Các nhân tố ảnh hưởng đến phát triển nông nghiệp đô thị ở TP. Hồ Chí Minh
Từ khóa: phát triển nông nghiệp, nông nghiệp đô thị, chính sách nông nghiệp
Summary
By applying exploratory factor analysis (EFA) and multivariate regression analysis, the study has identified and analyzed the key factors affecting the development of urban agriculture in Ho Chi Minh City. The research results have indicated the key factor groups that influence the development of urban agriculture, including: Natural conditions; Policies; Technology. Thereby, the author proposes some recommendations to contribute to promoting the effective development of urban agriculture in Ho Chi Minh City.
Keywords: agricultural development, urban agriculture, agricultural policies
GIỚI THIỆU
Nông nghiệp đô thị đóng vai trò quan trọng trong đảm bảo an ninh lương thực và việc làm cho dân số đô thị đang tăng. Tuy nhiên, tình trạng đô thị hóa và khan hiếm đất canh tác tại TP. Hồ Chí Minh đang đặt ra thách thức rất lớn cho nông nghiệp. Mặc dù nông nghiệp đô thị có tiềm năng giải quyết vấn đề thiếu hụt lương thực và việc làm, nhưng vẫn tồn tại một số điểm nghẽn cần can thiệp. Các nghiên cứu trước đây tập trung vào các khía cạnh cụ thể, như: công nghệ, chuỗi giá trị hoặc chính sách, nhưng vẫn tồn tại khoảng trống nghiên cứu trong phân tích tổng hợp các nhân tố có khả năng làm thay đổi lộ trình phát triển của hệ thống nông nghiệp đô thị. Bằng cách triển khai các kỹ thuật phân tích thống kê, nghiên cứu này xây dựng một khung phân tích bao gồm 6 nhóm nhân tố cấu trúc: Điều kiện tự nhiên; Chính sách; Công nghệ; Thị trường; Nguồn nhân lực và Vốn đầu tư. Qua đó, nghiên cứu sẽ cung cấp thông tin chi tiết để hỗ trợ xây dựng các công cụ chính sách và đổi mới công nghệ phát triển nông nghiệp đô thị.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Cơ sở lý thuyết
Nông nghiệp là một ngành quan trọng của nền kinh tế quốc dân, cung cấp sản phẩm cơ bản cho phát triển kinh tế và đảm bảo sự sống còn của con người. Nông nghiệp đô thị là hoạt động trồng trọt, chế biến và phân phối thực phẩm, cũng như các sản phẩm khác thông qua thâm canh cây trồng và chăn nuôi trong các thành phố (Van Veenhuizen, 2014). Vai trò của nông nghiệp đô thị rất đa dạng, bao gồm: nguồn sinh kế chính cho cộng đồng nông thôn, giúp giảm bớt tình trạng thất nghiệp và nghèo đói; đóng vai trò nền tảng trong việc đảm bảo an ninh lương thực và đáp ứng nhu cầu dinh dưỡng của người dân; giảm bất bình đẳng và cải thiện phúc lợi nông thôn bằng cách mang lại cơ hội thu nhập và góp phần giảm nghèo; giảm thiểu biến đổi khí hậu thông qua mô hình nông nghiệp xanh. Một số nhân tố ảnh hưởng đến phát triển nông nghiệp đô thị bao gồm:
Điều kiện tự nhiên (DKTN): Vị trí địa lý quyết định khả năng tiếp cận thị trường và tiêu thụ nông sản đô thị (Sroka và cộng sự, 2019). Sự biến đổi khí hậu tác động tới hoạt động sản xuất nông nghiệp thông qua thay đổi nhiệt độ, lượng mưa, mô hình theo mùa, dẫn đến hạn hán, ngập lụt, ảnh hưởng năng suất và chất lượng sản phẩm (Song và cộng sự, 2022). Việc thu hẹp hoặc mở rộng diện tích đất nông nghiệp sẽ tác động đến quy mô sản xuất (Van Vliet và cộng sự, 2015). Nguồn nước ổn định cung cấp độ ẩm và chất dinh dưỡng cho cây trồng, giúp tăng năng suất và chất lượng sản phẩm (Sroka và cộng sự, 2019).
Nguồn nhân lực (NNL): Số lượng và chất lượng lao động tác động đến năng suất, chất lượng và hiệu quả sử dụng nguồn lực. Trình độ chuyên môn và kỹ năng ảnh hưởng tới năng suất và chất lượng công việc (Bertoni và Cavicchioli, 2016). Khi điều kiện làm việc tốt, hiệu quả sẽ làm tăng năng suất lao động và đáp ứng yêu cầu chất lượng sản phẩm; môi trường làm việc an toàn và thoải mái giúp người lao động làm việc hiệu quả, thúc đẩy sự sáng tạo cho người lao động. Kinh nghiệm của người lao động ảnh hưởng đến năng suất và hiệu quả kinh tế sản xuất nông nghiệp (Bertoni và Cavicchioli, 2016)
Thị trường (TT): Giá cả hợp lý giúp tăng khả năng tiêu thụ và thu nhập cho người nông dân. Biến động giá đầu vào có thể góp phần khiến nông dân trồng nhiều loại cây trồng khác nhau hoặc trồng nhiều đất hơn trong một vụ mùa so với vụ khác (Zilberman và cộng sự 2012). Bên cạnh đó, các điều kiện thị trường đầu ra bao gồm: giá cả, sự biến động về giá, chi phí vận chuyển và chi phí giao dịch trong chuỗi cung ứng là những yếu tố quan trọng quyết định lợi nhuận của nông dân khi trồng trọt (Bowman và Zilberman, 2013). Hệ thống kênh phân phối đa dạng (cửa hàng, chợ, siêu thị…) giảm thiểu rủi ro, giúp giá cả ổn định; đồng thời, giúp nông sản dễ dàng tiếp cận người tiêu dùng hơn (Sroka và cộng sự, 2023). Chuỗi giá trị sản phẩm đa dạng tạo ra các sản phẩm nông nghiệp đô thị chất lượng cao và có giá trị thị trường (Marcelino-Aranda và cộng sự, 2017).
Nguồn vốn đầu tư (NV): Vốn càng lớn sẽ giúp quy mô sản xuất càng mở rộng, tạo ra thu nhập ổn định và cải thiện mức sống của người dân. Bên cạnh đó, đầu tư vốn có thể tạo điều kiện cho việc áp dụng các phương pháp canh tác và quản lý môi trường hiệu quả, giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường xung quanh (Tey và cộng sự, 2014). Manoharan và Varkey (2022) chỉ ra rằng, tín dụng nông nghiệp tác động tích cực đến năng suất. Bên cạnh đó, sự phát triển của thị trường tín dụng giúp nông dân có thể tiếp cận được nguồn vốn vay ưu đãi để đầu tư phát triển sản xuất; mua sắm máy móc, thiết bị hiện đại hóa quy trình canh tác, thu hoạch, bảo quản; và mua giống, phân bón chất lượng cao nâng cao năng suất cây trồng (Peng và cộng sự, 2021).
Công nghệ (CN): Cải cách số hóa tác động mạnh mẽ đến nông nghiệp, nông thôn và nông dân, cải thiện sự phát triển chất lượng cao và tăng trưởng xanh trong lĩnh vực nông nghiệp (Shen và cộng sự, 2022). Sử dụng đa dạng các công cụ thay thế và đổi mới để hỗ trợ trồng trọt, chăn nuôi, như: khí canh, thủy canh, canh tác thẳng đứng, cảm biến và tự động hóa để tối đa hóa việc sử dụng không gian và hiệu quả sử dụng tài nguyên (Kumar và Yadav, 2023). Tuy nhiên, việc tiếp cận người nghèo bằng các công nghệ tốt hơn đòi hỏi sự hỗ trợ chính sách để cải thiện các nỗ lực khuyến nông, tiếp cận hạt giống và các đầu ra thị trường khuyến khích áp dụng (Asfaw và cộng sự, 2012).
Chính sách (CS): Chính sách thương mại thúc đẩy việc xuất khẩu và tiếp cận thị trường giúp mở rộng cơ hội tiêu thụ và tăng doanh thu cho các nhà sản xuất nông nghiệp đô thị (Guyomard và cộng sự, 2004). Chính sách tín dụng ưu đãi giúp nông dân tiếp cận vốn, ứng dụng công nghệ và cơ giới hóa nhằm hạn chế rủi ro trong nông nghiệp (Kassouri và Kacou, 2022). Chính sách khuyến khích phát triển nông nghiệp đô thị đa dạng hóa sản phẩm, cung cấp thực phẩm an toàn, nâng cao thu nhập và đời sống người dân (Dessart và cộng sự, 2019). Chính sách đào tạo nghề nông nghiệp nâng cao năng lực cho nông dân, giúp họ áp dụng hiệu quả các tiến bộ kỹ thuật (Tambi, 2019).
Dựa trên các nghiên cứu trước có liên quan, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu với các nhân tố tác động tới Phát triển nông nghiệp đô thị như Hình.
Hình 1: Mô hình nghiên cứu đề xuất
 |
| Nguồn: Tác giả đề xuất |
Phương pháp nghiên cứu
Bài viết sử dụng dữ liệu nghiên cứu thu thập từ 201 mẫu khảo sát các đối tượng là hộ nông dân và hợp tác xã trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh, thời gian thực hiện khảo sát từ tháng 9-11/2023 và được mã hóa, xử lý bằng phần mềm R. Bảng câu hỏi khảo sát sử dụng thang đo Likert để thiết kế, dữ liệu khảo sát được thu thập bằng cách áp dụng bảng câu hỏi theo khung thang đo. Phương pháp phân tích EFA và phân tích hồi quy đa biến được sử dụng để khám phá và làm rõ mối quan hệ giữa các nhân tố ảnh hưởng đến quá trình phát triển nông nghiệp đô thị tại TP. Hồ Chí Minh.
Mô hình hồi quy có dạng: Yi = ∝ + β1X1 + β2X2… + βkXk + εi
Trong đó: Yi: biến phụ thuộc; Xi: biến độc lập; βi: hệ số hồi quy; ∝ : hệ số tự do; εi: hệ số lỗi.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Phân tích EFA
Bảng 1: Hệ số KMO
| Biến | DKTN1 | DKTN2 | DKTN3 | DKTN4 | NNL1 | NNL2 | NNL3 | NNL4 | CN1 | CN2 | CN3 | CN4 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Giá trị | 0,85 | 0,75 | 0,76 | 0,74 | 0,72 | 0,75 | 0,77 | 0,72 | 0,78 | 0,75 | 0,78 | 0,81 |
| Biến | NV1 | NV2 | NV3 | TT1 | TT2 | TT3 | TT4 | CS1 | CS2 | CS3 | CS4 |
|
| Giá trị | 0,75 | 0,69 | 0,65 | 0,69 | 0,75 | 0,75 | 0,74 | 0,85 | 0,73 | 0,72 | 0,84 |
|
MSA = 0.75
Nguồn: Tính toán của tác giả
Kết quả phân tích EFA với các biến quan sát các nhân tố ảnh hưởng đến Phát triển nông nghiệp đô thị tại Thành phố đạt kết quả tốt, thể hiện ở hệ số KMO = 0,75 (Bảng 1). Các biến có hệ số tương quan mạnh (gần ±1) cho thấy, 6 nhóm nhân tố có mối liên hệ tuyến tính chặt chẽ với nhau (Hình 2). Nhìn chung, ma trận tương quan giúp xác định mối liên hệ giữa các biến quan sát được; từ đó, phát hiện ra cấu trúc dữ liệu bên trong.
Hình 2: Ma trận tương quan
 |
| Nguồn: Tính toán của tác giả |
Trị số Eigenvalues dùng để xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA, có 6 nhân tố có Eigenvalues > 1 trong mô hình (Hình 3). Giá trị riêng được tạo ngẫu nhiên cho thành phần thứ sáu là 1,67 và giá trị riêng cho thành phần thứ bảy là 0,84.
Hình 3: Biểu đồ số lượng nhân tố
 |
| Nguồn: Tính toán của tác giả |
Bảng 2: Kết quả xoay các nhân tố khám phá
| Biến | RC1 | RC2 | RC6 | RC5 | RC4 | RC3 | h2 | u2 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| DKTN2 | 0,884 | 0,778 | 0,222 | |||||
| DKTN3 | 0,877 | 0,824 | 0,176 | |||||
| DKTN4 | 0,871 | 0,738 | 0,262 | |||||
| DKTN1 | 0,803 | 0,696 | 0,304 | |||||
| CS3 | 0,887 | 0,787 | 0,213 | |||||
| CS2 | 0,885 | 0,801 | 0,199 | |||||
| CS4 | 0,782 | 0,601 | 0,399 | |||||
| CS1 | 0,765 | 0,646 | 0,354 | |||||
| CN2 | 0,870 | 0,779 | 0,221 | |||||
| CN3 | 0,790 | 0,673 | 0,327 | |||||
| CN1 | 0,777 | 0,566 | 0,434 | |||||
| CN4 | 0,761 | 0,644 | 0,356 | |||||
| TT3 | 0,794 | 0,686 | 0,314 | |||||
| TT2 | 0,771 | 0,600 | 0,400 | |||||
| TT4 | 0,744 | 0,559 | 0,441 | |||||
| TT1 | 0,738 | 0,620 | 0,380 | |||||
| NNL4 | 0,794 | 0,643 | 0,357 | |||||
| NNL1 | 0,747 | 0,558 | 0,442 | |||||
| NNL3 | 0,726 | 0,600 | 0,400 | |||||
| NNL2 | 0,721 | 0,530 | 0,470 | |||||
| NV3 | 0,848 | 0,738 | 0,262 | |||||
| NV2 | 0,820 | 0,690 | 0,310 | |||||
| NV1 | 0,813 | 0,681 | 0,319 |
Nguồn: Tính toán của tác giả
Tất cả các biến quan sát đo lường được đưa vào phân tích EFA với phép quay Promax, nghĩa là các biến được tự do quan hệ với nhau. Kết quả phân tích xoay nhân tố (Bảng 2), tất cả các hệ số tải nhân tố đều > 0,6. Các biến DKTN2, DKTN3, DKTN4, CS3, CS2, CN2, NV3 có h2 > 0,7 và u2 < 0,3, nên được giải thích tốt bởi các nhân tố. Kết quả xoay các nhân tố cho thấy, có 23 biến quan sát được rút trích chia thành 6 nhóm nhân tố ảnh hưởng đến Phát triển nông nghiệp đô thị.
Phân tích hồi quy đa biến
Bảng 3: Kết quả mô hình hồi quy
| Thông số | Giá trị ước lượng | Sai số chuẩn | Giá trị t | P-value | VIF |
|---|---|---|---|---|---|
| Hệ số góc | -1,28639 | 0,61414 | -2,095 | 0,037504* |
|
| DKTN | 0,24995 | 0,07516 | 3,326 | 0,001055** | 1,08676 |
| NNL | 0,05433 | 0,08427 | 0,645 | 0,519889 | 1,08658 |
| CN | 0,29927 | 0,08495 | 3,523 | 0,000533*** | 1,12425 |
| NV | 0,01205 | 0,08203 | 0,147 | 0,883358 | 1,07475 |
| TT | 0,08435 | 0,09185 | 0,918 | 0,359541 | 1,11084 |
| CS | 0,59141 | 0,08123 | 7,280 | 8,1e-12*** | 1,095219 |
Mức độ ý nghĩa thống kê: 0 '***' 0,001 '**' 0,01 '*' 0,05 '.' 0,1 ' ' 1
Hệ số R2: 0,5598, hệ số R2 hiệu chỉnh: 0,54, P-value: < 2,2e-16
Nguồn: Tính toán của tác giả
Kết quả hồi quy (Bảng 3) cho phương trình hồi quy như sau:
NNDT = -1,28639 + 0,24995DKTN + 0,29927CN + 0,59141CS
Kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến cho thấy, giá trị VIF < 2; do đó, các biến độc lập trong mô hình hồi quy không có hiện tượng đa cộng tuyến với nhau. Kết quả phân tích hồi quy (Bảng 3) cho thấy, 3 biến “DKTN”, “CN”, và “CS” có ảnh hưởng đến sự phát triển nông nghiệp đô thị “NNDT” với mức ý nghĩa thống kê < 5% (P-value < 0,05). Cụ thể: “DKTN” càng thuận lợi, thì phát triển “NNDT” càng cao; khi trình độ công nghệ tăng 1 điểm thì sự Phát triển nông nghiệp đô thị tăng 0,29927 điểm. Tương tự, chất lượng “CS” hỗ trợ nông nghiệp càng tốt, thì càng ảnh hưởng tích cực đến Phát triển nông nghiệp đô thị, có nghĩa là khi “CS” tăng 1 điểm, thì “NNDT” sẽ tăng 0,59141 điểm. Trong 3 biến độc lập trên, “CS” ảnh hưởng mạnh nhất đến “NNDT”. 3 nhân tố “TT”, “NNL”, và “NV” không có ý nghĩa thống kê (P-value > 5%); tuy nhiên, cũng có mức ảnh hưởng nhất định đến Phát triển nông nghiệp đô thị tại Thành phố.
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Kết quả nghiên cứu chỉ ra 3 nhân tố chính tác động đến Phát triển nông nghiệp đô thị TP. Hồ Chí Minh, bao gồm: Điều kiện tự nhiên; Chính sách; Công nghệ. Từ những phát hiện trên, tác giả đề xuất một số kiến nghị, đó là: (i) Hoàn thiện hệ thống cơ chế, chính sách hỗ trợ tài chính, đất đai, công nghệ; (ii) Đầu tư nghiên cứu và chuyển giao các công nghệ phù hợp với điều kiện sản xuất hạn hẹp của đô thị; (iii) Quy hoạch sử dụng đất hợp lý, đầu tư nâng cấp hệ thống tưới tiêu; (iv) Liên kết chuỗi giá trị giữa doanh nghiệp, nông dân, cửa hàng; (v) Hỗ trợ ưu đãi lãi suất cho các khoản vay phát triển sản xuất nông nghiệp; (vi) Xây dựng chính sách thu hút nhân lực, đào tạo nâng cao năng lực cho cán bộ và nông dân./.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Asfaw, S., Kassie, M., Simtowe, F., and Lipper, L. (2012), Poverty reduction effects of agricultural technology adoption: a micro-evidence from rural Tanzania, Journal of Development Studies, 48(9), 1288-1305.
2. Bertoni, D., and Cavicchioli, D. (2016), Farm succession, occupational choice and farm adaptation at the rural-urban interface: The case of Italian horticultural farms. Land Use Policy, 57, 739-748.
3. Bowman, M. S., and Zilberman, D. (2013), Economic factors affecting diversified farming systems, Ecology and society, 18(1).
4. Dessart, F. J., Barreiro-Hurlé, J., and Van Bavel, R. (2019), Behavioural factors affecting the adoption of sustainable farming practices: a policy-oriented review, European Review of Agricultural Economics, 46(3), 417-471.
5. Guyomard, H., Le Mouël, C., and Gohin, A. (2004), Impacts of alternative agricultural income support schemes on multiple policy goals, European review of agricultural economics, 31(2), 125-148.
6. Kassouri, Y., and Kacou, K. Y. T. (2022), Does the structure of credit markets affect agricultural development in West African countries?, Economic Analysis and Policy, 73, 588-601.
7. Kumar, S., and Yadav, V. K. (2023), An integrated literature review on Urban and peri-urban farming: Exploring research themes and future directions, Sustainable Cities and Society, 104878.
8. Manoharan, N., and Varkey, R. S. (2022), Agricultural credit and agricultural productivity across Indian states: An analysis, Journal of Public Affairs, 22(3), e2597.
9. Marcelino-Aranda, M., Sánchez-García, M. C., and Camacho, A. D. (2017), Theoretical-practical bases of a sustainable development model for rural communities with agricultural and livestock activities, Agricultura, sociedad y desarrollo, 14(1), 47-59.
10. Peng, Y., Latief, R., and Zhou, Y. (2021), The relationship between agricultural credit, regional agricultural growth, and economic development: the role of rural commercial banks in Jiangsu, China, Emerging Markets Finance and Trade, 57(7), 1878-1889.
11. Shen, Z., Wang, S., Boussemart, J. P., and Hao, Y. (2022), Digital transition and green growth in Chinese agriculture, Technological Forecasting and Social Change, 181, 121742.
12. Song, Y., Zhang, B., Wang, J., and Kwek, K. (2022), The impact of climate change on China's agricultural green total factor productivity, Technological Forecasting and Social Change, 185, 122054.
13. Sroka, W., Dudek, M., Wojewodzic, T., and Król, K. (2019), Generational changes in agriculture: The influence of farm characteristics and socio-economic factors, Agriculture, 9(12), 264.
14. Sroka, W., Sulewski, P., Mikolajczyk, J., and Król, K. (2023), Farming under Urban Pressure: Business Models and Success Factors of Peri-Urban Farms, Agriculture, 13(6), 1216.
15. Tambi, M. D. (2019), Agricultural training and its impact on food crop production in Cameroon, Journal of Socioeconomics and Development, 2(1), 1-11.
16. Tey, Y. S., Li, E., Bruwer, J., Abdullah, A. M., Brindal, M., Radam, A., and Darham, S. (2014), The relative importance of factors influencing the adoption of sustainable agricultural practices: A factor approach for Malaysian vegetable farmers, Sustainability science, 9, 17-29.
17. Van Veenhuizen, R. (Ed.). (2014), Cities farming for the future: Urban agriculture for green and productive cities, IDRC.
18. Van Vliet, J., de Groot, H. L., Rietveld, P., and Verburg, P. H. (2015), Manifestations and underlying drivers of agricultural land use change in Europe, Landscape and Urban Planning, 133, 24-36.
19. Zilberman, D., Zhao, J., and Heiman, A. (2012), Adoption versus adaptation, with emphasis on climate change, Annu. Rev. Resour. Econ., 4(1), 27-53.
ThS. Hồ Ngọc Khương
Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh
(Theo Tạp chí Kinh tế và Dự báo, số 01, tháng 01/2024)
Bình luận