Phân tích hiệu quả kỹ thuật, năng suất nhân tố tổng hợp và khoảng cách trong công nghệ sản xuất giữa các vùng nông nghiệp Việt Nam

Trong nghiên cứu này, 60 tỉnh thành trong cả nước được phân chia thành 6 vùng nông nghiệp dựa trên vị trí địa lý của chúng: Đồng bằng sông Hồng, Miền núi Bắc bộ, Duyên hải miền Trung, Tây Nguyên, Đông Nam bộ và Đồng bằng sông Cửu Long. Số liệu sử dụng trong nghiên cứu này được thu thập từ các số liệu công bố trong niên giám của Tổng cục Thống kê và niên giám thông kê của các địa phương.

60 tỉnh thành đóng góp vào sản lượng cả nước dựa trên lợi thế so sánh của từng tỉnh trong sản xuất các loại sản phẩm nông nghiệp khác nhau. Đồng bằng sông Hồng chuyên môn hóa trong trồng trọt đối với lúa gạo, rau và hoa, trong chăn nuôi đối với lợn và gà. Miền núi Bắc bộ chuyên môn hóa trồng trọt đối với chè, cà phê, ngô, vải, đậu tương, thuốc lá, trong chăn nuôi đối với trâu, bò, lợn. Các tỉnh duyên hải miền Trung chuyên môn hóa lúa gạo, ngô, lạc, mía, dưa hấu, cao su, điều và nho trong trồng trọt, lợn và gà trong chăn nuôi. Tây nguyên có lợi thế so sánh trong sản xuất cây công nghiệp với quy mô sản xuất lớn như cà phê, cao su, điều, tiêu, chè, ngô, phát triển quy mô chăn nuôi lớn đối với trâu, bò và lợn. Đông nam bộ chủ yếu sản xuất cao su, điều, tiêu, cà phê, mía, sắn, cây ăn quả, bò và gà. Đồng bằng sông Cửu Long chuyên môn hóa lúa gạo với quy mô cánh đồng mẫu lớn cũng như phát triển trồng cây ăn quả rộng lớn.

Để ước lượng tăng trưởng năng suất nông nghiệp và các thành phần của nó bằng phương pháp đường biên sản xuất chung, nghiên cứu này sử dụng một đầu ra tổng hợp là giá trị sản lượng nông nghiệp tính theo giá cố định năm 1994 và 4 đầu chủ yếu – lao động nông nghiệp, máy nông nghiệp, đất đai và số lượng trâu bò sử dụng trong sản xuất. Bảng 1 tổng hợp các giá trị thống kê mô tả cho 6 vùng nông nghiệp.

Các số liệu trong bảng 1 cho thấy những khác biệt lớn giữa các vùng nông nghiệp. Đồng bằng sông Cửu Long và Tây nguyên là những khu vực sản xuất nông nghiệp lớn. Đồng bằng sông Hồng, sông Cửu Long và Duyên hải miền Trung là những khu vực sử dụng nhiều lao động nông nghiệp. Tây nguyên, Đông Nam bộ và đồng bằng sông Cửu Long có diện tích đất nông nghiệp rộng lớn hơn nhiều so với các khu vực khác. Cũng có thể vì lý do này mà mức độ cơ giới hóa nông nghiệp diễn ra mạnh hơn ở các khu vực này. Số lượng máy nông nghiệp ở các khu vực này lớn hơn rất nhiều so với phía bắc và miền Trung. Trâu bò được sử dụng chủ yếu ở miền núi phía Bắc và duyên hải miền Trung.

Bảng 1: Tổng hợp số liệu về giá trị sản lượng và tình hình sử dụng các yếu tố sản xuất của 6 vùng nông nghiệp Việt Nam giai đoạn 1990-2006

Biến	Đồng bằng sông Hồng	Miền núi phía Bắc	Miền Trung	Tây Nguyên	Đông Nam bộ	Đồng bằng sông Cửu Long
Giá trị sản lượng (Tỷ đồng) Trung bình Độ lệch chuẩn	1761.9 823.7	734.7 424.5	1241.1 904.3	2301.7 2118.5	1606.7 1066.6	2932.0 1365.3
Lao động (1000 người) Trung bình Độ lệch chuẩn	500.4 189.7	276.5 130.5	441.6 330.9	316.5 194.1	263.2 115.2	506.2 153.8
Máy nông nghiệp (Chiếc) Trung bình Độ lệch chuẩn	1614.9 1060.5	363.0 616.6	1024.2 774.0	8478.8 13194	2232.0 2487.1	3177.3 1976.7
Đất (1000 hectares) Trung bình Độ lệch chuẩn	74.6 25.4	88.3 39.5	99.5 61.2	238.0 159.3	185.3 103.5	230.5 75.4
Trâu, bò (1000 con) Trung bình Độ lệch chuẩn	20.5 11.5	113.3 32.6	67.6 81.8	17.1 5.2	18.4 13.6	6.9 6.5
Số tỉnh Số quan sát	11 187	14 238	12 204	4 68	7 119	12 204

Sự khác biệt về công nghệ sản xuất giữa các vùng nông nghiệp trong cả nước có thể được nhận diện một cách rõ ràng hơn qua việc xem xét 2 hình 3 và 4. Hình 3 bỏ qua các tỉnh miền núi phía Bắc do các giá trị sản lượng trên mỗi máy nông nghiệp là quá cao dẫn đến khó khăn trong việc nhận diện sự khác biệt giữa các vùng về tiêu chí này trên đồ thị. Nó cho thấy đồng bằng sông Hồng và duyên hải miền Trung sử dụng ít hơn máy nông nghiệp và nhiều hơn lao động tương đối so với Tây nguyên, Đông Nam bộ và đồng bằng sông Cửu Long. Trong các khu vực phía Nam, Tây nguyên là vùng có mức độ cơ giới hóa nông nghiệp cao nhất cả nước. Hình 4 cho thấy rằng Tây Nguyên và Đông Nam bộ sử dụng đất nông nghiệp nhiều hơn tương đối trong khi miền núi phía Bắc, duyên hải miền Trung và đặc biệt là đồng bằng sông Hồng lại sử dụng nhiều hơn tương đối lao động nông nghiệp.

Trên cơ sở mô hình lý thuyết đã đưa ra ở trên và số liệu sản xuất nông nghiệp Việt Nam giai đoan 1990-2006, nghiên cứu này sử dụng phần mềm DEAP 2.1 (Coelli, 1996) để giải các bài toán quy hoạch tuyến tính. Từ đó tính toán chỉ số Malmquist TFP toàn cục và các thành phần của nó TEC, BPC và TGC. Kết quả được trình bày trong bảng 2. Kết quả tính toán cho thấy chỉ số Malmquist TFP toàn cục bình quân cả nước tăng 0,3% mỗi năm. Trong đó, hiệu quả kỹ thuật giảm -0,2%, tiến bộ công nghệ đóng góp 0,8% và thay đổi khoảng cách công nghệ giảm -0,3%.

Các tính toán về tiến bộ công nghệ cho thấy một bức tranh nông nghiệp Việt Nam ngày càng tốt đẹp hơn. Ngoại trừ miền núi phía Bắc sụt giảm -0,4% mỗi năm, các vùng khác đều đạt được mức tiến bộ công nghệ dương. Các tỉnh phía Nam có tốc độ đổi mới công nghệ nhanh hơn so với khu vực phía Bắc và duyên hải miền Trung. Điều này cho thấy tiến bộ công nghệ là nguyên nhân chính cho tăng trưởng năng suất nông nghiệp Việt Nam trong thời gian qua.

Hai xu hướng ngược chiều của hiệu quả kỹ thuật và tiến bộ công nghệ giữa các vùng cho thấy rằng các tỉnh phía Nam có khuynh hướng ứng dụng công nghệ sản xuất mới thay vì cải thiện hiệu quả sản xuất. Trong khi đó các tỉnh phía Bắc và duyên hải miền Trung có khuynh hướng ngược lại.

Các tính toán về thay đổi khoảng cách công nghệ cho thấy rằng các tỉnh phía Bắc và duyên hải miền Trung ngày càng trở nên tụt hậu trong công nghệ sản xuất so với các vùng trong cả nước. Ngược lại các tỉnh phía Nam đặc biệt là Tây nguyên nắm giữ vai trò đầu tầu trong đổi mới công nghệ sản xuất nông nghiệp. Mặc dù các kết quả về thay đổi khoảng cách công nghệ là có ý nghĩa, nhưng chúng chỉ cung cấp các thông tin về tỷ lệ thay đổi tương đối trong vị trí dẫn đầu về công nghệ sản xuất giữa các vùng.Vị trí về công nghệ sản xuất của mỗi vùng được chỉ ra rõ ràng hơn qua việc sử dụng tỷ lệ khoảng cách công nghệ (TGR). Bảng 3 tổng kết các tính toán đối với tỷ lệ khoảng cách công nghệ TGR. Đồng bằng sông Cửu Long là khu vực có công nghệ sản xuất nông nghiệp tốt nhất với TGR trung bình 0,839 và đa số các tỉnh trong vùng có TGR lớn hơn giá trị trung bình. Đứng ở vị trí thứ 2 là đồng bằng sông Hồng với TGR trung bình 0,718, tuy nhiên khi xem xét phân phối Kernel cho thấy phần lớn các tỉnh trong vùng có TGR thấp hơn giá trị trung bình vùng. Duyên hải miền Trung là khu vực lạc hậu nhất trong công nghệ sản xuất nông nghiệp với TGR trung bình 0,526 và đa số các tỉnh trong vùng có TGR thấp hơn bình quân. Tây nguyên, Đông Nam bộ và miền núi phía Bắc nằm ở giữa 2 thái cực trên. Các vùng này có TGR bình quân xấp xỉ như nhau, tuy nhiên phần lớn các tỉnh ở Tây nguyên và Đông Nam bộ có TGR lớn hơn bình quân trong khi đó xu hướng là ngược lại đối với miền núi phía Bắc.

Kết hợp những phát hiện về tỷ lệ khoảng cách công nghệ cùng như phân phối của nó với kết quả về thay đổi khoảng cách công nghệ ở trên, ta có thể kết luận rằng đồng bằng sông Cửu Long và đồng bằng sông Hồng là những khu vực có công nghệ sản xuất nông nghiệp hàng đầu cả nước, tuy nhiên đồng bằng sông Hồng đánh mất dần vị trí này trong giai đoạn 1990-2006 do tốc độ đổi mới công nghệ (BPC) chậm. Tây nguyên và Đông Nam bộ ngày càng đóng vai trò quan trọng trong bản đồ nông nghiệp Việt Nam với tốc độ thay đổi trong khoảng cách công nghệ lớn. Duyên hải miền Trung và miền núi phía Bắc là nhưng nút thắt yếu nhất trong công nghệ sản xuất nông nghiệp và đồng thời ngày càng trở nên lạc hậu hơn so với các khu vực khác.

Nghiên cứu này áp dụng phương pháp đường biên sản xuất chung và chỉ số Malmquist TFP toàn cục để phân tích sự thay đổi trong năng suất nông nghiệp Việt Nam cũng như các thành phần của nó. Các kết quả ước lượng thực nghiệm trong nghiên cứu này cho thấy: Thứ nhất, tiến bộ công nghệ là nguyên nhân căn bản của tăng trưởng năng suất nông nghiệp Việt Nam trong giai đoạn 1990-2006. Tiến bộ công nghệ đóng góp phần lớn cho tăng trưởng năng suất trong khi đó hiệu quả kỹ thuật trong sử dụng các yếu tố sản xuất làm giảm đáng kể trong giai đoạn này. Tất cả các vùng nông nghiệp ngoại trừ miền núi phía Bắc đều có mức tiến bộ công nghệ dương, đặc biệt là các tỉnh phía Nam.

Battese, G. E. and D. S. P. Rao (2002). Technology gap, efficiency, and a stochastic metafrontier function. International Journal of Business and Economics 1(2): 87-93.

Battese, et al. (2004). A metafrontier production function for estimation of technical efficiencies and technology gaps. Journal of Productivity Analysis 21: 91-103.

Breustedt, et al. (2009). What is my optimal technology? The International Association of Agricultural Economists Conference, Beijing, China.

Chen, Z. and S. Song (2008). Efficiency and technology gap in China's agriculture: a regional meta-frontier analysis. China Economic Review 19: 287-296.

Coelli, T. J., D. S. P. Rao, C. J. O’Donnell, and G. E. Battese (2005). An introduction to efficiency and productivity analysis, Second Edition, Springer.

Cúc, N. S. (2003). Nông nghiệp, nông thôn Việt Nam thời kỳ đổi mới. Hà Nội, Việt Nam, Nhà xuất bản Thống kê.

Cúc, N. S. and N. V. Tiêm (1996). Nửa thế kỷ phát triển nông nghiệp nông thôn Việt Nam: 1945-1995. Hà Nội, Việt Nam, Nhà xuất bản Nông nghiệp.

Farrell, M. J. (1957). The measurement of productive efficiency. Journal of the Royal Statistical Society, Series A 120(3): 253-290.

Hayami, Y. (1969). Sources of agricultural productivity gap among selected countries. American Journal of Agricultural Economics 51(3): 564-575.

Hayami, Y. and V. W. Ruttan (1970). Agricultural productivity differences among countries. American Economic Review 60(5): 895-911.

Kompas, et al. (2009). Productivity, net returns and efficiency: land and market reform in Vietnam Rice Production. Working Papers 09-02. ANU, Canberra, Australia.

Krishnasamy, G. and E. M. Ahmed (2009). Productivity growth analysis in OECD countries: application of metafrontier functions. Journal of the Korean Economy 10(2): 225-244.

Linh, V. H. (2008). Essays on the economics of food production and consumption in Vietnam (Ph.D thesis). Graduate School, University of Minnesota, US.

Mariano, et al. (2010). Metafrontier analysis of farm-level efficiencies and environmental-technology gaps in Philippine rice farming. AARES 54th Annual Conference, Australia.

Minh, N. K. and G. T. Long (2008). Measuring agricultural production efficiency in Vietnam. Working Paper No. 0813. Hanoi, Vietnam, Vietnam Development Forum.

Moreira, V. H. and Bravo-Ureta (2010). Technical efficiency and metatechnology ratios for dairy farms in three southern cone countries. Journal of Productivity Analysis 33: 33-45.

Mulwa, R. and A. Emrouznejad (2009). Economic efficiency of smallholder maize producers in Western Kenya. International Journal of Operational Research 4(3): 250-267.

Nghiem, H. S. and T. Coelli (2002). The effect of incentive reforms upon productivity: Evidence from the Vietnamese rice industry. Journal of Development Studies 39(1): 74-93.

O’Donnell, C. J. (2008). An aggreagate quantity-price framework for measuring and decomposing productivity and profitability change. Working Papers. Australia.

O'Donnell, et al. (2008). Metafrontier frameworks for the study of firm-level efficiencies and technology ratios. Empirical Economics 34: 231-255.

Oh, D. H. (2010). A metafrontier approach for measuring an environmentally sensitive productivity growth index. Journal of Energy Economics 32: 146-157.

Oh, D. H. and J.-d. Lee (2010). A metafrontier approach for measuring Malmquist productivity index. Empirical Economics 38: 47-64.

Pastor, J. T. and C. A. K. Lovell (2005). A global Malmquist productivity index. Economics Letters 88(2): 266-271.

Rao, D. S. P., et al. (2003). Metafrontier functions for the study of inter-regional productivity differences. Working Papers No.1. University of Queensland, Australia.

Rios, A. R. and G. E. Shively (2005). Farm size and nonparameric efficiency measurements for coffee farms in Vietnam. American Agricultural Economics Association. Rhode Island.