Phân tích nhân tố ảnh hưởng đến hoạt động nuôi cá lồng tại vùng hồ thuỷ điện Hoà Bình

71 
 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN HOẠT ĐỘNG 
NUÔI CÁ LỒNG TẠI VÙNG HỒ THUỶ ĐIỆN HOÀ BÌNH 
PHẠM THỊ THU HÀ, 
PHAN THỊ NGỌC DIỆP 
Tóm tắt: Hồ thuỷ điện Hòa Bình có diện tích mặt nước lớn nên có nhiều tiềm năng để phát triển nuôi 
trồng thủy sản, đặc biệt là phát triển nghề nuôi cá lồng. Nghiên cứu phân tích nhân tố ảnh hưởng đến 
hoạt động nuôi cá lồng tại vùng hồ thuỷ điện Hòa Bình, tỉnh Hòa Bình dựa trên việc phân tích thang 
đo xây dựng với 5 biến độc lập (điều kiện môi trường (MT), kỹ thuật nuôi (KT), chi phí sản xuất 
(CP), con giống (CG), chính sách hỗ trợ (CS)) và 17 biến thành phần. Kết quả nghiên cứu cho thấy, 
biến CP có hệ số beta chuẩn hóa cao nhất (0,582) và có ảnh hưởng lớn nhất đến năng suất nuôi cá 
lồng, tiếp theo là các biến CS (0,387), MT (0,349), KT (0,234), (CG) (0,198). Nghiên cứu cũng đưa 
ra một số giải pháp liên quan đến kỹ thuật và chính sách để nâng cao hiệu quả hoạt động nuôi cá lồng 
tại vùng hồ thuỷ điện Hòa Bình. 
Từ khoá: Nhân tố, vùng hồ thuỷ điện Hòa Bình, năng suất nuôi cá lồng. 
ANALYSIS OF FACTORS AFFECTING 
CAGE FISH FARMING IN HOA BINH HYDROPOWER RESERVOIR 
Abstract: Hoa Binh hydropower reservoir has a large water surface area, so it has great potential for 
aquaculture development, especially cage fish farming. Research of the factors affecting cage fish 
farming in Hoa Binh hydropower reservoir, Hoa Binh province, was conducted in this study and was 
based on the analysis of construction scale using 5 independent variables, namely environmental 
conditions (EC), technical farming (TF), production costs (PC), breeding stock (BS), support policy 
(SP), and 17 component variables. The variable PC were found to have the highest normalized beta 
coefficient (0.582) and the greatest influence on cage fish productivity, followed by SP(0.387), EC 
(0.349), SP (0.387), TF (0.234), BS (0.198). The study also suggested some solutions related to 
techniques and policy planning to improve the efficiency of cage fish farming in Hoa Binh 
hydropower reservoir. 
Keywords: Factor, Hoa Binh hydropower reservoir area, cage fish farming productivity. 
1. Đặt vấn đề 
Hồ thủy điện Hòa Bình có tổng diện tích mặt 
nước là 16.800 ha, trong đó địa phận Hòa Bình 
diện tích khoảng 8.900 ha, có tiềm năng rất lớn để 
phát triển nuôi trồng thuỷ sản [1]. Với những lợi 
thế về điều kiện tự nhiên, thời gian qua hoạt 
động nuôi thủy sản trên vùng hồ thủy điện Hòa 
Bình rất phát triển, đặc biệt là hoạt động nuôi cá 
lồng bè [2]. Tính đến thời điểm tháng 12 năm 
2020, tổng số lồng nuôi trên vùng hồ thủy điện 
Hòa Bình (thuộc tỉnh Hòa Bình) là 4.700 lồng, 
sản lượng 4.600 tấn [1], số loài nuôi phong phú 
bao gồm cả loài bản địa (trắm cỏ, trắm đen, 
chép, rô phi.) và loài nhập nội (diêu hồng, 
tầm, lăng). 
Tuy nhiên, khó khăn trong phát triển nghề 
nuôi cá lồng ở vùng hồ Hoà Bình là nuôi nhỏ lẻ, 
phân tán, chưa có vùng nuôi tập trung được đầu 
Tạp chí Nghiên cứu Địa lý nhân văn, số 2(33) – Tháng 6/2021 
72 
tư đồng bộ. Hình thức nuôi quảng canh và quảng 
canh cải tiến là chủ yếu (chiếm 80%). Giá vật tư, 
con giống biến động, thị trường tiêu thụ bấp 
bênh. Bên cạnh đó, hoạt động nuôi cá lồng còn 
chịu ảnh hưởng của các yếu tố khác như nguồn 
nhân lực, điều kiện khí hậu, chất lượng nước, cơ 
chế chính sách hỗ trợ... 
Một số nghiên cứu của các tác giả trong nước 
chỉ ra các nhân tố thành phần ảnh hưởng đến 
năng suất nuôi cá lồng (như chi phí thức ăn, chi 
phí lao động, trình độ học vấn, khoảng cách giữa 
các lồng, tập huấn nuôi trồng) [3, 4]. Tuy nhiên, 
các nhân tố quan trọng khác như điều kiện môi 
trường nuôi, yếu tố khí hậu... chưa được đưa vào 
đánh giá. Chất lượng nước đã được chứng minh 
là đóng vai trò quan trọng đối với sự sinh trưởng, 
phát triển của cá [5]. 
Trong nghiên cứu này, nhân tố Điều kiện môi 
trường và Con giống đã được đề xuất đưa vào 
đánh giá. Một số biến thành phần khác cũng 
được xem xét đánh giá (như chi phí lắp đặt lồng 
nuôi, các chương trình, dự án phát triển của địa 
phương...). Nghiên cứu thực hiện điều tra các hộ 
nuôi cá lồng ở thành phố Hoà Bình và huyện Đà 
Bắc. Đây là các khu vực thể hiện được đặc trưng 
về nuôi trồng thuỷ sản (NTTS) của vùng hồ thủy 
điện Hòa Bình. 
2. Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên 
cứu 
2.1. Cơ sở lý thuyết và mô hình đề xuất 
Mô hình hàm sản xuất của Cobb-Douglas 
được sử dụng phổ biến để đánh giá các nhân tố 
ảnh hưởng đến năng suất NTTS. Hàm sản xuất 
Cobb-Douglas mô tả mối quan hệ giữa các yếu 
tố đầu vào và sản lượng đầu ra theo công thức 
như sau [6]: 
𝑌𝑖 = 𝐴 𝑋1
α1 𝑋2
α2  𝑋𝑘
α𝑘𝑒𝑢𝑖 (1) 
Trong đó: Yi: biến phụ thuộc; Xi (i = 1, 2... 
k): biến độc lập; αi (i = 1, 2 k): hệ số hồi quy; 
A: hằng số; ui: sai số; e: cơ số toán học (e = 
2,71828). 
Ứng dụng mô hình hàm sản xuất Cobb-
Douglas, nghiên cứu của M. Serajul Islam 
(1987) đã lựa chọn các nhân tố (giống cá, thức 
ăn tự nhiên và thức ăn nhân tạo, số người lao 
động, quy mô trang trại ...  cá chép, cá nheo, 
cá chiên và cá trê; một số loài cá như lăng, trắm, 
chiên một vụ nuôi thường kéo dài từ một đến hai 
năm). Diện tích nuôi cá lồng dao động trong 
khoảng 50 - 1560 m2 và trung bình diện tích nuôi 
cá lồng của 135 hộ điều tra là 327,72 m2/hộ. Thể 
tích lồng nuôi dao động từ 10-120 m3/lồng. Kết 
quả điều tra thực tế cũng phù hợp với số liệu 
thống kê từ Chi cục thuỷ sản tỉnh Hoà Bình, 
trong đó số lượng lồng nuôi cá trắm (gồm cả 
trắm đen, trắm cỏ) là 1801 lồng, đạt sản lượng 
1266,3 tấn vào năm 2019 là lớn nhất trong sự so 
sánh với các loài cá khác. 
Kết quả điều tra cũng cho thấy, thời điểm thả 
giống thường vào các tháng 2, 3, 7-10, cá biệt có 
hộ thả giống bất kỳ thời điểm nào trong năm. Tỷ 
lệ sống của cá giống thường trên 60%. Thời gian 
một vụ thường kéo dài trong khoảng 6 tháng, 12 
tháng và từ một đến hai năm (trong đó, tỉ lệ hộ 
nuôi một vụ trong vòng 6 tháng chiếm 26,67%; 
12 tháng chiếm 33,33%; từ 1-2 năm chiếm 
40%). Hầu hết các hộ nuôi được phỏng vấn cho 
biết trong quá trình nuôi có xảy ra dịch bệnh 
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
0
1000
2000
3000
4000
5000
2015 2016 2017 2018 2019 2020
N
ăn
g 
su
ất
 (
tấ
n
/l
ồ
n
g)
Số
 lồ
n
g 
n
u
ô
i (
lồ
n
g)
Số lồng nuôi Năng suất
Tạp chí Nghiên cứu Địa lý nhân văn, số 2(33) – Tháng 6/2021 
76 
(thời điểm hay xảy ra dịch bệnh là từ tháng 5 -
10), các biểu hiện bệnh thường gặp là nấm, thối 
mang, đốm đỏ, chóc vảy. Vì vậy, cách phòng 
bệnh và trị bệnh cho cá rất quan trọng giúp khắc 
phục được suy giảm sản lượng do dịch bệnh gây ra. 
3.2. Đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến 
hoạt động nuôi cá lồng 
3.2.1. Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo 
với hệ số Cronbach’s Alpha 
Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo với hệ 
số Cronbach’s Alpha cho thấy, 5 nhân tố có hệ 
số Cronbach’s Alpha nằm trong khoảng từ 0,711 
đến 0,820. Hệ số tương quan biến tổng của các 
biến thành phần đều lớn hơn 0,40 (Bảng 4). 
Bảng 4. Bảng giá trị Cronbach's Alpha của các biến 
Kí hiệu Nhân tố Số lượng biến thành phần Hệ số Cronbach’s Alpha 
MT Điều kiện môi trường 3 0,807 
KT Kỹ thuật nuôi 4 0,711 
CG Con giống 3 0,719 
CP Chi phí sản xuất 3 0,741 
CS Chính sách hỗ trợ 4 0,820 
Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng 
Ngọc (2005), hệ số Cronbach’s Alpha > 0,80 là 
thang đo lường tốt, từ 0,70 – 0,80 là sử dụng 
được; chọn các biến thành phần có hệ số tương 
quan biến tổng lớn hơn 0,40 [12]. Do đó, nghiên 
cứu quyết định không loại biến quan sát nào và 
thang đo phù hợp sử dụng cho phân tích EFA 
tiếp theo. 
3.2.2. Kết quả phân tích nhân tố khám phá 
EFA 
Thông qua phân tích nhân tố khám phá nhằm 
xác định mối quan hệ của nhiều biến và tìm ra 
nhân tố đại diện cho các biến thành phần. Kết 
quả phân tích EFA sử dụng phép trích nhân tố là 
Principal Component với phép quay vuông góc 
Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có 
Eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1 [12]. 
Kết quả kiểm định tương quan của các biến 
với nhau theo tổng thể dựa vào hệ số KMO và 
kiểm định Bartlett cho thấy, trị số KMO = 0,578 
thỏa mãn điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1 nên việc 
phân tích các nhân tố là thích hợp với dữ liệu 
thực tế. 
Giá trị Sig trong kiểm định Bartlett là 0,000 
< 0,05 (bác bỏ giả H0 là “các biến không tương 
quan với nhau”), chứng tỏ các biến thành phần 
có mối tương quan với nhau trong tổng thể và 
việc áp dụng phân tích nhân tố là thích hợp. 
Theo kết quả, hệ số Eigenvalues của cả 5 
nhân tố ảnh hưởng đến hoạt động nuôi cá lồng 
đều lớn hơn 1 và tổng phương sai trích = 
68,640% > 50% nên đạt yêu cầu. 
Với cỡ mẫu là 135 thì tiêu chuẩn hệ số tải 
thường lấy là 0,5 [13]. Kết quả phân tích cho 
thấy, biến KT1 có hệ số tải Factor Loading là 
0,496 (không thỏa mãn điều kiện ≥ 0,5), do vậy 
biến KT1 được loại bỏ. 
Sau khi biến KT1 được loại bỏ, còn lại 16 
biến thành phần, tiến hành phân tích nhân tố 
khám phá tương tự như các bước nêu trên. Kết 
quả thu được, hệ số KMO = 0,574 (thỏa mãn 
điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1). Giá trị Sig trong kiểm 
định Bartlett là 0,000 < 0,05, chứng tỏ các biến 
Phạm Thị Thu Hà, Phan Thị Ngọc Diệp - Phân tích nhân tố ảnh hưởng đến hoạt động  
77 
thành phần có mối tương quan với nhau trong 
tổng thể và việc áp dụng phân tích nhân tố là 
thích hợp. 
Kết quả hệ số Eigenvalues của cả 5 nhân tố 
ảnh hưởng đến hoạt động nuôi cá lồng đều lớn 
hơn 1 và tổng phương sai trích bằng 70,176% (> 
50%) nên đạt yêu cầu. Kết quả kiểm định Factor 
Loading sau khi loại bỏ biến KT1 cho thấy, các 
biến thành phần đều lớn hơn 0,60 nên đạt yêu 
cầu. Như vậy, 16 biến thành phần của 5 biến độc 
lập được đưa vào phân tích ở bước tiếp theo 
(Bảng 5). 
Bảng 5. Phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập 
Biến thành phần 
Các nhân tố tác động 
CS MT CP KT CG 
CS1 0,823 
CS4 0,819 
CS3 0,803 
CS2 0,775 
MT1 0,902 
MT3 0,836 
MT2 0,814 
CP1 0,860 
CP2 0,828 
CP3 0,734 
KT2 0,850 
KT3 0,762 
KT4 0,721 
CG2 0,883 
CG1 0,771 
CG3 0,751 
Eigenvalue 2,954 2,481 2,132 1,851 1,810 
Phương sai trích (%) 18,463 33,968 47,295 58,865 70,176 
3.2.3. Kết quả phân tích hồi quy đa biến 
Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy 
là xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa 
biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng như 
giữa các biến độc lập với nhau. Kết quả cho 
thấy, các biến độc lập có tương quan với biến 
phụ thuộc khá mạnh, các hệ số tương quan có ý 
nghĩa thống kê (Sig. < 0,05). Như vậy, nghiên 
cứu tiếp tục tiến hành phân tích hồi quy. Tuy 
nhiên, kết quả phân tích cho thấy, một số hệ số 
tương quan giữa các biến độc lập khá mạnh, do 
đó cần quan tâm đến hiện tượng đa cộng tuyến 
khi phân tích hồi quy đa biến. 
Phân tích hồi quy được thực hiện với một 
biến phụ thuộc là Sự hài lòng của hộ nuôi về 
năng suất nuôi cá lồng với 5 biến độc lập được 
thể hiện ở Bảng 6. 
Tạp chí Nghiên cứu Địa lý nhân văn, số 2(33) – Tháng 6/2021 
78 
Bảng 6. Phân tích trọng số hồi quy 
Trọng số hồi quy 
Mô hình 
Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa 
t Sig. 
B Sai số chuẩn Beta 
Hằng số -3,579 0,675 -5,299 0,000 
Điều kiện môi trường 0,346 0,069 0,349 5,043 0,000 
Kỹ thuật nuôi 0,239 0,070 0,234 3,421 0,001 
Con giống 0,174 0,061 0,198 2,863 0,005 
Chi phí nuôi 0,478 0,057 0,582 8,421 0,000 
Chính sách hỗ trợ 0,478 0,085 0,387 5,602 0,000 
R2 = 0,608; R2 hiệu chỉnh = 0,585; F = 26,059; Sig. F = 0,000 
Kết quả hệ số xác định R2 = 0,608 và R2 hiệu 
chỉnh = 0,585 (Bảng 4) cho thấy, khoảng 58,5% 
ảnh hưởng của các nhân tố đang xét đến hoạt 
động nuôi cá lồng, còn lại 41,5% ảnh hưởng của 
các yếu tố khác ngoài mô hình. 
Kiểm định F cho thấy mức ý nghĩa Sig = 
0,000, đồng thời trong kiểm tra đa cộng tuyến hệ 
số VIF của biến độc lập đều nhỏ hơn 2 (nghĩa là 
không có hiện tượng đa cộng tuyến). Các biến 
độc lập được đưa vào mô hình hồi quy đều có 
giá trị Sig. < 0,05 bao gồm MT (0,000), KT 
(0,001), CG (0,005), CP (0,000), CS (0,000). 
Phương trình hồi quy đa biến được xây dựng có 
dạng như sau: 
Y = 0,582X4 + 0,387X5 + 0,349X1 
+ 0,234X2 + 0,198X3 (3) 
Phân tích hồi quy chỉ ra các hệ số của mô hình 
đều mang dấu dương (mối quan hệ thuận giữa 
các biến độc lập và biến phụ thuộc). Điều này 
cho thấy, cải thiện bất kỳ nhân tố nào cũng đều 
góp phần tích cực vào hiệu quả hoạt động nuôi 
cá lồng. 
Chi phí sản xuất có hệ số hồi quy lớn nhất 
(0,582) với mức ý nghĩa là 0,000 < 0,05, cho 
thấy biến này có tác động lớn nhất đến hoạt động 
nuôi cá lồng, cụ thể: nếu tăng chi phí sản xuất 
thêm 1 điểm (trong khi các biến khác vẫn giữ 
nguyên), thì hiệu quả hoạt động nuôi cá lồng 
tăng lên 0,582 điểm. Vì vậy, các cấp chính 
quyền cần có các chính sách hỗ trợ đầu tư về vốn 
cho các hộ dân nuôi cá lồng góp phần tăng hiệu 
quả của hoạt động nuôi cá lồng. 
Chính sách hỗ trợ phát triển nuôi cá lồng 
cũng ảnh hưởng đến hoạt động nuôi cá lồng với 
hệ số hồi quy bằng 0,387 và mức ý nghĩa là 
0,000 < 0,05%. Điều này cho thấy, các dự án đầu 
tư phát triển, tập huấn, chính sách hỗ trợ vốn và 
nghiên cứu con giống đều góp phần tích cực vào 
kết quả của hoạt động nuôi cá lồng. 
Điều kiện môi trường cũng là nhân tố tác 
động khá mạnh đến hoạt động nuôi cá lồng với 
hệ số hồi quy là 0,349 và mức ý nghĩa là 0,000 
(< 0,05). Theo kết quả đánh giá của Viện Kinh 
tế và Quy hoạch Thủy sản (2019) [14], trong 6 
thông số quan trắc (nhiệt độ, pH, NO3-, NO2-, 
NH4
+, DO) đo tại 30 điểm trên hồ thủy điện Hòa 
Bình thì thông số DO ở tầng giữa và tầng đáy tại 
các điểm đo đều < 4 mg/l (thấp hơn tiêu chuẩn 
Phạm Thị Thu Hà, Phan Thị Ngọc Diệp - Phân tích nhân tố ảnh hưởng đến hoạt động  
79 
là 6 mg/l), do vậy không phù hợp cho các loài 
sinh vật thủy sinh. Ở vùng hồ thuỷ điện Hoà 
Bình, cá được nuôi ở độ sâu đến 10m. Theo số 
liệu quan trắc thì cá sống ở độ sâu này sẽ bị thiếu 
oxy, vì vậy người nuôi phải lắp thêm máy sục 
khí ở các lồng cá để tăng hàm lượng ôxy hoà tan 
trong nước cho cá. 
Nhân tố kỹ thuật nuôi tác động đáng kể đến 
hoạt động nuôi cá lồng với hệ số hồi quy là 0,234 
với mức ý nghĩa là 0,001 (< 0,05). Hiện nay diện 
tích nuôi quảng canh và quảng canh cải tiến 
chiếm tỷ lệ rất lớn, chưa sử dụng nhiều lao động 
có trình độ và tay nghề cao, hiệu quả sử dụng lao 
động chưa cao. Vì vậy, trong thời gian tới cần 
có thêm các giải pháp khuyến khích các hộ có 
điều kiện chuyển sang nuôi thâm canh và bán 
thâm canh (ưu tiên hỗ trợ phát triển cơ sở hạ 
tầng, vay vốn, tập huấn đào tạo kỹ thuật cho 
người dân...). 
Con giống là nhân tố tác động đáng kể đến 
hoạt động nuôi cá lồng với hệ số hồi quy là 0,198 
và mức ý nghĩa là 0,005 (< 0,05). Toàn tỉnh Hòa 
Bình hiện có 03 cơ sở sản xuất và ươm nuôi cá 
giống, các cơ sở chủ yếu cho sinh sản nhân tạo 
và ươm nuôi các giống cá (trắm cỏ, chép, mè, 
trôi, rô phi, lăng chấm, trắm đen...), chỉ đáp ứng 
được khoảng 60% nhu cầu con giống, còn lại 
chủ yếu được nhập từ các tỉnh lân cận như Phú 
Thọ, Ninh Bình, Hà Nam, Thái Nguyên, Thanh 
Hóa, Hà Nội [1]. Vì vậy, cần kiểm soát chất 
lượng con giống đầu vào được nhập từ các nơi 
khác và đồng thời sản xuất cá giống đảm bảo 
cung cấp nguồn cá giống chất lượng cho sản 
xuất, góp phần nâng cao năng suất, giá trị và 
chất lượng sản phẩm. 
4. Kết luận 
 Dựa trên cơ sở lý thuyết hàm sản xuất của 
Cobb-Douglas, nghiên cứu đã xây dựng được 5 
nhân tố chính (Điều kiện môi trường, Kỹ thuật 
nuôi, Con giống, Chi phí sản xuất, Chính sách 
hỗ trợ) và 17 biến thành phần tương ứng ảnh 
hưởng tới hoạt động nuôi cá lồng ở vùng hồ thuỷ 
điện Hoà Bình. 
Kết quả nghiên cứu cho thấy, nhân tố Chi phí 
sản xuất có ảnh hưởng mạnh nhất, nhân tố Con 
giống ít ảnh hưởng nhất đến hoạt động nuôi cá 
lồng. Khoảng 58,5% ảnh hưởng của các nhân tố 
đang xét đến hoạt động nuôi cá lồng, còn lại 
41,5% là do ảnh hưởng của các yếu tố khác 
ngoài mô hình. Vì vậy, hướng nghiên cứu tiếp 
theo có thể xem xét bổ sung thêm với nhiều biến 
thành phần khác vào mô hình đánh giá. Đây là 
một hướng đi có ý nghĩa khoa học và thực tiễn 
nhằm nâng cao hiệu quả của hoạt động nuôi cá 
lồng ở vùng hồ thuỷ điện Hoà Bình. 
Dựa trên kết quả đạt được, nghiên cứu đề 
xuất một số giải pháp để nâng cao hiệu quả hoạt 
động nuôi cá lồng tại vùng hồ thuỷ điện Hòa 
Bình bao gồm: 
- Các cấp chính quyền cần tăng cường nâng 
cao kỹ thuật nuôi cá lồng cho các hộ dân (thông 
qua tập huấn, các dự án đầu tư hợp tác phát triển 
nuôi cá lồng giữa doanh nghiệp và các hộ dân). 
- Phát triển các chính sách hỗ trợ, đầu tư chi 
phí cho hoạt động nuôi cá lồng (bằng cách cho 
vay vốn đầu tư, hỗ trợ chi phí lắp đặt lồng nuôi, 
con giống và nguồn thức ăn). 
- Định kỳ tiến hành đo đạc một số thông số 
môi trường nước như pH, nhiệt độ, DO... thường 
xuyên vệ sinh lồng nuôi, lắp đặt thiết bị máy sục 
khí để tăng hàm lượng oxy hoà tan trong nước... 
- Đầu tư phát triển nghiên cứu các giống cá 
phù hợp với điều kiện tại địa phương, đảm bảo 
chế độ ăn và phòng ngừa dịch bệnh, kịp thời báo 
cho cơ quan chuyên môn tư vấn, hỗ trợ khi có 
các tình huống bất thường để giảm thiểu thiệt 
hại. 
Tạp chí Nghiên cứu Địa lý nhân văn, số 2(33) – Tháng 6/2021 
80 
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 
1. Chi cục Thủy sản tỉnh Hòa Bình (2016, 2017, 2018, 2019), Báo cáo Tổng kết thực hiện kế hoạch năm 2016, 2017, 
2018, 2019 và triển khai nhiệm vụ kế hoạch năm 2017, 2018, 2019, 2020. 
2. Tỉnh ủy Hòa Bình (2014), Nghị quyết số 12 – NQ/TU của Ban thường vụ tỉnh ủy về phát triển nuôi cá lồng, bè hồ thủy 
điện Hòa Bình, giai đoạn 2014 – 2020. 
3. Lưu Thị Thảo (2019), Các nhân tố ảnh hưởng đến năng suất cá lồng tại huyện Đà Bắc, tỉnh Hòa Bình, Tạp chí Khoa 
học – Công nghệ Thủy sản, 1, tr. 73 – 80. 
4. Lưu Thị Thảo, Lê Đình Hải (2019), Phát triển nghề nuôi cá lồng tại vùng hồ thuỷ điện Hoà Bình, tỉnh Hoà Bình, Tạp 
chí khoa học và công nghệ Lâm nghiệp. Kinh tế và chính sách. 3, 191-2000. 
5. Rohasliney Hashimab & Noor Fakira Ismaila. (2015), Fish biomass in relation to water quality index as an indication 
of fisheries productivity of four selected fish species along the Galas River, Kelantan, Malaysia, Procedia 
Environmental Sciences, 30, pp. 38 – 43. 
6. Ronald D. Zweig, John D. Morton, Macol M. Stewart. (1999), Source Water Quality for Aquaculture: A Guide for 
Assessment, Washington, D.C: The World Bank. 
7. Islam, S., Rasul, T., Alam, J. B., & Haque, M. A. (2010), Evaluation of Water Quality of the Titas River Using NSF 
Water Quality Index, Journal of Scientific Research, 3(1), pp. 151 – 159, doi:10.3329/jsr.v3i1.6170. 
8. David E. Antwi, John K.M. Kuwornu, Edward E. Onumah & Ram C. Bhujel (2016), Productivity and constrants analysis 
of commercial tilapia farms in Ghana, Kasetsart Journal of Social Sciences, 38(3), pp.282 – 290. 
9. Hoàng Quang Thành & Nguyễn Đình Phúc (2012), Các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất nuôi tôm ở huyện Tuy 
Phước, tỉnh Bình Định, Tạp chí Khoa học, Đại học Huế, 72B(3), tr. 317 – 324. 
10. Tabachnick Barbara G và Fidell Linda S (1996), Using multivariate statistics , Northridge, Cal.: Harper Collins. 
11. Hair Joseph F, Anderson RE, Tatham RL, và Black WC (1998), Multivariate Data Analysis Prentice Hall, Upper Saddle 
River, NJ, số 730. 
12. Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, NXB Hồng Đức 2008. 
13. Hair Joseph F, Anderson Rolph E, Babin Barry J, và Black Wiiliam C (2010), Multivariate data analysis: A global 
perspective (Vol. 7), Upper Saddle River, NJ: Pearson. 
14. Viện Kinh tế và Quy hoạch Thuỷ sản (2019), Đánh giá hiện trạng môi trường và sức tải môi trường ở hồ chứa thuỷ 
điện Hoà Bình, Báo cáo chuyên đề. 
Thông tin tác giả: 
Phạm Thị Thu Hà - Trường Đại học Khoa học tự nhiên, 
Đại học Quốc Gia Hà Nội. 
Email: phamthithuha.hus@gmail.com; Điện thoại: 0948813688 
Địa chỉ liên hệ: 334 Nguyễn Trãi, Thanh Xuân, Hanoi. 
Phan Thị Ngọc Diệp, Viện Kinh tế và Quy hoạch Thuỷ sản. 
Nhật ký tòa soạn 
Ngày nhận bài: 23/3/2021 
Biên tập: 5/2021