Phương Pháp Ước Lượng Hiệu Quả Kỹ Thuật, Hiệu Quả Phân Bổ Và Hiệu Quả

hiệu quả. Tại Việt Nam, các nghiên cứu về đo lường hiệu quả sản xuất nông nghiệp còn khá ít và chủ yếu tập trung vào đo lường hiệu quả kĩ thuật mà chưa quan tâm đến hiệu quả phân bổ và hiệu quả kinh tế. Các nghiên cứu về vai trò của quyền sử dụng đất còn ít và chủ yếu ở mức vĩ mô, do đó chưa đánh giá được vai trò của nó đối với hiệu quả sản xuất ở cấp nông hộ và cụ thể hơn, đến từng khía cạnh khác nhau của hiệu quả. Về mặt phương pháp, các nghiên cứu sử dụng chủ yếu các phương pháp định lượng truyền thống như hồi quy OLS và số liệu mảng cơ bản. Đây chính là khoảng trống trong các nghiên cứu mà luận án muốn tìm hiểu.

Luận án sẽ tập trung vào các vấn đề sau:

Thứ nhất là: Ước lượng các khía cạnh khác nhau của hiệu quả, bao gồm: hiệu quả kĩ thuật, hiệu quả phân bổ và hiệu quả kinh tế của các hộ nông dân Việt Nam.

Thứ hai là: Nghiên cứu vai trò của các yếu tố, trong đó quan tâm chính là vai trò của quyền sử dụng đất nông nghiệp đến các khía cạnh khác nhau của hiệu quả; đồng thời luận án cũng nghiên cứu vai trò này theo từng nhóm phân vị hộ gia đình. Để khắc phục vấn đề biến nội sinh trong ước lượng, luận án sử dụng các kỹ thuật ước lượng khác nhau, bao gồm mô hình số liệu mảng, số liệu mảng phân vị, và phương pháp ước lượng tổng quát GEE. Ngoài ra, để đảm bảo tính vững của kết quả ước lượng, luận án sẽ sử dụng đồng thời các mô hình tham số và mô hình phi tham số.

1.4. Khung phân tích của luận án

Từ tổng quan nghiên cứu các tác động của quyền sử dụng đất đến hiệu quả sản xuất nông nghiệp ở các nước trên thế giới cho thấy, các nhân tố chính tác động đến hiệu quả bao gồm:

Nhóm 1: Giấy chứng nhận quyền sử dụng đất nông nghiệp. Đây là biến giải thích chính của mô hình luận án. Theo Feder và Feeny (1991), quyền đất đai được bảo đảm cho phép nông dân làm việc và đầu tư vào trang trại của họ với kỳ vọng rằng họ sẽ thu được lợi nhuận mà không sợ đất đai của họ có thể bị tịch thu một cách tùy tiện. Một định nghĩa rõ ràng về quyền tài sản đối với đất, đặc biệt là thông qua việc cấp giấy chứng nhận đất chính thức, được kỳ vọng sẽ mang lại cho những người sản xuất những cơ hội tốt hơn trong đầu tư sản xuất và dẫn đến hiệu quả sản xuất cao hơn (Deininger và Jin, 2005 ; Holden và cộng sự 2007; Deininger và cộng sự, 2011; Ghebru và Holden, 2015; Ma và cộng sự, 2015). Nghiên cứu sinh đồng thuận với các nghiên cứu cho rằng đảm bảo về quyền sử dụng đất có tác động tích cực đến hiệu quả sản xuất nông nghiệp.

Nhóm 2: các yếu tố về nhân khẩu học như trình độ học vấn, tuổi, giới tính, dân

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 155 trang tài liệu này.

tộc.... của chủ hộ. Đây là các yếu tố cho biết tâm lý, khả năng tiếp cận công nghệ và kinh nghiệm trong các quyết định đầu tư sản xuất. Các yếu tố này đã chỉ ra là có tác động đáng kể đến hiệu quả sản xuất ở các mức độ khác nhau (Abedullah và Mushtaq, 2007; Khai và Yabe, 2011; Diagne và cộng sự, 2013, Koirala và cộng sự, 2016).

Nhóm 3: các yếu tố vĩ mô liên quan đến quản trị địa phương như chất lượng thể chế, khả năng tiếp cận đất đai, các điều kiện kinh tế xã hội của địa phương... Các yếu tố này cho biết mức độ quản trị của chính quyền địa phương về đất đai cũng như các hỗ trợ liên ngành đến hiệu quả sản xuất nông nghiệp. Vì chính sách đóng vai trò rất quan trọng trong việc thúc đẩy hay hạn chế phát triển kinh tế, do đó có tác động trực tiếp đến hiệu quả sản xuất nông nghiệp (Atwood, 1990; Feder và Feeny, 1991; de Soto, 2000; Deininger 2003; Bruce, 2012).

Nhóm 4: các yếu tố đầu vào sản xuất như diện tích trồng trọt, lao động, giống cây trồng, phân bón, máy móc, thuốc trừ sâu ... và các yếu tố khác tự nhiên khác như thủy lợi, thời tiết.... Do sản xuất nông nghiệp phụ thuộc rất nhiều vào các yếu tố tự nhiên và điều kiện chăm sóc như chất lượng giống, chất lượng đất trồng, thủy lợi, trình độ sản xuất... rất nhiều các nghiên cứu về trồng trọt đã chỉ ra đây là những yếu tố cấu thành sản lượng và chất lượng của sản phẩm trồng trọt (Coelli và cộng sự, 1998; Padilla và cộng sự, 2001; Amos, 2007; Koirala và cộng sự, 2016).

Quyền sử dụng đất

Các yếu tố đầu vào sản xuất



Các yếu tố về nhân khẩu học

Hiệu quả sản xuất nông nghiệp

Hiệu quả kĩ thuật, hiệu quả phân bổ và hiệu quả kinh tế

 Sản lượng nông nghiệp

 Năng suất nhân tố tổng hợp

Các yếu tố vĩ mô

Hình 1.3. Khung phân tích

Ngoài ra, một số yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất như địa hình, mức đầu tư cho nông nghiệp... Tuy nhiên, do điều kiện về số liệu mà các yếu tố này không được đưa vào các mô hình phân tích của luận án.

Khung phân tích được đề xuất như trong hình 1.3, trong đó nghiên cứu của luận án chủ yếu quan tâm đến tác động của quyền sử dụng đất đến hiệu quả sản xuất nông nghiệp.

Chương 2

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương này trình bày các phương pháp sẽ được sử dụng trong luận án, bao gồm: Phương pháp đo lường hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả phân bổ và hiệu quả kinh tế; tiếp theo là các mô hình số liệu mảng đánh giá tác động đến hiệu quả: (i) Phương pháp hồi quy dữ liệu mảng; (ii) Phương pháp ước lượng tổng quát; (iii) Phương pháo hồi quy phân vị với dữ liệu mảng; và cuối cùng là (iv) Phương pháp hồi quy phi tham số.

2.1. Phương pháp ước lượng hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả phân bổ và hiệu quả kinh tế

Hiệu quả sản xuất là sự tiến bộ trong sản xuất thường được biểu hiện ở sự tối đa hóa ở đầu ra hoặc tối thiểu hóa đầu vào (Coelli và cộng sự, 2005). Michael Farrell (1957) đã đưa ra phương pháp luận để đo lường hiệu quả và phân tách hiệu quả sản xuất thành hai thành phần gồm hiệu quả kỹ thuật (TE) và hiệu quả phân bổ (AE), cuối cùng, hiệu quả kinh tế (EE) bằng tích của TE và AE. Việc ước lượng các hiệu quả này thường được sử dụng bởi hai phương pháp chính: phương pháp tiếp cận biên ngẫu nhiên (SFA) và phương pháp bao dữ liệu (DEA).

Phương pháp tiếp cận biên ngẫu nhiên

Được đề xuất bởi Kopp và Diewert (1982) và được Bravo-Ureta và Rieger (1990) hoàn thiện, phương pháp tiếp cận biên ngẫu nhiên được khởi đầu bởi hàm sản xuất:

𝑌𝑖 = 𝑔(𝑋𝑖𝑗, 𝛽) (2.1)

𝑖

trong đó 𝑌𝑖là đầu ra của nông hộ thứ i, 𝑋𝑖𝑗 là đầu vào thứ j được hộ i sử dụng; và β là một vectơ tham số chưa biết. Từ phương trình (2.1), có thể suy ra các đại lượng đầu vào hiệu quả về mặt kỹ thuật (𝑋𝑇) cho bất kỳ mức đầu ra (𝑌̂𝑖) nào, bằng cách giải đồng

thời các phương trình sau:

𝑌̂𝑖= 𝑔(𝑋𝑖𝑗, 𝛽) (2.2)

𝑋1⁄𝑋𝑖 = 𝑘𝑖 (𝑖 > 1)

trong đó 𝑘𝑖là tỷ lệ của đầu vào 𝑋1với 𝑋𝑖ở đầu ra 𝑌̂𝑖.

Giả sử rằng hàm sản xuất biên là tự đối ngẫu (ví dụ: Cobb-Douglas), thì hàm chi phí biên tương ứng có thể được biểu thị là:

𝐶𝑖 = ℎ(𝑃𝑖𝑗, 𝑌𝑖 , 𝛼) (2.3)

trong đó 𝐶𝑖 là chi phí tối thiểu liên quan đến sản xuất đầu ra của hộ thứ 𝑖 (𝑌𝑖 ) với véc tơ giá đầu vào (𝑃𝑖𝑗) là bộ giá đầu vào mà hộ 𝑖 sử dụng và 𝛼 là véc tơ tham số. Áp dụng bổ đề Shephard, ta có:

𝜕𝐶𝑖= 𝑋

= 𝑓(𝑃

, 𝑌 , 𝜙) (2.4)

𝜕𝑃𝑖

𝑑𝑖

𝑖𝑗 𝑖

trong đó 𝜙 là một véc tơ tham số.

𝑖

Từ phương trình nhu cầu đầu vào (2.1), ta có số lượng đầu ra 𝑌̂𝑖. Thay giá trị đầu ra 𝑌̂𝑖và giá đầu vào (𝑃𝑖𝑗) vào phương trình (2.4) ta thu được số lượng đầu vào hiệu quả kinh tế (𝑋𝐸). Tương tự, đối với một mức đầu ra nhất định, ta tính được chi

phí hiệu quả kĩ thuật (𝑃𝑖 𝑋𝑇) và chi phí hiệu quả kinh tế (𝑃𝑖 𝑋𝐸) của các nông hộ. Ngoài

𝑖 𝑖

ra, chi phí đầu vào kết hợp trong thực tế sản xuất của các nông hộ được xác định bởi (𝑃𝑖 𝑋𝑖). Từ đó ba thước đo về hiệu quả sản xuất của trang trại được đo bởi:

𝑃𝑖𝑋𝑇

𝑇𝐸𝑖 =

𝐸𝐸𝑖 =

𝑖

𝑃𝑖𝑋𝑖

𝑖

𝑃𝑖𝑋𝐸

𝑃𝑖𝑋𝑖

(2.5)

(2.6)

Cuối cùng, hiệu quả phân bổ (AE), suy ra từ các phương trình (2.5) và (2.6), được xác định bởi:

𝐴𝐸𝑖 =

𝐸𝐸𝑖=

𝑇𝐸𝑖

𝑃𝑖𝑋𝐸

𝑖

𝑃𝑖𝑋𝑇

(2.7)

Cách tiếp cận của Kopp & Diewert (1982) dựa trên đường biên xác định, áp đặt giả định hạn chế rằng toàn bộ độ lệch so với đường biên là do không hiệu quả. Schmidt (1985, 1986), cùng với những người khác, đã lập luận rằng các phép đo hiệu quả thu được từ các mô hình bị ảnh hưởng bởi nhiễu thống kê. Vì lý do này, Bravo- Ureta & Rieger (1991) đã sử dụng hàm sản xuất biên ngẫu nhiên để loại bỏ yếu tố ngẫu nhiên khỏi thành phần hiệu quả trước khi tính toán các chỉ số hiệu quả khác nhau.

Mô hình tiếp cận biên ngẫu nhiên (SFA) cho dữ liệu mảng được Battese và Coelli (1995) viết dưới dạng:

𝑌𝑖𝑡 = 𝑓(𝑋𝑖𝑗𝑡, 𝛽) + 𝜀𝑖𝑡 (2.8)

Trong đó, 𝑌𝑖𝑡 là đầu ra của trang trại thứ 𝑖(𝑖 = 1, … 𝑁) tại thời điểm 𝑡(𝑡 = 1, … 𝑇); 𝑋𝑖𝑗𝑡 một véc tơ các yếu tố đầu vào 𝑗(𝑗 = 1, … 𝐾) (hoặc chi phí đầu vào) của

trang trại thứ 𝑖 tại thời điểm 𝑡, 𝛽 là véc tơ các hệ số được ước tính; 𝑓(. ) là một dạng hàm sản xuất biên phù hợp (dạng Cobb-Douglas, logarit hoặc bậc hai); 𝜀𝑖𝑡 là sai số. Sự khác biệt giữa hàm sản xuất biên và hàm sản xuất theo phương pháp OLS truyền thống chính là ở sai số này. Mô hình sản xuất biên ngẫu nhiên còn được gọi là mô hình “sai số tổng hợp”, vì nó mô tả rằng sai số 𝜀𝑖𝑡 bị phân tách thành hai thành phần: một thành phần sai số ngẫu nhiên 𝑣𝑖𝑡 (các cú sốc ngẫu nhiên /nhiễu trắng) và thành phần không hiệu quả kỹ thuật 𝑢𝑖𝑡 xác định bởi:

𝜀𝑖𝑡 = 𝑣𝑖𝑡 − 𝑢𝑖𝑡 (2.9)

𝑣

𝑢

Trong đó, 𝑣𝑖𝑡 là sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn, đại diện cho các hiệu ứng ngẫu nhiên ngoài tầm kiểm soát của nhà sản xuất (ví dụ: thời tiết, thiên tai, biến bị bỏ qua, may mắn, cú sốc ngoại sinh, lỗi đo lường và nhiễu thống kê khác). Nó được giả thiết là có phương sai giống nhau, độc lập và phân phối chuẩn 𝑣𝑖𝑡~𝑖. 𝑖. 𝑑 𝑁(0, 𝜎2), độc lập với 𝑢𝑖𝑡. 𝑢𝑖𝑡 là thành phần sai số ngẫu nhiên không âm, thể hiện thành phần không hiệu quả của đơn vị thứ 𝑖 và thời điểm 𝑡 (𝑢𝑖𝑡~𝑖. 𝑖. 𝑑 𝑁+(𝜇, 𝜎2)). Theo Coelli (2005) dữ liệu mảng có nhiều lợi thế tiềm năng so với dữ liệu chéo trong ước tính biên ngẫu nhiên vì nó làm tăng bậc tự do để ước lượng các tham số; cung cấp các công cụ

ước tính nhất quán về hiệu quả của trang trại (với T đủ lớn); loại bỏ sự cần thiết phải đưa ra các giả định phân phối cụ thể liên quan đến 𝑢𝑖𝑡; không yêu cầu rằng 𝑢𝑖𝑡 độc lập với các biến đầu vào trong mô hình.

Theo Battese và Coelli (1992), 𝑢𝑖𝑡 có thể biểu diễn dưới dạng:

𝑢𝑖𝑡 = (𝑒−𝜂(𝑡−𝑇))𝑢𝑖 (2.10)

trong đó 𝑢𝑖𝑡 được giả định là có phân phối chuẩn nửa chuẩn, 𝜂 là một tham số phân rã cần ước lượng, 𝑇 là khoảng thời gian cuối cùng trong mảng. Giá trị trung bình của 𝑢𝑖 với điều kiện 𝜀𝑖 được xác định bởi:

𝐸(𝑢 |𝜀 ) = 𝜎∗ [ 𝑓(𝜀𝑖𝛾⁄𝜎) − 𝜀𝑖𝛾] (2.11)

𝑖 𝑖

1−𝐹(𝜀𝑖𝛾⁄𝜎) 𝜎

Trong đó, 𝜎∗2 = 𝜎2𝜎2⁄𝜎2; f, F là hàm mật độ và hàm phân phối xác suất của

𝑣 𝑢 𝑠

phân phối chuẩn, được ước tính tại iγ/. Các phương sai của mô hình được tham số hóa như sau:

𝜎2 = 𝜎2 + 𝜎2, 𝛾 = 𝜎2 ÷ 𝜎2, 0 ≤ 𝛾 ≤ 1 (2.12)

𝑠 𝑣 𝑢 𝑢 𝑣

𝑠

ở đây, 𝜎2 biểu thị tổng biến thiên trong biến phụ thuộc do ảnh hưởng đồng thời cả hiệu quả kỹ thuật (𝜎2) và các cú sốc ngẫu nhiên (𝜎2). Tham số  giải thích tác động của sự

𝑢 𝑣

kém hiệu quả trên đầu ra. Sử dụng phương pháp ước tính khả năng tối đa (MLE) cho

𝑠

phương trình (2.8) cung cấp các bộ ước lượng phù hợp cho các tham số β, γ và 𝜎2.

Phương pháp ước lượng MLE cho hàm sản xuất và ước tính hiệu quả kĩ thuật được tự động hóa trong chương trình FRONTIER (Coelli, 1994) hoặc phần mềm Stata. Ưu điểm của đặc điểm kỹ thuật này là việc đưa xu hướng thời gian vào hàm sản xuất f(.) cho phép ước tính cả sự thay đổi kỹ thuật và những thay đổi về sự kém hiệu quả kỹ thuật theo thời gian.

Với giả định mô hình là nửa chuẩn, kiểm định đơn giản 𝑧_𝑡𝑒𝑠𝑡 sẽ được sử dụng để kiểm tra sự tồn tại của tính không hiệu quả về mặt kỹ thuật, với cặp giả thuyết 𝐻0: 𝜆 = 0, 𝐻1: 𝜆 > 0 (Coelli và cộng sự, 2005).

Thống kê được chọn là: 𝑧 = 𝜆̂

𝑠𝑒(𝜆̂)

(2.13)

Trong đó, 𝑧~𝑖. 𝑖. 𝑑 𝑁(0,1), 𝜆̂ là ước lượng maximum likelihood của  và 𝑠𝑒(𝜆̂) là sai số chuẩn của nó.

Bằng cách thay ε, 𝜎∗ và λ bởi các ước lượng của chúng trong các phương trình (2.8) và (2.11), ta rút ra được các ước lượng cho 𝑣𝑖𝑡 và 𝑢𝑖𝑡. Trừ 𝑣𝑖𝑡 từ cả hai vế của phương trình (2.8) thu được biên giới sản xuất ngẫu nhiên:

𝑖𝑡

𝑌∗ = 𝑌𝑖𝑡 − 𝑣𝑖𝑡 = 𝑓(𝑋𝑖𝑗𝑡, 𝛽) − 𝑢𝑖𝑡 (2.14)

𝑖𝑡

trong đó 𝑌∗ được định nghĩa là sản lượng hiệu chỉnh quan sát được của trang trại thứ i tại thời điểm t theo nhiễu thống kê có trong 𝑣𝑖𝑡 (Bravo-Ureta và Rieger, 1991). Phương trình (2.14) được sử dụng để tính 𝑋𝑇 cũng như tính toán đường biên chi phí. Như được

mô tả ở đầu phần này, chi phí biên sau đó được sử dụng để ước tính phương trình hàm chi phí tối thiểu, từ đó, trở thành cơ sở để tính toán các mức đầu vào hiệu quả kinh tế

𝑖𝑡

𝑋𝐸 . Có thể nói, TE được ước tính từ hàm sản xuất ngẫu nhiên (SPF), trong khi EE được ước tính từ hàm chi phí ngẫu nhiên (SCF).

Phương pháo Bao dữ liệu (DEA)

Phương pháp bao dữ liệu (DEA) là dạng phi tham số phổ biến được phát triển bởi Charnes và cộng sự (1978). Tư tưởng của phương pháp DEA là xây dựng một đường bao phi tham số từ các điểm dữ liệu sao cho tất cả các điểm được quan sát nằm trên hoặc dưới biên này. Theo Tim Coelli (2005), các chỉ số hiệu quả có thể được đo lường bằng cách sử dụng mô hình phân tích bao dữ liệu định hướng đầu vào hoặc đầu ra với giả thiết hiệu quả không đổi (hoặc thay đổi) theo quy mô.

Với giả định hiệu quả không đổi theo quy mô, mô hình DEA định hướng đầu vào

cho hiệu quả kĩ thuật được giới thiệu bởi Cooper và cộng sự (2006) xác định như sau:

𝑇𝐸𝐶𝑅𝑆 = 𝑚𝑎𝑥𝜇,𝜗(𝜇′𝑦𝑖 ) (2.15)

thỏa mãn:

𝜗′𝑥𝑖 = 1

𝜇′𝑌 − 𝜗′𝑋 ≤ 0

𝜇, 𝜗 ≥ 0

Trong đó: 𝑥𝑖 là véc tơ của 𝐾 đầu vào, 𝑦𝑖 là véc tơ của 𝑀 đầu ra của hộ thứ

𝑖 (𝑖 = 1 … 𝑁). 𝜗 và 𝜇 là vectơ trọng số đầu vào và đầu ra tương ứng, 𝑋, 𝑌 là các ma trận cấp 𝑁 × 𝐾 và 𝑁 × 𝑀 các đầu vào và đầu ra.

Lợi thế của phương pháp này là không áp đặt một dạng tham số đối với hàm sản xuất (Charnes và cộng sự, 1978). Nhược điểm của nó là không kiểm định được các giả thuyết thống kê về kết quả ước lượng. Thêm vào đó, do không tính đến sai số ngẫu nhiên trong quá trình tính toán, nên kết quả thu được có thể không chính xác, đặc biệt, trong tình huống mà sai số ngẫu nhiên là lớn, thì các kết quả là không còn đáng tin cậy.

Do sản xuất nông nghiệp hàm chứa nhiều yếu tố ngẫu nhiên, nên luận án sử dụng phương pháp tiếp cận biên ngẫu nhiên (SFA) để ước tính hiệu quả kĩ thuật (TE), hiệu quả kinh tế (EE) và hiệu quả phân bổ (AE) trong sản xuất nông nghiệp của các nông hộ Việt Nam.

2.2. Phương pháp hồi quy dữ liệu mảng

Dữ liệu mảng (panel data) là loại số liệu gồm hai chiều, chiều chuỗi thời gian (time series) và chiều chéo (cross sections), trong đó mỗi cá thể được thu thập số liệu dọc theo chuỗi thời gian. Các mô hình hồi quy dựa vào các dữ liệu này gọi là mô hình hồi quy dữ liệu mảng.

Do dữ liệu mảng chứa thông tin hai chiều của các cá thể, nên các mô hình số liệu mảng có những ưu điểm đáng kể so với các mô hình sử dụng số liệu một chiều. Luận án sử dụng mô hình này để xem xét tác động của quyền sử dụng đất đến hiệu quả năng suất nông nghiệp của các nông hộ.

Mô hình hồi quy với số liệu mảng

Mô hình hồi quy số liệu mảng với các yếu tố không quan sát được 𝑐𝑖 có dạng như sau:

𝑌𝑖𝑡 = 𝛽0 + 𝛽1𝑋1𝑖𝑡 + 𝛽2𝑋2𝑖𝑡 + ⋯ + 𝛽𝑘 𝑋𝑘𝑖𝑡 + 𝑐𝑖 + 𝑢𝑖𝑡 (2.16)

Xem tất cả 155 trang.

Ngày đăng: 16/10/2022