intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Xuất khẩu nông sản và năng lực logistics: Bằng chứng thực nghiệm từ Việt Nam

Chia sẻ: Vương Tâm Lăng | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:13

Thêm vào BST
Báo xấu
40
lượt xem 3
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết 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. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Xuất khẩu nông sản và năng lực logistics: Bằng chứng thực nghiệm từ Việt Nam

  1. 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 leducnha.nelah@gmail.com 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
  2. 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
  3. 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: Yit .Yjt EXPijt = A. DISTijt Trong đó, EXPijt là xuất khẩu của nước i sang nước j tại năm t, Yit và Yjt lần lượt là tổng sản phẩm quốc nội (GDP) của nước i và j trong năm t, DISTij là khoảng cách địa lý giữa nước i và j. Khi lấy logarit tự nhiên (ln) hai vế của phương trình, mô hình trọng lực thương mại có dạng sau: lnEXPijt = β0 + β1.lnYit + β2.lnYjt + β3.lnDISTij + εijt Trong đó, εijt là phần dư của phương trình, hệ số β0 là tung độ gốc của phương trình, và các hệ số β1à3 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
  4. 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
  5. 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 AGREXijt Kim ngạch xuất khẩu nông sản của Việt Nam (i) sang quốc gia j trong năm t (nghìn USD). World Bank GDPpcit Thu nhập bình quân đầu người của nước i (Việt Nam) tại năm t (nghìn USD/người). World Bank Thu nhập bình quân đầu người của nước j (nước nhập khẩu) tại GDPpcjt World Bank năm t (nghìn USD/người). DISTij Khoảng cách địa lý giữa Việt Nam (i) và nước nhập khẩu j (km) freemaptools.com Khoảng cách về thu nhập bình quân đầu người giữa nước i và j D_GDPpcijt tại năm t (nghìn USD/người): RTAijt Hội nhập kinh tế khu vực: Nhận giá trị 1 nếu tại năm t có hiệp WTO định thương mại tự do được ký kết giữa nước i và j có hiệu lực, ngược lại thì nhận giá trị 0 EXGjit Biến động tỷ giá hối đoái giữa đồng tiền của nước i và j tại năm t UNCTAD 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 LANDj Google Map giáp biển, ngược lại thì nhận giá trị 0 Chỉ số Năng lực Logistics quốc gia (Logistics Performance Index) OLPIit World Bank của nước i tại năm t Chỉ số Năng lực Logistics quốc gia (Logistics Performance Index) OLPIjt World Bank của nước j tại năm t Hiệu quả của quy trình thông quan tại biên giới và thủ tục hải CUSit World Bank quan của nước i tại năm t Hiệu quả của quy trình thông quan tại biên giới và thủ tục hải CUSjt World Bank quan của nước j tại năm t Chất lượng cơ sở hạ tầng vận tải và thương mại của nước i tại INFit World Bank năm t INFjt Chất lượng cơ sở hạ tầng vận tải và thương mại của nước j tại World Bank năm t SHIPit Tính cạnh tranh về giá cước của thị trường vận tải nước i tại năm t World Bank SHIPjt Tính cạnh tranh về giá cước của thị trường vận tải nước j tại năm t World Bank Chất lượng và khả năng cạnh tranh của các dịch vụ logistics của LGSit World Bank nước i tại năm t Chất lượng và khả năng cạnh tranh của các dịch vụ logistics của LGSjt World Bank nước j tại năm t Khả năng theo dõi và giám sát quá trình vận chuyển các lô hàng TNTit World Bank tại nước i vào năm t Khả năng theo dõi và giám sát quá trình vận chuyển các lô hàng TNTjt World Bank tại nước j vào năm t TLNit Sự tuân thủ về thời gian giao hàng tại nước i vào năm t World Bank TLNjt Sự tuân thủ về thời gian giao hàng tại nước j vào năm t World Bank Nguồn: Nhóm tác giả. 339
  6. 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 Mean Std. Dev.* Min Max AGREXijt 582 129625.1 413504.6 0 5723625 GDPpcit 582 1.799412 .5439145 .9192092 2.551123 GDPpcjt 582 18.89546 22.6391 .3588275 119.1727 340
  7. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020 ICYREB 2020 DISTij 582 9187.276 4586.205 392.848 19387.52 D_GDPpcijt 582 17.49475 22.31541 .0018706 117.1204 EXGjit 582 8669.946 10571.57 1.587564 34798.35 OLPIit 582 3.043221 .1290911 2.888855 3.27 OLPIjt 582 3.048401 .6156895 1.862039 4.225967 CUSit 582 2.788371 .107033 2.65028 2.95 CUSjt 582 2.825749 .6557389 1.571429 4.20779 INFit 582 2.760239 .2254012 2.5 3.112863 INFjt 582 2.94162 .7283498 1.555556 4.439356 SHIPit 582 3.113963 .0729711 3 3.217391 SHIPjt 582 2.990134 .5334369 1.66667 4.235 LGSit 582 2.95817 .2327714 2.681854 3.4 LGSjt 582 2.994202 .6650813 1.525 4.315699 TNTit 582 3.108374 .20053 2.842922 3.45 TNTjt 582 3.080768 .6632301 1.57143 4.377678 TLNit 582 3.493778 .1477875 3.22222 3.67 TLNjt 582 3.455963 .6058842 2.03689 4.795714 * Độ lệch tiêu chuẩn Nguồn: Nhóm tác giả. Tiếp đến, kiểm định hệ số tương quan Pearson cho thấy biến lnAGREXijt có tương quan với hầu hết tất cả các biến trong mô hình ở mức ý nghĩa 5% ngoại trừ biến lnCUSit. Biến lnOLPIit và lnOLPIjt có tương quan với các biến chỉ số thành phần của chúng. Từ đó cho thấy việc ước 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 lnGDPpcjt ở 2/7 mô hình là có 10 < VIF < 10,50. Do đó, tình trạng đa cộng 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
  8. 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 lnINFit và lnINFjt. 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 lnDISTij và LANDj sẽ bị loại khỏi ước lượng. Do đó, riêng đối với hai biến này, bài báo sẽ 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 (MDFt, DFt, ADFt, 342
  9. INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020 ICYREB 2020 UmDFt, UDFt), Pedroni (MPPt, PPt, ADFt), và Westerlund (Variance ratio) (bao gồm và 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
  10. 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
  11. 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
  12. 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
  13. 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) lnAGREXijt Pooled OLS FE FE’ RE lnGDPpcit .7930508** .9023488*** .9562314**** .9474738*** (0.020) (0.000) (0.000) (0.000) -.2431966 .6833252*** .6249418*** .3635316** lnGDPpcjt (0.102) (0.002) (0.005) (0.016) -.1100455 -.0533348 -.0563803 -.0743545 lnD_GDPpcijt (0.222) (0.391) (0.364) (0.227) lnEXGjit -.0256767 .1937761 .0350406 .0053579 (0.464) (0.263) (0.850) (0.936) lnDISTij -.9317525*** 0 0 -1.251827*** (0.000) - - (0.000) lnOLPIit .7842812 -1.410527 -1.791777 -1.012947 (0.781) (0.246) (0.179) (0.411) lnOLPIjt 6.223147*** .5295164 .3767272 1.075537* (0.000) (0.379) (0.533) (0.065) .2592634 -.1811811 -.1938181 .1377853 RTAijt (0.136) (0.604) (0.579) (0.602) LANDj -2.431056*** 0 0 -2.897134*** (0.000) - - (0.000) 11.09815*** 7.808579*** 9.516057*** 20.03843*** Constant (0.001) (0.000) (0.000) (0.000) Time-fixed No Yes Observations 563 563 563 563 R-squared 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
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

CMO.02: Bộ Tài Liệu Quản Trị Bán Hàng Và Kênh Phân Phối
405 tài liệu
1414 lượt tải
THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2