Xuất khẩu nông sản và năng lực Logistics: Bằng chứng thực nghiệm từ Việt Nam
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
XUẤT KHẨU NÔNG SẢN VÀ NĂNG LỰC LOGISTICS:
BẰNG CHỨNG THỰC NGHIỆM TỪ VIỆT NAM
AGRICULTURAL EXPORT AND LOGISTICS PERFORMANCE:
EMPIRICAL EVIDENCE FROM VIETNAM
ThS. Lê Đức Nhã, ThS. Trịnh Thị Hạ Huyền, Lê Trúc Vy
Trường Đại học Tôn Đức Thắng
Tóm tắt
Nông nghiệp nói chung và xuất khẩu nông sản nói riêng là những ngành và lĩnh vực có
đóng góp rất quan trọng đối với nền kinh tế Việt Nam. Trong khi đó, năng lực logistics lại được
xác định là điểm nghẽn trong tăng trưởng xuất khẩu. Bài báo sử dụng mô hình trọng lực thương
mại mở rộng với sự tích hợp của năng lực logistics quốc gia và các thành phần cùng với các
nhân tố vĩ mô nhằm đóng góp bằng chứng thực nghiệm khẳng định tính hiệu lực của mô hình
trọng lực thương mại mở rộng ở cấp độ ngành. Bên cạnh đó, bài báo cũng kiểm định mối quan
hệ nhân quả giữa năng lực logistics quốc gia và các thành phần với xuất khẩu nông sản của Việt
Nam. Bài báo cũng kiểm định những nhân tố đóng vai trò thúc đẩy hoặc kìm hãm sự tăng trưởng
của xuất khẩu nông sản Việt Nam để từ đó đề xuất hàm ý chính sách phát triển năng lực logistics
quốc gia và các chính sách ở những lĩnh vực khác hướng đến mục tiêu tăng trưởng xuất khẩu
nông sản.
Từ khóa: Cấp độ ngành; Mô hình trọng lực thương mại mở rộng; Năng lực logistics; Xuất
khẩu nông sản
Abstract
Agriculture in general and agricultural export in particular are drivers of Vietnamese eco-
nomic growth. Meanwhile, logistics performance has been identified as a bottleneck of export
growth. This paper employs the augmented trade gravity model with the integration of national
logistics performance and components along with macroeconomic determinants to consolidate
empirical evidence for the validity of the augmented trade gravity model at sectoral-level. In ad-
dition, the paper examines the causality between agricultural export and logistics performance
of Vietnam. Finally, the paper explores specific facilitators and inhibitors of Vietnam’s agricul-
tural export, which reveals policy implications for national logistics performance development
and other sectors to enhance agricultural export growth.
Keywords: Agricultural export; Augmented trade gravity model; Logistics performance;
Sectoral level
1. Giới thiệu
Trong suốt quá trình chuyển đổi cơ cấu kinh tế diễn ra ở hai thập kỷ đầu của thế kỷ XXI,
tỷ trọng đóng góp của ngành nông nghiệp trong cơ cấu nền kinh tế có sự thu hẹp đáng kể từ mức
335
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
24,53% năm 2000 xuống còn 13,96% năm 2019 (Tổng cục Thống kê, 2020). Tuy nhiên, xét ở
cấp độ địa phương, nhiều tỉnh vẫn có ngành nông nghiệp chiếm tỷ trọng đáng kể trong cơ cấu
kinh tế như các tỉnh thuộc khu vực Tây Nguyên, Tây Nam Bộ, và Trung du và miền núi Bắc Bộ.
Tỷ trọng lực lượng lao động trong ngành nông nghiệp năm 2019 chiếm khoảng 34,5% lực lượng
lao động của nền kinh tế (Tổng cục Thống kê, 2020). Năm 2019, xuất khẩu ngành nông nghiệp
đạt 25,37 tỷ USD, chiếm khoảng 9,63% tổng kim ngạch xuất khẩu (Bộ Công thương, 2020).
Nhiều nông sản đóng góp kim ngạch xuất khẩu rất lớn rau quả (3,76 tỷ USD), nhân điều (3,28 tỷ
USD), cà phê (2,79 tỷ USD), gạo (2,76 tỷ USD), cao su (2,30 tỷ USD), hồ tiêu (722 triệu USD),
sắn và các sản phẩm từ sắn (956 triệu USD), và chè các loại (236 triệu USD) (Bộ Công thương,
2020). Thị trường xuất khẩu của nông sản Việt Nam rất đa dạng và có tính toàn cầu. Theo thống
kê của Tổng cục Hải quan, trong hai quý đầu của năm 2020, nông sản Việt Nam chủ yếu xuất
khẩu sang các nước như Trung Quốc, Nhật Bản, Hàn Quốc, Hoa Kỳ, Canada, Úc, New Zealand,
các nước thuộc Liên minh châu Âu (EU), lãnh thổ Đài Loan, các quốc gia châu Phi như Ghana,
Senegal, Mozambique, Cameroon, Gabon, Tanzania và Ai Cập, và các nước thuộc khu vực Đông
Nam Á như Malaysia, Indonesia, Thái Lan và Philippines.
Trong khi đó, logistics lại được xác định là điểm nghẽn trong tăng trưởng xuất khẩu của
Việt Nam. Năng lực logistics tỷ lệ nghịch với chi phí logistics đối với hàng xuất khẩu, đặc biệt
là đối với nông sản xuất khẩu do các đặc thù về bản chất của hàng hóa. Chi phí logistics của Việt
Nam đang cao hơn so với mặt bằng chung của khu vực do các yếu kém về tính kết nối, cơ sở hạ
tầng, nguồn nhân lực, thị trường dịch vụ logistics cạnh tranh, và các thủ tục và lệ phí thông quan
tại cửa khẩu. Từ thực tiễn đó, tính cấp thiết đặt ra đối với việc đánh giá định lượng tác động của
năng lực logistics quốc gia và các thành phần cũng như các nhân tố môi trường kinh tế vĩ mô đối
với xuất khẩu nông sản của Việt Nam. Do đó, bài báo sẽ tập trung thực hiện ba mục tiêu nghiên
cứu. Thứ nhất, bài báo kiểm định tính hiệu lực của mô hình trọng lực thương mại mở rộng trong
trường hợp xuất khẩu nông sản thay vì tổng kim ngạch xuất khẩu của nền kinh tế. Thứ hai, bài
báo kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa năng lực logistics quốc gia và các thành phần với xuất
khẩu nông sản của Việt Nam. Thứ ba, bài báo kiểm định tác động của các nhân tố môi trường
kinh tế vĩ mô đối với xuất khẩu nông sản của Việt Nam. Từ những kết quả thực nghiệm, bài báo
sẽ cung cấp luận cứ thực nghiệm vững chắc cho các chính sách phát triển năng lực logistics quốc
gia và các lĩnh vực liên quan đến logistics cũng như đề xuất hàm ý chính sách thúc đẩy xuất khẩu
nông sản của Việt Nam.
2. Cơ sở lý thuyết
2.1. Mô hình trọng lực trong thương mại và các mô hình mở rộng
Bài báo sử dụng mô hình trọng lực thương mại (trade gravity model) để kiểm định quan
hệ nhân quả giữa xuất khẩu nông sản và các nhân tố ảnh hưởng trong đó có năng lực logistics
quốc gia và các chỉ số thành phần (xem thêm thông tin trong tiểu mục 4.1 về mô tả dữ liệu và các
biến trong mô hình). Mô hình trọng lực thương mại lấy ý tưởng từ hiện tượng vật lý về lực hấp
dẫn giữa hai vật có khối lượng trong không gian. Theo đó, lực hấp dẫn giữa hai vật (trọng lực)
sẽ tỷ lệ thuận với khối lượng của mỗi vật và tỷ lệ nghịch với khoảng cách giữa hai vật đó. Ý
tưởng này lần đầu tiên được vận dụng để xây dựng mô hình trọng lực thương mại bởi các học giả
Pöyhönen (1963) và Tinbergen (1962). Theo đó, thương mại song phương giữa hai quốc gia sẽ
336
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
tỷ lệ thuận với quy mô nền kinh tế mỗi quốc gia và tỷ lệ nghịch với khoảng cách địa lý giữa hai
quốc gia đó. Khi thể hiện bằng phương trình toán học thì mô hình trọng lực thương mại cổ điển
có dạng sau:
Y .Y
it jt
EXP = A.
ijt
DIST
ijt
Trong đó, EXP là xuất khẩu của nước i sang nước j tại năm t, Y và Y lần lượt là tổng
ijt
it
jt
sản phẩm quốc nội (GDP) của nước i và j trong năm t, DIST là khoảng cách địa lý giữa nước
ij
i và j. Khi lấy logarit tự nhiên (ln) hai vế của phương trình, mô hình trọng lực thương mại có
dạng sau:
lnEXP = β + β .lnY + β .lnY + β .lnDIST + ε
ijt
0
1
it
2
jt
3
ij ijt
Trong đó, ε là phần dư của phương trình, hệ số β là tung độ gốc của phương trình, và
ijt
0
các hệ số β
1à3
là các hệ số góc tương ứng với quy mô kinh tế và khoảng cách địa lý. Nhiều năm
sau khi mô hình trọng lực thương mại lần đầu tiên được giới thiệu, nhiều học giả đã tích hợp
thêm các nhân tố vĩ mô có ảnh hưởng đến thương mại song phương và các kết quả thực nghiệm
đều chứng minh tính đúng đắn và phù hợp của mô hình trọng lực thương mại trong việc nghiên
cứu các nhân tố ảnh hưởng đến xuất khẩu hoặc thương mại song phương. Khi thêm vào các nhân
tố vĩ mô khác thì mô hình cổ điển sẽ trở thành mô hình trọng lực thương mại mở rộng (augmented
trade gravity model). Chúng được sử dụng bởi rất nhiều học giả trong khi nghiên cứu định lượng
về thương mại quốc tế (Kabir và cộng sự, 2017; Yean và Yi, 2014). Riêng đối với quy mô nền
kinh tế, Yean và Yi (2014) cho rằng sử dụng giá trị GDP bình quân đầu người sẽ tốt hơn là dùng
giá trị GDP vì GDP bình quân đầu người phản ánh sức mua của người tiêu dùng và sự thịnh
vượng của nền kinh tế.
Những nhân tố vĩ mô được thêm vào để mở rộng mô hình trọng lực thương mại cổ điển
bao gồm sự tương đồng về ngôn ngữ giữa nước xuất khẩu và nước nhập khẩu (Kahouli và Omri,
2017), biến động tỷ giá hối đoái song phương (Kahouli và Omri, 2017; Narayan và Nguyen,
2016), vị trí địa lý không giáp biển (Kahouli và Omri, 2017; Leng và cộng sự, 2020), hội nhập
kinh tế khu vực (Gani, 2017; Kahouli và Omri, 2017; Narayan và Nguyen, 2016), các hàng rào
thương mại (Besedeš và Cole, 2017; Gani 2017), năng lực logistics (Bensassi và cộng sự, 2015;
Bottasso và cộng sự, 2018; Gani, 2017; Martí và cộng sự, 2014; Martí và Puertas, 2017; Puertas
và cộng sự, 2014), quy mô dân số (Kahouli và Maktouf, 2015; Kahouli và Omri, 2017; Martí và
cộng sự, 2014), và các biến cố toàn cầu như khủng hoảng tài chính toàn cầu (Kahouli và Maktouf,
2015). Bên cạnh đó, các nghiên cứu gần đây của Kahouli và Maktouf (2015), Kahouli (2016),
Kahouli và Omri (2017), và Tham và cộng sự (2018) đã chỉ ra rằng sự khác biệt về mức thu nhập
bình quân đầu người giữa nước xuất khẩu và nước nhập khẩu cũng có tác động đến thương mại
song phương hay xuất khẩu. Tác động này có thể thuận chiều hoặc nghịch chiều tùy thuộc vào
bản chất trong mối quan hệ thương mại song phương giữa hai nền kinh tế.
2.2. Năng lực logistics quốc gia và thương mại quốc tế
Riêng đối với năng lực logistics quốc gia, các công trình thực hiện trước sự ra đời của Chỉ
số Năng lực Logistics LPI (Logistics Performance Index) được tính toán bởi World Bank đã sử
dụng một loại chỉ số logistics toàn cầu được tính toán trên cơ sở các khía cạnh về thời gian, chi
337
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
phí, mức độ phức tạp và những rủi ro của các hoạt động liên quan đến logistics (Hausman, 2004;
Hausman và cộng sự, 2013; Lee và Whang, 2005). Những khía cạnh của hoạt động logistics nêu
trên cũng được tính toán trên cơ sở dữ liệu khảo sát nhưng không dựa trên thang đo 5 điểm như
của LPI và các chỉ số thành phần. Do đó, tính đến thời điểm hiện nay, các công trình nghiên cứu
sử dụng mô hình trọng lực thương mại mở rộng có sử dụng biến LPI và các chỉ số phụ còn khá
khiêm tốn. Một số công trình có thể kể đến là các nghiên cứu của Martí và cộng sự (2014), Puertas
và cộng sự (2014), Gani (2017), Martí và Puertas (2017), Çelebi (2019), và Bugarčić và cộng sự
(2020). Tuy nhiên, các nghiên cứu này chỉ sử dụng dữ liệu kim ngạch xuất khẩu của quốc gia,
chưa xét đến cấp độ ngành cụ thể. Bên cạnh đó, các công trình nghiên cứu về trường hợp của
Việt Nam là chưa có. Do đó, bài báo này sẽ sử dụng dữ liệu xuất khẩu cấp độ ngành đối với
ngành nông nghiệp của Việt Nam và tích hợp LPI và các chỉ số thành phần. Kết quả nghiên cứu
được kỳ vọng sẽ làm phong phú thêm nền tảng lý thuyết đương đại về thương mại quốc tế cấp
độ ngành cũng như mối quan hệ giữa năng lực logistics và xuất khẩu.
Về phân loại các loại hàng hóa là nông sản trong thương mại quốc tế, nghiên cứu của Campi
và Dueñas (2016) đã định nghĩa nông sản (agricultural products) để phục vụ việc thu thập dữ
liệu thương mại quốc tế và xây dựng các mô hình nghiên cứu định lượng. Theo đó, hai học giả
đã dựa trên mã số HS (Harmonized System Code) để xác định cụ thể các sản phẩm nông nghiệp
và mã số HS tương ứng từ đó tạo cơ sở cho việc tính toán dữ liệu từ nguồn thống kê của Tổ chức
Thương mại Thế giới (WTO). Bài báo này sử dụng định nghĩa nông sản trong công trình nêu
trên để làm cơ sở thu thập dữ liệu xuất khẩu nông sản của Việt Nam. Theo đó, nông sản là các
sản phẩm nông nghiệp có mã HS từ chương 1 – 24, ngoại trừ chương 3, 16 và một số chủng loại
trong chương 29 – 53. Như vậy, nông sản trong bài báo này không bao gồm dữ liệu của thủy sản.
3. Mô hình nghiên cứu
Từ tổng quan cơ sở lý thuyết, mô hình được nhóm tác giả đề xuất như Phụ lục 1. Cùng với
đó là các giả thuyết được đặt ra để kiểm định bằng dữ liệu thực nghiệm. Bảng mô tả các biến và
thang đo của từng biến được trình bày ở tiểu mục 4.1. Các giả thuyết cần kiểm định được trình
bày trong Phụ lục 1. Bài báo sẽ sử dụng 07 mô hình trọng lực thương mại để kiểm định các giả
thuyết trong mô hình nghiên cứu. Trong mỗi mô hình, các biến kiểm soát khác vẫn giữ nguyên,
bài báo sẽ sử dụng chỉ số chính LPI và 06 chỉ số phụ cho 07 mô hình trọng lực. Sở dĩ phải làm
như vậy là do LPI là chỉ số tổng hợp được tính dựa trên 06 chỉ số phụ nên việc đưa cùng lúc 07
chỉ số này vào trong mô hình sẽ dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến. Thêm vào đó, việc sử dụng
07 mô hình riêng biệt cho phép đánh giá tác động của từng khía cạnh năng lực logistics quốc gia
đối với xuất khẩu nông sản để từ đó đề xuất những ưu tiên chính sách phù hợp.
4. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
4.1. Mô tả dữ liệu
Bài báo sử dụng các dữ liệu cấp độ quốc gia của Việt Nam và 97 đối tác thương mại trong
các năm 2007, 2010, 2012, 2014, 2016 và 2018 liên quan đến các biến được mô tả trong Bảng 1
dưới đây. Các biến này sẽ được lấy giá trị logarit tự nhiên (ln) để đảm bảo dữ liệu không có tính
dừng trước khi tiến hành các kiểm định và ước lượng. Nguồn dữ liệu là các cơ sở dữ liệu thống
kê vĩ mô của các tổ chức toàn cầu gồm World Bank, World Trade Organization (WTO) và The
United Nations Conference on Trade and Development (UNCTAD).
338
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
Bảng 1: Mô tả thang đo và nguồn dữ liệu
Biến
Mô tả và thang đo
Nguồn
Kim ngạch xuất khẩu nông sản của Việt Nam (i) sang quốc gia j
trong năm t (nghìn USD).
Thu nhập bình quân đầu người của nước i (Việt Nam) tại năm t
(nghìn USD/người).
AGREX
ijt
World Bank
World Bank
GDPpc
it
jt
Thu nhập bình quân đầu người của nước j (nước nhập khẩu) tại
năm t (nghìn USD/người).
Khoảng cách địa lý giữa Việt Nam (i) và nước nhập khẩu j (km)
GDPpc
DIST
World Bank
ij
freemaptools.com
Khoảng cách về thu nhập bình quân đầu người giữa nước i và j
tại năm t (nghìn USD/người):
D_GDPpc
ijt
Hội nhập kinh tế khu vực: Nhận giá trị 1 nếu tại năm t có hiệp
định thương mại tự do được ký kết giữa nước i và j có hiệu lực,
ngược lại thì nhận giá trị 0
RTA
ijt
WTO
Biến động tỷ giá hối đoái giữa đồng tiền của nước i và j tại năm t
được tính bằng số lượng đơn vị tiền tệ của nước i so với 1 đơn vị
tiền tệ của nước j tại năm t (VND/đơn vị tiền tệ của nước j)
Vị trí địa lý giáp biển của nước j: Nhận giá trị 1 nếu nước j không
giáp biển, ngược lại thì nhận giá trị 0
EXG
jit
UNCTAD
Google Map
LAND
j
Chỉ số Năng lực Logistics quốc gia (Logistics Performance Index)
OLPI
it
World Bank
World Bank
World Bank
của nước i tại năm t
Chỉ số Năng lực Logistics quốc gia (Logistics Performance Index)
của nước j tại năm t
Hiệu quả của quy trình thông quan tại biên giới và thủ tục hải
quan của nước i tại năm t
OLPI
jt
CUS
it
Hiệu quả của quy trình thông quan tại biên giới và thủ tục hải
CUS
jt
World Bank
World Bank
World Bank
quan của nước j tại năm t
Chất lượng cơ sở hạ tầng vận tải và thương mại của nước i tại
năm t
INF
it
Chất lượng cơ sở hạ tầng vận tải và thương mại của nước j tại
năm t
INF
jt
Tính cạnh tranh về giá cước của thị trường vận tải nước i tại năm t
SHIP
it
World Bank
World Bank
World Bank
Tính cạnh tranh về giá cước của thị trường vận tải nước j tại năm t
SHIP
jt
Chất lượng và khả năng cạnh tranh của các dịch vụ logistics của
nước i tại năm t
LGS
it
Chất lượng và khả năng cạnh tranh của các dịch vụ logistics của
LGS
jt
World Bank
World Bank
World Bank
nước j tại năm t
Khả năng theo dõi và giám sát quá trình vận chuyển các lô hàng
tại nước i vào năm t
Khả năng theo dõi và giám sát quá trình vận chuyển các lô hàng
tại nước j vào năm t
TNT
it
TNT
jt
Sự tuân thủ về thời gian giao hàng tại nước i vào năm t
TLN
it
World Bank
World Bank
Sự tuân thủ về thời gian giao hàng tại nước j vào năm t
TLN
jt
Nguồn: Nhóm tác giả.
339
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
Trong đó, LPI và các chỉ số thành phần được thu thập và tính toán lần đầu tiên vào năm
2007 bởi World Bank. Đây là chỉ số được thu thập và tính toán hai năm một lần. Các năm tính
toán tính đến thời điểm thu thập dữ liệu phục vụ nghiên cứu là 2007, 2010, 2012, 2014, 2016 và
2018. LPI và các chỉ số thành phần được tính toán trên dữ liệu thu thập từ bảng hỏi khảo sát các
đáp viên đến từ khắp nơi trên thế giới. Thang đo 5 điểm được áp dụng cho LPI và các chỉ số
thành phần tương ứng với năng lực logistics quốc gia và các khía cạnh liên quan, cụ thể: (i) Năng
lực logistics quốc gia (OLPI): 1-rất thấp à 5-rất cao; (ii) Hiệu quả của quy trình thông quan tại
biên giới và thủ tục hải quan (CUS): 1-rất thấp à 5-rất cao; (iii) Chất lượng cơ sở hạ tầng vận tải
và thương mại (INF): 1-rất thấp à 5-rất cao; (iv) Tính cạnh tranh về giá cước của thị trường vận
tải (SHIP): 1-rất sẵn có à 5-rất không sẵn có; (v) Chất lượng và khả năng cạnh tranh của các dịch
vụ logistics (LGS): 1-rất thấp à 5-rất cao; (vi) Khả năng theo dõi và giám sát quá trình vận chuyển
các lô hàng (TNT): 1-rất thấp à 5-rất cao; và (vii) Sự tuân thủ về thời gian giao hàng (TLN): 1-
gần như là không bao giờ à 5-gần như là luôn luôn mọi lúc.
4.2. Phương pháp nghiên cứu
Nhóm nghiên cứu sử dụng mô hình ước lượng bình phương nhỏ nhất (Pooled OLS), ước
lượng tác động cố định (fixed effect) và tác động ngẫu nghiên (random effect) để kiểm định mối
quan hệ nhân quả giữa các biến. Đây là các kỹ thuật phân tích thường được sử dụng đối với ước
lượng dữ liệu bảng dạng tĩnh (static panel data estimation). Song song đó, kiểm định đồng tích
hợp dữ liệu bảng (panel cointegration tests) cũng được tiến hành nhằm khẳng định mối quan hệ
trong dài hạn của các biến số liên quan. Trước đó, các kiểm định hệ số tương quan và tính dừng
của dữ liệu (panel unit-root tests) cũng được nhóm tiến hành. Sau cùng, kiểm định Hausman sẽ
giúp chọn ra mô hình ước lượng phù hợp để lý giải mối quan hệ giữa các biến. Dữ liệu thu thập
được xử lý và tinh chỉnh bằng phần mềm Excel trước khi tiến hành các tests kiểm định và ước
lượng bằng phần mềm STATA version 15.1. Bằng phương pháp nghiên cứu nêu trên, bài báo làm
phong phú thực tiễn sử dụng phương pháp ước lượng dữ liệu bảng dạng tĩnh (static panel esti-
mation) bằng mô hình tác động cố định (fixed effect) và tác động ngẫu nhiên (random effect)
trong các nghiên cứu đương đại về thương mại quốc tế sử dụng mô hình trọng lực. Ngoài ra, mối
quan hệ ổn định trong dài hạn (stable and long-run relationship) giữa các biến số cần quan tâm
của mô hình cũng được kiểm định. Đây là kiểm định thường được sử dụng khi cần khẳng định
tính chắc chắn (robustness check) của mối quan hệ nhân quả đã được khẳng định trước đó bởi
các mô hình hồi quy.
5. Kết quả và thảo luận
5.1. Kiểm định sơ bộ
Trước hết, thống kê mô tả các biến sử dụng trong mô hình nghiên cứu được trình bày ở
Bảng 2 dưới đây. Ta thấy có tất cả 582 quan sát trong dữ liệu bảng của các mô hình.
Bảng 2: Thống kê mô tả
Số quan sát
582
Mean
Std. Dev.*
413504.6
.5439145
22.6391
Min
Max
129625.1
1.799412
18.89546
0
5723625
2.551123
119.1727
AGREX
GDPpc
ijt
582
.9192092
.3588275
it
jt
582
GDPpc
340
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
582
582
582
582
582
582
582
582
582
582
582
582
582
582
582
582
582
9187.276
17.49475
8669.946
3.043221
3.048401
2.788371
2.825749
2.760239
2.94162
4586.205
22.31541
10571.57
.1290911
.6156895
.107033
392.848
.0018706
1.587564
2.888855
1.862039
2.65028
1.571429
2.5
19387.52
117.1204
34798.35
3.27
DIST
ij
D_GDPpc
ijt
EXG
jit
OLPI
it
4.225967
2.95
OLPI
jt
CUS
it
.6557389
.2254012
.7283498
.0729711
.5334369
.2327714
.6650813
.20053
4.20779
3.112863
4.439356
3.217391
4.235
CUS
jt
INF
it
1.555556
3
INF
jt
3.113963
2.990134
2.95817
SHIP
it
1.66667
2.681854
1.525
SHIP
jt
3.4
LGS
it
2.994202
3.108374
3.080768
3.493778
3.455963
4.315699
3.45
LGS
jt
2.842922
1.57143
3.22222
2.03689
TNT
it
.6632301
.1477875
.6058842
4.377678
3.67
TNT
jt
TLN
it
4.795714
TLN
jt
* Độ lệch tiêu chuẩn
Nguồn: Nhóm tác giả.
Tiếp đến, kiểm định hệ số tương quan Pearson cho thấy biến lnAGREX có tương quan
ijt
với hầu hết tất cả các biến trong mô hình ở mức ý nghĩa 5% ngoại trừ biến lnCUS . Biến lnOLPI
it
it
và lnOLPI có tương quan với các biến chỉ số thành phần của chúng. Từ đó cho thấy việc ước
jt
lượng 07 mô hình trọng lực là phù hợp để khắc phục hiện tượng đa cộng tuyến. Kết quả tính toán
chỉ số VIF cho 07 mô hình trọng lực khi hồi quy theo phương pháp bình phương nhỏ nhất OLS
cho thấy chỉ có biến lnGDPpc ở 2/7 mô hình là có 10 < VIF < 10,50. Do đó, tình trạng đa cộng
jt
tuyến giữa các biến là không đáng kể. Kết quả kiểm định tính dừng bằng các kiểm định Levin-
Lin-Chu, Harris-Tzavalis, Breitung, và Fisher-type (bao gồm và không bao gồm xu hướng thời
gian) cho thấy giá trị logarit tự nhiên của tất cả các biến trong mô hình đều có tính dừng ở mức
ý nghĩa 5%. Điều này cho thấy các biến đủ điều kiện được đưa vào mô hình hồi quy để xác định
mối quan hệ nhân quả.
341
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
5.2. Kết quả hồi quy các mô hình nghiên cứu
Trong giới hạn dung lượng của bài báo, nhóm tác giả chỉ trình bày tóm tắt kết quả thực
nghiệm tổng hợp từ các mô hình nghiên cứu (xem ví dụ ở Phụ lục 2). Kết quả ước lượng Pooled
OLS, tác động cố định, tác động ngẫu nhiên và kiểm định Hausman của 07 mô hình trọng lực
cho thấy mô hình tác động cố định là tốt nhất ở mức ý nghĩa 5% để ước lượng mối quan hệ nhân
quả giữa các biến do giá trị p-value nhỏ hơn 0,05. Đối với ước lượng tác động cố định, nhóm tác
giả cũng xem xét yếu tố cố định theo thời gian (year-fixed) trong các mô hình hồi quy để giảm
thiểu tình trạng nội sinh. Tuy nhiên, kết quả kiểm định testparm cho thấy việc xem xét yếu tố cố
định theo thời gian là không cần thiết với các mô hình nghiên cứu (p-value > 0,05) ngoại trừ mô
hình với cặp biến lnINF và lnINF .
it jt
Đối với tính hiệu lực của mô hình trọng lực thương mại hàng nông sản Việt Nam, kết
quả thực nghiệm khẳng định mối quan hệ thuận chiều giữa thu nhập bình quân đầu người và xuất
khẩu. Điều này hàm ý rằng khi thu nhập và sức mua của thị trường nhập khẩu gia tăng thì nhu
cầu đối với nông sản nhập khẩu cũng sẽ tăng theo. Tuy nhiên, do đặc tính của phương pháp ước
lượng tác động cố định nên các biến có giá trị không thay đổi theo thời gian của mỗi quốc gia
gồm lnDIST và LAND sẽ bị loại khỏi ước lượng. Do đó, riêng đối với hai biến này, bài báo sẽ
ij
j
xem xét kết quả hồi quy của phương pháp ước lượng tác động ngẫu nhiên, phương pháp OLS và
kiểm định xttest0 (phương sai thay đổi). Theo đó, kết quả thực nghiệm khẳng định mối quan hệ
nghịch chiều giữa xuất khẩu nông sản, khoảng cách địa lý và vị trí địa lý không giáp biển. Khoảng
cách lớn về mặt địa lý được cho là làm gia tăng chi phí cước vận tải và các chi phí dịch vụ logistics
liên quan đến hàng hóa, từ đó làm gia tăng giá và giảm kim ngạch xuất khẩu. Điều này đặc biệt
đúng với nông sản với đặc thù là các loại sản phẩm dễ hư hỏng và đòi hỏi cao về kỹ thuật đóng
gói, bảo quản trong điều kiện chuyên chở dài ngày xuyên qua nhiều miền khí hậu giữa các quốc
gia. Trong khi đó, khi nước nhập khẩu không giáp biển thì nhà xuất khẩu sẽ phải dùng đến các
phương thức vận tải khác để cung ứng hàng hóa, từ đó cũng làm gia tăng giá và giảm kim ngạch
xuất khẩu.
Đối với mối quan hệ nhân quả giữa năng lực logistics quốc gia và các thành phần với xuất
khẩu nông sản Việt Nam, kết quả thực nghiệm không khẳng định mối quan hệ nhân quả giữa
năng lực logistics quốc gia và xuất khẩu nông sản của Việt Nam. Tuy nhiên, kết quả thực nghiệm
lại cho thấy hiệu quả của quy trình thông quan tại biên giới và thủ tục hải quan và chất lượng và
khả năng cạnh tranh của các dịch vụ logistics của nước xuất khẩu lại tỷ lệ nghịch với xuất khẩu
nông sản. Điều này hàm ý rằng khi các nhân tố trên của chính nước xuất khẩu được cải thiện thì
lại làm giảm kim ngạch xuất khẩu nông sản. Do đó, kết quả này cần được nghiên cứu kỹ hơn
bằng các mô hình mở rộng với nhiều biến kiểm soát hơn nữa và các phương pháp ước lượng
khác ở những công trình sau. Đối với các nhân tố vĩ mô tác động đến xuất khẩu nông sản, kết
quả thực nghiệm không tìm thấy bằng chứng để khẳng định mối quan hệ nhân quả giữa chúng.
Điều này hàm ý rằng các biến kiểm soát khác có thể vẫn cần phải được thêm vào mô hình ước
lượng ở những công trình sau.
5.3. Kiểm định khẳng định
Kết quả kiểm định đối với mối quan hệ ổn định trong dài hạn giữa xuất khẩu nông
sản, năng lực logistics quốc gia và các thành phần bằng các kiểm định Kao (MDF , DF , ADF ,
t
t
t
342
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
UmDF , UDF ), Pedroni (MPP , PP , ADF ), và Westerlund (Variance ratio) (bao gồm và
t
t
t
t
t
không bao gồm xu hướng thời gian) cho thấy giữa xuất khẩu nông sản, năng lực logistics
quốc gia và các thành phần có mối quan hệ ổn định trong dài hạn do giá trị p-value < 0,05 đối
với các kiểm định.
6. Kết luận và hàm ý chính sách
Như vậy, bài báo đã khẳng định tính hiệu lực của mô hình trọng lực thương mại mở rộng
đối với hàng nông sản của Việt Nam. Việc tích hợp năng lực logistics quốc gia và các thành phần
là phù hợp đối với việc mở rộng mô hình trọng lực thương mại. Tuy nhiên, mối quan hệ nhân
quả giữa xuất khẩu nông sản, năng lực logistics quốc gia và các thành phần vẫn chưa được khẳng
định trong trường hợp của Việt Nam bằng các phương pháp ước lượng, mô hình nghiên cứu và
loại dữ liệu bảng theo đề xuất của nhóm tác giả. Các nhân tố vĩ mô khác cũng chưa cho thấy tác
động của chúng đối với xuất khẩu nông sản của Việt Nam. Đặc biệt là việc ký kết thành công các
hiệp định hội nhập kinh tế khu vực chỉ là điều kiện cần để đạt được tăng trưởng xuất khẩu. Các
chính sách thao túng tỷ giá hối đoái như phá giá đồng nội tệ không giúp tăng trưởng xuất khẩu
thực chất. Trong dài hạn, xuất khẩu nông sản, năng lực logistics quốc gia và các thành phần có
mối quan hệ ổn định.
Từ những bằng chứng thực nghiệm, một số hàm ý chính sách được nhóm tác giả đúc kết.
Thứ nhất, tăng cường mở rộng thị trường nông sản xuất khẩu nông sản sang các nền kinh tế có
thu nhập bình quân đầu người cao, đặc biệt là những nông sản mang đặc thù điều kiện tự nhiên
Việt Nam, đảm bảo các tiêu chuẩn kiểm định động thực vật và các tiêu chuẩn kỹ thuật khác, tránh
phụ thuộc quá nhiều vào một số thị trường có mức thu nhập bình quân đầu người không cao.
Thứ hai, chú trọng phát triển năng lực logistics quốc gia một cách toàn diện trong dài hạn hướng
đến tăng trưởng xuất khẩu nông sản, ví dụ như hệ thống cơ sở hạ tầng kho chứa, bảo quản và
đóng gói nông sản, ứng dụng công nghệ thông tin tại cửa khẩu, truy xuất thông tin nguồn gốc
sản phẩm, đảm bảo cạnh tranh công bằng thị trường dịch vụ logistics nông nghiệp. Thứ ba, hỗ
trợ các hiệp hội ngành hàng nông nghiệp, doanh nghiệp nông nghiệp nội địa và hộ nông dân nâng
cao năng lực hội nhập, khai thác lợi ích từ các hiệp định thương mại đã và mới vừa được ký kết
một cách hiệu quả.
Một số hạn chế của bài báo có thể kể đến như chưa có sự tích hợp của nhiều nhân tố vĩ mô
khác ảnh hưởng đến xuất khẩu nông sản vào mô hình nghiên cứu, kỹ thuật phân tích dữ liệu bảng
dạng động (dynamic panel data estimation) chưa được áp dụng dẫn đến khả năng nội sinh của
mô hình nghiên cứu vẫn còn hiện hữu. Ngoài ra, đối với các trường hợp zero trade khách quan
giữa hai nước xuất khẩu và nhập khẩu dẫn đến giá trị logarit tự nhiên không tồn tại trong dữ liệu
bảng thì cần áp dụng các phương pháp ước lượng khác phù hợp hơn thay vì ước lượng tác động
cố định và tác động ngẫu nhiên. Bên cạnh đó, nhiều nước xuất khẩu hơn cần được đưa vào cơ sở
dữ liệu thay vì chỉ một trường hợp của Việt Nam nhằm khắc phục hiệu ứng multilateral resistance
trong nghiên cứu thương mại song phương. Kết quả nghiên cứu của bài báo này sẽ là tiền đề để
nhóm tác giả mở rộng mô hình trọng lực thương mại theo hướng gia tăng các biến kiểm soát vĩ
mô, mở rộng cơ sở dữ liệu nước xuất khẩu và vận dụng đa dạng các mô hình ước lượng khác
nhau đặc biệt là để xử lý vấn đề nội sinh trong mô hình. Những hạn chế này chắc chắn sẽ được
nhóm tác giả khắc phục để công trình nghiên cứu được hoàn thiện hơn về sau.
343
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Bensassi, S., Márquez-Ramos, L., Martínez-Zarzoso, I., & Suárez-Burguet, C. (2015), ‘Re-
lationship between logistics infrastructure and trade: Evidence from Spanish regional
exports’, Transportation Research Part A: Policy and Practice, 72, 47-61.
Besedeš, T., & Cole, M. T. (2017), ‘Distorted trade barriers: A dissection of trade costs in
a “distorted gravity” model’, Review of International Economics, 25(1), 148-164.
Bottasso, A., Conti, M., de Sa Porto, P. C., Ferrari, C., & Tei, A. (2018), ‘Port infrastructures
and trade: empirical evidence from Brazil’, Transportation Research Part A: Policy and
Practice, 107, 126-139.
Bugarčić, F. Ž., Skvarciany, V., & Stanišić, N. (2020), ‘Logistics performance index in in-
ternational trade: case of Central and Eastern European and Western Balkans countries’, Business:
Theory and Practice, 21(2), 452-459.
Campi, M., & Dueñas, M. (2016), ‘Intellectual property rights and international trade of
agricultural products’, World Development, 80, 1-18.
Çelebi, D. (2019), ‘The role of logistics performance in promoting trade’, Maritime Eco-
nomics & Logistics, 21(3), 307-323.
Gani, A. (2017), ‘The logistics performance effect in international trade’, The Asian Journal
of Shipping and Logistics, 33(4), 279-288.
Hausman, W. H. (2004), ‘Supply chain performance metrics’, in The practice of supply
chain management: Where theory and application converge (pp. 61-73), Springer, Boston, MA.
Hausman, W. H., Lee, H. L., & Subramanian, U. (2013), ‘The impact of logistics perform-
ance on trade’, Production and Operations Management, 22(2), 236-252.
Kabir, M., Salim, R., & Al-Mawali, N. (2017), ‘The gravity model and trade flows: Recent
developments in econometric modeling and empirical evidence’, Economic Analysis and Pol-
icy, 56, 60-71.
Kahouli, B. (2016), ‘Regional integration agreements, trade flows and economic crisis: A
static and dynamic gravity model’, International Economic Journal, 30(4), 450-475.
Kahouli, B., & Maktouf, S. (2015), ‘Trade creation and diversion effects in the Mediter-
ranean area: Econometric analysis by gravity model’, The Journal of International Trade & Eco-
nomic Development, 24(1), 76-104.
Kahouli, B., & Omri, A. (2017), ‘Foreign direct investment, foreign trade and environment:
New evidence from simultaneous-equation system of gravity models’, Research in International
Business and Finance, 42, 353-364.
Lee, H. L., & Whang, S. (2005), ‘Higher supply chain security with lower cost: Lessons
from total quality management’, International Journal of Production Economics, 96(3), 289-300.
Leng, Z., Shuai, J., Sun, H., Shi, Z., & Wang, Z. (2020), ‘Do China’s wind energy products
have potentials for trade with the “Belt and Road” countries?—A gravity model approach’, En-
ergy Policy, 137, 111172.
344
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
Martí, L., & Puertas, R. (2017), ‘The importance of export logistics and trade costs in
emerging economies’, Maritime Economics & Logistics, 19(2), 315-333.
Martí, L., Puertas, R., & García, L. (2014), ‘The importance of the Logistics Performance
Index in international trade’, Applied Economics, 46(24), 2982-2992.
Narayan, S., & Nguyen, T. T. (2016), ‘Does the trade gravity model depend on trading part-
ners? Some evidence from Vietnam and her 54 trading partners’, International Review of Eco-
nomics & Finance, 41, 220-237.
Pöyhönen, P. (1963), ‘A tentative model for the volume of trade between
countries’, Weltwirtschaftliches Archiv, 93-100.
Puertas, R., Martí, L., & García, L. (2014), ‘Logistics performance and export competi-
tiveness: European experience’, Empirica, 41(3), 467-480.
Tham, S. Y., Khoon Goh, S., Wong, K. N., & Fadhli, A. (2018), ‘Bilateral Export Trade,
Outward and Inward FDI: A Dynamic Gravity Model Approach Using Sectoral Data from
Malaysia’, Emerging Markets Finance and Trade, 54(12), 2718-2735.
Tinbergen, J. (1962), ‘Shaping the world economy; suggestions for an international eco-
nomic policy’, New York: Twentieth Century Fund Press.
Yean, T. S., & Yi, A. K. J. (2014), ‘Re-examining the Impact of ACFTA on ASEAN’s Ex-
ports of Manufactured Goods to China’, Asian Economic Papers, 13(3), 63-82.
Phụ lục 1: Mô hình nghiên cứu đề xuất
Nguồn: Nhóm tác giả.
345
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
H1: Thu nhập bình quân đầu người nước xuất khẩu tác động thuận chiều đối với xuất
khẩu nông sản.
H2: Thu nhập bình quân đầu người nước nhập khẩu tác động thuận chiều đối với xuất
khẩu nông sản.
H3: Khoảng cách địa lý giữa nước xuất khẩu và nước nhập khẩu tác động nghịch chiều
đối với xuất khẩu nông sản.
H4: Khoảng cách về thu nhập bình quân đầu người giữa nước xuất khẩu và nước nhập
khẩu tác động thuận chiều hoặc nghịch chiều đối với xuất khẩu nông sản.
H5a: Năng lực logistics nước xuất khẩu tác động thuận chiều đối với xuất khẩu nông sản.
H5b: Năng lực logistics nước nhập khẩu tác động thuận chiều đối với xuất khẩu
nông sản.
H6a: Hiệu quả của quy trình thông quan tại biên giới và thủ tục hải quan của nước xuất
khẩu tác động thuận chiều đối với xuất khẩu nông sản.
H6b: Hiệu quả của quy trình thông quan tại biên giới và thủ tục hải quan của nước nhập
khẩu tác động thuận chiều đối với xuất khẩu nông sản.
H7a: Chất lượng cơ sở hạ tầng vận tải và thương mại của nước xuất khẩu tác động thuận
chiều đối với xuất khẩu nông sản.
H7b: Chất lượng cơ sở hạ tầng vận tải và thương mại của nước nhập khẩu tác động thuận
chiều đối với xuất khẩu nông sản.
H8a: Tính cạnh tranh về giá cước của thị trường vận tải nước xuất khẩu tác động thuận
chiều đối với xuất khẩu nông sản.
H8b: Tính cạnh tranh về giá cước của thị trường vận tải nước nhập khẩu tác động thuận
chiều đối với xuất khẩu nông sản.
H9a: Chất lượng và khả năng cạnh tranh của các dịch vụ logistics của nước xuất khẩu tác
động thuận chiều đối với xuất khẩu nông sản.
H9b: Chất lượng và khả năng cạnh tranh của các dịch vụ logistics của nước nhập khẩu
tác động thuận chiều đối với xuất khẩu nông sản.
H10a: Khả năng theo dõi và giám sát quá trình vận chuyển các lô hàng của nước xuất
khẩu tác động thuận chiều đối với xuất khẩu nông sản.
H10b: Khả năng theo dõi và giám sát quá trình vận chuyển các lô hàng của nước nhập
khẩu tác động thuận chiều đối với xuất khẩu nông sản.
H11a: Sự tuân thủ về thời gian giao hàng của nước xuất khẩu tác động thuận chiều đối
với xuất khẩu nông sản.
H11b: Sự tuân thủ về thời gian giao hàng của nước nhập khẩu tác động thuận chiều đối
với xuất khẩu nông sản.
H12: Hội nhập kinh tế khu vực giữa nước xuất khẩu và nước nhập khẩu tác động thuận
chiều đối với xuất khẩu nông sản.
346
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
H13: Biến động tỷ giá hối đoái của nước nhập khẩu tác động thuận chiều đối với xuất
khẩu nông sản.
H14: Vị trí địa lý không giáp biển của nước nhập khẩu tác động nghịch chiều đối với xuất
khẩu nông sản.
Phụ lục 2: Kết quả hồi quy của mô hình nghiên cứu với biến năng lực logistics quốc gia
(OLPI)
lnAGREX
Pooled OLS
.7930508**
FE
.9023488*** .9562314**** .9474738***
(0.000) (0.000) (0.000)
.6833252*** .6249418*** .3635316**
FE’
RE
ijt
lnGDPpc
it
(0.020)
-.2431966
(0.102)
lnGDPpc
jt
(0.002)
-.0533348
(0.391)
.1937761
(0.263)
0
(0.005)
-.0563803
(0.364)
.0350406
(0.850)
0
(0.016)
-.1100455
(0.222)
-.0743545
(0.227)
lnD_GDPpc
ijt
-.0256767
(0.464)
.0053579
(0.936)
lnEXG
jit
-.9317525***
(0.000)
-1.251827***
(0.000)
lnDIST
ij
-
-
.7842812
(0.781)
-1.410527
(0.246)
.5295164
(0.379)
-.1811811
(0.604)
0
-1.791777
(0.179)
.3767272
(0.533)
-.1938181
(0.579)
0
-1.012947
(0.411)
lnOLPI
it
jt
6.223147***
(0.000)
1.075537*
(0.065)
lnOLPI
.2592634
(0.136)
.1377853
(0.602)
RTA
ijt
-2.431056***
(0.000)
-2.897134***
(0.000)
LAND
j
-
-
11.09815***
(0.001)
7.808579*** 9.516057*** 20.03843***
Constant
(0.000)
No
(0.000)
Yes
(0.000)
Time-fixed
Observations
R-squared
563
563
563
563
0.4444
0.0390
0.0414
0.3892
F-test: Prob > F = 0.0000
Hausman test: Prob>chi2 = 0.0000
Testparm: Prob > F = 0.1096
Xttest0: Prob > chibar2 = 0.0000
*, **, và *** tương ứng với các mức ý nghĩa 10%, 5%, và 1%.
Nguồn: Nhóm tác giả.
347
13 trang
12360
Free
Bạn đang xem tài liệu "Xuất khẩu nông sản và năng lực Logistics: Bằng chứng thực nghiệm từ Việt Nam", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- xuat_khau_nong_san_va_nang_luc_logistics_bang_chung_thuc_ngh.pdf
