ThS. Trương Quang Minh
Trường Đại học Thương mại
(Quanlynhanuoc.vn) – Bài viết phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến kim ngạch xuất khẩu nông sản của Việt Nam sang thị trường Liên minh châu Âu (EU) bằng dữ liệu bảng được thu thập trong giai đoạn 2012 – 2023. Kết quả cho thấy, các nhân tố gồm quy mô kinh tế (GDP) của Việt Nam và nước nhập khẩu, độ mở của nền kinh tế nước nhập khẩu và tỷ giá hối đoái có tác động thuận chiều. Nhân tố khoảng cách công nghệ giữa Việt Nam với nước nhập khẩu có tác động nghịch chiều. Trong khi đó, khoảng cách địa lý và diện tích đất nông nghiệp của nước nhập khẩu không có ảnh hưởng rõ rệt. Bài viết đề xuất một số khuyến nghị về chính sách quản lý nhằm hỗ trợ doanh nghiệp nhằm nâng cao hiệu quả xuất khẩu nông sản sang EU.
Từ khóa: Xuất khẩu nông sản; Liên minh châu Âu; mô hình trọng lực; yếu tố ảnh hưởng; Việt Nam.
1. Đặt vấn đề
Trong nhiều năm qua, thị trường Liên minh châu Âu (EU) là một trong những thị trường lớn nhưng cũng rất khắt khe đối với nông sản Việt Nam. Hiệp định Thương mại Tự do EVFTA (có hiệu lực từ 8/2020) cũng được đánh giá là tạo thuận lợi lớn khi EU cam kết xóa bỏ phần lớn thuế quan đối với nông sản Việt Nam, giúp tăng khả năng cạnh tranh của hàng Việt. Năm 2024, Việt Nam lập kỷ lục về xuất khẩu nông sản sang nhóm thị trường này với múc kim ngạch đạt 4,21 tỷ USD. Thị trường EU hiện nhập khẩu nhiều nông sản nhiệt đới như cà phê, hạt điều, rau quả… Mặc dù tiềm năng lớn, việc thâm nhập thị trường EU của nông sản Việt Nam vẫn gặp nhiều thách thức do tiêu chuẩn chất lượng cao, rào cản kỹ thuật và cạnh tranh gay gắt. Trong bối cảnh đó, việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến xuất khẩu nông sản sang EU là cần thiết nhằm xác định đâu là những nhân tố chủ yếu thúc đẩy hoặc cản trở kim ngạch xuất khẩu. Kết quả nghiên cứu sẽ là cơ sở để đề xuất một số gợi ý về mặt chính sách nhằm hỗ trợ doanh nghiệp xuất khẩu nông sản tận dụng tốt các lợi thế và cải thiện năng lực cạnh tranh tại thị trường EU.
2. Cơ sở lý luận và tổng quan nghiên cứu
Tinbergen (1962) và Pöyhönen (1963) là những nhà nghiên cứu đầu tiên ứng dụng mô hình trọng lực để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quy mô dòng thương mại quốc tế. Bằng cách ứng dụng định luật vạn vật hấp dẫn của Newton (1687), mô hình trọng lực cơ bản được sử dụng để giải thích dòng chảy thương mại song phương giữa hai quốc gia, tỷ lệ thuận với quy mô kinh tế của cả hai quốc gia được biểu thị bằng GDP, nhưng tỷ lệ nghịch với khoảng cách địa lý giữa các quốc gia đó (Anderson, 2016; Head & Mayer, 2011).
lnXij = β0 +β1lnGDPi + β2lnGDPj + β3lnDISTij + εij
Xij: Kim ngạch xuất khẩu (hoặc thương mại) từ nước i đến nước j
GDPi: Tổng sản phẩm quốc nội của nước xuất khẩu i
GDPj: Tổng sản phẩm quốc nội của nước nhập khẩu j
DISTij: Khoảng cách địa lý giữa hai nước i và j (thường đo bằng km giữa thủ đô hoặc trung tâm kinh tế)
εij: Sai số ngẫu nhiên
β0, β1, β2, β3: Các hệ số ước lượng
Thời gian đầu, mô hình trọng lực bị nhiều nhà kinh tế phê phán do thiếu nền tảng lý thuyết. Tuy nhiên, kể từ nửa sau thập kỷ 70 của thế kỷ XX trở lại đây, đã có rất nhiều nghiên cứu tập trung giúp cho mô hình nghiên cứu này trở nên hoàn thiện và phù hợp hơn. Trong số những nghiên cứu đó, phải kể đến một số tác giả tiêu biểu là Linneman (1966), Anderson (1979), Deardorff (1998). Các nghiên cứu không chỉ cung cấp nền tảng lý thuyết mà còn bổ sung một số biến độc lập mới cho mô hình. Một số yếu tố phổ biến thường được đưa vào các mô hình trọng lực thương mại mở rộng gồm: GDP bình quân đầu người, tỷ giá hối đoái, khoảng cách công nghệ, độ mở của nền kinh tế, tham gia hiệp định thương mại tự do… Các nghiên cứu này đã giúp cho mô hình trọng lực ngày càng hiệu quả và có độ tin cậy cao trong việc lượng hóa các yếu tố tác động đến dòng thương mại hai chiều.
Đã có nhiều nghiên cứu vận dụng mô hình trọng lực để phân tích hoạt động xuất khẩu nông sản ở nhiều quốc gia trên thế giới. Ebaidalla (2015) sử dụng mô hình trọng lực để giải thích các yếu tố tác động đến xuất khẩu nông sản của Sudan. Kết quả cho thấy, xuất khẩu nông sản của Sudan không chỉ bị ảnh hưởng bởi GDP, dân số, khoảng cách và tỷ giá hối đoái mà còn bởi chính sách của Chính phủ và việc thị trường nước ngoài có cùng sử dụng ngôn ngữ Ả rập. Matallah và cộng sự (2021) đã tìm hiểu về tiềm năng xuất khẩu nông sản của Algeria thông qua mô hình trọng lực với dữ liệu về xuất khẩu nông sản từ Algeria sang 98 quốc gia đối tác trong giai đoạn 2001 đến 2017.
Kết quả nghiên cứu cho thấy, các nhân tố GDP của nước nhập khẩu, khoảng cách địa lý và sự gần gũi về văn hóa có tác động đáng kể đến xuất khẩu nông sản của Algeria. Masood và cộng sự (2021) đã phân tích ảnh hưởng của Hiệp định Thương mại Khu vực Trung Quốc – Pakistan đối với hoạt động xuất khẩu của Pakistan thông qua việc sử dụng mô hình trọng lực thương mại cho dữ liệu xuất khẩu trong giai đoạn 2003 đến 2018. Các phát hiện cho thấy các biến số truyền thống như GDP, khoảng cách song phương, mối quan hệ thuộc địa, ngôn ngữ chung và các quốc gia nhập khẩu không giáp biển chứng minh tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê, đồng thời Hiệp định Thương mại Khu vực Trung Quốc – Pakistan cũng có tác động đến xuất khẩu của Pakistan trong đó có xuất khẩu các mặt hàng nông sản.
Ở Việt Nam, mô hình trọng lực thương mại cũng được sử dụng để nghiên cứu xuất khẩu nông sản của Việt Nam ra thị trường quốc tế. Có thể kể đến nghiên cứu của Nguyễn Ngọc Quỳnh và cộng sự (2018) nghiên cứu xuất khẩu nông sản Việt Nam sang EU giai đoạn 2001 – 2016, có bổ sung biến “mức độ tự do thương mại”. Kết quả cho thấy, quy mô kinh tế (GDP) và tự do thương mại của nước nhập khẩu thúc đẩy xuất khẩu, trong khi việc nước nhập khẩu không có cảng biển hạn chế xuất khẩu. Các tác giả Đỗ Thị Hòa Nhã và Nguyễn Thị Thu Hà (2019) phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến xuất khẩu nông sản Việt Nam vào EU giai đoạn 2005 – 2016 bằng mô hình trọng lực mở rộng trên dữ liệu bảng. Nghiên cứu này chỉ ra rằng các yếu tố như GDP bình quân đầu người, dân số, chất lượng thể chế và việc tham gia WTO có tác động thuận chiều tới kim ngạch xuất khẩu; trong khi khoảng cách địa lý và khoảng cách công nghệ tác động ngược chiều.
3. Phương pháp nghiên cứu
Dựa trên cơ sở lý thuyết trọng lực và các nghiên cứu tiền nhiệm, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu gồm biến phụ thuộc là kim ngạch xuất khẩu nông sản từ Việt Nam đến từng nước EU, cùng 6 biến độc lập bao gồm: (1) Quy mô kinh tế (GDP): đại diện bằng tích số của GDP Việt Nam và GDP của nước nhập khẩu. Biến này phản ánh tổng quy mô nền kinh tế của hai bên. (2) Khoảng cách địa lý (DISTANCE): khoảng cách giữa Việt Nam và nước nhập khẩu. Khoảng cách xa thể hiện chi phí vận chuyển cao và khác biệt văn hóa lớn. (3) Diện tích đất nông nghiệp của nước nhập khẩu (AGRILAND): diện tích canh tác nông nghiệp của quốc gia nhập khẩu. (4) Khoảng cách công nghệ (TECHGAP): chênh lệch về trình độ phát triển công nghệ giữa Việt Nam và nước nhập khẩu. Biến được xác định dựa trên một chỉ số công nghệ hoặc đổi mới (như chỉ số cạnh tranh toàn cầu về công nghệ của WEF) và tính toán khoảng cách giữa hai nước. (5) Độ mở thương mại của nước nhập khẩu (OPEN): đo lường bằng tỷ lệ kim ngạch thương mại (xuất + nhập) trên GDP của nước nhập khẩu. Biến này phản ánh mức độ tự do hóa và hội nhập thương mại của thị trường nhập khẩu. (6) Tỷ giá hối đoái (REER): tỷ giá giữa đồng Việt Nam và đồng tiền của nước nhập khẩu (hoặc đồng EUR) đã điều chỉnh lạm phát, ký hiệu REER.
Phương trình hồi quy log-log của mô hình trọng lực mở rộng được thiết lập như sau:
lnEXijt = β0 + β1ln (GDPit×GDPjt) + β2ln (DISTANCEij) + β3ln (AGRILANDjt) + β4ln (TECHGAPijt) + β5ln (OPENjt) + β6ln (REERijt) + εijt.
Trong đó:
I = 1 là nước xuất khẩu (Việt Nam)
j = 1, 2, …, 25 là chỉ số tương ứng cho 25 nước nhập khẩu (thành viên EU)
t = 2012, 2013, …, 2023
Dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu này là dữ liệu cân bằng với 300 quan sát được thu thập trong giai đoạn 2012 – 2023. Nghiên cứu tập trung vào 25 quốc gia thành viên EU.
Bảng 1. Tóm tắt các biến nghiên cứu
| Biến | Ký hiệu | Đơn vị | Kỳ vọng dấu | Nguồn |
| Xuất khẩu nông sản Việt Nam | EX | USD | UN Comtrade và Tổng cục thống kê Việt Nam | |
| Quy mô kinh tế | GDP | USD | + | World Bank |
| Khoảng cách địa lý | DISTANCE | Km | – | CEPII – GeoDist |
| Diện tích đất nông nghiệp | AGRILAND | Km2 | – | FAOSTAT |
| Khoảng cách công nghệ | TECHGAP | – | WEF | |
| Độ mở kinh tế | OPEN | % | + | World Bank |
| Tỷ giá hối đoái | REER | + | World Bank |
Nghiên cứu sử dụng kỹ thuật hồi quy dữ liệu bảng để ước lượng các tham số của mô hình trọng lực. Tác giả thực hiện hồi quy OLS (Pooled OLS) trên toàn bộ mẫu, sau đó ước lượng với mô hình hiệu ứng cố định (FEM) và hiệu ứng ngẫu nhiên (REM). Để lựa chọn mô hình phù hợp, các kiểm định cần thiết được tiến hành:
– Kiểm định F (Chow test) so sánh mô hình FEM với mô hình OLS gộp. Kết quả cho thấy, xác suất của thống kê F rất nhỏ (Prob > F = 0.0000), bác bỏ mô hình OLS, tức là tồn tại ảnh hưởng cá biệt theo quốc gia – ủng hộ việc dùng FEM.
– Kiểm định Breusch – Pagan Lagrange Multiplier kiểm tra giữa mô hình REM và OLS. Kết quả cũng cho xác suất p = 0.0000, cho thấy REM ưu việt hơn OLS (có phương sai sai số khác 0 giữa các đơn vị). Như vậy, cả FEM và REM đều tốt hơn so với phương pháp OLS đơn thuần.
– Kiểm định Hausman được sử dụng để lựa chọn giữa FEM và REM. Giá trị Prob > chi2 thu được có p-value = 0.6274 > 0.05. Điều này đồng nghĩa mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên được coi là phù hợp hơn FEM cho dữ liệu này.
– Sau khi xác định REM là khung phù hợp, nhóm tác giả kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi và tự tương quan trong phần dư. Nếu có vi phạm các giả định OLS, các ước lượng OLS/FEM/REM thông thường sẽ không hiệu quả. Thật vậy, dữ liệu thương mại theo quốc gia thường gặp vấn đề phương sai thay đổi giữa các quốc gia (do quy mô khác nhau) và có thể tự tương quan theo chuỗi thời gian. Để khắc phục điều này, nghiên cứu sử dụng phương pháp FGLS (Feasible Generalized Least Squares) bởi phương pháp này cho phép tính đến cấu trúc sai số để thu được ước lượng hiệu quả hơn.
4. Kết quả nghiên cứu
EU hiện là thị trường xuất khẩu nông sản lớn thứ ba của Việt Nam. Giai đoạn 2012 – 2024, kim ngạch xuất khẩu nông sản sang EU tăng trưởng bình quân 5-7% mỗi năm, riêng năm 2024 đã đạt 4,21 tỷ USD. Các mặt hàng đóng góp chính gồm cà phê, hạt điều, hạt tiêu, rau quả, gạo, cao su, chè… EVFTA có hiệu lực từ năm 2020 đã giúp nhiều sản phẩm được giảm thuế ngay hoặc lộ trình ngắn, tạo cú huých gia tăng xuất khẩu một số mặt hàng như gạo và rau quả. Các nước nhập khẩu lớn nhất năm 2024 là Đức (1,17 Tỷ USD, ~27,7% thị phần nông sản Việt Nam tại EU), Hà Lan (940 triệu USD, 22,5%), Ý (538 triệu USD, 12,8%) và Tây Ban Nha (328 triệu USD, 9%). Các nước EU còn lại nhập khẩu khối lượng nhỏ hơn hoặc không đều qua các năm. Một số thị trường nhỏ (Luxembourg, Malta) hầu như không có giao dịch và đã không được xét trong nghiên cứu này.
Kết quả ước lượng mô hình trọng lực bằng FGLS được trình bày trong Bảng 2. Để đối chiếu, bảng cũng liệt kê kết quả mô hình REM và OLS gộp; tuy nhiên phân tích chủ yếu tập trung vào kết quả FGLS.
Bảng 2. Kết quả hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến xuất khẩu nông sản của Việt Nam sang EU
| Biến độc lập | OLS (Pooled) | REM | FGLS (Hiệu chỉnh) |
| LNGDP*GDP | 0,919 *** (10,95) | 0,810 *** (7,69) | 0,850 *** (14,81) |
| LNDISTANCE | 0,959 (0,96) | –0,0479 (–0,01) | 0,453 (0,53) |
| LNAGRILAND | 0,0655 (0,68) | 0,290 (1,04) | 0,122 (1,42) |
| LNTECHGAP | –0,329 (–1,96) | –0,243 * (–2,17) | –0,148 * (–2,29) |
| LNOPEN | 0,321 (1,55) | 0,581 (1,66) | 0,541 *** (3,45) |
| LNREER | 0,288 *** (5,09) | 0,396 * (2,24) | 0,354 *** (6,66) |
| Hằng số (_cons) | –43,14 *** (–4,90) | –31,70 (–1,08) | –35,93 *** (–4,77) |
| Số quan sát (N) | 300 | 300 | 300 |
| R² (overall) | 0,624 | 0,612 | |
| Ghi chú: Giá trị trong ngoặc là t-statistics (đối với OLS, REM) hoặc z-statistics (đối với FGLS). Mức ý nghĩa thống kê: *** p<0,001; ** p<0,01; * p<0,05. R² (overall) thể hiện hệ số xác định chung cho mô hình REM (không có R² cho FGLS do tính chất của ước lượng GLS). | |||
Kết quả hồi quy khẳng định một số giả thuyết ban đầu về hướng tác động của các biến đến xuất khẩu nông sản:
Quy mô kinh tế (LNGDP*GDP) có ảnh hưởng thuận chiều và rất có ý nghĩa thống kê. Hệ số ước lượng β1 ≈ 0,85 (ở mô hình FGLS) hàm ý rằng nếu tích GDP của Việt Nam và nước nhập khẩu tăng 1% thì kim ngạch xuất khẩu nông sản tăng trung bình 0,85%. Nói cách khác, những thị trường EU có quy mô kinh tế lớn sẽ nhập khẩu nhiều nông sản hơn.
Khoảng cách công nghệ (LNTECHGAP) cho thấy, tác động nghịch chiều và có ý nghĩa ở mức 5%. Hệ số β4 ≈ −0,148 cho thấy, nếu khoảng cách công nghệ giữa Việt Nam và nước nhập khẩu tăng 1% (tức chênh lệch về trình độ phát triển lớn hơn), kim ngạch xuất khẩu nông sản sẽ giảm ~0,15%. Điều này phản ánh khi Việt Nam kém phát triển hơn đáng kể so với đối tác hàng nông sản của ta khó cạnh tranh và đáp ứng yêu cầu của thị trường EU, dẫn đến xuất khẩu bị hạn chế. Ngược lại, thu hẹp khoảng cách công nghệ sẽ hỗ trợ tăng xuất khẩu.
Độ mở thương mại của nước nhập khẩu (LNOPEN) có ảnh hưởng thuận chiều và rất đáng kể. Hệ số β5 ≈ 0,541 (p<0,001) cho thấy, nếu một nước EU tăng độ mở (tỷ lệ thương mại/GDP) thêm 1%, kim ngạch nông sản Việt Nam xuất sang nước đó tăng ~0,54%. Các nước càng tự do thương mại thì càng nhập khẩu nhiều nhất là trong bối cảnh EVFTA giúp cải thiện mức độ mở cửa của thị trường EU đối với nông sản Việt Nam.
Tỷ giá hối đoái (LNREER) có tác động thuận chiều và rất mạnh đến xuất khẩu nông sản. Hệ số β6 ≈ 0 ,354 (p<0,001) ngụ ý rằng VND mất giá (tỷ giá tăng) 1% so với đồng tiền của nước nhập khẩu sẽ làm kim ngạch xuất khẩu tăng khoảng 0,35%. Ngược lại, nếu VND lên giá so với Euro/đồng nội tệ EU, hàng Việt trở nên đắt hơn tương đối, xuất khẩu sẽ giảm.
Bốn yếu tố trên đều có ý nghĩa thống kê và hướng tác động đúng như kỳ vọng. Ngược lại, có hai biến độc lập tỏ ra không ảnh hưởng rõ rệt trong mô hình, bao gồm:
Hệ số của LNDISTANCE dương (+0,453) nhưng không có ý nghĩa (p≈0,593). Điều này nghĩa là khác biệt về khoảng cách địa lý giữa các nước EU không giải thích được sự khác biệt về kim ngạch nhập khẩu nông sản Việt Nam.
Biến LNAGRILAND có hệ số dương (+0,122) trái với kỳ vọng âm, nhưng cũng không có ý nghĩa thống kê (p≈0,154). Như vậy, diện tích đất nông nghiệp của nước nhập khẩu không ảnh hưởng rõ đến kim ngạch nông sản Việt Nam.
5. Kết luận và khuyến nghị
Theo định hướng của Chính phủ tại các văn bản như Chiến lược phát triển nông nghiệp và nông thôn bền vững giai đoạn 2021-2030, tầm nhìn đến 2050 và Chiến lược xuất khẩu hàng hóa đến năm 2030 được ban hành tại Quyết định số 493/QĐ-TTg ngày 19/4/2022 của Thủ tướng Chính phủ, việc nâng cao chất lượng, giá trị gia tăng và năng lực hội nhập quốc tế của hàng hóa trong đó có hàng nông sản Việt Nam được xác định là định hướng trọng tâm. Từ các kết quả nghiên cứu định lượng, bài viết đề xuất một số định hướng và khuyến nghị chính sách như sau:
(1) Tập trung vào những thị trường có quy mô tiềm năng. Quy mô GDP của nước nhập khẩu nổi lên là yếu tố quan trọng bậc nhất – điều này phù hợp với trực giác rằng những nước EU giàu có (Đức, Hà Lan, Pháp, Ý…) sẽ mua nhiều nông sản hơn so với những nước quy mô nhỏ hoặc thu nhập thấp (Nam Âu, Đông Âu). Do đó, Việt Nam cần ưu tiên duy trì và mở rộng thị phần ở các nước lớn, đồng thời từng bước thâm nhập sâu hơn vào các thị trường tiềm năng có quy mô vừa và nhỏ khi điều kiện cho phép.
(2) Thu hẹp khoảng cách công nghệ với các thị trường nhập khẩu. Chính phủ cần đầu tư hơn nữa cho khoa học công nghệ trong nông nghiệp, chuyển giao kỹ thuật tiên tiến cho nông dân, và đặc biệt chú trọng chuỗi giá trị sau thu hoạch (chế biến sâu, đóng gói, kiểm định chất lượng theo chuẩn EU). Thêm vào đó, việc đáp ứng các tiêu chuẩn về an toàn thực phẩm, kiểm dịch thực vật, truy xuất nguồn gốc (vốn liên quan đến trình độ công nghệ/quản lý) là bắt buộc để giữ và mở rộng thị trường EU.
(3) Tận dụng các hiệp định thương mại thế hệ mới. Thị trường EU nói chung khá mở và đồng nhất về chính sách thuế quan nhờ liên minh thuế quan chung. Tuy nhiên, rào cản phi thuế quan và mức độ ưa chuộng hàng ngoại có thể khác nhau giữa các nước. Chẳng hạn, những nước có truyền thống tự do thương mại (Hà Lan, Đức) thường nhập khẩu nhiều, trong khi nước có xu hướng bảo hộ nông nghiệp (Pháp) có thể hạn chế nhập hơn. EVFTA đi vào thực thi đã làm tăng mức độ mở của toàn khối EU đối với nông sản Việt Nam, giúp thúc đẩy xuất khẩu. Tuy nhiên, Chính phủ Việt Nam cần tiếp tục hỗ trợ doanh nghiệp tận dụng tốt EVFTA cũng như vận động giảm thiểu các rào cản phi thuế ở từng nước. Việc đa dạng hóa thị trường sang những nước EU có độ mở cao và nhu cầu lớn (như Đức, Hà Lan, Tây Ban Nha) nên được ưu tiên trong chiến lược xuất khẩu.
(4) Ổn định tỷ giá hối đoái. Yếu tố tỷ giá cho thấy, tầm quan trọng của môi trường vĩ mô trong nước. Một đồng tiền ổn định và ở mức định giá hợp lý sẽ hỗ trợ sức cạnh tranh về giá cho nông sản xuất khẩu. Những năm qua, tỷ giá VND so với EUR biến động tương đối thuận lợi (VND giảm giá nhẹ), góp phần giữ giá nông sản Việt Nam hấp dẫn hơn với khách hàng EU. Chính sách quản lý tỷ giá cần tiếp tục cân nhắc đến lợi ích xuất khẩu: tránh để VND lên giá nhiều so với EUR, đồng thời kiểm soát lạm phát để duy trì lợi thế tỷ giá thực. Ngoài ra, doanh nghiệp xuất khẩu cũng nên chủ động sử dụng các công cụ phòng ngừa rủi ro tỷ giá (như hợp đồng kỳ hạn) khi cần thiết, nhất là trong bối cảnh tỷ giá biến động khó lường bởi các cú sốc kinh tế toàn cầu.
(5) Đầu tư cho hạ tầng giao thông vận tải và logistics. Nhà nước và các doanh nghiệp cần tiếp tục đầu tư hạ tầng vận tải và kho bãi phục vụ xuất khẩu (cảng biển nước sâu, hệ thống kho lạnh), cũng như hợp tác với các hãng tàu quốc tế để giảm thời gian, chi phí vận chuyển sang châu Âu. Điều này sẽ càng tăng khả năng cạnh tranh, đặc biệt khi so sánh với các đối thủ gần EU hơn.
(6) Cập nhật các chính sách nông nghiệp của nước đối tác. Kết quả cho thấy năng lực sản xuất nội địa của EU (diện tích canh tác) chưa tác động rõ đến nhập khẩu hàng Việt. Song về dài hạn, nếu EU đẩy mạnh chính sách tự cường nông nghiệp thì nhu cầu nhập từ Việt Nam có thể chịu ảnh hưởng. Do đó, Việt Nam cần theo dõi sát sao xu hướng chính sách nông nghiệp EU, đồng thời nâng cao lợi thế so sánh của nông sản Việt để duy trì thị phần trước bất kỳ thay đổi nào từ phía EU.
(7) Hỗ trợ doanh nghiệp xây dựng thương hiệu và kết nối thị trường. Nhiều nông sản Việt Nam xuất sang EU dưới dạng thô hoặc làm nguyên liệu, giá trị thấp. Chính phủ và hiệp hội ngành hàng cần hỗ trợ doanh nghiệp xây dựng thương hiệu sản phẩm để quảng bá tại EU, nâng cao nhận diện và giá bán. Tổ chức tham gia các hội chợ nông sản quốc tế, tuần lễ hàng Việt Nam tại EU để kết nối trực tiếp nhà xuất khẩu Việt với nhà nhập khẩu, siêu thị châu Âu. Đẩy mạnh thương mại điện tử xuyên biên giới, tận dụng các sàn giao dịch B2B, B2C để tiếp cận khách hàng EU. Bên cạnh đó, hỗ trợ doanh nghiệp tuân thủ các quy định về sở hữu trí tuệ, chỉ dẫn địa lý tại EU để bảo vệ thương hiệu và tránh tranh chấp. Một khi có thương hiệu mạnh và hệ thống phân phối tại EU, nông sản Việt Nam sẽ giảm phụ thuộc khâu trung gian và gia tăng giá trị xuất khẩu./.
Tài liệu tham khảo:
1. Bộ Công Thương (2024). Báo cáo tình hình xuất nhập khẩu năm 2024. http://moit.gov.vn).
2. Đỗ Thị Hòa Nhã & Nguyễn Thị Thu Hà (2019). “Các yếu tố tác động đến xuất khẩu nông sản của Việt Nam vào thị trường EU: Cách tiếp cận mô hình trọng lực.” Tạp chí Kinh tế và Phát triển, (261), 74 – 82.
3. Đỗ Thị Hòa Nhã (2019). Các yếu tố tác động đến xuất khẩu nông sản của Việt Nam vào thị trường EU: Cách tiếp cận từ mô hình trọng lực. Tạp chí Công thương.
4. Quỳnh, N.N., Linh, P.H. and Hải, B.T.T. (2018). Các nhân tố ảnh hưởng đến xuất khẩu hàng nông sản của Việt Nam sang thị trường liên minh châu Âu (EU). TNU Journal of Science and Technology, 188 (12/3), pp. 173 – 178.
5. Abdullahi, N.M., Aluko, O.A. and Huo, X., (2021). Determinants, efficiency and potential of agri-food exports from Nigeria to the EU: Evidence from the stochastic frontier gravity model. Agricultural Economics/Zemedelska Ekonomika, 67 (8).
6. Anderson, J.E., (1979). A theoretical foundation for the gravity equation. The American economic review, 69 (1), pp. 106 – 116.
7. Deardorff, A.V., (1995). Determinants of bilateral trade: does gravity work in a neoclassical world? (Vol. 5377, pp. 1 – 30). Cambridge, MA, USA: National Bureau of Economic Research.
8. Ebaidalla, E.M. and Abdalla, A.A., (2015). Performance of Sudanese agricultural exports: a gravity model analysis.
9. Head, K. and Mayer, T., (2011). Gravity, market potential and economic development. Journal of Economic Geography, 11 (2), pp. 281 – 294.
10. Linnemann, H. (1966). An econometric study of international trade flows.
11. Masood, A., Ullah, S., Tahira, Y. and Aslam, M. (2021). Impact of China-Pakistan Regional Trade Agreement on Pakistan’s Exports: An Analysis Using Gravity Trade Model. Pakistan Journal of Applied Economics, 31 (1), pp. 99 – 112.
12. Matallah, M.A.A., Benmehaia, M.A. and Benmebarek, A. (2021). Agricultural exports and potentials of Algeria: an econometric investigation through gravity model. International Journal of Economic Policy in Emerging Economies, 14(3), pp. 319 – 335.
13. Pöyhönen, P. (1963). A tentative model for the volume of trade between countries. Weltwirtschaftliches archiv, pp. 93 – 100.
14. Tinbergen, J. (1962). Shaping the World Economy: Suggestions for an International Economic Policy. New York: Twentieth Century Fund.
