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

• 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

• 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

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.