Luận án tiến sĩ về phát triển dịch vụ bảo hiểm cây lúa ở Đồng bằng sông Cửu Long

Luận án tiến sĩ nghiên cứu nghiên cứu phát triển dịch vụ bảo hiểm cây lúa ở đồng bằng sông cửu long, phát triển phương pháp mới, đánh giá hiệu quả ứng dụng trong lĩnh vực tại Việt

• Tác giả: Nguyễn Văn Tạc
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Tri Khiêm
• Trường học: Trường Đại học Cần Thơ
• Chuyên ngành: Kinh Tế Nông Nghiệp
• Đề tài: Nghiên Cứu Phát Triển Dịch Vụ Bảo Hiểm Cây Lúa Tại Đồng Bằng Sông Cửu Long
• Loại tài liệu: luận án
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Cần Thơ

Mục lục chi tiết

• Lời cảm ơn
• Lời cam đoan
• Mục lục
• Danh mục bảng
• Danh mục hình
• Danh mục các từ viết tắt
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU
• 1.1. LÝ DO NGHIÊN CỨU
• 1.2. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
• 1.2.1. Mục tiêu chung
• 1.2.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.3. CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
• 1.4. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
• 1.5. ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.5.1. Đối tượng nghiên cứu và đối tượng khảo sát
• 1.5.2. Giới hạn nội dung nghiên cứu
• 1.5.3. Giới hạn vùng nghiên cứu
• 1.6. CẤU TRÚC CỦA LUẬN ÁN
• 1.7. NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN
• 1.7.1. Về thực tiễn
• 2. Chương 2: TỔNG QUAN TÀI LIỆU
• 2.1. TỔNG QUAN VỀ BHNN
• 2.1.1. Khái niệm về bảo hiểm nông nghiệp
• 2.1.2. Các loại rủi ro trong nông nghiệp
• 2.1.3. Bảo hiểm chỉ số và bảo hiểm truyền thống
• 2.1.4. Bảo hiểm chỉ số năng suất vùng và chỉ số thời tiết
• 2.2. CÁC NGHIÊN CỨU THIẾT KẾ VÀ TÍNH PHÍ BẢO HIỂM
• 2.3. MỨC SẴN LÒNG TRẢ VÀ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG WTP
• 2.3.1. Các nghiên cứu về mức sẵn lòng trả và yếu tố ảnh hưởng WTP
• 2.3.2. Sự sẵn lòng trả đối với bảo hiểm của nông hộ
• 2.4. Lý thuyết rủi ro và đo lường thái độ đối với rủi ro
• 2.5. Lý thuyết về sự lựa chọn của nông hộ
• 2.6. Lý thuyết thông tin bất đối xứng, lựa chọn sai lầm và động cơ lệch lạc trong BHNN
• 2.7. Lý thuyết cầu đối với bảo hiểm
• 2.8. Các phương pháp tính phí bảo hiểm nông nghiệp
• 2.9. Đo lường mức sẵn lòng trả (WTP)
• 2.10. TÓM TẮT CHƯƠNG
• 3. Chương 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. CÁCH TIẾP CẬN VÀ KHUNG NGHIÊN CỨU
• 3.2. PHƯƠNG PHÁP THU THẬP SỐ LIỆU
• 3.2.1. Số liệu sơ cấp
• 3.2.2. Số liệu thứ cấp
• 3.3. PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH SỐ LIỆU
• 3.3.1. Thống kê mô tả
• 3.3.2. Thiết kế và tính phí sản phẩm BHCL
• 3.3.3. Phân tích cầu bảo hiểm nông nghiệp
• 3.3.4. Đo lường thái độ đối với rủi ro
• 3.4. TÓM TẮT CHƯƠNG
• 4. Chương 4: TỔNG QUAN VỀ ĐỊA BÀN NGHIÊN CỨU
• 4.1. TỔNG QUAN VỀ VÙNG ĐBSCL
• 4.1.1. Điều kiện tự nhiên
• 4.1.2. Tình hình kinh tế - xã hội ở ĐBSCL
• 4.2. TÌNH HÌNH SẢN XUẤT LÚA Ở ĐBSCL
• 4.2.1. Kết quả sản xuất lúa ở ĐBSCL giai đoạn 2014-2019
• 4.2.2. Tình hình sản xuất lúa ở các tỉnh ĐBSCL
• 4.2.3. Định hướng sản xuất lúa ở ĐBSCL
• 4.3. TÌNH HÌNH TRIỂN KHAI BẢO HIỂM CÂY LÚA Ở ĐBSCL
• 4.3.1. Mô tả về chương trình BHCL
• 4.3.2. Tình hình cung sản phẩm bảo hiểm cây lúa
• 4.3.3. Tình hình tham gia bảo hiểm cây lúa
• 4.4. TÓM TẮT CHƯƠNG
• 5. Chương 5: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 5.1. CÁC ĐẶC ĐIỂM VÀ KẾT QUẢ SẢN XUẤT CỦA NÔNG HỘ TRỒNG LÚA TRÊN ĐỊA BÀN NGHIÊN CỨU
• 5.1.1. Đặc điểm về nhân khẩu học và nguồn lực của nông hộ
• 5.1.2. Một số chỉ tiêu kết quả sản xuất lúa của nông hộ
• 5.1.3. Các đặc điểm về nhận thức rủi ro trong sản xuất nông nghiệp
• 5.1.4. Các đặc điểm về tham gia chương trình BHCL
• 5.2. THIẾT KẾ VÀ TÍNH PHÍ BẢO HIỂM CÂY LÚA Ở ĐBSCL
• 5.2.1. Thu thập và loại bỏ xu hướng trong năng suất lúa
• 5.2.2. Tính năng suất ngưỡng (TY)
• 5.2.3. Tính tỷ lệ phí thuần (PPR)
• 5.2.4. Tính tỷ lệ phí thương mại (CPR) và phí bảo hiểm cây lúa
• 5.3. NHU CẦU BẢO HIỂM CÂY LÚA CỦA NÔNG HỘ
• 5.3.1. Mức sẵn lòng trả (WTP) bảo hiểm cây lúa
• 5.3.2. Xác định WTP và các yếu tố ảnh hưởng đến WTP
• 5.4. SO SÁNH KẾT QUẢ TÍNH PHÍ BẢO HIỂM VÀ KẾT QUẢ ƯỚC TÍNH WTP CỦA NÔNG HỘ
• 5.5. TÓM TẮT CHƯƠNG
• 6. Chương 6: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• 6.1. HÀM Ý CHÍNH SÁCH
• 6.1.1. Giải pháp cho hiện tượng thông tin bất đối xứng và lựa chọn sai lầm
• 6.1.2. Giải pháp cho vấn đề rủi ro cơ bản của sản phẩm BHCS
• 6.1.3. Giải pháp cho đặc điểm sản xuất và cá nhân của nông hộ
• 6.1.4. Giải pháp cho sự nhận thức của nông hộ về rủi ro và BHCL
• 6.1.5. Giải pháp cho vấn đề hỗ trợ từ Chính phủ
• 6.2. HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO
• 6.2.1. Hướng nghiên cứu tiếp theo
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• Phụ lục 1: Bảng câu hỏi phỏng vấn nông hộ
• Phụ lục 2: Mức đồng ý các giải pháp ứng phó rủi ro của nông hộ
• Phụ lục 3: Tính phí bảo hiểm
• Phụ lục 4: Kết quả ước lượng WTP

Tóm tắt

I. Giới thiệu

Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển dịch vụ bảo hiểm cây lúa tại Đồng bằng sông Cửu Long. Vùng này có vai trò quan trọng trong sản xuất lúa của Việt Nam, đóng góp hơn 50% tổng sản lượng lúa quốc gia. Tuy nhiên, nông hộ ở đây thường xuyên phải đối mặt với nhiều rủi ro trong sản xuất nông nghiệp, bao gồm thiên tai và biến đổi khí hậu. Những rủi ro này không chỉ ảnh hưởng đến sản lượng mà còn đến đời sống của nông dân. Do đó, việc phát triển bảo hiểm nông sản là cần thiết để bảo vệ nông hộ khỏi những thiệt hại do thiên tai gây ra.

1.1 Lý do nghiên cứu

Việt Nam là một quốc gia nông nghiệp với nhiều tiềm năng, nhưng cũng phải đối mặt với nhiều thách thức từ thiên nhiên. Đồng bằng sông Cửu Long là vùng trọng điểm sản xuất lúa, nhưng cũng là nơi chịu ảnh hưởng nặng nề từ biến đổi khí hậu. Nghiên cứu này nhằm tìm hiểu và phát triển dịch vụ bảo hiểm cây lúa để giảm thiểu thiệt hại cho nông dân, từ đó góp phần ổn định sản xuất và phát triển kinh tế vùng.

II. Tình hình sản xuất lúa

Tình hình sản xuất lúa ở Đồng bằng sông Cửu Long trong giai đoạn 2014-2019 cho thấy sự biến động lớn do ảnh hưởng của thời tiết và các yếu tố môi trường. Năng suất lúa không ổn định, thường xuyên bị ảnh hưởng bởi các hiện tượng như ngập lụt và xâm nhập mặn. Việc áp dụng công nghệ trong nông nghiệp và các biện pháp quản lý rủi ro là rất cần thiết để nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm. Nghiên cứu này sẽ phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất lúa và đề xuất các giải pháp nhằm cải thiện tình hình sản xuất.

2.1 Các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất

Năng suất lúa ở Đồng bằng sông Cửu Long chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như điều kiện khí hậu, chất lượng đất, và kỹ thuật canh tác. Nghiên cứu cho thấy rằng việc áp dụng các biện pháp canh tác hiện đại và sử dụng giống lúa chất lượng cao có thể giúp nâng cao năng suất. Đồng thời, việc nhận thức của nông dân về rủi ro trong sản xuất nông nghiệp cũng đóng vai trò quan trọng trong việc quyết định tham gia vào các chương trình bảo hiểm nông sản.

III. Phát triển dịch vụ bảo hiểm

Phát triển dịch vụ bảo hiểm cây lúa là một giải pháp hiệu quả để bảo vệ nông dân khỏi những thiệt hại do thiên tai. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng tỷ lệ phí bảo hiểm ở các tỉnh trong Đồng bằng sông Cửu Long có sự khác biệt rõ rệt. Tỉnh An Giang có tỷ lệ phí bảo hiểm thấp nhất, trong khi Hậu Giang và Sóc Trăng có tỷ lệ phí cao hơn. Việc phân loại rủi ro và áp dụng tỷ lệ phí phù hợp cho từng vùng là rất quan trọng để đảm bảo tính công bằng và khuyến khích nông dân tham gia vào chương trình bảo hiểm.

3.1 Các giải pháp phát triển

Để phát triển dịch vụ bảo hiểm nông sản, cần có sự hỗ trợ từ chính phủ và các tổ chức tài chính. Các giải pháp bao gồm việc nâng cao nhận thức của nông dân về bảo hiểm nông nghiệp, cải thiện chất lượng dịch vụ bảo hiểm, và xây dựng các chính sách hỗ trợ phù hợp. Đồng thời, việc áp dụng công nghệ thông tin trong quản lý và phân tích dữ liệu cũng sẽ giúp nâng cao hiệu quả của dịch vụ bảo hiểm.

IV. Kết luận và kiến nghị

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc phát triển dịch vụ bảo hiểm cây lúa tại Đồng bằng sông Cửu Long là cần thiết để bảo vệ nông dân khỏi những rủi ro trong sản xuất. Các giải pháp đề xuất bao gồm việc cải thiện chính sách bảo hiểm, nâng cao nhận thức của nông dân, và tăng cường hỗ trợ từ chính phủ. Những biện pháp này không chỉ giúp ổn định sản xuất mà còn góp phần phát triển kinh tế bền vững cho vùng.

4.1 Kiến nghị chính sách

Cần có các chính sách hỗ trợ mạnh mẽ từ chính phủ để phát triển bảo hiểm nông sản. Các chương trình đào tạo và nâng cao nhận thức cho nông dân về bảo hiểm cây lúa cũng cần được triển khai. Đồng thời, việc xây dựng các mô hình bảo hiểm phù hợp với đặc điểm sản xuất của từng vùng sẽ giúp tăng cường tính hiệu quả và khả năng tham gia của nông dân.

Nội dung chính

Tổng quan luận án

Sản xuất nông nghiệp Việt Nam duy trì tốc độ tăng trưởng từ 4% đến 5%/năm, đóng góp khoảng 20% vào Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) và chiếm 30% kim ngạch xuất khẩu của cả nước (Phạm Thị Định, 2013). Trong đó, Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) giữ vị trí trọng điểm khi sản xuất trên 50% tổng sản lượng lúa và đáp ứng hơn 90% sản lượng gạo xuất khẩu (Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn, 2021). Tuy nhiên, sản xuất lúa tại ĐBSCL chịu tác động tiêu cực bởi biến đổi khí hậu, nước biển dâng, lũ lụt, hạn hán và xâm nhập mặn (Wassmann và cộng sự, 2004). Theo World Bank (2009), Việt Nam xếp thứ 6 trong danh sách các quốc gia chịu tổn thất nặng nề do thiên tai và dịch bệnh mùa màng, ước tính thiệt hại lên đến 1,5% GDP và hơn 70% dân số nông thôn đối mặt với rủi ro khí hậu.

Mặc dù có vai trò thiết yếu, thị trường bảo hiểm nông nghiệp (BHNN) tại Việt Nam vẫn ở quy mô nhỏ. Năm 2010, doanh thu phí BHNN chỉ chiếm 0,05% tổng doanh thu phí bảo hiểm phi nhân thọ, diện tích cây trồng và số lượng vật nuôi tham gia bảo hiểm chỉ đạt xấp xỉ 1% (Phạm Thị Định, 2013). Sau thất bại của chương trình thí điểm bảo hiểm cây lúa (BHCL) năm 1982 tại huyện Vụ Bản, tỉnh Nam Định do Bảo Việt triển khai, Chính phủ đã ban hành Quyết định số 315/QĐ-TTg ngày 01/03/2011 thực hiện thí điểm BHNN giai đoạn 2011–2013 tại 20 tỉnh thành. Tại ĐBSCL, hai tỉnh An Giang và Đồng Tháp được lựa chọn thí điểm bảo hiểm cây lúa theo phương pháp bảo hiểm chỉ số (BHCS) năng suất vùng. Kết quả đạt 19.152 lượt hộ tham gia với diện tích 12.000 ha, tổng phí bảo hiểm thu được là 10.982,8 triệu đồng (nông hộ đóng 2.319 triệu đồng, chiếm 21,1%; ngân sách nhà nước hỗ trợ 8.663 triệu đồng), số tiền chi trả bồi thường là 2.013 triệu đồng, tương ứng tỷ lệ bồi thường 18,3% (Ủy ban nhân dân tỉnh Đồng Tháp, 2014; Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn tỉnh An Giang, 2014). Sau khi chương trình kết thúc, dịch vụ BHCL chưa được duy trì và nhân rộng do tồn tại hiện tượng thông tin bất đối xứng, lựa chọn sai lầm khi áp dụng một tỷ lệ phí cố định (2,19%) cho tất cả các vùng và mùa vụ, rủi ro cơ bản của sản phẩm chỉ số và sự hạn chế trong nhận thức của nông hộ.

Khoảng trống nghiên cứu thực tiễn và học thuật cho thấy các đề tài trước đây chủ yếu tiếp cận theo khía cạnh cầu (đo lường mức sẵn lòng trả của nông dân), trong khi khía cạnh cung (thiết kế kỹ thuật và tính toán tỷ lệ phí bảo hiểm công bằng dựa trên rủi ro thực tế của từng tiểu vùng) chưa được giải quyết đồng bộ. Do đó, luận án "Nghiên cứu phát triển dịch vụ bảo hiểm cây lúa ở Đồng bằng sông Cửu Long" được thực hiện nhằm giải quyết đồng thời cả hai khía cạnh cung và cầu để đưa ra các cơ sở khoa học phát triển thị trường BHCL.

Mục tiêu nghiên cứu:

• Mục tiêu chung: Phát triển dịch vụ bảo hiểm cây lúa ở ĐBSCL trên cơ sở đánh giá thực trạng, kết quả tính phí bảo hiểm chỉ số năng suất vùng và mức sẵn lòng trả của nông hộ, từ đó đề xuất hệ thống giải pháp tháo gỡ các điểm nghẽn kỹ thuật và chính sách.
• Mục tiêu cụ thể:
  1. Phân tích thực trạng về bảo hiểm cây lúa ở ĐBSCL.
  2. Thiết kế và tính phí sản phẩm bảo hiểm chỉ số năng suất vùng cho cây lúa ở ĐBSCL.
  3. Xác định mức sẵn lòng trả và các yếu tố ảnh hưởng đến mức sẵn lòng trả của nông hộ trồng lúa.
  4. Đề xuất các giải pháp nhằm phát triển dịch vụ bảo hiểm cây lúa ở ĐBSCL.

Câu hỏi nghiên cứu:

1. Tình hình bảo hiểm cây lúa ở ĐBSCL trong thời gian qua diễn ra như thế nào?
2. Sản phẩm bảo hiểm chỉ số năng suất vùng được thiết kế và tính phí cần có các điểm tích cực nào so với sản phẩm hiện đang có?
3. Nông hộ trồng lúa ĐBSCL có nhu cầu tham gia bảo hiểm chỉ số năng suất vùng không? Mức sẵn lòng trả của nông hộ là bao nhiêu và các yếu tố nào ảnh hưởng đến mức sẵn lòng trả của nông hộ?
4. Các vấn đề nào đã ảnh hưởng đến sự thành công của dịch vụ bảo hiểm cây lúa và giải pháp nhằm giúp phát triển dịch vụ này ở ĐBSCL là gì?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Dịch vụ bảo hiểm cây lúa ở ĐBSCL.
• Đối tượng khảo sát: 505 nông hộ trồng lúa (trong đó 463 hộ đồng ý tham gia chương trình bảo hiểm khi được giới thiệu), cùng cán bộ quản lý nông nghiệp địa phương và đại diện các doanh nghiệp bảo hiểm (DNBH).
• Phạm vi không gian: 4 tỉnh đại diện cho 3 vùng sinh thái nông nghiệp tại ĐBSCL gồm: tỉnh Hậu Giang (vùng phù sa nước ngọt), tỉnh Sóc Trăng (vùng ven biển chịu ảnh hưởng xâm nhập mặn), tỉnh An Giang và tỉnh Đồng Tháp (vùng ngập lũ sâu).
• Phạm vi thời gian: Dữ liệu sơ cấp nông hộ được thu thập trong năm khảo sát; dữ liệu thứ cấp về năng suất lúa cấp xã được thu thập liên tục trong chuỗi thời gian 12 năm (2007–2018) cho vụ Đông Xuân (vụ sản xuất chính trong năm của vùng).

---

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Tổng quan tài liệu của luận án hệ thống hóa các hướng nghiên cứu trong nước và quốc tế xoay quanh ba mảng nội dung chính:

Bản chất rủi ro nông nghiệp và sự chuyển dịch phương pháp bảo hiểm: Rủi ro nông nghiệp gồm rủi ro sản xuất, giá cả, kỹ thuật và chính sách (Sonka và Patrick, 1984; Hanson và cộng sự, 2004; Lê Khương Ninh, 2016). Các hiện tượng thời tiết cực đoan tạo ra "rủi ro hệ thống" trên diện rộng, làm thất bại phương pháp bảo hiểm truyền thống dựa trên đánh giá tổn thất từng cá nhân do chi phí quản lý cao, lựa chọn sai lầm và động cơ lệch lạc (Hazell, 1992; Nguyễn Tuấn Sơn, 2008; AgRisk, 2009; Binswanger-Mkhize, 2012). Để khắc phục, phương pháp bảo hiểm chỉ số (BHCS) gồm chỉ số thời tiết và chỉ số năng suất vùng được phát triển (Halcrow, 1949; Miranda, 1991; Skees và cộng sự, 1999; Carter và cộng sự, 2007, 2017; Smith và Watts, 2009). BHCS năng suất vùng thực hiện bồi thường khi năng suất trung bình thực tế của đơn vị bảo hiểm giảm xuống dưới mức năng suất ngưỡng định trước, giúp giảm thiểu chi phí giám định và hạn chế hành vi trục lợi bảo hiểm.

Thiết kế và phương pháp định phí bảo hiểm mùa màng: Các kỹ thuật ước lượng phân phối năng suất cây trồng để xác định tỷ lệ phí thuần được phát triển qua nhiều giai đoạn: phương pháp tham số, bán tham số và phi tham số (Ker và Coble, 2003); ước lượng phi tham số Bayes (Ker và Goodwin, 2000; Ramadan, 2011); mô hình phân phối theo thời gian (Zhu và cộng sự, 2008); mô hình phân tích tồn tại Survival Analysis (Wang và cộng sự, 2010); mô hình khuếch tán Diffusion Model (Jie và cộng sự, 2013); mô hình phân cấp Bayes Bayesian Hierarchical Model (Ozaki và cộng sự, 2008; Ozaki, 2009). Đặc biệt, Clarke và cộng sự (2012) áp dụng lý thuyết hệ số tin cậy Bayes kết hợp dữ liệu không gian và thời gian theo khung chương trình bảo hiểm nông nghiệp quốc gia sửa đổi của Ấn Độ (mNAIS) từ nền tảng Bühlmann (1967) và Syroka (2007), giúp nâng cao hiệu quả thống kê khi cỡ mẫu lịch sử bị giới hạn.

Ước lượng mức sẵn lòng trả (WTP) và các yếu tố ảnh hưởng: Phương pháp định giá ngẫu nhiên (CVM) dạng câu hỏi nhị phân kép (DBDC) được áp dụng rộng rãi để đo lường WTP cho bảo hiểm nông nghiệp (Fraser, 1992; Deng và cộng sự, 2015; Brånstrand và Wester, 2014; Ali, 2013; Abbas và cộng sự, 2015; Arshad và cộng sự, 2016; Zhang và Fan, 2016; Seth và cộng sự, 2009; Danso và cộng sự, 2014; Okoffo và cộng sự, 2016; Abugri và cộng sự, 2017; Addey và cộng sự, 2019). Các nghiên cứu khẳng định WTP chịu tác động bởi mức phí đề xuất, học vấn, diện tích đất, chi phí sản xuất, quy mô hộ, thu nhập ngoài nông nghiệp, tiếp cận tín dụng và mức độ ngại rủi ro của nông dân.

Tác giả và năm	Địa bàn / Đối tượng	Phương pháp tiếp cận	Phát hiện / Kết quả chính
Ker và Goodwin (2000)	Hoa Kỳ / Cây trồng	Ước lượng phi tham số Bayes	Nâng cao độ chính xác ước lượng mật độ năng suất, nhưng yêu cầu chuỗi dữ liệu dài (35 năm).
Clarke và cộng sự (2012)	Ấn Độ (mNAIS) / Cây lương thực	Lý thuyết tin cậy Bayes (Không gian - Thời gian)	Tối ưu hóa tính phí BHCS năng suất vùng, giảm bóp méo trợ cấp và giải quyết bồi thường kịp thời.
Abbas và cộng sự (2015)	Pakistan / Bảo hiểm lũ lụt	CVM dạng DBDC	WTP trung bình chiếm 0,27% thu nhập tháng; sở hữu đất và thu nhập ngoài nông nghiệp tác động thuận chiều.
Phan Đình Khôi và Bùi Tuấn Khanh (2015)	ĐBSCL / Bảo hiểm lúa QĐ 315	Phân tích thống kê, định tính	Tồn tại lựa chọn sai lầm giữa các vụ mùa do áp dụng đồng nhất một mức phí 2,19%.

Khoảng trống nghiên cứu luận án giải quyết:

1. Khắc phục sự mất cân đối khi kết hợp hoàn chỉnh cả hai khía cạnh cung (thiết kế, tính phí bảo hiểm chỉ số năng suất vùng bằng kỹ thuật định lượng) và cầu (ước tính WTP và phân tích kinh tế lượng về hành vi nông hộ) trong cùng một nghiên cứu tại Việt Nam.
2. Áp dụng lý thuyết hệ số tin cậy Bayes kết hợp không gian - thời gian (theo khung mNAIS) để xử lý chuỗi số liệu năng suất ngắn (12 năm) cấp xã, tính toán tỷ lệ phí thuần và phí thương mại cho từng huyện tại ĐBSCL.
3. Nhận diện các điểm nghẽn cụ thể giữa mức phí bảo hiểm kỹ thuật và khả năng chi trả thực tế của nông hộ theo từng vùng sinh thái đặc thù.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Luận án xây dựng khung nghiên cứu dựa trên các lý thuyết kinh tế học vi mô và kinh tế học rủi ro:

• Lý thuyết nông hộ và sự lựa chọn trong điều kiện không chắc chắn: Mô hình Chayanov (Singh và cộng sự, 1986; Mendola, 2007; Bardhan và Udry, 1999) và lý thuyết an toàn đầu tiên "Safety-first" (Roumasset, 1976; Dasgupta, 1993; Morduch, 1994, 1995; Ellis, 1993; Binswanger, 1980), giải thích các chiến lược bình ổn thu nhập và phân bổ nguồn lực của nông hộ thu nhập thấp trước các cú sốc tự nhiên.
• Lý thuyết thông tin bất đối xứng, lựa chọn sai lầm và động cơ lệch lạc: Dựa trên nghiên cứu kinh điển của Akerlof (1970) và các phát triển trong bảo hiểm nông nghiệp của Barnett (2014), Lê Khương Ninh (2016), chỉ ra nguyên nhân thất bại thị trường khi DNBH không thể phân loại chính xác mức độ rủi ro giữa các vùng và cá nhân.
• Lý thuyết cầu bảo hiểm: Mô hình hóa lượng cầu bảo hiểm phụ thuộc vào mức phí, thu nhập, giá cả hàng hóa thay thế/bổ sung và nhận thức rủi ro (Lê Khương Ninh, 2015; Smith và Goodwin, 2010).
• Lý thuyết hệ số tin cậy Bayes: Mô hình Bühlmann (1967) và Clarke và cộng sự (2012), kết hợp thông tin lịch sử của từng đơn vị bảo hiểm (xã) với thông tin tập hợp của khu vực (huyện/tỉnh) để ước tính tỷ lệ tổn thất kỳ vọng.

             [ Khung tính phí mNAIS & Tin cậy Bayes ]
             1. Loại bỏ xu hướng công nghệ (Detrending)
             2. Xác định năng suất dự kiến (PY) và ngưỡng (TY)
             3. Tính tỷ lệ phí thuần (PPR) & thương mại (CPR)
             [ Phương pháp CVM dạng DBDC - Ước lượng ML ]
             - Xác định xác suất đồng ý các mức phí Bid
             - Ước lượng WTP trung bình và các yếu tố ảnh hưởng

Phương pháp thu thập và phân tích số liệu:

1. Phương pháp thu thập số liệu:
   • Số liệu sơ cấp: Điều tra ngẫu nhiên 505 nông hộ tại 4 tỉnh Hậu Giang, Sóc Trăng, An Giang, Đồng Tháp bằng bảng câu hỏi phỏng vấn trực tiếp, cấu trúc gồm thông tin nhân khẩu, chi phí sản xuất, thái độ đối với rủi ro và các kịch bản trả lời giá ngẫu nhiên.
   • Số liệu thứ cấp: Chuỗi dữ liệu năng suất lúa vụ Đông Xuân cấp xã 12 năm (2007–2018) thu thập từ Cục Thống kê và Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn các tỉnh An Giang, Hậu Giang, Sóc Trăng.
2. Phương pháp phân tích số liệu:
   • Thiết kế và tính phí bảo hiểm: Thực hiện qua 4 bước: (i) Kiểm tra sai số và loại bỏ xu hướng công nghệ trong năng suất bằng hồi quy tuyến tính; (ii) Tính năng suất dự kiến (PY) trung bình 7 năm liền kề và xác định năng suất ngưỡng ($TY = IL \times PY$) ứng với các mức bồi thường ($IL$) gồm 70%, 80%, 90%; (iii) Áp dụng hệ số tin cậy Bayes để tính tỷ lệ tổn thất trung bình (ALC), chi phí vượt giới hạn (CEL) và tỷ lệ phí thuần cơ sở (BPR), từ đó xác định tỷ lệ phí thuần (PPR); (iv) Xác định tỷ lệ phí thương mại (CPR) có tính đến chi phí quản lý và dự phòng rủi ro.
   • Ước lượng cầu bảo hiểm: Sử dụng phương pháp định giá ngẫu nhiên (CVM) với cấu trúc lựa chọn nhị phân kép (DBDC). Ước lượng hàm WTP thông qua phương pháp hợp lý cực đại (Maximum Likelihood - ML) để xác định mức sẵn lòng trả trung bình và kiểm định tác động của các biến độc lập.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu

Chương 1 thiết lập tính cấp thiết của đề tài dựa trên bối cảnh tổn thất nông nghiệp do biến đổi khí hậu tại ĐBSCL và sự đình trệ của các chương trình bảo hiểm cây lúa trước đây. Tác giả xác định mục tiêu chung, 4 mục tiêu cụ thể, 4 câu hỏi nghiên cứu, phạm vi khảo sát tại 4 tỉnh (Hậu Giang, Sóc Trăng, An Giang, Đồng Tháp) và nêu rõ 3 đóng góp mới về lý luận cùng 5 đóng góp mới về thực tiễn.

Chương 2: Tổng quan tài liệu

Chương 2 tổng hợp cơ sở lý thuyết về rủi ro trong nông nghiệp, phân tích ưu nhược điểm của bảo hiểm truyền thống so với bảo hiểm chỉ số (thời tiết và năng suất vùng). Chương này điểm luận chi tiết các nghiên cứu quốc tế và trong nước về định phí bảo hiểm mùa màng, phương pháp CVM đo lường WTP, lý thuyết thông tin bất đối xứng của Akerlof, lý thuyết lựa chọn an toàn đầu tiên và khung lý thuyết tin cậy Bayes của Bühlmann phục vụ việc xây dựng mô hình nghiên cứu.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 trình bày khung phân tích tích hợp cung - cầu của luận án. Nội dung chương mô tả chi tiết quy trình chọn mẫu điều tra 505 nông hộ, thiết kế kịch bản phỏng vấn DBDC, nguồn dữ liệu chuỗi thời gian năng suất lúa 12 năm (2007–2018) và các công thức toán học - thống kê để loại bỏ xu hướng năng suất, tính toán chỉ số bồi thường và ước lượng kinh tế lượng đối với mức sẵn lòng trả.

Chương 4: Tổng quan về địa bàn nghiên cứu

Chương 4 phân tích điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội và kết quả sản xuất lúa giai đoạn 2014–2019 của 4 tỉnh nghiên cứu. Chương này đánh giá chi tiết chương trình thí điểm bảo hiểm cây lúa theo Quyết định 315/QĐ-TTg tại An Giang và Đồng Tháp (2011–2013), chỉ ra việc áp dụng cố định tỷ lệ phí 2,19% dẫn đến tỷ lệ bồi thường thực tế chỉ đạt 18,3%, gây mất cân đối tài chính và dẫn đến sự rút lui của các doanh nghiệp bảo hiểm khi hết thời gian trợ cấp.

Chương 5: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 5 trình bày các kết quả định lượng trọng tâm của luận án:

• Đặc điểm sản xuất và nhận thức rủi ro: Nông hộ có quy mô đất canh tác bình quân nhỏ, học vấn ở mức trung bình; dịch hại và thời tiết bất lợi là hai nguồn rủi ro lớn nhất; phần lớn nông dân thể hiện thái độ ngại rủi ro trong hoạt động sản xuất.
• Kết quả tính phí bảo hiểm chỉ số năng suất vùng: Tỷ lệ phí bảo hiểm thương mại (CPR) tính toán có sự khác biệt rõ rệt giữa các tỉnh nhưng tương đối đồng nhất giữa các huyện trong cùng một tỉnh. Tỉnh An Giang có tỷ lệ phí thấp nhất vùng (0,5%), thấp hơn đáng kể so với mức phí thí điểm 2,19% của Quyết định 315. Tỉnh Hậu Giang và Sóc Trăng có mức phí cao hơn, trong đó huyện Phụng Hiệp (Hậu Giang) ghi nhận tỷ lệ phí cao nhất là 2,1%.
• Kết quả ước lượng WTP của nông hộ: Trong 505 hộ khảo sát, có 463 hộ đồng ý tham gia khi được giới thiệu. Phản ứng của nông hộ với mức phí tuân thủ quy luật cầu. Phân phối phản ứng qua hai lần hỏi: 47,5% hộ đồng ý với cả mức phí thứ nhất và mức phí thứ hai (cao hơn); 17,1% hộ từ chối cả hai mức phí; 35,4% thuộc các nhóm phản ứng hỗn hợp (đồng ý - từ chối hoặc từ chối - đồng ý). Mức sẵn lòng trả trung bình của nông hộ ước tính đạt 68.633 đồng/1.000m2/vụ (tương đương 68.000 đồng/công/vụ).

Tỉnh / Huyện	Mức bồi thường (IL)	Năng suất ngưỡng TY (tấn/ha)	Tỷ lệ phí thuần PPR (%)	Tỷ lệ phí thương mại CPR (%)	Tỷ lệ phí thí điểm QĐ 315 (%)
An Giang (Châu Phú, Thoại Sơn,...)	80%	5,78 - 6,12	0,38%	0,50%	2,19%
Sóc Trăng (Mỹ Tú, Thạnh Trị,...)	80%	5,10 - 5,45	1,12%	1,45%	Chưa triển khai
Hậu Giang (Châu Thành A, Vị Thủy)	80%	5,30 - 5,60	1,25%	1,60%	Chưa triển khai
Hậu Giang (Huyện Phụng Hiệp)	80%	5,15	1,65%	2,10%	Chưa triển khai

• Các yếu tố ảnh hưởng đến WTP: Kết quả ước lượng hợp lý cực đại (ML) chỉ ra các biến có tác động thuận chiều có ý nghĩa thống kê đến WTP bao gồm: trình độ học vấn của chủ hộ, chi phí sản xuất trung bình, sự hiện diện của hệ thống đê bao khép kín, tiếp cận vốn vay tín dụng, thu nhập ngoài lúa và thái độ sợ rủi ro.

Chương 6: Kết luận và kiến nghị

Chương 6 đúc kết các phát hiện chính, tổng kết 5 nhóm vấn đề cản trở dịch vụ bảo hiểm cây lúa tại ĐBSCL và đề xuất hệ thống giải pháp chính sách tương ứng cho các cơ quan quản lý nhà nước và doanh nghiệp kinh doanh bảo hiểm.

---

Kết quả và những đóng góp mới

Những đóng góp mới về mặt lý luận:

1. Luận án đã xây dựng và chuẩn hóa quy trình 4 bước tính tỷ lệ phí sản phẩm bảo hiểm chỉ số năng suất vùng cho cây lúa dựa trên lý thuyết hệ số tin cậy Bayes và khung mNAIS, thích ứng với điều kiện dữ liệu chuỗi thời gian ngắn tại các nước đang phát triển.
2. Đây là công trình đầu tiên tại Việt Nam kết hợp đồng thời lý thuyết hệ số tin cậy Bayes (phân tích khía cạnh cung) và phương pháp CVM dạng DBDC (phân tích khía cạnh cầu), tạo lập cơ sở phân tích toàn diện hành vi của cả nhà cung cấp dịch vụ và bên mua bảo hiểm.
3. Cung cấp luận cứ khoa học có tính đặc thù sinh thái vùng miền cao, phản ánh chính xác tương quan giữa điều kiện tự nhiên, năng suất và mức độ rủi ro tại ĐBSCL.

Những đóng góp mới về mặt thực tiễn:

1. Xác định được tỷ lệ phí bảo hiểm kỹ thuật thực tế cho từng địa bàn: An Giang đạt 0,5% (chứng minh mức 2,19% của Quyết định 315 là quá cao, gây triệt tiêu nhu cầu), trong khi huyện Phụng Hiệp (Hậu Giang) là 2,1%. Kết quả này khẳng định việc áp dụng tỷ lệ phí cào bằng là nguyên nhân trực tiếp dẫn đến hiện tượng lựa chọn sai lầm.
2. Lượng hóa được mức sẵn lòng trả trung bình thực tế của nông dân ĐBSCL là 68.633 đồng/1.000m2/vụ, làm căn cứ định giá cho các doanh nghiệp bảo hiểm.
3. Luận án nhận diện và hệ thống hóa 5 điểm nghẽn cơ bản cản trở sự phát triển dịch vụ BHCL ở ĐBSCL:
   • Hiện tượng thông tin bất đối xứng và lựa chọn sai lầm trong xác định phí bảo hiểm.
   • Rủi ro cơ bản của sản phẩm bảo hiểm chỉ số năng suất vùng.
   • Đặc điểm sản xuất quy mô nhỏ và hạn chế về nhân khẩu học của nông hộ.
   • Hạn chế trong nhận thức của nông hộ về rủi ro và công cụ bảo hiểm.
   • Sự thiếu ổn định và thiếu linh hoạt trong các chính sách hỗ trợ từ Chính phủ.

Kiến nghị và giải pháp đề xuất:

• Đối với DNBH: Phân loại rủi ro theo từng tiểu vùng địa lý để áp dụng các mức phí bảo hiểm tương ứng; thiết kế sản phẩm BHCS năng suất vùng ở cấp đơn vị bảo hiểm nhỏ (cấp xã) nhằm giảm thiểu rủi ro cơ bản; đẩy mạnh liên kết với các hội đoàn thể và tổ chức tín dụng để triển khai phân phối sản phẩm.
• Đối với cơ quan quản lý nhà nước: Duy trì chính sách hỗ trợ phí bảo hiểm có phân hóa theo mức độ rủi ro vùng sinh thái và đối tượng nông hộ; hoàn thiện hệ thống cơ sở dữ liệu thống kê năng suất cây trồng chuẩn hóa ở cấp cơ sở; tăng cường công tác thông tin truyền thông nhằm nâng cao nhận thức của nông dân về quản lý rủi ro nông nghiệp.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của luận án:

• Dữ liệu chuỗi thời gian 12 năm (2007–2018) cấp xã chỉ thu thập đầy đủ và liên tục cho vụ Đông Xuân tại 3 tỉnh (Hậu Giang, An Giang, Sóc Trăng). Các vụ Hè Thu và Thu Đông chưa thể đưa vào mô hình định phí do số liệu thống kê tại địa phương bị gián đoạn.
• Địa bàn khảo sát nông hộ mới tập trung tại 4 tỉnh đại diện, chưa bao phủ toàn bộ 13 tỉnh thành vùng ĐBSCL.
• Phạm vi sản phẩm bảo hiểm mới chỉ giới hạn ở cây lúa, chưa mở rộng sang các cây trồng hàng năm và lâu năm khác.

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

• Mở rộng thu thập dữ liệu thống kê để tính phí bảo hiểm chỉ số cho toàn bộ các vụ mùa trong năm (vụ Hè Thu và Thu Đông) khi hệ thống số liệu cấp xã được hoàn thiện.
• Mở rộng phạm vi nghiên cứu định phí và khảo sát nhu cầu bảo hiểm cho toàn vùng ĐBSCL và các vùng kinh tế nông nghiệp khác trên cả nước.
• Ứng dụng lý thuyết tin cậy Bayes để thiết kế và định phí bảo hiểm cho các loại cây trồng có giá trị kinh tế cao như cây ăn trái, hoa màu và thủy sản.
• Nghiên cứu mô hình bảo hiểm kết hợp giữa chỉ số năng suất vùng và chỉ số thời tiết nhằm tối ưu hóa việc giảm thiểu rủi ro cơ bản.

---

Giá trị tham khảo

Luận án là tài liệu tham khảo chuyên sâu phục vụ các đối tượng:

• Nghiên cứu sinh, học viên cao học và giảng viên ngành Kinh tế Nông nghiệp, Tài chính - Bảo hiểm, Kinh tế Phát triển: Tham khảo phương pháp luận kết hợp lý thuyết tin cậy Bayes trong định phí bảo hiểm và kỹ thuật ước lượng mô hình DBDC bằng phương pháp Maximum Likelihood trong đánh giá kinh tế tài nguyên/nông nghiệp (nội dung chi tiết tại Chương 2, Chương 3 và Chương 5).
• Các nhà hoạch định chính sách tại Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn, Bộ Tài chính, Ủy ban nhân dân các tỉnh ĐBSCL: Sử dụng kết quả phân tích về các điểm nghẽn và cơ cấu phí theo vùng sinh thái để xây dựng các nghị định, quyết định hỗ trợ bảo hiểm nông nghiệp phù hợp với thực tiễn ngân sách và địa phương (nội dung tại Chương 4 và Chương 6).
• Các doanh nghiệp kinh doanh bảo hiểm phi nhân thọ: Ứng dụng trực tiếp quy trình kỹ thuật 4 bước tính phí bảo hiểm chỉ số năng suất vùng và dữ liệu mức sẵn lòng trả WTP của nông hộ để thiết kế các gói sản phẩm bảo hiểm thương mại có tính cạnh tranh và giảm thiểu tổn thất nghiệp vụ.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao chương trình thí điểm bảo hiểm cây lúa theo Quyết định 315/QĐ-TTg bộc lộ hiện tượng lựa chọn sai lầm tại ĐBSCL?
Chương trình áp dụng một tỷ lệ phí bảo hiểm cào bằng là 2,19% cho tất cả các địa phương và mọi vụ mùa trong năm. Mức phí này quá cao đối với các vùng ít rủi ro như An Giang (nơi mức phí kỹ thuật chỉ là 0,5%), khiến nông dân vùng an toàn từ chối tham gia. Ngược lại, nông dân tập trung mua bảo hiểm ở các vụ có rủi ro cao (vụ Thu Đông năm 2012 có 855 lượt hộ tham gia với hơn 1.000 ha, trong khi vụ Đông Xuân ít rủi ro chỉ có 26 hộ tham gia với 20 ha), vi phạm nguyên tắc số đông bù số ít của bảo hiểm.

2. Phương pháp lý thuyết tin cậy Bayes được ứng dụng trong luận án nhằm giải quyết vấn đề gì?
Lý thuyết tin cậy Bayes kết hợp thông tin chuỗi thời gian của từng xã với thông tin không gian của toàn huyện/tỉnh, giúp ước tính chính xác tỷ lệ phí thuần và phí thương mại cho bảo hiểm chỉ số năng suất vùng trong điều kiện chuỗi số liệu năng suất lúa lịch sử bị ngắn (12 năm) mà không làm mất đi tính minh bạch và tính linh hoạt của mô hình.

3. Tỷ lệ phí bảo hiểm thương mại (CPR) tính toán trong luận án tại các tỉnh ĐBSCL chênh lệch như thế nào?
Tỷ lệ phí thương mại có sự phân hóa rõ giữa các vùng sinh thái: tỉnh An Giang có tỷ lệ phí thấp nhất (0,5%); các tỉnh Hậu Giang và Sóc Trăng có mức phí cao hơn, trong đó địa bàn có tỷ lệ phí cao nhất là huyện Phụng Hiệp thuộc tỉnh Hậu Giang với mức 2,1%.

4. Mức sẵn lòng trả (WTP) trung bình của nông hộ trồng lúa tại ĐBSCL là bao nhiêu và chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố nào?
Mức sẵn lòng trả trung bình của nông hộ ước tính đạt 68.633 đồng/1.000m2/vụ. Mức WTP này chịu tác động thuận chiều có ý nghĩa thống kê bởi các yếu tố: trình độ học vấn của chủ hộ, chi phí sản xuất trung bình, hệ thống đê bao khép kín, tiếp cận vốn vay tín dụng, thu nhập ngoài lúa và mức độ ngại rủi ro của nông dân.

5. Năm điểm nghẽn chính cản trở sự phát triển dịch vụ bảo hiểm cây lúa ở ĐBSCL được luận án chỉ ra là gì?
Năm điểm nghẽn gồm: (i) Thông tin bất đối xứng và lựa chọn sai lầm; (ii) Rủi ro cơ bản của sản phẩm bảo hiểm chỉ số; (iii) Đặc điểm sản xuất quy mô nhỏ và học vấn nông hộ; (iv) Nhận thức hạn chế của nông dân về rủi ro và bảo hiểm; (v) Tính bền vững và cơ chế hỗ trợ từ phía Chính phủ.

---

Kết luận

Luận án đã giải quyết toàn diện bài toán phát triển dịch vụ bảo hiểm cây lúa tại ĐBSCL thông qua việc tích hợp phương pháp định phí chỉ số năng suất vùng bằng lý thuyết hệ số tin cậy Bayes và ước lượng mức sẵn lòng trả của nông hộ bằng mô hình định giá ngẫu nhiên. Kết quả nghiên cứu chứng minh việc áp dụng mức phí đồng nhất 2,19% trước đây là không phù hợp với mức độ rủi ro thực tế của từng vùng sinh thái (tỷ lệ phí kỹ thuật dao động từ 0,5% tại An Giang đến 2,1% tại Phụng Hiệp, Hậu Giang), đồng thời xác định mức WTP trung bình của nông hộ là 68.633 đồng/1.000m2/vụ. Công trình cung cấp hệ thống luận cứ khoa học và giải pháp thực tiễn có giá trị cao nhằm hoàn thiện chính sách bảo hiểm nông nghiệp quốc gia và định hướng kinh doanh cho các doanh nghiệp bảo hiểm.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Giới thiệu. Chương này giới thiệu khái quát về vị trí, vai trò cũng như các khó khăn của ngành nông nghiệp nói chung và sản xuất lúa ở ĐBSCL nói riêng. Điều đó cũng chính là những cơ sở về tính cấp thiết trong thực tiễn của vấn đề cần nghiên cứu của luận án. Trình bày các mục tiêu nghiên cứu, nội dung và câu hỏi nghiên cứu.

Đồng thời, xác định đối tượng, phạm vi nghiên cứu, cấu trúc của luận án và những đóng góp mới của luận án. Chương 2: Tổng quan tài liệu nghiên cứu. Chương này tác giả trình bày tổng quan về BHNN, các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đến tính phí bảo hiểm, ước tính mức sẵn lòng trả và yếu tố ảnh hưởng đến mức sẵn lòng trả. Hệ thống các cơ sở lý thuyết quan trọng như lý thuyết về rủi ro, thông tin bất đối xứng hay sự lựa chọn của nông hộ; trình bày các phương pháp tính phí bảo hiểm và ước tính mức sẵn lòng trả của nông hộ.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu. Trên cơ sở tổng quan các tài liệu liên quan, chương này sẽ thiết lập và trình bày khung nghiên cứu của luận án, phương pháp thu thập và phân tích số liệu sử dụng trong luận án. Chương 4: Tổng quan địa bàn nghiên cứu. Chương này giới thiệu về điều kiện tự nhiên và kinh tế - xã hội vùng nghiên cứu.

Phân tích tình hình sản xuất, định hướng phát triển cây lúa và tình hình triển khai BHCL ở ĐBSCL. Chương 5: Kết quả nghiên cứu và thảo luận. Chương này trình bài các nội dung chính như: Các đặc điểm và kết quả sản xuất của nông hộ trồng lúa ở địa bàn nghiên 6 luan an cứu. Kết quả tính phí sản phẩm BHCS năng suất vùng cho cây lúa ở ĐBSCL.

Xác định mức sẵn lòng trả và các yếu tố ảnh hưởng WTP của nông hộ. Từ đó, so sánh kết quả tính phí sản phẩm BHCL và mức sẵn lòng trả của nông hộ và chỉ ra các vấn đề cơ bản ảnh hưởng đến sự phát triển dịch vụ BHCL. Chương 6: Kết luận và kiến nghị. Chương này tóm lại các kết quả đạt được trong nghiên cứu.

Từ đó, luận án đưa ra các hàm ý chính sách, giải pháp cho các vấn đề về BHCL. Đồng thời, luận án cũng chỉ ra những hạn chế và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo trong tương lai.7 NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN 1.1 Về lý luận Thứ nhất, dựa trên cơ sở lý thuyết hệ số tin cậy Bayes và khung thực hiện tính phí của mNAIS, luận án đã xây dựng các bước tính tỷ lệ phí sản phẩm BHCS năng suất vùng cho cây lúa phù hợp với đặc điểm sản xuất lúa của nông hộ ở ĐBSCL. Thứ hai, luận án là nghiên cứu đầu tiên áp dụng lý thuyết hệ số tin cậy Bayes để tính phí BHCS năng suất vùng cho cây lúa ở nước ta (Khía cạnh cung). Ngoài ra, luận án còn áp dụng phương pháp định giá ngẫu nhiên (CVM) để xác định WTP cho BHCL của nông hộ và các yếu tố ảnh hưởng đến WTP (Khía cạnh cầu).

Do đó, kết quả nghiên cứu đã phản ánh khá đầy đủ và toàn diện hơn về hành vi của cả bên mua và bên bán về bảo hiểm cây lúa. Thứ ba, ĐBSCL là vùng có những yếu tố thuận lợi như hệ thống sông ngòi, đất đai phù sa, thời tiết ôn hòa và là vùng trọng điểm sản xuất lúa gạo của cả nước. Tuy nhiên, ĐBSCL bị ảnh hưởng nặng bởi xâm ngập mặn, khô hạn do sự biến đổi khí hậu, trình độ học vấn nông dân thấp, quy mô sản xuất nhỏ và một số đặc điểm khác. Do vậy, kết quả nghiên cứu của luận án là những cơ sở khoa học có tính đặc thù của vùng miền khá cao.2 Về thực tiễn Bên cạnh những đóng góp về lý luận, kết quả của luận án còn đóng góp quan trọng ở khía cạnh thực tiễn cụ thể như sau: Thứ nhất, luận án đã chỉ ra thực trạng sản xuất lúa và BHCL ở ĐBSCL, tính phí sản phẩm BHCS năng suất vùng cho cây lúa, ước tính WTP cho BHCL của nông hộ và các yếu tố ảnh hưởng đến WTP.

Các kết quả này đã cho thấy rõ các điểm nghẽn dẫn đến thất bại trong việc thực hiện BHCL ở nước ta, sự e ngại tham gia của các DNBH và sự cần thiết của việc hỗ trợ từ Chính phủ. Thứ hai, từ các điểm nghẽn được xác định trong thực hiện BHCL, luận án đã đề xuất các hàm ý chính sách nhằm khắc phục những vấn đề liên quan. Các hàm ý này là cơ sở khoa học góp phần vào việc thiết lập các chính sách điều hành của Chính phủ đối với BHNN ở nước ta. 7 luan an Thứ ba, hiện tượng thông tin bất đối xứng và sự hạn chế của mỗi sản phẩm bảo hiểm là hiện hữu.

Các vấn đề này đã dẫn đến sự e dè tham gia của các DNBH. Luận án đã đề xuất một số giải pháp về thiết kế, tính phí sản phẩm và áp dụng sản phẩm bảo hiểm phải phù hợp các đối tượng bảo hiểm thì các hiện tượng trên sẽ giảm và sản phẩm được cung cấp sẽ phát huy hiệu quả hơn. Thứ tư, ĐBSCL là vùng trọng điểm sản xuất lúa gạo ở nước ta. Ngoài các yếu tố thuận lợi của vùng, ĐBSCL còn có khá nhiều đặc điểm bất lợi khác như quy mô sản xuất nhỏ, trình độ học vấn thấp, nhận thức về rủi ro và bảo hiểm còn nhiều hạn chế của nông hộ đã ảnh hưởng đến sản xuất cũng như thực hiện chương trình bảo hiểm.

Luận án đã đề xuất một số giải pháp về công tác truyền thông, giới thiệu sản phẩm, hay sự liên kết giữa DNBH và các đơn vị khác nhằm giúp nông hộ nâng cao nhận thức trong sản xuất và BHCL, từ đó sẽ tác động tích cực đến nhu cầu bảo hiểm của nông hộ. Thứ năm, trên cơ sở lý thuyết hệ số tin cậy Bayes và cách thức phân tích cả hai khía cạnh cung-cầu sản phẩm phản ánh khá đầy đủ và chi tiết của luận án, các nghiên cứu sau này có thể áp dụng một cách linh hoạt để tính phí bảo hiểm cho các cây trồng khác, nhằm đáp ứng đa dạng dịch vụ bảo hiểm cây trồng cung cấp cho nông hộ và góp phần sản xuất nông nghiệp vùng ĐBSCL ngày càng phát triển theo hướng bền vững. 8 luan an CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN TÀI LIỆU 2.1 TỔNG QUAN VỀ BHNN 2.1 Khái niệm về bảo hiểm nông nghiệp Theo Mahul và Stutley (2010), BHNN là công cụ tài chính mà nông hộ có thể sử dụng để giảm thiểu rủi ro liên quan đến các sự kiện thiên nhiên bất lợi. Abdul (2012) cho rằng bảo hiểm là một hình thức quản lý rủi ro được sử dụng để phòng ngừa tổn thất có thể xảy ra.

Riêng BHNN là một loại bảo hiểm tài sản đặc biệt được áp dụng như một công cụ tài chính để chuyển rủi ro sản xuất nông nghiệp cho bên thứ ba thông qua việc trả phí bảo hiểm, nó phản ánh chi phí dài hạn thật sự của công ty bảo hiểm với giả định về những rủi ro đó. Theo Luật kinh doanh bảo hiểm sửa đổi 2010: ‟Bảo hiểm nông nghiệp thuộc nghiệp vụ bảo hiểm phi nhân thọ, có đối tượng bảo hiểm là các rủi ro phát sinh trong lĩnh vực sản xuất nông nghiệp và đời sống nông thôn, bao gồm những rủi ro gắn liền với cây trồng, vật nuôi, vật tư, hàng hóa, nguyên liệu nhà xưởng”.2 Các loại rủi ro trong nông nghiệp Rủi ro nông nghiệp là sự liên quan đến những kết quả tiêu cực xuất phát từ những tác động về mặt sinh học, khí hậu và giá cả. Các biến này bao gồm sự biến đổi thời tiết, khí hậu, dịch bệnh không nằm trong sự kiểm soát của các nông hộ và nó cũng gồm những thay đổi bất lợi cả giá đầu vào và đầu ra trong sản xuất nông nghiệp (World Bank, 2005). Có nhiều cách thức phân loại rủi ro trong nông nghiệp và được các nhà nghiên cứu thực hiện.

Rủi ro trong sản xuất nông nghiệp có thể chia ra thành các nhóm như rủi ro sản xuất, rủi ro giá, rủi ro tài chính, rủi ro về thể chế, rủi ro do con người (Sonka và Patrick, 1984; Hanson và cộng sự, 2004; Wang và Yeh, 2016). Để thuận tiện cho việc phân loại rủi ro trong sản xuất nông nghiệp nên nhìn từ quan điểm của nông hộ. Có thể chia ra thành 4 nhóm như rủi ro sản xuất, rủi ro giá, rủi ro kỹ thuật và rủi ro chính sách (Lê Khương Ninh, 2016). Rủi ro sản xuất liên quan đến số lượng và chất lượng sản phẩm do yếu tố đầu vào tạo ra hoàn toàn không thể biết trước một cách chắc chắn, do các yếu tố không thể kiểm soát (thị trường, thời tiết, khí hậu và dịch bệnh) đóng vai trò quyết định trong sản suất nông nghiệp.

Đồng thời, quá trình tăng trưởng của cây trồng và vật nuôi thường kéo dài nên sự biến động lớn và khó dự báo. Rủi ro giá do đặc tính của đối tượng sản xuất nông nghiệp (cây trồng và vật nuôi) ở đó quyết định sản xuất được hình thành trước khá lâu khi có sản phẩm. Khi đó, giá sản phẩm gần như không thể dự báo được vào thời điểm tiến hành sản xuất nên nông hộ sẽ gặp rủi ro giá. Trong dài hạn, nông hộ còn phải đối mặt với rủi ro kỹ thuật do sự tiến bộ 9 luan an của khoa học– kỹ thuật, khiến cho kỹ thuật mà nông hộ đang áp dụng trở nên lạc hậu và sản phẩm làm ra thiếu sức cạnh tranh.

Ngoài ra, việc tiếp cận các tiến bộ khoa học– kỹ thuật đối với nông hộ gặp không ít khó khăn, nên cần phải có thời gian và vốn đầu tư. Rủi ro chính sách liên quan đến chính sách ảnh hưởng đến nền kinh tế thông qua thuế, tỷ giá hối đoái, dịch vụ công. Chính phủ thường xuyên điều chỉnh các chính sách cho phù hợp với thực tế, nên sản xuất nông nghiệp chịu tác động mạnh. Chính vì yêu cầu điều chỉnh này đã mang đến rủi ro cho nông hộ, nhất là các quyết định đầu tư dài hạn.

Hiện nay, do biến đổi khí hậu nên tình trạng lũ lụt, hạn hán, nhiễm mặn và dịch bệnh với tần suất xuất hiện ngày càng tăng lên. Các hiện tượng thiên nhiên này thường gây thiệt hại trên diện rộng và ảnh hưởng đến số đông nông hộ trên các địa bàn hay còn gọi là “rủi ro hệ thống”. Do vậy, có thể nói rủi ro hệ thống thực sự là nghiêm trọng trong ngành nông nghiệp.