2.2 Cơ sở thực nghiệm về tăng trưởng nông nghiệp
2.2.3 Phương pháp phân tích tăng trưởng trong nông nghiệp
Tăng trưởng kinh tế nói chung và tăng trưởng nông nghiệp nói riêng là chủ đề có thể được đánh giá và phân tích theo các phạm vi khác nhau từ phạm vi quốc gia, từng địa phương (bang, tỉnh, thành) cho đơn vị sản xuất (nông hộ, hộ kinh doanh, trang trại hay công ty, doanh nghiệp) tùy theo mục tiêu nghiên cứu. Theo Collie et al. (2005) thì số liệu sẽ quyết định phương pháp ước lượng khác nhau.
Trong các nghiên cứu về tăng trưởng nông nghiệp từ những thập niên 1950 cho đến nay đã sử dụng các phương pháp tiếp cận và ước lượng khác nhau. Nhìn chung các nghiên cứu này sử dụng một trong các phương pháp hoặc kết hợp các phương pháp với nhau để có sự so sánh về kết quả qua các kỹ thuật ước lượng, từ đó chọn lựa được một kết quả tốt nhất.
Phương pháp đầu tiên được sử dụng là phương pháp hạch toán tăng trưởng. Phương pháp hạch toán tăng trưởng đặt giả thiết là mối quan hệ giữa đầu ra (sản lượng) và các yếu tố đầu vào được liên kết qua một hàm sản xuất. Thông qua hàm sản xuất này mà ta tính toán được sự đóng góp của từng đơn vị đầu vào đến sự tăng trưởng của sản lượng đầu ra và phần dư không thể giải thích được, gọi là tăng trưởng các nhân tố tổng hợp (TFP). Khi đó TFP được sử dụng để đo lường tiến bộ công nghệ, chính là phần tăng trưởng của đầu ra mà không do các yếu tố đầu vào được đưa vào phân tích.
Griliches (1963) đã chỉ trích việc sử dụng sự thay đổi của phần dư không giải thích được để đo lường sự thay đổi của kỹ thuật. Vì vậy ông đã đưa ra một phương pháp để thay thế cách tiếp cận hàm sản xuất thông thường để đo lường năng suất các nhân tố tổng hợp. Trong nghiên cứu của mình ông đã sử dụng hàm sản xuất Cobb – Douglas cho số liệu từ 1940 đến 1960 cho 68 vùng của Mỹ. Các biến được đưa vào ước lượng là lao động, giáo dục, máy móc, phân bón, sau đó ông điều chỉnh việc đo lường các biến và sau đó so sánh kết quả của hai cách ước lượng. Hầu hết các nghiên cứu về tăng trưởng nông nghiệp từ thập niên 1950s đến thập niên 1970s trong việc giải thích đầy đủ và thích đáng nguồn gốc của tăng trưởng vì những định nghĩa khác nhau về sự hình thành các biến số để giải thích sự tăng trưởng và trong việc kiểm soát các biến đưa vào mô hình (Zepeda, 2001). Hầu hết các nghiên cứu đều đưa vào phần dư của mô hình, phần không được giải thích bởi các biến giải thích trong mô hình ước lượng. Để khắc phục tồn tại đó thì những nghiên cứu sau này đã đưa thêm nhiều biến số khác vào mô hình như phân bón, thuốc bảo vệ thực vật, thời tiết và tìm cách điều chỉnh theo chất lượng của các biến đầu vào như đưa thêm vốn con người, chất lượng đất, thuỷ lợi vào phân tích. Phần dư trong mô hình Solow được xem như là hiệu quả, tiến bộ công nghệ, tính quy mô trong kinh tế hoặc là thước đo phần dư bị bỏ qua (Cornwall, 1987). Một vấn đề quan trọng
26
nhất khi sử dụng phương pháp hạch toán tăng trưởng là ước lượng tỷ phần của các nhân tố - lao động và vốn. Như trong yêu cầu của phương pháp này là giả định thị trường các nhân tố đầu vào phải cạnh tranh hoàn hảo và giá của mỗi nhân tố đầu vào phải bằng với giá trị sản phẩm biên của nhân tố đó. Điều này rất khó xảy ra trong thế giới thực. Nếu điều kiện về thị trường cạnh tranh hoàn hảo không được thoả mãn và hàm sản xuất có lợi tức không đổi theo quy mô sẽ làm việc ước lượng tỷ phần của các nhân tố không còn chính xác (Hulten, 2001).
Phương pháp chỉ số là phương pháp được sử dụng để tính toán chi tiết các yếu tố đầu vào và đầu ra, sau đó tổng hợp chúng thành chỉ số đầu vào và đầu ra để ước lượng chỉ số TFP (Diewert, 1976 và 1980). Ball (1985) sử dụng phương pháp chỉ số Tornqvist – Theil để xây dựng chỉ số các yếu tố đầu và đầu ra để nghiên cứu năng suất nông nghiệp Mỹ trong giai đoạn 1949 – 1979. Kết quả cho thấy TFP tăng bình quân 1,75%/năm, tăng trưởng của sản lượng đầu ra bình quân 1,99%/năm, còn tăng trưởng của các yếu tố đầu vào là 0,24%; sự tăng trưởng của năng suất đóng góp 88% vào tăng trưởng sản lượng, còn lại sự các yếu tố đầu vào chỉ đóng góp 12%. Ban đầu phương pháp chỉ số này được sử dụng để đo lường năng suất riêng phần chủ yếu của lao động và vốn. Denison (1987) đã sử dụng phương pháp chỉ số để tìm ra mối liên hệ giữa lượng vốn tích luỹ và tăng trưởng của sản lượng. Trong một nghiên cứu về sự ảnh hưởng của trường hợp không phải lợi tức cố định theo quy mô và thay đổi kỹ thuật đến tăng trưởng TFP, Capallo (1988) sử dụng phương pháp chỉ số để tính TFP của nền nông nghiệp Mỹ trong giai đoạn 1950 – 1982. Sau đó tác giả sử dụng hàm sản xuất dạng translog bằng phương pháp ước lượng kinh tế lượng để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng TFP. Kết quả chỉ ra rằng TFP tăng bình quân 1,56%/năm trong giai đoạn nghiên cứu, trong những thập niên 1960s thì tốc độ tăng của TFP rất thấp là do tỷ lệ tăng của các yếu tố đầu vào gần như bằng 0, ngược lại trong những năm 1970s và 1980s tăng trưởng năng suất cao hơn do sự tăng tốc của tổng sản lượng. Tổng độ co giãn từ kết quả hồi quy cho thấy nông nghiệp Mỹ là lợi tức giảm dần theo quy mô, thay đổi về kỹ thuật đóng góp 89% vào tăng trưởng của sản lượng nông nghiệp.
Phương pháp chỉ số có ưu điểm là dễ tính toán và đơn giản vì có thể tính toán được với bất kỳ số lượng quan sát nào đi chăng nữa. Tuy nhiên phương pháp này có nhiều điểm yếu, đó là kèm theo nhiều giả định như giả định về công nghệ, quy mô cố định và sự cân bằng trong cạnh tranh dài hạn. Một điểm yếu khác của phương pháp này là không thể thống kê nên không thể đánh giá mức tin cậy của các kết quả ước lượng. Thêm vào đó kết quả ước lượng không nhận dạng được nguồn gốc của sự tăng trưởng.
Một phương pháp khác được sử dụng để ước tăng trưởng là tiếp cận kinh tế lượng dựa trên ước lượng hàm sản xuất biên ngẫu nhiên. Cách tiếp cận này được áp dụng từ những năm của thập niên 1970s để khắc phục những nhược điểm của phương pháp hạch
27
toán tăng trưởng. Phương pháp tiếp cận này dựa trên ý tưởng tìm ra mối quan hệ trực tiếp của hoạt động nhưng sử dụng ít hơn các giả định về công nghệ sản xuất (Capalbo & Vo, 1988). Phương pháp này cho phép định lượng được tác động biên của từng yếu tố đến tổng sản xuất. Đối với dạng hàm translog thường gặp nhiều vấn đề như giảm độ tự do, vấn đề đa cộng tuyến nên các nhà nghiên cứu sử dụng dạng hàm Cobb – Douglas để ước lượng, mặc dù dạng hàm này áp đặt những giả định về công nghệ. Sử dụng mô hình tăng trưởng nội sinh với cách tiếp cận kinh tế lượng thường xem xét sự khác biệt về tăng trưởng giữa các quốc gia và giải thích nguồn gốc tăng trưởng tốt hơn mô hình tăng trưởng cũ. Mankiw, Romer & Weil (1992) đã sử dụng số liệu của 98 quốc gia từ năm 1960 – 1985. Trong mô hình này các tác giả trên đã sử dụng biến vốn con người để giải thích sự khác nhau về GDP bình quân đầu người ở các quốc gia.
So với cách tiếp cận hạch toán tăng trưởng thì cách tiếp cận kinh tế lượng có nhiều ưu điểm hơn. Vì số liệu được tính toán dựa trên các ước lượng thống kê nên cho phép kiểm định các giả thuyết và tính toán khoảng tin cậy để kiểm tra độ tin cậy của mô hình ước lượng. Phương pháp này cũng ước lượng chính xác tác động biên của từng yếu tố đến tổng sản lượng. Một ưu điểm khác là nếu dạng hàm được lựa chọn hợp lý thì sẽ cần ít các giả định về công nghệ (Antle & Capalbo, 1988). Một trong những hạn chế của phương pháp này là cần nhiều số liệu hơn các phương pháp tiếp cận khác, thậm chí trong một số trường hợp số lượng quan sát không đủ để có thể sử dụng các tiếp cận này. Có một lưu ý quan trọng là khi ước lượng trực tiếp sự thay đổi của TFP thông qua kỹ thuật kinh tế lượng là vấn đề đồng thời, sai số do đo lường và sự thay đổi của tỷ phần đóng góp của các yếu tố qua thời gian.
Phương pháp ước lượng phi tham số là phương pháp sử dụng kỹ thuật tính toán tuyến tính để tính TFP. Cách tiếp cận này được cho là phù hợp hơn phương pháp hạch toán tăng trưởng trước sự phát triển của lý thuyết tăng trưởng nội sinh. Phương pháp này có những ưu điểm giống như cách tiếp cận kinh tế lượng đó là không cần phải gắn những giả định về công nghệ để tạo ra sản lượng nông nghiệp (Capalbo & Vo, 1988). Chavas & Cox (1992) đã sử dụng cách tiếp cận phi tham số để phân tích sự ảnh hưởng của hoạt động nghiên cứu trong sản xuất nông nghiệp Mỹ trong giai đoạn 1950 – 1982. Kỹ thuật tính toán tuyến tính được sử dụng để nhận diện sự kết hợp giữa đầu vào và đầu ra dựa trên trên giới hạn sản xuất theo thời gian và theo từng quan sát. Phương pháp này được sử dụng cho số liệu ở mức nông hộ hoặc số liệu thời gian (Chavas & Aliber, 1993). Belloumi & Matoussi (2009) sử dụng số liệu từ năm 1970 – 2000 để đo lường năng suất nông nghiệp ở nước Trung Đông và Bắc Phi (MENA). Kết quả thực nghiệm của nghiên cứu trên với phương pháp phi tham số (chỉ số Malmquist TFP) cho thấy thay đổi kỹ thuật là nhân tố chính ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiệp của các nước MENA. Với đặc thù của các nước MENA có có nhiều xung đột về chính trị nên bất kỳ một sự đình trệ
28
trong cải tiến hoặc tiến bộ công nghệ là do chính trị, kinh tế hoặc điều kiện xã hội, điều này làm giảm tăng trưởng TFP trong nông nghiệp. Tác giả cũng đề xuất chính sách cho nông nghiệp của các quốc gia này là dựa trên cải tiến về cơ sở hạ tầng như thuỷ lợi, đường và điện và tập huấn cho nông dân và hiệu quả kỹ thuật.
Nhược điểm chính của phương pháp tiếp cận phi tham số là vì việc ước lượng không phải là tham số nên không thể tiến hành những kiểm định thống kê hoặc mức tin cậy của các tham số ước lượng.
Tự sự phân tích ưu – nhược điểm của các phương pháp ước lượng tăng trưởng và dựa trên đặc thù của số liệu về nông nghiệp ĐBSCL, luận án sẽ sử dụng cách tiếp cận hạch toán tăng trưởng với sự hỗ trợ của các công cụ kinh tế lượng để đo lường tăng trưởng nông nghiệp và các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng tăng trưởng nông nghiệp ĐBSCL, đồng thời phương pháp ước lượng phi tham số (Màng bao dữ liệu – DEA) được sử dụng để đo lường tăng trưởng TFP và phân tách TFP nhằm đo lường sự ảnh hưởng của hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả quy mô và công nghệ sản xuất đến TFP ngành nông nghiệp ĐBSCL.
