Đo Lường Năng Suất Các Nhân Tố Tổng Hợp (TFP) Trong Nông Nghiệp Việt Nam

Năng suất là yếu tố then chốt cho tăng trưởng kinh tế và nâng cao mức sống. 216 trang · Trường Đại Học Kinh Tế Quốc Dân · 2023.

• Tác giả: Lê Hoàng Minh Nguyệt
• Người hướng dẫn: PGS. Trần Thị Bích
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế Quốc Dân
• Chuyên ngành: Kinh Tế Học
• Đề tài: Đo Lường Năng Suất Các Nhân Tố Tổng Hợp Trong Nông Nghiệp Việt Nam
• Loại tài liệu: Luận Án Tiến Sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM KẾT
• LỜI CẢM ƠN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC HÌNH, SƠ ĐỒ
• DANH MỤC ĐỒ THỊ
• 1. PHẦN MỞ ĐẦU
• 1.1. CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ NĂNG SUẤT CÁC NHÂN TỐ TỔNG HỢP TRONG NÔNG NGHIỆP
• 1.1.1. Một số vấn đề cơ bản về năng suất trong nông nghiệp
• 1.1.2. Khái niệm về năng suất trong nông nghiệp
• 1.1.3. Ý nghĩa của năng suất trong nông nghiệp
• 1.1.4. Đặc điểm của năng suất trong nông nghiệp
• 1.1.5. Các nhân tố ảnh hưởng đến năng suất nông nghiệp
• 1.1.6. Phân loại các chỉ tiêu năng suất trong nông nghiệp
• 1.1.6.1. Năng suất đơn nhân tố (PFP)
• 1.1.6.2. Năng suất các nhân tố tổng hợp (TFP)
• 1.1.6.3. Khuyến nghị sử dụng năng suất đơn nhân tố và năng suất các nhân tố tổng hợp
• 1.1.7. Các nguồn của tăng trưởng năng suất các nhân tố tổng hợp trong nông nghiệp. Hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả quy mô
• 1.1.7.1. Thay đổi hiệu quả kỹ thuật, thay đổi công nghệ và tăng trưởng TFP
• 1.1.8. Các cách tiếp cận để đo lường năng suất các nhân tố tổng hợp trong nông nghiệp
• 1.1.8.1. Phân loại các phương pháp đo lường TFP
• 1.1.8.2. So sánh các phương pháp đo lường TFP phổ biến
• 1.1.9. Đầu ra và đầu vào trong tính năng suất nông nghiệp. Đầu ra của ngành nông nghiệp
• 1.1.10. Đầu vào của ngành nông nghiệp
• 1.1.11. Tổng quan nghiên cứu về phương pháp tính năng suất các nhân tố tổng hợp trong nông nghiệp
• 1.1.11.1. Tổng quan các nghiên cứu lý thuyết
• 1.1.11.2. Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm
• 1.1.12. Khoảng trống nghiên cứu của luận án
• 1.2. TỔNG KẾT CHƯƠNG 1
• 2. PHƯƠNG PHÁP TÍNH NĂNG SUẤT CÁC NHÂN TỐ TỔNG HỢP TRONG NÔNG NGHIỆP Ở VIỆT NAM
• 2.1. Lựa chọn phương pháp tính năng suất các nhân tố tổng hợp trong nông nghiệp Việt Nam
• 2.2. Khung lý thuyết của các phương pháp tính TFP nông nghiệp
• 2.2.1. Chỉ số Tornqvist trong đo lường TFP nông nghiệp
• 2.2.2. Phương pháp bao dữ liệu
• 2.3. Xác định đầu ra, đầu vào và điều chỉnh chất lượng đầu vào tính TFP nông nghiệp Việt Nam
• 2.3.1. Điều chỉnh chất lượng đầu vào để tính TFP nông nghiệp
• 2.4. Tóm tắt về khung nghiên cứu và bộ dữ liệu để tính TFP nông nghiệp của luận án
• 2.5. TỔNG KẾT CHƯƠNG 2
• 3. SỬ DỤNG CHỈ SỐ TORNQVIST TÍNH NĂNG SUẤT CÁC NHÂN TỐ TỔNG HỢP TRONG NÔNG NGHIỆP VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2000-2020
• 3.1. Tổng quan về nông nghiệp Việt Nam
• 3.2. Chính sách nông nghiệp Việt Nam từ năm 1976 đến nay
• 3.3. Thực trạng ngành nông nghiệp Việt Nam
• 3.4. Các yếu tố sản xuất nông nghiệp
• 3.5. Thống kê mô tả đầu ra, đầu vào tính năng suất các nhân tố tổng hợp trong nông nghiệp giai đoạn 2000-2020
• 3.6. Tính năng suất các nhân tố tổng hợp (TFP) nông nghiệp Việt Nam giai đoạn 2000-2020
• 3.6.1. TFP chưa thực hiện điều chỉnh chất lượng đầu vào
• 3.6.2. TFP có thực hiện điều chỉnh chất lượng đầu vào
• 3.7. Hàm ý chính sách và khuyến nghị
• 3.7.1. Hàm ý chính sách
• 3.8. TỔNG KẾT CHƯƠNG 3
• 4. SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP BAO DỮ LIỆU TÍNH VÀ PHÂN RÃ NĂNG SUẤT CÁC NHÂN TỐ TỔNG HỢP TRONG NÔNG NGHIỆP VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2010-2020
• 4.1. Thống kê mô tả tính TFP nông nghiệp Việt Nam giai đoạn 2010-2020
• 4.2. Nguồn dữ liệu
• 4.3. Thống kê mô tả đầu ra và đầu vào tính TFP nông nghiệp
• 4.4. Các kết quả ước lượng và phân rã chỉ số năng suất Malmquist cổ điển
• 4.5. Ước lượng và phân rã TFP nông nghiệp bình quân năm
• 4.6. Ước lượng và phân rã TFP nông nghiệp theo tỉnh/thành phố bình quân giai đoạn 2010-2020
• 4.7. Ước lượng và phân rã TFP nông nghiệp tỉnh/thành phố theo năm giai đoạn 2010-2020
• 4.8. Ước lượng TFP nông nghiệp theo vùng giai đoạn 2010-2020
• 4.9. Các kết quả ước lượng và phân rã chỉ số năng suất Malmquist toàn cục
• 4.10. Đặc thù vùng nông nghiệp của Việt Nam
• 4.11. Năng suất đơn nhân tố theo vùng
• 4.12. Kết quả ước lượng chỉ số Malmquist toàn cục
• 4.13. Hàm ý chính sách và khuyến nghị
• 4.13.1. Hàm ý chính sách
• 4.14. TỔNG KẾT CHƯƠNG 4
• DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ CỦA TÁC GIẢ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Đo Lường Năng Suất TFP Nông Nghiệp Việt Nam

Năng suất là yếu tố then chốt cho tăng trưởng kinh tế và nâng cao mức sống. Trong nông nghiệp, năng suất còn là thước đo của tính bền vững, đặc biệt khi tài nguyên ngày càng khan hiếm. Việc đo lường và phân tích năng suất các nhân tố tổng hợp (TFP) trong nông nghiệp Việt Nam trở nên vô cùng quan trọng để hoạch định chính sách hiệu quả. Tăng hiệu quả sản xuất nông nghiệp giúp cải thiện an ninh lương thực và bảo vệ môi trường. Năng suất được định nghĩa là tỷ lệ giữa kết quả đầu ra và các yếu tố đầu vào. Có hai chỉ tiêu cơ bản để đo lường năng suất nông nghiệp: Năng suất đơn nhân tố (PFP) và Năng suất các nhân tố tổng hợp (TFP). TFP đo lường hiệu quả kết hợp các yếu tố đầu vào chính trong quá trình sản xuất. Theo ILO (2007), năng suất là yếu tố quan trọng quyết định đến tăng trưởng kinh tế, là phương tiện để hướng tới sự thịnh vượng và mức sống cao hơn.

1.1. Tầm quan trọng của TFP trong bối cảnh Việt Nam

Nông, lâm nghiệp và thủy sản đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế Việt Nam, vừa là trụ đỡ, vừa đảm bảo an sinh và đóng góp vào tăng trưởng. Mặc dù tỷ trọng đóng góp vào GDP giảm dần, ngành này vẫn chiếm tỷ trọng đáng kể về lao động và là ngành xuất khẩu chủ lực. Đảm bảo an ninh lương thực là ưu tiên hàng đầu của Việt Nam với dân số gần 100 triệu người. Thủ tướng Chính phủ đã ban hành kế hoạch hành động về đảm bảo an ninh lương thực quốc gia đến năm 2030. Tuy nhiên, quá trình công nghiệp hóa khiến nguồn lực sản xuất nông nghiệp thu hẹp, đòi hỏi tăng trưởng năng suất để duy trì sự phát triển bền vững. Chính sách nông nghiệp phù hợp là yếu tố then chốt, cần dựa trên đánh giá chính xác về năng suất các nhân tố tổng hợp.

1.2. Phân biệt Năng Suất Đơn Nhân Tố PFP và TFP

Năng suất đơn nhân tố (PFP) đo lường sản lượng trên một đơn vị đầu vào duy nhất, dễ tính toán và giải thích. Tuy nhiên, PFP không tính đến việc sử dụng các đầu vào khác, dẫn đến kết quả không toàn diện và gây khó khăn cho việc ra quyết sách. Năng suất các nhân tố tổng hợp (TFP) đo lường năng suất kết hợp của tất cả các yếu tố đầu vào chính, cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về hiệu quả sản xuất nông nghiệp. Theo FAO (2018), cần đo lường năng suất kết hợp của tất cả các yếu tố chính của sản xuất được sử dụng để sản xuất hàng hóa nông nghiệp, chính là năng suất các nhân tố tổng hợp.

II. Thách Thức và Vấn Đề Trong Đo Lường TFP Nông Nghiệp

Việc đo lường TFP nông nghiệp đối mặt với nhiều thách thức. Các phương pháp truyền thống như hạch toán tăng trưởng và mô hình kinh tế lượng có hạn chế trong việc cung cấp thông tin về thay đổi hiệu quả kỹ thuật (TEC). Sử dụng hàm sản xuất cũng nhạy cảm với việc lựa chọn dạng hàm. Chỉ số TFP phi tham số, mặc dù phổ biến, không thể phân rã thành các thành phần TC và TEC, đồng thời đòi hỏi thông tin về giá cả đầu ra và đầu vào mà không phải lúc nào cũng có sẵn. Các phương pháp như DEA và SFA cũng có những ưu và nhược điểm riêng, đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng khi lựa chọn phương pháp phù hợp. Cần có sự kết hợp linh hoạt các phương pháp để có được kết quả toàn diện và chính xác.

2.1. Hạn chế của phương pháp truyền thống đo lường TFP

Các phương pháp truyền thống như hạch toán tăng trưởng và mô hình kinh tế lượng (sử dụng hàm sản xuất Cobb-Douglas) không cung cấp thông tin về thay đổi hiệu quả kỹ thuật (TEC) - một thành phần quan trọng của TFP. Việc sử dụng hàm sản xuất cũng rất nhạy cảm với việc lựa chọn dạng hàm, ảnh hưởng đến độ tin cậy của kết quả. Theo Nguyễn Thị Lương & Võ Thành Danh (2020), sử dụng hàm sản xuất cũng có nhược điểm là rất nhạy cảm với việc lựa chọn dạng hàm.

2.2. Khó khăn trong thu thập dữ liệu và thông tin giá cả

Việc tính toán chỉ số TFP yêu cầu thông tin về giá cả đầu ra và đầu vào, điều này không phải lúc nào cũng có sẵn, đặc biệt ở các vùng nông thôn hoặc trong các ngành sản xuất nhỏ lẻ. Thiếu dữ liệu đầy đủ và chính xác có thể dẫn đến sai lệch trong kết quả đo lường TFP. Cần có các giải pháp để cải thiện việc thu thập và quản lý dữ liệu nông nghiệp.

III. Phương Pháp Chỉ Số Tornqvist Đo Lường TFP Nông Nghiệp

Phương pháp chỉ số, đặc biệt là chỉ số Tornqvist, là một công cụ hữu ích để đo lường TFP nông nghiệp. Chỉ số Tornqvist dễ áp dụng vì không yêu cầu kỹ thuật ước tính phức tạp. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng chỉ số này không thể phân rã thành các thành phần là thay đổi công nghệ (TC) và thay đổi hiệu quả kỹ thuật (TEC). Việc tính toán chỉ số TFP yêu cầu thêm thông tin về giá cả đầu ra và đầu vào mà trong nhiều trường hợp không có sẵn. Darku và cộng sự (2013), trong giai đoạn 1970 - 1980, hầu hết các nghiên cứu về TFP nông nghiệp sử dụng phương pháp chỉ số.

3.1. Ưu điểm và nhược điểm của chỉ số Tornqvist

Chỉ số Tornqvist có ưu điểm là dễ áp dụng, không đòi hỏi kỹ thuật ước tính phức tạp. Tuy nhiên, nhược điểm lớn nhất là không thể phân rã thành các thành phần thay đổi công nghệ (TC) và thay đổi hiệu quả kỹ thuật (TEC), hạn chế khả năng phân tích sâu hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến TFP.

3.2. Ứng dụng chỉ số Tornqvist trong bối cảnh Việt Nam

Việc áp dụng chỉ số Tornqvist trong bối cảnh Việt Nam đòi hỏi thu thập đầy đủ thông tin về giá cả đầu ra và đầu vào của ngành nông nghiệp. Cần có sự phối hợp giữa các cơ quan thống kê và nghiên cứu để đảm bảo tính chính xác và tin cậy của dữ liệu. Kết quả đo lường TFP bằng chỉ số Tornqvist có thể cung cấp thông tin hữu ích cho việc đánh giá hiệu quả sản xuất nông nghiệp và hoạch định chính sách.

IV. Phân Tích DEA Đo Lường và Phân Rã TFP Nông Nghiệp Việt Nam

Phương pháp bao dữ liệu (DEA) là một phương pháp phi tham số mạnh mẽ để đo lường và phân rã TFP nông nghiệp. DEA xây dựng các phương trình tuyến tính để ước tính biên sản xuất dựa trên bộ dữ liệu. Hiệu quả kỹ thuật (TE) được tính bằng cách sử dụng khái niệm hàm khoảng cách. DEA cho phép phân tích sâu hơn về các thành phần của TFP, bao gồm hiệu quả kỹ thuật (TE), hiệu quả quy mô (SE) và thay đổi công nghệ (TC). Tuy nhiên, DEA cũng có một số hạn chế, chẳng hạn như nhạy cảm với các giá trị ngoại lệ và giả định về tính đồng nhất của các đơn vị ra quyết định (DMU).

4.1. Ưu điểm của phương pháp DEA trong phân tích TFP

Phương pháp DEA có ưu điểm là không yêu cầu giả định về dạng hàm sản xuất, cho phép phân tích sâu hơn về các thành phần của TFP, bao gồm hiệu quả kỹ thuật (TE), hiệu quả quy mô (SE) và thay đổi công nghệ (TC). DEA cũng có thể xử lý nhiều đầu vào và đầu ra cùng một lúc, phù hợp với đặc điểm phức tạp của sản xuất nông nghiệp.

4.2. Ứng dụng DEA để đánh giá hiệu quả sản xuất nông nghiệp

Việc ứng dụng DEA để đánh giá hiệu quả sản xuất nông nghiệp ở Việt Nam có thể cung cấp thông tin chi tiết về hiệu quả của từng tỉnh/thành phố, vùng miền. Kết quả phân tích có thể giúp xác định các đơn vị sản xuất hiệu quả và kém hiệu quả, từ đó đề xuất các giải pháp cải thiện hiệu quả sản xuất và phân bổ nguồn lực hợp lý.

V. Ứng Dụng và Kết Quả Nghiên Cứu TFP Nông Nghiệp Việt Nam

Các nghiên cứu về TFP nông nghiệp tại Việt Nam đã sử dụng nhiều phương pháp khác nhau, từ chỉ số Tornqvist đến DEA và SFA. Kết quả cho thấy TFP nông nghiệp Việt Nam có xu hướng tăng trưởng trong những năm gần đây, nhưng vẫn còn nhiều tiềm năng để cải thiện. Các yếu tố ảnh hưởng đến TFP nông nghiệp bao gồm đầu tư vào nghiên cứu và phát triển, ứng dụng công nghệ mới, cải thiện quản lý sản xuất và chính sách hỗ trợ của nhà nước. Cần có các nghiên cứu sâu hơn để xác định các yếu tố quan trọng nhất và đề xuất các giải pháp phù hợp để thúc đẩy tăng trưởng TFP nông nghiệp.

5.1. Tổng quan các nghiên cứu về TFP nông nghiệp tại Việt Nam

Các nghiên cứu về TFP nông nghiệp tại Việt Nam đã sử dụng nhiều phương pháp khác nhau, từ chỉ số Tornqvist đến DEA và SFA. Các nghiên cứu này đã cung cấp thông tin quan trọng về xu hướng tăng trưởng TFP, các yếu tố ảnh hưởng và tiềm năng cải thiện. Tuy nhiên, cần có sự phối hợp giữa các nhà nghiên cứu và hoạch định chính sách để đảm bảo rằng kết quả nghiên cứu được ứng dụng hiệu quả vào thực tiễn.

5.2. Hàm ý chính sách từ kết quả nghiên cứu TFP

Kết quả nghiên cứu TFP nông nghiệp có nhiều hàm ý chính sách quan trọng. Chính phủ cần tăng cường đầu tư vào nghiên cứu và phát triển, khuyến khích ứng dụng công nghệ mới, cải thiện quản lý sản xuất và tạo môi trường thuận lợi cho các doanh nghiệp nông nghiệp. Cần có các chính sách hỗ trợ đặc biệt cho các vùng nông thôn và các hộ nông dân nghèo để giảm thiểu bất bình đẳng và thúc đẩy tăng trưởng TFP toàn diện.

VI. Kết Luận và Hướng Nghiên Cứu Về TFP Nông Nghiệp Tương Lai

Đo lường năng suất các nhân tố tổng hợp (TFP) trong nông nghiệp Việt Nam là một nhiệm vụ phức tạp nhưng vô cùng quan trọng. Các phương pháp khác nhau có những ưu và nhược điểm riêng, đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng khi lựa chọn phương pháp phù hợp. Cần có sự kết hợp linh hoạt các phương pháp và thu thập dữ liệu đầy đủ và chính xác để có được kết quả toàn diện và tin cậy. Các nghiên cứu trong tương lai cần tập trung vào việc phân tích sâu hơn các yếu tố ảnh hưởng đến TFP nông nghiệp và đề xuất các giải pháp cụ thể để thúc đẩy tăng trưởng bền vững.

6.1. Tóm tắt các phương pháp đo lường TFP đã sử dụng

Bài viết đã trình bày tổng quan về các phương pháp đo lường TFP phổ biến, bao gồm chỉ số Tornqvist, DEA và SFA. Mỗi phương pháp có những ưu và nhược điểm riêng, phù hợp với các mục tiêu và điều kiện nghiên cứu khác nhau. Việc lựa chọn phương pháp phù hợp là yếu tố then chốt để đảm bảo tính chính xác và tin cậy của kết quả.

6.2. Đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo về TFP nông nghiệp

Các nghiên cứu tiếp theo về TFP nông nghiệp cần tập trung vào việc phân tích sâu hơn các yếu tố ảnh hưởng, chẳng hạn như biến đổi khí hậu, chính sách đất đai và hội nhập kinh tế quốc tế. Cần có các nghiên cứu định lượng để đánh giá tác động của các yếu tố này và đề xuất các giải pháp phù hợp để giảm thiểu rủi ro và tận dụng cơ hội. Ngoài ra, cần có các nghiên cứu so sánh TFP nông nghiệp của Việt Nam với các nước trong khu vực và trên thế giới để xác định vị thế cạnh tranh và học hỏi kinh nghiệm.

Nội dung chính

Tổng quan luận án

Sản xuất nông nghiệp giữ vị trí đặc thù trong nền kinh tế Việt Nam với vai trò bảo đảm an sinh xã hội, an ninh lương thực quốc gia và đóng góp vào kim ngạch xuất khẩu. Theo số liệu của Tổng cục Thống kê (2021), ngành nông, lâm nghiệp và thủy sản chiếm 12,56% Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) và thu hút khoảng 29,10% lực lượng lao động của toàn bộ nền kinh tế. Nhằm duy trì định hướng phát triển bền vững và bảo đảm an ninh lương thực theo Kết luận số 81-KL/TW ngày 29/7/2020 của Bộ Chính trị, yêu cầu nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn lực trong bối cảnh đất đai, lao động có xu hướng dịch chuyển sang các khu vực công nghiệp và dịch vụ ngày càng trở nên cấp thiết. Trong bối cảnh biến đổi khí hậu và tài nguyên dần khan hiếm, việc tính toán năng suất các nhân tố tổng hợp (TFP) đóng vai trò là thước đo phản ánh mức độ bền vững và hiệu quả phối hợp giữa các yếu tố đầu vào.

Luận án chỉ ra các khoảng trống nghiên cứu chính tại Việt Nam:

1. Các nghiên cứu trước đây tại Việt Nam chủ yếu tiếp cận theo phương pháp hạch toán tăng trưởng hoặc mô hình kinh tế lượng sử dụng hàm sản xuất Cobb-Douglas; chưa có công trình nào sử dụng trực tiếp phương pháp chỉ số, cụ thể là công thức chỉ số Tornqvist, để đo lường TFP nông nghiệp cấp quốc gia.
2. Đa phần các nghiên cứu tập trung vào ngành cấp 1 (bao gồm cả lâm nghiệp và thủy sản) hoặc giới hạn ở một số sản phẩm riêng lẻ như lúa gạo, cao su, cà phê; thiếu các đánh giá toàn diện cho ngành nông nghiệp cấp 2 (trồng trọt và chăn nuôi).
3. Mốc thời gian nghiên cứu của các công bố học thuật độc lập mới chỉ cập nhật số liệu đến trước năm 2006; các cơ quan nhà nước chưa công bố chỉ tiêu TFP nông nghiệp định kỳ trong Niên giám Thống kê.
4. Chưa có nghiên cứu TFP nông nghiệp nào tại Việt Nam thực hiện điều chỉnh chất lượng đầu vào, dẫn đến nguy cơ ước tính quá cao mức tăng trưởng năng suất thực tế.

Mục tiêu nghiên cứu tổng quát của luận án là đo lường và phân rã năng suất các nhân tố tổng hợp (TFP) ngành nông nghiệp Việt Nam, có thực hiện điều chỉnh chất lượng đầu vào. Các mục tiêu cụ thể gồm:

1. Đo lường TFP ngành nông nghiệp Việt Nam (bao gồm trồng trọt và chăn nuôi) bằng phương pháp chỉ số Tornqvist nhằm bổ sung phương pháp luận và tạo nguồn dữ liệu đối sánh.
2. Thực hiện điều chỉnh chất lượng đầu vào đối với đất và lao động nông nghiệp để hạn chế sai lệch ước lượng qua thời gian.
3. Phân rã TFP nông nghiệp thông qua phương pháp bao dữ liệu (DEA) nhằm nhận diện nguồn gốc tăng trưởng năng suất từ thay đổi công nghệ và thay đổi hiệu quả kỹ thuật.
4. Đề xuất các khuyến nghị chính sách và giải pháp hoàn thiện công tác thống kê đo lường TFP nông nghiệp tại Việt Nam.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Đo lường năng suất các nhân tố tổng hợp (TFP) ngành nông nghiệp Việt Nam.
• Phạm vi nội dung và ngành: Tập trung vào ngành nông nghiệp cấp 2 (trồng trọt và chăn nuôi) theo Hệ thống ngành kinh tế Việt Nam (VSIC) và phân loại quốc tế ISIC phiên bản 4; không bao gồm ngành lâm nghiệp, thủy sản và hoạt động quản lý nhà nước trong nông nghiệp.
• Phạm vi không gian: Toàn bộ lãnh thổ Việt Nam ở cấp quốc gia, 63 tỉnh/thành phố và các vùng sinh thái nông nghiệp.
• Phạm vi thời gian: Giai đoạn 2000-2020 đối với bộ dữ liệu cấp quốc gia (sử dụng chỉ số Tornqvist) và giai đoạn 2010-2020 đối với bộ dữ liệu cấp tỉnh/thành phố và cấp vùng (sử dụng phương pháp DEA).

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Tổng quan lý luận và thực nghiệm quốc tế ghi nhận sự phát triển của các phương pháp đo lường TFP qua nhiều giai đoạn:

• Giai đoạn 1950-1970: Phương pháp hạch toán tăng trưởng khởi xướng từ công trình của Solow (1957) và mô hình kinh tế lượng sử dụng hàm sản xuất Cobb-Douglas giữ vai trò chủ đạo. Dù vậy, các phương pháp này không đo lường được sự thay đổi hiệu quả kỹ thuật (TEC) và phụ thuộc lớn vào việc lựa chọn dạng hàm (Nguyễn Thị Lương và Võ Thành Danh, 2020).
• Giai đoạn 1970-1980: Phương pháp chỉ số phi tham số được phát triển bởi Hicks (1961), Moorsteen (1961), Christensen (1975) và Diewert (1976, 1992). Darku và cộng sự (2013) ghi nhận phần lớn nghiên cứu TFP nông nghiệp thời kỳ này áp dụng phương pháp chỉ số, trong đó công thức Fisher và Tornqvist phổ biến nhất. Phương pháp này không đòi hỏi ước tính dạng hàm phức tạp nhưng không phân rã được TFP và đòi hỏi dữ liệu về giá.
• Giai đoạn 1990-2000: Phương pháp bao dữ liệu (DEA) dựa trên hàm khoảng cách do Farrell (1957) khởi xướng và được Fare và cộng sự (1994) cùng Coelli và cộng sự hoàn thiện. DEA giải quyết các bài toán quy hoạch tuyến tính để dựng đường biên sản xuất mà không yêu cầu giả định dạng hàm hay thông tin về giá.
• Giai đoạn từ sau năm 2000: Phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên (SFA) bắt nguồn từ Aigner và Chu (1968) được sử dụng song song với DEA. Theo Mahadevan (2003), Mahadevan và Kalirajan (1999), Kalirajan và Shand (1994), Odhiambo và Nyangito (2003), cách tiếp cận biên (frontier) phân rã được TFP thành thay đổi công nghệ (TC) và thay đổi hiệu quả kỹ thuật (TEC), trong khi cách tiếp cận phi biên (non-frontier) mặc định hiệu quả kỹ thuật đạt mức tuyệt đối. Kevin Fox (2016) nhấn mạnh việc không tính đến suy thoái đất và chất lượng nước sẽ làm sai lệch bản chất tăng trưởng năng suất nông nghiệp bền vững. Tổ chức Nông lương Liên Hợp Quốc (FAO, 2017, 2018), Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD, 2001, 2015, 2022), Tổ chức Lao động Quốc tế (ILO, 2007, 2017), Tim Collie và cộng sự (2005) cùng Fuglie (2015) đã chuẩn hóa khung hạch toán đầu vào, đầu ra và khuyến nghị phối hợp các chỉ tiêu năng suất.

Tại Việt Nam, các nghiên cứu trước năm 2000 chủ yếu giới hạn ở năng suất đơn nhân tố (PFP), đặc biệt là năng suất lao động. Sau năm 2000, nghiên cứu TFP bắt đầu xuất hiện:

• Các cơ quan quản lý: Từ năm 2005, chỉ tiêu tốc độ tăng TFP được đưa vào Hệ thống chỉ tiêu thống kê quốc gia nhưng Tổng cục Thống kê chưa công bố định kỳ trong Niên giám Thống kê. Viện Năng suất Việt Nam có tính TFP cho ngành cấp 1 bằng phương pháp hạch toán tăng trưởng kết hợp hàm Cobb-Douglas (Tăng Văn Khiên, 2005, 2018; Trần Văn Thọ, 1997).
• Các nghiên cứu thực nghiệm học thuật: Tiêu biểu gồm Nguyen và Goletti (2001), Vu Hoang Linh (2009), Ho Dinh Bao (2012), Vu Hoang Linh và Le Dinh Quy Nguyen (2021). Tuy nhiên, các nghiên cứu này chỉ khảo sát chuỗi số liệu đến năm 2006, sử dụng hàm sản xuất hoặc DEA/SFA cho các nhóm cây trồng đơn lẻ, chưa bao quát toàn ngành nông nghiệp cấp 2 đến các giai đoạn gần đây.

Luận án định vị nghiên cứu thông qua việc giải quyết các khoảng trống: bổ sung ứng dụng chỉ số Tornqvist ở cấp quốc gia; thực hiện phân rã TFP bằng DEA Malmquist cổ điển và toàn cục ở cấp tỉnh và cấp vùng; mở rộng phạm vi thời gian đến năm 2020; và áp dụng kỹ thuật điều chỉnh chất lượng đầu vào đối với đất và lao động.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Luận án dựa trên lý thuyết kinh tế học sản xuất về năng suất:

• Năng suất là tỷ lệ so sánh giữa kết quả đầu ra và chi phí đầu vào (OECD, 2001; Shafi, 1984).
• Luận án phân biệt rõ hai nhóm chỉ tiêu: Năng suất đơn nhân tố (PFP - đo lường một đầu vào riêng lẻ như đất, lao động, vốn) và Năng suất các nhân tố tổng hợp (TFP - đo lường đóng góp tổng hợp của mọi yếu tố sản xuất chính). Do PFP dễ gây hiểu lầm khi có sự thay thế giữa các yếu tố (Kathuria và cộng sự; Coelli và cộng sự, 2005), TFP được lựa chọn làm trọng tâm nghiên cứu.
• Nguồn tăng trưởng TFP: Dựa trên mô hình hàm khoảng cách theo hướng tiếp cận đầu ra của Farrell (1957), sản lượng gia tăng được phân rã thành: đóng góp của thay đổi hiệu quả kỹ thuật (TEC), đóng góp của thay đổi công nghệ (TC) và đóng góp của gia tăng lượng đầu vào. Phương trình tăng trưởng TFP được xác định: $TFP = TEC \times TC$.

Đặc tính so sánh	Hạch toán tăng trưởng	Mô hình hàm sản xuất	Chỉ số TFP (Tornqvist)	Phương pháp bao dữ liệu (DEA)	Phân tích biên ngẫu nhiên (SFA)
Bản chất phương pháp	Phi tham số	Tham số	Phi tham số	Phi tham số	Tham số
Giả định dạng hàm sản xuất	Có	Có	Không	Không	Có
Tính được hiệu quả kỹ thuật (TE)	Không	Không	Không	Có	Có
Tính được thay đổi công nghệ (TC)	Có	Có	Có	Có	Có
Nhạy cảm với lượng biến đột xuất	Có	Không	Có	Có	Không
Kiểm định giả thuyết thống kê	Không	Có	Không	Không	Có
Yêu cầu dữ liệu về giá	Có	Không	Có	Không	Không
Yêu cầu quy mô mẫu quan sát	Rất ít quan sát	Cần mẫu lớn	Tối thiểu 2 quan sát	Cỡ mẫu trung bình	Cần mẫu lớn

Luận án áp dụng kết hợp hai phương pháp định lượng phi tham số:

1. Phương pháp chỉ số Tornqvist: Đo lường Chỉ số lượng đầu ra (TOI), Chỉ số lượng đầu vào (TII) và Chỉ số TFP cấp quốc gia giai đoạn 2000-2020 dựa trên chuỗi số liệu liên hoàn. Tỷ trọng doanh thu được sử dụng làm quyền số cho đầu ra và tỷ trọng chi phí làm quyền số cho đầu vào.
2. Phương pháp bao dữ liệu (DEA):
   • Sử dụng chỉ số năng suất Malmquist cổ điển định hướng đầu ra (Fare và cộng sự, 1994) dưới giả định hiệu quả quy mô thay đổi (VRS) và không đổi (CRS) để phân rã TFP thành TEC và TC cho 63 tỉnh/thành phố giai đoạn 2010-2020.
   • Sử dụng chỉ số Malmquist toàn cục (Global Malmquist Index) để đánh giá sự chuyển dịch công nghệ và khắc phục hiện tượng công nghệ khả thi không đồng nhất giữa các vùng sinh thái nông nghiệp.
3. Kỹ thuật điều chỉnh chất lượng đầu vào:
   • Lao động: Xây dựng chỉ số chất lượng lao động dựa trên cơ cấu trình độ học vấn, chuyên môn và tiền lương của lực lượng lao động nông nghiệp.
   • Đất: Điều chỉnh diện tích đất canh tác thông qua hệ số sử dụng đất và năng suất cây trồng nhằm phản ánh độ phì nhiêu và cường độ canh tác.

Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ Tổng cục Thống kê (GSO), Niên giám Thống kê, Khảo sát Mức sống dân cư Việt Nam (VHLSS), Điều tra Lao động - Việc làm (LFS), Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn, FAOSTAT và Hiệp hội Phân bón Thế giới (IFA):

• Đầu ra: Giá trị sản xuất nông nghiệp (giá thực tế và giá so sánh 2010), sản lượng các nhóm sản phẩm trồng trọt và chăn nuôi.
• Đầu vào: Đất (diện tích đất sản xuất nông nghiệp), Lao động (số người làm việc, số giờ công làm việc), Vốn (số máy móc thiết bị quy đổi về công suất máy 40 CV, tổng công suất máy nông nghiệp), Chi phí trung gian (khối lượng phân bón hóa học NPK, lượng thuốc trừ sâu sử dụng trên 1 ha).
• Phần mềm xử lý số liệu: TFPIP phiên bản 1.1, phần mềm R và gói lệnh FEAR 3.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Cơ sở lý luận và tổng quan nghiên cứu về năng suất các nhân tố tổng hợp trong nông nghiệp

Chương này hệ thống hóa các khái niệm nền tảng về năng suất từ Adam Smith (1776), OECD (2001) đến FAO (2018). Luận án phân tích chi tiết đặc thù của sản xuất nông nghiệp: phụ thuộc vào tài nguyên thiên nhiên, biến đổi khí hậu, tính mùa vụ, sự phức tạp của nguồn lao động gia đình và tính đa dạng của sản phẩm. Tác giả phân biệt năng suất đơn nhân tố (PFP đất, PFP lao động, PFP vốn) với năng suất các nhân tố tổng hợp (TFP), khẳng định TFP phản ánh bao quát tiến bộ công nghệ, kỹ năng quản lý và chất lượng đầu vào. Về mặt phương pháp, chương phân chia các cách tiếp cận thành nhóm biên và phi biên, so sánh năm phương pháp đo lường (Hạch toán tăng trưởng, Hàm sản xuất, Chỉ số TFP, DEA, SFA). Về dữ liệu, chương chuẩn hóa tiêu chuẩn xác định lượng và giá của đầu ra (loại trừ tổn thất sau thu hoạch và các khâu chế biến ngoài trang trại) cùng bốn nhóm đầu vào thiết yếu (đất canh tác, giờ lao động, tài sản máy móc và chi phí trung gian). Phần tổng quan tài liệu trong và ngoài nước xác lập rõ 4 khoảng trống nghiên cứu làm cơ sở cho các chương tiếp theo.

Chương 2: Phương pháp tính năng suất các nhân tố tổng hợp trong nông nghiệp Việt Nam

Chương 2 thiết lập khung phân tích định lượng chi tiết cho luận án. Tác giả trình bày mô hình toán học của chỉ số Tornqvist sử dụng logarit sai phân để đo lường tỷ lệ tăng trưởng đầu ra và đầu vào. Đối với phương pháp DEA, chương mô tả cấu trúc các bài toán quy hoạch tuyến tính tính hàm khoảng cách theo hướng đầu ra, nguyên lý phân rã chỉ số Malmquist cổ điển thành hiệu quả kỹ thuật (TEC) và thay đổi công nghệ (TC), cũng như thuật toán Malmquist toàn cục để xử lý đường biên chung giữa các vùng. Điểm nhấn phương pháp luận của chương là quy trình điều chỉnh chất lượng đầu vào:

• Đối với đất: Tính toán hệ số điều chỉnh chất lượng từ tỷ lệ đất có tưới tiêu và hệ số quay vòng sử dụng đất.
• Đối với lao động: Tính toán hệ số chất lượng lao động qua tỷ lệ lao động qua đào tạo và thang bảng lương tương đối giữa các nhóm kỹ năng từ dữ liệu VHLSS và LFS. Chương kết thúc bằng sơ đồ khung nghiên cứu đồng bộ hóa việc sử dụng các phần mềm TFPIP 1.1, R và FEAR 3.

Chương 3: Sử dụng chỉ số Tornqvist tính năng suất các nhân tố tổng hợp trong nông nghiệp Việt Nam giai đoạn 2000-2020

Chương 3 khái quát bối cảnh nông nghiệp Việt Nam từ năm 1976 đến 2020, nhấn mạnh tác động của các quyết sách lớn như Nghị quyết số 26/2008/NQ-TW về nông nghiệp, nông dân, nông thôn và Nghị quyết số 63/2009/NQ-CP về an ninh lương thực quốc gia. Tác giả thống kê mô tả sự biến động của đầu ra (cơ cấu trồng trọt, chăn nuôi) và các yếu tố đầu vào (đất, số giờ lao động, số máy móc quy đổi 40 CV, lượng phân bón NPK và lượng thuốc trừ sâu trên 1 ha).

Kết quả tính toán chỉ số Tornqvist giai đoạn 2000-2020:

• Khi chưa điều chỉnh chất lượng đầu vào: Tốc độ tăng TFP bình quân đạt 2,29%/năm; trong đó Chỉ số lượng đầu ra (TOI) tăng nhanh hơn Chỉ số lượng đầu vào (TII).
• Khi điều chỉnh chất lượng đầu vào đất: Tốc độ tăng TFP bình quân có sự suy giảm nhẹ so với mức chưa điều chỉnh.
• Khi điều chỉnh đồng thời cả đất và lao động: Tốc độ tăng TFP bình quân đạt 2,15%/năm (giảm 0,14 điểm phần trăm so với mức chưa điều chỉnh 2,29%). Sự chênh lệch này chứng minh việc không điều chỉnh chất lượng đầu vào sẽ đánh giá quá cao TFP thực chất, do một phần tăng trưởng sản lượng thực tế bắt nguồn từ việc nâng cao trình độ lao động và tăng cường thâm canh đất đai chứ không hoàn toàn do năng suất tổng hợp.

Chương 4: Sử dụng phương pháp bao dữ liệu tính và phân rã năng suất các nhân tố tổng hợp trong nông nghiệp Việt Nam giai đoạn 2010-2020

Chương 4 mở rộng phân tích định lượng xuống cấp địa phương bằng bộ dữ liệu bảng của 63 tỉnh/thành phố giai đoạn 2010-2020. Dữ liệu gồm 1 đầu ra (giá trị sản xuất nông nghiệp giá so sánh 2010) và 5 đầu vào (diện tích đất nông nghiệp, số lao động, tổng công suất máy nông nghiệp, khối lượng phân bón hóa học và chi phí trung gian).

Kết quả ước lượng chỉ số Malmquist cổ điển:

• Tốc độ tăng TFP nông nghiệp bình quân toàn quốc giai đoạn 2010-2020 đạt 1,30%/năm.
• Phân rã hai thành phần cho thấy: Thay đổi công nghệ (TC) tăng bình quân 3,50%/năm; trong khi Thay đổi hiệu quả kỹ thuật (TEC) giảm bình quân 2,10%/năm.
• Điều này chỉ ra nguồn tăng trưởng TFP cấp tỉnh chủ yếu dựa vào tiến bộ công nghệ (đưa giống mới, áp dụng cơ giới hóa), trong khi hiệu quả quản lý, phân bổ và sử dụng các yếu tố đầu vào bị suy giảm.

Kết quả ước lượng chỉ số Malmquist toàn cục và phân tích cấp vùng:

• Luận án đánh giá các vùng sinh thái nông nghiệp (Trung du miền núi phía Bắc, Đồng bằng sông Hồng, Bắc Trung Bộ và Duyên hải miền Trung, Tây Nguyên, Đông Nam Bộ, Đồng bằng sông Cửu Long).
• Tồn tại sự chênh lệch đáng kể về TGR (Tỷ số khoảng cách công nghệ) và năng suất đơn nhân tố giữa các vùng. Việc áp dụng chỉ số Malmquist toàn cục khẳng định đường biên công nghệ giữa các vùng không đồng nhất, phản ánh mức độ thích ứng và điều kiện tự nhiên khác biệt rõ rệt giữa Đồng bằng sông Cửu Long, Đồng bằng sông Hồng và các vùng miền núi.

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp về mặt lý thuyết:

• Hệ thống hóa và chuẩn hóa khung lý luận về đo lường TFP cho ngành nông nghiệp cấp 2 (trồng trọt và chăn nuôi) tại Việt Nam, bảo đảm tính tương thích với chuẩn mực quốc tế của FAO và OECD.
• Xây dựng thành công quy trình điều chỉnh chất lượng đầu vào đối với đất và lao động phù hợp với điều kiện dữ liệu thống kê của Việt Nam, cung cấp cơ sở phương pháp luận để chuyển từ đo lường TFP thuần sang TFP có phản ánh biến động chất lượng nguồn lực.
• Bổ sung ứng dụng phương pháp chỉ số Tornqvist và chỉ số Malmquist toàn cục vào tài liệu nghiên cứu năng suất nông nghiệp tại Việt Nam.

Đóng góp về mặt thực tiễn:

• Cung cấp chuỗi số liệu định lượng cập nhật về TFP nông nghiệp Việt Nam cấp quốc gia giai đoạn 2000-2020: TFP tăng trung bình 2,29%/năm (chưa điều chỉnh) và 2,15%/năm (sau khi điều chỉnh chất lượng đất và lao động).
• Làm rõ bản chất tăng trưởng TFP cấp tỉnh giai đoạn 2010-2020: Tốc độ tăng TFP bình quân đạt 1,30%/năm, động lực tăng trưởng hoàn toàn do tiến bộ công nghệ (TC tăng 3,50%/năm), trong khi hiệu quả kỹ thuật suy giảm (TEC giảm 2,10%/năm). Phát hiện này xác định dư địa nâng cao TFP trong tương lai nằm ở khâu cải thiện hiệu quả sử dụng đầu vào.
• Chứng minh thực nghiệm về khoảng cách công nghệ và sự khác biệt năng suất giữa các vùng sinh thái nông nghiệp thông qua chỉ số Malmquist toàn cục.

Kiến nghị và giải pháp đề xuất:

• Nhóm giải pháp nâng cao hiệu quả kỹ thuật: Chú trọng đào tạo kỹ năng canh tác cho nông dân, hợp lý hóa việc sử dụng vật tư trung gian (giảm lạm dụng phân bón vô cơ và thuốc bảo vệ thực vật) nhằm hạn chế lãng phí đầu vào.
• Nhóm giải pháp thúc đẩy tiến bộ công nghệ: Tiếp tục đầu tư nghiên cứu và chuyển giao giống cây trồng, vật nuôi có năng suất cao, đẩy mạnh cơ giới hóa đồng bộ các khâu sản xuất.
• Nhóm chính sách đất đai và lao động: Thúc đẩy tích tụ, tập trung đất đai nông nghiệp để đạt hiệu quả quy mô; bảo vệ độ phì nhiêu của đất; tăng cường đào tạo nghề cho lao động nông nghiệp để thích ứng với quá trình công nghiệp hóa.
• Kiến nghị về công tác thống kê: Đề nghị Tổng cục Thống kê và Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn xây dựng hệ thống cơ sở dữ liệu định kỳ phục vụ tính toán TFP ngành nông nghiệp cấp 2; bổ sung các cuộc điều tra giá nông sản tại ruộng và theo dõi suy thoái tài nguyên đất.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của luận án:

• Về phạm vi dữ liệu điều chỉnh chất lượng: Luận án mới chỉ thực hiện điều chỉnh chất lượng cho hai yếu tố đầu vào là đất và lao động; chưa lượng hóa được các tác động tiêu cực từ suy thoái môi trường, xói mòn đất, ô nhiễm nguồn nước và biến đổi khí hậu do hệ thống thống kê chính thức chưa có số liệu định lượng liên tục.
• Về thời gian chuỗi số liệu cấp địa phương: Do hạn chế trong việc thu thập số liệu thống kê đầy đủ của 63 tỉnh/thành phố, phân tích DEA phân rã TFP mới dừng lại ở giai đoạn 2010-2020, chưa đồng bộ trọn vẹn với chuỗi thời gian cấp quốc gia 2000-2020.
• Về phạm vi ngành: Nghiên cứu chưa bao gồm ngành lâm nghiệp và nuôi trồng thủy sản do quy trình sản xuất khác biệt và sự thiếu hụt nghiêm trọng dữ liệu đầu vào, đầu ra chuyên biệt.

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

• Bổ sung các chỉ tiêu phản ánh suy thoái tài nguyên và biến động môi trường (tính toán TFP xanh) khi Tổng cục Thống kê công bố các thông tin thống kê chuyên đề trong tương lai.
• Kéo dài chuỗi thời gian phân tích DEA cấp tỉnh/thành phố và mở rộng nghiên cứu TFP cho từng nhóm nông sản chủ lực hoặc tiểu ngành chăn nuôi, trồng trọt chuyên canh.

Giá trị tham khảo

Luận án mang lại giá trị tham khảo chuyên môn cho các nhóm đối tượng:

• Cơ quan quản lý nhà nước và hoạch định chính sách (Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn, Bộ Kế hoạch và Đầu tư, Tổng cục Thống kê): Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở thực nghiệm đánh giá việc thực hiện Nghị quyết 26/2008/NQ-TW, Nghị quyết 63/2009/NQ-CP và Kết luận số 81-KL/TW; hỗ trợ Tổng cục Thống kê xây dựng quy trình tính toán TFP ngành cấp 2 phục vụ Niên giám Thống kê.
• Nghiên cứu sinh, học viên và giảng viên kinh tế: Cung cấp khung tài liệu tham khảo về mặt phương pháp luận đo lường kinh tế học sản xuất, đặc biệt là quy trình áp dụng chỉ số Tornqvist, phương pháp lập trình tuyến tính DEA (Malmquist cổ điển và toàn cục), cùng phương thức vận hành các phần mềm TFPIP 1.1, R và FEAR 3.
• Các nhà phân tích chính sách nông nghiệp địa phương: Cung cấp bức tranh thực trạng về hiệu quả kỹ thuật và tiến bộ công nghệ của từng tỉnh/thành phố và từng vùng sinh thái nông nghiệp để xây dựng chính sách phân bổ nguồn lực phù hợp.

Câu hỏi thường gặp

1. Vì sao luận án giới hạn phạm vi nghiên cứu ở ngành nông nghiệp cấp 2 mà không tính cho toàn bộ ngành nông, lâm nghiệp và thủy sản? Theo phân loại ISIC phiên bản 4, VSIC và hướng dẫn của FAO (2018), quy trình sản xuất của lâm nghiệp và thủy sản có sự khác biệt căn bản so với trồng trọt và chăn nuôi. Hơn nữa, việc thu thập dữ liệu đầu ra và đầu vào cho thủy sản và lâm nghiệp gặp phải tình trạng thiếu hụt số liệu nghiêm trọng (Craig, Pardey và Roseboom, 1997). Do đó, giới hạn ở ngành cấp 2 (trồng trọt và chăn nuôi) bảo đảm tính chính xác, khả thi và thuận tiện cho việc so sánh quốc tế.

2. Tốc độ tăng TFP nông nghiệp Việt Nam giai đoạn 2000-2020 thay đổi như thế nào sau khi thực hiện điều chỉnh chất lượng đầu vào? Khi tính toán bằng chỉ số Tornqvist chưa điều chỉnh chất lượng đầu vào, TFP nông nghiệp Việt Nam tăng bình quân 2,29%/năm. Sau khi thực hiện điều chỉnh chất lượng đối với hai yếu tố đầu vào là đất và lao động, tốc độ tăng TFP bình quân giảm xuống còn 2,15%/năm (giảm 0,14 điểm phần trăm). Điều này chứng minh việc không điều chỉnh sẽ dẫn đến ước tính quá cao năng suất thực chất.

3. Kết quả phân rã TFP cấp tỉnh giai đoạn 2010-2020 bằng phương pháp DEA phản ánh thực trạng gì của sản xuất nông nghiệp Việt Nam? Kết quả phân rã chỉ số Malmquist cho thấy TFP cấp tỉnh tăng bình quân 1,30%/năm, trong đó thay đổi công nghệ (TC) tăng 3,50%/năm nhưng thay đổi hiệu quả kỹ thuật (TEC) lại giảm 2,10%/năm. Thực trạng này cho thấy tăng trưởng TFP nông nghiệp Việt Nam phụ thuộc chủ yếu vào việc tiếp nhận tiến bộ công nghệ từ bên ngoài mà chưa khai thác tối ưu hiệu quả sử dụng và quản lý các yếu tố đầu vào.

4. Luận án đã sử dụng những phần mềm chuyên dụng nào để tính toán và xử lý số liệu? Luận án sử dụng phần mềm TFPIP phiên bản 1.1 (phần mềm chuyên dụng tính toán chỉ số TFP), phần mềm thống kê R và gói lệnh FEAR phiên bản 3 (dùng để ước lượng các bài toán quy hoạch tuyến tính và phân rã chỉ số Malmquist trong phương pháp DEA).

5. Mục đích của việc sử dụng chỉ số Malmquist toàn cục (Global Malmquist Index) bên cạnh chỉ số Malmquist cổ điển là gì? Chỉ số Malmquist cổ điển giả định tất cả các địa phương đều tiếp cận cùng một đường biên công nghệ chung trong từng thời kỳ. Việc bổ sung chỉ số Malmquist toàn cục nhằm tính đến sự khác biệt đặc thù về công nghệ và điều kiện tự nhiên giữa các vùng sinh thái nông nghiệp Việt Nam, giúp lượng hóa chính xác tỷ số khoảng cách công nghệ (TGR) giữa các vùng.

Kết luận

Luận án của tác giả Lê Hoàng Minh Nguyệt là công trình nghiên cứu hệ thống về đo lường năng suất các nhân tố tổng hợp (TFP) trong nông nghiệp Việt Nam với việc cập nhật dữ liệu chuỗi thời gian quốc gia giai đoạn 2000-2020 và cấp tỉnh giai đoạn 2010-2020. Nghiên cứu kết hợp hai công cụ định lượng phi tham số là chỉ số Tornqvist và phương pháp bao dữ liệu (DEA) để vừa đo lường tốc độ tăng TFP có điều chỉnh chất lượng đầu vào đất và lao động, vừa phân rã nguồn gốc tăng trưởng thành thay đổi công nghệ và thay đổi hiệu quả kỹ thuật. Các phát hiện thực nghiệm chỉ ra rằng TFP nông nghiệp Việt Nam đạt mức tăng trưởng dương nhưng phụ thuộc chủ yếu vào tiến bộ công nghệ trong khi hiệu quả kỹ thuật còn suy giảm. Đây là cơ sở khoa học xác thực phục vụ công tác thống kê chỉ tiêu năng suất quốc gia và hoạch định chính sách nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn lực nông nghiệp trong tương lai.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ NĂNG SUẤT CÁC NHÂN TỐ TỔNG HỢP TRONG NÔNG NGHIỆP Năng suất và năng suất các nhân tố tổng hợp là một trong những chủ đề nghiên cứu được quan tâm từ rất sớm. Mặc dù không có bất đồng lớn trong khái niệm chung về năng suất, nhưng không có định nghĩa duy nhất cho năng suất và cũng không có công thức tính duy nhất để đo lường năng suất. Các nghiên cứu về chủ đề này cũng khá thống nhất với nhau trong việc phân loại các chỉ tiêu năng suất. Thông thường, đo lường năng suất được chia thành năng suất đơn nhân tố (năng suất riêng phần, năng suất từng phần) và đo lường năng suất đa nhân tố (trong nhiều trường hợp được gọi là năng suất các nhân tố tổng hợp).

Các chỉ tiêu năng suất đơn nhân tố dễ hiểu và dễ tính toán nhưng có thể đánh giá sai hiệu quả hoạt động của trang trại hoặc ngành nông nghiệp nói chung, gây khó khăn cho việc phân tích và đưa ra các quyết định chính sách. Năng suất các nhân tố tổng hợp (TFP) tính đến sự đóng góp của tất cả các yếu tố đầu vào vào sản xuất, là một chỉ tiêu tốt hơn để thể hiện cải tiến kỹ thuật hoặc hiệu quả, gắn chặt hơn với những thay đổi trong chi phí sản xuất nông nghiệp. Vì những lý do này, theo Tổ chức Lương thực và Nông nghiệp Liên hợp quốc (FAO, 2018), năng suất đơn nhân tố không thể trở thành xương sống của khung thống kê về đo lường năng suất và hiệu quả trong nông nghiệp. Chúng phải đi kèm với các chỉ số có khả năng đo lường năng suất tổng hợp của tất cả các yếu tố sản xuất chính được sử dụng để sản xuất hàng hóa nông nghiệp.

Quan điểm này cũng được hầu hết các nhà nghiên cứu đồng tình. Về phương pháp đo lường TFP, có nhiều cách tiếp cận và phương pháp khác nhau nhằm xác định TFP, mỗi phương pháp đều có các ưu điểm, nhược điểm. Việc lựa chọn phương pháp phải phụ thuộc vào thực trạng dữ liệu hiện có và mục đích nghiên cứu cụ thể. Chương này sẽ trình bày lý luận về năng suất và năng suất các nhân tố tổng hợp; phân loại các phương pháp để tính năng suất các nhân tố tổng hợp nông nghiệp; lý luận về đầu ra, đầu vào trong nông nghiệp; và tổng quan các nghiên cứu trên thế giới về tính TFP trong nông nghiệp.

Một số vấn đề cơ bản về năng suất trong nông nghiệp 1. Khái niệm về năng suất trong nông nghiệp Adam Smith (1776) là người đầu tiên đề cập đến thuật ngữ năng suất trong nghiên cứu về kinh tế khi bàn về hiệu quả của sản xuất phụ thuộc vào lao động. Ông cho rằng năng suất có thể tăng lên nhờ sự phân công lao động, thông qua chuyên môn 12 hoá mỗi người công nhân làm một công việc khác nhau với các chức năng khác nhau trong một đầu mối công việc tổng thể sẽ đem lại hiệu quả hơn là một người làm toàn bộ các công đoạn từ đầu đến cuối. Adam Smith nhận thấy rằng cách này có thể khiến cho công nhân trở nên thành thạo hơn trong công việc của mình, dẫn đến hiệu quả làm việc cao hơn.

Trong giai đoạn đầu của nền kinh tế hàng hóa, các nhà nghiên cứu thường nhấn mạnh yếu tố đầu vào là lao động và năng suất cũng thường được hiểu là năng suất lao động. Tuy nhiên, năng suất mang tính toàn diện hơn nhiều. Có thể hiểu năng suất là thước đo lượng đầu ra được tạo thành từ các yếu tố đầu vào. Trong đó các yếu tố đầu ra là tập hợp các kết quả như số lượng sản phẩm, hàng hóa, tổng giá trị sản xuất kinh doanh, tổng giá trị sản phẩm của nền kinh tế…, đầu vào bao gồm các yếu tố như lao động, máy móc, vốn, công nghệ, trình độ quản lý.

Quan hệ giữa đầu ra và đầu vào chính là năng suất. Năm 2001, Tổ chức Hợp tác và Phát triển (OECD) định nghĩa năng suất là tỷ lệ so sánh giữa lượng kết quả đầu ra so với lượng các yếu tố đầu vào được sử dụng để sản xuất ra các đầu ra đó. Nói cách khác, năng suất là một tỷ lệ đầu ra so với đầu vào. Theo đó, đầu ra được sử dụng để đo lường năng suất có thể ở dạng hàng hóa hoặc dịch vụ và có thể được biểu thị bằng số lượng hoặc khối lượng vật chất (theo giá cố định), tùy thuộc vào công thức của chỉ tiêu.

Các yếu tố đầu vào trung gian và các yếu tố sản xuất là các nguồn lực được sử dụng để tạo ra các đầu ra. Định nghĩa này áp dụng cho bất kỳ khu vực hoặc hoạt động kinh tế nào, sự khác biệt duy nhất là bản chất của các đầu ra được xem xét ở tử số và của các đầu vào ở mẫu số. Theo Ủy ban Năng suất Úc (2009), năng suất là thước đo hiệu quả sản xuất. Ở cấp độ quốc gia, nó nắm bắt khả năng của nền kinh tế trong việc ‘khai thác các nguồn lực vật chất và con người để tạo ra sản lượng và thu nhập’.

Tăng năng suất đề cập đến sự gia tăng giá trị của đầu ra được tạo ra đối với một mức đầu vào nhất định, trong một khoảng thời gian nhất định. Tổ chức Lao động quốc tế (ILO, 2017) cũng đưa ra quan điểm về năng suất. Đó là việc sử dụng có hiệu quả những nguồn lực như vốn, đất đai, nguyên vật liệu, năng lượng, thông tin và thời gian chứ không chỉ mỗi yếu tố lao động. Nhưng với quan điểm này thì năng suất mới chỉ xét đến các yếu tố đầu vào mà chưa đề cập đến giá trị đầu ra.

Hiện nay, quan điểm phổ biến và đơn giản nhất về năng suất là xem năng suất như là một phạm trù kinh tế, thể hiện quan hệ tỷ lệ giữa “kết quả đầu ra” và các “yếu 13 tố đầu vào” tương ứng. Theo cách định nghĩa này thì nguyên tắc cơ bản của tăng năng suất là thực hiện phương thức để tối đa hoá đầu ra và giảm thiểu đầu vào. Thuật ngữ đầu vào, đầu ra được diễn giải khác nhau theo sự thay đổi của môi trường kinh tế - xã hội. Ở cấp độ cơ bản nhất, năng suất đo lường số lượng sản xuất bởi một quốc gia, ngành, lĩnh vực, trang trại… với một tập hợp các nguồn lực và đầu vào.

Khái niệm về năng suất trong lĩnh vực nông nghiệp cũng được xác định tương tự như khái niệm trên. Năng suất trong nông nghiệp có thể được định nghĩa là tỷ lệ giữa sản lượng đầu ra so với mức hao phí đầu vào của các yếu tố được sử dụng trong quá trình sản xuất nông nghiệp (Shafi, 1984). Nó là thước đo hiệu quả của việc sử dụng các nguồn lực đầu vào như lao động, vốn, đất đai. trong quá trình sản xuất nông nghiệp của các đơn vị sản xuất (nông hộ, doanh nghiệp nông nghiệp, hợp tác xã nông nghiệp…).

Năng suất trong nông nghiệp có thể tiếp cận ở phạm vi đơn vị sản xuất nhỏ nhất như là nông hộ đến các phạm vi cao hơn như ngành sản xuất (ví dụ: ngành trồng trọt, chăn nuôi, nuôi trồng…) cho một địa phương hoặc một quốc gia. Đây cũng là định nghĩa được Tổ chức Nông lương Liên hợp quốc (FAO) đưa ra năm 2017. Tóm lại, dù có nhiều cách diễn đạt định nghĩa về năng suất khác nhau, định nghĩa về năng suất của Tổ chức Hợp tác và Phát triển (OECD) là định nghĩa được công nhận rộng rãi nhất. Theo đó, năng suất là tỷ lệ so sánh giữa lượng kết quả đầu ra so với lượng các yếu tố đầu vào được sử dụng để sản xuất ra các đầu ra đó.

Trong nông nghiệp, năng suất cũng được định nghĩa là tỷ lệ giữa sản lượng đầu ra so với mức hao phí đầu vào của các yếu tố được sử dụng trong quá trình sản xuất nông nghiệp (Shafi, 1984). Đây cũng là định nghĩa mà luận án sẽ sử dụng để tính TFP. Ý nghĩa của năng suất trong nông nghiệp Năng suất trong nông nghiệp có liên quan trực tiếp đến an toàn lương thực và sự phát triển của một số ngành công nghiệp quan trọng có liên quan đến nông nghiệp (như chế biến thực phẩm). Ý nghĩa của việc nghiên cứu các chỉ tiêu năng suất trong hoạt động sản xuất nông nghiệp thể hiện ở các khía cạnh sau: Thứ nhất, ngành nông nghiệp muốn phát triển bền vững trong bối cảnh diễn ra biến đổi khí hậu ngày càng mạnh mẽ, sự phát triển của công nghệ 4.0 cũng như sự phát triển của các ngành công nghiệp và dịch vụ thì cần phải tính đến hiệu quả sử dụng các yếu tố nguồn lực đầu vào.

Việc xem xét, tính toán các chỉ tiêu năng suất trong hoạt động sản xuất nông nghiệp sẽ là cơ sở quan trọng để ngành nông nghiệp đưa ra các định hướng, giải pháp sử dụng hợp lý và hiệu quả các yếu tố nguồn lực này trong bối cảnh nguồn lực khan hiếm. 14 Thứ hai, việc tính toán các chỉ tiêu năng suất cho phép so sánh năng lực sản xuất giữa các đơn vị, các địa phương, giữa vùng miền, hoặc đánh giá sự thay đổi của nó qua thời gian cũng như thực hiện các so sánh quốc tế. Thông qua tính toán năng suất nông nghiệp, các trang trại có thể phân bổ tốt hơn các nguồn lực khan hiếm cho các mục tiêu khác. Ở cấp độ kinh tế vĩ mô, sử dụng hiệu quả hơn các yếu tố đầu vào và phân bổ lại thặng dư cho các hoạt động kinh tế khác dẫn đến thu nhập quốc gia cao hơn.

Thứ ba, trong bối cảnh các nguồn lực tự nhiên, tài nguyên thiên nhiên ngày càng cạn kiệt, các thách thức từ biến đổi khí hậu ngày càng gia tăng đối với sản xuất nông nghiệp, một trong những vấn đề cần đặt ra đối với ngành nông nghiệp là làm sao tính toán được hiệu quả của các yếu tố kĩ thuật, công nghệ và những tiến bộ trong quá trình sản xuất. Do đó việc đánh giá năng suất các nhân tố tổng hợp trong nông nghiệp là hết sức cần thiết. Nó không những cho phép nhận thức năng suất tổng hợp các yếu tố đầu vào trong nông nghiệp mà còn cho thấy sự tác động của sự thay đổi công nghệ, sự tiến bộ trong quản lý sản xuất đến việc tăng sản lượng đầu ra của hoạt động nông nghiệp; và trên cơ sở đó còn cho phép phân tích khoảng cách năng lực công nghệ giữa các đơn vị, các địa phương, các vùng hoặc giữa các quốc gia trong sản xuất nông nghiệp.