Luận án Nghiên cứu phát triển dịch vụ bảo hiểm cây lúa ở đồng bằng sông Cửu Long
Việt Nam là quốc gia nằm trong vùng khí hậu nhiệt đới gió mùa, có nhiều yếu tố
thuận lợi cho sản xuất nông nghiệp như hệ thống sông ngòi, đất đai phù hợp cho trồng
lúa và nhiều loại cây trồng khác. Sản xuất nông nghiệp có tốc độ tăng trưởng ổn định
từ 4%-5%/năm, đóng góp của ngành vào tổng sản phẩm quốc nội (GDP) khoảng 20%
và 30% sản lượng xuất khẩu (Phạm Thị Định, 2013). Tuy có vị trí và vai trò quan
trọng trong nền kinh tế nhưng sản xuất nông nghiệp phải chịu ảnh hưởng rất lớn vào
thiên nhiên (thời tiết, khí hậu), thường xuyên phải đối mặt với nhiều rủi ro do thời tiết
(như bão, lũ lụt, lở đất, hạn hán, triều cường và xâm nhập mặn) và bệnh dịch. Theo
World Bank (2009), Việt Nam đứng thứ 6 trong danh sách các quốc gia bị thiệt hại
nặng nề do thiên tai và dịch bệnh nghiêm trọng đối với mùa màng, gây thiệt hại lớn
cho nền kinh tế lên đến 1,5% GDP và hơn 70% dân số sống ở khu vực nông thôn gặp
nhiều rủi ro do thay đổi của khí hậu.
Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) là vùng đất có vị trí chiến lược và trọng
điểm trồng lúa của cả nước. Hàng năm sản xuất trên 50% tổng sản lượng lúa quốc gia,
góp phần đảm bảo an ninh lương thực trong nước cũng như đáp ứng trên 90% lượng
gạo xuất khẩu (Bộ NN&PTNT, 2021). Tuy nhiên, ĐBSCL được dự báo là một trong
những vùng bị ảnh hưởng nặng nề nhất bởi nước biển dâng do biến đổi khí hậu, dễ bị
thiệt hại do các hiện tượng cực đoan như ngập lụt nghiêm trọng và nhiễm mặn sâu
rộng. Những bất lợi khí hậu này ngoài việc ảnh hưởng đến sự sinh trưởng và phát triển
của cây lúa còn đe dọa đến sản lượng lúa hàng năm của cả vùng (Wassmann và cộng
sự, 2004).
Rủi ro và thiệt hại trong sản xuất nông nghiệp luôn là hiện hữu và ảnh hưởng đến
nông hộ với nhiều hình thức, mức độ khác nhau. Trong đó, phải kể đến những tổn thất
nghiêm trọng, gây thiệt hại trên diện rộng và ảnh hưởng đến nhiều nông hộ trong
vùng. Thực vậy, khi rủi ro và tổn thất xảy ra thì những khó khăn họ phải đối mặt là các
chi phí, khoản vay và khoản nợ khác đã chi đầu tư sản xuất không có cơ hội thu hồi và
nguồn chi để tái đầu tư cho mùa vụ tới lại càng khó khăn hơn. Ngoài ra, tổn thất
nghiêm trọng còn ảnh hưởng đến sự phát triển của kinh tế vùng, bởi vì sản lượng sản
xuất không đạt kế hoạch, nguồn cung cấp nguyên vật liệu cho sản xuất kinh doanh
không đủ và giá cả hàng hóa biến động. Đồng thời, tình hình trật tự an toàn xã hội
vùng sẽ có nhiều bất ổn như thất nghiệp gia tăng, các tệ nạn xã hội (trộm cắp, cho vay
nóng, cầm cố.) phát sinh khó kiểm soát. Từ những ảnh hưởng trên, nông hộ cần phải
sử dụng các chiến lược quản lý rủi ro nhằm ổn định thu nhập (như đa dạng hóa thu
nhập và lựa chọn hoạt động ít rủi ro) hay có cơ chế đối phó, chia sẻ rủi ro như tự bảo2
hiểm, tiết kiệm và vay vốn theo nhóm (Dercon, 2002). Mặc dù các chiến lược hay
những kế hoạch trong việc đối phó với rủi ro mang lại hiệu quả, nhưng việc tham gia
bảo hiểm có thể là một công cụ cần thiết để đối phó với những rủi ro nghiêm trọng ảnh
hưởng đến cả cộng đồng (Dercon, 2002; Hazell, 1992). Do đó, ở các nước đang phát
triển thì việc thiết kế và phát triển các sản phẩm bảo hiểm giúp nông hộ quản lý rủi ro
trong sản xuất nông nghiệp là mục tiêu rất quan trọng (Clarke và cộng sự, 2012a).
Với vị trí và vai trò của ngành nông nghiệp trong nền kinh tế, Việt Nam có thể
được coi là một thị trường tiềm năng cho bảo hiểm nông nghiệp (BHNN). Tuy nhiên,
BHNN ở Việt Nam vẫn là thị trường bảo hiểm nhỏ và chưa phát triển, với doanh thu
phí BHNN năm 2010 chỉ chiếm 0,05% tổng doanh thu phí của ngành bảo hiểm phi
nhân thọ. Theo báo cáo của Bộ Tài Chính, tỷ trọng tham gia BHNN chỉ khoảng 1%
tổng diện tích cây trồng, số vật nuôi (Phạm Thị Định, 2013). BHNN được thí điểm từ
năm 1982 do Tập đoàn Bảo Việt thực hiện bảo hiểm cây lúa tại huyện Vụ Bản, tỉnh
Nam Định và không thành công. Gần đây, chương trình thí điểm BHNN theo quyết
định 315/QĐ-TTg ngày 01/3/2011 của Thủ tướng Chính phủ giai đoạn 2011-2013
được thực hiện tại 20 tỉnh trong cả nước. Chương trình này thực hiện bảo hiểm cho
cây lúa, gia súc và gia cầm và nuôi trồng thủy sản của nông hộ với các khoản trợ cấp
phí bảo hiểm từ 20% trở lên tùy theo đối tượng tham gia. Riêng về sản phẩm bảo hiểm
cây lúa, lần đầu tiên Chính phủ thông qua việc tiếp cận phương pháp bảo hiểm chỉ số
(BHCS) năng suất vùng. Đây là phương pháp áp dụng khá thành công ở Ấn Độ và các
nước khác trên thế giới. Đặc trưng của BHCS năng suất vùng là khoản chi trả bồi
thường được thực hiện dựa trên tổn thất năng suất trung bình của khu vực đã được xác
định, không phải dựa trên tổn thất cá nhân. Theo ý kiến các chuyên gia kinh tế, bảo
hiểm chỉ số được xem là ít tốn kém chi phí giao dịch và giảm thiểu động cơ lệch lạc
sau khi tham gia bảo hiểm và phù hợp với bối cảnh sản xuất lúa ở Việt Nam. Khu vực
ĐBSCL có hai tỉnh An Giang và Đồng Tháp được chọn thí điểm triển khai theo quyết
định số 315/QĐ-TTg ngày 01/03/2011 của Thủ tướng Chính phủ. Qua 3 năm thực
hiện, chương trình bảo hiểm cây lúa (BHCL) đạt được tổng số hộ tham gia là 19.152
lượt tương ứng với diện tích lúa được bảo hiểm là 12.720 ha. Tổng phí bảo hiểm thu
được là 10.982,8 triệu đồng, trong đó phí do nông hộ đóng góp 2.319 triệu đồng chiếm
21,1% tổng phí và phần lớn phí bảo hiểm 8.663 triệu đồng còn lại do ngân sách nhà
nước hỗ trợ. Số tiền bồi thường của khu vực là 2.013 triệu đồng, tương ứng tỷ lệ bồi
thường là 18,3% trên tổng phí bảo hiểm (UBND Đồng Tháp, 2014 và Sở NN&PTNT
tỉnh An Giang, 2014)
174 trang
21/08/2022
11580
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Luận án Nghiên cứu phát triển dịch vụ bảo hiểm cây lúa ở đồng bằng sông Cửu Long", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
Tóm tắt nội dung tài liệu: Luận án Nghiên cứu phát triển dịch vụ bảo hiểm cây lúa ở đồng bằng sông Cửu Long
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ -------o0o------- NGUYỄN VĂN TẠC NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN DỊCH VỤ BẢO HIỂM CÂY LÚA Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ CHUYÊN NGÀNH: KINH TẾ NÔNG NGHIỆP MÃ NGÀNH: 62620115 NĂM 2021 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ -------o0o------- NGUYỄN VĂN TẠC MÃ SỐ NCS: P0816008 NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN DỊCH VỤ BẢO HIỂM CÂY LÚA Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ CHUYÊN NGÀNH: KINH TẾ NÔNG NGHIỆP MÃ NGÀNH: 62620115 HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS. NGUYỄN TRI KHIÊM NĂM 2021 i LỜI CẢM ƠN Trong quá trình thực hiện để hoàn thành luận án, tôi đã nhận được rất nhiều sự quan tâm, hỗ trợ, giúp đỡ và động viên quý báu của nhiều người. Tôi xin chân thành, trân trọng và gửi lời cảm ơn sâu sắc đến: Giáo viên hướng dẫn PGS. TS. Nguyễn Tri Khiêm đã tận tình hướng dẫn và giúp đỡ tôi trong suốt quá trình thực hiện và hoàn thành luận án. Quý Thầy/Cô Khoa Kinh tế và Khoa Sau đại học của Trường Đại học Cần Thơ đã giảng dạy và truyền đạt nhiều kinh nghiệm quý báu trong suốt quá trình học tập và thực hiện luận án. Cảm ơn chân thành nhất đến Hội Đồng Quản Trị, Ban Giám Hiệu, Anh/Chị các phòng/ban và quý Thầy/Cô các khoa của Trường Đại học Nam Cần Thơ, đặc biệt là quý Thầy/Cô Khoa Kinh tế đã hỗ trợ và chia sẻ nhiều kinh nghiệm hữu ích trong việc thực hiện đề tài nghiên cứu khoa học. Cảm ơn đến Ban lãnh đạo, Anh/Chị phòng Nông nghiệp các huyện đã nhiệt tình giúp đỡ tôi trong quá trình tiếp cận phỏng vấn nông hộ ở địa phương. Ngoài ra, Tôi chân thành cảm ơn Lãnh đạo các công ty bảo hiểm, trong đó đặc biệt là anh Nguyên - Giám đốc công ty Bảo Minh An Giang đã giúp đỡ rất nhiệt tình và có nhiều ý kiến đóng góp quý báu cho luận án. Cảm ơn các Anh/Chị và các em sinh viên đã không ngại khó khăn, hỗ trợ và giúp đỡ tôi trong quá trình thu thập dữ liệu phục vụ cho luận án. Cảm ơn gia đình, người thân, đặc biệt là vợ, con và ba mẹ đã luôn ủng hộ, động viên, giúp tôi trong suốt quá trình học và thực hiện luận án. Kính chúc quý Thầy/Cô, gia đình, bạn bè và mọi người luôn dồi dào sức khỏe và thành công trong cuộc sống. Cần Thơ, ngày 25 tháng 10 năm 2021 Nghiên cứu sinh Nguyễn Văn Tạc ii TÓM TẮT Nghiên cứu này nhằm phát triển dịch vụ bảo hiểm cây lúa ở Đồng bằng sông Cửu Long. Luận án sử dụng dữ liệu được thu thập ngẫu nhiên từ 505 nông hộ trồng lúa ở 4 tỉnh Hậu Giang, Sóc Trăng, An Giang và Đồng Tháp và dữ liệu thứ cấp về năng suất lúa các tỉnh. Nhằm đạt được mục tiêu đề ra, luận án sử dụng phương pháp lý thuyết tin cậy Bayes để tính phí bảo hiểm cây lúa, phương pháp định giá ngẫu nhiên (CVM) xác định mức sẵn lòng trả phí bảo hiểm của nông hộ và các yếu tố ảnh hưởng đến mức sẵn lòng trả. Luận án sử dụng số liệu năng suất lúa vụ Đông Xuân giai đoạn 12 năm (2007- 2018) các xã ở tỉnh Hậu Giang, An Giang và Sóc Trăng, áp dụng lý thuyết tin cậy Bayes, kết hợp thời gian-không gian của dữ liệu nhằm tăng hiệu quả trong ước tính thống kê và các phép tính linh hoạt khác để tính phí bảo hiểm chỉ số năng suất vùng cho cây lúa ở Đồng bằng sông Cửu Long. Các chỉ tiêu quan trọng trong hợp đồng bảo hiểm chỉ số năng suất vùng đã được tính như năng suất ngưỡng, mức bồi thường, tỷ lệ phí thuần và tỷ lệ phí thương mại. Kết quả cho thấy tỷ lệ phí bảo hiểm phần lớn là tương đồng giữa các huyện trong tỉnh và có khác biệt giữa các tỉnh trong vùng Đồng bằng sông Cửu Long. Tỷ lệ phí bảo hiểm của tỉnh An Giang (0,5%) thấp nhất trong các tỉnh và thấp hơn nhiều so với tỷ lệ phí áp dụng thí điểm bảo hiểm cây lúa của Chính phủ (2,19%). Tỉnh Hậu Giang và Sóc Trăng có tỷ lệ phí cao hơn tỷ lệ phí ở An Giang, trong đó tỷ lệ phí huyện Phụng Hiệp, tỉnh Hậu Giang là cao nhất (2,1%). Phân loại rủi ro và áp dụng tỷ lệ phí phù hợp cho các vùng khác nhau là rất quan trọng. Điều này tạo sự công bằng, động lực cho người tham gia bảo hiểm và tránh sự lựa chọn sai lầm từ hiện tượng thông tin bất đối xứng trong bảo hiểm. Nguồn dữ liệu phỏng vấn trực tiếp là 505 nông hộ, trong đó có 463 nông hộ trồng lúa ở 4 tỉnh Hậu Giang, Sóc Trăng, An Giang và Đồng Tháp đồng ý tham gia chương trình bảo hiểm khi được giới thiệu. Luận án kiểm tra sự phản ứng của nông hộ đối với các mức phí bảo hiểm đầu tiên, kết quả cho thấy sự phản ứng này phù hợp với lý thuyết cầu. Phương pháp định giá ngẫu nhiên được áp dụng dưới dạng lựa chọn nhị phân kép để xác định mức sẵn lòng trả phí bảo hiểm và các yếu tố ảnh hưởng đến mức sẵn lòng trả của nông hộ. Kết quả cho thấy 47,5% hộ trả lời đồng ý mức phí đầu tiên và mức phí cao hơn tiếp theo khi được đề nghị, 17,1% cá nhân không đồng ý cho cả hai mức phí mặc dù mức phí thứ hai được đề nghị thấp hơn và 35,4% các trường hợp khác. Mức sẵn lòng trả trung bình ước tính là 68.633đ/1.000m2/vụ và mức phí ước tính này tương đồng với kết quả một số nghiên cứu trước đây. Kết quả còn chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng đến mức sẵn lòng trả của nông hộ trồng lúa như trình độ học vấn, chi phí sản xuất trung bình, đê bao, vay vốn, thu nhập khác và thái độ đối với rủi ro. Từ các kết quả tính phí bảo hiểm, tình hình sản xuất lúa và thực trạng bảo hiểm cây lúa ở Đồng bằng sông Cửu Long, luận án xác định 5 vấn đề cơ bản ảnh hưởng đến iii bảo hiểm cây lúa như sau: (i) Hiện tượng thông tin bất đối xứng và lựa chọn sai lầm trong bảo hiểm, (ii) rủi ro cơ bản của sản phẩm bảo hiểm chỉ số năng suất vùng, (iii) các đặc điểm sản xuất và cá nhân của nông hộ, (iv) nhận thức của nông hộ về rủi ro và bảo hiểm, (v) sự hỗ trợ từ Chính phủ. Từ các vấn đề trên, luận án đưa ra các giải pháp để có thể khắc phục nhằm góp phần phát triển dịch vụ bảo hiểm cây lúa ở Đồng bằng sông Cửu Long trong thời gian tới. iv ABSTRACT This study aims to develop a rice crop insurance service in the Mekong Delta. The thesis uses data collected randomly from 505 rice farmers in 4 provinces of Hau Giang, Soc Trang, An Giang, and Dong Thap and secondary data on rice yields of the provinces. In order to achieve the set goals, the thesis uses the Bayes reliability method to calculate the rice insurance premium, the contingent valuation method (CVM) to determine the farmers' willingness to pay insurance premiums and factors affecting the willingness to pay. The thesis used rice yield data of winter-spring crop in the 12-year period (2007- 2018) of communes in Hau Giang, An Giang, and Soc Trang provinces, Bayes reliability theory approach, time-spatial integration of data to increase efficiency in statistical estimation, and other flexible calculations to for calculating area-yield index rice insurance in the Mekong Delta. Key indicators of the area-yield index insurance contract have been calculated such as threshold yields, indemnity level, pure premium rate, and commercial premium rate. The results show that the premium rates are largely similar across districts within the province but different between provinces in the Mekong Delta. The estimated premium rate of An Giang province of 0.5% is the lowest among the provinces and much lower than the pilot rate of application of rice insurance by the Government (2.19%). Estimated premium rates of Hau Giang and Soc Trang were higher than those of An Giang, in which the highest premium rates in Phung Hiep district, Hau Giang province (2.1%). This implies that it is important to classify risks and apply the appropriate rates for different regions. It creates fairness and motivation for insured farmers and avoids adverse selections from asymmetric information in insurance. Direct interview data sources were 505 farmers, of which 463 rice farmers in four provinces of Hau Giang, Soc Trang, An Giang, and Dong Thap agreed to join the insurance program when they were introduced. The thesis examines the response of the farmer to the first premiums, the results show that this response is consistent with demand theory. The contingent valuation method is applied to determine the willingness to pay a premium and the factors that influence the farmer's willingness to pay. Results show that 47.5% of respondents agreed with both the first premium and the next highest premium when asked, 17.1% of individuals disagree for both premium even though the second is recommended lower and 35.4% other cases. The average willingness to pay was estimated to be 68.633 VND/1000m2/crop which is quite similar to the previous research results. The factors that positively affected the willingness to pay of rice farmers in the Mekong Delta were education level, the average cost of production, dyke, borrowing, other income, and risk attitudes v With the results of calculating insurance premiums, the situation of rice production, and the situation of rice insurance in the Mekong Delta, the thesis identifies 5 problems affecting rice insurance as follows: (i) asymmetric information and adverse selections in insurance, (ii) basic risks of the area-yield index insurance product, (iii) individual and production characteristics of the farmer, (iv) farmer perceptions of risks and insurance, (v) support from the government. With the results obtained from the practice of calculating the premium of area- yield index rice insurance and insurance needs of rice farmers in the Mekong Delta provinces combined with the situation of rice production and the situation of rice insurance in the Mekong Delta in recent years, the thesis summarizes 5 basic issues affecting rice insurance as follows: (i) asymmetric information and adverse selection in insurance, (ii) basic risks of the area-yield index insurance product, (iii) individual and production characteristics of the farmer, (iv) farmer perceptions of risks and insurance and (v) support from the government. The thesis then proposed solutions to overcome in order to contribute to the development of rice insurance service in the Mekong Delta in the future. vi LỜI CAM ĐOAN Tôi tên là Nguyễn Văn Tạc, là NCS ngành Kinh Tế Nông Nghiệp, khóa 2016. Tôi xin cam đoan luận án này là công trình nghiên cứu khoa học thực sự của bản thân tôi được sự hướng dẫn của PGS.TS. Nguyễn Tri Khiêm. Các thông tin sử dụng tham khảo trong luận án được thu thập từ các nguồn đáng tin cậy, đã được kiểm chứng, được công bố rộng rãi và được tôi trích dẫn nguồn gốc rõ ràng ở phần danh mục Tài liệu tham khảo. Các kết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án này là do chính tôi thực hiện một cách nghiêm túc, trung thực và không trùng lắp với các đề tài khác đã được công bố trước đây. Tôi xin lấy danh dự và uy tín bản thân để đảm bảo cho lời cam đoan này. Cần thơ, ngày 25 tháng 10 năm 2021 Người hướng dẫn Tác giả thực hiện Nguyễn Tri Khiêm Nguyễn Văn Tạc vii MỤC LỤC Nội dung Trang Lời cảm ơn.......................................................................................................................i Tóm tắt........................................................................................ ... ------------------- tbthhai | 1.0000 kntgbh | -0.0636 1.0000 Tđđvrr | 0.0493 -0.1082 1.0000 . probit answer1 bid1 Iteration 0: log likelihood = -295.84783 Iteration 1: log likelihood = -280.42301 Iteration 2: log likelihood = -280.39725 Iteration 3: log likelihood = -280.39725 Probit regression Number of obs = 463 LR chi2(1) = 30.90 Prob > chi2 = 0.0000 Log likelihood = -280.39725 Pseudo R2 = 0.0522 ------------------------------------------------------------------------------ answer1 | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- bid1 | -.0139576 .0025429 -5.49 0.000 -.0189417 -.0089736 _cons | 1.164061 .1506119 7.73 0.000 .8688666 1.459255 ------------------------------------------------------------------------------ 157 . doubleb bid1 bid2 answer1 answer2 initial: log likelihood = - (could not be evaluated) feasible: log likelihood = -5799.2291 rescale: log likelihood = -665.7073 rescale eq: log likelihood = -625.73756 Iteration 0: log likelihood = -625.73756 Iteration 1: log likelihood = -616.88247 Iteration 2: log likelihood = -612.82814 Iteration 3: log likelihood = -612.80798 Iteration 4: log likelihood = -612.80798 Number of obs = 463 Wald chi2(0) = . Log likelihood = -612.80798 Prob > chi2 = . ------------------------------------------------------------------------------ | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- Beta | _cons | 68.63332 2.194346 31.28 0.000 64.33248 72.93416 -------------+---------------------------------------------------------------- Sigma | _cons | 38.70108 2.226443 17.38 0.000 34.33733 43.06483 ------------------------------------------------------------------------------ First-Bid Variable: bid1 Second-Bid Variable: bid2 First-Response Dummy Variable: answer1 Second-Response Dummy Variable: answer2 . doubleb bid1 bid2 answer1 answer2 hocvan knsx tvgđ dientich nangsuat cpsxtb debao giabantb tnhapkhac vayvon tietkiem dongth > ap Angiang soctrang tbthhai kntgbh Tđđvrr initial: log likelihood = - (could not be evaluated) feasible: log likelihood = -5799.2291 rescale: log likelihood = -665.7073 rescale eq: log likelihood = -625.73756 Iteration 0: log likelihood = -625.73756 Iteration 1: log likelihood = -603.54897 Iteration 2: log likelihood = -591.01334 Iteration 3: log likelihood = -590.94989 Iteration 4: log likelihood = -590.94976 Iteration 5: log likelihood = -590.94976 Number of obs = 463 Wald chi2(17) = 42.49 Log likelihood = -590.94976 Prob > chi2 = 0.0006 ------------------------------------------------------------------------------ | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- Beta | hocvan | 1.056936 .6233526 1.70 0.090 -.1648126 2.278685 knsx | .0135849 .1690869 0.08 0.936 -.3178193 .3449891 tvgđ | -.5593046 1.509487 -0.37 0.711 -3.517845 2.399235 dientich | .0656876 .0804182 0.82 0.414 -.0919291 .2233043 nangsuat | .0180037 .0142884 1.26 0.208 -.0100012 .0460085 cpsxtb | -8.650974 4.573359 -1.89 0.059 -17.61459 .3126447 debao | 8.49779 4.904769 1.73 0.083 -1.115381 18.11096 giabantb | 6.458561 4.676315 1.38 0.167 -2.706848 15.62397 tnhapkhac | .0979399 .0319666 3.06 0.002 .0352866 .1605933 vayvon | 7.208978 4.349616 1.66 0.097 -1.316114 15.73407 tietkiem | -.0832352 4.318899 -0.02 0.985 -8.548122 8.381651 dongthap | 8.677606 6.584142 1.32 0.188 -4.227075 21.58229 Angiang | -2.661344 6.928455 -0.38 0.701 -16.24087 10.91818 soctrang | 5.777876 6.237662 0.93 0.354 -6.447717 18.00347 tbthhai | -.2694189 6.376827 -0.04 0.966 -12.76777 12.22893 kntgbh | .2002727 6.665051 0.03 0.976 -12.86299 13.26353 158 Tđđvrr | 10.75307 4.227399 2.54 0.011 2.467523 19.03862 _cons | 8.261703 30.41343 0.27 0.786 -51.34752 67.87093 -------------+---------------------------------------------------------------- Sigma | _cons | 36.10882 2.068956 17.45 0.000 32.05374 40.1639 ------------------------------------------------------------------------------ First-Bid Variable: bid1 Second-Bid Variable: bid2 First-Response Dummy Variable: answer1 Second-Response Dummy Variable: answer2 . doubleb bid1 bid2 answer1 answer2 hocvan cpsxtb debao tnhapkhac vayvon Tđđvrr initial: log likelihood = - (could not be evaluated) feasible: log likelihood = -5799.2291 rescale: log likelihood = -665.7073 rescale eq: log likelihood = -625.73756 Iteration 0: log likelihood = -625.73756 Iteration 1: log likelihood = -601.40274 Iteration 2: log likelihood = -595.86096 Iteration 3: log likelihood = -595.83548 Iteration 4: log likelihood = -595.83546 Number of obs = 463 Wald chi2(6) = 33.33 Log likelihood = -595.83546 Prob > chi2 = 0.0000 ------------------------------------------------------------------------------ | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- Beta | hocvan | 1.170817 .5991974 1.95 0.051 -.0035881 2.345223 cpsxtb | -7.207617 4.279358 -1.68 0.092 -15.59501 1.179771 debao | 8.407717 4.704363 1.79 0.074 -.8126651 17.6281 tnhapkhac | .0945495 .0309335 3.06 0.002 .0339209 .1551781 vayvon | 7.6619 4.123268 1.86 0.063 -.4195573 15.74336 Tđđvrr | 10.55649 4.100361 2.57 0.010 2.519926 18.59305 _cons | 54.09408 10.69468 5.06 0.000 33.13289 75.05527 -------------+---------------------------------------------------------------- Sigma | _cons | 36.60866 2.094971 17.47 0.000 32.50259 40.71473 ------------------------------------------------------------------------------ First-Bid Variable: bid1 Second-Bid Variable: bid2 First-Response Dummy Variable: answer1 Second-Response Dummy Variable: answer2 . summarize hocvan, meanonly . scalar hocvan_m = r(mean) . summarize cpsxtb, meanonly . scalar cpsxtb_m = r(mean) . summarize debao, meanonly . scalar debao_m = r(mean) . summarize tnhapkhac, meanonly . scalar tnhapkhac_m = r(mean) . summarize vayvon, meanonly . scalar vayvon_m = r(mean) . summarize Tđđvrr, meanonly . scalar Tđđvrr_m = r(mean) . nlcom (WTP:(_b[_cons]+hocvan_m*_b[hocvan]+ debao_m*_b[debao]+ vayvon_m*_b[vayvon]+ cpsxtb_m*_b[cpsxtb]+tnhapkhac_m*_b[tnhap > khac]+Tđđvrr_m*_b[Tđđvrr])), noheader 159 ------------------------------------------------------------------------------ | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- WTP | 68.66058 2.098823 32.71 0.000 64.54696 72.7742 /__ / ____/ / ____/ ___/ / /___/ / /___/ 14.2 Copyright 1985-2015 StataCorp LLC Statistics/Data Analysis StataCorp 4905 Lakeway Drive Special Edition College Station, Texas 77845 USA 800-STATA-PC 979-696-4600 stata@stata.com 979-696-4601 (fax) Single-user Stata perpetual license: Serial number: 10699393 Licensed to: Andrey Notes: 1. Unicode is supported; see help unicode_advice. 2. Maximum number of variables is set to 5000; see help set_maxvar. . use "D:\NC\Luanan\Dulieu.goc\15.10.20 dulieuAngiang.dta", clear . doubleb bid1 bid2 answer1 answer2 initial: log likelihood = - (could not be evaluated) feasible: log likelihood = -1017.9556 rescale: log likelihood = -143.43415 rescale eq: log likelihood = -140.50334 Iteration 0: log likelihood = -140.50334 Iteration 1: log likelihood = -134.36711 Iteration 2: log likelihood = -132.83208 Iteration 3: log likelihood = -132.81457 Iteration 4: log likelihood = -132.81452 Iteration 5: log likelihood = -132.81452 Number of obs = 95 Wald chi2(0) = . Log likelihood = -132.81452 Prob > chi2 = . ------------------------------------------------------------------------------ | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- Beta | _cons | 61.18286 4.680533 13.07 0.000 52.00919 70.35654 -------------+---------------------------------------------------------------- Sigma | _cons | 38.68926 4.879 7.93 0.000 29.12659 48.25192 ------------------------------------------------------------------------------ First-Bid Variable: bid1 Second-Bid Variable: bid2 First-Response Dummy Variable: answer1 Second-Response Dummy Variable: answer2 160 use "D:\NC\Luanan\Dulieu.goc\15.10.20 dulieuHaugiang.dta", clear . doubleb bid1 bid2 answer1 answer2 initial: log likelihood = - (could not be evaluated) feasible: log likelihood = -1717.064 rescale: log likelihood = -183.99942 rescale eq: log likelihood = -181.84418 Iteration 0: log likelihood = -181.84418 Iteration 1: log likelihood = -176.6804 Iteration 2: log likelihood = -176.03611 Iteration 3: log likelihood = -176.0358 Iteration 4: log likelihood = -176.0358 Number of obs = 137 Wald chi2(0) = . Log likelihood = -176.0358 Prob > chi2 = . ------------------------------------------------------------------------------ | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- Beta | _cons | 68.57248 4.753221 14.43 0.000 59.25634 77.88862 -------------+---------------------------------------------------------------- Sigma | _cons | 45.78326 5.491043 8.34 0.000 35.02101 56.54551 ------------------------------------------------------------------------------ First-Bid Variable: bid1 Second-Bid Variable: bid2 First-Response Dummy Variable: answer1 Second-Response Dummy Variable: answer2 . use "D:\NC\Luanan\Dulieu.goc\15.10.20 dulieuSoctrang.dta", clear . doubleb bid1 bid2 answer1 answer2 initial: log likelihood = - (could not be evaluated) feasible: log likelihood = -1299.6404 rescale: log likelihood = -153.48201 rescale eq: log likelihood = -138.83282 Iteration 0: log likelihood = -138.83282 Iteration 1: log likelihood = -136.57828 Iteration 2: log likelihood = -136.48024 Iteration 3: log likelihood = -136.47995 Iteration 4: log likelihood = -136.47995 Number of obs = 105 Wald chi2(0) = . Log likelihood = -136.47995 Prob > chi2 = . ------------------------------------------------------------------------------ | Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] -------------+---------------------------------------------------------------- Beta | _cons | 69.66515 4.241161 16.43 0.000 61.35262 77.97767 -------------+---------------------------------------------------------------- Sigma | _cons | 34.69501 3.9649 8.75 0.000 26.92395 42.46608 ------------------------------------------------------------------------------ First-Bid Variable: bid1 Second-Bid Variable: bid2 First-Response Dummy Variable: answer1 Second-Response Dummy Variable: answer2
File đính kèm:
- luan_an_nghien_cuu_phat_trien_dich_vu_bao_hiem_cay_lua_o_don.pdf
- Tom tat LA-tieng Anh-Nguyen Van Tac.pdf
- Tom tat LA-tieng Viet-Nguyen Van Tac.pdf
Trang thong tin LA-tieng Anh-Nguyen Van Tac.doc- Trang thong tin LA-tieng Viet-Nguyen Van Tac.doc
