Hội thảo Khoa học
“Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn”

MƠ HÌNH GIÁ KÌ VỌNG CỦA NƠNG HỘ NI TƠM Ở CÀ MAU
PRICE EXPECTATION MODELING FOR SHRIMP FARMERS
IN CA MAU
Lê Nhị Bảo Ngọc1
Tóm tắt – Nghiên cứu xây dựng mơ hình giá kì vọng của nơng hộ ni tơm
sú Cà Mau. Số liệu trong nghiên cứu được thu thập bằng phỏng vấn trực tiếp 97
nông hộ tại tỉnh Cà Mau. Dựa trên tổng hợp của Fisher và Tanner (1978), 06 mơ
hình về kì vọng giá của nơng hộ được ước lượng. Mơ hình giá kì vọng của
Nerlove phù hợp với số liệu quan sát nhất. Theo đó, giá kì vọng của nơng hộ được
xác định dựa trên giá trễ một kì và sự điều chỉnh kì vọng so với giá thị trường của
nơng hộ trong kì trước. Kết quả nghiên cứu cịn chỉ ra giá kì vọng của nơng hộ có
tương quan dương với giá trễ trên thị trường.
Từ khóa: giá kì vọng, giá thị trường, tơm sú, tỉnh Cà Mau.
1.

ĐẶT VẤN ĐỀ

Giá kì vọng là một phần quan trọng của nhiều mơ hình kinh tế hành vi bởi
giá kì vọng tác động đến kế hoạch sản xuất, mục đích sản xuất của nông dân; mức
độ không chắc chắn ảnh hưởng đến việc tổ chức các nguồn lực, quyết định cung.
Giá kì vọng đóng vai trị then chốt trong sản xuất. Mặc dù vậy, thực tế rất hiếm
khi người sản xuất biết giá kì vọng được thiết lập bằng cách nào; cũng như vai trị
nền tảng của giá kì vọng tác động đến quyết định cung của người sản xuất [1], [2].
Giá kì vọng sẽ giúp di chuyển hoạt động sản xuất sang hướng khác hay
thông tin tiếp nhận sẽ giúp người sản xuất tạo ra sự dịch chuyển nguồn lực hiệu
quả [3]. Nói cách khác, nếu người sản xuất kì vọng trong tương lai giá hàng hóa
sẽ tăng thì họ quyết định tăng cung hàng hóa. Nghiên cứu các nhà quản lí và các
nhà kinh tế học sử dụng phương pháp đo lường giá kì vọng dựa trên số liệu điều

tra [1]. Khi đó, giá kì vọng được thu thập đông đảo từ những người trực tiếp tham
gia sản xuất về những thay đổi có thể xảy ra trong tương lai; cũng như phản ánh
được sự đa dạng có thể của các nhóm người sản xuất khác nhau [4].
Giá kì vọng rất quan trọng đối với quyết định sản xuất có độ trễ lớn bởi giá
kì vọng có khả năng làm thay đổi chu kì sản xuất, tiềm ẩn sự bất ổn định trong thị
trường [5]. Những phân tích trên cho thấy việc nghiên cứu nhằm xác định cơ sở
giả thuyết xây dựng mơ hình giá kì vọng đồng thời đánh giá hiệu quả của mơ hình
1

Trường Cao đẳng Cộng đồng Cà Mau; Email:

125


Hội thảo Khoa học
“Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn”

kì vọng giá là thật sự cần thiết [6], [7]. Do đó, để đạt được mục tiêu nghiên cứu
đặt ra, tác giả tiến hành phỏng vấn nông hộ nuôi tôm tại 4 huyện (Cái Nước, Trần
Văn Thời, Đầm Dơi, Phú Tân) tỉnh Cà Mau, với 97 nông hộ và ước lượng phương
nhỏ nhất OLS (Ordinary Least Squares) để xây dựng mô hình giá kì vọng. Kết
quả nghiên cứu nhằm cung cấp thơng tin về việc xác định giá kì vọng của người
sản xuất trong quá trình đưa ra quyết định sản xuất. Đồng thời, nghiên cứu nguồn
tài liệu bổ sung cho các lĩnh vực nghiên cứu còn hạn chế về hành vi của nơng hộ,
phân tích giá và là cơ sở để thiết lập mơ hình giá kì vọng trong nghiên cứu cung
nơng sản.
2.

CƠ SỞ LÍ THUYẾT


2.1. Cách tiếp cận mơ hình giá với các giả thuyết kì vọng
Trong kinh tế học, kì vọng liên quan đến dự báo của người tham gia hoạt động
kinh tế mức giá, số lượng hàng hóa sản xuất, số lượng hàng hóa cung trên thị trường,
thu nhập hoặc các biến số khác trong tương lai. Nerlove là người đầu tiên đưa kì vọng
vào phân tích điều chỉnh cung [6]. Tiếp đến, Muth [8] đưa kì vọng vào phân tích biến
động giá cả và sau đó, nhà kinh tế như Nerlove [6] là những người tiên phong đưa kì
vọng vào hệ thống lí thuyết kinh tế. Theo các nhà kinh tế, có hai loại giả thuyết kì
vọng. Đó là giả thuyết kì vọng thích ứng-AE (Adaptive Expectations) và giả thuyết kì
vọng hợp lí-RE (Rational Expectations). Giả thuyết AE ngụ ý là người ta nghĩ về
ngày mai dựa vào những gì xảy hơm nay, hơm qua và học hỏi thêm từ thực tế để điều
chỉnh kì vọng [9]. Đến năm 1961, giả thuyết RE của Muth [8] cho rằng người ta kì
vọng hiệu quả khi thơng tin sẵn có vào thời điểm kì vọng hình thành, có kiến thức
sâu, hiểu được cơ chế thị trường, các chính sách vĩ mơ (chính sách giá, quy hoạch sản
xuất,...). Các giả thuyết kì vọng đóng vai trị quan trọng trong lí thuyết kinh tế vì
chúng quyết định hành vi của cá nhân, của doanh nghiệp và do đó, ảnh hưởng lên giá
cả và các hoạt động kinh tế ở hiện tại lẫn tương lai. Hơn nữa những diễn biến của nền
kinh tế lại tiếp tục ảnh hưởng lên kì vọng [10].
Giá kì vọng nên được ước lượng bằng số liệu khảo sát [11]. Để từ đó, hiểu
được cách thức nơng hộ kì vọng giá bán trong tương lai, năng lực cá nhân và sự điều
chỉnh kì vọng của họ. Các học giả đã khẳng định mơ hình giá Cobweb với kì vọng
thích ứng là phù hợp trong điều kiện thị trường không chắc chắn, năng lực dự báo của
nông dân bị hạn chế. Mơ hình giá kì vọng trung bình với giả thiết kì vọng RE lí
giải được sự biến động của giá bán trong tương lai [12].
2.2. Các mô hình giá với các giả thuyết kì vọng trong sản xuất nơng nghiệp
Mơ hình giá kì vọng của nơng hộ với giả thuyết kì vọng AE và kì vọng RE
được thể hiện trong sáu mơ hình lí thuyết của [11].
Mơ hình 1: Mơ hình giá kì vọng của [13] được thiết lập theo giả thuyết kì
vọng AE và được ứng dụng trong phân tích phản ứng cung.
126



Hội thảo Khoa học
“Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn”



Pt e  Pt e1  1  1 RPt 1  Pt e1

Với

Pt e

là giá kì vọng kì t và

RPt



(1)

là giá thực của kì t-1

Mơ hình 2 : Mơ hình giá kì vọng khác của Nerlove theo giả thuyết AE



Pt e   2   2 RPt 1  3 RPt 1  Pt e1




(2)
Nerlove đề xuất mơ hình 1 và mơ hình 2 với kì vọng thích ứng dựa trên
mơ hình giá Cobweb và được [4] phát triển và ứng dụng phổ biến trong nghiên
e
cứu thực nghiệm. Khi đó trong mơ hình 1, biến Pt tác động thuận chiều với biến

Pt e1 . Trong khi đó, trong mơ hình 2 biến Pt e biến Pt e1 có mối quan hệ ngược
chiều được Nerlove (1958, 1979) đề xuất khi phân tích sự vận động của chuỗi giá
thị trường bằng mơ hình dự báo.
Mơ hình 3 : Giả thuyết kì vọng RE từ kết quả nghiên cứu thực nghiệm của
các nhà kinh doanh kì vọng giá bằng giá quá khứ của kì trước và cộng với sự điều
chỉnh sự thay đổi giá trong q khứ của hai kì trước đó.
Pt e  3  RPt 1 { 4  5[( RPt 1  RPt  2 ) / RPt  2 )]}

(3)

Mơ hình 4 : Đây là giả thuyết kì vọng RE được Lucas [10] & Sargent phát
triển. Theo đó, giá kì vọng được thiết lập dựa trên thơng tin giá của cả hai kì trước
đó:
Pt e   4  6 RPt 1 7 RPt  2

(4)

Mơ hình 5 : Giả thuyết giá kì vọng giản đơn được thiết lập dựa trên thơng
tin giá của kì trước. Mơ hình giá đa thức giản đơn được ứng dụng phổ biến trong
nghiên cứu phân tích cung nơng sản và phân tích thị trường.
Pt e   5  8 RPt 1

(5)


Mô hình 6 : Giả thuyết giá kì vọng được thiết lập dựa trên thơng tin giá
trung bình của kì trước. Nhiều nhà sản xuất thấy khó xây dựng kì vọng và để đơn
giản những người sản xuất thiết lập giá kì vọng từ giá trung bình cộng giản đơn
của các kì trước [5]. Trong nghiên cứu này, hai lựa chọn của công thức này được
sử dụng, tương ứng với n = 2, và 3, mơ hình giá kì vọng tổng quát có dạng là :
Pt e   6  8 [( RPt 1 RPt 2  ..  RPt n ) / n]

(6)

2.3. Tổng quan nghiên cứu
Trong các phân tích kinh tế hành vi, giá kì vọng là một phần rất quan trọng
không thể thiếu trong nghiên cứu cũng thay đổi theo thời gian. Trong sản xuất
nông nghiệp luôn tồn tại một độ trễ nhất định (thời gian sản xuất), người sản xuất
127


Hội thảo Khoa học
“Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn”

đưa ra mọi quyết định trước khi bán nông sản. Giá nông sản trong tương lai mà
người sản xuất nghĩ được gọi là giá kì vọng. Nerlove là người tiên phong đưa giá
kì vọng AE trong phân tích phản ứng cung [6]. Đến năm 1958, lí thuyết giá kì
vọng thích ứng được xây dựng dựa trên giá của các kì trước được áp dụng phổ
biến trong nghiên cứu phản ứng cung nơng sản [13]. Từ đó, phân tích phản ứng
cung (supply response analysis) chủ yếu dựa trên phân tích hàm phản ứng cung
Nerlove (Nerlovian supply response function). Điển hình là nghiên cứu thực
nghiệm của Nerlove. Shideed & White [15] đã khẳng định việc hình thành giá kì
vọng là yếu tố quan trọng trong ước lượng hệ số co giãn của diện tích của cây
trồng (ngơ và đậu nành) [16].
Nghiên cứu thực nghiệm với sáu mơ hình giả thuyết của giá kì vọng của

nông hộ với hai bộ số liệu “truyền thống” và “doanh nhân” với nông dân Úc [11].
Các tác giả ước lượng mơ hình giá kì vọng bằng OLS, và dùng các chỉ tiêu AIC,
BIC và R2 để so sánh giữa các mơ hình và cuối cùng là so sánh giá kì vọng với giá
thực tế để lựa chọn mơ hình phù hợp. Kết quả nghiên cứu khẳng định mơ hình giá
kì vọng giữa hai nhóm số liệu khơng có sự khác biệt và mơ hình giá Cobweb với
giả thuyết kì vọng thích ứng của Nerlove là phù hợp. Đây là kết luận khác biệt so
với nghiên cứu của Gardner [17], Sulewski et al. [12], theo đó, giá kì vọng được
xây dựng dựa vào mơ hình giá trung bình với giả thuyết kì vọng hợp lí.
3.

SỐ LIỆU NGHIÊN CỨU VÀ PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH

3.1 Phương pháp thu thập số liệu
Mơ hình giá kì vọng của nơng hộ được ước lượng trên số liệu khảo sát bốn
huyện (Cái Nước, Đầm Dơi, Trần Văn Thời và Phú Tân). Đây là các huyện có diện
tích, sản lượng, năng suất tơm ni và số hộ nuôi tôm sú lớn nhất tỉnh. Các huyện
này đều nằm trong quy hoạch cụm nuôi tôm công nghiệp, nuôi quảng canh cải tiến
như tôm lúa, và tôm rừng của tỉnh Cà Mau. Tôm (sú, thẻ chân trắng) được nuôi chủ
yếu dưới hai hình thức cơng nghiệp và quảng canh cải tiến (tôm lúa, tôm rừng, tôm
kết hợp với thủy sản khác). Cụ thể là, tôm sú nuôi công nghiệp tập trung chủ yếu ở
huyện Đầm Dơi, tôm lúa và tôm kết hợp với thủy sản khác được nuôi tập trung ở
huyện Cái Nước và Trần Văn Thời. Riêng huyện Phú Tân tôm được nuôi dưới tán
rừng.
Dung lượng mẫu quan sát trong nghiên cứu được thu thập đảm bảo tính
khách quan, đủ lớn phản ánh được tổng thể. Số lượng quan sát được xác định dựa
theo Tabachnick & Fidell [18], đối với phân tích hồi quy, cỡ mẫu tối thiểu cần đạt
được theo công thức n = 50 + 8*m (m là số biến độc lập). Nội dung phân tích sử
dụng tối đa 4 biến nên tối thiểu cần 82 quan sát (hộ). Để tăng tính đại diện của
mẫu theo nguyên tắc mẫu càng lớn càng phản ánh tốt tổng thể, trong điều kiện về
thời gian và tài chính, tác giả tiến hành khảo sát 97 hộ làm mẫu để nghiên cứu mơ

hình giá kì vọng của nơng ni tơm Cà Mau.
128


Hội thảo Khoa học
“Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn”

Bảng 1: Số quan sát được thu thập tại các huyện, tỉnh Cà Mau
STT

Địa điểm

Số quan sát (nông hộ)

Tỉ lệ (%)

1

Huyện Cái Nước

16

16,49

2

Huyện Đầm Dơi

39


40,21

3

Huyện Phú Tân

21

21,65

4

Huyện Trần Văn Thời

21

21,65

97

100,00

Tổng cộng

(Nguồn: Tổng hợp từ số liệu khảo sát năm 2018)
Số liệu nghiên cứu được thu thập bằng phỏng vấn trực tiếp. Khi đó, mỗi
nơng hộ ni tơm sẽ được cho biết thông tin về chuỗi giá thực nghiệm2 của một
sản phẩm mà họ không sản xuất (giá cá tra3) và dựa chuỗi giá thực nghiệm nông
hộ dự báo giá bán cho sản phẩm trong kì tới. Nơng dân dự báo giá được lưu ý là
nếu giá kì vọng khơng chính xác thì nơng hộ đang sản xuất sản phẩm đó sẽ bị ảnh

hưởng đến lợi nhuận. Mỗi nông hộ được cung cấp 10 mức giá và yêu cầu trả lời 6
mức giá kì vọng cho 3 kì sản xuất kế tiếp (3 với thông tin dưới dạng bảng biểu và
3 với thơng tin mới dưới dạng đồ thị). Trong đó, nơng hộ được yêu cầu trả lời giá
kì vọng của kì 11, kì 12 và kì 13. Tóm lại, kết quả nghiên cứu thu thập được số
quan sát từ nông hộ là 6 mức giá với 97 nông hộ là 6 * 97 = 582 quan sát. Thơng
tin về giá kì vọng của nông hộ được tiến hành thu thập bằng phiếu khảo sát chi
tiết.
Chuỗi số liệu thực nghiệm được sử dụng trong thu thập số liệu kì vọng giá
của nơng hộ là chuỗi giá cá tra ở tỉnh An Giang. Hơn nữa, cá tra là sản phẩm phổ
biến nên thông tin sẽ phổ biến đối với nông dân. Việc dùng chuỗi cá tra để nơng
hộ ni tơm hình thành giá kì vọng nhằm loại trừ những suy diễn chủ quan của
nơng hộ có thể ảnh hưởng đến sự kì vọng. Về bản chất tính khơng chắc chắn trong
sản xuất thủy sản và sự chênh lệch giữa thời điểm thả giống với thời điểm thu
hoạch – hay gọi là độ trễ của một kì sản xuất là nguyên nhân dẫn đến giá kì vọng
làm cơ sở để nơng hộ đưa ra các quyết định sản xuất. Đồng thời, thông tin thị
Là một phần của chuỗi giá thực tế trên thị trường của cá tra thịt trắng 13 kì được Sở Nơng nghiệp
tỉnh An Giang quản lí. Yêu cầu của chuỗi giá thực nghiệm trong nghiên cứu sử dụng là giá cổng
trại của sản phẩm mà nông hộ nuôi tôm không sản xuất.
3
Vì cá tra là mặt hàng thủy sản xuất khẩu đứng thứ hai sau tôm của ngành thủy sản Việt Nam. Năm
2017, giá trị kim ngạch xuất khẩu ngành thủy sản đạt 8,3 tỉ USD, tăng 18% so với năm 2016. Trong
đó, tơm 3,8 tỉ USD (chiếm 46,0%), cá tra thịt trắng 1,8 tỉ USD (chiếm 21,6%), còn là là các mặt hàng
khác 2,7 tỉ USD (chiếm 32,4%). Đồng thời, tôm và cá tra là hai đối tượng thủy sản được ni chính ở
Đồng bằng sơng Cửu Long. Cá tra được nuôi chủ yếu tập trung tại các tỉnh An Giang, Đồng Tháp,
Bến Tre và Cần Thơ, trong khi tôm được nuôi chủ yếu tại các tỉnh Cà Mau, Kiên Giang, Bạc Liêu,
Sóc Trăng, Long An và Trà Vinh [19].
2

129



Hội thảo Khoa học
“Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn”

trường về tình hình biến động giá bán tác động đến quyết định của người sản xuất.
Bất kì biến động nào của thị trường cũng đều ảnh hưởng mạnh đến giá của hàng
hóa, bởi vì cung cứng nhắc thì giá phải biến động mạnh làm thay đổi số cầu và tái
lập cân bằng thị trường. Như vậy, giá cổng trại bị chi phối nhiều bởi những thị
trường tiêu thụ và nhận định, phân tích xu hướng thị trường của người sản xuất.
Nói cách khác tầm quan trọng sự biến động của giá trên thị trường hiện tại có tác
động đối với kì vọng về giá bán trong tương lai và ngược lại. Đây được xem là
phương án tối ưu nhất trong thời điểm thực hiện nghiên cứu thực nghiệm mơ hình
giá kì vọng nơng hộ ni tơm ở Cà Mau.
3.2. Phương pháp phân tích
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, phương pháp phân tích định tính và phương
pháp phân tích định lượng, tương thích với từng nội dung nghiên cứu. Phương pháp
phân tích định tính được sử dụng để phân tích và tổng hợp kết quả các nghiên cứu lí
thuyết và nghiên cứu thực nghiệm trong nhằm làm sáng tỏ cơ sở lí thuyết lí giải sự hình
thành kì vọng giá bán của nơng hộ ni tơm. Phương pháp phân tích định lượng được
sử dụng nghiên cứu là phương pháp thống kê mô tả kết hợp với ước lượng (hồi quy)
trên cơ sở số liệu thứ cấp và sơ cấp. tính không chắc chắn trong sản xuất nông
nghiệp và sự chênh lệch giữa thời điểm thả giống với thời điểm thu hoạch – hay
gọi là độ trễ của một kì sản xuất là nguyên nhân dẫn đến giá kì vọng làm cơ sở để
nông hộ đưa ra các quyết định sản xuất. được thu thập nhằm xác định mơ hình giá kì
vọng của nơng hộ ni tơm và đánh giá sự vận động của chuỗi giá. Qua đó, nghiên cứu
thiết lập mơ hình nghiên cứu thực nghiệm đối với nơng hộ nuôi tôm.
Tác giả chia số liệu khảo sát ra hai nhóm số liệu “truyền thống” và “doanh
nhân”. Trong đó, giá kì vọng của kì 11, kì 12 và kì 13 nông dân dựa vào số liệu
giá dưới dạng bảng biểu – được gọi là nhóm số liệu “truyền thống”. Giá kì vọng
của kì 11, kì 12 và kì 13 nơng dân dựa vào số liệu giá dưới dạng đồ thị – được gọi

là nhóm số liệu “doanh nhân”. Mơ hình giá kì vọng được ước lượng là mơ hình
OLS với số liệu nhóm số liệu “truyền thống” và “doanh nhân” được xem là số liệu
mảng (cluster data) nên phương pháp ước lượng phải tương tự số liệu bảng. Để
khắc phục tính tự hồi quy của chuỗi số liệu trong phân tích các biến phụ thuộc sẽ
được biến đổi thành các chuỗi sai phân.
Việc lựa chọn mơ hình dựa vào các tiêu chuẩn AIC (Akaike Info Criterion),
BIC (Bayesian Information Criterion), và R2. Trong đó, giá trị các thống kê AIC,
BIC càng nhỏ, mơ hình càng phù hợp. Trước khi diễn giải kết quả mơ hình phải
được kiểm định tự tương quan, kiểm định phương sai sai số thay đổi và kiểm định
t đối với các hệ số ước lượng.
4.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

130


Hội thảo Khoa học
“Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn”

4.1. Đặc điểm của nơng hộ
Các tiêu chí cơ bản của nơng hộ ni tơm được trình bày tại Bảng 2, cho
thấy chủ hộ có độ tuổi trung bình khoảng 46 tuổi, trong đó tập trung độ tuổi từ 35
tuổi trở lên chiếm trên 82% tổng số hộ điều tra. Số năm kinh nghiệm trung bình
của nơng hộ ni tơm khoảng 14 năm. Đây được xem là độ tuổi có sức khỏe,
trưởng thành và là khoảng thời gian đủ dài để nơng hộ ni tơm tích lũy kinh
nghiệm trong q trình ni tơm và những nơng hộ xung quanh góp phần tăng
hiệu quả ni tơm cho nơng hộ. Tuy nhiên, trình độ học vấn trung của chủ hộ
(người quyết định sản xuất của hộ) là 8,60 năm với độ lệch chuẩn 3,90 năm,
chiếm khoảng 60% chủ hộ ni có trình độ ni từ cấp II trở xuống thì có đến

89% số nơng hộ khơng có trình độ chun mơn. Nhìn chung, trình độ học vấn và
trình độ chun mơn của chủ hộ ni tơm cịn thấp. Điều này có thể làm hạn chế
việc tiếp thu các kĩ thuật canh tác mới và hoạch định kế hoạch sản xuất kinh
doanh hiệu quả. Đây là một trong những bất lợi sản xuất tôm ở Đồng bằng sông
Cửu Long chưa tạo được ưu thế trong sản xuất [20].
Bảng 2: Các tiêu chí cơ bản của nơng hộ ni tơm
Tiêu chí
Tuổi chủ hộ

Trung bình

Lớn nhất

Độ lệch
chuẩn

Nhỏ nhất

46,30

74

17

11,23

Trình độ học vấn của
chủ hộ

8,60


2

16

3,90

0,11

0

1

0,31

Trình độ chun mơn
của chủ hộ

13,75

2

32

6,54

Số năm kinh nghiệm
nuôi tôm
(Nguồn: Kết quả tổng hợp số liệu tự khảo sát năm 2018)
Qua khảo sát thực tế, nhu cầu thông tin của nông hộ tiếp nhận từ các nguồn

cung cấp được mơ tả tại Hình 1, cho thấy thông tin quan trọng nhất là giá bán tôm.
Nông hộ nuôi tôm thu thập thông tin giá bán tôm hơn 50% được từ các người nuôi
khác trong vùng mình đang sinh sống và hơn 20% từ thương lái vì họ muốn bán
tơm với giá cao nhất có thể. Thông tin quan trọng thứ hai là giá và tiêu chuẩn đầu
vào (tôm giống, thức ăn, ...). Nông hộ nuôi thu thập thông tin về tôm giống, thức
ăn, ... từ các công ti cung cấp chiếm tỉ trọng gần 45%. Điều đó cho thấy vị thế và
vai trị giá bán tôm đối với hoạt động sản xuất của nông hộ nuôi tôm là rất quan
trọng.

131


Hội thảo Khoa học
“Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn”

Hình 1: Nhu cầu thông tin của nông hộ tiếp nhận từ các nguồn cung cấp
(Nguồn: Kết quả tổng hợp số liệu tự khảo sát năm 2018)
4..2 Mơ hình giá kì vọng của nông hộ nuôi tôm
Tổng hợp kết quả khảo sát trực tiếp ý kiến người sản xuất về kì vọng giá
trong năm 2018 của nơng dân với hai nhóm số liệu “truyền thống” và nhóm số
liệu “doanh nhân”. Kết quả ước lượng mơ hình giá kì vọng của nhóm số liệu
“truyền thống” được trình bày tại Bảng 3 và nhóm số liệu “doanh nhân” được
trình bày tại Bảng 4 cho thấy có sự khác biệt về giá kì vọng giữa hai nhóm số liệu.
Thơng tin giá được trình bày ở dạng bảng biểu và đồ thị có ý nghĩa đối với nơng
hộ kì vọng giá sản phẩm. Cụ thể là, mơ hình 1 của nhóm số liệu “truyền thống” và
nhóm số liệu “doanh nhân” có hệ số ước lượng có mức ý nghĩa thống kê ở mức
1% và hệ số xác định R2 lớn, các trị thống kê của tiêu chuẩn AIC và BIC là nhỏ
nhất. Tiêu chuẩn thông tin Akaike (AIC) và tiêu chuẩn thông tin Bayesian (BIC)
được sử dụng (i) so sánh các giá trị khác nhau của tiêu chuẩn thơng tin, (ii) chúng
ta tính tốn cho cùng một mẫu dữ liệu và (iii) chỉ sử dụng để xếp hạng các mơ

hình. Mơ hình càng phù hợp thì AIC, BIC càng nhỏ, điều này có nghĩa là mơ hình
đó phù hợp với bộ số dữ liệu nhất. Vì vậy, mơ hình 1 của nhóm số liệu “truyền
thống” và nhóm số liệu “doanh nhân” là mơ hình phù hợp nhất với số liệu nghiên
cứu.
Kết quả hồi quy được tổng hợp và trình bày tại Bảng 3 và Bảng 4 cho thấy
mơ hình giá Cobweb với kì vọng thích ứng được ước lượng bằng nhóm số liệu
“doanh nhân” giải thích tốt hơn nhóm số liệu “truyền thống”. Cụ thể là, kết quả
ước lượng mơ hình giá kì vọng bằng nhóm số liệu “doanh nhân” có hệ số xác định
R2 cao hơn (81% và 30%) nghĩa là biến độc lập giải thích được 81% biến động
của giá kì vọng tại kì t. Hệ số ước lượng sai số kì vọng là 0,83 với mức ý nghĩa
thống kê 1%. Điều này hàm ý, mơ hình giá Cobweb với kì vọng thích ứng và mô
132


Hội thảo Khoa học
“Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn”

hình giá Cobweb với kì vọng hợp lí được nơng dân vận dụng kì vọng giá cho kì
sản xuất hiện hành. Kết quả này chứng tỏ, nơng hộ điều chỉnh kì vọng theo sai số
dựa báo ở kì quá khứ gần nhất (kì t-1).
Điều này khẳng định, nơng hộ dựa vào mơ hình 1 của Nerlove theo giả
thuyết kì vọng AE và RE để hình thành giá kì vọng. Kết quả này có nghĩa là, nơng
hộ căn cứ vào thơng tin giá ở thời điểm quá khứ gần nhất – kì t cùng với mức
chênh lệch giá kì vọng và thực tế kì t-1, để dự báo cho giá bán tương lai – kì t. Mơ
hình giá kì vọng của nơng hộ được xác định là mơ hình giá Cobweb với kì vọng
thích ứng. Kết quả phân tích này là giá kì vọng của nơng hộ phụ thuộc vào giá trễ
hay tn theo mơ hình Cobweb.
Kết quả so sánh mơ hình giá Cobweb với kì vọng thích ứng (Bảng 3) và mơ
hình giá Cobweb với kì vọng hợp lí (Bảng 4) với mơ hình AR(2) cho thấy mơ
hình giá Cobweb với kì vọng thích ứng phù hợp vì mức độ chính xác cao hơn so

với Cobweb với kì vọng hợp lí. Điều này ngụ ý là, giá kì vọng của nơng hộ ni
tơm có tương quan thuận với giá của kì trước, đồng thời, kiến thức kinh tế của
nông hộ và loại thơng tin tiếp nhận có ảnh hưởng thuận chiều tới điều chỉnh giá kì
vọng. Giả thuyết kì vọng thích ứng ngụ ý là, nông dân nuôi tôm phản ứng chừng
mực hơn với sự thay đổi của giá, dẫn đến mức độ biến động của giá bán tôm được
hạn chế qua đó làm tăng tính ổn định của giá tơm kì vọng. Kết quả này phù hợp
với những lí thuyết trong kinh tế học và tương đồng với nghiên cứu của Fisher &
Tanner [11] dựa trên số liệu điều tra nông dân tại Úc, cũng như nghiên cứu của Lê
Khương Ninh và cộng sự [21] khi lí giải sự vận động giá lúa của nông hộ trong
nghiên cứu giải pháp bình ổn giá bán lúa cho nơng hộ ở Đồng bằng sông Cửu
Long. Tất cả các nghiên cứu này đều chỉ ra nơng hộ kì vọng giá bằng mơ hình
Cobweb với kì vọng thích ứng của Nerlove có ước lượng tốt nhất và đáng tin cậy.
Trong khi, nghiên cứu của Gardner [17] cũng như của Sulewski et al. [12] thì
nơng hộ kì vọng giá sản phẩm bằng mơ hình giá đa thức với kì vọng RE.
Kết quả hồi quy của mơ hình giá Cobweb với kì vọng thích ứng cũng chỉ ra
giá kì vọng của nơng hộ có tương quan dương với giá trễ trên thị trường. Trong khi
phân tích sự vận động của chuỗi giá thực tế trên thị trường giá có tương quan âm
với giá trễ của chính nó. Điều này cho thấy, kì vọng giá của nơng hộ ni tơm gặp
phải sai biệt trong kì là rất lớn. Kết quả phân tích tương đồng với nghiên cứu của
Fisher & Tanner [11] nhưng theo Gardner [17], giá kì vọng từ nơng hộ sản xuất
cịn gặp nhiều hạn chế dẫn đến các quyết định cung của nông hộ chưa thật sự
mạng lại hiệu quả.
Ngoài ra, kết quả nghiên cứu đã chứng minh mơ hình giá kì vọng trung
bình giản đơn của các kì trước có kết quả ước lượng thấp nhất. Tuy nhiên, điểm
khác biệt của nghiên cứu là mơ hình giá kì vọng trung bình giản đơn của hai kì
trước tác động đến giá kì vọng trong khi Fisher & Tanner [11] thì cho rằng mơ
hình giá kì vọng trung bình giản đơn của ba kì.
133



Hội thảo Khoa học
“Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn”

Kết quả nghiên cứu cho thấy mơ hình giá Cobweb với kì vọng thích ứng
được nơng hộ sử dụng trong q trình dự báo giá cho mùa vụ tới. Giá bán tương
lai được nơng dân kì vọng thường có độ trễ so với giá thực tế nên sản lượng cung
ứng cũng trễ so với cầu trên thị trường. Do vậy, việc dự báo giá và phổ biến thông
tin về giá kịp thời có ý nghĩa tích cực trong việc điều chỉnh kì vọng giá kịp thời.
5. KẾT LUẬN MƠ HÌNH GIÁ KÌ VỌNG CỦA NƠNG HỘ NI TƠM
CÀ MAU
Nghiên cứu ước lượng mơ hình OLS nhằm xây dựng mơ hình giá kì vọng từ
số liệu phỏng vấn 97 nơng hộ ni tôm ở tỉnh Cà Mau. Kết quả nghiên cứu đã chỉ
ra thông tin giá bán tôm là quan trọng nhất nông hộ nuôi tôm thu thập từ nông hộ
nuôi tôm và những người thu mua trong vùng vì mục đích muốn bán tơm giá cao
nhất có thể. Trong đó, kiến thức kinh tế của nông hộ sản xuất và loại thơng tin tiếp
cận là các yếu tố tác động tích cực đến hình thành giá kì vọng. Kết quả nghiên cứu
cho thấy các mơ hình giá Cobweb với kì vọng thích ứng có kết quả tốt nhất. Điều
này hàm ý giá kì vọng cho các quyết định của người sản xuất được hình thành dựa
vào giá bán của kỳ trước. Đây là vấn đề quan trọng cần xem xét cho hướng nghiên
cứu trong tương lai và nhất là trong nghiên cứu cung.
Những phát hiện từ nghiên cứu đề xuất trong điều kiện thông tin thị trường
ở Việt Nam cần công bố các bản tin thương mại dưới dạng bản và đồ thị trên các
bản tin thương mại nhằm giúp cho người sản xuất khai thác thông tin thị trường
hiệu quả. Từ đó, các nhà khoa học tăng khả năng phân tích và dự báo giá để thơng
tin đến người sản xuất. Tuy nhiên, đây là điều tra thực hiện giá kì vọng đầu tiên
được thực hiện tại nơng hộ sản xuất ở Việt Nam, và do đó tính đại diện của mẫu
chỉ dừng lại ở mức độ nhất định.

134



Hội thảo Khoa học
“Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn”

Bảng 3: Mơ hình giá kì vọng được thiết lập của nhóm nơng dân
“truyền thống”
e
e
Biến phụ thuộc Pt  Pt 1
Biến độc lập Mơ hình
Mơ
Mơ
Mơ hình
Mơ
Mơ hình 6
1
hình 2 hình 3
4
hình 5
n=24
Hằng số
18,08
- 101,58*
-88,02*
(0,41) 76,11*
*
101,47
91,61*
(-1,68)
(-1,66) (-2,13)

**
(-1,94)
(-2,14)
0,80**
1,12**
0,99**
0,95**
RPt 1  RPt 2
*
(3,82)
*
*
(3,07)
(3,72)
(3,55)
0,15
RPt 2  RPt 3
(1,47)
0,42***
RPt 1  Pt e1
(6,40)
-0,13
RPt*1
(-1,39)
e *
0,14**
( RPt 1  Pt 1 )
*
(2,96)
0,45*

MPt*1
(1,65)
2
0,30
0,19
0,14
0,14
0,12
0,05
R
F

40,92

11,23

7,34

7,47

12,64

5,00

Mức ý nghĩa
của F
AIC

0,02


0,00

0,00

0,00

0,00

0,03

1444,64 1460,6 1467,30
0
1449,79 1468,3 1475,02

1467,0
8
1474,8
0

1467,2
7
1472,4
2

1474,
41
1479,
56

BIC


Ghi chú: *, **, *** lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1%.

RPt*1  {RPt 1[( RPt 1  RPt 2 ) / RPt 3 ]  RPt 2 ( RPt 2  RPt 3 ) / RPt 3 ]

MPt*1  [( RPt 1  RPt 2  RPt 3 ) / 3  (( RPt 2  RPt 3  RPt 4 ) / 3]
( RPt 1  Pt e1 )*  ( RPt 1  Pt e1  RPt 1  Pt e1 ]

4

Giá kì vọng được thiết lập dựa trên thơng tin giá trung bình của hai kì trước.

135


Hội thảo Khoa học
“Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn”

(Nguồn: Tổng hợp tính tốn từ số liệu khảo sát năm 2018)
Bảng 4: Mơ hình giá kì vọng được thiết lập của nhóm số liệu “doanh nhân”

R2

Biến phụ thuộc Pt  Pt 1
Mơ
Mơ
Mơ
Mơ
Mơ
Mơ hình

hình 1 hình 2 hình 3
hình 4
hình 5
6 n=2
2,31
(0,10) 86,31** 149,30 149,19* 129,45 138,98**
(-2,09)
***
**
**
*
(-2,75)
(-2,77) (-2,36)
(-2,55)
0,38 1,19** 0,93*** 0,85**
(0,94)
*
(3,09)
*
3.57
(2,74)
0,29**
(2,58)
0,83**
*
(8,66)
-0,26**
(-2,43)
0,40*
(1,70)

0,71***
(3,17)
0,81
0,31
0,13
0,13
0,07
0,10

F

401,88

4,86

0,00

0,00

6,88
0,00

1343,3
7
1348,5
2

1470,1
6
1477,8

8

1492,6
1
1500,3
3

e

Biến độc lập
Hằng số

RPt 1  RPt 2
RPt 2  RPt 3
RPt 1  Pt e1
RPt*1
( RPt 1  Pt e1 )*

MPt*1

Mức ý nghĩa
của F
AIC
BIC

e

7,31

7,49


10,03

0,00

0,00

0,00

1491,84

1496,5
0
1501,6
5

1494,12

1499,56

1499,27

Ghi chú: *, **,*** lần lượt tương ứng với mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1%.
RPt*1  {RPt 1[( RPt 1  RPt 2 ) / RPt 3 ]  RPt 2 ( RPt 2  RPt 3 ) / RPt 3 ]
e
*
e
e
( RPt 1  Pt 
 ( RPt 1  Pt 

1)
1  RPt 1  P
t 1 ]

MPt*1  [( RPt 1  RPt 2  RPt 3 ) / 3  (( RPt 2  RPt 3  RPt 4 ) / 3]

(Nguồn: Tổng hợp tính tốn từ số liệu khảo sát năm 2018)
136


Hội thảo Khoa học
“Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn”

Hơn nữa, nghiên cứu này chỉ khảo sát sự thay đổi giá đối với người sản
xuất, trong khi các điều tra khác về giá kì vọng thường bao quát những yếu tố đầu
vào chủ yếu trong sản xuất bao gồm giá, diện tích canh tác hay sản lượng của
hàng hóa, giá và diện tích hay sản lượng của sản phẩm cạnh tranh hoặc hàng hóa
bổ sung. Song, các nghiên cứu thực nghiệm như thế sẽ không khả thi nếu thiếu bộ
số liệu thứ cấp bao quát được lưu giữ tại cơ quan quản lí, và đây là nguyên nhân
lĩnh vực nghiên cứu này còn hạn chế tại Việt Nam.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Anderson, K.. Distributed lags and barley acreage response
analysis. Australian Journal of Agricultural and Resource Economics.
1974;18(2):119-132.
[2] Turnovsky, S. J.. Empirical evidence on the formation of price
expectations. Journal of the American Statistical Association. 1970;65(332):
1441-1454.
[3] Duloy, J. H., & Watson, A. S.. Supply Relationships in the Australian Wheat
Industry: New South Wales. Australian Journal of Agricultural and Resource
Economics.1964;8(1):28-45.

[4] Nelson, R. G., & Bessler, D. A.. Quasi‐ rational expectations: Experimental
evidence. Journal of Forecasting. 1992;11(2):141
[5] Tomek, W. G., & Robinson, K. L.. Agricultural product prices. Edn 2nd, Cornell
University Press, Ithaca and London. 1981.
[6] Nerlove, M.. Estimates of the elasticities of supply of selected agricultural
commodities. Journal of Farm Economics. 1956;38(2): 496-509.
[7] Carlson, J. A.. The stability of an experimental market with a supply-response
lag. Southern Economic Journal. 1967;305-321.
[8]

Muth, J. F.. Rational expectations and the theory of price
movements. Econometrica: Journal of the Econometric Society. 1961;315335.

[9] Phillips, A. W.. The relation between unemployment and the rate of change of
money wage rates in the United Kingdom, 1861–1957. Economica.
1958;25(100): 283-299.
[10] Lucas, R. E., & Sargent, T. J. (Eds.). Rational expectations and econometric
practice. U of Minnesota Press. 1981;Vol. 2.
[11] Fisher, B. S., & Tanner, C.. The formulation of price expectations: An
empirical test of theoretical models. American Journal of Agricultural
Economics. 1978;60(2): 245-248.
137


Hội thảo Khoa học
“Các vấn đề đương đại trong lĩnh vực Kinh tế, Luật: Từ lí thuyết đến thực tiễn”

[12] Sulewski, T., Sprigs, J., & Schoney, R. A.. Agricultural producer price
expectations. Canadian Journal of Agricultural Economics/Revue canadienne
d'agroeconomie. 1994;42(3): 301-310.

[13] Nerlove, M.. The dynamics of supply; estimation of farmer's response to
price (No. 04; HD1447, N4.). 1958.
[14] Ezekiel, M.. The cobweb theorem. The Quarterly Journal of Economics.
1938;52(2): 255-280.
[15] Shideed, K. H., & White, F. C.. Alternative forms of price expectations in
supply analysis for US corn and soybean acreages. Western Journal of
Agricultural Economics. 1989;281-292.
[16] Nerlove, M.. The dynamics of supply: retrospect and prospect. American
journal of agricultural economics. 1979;61(5):874-888.
[17] Gardner, B. L.. Futures prices in supply analysis. American Journal of
Agricultural Economics. 1976;58(1):81-84.
[18] Tabachnick, B. G., & Fidell, L. S.. Using multivariate statistics.
Northridge. Cal.: Harper Collins. 1996.
[19] VASEP [Hiệp hội chế biến thủy sản]. Báo cáo xuất khẩu thủy sản Việt Nam
năm 2017. 2018.
[20] Phạm Lê Thông & Đặng Thị Phượng. Hiệu quả kinh tế của mơ hình ni tơm
sú thâm canh và bán thâm canh ở Đồng bằng sơng Cửu Long. Tạp chí Kinh tế
và Phát triển. 2014;số 217 (07/2014): p. 46-55.
[21] Lê Khương Ninh, Huỳnh Thị Đan Xuân và Cao Văn Hơn. Giải pháp bình ổn
giá bán lúa cho nơng hộ ở Đồng bằng sông Cửu Long. Đề tài khoa học và
công nghệ cấp Bộ. 2018.

138