Tải bản đầy đủ
CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Tải bản đầy đủ

24
3.2. XÂY DỰNG BẢNG CÂU HỎI DỮ LIỆU KHOẢNG TRONG XÁC ĐỊNH
GIÁ SẴN LÒNG TRẢ (WTP).
Trong cuộc điều tra phỏng vấn CV, người được phỏng vấn có thể biết về bảo
hiểm theo chỉ số năng suất hoặc có thể không hiểu biết, nên cần thiết phải thiết kế
bảng câu hỏi đơn giản và dễ hiểu dựa trên lý thuyết về bảo hiểm theo chỉ số năng
suất (Ramasubramanian, 2012) và trong khi phỏng vấn, người phỏng vấn sẽ giải
thích cơ chế cung cấp bảo hiểm, thanh toán cho người được phỏng vấn hiểu.
Theo website: www.snvworld.org, người mua bảo hiểm năng suất cây lúa sẽ
được bồi thường khi thiên tai, dịch bệnh xảy ra nhưng không dựa vào mức thiệt hại
về năng suất ruộng lúa của nông hộ mua bảo hiểm mà dựa vào năng suất bình quân
của cả xã. Năng suất bình quân thực tế của xã thấp hơn 90% so với năng suất trung
bình của xã trong 3 mùa vụ tương ứng gần nhất khi đó người mua bảo hiểm sẽ được
bồi thường, mặc dù những nông hộ mua bảo hiểm có bị thiệt hại hoặc không thiệt
hại so với mức sụt giảm chung của cả xã.
Bảng câu hỏi sẽ được đặt ra phỏng vấn trực tiếp những nông hộvề bảo hiểm
cây lúa gồm 6 nhóm chính:
(i)

Các câu hỏi có liên quan đến đặc điểm kinh tế - xã hội của nông hộ;

(ii)

Các câu hỏi về kinh nghiệm đối phó với những rủi ro từng trải trong
canh tác lúa của nông hộ và chiến lược quản trị;

(iii)

Những kiến thức và sự nhận biết của nông hộ trong các rủi ro canh
tác;

(iv)

Những kinh nghiệm trong việc sử dụng bảo hiểm (nếu có);

(v)

Một số câu hỏi về nhận thức các rủi ro cơ bản của nông hộ;

(vi)

Các câu hỏi về giá sẵn lòng trả (WTP) của nông hộ về mua bảo hiểm.

Những nông hộ được phỏng vấn (được gọi tắt là đáp viên) sẽ được đặt câu
hỏi giả định là nếu có sản phẩm bảo hiểm cây lúa trên thị trường thì họ sẵn sàng trả
bao nhiêu để có được sản phẩm đó? Khi đó dạng câu hỏi tương tác (Interactive
Bidding - IB) được đặt ra; theo đó, phương pháp này thì người phòng vấn sẽ đưa ra

25
một mức giá cụ thể vả hỏi xem đáp viên trả lời có sẵn sàng chấp nhận mức giá đó
hay không?Nếu đáp viên trả lời là có thì giá tiền đưa ra tiếp theo sẽ cao hơn mức giá
khởi điểm và quy trình thực hiện này sẽ diễn ra cho đến khi đáp viên trả lời không
chấp nhận; ngược lại, nếu ngay từ đầu đáp viên trả lời không chấp nhận mức giá
khởi điểm ban đầu thì mức giá thứ 2 thấp hơn sẽ được đưa ra và quy trình này cũng
sẽ diễn ra tương tự cho đến khi đáp viên trả lời chấp nhận. Ưu điểm của phương
pháp IB này là có thể ước lượng chính xác WTP nhưng nó có thể có sự chênh lệch
lớn về khoảng cách WTP, sai lệch do chọn mức giá khởi điểm hoặc sai lệch giả
thuyết.
Hình 3.1: Kịch bản phương pháp Bidding.
WTJ



Không

WTP giá khởi điểm



Không

WTP giá cao hơn

WTP giá thấp hơn



Không



Không

WTP giá cuối cùng là
mức giá thứ hai được hỏi

WTP giá cuối cùng là giá
đầu tiên được hỏi

WTP giá cuối cùng là mức
giá thấp hơn ở lần trả thứ hai

Hỏi trực tiếp mức giá là
bao nhiêu

Trong quá trình thiết kế bảng câu hỏi sao cho WTP gần sát thực tế, thì có
nhiều buổi phỏng vấn nhỏ và chuyên sâu với nhiều đối tượng có liên quan, thảo
luận nhóm, phỏng vấn thử. Có buổi phỏng vấn với đại diện của hai Công ty bảo
hiểm Bảo Việt (đang thực hiện thí điểm bảo hiểm cây lúa ở Đồng Tháp), theo đại
diện của công ty này thì giá bán sản phẩm bảo hiểm khoảng 37.000 đồng/công

26
ruộng (1 công ruộng tương đương 1.000 m2) và mức giá bán được cho là hoà vốn là
20.000 đồng/công. Việc thực hiện thí điểm bảo hiểm cây lúa ở Tân Hồng, Châu Phú
được Chính phủ và Công ty Bảo vệ thực vật An Giang hỗ trợ một phần và người
dân chỉ trả khoảng 14.000 đồng/công.
Đồng thời, cũng tiến hành phỏng vấn với các chuyên gia nông nghiệp của
huyện, lãnh đạo địa phương và một số cuộc phỏng vấn thử để điều chỉnh bảng câu
hỏi cho phù hợp hơn.Từ việc tham khảo mức phí BH từ công ty và những chính
sách hỗ trợ của Chính phủ từ đó đề ra 4 mức giá khởi điểm là 15.000, 20.000,
30.000, 45.000 (VNĐ).
Dựa vào những thông tin trên, kịch bản của bảng câu hỏi theo phương pháp
double-bounded dichotomous choice được hình thành như sau:
Bảng 3.1.Bảng câu hỏi Bidding Game.
Đơn vị tính: VNĐ.
Mã câu hỏi

Giá thấp hơn

Giá khởi điểm

Giá cao hơn

A

10.000

15.000

20.000

B

15.000

20.000

30.000

C

20.000

30.000

45.000

D

30.000

45.000

65.000

WTP

Giá khởi điểm sẽ được đưa ra cho các những cá nhân sẵn sàng tham gia
chương trình bảo hiểm cây lúa. Cụ thể:
(i) Nếu mức giá khởi điểm Bid1 đưa ra được đáp viên chấp nhận thì mức giá
cao hơn Bid2 được đưa ra, nếu mức họ không đồng ý mức giá Bid2 thì WTP là mức
giá Bid1, nhưng nếu họ chấp nhận thì WTP là mức giá Bid2 cao hơn.

27
(ii) Nếu đáp viên không chấp nhận mức giá khởi điểm thì mức giá thứ hai
thấp hơn Bid2 được đưa ra, nếu họ đồng ý Bid2 thì đó là WTP, nếu họ tiếp tục
không chấp nhận thì người phỏng vấn sẽ hỏi trực tiếp WTP của đáp viên là bao
nhiêu.

3.3. MÔ HÌNH VỀWTP.
3.3.1. Mô hình lý thuyết về WTP.
Theo hướng dẫn đánh giá WTP của Pearce và cộng sự (2002), chúng ta giả
định một hàm hữu dụng của nông hộ là:
U(Y,P,X,Q).
Trong đó: Y là thu nhập, P là giá sản phẩm, X là các đặc điểm về kinh tế - xã
hội trong gia đình, Q là mức độ thoả dụng có hay không có sản phẩm bảo hiểm của
nông hộ.
- Hộ gia đình có sản phẩm bảo hiểm được giả định sẽ mang lại lợi ích cho
người mua, tức là mức độ thoả dụng nông hộ (Q1) sẽ cao hơn khi không có sản
phẩm bảo hiểm (Q0), do đó:
U(Y,P,X,Q1) > U(Y,P,X,Q0).
Nông hộ sẽ tự so sánh khi có khi có bảo hiểm và không bảo hiểm để xác định
mức độ thoả dụng, khi đó mức giá sẵn lòng trả (WTP) của họ là khi mức độ thoả
dụng khi bỏ tiền ra mua bảo hiểm bằng với mức thoả dụng ban đầu, tức là:
U(Y-WTP,P,X,Q1) = U(Y,P,X,Q0).
Từ đó, suy ra hàm sẵn lòng trả:
WTP = WTP(Y, P, X, Q0, Q1).
Nhưng WTP tối đa mà một nông hộ có thể trả sẽ được giới hạn bởi thu nhập,
khả năng chi trả; đồng thời,WTP cũng không thể âm do một sản phẩm không mang
lại lợi ích cho nông hộ sẽ bị bỏ qua, khi đó:

28
0 ≤ WTP = WTP(Y, P, X, Q0, Q1) ≤ Y.
Theo Mathiyazhagan (1998), thì xác suất của WTJ cao hơn xác suất WTP,
bởi vì một số người sẵn sàng tham gia nhưng không muốn trả tiền cho sản phẩm do
các yếu tố khách quan như nhà cung ứng sản phẩm, mức giá đưa ra,… Do đó, WTJ
là bước đầu tiên của phương pháp double-bounded dichotomous choice được sử

dụng để ước lượng WTP; đáp viên chỉ được tham gia Bidding game nếu họ
chấp nhận tham gia.
Trong nghiên cứu này, tôi sử dụng mô hình biến nhị phân với 2 lựa chọn:
WTJi* = αX’i + бi (бi là sai số ngẫu nhiên).
Mô hình biến nhị phân:
WTJ = 1 (có tham gia) nếu WTJi*> 0.
WTJ = 0 (không có tham gia) nếu WTJi*< 0.
Trong bước thứ hai, biến phụ thuộc sẽ là số tiền mà mỗi cá nhân chấp nhận
trả cho việc mua sản phẩm, ước tính sẽ sử dụng hàm Ordered profit, trong đó mỗi
cá nhân sẽ có một mức giá khởi điểm khác nhau là BIi cũng như mức giá cao hay
thấp (BLi hoặc BUi), khi đó BLiNhư vậy sẽ xảy ra 4 kịch bản sau:
Bảng 3.2: 4 trường hợp trong trả lời WTP
Trường

Câu trả lời

Câu trả lời

hợp

lần đâu tiên

thứ 2

1



2

B2 so với B1

WTP

Không

B1< B2

B1 ≤ WTP < B2





B1< B2

B2 ≤ WTP < ∞

3

Không



B1> B2

B1> WTP ≥ B2

4

Không

Không

B1> B2

B2> WTP ≥ 0

29
3.3.2. Mô hình phân tích dữ liệu nhị phân (dichotomous) CV.
3.3.2.1. Mô hình thoả dụng ngẫu nhiên (Random Utility Model - RUM).
Theo Haab và McConnel (2002), thì mức độ thoả dụng gián tiếp của một cá
nhân là:
uij = ui (yj, zj, єij)


uij = ui (yj, zj, єij) = vi (yj, zj) + єij

(1)
(2)

Trong đó: i = 1 là có mua bảo hiểm hoặc i = 0 là không có mua bảo hiểm; j là
đại diện cho cá nhân được phỏng vấn. Các yếu tố quyết định đến hàm thoả dụng: yj
là thu nhập của cá nhân j tham gia phỏng vấn; zj là một véc tơ chỉ các đặc điểm của
nông hộ và các yếu tố khác ảnh hưởng đến quyết định mua bảo hiểm; єij là những
đặc điểm không quan sát được của cá nhân được phỏng vấn.
Theo mô hình (1), cá nhân j sẽ có mức thoả dụng của việc mua bảo hiểm cao
hơn không mua bảo hiểm khi cá nhân đó trả lời là có với mức phí bảo hiểm được
hỏi (bid), khi đó:
u1 (yj - tj, zj, є1j) > u0 (yj, zj, є0j)

(3)

Do có một số yếu tố không quan sát được nên chúng ta không biết được câu
trả lời mà chỉ có thể ước lượng được xác suất của câu trả lời đó. Nếu lợi ích từ việc
mua bảo hiểm cao hơn không mua bảo hiểm thì xác suất trả lời câu hỏi đó là:
Pr (cój) = Pr[u1 (yj - tj, zj, є1j)) > u0 (yj, zj, є0j)]

(4)

Từ (2) và (4), ta có xác suất câu trả lời có của cá nhân j:
Pr (cój) = Pr[v1 (yj - tj, zj) + є1j> v0 (yj, zj) + є0j]

(5)

Hàm hữu dụng tuyến tính được sử dụng:
Vij = αizj + βi(yj)

(6)

Trong đó: yj là thu nhập cá nhân j; zj là véc tơ biến giải thích các đặc điểm
của cá nhân j; αi là véc tơ chỉ hệ số các biến giải thích. Khi đó, αizj = ∑

zjk.

30
Giả định mức thoả dụng biên của 2 bước phân tích đánh giá ngẫu nhiên là một hằng
số thì từ phương trình (5) và (6), ta có:
Pr (cój) = Pr(αzj – βtj + єj> 0), với єj =
Pr (cój) = Pr(αzj – βtj + єj> 0) =

є1j –є0j

(7)

Pr(-(αzj - βtj) < єj )

= 1 - Pr(-(αzj - βtj) < єj )
= Pr(єj < αzj - βtj)

(8)

Giả định єj có phân phối chuẩn, thì:
Pr(єj <αzj - βtj) = Pr[ <
= Φ[

-

]

- tj]

(9)

Và phương trình thoả dụng ngẫu nhiên tuyến tính là:
α1zj + βi(yj – WTPj) + єj1 = α0zj + βyi + єj0

Vậy giá sẵn lòng trả của cá nhân j là:
WTP =

+

Vì tính chất của phân phối chuẩn nên є = 0.
Vậy ta có giá trị trung bình của WTP là:
Mdє(WTPj|α,β,zj) =

3.3.2.2. Mô hình giá sẵn lòng trả ngẫu nhiên (The Random WTP Model).
Và cũng theo Haab và McConnel (2002), một cá nhân có thể sẵn sàng trả 1
mức giá cao hơn mức giá ban đầu ti trong câu hỏi đánh giá ngẫu nhiên nhị phân, thì
WTP của cá nhân đó sẽ là:
WTP(yj, zj, єj) > tj

31
Điều này đúng khi mức độ thoả dụng của cá nhân có mua bảo hiểm cao hơn
mức thoả dụng trong trong điều kiện bình thường, hay:

v1 (yj - tj, zj) + є1j > v0 (yj, zj) + є0j
=>Pr[WTP(yj, zj, єj) > tj] = Pr[v1 (yj - tj, zj) + є1j > v0 (yj, zj) + є0j]
Giả định việc ước tính WTP có thể được mô hình hoá dưới dạng tuyến tính:
WTP(zj, ŋj) = ɤzj + ŋj
Trong đó, zj là các biến giải thích được trình bày ở trong phần phụ lục B; ɤ là
hệ số của các biến giải thích zj; ŋj là 1 số ngẫu nhiên, được giả định có phân phối
ngẫu nhiên độc lập và là 1 hằng số. Khi câu trả lời là có, thì xác suất sẽ là:
Pr (cój) = Pr(WTP > tj) = Pr((γzj + ŋj)> tj) = Pr((γzj - tj) > ŋj)
Với ŋj là phân phối chuẩn, ta có:
Pr((γzj - tj) > ŋj) = Pr((γzj - tj)/б>Ɵj) = 1 – Φ

̂

(

)

(

)

( )
̂

( )
3.3.3. Ứng dụng Stata xử lý dữ liệu CV theo phương pháp của Alejandro
López-Feldman.
Theo López-Feldman (2012), việc đánh giá ngẫu nhiên (CV) sử dụng dữ liệu
khoảng hoặc dữ liệu double-bounded là phương pháp ước tính đáng tin cậy trong
việc xác định giá sẵn lòng trả (WTP) (với giả định rằng chỉ có một giá trị duy nhất
tồn tại sau hai câu trả lời); trong đó,
game, vậy xác suất để một người trả lời



là câu trả lời của 2 câu hỏi bidding
là có và

hiện như sau:
.

là không có có thể được thể

32
Từ đó có thể giả định việc ước lượng WTP được mô hình hoá bằng mô hình:
à
VớiB1 là mức giá của câu hỏi thứ nhất; B2là mức giá của câu hỏi thứ hai.
Khi đó, chúng ta có 4 trường hợp tính xác suất như sau:
* TH1:



=0
Pr(B1≤ WTP
Pr(s, n) =

Pr(B1≤ β + Ui
=
Pr(s, n) =

Pr(

Do Pr(a ≤ X < b) = F(b) – F(a), nên suy ra:
Pr(s,n)=

(

β

β

)

Do tính đối xứng của phân phối chuẩn nên (2) suy ra:
Pr(s,s) =
* TH2:

(

(1)


Pr(s,s) = Pr(WTP > B1 ≤, WTP ≥ B2)
= Pr(

Sử dụng quy luật Bayer, Pr(A,B) = Pr(A|B) * Pr(B), ta có:
Pr(s,s)= Pr(
Vì B2> B1 nên Pr(s,s) =
Pr(s,s) = Pr(
Do tính đối xứng nên ta có:

. Nên suy ra:
=1Pr(s,s) =

(

(2)

33

* TH3:


Pr(s,n) =
=

* TH4:

Pr(B2 ≤ WTP < B1)
Pr(B2 ≤

Pr(s,n) =

Pr(

Pr(s,n) =

(

Pr(s,n) =

(

(3)


Pr(n,n) =

Pr(WTP < B1, WTP < B2)

Pr(n,n) =

Pr(

Pr(n,n) =

Pr(

=

(

Pr(n,n) =

1-

(

(4)

Chúng ta không thể ước tính các phương trình(1), (2), (3) và (4) trực tiếp với
hàm probit, một cách khác để ước lượng là thông qua việc xây dựng hàm số
likelihood để ước tính và , hàm số cần phải được tối đã hóa để ước tính các tham
số của mô hình là:


( (
(

Trong đó:

)
)

(

(

))
))

( (
(

(
(

))
)) (5)

là các biến số nhận các giá trị 1 hoặc 0 tùy thuộc

vào câu trả lời của từng người, có thể nói rằng một cá nhân trả lời câu hỏi chỉ xảy ra
một trong bốn trường hợp có thể xảy ra của mô hình, một khi có đầy đủ các thông
tin cần thiết thì chúng ta có thể ước tính WTP.

34
Tác giả Alejandro López-Feldmanđã tạo ra một lệnh “doubleb”trong stata để
ước tính



sử dụng maximum likelihood. Cú pháp thực hiện lệnh “doubleb”

như sau:
doubleb bid1 bid2 answer1 answer2
Trong đó: - Bid1: là mức giá khởi đầu;
- Bid2: là mức giá thứ hai (Bid2 > Bid1 hoặc Bid2 < Bid1)
- Answer1:là câu trả lời cho Bid1
- Answer2:là câu trả lời cho Bid2

3.4. GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỊA BÀN NGHIÊN CỨU VÀ CHỌN
MẪU
3.4.1. Tổng quan về địa bàn nghiên cứu
Theo Tú và cộng sự (2012), An Giang là một tỉnh trong vùng ĐBSCL
thường bị ảnh hưởng lũ và là một trong những tỉnh đầu nguồn sông Mê Kông, khi
nước lũ từ thượng nguồn đổ xuống cùng với lượng nước mưa nên thường gây ngập
lụt và gây không ít khó khăn cho hoạt động sản xuất của nông hộ, nhất là sản xuất
lúa vụ Hè Thu và vụ Thu Đông. Theo chương trình thí điểm BH cây lúa của tỉnh An
Giang (theo Quyết định 315/QĐ-TTg), thì Châu Phú là một trong 3 huyện của tỉnh
thực hiểm thí điểm BH cây lúa.
Theo báo cáo quy hoạch của huyện Châu Phú:
- Châu Phú nằm ở hạ lưu sông Mê Kông,ở trong vùng trung tâm tỉnh An
Giang và nằm trong vùng tứ giác Long Xuyên ở phía Tây sông Hậu; cóđất đai phì
nhiêu và hầu hết thuộc loại đất phù sa trẻ thích hợp trồng lúa và có hệ thống sông
ngòi chằng chịt; có nhiệt độ trung bình 27,70C; có 02 mùa mưa nắng rõ rệt, mùa
mưa thường từ tháng 5 đến tháng 11 và lượng mưa tập trung lớn nhất từ tháng 7 đến
tháng 10.