
của hộ thứ i được tìm ra qua việc giải mô hình 
toán sau:
 max u,v (u’yi/v’xi)
 St: u’yj/v’xj <= 1 j = 1,2,3.I (1)
 u, v >= 0
Từ bài toán này, ta có thể tìm được các số 
lượng đầu vào và đầu ra của hộ thứ i sao cho 
hệ số hiệu quả của nó (tổng đầu ra/tổng đầu 
vào) là lớn nhất với điều kiện là hệ số hiệu quả 
của nó luôn nhỏ hơn hoặc bằng 1. Một vấn đề 
khó khăn có thể xảy ra là có rất nhiều lời giải 
cho bài toán trên (ví dụ: nếu u* v* là nghiệm thì 
2u* 2v* cũng là nghiệm của bài toán). 
Để tránh trường hợp áp đặt v’xi = 1. Sự 
thay đổi ký hiệu từ u và v sang µ,ν tương ứng, 
hàm ý rằng ta đã xét đến một mô hình toán 
tuyến tính tương tự khác. 
max µν (µ’yi),
st ν’xi = 1,
 µ’yj - ν’xj ≤ 0, j= 1,2,, N (2)
Mô hình DEA như (2) được xem là mô 
hình phức toán tuyến tính.
Sử dụng tính chất đối ngẫu của mô hình 
toán tuyến tính chúng ta có thể phát triển một 
dạng mô hình đường bao số liệu tương ứng 
như sau:
 (3)
Trong đó
θ – Đại lượng vô hướng, thể hiện mức độ 
hiệu quả của hộ;
λ –Véc tơ hằng số Nx1.
Bài toán (3) được giải N lần, nghĩa là từng 
lần đối với mỗi hộ. Như vậy, giá trị nghiệm 
θ được xác định cho từng doanh nghiệp. Nếu 
θ = 1 nghĩa là doanh nghiệp đạt hiệu quả; 
45
θ < 1 nghĩa là doanh nghiệp không đạt hiệu 
quả. Các doanh nghiệp không đạt hiệu quả có 
thể chiếu lên đường giới hạn hiệu quả, khi đó 
ta nhận được tổ hợp tuyến tính (Xλ, Yλ) – là vị 
trí của doanh nghiệp tham chiếu giả định. Đối 
với các hộ không đạt hiệu quả (θ < 1) có thể 
thiết lập mục tiêu giảm tỷ lệ các yếu tố đầu vào 
một đại lượng là θ trong khi vẫn giữ các giá trị 
xuất lượng như trước.
Đối với quy mô ảnh hưởng đến kết quả 
sản xuất (VRS): Mô hình DEA theo định 
hướng tối thiểu hóa đầu vào với quy mô ảnh 
hưởng đến kết quả sản xuất (DEA
VRS
) (2) 
được thành lập dựa trên (1) bổ sung thêm 
ràng buộc N1λ =1
(2)
Trong đó
 θ – đại lượng vô hướng, thể hiện mức độ 
hiệu quả của Doanh nghiệp;
λ – Véc tơ hằng số Nx1; 
N1 – véc tơ đơn vị Nx1.
Mô hình (DEA
CRS
) và (DEA
VRS
) theo định 
hướng tối đa hóa đầu ra cũng được xây dựng 
tương tự.
Đồng thời, hiệu quả theo quy mô cũng 
được đo lường bằng phương pháp DEA bằng 
cách so sánh CRS-DEA và VRS-DEA. Nếu 
có sự khác nhau đối với từng hộ thì chứng tỏ 
có sự không hiệu quả về mặt quy mô. 
Ta có: TECRS = TEVRS x SE
Bởi vì: 
 APc/ AP = (APv/ AP) x (APc / APv)
  SE = TECRS/TEVRS 
hay: SE = APc / APv
Hình 2. Hiệu quả theo quy mô định hướng 
tối thiếu hóa đầu vào
Thông tin đầu ra và đầu vào hộ nuôi cá tra thâm canh để xác định hiệu quả kỹ thuật bằng mô 
hình DEA được mô tả như sau:
Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá tra thâm canh...
46
Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật
Bảng 1. Biến đầu ra và đầu vào 
TT Biến quan sát Đơn vị tính Nghiên cứu liên quan Kỳ vọng dấu
Đầu ra
Sản lượng thu hoạch Tấn
Abdullahi Iliyasu et al; Nguyễn 
Lam Anh và cộng sự
+
Đầu vào 
1 Chi phí con giống Triệu đồng
Abdullahi Iliyasu et al; Nguyễn 
Lam Anh và cộng sự; Đặng 
Hoàng Xuân Huy & Jonas
-
2 Chi phí thức ăn ‘’ -
3 Chi phí xử lý môi trường ‘’ -
4 Chi phí thuốc thủy sản ‘’ -
5 Chi phí thủy lợi ‘’ -
6 Chi phí thuê ngoài ‘’ -
7 Chi phí khác ‘’ Tác giả đề xuất. -
Từ giá trị hiệu quả kỹ thuật đo lường nghiên cứu xác định các yếu tố ảnh hưởng bằng mô hình 
Tobit. Thông tin biến phụ thuộc và các yếu tố độc lập của mô hình được mô tả như sau:
Bảng 2. Biến độc lập và biến phụ thuộc 
Ký hiệu 
biến
Tên biế ... ử dụng hiệu quả). 
Ngược lại, nếu xét quy mô có ảnh hưởng 
đến hiệu quả kỹ thuật thì hiệu quả kỹ thuật 
Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá tra thâm canh...
48
Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật
trung bình sẽ tăng lên 74,90%, tăng 13,60% so 
quy mô không ảnh hưởng. Từ đó rút ra, nguồn 
lực đầu vào bị sử dụng lãng phí sẽ giảm xuống 
25,91% so quy mô không ảnh hưởng. Đồng 
thời, tỷ lệ có hiệu quả kỹ thuật lớn hơn mức 
trung bình cũng tăng lên 49,17%, tăng 3,34% so 
quy mô không ảnh hưởng. Tương tự, tỷ lệ hộ có 
hiệu quả kỹ thuật tối ưu cũng tăng lên 40,83%, 
tăng 8,33% so quy mô không ảnh hưởng. 
Hiệu quả theo quy mô trung bình bằng 
82,90% (17,10% quy mô cần thay đổi để có 
hiệu quả), tỷ lệ hộ có hiệu quả quy mô lớn hơn 
trung bình bằng 67,50% (35,0% hộ theo quy 
mô có hiệu quả lớn hơn trung bình và 32,50% 
hộ có theo quy mô có hiệu quả tối ưu). Như 
vậy, để có hiệu quả tối ưu thì 67,50% hộ cần 
phải thay đổi quy mô sản xuất hiện tại.
Bảng 5. Kết quả mô hình Tobit biến phụ thuộc TE
CRS
Tobit regression Number of obs = 120
Log likelihood = - 16,659043 LR chi2 (6) = 42,78
 Prob > chi2 = 0,0000
 Pseudo R2 = 0,5622
TE
CRS
Coef. Std. Err t P > t [95% Conf. Interval]
tdo 0,01323 0,01148 1,15 0,252 - 0,00953 0,03598
thuan 0,06810 0,09053 0,75 0,453 - 0,11125 0,24745
qmo 0,03638 0,03301 1,21 0,230 - 0,02337 0,09612
tnien - 0,00660 0,00492 - 1,34 0,183 - 0,01636 0,00315
udung - 0,13613 0,05752 - 2,37 0,020 - 0,25008 - 0,02217
hdong - 0,22206 0,05829 - 3,81 0,000 - 0,33754 - 0,10657
_cons 1,09426 0,15688 6,97 0,000 0,78346 1,40506
/sigma 0,27166 0,01783 0,23632 0,30699
obs. summary: 3 lef-censored observations at TE
CRS
<= 0,167
117 uncensored observations
0 right-censored obsevations
 Nguồn: Nghiên cứu của tác giả
Giá trị log likelihood (trị tuyệt đối) nhỏ 
bằng 16,66 nên mô hình Tobit biến phụ thuộc 
TE
CRS
 ước lượng khá phù hợp. Đồng thời, giá 
trị LR Chi - bình phương với 6 bậc tự do bằng 
42,78 thể hiện mô hình phù hợp (tốt hơn) so 
với mô hình không (không chứa bất kỳ biến 
giải thích nào) ở mức ý nghĩa 5%. Chứng 
tỏ, hiệu quả kỹ thuật không chịu ảnh hưởng 
của quy mô phụ thuộc 05 yếu tố, theo thứ tự 
giảm dần như sau hợp đồng (hdong = - 0,22), 
ứng dụng (udung = - 0,14), tập huấn (thuan = 
0,07), quy mô (qmo = 0,04), trình độ (tdo = 
0,01). Trong tổng số quan sát, 03 quan sát bị 
kiểm duyệt trái (giá trị TE
CRS
 nhỏ hơn 0,167), 
không có quan sát bị kiểm duyệt phải, tổng 
cộng có 117 quan sát không bị kiểm duyệt. 
49
Bảng 6. Kết quả mô hình Tobit biến phụ thuộc TE
VRS
Tobit regression Number of obs = 120
Log likelihood = - 20,340059 LR chi2 (6) = 34,12
 Prob > chi2 = 0,0000
 Pseudo R2 = 0,45610
TE
VRS
Coef. Std. Err t P > t [95% Conf. Interval]
tdo 0,01692 0,01180 1,43 0,154 - 0,00645 0,04030
thuan 0,01194 0,09303 0,13 0,898 - 0,17235 0,19624
qmo 0,01992 0,03099 0,64 0,522 - 0,04148 0,08133
tnien - 0,01425 0,00506 - 2,82 0,006 - 0,02428 - 0,00422
udung - 0,12914 0,05911 - 2,18 0,031 - 0,24624 - 0,01203
hdong - 0,09667 0,05990 - 1,61 0,109 - 0,21534 0,02198
_cons 1,09584 0,16123 6,80 0,000 0,77643 1,41524
/sigma 0,27921 0,01836 0,24283 0,31559
obs. summary: 3 lef-censored observations at TE
VRS
<= 0,167
117 uncensored observations
0 right-censored obsevations
 Nguồn: Nghiên cứu của tác giả
Khi biến phụ TE
VRS
 (hiệu quả kỹ thuật 
chịu ảnh hưởng của quy mô) có giá trị log 
likelihood (trị tuyệt đối) bằng 20,34 nên mô 
hình ước lượng cũng thể hiện sự phù hợp. Xét 
giá LR Chi - bình phương với 6 bậc tự do bằng 
34,12 thì mô hình cũng tốt hơn so với mô hình 
không có chứa biến giải thích ở mức ý nghĩa 
5%. Tuy nhiên, hiệu quả kỹ thuật sẽ chịu ảnh 
hưởng của 06 yếu tố gồm ứng dụng (udung 
= - 0,13), hợp đồng (hdong = - 0,09), quy mô 
(qmo = 0,02), trình độ (tdo = 0,02), tập huấn 
(thuan = 0,01), thâm niên (tnien = - 0,01). Như 
vậy, hiệu quả kỹ thuật chịu ảnh hưởng của quy 
mô chịu ảnh hưởng thêm yếu tố thâm niên 
(quy mô không ảnh hưởng không có). Cuối 
cùng, trong tổng số quan sát thì cũng có 03 
quan sát bị kiểm duyệt trái (giá trị TE
VRS
 nhỏ 
hơn 0,167), không có quan sát bị kiểm duyệt 
phải và cũng có tổng cộng 117 quan sát không 
bị kiểm duyệt.
Quan sát cho thấy, mô hình Tobit với biến 
phụ thuộc TE (TE
CRS
 và TE
VRS
) đều khá phù 
hợp nhưng lựa chọn mô hình để xác định ảnh 
hưởng cận biên nghiên cứu sẽ dựa vào giá trị 
hàm log-likelihood. Do giá trị log likelihood 
biến phụ thuộc TE
CRS
 = 16,66 < TE
VRS
 = 20,34 
nên kết quả ước lượng với biến phụ thuộc 
TE
CRS
 được sử dụng để xác định ảnh hưởng 
cận biên của các biến có ý nghĩa thống kê với 
mức 5% gồm: trình độ, tập huấn, quy mô, ứng 
dụng, hợp đồng.
Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá tra thâm canh...
50
Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật
Bảng 7. Ảnh hưởng cận biên yếu tố độc lập đến hiệu quả kỹ thuật
Marginal effects after tobit
 y = E (TE
CRS
*| 3 < TE
VRS
 <0) (predict, ystar (3,0))
 = 2,3228923
Variable dy/dx Std. Err z P > |z| [ 95% C.I ] X
tdo - 0,01305 0,01134 - 1,15 0,250 - 0,03529 0,009174 3,475
thuan - 0,06725 0,0894 - 0,75 0,452 - 0,24248 0,107979 1,1
qmo - 0,03592 0,02979 - 1,21 0,228 - 0,09430 0,022459 1,00555
udung 0,13443 0,05681 2,37 0,018 0,23095 0,24577 1,54167
hdong 0,21929 0,05757 3,81 0,000 0,10645 0,33212 1,625
 Nguồn: Nghiên cứu của tác giả
Trình độ (dy/dx = - 0,013): Do định hướng 
hiệu quả kỹ thuật để tối đa hóa đầu ra nhưng 
chủ hộ có trình độ thường chọn thả giống với 
mật độ thưa để giảm dịch bệnh, nâng cao chất 
lượng cá tra nguyên liệu. Nguyên nhân, biến 
trình độ chủ hộ tỷ lệ nghịch với hiệu quả kỹ 
thuật. Tương đồng với nghiên cứu của Nguyễn 
Lam Anh và cộng sự (2017); Đặng Hoàng 
Xuân Huy & Jonas (2010); Abdullahi Iliyasu 
et al. (2015) cũng có biến trình độ tỷ lệ nghịch 
với hiệu quả kỹ thuật.
Tập huấn (dy/dx = -0,067): Tương tự, biến 
tập huấn cũng tỷ lệ nghịch với hiệu quả kỹ 
thuật. Do hộ được tập huấn kỹ thuật trong quá 
trình nuôi sẽ chú trọng nâng cao chất lượng, 
giảm chi phí sản xuất bằng mật độ nuôi hợp 
lý. Kết quả cũng phù hợp với nghiên cứu của 
Abdullahi Iliyasu et al. (2015) biến độc lập tập 
huấn tỷ lệ nghịch với biến phụ thuộc hiệu quả 
kỹ thuật.
Quy mô (dy/dx = - 0,036): Tương tự, biến 
quy mô thả nuôi cũng tỷ lệ nghịch với hiệu quả 
kỹ thuật. Quy mô nuôi hợp lý chủ hộ có điều 
kiện giám sát, quản lý chặt chẽ quá trình nuôi 
từ khi thả giống đến thu hoạch. Ngược lại, quy 
mô tăng lên thì điều kiện giám sát, quản lý hạn 
chế sẽ làm giảm hiệu quả kỹ thuật. Kết quả 
cũng phù hợp với nghiên cứu của Abdullahi 
Iliyasu et al. (2015) biến độc lập quy mô tỷ lệ 
nghịch với biến phụ thuộc hiệu quả kỹ thuật.
Ứng dụng (dy/dx = 0,134): Biến ứng 
dụng tỷ lệ thuận với biến phụ thuộc hiệu quả 
kỹ thuật (Ứng dụng khoa kỹ thuật tăng sẽ 
tăng hiệu quả kỹ thuật). Tác động ứng dụng 
khoa học công nghệ vào quá trình nuôi như 
sử dụng con giống chất lượng làm giảm tỷ lệ 
hao hụt; ứng dụng máy cho cá ăn tự động làm 
giảm hệ số chuyển hoá thức ăn góp phần làm 
tăng sản lượng. 
Hợp đồng (dy/dx = 0,219): Biến hợp đồng 
tỷ lệ thuận với biến phụ thuộc hiệu quả kỹ 
thuật (hộ nuôi có hợp đồng tiêu thụ sẽ có hiệu 
quả kỹ thuật tăng lên). Hợp đồng tiêu thụ giúp 
người nuôi yên tâm đầu tư, mạnh dạn ứng 
dụng khoa học công nghệ vào quá trình nuôi 
để nâng cao chất lượng, sản lượng. Ngoài ra, 
hợp đồng tiêu thụ giúp người nuôi chủ động 
nguồn vốn, nguồn lực đầu vào sử dụng có chất 
lượng và hiệu quả hơn. 
5. KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
5.1. Kết luận
Bằng phương pháp màng bao dữ liệu, 
nghiên cứu đo lường hiệu quả kỹ thuật của 
120 hộ nuôi cá tra thâm canh. Nghiên cứu sử 
dụng mô hình Tobit có biến phụ thuộc là hệ 
51
số hiệu quả kỹ thuật với biến độc lập đề xuất 
để xác định yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả 
kỹ thuật. Kết quả, hiệu quả kỹ thuật chịu ảnh 
hưởng quy mô và không chịu ảnh hưởng quy 
mô đều chịu tác động của 05 yếu tố (mức ý 
nghĩa 5%) gồm: trình độ, tập huấn, quy mô, 
ứng dụng khoa học - kỹ thuật và hợp đồng 
tiêu thụ. Mức ảnh hưởng cận biên của yếu tố 
độc lập có ý nghĩa thống kê đến hiệu quả kỹ 
thuật theo thứ tự giảm dần là hợp đồng (dy/dx 
= 0,219), ứng dụng (dy/dx = 0,134), tập huấn 
(dy/dx = -0,067), quy mô (dy/dx = - 0,036), 
trình độ (dy/dx = - 0,013). Cuối cùng, nghiên 
cứu khuyến nghị giải pháp để vừa có hiệu quả 
kỹ thuật, vừa nâng cao chất lượng nguyên liệu 
cá tra chế biến.
5.2. Khuyến nghị
5.2.1. Nâng cao trình độ chuyên môn
 Để nâng cao chất lượng cá tra nguyên liệu 
chế biến xuất khẩu thì phải nâng cao trình độ 
chuyên môn của hộ nuôi. Do chủ hộ có trình độ 
chuyên môn sẽ ưu tiên chất lượng hơn lượng 
thu hoạch. Và chất lượng đáp ứng yêu cầu 
sẽ có giá bán cao hơn bù lại cho phần lượng 
giảm khi nuôi với mật độ thưa. Việc nâng cao 
trình độ chuyên môn bằng cách phối hợp với 
Viện, Trường đại học xây dựng chương trình 
đào tạo để nâng cao trình độ chuyên môn kỹ 
thuật cho hộ nuôi cá tra theo nhiều cấp độ và 
thời gian phù hợp. Trước nhất, cần đào tạo kỹ 
thuật nuôi cá tra cơ bản (kéo dài một hoặc ba 
tháng) tạo nền tảng kiến thức để chuyển sang 
sơ cấp, trung cấp. Để quá trình đào tạo có chất 
lượng phải giới hạn số lượng học viên/lớp, 
giúp giảng viên theo dõi và đánh giá khả năng 
tiếp thu của từng học viên. Từ đó, điều chỉnh 
phương pháp, nội dung kiến thức giảng dạy 
cho phù hợp. 
5.2.2. Tập huấn kiến thức nuôi 
Mục đích nâng cao chất lượng cá tra nguyên 
liệu nên tập huấn kiến thức theo hướng chuyển 
từ số lượng sang chất lượng, giảm chi phí sản 
xuất để tăng khả năng canh tranh. Tập huấn 
kiến thức thực hiện thông qua tổ chức khuyến 
ngư. Bằng cách định kỳ mở các lớp bồi dưỡng 
ngắn hạn về kỹ thuật và chuyển giao kỹ thuật 
cho người nuôi. Phát huy vai trò hỗ trợ của các 
tổ chức, hiệp hội trong thông tin kinh tế, thị 
trường và các biện pháp giảm thiểu ô nhiễm 
môi trường. Cần trang bị người kiến thức cần 
thiết như chuẩn bị ao, chọn và thả giống, thức 
ăn, quản lý, chăm sóc và thu hoạch. Ngoài ra, 
còn bồi dưỡng cho người nuôi hiểu biết quy 
định đăng ký cấp mã số nhận diện cho ao nuôi 
cá thương phẩm (Nghị định 55/NĐ-CP) của 
ngành thuỷ sản. Tập huấn cần chú trọng hình 
ảnh trực quan sinh động, dễ nhớ, dễ hiểu và 
dễ làm theo. Hình thức đa dạng, mềm dẻo và 
phong phú như: tham quan thực tế, thực hành 
trên lớp để nâng cao hiệu quả tập huấn.
5.2.3. Quy mô nuôi hợp lý 
Phát triển quy mô thả nuôi phải trong 
vùng quy hoạch để được chứng nhận, cấp mã 
số nhận diện đảm bảo yêu cầu nguồn gốc sản 
phẩm tiêu thụ. Do yêu cầu nguồn vốn đầu tư 
lớn nên cần phải cân đối nguồn lực hợp lý 
bao tài chính (tự có, vay mượn), lao động (gia 
đình, thuê mướn) nhằm xác định quy mô nuôi 
hợp lý. Đối với lao động, quy mô nuôi hợp lý 
giúp quản lý hiệu quả, hạn chế chi phí thuê 
ngoài phát sinh thêm cũng như lao động thiếu 
kỹ năng ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật. Đối 
với tài chính, quy mô nuôi hợp lý giúp chủ 
động nguồn lực đầu vào với đảm bảo chất 
lượng để có hiệu quả kỹ thuật tối ưu.
5.2.4. Ứng dụng khoa học - kỹ thuật
Tham quan thực tế hộ ứng dụng khoa học 
- kỹ thuật có hiệu quả cho người nuôi trực tiếp 
hỏi, vận dụng vào quá trình sản xuất. Qua đó, 
so sánh hiệu quả giữa truyền thống với ứng 
dụng khoa học - kỹ thuật giúp nâng cao nhận 
thức, chủ động áp dụng vào quá trình sản xuất. 
Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật hộ nuôi cá tra thâm canh...
52
Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật
Áp dụng khoa học - kỹ thuật phải được thực 
hiện từ đầu theo các tiêu chuẩn phổ biến như 
VietGap, Global GAP, ASC. Trước tiên, con 
giống phải chất lượng, nguồn gốc rõ ràng 
nhằm hạn chế tỷ lệ hao hụt, thức ăn cung cấp 
đảm bảo độ đạm cho sự sinh trưởng và phát 
triển. Ứng dụng kỹ thuật trong quá trình nuôi 
bằng các máy móc, thiết bị hỗ trợ như: máy 
cho cá ăn tự động, máy hút bùn đáy ao giúp 
hạn chế chi phí lao động thuê ngoài, nâng cao 
hiệu quả kỹ thuật.
5.2.5. Hợp đồng tiêu thụ sản phẩm
Hợp tác tiêu thụ sản phẩm giúp người nuôi 
yên tâm về đầu ra nên mạnh dạn đầu tư thiết bị 
công nghệ để nâng cao hiệu quả kỹ thuật, chất 
lượng sản phẩm. Tuy nhiên, để tăng tính ràng 
buộc của hợp đồng cần phải có sự phối hợp 
chặt chẽ giữa các bên tham gia, giám sát của 
quan Nhà nước. Đồng thời, người tham gia 
hợp đồng cần được hưởng các chế độ ưu đãi 
về vốn, chi phí thức ăn và giá bán sản phẩm. 
Từ yêu cầu chất lượng sản phẩm của hợp đồng 
tiêu thụ mà người nuôi phải đáp ứng, từ đó, 
góp phần nâng cao hiệu quả kỹ thuật.
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1]. Abdullahi Iliyasu, Zainal Abidin Mohamed, 
Rika Terano. (2016). Comparative 
analysis of techinical effiency for different 
production culture systems and species 
of fresh water aquaculture in Peninsular 
Malaysia. Aquaculture reports, 3, 51 - 57.
[2]. Banker R.D., Charnes A., Cooper W. (1984). 
Some Models for Estimating Technical and 
Scale Inefficiencies in Data Envelopment 
Analysis. Management Science.
[3]. Bui Le Thai Hanh. (2009). Impact of financial 
variable on the production efficiency of 
pagasius farms in An Giang province, Viet 
Nam. University of Trumso, Norway.
[4]. Charnes A., Cooper W. W., and Rhodes 
E. (1978). Measuring the Efficiency of 
Decision Making Units. European Journal 
of Operation Research, 2, 429 - 444. 
[5]. Coelli, T., Rao, P., Battese, G. (1998). An 
introduction to Efficiency and Productivity 
Analysis, Kluwer Academic Publishers. 
School of economic University of 
Quensland.
[6]. Dinh Hoang Huy, Jonas Hlynur Hallgrimsson. 
(2010). Evalute input efficiency catfish farm 
in Mekong river Delta, Viet Nam. Nations 
University Fisheries Training program, Iceland.
[7]. Lam A. Nguyen,... & Alphons O. Lansink. 
(2017). Impact of climate change on the
 techinical efficiency of stripe catfish, 
pagasianodon hypophthalmus, farming 
in MeKong Delta, Viet Nam. Journal 
of the world aquaculture society, http://
doi:10.1111/jwas.12488.
[8]. Popoola Olufemi.A, Ogunsola Grace O. & 
Salman Kabir K. (2015). Technical efficiency 
of cocoa production in Southwest Nigeria. 
International Journal of Agricultural and 
Food research, 4 (4), 1-14.
[9]. Shamar, K.R., Leung P., & Peterson .A. 
(1999). Economic efficiency and optimun 
stocking densities in fish polyculture: An 
appolycation of data evenlopment analysis 
(DEA) to chinese fish farms. Acquaculture 
reports, 180, 227 - 221.
[10]. Tobin James. (1958). Estimation of 
relationship for limited dependent 
variables, Econometrica, 26, 24 - 36.
[11]. Thủ tướng Chính phủ. (2017). Nghị quyết 
về phát triển bền vững đồng bằng sông 
Cửu Long thích ứng với biến đổi khí hậu 
(số 120). Hà Nội: Văn phòng Chính phủ.
[12]. Ủy ban nhân dân tỉnh An Giang. (2017). 
Quyết định phê duyệt quy hoạch chi tiết 
nuôi, chế biến cá tra trên địa bàn tỉnh An 
Giang đến năm 2020 và định hướng đến 
năm 2030 (số 2281). An Giang: Văn phòng 
Ủy ban nhân dân.