TS. Đỗ Thị Hải
Viện Kinh tế Việt Nam và thế giới
(Quanlynhanuoc.vn) – Bài viết phân tích ảnh hưởng của vốn hỗ trợ phát triển chính thức (ODA) từ Hàn Quốc đến tăng trưởng nông nghiệp Việt Nam giai đoạn 1992 – 2024 dựa trên phương pháp ước lượng moment tổng quát (GMM)1. Từ kết quả ước lượng cho thấy, vốn ODA của Hàn Quốc và tổng vốn đầu tư cùng với lực lượng lao động trong ngành Nông nghiệp có tác động tích cực tăng trưởng nông nghiệp ở Việt Nam, trong khi lạm phát có tác động tiêu cực đến tăng trưởng nông nghiệp.
Từ khóa: Hàn Quốc; nông nghiệp; ODA; tăng trưởng; GMM; Việt Nam.
1. Đặt vấn đề
Trong tiến trình hội nhập và phát triển kinh tế, nguồn vốn Hỗ trợ Phát triển chính thức (ODA) đóng vai trò đặc biệt quan trọng đối với các quốc gia đang phát triển, trong đó có Việt Nam. Đây là một hình thức viện trợ được thiết kế nhằm hỗ trợ tăng trưởng kinh tế và cải thiện phúc lợi xã hội ở các nước thu nhập thấp, thông qua việc cung cấp tài chính ưu đãi hoặc viện trợ không hoàn lại từ các nước phát triển. Trong giai đoạn đầu phát triển, các nước nghèo thường đối mặt với thiếu hụt vốn nghiêm trọng và ODA có thể giúp rút ngắn khoảng cách đầu tư, thúc đẩy tăng trưởng thông qua việc gia tăng tích lũy tư bãn (Chenery & Strout, 1966) 2. Theo đó, hiệu ứng kép của ODA không chỉ ở việc bổ sung vốn mà còn là sự chuyển giao tri thức, kỹ thuật, và cải cách thể chế từ các quốc gia tài trợ (Lensink & Morrissey, 1999)3.
Tại châu Á, Hàn Quốc nổi bật lên như một trong những nhà tài trợ lớn về ODA. Việt Nam và Hàn Quốc có mối quan hệ hợp tác ODA từ đầu những năm 90 thế kỷ XX. Kể từ đó đến nay, nhiều chương trình, dự án viện trợ không hoàn lại và tín dụng ưu đãi từ Chính phủ Hàn Quốc (chủ yếu thông qua KOICA và EDCF) đã được triển khai tại các vùng nông thôn của Việt Nam, tập trung vào cải thiện hạ tầng nông nghiệp, chuyển giao kỹ thuật canh tác, phát triển nguồn nhân lực và tăng cường năng lực thể chế ở cấp địa phương (Hương Đỗ, 2024)4.
Nghiên cứu ở nước ngoài về đóng góp của ODA đối với ngành nông nghiệp là không nhiều, tiêu biểu là sự đánh giá tác động của viện trợ nước ngoài đối với ngành Nông nghiệp ở Nigeria và kết quả từ mô hình OLS cho thấy, viện trợ nước ngoài dành cho các hoạt động liên quan đến nông nghiệp có tác động tích cực đến hiệu suất cây trồng trong nước (Verter, 2017)5. Tương tự, kiểm định nhân quả Granger cho thấy, mối quan hệ nhân quả một chiều từ viện trợ nước ngoài đến sản lượng cây trồng tại Nigeria; về hiệu quả của viện trợ phát triển cho nông nghiệp ở châu Phi cận Sahara (Ssozi & cộng sự, 2019)6.
Bằng chứng thực nghiệm được xây dựng dựa trên phương pháp Moment tổng quát hệ thống hai bước (two-step System GMM) để đánh giá mức độ phản ứng của năng suất nông nghiệp đối với viện trợ phát triển. Kết quả cho thấy, có mối quan hệ tích cực giữa viện trợ phát triển và năng suất nông nghiệp; phân tích tác động của viện trợ phát triển chính thức đến tăng trưởng kinh tế nông nghiệp tại Zambia(Andrew & Lee, 2022)7. Kết quả cho thấy, không có quan hệ nhân quả dài hạn giữa ODA và tăng trưởng kinh tế, tuy nhiên lại tồn tại mối liên hệ trong ngắn hạn, điều này cho thấy, ODA có thể mang lại đóng góp tích cực đáng kể cho GDP quốc gia trong ngắn hạn; qua việc tìm hiểu mối quan hệ giữa viện trợ và tăng trưởng dựa trên bộ dữ liệu bảng trong giai đoạn 2002 – 2019 được thu thập từ 44 quốc gia đang phát triển trên thế giới (Abate, 2022)8. Kết quả thu được cho thấy mối quan hệ giữa viện trợ nước ngoài và tăng trưởng kinh tế có dạng hình chữ U ngược, hàm ý sự tồn tại của một mức viện trợ tối ưu, tương đương 9,7% tổng thu nhập quốc dân (GNI).
Ở Việt Nam các nghiên cứu về ODA, nhất là trong nông nghiệp là rất hạn chế. Một số đáng chú ý về ODA cũng như ngành nông nghiệp gần đây, có thể kể đến sự phân tích các nhân tố tác động đến tăng trưởng kinh tế nông nghiệp ở thành phố Cần Thơ giai đoạn 2005 – 2019 thông qua hàm sản xuất Cobb -Douglas (Nguyễn Hoàng Thanh Trúc & Huỳnh Minh Đoàn, 2021)9.
Kết quả phân tích cho thấy, vốn đầu tư và lao động quyết định tốc độ tăng trưởng nông nghiệp vào năm 2006, tuy vậy, đến năm 2019, vốn đầu tư và khoa học – công nghệ đóng vai trò quyết định; phân tích thực trạng và mức độ đóng góp của khoa học công nghệ trong tăng trưởng GDP của ngành nông nghiệp, từ đó đề xuất chính sách, giải pháp tăng cường hiệu quả và mức độ đóng góp của khoa học công nghệ trong sản xuất nông nghiệp (Nguyễn Lệ Hoa, 2021)10; phân tích tổng quát về tác động của ODA đến tăng trưởng kinh tế giai đoạn 1993 – 2020 dựa trên mô hình VECM (Nguyễn Thanh Cai & Nguyễn Minh Hải, 2022)11.
Kết quả cho thấy, đầu tư ODA có tác động ngược chiều với tăng trưởng kinh tế và ảnh hưởng rất nhỏ đến tăng trưởng kinh tế; đánh giá tác động của thị trưởng tín dụng lên 14 quốc gia tại ASEAN+3 trong thời gian từ năm 2010 – 2019 (Nguyễn Văn Chiến, 2023)12, kết quả nghiên cứu khẳng định rằng thị trường tín dụng có tác động tích cực lên tăng trưởng kinh tế nông nghiệp nhưng thị trường tín dụng cũng chưa thực sự cung cấp vốn cho ngành nông nghiệp để các doanh nghiệp trong ngành cải thiện năng suất và cuối cùng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế.
3. Phương pháp nghiên cứu
3.1 Mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Dựa trên các nghiên cứu của (Verter, 2017; Ssozi & cộng sự, 2019; Andrew & Lee, 2022; Abate, 2022), mô hình nghiên cứu được xây dựng như sau:
lnGDPj,t = β0 + β1*lnODAi,t + β2*lnTVDTj,t + β3*lnLAODONGj,t + β4*lnLPj,t + ei,j,t
Trong đó:
– GDPj,t là tăng trưởng GDP trong nông nghiệp của Việt Nam trong năm t.
– ODAi,t là dòng vốn ODA từ Hàn Quốc vào Việt Nam trong năm t.
– TVDTj,t là tổng vốn đầu tư đăng ký trong nông nghiệp của Việt Nam trong năm t.
– LAODONGj,t là lao động trên 15 tuổi trong nông nghiệp của Việt Nam năm t.
– LPj,t là lạm phát của Việt Nam trong năm t.
– ei,j,t là phần dư của mô hình.
Tất cả các biến ở trên đều để ở dạng logarit tự nhiên.
Bảng 1: Giả thuyết nghiên cứu của mô hình
| Giả thuyết | Nội dung | Các nghiên cứu có liên quan | Kỳ vọng dấu |
| H1 | Vốn ODA của Hàn Quốc tác động tích cực đến tăng trưởng nông nghiệp Việt Nam | (Verter, 2017); (Ssozi & cộng sự, 2019), (Andrew & Lee ,2022), (Abate, 2022) | + |
| H2 | Tổng vốn đầu tư đăng ký trong nông nghiệp tác động tích cực vào tăng trưởng nông nghiệp của Việt Nam | (Feruza Inomjonova, 2024); (Ssozi & cộng sự , 2019) | + |
| H3 | Lực lượng lao động ngành nông nghiệp tác động tích cực tới tăng trưởng nông nghiệp Việt Nam | (Andrew & Lee, 2022); (Nguyễn Thanh Cai & Nguyễn Minh Hải, 2022) | + |
| H4 | Lạm phát có tác động tiêu cực tới tăng trưởng nông nghiệp Việt Nam | (Abate,2022);(Maiga, Yohana, 2024) | – |
3.2 Dữ liệu của mô hình
Nghiên cứu sử dụng dữ liệu bảng của 33 quan sát trong giai đoạn từ năm 1992 – 2024, giữa Việt Nam và Hàn Quốc. Dữ liệu nghiên cứu được thu thập như sau:
+ Về tăng trưởng GDP trong nông nghiệp: https://finance.vietstock.vn/du-lieu-vi-mo/43/thu-nhap.htm
+ Về dòng vốn ODA Hàn Quốc vào Việt Nam:https://data.worldbank.org/indicator/DT.ODA.ODAT.CD
+ Về tổng vốn đầu tư trong nông nghiệp của Việt Nam:https://data.worldbank.org/indicator/NE.GDI.TOTL.ZS
+ Về lao động trong nông nghiệp của Việt Nam: https://finance.vietstock.vn/du-lieu-vi-mo/55-56/dan-so-va-lao-dong.htm
+ Về lạm phát của Việt Nam: https://data.worldbank.org/indicator/FP.CPI.TOTL.ZG?locations=VN
3.3. Các bước nghiên cứu cụ thể
Nghiên cứu sử dụng phương pháp GMM để phân tích. Các bước thực hiện bao gồm: (1) Thống kê mô tả; (2) Ma trận hệ số tương quan; (3) Ước lượng GMM – thông qua phương pháp này cho phép đưa vào các điều kiện moment phù hợp để bảo đảm tính nhất quán của các ước lượng, đồng thời xử lý tốt các vấn đề nội sinh; (4) Kiểm định tính vững của mô hình.
4. Kết quả và thảo luận
4.1. Thống kê mô tả
Bảng 2: Thống kê mô tả
| Biến | Mẫu | Trung bình | Sai số | Thấp nhất | Cao nhất | Skewness | Kurtosis | JP Test |
| lnGDP | 33 | 0,0355 | 0,0105 | 0,0136 | 0,0690 | 0,6474 | 4,7873 | 0,0366 |
| lnODA | 33 | 19,5668 | 0,8924 | 16,3194 | 20,7758 | -1,4735 | 6,5817 | 0,0006 |
| lnTVDT | 33 | 21,5917 | 0,5219 | 20,2995 | 22,4254 | -0,5918 | 2,7756 | 0,2738 |
| lnLAODONG | 33 | 16,8384 | 0,1948 | 16,4820 | 17,0730 | -0,4515 | 1,7456 | 0,0198 |
| lnLP | 33 | 0,0547 | 0,0478 | -0,0171 | 0,2312 | 2,0631 | 8,1991 | 0,0000 |
(1) Biến lnODA, đại diện cho dòng vốn ODA Hàn Quốc vào lĩnh vực nông nghiệp Việt Nam, được logarit hóa nhằm giảm thiểu sai số và ổn định phương sai trong mô hình, có giá trị trung bình đạt 5,8871 với độ lệch chuẩn 0,7553. Điều này cho thấy, mặc dù có xu hướng gia tăng rõ rệt trong một số giai đoạn, dòng vốn viện trợ phát triển chính thức từ Hàn Quốc vào nông nghiệp Việt Nam vẫn có sự dao động đáng kể theo thời gian, phản ánh sự thay đổi trong ưu tiên hỗ trợ của phía Hàn Quốc và nhu cầu vốn đầu tư của Việt Nam. Giá trị nhỏ nhất là 2,5044, ứng với năm 2022, thời điểm dòng vốn ODA vào nông nghiệp gần như chững lại trong bối cảnh hậu đại dịch Covid-19 và chính sách tái cấu trúc viện trợ của Hàn Quốc. Trong khi đó, mức cao nhất đạt 7,4165, rơi vào năm 2014, là giai đoạn Việt Nam đẩy mạnh hiện đại hóa nông nghiệp, thu hút đầu tư vào phát triển hạ tầng thủy lợi, giống cây trồng, và ứng dụng công nghệ cao trong sản xuất nông nghiệp.
Skewness của biến đạt -0,7072 cho thấy, phân phối lệch trái nhẹ, tức có nhiều năm vốn ODA tập trung ở mức cao hơn trung bình, trong khi Kurtosis là 3,6132, cao hơn 3, phản ánh sự phân phối nhọn với sự xuất hiện của một số năm có dòng vốn viện trợ vượt trội hẳn so với mức trung bình. Kết quả kiểm định Jarque-Bera (JB test = 4,6578) có giá trị p = 0,0975, không có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, hàm ý rằng, dữ liệu ODA có thể xem là tuân theo phân phối chuẩn, đáp ứng điều kiện đưa vào mô hình hồi quy tuyến tính.
(2) Biến GDP có giá trị trung bình là 0,0355 (tức khoảng 3,55%/năm), phản ánh mức tăng trưởng tương đối ổn định trong ngành Nông nghiệp giai đoạn 1992–2024. Biên độ dao động từ mức thấp nhất 1,36% đến cao nhất 6,9% cho thấy, có những năm ngành Nông nghiệp bị ảnh hưởng bởi các yếu tố bất lợi như thiên tai, dịch bệnh, hay thị trường xuất khẩu. Độ lệch chuẩn (0,0105) khá nhỏ, cho thấy dữ liệu không bị phân tán quá mạnh. Chỉ số Skewness dương (0,6474) cho thấy, phân phối lệch phải, tức có nhiều năm có tốc độ tăng trưởng thấp hơn trung bình. Hệ số Kurtosis > 3 (4,7873) cho thấy phân phối dài hơn chuẩn, có sự hiện diện của các giá trị tăng trưởng cao bất thường. JP Test có p-value = 0,0366, cho thấy phân phối của biến này không tuân theo phân phối chuẩn ở mức ý nghĩa 5%.
(3) Biến lnTVDT có giá trị trung bình là 21,5917 với khoảng biến động từ 20,2995 đến 22,4254 là tương đối hẹp, phản ánh mức độ đầu tư của Việt Nam vào nông nghiệp tương đối ổn định theo thời gian. Skewness và Kurtosis gần mức lý tưởng (0 và 3), cho thấy, phân phối gần chuẩn. Điều này phù hợp với chính sách đầu tư công và đầu tư tư nhân trong nông nghiệp được duy trì xuyên suốt qua nhiều giai đoạn. JP Test với p-value = 0,2738 không bác bỏ giả thiết phân phối chuẩn, cho thấy biến này phù hợp với yêu cầu trong phân tích định lượng.
(4) Giá trị trung bình của biến lnLAODONG là 16,8384 với độ lệch chuẩn thấp (0,1948) cho thấy lực lượng lao động trong nông nghiệp không có sự biến động lớn trong suốt giai đoạn 1992 – 2024. Tuy nhiên, Skewness âm (-0,4515) thể hiện xu hướng giảm nhẹ lực lượng lao động (phù hợp với thực trạng lao động rút khỏi nông nghiệp để chuyển sang công nghiệp). JP Test cho thấy biến này không phân phối chuẩn (p-value = 0,0198)
(5) Biến lnLP có giá trị trung bình là 0,0547, tức mức lạm phát trung bình là khoảng 5,47%/năm trong giai đoạn nghiên cứu. Độ lệch chuẩn khá cao (0,0478), phản ánh mức độ dao động đáng kể, đặc biệt vào các giai đoạn khủng hoảng tài chính hoặc cú sốc giá (như 2008, 2011). Skewness dương mạnh (2,0631) và Kurtosis rất cao (8,1991) chỉ ra phân phối lệch phải với nhiều năm có mức lạm phát bất thường cao. JP Test với p-value = 0,0000 cho thấy biến LP không tuân theo phân phối chuẩn.
4.2. Ma trận hệ số tương quan
Bảng 3. Ma trận hệ số tương quan
| lnGDP | lnODA | lnTVDT | lnLAODONG | lnLP | |
| lnGDP | 1,0000 | ||||
| lnODA | 0,2891 | 1,0000 | |||
| 0,0027 | |||||
| lnTVDT | -0,6616 | 0,5367 | 1,0000 | ||
| 0,0000 | 0,0013 | ||||
| lnLAODONG | -0,6357 | 0,3027 | 0,8878 | 1,0000 | |
| 0,0001 | 0,0868 | 0,0000 | |||
| lnLP | 0,0849 | 0,2805 | 0,2501 | 0,0859 | 1,0000 |
| 0,6387 | 0,1138 | 0,1604 | 0,6346 |
(1) Biến lnGDP có mối tương quan âm mạnh và có ý nghĩa thống kê với tổng vốn đầu tư đăng ký trong nông nghiệp (lnTVDT) (r = -0,6616; p = 0,0000) và với lao động trên 15 tuổi làm việc trong nông nghiệp (lnLAODONG) (r = -0,6357; p = 0,0001). Điều này phản ánh một thực trạng phổ biến trong nông nghiệp Việt Nam: dù tổng vốn đầu tư và lực lượng lao động có xu hướng gia tăng qua thời gian, nhưng vẫn chưa tạo được động lực rõ rệt cho tăng trưởng ngành.
(2) Ngược lại, mối quan hệ giữa lnGDP và lnODA là dương yếu và có ý nghĩa thống kê thấp (r = 0,2891; p = 0,1027). Điều này cho thấy, ODA dù mang ý nghĩa hỗ trợ vẫn chưa tạo ra tác động đáng kể đến tăng trưởng nông nghiệp trong ngắn hạn. Có thể lý giải là do ODA thường có độ trễ trong giải ngân, khâu triển khai còn chậm hoặc hiệu quả sử dụng còn hạn chế, đây cũng là tình trạng khá phổ biến trong quản lý vốn viện trợ tại Việt Nam.
(3) Đáng chú ý, tổng vốn đầu tư đăng ký (lnTVDT) và lao động (lnLAODONG) trong ngành nông nghiệp có mối tương quan rất mạnh và cùng chiều (r = 0,8878; p = 0,0000), phản ánh rằng khi tổng vốn đầu tư trong ngành tăng thì lực lượng lao động trong ngành cũng tăng theo. Đây là điều dễ hiểu, vì các dự án nông nghiệp thường cần huy động thêm nhân lực, đặc biệt ở các vùng chuyên canh hoặc khi phát triển mô hình hợp tác xã, nông nghiệp quy mô lớn. Tuy nhiên, như đã nêu, sự tăng trưởng song hành này chưa đảm bảo chất lượng, do chưa tạo ra hiệu quả tương ứng về mặt GDP.
(4) Ngoài ra, biến lạm phát (lnLP) gần như không có mối tương quan đáng kể với các biến còn lại, đặc biệt là với GDP nông nghiệp (r = 0,0849; p = 0,6387). Điều này cho thấy biến động lạm phát trong giai đoạn nghiên cứu không ảnh hưởng rõ rệt đến tăng trưởng ngành nông nghiệp. Đây là điều phù hợp trong bối cảnh thực tiễn, vì lạm phát có thể ảnh hưởng đến giá vật tư nông nghiệp và đầu ra, nhưng tác động này mang tính gián tiếp, chậm và khó thấy trong ngắn hạn so với các ngành thương mại hay dịch vụ.
4.3. Kết quả ước lượng mô hình GMM
Bảng 4: Kết quả hồi quy mô hình nghiên cứu theo GMM
| lnGDP | Hệ số chuẩn | Sai số chuẩn | Hệ số z | P>|z| |
| lnODA | 0,00036 | 0,00147 | 0,24 | 0,008 |
| lnTVDT | 0,01424 | 0,00839 | 1,70 | 0,090 |
| lnLAODONG | -0,00208 | 0,01664 | -0,13 | 0,900 |
| lnLP | 0,05635 | 0,01849 | 3,05 | 0,002 |
| Hệ số chặn | 0,36789 | 0,15781 | 2,33 | 0,020 |
(1) lnODA có hệ số dương là 0,00036 và đạt ý nghĩa thống kê ở mức 1% (p = 0,008). Kết quả này cho thấy, dòng vốn ODA từ Hàn Quốc có tác động tích cực đến tăng trưởng GDP của ngành Nông nghiệp Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu. Mặc dù hệ số tác động còn khá nhỏ nhưng ý nghĩa thống kê cao cho thấy, vai trò rõ rệt của ODA trong việc thúc đẩy phát triển kinh tế nông nghiệp. Điều này phản ánh các khoản viện trợ từ Hàn Quốc đã được sử dụng hiệu quả trong các chương trình cải cách nông nghiệp, đầu tư vào cơ sở hạ tầng nông thôn, phát triển kỹ thuật canh tác và hỗ trợ người dân tiếp cận công nghệ sản xuất hiện đại. Bên cạnh đó, sự hiện diện của ODA còn góp phần nâng cao năng lực thể chế, cải thiện hệ thống quản lý, qua đó, tạo ra môi trường thuận lợi hơn cho tăng trưởng nông nghiệp bền vững.
(2) lnTVDT có hệ số 0,01424 và đạt mức ý nghĩa thống kê ở ngưỡng 10% (p = 0,090), cho thấy tác động tích cực và tương đối đáng kể của đầu tư trong nước đối với GDP ngành Nông nghiệp. Kết quả này phản ánh vai trò quan trọng của các nguồn lực nội địa trong việc duy trì và thúc đẩy sản lượng và năng suất trong lĩnh vực nông nghiệp. Khi tổng vốn đầu tư tăng, các hoạt động như mở rộng diện tích canh tác, đổi mới thiết bị sản xuất hoặc tăng cường khả năng bảo quản chế biến sau thu hoạch sẽ được cải thiện, góp phần nâng cao hiệu quả và giá trị gia tăng của sản phẩm nông nghiệp.
(3) lnLAODONG có hệ số là -0,00208 và không có ý nghĩa thống kê (p = 0,900). Điều này cho thấy, lực lượng lao động trong ngành Nông nghiệp không có tác động rõ ràng đến tăng trưởng GDP trong giai đoạn nghiên cứu. Nguyên nhân có thể đến từ việc lao động nông nghiệp phần lớn vẫn mang tính chất thủ công, năng suất thấp, thiếu kỹ năng và chưa được đào tạo bài bản. Ngoài ra, hiện tượng dư thừa lao động trong nông nghiệp hoặc tình trạng di cư lao động sang các ngành khác có giá trị gia tăng cao hơn cũng có thể làm giảm vai trò đóng góp của lao động vào tăng trưởng ngành này.
(4) lnLP có hệ số là 0,05635 và có ý nghĩa thống kê ở mức 1% (p = 0,002) cho thấy, một tác động tích cực và rõ ràng của lạm phát đối với GDP ngành Nông nghiệp trong giai đoạn nghiên cứu. Đây là một kết quả có phần bất ngờ, vì lạm phát thường được xem là yếu tố tiêu cực với tăng trưởng. Tuy nhiên, trong trường hợp này, có thể lạm phát nhẹ đã thúc đẩy giá cả nông sản tăng lên, cải thiện thu nhập cho người sản xuất và kích thích hoạt động sản xuất nông nghiệp. Điều này gợi ý rằng nếu được kiểm soát ở mức độ phù hợp, lạm phát có thể mang lại lợi ích nhất định cho các ngành sản xuất đầu vào thấp như nông nghiệp.
(5) Hệ số chặn là 0,36789 và có ý nghĩa thống kê ở mức 5% (p = 0,020). Điều này cho thấy, ngay cả khi các biến độc lập trong mô hình bằng 0, giá trị kỳ vọng của GDP ngành nông nghiệp vẫn ở mức dương, phản ánh sự tồn tại của các yếu tố khác ngoài mô hình (chẳng hạn như: chính sách nhà nước, yếu tố tự nhiên, hay thị trường tiêu thụ) cũng ảnh hưởng đến tăng trưởng ngành này.
4.4. Kiểm định tính vững của mô hình nghiên cứu
(1) Kiểm định đa cộng tuyến.
Bảng 5. Kết quả kiểm định đa cộng tuyến
| Biến | VIF (Hệ số phóng đại phương sai) | 1/VIF |
| lnTVDT | 2,58 | 0,522205 |
| lnLAODONG | 2,32 | 0,558317 |
| lnODA | 1,76 | 0,567952 |
| lnLP | 1,18 | 0,847881 |
| Giá trị trung bình của VIF | 2,36 | |
Bảng 5 trình bày kết quả kiểm định đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình hồi quy thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF – Variance Inflation Factor). Theo đó, tất cả các biến độc lập trong mô hình đều có hệ số VIF nhỏ hơn ngưỡng 10. Ngoài ra, giá trị trung bình của VIF là 2,36, thấp hơn nhiều so với ngưỡng cảnh báo. Điều này cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến đáng kể giữa các biến trong mô hình, bảo đảm tính ổn định và tin cậy của ước lượng hồi quy.
(2) Kiểm định hiện tượng tự tương quan.
Sử dụng phương pháp kiểm định Breusch-Godfrey LM test cho việc đánh giá hiện tượng tự tương quan của mô hình nghiên cứu với các giả thuyết sau đây:
H0: Mô hình không có hiện tượng tự tương quan
H1: Mô hình có hiện tượng tự tương quan
Bảng 6. Kết quả hiện tượng tự tương quan
| Lags (p) | Chi2 | df | Prob > chi2 |
| 1 | 0,311 | 1 | 0,5771 |
Giá trị Prob > chi2 = 0,5771, lớn hơn mức ý nghĩa 5%, dẫn đến không bác bỏ H₀. Nói cách khác, không có đủ bằng chứng để kết luận rằng mô hình có hiện tượng tự tương quan. Do đó, mô hình không có hiện tượng tự tương quan, bảo đảm tính độc lập của sai số.
(3) Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi.
Sử dụng phương pháp kiểm định White test cho việc đánh giá hiện tượng phương sai sai số thay đổi của mô hình nghiên cứu với các giả thuyết sau đây:
H0: Mô hình có phương sai sai số không thay đổi
H1: Mô hình có phương sai sai số thay đổi
Bảng 7. Kiểm định hiện tượng phương sai sai số thay đổi
| chi2(14) | Prob > chi2 |
| 22,85 | 0,0628 |
Giá trị Prob > chi2 = 0,0628, lớn hơn mức ý nghĩa 5%, dẫn đến không bác bỏ H₀. Hay nói cách khác, không có đủ bằng chứng để kết luận rằng mô hình có hiện tượng phương sai sai số thay đổi. Do đó, mô hình không vi phạm giả định về phương sai sai số không đổi, bảo đảm tính nhất quán và hiệu quả của các ước lượng trong mô hình hồi quy GMM.
Bảng 8: Kết quả nghiên cứu của mô hình
| Nội dung | ||
| Giả thuyết | Kết quả | |
| Vốn ODA của Hàn Quốc tác động tích cực đến tăng trưởng nông nghiệp Việt Nam | H1 (+) | Chấp nhận |
| Tổng vốn đầu tư đăng ký trong nông nghiệp tác động tích cực vào tăng trưởng nông nghiệp của Việt Nam | H2 (+) | Chấp nhận |
| Lực lượng lao động ngành nông nghiệp tác động tích cực tới tăng trưởng nông nghiệp Việt Nam | H3 (+) | Bác bỏ |
| Lạm phát có tác động tiêu cực tới tăng trưởng nông nghiệp Việt Nam | H4 (-) | Bác bỏ |
Kết quả hồi quy GMM cho thấy, vốn ODA từ Hàn Quốc có tác động tích cực và có ý nghĩa thống kê đến tăng trưởng GDP ngành Nông nghiệp Việt Nam trong giai đoạn 1992 – 2024, với hệ số 0,00036 và p-value = 0,008, phù hợp với kỳ vọng lý thuyết. Điều này phản ánh vai trò ngày càng quan trọng của dòng vốn hỗ trợ phát triển chính thức trong việc thúc đẩy sản xuất nông nghiệp, chuyển giao công nghệ và cải thiện năng suất lao động tại khu vực nông thôn Việt Nam.
5. Kết luận và hàm ý chính sách
5.1. Kết luận
Trong bối cảnh Việt Nam đang nỗ lực hiện đại hóa ngành Nông nghiệp theo hướng bền vững và công nghệ cao, các khoản viện trợ từ Hàn Quốc, bao gồm tài trợ thiết bị, tư vấn kỹ thuật và hỗ trợ phát triển chuỗi giá trị đã trở thành một phần không thể thiếu trong việc nâng cao năng lực sản xuất nông nghiệp, nhất là tại các vùng khó khăn hoặc nông thôn sâu, xa. Kết quả này nhấn mạnh hiệu quả của ODA có định hướng vào nông nghiệp trong việc gia tăng giá trị gia tăng và an ninh lương thực tại các nước đang phát triển.
Tổng vốn đầu tư đăng ký vào nông nghiệp Việt Nam cũng thể hiện tác động tích cực đến GDP ngành Nông nghiệp với hệ số 0,01424 và p-value = 0,090 cho thấy, mối quan hệ cùng chiều và có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Kết quả này phù hợp với thực tế tại Việt Nam, nơi các chính sách thu hút đầu tư vào hạ tầng nông nghiệp, cơ giới hóa và phát triển chuỗi cung ứng đã góp phần cải thiện hiệu quả sản xuất, đặc biệt trong các lĩnh vực như trồng trọt công nghệ cao, chăn nuôi tập trung và thủy sản xuất khẩu.
Các chương trình như xây dựng nông thôn mới, tín dụng ưu đãi nông nghiệp và các quỹ hỗ trợ doanh nghiệp nông nghiệp đã thúc đẩy dòng vốn đổ vào khu vực này, từ đó hỗ trợ gia tăng sản lượng và chất lượng đầu ra (Feruza Inomjonova, 2024)13. Kết quả này cũng đồng thuận với các phát hiện trong nghiên cứu của (Ssozi & cộng sự, 2019)14, khẳng định vai trò trung tâm của đầu tư công và tư trong phát triển bền vững ngành nông nghiệp Việt Nam.
Lực lượng lao động trong ngành nông nghiệp cho thấy không có tác động đáng kể đến GDP ngành, với hệ số âm (-0,00208) và p-value = 0,900. Điều này phản ánh thực trạng đang diễn ra tại Việt Nam, khi số lượng lao động trong khu vực nông nghiệp ngày càng giảm do làn sóng chuyển dịch sang công nghiệp và dịch vụ, trong khi chất lượng lao động nông thôn vẫn còn nhiều hạn chế. Sự thiếu hụt lao động trẻ, trình độ tay nghề thấp và mức độ cơ giới hóa chưa đồng đều giữa các vùng miền đang khiến năng suất lao động trong nông nghiệp bị chững lại, bất chấp số lượng lao động đông đảo (Andrew & Lee, 202215; Nguyễn Thanh Cai & Nguyễn Minh Hải, 202216) đã chỉ ra, việc không đi đôi giữa số lượng và chất lượng lao động khiến biến lao động không còn là yếu tố trực tiếp thúc đẩy tăng trưởng trong ngành Nông nghiệp hiện nay.
Lạm phát, đại diện cho môi trường kinh tế vĩ mô, có hệ số dương 0,05635 và p-value = 0,002 – tức có ý nghĩa thống kê cao ở mức 1%. Kết quả này có phần trái ngược với kỳ vọng lý thuyết, khi lạm phát thường được xem là yếu tố cản trở đầu tư và gia tăng chi phí sản xuất. Tuy nhiên, trong bối cảnh đặc thù của ngành nông nghiệp Việt Nam, mức lạm phát vừa phải có thể góp phần làm tăng giá bán các mặt hàng nông sản, từ đó tạo động lực cho sản xuất, đặc biệt đối với các nhóm nông sản xuất khẩu có giá phụ thuộc vào thị trường quốc tế như cà phê, gạo hay cao su.
Ngoài ra, một số giai đoạn lạm phát cao trong quá khứ cũng trùng với thời kỳ giá nông sản toàn cầu tăng, giúp Việt Nam thu được ngoại tệ đáng kể từ xuất khẩu nông sản (Abate, 2022)17. Tuy vậy, cần thận trọng khi diễn giải biến này, bởi lạm phát không kiểm soát vẫn tiềm ẩn nguy cơ làm gia tăng chi phí đầu vào và bất ổn kinh tế, đặc biệt đối với các hộ nông dân nhỏ lẻ và dễ tổn thương trước biến động thị trường.
5.2. Hàm ý chính sách
Thứ nhất, tiếp tục tăng cường hợp tác phát triển song phương trong lĩnh vực nông nghiệp. Việt Nam cần duy trì quan hệ đối tác chiến lược với Hàn Quốc thông qua việc xây dựng các chương trình viện trợ dài hạn, chú trọng vào phát triển nông nghiệp công nghệ cao, nâng cấp hạ tầng sản xuất và hỗ trợ kỹ thuật. Việc đảm bảo tính minh bạch, hiệu quả trong giải ngân và sử dụng vốn ODA sẽ tạo niềm tin và động lực để Hàn Quốc tiếp tục mở rộng quy mô hỗ trợ.
Thứ hai, nâng cao hiệu quả đầu tư công trong nông nghiệp để bổ trợ cho dòng vốn ODA. ODA chỉ thực sự phát huy tác dụng khi đi kèm với sự đầu tư hợp lý từ phía Nhà nước và doanh nghiệp trong nước. Do đó, cần ưu tiên bố trí ngân sách đầu tư vào các lĩnh vực có khả năng lan tỏa cao như nghiên cứu giống, hệ thống thủy lợi thông minh, và chuỗi giá trị nông sản xuất khẩu.
Thứ ba, cải thiện chất lượng nguồn nhân lực nông nghiệp. Mặc dù lực lượng lao động nông nghiệp dồi dào nhưng chưa đáp ứng được yêu cầu về kỹ thuật và quản lý theo chuẩn quốc tế. Vì vậy, Chính phủ cần thúc đẩy các chương trình đào tạo nghề, chuyển giao công nghệ và liên kết đào tạo với các tổ chức Hàn Quốc để nâng cao năng suất lao động và khả năng tiếp thu công nghệ tiên tiến.
Thứ tư, duy trì ổn định kinh tế vĩ mô và kiểm soát lạm phát hợp lý. Mặc dù lạm phát không ảnh hưởng tiêu cực đến xuất khẩu nông sản trong nghiên cứu này, nhưng về lâu dài, môi trường kinh tế ổn định vẫn là điều kiện tiên quyết để tạo niềm tin cho các nhà tài trợ quốc tế. Việc giữ vững giá trị đồng nội tệ, lãi suất ổn định và chi phí đầu vào dự báo được sẽ giúp nâng cao hiệu quả đầu tư trong toàn bộ chuỗi cung ứng nông nghiệp.
Thứ năm, khuyến khích chuyển đổi mô hình tăng trưởng nông nghiệp theo hướng bền vững và định hướng xuất khẩu. Cần có chính sách hỗ trợ doanh nghiệp nông nghiệp ứng dụng công nghệ số, truy xuất nguồn gốc và đạt chứng chỉ quốc tế nhằm nâng cao giá trị gia tăng cho sản phẩm, từ đó khai thác tối đa hiệu quả của các chương trình viện trợ và mở rộng thị trường quốc tế, đặc biệt là tại Hàn Quốc và các nước trong khối RCEP.
Chú thích:
1. Bài viết là sản phẩm của đề tài cấp Bộ: “Giải pháp thúc đẩy hợp tác kinh tế Việt Nam – Hàn Quốc trong bối cảnh thực hiện tuyên bố chung về đối tác chiến lược toàn diện giữa hai nước” do TS. Đỗ Thị Hải làm chủ nhiệm, Viện Kinh tế Việt Nam và thế giới thực hiện năm 2025.
2. Chenery & Strout (1966). Foreign Assistance and Economic Development. American Economic Review, vol 56, pp 679 – 733.
3. Lensink & Morrissey (1999). Aid instability as a measure of uncertainty and the positive impact of aid on growth. CDS Research Reports, University of Groningen, Centre for Development Studies.
4. Phát huy lợi thế về nông nghiệp giữa Việt Nam – Hàn Quốc. https://baochinhphu.vn/phat-huy-loi-the-ve-nong-nghiep-giua-viet-nam-han-quoc-102240318121910084.htm
5. Verter (2017). The impact of ágriculural foreign aid on agriculture in Nigeria. Journal of Agricultural Science, vol 23 (5), pp 689 – 697.
6, 14. Ssozi & cộng sự (2019). The effectiveness of development aid for agriculture in Sub-Saharan Africa. Journal of Economic Studies, vol 46 (2), pp 284 – 305.
7, 15. Andrew & Lee (2022). Analysis of the Impact of Official Development Assistance on Economic Growth in Zambia. Journal of Agricultural, Life and Environmental Sciences, vol 34(3), pp 378 – 387.
8, 17. Abate (2022). The relationship between aid and economic growth of developing countries: Does institutional quality and economic freedom matter? Cogent Economics & Finance, vol 10(1), pp 206 – 209.
9. Nguyễn Hoàng Thanh Trúc, Huỳnh Minh Đoàn (2021). Các nhân tố tác động đến tăng trưởng kinh tế nông nghiệp thành phố Cần Thơ. Tạp chí Công thương, số 24/2021.
10. Nguyễn Lệ Hoa (2021). Nghiên cứu đánh giá mức độ đóng góp của khoa học công nghệ trong tăng trưởng GDP của ngành nông nghiệp và đề xuất chính sách, giải pháp tăng cường hiệu quả áp dụng khoa học – công nghệ trong sản xuất nông nghiệp. Đề tài cấp Bộ, Viện Chính sách và Chiến lược Phát triển nông nghiệp nông thôn.
11, 16. Tác động của đầu tư vốn ODA đến tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam giai đoạn 1993 – 2020.https://thitruongtaichinhtiente.vn/tac-dong-cua-dau-tu-von-oda-den-tang-truong-kinh-te-o-viet-nam-giai-doan-1993-2020-41438.html
12. Nguyễn Văn Chiến (2023). Đóng góp của ngành nông nghiệp lên tăng trưởng kinh tế tại Asean+3: nghiên cứu trong mối quan hệ tương tác của thị trường tín dụng. Tạp chí Kinh tế và phát triển, số 307 (2), tr. 23 – 31.
13. Feruza Inomjonova (2024). Assessment of the Impact of Agriculture on Economic Growth. American Journal of Economics and Business Management, vol 7 (12), pp 1304-1312.
