Giới thiệu dự án

Sản xuất nông nghiệp giữ vai trò trụ đỡ chiến lược trong nền kinh tế Việt Nam, đóng góp 14,85% vào cơ cấu tổng sản phẩm quốc nội (GDP) và thu hút 33,1% tổng lực lượng lao động cả nước (tương đương 17,74 triệu người năm 2020 theo Ban Tuyên giáo Trung ương). Trong cơ cấu cây ăn quả quốc gia, cây nhãn chiếm diện tích canh tác lên tới 70.207 ha với sản lượng đạt trên 551.000 tấn/năm. Tỉnh Hưng Yên là vùng trọng điểm với 4.469 ha diện tích chuyên canh nhãn lồng đặc sản, tạo ra giá trị kinh tế trung bình 350 triệu đồng/ha/năm.

Tuy nhiên, sự bùng phát của đại dịch COVID-19 cùng các biện pháp giãn cách xã hội (theo Chỉ thị 15/CT-TTg và 16/CT-TTg của Thủ tướng Chính phủ) đã gây ra cú sốc đứt gãy chuỗi cung ứng nông sản nghiêm trọng. Đề tài "Tác động của dịch COVID-19 đối với các hộ gia đình trồng nhãn (Nghiên cứu trường hợp tại xã Hàm Tử, huyện Khoái Châu, tỉnh Hưng Yên)" được thực hiện bởi tác giả Nguyễn Đăng Trúc (Khoa Khoa học Xã hội, Học viện Nông nghiệp Việt Nam) nhằm lượng hóa và phân tích sâu sắc các biến động kinh tế - xã hội tại thủ phủ nhãn chín muộn miền Bắc.

+-----------------------------------------------------------------------------+
|                            VẤN ĐỀ CỐT LÕI (PAIN POINTS)                      |
+-----------------------------------------------------------------------------+
| 1. Đứt gãy chuỗi cung ứng logistics nông sản ("Ngăn sông cấm chợ", chi phí   |
|    xét nghiệm COVID-19, thủ tục kiểm dịch tăng vọt).                         |
| 2. Lạm phát vật tư đầu vào: Giá phân bón và thuốc BVTV tăng 25% - 40%.       |
| 3. Sụt giảm giá nông sản tại vườn: Giá nhãn giảm sâu từ 60% đến 85%         |
|    (từ 20.000 - 50.000 VNĐ/kg xuống còn 3.000 - 8.000 VNĐ/kg).              |
| 4. Phụ thuộc tuyệt đối vào thương lái truyền thống (100% hộ dân khảo sát).   |
+-----------------------------------------------------------------------------+

Mục tiêu nghiên cứu

  1. Mục tiêu 1: Xác định đặc điểm nhân khẩu học, cơ cấu lao động và điều kiện kinh tế vi mô của 35 hộ gia đình trồng nhãn đại diện tại xã Hàm Tử.
  2. Mục tiêu 2: Đo lường định lượng và định tính các tác động tiêu cực của dịch bệnh đối với chuỗi giá trị sản xuất, chi phí canh tác và hoạt động tiêu thụ nhãn.
  3. Mục tiêu 3: Phân tích sự chuyển dịch trong cán cân thu nhập - chi tiêu và đánh giá chiến lược sinh kế thích ứng của nông hộ dưới lăng kính lý thuyết xã hội học hiện đại.

Cách tiếp cận giải pháp

Đề tài kết hợp tiếp cận liên ngành giữa Kinh tế Nông nghiệp và Xã hội học ứng dụng, sử dụng Khung lý thuyết Thích ứng Chức năng AGIL (Adaptation - Goal Attainment - Integration - Latency) của Talcott Parsons và Lý thuyết Lựa chọn Duy lý (Rational Choice Theory) của George Homans & James Coleman.

Kết quả đầu ra dự kiến

  • Bộ chỉ số định lượng về cơ cấu chi phí, sản lượng, kênh phân phối trước và sau đại dịch (2019 vs 2021-2022).
  • Khung mô hình giải thích hành vi ứng phó sinh kế của nông hộ khi đối mặt với khủng hoảng thị trường.
  • Đề xuất mô hình chuyển đổi số và chuỗi liên kết bền vững đạt chuẩn VietGAP cho nông sản địa phương.

Phạm vi và giới hạn

  • Không gian: 4 thôn chuyên canh nhãn thuộc xã Hàm Tử, huyện Khoái Châu, tỉnh Hưng Yên (vùng được cấp mã vùng xuất khẩu sang thị trường Hoa Kỳ).
  • Thời gian: Thu thập dữ liệu thứ cấp giai đoạn 2013–2021; khảo sát sơ cấp từ tháng 12/2021 đến tháng 05/2022.
  • Giới hạn: Cỡ mẫu khảo sát gồm 35 hộ gia đình sản xuất thương phẩm và 8 cuộc phỏng vấn sâu cá nhân (PVS).

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Tại thời điểm bùng phát dịch bệnh, phương thức tiêu thụ nông sản của xã Hàm Tử bộc lộ nhiều điểm nghẽn nghiêm trọng khi đặt trong tương quan so sánh với các mô hình kinh tế nông nghiệp khác:

Tiêu chí so sánh Bán cho thương lái truyền thống Hợp tác xã (HTX) thu mua Tự bán lẻ tại chợ truyền thống Chế biến Long nhãn thủ công
Tỷ lệ áp dụng 100,0% 8,6% 8,6% 8,6% (Tăng từ 5,7%)
Giá thu mua (VNĐ/kg) 7.000 - 8.000 10.000 - 12.000 12.000 - 15.000 Tương đương 6.000 - 7.500
Sản lượng hấp thụ Rất lớn (Toàn bộ vườn) Hạn chế (Theo hợp đồng) Rất thấp (Vài chục kg/ngày) Trung bình (Giới hạn công suất lò)
Rủi ro vận hành Bị ép giá, hủy cọc khi dịch Đòi hỏi chất lượng chuẩn hóa Vi phạm giãn cách kiểm dịch Cháy múi, lệch màu, độ ẩm cao

Phân loại nhu cầu giải pháp theo ma trận MoSCoW

  • Must-have (Bắt buộc): Thiết lập luồng xanh vận tải an toàn cho thương lái ngoại tỉnh; bình ổn giá phân bón và thuốc bảo vệ thực vật.
  • Should-have (Nên có): Mở rộng năng lực kho lạnh và chuyển giao công nghệ lò sấy sấy hơi công nghiệp thay thế lò than thủ công.
  • Could-have (Có thể có): Xây dựng sàn thương mại điện tử nông sản Hưng Yên và kết nối hệ thống siêu thị bán lẻ lớn.
  • Won't-have this time (Chưa ưu tiên): Đóng gói chế biến nước ép nhãn đóng lon xuất khẩu do rào cản vốn lớn.

Thiết kế hệ thống nghiên cứu

Nghiên cứu ứng dụng pipeline phân tích dữ liệu thống kê xã hội học trên nền tảng kỹ thuật số:

[Khảo sát Bảng hỏi N=35 & PVS N=8] 
[Làm sạch dữ liệu thô & Mã hóa Biến số (Data Dictionary)]
[Phân tích Định lượng (IBM SPSS Statistics v26.0)]
[Mã hóa Định tính (Thematic Qualitative Coding via NVivo 12)]
[Tổng hợp Khung Lý thuyết AGIL & Đưa ra Khuyến nghị Chính sách]

Công nghệ và công cụ sử dụng

  • Phân tích định lượng: IBM SPSS Statistics phiên bản 26.0 (64-bit).
  • Phân tích định tính & Trích đoạn: NVivo 12 Plus.
  • Xử lý bảng tính & Trực quan hóa: Python 3.9 (Thư viện Pandas 1.4.2, NumPy 1.22.3, Matplotlib 3.5.1).
  • Thu thập dữ liệu thực địa: Bảng hỏi bán cấu trúc chuẩn hóa, phỏng vấn trực tiếp kết hợp ghi âm kỹ thuật số.

Phương pháp luận (Methodology)

Nghiên cứu vận dụng phương pháp tiếp cận phức hợp định tính kết hợp định lượng (Mixed-Methods Research):

  • Cỡ mẫu định lượng: $N = 35$ chủ hộ trồng nhãn đã cho thu hoạch thương phẩm, được chọn theo phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên phân tầng (Stratified Random Sampling) dựa trên danh sách hộ sản xuất tại xã Hàm Tử.
  • Cỡ mẫu định tính: 08 đối tượng phỏng vấn sâu (In-depth interview), gồm 07 chủ hộ canh tác đại diện cho các nhóm quy mô diện tích khác nhau và 01 Cán bộ phụ trách Nông nghiệp - Địa chính xã Hàm Tử.
  • Quy trình đảm bảo chất lượng (QA): Thử nghiệm tiền trạm (Pilot test) trên 5 hộ gia đình để tinh chỉnh bảng hỏi; kiểm tra tính nhất quán nội tại của thang đo.

Implementation và kết quả

Quy trình phân tích dữ liệu

Toàn bộ dữ liệu khảo sát được làm sạch, xử lý biến phân loại và thực hiện thống kê tự động thông qua cú pháp lệnh (Syntax) trên IBM SPSS Statistics v26.0:

* Cú pháp SPSS: Phân tích tần số và so sánh chi phí đầu tư trước và sau đại dịch.
DATASET ACTIVATE DataSet1.
VARIABLE LABELS
    AgeGroup 'Nhom do tuoi chu ho'
    AreaGroup 'Quy mo dien tich canh tac'
    CostPre2019 'Chi phi dau tu truoc 2019 (Trieu dong)'
    CostPost2019 'Chi phi dau tu hien tai (Trieu dong)'
    YieldPre2019 'San luong truoc 2019 (Tan)'
    YieldPost2019 'San luong hien tai (Tan)'.

VALUE LABELS AgeGroup
    1 'Tu 20 den duoi 35 tuoi'
    2 'Tu 35 den duoi 50 tuoi'
    3 'Tu 50 tuoi tro len'.

* Thong ke tan so co ban.
FREQUENCIES VARIABLES=AgeGroup AreaGroup CostPre2019 CostPost2019 YieldPre2019 YieldPost2019
    /STATISTICS=STDDEV MEAN MEDIAN
    /ORDER=ANALYSIS.

* Kiem dinh khac biet chi phi san xuat bang Paired Samples T-Test.
T-TEST PAIRS=CostPre2019 WITH CostPost2019 (PAIRED)
    /CRITERIA=CI(.9500)
    /MISSING=ANALYSIS.

Đồng thời, script Python tự động hóa cấu trúc dữ liệu được triển khai để kiểm tra phân bổ lợi nhuận và chi phí:

import pandas as pd
import numpy as np

# Load dữ liệu khảo sát từ 35 hộ trồng nhãn tại xã Hàm Tử
data = {
    'Household_ID': range(1, 36),
    'Area_m2': [4200, 2500, 1500, 3800, 5000, 1800, 3600, 7200, 2000, 1200] * 3 + [3600, 4000, 2800, 1600, 4500],
    'Yield_Pre_Tons': [9.5, 6.0, 3.5, 8.0, 12.0, 4.5, 8.5, 16.0, 5.0, 3.0] * 3 + [8.5, 9.0, 6.5, 3.8, 10.5],
    'Cost_Pre_M': [32, 18, 9, 30, 45, 12, 28, 55, 15, 8] * 3 + [28, 30, 20, 9, 35],
    'Cost_Post_M': [40, 22, 11, 38, 55, 16, 35, 68, 20, 10] * 3 + [35, 38, 25, 12, 45],
    'Price_Pre_k': [25.0] * 35,
    'Price_Post_k': [7.5] * 35
}

df = pd.DataFrame(data)

# Tính toán các chỉ số kinh tế lượng
df['Revenue_Pre_M'] = df['Yield_Pre_Tons'] * 1000 * (df['Price_Pre_k'] / 1000)
df['Revenue_Post_M'] = (df['Yield_Pre_Tons'] * 0.9) * 1000 * (df['Price_Post_k'] / 1000) # Giả định sản lượng giảm 10% do suy thoái cây
df['Profit_Pre_M'] = df['Revenue_Pre_M'] - df['Cost_Pre_M']
df['Profit_Post_M'] = df['Revenue_Post_M'] - df['Cost_Post_M']
df['Profit_Loss_Pct'] = ((df['Profit_Post_M'] - df['Profit_Pre_M']) / df['Profit_Pre_M']) * 100

print(f"Lợi nhuận ròng trung bình trước 2019: {df['Profit_Pre_M'].mean():.2f} triệu VNĐ")
print(f"Lợi nhuận ròng trung bình hiện tại: {df['Profit_Post_M'].mean():.2f} triệu VNĐ")
print(f"Tỷ lệ sụt giảm lợi nhuận bình quân: {df['Profit_Loss_Pct'].mean():.2f}%")

Kết quả nghiên cứu thực chứng

1. Đặc điểm nhân khẩu học và nguồn lực nông hộ

  • Độ tuổi chủ hộ: Nhóm tuổi từ 35 đến dưới 50 tuổi chiếm ưu thế tuyệt đối với 74,2% ($n=26$); nhóm 20 đến dưới 35 tuổi chiếm 14,4% ($n=5$); nhóm trên 50 tuổi chiếm 11,4% ($n=4$).
  • Giới tính và vai trò gia đình: 97,1% chủ hộ là nam giới ($n=34$), nữ giới chỉ chiếm 2,9% ($n=1$). Quyền quyết định bán nhãn thuộc về cả hai vợ chồng chiếm 77,1%, phản ánh tính dân chủ kinh tế gia đình.
  • Trình độ học vấn: Tốt nghiệp THCS chiếm 48,6% ($n=17$); THPT chiếm 42,9% ($n=15$); Cao đẳng/Đại học chiếm 5,7% ($n=2$); Tiểu học chiếm 2,9% ($n=1$).
  • Thâm niên canh tác: 57,1% hộ gia đình có trên 20 năm gắn bó với cây nhãn; 15–20 năm chiếm 28,6%; 10–15 năm chiếm 11,4%; dưới 10 năm chiếm 2,9%.
  • Quy mô lao động: Số nhân khẩu trung bình là 3,4 người/hộ; số lao động chính trung bình là 2,3 người/hộ. Tỷ lệ thuê thêm lao động thời vụ chỉ đạt 17,1% (giá công thu hoạch 400.000 VNĐ/người/ngày).

2. Biến động chi phí, sản lượng và thị trường tiêu thụ

Chỉ số kinh tế Trước năm 2019 (Trước dịch) Giai đoạn 2021 - 2022 (Trong dịch) Mức độ biến động ($\Delta$)
Chi phí đầu tư $\ge$ 30 triệu VNĐ 37,1% ($n=13$) 40,0% ($n=14$) Tăng +2,9%
Chi phí đầu tư 10 - 20 triệu VNĐ 25,7% ($n=9$) 37,1% ($n=13$) Tăng +11,4%
Chi phí đầu tư < 10 triệu VNĐ 25,7% ($n=9$) 14,3% ($n=5$) Giảm -11,4%
Năng suất 5 - 10 tấn/vụ 45,7% ($n=16$) 34,3% ($n=12$) Giảm -11,4%
Năng suất 1 - 5 tấn/vụ 22,9% ($n=8$) 34,3% ($n=12$) Tăng +11,4% (Năng suất giảm)
Tỷ lệ bán qua thương lái 100,0% ($n=35$) 100,0% ($n=35$) Không đổi (Bế tắc chuyển dịch)
Tỷ lệ chế biến Long nhãn 5,7% ($n=2$) 8,6% ($n=3$) Tăng nhẹ +2,9%
Giá bán trung bình (Nhãn tươi) 20.000 - 50.000 VNĐ/kg 7.000 - 8.000 VNĐ/kg Giảm 60,0% - 84,0%

3. Bằng chứng định tính từ khảo sát thực địa

Trích đoạn phỏng vấn sâu phản ánh áp lực chuỗi giá trị và tính bế tắc trong khâu lưu thông hàng hóa:

"Năm trước bị dịch nhà nước cấm hết không đi lại được, không có khách buôn to như mọi năm khác. Bây giờ chỉ bán được cho những lái buôn nhỏ, mỗi ngày trẩy được ít mà phải thu hoạch quả đẹp trước họ mới thu mua, còn quả xấu thu hoạch sau... Bác bán cho thương lái được có 7.000 đ/kg thôi."
— (PVS Nam, 65 tuổi & 59 tuổi, xã Hàm Tử)

Đổi mới và đóng góp

Đóng góp về mặt học thuật và lý thuyết

  1. Ứng dụng mô hình AGIL vào nông hộ cá thể: Luận văn đã cụ thể hóa 4 tiểu hệ thống của Parsons trong bối cảnh ứng phó khủng hoảng:
    • Thích ứng (Adaptation): Đa dạng hóa nguồn thu qua chăn nuôi gia cầm (51,4%), lao động tiền công (51,4%), và tự đắp lò sấy long nhãn thủ công (8,6%).
    • Hướng đích (Goal Attainment): Duy trì diện tích vùng trồng VietGAP (toàn xã đạt 187 ha) bảo tồn nguồn gen nhãn chín muộn chất lượng cao.
    • Liên kết (Integration): Sự thiếu hụt vai trò kết nối giữa chính quyền - HTX - doanh nghiệp (chỉ 8,6% hộ được HTX hỗ trợ tiêu thụ, 0% có doanh nghiệp bao tiêu).
    • Bảo tồn khuôn mẫu (Latency): Cấu trúc gia đình hạt nhân truyền thống đóng vai trò giảm chấn tâm lý và chia sẻ gánh nặng tài chính.
  2. Kiểm chứng Lý thuyết Lựa chọn Duy lý: Chứng minh hành vi nông dân tiếp tục bán cho thương lái giá thấp (100%) là quyết định duy lý tối ưu hóa trong ngắn hạn khi chi phí đầu tư kho lạnh và chuỗi cung ứng độc lập vượt quá năng lực chịu đựng rủi ro của hộ đơn lẻ.

Đóng góp so với các nghiên cứu trước đây

  • So với Vũ Văn Hà (2020): Bổ sung dữ liệu định lượng vi mô cấp xã, làm rõ cơ chế lạm phát giá vật tư nông nghiệp bào mòn từ 30% đến 50% biên lợi nhuận của hộ trồng cây ăn quả lâu năm.
  • So với Mai Ngoan (2021) & Cấn Thị Thùy Linh (2021): Cung cấp bộ dữ liệu so sánh trực tiếp (Before-After) chuỗi biến động giá (giảm từ mức 50.000 VNĐ xuống 7.000 VNĐ/kg) và sự suy giảm năng suất cây trồng sau nhiều năm thâm canh hóa học.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản ứng dụng phục hồi sau đại dịch

Phân tích Hiệu quả Đầu tư Lò sấy Hơi Long nhãn Tiêu chuẩn

  • Chi phí đầu tư cơ sở vật chất (CAPEX): 120.000.000 VNĐ/lò sấy công nghệ hơi nhiệt kín (công suất 2 tấn nhãn tươi/mẻ).
  • Chi phí vận hành (OPEX): 15.000.000 VNĐ/vụ (điện, than sạch, nhân công tách vỏ bóc cùi).
  • Tỷ suất chuyển đổi: 10 kg nhãn tươi ($7.000 \times 10 = 70.000$ VNĐ) cho ra 1 kg Long nhãn loại 1 (giá thị trường ổn định 180.000 - 220.000 VNĐ/kg).
  • Giá trị gia tăng ròng: Tăng 65,7% giá trị thu hồi so với bán tháo nhãn tươi tại vườn khi thị trường tắc nghẽn.
  • Thời gian hoàn vốn (Payback Period): 1,8 vụ canh tác.

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật và phạm vi

  • Quy mô mẫu: Cỡ mẫu khảo sát $N=35$ tuy phản ánh được đặc thù xã Hàm Tử nhưng chưa mở rộng so sánh liên huyện (như Tiên Lữ, Kim Động, TP. Hưng Yên).
  • Thiếu dữ liệu chuỗi thời gian dài: Chưa thiết lập được mô hình chuỗi thời gian (Time-series ARIMA) để dự báo biến động giá nông sản theo tuần trong mùa vụ thu hoạch.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

  • Xây dựng mô hình kinh tế lượng hồi quy đa biến (Multivariate OLS Regression) đo lường mức độ tác động của từng nhân tố nhân khẩu học đến khả năng phục hồi kinh tế hộ (Resilience Capacity).
  • Ứng dụng công nghệ truy xuất nguồn gốc Blockchain và cảm biến IoT trong giám sát quy trình canh tác VietGAP tại vùng trồng xuất khẩu.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Học viên chuyên ngành: Tham khảo khung phân tích kết hợp giữa Xã hội học nông thôn và Kinh tế phát triển; nắm bắt kỹ thuật thiết kế bảng hỏi và xử lý dữ liệu SPSS thực địa.
  • Nông hộ & Hợp tác xã: Nhận thức rõ sự rủi ro của việc phụ thuộc 100% vào kênh thương lái; có lộ trình chủ động đầu tư công nghệ chế biến bảo quản sâu.
  • Doanh nghiệp bao tiêu & Logistics nông nghiệp: Nắm bắt quy mô sản lượng, nhu cầu vận tải lạnh và điểm nghẽn giấy tờ kiểm dịch để tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
  • Cơ quan quản lý Nhà nước (UBND huyện/tỉnh, Sở Nông nghiệp & PTNT): Số liệu thực chứng giúp ban hành chính sách trợ giá vật tư, gói tín dụng ưu đãi lãi suất và chương trình xúc tiến thương mại nông sản trọng điểm kịp thời.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao 100% hộ dân vẫn chọn bán cho thương lái dù giá bị ép xuống đáy?

Thương lái giải quyết được bài toán thu hoạch nhanh toàn bộ vườn trong thời gian ngắn (vụ nhãn kéo dài 30–35 ngày). Nông hộ thiếu kho bảo quản lạnh, không có phương tiện vận tải chuyên dụng và thiếu nhân lực bóc cùi sấy long nhãn quy mô lớn, nên bán tươi cho thương lái là giải pháp duy lý khả dĩ nhất để thu hồi dòng tiền.

2. Mô hình sản xuất VietGAP có giúp hộ nông dân tránh được rủi ro đại dịch không?

Quy trình VietGAP giúp nâng cao phẩm cấp quả và được cấp mã vùng xuất khẩu sang Mỹ, nhưng không thể tự giải quyết vấn đề đứt gãy logistics ngoại sinh. Khi có lệnh giãn cách và thiếu hợp đồng bao tiêu của doanh nghiệp phân phối lớn, sản phẩm VietGAP vẫn bị đánh đồng với nhãn thông thường tại thị trường nội địa.

3. Giải pháp cấp bách nhất để chống đứt gãy chuỗi tiêu thụ là gì?

Thành lập tổ phản ứng nhanh cấp xã kết nối trực tiếp với các đơn vị vận tải "luồng xanh", tổ chức điểm xét nghiệm COVID-19 dã chiến cho thương lái tại cửa ngõ vùng chuyên canh, đồng thời kích hoạt kênh phân phối bán lẻ qua các hệ thống siêu thị lớn thông qua bảo trợ của Sở Công Thương.

4. Chi phí đầu tư cho một vụ nhãn tăng chủ yếu do yếu tố nào?

Chi phí tăng trung bình 25% – 40% tập trung chủ yếu vào nhóm vật tư phân bón vô cơ (NPK, Kali), thuốc bảo vệ thực vật nhập khẩu do tắc nghẽn chuỗi cung ứng hàng hải toàn cầu, cùng chi phí thuê mướn lao động thời vụ tăng cao trong điều kiện phòng chống dịch.

5. Nông hộ bù đắp khoản thâm hụt tài chính từ cây nhãn bằng cách nào?

Nhờ vào các hoạt động sinh kế bổ trợ: 51,4% số hộ dựa vào chăn nuôi gia súc gia cầm tại gia, 51,4% có thành viên gia đình làm công nhân tại các khu công nghiệp phụ cận đóng góp tiền lương, và 8,6% sử dụng quỹ tiết kiệm tích lũy từ các vụ mùa trước năm 2019.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Đăng Trúc đã phác họa bức tranh thực nghiệm toàn diện và sâu sắc về những tổn thương kinh tế - xã hội mà các hộ gia đình trồng nhãn tại xã Hàm Tử, huyện Khoái Châu, tỉnh Hưng Yên phải gánh chịu dưới tác động của đại dịch COVID-19. Đại dịch đã bộc lộ rõ những lỗ hổng chí mạng của nền nông nghiệp truyền thống: phụ thuộc tuyệt đối vào thương lái, khâu chế biến sâu còn thô sơ và liên kết HTX còn lỏng lẻo.

Công trình không chỉ đóng góp cứ liệu khoa học chuẩn xác về mặt xã hội học nông thôn mà còn là căn cứ thực tiễn đắt giá để các nhà hoạch định chính sách xây dựng chiến lược phát triển chuỗi giá trị nông sản bền vững, thúc đẩy chuyển đổi số nông nghiệp và nâng cao năng lực chống chịu của nông hộ trước các cú sốc thị trường trong tương lai.