3.2 Mô hình ước lượng
3.2.2Mô 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 H2, luận án xây dựng ba mô hình ước lượng tương ứng với ba kiểu dạng tiến bộ công nghệ (tương ứng với 3 giả thuyết phụ của giả thuyết H2) Giả thuyết H21:
Công nghệ được lan tỏa đến tăng trưởng nông nghiệp thông qua vốn
Khi đó hàm sản xuất có dạng
𝑌 = 𝐹(𝐴𝐾, 𝐿) (3.6) Để ước lượng chính xác nhất mức độ đóng góp của các yếu tố nguồn lực, các mô hình ước lượng sẽ bổ sung thêm yếu tố đất canh tác bởi trong sản xuất nông nghiệp đất đai là một tư liệu sản xuất quan trọng và theo quy định của Hiếp pháp và pháp luật Việt Nam thì đất đai là tài sản sở hữu toàn dân, không được tính vào vốn.
Vì theo các giả định của mô hình tăng trưởng Tân cổ điển thì hàm sản xuất dạng Cobb – Douglas được xem là dạng hàm sản xuất thỏa mãn được các điều kiện giả định của mô hình, sau này các lý thuyết tăng trưởng mới cũng là sự kế thừa lý thuyết tăng
67
trưởng cổ điển và chỉ cần bổ sung thêm yếu tố vốn con người vào mô hình tăng trưởng. Vì vậy, mô hình (3.6) có dạng cụ thể như sau:
𝑌 = (𝐴𝐾)𝛽1𝐿𝛽2𝐻𝛽3𝑆𝛽4𝑒𝑢 (3.7) Từ (3.7) chuyển sang dạng Logarit tự nhiên và áp dụng cho số liệu bảng, ta được mô hình ước lượng như sau
𝐿𝑛𝑌𝑖𝑡 = 𝛽1𝐿𝑛(𝐴𝐾)𝑖𝑡+ 𝛽2𝐿𝑛𝐿𝑖𝑡+ 𝛽3𝐻𝑖𝑡+ 𝛽4𝑆𝑖𝑡+ 𝑢𝑖𝑡 (3.8) Mô hình mà công nghệ được lan tỏa thông qua vốn sau đây được gọi là mô hình 1. Giả thuyết H22:
Công nghệ lan tỏa vào tăng trưởng nông nghiệp thông qua lao động.
Khi đó hàm sản xuất có dạng
𝑌 = 𝐹(𝐾, 𝐴𝐿) (3.9) Tương tự, như lập luận phần trên thì hàm sản xuất (3.9) cũng có dạng cụ thể như sau:
𝑌 = 𝐾𝛽1(𝐴𝐿)𝛽2𝐻𝛽3𝑆𝛽4𝑒𝑢 (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:
𝐿𝑛𝑌𝑖𝑡 = 𝛽1𝐿𝑛𝐾𝑖𝑡 + 𝛽2𝐿𝑛(𝐴𝐿)𝑖𝑡+ 𝛽3𝐻𝑖𝑡 + 𝛽4𝑆𝑖𝑡 + 𝑢𝑖𝑡 (3.11) 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.
Giả thuyết H23:
Công nghệ ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiệp một cách “ độc lập”
Khi đó hàm sản xuất có dạng:
𝑌 = 𝐹(𝐾, 𝐿, 𝐴) (3.12) Tương tự, như lập luận phần trên thì hàm sản xuất (3.12) cũng có dạng cụ thể như sau:
𝑌 = 𝐾𝛽1𝐿𝛽2𝐻𝛽3𝑆𝛽4𝐴𝛽5𝑒𝑢 (3.13) 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:
𝐿𝑛𝑌𝑖𝑡 = 𝛼0+ 𝛽1𝐿𝑛𝐾𝑖𝑡+ 𝛽2𝐿𝑛𝐿𝑖𝑡 + 𝛽3𝐻𝑖𝑡+ 𝛽4𝑆𝑖𝑡+ 𝛽5𝐴𝑖𝑡 + 𝑢𝑖𝑡 ( 3.14) Điểm khác nhau giữa mô hình (3.3) và (3.14) đó là yếu tố công nghệ, nếu trong mô hình (3.3) thì công nghệ là biến ngoại sinh trong khi ở mô hình (3.14) công nghệ lại là biến nội sinh mặc dù cả hai mô hình thì công nghệ đều tác động làm tăng năng suất biên của cả vốn mới và vốn hiện hành.
Trong các mô hình (3.8), (3.11) và (3.14) thì các ký hiệu 𝛽1, 𝛽2, 𝛽3, 𝛽4, 𝛽5là các hệ số hồi quy và 𝑢𝑖𝑡 là phần dư, i: là biểu thị địa phương quan sát (i= 1…13) ; t: biểu thị số năm quan sát (t = 1995…2020); Y: tăng trưởng nông nghiệp, A: yếu tố công nghệ ; H:
68
vốn con người; K: giá trị vốn vật chất; L: lực lượng lao động và S: đất sản xuất cho nông lâm thủy sản. Cụ thể các biến được định nghĩa như sau:
Tăng trưởng nông nghiệp (Y – tỉ đồng): Y là giá trị GDP nông nghiệp (trước năm 2016) và GRDP nông nghiệp (từ năm 2016 trở về sau) hàng năm (tính theo giá so sánh năm 2010, tỉ đồng). Cách đo lường này được sử dụng nhiều trong các nghiên cứu về thực nghiệm về tăng trưởng nông nghiệp (Fan & Pardey, 1997; Fan, 2000; Barker et al.,2004; Yu et al.,2011; Tong et al., 2013).
Lực lượng lao động (L-người): Lực lượng lao động được biểu thị bằng số lao động đang thực tế làm việc hàng năm trong độ tuổi từ 15 – 60 tuổi tính cho Nông – Lâm – Ngư nghiệp (Zepeda, 2001; Avila & Evenson, 2010; Fuglie & Rada, 2013; Wang et al.,2015; Long & Nhan; 2018)
Vốn vật chất (K- tỉ đồng) : K là lượng vốn vật chất thực tế của ngành nông nghiệp ĐBSCL. Cụ thể K được hình thành từ lượng vốn đầu tư của thời kỳ hiện tại cộng với lượng vốn tích lũy của thời kỳ trước sau khi đã trừ đi hao mòn (thường gọi là trữ lượng vốn).
Vốn con người (H - %): H là biểu hiện của vốn con người, được đo lường bằng số học sinh phổ thông ở khu vực nông thôn (tiểu học, trung học cơ sở và trung học phổ thông) hàng năm của các địa phương (Jajri & Ismail, 2007; Li & Wang, 2016; Su & Liu, 2016).
Diện tích đất sản xuất (S - ngàn ha): S là biểu hiện của diện tích đất sản xuất, bao gồm diện tích đất canh tác cây hàng năm (cây lương thực và rau màu), cây lâu năm (cây ăn trái), diện tích nuôi trồng thủy sản và diện tích rừng.
Công nghệ (A – tỉ đồng): A là biểu hiện của tiến bộ công nghệ, được đo lường bằng chi tiêu của ngân sách (Trung ương và địa phương) cho nghiên cứu, công nghệ cho nông – lâm – thủy sản. Cách đo lường này được thực hiện qua các nghiên cứu của Evenson & McKinsey (1991); Barker et al.(2004); Fan (2000); Wang et al. (2004); Mullen (2007). (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
69
Bảng 3. 1: Các biến trong mô hình ước lượng các nhân tố ảnh hưởng đến tăng trưởng
Biến Định nghĩa Đo lường biến Dấu kỳ
vọng lnGDP Tăng trưởng nông nghiệp Tổng sản phẩm nông nghiệp (năm gốc
2010) (Fan & Pardey, 1997; Fan, 2000; Barker et al.,2004; Yu et al.,2011; Tong et al.,2013)
lnK Vốn vật chất Tổng đầu tư hàng năm sau (năm gốc 2010) sau khi trừ đi khấu hao. ( Martin & Warr, 1994; Othman& Josoh, 2001; Donckt et al.,2021)
+
lnL Lượng lao động Lượng lao động trên 15 tuổi của ngành nông nghiệp (Zepeda, 2001; Avila & Evenson, 2010; Fuglie & Rada, 2013; Wang et al.,2015; Long & Nhan; 2018)
+
lnH Vốn con người Số lượng học sinh các cấp hàng năm (Jajri & Ismail, 2007; Li & Wang, 2016; Su & Liu, 2016)
+
lnA Khoa học – Công nghệ Chi tiêu công cho KH – CN hàng năm cho Nông nghiệp (Evenson & McKinsey,1991;
Barker et al.,2004; Fan,2000; Wang et al.,2004; Mullen,2007).
+
lnS Đất canh tác Diện tích đất canh tác (Zhou, 2013; Jin et al.,2015; Wang et al.,2015)
+
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Phần thu thập và tính toán cho các biến trên sẽ được mô tả chi tiết trong phần số liệu.