Giai đoạn 1: Xác định vấn đề cần ng

Giai đoạn 1: Xác định vấn đề cần ngiên cứu, tìm ra các câu hỏi nghiên cứu, tiến hành nghiên cứu tổng quan để, từ đó xây dựng được khung lý thuyết cho nghiên cứu.
Giai đoạn 2: Xác định việc thu thập số liệu bao gồm số liệu thứ cấp được thu thập từ các cơ quan nhà nước như: Cục thống kê tỉnh Đồng Nai, Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn,…. Số liệu sơ cấp được xác định các nội dung bao gồm như: Dung lượng và cách chọn mẫu quan sát, địa điểm điều tra, phương pháp thu thập số liệu. Từ đó tiến hành xây dựng bảng câu hỏi khảo sát, tiến hành khảo sát thí điểm, sau đó tiến hành điều chỉnh bảng câu hỏi cho phù hợp với thực tiễn và tiến hành thu thập số liệu đại trà.
Giai đoạn 3: Xử lý số liệu, tiến hành ước lượng hàm sản xuất tiêu đen bằng phương pháp tổng bình phương sai số bé nhất (OLS – Ordinary Least Square), Kiểm định ý nghĩa thống kê và kiểm định các khuyết tật của mô hình.
Giai đoạn 4: Dùng kỹ thuật Lagrance để xây dựng hàm sản xuất với điều kiện ràng buộc về chi phí để xác định mức sản lượng tối đa, xây dựng hàm lợi nhuận với điều kiện ràng buộc về chi phí để xác định mức lợi nhuận tối đa. Ứng dụng mô hình mạng (BBNs - Bayesian Belief Networks) tiến hành mô phỏng sự thay đổi của năng suất tiêu đen khi thay đổi lượng sử dụng các yếu tố đầu vào trong sản xuất tiêu đen.
Giai đoạn 5: Thực hiện tổng hợp, thảo luận nhằm đưa ra các giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả sản xuất tiêu đen trên địa bàn tỉnh Đồng Nai.

Kết quả (Anh) 1:

Stage 1: identify issues to research, find the research questions, conduct research overview, from which to build the theoretical framework for the study.Stage 2: identify the data collection including secondary data was collected from State agencies such as the Bureau of statistics, the Department of agriculture and rural development, .... Primary data is determined the content includes such as: amount and choose the form of observation, location, method of data collection. From there proceed to construct the questionnaire survey, conducted a pilot survey, then proceed to adjust the questionnaire accordingly with the practices and conduct mass data collection.Phase 3: data processing, conducting production function estimates black pepper by the method of the average variance of children (OLS-Ordinary Least Square), statistical significance testing and inspection the defects of the model.Phase 4: technical User Lagrance to build production function with binding conditions on the costs to determine the maximum output level, functional building profits with binding conditions on the costs to determine the level of maximum profit. Applications of network models (Bayesian Belief Networks-BBNs) conducted the simulation of the change of the yield black pepper when changing the amount of use of inputs in the production of black pepper.Stage 5: general implementation, discussions aimed at bringing out the solutions aimed at improving the efficiency of production of black pepper on the province of Dong Nai.

Kết quả (Anh) 2:

Phase 1: Identify the problem and study the need, find out the research questions, conducting research for the review, which built a theoretical framework for the study.
Phase 2: Define collection data includes secondary data collected from government agencies such as Dong Nai Bureau of statistics, Department of Agriculture and rural Development, .... Primary data is determined the content included such as sample size and observation, investigation sites, data collection methods. Since then the construction survey questionnaire, conducted a pilot survey, and then make adjustments accordingly questionnaire to the practice and conduct mass data collection.
Stage 3: Handling data, conduct production function estimated by means of black pepper sum of squared deviations of children (OLS - Ordinary least Square), a statistically significant inspection and testing of model defects.
Stage 4: techniques used to build Lagrance production function with the constraint of cost to determine the maximum output level, construction profit function with the constraint of cost to determine the maximum profit. Network modeling applications (BBNs - Bayesian Belief Networks) conducted simulated changes in the productivity of black pepper changing use of inputs in the production of black pepper.
Stage 5: Implement synthesis, discussions to provide solutions to improve the efficiency of production of black pepper in the province of Dong Nai.