Luận văn thạc sĩ Các yếu tố tác động đến hiệu quả kỹ thuật của hộ trồng lúa Việt Nam 2012

B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T TP. H CHÍ MINH



NGUYN TH PHNG THANH



CÁC YU T TỄC NG N
HIU QU K THUT CA H TRNG LÚA
VIT NAM NM 2012



LUN VN THC S KINH T





TP. H CHÍ MINH - NM 2014

B GIÁO DC VÀ ÀO TO
TRNG I HC KINH T TP. H CHÍ MINH


NGUYN TH PHNG THANH

CÁC YU T TỄC NG N

HIU QU K THUT CA H TRNG LÚA
VIT NAM NM 2012


Chuyên ngành: Kinh t phát trin
MÃ S: 60310105

LUN VN THC S KINH T


NGI HNG DN KHOA HC
TS: NGUYN HU DNG

TP. H CHÍ MINH - NM 2014

LI CAM OAN
Tôi xin cam đoan lun vn “Các yu t tác đng đn hiu qu k thut h
trng lúa Vit Nam nm 2012'' là nghiên cu do tôi thc hin.
Tôi xin cam đoan các thông tin trích dn đu đã đc ch rõ ngun gc và có đ
chính xác cao trong phm vi hiu bit ca tôi. Các s liu, kt qu nêu trong lun vn là
trung thc và cha tng đc ai công b trong bt k công trình nào khác.
Tôi xin chu trách nhim v nghiên cu ca mình.
Hc viên thc hin Lun vn


Nguyn Th Phng Thanh

MC LC
Trang ph bìa
Li cam đoan
Mc lc
Danh mc các ký hiu, các ch cái vit tt
Danh mc bng biu
Danh mc hình v
CHNG 1: GII THIU 1
1.1. Vn đ nghiên cu 1
1.2. Mc tiêu nghiên cu 4
1.3. Câu hi nghiên cu 5
1.4. i tng, phm vi và phng pháp nghiên cu 5
1.5. B cc ca đ tài 6
CHNG 2: C S LÝ THUYT 7
2.1. Các khái nim 7
2.2. o lng hiu qu k thut 9
2.2.1. Phân tích bao d liu 11
2.2.2. Phân tích biên ngu nhiên 12
2.3. Các yu t tác đng đn hiu qu k thut 15
2.4. Phng pháp xác đnh các yu t quyt đnh hiu qu k thut 18
2.5. Tng hp các nghiên cu liên quan 19
2.5.1. Các nghiên cu ngoài nc 19
2.5.2. Các nghiên cu trong nc 22
CHNG 3: MÔ HÌNH NGHIÊN CU 27
3.1. D liu 27

3.2. Mô hình c lng và các bin s nghiên cu 28
3.3 Phng pháp c lng 38
3.3.1. Phng pháp hiu chnh OLS 38
3.3.2. Phng pháp bin đi OLS 39
3.3.3. Phng pháp c lng hp lý ti đa 39
3.4. Các kim đnh liên quan 41
CHNG 4: KT QU NGHIÊN CU 43
4.1. Hin trng sn xut ca h trng lúa trong mu kho sát VHLSS 2012 . 43
4.2. Hiu qu k thut sn xut lúa 47
4.2.1. Kim đnh gi thuyt 47
4.2.2. Kt qu c lng 49
4.2.3. Tho lun v mc đ hiu qu k thut 51
4.2.4. Tho lun v các yu t tác đng đn hiu qu k thut 53
CHNG 5: KT LUN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH 56
5.1. Kt qu nghiên cu 56
5.2. Hàm ý chính sách 57
5.3 Gii hn ca đ tài 58
5.4. Hng nghiên cu tip theo 59
TÀI LIU THAM KHO
PH LC
DANH MC CÁC KÝ HIU, CÁC CH CÁI VIT TT

BSCL: ng bng sông Cu Long
BSH: ng bng sông Hng
DEA: Phân tích bao d liu
DMU: n v ra quyt đnh
MLE: c lng hp lý ti đa
SFA: Phân tích biên ngu nhiên
TE: Hiu qu k thut
VHLSS: B kho sát mc sng h gia đình Vit Nam

DANH MC BNG BIU

Bng 2.1 Hiu qu k thut khi s dng ít hn ít nht là mt đu vào 8
Bng 2.2 Hiu qu k thut khi to ra nhiu hn ít nht là mt đu ra 9
Bng 2.3 Tóm tt các nghiên cu liên quan 23
Bng 3.1 Danh sách bin trong mô hình hàm sn xut biên ngu nhiên 31
Bng 3.2. Danh sách bin trong mô hình phi hiu qu k thut 35
Bng 4.1 Thng kê mô t ca các bin trong mô hình sn xut biên 43
Bng 4.2 Thng kê mô t theo din tích đt canh tác 45
Bng 4.3 Thng kê mô t theo gii tính ch h 45
Bng 4.4 Thng kê mô t theo vùng BSH và BSCL 46
Bng 4.5 H s VIF ca các bin gii thích mô hình phi hiu qu k thut 47
Bng 4.6 Kim đnh gi thuyt cho mô hình hàm sn xut biên và h s ca các
bin gii thích trong mô hình phi hiu qu k thut 49
Bng 4.7 Kt qu c lng hàm sn xut biên cho 3316 h trng lúa Vit Nam
nm 2012 50
Bng 4.8 Mc đ hiu qu k thut trong sn xut lúa ca các h nông dân Vit
Nam nm 2012 51
Bng 4.9 Hiu qu k thut trung bình gia vùng BSH và vùng BSCL 52
Bng 4.10 Hiu qu k thut theo din tích đt canh tác 53
Bng 4.11 Kt qu c lng các yu t tác đng đn hiu qu k thut 54



DANH MC HÌNH V

Hình 2.1 o lng hiu qu k thut 10

Hình 2.2 Mô hình hàm sn xut biên ngu nhiên 14
Hình 3.1 Mô hình biên sn sut theo OLS, MOLS, COLS và MLE 39





M U
Nghiên cu này c lng hiu qu k thut ca các h trng lúa Vit Nam
nm 2012 bng mô hình sn xut biên ngu nhiên và xem xét tác đng ca các yu
t đn hiu qu k thut bng phng pháp tip cn mt giai đon. D liu nghiên
cu t B Kho sát mc sng h gia đình Vit Nam nm 2012 do Tng cc thng
kê cung cp. Nghiên cu tìm thy mi quan h gia yu t đu vào din tích đt
canh tác và phân bón đi vi sn lng lúa. Hiu qu k thut trung bình ca các h
trng lúa đc c tính là 81,81%. Các yu t nh gii tính, đ tui, trình đ hc
vn ca ch h, thc hiên gieo trng trên hai v mt nm, khu vc sn xut thuc
vùng BSH, BSCL có nh hng ti hiu qu k thut ca các h nông dân trng
lúa. Tuy nhiên, kt qu không th hin đc s tác đng ca s lng thành viên
trong h, s h tr t các d án ca chính ph đn hiu qu k thut.


1

CHNG 1
GII THIU
1.1. Vn đ nghiên cu
Nông nghip có vai trò rt quan trng trong nn kinh t, đc bit là ti các
nc đang phát trin ti khu vc Châu Á, góp phn bo đm an sinh xã hi và an
ninh lng thc, tng kim ngch xut khu. Theo báo cáo “Kt qu thc hin k
hoch nm 2012 ngành nông nghip và phát trin nông thôn” ca B Nông nghip

và Phát trin nông thôn (NN&PTNN), ti Vit Nam, nm 2012, nông nghip đóng
góp 22,1% vào GDP , gn 30% giá tr xut khu và thu hút trên 60% lc lng lao
đng. Và theo đánh giá thc trng 10 nm t 2001-2010 ca báo cáo “Chin lc
phát trin nông nghip nông thôn giai đon 2011-2020” ca B NN&PTNN cho
thy, tng trng GDP nông nghip đư gim t 3,8%/nm giai đon 2000-2005
xung còn 3,4%/nm giai đon 2006-2011 và ch còn 2,7%/nm trong nm 2012
bi thiên tai, dch bnh, chi phí sn xut liên tc tng, và giá c nông sn gim là
yu t c bn làm gim tng trng ca ngành.
T nm 1989, Vit Nam li bt đu xut khu go tr li và tng bc tr
thành nc xut khu go ln trên th gii. Vic quan tâm đn li ích ca nông dân
cùng vi các chính sách đi mi đư làm cho nông nghip ngày càng phát trin.
Phát trin nn nông nghip bn vng và hiu qu luôn đc ng, Nhà nc
ta đt  v trí trng tâm trong chin lc phát trin kinh t - xã hi. Tuy có nhiu s
quan tâm đi vi lnh vc nông nghip, nông dân, nông thôn, tng mc đu t đ
khuyn khích nông nghip phát trin. Tuy nhiên, so vi tm quan trng ca lnh vc
nông nghip thì mc đu t cha tng xng. Theo hai báo cáo trên ca B
NN&PTNN, mt nghch lý là khi t trng đóng góp vào GDP ca ngành nông
nghip khá cao nhng tng vn đu t cho ngành ch chim khong 13,8% trong
tng vn đu t toàn xư hi nm 2000, gim còn 7,5% vào nm 2005 và còn 6,45%
vào nm 2008; 6,15% vào nm 2010 và nm 2011 ch  mc 5,98%, và cng ch
2

đáp ng đc 40% nhu cu ca toàn ngành. Nm 2012, vn đu t cho nông nghip
có tng, nhng cng ch đáp ng t 50 đn 60% nhu cu ca khu vc nông nghip.
Hn na, trong nhiu báo cáo khoa hc cho thy sn xut nông nghip  nc
ta đang phi đi mt vi vic s dng lãng phí, kém hiu qu trong vic s dng các
ngun lc trong sn xut nông nghip, ô nhim môi trng,… nh hng tiêu cc
đn cht lng tng trng nông nghip.
Cng theo báo cáo trên ca B NN&PTNN, trng trt vn chim t trng ln
(trên 50%) trong c cu ni ngành nông nghip, trong đó cây lng thc, nht là lúa

vn chim t trng chính. Lúa go cng là loi cây trng nông nghip rt quan trng
 nhiu nc châu Á, trong đó có Vit Nam, đc bit đn là nc có giá tr go
xut khu ln th hai th gii. Lúa go không ch đc s dng nh là loi lng
thc chính đm bo nhu cu dinh dng, đóng góp vào quá trình xóa đói gim
nghèo, đm bo an ninh lng thc mà còn gii quyt vic làm cho hàng triu
ngi dân Vit Nam. Trong 90 triu ngi dân Vit Nam, gn 75% s đó là nông
dân và 60% là nông dân trng lúa. iu này cho thy trng lúa quan trng cho đi
sng ca đa s dân c nông thôn ti Vit Nam, là ngành ch lc trong c cu cây
trng và phân công lao đng xã hi.
Theo Nguyn Vn B (2013), trung bình trên th gii có 1,2 hecta đt sn xut
nông nghip trên mt đu ngi, trong khi con s này  Vit Nam ch là 0,104
hecta, bng 8,7% trung bình th gii.  nuôi sng dân s đang tng lên có th áp
dng nhiu bin pháp nh tng din tích thông qua khai hoang các vùng đt mi,
tng v và thâm canh. Tuy nhiên vi Vit Nam, đt sn xut nông nghip nói chung
và đt sn xut cây lng thc cây thc phm nói riêng không nhng không tng
mà còn đang gim đi nhanh chóng c v s lng và cht lng. Trong giai đon
nm 2000 - 2007, din tích đt trng lúa đư gim đi 361.935 hecta do quá trình đô
th hóa và chuyn đi đt cho các mc đích s dng khác. Din tích đt canh tác lúa
gim nhng vn đ mu cht là nông dân  nhng vùng lúa chuyên canh cn phi
duy trì sn xut lúa trên din tích đư quy hoch này đ đm bo cung cp mt lng
3

lúa go nht đnh hàng nm. iu này ph thuc ch yu vào li ích thu đc t
chính nhng din tích sn xut lúa này - nu sn xut không có hiu qu thì s rt
khó buc ngi sn xut tip tc trng lúa và din tích trng lúa s có th gim.
Trong thi gian hin nay, vi ch trng gim din tích đt trng lúa nhng đ
vn duy trì đc mc sn lng lúa, đòi hi nng sut lúa phi đc ci thin. Theo
Balu và Carlos (1996), nng sut đóng góp trên 80% sn lng cây trng, 20% còn
li là do tng din tích. Trc nhng thách thc đ tng sn lng, ngi nông dân
bt buc phi tng nng sut bng cách ci thin ging, tng cng đu t cho phân

bón và thy li, ci tin k thut canh tác. Trong báo cáo ca mình, Nguyn Vn B
(2013) đư ch ra Vit Nam là nc s dng phân bón hóa hc vào hng cao nht th
gii dn đn tình trng ô nhim nghiêm trng; tuy nhiên thc t cho thy vic s
dng phân bón ch đc trên 40% hiu sut, và mt s vùng t l này còn thp hn
ch khong 10-20%. Tc là hàng nm chúng ta s dng rt nhiu phân bón đ thúc
đy tng sn lng cây trng, nhng cách mà chúng ta làm không hiu qu mà còn
gây nên tình trng lãng phí. Nh vy, có th thy rng vic s dng không cân đi
gia ging cây trng và nhu cu dinh dng cho cây và đt không hp lý cng là
tr ngi đ tng nng sut. Vì vy, kt hp mt cách hp lý các yu t đu vào trong
trng trt, đc bit là trng lúa là yêu cu cn thit, đ to ra mc sn lng ti u,
đc th hin thông qua hiu qu k thut trong sn xut.
Trong mt nn kinh t, ni mà các ngun tài nguyên đang dn khan him và
c hi đ áp dng các công ngh mi còn nhiu khó khn, ngi nông dân có th
sn xut kém hiu qu thì phn không hiu qu k thut đó có th đc ci thin mà
không đòi hi phi b sung thêm các yu t đu vào hoc s dng công ngh mi.
Nó ph thuc vào nhiu yu t trong đó bao gm c nhng đc đim ca h nông
dân và nhng tác đng khách quan t bên ngoài đn quá trình sn xut.
Vì vy, nghiên cu này đc thc hin nhm xác đnh nhng yu t nh
hng đn hiu qu k thut ca nông dân sn xut, nhng lý do cn tr s tng
trng nng sut. Vic xác đnh hiu qu k thut ca các nông h là mt bc h
4

tr quan trng trong vic ra quyt đnh phù hp vi tình hình sn xut nông nghip
ca mi h nông dân và, do đó, h tr nông dân sn xut hiu qu hn đ nâng cao
thu nhp.
Do vy, bài nghiên cu này s tin hành tính toán hiu qu k thut và xem
xét nhng yu t tác đng đn hiu qu k thut trong ngành sn xut lúa ti Vit
Nam. Nghiên cu này là c s khoa hc đ xut hàm ý chính sách tr giúp cho các
h sn xut lúa nhm giúp cho các h nâng cao hiu qu sn xut ca mình.
 Vit Nam cng đư có mt s nghiên cu v hiu qu k thut trong sn xut

lúa go nh các nghiên cu ca Khai và Yabe (2011), Lê Hoàng Vit Phng
(2012) qua các nm 2006, 2008. Nhìn chung, các nghiên cu đu ch ra ngi dân
trng lúa cha đt hiu qu k thut, đng thi cung cp nhng bng chng v s
tác đng tích cc ca mt s yu t đu vào sn xut đn kh nng làm tng sn
lng lúa, các yu t bên ngoài tác đng đn hiu qu k thut; Tuy nhiên kt qu
tính toán có nhiu s khác bit v mc đ tác đng ca các yu t đn hiu qu sn
xut bi vic s dng c s d liu và phng pháp tip cn, phm vi và thi gian
nghiên cu khác nhau. Do đó, kt qu ca nhng nghiên cu này cha th phn ánh
cho hiu qu sn xut lúa ca h nông dân trng lúa  Vit Nam ti thi đim hin
nay.
1.2. Mc tiêu nghiên cu
*Mc tiêu chung: ánh giá kh nng sn xut ca nông dân sn xut lúa và
xác đnh các yu t nh hng đn hiu qu k thut, trên c s đó đ xut các gii
pháp nhm nâng cao nng sut lúa cho ngi nông dân.
*Mc tiêu c th:
(1) c tính hiu qu k thut sn xut lúa đi vi tng h gia đình.
(2) Xác đnh các yu t nh hng đn kh nng sn xut (đc gi là các yu
t phi hiu qu k thut) ca nông dân sn xut lúa.
5

(3)  xut bin pháp ci thin hiu qu k thut nhm nâng cao nng sut sn
xut lúa go trong sn xut nông nghip.
1.3. Câu hi nghiên cu
Nghiên cu này tr li cho câu hi:
(1) Các h nông dân có đt hiu qu k thut trong sn xut lúa nm 2012 hay
không? Mc đ hiu qu k thut ca các h gia đình sn xut lúa là bao nhiêu?
(2) Nhng yu t nào tác đng đn hiu qu k thut, hn ch kh nng sn
xut ca h nông dân trng lúa?
1.4. i tng, phm vi, phng pháp nghiên cu
 tài tp trung vào đi tng đc nghiên cu là các h gia đình có tham gia

sn xut  Vit Nam trong nm 2012; trong đó đc chia làm hai nhóm chính là:
nhóm các yu t thuc v đc đim cá nhân/h gia đình tham gia sn xut lúa nh
trình đ giáo dc, tui, gii tính ca ch h, quy mô h, vùng min… và nhóm yu
t đu vào s dng đ sn xut nh đt đai, ging, phân bón, thuc tr sâu, máy
móc thit b, lao đng.
V phng pháp nghiên cu, nghiên cu s dng phng pháp tham s vi
mô hình sn xut biên ngu nhiên translog và mô hình phi hiu qu k thut đc
c lng vi quy trình tip cn mt giai đon bng phn mm Stata.
V phm vi nghiên cu, đ tài nghiên cu s dng b d liu Kho sát mc
sng h gia đình Vit Nam – VHLSS nm 2012 do Tng Cc thng kê cung cp.
D liu cung cp khá đy đ các thông tin liên quan đn các hot đng sn xut
trong nông nghip, trong đó có nhng thông tin liên quan đn trng lúa và đc
đim ca cá nhân hoc h gia đình có th s dng đ phc v cho mc đích phân
tích đnh lng ca nghiên cu.

6

1.5 B cc ca đ tƠi
Trong bài nghiên cu, b cc gm 5 chng nh sau:
Chng 1– Gii thiu đ tài nghiên cu nêu lên tính cp thit ca vn đ
cn nghiên cu, mc tiêu nghiên cu, câu hi nghiên cu, đi tng, phng
pháp và d liu đ thc hin.
Chng 2 - Tng quan lý thuyt, bao gm: (1) C s lý thuyt v hiu
qu, hiu qu k thut, phng pháp tip cn tham s và phi tham s, mô hình
c lng hiu qu k thut – hàm sn xut biên ngu nhiên và cách đo lng
hiu qu k thut. (2) Xem xét nhng yu t tác đng đn hiu qu k thut,
đng thi, (3) tng hp mt s nghiên cu liên quan v vn đ hiu qu k
thut trong và ngoài nc.
Chng 3 - Mô hình nghiên cu hiu qu k thut, bao gm đa ra mô
hình sn xut biên ngu nhiên c lng hiu qu k thut, mô hình phi hiu

qu k thut s dng trong nghiên cu này. ng thi, gii thích các bin đc
s dng trong mô hình và phng pháp tính toán và các kim đnh liên quan
đc thc hin.
Chng 4 - Trình bày kt qu nghiên cu và tho lun, bao gm mô t
thng kê ngun d liu đc s dng đ khái quát v thc trng sn xut lúa
ca h nông dân Vit Nam trong nm 2012, trình bày và phân tích kt qu t
các mô hình hi quy đ tr li cho câu hi nghiên cu đc quan tâm.
Chng 5 - Tóm lc ni dung và kt qu nghiên cu đc thc hin, đa
ra nhng đ xut hàm ý cho chính sách v vn đ hiu qu sn xut ca h
nông dân trng lúa ti Vit Nam. Ngoài ra, nghiên cu cng trình bày nhng
hn ch trong quá trình thc hin và phát trin ý tng cho nhng nghiên cu
tip theo.

7

CHNG 2
C S LÝ THUYT

2.1. Lý thuyt v hiu qu
Hiu qu là mt nhân t quan trng đ tng nng sut sn xut và phân b có
hiu qu các ngun lc trong nn kinh t. Các tài liu nghiên cu v vn đ hiu
qu trong sn xut nông nghip thng tp trung vào vic đánh giá ngi nông dân
s dng ngun lc có hay không hiu qu hn khi áp dng công ngh tiên tin và
ng dng vào thc tin sn xut nh th nào t trình đ kin thc đư có. ng thi,
nhiu nghiên cu cng xem xét các vn đ khác nh: giá ca mt sn phm nông
nghip có bng vi giá tr mà ngi tiêu dùng sn lòng mua đi vi sn phm này
hay không (hiu qu phân b) và trang tri có đang hot đng  mc ti u đ đm
bo sn xut vi chi phí bình quân ti thiu. Các nghiên cu trc đây đư s dng
nhng phng pháp khác nhau và cách đo lng khác nhau cho các vn đ trên.
nh ngha hiu qu và hiu qu k thut

Hiu qu trong sn xut, theo đnh ngha ca Farrell (1957) là hiu qu kinh
t, tc là kh nng cho bit kt hp các đu vào nhân t cho phép ti thiu hóa chi
phí đ sn xut ra mt mc sn lng nht đnh. Hiu qu bao gm có hai phn là
hiu qu k thut (technical efficiency) và hiu qu phân b (allocative efficiency).
Hiu qu k thut đc xem nh là thc đo kh nng ca đn v sn xut đ ti đa
hóa mc đu ra t mt tp hp các yu t đu vào vi đin kin áp dng mt công
ngh xác đnh. Trong khi đó, hiu qu phân b phn ánh kh nng ca h s dng
các cách kt hp các đu vào ti mc giá đu vào tt nht, vi mt trình đ công
ngh xác đnh.
Don Hansen và cng s (2007, trang 534) cng đa ra mt đnh ngha v
hiu qu k thut nh sau: “Nng sut là có liên quan vi hiu qu đu ra sn xut,
và nó gii quyt c th các mi quan h ca đu ra và các yu t đu vào đc s
8

dng. Thông thng, có rt nhiu cách kt hp khác nhau gia các yu t đu vào
đ to ra mt mc sn lng. Tng hiu qu sn xut là đim mà ti đó hai điu
kin đc tha mãn: (1) đi vi bt k s kt hp ca yu t đu vào mà to ra
đc mt mc sn lng nht đnh, không có bt k mt đu vào nào đc s dng
hn mc cn thit đ to ra mc sn lng đó, và (2) cùng vi điu kin đu tiên, và
là cách kt hp ít gây tn kém v chi phí nht. iu kin đu tiên đc hình thành
bi các mi quan h k thut và do đó, đc gi là hiu qu k thut”.

Koopmans (1951), hiu qu k thut có th đc hiu là kh nng ca nhà
sn xut hn ch s lưng phí, d tha trong sn xut, hay s dng các đu vào đ to
ra mt mc sng lng cao nht có th, hoc vi mt mc đu ra cho trc s dng
các đu vào thp nht có th. mt nhà sn xut không hiu qu v mt k thut là
khi sn xut lng đu ra nh nhau nhng s dng nhiu hn ít nht mt đu vào,
hoc s dng các đu vào tng t nhau nhng sn xut ít hn ít nht mt đu ra.
 mô t rõ hn đnh ngha hiu qu k thut, Kebede (2001) đư đa ra mt
minh ha cho vic sn xut đt hiu qu k thut nh sau:

Bng 2.1 Hiu qu k thut khi s dng ít hn ít nht là mt đu vào
Yu t đu vào
Ngi nông dân 1
Ngi nông dân 2
t trng (ha)
1
0.8
Nc (m
3
)
5.000
5.000
Ngô (kg)
4.000
4.000
u (kg)
1.000
1.000
Ngun: Kebede (2001)
Trong bng 2.1, ngi nông dân th nht s dng 1 hecta đt và
5.000m
3
nc đ sn xut 4.000 kg ngô và 1.000 kg đu. Nông dân th hai s dng
0,8 ha đt (s dng ít hn 0.2 hecta so vi nông dân th nht) và 5.000 m
3
nc đ
sn xut đu ra tng t. Nông dân th hai đc xem là đt hiu qu k thut hn
nông dân th nht vì đu ra tng t đc sn xut bng nhau nhng s dng ít hn
9

mt đu vào là din tích đt. Hay nói cách khác, nông dân th nht v mt k thut
không hiu qu hn so vi nông dân th hai, tc là mc đ phi hiu qu k thut
ca nông dân th nht là cao hn so vi nông dân th hai.
Bng 2.2 Hiu qu k thut khi to ra nhiu hn ít nht là mt đu ra
Yu t đu vào
Ngi nông dân 1
Ngi nông dân 2
t trng (ha)
1
1
Nc (m
3
)
5.000
5.000
Ngô (kg)
4.000
4.000
u (kg)
1.000
1.500
Ngun: Kebede (2001)
Trong bng 2.2, nông dân th nht s dng 1 hecta đt và 5.000 m
3
nc đ
sn xut 4.000 kg ngô và 1.000 kg đu. Nông dân th hai s dng s lng tng t
ca các yu t đu vào tng t đ sn xut 4.000 kg ngô và 1.500 kg đu. Nông
dân th hai đc xem là có k thut hiu qu hn so vi nông dân th nht vì ít
nht trong mt đu ra, là đu, đc sn xut nhiu hn dù cùng mc s dng các
nguyên liu đu vào nh nông dân th nht. Tng t nh vy, chúng ta có th nói

rng nông dân th nht là không hiu qu v mt k thut so vi nông dân th hai,
tc là mc đ phi hiu qu k thut ca nông dân th nht là cao hn so vi nông
dân th hai.
2.2.o lng hiu qu k thut
Theo Farrell (1957), đo lng hiu qu k thut có th thc hin bng cách
trình din mi quan h gia các đu vào và đu ra mà không cn quan tâm đn yu
t giá c ca chúng.
Vi gi đnh li nhun thu đc là không đi v quy mô (Constant returns to
scale) cho phép các đc đim k thut liên quan đc biu din trên đng đng
lng YY’ th hin cách kt hp các đu vào ti u đ sn xut ra mt đn v đu
ra. Vì vy, mi cách kt hp đu vào nm trên đng đng lng đc xem là có
10

hiu qu k thut. Các đim kt hp  phía trên bên phi ca đng đng lng,
chng hn nh đim P, đc coi là không hiu qu v mt k thut vì các đn v
đu vào đc s dng là quá nhiu đ sn xut mt đn v đu vào. Vì vy đon RP
đo lng phi hiu qu k thut trong sn xut ti đim P, th hin s lng các đu
vào không cn thit nu vn có th sn xut mt đn v đu ra ngoài vic s dng
các đu vào đó. Theo đó, mc đ phi hiu qu k thut ti đim P đc đo bng t
l ca


, do đó, hiu qu k thut đc đo bng


 


.
Cách đo lng hiu qu k thut ca Farell đc thc hin theo k hoch đnh

hng đu ra (input-oriented scheme).

Hình 2.1 o lng hiu qu k thut
Ngun: Farrell (1957)
Mt cách phân tích khác đ đo lng hiu qu k thut theo đnh hng đu ra
đc trình bày trong nghiên cu ca Lovell (1993). ng thi, nghiên cu cng ch
11

ra rng cách đo lng hiu qu k thut theo đnh hng đu vào hay đnh hng
đu ra đu cho kt qu tng t nhau
T ý tng c bn v cách đo lng hiu qu k thut ca Farrell, có rt nhiu
nghiên cu m rng và phát trin nó vi nhiu cách tip cn khác nhau nh đo
lng hiu qu k thut theo sn lng, chi phí, li nhun… vi k thut tính toán
khác nhau. Nhng k thut này có th đc phân loi theo nhiu cách khác nhau.
Mt trong s đó là cách phân loi theo phng pháp tham s và phi tham s, đc
s dng ph bin trong hu ht các nghiên cu ngày nay.
Trong bài nghiên cu này, các lý thuyt tip cn ni bt v phng pháp đo
lng hiu qu k thut có rt nhiu; tuy nhiên, phng pháp c lng tham s -
phân tích biên ngu nhiên (Stochastic frontier analysis - SFA) và phng pháp c
lng phi tham s - phân tích bao d liu (Data enveloping analysis - DEA) đc
s dng ph bin. S khác bit chính gia hai phng pháp này là: DEA là mt
phng pháp c lng phi tham s trong khi SFA là phng pháp c lng tham
s
2.2.1. Phân tích bao d liu (DEA)
Charnes, Cooper và Rhodes (1978) đ xut phng pháp DEA trên ý tng
ca Farrell (1957) v đng gii hn kh nng sn xut (Production Possibility
Frontier – PPF) làm tiêu chí đánh giá hiu qu tng đi gia các đn v ra quyt
đnh (DMU) trong cùng mt ngành da vào mt k thut tuyn tính toán hc đ c
lng hiu qu k thut vi đng biên sn xut.
Tp hp nhng DMU có hiu qu k thut cao nht s hình thành nên đng

biên hiu qu k thut ca tp hp các DMU đc quan sát. Giá tr hiu qu k
thut ca tng DMU c th trong mu quan sát đc đo lng trên c s so sánh
hiu qu k thut thc t ca đn v đó vi giá tr biên hiu qu k thut  trên.
Vi cách tip cn này, không có s ràng buc v dng hàm đi vi đng biên
hiu qu và không cn bt k gi đnh v phân phi ca đim hiu qu, không tính
12

toán đn yu t sai s. Do đó phng pháp DEA cho phép kt hp nhiu đu vào và
nhiu đu ra đ tính toán đim hiu qu, và cng không tn ti yu t mc ý ngha
hay đ tin cy. im hiu qu trong DEA là hiu qu tng đi gia các đn v sn
xut vi nhau, do đó nu mt đn v sn xut có đim hiu qu k thut là 100% và
nm trên đng biên hiu qu thì cng cha hn nó đư ti u trong thc t.
Phng pháp DEA thng đc ng dng trong hu ht các nghiên cu có s
lng quan sát hn ch. Vì vy, DEA thng đc thc hin kt hp vi phân tích
hi quy trong mt mô hình 2 bc (2-stages DEA) hay nhiu bc (multi-stages
DEA),…đ làm tng thêm tính thuyt phc ca mô hình, hoc s dng thêm công
c nghiên cu nh Metafrontier (MF) đ m rng ng dng cho DEA.
Theo Greene (2005), phng pháp SFA có nhiu u đim hn phng pháp
DEA vì: phng din ngu nhiên ca mô hình cho phép nó x lý phù hp các vn
đ v đo lng các mi quan h đu vào – đu ra và các tác đng ngu nhiên khác
mà trong hu ht các nghiên cu,các mô hình phân tích thng kê đu đc gi đnh
rng mu đc chn phi là mu ngu nhiên đ kt qu phân tích có đc giá tr
khoa hc cao.
Trong thc t, có rt nhiu nghiên cu cn thit phi so sánh hiu qu sn xut
ca các đn v gia các nhóm khác nhau. Hn ch ca DEA là ch cho phép ngi
nghiên cu so sánh hiu qu ca nhng đn v sn xut trong cùng mt mu hoc
tng th nghiên cu. iu này có ngha là hiu qu sn xut ca mt đn v không
th so sánh vi hiu qu ca nhng đn v trong mu hoc tng th khác.
2.2.2. Phân tích biên ngu nhiên
Phng pháp SFA là cách tip cn tham s. Nó da trên c lng kinh t

lng đng biên sn xut mà dng hàm đc xác đnh trc. SFA cng cho phép
đo lng đc sai s hoc các yu t ngu nhiên.
Farrell (1957) đa ra mô hình cc biên xác đnh (Deterministic frontier
function) có dng:
13




 





exp⁡

 ,vi 

  (2.1)
Trong công thc này 

là đu ra sn xut (sn lng, nng sut…) và 

là
đu vào th  đc đa vào s dng theo quyt đnh ca đn v sn xut th . H
s  có th đc c lng bng cách thc hin hi quy  theo .


là hiu qu k thut đnh hng đu ra ca mi đn v sn xut, đc

tính bng công thc:


 exp⁡

 (2.2)

Gi thit rng s chênh lch gia giá tr thc t và giá tr biên là do có s tn
ti ca yu t phi hiu qu k thut trong sn xut, đc gán cho bin 

(

 
do đó TE trong công thc (2.2) trên luôn  .
Aigner và Chu (1968), Timmer (1971) ch ra mô hình cc biên xác đnh tn
ti hn ch là gi đnh ca nó ch ra nhng chênh lch gia đu ra thc t vi giá tr
đu ra ti u hoàn toàn là do tn ti phi hiu qu v k thut. Tuy nhiên, trên thc t
s chênh lch này còn b tác đng bi các tác đng khác.
Aigner, Lovell và Schmidt (1977), Meeusen và Broeck (1977) đ xut mô
hình theo phng pháp tip cn biên ngu nhiên, cho phép c lng hiu qu k
thut, h lp lun rng có th có trong thc t các cú sc ngu nhiên (nhiu) bên
ngoài s kim soát ca nhà sn xut có th nh hng đn sn lng đu ra. Do
vy, gi thuyt v phn chênh lch gia giá tr đu ra ca quan sát đc c lng
và giá tr biên gm có hai b phn đó là mt b phn đi din cho sai s ngu nhiên
nhng không quan sát đc () nh sai s v đn v tính, các tác đng ngu
nhiên…; và b phn kia là do s phi hiu qu k thut ().
Hàm sn xut biên ngu nhiên có dng nh sau:
14



 












(2.3)
Trong đó,


là sai s thng kê do tác đng bi các yu t ngu nhiên và đc gi đnh
là có phân phi chun, ⁡⁡


, còn đc gi là sai s hai phía (two-side error)


là sai s mt bên (one-side error) do phn phi hiu qu k thut gây ra,
đc gi đnh không âm và có th có nhiu dng phân phi khác nhau



và 

đc gi đnh là đc lp vi nhau, đc lp vi các bin gii thích
trong mô hình.

Hình 2.2 Mô hình hàm sn xut biên ngu nhiên
Ngun: Battese (1991)
Các đu vào 

, 

và đu ra 

, 

tng ng. Hàm sn xut đc gi đnh
là hiu sut gim dn theo quy mô. Giá tr biên sn xut đc xác đnh trong mi
15

quan h gia 

và 

là đim nm trên đng biên sn xut vì sai s ngu nhiên


 . Tng t, giá tr biên sn xut trong mi quan h gia 

và 


là đim nm
di đng biên vì sai s ngu nhiên 

 . Các giá tr này là không th quan sát
đc vì sai s ngu nhiên 

không th quan sát đc.
ng biên ngu nhiên ca hàm sn xut nm gia hai đim trên. u ra ca
mt quan sát s ln hn so vi đu ra biên sn xut nu các sai s ngu nhiên ln
hn s phi hiu qu trong sn xut.
Mô hình sn xut biên ngu nhiên này cho phép c lng sai s đ tính toán
hiu qu k thut. Trong Hình 2.2, hiu qu k thut ca đn v  là t l gia đu ra
thc t 

và đu ra biên 


. Và tng t cho đn v 
Mô hình biên ngu nhiên có th đc c lng bng nhiu phng pháp. Có
ba phng pháp c lng ph bin là, phng pháp c lng kh nng cc đi
MLE, phng pháp điu chnh COLS, phng pháp bin đi MOLS.
Bauer (1990) cho rng, mô hình biên ngu nhiên có th phân tích đc hiu
qu k thut, nhng nó có mt s hn ch nht đnh, ví d nh cn phi bit dng
hàm s (Cobb-Douglas, translog…). Yêu cu này khin vic c lng hiu qu b
chch dù phng pháp có đ cp đn các sai s ngu nhiên. Hn na, nó đc gi
đnh là các đn v sn xut cùng  ti mt mc đ công ngh tng t nhau. Tuy
nhiên, dù có nhng hn ch đó nhng phng pháp biên ngu nhiên vn đc s
dng rng rãi trong các nghiên cu cho đn nay vì các tính cht thng kê có các h
s đc c lng có th kim đnh đc.
2.3. Các yu t tác đng đn hiu qu k thut

Rt nhiu các nghiên cu đc thc hin đ đánh giá mc đ hiu qu trong
lnh vc nông nghip đc thc hin ti nhiu quc gia khác nhau, s dng các bin
đi din cho k thut trong sn xut nh đt đai, lao đng, s dng phân bón, thuc
bo v thc vt (thuc tr sâu, thuc dit c), thuê lao đng ngoài, máy móc thit b
(máy cày, máy gt…) đ c lng mc đ hiu qu k thut. ng thi, các bin
16

đi din cho phi hiu qu k thut đc s dng đ gii thích cho tác đng ca nó
đn s hiu qu k thut trong sn xut. Nghiên cu ca Kumbhakar và cng s
(1989), Battese (1992) Nchare và Amadou (2007), Khai và Yabe (2011), Diagne và
cng s (2013) đa các yu t kinh t xã hi (socio-economics) vào mô hình phi
hiu qu đ xác đnh s nh hng đn hiu qu k thut. Các yu t đc trình
bày nh các đc đim cá nhân h sn xut (trình đ hc vn ca nông dân, tui tác
ca ngi nông dân, gii tính, quy mô h gia đình…), đc đim trong sn xut (quy
mô ca mu đt canh tác, t l lao đng làm thuê s dng, t l thu nhp t nông
nghip trong tng thu nhp,…) và các yu t xã hi (chính sách ca chính ph, mi
quan h xã hi thông qua hi nhóm,…) có tác đng đn hiu qu k thut sn xut
trong nông nghip.
Các nghiên cu ch ra mi quan h gia quy mô nông tri và hiu qu k thut
ti các quc gia khác nhau. Có nhiu mâu thun trong nghiên cu mi quan h gia
quy mô nông tri và hiu qu k thut. Huang and Bagi (1984), Kumbhakar và cng
s (1989), Coelli và Battese (1996) nghiên cu ti n , tìm thy s liên quan
gia quy mô trang tri vi hiu qu k thut. Nghiên cu ca Alvarez và Arias
(2004), Diagne và cng s (2013) cng kt lun v s nh hng tích cc ca din
tích đt canh tác đn hiu qu k thut. Ngc li, Bravo-Ureta (1995), Van Zyl
(1995), Djato (1996) ch ra mi quan h nghch đo gia quy mô nông tri và hiu
qu k thut, cho thy nông tri có din tích càng ln thì hiu qu đt đc càng
thp. Lý do đc đa ra là do nông tri quy mô nh thâm dng lao đng còn nông
tri quy mô ln thì s dng máy móc thay cho lao đng chân tay. Do đó kt qu
khác nhau nh trên ph thuc vào chi phí các yu t đu vào tiêu dùng cho sn xut

ti nhng mu đt khác nhau, nht là chi phí thuê lao đng ngoài và máy móc thit
b.
Giáo dc là s th hin ca vic ph cp kin thc đn ngi nông dân. Trình
đ hc vn thông qua thi gian đi hc th hin mc đ kin thc đc tip nhn,
trình đ kin thc cao, có mi liên h đn hiu qu k thut sn xut. Coelli và