Hành vi ứng dụng tiến bộ kĩ thuật trong sản xuất nông nghiệp ở Việt
Nam: Trường hợp ứng dụng “1 phải, 5 giảm” trong sản xuất lúa ở Đồng
bằng sông Cửu Long
NCS. Lưu Tiến Dũng
1
và ThS. Đoàn Việt Anh
2

Trường Đại học Lạc Hồng, Việt Nam
Bằng mô hình hồi quy Probit với bộ dữ liệu thu thập từ 210 nông hộ sản xuất lúa thuộc các
tỉnh Đồng bằng sông Cửu Long, nghiên cứu làm rõ các yếu tố tác động đến quyết định ứng
dụng tiến bộ kĩ thuật 1P5G. Kết quả nghiên cứu là nền tảng lý luận và thực tiễn quan trọng cho
các bên liên quan trong việc xây dựng chính sách đẩy mạnh ứng dụng tiến bộ kĩ thuật trong
nông nghiệp, chuyển đổi mô hình tăng trưởng và phát triển nông nghiệp ở Việt Nam theo
hướng bền vững.
Từ khóa: Ứng dụng tiến bộ kĩ thuật trong nông nghiệp; 1P5G; Probit.
GIỚI THIỆU
Phát triển nông nghiệp bền vững đang trở thành chiến lược chủ đạo nhằm đạt được mục tiêu
giảm nghèo và giảm mức độ suy thoái môi trường tự nhiên ở các quốc gia. Tuy nhiên cho đến
nay phát triển nông nghiệp bền vững vẫn đang phải đối mặt với nhiều thách thức, vấn đề
nghiêm trọng đặc biệt là suy thoái môi trường đất, môi trường nước và tác động sẽ mạnh mẽ
hơn do những ảnh hưởng của biến đổi khí hậu do phương thức sản xuất nông nghiệp thiếu bền
vững gây ra. Mô hình sản xuất nông nghiệp bền vững cần phải lấy ứng dụng tiến bộ kĩ thuật
làm động lực, nhân tố quyết định đảm bảo sự tăng trưởng và phát triển. Tuy nhiên, tỷ lệ ứng
dụng tiến bộ kĩ thuật trong sản xuất nông nghiệp ở Việt Nam còn nhiều hạn chế về cả số lượng
lẫn mức độ ứng dụng. Các nghiên cứu về hành vi ứng dụng tiến bộ khoa học công nghệ trong
sản xuất nông nghiệp đã được thực hiện từ nghiên cứu của Griliches (1957) và tiếp tục được
quan tâm cho đến bây giờ. Phần lớn các nghiên cứu thực hiện trước đó đều quan tâm đến hai
câu hỏi nghiên cứu: (i) yếu tố nào ảnh hưởng đến việc người sản xuất ứng dụng hay từ chối
ứng dụng một tiến bộ kĩ thuật mới trong sản xuất và (ii) yếu tố nào ảnh hưởng đến mức độ ứng
dụng tiến bộ kĩ thuật trong sản xuất nông nghiệp như Feder và Zilberman (1985), Negatu và

điểm về đất canh tác của hộ bao gồm các biến quyền sở hữu đất, đánh giá về dinh dưỡng của
đất, đánh giá về độ dốc của đất; Khả năng tiếp cận nguồn lực bao gồm các biến thu nhập ngoài
nông nghiệp, diện tích đất sản xuất lúa, khả năng tiếp cận nguồn tài chính. Vốn xã hội và chính
sách của chính phủ bao gồm các biến tham gia các tổ chức đoàn thể, xã hội ở địa phương, trợ
cấp của chính phủ.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu sử dụng bộ dữ liệu sơ cấp được khảo sát bằng phương pháp điều tra nhanh
nông thôn – RRA với 210 hộ dân sản xuất lúa trên địa bàn các xã thuộc các tỉnh Long An, Tiền
Giang, Cần Thơ, Kiên Giang, Sóc Trăng, An Giang, Đồng Tháp
2
một cách thuận tiện. Trước
đó, các cuộc phỏng vấn với các chuyên gia, cán bộ khuyến nông, hộ nông dân, cán bộ kĩ thuật
nhằm bổ sung khung lý luận, các biến phụ thuộc và độc lập trong mô hình nghiên cứu được
thực hiện. Nghiên cứu sử dụng mô hình Probit để kiểm định tác động của các biến độc lập đến
các biến phụ thuộc. Phép ước lượng Maximum Likelihood được sử dụng để ước lượng các
tham số trong mô hình.
Bảng 1: Định nghĩa biến, các giả thuyết và kì vọng dấu trong mô hình
Tên biến
Định nghĩa biến
1P5G
Biến giả: 1 nếu hộ nông dân ứng dụng 1P5G; 0 nếu không ứng dụng
Age
Tuổi chủ hộ: số năm
Edu
Trình độ học vấn chủ hộ: số năm đi học
Adu
Biến giả: 1 nếu tham gia 1 nguồn kiến thức, thêm 1 nguồn được 0.5, tối đa 2.5
điểm, 0 nếu không tham gia
Hirlab
Biến giả: 1 nếu nông hộ có thuê nhân công, 0 nếu nông hộ không thuê

= β
0
+ β
1
X
1
+ β
2
X
2
+ β
3
X
3
+ ….+ β
k
X
k
+ u
i

Trong đó:
Y là quyết định ứng dụng 1P5G (có giá trị bằng 1 nếu hộ nông dân áp dụng; 0 nếu hộ nông
dân không áp dụng
X
i
(i=1, 2, 3…k) là các biến độc lập trong mô hình (được mô tả chi tiết trong bảng 1)
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Hệ số tương quan giữa các biến độc lập trong mô hình đều nhỏ (<0.5) nên không có hiện
tượng đa cộng tuyến. Hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập cao cho thấy

0.026 (0.043)
0.007 (0.012)
Edu
0.43
**
(0.17)
0.12
***
(0.043)
Adu
4.21
***
(1.48)
1.15
***
(0.40)
Farmsize
0.38
**
(0.19)
0.11
**
(0.05)
Hirlab
1.88
***
(0.99)
0.63
**
(0.29)

***
(0.86)
-0.63
***
(0.17)
Grant
1.71
**
(0.84)

0.60
**
(0.51)
Socapital
1.43
***
(0.51)
0.39
***
(0.15)
Hệ số chặn
-24.671
***
(7.22)
Số quan sát
210
Likelihood-ratio
239.29
Prob>Chi-square
0.000

Chaduri (1968), Sidhu (1976), Welch (1970), Ram (1976), Chirwa (2005), Teklewold và cộng
sự (2013).
Trình độ kiến thức nông nghiệp (Adu) tác động đến quyết định ứng dụng 1P5G đúng như
kỳ vọng và có ý nghĩa thống kê (4.21
***
(1.48); 1.15
***
(0.40). Trong điều kiện các yếu tố khác
không đổi nếu trình độ kiến thức nông nghiệp tăng thêm 1 nguồn kiến thức thì xác suất để hộ
nông dân quyết định ứng dụng 1P5G tăng 1.15%. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của
các tác giả như Petzel (1976), Huffman (1977), Schultz (1964), Welch (1970), Ram (1976),
Chaduri (1968), Welch (1970), Ram (1976), Dimara và cộng sự (2003), Chirwa (2005),
Teklewold và cộng sự (2013).
Tác động của diện tích đất nông nghiệp (Farmsize) đối với quyết định ứng dụng 1P5G đúng
như kỳ vọng và có ý nghĩa thống kê (0.38
**
(0.19); 0.11
**
(0.05). Theo đó, trong điều kiện các
yếu tố khác không đổi nếu diện tích đất nông nghiệp tăng thêm 1 hecta thì xác suất để hộ nông
dân quyết định ứng dụng 1P5G tăng 0.11%. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của các
tác giả như Petzel (1976), Huffman (1977), Schultz (1964), Welch (1978), Ram (1976),
Chaduri (1968), Welch (1970), Ram (1976), Feder và Zilberman (1985), Chirwa (2005), Quách
Thị Ngọc Thơ (2011), Teklewold và cộng sự (2013).
Tác động của thuê nhân công (Hirlab) đối với quyết định ứng dụng 1P5G đúng như kỳ vọng
và có ý nghĩa thống kê (1.88
***
(0.99); 0.63
**
(0.29). Theo đó, trong điều kiện các yếu tố khác

(0.32). Theo đó, trong điều kiện các yếu tố khác
không đổi thì xác suất ứng dụng 1P5G của hộ có quyền sử dụng đất cao hơn của hộ đi thuê đất
là 0.61%. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của các tác giả như Parthasarathy và Prasad
(1978), Chirwa (2005), Quách Thị Ngọc Thơ (2011).
Tác động của độ màu mỡ đất (Solgod) đối với quyết định ứng dụng 1P5G đúng như kỳ
vọng và có ý nghĩa thống kê (2.64
***
(0.91); 0.81
***
(0.16). Theo đó, trong điều kiện các yếu tố
khác không đổi thì xác suất ứng dụng 1P5G của hộ có đất màu mỡ cao hơn của hộ màu mỡ
trung bình trở xuống là 0.81%. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của các tác giả như
Polson và Spencer (1991), Nkonya và cộng sự (1997), Clay và cộng sự (1975), Chirwa (2005),
Quách Thị Ngọc Thơ (2011), Teklewold và cộng sự (2013).
Tác động của độ dốc của đất (Terain) đối với quyết định ứng dụng 1P5G đúng như kỳ vọng
và có ý nghĩa thống kê (-2.41
***
(0.86); -0.63
***
(0.17). Theo đó, trong điều kiện các yếu tố khác
không đổi thì xác suất ứng dụng 1P5G của hộ có đất dốc thấp hơn của hộ có đất bằng phẳng là
0.63%. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của các tác giả như (Polson và Spencer, (1991),
Nkonya và cộng sự (1997), Clay và cộng sự (1998), Chirwa (2005), Teklewold và cộng sự
(2013).
Tác động của trợ cấp chính phủ (Grant) đối với quyết định ứng dụng 1P5G đúng như kỳ
vọng và có ý nghĩa thống kê (1.71
**
(0.84); 0.60
**
(0.51). Theo đó, trong điều kiện các yếu tố

adoption of improved agricultural technologies in developing agriculture, AfJARE, Vol
2 No 2.
Bandiera, O. and Rasul, I. (2006), Social Networks and Technology Adoption in Northern
Mozambique, Econ. J., 116: 869-902.
Bhalla, Sujit S (1979), Farm and Technical Change in Indian Agriculture, In Agrarian
Structure and Productivity in Developing Countries, edited by R. Berry and W.
Cline. Baltimore: Johns Hopkins University Press.
Chaduri, D. P. (1968), Education and Agricultural Productivity in India, Ph.D.
dissertation, University of Delhi.
Clay, D., T. Reardon and J. Kangasniemi (1998), Sustainable Intensification in the
Highland Tropics: Rwandan Farmers Investments in Land Conservation and Soil
Fertility, Economic Development and Cultural Change, 46: 351-377.
Dimara el al. (2002), Adoption of agricultural innovations as a two-stage partial
observability process, Agricultural Economics 28, 187-196.
Ephraim W Chirwa (2005), Adoption of fertiliser and hybrid seeds by smallholder maize
farmers in southern Malawi, Development Southern Africa, Vol. 22, No. 1, 1-12.
Falcon, Walter P (1977), The Green Revolution: Generations of Problems, American
Journal of Agricultural Economics, 59, 698- 709.
Feder và Zilberman (1985), Adoption of Agricultural Innovations in Developing Countries:
A Survey, Economic Development and Cultural Change, Vol. 33, No. 2, pp. 255-298.
Gerard D’Souza el al. (1993), Factors Affecting the Adoption of Sustainable Agricultural
Practices, Agricultural and Resource Economics Review, 10.
Griliches, Zvi. (1957), Hybrid Corn: An Exploration in the Economics of Technological
Change, Econometrica, 25, 501-22.
Hailemariam Teklewold el al. (2013), Adoption of Multiple Sustainable Agricultural
Practices in Rural Ethiopia, Journal of Agricultural Economics, Volume 64, Issue 3,
pages 597–62.
Harper, J.K. al el. (1990), Factors Influencing the Adoption of Insect Management
Technology, American Journal of Agricultural Economics, 72: 997– 1005.
Jonathan Isham (2002), The Effect Social Capital on Technology Adoption: Evidence from

University of Chicago.
Polson, R.A. and Spencer, D.S.C., (1991), The technology adoption process in
subsistence agriculture: The case of cassava in South Western Nigeria, Agric. Syst., 36:
65-77.
Quách Thị Ngọc Thơ (2011), Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng phân bón
hóa học quá liều của hộ nông dân trồng cà phệ ở tỉnh Đăk Lăk, Tạp chí phát triển KH &
CN, tập 14, số M4.
Ram, Rati (1976), Education as a Quasi-Factor of Production: The Case of India's
Agriculture, Ph.D. dissertation, University of Chicago.
Rahm, M.R. and W.E. Huffman (1984), The Adoption of Reduced Tillage: The Role of
Human Capital and Other Variables, American Journal of Agricultural Economics,
66:405-13.
Welch, Finis (1970), Education in Production, Journal of Political Economy, 78: 35-59.