32
KINH TẾ - TÀI CHÍNH VĨ MÔ
cộng sự (1993), bốn bài toán trên được đưa về các
bài toán quy hoạch tuyến tính.
Kết quả thực nghiệm và các kết luận
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu về sản xuất lương
thực trên 60 tỉnh, thành trong giai đoạn 2000 - 2013.
Bộ số liệu sử dụng trong nghiên cứu này được thu
thập từ Tổng cục Thống kê.
Để ước lượng năng suất sản xuất lương thực và
các thành phần của nó, nghiên cứu này sử dụng một
đầu ra là tổng hợp giá trị sản lượng của sản xuất lương
thực tính theo giá cố định 2010 và 4 đầu vào gồm: Diện
tích đất, số lượng lao động, số lượng trâu bò, lượng
phân bón được sử dung trong sản xuất lương thực.
Số liệu trên bảng 1 cho thấy, Đồng bằng sông
Hồng và Đồng bằng sông Cửu Long là 2 vùng
sản xuất lương thực lớn với giá trị sản lượng và
diện tích đất cao hơn các vùng còn lại. Đồng bằng
sông Cửu Long là vùng có giá trị sản lượng tính
trên một lao động cao nhất, trong khi khu vực Tây
Nguyên là thấp nhất. Đồng bằng sông Hồng là
khu vực có giá trị sản lượng tính trên một ha đất
cao nhất trong 6 vùng, trong khi khu vực Đông
Nam Bộ là thấp nhất.
Với mô hình lý thuyết đã đưa ra ở trên, số liệu
sản xuất lương thực Việt Nam giai đoạn 2000 - 2013,
tác giả sử dụng phần mềm Matlab để giải các bài
toán quy hoạch từ đó tính chỉ số Malmquist và các
thành phần effch và techch của nó. Kết quả được
trình bày trong Bảng 2.
Kết quả nghiên cứu cho thấy, tăng trưởng năng
suất sản xuất lương thực trung bình trong cả nước
tăng 0,1% mỗi năm. Hiệu quả trong sử dụng các yếu
tố sản xuất là nguyên nhân căn bản của tăng trưởng
năng suất trong giai đoạn 2000 - 2013 với mức tăng
2,8% mỗi năm. Để đạt mức tăng trưởng năng suất
cao hơn, các vùng cần tập trung nhiều hơn vào cải
thiện tiến bộ công nghệ trong sản xuất.
Tài liệu tham khảo:
1. Hồ Đình, B. (2012), 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, Tạp chí Kinh tế và phát triển: 70–79;
2. Charnes, A., Cooper, W.W. & Rhodes, E. 1978. Measuring the efficiency of
decision making units. European journal of operational research, 2(6):
429–444;
3. Coelli, T.J. & Rao, D.S. 2005. Total factor productivity growth in agriculture:
a Malmquist index analysis of 93 countries, 1980–2000. Agricultural
Economics, 32(s1): 115–134;
4. Färe, R., Grosskopf, S., Norris, M. & Zhang, Z. 1994. Productivity growth,
technical progress, and efficiency change in industrialized countries. The
American economic review: 66–83.
Với ràng buộc:
1
,
,
1
0,95
K
k t
t t
m k
h m h
h
P y
z y
λ
+
=
≤
≥
∑
;
1, 2,...,
m M
=
1
,
,
1
0,95
K
t t
t
h n h
n k
h
P z x x
+
=
≤ ≥
∑
;
1, 2,...,
n
N
=
0
t
h
z
≥
;
1, 2,...,
h
K
=
Bài toán 3:
1
1
0
,
( , )
max
t
t
t
k
z
D x y
λ
θ
−
+
=
Với các ràng buộc:
1
,
,
1
0,95
K
k t
t t
m k
h m h
h
P y
z y
λ
+
=
≤
≥
∑
;
1, 2,...,
m M
=
1
,
,
1
0,95
K
t t
t
h n h
n k
h
P z x x
+
=
≤ ≥
∑
;
1, 2,...,
n
N
=
0
t
h
z
≥
;
1, 2,...,
h
K
=
Bài toán 4:
1
1
1
1
0
,
( ,
)
max
t
t
t
k
z
D x y
λ
θ
−
+ + +
=
Với các ràng buộc:
1
1
,
,
1
0,95
K
k t
t t
m k
h m h
h
P y
z y
λ
+
+
=
≤
≥
∑
;
1, 2,...,
m M
=
1
1
,
,
1
0,95
K
t t
t
h n h
n k
h
P z x x
+
+
=
≤ ≥
∑
;
1, 2,...,
n
N
=
0
t
h
z
≥
;
1, 2,...,
h
K
=
Bốn bài toán trên được giải với cùng 3 giả thiết sau:
Giả thiết 1: Đầu ra và đầu vào ngẫu nhiên.
Giả thiết 2:
,
t
m k
y
có phân phối chuẩn với trung
bình
,
( )
t
m k
E y
và phương sai
,
var( )
t
m k
y
Giả thiết 3: Tất cả đầu ra ở các tỉnh là độc lập
ngẫu nhiên và
,
var( ) 1
t
m k
y
=
(với mọi
1, 2,...,
k
K
=
)
và
,
,
cov( ,
) 0
t
t
m h m k
y y
=
với mọi
h k
≠
.
Nghiên cứu này sử dụng kỹ thuật của Land và
BẢNG 2. CHỈ SỐ MALMQUIST TFP VÀ CÁC THÀNH PHẦN CỦA NÓ
Vùng
EFFCH TECHCH TFP
Đồng bằng sông Hồng
1.029 0.954 0.983
Trung du và miền núi phía Bắc
1.044 0.964 1.006
Bắc Trung bộ và Duyên
hải miền Trung
1.038 0.974 1.011
Tây Nguyên
1.038 0.994 1.030
Đông Nam bộ
1.035 0.989 1.023
Đồng bằng sông Cửu Long
0.983 0.976 0.953
Trung bình
1.028 0.975 1.001
Nguồn: Ước lượng của tác giả
