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

Chuyên khảo nông nghiệp phân tích Đo lường năng suất các nhân tố tổng hợp tfp trong nông nghiệp việt nam, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.

• 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 về luận án

Nông nghiệp giữ vị thế trụ đỡ chiến lược của nền kinh tế Việt Nam, đóng góp 12,56% GDP và giải quyết việc làm cho 29,10% lực lượng lao động xã hội năm 2021 với quy mô dân số 98,5 triệu người. Trong bối cảnh công nghiệp hóa, đô thị hóa làm suy giảm diện tích đất canh tác và nguồn tài nguyên thiên nhiên, tăng trưởng nông nghiệp theo chiều rộng dựa trên mở rộng thâm dụng đầu vào vật chất không còn khả thi. Yêu cầu chuyển dịch sang mô hình tăng trưởng theo chiều sâu đặt trọng tâm vào việc đo lường và nâng cao Năng suất các nhân tố tổng hợp (Total Factor Productivity - TFP). Luận án tiến sĩ Thống kê kinh tế của tác giả Lê Hoàng Minh Nguyệt (Trường Đại học Kinh tế Quốc dân, 2023, mã số 9310101) dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. Trần Thị Bích mang tính tiên phong khi giải quyết triệt để các khoảng trống lý luận và thực nghiệm về lượng hóa TFP nông nghiệp tại Việt Nam.

Khoảng trống nghiên cứu then chốt được xác định bao gồm: (1) Thiếu vắng các công trình ứng dụng phương pháp chỉ số số học kinh điển (Törnqvist index) ở cấp độ toàn ngành cấp 2 (trồng trọt và chăn nuôi) giai đoạn sau năm 2006; (2) Sự bỏ sót hoàn toàn khâu điều chỉnh chất lượng đầu vào (Input Quality Adjustment) đối với đất và lao động, dẫn đến nguy cơ ước tính thổi phồng (overestimation) TFP thực tế; (3) Thiếu các phân tích phân rã nguồn gốc tăng trưởng TFP theo không gian và thời gian bằng các mô hình biên phi tham số tiên tiến phản ánh tính không đồng nhất về công nghệ vùng sinh thái. Luận án đặt ra ba câu hỏi nghiên cứu và ba giả thuyết cốt lõi:

• Research Question 1 (RQ1): Tốc độ tăng TFP ngành nông nghiệp Việt Nam giai đoạn 2000-2020 đạt mức bao nhiêu khi đo lường bằng phương pháp chỉ số Törnqvist có và không có điều chỉnh chất lượng đầu vào?
  • Hypothesis 1 (H1): Việc kiểm soát chất lượng đầu vào lao động và đất đai sẽ làm giảm tốc độ tăng TFP danh nghĩa do bóc tách được đóng góp của vốn con người và thủy lợi hóa.
• Research Question 2 (RQ2): Nguồn gốc tăng trưởng TFP nông nghiệp cấp tỉnh giai đoạn 2010-2020 bắt nguồn từ tiến bộ công nghệ (Technical Change - TC) hay cải thiện hiệu quả kỹ thuật (Technical Efficiency Change - TEC)?
  • Hypothesis 2 (H2): Tăng trưởng TFP nông nghiệp địa phương chủ yếu được dẫn dắt bởi sự dịch chuyển đường biên công nghệ (TC) thay vì cải thiện hiệu quả bắt kịp (catch-up effect).
• Research Question 3 (RQ3): Có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về khoảng cách công nghệ nông nghiệp giữa các vùng sinh thái khi áp dụng mô hình biên sản xuất chung?
  • Hypothesis 3 (H3): Tồn tại sự phân hóa sâu sắc về tỷ số khoảng cách công nghệ (Technology Gap Ratio - TGR) giữa 6 vùng kinh tế - sinh thái nông nghiệp Việt Nam.

Khung lý thuyết của luận án tích hợp Lý thuyết Chỉ số Siêu việt (Superlative Index Number Theory) của Diewert (1976), Lý thuyết Đường biên Sản xuất của Farrell (1957) và Mô hình Phân tích Bao dữ liệu (DEA) phân rã chỉ số Malmquist của Färe et al. (1994) cùng mở rộng Malmquist toàn cục (Pastor & Lovell, 2005). Quy mô nghiên cứu bao phủ chuỗi dữ liệu cấp quốc gia 21 năm (2000-2020) và bộ dữ liệu mảng cân bằng gồm 63 tỉnh/thành phố trong 11 năm (2010-2020).

Literature Review và Positioning

Lịch sử đo lường TFP nông nghiệp quốc tế chia thành hai trường phái chính: phương pháp tiếp cận phi biên (non-frontier approach) và phương pháp tiếp cận biên (frontier approach) (Mahadevan, 2003). Trường phái phi biên khởi nguồn từ phương pháp Hạch toán tăng trưởng (Growth Accounting Approach - GAA) dựa trên phần dư Solow (Solow, 1957) và hệ thống chỉ số TFP (Hicks, 1961; Moorsteen, 1961), được hoàn thiện toán học bởi Christensen (1975) và Diewert (1976, 1992). Ngược lại, trường phái biên xuất phát từ Farrell (1957) với hai nhánh công cụ: Phân tích Bao dữ liệu phi tham số (DEA) (Charnes, Cooper & Rhodes, 1978; Banker, Charnes & Cooper, 1984) và Phân tích Biên ngẫu nhiên tham số (SFA) (Aigner, Lovell & Schmidt, 1977; Meeusen & van den Broeck, 1977).

Tranh luận học thuật quốc tế tập trung vào hai bất đồng lớn:

1. Bất đồng về giả định hiệu quả kỹ thuật đầy đủ: GAA và chỉ số Törnqvist/Fisher giả định các đơn vị sản xuất đều hoạt động tối ưu trên đường biên (Full Technical Efficiency) và thị trường cạnh tranh hoàn hảo. Trường phái biên (Coelli et al., 2005; OECD, 2022) phản biện rằng giả định này bất khả thi tại các nền nông nghiệp đang phát triển do tồn tại sai lệch phân bổ nguồn lực và độ trễ chuyển giao kỹ thuật.
2. Bất đồng về đo lường chất lượng đầu vào: Fuglie (2015, USDA) và FAO (2018) chứng minh việc bỏ qua biến động chất lượng tư liệu sản xuất sẽ chuyển hóa sai lệch mức tăng chất lượng đầu vào thành tăng trưởng TFP ảo. Kevin Fox (2016) khẳng định việc không điều chỉnh suy thoái tài nguyên đất nước gây méo mó nghiêm trọng chỉ số năng suất bền vững.

Tại Việt Nam, các nghiên cứu của Nguyen & Goletti (2001), Vũ Hoàng Linh (2009), Hồ Đình Bảo (2012), Vũ Hoàng Linh & Lê Đình Quy Nguyễn (2021) chủ yếu áp dụng hàm Cobb-Douglas, DEA hoặc SFA nhưng dữ liệu chỉ dừng lại ở mốc năm 2006. So với các công trình quốc tế kinh điển như nghiên cứu của Craig, Pardey & Roseboom (1997) về nông nghiệp toàn cầu hay Darku et al. (2013) tại các nước đang phát triển, luận án của Lê Hoàng Minh Nguyệt định vị đột phá bằng cách lần đầu tiên kết hợp đồng thời chỉ số Törnqvist có hiệu chỉnh chất lượng cấp quốc gia (2000-2020) và chỉ số Global Malmquist cấp tỉnh (2010-2020), khỏa lấp khoảng trống dữ liệu suốt 15 năm qua của ngành nông nghiệp Việt Nam.

Đóng góp lý thuyết và khung phân tích

Đóng góp cho lý thuyết

Luận án mở rộng Lý thuyết Chỉ số Siêu việt của Diewert (1976) trong bối cảnh nền kinh tế chuyển đổi thông qua việc tích hợp các hệ số điều chỉnh chất lượng nội sinh cho hai yếu tố sản xuất cốt lõi: đất đai (dựa trên hệ số tưới tiêu và hệ số luân canh cây trồng) và lao động (dựa trên trình độ học vấn, chứng chỉ đào tạo từ Điều tra Lao động - Việc làm LFS và VHLSS).

Về mặt mô hình hóa, nghiên cứu chứng minh mối quan hệ giữa sản lượng thực tế và sản lượng tiềm năng thông qua hàm khoảng cách đầu ra (Output Distance Function), phân rã mức tăng sản lượng từ thời kỳ $t$ sang $t+1$ theo công thức: $$\Delta Q = \text{Đóng góp của TEC} + \text{Đóng góp của TC} + \text{Đóng góp của mức tăng đầu vào}$$

Luận án củng cố luận điểm chuyển dịch mô thức (Paradigm Shift): Đánh giá tăng trưởng nông nghiệp không thể chỉ nhìn nhận qua lăng kính Năng suất đơn nhân tố (PFP) như năng suất đất (tấn/ha) hay năng suất lao động (triệu đồng/lao động), mà bắt buộc phải dựa trên TFP đa đầu vào - đa đầu ra để phản ánh chính xác hiệu quả phối hợp nguồn lực và tiến bộ công nghệ thuần túy.

Khung phân tích độc đáo

Khung phân tích của luận án tích hợp ba lý thuyết nền tảng:

• Lý thuyết sản xuất cận biên (Marginal Productivity Theory): Xác định trọng số đóng góp chi phí của các yếu tố đầu vào (đất, lao động, vốn máy móc, phân bón NPK, thuốc trừ sâu).
• Lý thuyết chỉ số chuỗi (Chained Index Theory): Sử dụng công thức chỉ số lượng đầu ra tổng hợp (Total Output Index - TOI) và lượng đầu vào tổng hợp (Total Input Index - TII) dạng Törnqvist có quyền số biến đổi liên hoàn: $$\ln\left(\frac{\text{TFP}{t}}{\text{TFP}{t-1}}\right) = \sum_{i} \frac{R_{it} + R_{it-1}}{2} \ln\left(\frac{Y_{it}}{Y_{it-1}}\right) - \sum_{j} \frac{S_{jt} + S_{jt-1}}{2} \ln\left(\frac{X_{jt}}{X_{jt-1}}\right)$$ (Trong đó $R_{it}$ là tỷ trọng doanh thu đầu ra $i$; $S_{jt}$ là tỷ trọng chi phí đầu vào $j$).
• Lý thuyết Biên công nghệ chung (Metafrontier Theory): Áp dụng chỉ số Malmquist toàn cục (Global Malmquist Index) của Pastor & Lovell (2005) khắc phục hiện tượng bất khả thi của bài toán quy hoạch tuyến tính (infeasibility) và đảm bảo tính bắc cầu (transitivity), phân rã TFP thành Thay đổi hiệu quả kỹ thuật (TEC), Thay đổi công nghệ tốt nhất (Best Practice Change - BPC) và Thay đổi khoảng cách công nghệ (Technology Gap Change - TGC).

Điều kiện biên (Boundary conditions) được xác lập rõ: Phạm vi phân tích giới hạn trong ngành nông nghiệp cấp 2 (trồng trọt và chăn nuôi), loại trừ lâm nghiệp và thủy sản do sự khác biệt bản chất về chu kỳ sinh học và cấu trúc hàm sản xuất (FAO, 2018).

Phương pháp nghiên cứu tiên tiến

Thiết kế nghiên cứu

Nghiên cứu vận dụng thế giới quan Thực chứng (Positivism) kết hợp Chủ nghĩa hiện thực phản biện (Critical Realism) thông qua phương pháp định lượng nghiêm ngặt kết hợp dữ liệu thống kê chuỗi thời gian và dữ liệu mảng vĩ mô. Thiết kế nghiên cứu đa cấp độ (Multi-level design) bao gồm:

• Cấp vĩ mô quốc gia: Đánh giá TFP tổng thể 2000-2020 bằng chỉ số Törnqvist (chưa hiệu chỉnh và đã hiệu chỉnh chất lượng).
• Cấp không gian địa phương và vùng: Đánh giá 63 đơn vị ra quyết định (DMU - 63 tỉnh/thành phố) trong giai đoạn 2010-2020 bằng DEA hướng đầu ra (Output-oriented DEA).

Cỡ mẫu và tiêu chí lựa chọn: 100% các tỉnh/thành phố trực thuộc trung ương tại Việt Nam giai đoạn 2010-2020 ($N = 63 \times 11 = 693$ quan sát mảng).

Quy trình nghiên cứu rigorous

Quy trình thu thập và xử lý dữ liệu được thiết kế nhất quán với Hệ thống Tài khoản Quốc gia (SNA) và chuẩn mực FAO (2018):

• Đầu ra ($Y$): Giá trị sản xuất nông nghiệp theo giá so sánh 2010 phân theo ngành trồng trọt và chăn nuôi.
• Đầu vào ($X$) bao gồm 5 nhóm chính:
  1. Đất đai ($X_1$): Diện tích đất sản xuất nông nghiệp canh tác thực tế (ha).
  2. Lao động ($X_2$): Số giờ-người làm việc thực tế quy đổi (nghìn giờ) và số lượng lao động nông nghiệp đang làm việc.
  3. Vốn ($X_3$): Số lượng máy móc thiết bị nông nghiệp quy đổi về công suất chuẩn máy 40 mã lực (CV) hoặc tổng công suất máy nông nghiệp (CV/KW).
  4. Phân bón ($X_4$): Khối lượng phân bón hóa học NPK nguyên chất sử dụng quy đổi (tấn).
  5. Thuốc bảo vệ thực vật ($X_5$): Khối lượng thuốc trừ sâu sử dụng (tấn).

Luận án thực hiện tam giác đạc phương pháp (Methodological Triangulation) khi đối chiếu chéo kết quả giữa chỉ số Törnqvist, DEA Malmquist cổ điển và Global Malmquist DEA.

Data và phân tích

Dữ liệu thứ cấp được trích xuất từ Tổng cục Thống kê (GSO), Niên giám Thống kê 63 tỉnh, Khảo sát Mức sống Dân cư (VHLSS), Điều tra Lao động Việc làm (LFS), Bộ Nông nghiệp & PTNT, FAOSTAT và Hiệp hội Phân bón Quốc tế (IFA).

Kỹ thuật phân tích nâng cao được thực thi thông qua phần mềm chuyên dụng: phần mềm TFPIP phiên bản 1.1 (Coelli, 1996), ngôn ngữ lập trình thống kê R và gói thư viện chuyên sâu FEAR 3.0 (Wilson, 2008) để giải hàng nghìn bài toán quy hoạch tuyến tính (Linear Programming) cho các mô hình Constant Returns to Scale (CRS) và Variable Returns to Scale (VRS). Các kiểm định độ vững (Robustness checks) được thực hiện bằng cách đối sánh đa dạng giữa chỉ số liên hoàn và chỉ số định gốc, cũng như so sánh mô hình Malmquist cổ điển (Färe et al., 1994) với Malmquist toàn cục (Pastor & Lovell, 2005).

Phát hiện đột phá và implications

Những phát hiện then chốt

Kết quả thực nghiệm từ luận án đem lại 5 phát hiện mang tính bước ngoặt:

1. Tốc độ tăng trưởng TFP nông nghiệp quốc gia giai đoạn 2000-2020: Chỉ số Törnqvist chưa điều chỉnh chất lượng ghi nhận mức tăng TFP bình quân 2,29%/năm. Tuy nhiên, sau khi thực hiện điều chỉnh chất lượng đầu vào đất và lao động, tốc độ tăng TFP thực tế đạt 2,15%/năm (giảm 0,14 điểm phần trăm). Điều này khẳng định nếu không kiểm soát chất lượng đầu vào, TFP nông nghiệp sẽ bị ước tính quá cao do hấp thụ cả phần cải thiện trình độ nhân lực và hạ tầng thủy lợi.
2. Phân rã chỉ số Malmquist cấp tỉnh giai đoạn 2010-2020: Tốc độ tăng TFP bình quân toàn quốc đạt 1,30%/năm. Trong đó, Thay đổi công nghệ (TC) tăng vượt bậc với +3,50%/năm, nhưng Hiệu quả kỹ thuật (TEC) lại suy giảm mạnh -2,10%/năm (Hiệu quả kỹ thuật thuần túy PE giảm 1,30%, Hiệu quả quy mô SE giảm 0,80%).
3. Hiện tượng nghịch lý về hiệu quả (Efficiency Paradox): Mặc dù ranh giới công nghệ nông nghiệp của Việt Nam không ngừng mở rộng ra bên ngoài nhờ cơ giới hóa và ứng dụng giống mới, các nông hộ và địa phương lại ngày càng tụt lại xa hơn so với đường biên sản xuất tối ưu (bản chất là suy thoái hiệu quả kỹ thuật). Nông nghiệp Việt Nam đang lãng phí nghiêm trọng nguồn lực đầu vào.
4. Phân hóa công nghệ sâu sắc giữa các vùng sinh thái: Kết quả mô hình Global Malmquist chỉ ra Đồng bằng sông Cửu Long và Đông Nam Bộ là hai vùng dẫn đầu về TFP và tốc độ đổi mới công nghệ, trong khi Trung du và Miền núi phía Bắc và Tây Nguyên có tỷ số khoảng cách công nghệ (TGR) thấp nhất, đối mặt với rào cản lớn về tri thức canh tác và chuyển giao công nghệ.
5. Xu hướng suy giảm hiệu quả theo quy mô: Quy mô ruộng đất manh mún, phân tán đã kìm hãm hiệu quả quy mô (SE giảm bình quân 0,80%/năm), chứng minh sự cần thiết phải đẩy nhanh quá trình tích tụ và tập trung đất đai nông nghiệp.

Trích dẫn dữ liệu và nhận định cốt lõi từ văn bản

Nghiên cứu cung cấp các luận cứ định lượng then chốt trích xuất trực tiếp từ luận án:

"Năng suất các nhân tố tổng hợp (TFP) tính đến sự đóng góp của các yếu tố đầu vào chính và đo lường mức độ hiệu quả của sự kết hợp các yếu tố đầu vào chính trong quá trình sản xuất" (tr. 1).

"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" (FAO 2018; tr. 11).

"sự suy thoái của tài nguyên thiên nhiên, chất lượng của các yếu tố như nước và đất vẫn chưa được đề cập đến trong tính năng suất nông nghiệp, điều này có thể làm sai lệch kết quả tính toán và ảnh hưởng đến mức độ bền vững của tăng năng suất" (Kevin Fox 2016; tr. 5-6).

Implications đa chiều

• Về mặt lý luận: Khẳng định giá trị vượt trội của phương pháp tiếp cận biên trong việc bóc tách rành mạch hai động lực TC và TEC, bác bỏ quan điểm đơn giản hóa coi tăng trưởng TFP thuần túy là tiến bộ kỹ thuật.
• Về mặt phương pháp luận: Thiết lập quy trình chuẩn hóa thống kê đo lường TFP nông nghiệp cấp ngành và cấp địa phương, có thể chuyển giao trực tiếp cho cơ quan thống kê quốc gia.
• Về thực tiễn quản lý và chính sách:
  • Chuyển dịch trọng tâm chính sách: Thay vì chỉ tập trung đầu tư mua sắm công nghệ mới (đẩy đường biên TC), chính phủ cần ưu tiên các chính sách khuyến nông, đào tạo kỹ năng quản lý nông hộ và chuyển giao quy trình chuẩn để nâng cao hiệu quả kỹ thuật (thu hẹp khoảng cách TEC).
  • Đột phá thể chế đất đai: Thúc đẩy thị trường chuyển nhượng, cho thuê quyền sử dụng đất nông nghiệp nhằm tối ưu hóa hiệu quả quy mô (SE).
  • Chính sách đặc thù vùng: Áp dụng cơ chế hỗ trợ mục tiêu cho vùng Trung du Miền núi phía Bắc và Tây Nguyên nhằm rút ngắn khoảng cách công nghệ (TGR) so với vùng đồng bằng.

Limitations và Future Research

Luận án thẳng thắn thừa nhận 4 hạn chế mang tính điều kiện biên:

1. Giới hạn trong điều chỉnh chất lượng tài nguyên: Do hạn chế dữ liệu thống kê quốc gia, nghiên cứu mới chỉ điều chỉnh được chất lượng đất thông qua hệ số thủy lợi/luân canh mà chưa lượng hóa được mức độ suy thoái dinh dưỡng đất, mặn hóa và ô nhiễm nguồn nước mặt.
2. Thiếu hụt dữ liệu đầu vào trung gian cấp tỉnh: Ở cấp địa phương giai đoạn 2010-2020, số liệu chi phí trung gian (thuốc bảo vệ thực vật, thức ăn chăn nuôi) chưa được bóc tách định lượng đầy đủ theo chuỗi thời gian liên tục.
3. Tính đại diện của giá sản xuất: Việc sử dụng giá bán buôn/giá xuất xưởng thay cho giá thực tế tại cổng trang trại (Farm-gate price) trong một số nhóm nông sản có thể tạo ra sai số nhất định trong quyền số Törnqvist.

Chương trình nghiên cứu tương lai (Future Research Agenda):

• Tích hợp các chỉ tiêu Năng suất xanh (Green TFP / Environmentally Adjusted TFP) có tính đến các yếu tố ngoại ứng tiêu cực (phát thải khí nhà kính, rửa trôi hóa chất).
• Ứng dụng mô hình SFA dữ liệu mảng ngẫu nhiên (True Random Effects SFA) để so sánh đối chứng kiểm định với kết quả DEA.
• Khảo sát cấp độ vi mô nông hộ (Farm-level microdata) để phân tích sâu các yếu tố nội tại giải thích sự sụt giảm hiệu quả kỹ thuật thuần túy.

Tác động và ảnh hưởng

• Học thuật: Đặt nền móng phương pháp luận chuẩn xác cho chuyên ngành Thống kê kinh tế và Kinh tế nông nghiệp tại Việt Nam; cung cấp bộ chỉ số TFP chuẩn mực có giá trị trích dẫn cao cho các nghiên cứu sinh và học giả quốc tế khi nghiên cứu về chuyển đổi nông nghiệp Đông Nam Á.
• Thực thi chính sách Nhà nước: Cung cấp luận cứ khoa học trực tiếp phục vụ triển khai Kế hoạch hành động của Chính phủ thực hiện Kết luận số 81-KL/TW về bảo đảm an ninh lương thực quốc gia đến năm 2030, Nghị quyết 26/2008/NQ-TW và Nghị quyết 63/2009/NQ-CP.
• Ngành Thống kê: Cung cấp cẩm nang tính toán thực hành giúp Tổng cục Thống kê (GSO) và Viện Năng suất Việt Nam định kỳ công bố chỉ tiêu TFP nông nghiệp cấp 2 trong Niên giám Thống kê Quốc gia.
• Ý nghĩa quốc tế: Đưa dữ liệu năng suất nông nghiệp Việt Nam hội nhập hoàn toàn với các cơ sở dữ liệu quốc tế chuẩn mực của FAOSTAT, USDA Economic Research Service và Tổ chức Năng suất Châu Á (APO).

Đối tượng hưởng lợi

• Nghiên cứu sinh và Giới học thuật: Tiếp cận khung phân tích hoàn chỉnh, công thức toán kinh tế chi tiết và quy trình xử lý dữ liệu mảng nâng cao bằng R và TFPIP.
• Các nhà hoạch định chính sách (Bộ Nông nghiệp & PTNT, Bộ Kế hoạch & Đầu tư): Nhận diện chính xác điểm nghẽn nằm ở hiệu quả kỹ thuật (-2,10%/năm) để tái cơ cấu nguồn vốn đầu tư công, tập trung cho khuyến nông và đào tạo nghề.
• Tổng cục Thống kê và Cục Thống kê địa phương: Sở hữu công cụ lượng hóa định kỳ TFP theo cả hai phương pháp chỉ số Törnqvist và DEA Malmquist.
• Doanh nghiệp và Hiệp hội nông nghiệp: Hiểu rõ đặc thù năng suất từng vùng sinh thái để định vị vùng nguyên liệu và đầu tư công nghệ chế biến phù hợp.

Câu hỏi chuyên sâu

1. Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất của luận án là gì và mở rộng lý thuyết nào?

Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất là việc vận dụng và chuẩn hóa Lý thuyết Chỉ số Siêu việt (Superlative Index Theory) của Diewert (1976) kết hợp phương pháp hiệu chỉnh chất lượng đầu vào nội sinh trong điều kiện dữ liệu thống kê của một nền kinh tế đang chuyển đổi. Luận án chứng minh một cách tường minh rằng TFP thuần túy phải được tách rời khỏi mức tăng chất lượng của các yếu tố nguồn lực (Human capital & Land improvement), tránh hiện tượng sai lệch dương (positive bias) trong hạch toán năng suất truyền thống.

2. Đổi mới phương pháp luận nổi bật khi so sánh với ít nhất hai nghiên cứu trước đây?

So với nghiên cứu của Vũ Hoàng Linh (2009) (chỉ dùng SFA cho mẫu chéo đến năm 2006) và Hồ Đình Bảo (2012) (dùng DEA nhưng không xét tính toàn cục của biên công nghệ):

• Luận án của Lê Hoàng Minh Nguyệt áp dụng chỉ số Global Malmquist Index (Pastor & Lovell, 2005) trên bộ dữ liệu mảng cân bằng 63 tỉnh suốt 11 năm (2010-2020), giải quyết triệt để vấn đề phân rã không bắc cầu và khắc phục hiện tượng mất nghiệm tuyến tính.
• Luận án kết hợp đồng thời phương pháp phi biên Törnqvist cấp quốc gia và phương pháp biên DEA cấp tỉnh, tạo cơ chế kiểm định chéo độ tin cậy của kết quả ước lượng.

3. Phát hiện thực nghiệm nào gây bất ngờ nhất và bằng chứng định lượng đi kèm?

Phát hiện bất ngờ nhất là sự sụt giảm nghiêm trọng của Hiệu quả Kỹ thuật (TEC = -2,10%/năm) trong giai đoạn 2010-2020 dù Tiến bộ Công nghệ tăng mạnh (TC = +3,50%/năm), khiến TFP toàn ngành cấp tỉnh chỉ tăng khiêm tốn 1,30%/năm. Bằng chứng định lượng này đập tan giả định phổ biến cho rằng chuyển giao thiết bị và vật tư nông nghiệp sẽ tự động nâng cao hiệu quả canh tác; thực tế cho thấy trình độ quản trị và kỹ năng vận hành của nông hộ không theo kịp tốc độ cơ giới hóa, gây lãng phí lớn nguồn lực đầu vào.

4. Luận án có cung cấp quy trình tái lập nghiên cứu (Replication Protocol) rõ ràng không?

Có. Luận án cung cấp chi tiết toàn bộ thuật toán quy đổi đầu vào (chuyển đổi máy móc về đơn vị công suất chuẩn 40 CV, quy đổi phân bón về hàm lượng NPK nguyên chất, hệ số chất lượng lao động theo bậc học), công thức toán học tường minh cho chỉ số Törnqvist và các bài toán quy hoạch tuyến tính DEA, cùng với việc chỉ định chính xác các gói phần mềm mã nguồn mở (TFPIP 1.1, R package FEAR 3.0), cho phép các nhà nghiên cứu độc lập tái lập 100% kết quả tính toán.

5. Khung chương trình nghiên cứu 10 năm (10-year Research Agenda) được vạch ra như thế nào?

Khung chương trình 10 năm tập trung vào 3 trụ cột:

1. Hoàn thiện hệ thống hạch toán Năng suất Xanh (Green/Sustainable TFP): Đo lường chi phí môi trường và khấu hao vốn tự nhiên vào tài khoản năng suất quốc gia.
2. Phân tích chuỗi giá trị vi mô: Kết nối dữ liệu TFP ngành với dữ liệu vi mô từ Tổng điều tra Nông thôn, Nông nghiệp và Thủy sản để đánh giá tác động của liên kết hợp tác xã và chuỗi cung ứng.
3. Đánh giá tính dễ bị tổn thương và khả năng thích ứng khí hậu: Mô hình hóa tác động của xâm nhập mặn, hạn hán và biến đổi khí hậu cực đoan đến độ dịch chuyển đường biên công nghệ nông nghiệp vùng.

Kết luận

1. Luận án đã đo lường toàn diện TFP ngành nông nghiệp Việt Nam giai đoạn 2000-2020 bằng chỉ số Törnqvist, xác định tốc độ tăng trưởng đạt 2,29%/năm (chưa hiệu chỉnh) và 2,15%/năm (đã hiệu chỉnh chất lượng đất và lao động).
2. Phân rã thành công chỉ số Malmquist cấp tỉnh giai đoạn 2010-2020 trên 63 địa phương, chỉ ra TFP tăng bình quân 1,30%/năm, được dẫn dắt hoàn toàn bởi Thay đổi công nghệ (+3,50%/năm), trong khi Hiệu quả kỹ thuật suy giảm (-2,10%/năm).
3. Tiên phong áp dụng mô hình Global Malmquist chứng minh sự tồn tại của khoảng cách công nghệ đáng kể giữa 6 vùng kinh tế - sinh thái nông nghiệp, với ưu thế tuyệt đối thuộc về Đồng bằng sông Cửu Long và Đông Nam Bộ.
4. Đóng góp khung phương pháp luận chuẩn xác về điều chỉnh chất lượng đầu vào trong điều kiện dữ liệu thống kê Việt Nam, giải quyết bài toán thổi phồng năng suất trong các hạch toán kinh tế vĩ mô.
5. Cung cấp hệ thống khuyến nghị chính sách sắc bén, chuyển trọng tâm phát triển nông nghiệp từ mở rộng đầu vào sang tối ưu hóa hiệu quả kỹ thuật, thúc đẩy tích tụ đất đai và phát triển vốn nhân lực nông thôn.
6. Mở ra ba hướng nghiên cứu học thuật then chốt: Đo lường TFP nông nghiệp xanh thích ứng biến đổi khí hậu, vi mô hóa phân tích hiệu quả cấp nông hộ và tích hợp TFP vào hệ thống tài khoản quốc gia định kỳ.

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.