Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiêp Đồng bằng sông Cửu Long.Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiêp Đồng bằng sông Cửu Long.Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiêp Đồng bằng sông Cửu Long.Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiêp Đồng bằng sông Cửu Long.Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiêp Đồng bằng sông Cửu Long.Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiêp Đồng bằng sông Cửu Long.Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiêp Đồng bằng sông Cửu Long.Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiêp Đồng bằng sông Cửu Long.Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiêp Đồng bằng sông Cửu Long.Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiêp Đồng bằng sông Cửu Long.Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiêp Đồng bằng sông Cửu Long.
Tính cấp thiết của vấn đề nghiên cứu
Nông nghiệp đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế, với nhiều nghiên cứu chỉ ra mối liên hệ giữa tăng trưởng nông nghiệp và sự phát triển của kinh tế, công nghiệp, và thương mại – dịch vụ Tăng trưởng nông nghiệp không chỉ đa dạng hóa thu nhập cho nông hộ mà còn góp phần giảm nghèo Ngoài ra, nông nghiệp cung cấp nguồn lao động cho ngành công nghiệp, đáp ứng nhu cầu lương thực thực phẩm trong bối cảnh gia tăng dân số, tạo vốn đầu tư cho công nghiệp, mở rộng thị trường cho sản phẩm công nghiệp, và mang lại ngoại tệ từ xuất khẩu nông sản, đồng thời cung cấp nguyên liệu cho ngành chế biến.
Việt Nam đã chuyển mình từ một quốc gia nghèo nàn, phụ thuộc vào nhập khẩu lương thực, thành một quốc gia có thu nhập dưới trung bình và nổi bật trong xuất khẩu nông sản như lúa gạo, cà phê, cao su và thủy sản Thành công này chủ yếu nhờ vào sự phát triển mạnh mẽ của nông nghiệp và nông thôn, đặc biệt là ngành nông nghiệp tại Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL), nơi có vai trò quan trọng trong sản xuất lúa, thủy sản và cây ăn trái.
Tỷ lệ đóng góp của GDP Nông – Lâm – Thủy sản của ĐBSCL vào tổng giá trị GDP nông nghiệp Việt Nam trong giai đoạn 2016 – 2020 lần lượt là 32,24%; 32,4%; 32,77%; 33,28% và 31,71% (TCTK 2020) Đặc biệt, trong ba năm đại dịch Covid-19, nền kinh tế Việt Nam vẫn duy trì sức chống chịu tốt, với nông nghiệp, đặc biệt là nông nghiệp ĐBSCL, đóng vai trò là điểm tựa chính.
Hiện nay, hoạt động sản xuất nông nghiệp đang đối mặt với nhiều thách thức do dịch bệnh, thiên tai và đặc biệt là biến đổi khí hậu (BĐKH), dẫn đến tình trạng xâm ngập mặn (XNM) gia tăng Ngoài ra, tác động từ thượng nguồn sông Mekong, như việc xây dựng các đập thủy điện ở Lào và chính sách giữ nước của chính phủ Thái Lan, đã làm giảm nguồn nước ngọt cho sản xuất nông nghiệp tại Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) Điều này không chỉ làm giảm lượng phù sa bồi đắp mà còn khiến tình trạng xâm ngập mặn xâm nhập sâu vào vùng nội đồng.
Tình trạng sạt lở bờ biển tại Bán đảo Cà Mau đang gia tăng do giảm phù sa và tăng tốc độ dòng chảy, dẫn đến mất khoảng 8.000 ha rừng phòng hộ từ năm 2007 Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) chịu ảnh hưởng nặng nề từ xâm nhập mặn (XNM), đặc biệt trong mùa khô, gây thiệt hại cho 3.771 ha nuôi trồng thủy sản, trong đó Cà Mau bị thiệt hại trên 70% Hệ sinh thái rừng ngập mặn cũng bị ảnh hưởng bởi nồng độ mặn cao, đe dọa an ninh lương thực và đời sống nông dân Để đối phó với những thách thức này, Chính phủ Việt Nam đã ban hành nhiều chính sách nhằm phát triển nông nghiệp ĐBSCL bền vững, chuyển đổi từ trồng lúa sang cây màu, và nhấn mạnh vai trò của khoa học – công nghệ trong sản xuất nông nghiệp.
3 chốt để thích ứng với sự thay đổi của điều kiện sản xuất nông nghiệp của vùng ĐBSCL.
Hạn chế tác động của biến đổi khí hậu (BĐKH) là điều kiện thiết yếu cho tăng trưởng bền vững, nhưng việc thích ứng với BĐKH và bảo vệ sinh kế lại là thách thức cấp bách mà Chính phủ và nông dân phải đối mặt Do đó, nền nông nghiệp Đồng bằng sông Cửu Long cần phải chuyển đổi, và việc tăng trưởng năng suất chính là chìa khóa để thực hiện sự chuyển đổi này.
Năng suất các yếu tố tổng hợp (TFP) thường được xem như là tiến bộ công nghệ trong nông nghiệp, nhưng cần được hiểu rộng hơn là sự gia tăng hiệu quả nhờ vào thực hành quản lý tốt hơn Ví dụ, việc che phủ đất bằng cỏ giúp giảm xói mòn và tăng hàm lượng chất hữu cơ trong đất, trong khi tưới nhỏ giọt là giải pháp hiệu quả trong bối cảnh nguồn nước hạn chế Những thực hành này không chỉ nâng cao năng suất nông nghiệp mà còn giảm thiểu tác động của biến đổi khí hậu Tăng trưởng TFP do đó trở thành chỉ số quan trọng cho sự phát triển nông nghiệp bền vững, với bền vững và khả năng phục hồi là những yếu tố then chốt để đánh giá sức khỏe lâu dài của hệ thống nông nghiệp Khả năng phục hồi trước các cú sốc thời tiết là yếu tố thiết yếu cho sản xuất nông nghiệp, làm cho TFP trở thành chỉ số quan trọng cho sự tăng trưởng bền vững và khả năng phục hồi của ngành nông nghiệp.
Luận án này tập trung phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiệp ở Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL), đặc biệt là vai trò của khoa học và công nghệ (KH-CN) Bên cạnh đó, luận án cũng xem xét tác động của vốn con người đến sự phát triển nông nghiệp trong khu vực này Mặc dù có nhiều điều kiện bất lợi cho sản xuất nông nghiệp, giải pháp cho những thách thức này chủ yếu nằm ở con người Khi chất lượng nguồn lao động được cải thiện, người sản xuất sẽ có khả năng lựa chọn các phương án và kỹ thuật phù hợp, từ đó nâng cao hiệu quả trong việc chuyển giao và tiếp nhận công nghệ mới.
KH – CN là giải pháp quan trọng trong việc phát triển giống cây trồng và vật nuôi phù hợp với điều kiện mới, cũng như áp dụng công nghệ sản xuất hiệu quả để đối phó với những yếu tố bất lợi Luận án tập trung vào ước lượng, phân tích và phân tách TFP, cùng với việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng TFP trong nông nghiệp ĐBSCL Mục tiêu là làm rõ sự thay đổi trong công nghệ sản xuất, cải tiến thực hành sản xuất và đảm bảo tính bền vững của tăng trưởng nông nghiệp trong khu vực này.
Kết quả nghiên cứu dự kiến sẽ đóng góp quan trọng cho cả lý thuyết và thực tiễn trong lĩnh vực nông nghiệp Luận án sẽ tổng hợp và hệ thống hóa các vấn đề lý luận liên quan đến sản xuất nông nghiệp, tăng trưởng nông nghiệp và phương pháp đo lường sự tăng trưởng này.
Luận án nghiên cứu mối quan hệ giữa năng suất, tiến bộ công nghệ và tăng trưởng kinh tế, hệ thống hóa các lý thuyết tăng trưởng để lựa chọn lý thuyết phù hợp cho mô hình ước lượng Bên cạnh đó, luận án tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước nhằm xác định khoảng trống nghiên cứu Việc áp dụng kỹ thuật ước lượng mới trong kinh tế lượng giúp đưa ra các kết quả ước lượng về các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiệp, đồng thời kiểm định tác động của khoa học - công nghệ thông qua vốn và lao động Những thông tin này sẽ hỗ trợ trong việc đề xuất các chính sách phát triển và tăng trưởng nông nghiệp tại ĐBSCL trong hiện tại và tương lai.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu tổng quát
Mục tiêu của luận án là phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiệp, tách biệt TFP và ước lượng các yếu tố tác động đến TFP trong ngành nông nghiệp ĐBSCL Từ đó, luận án sẽ đề xuất các chính sách nhằm thúc đẩy tăng trưởng nông nghiệp ĐBSCL trong bối cảnh sản xuất mới.
Mục tiêu cụ thể
Để giải quyết mục tiêu chung, luận án đặt ra các mục tiêu cụ thể như sau:
(1) Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiệp
(2) Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất các yếu tố tổng hợp
(3) Phân tích hiệu quả sản xuất nông nghiệp
(4) Đề xuất các hàm ý chính sách nhằm đạt được sự tăng trưởng bền vững của nông nghiệp ĐBSCL.
Câu hỏi nghiên cứu
Luận án được thực hiện để trả lời các câu hỏi nghiên cứu như sau:
(1) Các yếu tố nguồn lực nào ảnh hưởng đến tăng trưởng sản lượng nông nghiệp?
(2) Những yếu tố nào có tác động đến sự tăng trưởng của năng suất các yếu tố tổng hợp ngành nông nghiệp?
(3) Hiệu quả sản xuất của nông nghiệp ĐBSCL trong giai đoạn nghiên cứu bị như thế nào?
(4) Các hàm ý chính sách phù hợp cho phát triển và tăng trưởng nông nghiệp ĐBSCL trong thời gian tới?
Phạm vi nghiên
Về không gian nghiên cứu
Luận án này được thực hiện trong khu vực Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL), bao gồm 13 tỉnh và thành phố: Cần Thơ, An Giang, Tiền Giang, Kiên Giang, Đồng Tháp, Trà Vinh, Sóc Trăng, Bạc Liêu, Cà Mau, Long An, Bến Tre, Hậu Giang và Vĩnh Long.
Về thời gian nghiên cứu
Luận án này sử dụng số liệu thứ cấp được thu thập từ năm 1995 đến 2020, với năm 1995 được chọn làm mốc khởi đầu do sự thiếu hụt dữ liệu thống kê trong giai đoạn trước đó, điều này có thể tác động đến chất lượng kết quả ước lượng Thông tin chi tiết về số liệu, phương pháp thu thập và xử lý sẽ được trình bày rõ ràng trong Chương 3.
Về đối tượng nghiên cứu
Luận án nghiên cứu các yếu tố nguồn lực đầu vào tác động đến tăng trưởng sản lượng nông nghiệp tại Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) Bên cạnh đó, luận án cũng phân tích chỉ số năng suất tổng hợp (TFP) và các yếu tố ảnh hưởng đến TFP trong ngành nông nghiệp ĐBSCL.
Cách tiếp cận phân tích
Luận án áp dụng phương pháp tiếp cận vi mô để phân tích các yếu tố đầu vào trong sản xuất, đồng thời xem xét ở phạm vi vĩ mô toàn ngành sản xuất nông nghiệp tại một vùng Dữ liệu sử dụng là số liệu tổng gộp, như GDP/GRDP ngành nông nghiệp, phản ánh tổng sản lượng từ hoạt động trồng trọt, chăn nuôi và thủy sản Tuy nhiên, do hạn chế trong hệ thống số liệu quốc gia và địa phương, không có số liệu GDP/GRDP cụ thể cho từng ngành hàng, dẫn đến việc phân tích và ước lượng chỉ có thể thực hiện cho toàn bộ ngành nông nghiệp ĐBSCL Điều này cũng đồng nghĩa với việc không thể tính toán TFP riêng cho từng ngành hàng hoặc xác định mức độ đóng góp của chúng đến TFP toàn ngành nông nghiệp, tạo ra một hạn chế cho luận án.
Đóng góp của luận án
Nghiên cứu này đóng góp quan trọng về mặt học thuật thông qua việc phát triển lý thuyết và cung cấp những phát hiện mới từ kết quả nghiên cứu thực nghiệm, thể hiện rõ nét ở các điểm chính sau đây.
Luận án này đã hệ thống hóa các lý thuyết nền tảng về tăng trưởng kinh tế, cung cấp cơ sở lý luận cho năng suất và phương pháp đo lường năng suất Đồng thời, nó cũng phân tích và giải thích vai trò của tiến bộ công nghệ cùng các hình thức tiến bộ công nghệ trong việc đo lường tăng trưởng kinh tế.
Mặc dù có nhiều nghiên cứu về tăng trưởng nông nghiệp, bao gồm cả nghiên cứu về nông nghiệp Việt Nam, nhưng hầu hết chỉ tập trung vào phạm vi toàn quốc với dữ liệu hạn chế và đã được thực hiện từ lâu Nhiều nghiên cứu cũng chỉ xem xét tăng trưởng nông nghiệp ở ĐBSCL nhưng chủ yếu cho từng ngành hàng cụ thể Do đó, dữ liệu lịch sử này không phản ánh đầy đủ tình hình hiện tại của nông nghiệp, khiến việc cập nhật và phân tích xu hướng tăng trưởng trở nên cần thiết.
8 ĐBSCL nói riêng, thì nghiên cứu này được xem là một nghiên cứu gần nhất về tăng trưởng nông nghiệp
Khu vực Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) đang trải qua những thay đổi đáng kể trong hoạt động sản xuất nông nghiệp do sự biến động của các điều kiện khách quan và nội tại Nghiên cứu này nhằm cung cấp những ước lượng chính xác, hứa hẹn sẽ trở thành tài liệu tham khảo hữu ích cho thực tiễn sản xuất nông nghiệp trong khu vực.
Phương pháp ước lượng trung gian (PMG) là một công cụ ước lượng bảng động với nhiều ưu điểm so với các phương pháp truyền thống Mặc dù đã được áp dụng trong nhiều nghiên cứu về tăng trưởng kinh tế, nhưng trong lĩnh vực nông nghiệp, phần lớn các nghiên cứu chỉ tập trung vào ước lượng tác động dài hạn, trong khi ước lượng tác động ngắn hạn còn hạn chế Các nghiên cứu thường sử dụng các phương pháp ước lượng bảng tĩnh như ước lượng tác động cố định (FE) hoặc ước lượng tác động ngẫu nhiên (RE) Nghiên cứu này hy vọng sẽ cung cấp bằng chứng thống kê về mối quan hệ động dài hạn và ngắn hạn của các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiệp ở ĐBSCL, cũng như tốc độ điều chỉnh về trạng thái cân bằng khi có các tác động bất thường.
Trong tăng trưởng kinh tế, khoa học và công nghệ (KH-CN) đóng vai trò quan trọng, giúp năng suất biên của vốn và lao động vượt qua quy luật giảm dần Chương 4 sẽ kiểm định tác động của KH-CN đến tăng trưởng nông nghiệp tại ĐBSCL, thông qua việc xem xét sự lan tỏa của nó qua vốn và lao động Kết quả kiểm định sẽ cung cấp bằng chứng thống kê về ảnh hưởng của KH-CN đến các yếu tố đầu vào quan trọng như lao động và vốn.
Theo lý thuyết thể chế, quản lý nhà nước ảnh hưởng đến tiến bộ công nghệ và hiệu quả tăng trưởng Việc sử dụng chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (PCI) nhằm kiểm định tác động của chất lượng quản lý của chính quyền địa phương sẽ cung cấp bằng chứng thống kê về ảnh hưởng của yếu tố này đến chất lượng tăng trưởng (TFP) Đồng thời, luận án cũng nghiên cứu sự thay đổi trong quan điểm và chủ trương chuyển đổi sản xuất nông nghiệp đối với tăng trưởng TFP.
Kết cấu của luận án
Cấu trúc của luận án được trình bày bao gồm năm (05) chương, cụ thể như sau:
Chương này nêu rõ mục tiêu, phạm vi và đối tượng nghiên cứu của luận án, tạo nền tảng cho nội dung và phương pháp nghiên cứu Bên cạnh đó, chương mở đầu cũng đề cập đến những đóng góp, hạn chế của luận án và gợi ý hướng nghiên cứu tiếp theo.
Chương 2: Tổng quan tài liệu
Chương 2 cung cấp cơ sở lý thuyết về các khái niệm và lý thuyết liên quan đến tăng trưởng kinh tế và tăng trưởng nông nghiệp, phục vụ cho việc lập luận và xây dựng mô hình ước lượng Ngoài ra, luận án cũng xem xét các nghiên cứu thực nghiệm trước đây về tăng trưởng nông nghiệp, nhằm làm rõ thực trạng nghiên cứu trong lĩnh vực này và xác định những khoảng trống cần được khai thác.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu đóng vai trò quan trọng trong việc thực hiện một nghiên cứu Chương này sẽ trình bày chi tiết về quy trình nghiên cứu, các phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu, cũng như mô hình và phương pháp ước lượng được áp dụng trong luận án.
Chương 4: Kết quả và thảo luận
Chương này sẽ phân tích các nguồn lực sản xuất ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiệp và mức độ đóng góp của chúng vào GDP nông nghiệp Nghiên cứu cũng sẽ xem xét các yếu tố của TFP, bao gồm hiệu quả kỹ thuật và công nghệ, để hiểu rõ sự thay đổi của TFP Bên cạnh đó, các yếu tố ảnh hưởng đến TFP nông nghiệp tại ĐBSCL trong giai đoạn nghiên cứu sẽ được phân tích, nhằm làm rõ mối quan hệ giữa TFP và các yếu tố chưa được xem xét như chất lượng nguồn lực sản xuất, kỹ thuật – công nghệ, khả năng tiếp cận vốn và năng lực quản lý.
Chương 5: Kết luận và đề xuất
Luận án sẽ tóm tắt các kết quả nghiên cứu chính, đồng thời trả lời các câu hỏi và giả thuyết nghiên cứu đã được đặt ra Dựa trên những kết quả này, luận án đề xuất một số hàm ý chính sách nhằm thúc đẩy phát triển nông nghiệp tại Đồng bằng sông Cửu Long trong thời gian tới.
Qua chương 1, luận án đã nêu rõ các mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu cần giải quyết trong các chương tiếp theo, đồng thời xác định phạm vi nghiên cứu và những đóng góp của luận án về mặt thực tiễn và khoa học.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Trình tự nghiên cứu
Các nhân tố ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiệp ĐBSCL
Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiệp ĐBSCL
(i) Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến GDP nông nghiệp bằng phương pháp ước lượng trung gian (PMG)
(ii) Phân tích tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp bằng phương pháp DEA – chỉ số Mamlquist TFP
(iii) Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng TFP bằng phương pháp ước lượng FE/RE
(i) Phân tích thực trạng tăng trưởng nông nghiệp ĐBSCL giai đoạn 1990 – 2020
(ii) Phân tích các yếu tố nguồn lực ảnh hưởng đến GDN nông nghiệp ĐBSCL giai đoạn
(iii)Phân tích hiệu quả sản xuất và phân tích các yếu tố cấu thành TFP (TC, TEC)
(iv)Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến TFP
Các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiệp bao gồm điều kiện tự nhiên, chính sách hỗ trợ và công nghệ sản xuất Phân tích hiệu quả sản xuất giúp xác định các yếu tố tác động đến Năng suất Tổng hợp (TFP) Dựa trên kết quả nghiên cứu, cần đề xuất một số chính sách nhằm thúc đẩy tăng trưởng nông nghiệp bền vững tại Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL).
Mô hình ước lượng
3.2.1 Mô hình ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiệp
Nghiên cứu thực nghiệm về tăng trưởng nông nghiệp chỉ ra rằng sự gia tăng sử dụng các nguồn lực đầu vào là yếu tố chính thúc đẩy sản lượng nông nghiệp ở cả các quốc gia phát triển trong giai đoạn đầu và các quốc gia đang phát triển hiện nay Tương tự, nền nông nghiệp Việt Nam cũng chủ yếu dựa vào việc gia tăng vốn, lao động và đất đai để phát triển (Nguyen & Goletti, 2001; Vu, 2009; Thanh & Tho, 2010; Ho, 2012).
Luận án sẽ sử dụng mô hình tăng trưởng Tân cổ điển của Solow để ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiệp ở ĐBSCL Để giảm thiểu sự phóng đại của vai trò TFP, luận án sẽ kết hợp với mô hình vốn con người của Mankiw, Romer & Weil (1992) bằng cách bổ sung yếu tố vốn con người vào mô hình ước lượng.
Luận án áp dụng mô hình tăng trưởng Solow và phương pháp kinh tế lượng để ước lượng tỷ lệ đóng góp của các yếu tố vào tăng trưởng nông nghiệp tại ĐBSCL, đồng thời sử dụng phương trình hạch toán tăng trưởng để tính toán đóng góp của TFP Tiến bộ công nghệ trong mô hình này được xác định theo kiểu trung lập Hicks, trong đó TFP được đo lường bằng phần dư, phản ánh sự thay đổi công nghệ Việc đo lường tiến bộ công nghệ qua TFP là phương pháp hiệu quả nhất để đánh giá năng suất sản xuất và cung cấp cái nhìn toàn diện về tăng trưởng dài hạn của sản lượng Hạch toán tăng trưởng cho phép phân tích các yếu tố liên quan đến sự thay đổi của đầu vào và phần dư, từ đó phần dư trở thành chỉ số phản ánh tiến bộ công nghệ.
Hàm sản xuất theo mô hình tăng trưởng của Solow, có bổ sung vốn con người và tiến bộ công nghệ trung lập Hicks có dạng như sau:
Mô hình tăng trưởng Tân Cổ điển dựa trên các giả định cụ thể, trong đó hàm sản xuất Cobb-Douglas được coi là phù hợp với các giả định của mô hình tăng trưởng Solow Do đó, mô hình tăng trưởng có thể được biểu diễn dưới dạng (3.1).
Phương trình ước lượng (3.2) được chuyển thành dạng ln như sau:
Vì TFP phản ánh năng suất của các yếu tố sản xuất khác mà không tính vào các yếu tố đầu vào, giá trị của TFP được xác định theo cách riêng biệt.
Với mô hình (3.3) thì xem Y,A, S, K, L và H là hàm liên tục theo thời gian và hàm f là thuần bậc 1.
Tốc độ tăng của TFP được tính từ phương trình (3.3) bằng cách lấy vi phân 2 vế theo thời gian
Từ phương trình trên ta tính được tốc độ tăng của TFP
Để tính toán tốc độ tăng năng suất tổng hợp (TFP), cần thu thập dữ liệu về tốc độ tăng giá trị sản xuất nông nghiệp, vốn, lao động, đất đai trong nông nghiệp, vốn con người và tỷ trọng đóng góp của các yếu tố này Tốc độ tăng TFP được xác định thông qua phương pháp này chính là phần dư Solow, phản ánh tiến bộ công nghệ trong lĩnh vực nông nghiệp.
Mô hình (3.3) sử dụng các biến Y, K, L, S, H và A để đại diện cho GDP, vốn vật chất, lao động, diện tích đất, vốn con người và công nghệ Các hệ số 𝛼, 𝛽, 𝛾, 𝛿 thể hiện tỷ lệ đóng góp của vốn, lao động, đất đai và vốn con người vào sự tăng trưởng nông nghiệp tại Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL).
Kết quả ước lượng từ mô hình (3.3) cho phép kiểm định giả thuyết H1, khẳng định rằng sự tăng trưởng nông nghiệp ở Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) là do sự gia tăng trong việc sử dụng các nguồn lực sản xuất.
3.2.2 Mô hình kiểm định sự lan tỏa của công nghệ đến tăng trưởng nông nghiệp
Các mô hình ước lượng trong nội dung này nhằm cung cấp các bằng chứng thống kê cho việc kiểm định giả thuyết
H2: KH – CN tác động đến tăng trưởng nông nghiệp ĐBSCL thông qua cả vốn và lao động Để kiểm định giả thuyết này, luận án đã xây dựng ba mô hình ước lượng tương ứng với ba kiểu dạng tiến bộ công nghệ, phản ánh ba giả thuyết phụ liên quan đến giả thuyết H2 Giả thuyết H21 được đưa ra nhằm phân tích mối liên hệ giữa khoa học, công nghệ và sự phát triển bền vững trong nông nghiệp khu vực ĐBSCL.
Công nghệ được lan tỏa đến tăng trưởng nông nghiệp thông qua vốn
Khi đó hàm sản xuất có dạng
Để ước lượng chính xác mức độ đóng góp của các yếu tố nguồn lực trong sản xuất nông nghiệp, các mô hình ước lượng cần bổ sung yếu tố đất canh tác, vì đất đai là tư liệu sản xuất quan trọng Theo quy định của Hiến pháp và pháp luật Việt Nam, đất đai được coi là tài sản sở hữu toàn dân và không được tính vào vốn.
Theo mô hình tăng trưởng Tân cổ điển, hàm sản xuất Cobb-Douglas đáp ứng các giả định cần thiết, và các lý thuyết tăng trưởng mới đã kế thừa từ lý thuyết cổ điển, chỉ cần bổ sung yếu tố vốn con người vào mô hình tăng trưởng.
Vì vậy, mô hình (3.6) có dạng cụ thể như sau:
Từ (3.7) chuyển sang dạng Logarit tự nhiên và áp dụng cho số liệu bảng, ta được mô hình ước lượng như sau
Mô hình mà công nghệ được lan tỏa thông qua vốn sau đây được gọi là mô hình 1. Giả thuyết H 22 :
Công nghệ lan tỏa vào tăng trưởng nông nghiệp thông qua lao động.
Khi đó hàm sản xuất có dạng
Tương tự, như lập luận phần trên thì hàm sản xuất (3.9) cũng có dạng cụ thể như sau:
𝑌 = 𝐾 𝛽1 (𝐴𝐿) 𝛽2 𝐻 𝛽3 𝑆 𝛽4 𝑒 𝑢 (3.10) Lấy Logarit tự nhiên hai vế ta được mô hình ước lượng của hàm (3.10) được áp dụng cho số liệu bảng, ta được mô hình ước lượng như sau:
Mô hình KH – CN ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiệp ĐBSCL thông qua yếu tố lao động sau đây được gọi là mô hình 2.
Công nghệ ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiệp một cách “ độc lập”
Khi đó hàm sản xuất có dạng:
Tương tự, như lập luận phần trên thì hàm sản xuất (3.12) cũng có dạng cụ thể như sau:
Vì thế khi lấy Logarit tự nhiên hai vế ta được mô hình ước lượng của hàm (3.13) cho số liệu bảng ta được mô hình như sau:
Mô hình (3.14) được thể hiện qua phương trình 𝐿𝑛𝑌 𝑖𝑡 = 𝛼 0 + 𝛽 1 𝐿𝑛𝐾 𝑖𝑡 + 𝛽 2 𝐿𝑛𝐿 𝑖𝑡 + 𝛽 3 𝐻 𝑖𝑡 + 𝛽 4 𝑆 𝑖𝑡 + 𝛽 5 𝐴 𝑖𝑡 + 𝑢 𝑖𝑡, trong đó công nghệ được xem là biến nội sinh, khác với mô hình (3.3) khi công nghệ là biến ngoại sinh Dù có sự khác biệt này, cả hai mô hình đều cho thấy công nghệ ảnh hưởng đến việc gia tăng năng suất biên của vốn mới và vốn hiện hành.
Trong các mô hình (3.8), (3.11) và (3.14), các ký hiệu 𝛽 1 , 𝛽 2 , 𝛽 3 , 𝛽 4 , 𝛽 5 đại diện cho các hệ số hồi quy, trong khi 𝑢 𝑖𝑡 là phần dư Biến i biểu thị cho địa phương quan sát (i = 1…13) và t đại diện cho số năm quan sát (t = 1995…2020) Y là tăng trưởng nông nghiệp, A là yếu tố công nghệ, H là vốn con người, K là giá trị vốn vật chất, L là lực lượng lao động và S là đất sản xuất cho nông lâm thủy sản Các biến này được định nghĩa cụ thể để phục vụ cho việc phân tích.
Tăng trưởng nông nghiệp (Y – tỉ đồng): Y là giá trị GDP nông nghiệp (trước năm
Từ năm 2016, GRDP nông nghiệp được đo lường hàng năm theo giá so sánh năm 2010, tính bằng tỉ đồng Phương pháp này đã được áp dụng rộng rãi trong các nghiên cứu thực nghiệm về tăng trưởng nông nghiệp, như các nghiên cứu của Fan & Pardey (1997), Fan (2000), Barker et al (2004), Yu et al (2011) và Tong et al (2013).
Lực lượng lao động trong Nông – Lâm – Ngư nghiệp được xác định bởi số lượng người lao động thực tế làm việc hàng năm, trong độ tuổi từ 15 đến 60 Các nghiên cứu của Zepeda (2001), Avila & Evenson (2010), Fuglie & Rada (2013), Wang et al (2015), và Long & Nhan (2018) đã chỉ ra tầm quan trọng của lực lượng lao động trong lĩnh vực này.
Phương pháp phân tích
3.3.1 Quy trình phân tích Đối với số liệu bảng là loại số liệu kết hợp của số liệu không gian và thời gian, vì vậy loại số liệu chứa đựng nhiều thông tin hơn và cho phép người dùng khai thác nhiều dữ liệu hơn, kết quả ước lượng cũng chính xác hơn và cũng đòi kỹ thuật ước lượng phức tạp hơn.
Phương trình ước lượng cho số liệu bảng có dạng
Phần dư 𝜐 𝑖𝑡 chứa đựng cả phần sai số không quan sát được do các yếu tố khác (𝜀 𝑖𝑡 ) và cả phần không thay đổi theo thời gian của các đơn vị bảng nhưng không quan sát được (𝛼 𝑖 ) Điều này cho phép phương trình (3.18) được thể hiện chi tiết hơn, bao gồm cả các yếu tố không quan sát được và không thay đổi theo thời gian.
Trong phân tích dữ liệu bảng, các vấn đề cốt lõi bao gồm tính dừng, đồng nhất hay không đồng nhất của các hệ số ước lượng trong cả ngắn hạn và dài hạn, mối quan hệ đồng kết hợp (sai phân bậc 1 hoặc dừng hỗn hợp), và mối quan hệ nhân quả Những yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến việc lựa chọn phương pháp ước lượng, như ước lượng bảng tĩnh tuyến tính (FE, RE, FD) hoặc ước lượng bảng động tuyến tính (GMM, MG, PMG, DFE, DOLS, FMOLS) Phần này của luận án sẽ trình bày chi tiết các bước phân tích dữ liệu bảng được áp dụng trong nghiên cứu.
Bước đầu tiên trong phân tích số liệu là kiểm định tính dừng của dữ liệu, vì điều này ảnh hưởng đến phương pháp ước lượng được chọn Có nhiều phương pháp kiểm định khác nhau để xác định tính dừng hoặc kiểm định nghiệm đơn vị cho số liệu bảng Sự lựa chọn kiểm định phù hợp sẽ phụ thuộc vào việc dữ liệu là bảng cân bằng hay không cân bằng, cũng như vấn đề phụ thuộc chéo giữa các đơn vị trong bảng.
– sectional independence), vấn đề đồng nhất (homogeneous) hay không đồng nhất
Khi các hệ số ước lượng trong một mô hình không có sự phụ thuộc chéo giữa các đơn vị bảng và đồng nhất, việc sử dụng kiểm định Breitung là cần thiết để đảm bảo tính chính xác của các ước lượng.
(2000), Hadri (2000) và Levin – Lin – Chu (2002), và sử dụng kiểm định Maddala &
Theo Wu (1999), Choi (2001) và Im – Pesaran – Shin (2003), khi các hệ số không đồng nhất và không có sự phụ thuộc chéo giữa các đơn vị bảng, có thể áp dụng các phương pháp này Tuy nhiên, nếu có sự phụ thuộc chéo giữa các đơn vị bảng, cần sử dụng các kiểm định như Breitung để đảm bảo độ chính xác trong phân tích.
& Das (2005), Moon & Perron (2004) hoặc kiểm định Pesaran (2007).
Bước 2: Dựa trên kết quả từ bước 1, nếu các chuỗi trong mô hình ước lượng đều dừng ở chuỗi gốc, luận án sẽ kiểm định sự tồn tại của các đặc điểm không quan sát được của từng đơn vị chéo mà không thay đổi theo thời gian (𝛼 𝑖 = 0) Nếu không có các đặc điểm này, mô hình POLS sẽ được áp dụng Ngược lại, nếu có các đặc điểm không quan sát, luận án sẽ kiểm định xem các đối tượng có cùng hệ số độ dốc hay không để quyết định giữa các mô hình RC, RE và FE Nếu các đối tượng không có cùng hệ số độ dốc, mô hình RC sẽ được sử dụng; nếu các 𝛽 𝑖 khác nhau, sẽ tiếp tục kiểm tra mối tương quan giữa 𝐶𝑜𝑟𝑟(𝑋 𝑖𝑡 , 𝛼 𝑖 ) với 0 Kỹ thuật Allison (2009) sẽ được áp dụng để giải quyết vấn đề này, với mô hình FE phù hợp khi 𝐶𝑜𝑟𝑟(𝑋 𝑖𝑡 , 𝛼 𝑖 ) = 0 và mô hình RE phù hợp khi 𝐶𝑜𝑟𝑟(𝑋 𝑖𝑡 , 𝛼 𝑖 ) ≠ 0.
Bước 3: Dựa trên kết quả của bước 1, nếu các chuỗi trong mô hình không dừng ở chuỗi gốc, bước 2 sẽ bị bỏ qua và tiến hành kiểm định tính dừng ở các bậc sai phân Sau khi xác định tính dừng, luận án sẽ kiểm tra mối quan hệ đồng kết hợp, điều này là cần thiết để phân tích mối quan hệ cân bằng trong dài hạn Nếu các chuỗi không dừng ở chuỗi gốc, cần có mối quan hệ đồng kết hợp Để kiểm định tính đồng liên kết cho số liệu bảng, có thể áp dụng kiểm định Kao.
Theo nghiên cứu của Fedroni (1999, 2004) và Westerlund (2005, 2009), nếu các chuỗi dữ liệu trong mô hình có mối quan hệ đồng kết hợp ở sai phân bậc 1, sẽ tiến hành kiểm định nhân quả Theo Granger (1969), khi thực hiện hồi quy các chuỗi mà chuỗi phần dư dừng ở bậc 1, điều này cho thấy các chuỗi có mối quan hệ nhân quả, như được chỉ ra bởi Holtz – Eakin et al (1988).
Hurlin (2004) và Dumitrescu – Hurlin (2012) cung cấp các kiểm định để xác định mối quan hệ nhân quả Trong trường hợp này, mô hình ước lượng DOLS và FMOLS là lựa chọn phù hợp cho bộ số liệu Ngược lại, nếu các chuỗi dữ liệu có mối quan hệ đồng kết hợp hỗn hợp, các mô hình MG, PMG và DFE sẽ trở nên thích hợp Việc lựa chọn giữa các mô hình MG, PMG và DFE phụ thuộc vào tính đồng nhất của các hệ số trong cả dài hạn và ngắn hạn.
Quy trình phân tích và ước lượng cho ước lượng bảng được sử dụng trong nghiên cứu được thể hiện qua Hình 3.1 như sau:
Kiểm định sự đồng nhất
Kiểm định đồng kết hợp Kiểm định 𝜶 𝒊 = 𝟎
Kiểm định sự phù hợp của mô hình
PMG Mô hình RE Mô hình FE
Hình 3 1: Quy trình phân tích và ước lượng
Phương pháp thống kê mô tả là công cụ phân tích phổ biến, giúp cung cấp thông số ban đầu về mẫu điều tra và thực trạng đối tượng phân tích Trong luận án này, thống kê mô tả được áp dụng để phân tích thực trạng tăng trưởng nông nghiệp tại Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) và mô tả các đặc tính của các biến trong các mô hình ước lượng.
Thống kê mô tả là phương pháp đo lường và trình bày số liệu, giúp mô tả các đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập từ nghiên cứu thực nghiệm Một trong những cách thức quan trọng trong thống kê mô tả là phương pháp tần số, được sử dụng để phân tích đặc tính phân phối của mẫu số liệu thô Bảng phân phối tần số là công cụ tóm tắt dữ liệu, cho phép sắp xếp thông tin thành các tổ khác nhau, từ đó xác định tần số xuất hiện của các thuộc tính cụ thể trong tập dữ liệu.
3.3.2.2 Phân tích bao dữ liệu (DEA) – chỉ số Mamlquist TFP
Luận án này áp dụng chỉ số Malmquist để ước lượng TFP nông nghiệp tại ĐBSCL trong giai đoạn 1995 – 2020, sau khi đã phân tích ưu và nhược điểm của các phương pháp tiếp cận khác nhau.
Mức tăng trưởng năng suất được xác định qua sự gia tăng của TFP theo thời gian, có thể xuất phát từ đổi mới sáng tạo, cải tiến thiết kế, hoặc sự thay đổi công nghệ Khi các đơn vị sản xuất sử dụng đầu vào hiệu quả hơn với công nghệ hiện có, họ có thể tạo ra nhiều sản phẩm hơn với cùng mức vốn, lao động và công nghệ, điều này được gọi là hiệu quả kỹ thuật Do đó, TFP có thể thay đổi theo thời gian do sự biến đổi công nghệ và hiệu suất kỹ thuật.
Phương pháp DEA – Malmquist có hai cách tiếp cận: tối thiểu hóa đầu vào và tối đa hóa đầu ra Chỉ số Malmquist TFP được xác định bằng tỷ số giữa tổng đầu ra có trọng số và các yếu tố đầu vào có trọng số Chỉ số này giúp đo lường sự thay đổi của TFP giữa hai thời điểm bằng cách tính toán tỷ số khoảng cách giữa các thời điểm so với một công nghệ chung.
Phương pháp thu thập số liệu
3.4.1 Mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiệp
Tăng trưởng nông nghiệp (Y) được định nghĩa là GDP/GRDP nông nghiệp của ĐBSCL, với số liệu thu thập từ Niên giám thống kê các tỉnh và Tổng cục thống kê qua các năm Để đảm bảo tính chính xác, luận án sử dụng số liệu GDP/GRDP theo giá so sánh của năm 2010 nhằm loại bỏ ảnh hưởng của lạm phát, theo Thông tư 02/2012/TT – BKHĐT ban hành ngày 4 tháng 4 năm 2012 Trước khi áp dụng giá so sánh năm 2010, các chỉ tiêu thống kê đã được tính theo giá so sánh năm 1994, vì vậy tác giả sẽ quy đổi chỉ tiêu GDP từ giá so sánh năm 1994 sang giá so sánh năm 2010 theo công thức quy định trong thông tư.
Giá trị của chỉ tiêu kỳ báo cáo theo giá năm gốc 2010
Giá trị của chỉ tiêu kỳ báo cáo theo giá năm 1994 x
Hệ số chuyển năm gốc 1994 sang năm gốc 2010 của chỉ tiêu
Hệ số chuyển đổi năm gốc
Giá trị của chỉ tiêu năm t theo giá năm gốc 2010
= Giá trị của chỉ tiêu năm t theo giá năm gốc 1994
Vốn vật chất (K) trong ngành nông nghiệp ĐBSCL được xác định là lượng vốn thực tế, bao gồm vốn đầu tư hiện tại và vốn tích lũy từ trước, sau khi trừ hao mòn Để tính toán trữ lượng vốn, bài viết sử dụng số liệu về đầu tư hàng năm vào Nông – lâm – thủy sản và áp dụng phương pháp kiểm kê liên tiếp cùng tỷ lệ khấu hao Công thức tính trữ lượng vốn theo phương pháp này dựa trên cách tiếp cận của Tổ chức năng suất Châu Á (APO).
Công thức 𝐾 𝑡 = (1 − 𝜗)𝐾 𝑡+1 + 𝐼 𝑡 mô tả mối quan hệ giữa trữ lượng vốn qua các năm, trong đó 𝐼 𝑡 là tổng mức đầu tư năm thứ t, 𝜗 là tỷ lệ khấu hao hàng năm không đổi, và 𝐾 𝑡, 𝐾 𝑡+1 lần lượt là trữ lượng vốn ở năm t và t+1 Năm gốc của nghiên cứu là 1995, với trữ lượng vốn được xác định theo phương pháp của Oguchi (2001) và Mahadevan (2002) Tỷ lệ khấu hao được lựa chọn theo văn bản 2389/BKHCN – VCLCS ngày 6/7/2015 Đầu tư cho Nông – Lâm – Nghiệp ĐBSCL theo giá so sánh năm 1994 cũng được điều chỉnh theo giá so sánh năm 2010, tương tự như cách điều chỉnh cho chỉ tiêu GDP/GRDP.
Diện tích đất sản xuất (S) bao gồm các loại đất dành cho cây lúa, cây hàng năm, cây lâu năm và nuôi trồng thủy sản trong lĩnh vực Nông nghiệp, Lâm Nghiệp và Thủy sản Tuy nhiên, hoạt động chăn nuôi gia súc, gia cầm không phải là thế mạnh của vùng ĐBSCL và không được thống kê, do đó không được tính vào diện tích đất sản xuất Đây là một hạn chế của nghiên cứu này.
Lực lượng lao động (L) được xác định bằng số lượng người lao động nông thôn trong độ tuổi từ 15 đến 60 Thông tin này được thu thập từ các dữ liệu liên quan đến Dân số và Lao động.
Vốn con người (H) trong nghiên cứu này được đo lường thông qua số lượng học sinh phổ thông ở các cấp tiểu học, trung học cơ sở và trung học phổ thông tại khu vực nông thôn Dữ liệu về số lượng học sinh này được tính bằng cách nhân tỷ lệ dân số của khu vực nông thôn với tổng số học sinh phổ thông ở các cấp học tương ứng.
Công nghệ (A) được đo lường qua chi tiêu ngân sách hàng năm cho hoạt động nghiên cứu Khoa học và Công nghệ Để xác định chi ngân sách cho nghiên cứu trong lĩnh vực Nông – Lâm – Nghiệp tại ĐBSCL, luận án sẽ dựa vào số liệu chi tiêu hàng năm cho Khoa học và Công nghệ.
Giáo dục, Đào tạo và Khoa học Công nghệ ) và tỷ lệ chi vốn đầu tư hàng năm cho ngành Nông
– Lâm – Nghiệp so với GDP hàng năm (Mục Đầu tư và Xây dựng).
3.4.2 Mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng TFP
Dựa trên định nghĩa các biến trong mô hình (3.16), nguồn thu thập và xử lý các biến số trong mô hình này được trình bày một cách cụ thể.
Từ năm 2002 đến 2020, các số liệu liên quan đến tỷ lệ diện tích đất canh tác nông nghiệp được đầu tư thủy lợi, tỷ lệ lao động nông thôn được đào tạo nghề, quy mô sản xuất, và tỷ lệ hộ nông dân tiếp cận tín dụng đã được thu thập từ bộ số liệu Điều tra mức sống dân cư (VLHSS) Bộ số liệu VLHSS được thực hiện định kỳ hai năm một lần, bao gồm hai phần: điều tra cho hộ gia đình và điều tra cho xã, phường.
Bộ số liệu thu thập cho hộ gia đình bao gồm thông tin về thu nhập, chi tiêu và nhân khẩu học, trong khi bộ số liệu cho xã/phường chứa thông tin về nhân khẩu, hạ tầng kinh tế - xã hội, tình trạng kinh tế, trật tự an toàn xã hội, môi trường, tín dụng và tiết kiệm Mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng TFP sẽ sử dụng dữ liệu từ điều tra tại các xã, phường, đặc biệt là vùng ĐBSCL Dữ liệu được mã hóa theo từng tỉnh, thành phố giúp dễ dàng phân tích theo địa phương Sau khi thu thập dữ liệu, tác giả sẽ tính toán tỷ lệ trung bình của diện tích đất đầu tư thủy lợi, tỷ lệ lao động nông thôn được đào tạo nghề, tỷ lệ nông dân tiếp cận tín dụng và quy mô sản xuất trung bình theo từng đơn vị bảng.
Chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh được thu thập từ website của Phòng Thương mại và Công nghiệp Việt Nam (VCCI) Mỗi năm, chỉ số này được tính toán và cập nhật thường xuyên trên trang web của VCCI.
Số liệu về chỉ số PCI được thu thập theo chu kỳ 2 năm một lần, tương ứng với năm tiến hành điều tra của bộ số liệu VLHSS.
Tỷ lệ chi tiêu công cho đầu tư phát triển và diện tích đất lúa được thu thập từ Niên giám thống kê các tỉnh, tương ứng với thời gian của bộ số liệu điều tra mức sống dân cư.
Luận án đã xây dựng mô hình ước lượng dựa trên khoảng trống nghiên cứu xác định ở chương 2, nhằm giải quyết vấn đề nghiên cứu Từ mô hình này, luận án xác định các số liệu cần thu thập, nguồn số liệu và quy trình xử lý số liệu để đảm bảo kết quả tin cậy và hiệu quả Chương 3 trình bày chi tiết quy trình phân tích, giúp người đọc hiểu rõ trình tự phân tích số liệu Các phương pháp phân tích được sử dụng bao gồm thống kê mô tả, phương pháp ước lượng bao dữ liệu (DEA) với chỉ số Mamlquist TFP, phương pháp ước lượng trung gian (PMG) và ước lượng mô hình REM theo phương pháp của Allison (2009).