Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
d. Mức độ sử dụng đồ bảo hộ lao động

d. Mức độ sử dụng đồ bảo hộ lao động

Tải bản đầy đủ - 0trang

Hình 4.6. Tỉ Lệ Sử Dụng Đồ Bảo Hộ Lao Động



Nguồn: Điều tra và tổng hợp

4.3 Hàm năng suất

NS = e2.45 + PB0.15 + BVTV0.08 + SLTH 0.04 + KN 0.08 + EDU0.04

Trong đó:

NS: sản lượng chè cành trong một năm (tấn/ha/năm)

PB: lượng phân bón (tấn/ha/năm)

BVTV: tổng lượng thuốc BVTV (lit/ha/năm)

SLTH: tổng số lần tập huấn trong năm (lần)

KN: số năm trồng chè (năm)

EDU: trình độ học vấn (lớp)

Theo kết quả tính tốn:



30



Năng suất trung bình: (AP)

Năng suất trung bình trên một tấn phân bón:



Năng suất trug bình trên một lít thuốc BVTV:



Năng suất trung bình trên một năm kinh nghiệm:



Năng suất trung bình trên một năm học vấn:



Năng suất biên: (MP)

Năng suất biên của phân bón

Nếu phân bón tăng 1 % thì năng suất tăng 0,15%

Năng suất biên thuốc BVTV

Nếu thuốc BVTV tăng lên 1% thì năng suất tăng lên 0,08%

Năng suất biên của kinh nghiệm

Nếu kinh nghiệm tăng lên 1% thì năng suất tăng lên 0,08%

Năng suất biên của học vấn

Nếu học vấn tăng lên 1% thì năng suất tăng lên 0,04%.

Đánh giá tác động biên các yếu tố đầu vào ảnh hưởng tới năng suất (tấn/ha/năm).

Tác động biên của phân bón:



Tác động biên của thuốc BVTV:



Tác động biên của kinh nghiệm:

31



Tác động biên của trình độ học vấn



Giải thích:

-Khi sử dụng thêm một tấn phân bón/năm thì năng suất tăng thêm 0,6 tấn/ha/năm.

Trong khi các yếu tố khác khơng đổi.

-Khi sử dụng thêm một lít thuốc BVTV/ha thì năng suất tăng thêm 0,09

tấn/ha/năm. Trong khi các yếu tố khác không đổi.

-Khi người trồng chè tăng thêm một năm kinh nghiệm thì năng suất tăng thê 0,009

tấn/ha/năm. Trong khi các yếu tố khác khơng đổi.

-Khi trình độ học vấn người dân tăng lên một lớp thì năng suất tăng thêm 0,04

tấn/ha/năm. Trong khi các yếu tố khác không đổi.

Theo kết quả điều tra, ước tính trung bình:

Giá chè cành = 7500 đ/kg

Giá phân bón (PPB) = 20 000 đ/kg

Giá thuốc BVTV (PBVTV) = 50 000 đ/lít

Mức tối ưu đạt được:

Tối ưu trong sử dụng phân bón:

MVPphân bón = Pphân bón

=> Mức tối ưu đạt được khi tăng mức sử dụng phân bón lên đến mức giá trị năng suất

biên của phân bón bằng giá phân bón.

Hay Doanh thu biên bằng chi phí biên: MR = MC

=>7500 x (0,597) = 20 000 x Lượng phân bón

=> Lượng phân bón = 0,22

Như vậy có nghĩa là nên tăng thêmlà 0,22 tấn/ha/năm để đạt hiệu quả tối ưu.

Tối ưu trong sử dụng thuốc BVTV:

MVPBVTV = PBVTV

32



=>Mức tối ưu đạt được khi mức sử dụng thuốc BVTV đạt mức giá trị năng suất biên

của thuốc BVTV bằng giá thuốc BVTV.

Hay Doanh thu biên bằng chi phí biên: MR = MC

=> 7500 x (0,37) = 50 000 x Lượng thuốc

=> Lượng thuốc = 0,06

Như vậy có nghĩa là nên tăng thêm lượng thuốc BVTV lên 0,06 lít/ha/năm so với mức

sử dụng hiện tại để đạt hiệu quả tối ưu.

4.4 Mơ hình ước lượng hàm chi phí sức khỏe

4.4.1. Kết quả ước lượng mơ hình

Dạng tuyến tính của hàm chi phí sức khỏe:

CPSKM1 = 0,25*BVTVM1 + 0,18*BENHTNM1 – 0,05*HGM1 + 0,02*SLM1 –

0,25*TDHVM1 + 0,64

Mô hình ước lượng hàm chi phí sức khỏe dựa trên các kết quả điều tra của 80 nông hộ

trên địa bàn thành phố Bảo Lộc bằng phần mềm Eview4.0 ác thơng số đước ước lượng

bằng phương pháp bình phương tối thiểu(OLS) cho kết quả trong bảng dưới đây:

Bảng 4.7: Ước Lượng Mơ Hình Chưa Hiệu Chỉnh Cùa Các Hộ

Các biến



Hệ số



Trị số t



P-value



C



0, 64



3,152398



0,0024



BVTV



0,25



3,295632



0,0015



BENHTN



0,18



2,138114



0,0359



HG



-0,05



-1,030806



0,0360



SL



0,02



1,994185



0,0499



TDHV



-0,25



-5,521058



0,0000



R-square =0,542546



F-statistic=17,07859



Durbin- Waston= 1,957520



Prob( F-statistic) = 0,0000

Nguồn: Kết xuất Eview



Ghi chú: ***, **, *có ý nghĩa thống kê ở mức tin cậy lần lượt là 1%, 5%, 10%.

Với kết quả ước lượng từ Bảng 4.6 nhận thấy mơ hình có ý nghĩa thống kê và

phù hợp với kì vọng dấu, các giá trị kiểm định t-statistic và Pvalue là hợp lý.



33



R2 = 0.54 là chỉ số phản ánh mức độ thích hợp của mơ hình. Trong mơ hình này

thì các biến độc lập giải thích được 54% ý nghĩa cho biến phụ thuộc chi phí sức khỏe.

Durbin-Watson stat = 1,95, F-statistic = 17,07859, Prob(F-statistic) = 0,000000 cho

thấy mơ hình này thích hợp để đánh giá chi phí sức khỏe theo các yếu tố đầu vào

BENHTN, HG, BVTV, TDHV, SL. Đề tài giữ lại 5 biến độc lập trên để đánh chi phí

sức khỏe của các hộ dân trồng cây chè cành.

4.4.2. Kiểm định vi phạm của mô hình

Kiểm tra sự vi phạm các giả thiết của mơ hình hồi quy

Khi mơ hình kinh tế lượng được xác định, ngoài việc kiểm định các hệ số β,

kiểm định biến bị bỏ sót thì cần thiết phải xem xét mơ hình có sự vi phạm một trong ba

hiện tượng sau hay không. Hiện tượng đa cộng tuyến (Multicollinearity), hiện tượng tự

tương



quan



(Autocorrelation),



hiện



tượng phương sai



sai



số



thay



đổi



(Heterocedasticity). Một khi bị vi phạm một trong ba hiện tượng này, chất lượng mơ

hình hồi quy sẽ giảm.

Hiện tượng đa cộng tuyến

Là hiện tượng xảy ra khi tồn tại một mối quan hệ tuyến tính hồn hảo hay xấp

xỉ hoàn hảo giữa một vài hay tất cả các biến giải thích trong mơ hình hồi quy. Rsquared = 0,54 khơng q lớn, nên khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.

Hiện tượng tự tương quan

Hiện tượng tự tương quan là hiện tượng sai số của một số mẫu quan sát nào đó

trong tổng thể có mối quan hệ tuyến tính với số hạng sai số của mẫu quan sát khác

trong tổng thể. Thực hiện kiểm định Serial correlation LM test.

Giả thuyết:

H0: khơng có hiện tượng tự tương quan.

H1: có hiện tượng tự tương quan.

Bảng 4.8. Kết Xuất Kiểm Định LM

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic

9.477690 Probability

Obs*R-squared

16.67225 Probability



34



0.000222

0.000240

Nguồn: Kết xuất Eview



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

d. Mức độ sử dụng đồ bảo hộ lao động

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×