3.2 Mơ hình ước lượng
3.2.2 Mơ hình kiểm định sự lan tỏa của công nghệ đến tăng trưởng nông nghiệp
Các mơ 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 mơ 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 mơ 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 tồn dân, khơng được tính vào vốn.
Vì theo các giả định của mơ 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 mơ 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 mơ hình tăng trưởng. Vì vậy, mơ 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 mơ hình ước lượng như sau
𝐿𝑛𝑌𝑖𝑡 = 𝛽1𝐿𝑛(𝐴𝐾)𝑖𝑡+ 𝛽2𝐿𝑛𝐿𝑖𝑡+ 𝛽3𝐻𝑖𝑡+ 𝛽4𝑆𝑖𝑡+ 𝑢𝑖𝑡 (3.8) Mơ hình mà cơng nghệ được lan tỏa thơng qua vốn sau đây được gọi là mơ hình 1. Giả thuyết H22:
Cơng 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 mơ hình ước lượng của hàm (3.10) được áp dụng cho số liệu bảng, ta được mơ hình ước lượng như sau:
𝐿𝑛𝑌𝑖𝑡 = 𝛽1𝐿𝑛𝐾𝑖𝑡 + 𝛽2𝐿𝑛(𝐴𝐿)𝑖𝑡+ 𝛽3𝐻𝑖𝑡 + 𝛽4𝑆𝑖𝑡 + 𝑢𝑖𝑡 (3.11) Mơ hình KH – CN ảnh hưởng đến tăng trưởng nông nghiệp ĐBSCL thông qua yếu tố lao động sau đây được gọi là mơ hình 2.
Giả thuyết H23:
Cơng 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 mơ hình ước lượng của hàm (3.13) cho số liệu bảng ta được mơ hình như sau:
𝐿𝑛𝑌𝑖𝑡 = 𝛼0+ 𝛽1𝐿𝑛𝐾𝑖𝑡+ 𝛽2𝐿𝑛𝐿𝑖𝑡 + 𝛽3𝐻𝑖𝑡+ 𝛽4𝑆𝑖𝑡+ 𝛽5𝐴𝑖𝑡 + 𝑢𝑖𝑡 ( 3.14) Điểm khác nhau giữa mơ hình (3.3) và (3.14) đó là yếu tố cơng nghệ, nếu trong mơ hình (3.3) thì cơng nghệ là biến ngoại sinh trong khi ở mơ hình (3.14) cơng nghệ lại là biến nội sinh mặc dù cả hai mơ hình thì cơng nghệ đều tác động làm tăng năng suất biên của cả vốn mới và vốn hiện hành.
Trong các mơ 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 Nơng – 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 ni 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).
69
Bảng 3. 1: Các biến trong mơ 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 tốn cho các biến trên sẽ được mơ tả chi tiết trong phần số liệu.
3.2.3 Mơ hình các nhân tố ảnh hưởng đến TFP nông nghiệp
TFP như đã được định nghĩa thì TFP là năng suất của các yếu tố tổng hợp, nó thể hiện chiều sâu của tăng trưởng bởi TFP là sự tăng trưởng không phải do các yếu tố vốn, đất, lao động mà là do công nghệ, do thay đổi cơ cấu tổ chức, nâng cao hiệu quả quản lý và điều hành kinh tế...Vì vậy, luận án sẽ thực hiện ước lượng các nhân tố ảnh hưởng đến TFP nơng nghiệp.
Mơ hình các yếu tố ảnh hưởng đến TFP nông nghiệp ĐBSCL được thể hiện như sau:
𝑌𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽𝑖 𝑋𝑖𝑡′ + 𝜀𝑖𝑡 (3.15)
Trong đó:
𝑌𝑖𝑡 : là chỉ số TFP của tỉnh i ở năm t và 𝑋𝑖𝑡′ là vector các yếu tố ảnh hưởng đến TFP bao gồm tỷ lệ diện tích đất được đầu tư thủy lợi (Thuyloi), tỷ lệ nông hộ được tiếp cận tín dụng (Tindung), Quy mơ sản xuất của nông hộ (Quymo) và Chỉ số năng lực cạnh
70
tranh (PCI), chi tiêu đầu tư phát triển của Chính phủ (Chitieu) và Tỷ lệ diện tích lúa (Datlua) là những biến được đưa vào để phân tích trong mối tác động và ảnh hưởng đến TFP. Vì vậy phương trình (3.15) được xác định cụ thể và được lấy logarit tự nhiên như sau:
𝑙𝑛𝑇𝐹𝑃𝑖𝑡 = 𝛽0+ 𝛽1𝑙𝑛𝐷𝑎𝑡𝑙𝑢𝑎𝑖𝑡+ 𝛽2𝑙𝑛𝑄𝑢𝑦𝑚𝑜𝑖𝑡 + 𝛽3𝑙𝑛𝑇𝑖𝑛𝑑𝑢𝑛𝑔𝑖𝑡+ 𝛽4𝑙𝑛𝐶ℎ𝑖𝑡𝑖𝑒𝑢𝑖𝑡 + 𝛽5𝑙𝑛𝑇ℎ𝑢𝑦𝑙𝑜𝑖𝑖𝑡 + 𝛽6𝑙𝑛𝑃𝐶𝐼𝑖𝑡+ 𝜀𝑖𝑡 (3.16)
Biến phụ thuộc: chính là mức tăng trưởng của TFP của mỗi tỉnh/thành của các năm từ 2002 cho đến năm 2020, các giá trị tăng trưởng TFP được lấy từ phần ước lượng TFP bằng phương pháp Malmquist TFP.
Tỷ lệ đất lúa (Datlua - %). Tỷ lệ đất lúa được tính bằng diện tích đất trồng lúa so với tổng diện tích đất nơng nghiệp (sau đây gọi là tỷ lệ đất lúa). Như đã trình bày ở phần trước thì BĐKH cũng như tác động của các nguyên nhân khách quan và chủ quan đã gia tăng tình trạng XNM ở ĐBSCL. Những Quyết định, Nghị quyết của Chính phủ đối với hoạt động sản xuất nông nghiệp ĐBSCL được ban hành liên tiếp trong những năm gần đây đã thể cho thấy sự thay đổi trong quan điểm về sản xuất nơng nghiệp ở khu vực này. Đó là khơng cịn giữ độc tôn của cây lúa mà chuyển đổi sang các giống cây trồng có giá trị kinh tế cao, quan tâm đến nuôi trồng thủy sản cho phù hợp với sự thay đổi của điều kiện sản xuất trong tình hình mới. Điều kiện sinh thái nơng nghệp của địa phương thay đổi, chất lượng của đầu vào và giá trị kinh tế của sản phẩm đầu ra là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến việc tổ chức, sản xuất của nông hộ (Avila & Evenson, 2010; Fuglie & Rada, 2013). Theo Coelli et al.(2005) thì sự kết hợp của đầu ra (Output mix) là một trong các nguồn gốc thay đổi của TFP cùng với hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả theo quy mô và công nghệ. Với mục tiêu kiểm định sự tác động của việc chuyển dịch cây trồng và vật ni đến TFP, vì vậy tỷ lệ đất lúa được đưa vào xem xét trong mơ hình ước lượng các yếu tố ảnh hưởng TFP với kết quả kỳ vọng mong đợi việc chuyển dịch này sẽ tác động làm gia tăng TFP ngành nông nghiệp ĐBSCL.
Tỷ lệ diện tích đất được đầu tư thủy lợi (Thuyloi - %): như đã trích dẫn ở các nghiên cứu trước đây thì biến Thuyloi được đưa vào để đo lường chất lượng của đất canh tác trong nông nghiệp và được đo lường bằng tỷ lệ diện tích đất canh tác đất nơng nghiệp đã được đầu tư thủy lợi (đầu tư hệ thống tưới và tiêu nước). Kết quả ước lượng kỳ vọng với biến thủy lợi này được vọng cũng tác giống như các nghiên cứu trước đây đó là thủy lợi có mối quan hệ dương với TFP nơng nghiệp ĐBSCL (Ho, 2012)
Tỷ lệ nơng hộ được tiếp cận tín dụng (Tindung -%): biến này được đo lường bằng số nơng hộ được tiếp cận các nguồn tín dụng so với tổng nơng hộ. Nguồn tín dụng mà nông hộ được tiếp cận ở đây bao gồm các nguồn tín dụng chính thức từ các ngân hàng thương mại, các ngân hàng chính sách, các quỹ của các tổ chính kinh tế - chính trị. Biến tín dụng được kỳ vọng có tác động tích cực đến TFP nơng nghiệp bởi vì với giả định là
71
khi tiếp cận được các nguồn vốn thì nơng hộ sẽ có nhiều cơ hội trong việc lựa chọn cho sản xuất và tiêu thụ, thay đổi tỷ lệ của các yếu tố đầu vào sao cho đạt hiệu quả sản xuất cao hơn hoặc thay đổi cơ cấu sản xuất để đạt hiệu quả kinh tế tốt hơn. (Barker et al.,2004; Bao, 2012)
Quy mô sản xuất (Quymo- ha/hộ) : quy mơ sản xuất được đo lường bằng diện tích đất canh tác bình qn/hộ sản xuất. Quy mơ sản xuất sẽ ảnh hưởng đến khả năng áp dụng tiến bộ khoa học kỹ thuật vào sản xuất bởi lẽ quy mô sản xuất sẽ ảnh hưởng đến thu nhập mà nông hộ đạt được và dễ dàng áp dụng khoa học kỹ thuật (Griliches, 1963; Kawago
et al., 1985; Kompas et al., 2009). Biến quy mô sản xuất được đưa vào mơ hình ước lượng được nhằm đại diện cho yếu tố công nghệ trong sản xuất nông nghiệp và hiệu quả kinh tế theo quy mô.
Chỉ số về năng lực cạnh tranh (PCI – Provincial Competitiveness Index) là chỉ số đo lường và đánh giá chất lượng điều hành kinh tế, mức độ thuận lợi, thân thiện của môi trường kinh doanh và cũng như nỗ lực cải cách hành chính của chính quyền của các tỉnh/thành phố, qua đó tác động đến sự phát triển của nền kinh tế. Mơi trường thể chế đóng góp vào năng suất bằng cách tạo điều kiện hỗ trợ các hoạt động của doanh nghiệp và hướng các nỗ lực của doanh nghiệp đến hoạt động có năng suất. Coase (1960) cho rằng ln tồn tại chí phí giao dịch cho dù là một nền kinh tế cạnh tranh hồn hảo, vì vậy nếu một nền kinh tế có mơi trường thể chế tốt sẽ giảm chi phí giao dịch ở mức thấp nhất và tạo cho các doanh nghiệp sự yên tâm trong hoạt động sản xuất cũng như đầu tư lâu dài vào các hoạt động đổi mới, cải tiến sáng tạo bởi một mơi trường có thể chế tốt thì quyền sở hữu với các phát minh, sáng chế hay các hợp đồng có tính thực thi cao. Điều này khuyến khích các doanh nghiệp đầu tư vào cơng nghệ và chuyển giao công nghệ, sản xuất với uy mô lớn, sử dụng công nghệ tốt hơn và giúp doanh nghiệp có tính cạnh tranh hơn (Aron, 2000). Chỉ số PCI được sử dụng để giải thích sự thành cơng, vượt lên các địa phương khác về sự phát triển kinh tế tư nhân, và tăng trưởng kinh tế. Chính vì vậy chỉ số PCI được đưa vào mơ hình nhằm đại diện cho yếu tố liên quan đến quản lý của từng địa phương.
Chi tiêu của nhà nước (Chitieu -% ). Cơ sở hạ tầng là một trong những yếu tố được đưa vào phân tích trong các nghiên cứu thực nghiệm về tăng trưởng kinh tế nói chung và tăng trưởng nơng nghiệp nói riêng. Sự tác động của cơ sở hạ tầng đến tăng trưởng kinh tế và tăng trưởng nông nghiệp trong các nghiên cứu thực nghiệm được đo lường thông qua nhiều tiêu thức khác nhau như mật độ đường (Craig et al., 1997; Weibe, 2003), chi tiêu của chính phủ cho đầu tư phát triển (Rao et al., 2004; Alauddin et al.,
2005). Trong nghiên cứu này tác giả sử dụng chỉ tiêu tỷ lệ chi tiêu cơng của Chính phủ cho đầu tư phát triển để đo lường sự ảnh hưởng của cơ sở hạ tầng đến TFP nông nghiệp ĐBSCL với giả định là những địa phương nào tỷ lệ chi tiêu cho đầu tư phát triển càng
72
cao thì càng có hệ thống cơ sở hạ tầng càng tốt phục vụ cho phát triển kinh tế - xã hội trong đó có sản xuất nơng nghiệp.
Bảng 3. 2: Các biến trong mơ hình ước lượng các nhân tố ảnh hưởng đến TFP
Biến Định nghĩa Đo lường biến Dấu kỳ
vọng lnTFP TFP nông nghiệp TFP hàng năm (Sheng et al.,2015)
lnQuymo Quy mô sản xuất Quy mơ sản xuất bình qn/hộ (Ho, 2012; IPSARD, 2014)
+ lnTindung Tiếp cận tín dụng Tỷ lệ nơng hộ được tiếp cận tín dụng (Ho,
2012; IPSARD, 2014)
+ lnChitieu Cơ sở hạ tầng Chi tiêu công cho đầu tư phát triển (Rao et
al., 2004; Alauddin et al., 2005; Ho, 2009; IPSARD, 2014)
+
lnPCI Năng lực quản lý Chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (Coase,1960; Aron, 2000)
+ lnDatlua Tỷ lệ đất lúa Tỷ lệ diện tích canh tác lúa so với tổng
diện tích canh tác.
- lnThuyloi Thủy lợi Tỷ lệ diện tích đất canh tác được đầu tư
thủy lợi so với tổng diện tích đất canh tác (Bhattarai, 2001; Hussain, 2002; Ho, 2012; Wang et al., 2013; IPSARD, 2014)
+
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Mơ hình (3.16) được dùng để kiểm định hai giả thuyết như sau:
Giả thuyết H3: Chất lượng của các nguồn lực đầu vào cũng như hiệu quả quản lý nhà nước có tác động tích cực đến tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp.
Giả thuyết H4: Chuyển dịch trong sản xuất nơng nghiệp có tác động làm gia tăng chất lượng tăng trưởng nơng nghiệp.
3.3 Phương pháp phân tích 3.3.1 Quy trình phân tích 3.3.1 Quy trình phân tích
Đối với số liệu bảng là loại số liệu kết hợp của số liệu khơng gian và thời gian, vì vậy loại số liệu chứa đựng nhiều thông tin hơn và cho phép người dùng khai thác nhiều dữ liệu hơn, kết quả ước lượng cũng chính xác hơn và cũng đòi kỹ thuật ước lượng phức tạp hơn.
Phương trình ước lượng cho số liệu bảng có dạng
73
Vì 𝜐𝑖𝑡 là phần dư chứa đựng cả phần sai số không quan sát được do các yếu tố khác (𝜀𝑖𝑡) và cả phần không thay đổi theo thời gian của các đơn vị bảng nhưng không quan sát được (𝛼𝑖), vì vậy phương trình (3.18) có thể được thể hiện chi tiết hơn như sau: 𝑌𝑖𝑡 = 𝛼𝑖+ 𝛽𝑖𝑋𝑖𝑡′ + 𝜀𝑖𝑡 (3.19) Trong số liệu bảng thì các vấn đề: tính dừng, đồng nhất hay khơng đồng nhất của