i
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ
NGÔ ANH TUẤN
PHÂN TÍCH HIỆU QUẢ SẢN XUẤT VÀ
TĂNG TRƯỞNG NĂNG SUẤT CÁC YẾU TỐ
TỔNG HỢP CỦA HỘ TRỒNG LÚA JASMINE
TẠI ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG
LUẬN ÁN TIẾN SĨ
NGÀNH KINH TẾ NÔNG NGHIỆP MÃ SỐ: 96 20 115
Trang 2ii
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ
NGÔ ANH TUẤN MÃ SỐ NCS: 0816005
PHÂN TÍCH HIỆU QUẢ SẢN XUẤT VÀ
TĂNG TRƯỞNG NĂNG SUẤT CÁC YẾU TỐ
TỔNG HỢP CỦA HỘ TRỒNG LÚA JASMINE
TẠI ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG
LUẬN ÁN TIẾN SĨ
NGÀNH KINH TẾ NÔNG NGHIỆP MÃ SỐ: 96 20 115
CÁN BỘ HƯỚNG DẪN
PGS.TS.NGUYỄN HỮU ĐẶNG
TS.HUỲNH MINH TUẤN
Trang 3i
LỜI CẢM ƠN
Khơng có sự thành cơng nào mà không gắn liền với sự hỗ trợ, giúp đỡ dù ít hay nhiều, dù trực tiếp hay gián tiếp của mọi người xung quanh Trong suốt thời gian từ khi học tập tại trường đến nay, tôi luôn nhận được sự quan tâm giúp đỡ từ Quý Thầy Cơ, gia đình và bạn bè Với lịng biết ơn sâu sắc đó:
Trước tiên tơi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Ban lãnh đạo, Quý Thầy Cô Khoa Kinh tế Trường Đại học Cần Thơ đã truyền đạt kiến thức, cung cấp các tài liệu giúp tôi trang bị thêm được nhiều kiến thức mới và bổ ích để hồn thành tốt luận án tiến sĩ
Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Bệnh viện Tim mạch thành phố Cần Thơ và Thầy thuốc ưu tú BSCKII Trần Quốc Luận đã động viên và giúp đỡ tơi hồn thành luận án tiến sĩ
Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Ban lãnh đạo, Quý Thầy Cô Khoa Quản Lý Công nghiệp Trường Đại học Kỹ Thuật Công Nghệ Cần Thơ và thầy NGND.PGS.TS.Huỳnh Thanh Nhã đã tạo điều kiện thuận lợi để hoàn thành tốt luận án tiến sĩ
Đặc biệt tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy PGS.TS.Nguyễn Hữu Đặng và thầy TS.Huỳnh Minh Tuấn đã tận tình định hướng tơi trong suốt q trình thực hiện nghiên cứu và luôn tạo mọi điều kiện thuận lợi nhất để tôi hoàn thành luận án tốt nghiệp
Cuối cùng là gia đình đã ln bên cạnh tiếp thêm năng lượng và sức mạnh cũng như tạo mọi điều kiện tốt nhất cho tơi hồn thành luận án này
Kính chúc tất cả nhiều sức khỏe và thành công Trân trọng /
Cần Thơ, ngày 22 tháng 02 năm 2023
Nghiên cứu sinh
Trang 4ii
TÓM TẮT
Mục tiêu nghiên cứu của luận án là ước lượng hiệu quả sản xuất và tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp của hộ trồng lúa Jasmine tại Đồng bằng sông Cửu Long để đề xuất các hàm ý chính sách nhằm nâng cao hiệu quả sản xuất và năng suất các yếu tố tổng hợp Luận án sử dụng bộ dữ liệu bảng (panel data) được khảo sát lặp lại trong hai năm (2017 và 2019) từ 273 hộ trồng lúa Jasmine tại bốn tỉnh Kiên Giang, An Giang, Đồng Tháp và Cần Thơ thuộc Đồng bằng sông Cửu Long, thông qua bảng hỏi cấu trúc được soạn sẵn Sử dụng phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên để phân tích hiệu quả sản xuất bao gồm: hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả kinh tế, từ đó đo lường tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp Các yếu tố được xác định để ước lượng hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả kinh tế bao gồm: giới tính chủ hộ, tuổi chủ hộ, trình độ học vấn, tập huấn kỹ thuật, tham gia hội nông dân, số lao động gia đình, tín dụng, thu nhập khác, khoảng cách từ nhà đến ruộng và khoảng cách từ nhà đến trung tâm thương mại Các yếu tố được xác định đo lường tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp bao gồm tăng trưởng hiệu quả kỹ thuật, tăng trưởng hiệu quả quy mô và tiến bộ khoa học công nghệ
Kết quả nghiên cứu cho thấy, hiệu quả kỹ thuật của hộ đạt trung bình 88,21% trong giai đoạn 2017-2019 Người nơng dân có trình độ học vấn cao lại kém hiệu quả trong sản xuất lúa Ngược lại, tập huấn kỹ thuật nhiều sẽ giúp hộ tăng năng suất sản xuất lúa Việc vay vốn tín dụng sẽ giúp hộ đảm bảo nguồn vốn để hoạt động sản xuất, chủ động hơn trong việc sử dụng vật tư nông nghiệp, giúp tăng hiệu quả kỹ thuật Việc sử dụng không hiệu quả lao động gia đình làm giảm hiệu quả kỹ thuật của hộ trong sản xuất lúa Jasmine Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra các yếu tố lượng phân đạm và phân kali có tác động thuận với năng suất lúa của hộ Trong khi đó, lượng phân lân có ảnh hưởng nghịch với năng suất của hộ Phương thức gieo sạ hàng và biện pháp xử lý rơm rạ bằng đốt cũng tác động tích cực đến năng suất của hộ
Hiệu quả kinh tế của hộ đạt trung bình 79,67% trong giai đoạn 2017-2019 Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy các yếu tố về kinh tế xã hội như giới tính chủ hộ, trình độ học vấn, tập huấn kỹ thuật, số lượng lao động gia đình và tín dụng cũng ảnh hưởng đến hiệu quả kinh tế của hộ Bên cạnh đó các yếu tố giá giống, giá phân kali, hình thức gieo sạ và xử lý rơm rạ đều có ảnh hưởng đến lợi nhuận của hộ
Trang 5iii
trong giai đoạn trên TFP tăng trưởng tích cực trong giai đoạn này được thúc đẩy bởi tăng trưởng hiệu quả quy mô (SEC) (4,48 điểm%) và tiến bộ khoa học công nghệ (TC) (1,80 điểm%) Trong khi đó hiệu quả kỹ thuật (TEC) hạn chế sự tăng trưởng TFP ở mức độ khá nhỏ (-0,81 điểm%) trong sản xuất lúa Jasmine của hộ trong giai đoạn này
Trang 6iv
ABSTRACT
Research objective of the disertation is to estimate productive efficiency and total factor productivity growth of Jasmine rice farmers in the Mekong Delta in order to propose policy implications to improve production efficiency and TFPG The thesis uses panel data that was repeated in two years (2017 and 2019) from 273 jasmine rice growing households in Kien Giang, An Giang, Dong Thap and Can Tho in the Mekong Delta by a structured questionnaire The stochastic frontier analysis method is used to analyze production efficiency, including technical and economic efficiency, and to measure the growth of total factor productivity Factors identified to measure technical efficiency and economic efficiency include gender, age, education, training, association, family labors, credit, other income, distance from home to field, and distance from home to market Factors identified to measure the growth of total factor productivity include technical efficiency change, scale efficiency change, and technological change
Research results show that the technical efficiency of farmers reached an average of 88.21% in the period 2017-2019 Farmers with a high level of education are less efficient in rice production On the contrary, more training helps farmers increase rice productivity Credit helps farmers secure capital for production activities, be more active in using agricultural materials, and increase technical efficiency The inefficient use of family labors reduces the technical efficiency of farmers in Jasmine rice production Besides, the research results also show that the amount of nitrogen and potassium fertilizers has a proportional effect on the rice yield of farmers Meanwhile, the amount of phosphate fertilizer has an inverse effect on the productivity of farmers The method of sowing and burning straw also positively affects production
The economic efficiency of households only reached an average of 79.67% in the period 2017-2019 Research results also show socio-economic factors such as gender, educationm training, family labors and credit also affect the economic efficiency of households In addition, factors such as seed price, potash price, method of sowing, and straw handling affect the farmers' profit
Trang 7v
technology change (TC) (1.80%) Meanwhile, the technical efficiency change that decreased the growth of TFP was quite small (-0.81%) in this period
Trang 8vi
CAM ĐOAN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Tôi xin cam kết luận án này được hoàn thành dựa trên các kết quả nghiên cứu của tôi và các kết quả nghiên cứu này chưa được dùng cho bất cứ luận án cùng cấp nào khác
Cần Thơ, ngày 23 tháng 02 năm 2023
Cán bộ hướng dẫn Nghiên cứu sinh
Trang 9vii
MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN i
TÓM TẮT ii
ABSTRACT iv
CAM ĐOAN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU vi
MỤC LỤC vii
DANH MỤC BẢNG xii
DANH MỤC HÌNH xv
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT xvi
CHƯƠNG 1 1
GIỚI THIỆU 1
1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI 1
1.1.1 Tính cấp thiết về mặt lý thuyết 1
1.1.2 Tính cấp thiết về mặt thực tiễn 2
1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 4
1.2.1 Mục tiêu chung của nghiên cứu 4
1.2.2 Mục tiêu cụ thể của nghiên cứu 4
1.3 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU 4
1.4 PHẠM VI NGHIÊN CỨU 5
1.4.1 Đối tượng nghiên cứu 5
1.4.2 Phạm vi không gian 5
1.4.3 Phạm vi thời gian 7
1.4.4 Phạm vi nội dung nghiên cứu 7
1.5 NHỮNG ĐIỂM MỚI CỦA LUẬN ÁN 7
1.6.1 Về học thuật 7
1.6.2 Về thực tiễn 8
1.6 CẤU TRÚC CỦA LUẬN ÁN 9
CHƯƠNG 2 11
Trang 10viii
2.1 TỔNG QUAN CƠ SỞ LÝ THUYẾT HIỆU QUẢ SẢN XUẤT VÀ NĂNG
SUẤT CÁC YẾU TỐ TỔNG HỢP 11
2.1.1 Hiệu quả sản xuất 11
2.1.1.1 Khái niệm hiệu quả sản xuất 11
2.1.1.2 Ước lượng hiệu quả sản xuất 14
2.1.2 Năng suất các yếu tố tổng hợp 20
2.1.2.1 Khái niệm 20
2.1.2.2 Đo lường tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp 21
2.1.2.3 Phân tích tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp 23
2.2 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ HIỆU QUẢ SẢN XUẤT VÀ TĂNG TRƯỞNG CÁC YẾU TỐ TỔNG HỢP 27
2.2.1 Q trình phát triển phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên 27
2.2.2 Nghiên cứu thực nghiệm về hiệu quả sản xuất và tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp 29
2.2.2.1 Các nghiên cứu thực nghiệm về hiệu quả sản xuất 29
2.2.2.2 Nghiên cứu thực nghiệm về tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp 32
2.2.3 Đánh giá tổng quan tình hình nghiên cứu 33
2.3 MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU 34
2.3.1 Mơ hình nghiên cứu 34
2.3.2 Giả thuyết nghiên cứu 38
CHƯƠNG 3 45
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 45
3.1 PHƯƠNG PHÁP THU THẬP DỮ LIỆU 45
3.1.1 Dữ liệu thứ cấp 45
3.1.2 Dữ liệu sơ cấp 45
3.1.2.1 Lựa chọn khu vực nghiên cứu 45
3.1.2.2 Cỡ mẫu và phương pháp chọn mẫu 45
3.2 PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH 46
Trang 11ix
3.2.2 Phân tích thu nhập – chi phí (CRA - costs and returns analysis) 46
3.2.3 Kiểm định mơ hình 48
3.2.3.1 Kiểm định T-test 48
3.2.3.2 Kiểm định đa cộng tuyến 48
3.2.3.3 Kiểm định phương sai số thay đổi 48
3.2.3.4 Kiểm định lựa chọn mơ hình 49
3.2.4 Phân tích hàm sản xuất biên ngẫu nhiên 49
3.2.5 Phân tích hàm lợi nhuận biên ngẫu nhiên 53
3.2.6 Phân tích tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp 57
3.2.6.1 Tăng trưởng hiệu quả kỹ thuật (TEC – technical efficiency change) 57
3.2.6.2 Tăng trưởng hiệu quả quy mô (SEC - scale efficiency change) 57
3.2.6.3 Tiến bộ khoa học công nghệ (TC - technological change) 58
CHƯƠNG 4 60
KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 60
4.1 TỔNG QUAN TÌNH HÌNH SẢN XUẤT LÚA TẠI ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG 60
4.1.1 Tổng quan về Đồng bằng sông Cửu Long 60
4.1.1.1 Vị trí địa lý và điều kiện tự nhiên 60
4.1.1.2 Tình hình phát triển kinh tế xã hội 64
4.1.2 Tình hình sản xuất lúa 65
4.1.2.1 Tình hình sản xuất lúa trên thế giới 65
4.1.2.2 Tình hình sản xuất lúa tại Việt Nam 67
4.1.2.3 Tình hình sản xuất lúa ở Đồng bằng sông Cửu Long và lúa Jasmine vùng nghiên cứu 69
4.2 CÁC ĐẶC ĐIỂM CỦA HỘ TRỒNG LÚA JASMINE ĐƯỢC KHẢO SÁT 74
4.2.1 Đặc điểm về nhân khẩu học 74
4.2.1.1 Giới tính 74
4.2.1.2 Tuổi 75
Trang 12x
4.2.1.4 Tập huấn kỹ thuật 76
4.2.1.5 Thành viên hội nông dân 77
4.2.2 Đặc điểm về điều kiện sản xuất 78
4.2.2.1 Diện tích đất sản xuất 78
4.2.2.2 Khoảng cách từ nhà đến ruộng 78
4.2.2.3 Khoảng cách từ nhà đến trung tâm thương mại 78
4.2.2.4 Số lượng lao động gia đình 79
4.2.2.5 Thu nhập khác 79
4.2.2.6 Tín dụng 80
4.2.3 Hiệu quả tài chính trong sản xuất lúa Jasmine 81
4.2.3.1 Phân tích chi phí 81
4.2.3.2 Phân tích doanh thu 85
4.2.3.3 Hiệu quả tài chính sản xuất lúa Jasmine 86
4.3 PHÂN TÍCH HÀM SẢN XUẤT VÀ HIỆU QUẢ KỸ THUẬT 88
4.3.1 Các yếu tố đầu vào của sản xuất 88
4.3.2 Các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất và hiệu quả kỹ thuật 91
4.3.2.1 Kiểm định mơ hình 91
4.3.2.2 Kết quả ước lượng hàm sản xuất biên và phi hiệu quả kỹ thuật 91
4.3.3 Cơ cấu hiệu quả kỹ thuật 96
4.3.4 Năng suất bị mất do kém hiệu quả kỹ thuật 97
4.4 PHÂN TÍCH HÀM LỢI NHUẬN VÀ HIỆU QUẢ KINH TẾ 99
4.4.1 Giá các yếu tố đầu vào của sản xuất 99
4.4.2 Các yếu tố ảnh hưởng đến lợi nhuận và hiệu quả kinh tế 101
4.4.2.1 Kiểm định mơ hình 101
4.4.2.2 Kết quả ước lượng hàm lợi nhuận biên và phi hiệu quả kinh tế 101
4.4.3 Cơ cấu hiệu quả kinh tế 105
4.4.4 Phân tích lợi nhuận bị mất do kém hiệu quả kinh tế 106
4.5 PHÂN TÍCH NĂNG SUẤT CÁC YẾU TỐ TỔNG HỢP 109
Trang 13xi
4.5.2 Tiến bộ khoa học công nghệ (TC - technological change) 109
4.5.3 Tăng trưởng hiệu quả quy mô (SC - scale efficiency change) 110
4.6 KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU 114
4.7 GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ KỸ THUẬT, HIỆU QUẢ KINH TẾ VÀ NĂNG SUẤT CÁC YẾU TỐ TỔNG HỢP 117
4.7.1 Giải pháp nâng cao hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả kinh tế 117
4.7.1.1 Tăng cường hỗ trợ vốn đầu tư sản xuất cho nông dân 117
4.7.1.2 Nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn lao động nông hộ 118
4.7.2 Giải pháp tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp 118
4.7.2.1 Tăng cường chất lượng khuyến nơng 118
4.7.2.2 Tăng cường vai trị quản lý của Nhà nước đối với thị trường 119
4.7.2.3 Tăng cường nghiên cứu và chuyển giao khoa học công nghệ 120
CHƯƠNG 5 123
KẾT LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT 123
5.1 KẾT LUẬN 123
5.2 ĐỀ XUẤT 124
5.2.1 Đối với Nhà nước 124
5.2.2 Đối với người sản xuất (nông dân) 125
5.3 HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI VÀ CÁC NGHIÊN CỨU TIẾP THEO 125
TÀI LIỆU THAM KHẢO 127
DANH MỤC CÁC BÀI BÁO ĐÃ CÔNG BỐ 136
PHỤ LỤC 1: BẢNG CÂU HỎI KHẢO SÁT KHẢO SÁT HỘ 137
PHỤ LỤC 2: KIỂM ĐỊNH CÁC YẾU TỐ ĐẦU VÀO VÀ ĐẦU RA CỦA HÀM SẢN XUẤT VÀ HÀM LỢI NHUẬN 158
PHỤ LỤC 3: KIỂM ĐỊNH ĐA CỘNG TUYẾN CỦA MƠ HÌNH 168
PHỤ LỤC 4:KIỂM ĐỊNH PHƯƠNG SAI SAI SỐ THAY ĐỔI CỦA MƠ HÌNH 170PHỤ LỤC 5: KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG HÀM SẢN XUẤT VÀ HÀM LỢI NHUẬN 171
Trang 14xii
DANH MỤC BẢNG
Bảng 1.1: Diện tích trồng lúa Jasmine vụ Đông Xuân tại ĐBSCL năm 2017 5
Bảng 2.1: Tóm tắt các thuộc tính bốn phương pháp chính 22
Bảng 2.2 Giả thuyết nghiên cứu 42
Bảng 3.1: Chi tiết về đối tượng và cỡ mẫu khảo sát 46
Bảng 4.1 Số liệu một số tiêu chí về dân cư, xã hội của ĐBSCL năm 2019 64
Bảng 4.2: Giới tính của chủ hộ canh tác lúa Jasmine tại vùng ĐBSCL 74
Bảng 4.3: Thống kê đặc điểm của hộ canh tác lúa Jasmine tại ĐBSCL 75
Bảng 4.4: Số hộ là thành viên hội nông dân 78
Bảng 4.5: Đặc điểm về điều kiện canh tác lúa Jasmine của hộ tại ĐBSCL 78
Bảng 4.6: Chi phí sản xuất lúa Jasmine vụ Đông Xuân của hộ tại ĐBSCL 82
Bảng 4.7: Doanh thu trong sản xuất lúa Jasmine của hộ tại ĐBSCL 86
Bảng 4.8: Hiệu quả tài chính trong sản xuất lúa Jasmine của hộ tại ĐBSCL 87
Bảng 4.9: Lượng các yếu tố đầu vào trong sản xuất Jasmine tại ĐBSCL trong giai đoạn 2017 – 2019 90
Bảng 4.10: Kết quả ước lượng của hàm sản xuất biên ngẫu nhiên trong trồng lúa Jasmine của hộ giai đoạn 2017 – 2019 93
Bảng 4.11: Cơ cấu hiệu quả kỹ thuật trong trồng lúa Jasmine của hộ tại ĐBSCL giai đoạn 2017 – 2019 96
Bảng 4.12: Năng suất mất đi do kém hiệu quả kỹ thuật của hộ trồng lúa Jasmine tại ĐBSCL giai đoạn 2017 – 2019 98
Bảng 4.13: Giá các yếu tố đầu vào sản xuất lúa Jasmine của hộ tại ĐBSCL trong gia đoạn 2017 – 2019 100
Bảng 4.14: Kết quả ước lượng của hàm lợi nhuận biên ngẫu nhiên trong trồng lúa Jasmine của hộ giai đoạn 2017 – 2019 102
Trang 15xiii
Trang 16xv
DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1: Địa phương được khảo sát 6
Hình 1.1: Hiệu quả sản xuất định hướng đầu vào 12
Hình 2.1: Hiệu quả sản xuất định hướng đầu ra 14
Hình 2.2: Cơng nghệ thay đổi giữa hai giai đoạn - thay đổi độ dốc 25
Hình 2.3: Cơng nghệ thay đổi giữa hai giai đoạn - thay đổi “góc” chặn và độ dốc khơng thay đổi 25
Hình 2.4: Cơng nghệ thay đổi giữa hai giai đoạn - thay đổi độ dốc và “góc” chặn 26Hình 2.5: Năng suất, hiệu quả kỹ thuật và quy mô sản xuất 27
Hình 2.6: Mơ hình thể hiện ảnh hưởng của các yếu tố sản xuất đến hiệu quả kinh tế và các nguồn tăng trưởng TFP trong sản xuất lúa Jasmine tại Đồng Bằng Sơng Cửu Long 35
Hình 4.1: Bản đồ Đồng bằng Sông Cửu Long và mối liên hệ vùng 61
Hình 4.2: Thị trường xuất khẩu chính của một vài loại gạo Việt Nam 68
Hình 4.3: Diện tích canh tác lúa Đồng bằng sơng Cửu Long giai đoạn 2017 – 2020 (nghìn ha) 70
Hình 4.4: Năng suất canh tác lúa Đồng bằng sông Cửu Long giai đoạn 2017 – 2020 (tạ/ha) 71
Hình 4.5: Tình hình sản lượng lúa Đồng bằng sông Cửu Long giai đoạn 2017 - 2020 (nghìn tấn) 72
Hình 4.6: Diện tích canh tác lúa Jasmine vùng nghiên cứu giai đoạn 2017 – 2020 (nghìn ha) 73
Hình 4.7: Tuổi chủ hộ 75
Hình 4.8: Trình độ học vấn chủ hộ 76
Hình 4.9: Tín dụng 81
Trang 17xvi
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
Từ viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt
AE Allocative Efficiency Hiệu quả phân bổ
BVTV Bảo vệ thực vật
ĐBSCL Đồng bằng sông Cửu Long
DEA Data Envelopment Analyis Phân tích màng bao dữ liệu DMU Decision Making Unit Đơn vị ra quyết định
EE Economic Efficiency Hiệu quả kinh tế
HQSX Hiệu quả sản xuất
HTX Hợp tác xã
MLE Maximum Likelihood Estimation
Ước lượng khả năng thích hợp cực đại
NN&PTNT Nông nghiệp và phát triển
nông thôn
SEC Scale Efficiency Change Tăng trưởng hiệu quả qui mô SFA Stochastic Frontier Analyis Phân tích biên ngẫu nhiên PIE Profit Infficiency Phi hiệu quả kinh tế
TC Technological Change Tiến bộ khoa học công nghệ TE Technical Efficiency Hiệu quả kỹ thuật
TEC Technical Efficiency Change
Tăng trưởng hiệu quả kỹ thuật
TFP Total Factor Productivity Năng suất các yếu tố tổng hợp TFPG Total Factor Productivity
growth
Tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp
TIE Technical Inefficiency Phi hiệu quả kỹ thuật
Trang 181
CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU
1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
1.1.1 Tính cấp thiết về mặt lý thuyết
Trước đây, các nghiên cứu về vấn đề tăng trưởng năng suất lúa chủ yếu chú trọng đến nghiên cứu tăng hiệu quả kỹ thuật, hướng tới khả năng tạo ra mức sản lượng đầu ra lớn nhất với một mức sử dụng đầu vào và cơng nghệ hiện có (Farrell, 1957) Kalirajan & Flinn (1983) nghiên cứu hiệu quả kỹ thuật của người dân trồng lúa ở Philipine cho thấy hiệu quả kỹ thuật của người nơng dân có thể cải thiện thêm 50% từ đó tăng thu nhập trồng lúa Ali & Chaudhry (1990) chỉ ra rằng người dân Pakistan có thể tăng lợi nhuận trồng lúa lên 40% nếu cải thiện hiệu quả kỹ thuật của mình Goyal & Suhag (2003) nghiên cứu về hiệu quả kỹ thuật trồng lúa mì tại Ấn Độ cho thấy nơng dân có thể cải thiện thêm 10% hiệu quả kỹ thuật để tăng thu nhập cho mình
Trong khi đó tăng trưởng năng suất lúa được đóng góp bởi nhiều yếu tố như: hiệu quả quy mơ, hiệu quả kỹ thuật và đóng góp bởi tiến bộ khoa học công nghệ Nếu biết sử dụng tối ưu nguồn lao động và vốn bằng cách phối hợp sử dụng tốt nhất các yếu tố đầu vào kết hợp cải tiến tổ chức sản xuất, đổi mới công nghệ, áp dụng tiến bộ khoa học công nghệ, nâng cao chất lượng lao động tác động tổng hợp các yếu tố này sẽ tạo ra giá trị gia
tăng mới cao hơn (Coelli & ctv., 2005) Như vậy ngồi phần đóng góp của từng nhân tố
đầu vào, chúng ta còn thấy một phần giá trị mới do nhân tố vơ hình tạo ra Bộ phận này được thể hiện thông qua năng suất các yếu tố tổng hợp (TFP –Total Factor Productivity) TFP suy cho cùng là kết quả sản xuất mang lại do nâng cao hiệu quả sử dụng các nhân tố hữu hình nhờ tác động của các nhân tố vơ hình như: đổi mới công nghệ, tăng hiệu quả sản xuất, cải tiến quản lý, nâng cao trình độ lao động Tăng năng suất mà không tăng số lượng các yếu tố đầu vào là hình thức tăng trưởng tốt nhất để hướng tới tốt hơn là đạt
được một mức sản lượng nhất định (Pratt & ctv., 2009) Do đó, sản xuất nơng nghiệp (lúa
Trang 192
Shahbazi & Samdeliri (2017) cũng chỉ ra việc tăng quy mô sản xuất sẽ góp phần tăng TFP trồng lúa tại Iran
Nghiên cứu về ứng dụng trong sản xuất và lý thuyết trong những năm qua, các nhà nghiên cứu sử dụng phương pháp theo hướng tiếp cận phi tham số là phân tích màng bao dữ liệu (DEA-Data Envelopment Analyis) hay phương pháp tiếp cận tham số là phân tích biên ngẫu nhiên (SFA- Stochastic Frontier Analyis) để ước lượng hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả phân phối, hiệu quả kinh tế
Farrell (1957) xây dựng đường giới hạn khả năng sản xuất (Production Possibility Frontier – PPF) làm tiêu chí đánh giá hiệu quả tương đối giữa các đối tượng sản xuất trong cùng một ngành; theo đó các đối tượng sản xuất đạt đến mức giới hạn (đường PPF) thì có hiệu quả hơn các đối tượng sản xuất không đạt đến đường giới hạn khả năng sản xuất Phương pháp này được phát triển thêm bởi Charnes & ctv., (1978) và Banker & ctv., (1984) Phát triển từ ý tưởng của Farrell, Aigner & Chu (1968) đã xây dựng phương pháp tiếp cận tham số bằng hàm sản xuất biên Cobb – Douglas Tuy nhiên, mơ hình hàm sản xuất biên ban đầu khơng xét đến ảnh hưởng có thể có của các sai số thống kê và các phần nhiễu khác đối với đường biên, mọi sự khác biệt với đường biên đều do nguyên nhân phi hiệu quả Khắc phục nhược điểm này, Aigner & ctv., (1977) đã xây dựng phương pháp
phân tích biên ngẫu nhiên – SFA Về sau phương pháp này tiếp tục được phát triển và hoàn thiện bởi Coelli & ctv., (2005)
Đến nay, tại ĐBSCL nói riêng và cả nước nói chung đã có một số nghiên cứu về tăng trưởng TFP của ngành nông nghiệp, tiếp cận ở gốc độ vĩ mô bằng số liệu chuỗi thời gian (time series data) từ niên giám thống kê nhưng chưa có nghiên cứu về tăng trưởng TFP trong sản xuất lúa với ước lượng tăng trưởng TFP dựa trên đóng góp của các yếu tố thành phần như: tiến bộ khoa học công nghệ, hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả quy mô Các nghiên cứu ở Việt Nam trong sản xuất lúa, tiếp cận góc độ hộ sản xuất hầu hết sử dụng dữ liệu không gian (Cross sectional data) nên không ước lượng được tăng trưởng của các loại hiệu quả và tăng trưởng TFP Do vậy, nghiên cứu tăng trưởng TFP của sản xuất lúa là rất cấp thiết, có ý nghĩa về mặt thực tiễn và đóng góp vào khoảng trống trong nghiên cứu về kinh tế sản xuất cho ngành hàng lúa, tiếp cận góc độ hộ sản xuất
1.1.2 Tính cấp thiết về mặt thực tiễn
Trang 203
2018, đạt 59,70 tạ/ha; và năm 2020 (tính sơ bộ) đạt 60,10 tạ/ha, tăng 0,67% so với năm 2018 Bên cạnh đó, với năng suất bình quân cả năm 59,70 - 60,10 tạ/ha trong những năm qua mặc dù cao hơn các nước Đông Nam Á nhưng vẫn thấp hơn rất nhiều so với Trung Quốc (bình quân hàng năm trên 67 tạ/ha) Điều này cho thấy vùng ĐBSCL vẫn chưa khai thác hết tiềm năng tăng trưởng của năng suất
Việc gia tăng các yếu tố đầu vào nhưng năng suất không tăng tương ứng trong thời gian qua cho thấy người nông dân tại ĐBSCL chưa phát huy tốt các yếu tố tổng hợp cho tăng trưởng năng suất Mặc dù, phân bón vơ cơ và thuốc bảo vệ thực vật đóng vai trị quan trọng trong việc thúc đẩy tăng trưởng năng suất Tuy nhiên, việc sử dụng các yếu tố sản xuất đầu vào như phân bón, thuốc trừ sâu không thể vượt quá giới hạn nhất định và những lo ngại về sức khỏe và môi trường nói chung Chính vì vậy, để tăng trưởng nơng nghiệp như mong đợi thì việc cải thiện hiệu quả sản xuất và nhất là tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp (tăng trưởng hiệu quả kỹ thuật, tăng trưởng hiệu quả quy mô và tiến bộ khoa học cơng nghệ) là rất cần thiết Qua đó, có thể đẩy mạnh chiến lược phát triển ngành nông nghiệp nhất là sản xuất lúa gạo đạt tốc độ tăng trưởng cao hơn và bền vững nhằm nâng cao kinh tế của vùng và giảm nghèo
Hiện nay, Việt Nam là nước có sản lượng xuất khẩu gạo xếp thứ 3 trên thế giới Trong đó gạo thơm Jasmine được xem là thương hiệu gạo xuất khẩu của Việt Nam Đây là giống gạo chất lượng cao, có khả năng cạnh tranh với gạo thơm Thái Lan (là nước xuất khẩu gạo hàng đầu trên thế giới) Giống lúa Jasmine Việt Nam phù hợp với thổ nhưỡng và thời vụ sản xuất của nhiều tỉnh ĐBSCL Khó có thể tìm một giống gạo thơm, trồng ngắn ngày, năng suất cao như giống lúa Jasmine Chính vì thế, Chính phủ và ngành nơng nghiệp đã có chính sách phát triển sản xuất đối với lúa Jasmine Theo Quyết định số 706/QĐ-TTg ngày 21 tháng 5 năm 2015 của Chính Phủ về việc phê duyệt đề án phát triển thương hiệu gạo Việt Nam tầm nhìn đến năm 2030, mục tiêu cụ thể phấn đấu đến năm 2030, đạt 50% sản lượng gạo xuất khẩu mang thương hiệu gạo Việt Nam, trong đó 30% tổng sản lượng gạo xuất khẩu là nhóm gạo thơm và gạo đặc sản
Trang 214
Xuất phát từ vấn đề thực tế trong sản xuất lúa nói chung và lúa Jasmine nói riêng, từ định hướng chuyển đổi sản xuất nông nghiệp theo hướng nâng cao giá trị gia tăng, tăng lợi nhuận cho nông dân và phát triển bền vững cho thấy một nghiên cứu chi tiết, bài bản về hiệu quả sản xuất và tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp của hộ trồng lúa Jasmine tại ĐBSCL là rất cần thiết Kết quả nghiên cứu sẽ là cơ sở khoa học để đề xuất các hàm ý chính sách nhằm nâng cao hiệu quả sản xuất của các hộ trồng lúa Jasmine
1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
1.2.1 Mục tiêu chung của nghiên cứu
Mục tiêu chung của luận án là ước lượng, đánh giá hiệu quả sản xuất và tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp của hộ trồng lúa Jasmine tại Đồng bằng sông Cửu Long, để đề xuất các hàm ý chính sách nhằm nâng cao hiệu quả sản xuất và năng suất các yếu tố tổng hợp của các hộ trồng lúa Jasmine tại ĐBSCL
1.2.2 Mục tiêu cụ thể của nghiên cứu
- Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về hiệu quả sản xuất và tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp (TFPG)
- Đánh giá hiệu quả sản xuất và các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất lúa Jasmine của nơng hộ tại ĐBSCL
- Phân tích tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp (TFPG) và các yếu tố đóng góp đến TFPG trong sản xuất lúa Jasmine của nông hộ tại ĐBSCL trong giai đoạn 2017 – 2019
- Đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả sản xuất và tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp trong sản xuất lúa Jasmine của nông hộ tại Đồng bằng sông Cửu Long
1.3 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
(i) Thực trạng trồng lúa Jasmine tại ĐBSCL như thế nào?
(ii) Các yếu tố nào ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất lúa Jasmine tại ĐBSCL của hộ?
(iii) Tăng trưởng TFP trong trồng lúa Jasmine của nơng hộ là bao nhiêu và nguồn đóng góp trưởng TFP trong trồng lúa Jasmine của hộ nơng dân tại ĐBSCL như thế nào?
Trang 225
1.4 PHẠM VI NGHIÊN CỨU
1.4.1 Đối tượng nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu của luận án này là hiệu quả tài chính, hiệu quả sản xuất (cụ thể là hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả kinh tế) và tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp trong sản xuất lúa của hộ Trên cơ sở đó, luận án đề xuất các hàm ý chính sách nhằm nâng cao tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp và hiệu quả sản xuất lúa Jasmine
1.4.2 Phạm vi không gian
Theo số liệu thống kê Sở Nông nghiệp & Phát triển nông thôn các tỉnh ĐBSCL (2017), Kiên Giang, An Giang, Đồng Tháp và Cần Thơ là bốn địa phương có diện tích trồng lúa Jasmine lớn tại vùng ĐBSCL Kiên Giang là tỉnh có diện tích canh tác lúa Jasmine lớn nhất tại ĐBSCL (54,53 nghìn ha) Trong đó, Giồng Riềng là huyện có diện tích canh tác lúa Jasmine lớn nhất tỉnh (48,94%) Cần Thơ là tỉnh có diện tích canh tác lớn thứ hai tại ĐBSCL (51,17 nghìn ha) và Cờ Đỏ là huyện có diện tích canh tác lúa Jasmine lớn nhất tỉnh (39,66%) Đồng Tháp có diện tích canh tác lúa Jasmine là 18,25 nghìn ha và huyện Tam Nơng có diện tích canh tác lớn nhất (35,36%) An Giang có diện tích canh tác lúa Jasmine là 17,18 nghìn ha và Châu Thành là huyện có diện tích canh tác lúa Jasmine lớn nhất tỉnh (53,91%) Hoạt động trồng lúa Jasmine tại vùng ĐBSCL không phân bố rộng khắp như các loại cây trồng khác mà phân bố tập trung chủ yếu một số tỉnh trong vùng và một số huyện trong tỉnh có canh tác
Bảng 1.1: Diện tích trồng lúa Jasmine vụ Đơng Xn tại ĐBSCL năm 2017
Đơn vị tính: nghìn ha, nghìn tấn
TT Tỉnh, thành Diện tích Sản lượng DiJasmine ện tích Đồng bằng sơng Cửu Long 1.579,1 9.883,2
1 Long An 234,2 1.310,0 -
2 Tiền Giang 71,6 470,5 n/a
Trang 236 TT Tỉnh, thành Diện tích Sản lượng DiJasmine ện tích 10 Hậu Giang 77,9 531,5 1,76 11 Sóc Trăng 183,9 1.186,0 n/a 12 Bạc Liêu 46,3 333,3 n/a 13 Cà Mau 1,3 3,9 -
* Ghi chú: n/a - Những địa phương này có diện tích trồng lúa Jasmine nhỏ, khơng có số liệu báo cáo thống kê chi tiết
Nguồn: Tổng Cục Thống Kê Việt Nam, các Sở NNo&PTNT 13 tỉnh ĐBSCL
Tác giả chọn nghiên cứu tập trung tại bốn tỉnh: Kiên Giang, Cần Thơ, Đồng Tháp và An Giang, đó là những địa phương có diện tích canh tác lúa Jasmine lớn trong vùng ĐBSCL Bên cạnh đó, các địa phương được chọn khảo sát đại diện cho hai vùng canh tác khác nhau Đồng Tháp và An Giang đại diện cho vùng ngập lũ hàng năm Kiên Giang và Cần Thơ đại diện cho vùng phù sa nước ngọt Ngồi ra, bốn tỉnh này có những đặc trưng tương đồng về sinh thái, quy mô, tập quán canh tác lúa, là những tỉnh thuộc vùng sản xuất lúa trọng điểm và có sản lượng sản xuất lúa cao Việc chọn các địa bàn này làm điểm khảo sát thì nghiên cứu sẽ mang tính đại diện cao cho vùng phù sa, nước ngọt
Hình 1.1: Địa phương được khảo sát
Đồng Tháp diện tích lúa Jasmine 18,25 nghìn ha (đứng thứ 3 ĐBSCL)
An Giang diện tích lúa Jasmine 17,18 nghìn ha (đứng thứ 4 ĐBSCL)
Cần Thơ diện tích lúa Jasmine 51,17 nghìn ha (đứng thứ 2 ĐBSCL)
Trang 247
1.4.3 Phạm vi thời gian
Thời gian của dữ liệu sơ cấp phục vụ phân tích trong nghiên cứu này là các thơng tin về hoạt động sản xuất của các hộ canh tác lúa Jasmine tại ĐBSCL trong giai đoạn 2017 - 2019 Đặc tính của canh tác lúa Jasmine chỉ thực hiện phần lớn vào vụ Đông Xuân (đạt năng suất cao nhất) Nhằm đảm bảo sự thống nhất giữa các địa phương trong vùng nghiên cứu, tác giả chọn niên vụ sản xuất vụ Đông Xuân 2017 và Đông Xuân 2019 để khảo sát
Thông tin dữ liệu thứ cấp chủ yếu được thu thập trong giai đoạn 2017 – 2021 để phân tích trong luận án
1.4.4 Phạm vi nội dung nghiên cứu
Hiệu quả sản xuất được Farrell (1957) giới thiệu cách đây hơn 60 năm Sau đó đã được nhiều học giả nghiên cứu như là Rizzo (1979), Bravo (1990), Coelli (2005) Theo nghiên cứu của các học giả trên thì hiệu quả sản xuất được bao gồm hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả phân bổ và hiệu quả kinh tế Trong đó, hiệu quả kĩ thuật (Technical Efficiency- TE) là khả năng tạo ra mức sản lượng đầu ra lớn nhất với một mức sử dụng đầu vào và cơng nghệ hiện có Hiệu quả phân bổ AE (Allocative Efficiency- AE) là khả năng lựa chọn
tối ưu các yếu tố đầu vào tại các mức giá cả của chúng Hiệu quả kinh tế hay gọi là hiệu quả sản xuất (Economic Efficiency- EE), là kết hợp của TE và AE
Do hiệu quả phân bổ là một phần của hiệu quả kinh tế nên luận án này tập trung vào hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả kinh tế Ngoài ra, để phân tích sâu hiệu quả kinh tế, luận án nghiên cứu thêm hiệu quả tài chính của các hộ sản xuất lúa Jasmine
Năng suất các yếu tố tổng hợp (TFP) là kết hợp tất cả các yếu tố đầu vào (Zepeda, 2001) Theo Kumbhakar & Lovell (2000), tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp gồm ba thành phần: sự thay đổi kỹ thuật (TC), sự thay đổi trong hiệu quả kỹ thuật (TEC) và sự thay đổi hiệu quả quy mô (SEC) Nguồn tăng trưởng năng suất đầu tiên và phổ biến nhất là sự thay đổi về mặt khoa học công nghệ (TC), là kết quả của sự thay đổi trong công nghệ sản xuất Nguồn tăng trưởng năng suất thứ hai của một đơn vị sản xuất là nâng cao hiệu quả kỹ thuật (TEC) với cơng nghệ hiện có Nguồn thứ ba là cải thiện hiệu quả của quy mô, được đo bằng sự thay đổi hiệu quả của quy mô (SEC) Do đó, luận án tập trung vào phân tích hàm sản xuất biên ngẫu nhiên để ước tính TEC, TC và SEC của các hộ sản xuất lúa Jasmine
1.5 NHỮNG ĐIỂM MỚI CỦA LUẬN ÁN
1.6.1 Về học thuật
Trang 258
trên sử dụng dữ liệu không gian (Cross sectional data) nên không ước lượng được tăng trưởng của các loại hiệu quả và tăng trưởng TFP dựa trên đóng góp của các yếu tố thành phần như: tiến bộ khoa học công nghệ, hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả quy mô Do vậy, nghiên cứu tăng trưởng TFP của sản xuất lúa là rất cấp thiết, có ý nghĩa về mặt thực tiễn và đóng góp vào khoảng trống trong nghiên cứu về kinh tế sản xuất cho ngành hàng lúa, tiếp cận góc độ hộ sản xuất
Phương pháp ước lượng hiệu quả kinh tế và tăng trưởng TFP có thể theo hướng tiếp cận phi tham số là phân tích màng bao dữ liệu (DEA) hay phương pháp tiếp cận tham số là phân tích biên ngẫu nhiên (SFA) (Collie & ctv., 2005) Tuy nhiên hạn chế của phương pháp DEA là không xem xét được tác động của sai số ngẫu nhiên trong q trình tính tốn và cực kỳ nhạy cảm với số liệu bất thường Phương pháp SFA giải quyết vấn đề đó bằng cách tạo ra đo lường sai số tổng hợp bao gồm phần sai số đo lường tác động ngẫu nhiên khơng thể kiểm sốt hay “nhiễu thống kê” theo phân phối chuẩn và phần sai số 1 đuôi đo lường phần phi hiệu quả
Luận án hệ thống hóa đầy đủ các lý thuyết phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên SFA để xác định hiệu quả kinh tế, hiệu quả kỹ thuật và tăng trưởng TFP của hộ trồng lúa Jasmine tại Đồng bằng sơng Cửu Long Bên cạnh đó, luận án còn bổ sung đánh giá thêm những nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh tế và hiệu quả kỹ thuật mà những nghiên cứu trong nước trước đây chưa đề cập đến
1.6.2 Về thực tiễn
Luận án nghiên cứu trên các hộ trồng lúa Jasmine Đây là giống gạo được Chính phủ khuyến khích phát triển để đáp ứng nhu cầu xuất khẩu, nâng cao vị thế ngành gạo của Việt Nam trên thị trường quốc tế Trước đây, các nghiên cứu về sản xuất nông nghiệp cụ thể là sản xuất lúa tại Việt Nam chủ yếu tập trung phân tích về hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả kinh tế Chính vì thế một nghiên cứu với quy mô cấp khu vực đối với chủ đề phân tích hiệu quả sản xuất và tăng trưởng TFP trong sản xuất lúa, đặc biệt là lúa Jasmine (đây là loại gạo xuất khẩu chủ lực của Việt Nam được Chính phủ chủ trương đẩy mạnh phát triển theo Quyết định số 706/QĐ-TTg ngày 21 tháng 5 năm 2015), nhằm tìm ra các giải pháp hữu hiệu giúp người dân trồng lúa nâng cao hiệu quả sản xuất, đảm bảo cuộc sống cho nông dân và xa hơn là phát triển nền kinh tế là rất cần thiết
Trang 269
Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu không những chỉ ra được các yếu tố đầu vào ảnh hưởng đến năng suất và lợi nhuận trồng lúa Jasmine, các yếu tố kinh tế xã hội ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả kinh tế của nơng hộ mà cịn bổ sung thêm các phương thức canh tác trong trồng lúa cũng ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất của nông hộ mà các nghiên cứu trước đây chưa đề cập đến Một là, các hộ sản xuất nên thực hiện phương
pháp gieo sạ hàng sẽ tốt hơn gieo sạ lan Việc áp dụng phương thức sạ hàng ngoài việc giúp cho hộ tiết kiệm được chi phí, giảm được tình trạng sạ quá dày thì việc sạ thưa sẽ giúp cây lúa phát triển tốt, giảm được sâu bệnh Hai là, việc đốt rơm rạ sau thu hoạch sẽ tốt hơn là tận dụng rơm rạ như bán, ủ phân, làm thức ăn gia súc… Việc đốt rơm rạ sẽ tiêu diệt côn trùng, mầm bệnh, cỏ dại giúp cho hộ trồng lúa vụ sau sẽ có năng suất hơn
Ngoài ra, luận án cũng chỉ ra rằng các hộ hiện nay cần phải giảm lượng phân đạm, phân kali đồng thời tăng lượng phân lân nguyên chất theo đúng khuyến cáo kỹ thuật để cải thiện hiệu quả quy mơ trong sản xuất lúa của mình
1.6 CẤU TRÚC CỦA LUẬN ÁN
Bên cạnh mục lục, danh mục các từ viết tắt, danh mục bảng và hình, tài liệu tham khảo và mục lục Cấu trúc luận án bao gồm các chương sau:
Chương 1: Giới thiệu Chương này trình bày tính cấp thiết về mặt lý luận và thực
tiễn về vấn đề nghiên cứu của luận án, mục tiêu nghiên cứu, các câu hỏi và giả thuyết nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu, cấu trúc của luận án, ý nghĩa và đóng góp của luận án, điểm mới cũng như một số hạn chế của luận án
Chương 2: Tổng quan tài liệu Chương này trình bày cơ sở lý luận cùng với thực
nghiệm nghiên cứu có liên quan trong và ngồi nước để chứng minh cho những lý thuyết, nhằm phục vụ cho việc phân tích, lý giải và đề xuất giải pháp của luận án Phần cuối chương sẽ trình bày phương pháp làm cơ sở hình thành mơ hình nghiên cứu sử dụng trong luận án
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu Chương này dựa trên cơ sở lý luận và các
phương pháp thực nghiệm có liên quan, tác giả phát triển phương pháp nghiên cứu của luận án Trong đó, tác giả trình bày chi tiết phương pháp thu thập số liệu, phương pháp phân tích và xử lý số liệu của luận án
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận Chương này phân tích tình hình kinh tế
Trang 2710
pháp nâng cao hiệu quả sản xuất, cải thiện thu nhập và nâng cao mức sống của hộ ĐBSCL
Chương 5: Kết luận và kiến nghị Trên cơ sở kết quả đạt được ở các chương trước,
luận án trình bày kết luận về các kết quả đạt được của nghiên cứu theo mục tiêu và nội dung nghiên cứu đã đặt ra, đồng thời kiến nghị những định hướng nghiên cứu trong tương
Trang 2811
CHƯƠNG 2
TỔNG QUAN TÀI LIỆU
Chương này sẽ hệ thống hóa cơ sở lý luận về hiệu quả sản xuất và tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp (TFP) trong sản xuất nông nghiệp Những nội dung này giúp tác giả đúc kết được các phương pháp nghiên cứu có liên quan, từ đó phát triển phương pháp phù hợp với mục tiêu nghiên cứu của luận án Chương này gồm 03 nội dung chính: Thứ nhất, tác giả trình bày tổng quan cơ sở lý thuyết về hiệu quả sản xuất và tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp Thứ hai, trên cơ sở lý thuyết trình bày, chương này sẽ mơ tả bức tranh tồn diện về các kết quả nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm ở nhiều nước trên thế giới về hiệu quả sản xuất và tăng trưởng TFP trong sản xuất nơng nghiệp Từ đó, hình thành nền tảng lý luận vững chắc triển khai trong luận án
2.1 TỔNG QUAN CƠ SỞ LÝ THUYẾT HIỆU QUẢ SẢN XUẤT VÀ NĂNG SUẤT
CÁC YẾU TỐ TỔNG HỢP
2.1.1 Hiệu quả sản xuất
2.1.1.1 Khái niệm hiệu quả sản xuất
Các khái niệm về năng suất và hiệu quả nhận được rất nhiều sự quan tâm ở các quốc gia, tổ chức và cá nhân trong những năm gần đây Ở bất kỳ quốc gia nào, tăng trưởng năng suất và hiệu quả đều ảnh hưởng đến thu nhập quốc dân và lạm phát, ảnh hưởng đến chất lượng cuộc sống của người dân Do đó, các chính phủ, các nhà kinh tế và các chuyên gia quan tâm đến việc xác định và đo lường các khái niệm về năng suất và hiệu quả Về cơ bản, năng suất xem xét mối quan hệ giữa đầu vào và đầu ra trong một quá trình sản xuất nhất định (Coelli & ctv., 1998) Vì vậy, năng suất được biểu thị bằng công thức đầu ra so với đầu vào để đo lường các hoạt động sản xuất Nó khơng chỉ đơn thuần xác định khối lượng đầu ra, mà là sản lượng thu được liên quan đến các nguồn lực được sử dụng (Freeman, 2008) Cơng thức tính năng suất thể hiện như sau:
Năng suất = Số lượng đầu raLượng đầu vào (2.1)
Trang 2912
được sản lượng tối đa từ một tập hợp các yếu tố đầu vào thấp nhất, thì đó được coi là hoạt động sản xuất hiệu quả Điểm hiệu quả nằm trong khoảng từ 0,00 đến 1,00 Điểm tối đa (1,00) thể hiện hiệu quả cao nhất trong khi điểm 0,00 - 0,99 cho thấy sự kém hiệu quả của một nhà sản xuất (Ueasin & ctv., 2015)
Farrell (1957) đã đề xuất đo lường hiệu quả của nhà sản xuất có thể tính đến nhiều yếu tố đầu vào Ơng đề xuất rằng hiệu quả của nhà sản xuất bao gồm hai thành phần: hiệu quả kỹ thuật - phản ánh khả năng của nhà sản xuất đạt được sản lượng tối đa từ một tập hợp các yếu tố đầu vào, ứng với một trình độ cơng nghệ nhất định; và hiệu quả phân bổ - phản ánh khả năng của nhà sản xuất trong việc sử dụng các yếu tố đầu vào theo tỷ lệ tối ưu với giá cả và cơng nghệ sản xuất hiện có của chúng Khi nhà sản xuất không lựa chọn được sự kết hợp tối ưu các yếu tố đầu vào ở một mức giá nhất định, thì nhà sản xuất đó được coi là phân bổ không hiệu quả, mặc dù nó có thể đạt hiệu quả kỹ thuật Hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân bổ kết hợp sẽ tạo ra hiệu quả kinh tế, từ một tập hợp các yếu tố đầu vào nhất định, tạo ra sản lượng tối đa, với chi phí ít nhất (Coelli & ctv., 1998)
Việc đo lường hiệu quả có hai cách tiếp cận là định hướng hướng đầu vào và định hướng đầu ra bắt nguồn từ ý tưởng ban đầu của Farrell (1957) Để đo lường hiệu quả sản xuất, Farrell xây dựng mơ hình định hướng đầu vào với hiệu suất theo quy mơ cố định (CRS) Hình 2.1 minh họa mơ hình định hướng đầu vào với giả định hoạt động sản xuất liên quan đến việc sử dụng nhiều yếu tố đầu vào (x1 và x2) để tạo ra một sản phẩm đầu ra (y), dưới điều kiện hiệu quả khơng đổi theo quy mơ Trục hồnh hiển thị số lượng đầu vào trung bình X1 (x1/q) cần thiết để tạo ra đầu ra sản phẩm Y Trục tung hiển thị số lượng đầu vào trung bình X2 (x2/q) cần thiết để tạo ra sản phẩm Y Đường đẳng lượng đại diện cho hiệu quả sản xuất là SS', đây là đường biểu diễn các phối hợp đầu vào nhỏ nhất để tạo ra một đơn vị sản phẩm Do đó, bất kỳ phối hợp nào nằm trên đường SS’ đều được xem là sản xuất hiệu quả
Hình 1.1: Hiệu quả sản xuất định hướng đầu vào
Nguồn: Coelli & ctv., 1998
Trang 3013
Trong đó: SS’ – đường đẳng lượng thể hiện mức kết hợp tối thiểu của x1 và x2 AA’ – đường đẳng phí
P – đầu vào để sản xuất lượng sản phẩm nằm trên đường đẳng lượng SS’ Q – lượng đầu vào cần thiết để sản xuất đạt hiệu quả kỹ thuật trên đường
đẳng lượng SS’
Q’ – lượng đầu vào cần thiết để sản xuất đạt hiệu quả tối ưu trên đường đẳng lượng SS’
Nếu nhà sản xuất sử dụng số lượng đầu vào, giả định là điểm P (trong mơ hình) để sản xuất một đơn vị sản phẩm, phi hiệu quả kỹ thuật của nhà sản xuất được xác định bởi khoảng cách QP, đó là khoảng đầu vào có thể được giảm tương ứng mà không giảm sản lượng đầu ra Mức không hiệu quả này thường được thể hiện qua tỷ lệ phần trăm QP/OP, đây là tỷ lệ các yếu tố đầu vào có thể giảm xuống để sản xuất đạt hiệu quả kỹ thuật Hiệu quả kỹ thuật – TE (Technical efficiency) được tính như sau:
𝑇𝐸 = 𝑂𝑄𝑂𝑃 = 1 −𝑄𝑃𝑂𝑃 (2.2)
Khi đó hiệu quả chi phí – CE (Cost efficiency) của nhà sản xuất được định nghĩa là tỷ lệ chi phí đầu vào liên quan đến điểm P và Q’ Như vậy:
𝐶𝐸 = 𝑂𝑅𝑂𝑃 (2.3)
Tại điểm Q’, nhà sản xuất có thể giảm chi phí nếu chuyển từ những đầu vào đạt hiệu quả kỹ thuật nhưng phi hiệu quả phân phối (điểm Q) đến những đầu vào đạt cả hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân phối (điểm Q’) Hiệu quả phân phối - AE (Allocative efficiency) được đo lường như sau:
𝐴𝐸 = 𝑂𝑅𝑂𝑄 (2.4)
Vì khoảng cách RQ đại diện cho việc giảm chi phi sản xuất có thể đạt được nên hiệu quả kinh tế - EE (Economic efficency) được định nghĩa là EE = OR/OP RP cũng có thể được hiểu là giảm chi phí sản xuất
Trang 3114
Hình 2.1: Hiệu quả sản xuất định hướng đầu ra
Nguồn: Coelli &cs, 1998
Nếu chúng ta giả định hiệu quả theo quy mô cố định, đường cong ZZ’ là đường giới hạn khả năng sản xuất và điểm A tương ứng với một nhà sản xuất kém hiệu quả Khoảng cách AB thể hiện sự kém hiệu quả về mặt kỹ thuật, là khoảng cách mà sản lượng đầu ra có thể tăng lên mà khơng cần thêm lượng đầu vào Do đó, hiệu quả kỹ thuật được đo lường như sau:
𝑇𝐸 = 𝑂𝐴𝑂𝐵 (2.6)
Đường đẳng lượng đại diện cho hiệu quả sản xuất là DD' Đây là đường biểu diễn các phối hợp giá các sản phẩm đầu ra để tạo ra doanh thu lớn nhất Do đó, bất kỳ phối hợp nào nằm trên đường DD’ đều được xem là đạt hiệu quả doanh thu – RE (Revenue efficiency) Hiệu quả doanh thu của nhà sản xuất được xác định như sau:
𝑅𝐸 = 𝑂𝐴𝑂𝐶 (2.7)
Tại điểm B’, nhà sản xuất có thể tăng doanh thu nếu chuyển từ những đầu ra đạt hiệu quả kỹ thuật nhưng phi hiệu quả phân phối (điểm B) đến những đầu vào đạt cả hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân phối (điểm B’) Hiệu quả phân phối được đo lường như sau:
𝑨𝑬 = 𝑶𝑩𝑶𝑪 (2.8)
Vì khoảng cách BC đại diện cho việc tăng doanh thu có thể đạt được nên hiệu quả kinh tế được định nghĩa là EE = OA/OC BC cũng có thể được hiểu là tăng doanh thu
𝑬𝑬 = 𝑻𝑬 × 𝑨𝑬 = 𝑶𝑨𝑶𝑩×𝑶𝑩𝑶𝑪 =𝑶𝑨𝑶𝑪 (2.9)
2.1.1.2 Ước lượng hiệu quả sản xuất
Về cơ bản, năng suất dễ dàng đo lường đối với nhà sản xuất một loại sản phẩm đầu ra dựa trên sử dụng số lượng một loại đầu vào duy nhất, tỷ lệ đầu ra trên đầu vào là thước
Trang 3215
đo mức năng suất (Rogers, 1998) Tuy nhiên, trong trường hợp nhiều sản phẩm đầu ra và nhiều đối tượng đầu vào trong một quá trình sản xuất thì việc đo lường tỷ lệ sản lượng đầu ra – khối lượng đầu vào là rất khó (Diewert, 1992) Do đó, các nhà nghiên cứu đã áp dụng nhiều cách tiếp cận khác nhau để đo lường năng suất và hiệu quả trong các loại hình tổ chức và các đơn vị ra quyết định - DMU (Decision making unit) Hơn nữa, các cách tiếp cận khác nhau để đo lường năng suất và hiệu quả đưa ra các câu trả lời khác nhau Do đó, điều cần thiết là phải lựa chọn phương pháp đo lường thích hợp cho năng suất và hiệu quả để tránh sai lệch phép đo trong kết quả (Bozec & ctv., 2006)
Nghiên cứu về ứng dụng trong sản xuất và lý thuyết trong những năm qua, các nhà nghiên cứu sử dụng phương pháp theo hướng tiếp cận phi tham số là phân tích DEA hay
phương pháp tiếp cận tham số là phân tích SFA để ước lượng hiệu quả sản xuất
Farrell (1957) xây dựng đường giới hạn khả năng sản xuất làm tiêu chí đánh giá hiệu quả tương đối giữa các nhà sản xuất trong cùng một ngành; theo đó các nhà sản xuất đạt đến mức giới hạn thì có hiệu quả hơn các nhà sản xuất khơng đạt đến đường giới hạn khả
năng sản xuất Charnes & ctv., (1978) đã phát triển ý tưởng từ Farrell xây dựng phương
DEA áp dụng phương pháp tối ưu hóa tuyến tính phi tham số xây dựng đường PPF dựa trên số liệu đã biết về một nhóm các đối tượng sản xuất nhất định và tính tốn điểm hiệu quả cho các DMU đó Banker & ctv., (1984) phát triển DEA với mơ hình hiệu quả khơng
đổi theo quy mơ (Constant returns to scale-CRS) thành mơ hình hiệu quả thay đổi theo quy mô (Variable returns to scale – VRS) bằng cách đưa yếu tố sinh lợi nhờ quy mô (returns to scale) vào tính tốn và xác định cụ thể hơn về tính hiệu quả của các DMU được phân tích Ưu điểm nổi bật của phương pháp DEA không phụ thuộc vào một mơ hình sản xuất cụ thể Tuy nhiên hạn chế của phương pháp DEA là khơng tính tốn được sai số ngẫu nhiên, do đó DEA khơng tồn tại mức ý nghĩa hay độ tin cậy Cũng chính vì thế, kết quả nghiên cứu của phương pháp DEA cực kỳ nhạy cảm theo các đơn vị bất thường (outliers) và sai số tiềm ẩn khi số liệu thu thập bỏ sót những đơn vị sản xuất đạt hiệu quả cao hơn (Aigner & ctv., 1977; Haryanto & ctv., 2015) Bởi vì bản chất của
phương pháp DEA là sử dụng chính đơn vị sản xuất thực tế để làm giá trị mốc so sánh, nếu 1 đơn vị sản xuất nằm trên đường biên sản xuất thì cũng khơng có nghĩa là nó tối ưu trên thực tế, đạt hiệu quả 100%
Trang 3316
này là Coelli & ctv., (2005) Phân tích SFA giả định rằng mọi sự khác biệt với đường biên
bao gồm 1 phần sai số thống kê và một phần là do phi hiệu quả Vấn đề cơ bản là bất kì sai số nào trong đo lường hoặc là do bất kì nguyên nhân ngẫu nhiên nào khác trong biến phụ thuộc thì được tính trọn vẹn vào phần sai số 1 đuôi làm cho kết quả ước lượng nhạy cảm thay đổi theo các thành phần đột biến giá trị Hàm sản xuất biên ngẫu nhiên giải quyết vấn đề đó bằng cách tạo ra đo lường sai số tổng hợp bao gồm phần sai số đo lường tác động ngẫu nhiên khơng thể kiểm sốt hay “nhiễu thống kê” theo phân phối chuẩn và phần sai số 1 đuôi đo lường phần phi hiệu quả Phương pháp SFA có thể tạo ra kết quả nhiều chi tiết hơn trong nghiên cứu: (1) đo lường hiệu quả của đơn vị sản xuất với hiệu quả kĩ thuật, phân bổ và chi phí, thay đổi TFP; (2) đo lường cả phần sai số ngẫu nhiên và sai số do phi hiệu quả; (3) kiểm định giả thuyết dạng hàm phù hợp trước khi phân tích Tuy nhiên hạn chế của SFA là phương pháp này rất nhạy cảm với việc lựa chọn hàm sản xuất phù hợp
Cả hai phương pháp DEA và SFA đều có ưu khuyết điểm riêng trong việc nghiên cứu hiệu quả sản xuất (Coelli & ctv., 2005) Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu cho thấy việc
lựa chọn phương pháp SFA bằng hàm sản xuất biên ngẫu nhiên để tính tốn hiệu quả sản xuất trong lĩnh vực sản xuất nơng nghiệp có nhiều lợi thế Do phương pháp DEA chỉ phân tích nội tại của các đơn vị sản xuất mà không xem xét các yếu tố của môi trường bên ngoài tác động đến hiệu quả sử dụng nguồn lực của các đơn vị sản xuất DEA không xem xét được tác động của sai số ngẫu nhiên trong quá trình tính tốn hiệu quả sử dụng nguồn lực của đối tượng sản xuất (Chen & ctv., 2015; Son, 2010) Bên cạnh đó, kết quả ước lượng hiệu quả của phương pháp này phụ thuộc rất nhiều vào quy mô, số lượng và đặc điểm của từng đối tượng sản xuất trong mẫu nghiên cứu Do đó, phương pháp phân tích SFA là phương pháp được nhiều nhà nghiên cứu áp dụng để đo lường hiệu quả sản xuất trong nông nghiệp Nhất là những nghiên cứu ở các nước đang phát triển vì dữ liệu thu thập thưởng bị ảnh hưởng lớn do tác động của sai số ngẫu nhiên (Coelli & ctv., 1998;
Đặng, 2012; Thông & ctv., 2011) Do đó nghiên cứu này sẽ sử dụng phương pháp phân
tích SFA và kết quả thực nghiệm sẽ được so sánh với các nghiên cứu khác trong lĩnh vực sản xuất nơng nghiệp có cùng phương pháp
Hàm sản xuất biên ngẫu nhiên: Hàm sản xuất biên ngẫu nhiên được đề xuất bởi
Aigner & ctv., (1977), Meeusen & Broeck (1977) và được phát triển bởi Battese & Coelli
(1992) Đặc điểm cơ bản của hàm sản xuất biên ngẫu nhiên là phần sai số với hai thành phần được giả định là độc lập với nhau: một phần đối xứng thể hiện sai số thống kê do tác động bởi yếu tố ngẫu nhiên và một phần sai số một bên biểu hiện ảnh hưởng của sự phi hiệu quả trong mơ hình Hàm sản xuất biên ngẫu nhiên có dạng sau:
Trang 3417
Trong đó: i = 1,2,…n; Yi là năng suất hoặc sản lượng của đơn vị sản xuất thứ i; 𝑓(𝑥𝑖; 𝛽) là một hàm phù hợp (Cobb-Douglas, Translog…), xi là vector yếu tố sản xuất đầu vào thứ i; β là vector của các hệ số cần ước lượng; và n là kích cỡ mẫu nghiên cứu v là sai số thống kê do tác động bởi các yếu tố ngẫu nhiên tác động đến sản lượng nằm ngoài tầm kiểm sốt của nơng dân như thời tiết, dịch bệnh, thiên tai… được giả định có phân phối chuẩn (v ~ N(0,σ𝑣2)) và độc lập với u u là phần phi hiệu quả kỹ thuật được giả định lớn hơn hoặc bằng 0 (non-negative) và có phân phối nửa chuẩn (u ~|(N(0,σ𝑢2)|)
Nếu u = 0, hoạt động sản xuất của đơn vị sản xuất nằm trên đường sản xuất biên (frontier); tức đạt mức năng suất hoặc sản lượng tối đa dựa trên các yếu tố sản xuất và kỹ thuật hiện có Nếu u > 0, hoạt động sản xuất của đơn vị sản xuất nằm dưới đường sản xuất biên (frontier); tức năng suất, sản lượng thực tế (Yi) thấp hơn năng suất, sản lượng tối đa
(Y*) và hiệu số giữa Y* và Yi là phần phi hiệu quả kỹ thuật; hiệu số này càng lớn thì hiệu quả kỹ thuật càng thấp (Coelli & ctv., 2005)
Hiệu quả kỹ thuật: Hiệu quả kỹ thuật trong sản xuất nông nghiệp được định nghĩa
là khả năng của người nông dân sản xuất ở mức sản lượng tối đa (sản xuất biên), dựa trên số lượng đầu vào và công nghệ sản xuất hiện có (Aigner & ctv., 1977; Coelli & ctv., 2005) Hiệu quả kỹ thuật của đơn vị sản xuất i trong hàm sản xuất biên ngẫu nhiên như sau:
𝑇𝐸𝑖 = 𝑌𝑖
𝑌𝑖∗ =𝑓(𝑥𝑖;𝛽)𝑒𝑥𝑝(𝑣𝑖−𝑢𝑖)
𝑓(𝑥𝑖;𝛽)𝑒𝑥𝑝(𝑣𝑖) = 𝑒𝑥𝑝(−𝑢𝑖) (2.11)
Trong đó, Yi là sản lượng đầu ra, Y𝑖∗ là sản lượng biên (sản lượng đầu ra tối đa), xi là yếu tố sản xuất đầu vào thứ i; β là hệ số cần ước lượng; vi là sai số thống kê như đã định nghĩa trên Khi TEi = 1 thì Yi đạt giá trị lớn nhất Trong trường hợp TEi < 1 thể hiện sự thiếu hụt sản lượng thực tế của đơn vị sản xuất i so với sản lượng tối đa có thể đạt được
Hiệu quả phân bổ: là khả năng thu được lợi nhuận tối đa từ việc sử dụng các yếu tố
đầu vào cụ thể cho từng nhà sản xuất tại một tỷ lệ kết hợp tối ưu với mức giá đầu vào và
trình độ sản xuất nhất định (Ajibade & ctv., 2015) Ước lượng hàm sản xuất biên ngẫu
nhiên cũng có thể được sử dụng để xác định giá trị sản phẩm biên (marginal value product – MVP) từng đầu vào của hộ Bằng cách so sánh giá của sản phẩm biên từng đầu vào và giá đầu vào của mỗi hộ, sau đó có thể tính tốn hiệu quả phân bổ cụ thể cho từng hộ
(Coelli & ctv., 2005)
𝐴𝐸𝑖 = 𝑒𝑥𝑝( 𝑓(𝑥𝑖∗;𝛽𝑖)
𝑒𝑥𝑝 (𝑙𝑜𝑔 𝑌𝑜𝑝𝑡) (2.12)
Hiệu quả kinh tế: là sự kết hợp giữa hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân bổ Theo
Trang 3518
Tuy nhiên, việc ước tính đường biên sản xuất chỉ mang lại thông tin về sự kém hiệu quả kỹ thuật chứ không phải về sự kém hiệu quả phân bổ Sự phát triển của lý thuyết đối ngẫu (Duality approach) giữa hàm sản xuất và lợi nhuận đã bổ sung một cách có hiệu quả cho sự đo lường các hiệu quả trong sản xuất Vì vậy, mơ hình biên ngẫu nhiên cũng có thể được mở rộng để ước lượng về hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân bổ Hàm lợi nhuận liên quan đến lợi nhuận tối đa, là hàm số của giá của sản phẩm và các yếu tố đầu vào, cũng như các biến ngoại sinh khác, ứng với đầu vào cố định Các tham số của hàm lợi nhuận chứa tất cả thông tin về hàm sản xuất cơ bản Trong một số điều kiện nhất định, hàm lợi nhuận tương ứng với một hàm sản xuất nhất định Lý thuyết về sự tương ứng một - một giữa hàm sản xuất và lợi nhuận khơng địi hỏi kiến thức về dạng hàm chính xác của hàm sản xuất
Đối với một công nghệ nhất định và các yếu tố đầu vào sản xuất cố định, hộ tối đa hóa lợi nhuận phụ thuộc vào giá đầu vào và đầu ra, hàm lợi nhuận có dạng:
𝜋′ = 𝑝𝑦𝑓(𝑥1, 𝑥2, … , 𝑥𝑛; 𝐹1, 𝐹2, … , 𝐹𝑛) − ∑ ∑ 𝑝𝑚 𝑖𝑥𝑖
𝑖=1 (2.13)
Trong đó:
𝑝𝑦: là giá đầu ra
𝑝𝑖 : là giá trên mỗi đơn vị của đầu vào biến thứ i, i = 1, 2, …, m
Từ (2.13), điều kiện tối đa hóa lợi nhuận (điều kiện đạt hiệu quả phân bổ - giá trị năng suất biên bằng với giá của yếu tố cận biên đó) cho đơn vị sản xuất (𝑀𝑉𝑃𝑖 =𝑀𝐹𝐶𝑖 ℎ𝑎𝑦 𝑀𝑃𝑖× 𝑝𝑦 = 𝑝𝑖) là: 𝑝𝑦𝜕𝜕𝑦𝑥𝑖 = 𝑝𝑖 ℎ𝑎𝑦 𝜕𝜕𝑦𝑥𝑖 = 𝑝𝑖𝑝𝑦 (2.14) Đặt 𝑝𝑖∗ = 𝑝𝑖
𝑝𝑦 là giá chuẩn hóa của yếu tố đầu vào thứ i Phương trình (2.14) có thể
được viết như sau:
𝜕𝑦
𝜕𝑥𝑖 = 𝑝𝑖∗ (2.15)
Do đó, có m phương trình đồng thời cho m biến đầu vào, ta có thể tìm đầu vào tối ưu
để đạt lợi nhuận tối đa 𝑥𝑖∗ Theo đó:
𝑥𝑖∗ = 𝑥𝑖∗(𝑝𝑦, 𝑝1, 𝑝2, … , 𝑝𝑚, 𝐹) (2.16) Phương trình (2.16) cung cấp hàm cầu đối với đầu vào thứ i
Trang 3619
𝜋′∗ = 𝑝𝑦[𝑓(𝑥1∗, 𝑥2∗, … , 𝑥𝑚∗ ; 𝐹)] − ∑ 𝑝𝑚 𝑖𝑥𝑖∗
𝑖=1 (2.17)
trong đó 𝜋∗ tương ứng với lợi nhuận tối đa cho mỗi tập hợp giá trị (𝑥1∗, 𝑥2∗, … , 𝑥𝑚∗ ; 𝐹)
Rõ ràng, 𝜋′∗ trong phương trình (2.17) là một hàm của giá đầu ra, giá đầu vào biến đổi và số lượng đầu vào cố định Do đó, (2.17) có thể được biểu thị như sau:
𝜋′∗ = 𝜋′∗(𝑝𝑦, 𝑝1, 𝑝2, … , 𝑝𝑚, 𝐹) (2.18) Chia hai vế của (2.18) cho giá của đầu ra 𝑝𝑦, ta được:
𝜋′
𝑝𝑦 = 𝜋 = 𝑓(𝑥; 𝐹) − ∑ 𝑝′𝑚 𝑖𝑥𝑖
𝑖=1 (2.19)
Lưu ý rằng 𝜋 trong phương trình (2.19) được định nghĩa là lợi nhuận chuẩn hóa, đây cịn được gọi là lợi nhuận đơn vị sản lượng Lợi nhuận chuẩn hóa được tính bằng tổng doanh thu trừ các khoản chi phí biến đổi và chia cho giá đầu ra Lợi nhuận chuẩn hóa liên quan đến giá đầu vào tương đối thay vì giá thực tế trong hàm lợi nhuận Mặt khác, chúng ta có thể có được hàm lợi nhuận được chuẩn hóa bằng cách thay thế các phương trình cầu đầu vào (2.16) vào phương trình (2.18) Lợi nhuận được chuẩn hóa trở thành:
𝜋 = 𝜋(𝑝′1; 𝑝′2; … ; 𝑝′𝑚; 𝐹) (2.20) Hay ta có thể viết: 𝜋′𝑝𝑦= 𝜋 (𝑝1𝑝𝑦,𝑝2𝑝𝑦, … ,𝑝𝑚𝑝𝑦; 𝐹 ) (2.21) Hàm lợi nhuận chuẩn hóa (2.21) là một hàm của giá đầu vào được chuẩn hóa và các yếu tố cố định trong sản xuất
Khi đó, hàm lợi nhuận biên ngẫu nhiên có dạng như sau:
𝜋𝑖 = 𝑓(𝑝𝑗𝑖, 𝐹𝑗𝑖)𝑒𝑥𝑝(𝑣𝑖 − 𝑢𝑖) (2.22) Trong đó:
𝜋𝑖: là lợi nhuận chuẩn hóa của hộ thứ i, được tính bằng tổng doanh thu trừ cho chi phí biến đổi và chia cho giá đầu ra của hộ
𝑝𝑗𝑖: là giá chuẩn hóa các yếu tố đầu vào thứ j của hộ thứ i, được tính bằng giá yếu tố đầu vào chia giá đầu ra của hộ
𝐹𝑗𝑖: là yếu tố đầu vào cố định được sử dụng của hộ thứ i
Trang 3720
hoặc bằng 0 (non-negative) và có phân phối bán chuẩn (u ~|(N(0,σ𝑢2)|) Nếu 𝑢𝑖 = 0, hoạt động sản xuất của đơn vị sản xuất nằm trên đường sản xuất biên (frontier), tức đạt lợi nhuận tối đa dựa trên giá đầu vào và các yếu tố cố định Nếu 𝑢𝑖 > 0, hoạt động sản xuất của hộ nằm dưới đường sản xuất biên (frontier), tức lợi nhuận thực tế (𝜋𝑖) thấp hơn lợi nhuận tối đa (𝜋𝑖∗), hiệu số giữa (𝜋𝑖∗) và (𝜋𝑖) là phần phi hiệu quả kinh tế và hiệu số này càng lớn, hiệu quả kinh tế càng thấp (Ali & Flinn, 1989)
Hiệu quả kinh tế của hộ được tính dựa trên tỷ lệ lợi nhuận quan sát với lợi nhuận biên tương ứng, cụ thể như sau:
𝑃𝐸𝑖 = 𝑈𝑖 = 𝜋𝑖
𝜋𝑖∗ = 𝑓(𝑝𝑗𝑖,𝐹𝑗𝑖)𝑒𝑥𝑝(𝑣𝑖−𝑢𝑖)
𝑓(𝑝𝑗𝑖,𝐹𝑗𝑖)𝑒𝑥𝑝(𝑣𝑖) = 𝑒𝑥𝑝(−𝑢𝑖) (2.23) 𝜋𝑖 là lợi nhuận được quan sát và 𝜋𝑖∗ là lợi nhuận biên; 𝑝𝑗𝑖, 𝐹𝑗𝑖, 𝑣𝑖 được định nghĩa như trên Trong trường hợp, 𝜋𝑖 đạt giá trị lớn nhất là 𝑓(𝑝𝑗𝑖, 𝐹𝑗𝑖)𝑒𝑥𝑝(𝑣𝑖) khi đó 𝑃𝐸𝑖 = 1 Mặt khác, 𝑃𝐸𝑖 < 1 thể hiện sự thiếu hụt của lợi nhuận thực thế so với lợi nhuận tối đa có thể đạt được của hộ
Phi hiệu quả lợi nhuận của hộ i trong hàm lợi nhuận biên ngẫu nhiên như sau:
𝑃𝐼𝐸 = 1 − 𝑒𝑥𝑝(−𝑢𝑖) (2.24)
Mô hình lợi nhuận biên ngẫu nhiên trên có thể được ước lượng bằng phương pháp “Ước lượng thích hợp cực đại” (Maximum likelihood estimation – MLE), hiệu quả hơn phương pháp “Ước lượng bình phương bé nhất” (Ordinary Least Squares - OLS) hay phương pháp “Ước lượng bình phương bé nhất có hiệu chỉnh” (Corrected Ordinary Least Squares - COLS) Phương pháp MLE ước lượng các tham số của tổng thể sao cho xác suất quan sát được các giá trị trong mẫu lớn nhất Phương pháp này thường được dùng để ước lượng các tham số trong các mơ hình với biến phụ thuộc bị giới hạn và biên ngẫu nhiên (Battese & Coelli, 1995)
2.1.2 Năng suất các yếu tố tổng hợp
2.1.2.1 Khái niệm
Năng suất là tỷ lệ giữa “kết quả đầu ra” với “yếu tố đầu vào” tương ứng trong quá trình sản xuất Đối với một quy trình sản xuất bao gồm một đầu ra và một đầu vào, việc tính tốn năng suất rất đơn giản Tuy nhiên, khi ước tính tỷ lệ năng suất của một đơn vị sản xuất ra một đầu ra nhưng sử dụng nhiều loại đầu vào thì cần phải có phương pháp tổng hợp để đưa ra chỉ số đầu vào cho phù hợp (Coelli & ctv., 2005)
Trang 3821
Mula, 2011) Phương pháp đo lường năng suất dựa trên một phần nhân tố (PFP - Partial factor productivity) đề cập đến sự thay đổi đầu ra do thay đổi số lượng một đầu vào (như năng suất lao động, năng suất đất, năng suất vốn) và bỏ qua tác động của những thay đổi trong tất cả các yếu tố khác (Dharmasiri, 2012; Rogers, 1998) Phương pháp đo lường năng suất này thường được sử dụng nhưng hạn chế của nó là khơng tính đến các yếu tố sản xuất khác có tầm quan trọng tương đương Việc đo lường năng suất một phần nhân tố dẫn đến sai lệch về năng suất chung của nhà sản xuất vì phương pháp này chỉ cung cấp một chỉ số cho một bộ phận của nhà sản xuất (Coelli & ctv., 2005; Yao & Li, 2010)
Do những điểm yếu của phương pháp PFP, phương pháp đo lường năng suất các yếu tố tổng hợp – TFP đề cập đến sự thay đổi đầu ra do thay đối số lượng nhiều hơn một đầu
vào và là phương pháp đo lường năng suất nông nghiệp được sử dụng rộng rãi nhất (Li & ctv., 2013) TFP được hình thành và nghiên cứu rất sớm ở Đức (Tinbergen, 1942) Tuy
nhiên, TFP được phổ biến rộng rãi từ nghiên cứu của Solow (1957) Ông cho rằng TFP là “phần dư” của sản xuất có được trình độ cơng nghệ hay tiến bộ cơng nghệ Cụ thể:
𝑌 = 𝐴(𝑡) × 𝐹(𝐿, 𝐾) (2.25)
Trong đó, Y sản lượng sản xuất đạt được, K là chi phí vốn đầu tư cho các yếu tố đầu vào, L là lượng lao động tham gia sản xuất và A(t) là trình độ cơng nghệ hay năng suất các yếu tố tổng hợp và thay đổi theo thời gian
Tuy nhiên, nhiều nhà kinh tế khác cho rằng sự thay đổi công nghệ khơng chỉ là nguồn đóng góp duy nhất vào sự tăng trưởng của TFP (Capalbo, 1988; Coelli & ctv., 2005; Nishimizu & Page, 1982; Zepeda, 2001) TFP trong sản xuất nông nghiệp được tính bằng tỷ số giữa chỉ số sản lượng đầu ra với chỉ số đầu vào Chỉ số sản lượng nông nghiệp đầu vào là tổng giá trị của tất cả các thành phần sản xuất nông nghiệp Năng suất các yếu tố tổng hợp là năng suất các yếu tố tổng hợp của tất cả các yếu tố đầu vào và tác động của từng yếu tố đầu vào lên năng suất các yếu tố tổng thể được phép khác nhau Vì vậy, cần tính đến tầm quan trọng tương đối của các yếu tố có thể thay đổi theo thời gian
(Beckmann & ctv., 1972; Coelli & ctv., 2005) Do đó, TFP là do sự tiến bộ cơng nghệ bởi
những thay đổi trong nghiên cứu và phát triển nông nghiệp, dịch vụ khuyến nông, phát triển nguồn nhân lực, cơ sở hạ tầng, chính sách của chính phủ Sự thay đổi trong TFP cũng có thể là do các yếu tố đầu vào không được đo lường hoặc được đo lường khơng hồn hảo Tóm lại, TFP chính là phần năng suất tăng thêm khi kết hợp năng suất của tất cả các yếu tố đầu vào làm năng suất tổng thể thay đổi (Comin, 2010)
2.1.2.2 Đo lường tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp
Trang 3922
khác nhau (Coelli & ctv., 2005) Coelli xây dựng bốn phương pháp đo lường năng suất
chính Đó là:
(i) Ước lượng bình phương nhỏ nhất (LS)
(ii) Chỉ số năng suất các yếu tố tổng hợp (Tornqvist / Fisher) (iii) Phân tích màng bao dữ liệu (DEA)
(iv) Biên ngẫu nhiên (SF)
Mỗi phương pháp có những ưu nhược điểm khác nhau Tùy theo loại hình sản xuất, dữ liệu thu thập và các giả định về công nghệ sản xuất cũng như hành vi sản xuất của đối tượng sản xuất Coelli đã tóm tắt các đặc điểm, giá trị tương đối, sự khác biệt và điểm giống nhau của bốn phương pháp chính trong phân tích năng suất qua bảng 2.1
Bảng 2.1: Tóm tắt các thuộc tính bốn phương pháp chính
Thuộc tính LS Tornqvist/ Fisher DEA SF
Phương pháp tham số Có Khơng Khơng Có
Tác động nhiễu dữ liệu Có Khơng Khơng Có
Có thể được dùng để đo lường
- Hiệu quả kỹ thuật Khơng Khơng Có Có
- Hiệu quả phân bổ Có Khơng Có Có
- Tiến bộ khoa học cơng nghệ Có Khơng Có Có
- Hiệu quả quy mơ Có Khơng Có Có
- Sự thay đổi TFP Có Có Có Có
Dữ liệu sử dụng
- Dữ liệu cắt ngang Có Có Có Có
- Dữ liệu chuỗi thời gian Có Có Khơng Khơng
- Dữ liệu bảng Có Có Có Có
Dữ liệu cơ bản cần thiết cho phương pháp
- Số lượng đầu vào Có Có Có Có
- Sản lượng đầu ra Có Có Có Có
- Giá các yếu tố đầu vào Khơng Có Không Không
- Giá sản phẩm đầu ra Khơng Có Khơng Khơng
Nguồn: Coelli & ctv., 2005
Trang 4023
cho phân tích, cả ba phương pháp LS, DEA và SF chỉ cần số lượng đầu vào và sản lượng đầu ra, trong khi chỉ số Tornqvist/ Fisher yêu cầu dữ liệu giá ngoài số lượng đầu vào và sản lượng đầu ra
Hơn nữa, Coelli cũng liệt kê giá trị tương đối của bốn phương pháp chính Ơng cho rằng hiệu quả kỹ thuật thường được đo lường bằng cách sử dụng phương pháp SF hoặc DEA Tuy nhiên, một số lợi thế của SF so với DEA là: (i) đo lường cả phần sai số ngẫu nhiên và sai số do phi hiệu quả, và (ii) có thể kiểm định giả thuyết dạng hàm phù hợp trước khi phân tích Mặt khác, phương pháp LS và chỉ số Tornqvist/Fisher đều giả định rằng các nhà sản xuất hoạt động hiệu quả về mặt kỹ thuật (điều này khó có thể xảy ra trong thực tế) Để giảm bớt giả định này, phương pháp biên ngẫu nhiên có thể được sử dụng tính tốn sự thay đổi TFP
Xem xét những ưu điểm của phương pháp SF so với các phương pháp đo lường TFP khác như đã trích dẫn ở trên, nghiên cứu này sử dụng phương pháp biên ngẫu nhiên để phân tích tăng trưởng năng suất cũng như phân tách các nguồn tăng năng suất thành tiến bộ công nghệ, tăng trưởng hiệu quả kỹ thuật và tăng trưởng hiệu quả quy mô
2.1.2.3 Phân tích tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp
Kumbhakar & Lovell (2003) cho rằng tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp gồm ba thành phần: tiến bộ khoa học công nghệ – TC (Technical change), tăng trưởng hiệu quả kỹ thuật – TEC (Technical efficiency change) và tăng trưởng hiệu quả quy mô – SEC (Scale efficiency change) Nguồn tăng trưởng năng suất đầu tiên và phổ biến nhất là sự thay đổi về mặt kỹ thuật công nghệ, là kết quả của sự thay đổi trong công nghệ sản xuất Nguồn tăng trưởng năng suất thứ hai của một nhà sản xuất là nâng cao hiệu quả kỹ thuật với cơng nghệ hiện có Nhà sản xuất có thể tăng năng suất của mình ngay cả khi khơng có sự thay đổi công nghệ bằng cách sử dụng hiệu quả hơn các yếu tố đầu vào và gần hơn tới giới hạn công nghệ Nguồn thứ ba là cải thiện hiệu quả quy mô, được đo lường thông qua tăng trưởng hiệu quả quy mô (SEC) Nguồn này đề cập đến những cải tiến về quy mô hoạt động của nhà sản xuất và hướng tới quy mô hoạt động tối ưu về mặt công nghệ
Việc phân tích sự tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp trong nghiên cứu được thảo luận các thành phần trên cơ sở hàm sản xuất được đề cập trong phần 2.1.1
a Tăng trưởng hiệu quả kỹ thuật (technical efficiency change)
Thay đổi hiệu quả kỹ thuật hay là sự cải thiện hiệu quả kỹ thuật là sự cải tiến khả
năng sử dụng công nghệ hiện có của nhà sản xuất (Coelli & ctv., 2005) Mỗi nhà sản xuất