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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ Chuyên ngành Kinh tế Nông nghiệp Mã ngành 96 20 115 NGÔ ANH TUẤN PHÂN TÍCH HIỆU QUẢ SẢN XUẤT VÀ TĂNG TRƯỞNG NĂNG SUẤT CÁC YẾU TỐ T.
Trang 1TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ Chuyên ngành: Kinh tế Nông nghiệp
Mã ngành: 96 20 115 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
Cần Thơ , 2023
Trang 2CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ
Người hướng dẫn chính: PGS.TS NGUYỄN HỮU ĐẶNG Người hướng dẫn phụ: TS HUỲNH MINH TUẤN
Luận án sẽ được bảo vệ trước hội đồng bảo vệ luận án cấp trường
Họp tại: Phòng Bảo vệ luận án tiến sĩ (Phòng họp 3, lầu 2) Nhà
điều hành, Trường Đại học Cần Thơ
Vào lúc: giờ ngày tháng năm
Phản biện 1:
Phạn biện 2:
Xác nhận đã xem lại của Chủ tịch Hội đồng
Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện:
- Trung tâm Học liệu, Trường Đại học Cần Thơ
- Thư viện Quốc Gia Việt Nam
Trang 3DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ Tạp chí trong nước
1 Ngô Anh Tuấn và Nguyễn Hữu Đặng (2019) Các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật của các hộ trồng lúa Jasmine tại huyện Châu
Thành, tỉnh An Giang Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ,
Tập 55 (2019), 108-114
2 Ngô Anh Tuấn và Nguyễn Hữu Đặng (2022) Tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp (TFPG) của các hộ trồng lúa Jasmine tại Đồng
bằng sông Cửu Long giai đoạn 2017-2019 Tạp chí khoa học nông
nghiệp Việt Nam, Tập 20 (7), 965 - 976
Kỷ yếu hội thảo
1 Ngo Anh Tuan and Nguyen Huu Dang (2020) Technical efficiency and its determinants in Jasmine rice farming households in Co Do
district, Can Tho city for the period 2017 - 2019 Paper presented
at the Proceedings of the first international Conference in Economics & Business, Can Tho University, 473 - 483
2 Ngo Anh Tuan and Nguyen Huu Dang (2020) Factors affecting profit efficiency of Jasmine rice farming households in Co Do district,
Can Tho city Paper presented at the Proceedings of the first
international Conference in Economics & Business, Can Tho
University, 484 - 393
3 Ngo Anh Tuan, Nguyen Huu Dang and Nguyen Thanh Tam (2022) Factors affecting economic efficiency of rice farming households
in Tam nong district Dong Thap province in 2017 and 2019
Proceedings of the third international Conference in Business, Economics & Finance, Can Tho University, 378 - 392
Trang 4CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Đặt vấn đề nghiên cứu
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 công 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 nông 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 nông 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 mô, 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 ngoài phần đóng góp của từng nhân tố đầu vào, chúng ta còn thấy một phần giá trị mới do nhân tố vô 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 vô 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 nông nghiệp (lúa gạo) chỉ có tăng trưởng TFP mới thật sự là tăng trưởng bền vững, nâng cao năng lực cạnh tranh Teruel & Kuroda (2005) nghiên cứu về TFP tại Philipine chỉ
ra rằng năng suất lúa ở Philipine giảm là do sự sụt giảm chi tiêu của chính phủ cho đầu tư cơ sở hạ tầng nông thôn (thủy lợi, đường nông thôn) nghiên cứu cải tiến nông nghiệp, quản lý môi trường và tài nguyên thiên nhiên Yao & Shively (2007) khi nghiên cứu tăng trưởng TFP cũng đã chứng minh rằng việc đầu tư hệ thống thủy lợi sẽ làm tăng năng suất trồng lúa tại Philippine Suphannachart (2013) nghiên cứu thực nghiệm về năng suất các yếu tố tổng hợp của ngành gạo Thái Lan, chỉ ra đầu tư công cho
Trang 5nghiên cứu các giống lúa năng suất cao là chìa khóa góp phần làm tăng năng suất và giúp tăng hiệu quả kinh tế sản xuất lúa 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, mô hình hàm sản xuất biên ban đầu không 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
Tính cấp thiết về mặt thực tiễn
Đồng bằng sông Cửu Long được xem là vựa lúa lớn nhất của cả nước Theo Tổng Cục Thống Kê Việt Nam, diện tích lúa ĐBSCL hàng
Trang 6năm có hơn 4,18 triệu ha, chiếm hơn 50% diện tích đất trồng lúa của cả nước Tuy nhiên, năng suất lúa của vùng trong thời gian gần đây gần như không tăng trưởng Cụ thể, năng suất lúa bình quân của vùng năm 2018 đạt 59,70 tạ/ha, tăng 5,85% so với năm 2017; năm 2019 không thay đổi
so với năm 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
vô cơ và thuốc bảo vệ thực vật đóng vai trò 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 nông 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 công 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 nông 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
Tuy nhiên trong những năm gần đây, diện tích trồng lúa Jasmine tại ĐBSCL giảm qua các năm Theo số liệu thống kê của Sở NN&PT NT tại các tỉnh ĐBSCL cho thấy, diện tích trồng lúa Jasmine giảm mạnh tại
Trang 74 tỉnh có diện tích trồng lúa lớn nhất ĐBSCL là Kiên Giang, An Giang, Đồng Tháp và Cần Thơ, cụ thể: tổng diện tích trồng lúa Jasmine của 4 tỉnh trong năm 2017 là 214,7 nghìn ha, thì đến năm 2020 chỉ còn lại 81,57 nghìn ha, giảm 39.03% Điều này đi ngược với Quyết định số 706/QĐ-TTg ngày 21 tháng 5 năm 2015 của Chính Phủ
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
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
1.3 Phạm vi nghiên cứu
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
Không gian nghiên cứu
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) Cần Thơ là tỉnh có diện tích canh tác lớn thứ hai tại ĐBSCL (51,17 nghìn ha) Đồng Tháp có diện tích canh tác lúa Jasmine là 18,25 nghìn ha An Giang có diện tích canh tác lúa Jasmine là 17,18 nghìn ha 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
Thời gian nghiên cứu
Thời gian của dữ liệu sơ cấp phục vụ phân tích trong nghiên cứu này là các thông tin về hoạt động sản xuất của các hộ canh tác lúa Jasmine
Trang 8tại 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
Nội dung nghiên cứu
Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về hiệu quả sản xuất và tăng trưởng
năng suất các yếu tố tổng hợp
Phân tích hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả kinh tế trong trồng lúa Jasmine của nông hộ vùng ĐBSCL
Phân tích tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp trong trồng lúa Jasmine của nông hộ vùng ĐBSCL
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
1.4 Những điểm mới của luận án
Về học thuật
Đến nay, tại ĐBSCL nói riêng và cả nước nói chung đã có một số nghiên cứu về TFP ngành nông nghiệp tiếp cận góc độ hộ sản xuất Tuy nhiên hầu hết các nghiên cứu 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
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
Trang 9nông dân và xa hơn là phát triển nền kinh tế là rất cần thiết
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 nông
hộ mà còn 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 mô trong sản xuất lúa của mình
Trang 10CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN TÀI LIỆU
2.1 Tổng quan cơ sở lý thuyết hiệu quả sản xuất và năng suất các yếu
tố tổng hợp
Hiệu quả sản xuất
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 công 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
Năng suất các yếu tố tổng hợp
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) (Kumbhakar & Lovell, 2003) 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 công nghệ hiện có Nhà sản xuất có thể tăng năng suất của mình ngay cả khi không 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
2.2 Tổng quan nghiên cứu về hiệu quả sản xuất và tăng trưởng các yếu tố tổng hợp
Quá trình phát triển phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên
Từ ý tưởng của Farrell (1957) về hiệu quả sản xuất, Aigner & Chu (1968) đã xây dựng phương pháp tiếp cận tham số bằng hàm sản xuất biên Tuy nhiên, mô hình hàm sản xuất biên ban đầu không 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 Sau đó, Aigner & ctv., (1977) đã cải thiện mô hình xác định hiệu quả xác suất Ông đã thêm sai số ngẫu nhiên vào mô hình, sử dụng phương
Trang 11pháp tiếp cận hai giai đoạn, trong đó giai đoạn đầu tiên ước tính hàm sản xuất ngẫu nhiên và dự đoán TE, và giai đoạn thứ hai chạy hồi quy TE dự đoán trên các biến giải thích của nó Từ đó, nghiên cứu áp dụng SFA trong sản xuất nông nghiệp đã phát triển và nhiều công trình nghiên cứu thực nghiệm đã phát sinh
Trong giai đoạn đầu, nghiên cứu về sản xuất nông nghiệp chỉ sử dụng dữ liệu mặt cắt ngang Battese & Corra (1977) đã giới thiệu ứng dụng đầu tiên của SFA trong đo lường hiệu quả sản xuất nông nghiệp Ông đã sử dụng dữ liệu của ba tiểu bang trong khu vực chăn nuôi của Úc vào năm 1973 - 74 để ước tính hàm sản xuất biên ngẫu nhiên Cobb - Douglas Kalirajan (1981) đã áp dụng phương pháp này để ước tính hiệu quả kỹ thuật bằng hàm sản xuất biên Cobb - Douglas ngẫu nhiên trên dữ liệu của 70 hộ trồng lúa ở một huyện ở Ấn Độ Huang & ctv., (1986) đã
sử dụng hàm lợi nhuận ngẫu nhiên để ước tính hiệu quả của các trang trại nhỏ và lớn ở hai bang ở Ấn Độ Kumbhakar & ctv., (1989) ước tính hiệu quả kỹ thuật của các trang trại bò sữa ở Utah bằng hàm sản xuất biên ngẫu nhiên Bravo-Ureta & Rieger (1990) đã ước tính hiệu quả sản xuất các trang trại bò sữa ở Hoa Kỳ bằng hàm sản xuất biên ngẫu nhiên vào năm
1982 - 1983 Phương pháp phân tích hàm sản xuất biên ngẫu nhiên sử dụng dữ liệu bảng để nắm bắt các biến giải thích những thay đổi trong TE đầu tiên được Battese & Coelli (1992) giới thiệu trong nghiên cứu hiệu quả sản xuất giai đoạn 1975 - 1985 của nông dân Ấn Độ giai đoạn 1975
- 1985
Do phi hiệu quả kỹ thuật là phần sai số một đuôi trong sai số ngẫu nhiên của hàm sản xuất nên sai số ngẫu nhiên trong hàm phi hiệu quả kỹ thuật có tương quan với sai số ngẫu nhiên của hàm sản xuất Do vậy, việc ước lượng tuần tự các tham số trong phương trình hàm sản xuất và hàm phi hiệu quả kỹ thuật sẽ cho các ước lượng chệch và không vững Từ đó, Battese & Coelli (1995) đã xây dựng một mô hình kém hiệu quả kỹ thuật
có thể được ước tính đồng thời với hàm sản xuất ngẫu nhiên với phương pháp ước lượng một bước (one - stage estimation) Mô hình của họ cho phép ước tính cả thay đổi kỹ thuật trong phân tích biên ngẫu nhiên và sự thiếu hiệu quả kỹ thuật thay đổi theo thời gian Battese & Broca (1997)
đã áp dụng phương pháp này để ước tính hiệu quả kỹ thuật của 109 hộ trồng lúa ở Paskistan trong giai đoạn 1986 -1991 Brümmer & Loy (2000)
đã áp dụng để phân tích hiệu quả kỹ thuật các trang trại bò sữa ở Đức trong giai đoạn 1987 -1994 Alvarez & Ariaz (2004) đã ước tính mối quan
hệ giữa quy mô trang trại và hiệu quả kỹ thuật của 196 trang trại ở Tây Ban Nha trong giai đoạn 1993 - 1998 Kwon & Lee (2004) đã áp dụng phương pháp này để phân tích sự cải thiện năng suất 1.026 trang trại trồng
Trang 12lúa ở Hàn Quốc trong giai đoạn 1993 - 1997
Coelli & ctv., (2005) hoàn thiện phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên để đo lường tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp bởi tăng trưởng hiệu quả kỹ thuật, sự thay đổi công nghệ và hiệu quả quy mô theo thời gian Từ đó, việc phân tích tăng trưởng TFP bằng phương pháp SFA mới được sử dụng rộng rãi Villano & ctv., (2006) đã áp dụng SFA để đo lường những thay đổi trong TFP trong ngành chăn nuôi cừu ở Tây Nam
Úc trong giai đoạn 1995 - 2004 Ikhsan - Modjo (2006) sử dụng phương pháp tiếp cận tham số phân tích biên ngẫu nhiên phân tích các yếu tố thay đổi năng suất nhân tố ngành sản xuất ở Indonesia Carroll & ctv., (2007)
sử dụng phương pháp tiếp cận tham số phân tích biên ngẫu nhiên phân tích các yếu tố thay đổi năng suất các yếu tố tổng hợp ngành chăn nuôi
bò sữa ở Ireland Key & ctv., (2008) sử dụng phương pháp tiếp cận tham
số phân tích biên ngẫu nhiên phân tích các yếu tố thay đổi năng suất các yếu tố tổng hợp ngành chăn nuôi heo ở Hoa Kỳ trong giai đoạn từ năm
1992 - 2004
* Các dạng phân phối trong hàm sản xuất biên ngẫu nhiên
Phân phối bán chuẩn được xây dựng bởi Aigner & ctv., (1977) và hàm phân phối mũ cũng được Meeusen và Broeck (1977) phát triển, đây
là 2 dạng mô hình phổ biến trong việc ước lượng hiệu quả kỹ thuật và trở thành xu hướng cho các nghiên cứu thực nghiệm đối với hiệu quả kỹ thuật
Nghiên cứu thực nghiệm về hiệu quả sản xuất và tăng trưởng năng suất các yếu tố tổng hợp
Các nghiên cứu thực nghiệm về hiệu quả sản xuất cho thấy hiệu quả sản xuất trong trồng lúa của người dân tại các nước đang phát triển chỉ đạt mức khá Trong đó, hiệu quả kinh tế của người dân trồng lúa chỉ dao động từ 50% – 77% vẫn còn có thể cải thiện thêm 23% - 50% để đạt tối ưu Hiệu quả kỹ thuật của các hộ cao hơn so với hiệu quả kinh tế với điểm trung bình từ 70% - 90%, vẫn còn có thể cải thiện thêm 10% - 30%
để đạt tối ưu Các nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố như số lượng lúa giống, phân đạm, phân lân, phân kali, thuốc nông dược và ngày công lao động có ảnh hưởng đến năng suất sản xuất lúa của hộ Bên cạnh đó, các nghiên cứu trong và ngoài nước cũng đã chỉ ra các yếu tố về đặc điểm kinh tế - xã hội của hộ và đặc điểm mô hình canh tác lúa có tác động đến
Trang 13hiệu quả kinh tế cũng như hiệu quả kỹ thuật của các hộ như: Giới tính, tuổi, 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 (Aboaba, 2020; Ali & Deininger, 2014; Akpan, 2012; Đặng, 2017; Dũng & Ninh, 2015; Galawat
& Yabe, 2012; Garibaldi & ctv., 2010; Hải & ctv., 2017; Heriqbaldi & ctv., 2015; Houngue & Nonvide, 2020; Huy, 2007; Erhabor & Ahmadu, 2013; Kachroo & ctv., 2010; Kea & ctv., 2016; Lema & ctv., 2017; Melese & ctv., 2018; Nmadu, 2014; Nchanji & ctv., 2021; Nhựt, 2006; Okello & ctv., 2019; Setiawan & Bowo, 2015; Song, 2006; Takele & ctv., 2020; Tipi & ctv., 2009) Ngoài ra, các nghiên cứu trước đây cũng chỉ ra rằng việc ước lượng hiệu quả kinh tế, hiệu quả kỹ thuật và tăng trưởng TFP tiếp cận bằng phương pháp tham số là phân tích biên ngẫu nhiên (SFA)
sẽ tốt hơn là phương pháp phi tham số (DEA) trong nghiên cứu nông nghiệp Tuy nhiên, các nghiên cứu về hiệu quả sản xuất trồng lúa người dân đa số dựa trên dữ liệu cắt ngang (cross - sectional data) Do đó, hạn chế của các nghiên cứu là chỉ quan tâm nhiều hơn tới các biến số và mối quan hệ giữa chúng dựa trên bản chất của nó, chứ không quan tâm tới số liệu các biến số và các mối quan hệ thay đổi theo thời gian/không gian như thế nào Do đó, để nghiên cứu về hiệu quả sản xuất chuẩn xác hơn thì cần phải sử dụng dữ liệu bảng (panel data) để xem xét các mối quan
hệ giữa các biến số, cân nhắc việc các biến số thay đổi như thế nào theo thời gian, để xác định những tác động cố định và những tác động ngẫu nhiên liên quan đến thời gian Ngoài ra, hai hàm sản xuất biên ngẫu nhiên Cobb – Doulas và Translog được sử dụng phổ biến để ước lượng hiệu quả
kỹ thuật và hiệu quả kinh tế Tuy nhiên, các nghiên cứu trong và ngoài nước đều chỉ ra phương pháp ước lượng hiệu quả kỹ thuật hay hiệu quả kinh tế thì hàm sản xuất biên ngẫu nhiên Cobb – Doulas được sử dụng sẽ
có lợi thế bởi tính đơn giản, linh hoạt và mức độ giải thích chính xác hơn hàm Translog
Nghiên cứu về TFPG trong nông nghiệp cũng cho thấy rằng TFPG chịu tác động bởi ba yếu tố là tăng trưởng hiệu quả kỹ thuật (TEC), tiến
bộ khoa học công nghệ (TC) và tăng trưởng hiệu quả quy mô (SEC) Việc
đo lường TFPG có thể sử dụng bằng phương pháp SFA hay DEA Tuy nhiên, hai phương pháp này sẽ cho kết quả đo lường khác nhau và phương pháp SFA tốt hơn DEA do SFA kết hợp yếu tố ngẫu nhiên Qua quá trình lược khảo về các công trình nghiên cứu của Việt Nam về TFPG cũng thấy rằng hầu hết các nghiên cứu về TFPG đều sử dụng phương pháp DEA,
Do đó, nghiên cứu TFPG trong nông nghiệp, nhất là trong sản xuất lúa tại Việt Nam cần phải áp dụng phương pháp SFA để đo lường chính xác hơn