CONTRIBUTIONS TFP AND TECHNICAL EFFICIENCY OF SOME AGRICULTURAL SECTORS IN DONG THAP PROVINCE: ACCESS TO PERSONAL HOUSEHOLDS’S DATA. Total factor productivity (TFP) has become a key indicator for analyzing and evaluating growth and development opportunities not only at the national level but also at the local and sectoral levels. The goal of this study is to look at how total factor productivity (TFP) affects technical efficiency in Dong Thap province for the growth of various essential agricultural commodities. The estimated results suggest that TFP contributes 68.93 percent to output growth in the four industries, and technical efficiency is 68.57 percent, based on the random marginal production function from the household survey data set for the period 20182019. Rice has a TFP value of 50.67 percent, mango has a TFP index of 55.11 percent, pangasius has a TFP index of 71.08 percent, and ornamental flowers have a TFP index of 64.72 percent. The study’s findings provide a scientific foundation for the operation and direction of Dong Thap province’s socioeconomic growth in conjunction with a future initiative to restructure the agriculture sector
Journal of Finance – Marketing; Vol 70, No 4; 2022 ISSN: 1859-3690 DOI: https://doi.org/10.52932/jfm.vi70 ISSN: 1859-3690 TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU TÀI CHÍNH - MARKETING Journal of Finance – Marketing TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH – MARKETING Số 70 - Tháng 08 Năm 2022 JOURNAL OF FINANCE - MARKETING http://jfm.ufm.edu.vn CONTRIBUTIONS TFP AND TECHNICAL EFFICIENCY OF SOME AGRICULTURAL SECTORS IN DONG THAP PROVINCE: ACCESS TO PERSONAL HOUSEHOLDS’S DATA Dang Hoang Minh Quan1*, Pham Minh Tien2, Vo Thanh Tam3, Nguyen Vinh3 Hoa Sen University University of Finance – Marketing University of Economics Ho Chi Minh City ARTICLE INFO ABSTRACT DOI: Total factor productivity (TFP) has become a key indicator for analyzing 10.52932/jfm.vi70.311 and evaluating growth and development opportunities not only at the national level but also at the local and sectoral levels The goal of this study is to look at how total factor productivity (TFP) affects technical efficiency Received: in Dong Thap province for the growth of various essential agricultural February18, 2020 commodities The estimated results suggest that TFP contributes 68.93 Accepted: percent to output growth in the four industries, and technical efficiency is July 27, 2022 68.57 percent, based on the random marginal production function from the Published: August 25, 2022 household survey data set for the period 2018-2019 Rice has a TFP value of 50.67 percent, mango has a TFP index of 55.11 percent, pangasius has a Keywords: TFP index of 71.08 percent, and ornamental flowers have a TFP index of Dong Thap; Economic 64.72 percent The study’s findings provide a scientific foundation for the growth; Total operation and direction of Dong Thap province’s socioeconomic growth factor productivity; in conjunction with a future initiative to restructure the agriculture sector Households *Corresponding author: Email: quan.danghoangminh@hoasen.edu.vn 75 Tạp chí Nghiên cứu Tài – Marketing Số 70 – Tháng 08 Năm 2022 ISSN: 1859-3690 TẠP CHÍ NGHIÊN CỨU TÀI CHÍNH - MARKETING Tạp chí Nghiên cứu Tài – Marketing TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI CHÍNH – MARKETING Số 70 - Tháng 08 Năm 2022 JOURNAL OF FINANCE - MARKETING http://jfm.ufm.edu.vn ĐÓNG GÓP TFP VÀ HIỆU QUẢ KỸ THUẬT CỦA MỘT SỐ NGÀNH HÀNG NÔNG NGHIỆP TỈNH ĐỒNG THÁP: TIẾP CẬN DỮ LIỆU HỘ CÁ THỂ Đặng Hoàng Minh Quân1*, Phạm Minh Tiến2, Võ Thành Tâm3, Nguyễn Vĩnh3 Trường Đại học Hoa Sen Trường Đại học Tài – Marketing Trường Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh THƠNG TIN TĨM TẮT DOI: Năng suất yếu tố tổng hợp (TFP) đã trở thành chỉ tiêu quan trọng để 10.52932/jfm.vi70.311 phân tích và đánh giá khả tăng trưởng và phát triển không chỉ ở cấp Ngày nhận: 18/02/2022 Ngày nhận lại: 27/07/2022 Ngày đăng: 25/08/2022 Từ khóa: Đồng Tháp; Tăng trưởng kinh tế; Năng suất yếu tố tổng hợp; Hộ gia đình độ quốc gia mà còn ở cấp độ địa phương và ngành Nghiên cứu này nhằm phân tích sự đóng góp suất yếu tố tổng hợp (TFP) vào hiệu kỹ thuật tăng trưởng số ngành hàng nông nghiệp chủ lực địa bàn tỉnh Đồng Tháp Thông qua hàm sản xuất biên ngẫu nhiên được xây dựng từ bộ liệu khảo sát hộ cá thể giai đoạn 2018-2019, kết ước lượng cho thấy đóng góp TFP vào tăng trưởng đầu chung bốn ngành 68,93% hiệu kỹ thuật đạt 68,57% Trong đó, ngành lúa có chỉ sớ TFP là 50,67%, ngành xồi là 55,11%, ngành cá tra là 71,08% và ngành hoa kiểng là 64,72% Kết quả của nghiên cứu sở khoa học phục vụ cho công tác điều hành định hướng phát triển kinh tế - xã hội tỉnh Đồng Tháp gắn với Đề án tái cấu ngành nông nghiệp tương lai Giới thiệu phát triển Ở góc độ ngành hay phạm vi tồn kinh tế, tăng trưởng dựa vào tăng TFP đảm bảo ổn định bền vững, có tính cạnh tranh, tạo tiền đề để mở rộng sản xuất góp phần cải thiện đời sống người lao động (Tăng Văn Khiên, 2005; Quan & Phuoc, 2021) Hiện nay, nhiều nghiên cứu đóng góp TFP vào tăng trưởng kinh tế quốc gia, vùng địa lý ngành kinh tế Xét góc độ tiếp cận liệu phân tích Nâng cao số suất yếu tố tổng hợp (TFP – Total Factor Productivity) yếu tố quan trọng góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, giúp địa phương có nhìn tổng thể chất lượng tăng trưởng sách *Tác giả liên hệ: Email: quan.danghoangminh@hoasen.edu.vn 76 Tạp chí Nghiên cứu Tài – Marketing Số 70 – Tháng 08 Năm 2022 chia thành nhóm: (i) số liệu quốc gia, tỉnh, khu vực, ngành kinh tế gọi tắt liệu cấp độ vĩ mô (micro-level data) (ii) số liệu doanh nghiệp, hộ cá thể gọi tắt liệu cấp độ vi mô (micro-level data) (Li cộng sự, 2020; Brandt cộng sự, 2022) học kỹ thuật (technical progress) Trong đó, hiệu kỹ thuật đóng vai trị quan trọng cải thiện suất với nguồn lực sản xuất kỹ thuật có nên khơng làm tăng thêm chi phí sản xuất (Que & Goletti, 2001; Ngô Anh Tuấn & Nguyễn Hữu Đặng, 2019; Nguyễn Thị Lương & Võ Thành Danh, 2020) Các nghiên cứu dựa liệu cấp độ vĩ mô Chand cộng (2012), Park (2012), Cardarelli Lusinyan (2015), Kyoji cộng (2015), Nguyễn Thị Cành (2009), Trần Thọ Đạt (2010), Đặng Hoàng Thống Võ Thành Danh (2011), Đặng Nguyên Duy Lê Kim Long (2015), Đỗ Văn Xê Nguyễn Hữu Đặng (2017), Quan Phuoc (2021) thông qua nguồn số liệu thống kê quốc gia, cấp tỉnh/thành tổng sản phẩm quốc nội (GDP), tổng sản phẩm địa bàn (GRDP), giá trị gia tăng ngành (VA)… Với cách tiếp cận vi mô đa dạng với nghiên cứu Şeker Saliola (2018), Li cộng (2020), Camino-Mogro (2021), Brandt cộng (2022) Tại Việt Nam, với nghiên cứu đo lường TFP vào tăng trưởng số ngành công nghiệp chế biến chế tạo (Nguyễn Khắc Minh Nguyễn Thị Lê Hoa, 2017); TFP ngành than (Phuong, 2018); TFP vận tải hàng không (Nguyễn Hải Quang, 2019); TFP phương thức vận tải (Quảng, 2019); TFP ngành ngành sản xuất chế biến thực phẩm ngành sản xuất đồ uống (Cao Hoàng Long & Hoàng Yến, 2020) Hầu hết nghiên cứu cấp độ vi mô dựa số liệu điều tra doanh nghiệp báo cáo tài năm ưu điểm liệu dễ thu thập tính chất ghi chép sổ sách Tuy nhiên, thành phần kinh tế hộ kinh doanh cá thể có đóng góp quan trọng tăng trưởng TFP kinh tế, đặc biệt khu vực nông nghiệp Đồng Tháp tỉnh nằm vùng trọng điểm sản xuất lúa gạo, thủy sản Đồng sông Cửu Long Thực Đề án Tái cấu nông nghiệp (TCCNN), tỉnh với phương châm “Hợp tác, liên kết, thị trường”; lấy việc giảm chi phí, tăng chất lượng, nâng cao giá trị nông sản đường ngắn để tăng thu nhập cho nơng dân Theo đó, lúa gạo, cá tra, xoài hoa kiểng xem ngành chủ lực địa bàn tỉnh Đến nay, ngành hàng chủ lực đạt kết tích cực Cụ thể, ngành hàng xồi hoa kiểng đạt kết cao, nâng cao giá trị, ổn định vùng sản xuất Bên cạnh đó, nơng dân cịn đẩy mạnh sản xuất hoa kiểng kết hợp với phát triển du lịch, thúc đẩy phát triển đa dạng dịch vụ Ngành hàng cá tra phát triển tốt, mang lại giá trị xuất cao Ngành hàng lúa gạo phát triển theo xu hướng liên kết, sản xuất theo yêu cầu thị trường, đem lại lợi nhuận cho người nông dân Tuy nhiên, tăng trưởng nông nghiệp tỉnh chủ yếu dựa vào yếu tố đầu vào, phát triển theo chiều rộng thơng qua tăng diện tích, tăng vụ dựa mức độ thâm dụng vật tư cho sản xuất chi phí lao động rẻ, dựa vào khai thác tài nguyên đất, nước, sinh học suất tăng chậm, hiệu sản phẩm chưa thật cao, chưa tương xứng với tiềm thấp so với tỉnh vùng Đồng Sông Cửu Long Theo Tổng điều tra nông nghiệp, nông thôn 2017 Cục Thống kê tỉnh Đồng Tháp cơng bố, tỉnh Đồng Tháp có 347.020 hộ nơng thơn; đó, hộ nơng nghiệp 214.490 hộ (chiếm gần 62%), hộ thủy sản 6.293 hộ (chiếm khoảng 2%) Hiện nay, tỉnh Đồng Tháp có 63,6% số hộ nông thôn sống chủ yếu thu nhập từ nông nghiệp Vì thế, vai trị hộ cá thể đóng vai trị lớn khu vực nơng nghiệp Để có định hướng mang tính đột phá vào số ngành chủ lực Đề án tái cấu ngành nơng nghiệp, Đồng Tháp cần có tranh tổng thể suất, kết nối trực tiếp số Ngoài ra, quan điểm tăng trưởng, hầu hết tác giả cho tăng trưởng thay đổi suất suất yếu tố đầu vào mà phải suất yếu tố tổng hợp (TFP) Sự tăng trưởng TFP đóng góp nhiều yếu tố thay đổi hiệu sản xuất hay thay đổi công nghệ, hiệu quy mô – hiệu sử dụng thêm yếu tố đầu vào (scale efficiency change), hiệu kỹ thuật – hiệu sử dụng hợp lý nguồn lực có (technical efficiency change) đóng góp tiến khoa 77 Tạp chí Nghiên cứu Tài – Marketing Số 70 – Tháng 08 Năm 2022 suất với số gia tăng ngành chủ lực Mục tiêu nghiên cứu nhằm ước lượng đóng góp TFP giá trị gia tăng ngành chủ lực tỉnh Đồng Tháp hiệu kỹ thuật (TE) nhằm góp phần phục vụ cho công tác điều hành định hướng phát triển kinh tế - xã hội; hỗ trợ cung cấp sở khoa học để đưa chủ trương, kế hoạch phát triển, giải pháp hữu hiệu để định hướng, điều hành trình phát triển kinh tế - xã hội tỉnh tương lai hoá - dịch vụ, chất lượng vốn đầu tư mà chủ yếu chất lượng thiết bị công nghệ, kỹ quản lý… (Viện Năng suất Việt Nam, 2015) Như vậy, đồng với số nghiên cứu Đặng Nguyên Duy Lê Kim Long (2015), Đỗ Văn Xê Nguyễn Hữu Đặng (2017), Quan Phuoc (2021), nghiên cứu này, kết sản xuất chia thành 03 phần: (i) phần vốn tạo ra; (ii) phần lao động tạo ra; (iii) phần yếu tố tổng hợp tạo TFP xem tiêu phản ánh kết sản xuất mang lại nâng cao hiệu sử dụng vốn lao động nhờ vào tác động nhân tố đổi cơng nghệ, hợp lý hố sản xuất, cải tiến quản lý, nâng cao trình độ lao động Cơ sở lý thuyết 2.1 Năng suất yếu tố tổng hợp (TFP) hiệu kỹ thuật (TE) Năng suất yếu tố tổng hợp (TFP – Total Factor Productivity) tiêu quan trọng để đánh giá suất, chất lượng tăng trưởng, đóng góp yếu tố công nghệ hiệu kinh tế cấp độ quốc gia (Lê Xuân Bá & Nguyễn Thị Tuệ Anh, 2006; Nguyễn Thắng & cộng sự, 2012; Phạm Văn Đại & Nguyễn Đức Thành, 2012), cấp tỉnh/thành phố (Trần Văn Thọ, 1997; Nguyễn Văn Phúc & cộng sự, 2000; Tăng Văn Khiên, 2005; Nguyễn Văn Nam & Trần Thọ Đạt, 2006; Trần Thọ Đạt, 2010) TFP khơng thể đóng góp tiến cơng nghệ, mà cịn khn khổ pháp luật, tính thực thi pháp luật, hiệu hoạt động máy hành chính, phần vốn người (Lê Xuân Bá & Nguyễn Thị Tuệ Anh, 2006) Bên cạnh đó, thực tế TFP phụ thuộc vào tiến công nghệ kỹ thuật; hiệu sử dụng yếu tố đầu vào vốn, lao động (Trần Thọ Đạt, 2010) Ở góc nhìn khác, TFP phản ánh đóng góp yếu tố vơ kiến thức, kinh nghiệm, kỹ lao động, cấu lại kinh tế hay hàng 2.2 Các phương pháp ước lượng Các nhà nghiên cứu tổng hợp đề xuất cách tiếp cận để đo lường TFP gồm phương pháp đường biên phi đường biên (Mahadevan, 2003; Kong & Tongzon, 2006) Thuật ngữ, cận biên đề cập đến giả định đường giới hạn khả sản xuất Trong đó, phương pháp phi đường biên dựa giả thiết đơn vị sản xuất (nền kinh tế, ngành kinh tế, doanh nghiệp,…) sử dụng công nghệ thời cách tốt Nói cách khác, giả thiết cho rằng, kinh tế nằm đường giới hạn khả sản xuất Việc gia tăng TFP đồng nghĩa với việc dịch chuyển đường giới hạn khả sản xuất Tuy nhiên, giả thiết nhiều không hợp lý Ngồi ra, cách tiếp cận lại có phương pháp ước lượng tham số ước lượng phi tham số Ước lượng TFP hàm hồi quy tăng trưởng hàm sản xuất biên ngẫu nhiên (SFA) phương pháp ước lượng tham số, riêng số (TFP index) màng bao liệu (DEA) phương pháp ước lượng phi tham số Bảng Cách tiếp cận khác để đo lường tốc độ tăng suất nhân tố tổng hợp Tiếp cận biên giới: Giả định không hiệu kỹ thuật Tiếp cận không biên giới: Giả định hiệu kỹ thuật Ước lượng tham số Ước lượng phi tham số Ước lượng tham số Ước lượng phi tham số Đường biên ngẫu nhiên (SFA) Bao liệu (DEA) Hồi quy tăng trưởng Chỉ số Nguồn: Kong Tongzon (2006) 78 Tạp chí Nghiên cứu Tài – Marketing Số 70 – Tháng 08 Năm 2022 Bằng hồi quy tăng trưởng, ước lượng TFP dựa sở giả định tất đơn vị sản xuất đạt mức hiệu tối ưu Khi đó, tốc độ tăng trưởng sản lượng xem biến phụ thuộc, biến độc lập tốc độ tăng trưởng vốn lao động Khi đó, TFP bao gồm thay đổi công nghệ, thay đổi hiệu kỹ thuật Hiệu công nghệ thường diện dạng xu thời gian cấp số mũ, theo tiến cơng nghệ coi dịch chuyển hàm sản xuất theo thời gian (Solow, 1956) Tuy vậy, phương pháp địi hỏi liệu lớn thơng thường thân chuỗi liệu đầu đầu vào thường không dừng (Park, 2012) Cũng dựa hàm sản xuất, phương pháp ước lượng dựa hàm sản xuất biên ngẫu nhiên (SFA) dựa phần dư kết ước lượng (Meeusen van Den Broeck, 1977; Aigner cộng sự, 1977) Phương pháp đường biên ngẫu nhiên cho nguyên nhân để đơn vị sản xuất nằm đường biên không không đạt hiệu đầy đủ mà cịn yếu tố ngẫu nhiên Phương pháp tách yếu tố ngẫu nhiên để ước lượng mức hiệu cho đơn vị sản xuất Phần dư kết ước lượng SFA phân tích thành phần sai số ngẫu nhiên phi hiệu kỹ thuật Nhìn chung, ưu điểm phương pháp ước lượng tham số kiểm định tham số khoảng tin cậy giá trị ước lượng động doanh nghiệp (Charnes cộng sự, 1978) Phương pháp sử dụng cho số liệu vĩ mô số liệu vi mô cần thông tin số liệu đầu vào đầu đơn vị sản xuất để xây dựng nên đường giới hạn khả sản xuất với cơng nghệ hành (cịn gọi đường biên) Điều thực thông qua việc giải tốn quy hoạch tuyến tính có ràng buộc Đường biên sử dụng để tính tốn hiệu kỹ thuật tiến công nghệ cho đơn vị sản xuất Ưu điểm phương pháp không cần quan tâm đến việc lựa chọn hàm sản xuất hay đòi hỏi số liệu giá yếu tố đầu đầu vào sản xuất Cũng tính chất phương pháp số, khơng dựa cách tiếp cận kinh tế lượng nên kết ước lượng từ DEA khơng tính đến yếu tố sai số hay nhiễu khơng tồn yếu tố mức ý nghĩa hay độ tin cậy Như vậy, nhóm phương pháp có ưu – nhược điểm cần giả định khác Do đặc trưng số liệu nên phương pháp dùng để tính tốn hay ước lượng TFP phụ thuộc vào đối tượng mà muốn tính TFP góc độ vi mơ hay vĩ mơ Việc tính TFP cho số liệu vĩ mô (cấp tổng thể kinh tế, vùng miền) khác biệt với tính TFP cho số liệu vi mô (cấp doanh nghiệp hay ngành kinh tế) Dựa điều kiện số liệu mục tiêu nghiên cứu Tác giả sử dụng phương pháp hàm sản xuất biên ngẫu nhiên (SFA) để ước lượng đóng góp TFP tác động hiệu kỹ thuật cho ngành hàng nông nghiệp tỉnh Đồng Tháp năm 2019 Phương pháp số sử dụng để tính TFP mà không cần dựa giả định dạng hàm sản xuất, đặc biệt trường hợp công nghệ đơn vị sản xuất khơng Khi đó, TFP tỷ số tổng sản lượng đầu tổng mức sử dụng yếu tố đầu vào sản xuất Điểm hạn chế phương pháp nhạy cảm với sai số đo lường cần số liệu tổng sản lượng đầu ra, giá mặt hàng, thông tin yếu tố sản xuất đầu vào Phương pháp số sử dụng Việt Nam hạn chế số liệu, đặc biệt số liệu giá (Nguyễn Thị Lương & Võ Thành Danh, 2020) Với kỹ thuật ước lượng phi tham số, phương pháp bao liệu (DEA) dựa nghiên cứu Farrell (1957) hoạt 2.3 Phương pháp hàm sản xuất biên ngẫu nhiên (SFA) Phân tích biên ngẫu nhiên (SFA) tương tự phương pháp bao liệu cho có số yếu tố khiến đơn vị định không nằm đường biên hiệu không hồn tồn chịu kiểm sốt đơn vị SFA cho phép hàm sản xuất xây dựng đường biên hiệu có xét đến tồn sai số Khi đó, số nhân tố phi hiệu kỹ thuật mang tính ngẫu nhiên tác động đến mức sản lượng (ví dụ sách kinh tế vĩ mơ, yếu tố khí hậu, thiên tai) (Aigner cộng sự, 1977) 79 Tạp chí Nghiên cứu Tài – Marketing Số 70 – Tháng 08 Năm 2022 Mơ hình hàm sản xuất đường biên ngẫu nhiên sau: Một trình bày mơ hình đường biên ngẫu nhiên minh họa Hình Các đầu đầu vào quan sát đơn vị sản xuất i j biểu diễn đồ thị Đơn vị sản xuất i sử dụng mức đầu vào Xi để sản xuất đầu Yi Giá trị giới hạn Yi* = exp(Xiβ + vi) vượt giá trị hàm sản xuất tất định f(Xi; β) đánh dấu điểm ⊗ phía hoạt động sản xuất đơn vị i gắn với điều kiện thuận lợi làm cho sai số ngẫu nhiên vi dương Tương tự, đơn vị sản xuất j sử dụng mức đầu vào Xj sản xuất mức đầu Yj Tuy nhiên, đầu đường biên Y*j = exp(Xjβ + vj) phía hàm sản xuất sai số ngẫu nhiên vj âm đơn vị sản xuất không thu sản lượng tối đa ứng với đầu vào tương ứng, với lực kĩ thuật có sẵn Với minh họa trên, mức sản lượng quan sát thấp giá trị giới hạn tương ứng, giá trị giới hạn không quan sát dao động xung quanh hàm sản xuất tất định Yi = f(Xi, β)e(ui – vi) Trong đó: Yi đầu vơ hướng đơn vị sản xuất thứ i, Xi biến đầu vào β tham số ước lượng được, exp ký hiệu hàm số mũ Phần sai số mơ hình tách thành phần: (i) sai số ngẫu nhiên (vi) tuân theo phân phối đối xứng, thường phân phối chuẩn, đại diện cho nhân tố có tác động đến biến phụ thuộc quan sát sai số đo lường sản xuất, thời tiết, hoạt động công nghiệp,…; (ii) phần cịn lại đại diện cho tính phi hiệu kĩ thuật (ui) tuân theo phân phối bất đối xứng, thường phân phối bán chuẩn (Berger Humphrey, 1997) Đơn vị sản xuất đạt mức hiệu kỹ thuật tốt đa (TE=1) tương ứng với giá trị vi = 0, đơn vị không đạt mức hiệu kỹ thuật tối đa (0 < TE < 1), giá trị vi tương ứng lớn Hình Hàm sản xuất đường biên ngẫu nhiên Hiệu kĩ thuật đơn vị sản xuất riêng lẻ định nghĩa theo tỉ lệ sản lượng đầu quan sát với tỉ lệ sản lượng đầu tối đa tương ứng với mức đầu vào mà hãng sử dụng Vì vậy, hiệu kĩ thuật đơn vị sản xuất trường hợp hàm giới hạn sản xuất ngẫu nhiên giống với hàm giới hạn sản xuất tất định: Ngoài ra, sử dụng phương pháp tham số, việc ước lượng vectơ hệ số β địi hỏi phải có dạng hàm sản xuất cụ thể như: CobbDouglas, hàm có độ co giãn thay không đổi (Constant Elasticity of Substitution – CES) loga siêu việt (Translog production function) Để đơn giản, nghiên cứu xem xét có loại yếu tố đầu vào vốn lao động Hàm sản xuất Cobb–Douglas với yếu tố đầu vào sử dụng nhiều nghiên cứu gần (Giang cộng sự, 2018, 2019; Oanh, 2019) 80 Tạp chí Nghiên cứu Tài – Marketing Số 70 – Tháng 08 Năm 2022 Hơn nữa, lựa chọn dạng hàm Cobb-Douglas sử dụng phần lớn nghiên cứu ước lượng hiệu kỹ thuật ngành hàng lúa, xoài, cá tra cá thể tập trung số ngành chủ lực địa phương theo Đề án TCCNN địa bàn tỉnh bao gồm ngành hàng lúa, cá tra, xồi hoa – kiểng Trong đó, tập trung khâu sản xuất Nghiên cứu sử dụng phiếu khảo sát xây dựng 40 tiêu Để mẫu nghiên cứu đạt mức tốt đảm bảo độ tin cậy, tác giả xác định kích thước mẫu dựa phương pháp Krejcie Morgan (1970) phân bố theo tỷ lệ hộ kinh doanh cá thể năm 2017 Khi đó, qui mơ mẫu khảo sát phân bổ cụ thể sau: Dữ liệu phương pháp 3.1 Dữ liệu Nghiên cứu sử dụng liệu khảo sát Cục thống kê tỉnh Đồng Tháp giai đoạn 20182019 Đối tượng khảo sát hộ kinh doanh Bảng Cơ cấu mẫu nghiên cứu STT Phân tổ ĐVT Tổng thể ước 2017 Mẫu khảo sát Ngành hàng lúa Hộ 136.576 1.474 Ngành hàng xoài Hộ 2.000 324 Ngành hàng cá tra Hộ 160 113 Ngành hàng hoa - kiểng Hộ 500 218 Tổng Hộ 139.236 2.129 Ghi chú: Mức ý nghĩa α 0,05 Nguồn: Cục Thống kê tỉnh Đồng Tháp tính tốn nhóm nghiên cứu 3.2 Phương pháp ước lượng TFP gY = gTFP + εKgK + εLgL Năng suất yếu tố tổng hợp (TFP) so sánh tổng đầu so với tổng đầu vào sử dụng để sản xuất đầu ra. Theo Park (2012), đa số phương pháp đo lường TFP giả định hàm sản xuất tân cổ điển (neoclassical production function) cho kinh tế sau: Trong đó: gY tốc độ tăng giá trị đầu ra, gTFP tốc độ tăng suất yếu tố tổng hợp, tốc độ tăng vốn, gL tốc độ tăng lao động Khi đó, tốc độ tăng suất nhân tố tổng hợp tính đơn giản: Y = AF (K, L) TFP tính theo cơng thức phần dư Solow gTFP = gY – εKgK – εLgL Lấy log vi phân hai vế theo thời gian nhận được: a Ước tính giá trị đầu ΔY ΔA ΔK ΔL + εK + εL = Y A K L Việc ước tính TFP sử dụng thước đo đầu dựa giá trị gia tăng (VA) theo ngành hàng sản phẩm Theo giá trị gia tăng đơn vị sản xuất hộ cá thể tính chênh lệch doanh thu yếu tố đầu vào trung gian nguyên liệu, lượng dịch vụ sử dụng hết trình sản xuất Lưu ý, tính tốn quy mức giá năm 2019 Trường hợp khơng có mức giá 2019 quy đổi giá trị 2019 dựa vào số giá ΔY ΔL ΔK ΔA , , , tương ứng Y L K A tốc độ tăng trưởng sản lượng đầu (đại diện giá trị gia tăng); Vốn (Capital); Lao động (Labour); Năng suất yếu tố tổng hợp (TFP) Hai tham số εK εL hệ số co giãn (elasticities) sản lượng theo vốn lao động Công thức viết gọn lại sau: Trong đó: VA = Doanh thu – Chi phí trung gian 81 Tạp chí Nghiên cứu Tài – Marketing Số 70 – Tháng 08 Năm 2022 b Ước tính trữ lượng vốn (K) ngẫu nhiên phương pháp bình phương nhỏ (OLS) ước lượng hợp lí tối đa (MLE) (Battese & Coelli, 1992) Việc đo lường yếu tố đầu vào vốn sử dụng sản xuất yêu cầu đo lường luồng dịch vụ cung cấp thành phần vốn Các dịng vốn đầu vào khơng thể quan sát trực tiếp hạng mục vốn cố định Vì vậy, khoản mục trữ lượng vốn tính bao gồm giá trị cịn lại tài sản cố định bao gồm giá trị đất, khấu hao, tiền mặt khoản vốn lưu động ước tính theo mức giá năm 2019 Trường hợp khơng có mức giá 2019 quy đổi giá trị 2019 dựa vào số giá e Ước tính đóng góp Vốn, Lao động, TFP, hiệu kỹ thuật (TE) Tốc độ tăng trưởng giá trị gia tăng (%) đóng góp lao động %, đóng góp vốn %, đóng góp nhân tố tổng hợp (TFP) % Nếu xem xét góc độ tỷ trọng đóng góp vào giá trị gia tăng, nghiên cứu tiến hành tính tốn tỷ trọng đóng góp lao động, vốn, TFP vào giá trị gia tăng ngành theo công thức sau đây: c Ước tính lao động (L) Đầu vào lao động bao gồm khoản mục: lao động làm thuê (lao động trả công) lao động gia đình (lao động khơng trả cơng) Tổng số ngày cơng lao động gia đình lao động làm thuê sử dụng để ước tính cho yếu tố lao động (L) Việc chi trả tiền thuê dựa ngày công lao động đơn giá ngày công tương ứng với hạng mục công việc Giá trị đầu vào yếu tố lao động tính dựa đơn giá năm 2019 cho hạng mục công việc dgL = εLgL gVA dgK = εKgK gVA dgTFP = gTFP gVA Kết nghiên cứu thảo luận 4.1 Kết thống kê mô tả Nông nghiệp ngành sản xuất Đồng Tháp Tốc độ tăng trưởng giá trị sản xuất nông nghiệp Đồng Tháp giảm dần thời gian qua Cơ cấu sản xuất nông nghiệp Đồng Tháp biến đổi mạnh theo hướng giảm trồng trọt tăng thủy sản Chăn nuôi lâm nghiệp chiếm tỷ trọng nhỏ thay đổi Hai sản phẩm chủ lực cho xuất Đồng Tháp thời gian qua thủy sản lúa gạo Nhìn chung, cấu sản xuất ngành nông nghiệp Đồng Tháp thời gian qua có dịch chuyển theo hướng khai thác tiềm lợi vùng sinh thái, theo hướng nâng cao hiệu chất lượng, phát triển bền vững Ba mạnh kinh tế kinh tế lúa, kinh tế vườn kinh tế thủy sản phát triển Kết thống kê mô tả Bảng cho thấy cá tra ngành tạo giá trị gia tăng lớn khu vực này, hoa – kiểng cuối xồi lúa d Ước tính hệ số đóng góp vốn lao động (εK εL) hiệu kỹ thuật (TE) Với giả định hàm sản xuất có dạng CobbDouglas, mơ hình hồi quy tăng trưởng sử dụng để ước lượng đóng góp vốn lao động Khi đó, tốc độ tăng trưởng giá trị gia tăng xem biến phụ thuộc, biến độc lập tốc độ tăng trưởng vốn lao động (Meeusen & Van Den Broeck, 1977) Hàm sản xuất chuẩn sử dụng hồi quy dạng logarit sau: Ln Y = ε0 + ε1ln K + ε2ln L + v – u Trong đó, Y, K, L giá trị gia tăng, trữ lượng vốn lao động hộ gia đình i Các hệ số hồi quy εK εL tỷ phần nhân tố đầu vào vốn lao động cho ngành lúa, xoài, cá tra, hoa – kiểng Phần sai số mơ hình tách thành phần: phần mô tả sai số ngẫu nhiên (v) phần lại đại diện cho tính phi hiệu kĩ thuật (u) Thơng thường phương pháp dùng để ước lượng biên Đồng Tháp có diện tích ni cá tra lớn Đồng sơng Cửu Long, chiếm 30% diện tích ni ĐBSCL Theo mẫu điều tra với đối tượng hộ kinh doanh cá thể nuôi gia công doanh nghiệp, doanh thu cá tra năm 2018 là 20.411 triệu đồng tăng lên đến 20.909 triệu đồng năm 2019 Giá trị gia tăng bình qn 82 Tạp chí Nghiên cứu Tài – Marketing Số 70 – Tháng 08 Năm 2022 2018-2019 tăng tương ứng từ 4.137 triệu đồng lên 4.474 triệu đồng Tỷ lệ VA/doanh thu bình quân đạt khoảng 22% Năng suất ni cá tra Đồng Tháp đạt mức bình quân toàn vùng ĐBSCL, thấp suất thành phố Cần Thơ tỉnh Vĩnh Long Hiện phần lớn diện tích ni cá tra Đồng Tháp tập trung vùng nuôi các doanh nghiệp Số hộ nuôi cá tra nhỏ lẻ giảm dần qua năm chủ yếu hộ nằm vùng quy hoạch Các hộ nuôi nhỏ thực liên kết ngang liên kết dọc cung ứng vật tư tiêu thụ sản phẩm Các hộ không đủ điều kiện chuyển nuôi gia công cho doanh nghiệp kiểng TP Sa Đéc Chú trọng phát triển kiểng TP Cao Lãnh Diện tích ăn trái tồn tỉnh Đờng Tháp 24.444 đó xồi 9.200 ha, có múi 4.800 ha, nhãn 4.779 cịn lại ổi khác Cơng tác chuyển giao kỹ thuật trồng xúc tiến từ nguồn kinh phí khuyến nơng, và Đờng Tháp xây dựng mơ hình canh tác xồi đủ điều kiện sản xuất an toàn huyện Cao Lãnh thành phố Cao Lãnh Việc áp dụng giới hóa sản xuất, thu hoạch xoài chưa áp dụng rộng rãi Đồng Tháp có thế mạnh về diện tích và suất trồng lúa so với các tỉnh ở ĐBSCL Hiện nay, công tác chuyển giao ứng dụng tiến kỹ thuật vào sản xuất lúa quan tâm Đồng Tháp có thế mạnh về diện tích và suất trồng lúa so với các tỉnh ở ĐBSCL (đứng thứ sản lượng gạo, sau An Giang Kiên Giang) Chủ yếu khác biệt diện tích, suất lúa khơng có chênh lệch đáng kể (vụ Đông Xuân thua 0,03 tấn/ha, vụ Hè Thu vụ Thu Đông gần An Giang) Công tác chuyển giao ứng dụng tiến kỹ thuật vào sản xuất lúa quan tâm Hệ thống sản xuất cung ứng giống lúa ở Đồng Tháp phát triển đa dạng và khó kiểm soát chất lượng Hoa – kiểng có mức bình qn đứng thứ giá trị doanh thu với mức bình quân đạt 355 triệu đồng giai đoạn khảo sát Trong đó, giá trị gia tăng có xu hướng tăng từ 165 triệu đồng (năm 2018) tăng đến 185 triệu đồng (năm 2019) Vùng hoa kiểng tập trung phát triển tại các xã phường thuộc TP Sa Đéc với quy mô từ 350-400 năm 2020 Định hướng tỉnh vùng hoa kiểng gắn với du lịch, đầu tư mở rộng phòng cấy mô, đẩy mạnh ứng dụng tiến khoa học kỹ thuật vào sản xuất, ứng dụng công nghệ sinh học để nâng cao suất, chất lượng giống Hình thành khu nông nghiệp công nghệ cao chuyên sản xuất, cung ứng hoa, Bảng Kết thống kê mô tả Tên ngành Số lượng Lúa Xoài Cá tra Hoa - kiểng Chung 1.474 324 113 218 2.129 Doanh thu (RE) (triệu đồng) 2018 2019 155 157 241 235 20.411 20.909 354 356 1.263 1.291 Giá trị gia tăng (VA) (triệu đồng) 2018 2019 94 100 139 147 4.137 4.474 165 185 323 348 4.2 Tăng trưởng đóng góp TFP Trữ lượng vốn (K) (triệu đồng) 2018 2019 84 88 159 162 15.919 16.492 226 247 951 986 Lao động (L) (ngày công) 2018 2019 122 124 137 141 944 955 423 425 199 201 góp yếu tố khác với số lượng lao động (L) quy mơ vốn (K) như: trình độ quản lý hộ cá thể, trình độ chun mơn, kỹ thái độ người lao động, suất, công nghệ máy móc, thiết bị, suất canh tác, suất giống trồng… Khi có hệ số đóng góp vốn (εK) lao động (εL), tốc độ tăng trưởng giá trị gia tăng (gVA), tốc độ tăng trưởng trữ lượng vốn (gK), tốc độ tăng trưởng lao động (gL) Như vậy, TFP tính tốn từ nghiên cứu bao gồm đóng 83 Tạp chí Nghiên cứu Tài – Marketing Số 70 – Tháng 08 Năm 2022 Bình quân chung ngành với tốc độ tăng trưởng bình qn giá trị gia tăng ước tính đạt 7,77%, tăng trưởng TFP đạt 5,36% Trong đó, đóng góp TFP tăng trưởng chung đạt mức cao chiếm 68,93%, sau vốn lao động với tỷ trọng đóng góp 27,23% 3,84% Bảng Tốc độ tăng đóng góp TFP vào tăng trưởng số ngành nông nghiệp ĐVT: % Năm Số lượng gVA gK gL gTFP dgK dgL dgTFP Lúa 1.474 5,91 3,96 1,24 3,00 42,72 6,61 50,67 Xoài 324 6,02 2,19 2,93 3,32 15,39 29,50 55,11 Cá tra 113 8,14 3,60 1,16 5,79 17,55 11,36 71,08 Hoa – kiểng 218 12,27 9,25 0,26 7,94 34,59 0,70 64,72 Chung 2.129 7,77 3,72 1,07 5,36 27,23 3,84 68,93 Ngành hoa – kiểng có giá trị gia tăng lớn ngành mức độ đóng góp vào TFP cao với tỷ trọng 64,72% Năm 2019, tăng trưởng VA ngành đạt mức cao 12,27% Trong đó, tăng trưởng vốn 9,25% mức đóng góp tăng trưởng 34,59% Ngược lại, điểm đóng góp TFP đạt 7,94% mức độ đóng góp tăng VA lại cao so với vốn lao động góp tăng trưởng) Tăng trưởng vốn lao động thấp 2,19% 2,93% (tỷ trọng đóng góp tăng VA đạt 15,39% 29,50%) Ngành hàng lúa có giá trị gia tăng đứng thứ ngành đạt 6,02% Trong đó, tốc độ tăng vốn 3,96% cao TFP lao động (đóng góp chiếm tỷ trọng 42,72% tăng trưởng) Mặc dù tốc độ tăng TFP thấp mức đóng góp VA chiếm tỷ trọng 50,67% Thấp yếu tố lao động, tăng trưởng đạt 1,24% đóng góp 6,61% tăng trưởng TFP ngành năm 2019 Ngành cá tra có giá trị gia tăng đứng thứ ngành với tăng trưởng giá trị ngành đạt 8,14% Trong đó, mức độ đóng góp vào TFP tăng trưởng 5,59 điểm % (chiếm tỷ trọng 71,08% đóng góp tăng trưởng) Tăng trưởng vốn lao động thấp 3,36% 1,16% (tỷ trọng đóng góp tăng VA đạt 17,55% 11,36%) Nhìn chung, ngành hàng chủ lực khu vực nông nghiệp địa bàn tỉnh Đồng Tháp có tỷ trọng đóng góp TFP tăng trưởng ngành ln cao so với lao động vốn Theo đó, ngành hàng cá tra giữ vị trí đứng đầu tỷ trọng đóng góp TFP (71,08%), đứng thứ hai ngành hoa – kiểng (64,72%), sau ngành hàng xoài lúa (55,11% 50,67%) Ngành hàng xồi có giá trị gia tăng đứng thứ ngành với tăng trưởng giá trị ngành đạt 6,02% Trong đó, tốc độ tăng TFP cao vốn lao động (đóng góp tăng VA 3,32 điểm %, chiếm tỷ trọng 71,08% đóng 84 Tạp chí Nghiên cứu Tài – Marketing Số 70 – Tháng 08 Năm 2022 Hình Tốc độ tăng VA tăng TFP ngành 4.4 Hiệu kỹ thuật (TE) khoảng 16,91% Nhóm hộ cá thể với hiệu kỷ thuật từ 70-90% chiếm tỷ lệ cao (58,01%) Tăng trưởng suất nông nghiệp phụ thuộc vào nhiều yếu tố Trong đó, hiệu kỹ thuật đóng vai trị quan trọng cải thiện suất với nguồn lực sản xuất kỹ thuật có nên khơng làm tăng thêm chi phí sản xuất tăng suất (Ngơ Anh Tuấn Nguyễn Hữu Đặng, 2019) Ngồi ước tính đóng góp TFP vào tăng trưởng ngành, nghiên cứu kết hợp phân tích hiệu kỹ thuật thơng qua phần dư ước lượng mơ hình sản xuất Ngành hàng lúa có hiệu kỹ thuật cao so với ngành hàng lại với hiệu kỷ thuật đạt 76,29% Nhóm hộ cá thể hiệu kỹ thuật từ 70-90% chiếm tỷ lệ cao so với phân nhóm cịn lại (76,19%) Riêng, ngành hàng xồi hoa – kiểng với hiệu kỹ thuật tương tự với tỷ lệ 46,91% 42,20% hiệu kỷ thuật ngành tập trung phân nhóm 70-90% Tuy nhiên, ngành hàng cá tra với hiệu kỹ thuật đạt 52,76% mức dao động hộ cá thể khoảng 19,38% Tỷ lệ hộ cá thể phần lớn tập trung phân nhóm hiệu kỷ thuật từ 5070% đạt tỷ lệ 45,13% So với kết số tác giả nghiên cứu trước kết nghiên cứu đạt hiệu kỷ thuật cao (Dey cộng sự, 2005; Edward & Henry, 2010; Lê Kim Long & Đặng Hoàng Xuân Huy, 2015) Hiệu kỹ thuật ngành hàng nông nghiệp chủ lực tỉnh Đồng Tháp đạt trung bình 68,57%, điều giải thích mức hiệu kỹ thuật thông qua sử dụng yếu tố đầu vào sản xuất như: giống, thức ăn, phân bón, thuốc, cơng lao động, chi phí nhiên liệu chi phí khác mơ hình sản xuất đạt 68,57% Tuy nhiên, mức hiệu có chênh lệch ngành hàng với mức dao động Bảng Hiệu kỹ thuật theo ngành hàng Yếu tố Hiệu kỹ thuật (TE) Phân nhóm TE (%) Dưới 50 Từ 50-