Tổng quan nghiên cứu hiệu quả kinh tế sản xuất lúa bằng phương pháp DEA: Phân tích trắc lượng thư mục với Vosviewer

Trần Thảo Vy

Giảng viên Trường Đại học Kỹ thuật - Công nghệ Cần Thơ

Lê Ngọc Danh

Giảng viên Trường Đại học Kỹ thuật - Công nghệ Cần Thơ

Email: [email protected]

Lê Hoàng Khang

Sinh viên Trường Đại học Kỹ thuật - Công nghệ Cần Thơ

Lê Kim Định

Sinh viên Trường Đại học Kỹ thuật - Công nghệ Cần Thơ

Tóm tắt

Những thách thức của khí hậu đòi hỏi người nông dân phải tìm biện pháp cân bằng giữa năng suất kinh tế và sự bền vững của môi trường. Nhằm cải thiện khoảng trống trong việc hệ thống hóa tri thức đa ngành, nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích trắc lượng thư mục để khái quát hóa cấu trúc các công trình nghiên cứu và đánh giá hiệu quả kinh tế mô hình sản xuất lúa bằng phương pháp phân tích DEA. Quá trình phân tích được thực hiện trên 2 phần mềm chính là VOSviewer và MS Excel với bộ dữ liệu gồm 301 tài liệu thu thập từ Scopus trong giai đoạn 1992-2025. Kết quả ghi nhận xu hướng công bố nghiên cứu tăng vọt từ năm 2019. Điểm cốt lỗi trong học thuật đang có sự dịch chuyển rõ rệt từ tối ưu hóa nguồn lực kinh tế sang hướng tiếp cận sinh thái và nông nghiệp carbon thấp. Những phát hiện này đóng vai trò là nền tảng lý luận quan trọng, hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách và doanh nghiệp thiết lập chiến lược canh tác hiệu quả, hướng tới nền nông nghiệp xanh trong tương lai.

Từ khóa: Hiệu quả kinh tế, phân tích màng bao dữ liệu, phân tích biên ngẫu nhiên, phân tích trắc lượng thư mục, VOSviewer

Abstract

Climate challenges require farmers to strike a balance between economic productivity and environmental sustainability. To address the lack of a systematic synthesis of multidisciplinary knowledge, this study employs a bibliometric analysis to map the intellectual structure of existing research and reviews studies evaluating the economic efficiency of rice production using Data Envelopment Analysis (DEA). The analysis was conducted using VOSviewer and Microsoft Excel based on a dataset of 301 publications retrieved from the Scopus database covering the period 1992-2025. The findings reveal a sharp increase in research output since 2019. The academic focus has shifted significantly from optimizing economic resources toward ecological approaches and low-carbon agriculture. These findings provide an important theoretical foundation for policymakers and businesses in developing effective farming strategies to promote a greener agricultural sector.

Keywords: Economic efficiency, Data Envelopment Analysis (DEA), Stochastic Frontier Analysis (SFA), bibliometric analysis, VOSviewer

ĐẶT VẤN ĐỀ

Trên thế giới, an ninh lương thực đang đối mặt với nhiều thách thức lớn như biến đổi khí hậu, gia tăng dân số ảnh hưởng đến nhu cầu tiêu thụ ngày càng lớn... Lúa gạo là nguồn lương thực lớn nhất của hơn một nửa dân số thế giới. Tại một số quốc gia nông nghiệp như Việt Nam thì việc trồng lúa là một hoạt động tạo ra giá trị kinh tế cho nông dân, không những thế nó còn đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo ổn định kinh tế - xã hội. Vì vậy, tối ưu hiệu quả kinh tế trong sản xuất lúa nhằm nâng cao năng suất và giảm thiểu chi phí đầu vào là yêu cầu cấp thiết để phát triển nông nghiệp bền vững và nâng cao năng lực cạnh tranh thị trường quốc tế (Nguyen và cộng sự, 2019).

Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu đã đề cập đến như phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên SFA (Silva và cộng sự, 2017; Wudil và cộng sự, 2023) hoặc phương pháp phân tích phi tham số DEA đơn lẻ (Kim, 2001; Li và cộng sự, 2021), nhưng việc đánh giá tài liệu bằng các phương pháp truyền thống chỉ mang tính chủ quan, làm tiêu tốn nhiều thời gian và khó xử lý số liệu khi số liệu ngày càng gia tăng. Vì vậy, cho đến hiện nay các nghiên cứu vẫn còn nhiều hạn chế về việc lập bản đồ cấu trúc toàn diện, tiếp cận kiến thức liên ngành và chưa chỉ ra được trọng tâm hiệu quả kinh tế mô hình sản xuất lúa bằng phương pháp DEA thông qua các công cụ trực quan hóa.

Vosviewer là một công cụ quan trọng giúp thiết lập bản đồ cho thư mục và mô phỏng mạng lưới học thuật (Van Eck & Waltman, 2010). Nhờ việc kết hợp chức năng khai thác văn bản tự động, giúp nhanh chóng nhận diện các quốc gia, các tác giả và xu hướng trọng tâm. Phương pháp trắc lượng thư mục qua VOSviewer được ứng dụng nhằm cung cấp các quy trình đánh giá hệ thống có quy mô lớn, làm sáng tỏ các nền tảng tri thức và làm rõ lỗ hỗng nghiên cứu về hiệu quả kinh tế lúa gạo (Yin và cộng sự, 2025)

Phương pháp nghiên cứu trắc lượng thư mục là một trong các công cụ ứng dụng phổ biến để tìm hiểu các cấu trúc tri thức và lĩnh vực nghiên cứu mới (Ahmi và cộng sự, 2019). Hiệu quả của việc ứng dụng công cụ này đã được chứng minh qua các bài nghiên cứu: Ứng dụng công cụ trực quan để lọc ra các từ khóa trọng tâm và tổ chức có ảnh hưởng (Xu và cộng sự, 2020), kết hợp thống kê mô tả để xử lý dữ liệu lớn (Soeryanto và cộng sự, 2022); hay mới nhất là việc phân tích để thấy được tính đa ngành và tính tổng quát của chủ đề (Aziz và cộng sự, 2024). Tuy vậy, việc hệ thống hóa cấu trúc và lập biểu đồ mô phỏng trong chủ đề ứng dụng phương pháp DEA vào hiệu quả kinh tế lúa gạo vẫn chưa chặt chẽ. Việc khai thác dữ liệu Scopus qua VOSviewer mang lại 3 lợi ích chính: (i) sơ đồ hóa dữ liệu phức tạp thành biểu đồ trực quan đơn giản; (ii) nhận diện toàn bộ nội dung, tác giả, tổ chức, quốc gia; (iii) xác định lỗ hổng nghiên cứu để định hướng trong việc nghiên cứu trong tương lai.

CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý luận

Sản xuất lúa gạo là hệ thống canh tác phức tạp, đòi hỏi khắt khe trong việc tối ưu hóa nguyên liệu đầu vào nhằm đạt tối đa hiệu quả kinh tế và giảm thiểu rõ rệt các ảnh hưởng tiêu cực đến môi trường (Kiatpathomchai và cộng sự, 2008; Wang và cộng sự, 2018).

Xét về bản chất, ứng dụng phương pháp phân tích bao trùm dữ liệu (DEA) nhằm đồng bộ hóa các nguồn lực, rõ ràng trong việc minh bạch và khắc phục triệt để tình trạng hao hụt trong quy trình (Kiatpathomchai và cộng sự, 2008; Li và cộng sự, 2021).

Phương pháp nghiên cứu

Chuỗi tìm kiếm của nghiên cứu này được xây dựng trên 2 nhóm từ khóa chính: (i) hiệu quả kinh tế và (ii) sản xuất lúa. Các từ khóa trong từng nhóm được kết nối liên kết bằng “AND và OR”. (“Stochastic frontier analysis” OR “technical efficiency” OR “paddy” OR “rice production” OR “rice farming” OR “rice cultivation”) AND (“efficiency” OR “productivity” OR “farm performance” OR “resource use efficiency”) AND (“data envelopment analysis” OR DEA OR “frontier analysis” OR “non-parametric” OR “nonparametric”).

Hình 1: Sơ đồ nghiên cứu

Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Mô tả tài liệu: Mẫu nghiên cứu cho thống kê mô tả ban đầu gồm 401 tài liệu được thu thập từ cơ sở dữ liệu Scopus. Kết quả thống kê cho thấy bài báo khoa học là loại hình tài liệu chiếm tỷ lệ cao nhất, với 347 tài liệu, tương ứng 86,53% tổng số mẫu nghiên cứu. Điều này cho thấy các nghiên cứu trong lĩnh vực này chủ yếu được công bố dưới dạng bài báo trên các tạp chí khoa học, cũng là loại hình công bố phổ biến nhất đối với các nghiên cứu học thuật do có quy trình phản biện và đánh giá rõ ràng. Các loại hình tài liệu còn lại chiếm tỷ lệ thấp hơn, bài báo hội thảo với 30 tài liệu (chiếm 7,48%), chương sách với 14 tài liệu (3,49%) và các tài liệu khác với 10 tài liệu, tương ứng 2,49%, cho thấy một phần kết quả nghiên cứu cũng được trình bày tại các hội nghị và hội thảo chuyên ngành.

Bảng 1: Kết quả thống kê mẫu nghiên cứu

Nguồn: Dữ liệu Scopus, 06/2026

Nguồn tài liệu: Kết quả thống kê nguồn tài liệu ở bảng 2 thể hiện sự phân bố ở 23 lĩnh vực khác nhau, cho thấy chủ đề nghiên cứu có phạm vi tiếp cận khá rộng và mang tính liên ngành. Trong đó, Agricultural and Biological Sciences là lĩnh vực chiếm số lượng lớn nhất với 179 tài liệu, tiếp theo là Environmental Science với 119 tài liệu, Economics, Econometrics and Finance với 94 tài liệu, Social Sciences với 89 tài liệu và Engineering với 48 tài liệu. Kết quả này phản ánh các nghiên cứu về hiệu quả kinh tế trong sản xuất lúa bằng phương pháp DEA chủ yếu tập trung trong nhóm ngành nông nghiệp, nhưng đồng thời vẫn có sự tham gia của các lĩnh vực môi trường, kinh tế, xã hội và kỹ thuật.

Hình 2: Biểu đồ kết quả thống kê nguồn tài liệu

Nguồn: Dữ liệu Scopus, 06/2026

Sự phát triển của chủ đề: Số lượng ấn phẩm xuất bản qua hình 3 cho thấy số lượng công bố về hiệu quả kinh tế trong sản xuất lúa bằng phương pháp DEA có xu hướng gia tăng theo thời gian, tuy nhiên mức tăng không diễn ra đồng đều giữa các năm. Trong giai đoạn từ 1992 đến 2010, số lượng tài liệu được công bố còn khá thấp và biến động không đáng kể. Đến năm 2011, số lượng công bố tăng mạnh so với các năm trước, nhưng giảm trở lại vào năm 2012 trước khi tiếp tục đà tăng trưởng trong những năm tiếp theo. Từ năm 2013 đến năm 2017, số lượng nghiên cứu nhìn chung tăng dần, cho thấy chủ đề này bắt đầu nhận được nhiều sự quan tâm hơn từ cộng đồng học thuật. Đặc biệt, từ năm 2019 trở đi, số lượng công bố ghi nhận mức tăng đáng kể so với các năm trước, với đỉnh tăng trưởng rơi vào giai đoạn 2021-2022. Kết quả này cho thấy nghiên cứu về hiệu quả kinh tế trong sản xuất lúa bằng phương pháp DEA đang ngày càng được quan tâm và phản ánh xu hướng mở rộng nghiên cứu và ứng dụng về lĩnh vực này trong các đánh giá hiệu quả kinh tế mô hình sản xuất lúa ở nhiều bối cảnh khác nhau.

Hình 3: Số lượng ấn phẩm xuất bản

Nguồn: Dữ liệu Scopus, 06/2026

Phân bổ theo địa lý của chủ đề nghiên cứu: dữ liệu ban đầu là 401 tài liệu sau khi sàng lọc và loại bỏ 10 tài liệu không phù hợp (Lỗi n = 7 và rút lại n = 3) và 90 bản bị loại sau bước sàng lọc nội dung và phạm vi, ngôn ngữ, 301dữ liệu được xuất dưới định dạng CSV để phân tích và trực quan hóa bằng phần mềm VOSviewer. Kể từ năm 1992, các nhà nghiên cứu tại 68 quốc gia trên thế giới đã có những thành tựu quan trọng về lĩnh vực hiệu quả kinh tế lúa gạo. Trong đó, một số quốc gia tiêu biểu như Trung Quốc dẫn đầu với 80 tài liệu, thứ hai là India (67 tài liệu), tiếp theo là Indonesia (40 tài liệu), Japan (40 tài liệu) United States (34 tài liệu), Malaysia (32 tài liệu) và Việt Nam (30 tài liệu). Điều này cho thấy chủ đề nghiên cứu về hiệu quả kinh tế ngày càng được quan tâm rộng rãi, phản ánh vai trò quan trọng của chuỗi cung ứng lúa gạo trong đảm bào an ninh lương thực, thức đẩy phát triển kinh tế và nâng cao giá trị xuất khẩu của ngành nông nghiệp.

Tại Việt Nam có 30 nghiên cứu với tài liệu đầu tiên được xuất bản vào năm 1992 với nghiên cứu tập trung vào việc phát triển và đánh giá các phương pháp ước lượng sai số trong mô hình hồi quy spline, góp phần nâng cao độ chính xác của các phân tích thống kê và mô hình hóa dữ liệu. Các nghiên cứu mới nhất là vào năm 2026 với khoảng 20 công trình, chủ yếu tập trung vào nâng cao hiệu quả kinh tế và tính bền vững trong sản xuất lúa gạo. Cùng với sự phân bố ở nhiều quốc gia, các công trình gần đây cũng cho thấy xu hướng tập trung vào nâng cao hiệu quả kinh tế theo hướng bền vững thông qua giảm phát thải carbon, áp dụng IPM và sử dụng giống cải tiến.

Hình 4: Bản đồ trực quan hóa mạng lưới hợp tác quốc tế giữa các quốc gia

Nguồn: Dữ liệu Scopus, 06/2026

Tác giả và tổ chức hàng đầu. Kết quả phân tích cho thấy các tác giả có số lượng công bố cao nhất trong lĩnh vực nghiên cứu gồm: Masuda, Kiyotaka (4 bài), Nabavi-Pelesaraei, Ashkan (3 bài), Rafiee, Shahin (3 bài), Hosseinzadeh-Bandbafha, Homa (2 bài), Chau, Kwok-Wing (2 bài), Dey, Shiladitya (2 bài), Mohtasebi, Seyed Saeid (2 bài), Mustafa, Zainol (2 bài), Nodin, Mohd Norazmi (2 bài), Singh, Piyush Kumar (2 bài), Alam, Md, Mahbubul (1 bài), Bojacá, Carlos, Ricardo (1 bài), Gamboa, Cindybell (1 bài), Hu, Yegong (1 bài), Huang, Malan (1 bài), Islam, Md, Towfiqul (1 bài), Jalilow Shokhrukh-Mirzo (1 bài), Jin, Jian (1 bài), Kabir, Md, Jahangir (1 bài), Li, Xiaoyun (1 bài), Liu, Chuang (1 bài), Liu, Chujie (1 bài), Zeng, Linlin (1 bài),... Trong đó, Masuda, Kiyotaka là tác giả có số lượng công bố nhiều nhất với số lượng 4 bài, trong khi các tác giả còn lại đều có số lượng từ dưới 3 công bố, với những đóng góp trong việc nâng cao hiệu quả kinh tế.

Kết quả phân tích cho thấy các tổ chức có số lượng công bố nhiều nhất trong lĩnh vực nghiên cứu gồm: Bộ môn Kỹ thuật Máy nông nghiệp, Khoa Kỹ thuật và Công nghệ Nông nghiệp, Đại học Tehran (Karaj, Iran) là tổ chức có số lượng công bố cao nhất với số lượng 3 bài; Chuyên viên điều phối, Ban Quản lý các tổ chức rau quả (Chính quyền thành phố Tehran, Iran) với 2 bài; Bộ môn Quản lý Tài nguyên Sinh học, Khoa Khoa học Môi trường, Đại học Tỉnh Shiga (2500 Hassaka-cho, Hikone, Shiga, 522-8533, Nhật Bản) với 2 bài; Khoa Kỹ thuật Dân dụng và Môi trường, Đại học Bách khoa Hồng Kông (Hồng Khám, Cửu Long, Hồng Kông) với 2 bài; Khoa Kinh tế và Quản lý, Đại học Nông nghiệp Hoa Trung (Vũ Hán, 430070, Trung Quốc) với 2 bài; và các tổ chức cố số lượng 1 bài bao gồm Trung tâm Phát triển Nông thôn và Công nghệ Bền vững Đổi mới, Viện Công nghệ Ấn Độ (Kharagpur, 721302, Ấn Độ); Trung tâm Nghiên cứu Giảm phát thải Carbon Nông nghiệp và Giao dịch Carbon Trung Quốc, Đại học Hồ Bắc (Vũ Hán, 430062, Trung Quốc); Bộ môn Quản lý Tài nguyên Sinh học, Khoa Khoa học Môi trường, Đại học Tỉnh Shiga (2500 Hassaka-cho, Hikone, Shiga, 522-8533, Nhật Bản); Trung tâm Phát triển Công nghệ Tiên tiến, Viện Công nghệ Ấn Độ, Kharagpur, 72130, Ấn Độ; Viện Nghiên cứu Lúa Bangladesh (Gazipur, 1707, Bangladesh); Trung tâm Khuyến nông Thành phố Minh Quang (Trừ Châu, 239499, Trung Quốc); CSIRO Đất và Nước, Công viên Khoa học và Đổi mới Black Mountain (Canberra, 2601, ACT, Úc); Khoa Kinh tế và Kế hoạch, Đại học Nông nghiệp Quốc gia La Molina (Đại lộ La Molina ,La Molina, Lima, 15024, Peru). Điều này cho thấy vai trò nổi bật của các cơ sở này trong lĩnh vực nghiên cứu.

Hình 5: Số lượng ấn phẩm xuất bản phân loại theo nhóm ngành

Nguồn: Dữ liệu Scopus, 06/2026

Số lượng xuất bản theo nhóm ngành: Hình 4 cho thấy các nghiên cứu về hiệu quả kinh tế trong sản xuất được phân bố trên nhiều lĩnh vực khác nhau, trong đó nổi bật là lĩnh vực Khoa học Nông nghiệp và Sinh học (179 tài liệu), Khoa học Môi trường (119 tài liệu), Kinh tế học, Kinh tế lượng và Tài chính (94 tài liệu), Khoa học Xã hội (89 tài liệu), Kỹ thuật (48 tài liệu), Năng lượng (44 tài liệu), Kinh doanh, Quản lý và Kế toán (43 tài liệu), Toán học (30 tài liệu), Khoa học Máy tính (29 tài liệu), Khoa học Trái đất và Hành tinh (28 tài liệu) và các lĩnh vực khác là 80 tài liệu.

Phân tích đồng từ khóa: Phân tích từ khóa cho thấy các thuật ngữ như “Technical efficiency”, “Data envelopment analysis” và “Stochastic frontier analysis” xuất hiện với tần suất cao, cho thấy xu hướng tập trung vào việc nâng cao hiệu quả kinh tế trong sản xuất lúa. Tổng cộng có 1000 từ khóa đã xuất hiện trong các nghiên cứu. Từ khóa Technical efficiency xuất hiện nhều nhất với 107 lần; Data envelopment analysis xuất hiện 94 lần và Stochastic frontier analysis xuất hiện 51 lần. Từ khóa mới nhất có số lần xuất hiện cao nhất vào năm 2025 là “Grain yield” với số lần xuất hiện là 2 lần. Điều này cho thấy rằng người tiêu dùng ngày càng quan tâm đến việc tổng quan tài liệu có hệ thống để đưa vào các nghiên cứu.

Hình 6: Mạng lưới phân tích đồng từ khóa

Nguồn: Dữ liệu Scopus, 06/2026

Kết quả phân tích cho thấy có 16 cụm chủ đề với 4 chủ đề tiêu biểu, bằng xem xét các cụm từ khóa, trong tiêu đề, tóm tắt của các nghiên cứu trong các cụm chủ đề được phân tích như sau:

Cụm 1: Hiệu quả sử dụng năng lượng và phát thải môi trường: gồm các từ khóa (agricultural emission, alternative energy, benchmarking, big data, biomass power, budget control, carbon footprint, carbon footprints, cereal, chemical fertilizers, chhattisgarh, cotton-wheat, crop residue, cropping practice, cultivation, data envelopment, dea, decision making, diesel...). Cụm từ khóa này tập trung vào việc đánh giá hiệu quả sử dụng năng lượng, quản lý đầu vào sản xuất và tác động môi trường trong hệ thống canh tác lúa, đặc biệt là mô hình lúa-lúa mì. Các nghiên cứu thường ứng dụng DEA kết hợp với phân tích phát thải khí nhà kính, dấu chân carbon, tiêu thụ nhiên liệu, điện năng và quản lý phụ phẩm nông nghiệp nhằm tối ưu hóa hiệu quả kinh tế. Đây là hướng nghiên cứu thể hiện sự chuyển dịch từ đánh giá hiệu quả kinh tế truyền thống sang tiếp cận hiệu quả kinh tế sản xuất.

Cụm 2: Ô nhiễm đất và các yếu tố sinh học nông nghiệp: gồm các từ khóa (triazine, acetonitrile, agricultural soil, agriculture soils, analysis, andrographis, andrographis paniculata, andrographolide, atrazine, bacillus, bacillus (bacterium), bacteria, bacteria (microorganisms), bacterial colonization, bacteriology, bacterium, bacterium identification, bioaccumulation, environmental,...). Các từ khóa này tập trung vào các vấn đề liên quan đến ô nhiễm đất, dư lượng thuốc bảo vệ thực vật, quá trình phân hủy sinh học và vai trò của vi sinh vật trong cải thiện môi trường canh tác. Các nghiên cứu đánh giá ảnh hưởng của các chất ô nhiễm đến sinh trưởng cây trồng, chất lượng đất và sức khỏe hệ sinh thái nông nghiệp. Mặc dù không trực tiếp nghiên cứu hiệu quả kinh tế, cụm này cung cấp cơ sở để hiểu các yếu tố môi trường tác động đến năng suất và hiệu quả kinh tế mô hình sản xuất lúa.

Cụm 3: Đánh giá hiệu quả kinh tế và phát triển nông nghiệp bền vững: bao gồm các từ khóa (adverse environmental impacts, agriculture, artificial life, assessment method, clinical research, collective action, conservation agriculture, conservation agricultures, conservation tillage, consolidated farming, cooling systems, crop plant, crop production...). Đây là cụm nghiên cứu cốt lõi liên quan trực tiếp đến DEA với các từ khóa như economic efficiency, eco-efficiency, slack-based DEA và sustainability performance. Các nghiên cứu tập trung đo lường hiệu quả kinh tế sản xuất, hiệu quả sinh thái và hiệu quả sử dụng nguồn lực trong nông nghiệp. Xu hướng nổi bật là kết hợp đánh giá hiệu quả kinh tế với các mục tiêu phát triển bền vững và giảm thiểu tác động môi trường.

Cụm 4: Hiệu quả sử dụng tài nguyên nước và năng suất sản xuất lúa: bao gồm các từ khóa (agricultural application, agricultural cooperatives, agricultural economics, agricultural irrigation, agricultural production, agricultural total factor productivity, agricultural total factors productivity, alluvial aquifers, aquifer, aquifer characterization,...). Cụm này tập trung vào việc đánh giá hiệu quả sử dụng nước, đất đai và các nguồn lực sản xuất trong canh tác lúa. Các nghiên cứu thường sử dụng DEA, Malmquist Index và các mô hình kinh tế lượng để phân tích hiệu quả khai thác tài nguyên, năng suất và khả năng phân bổ nguồn lực. Sự xuất hiện của các từ khóa như Mekong Delta, water use efficiency và groundwater resources cho thấy mối quan tâm ngày càng lớn đối với quản lý tài nguyên nước trong sản xuất lúa.

Hình 7: Mạng lưới phân tích đồng trích dẫn

Nguồn: Dữ liệu Scopus, 06/2026

Phần mềm VOSviewer được sử dụng để phân tích và trực quan hóa mạng lưới đồng trích dẫn của các công trình nghiên cứu về hiệu quả kinh tế trong sản xuất lúa bằng phương pháp DEA từ cơ sở dữ liệu Scopus. Công cụ này giúp nhận diện các tài liệu có mức độ liên kết học thuật cao, đồng thời làm rõ cấu trúc chủ đề của lĩnh vực nghiên cứu thông qua các cụm tài liệu đặc trưng. Hình 6 thể hiện bản đồ mạng lưới đồng trích dẫn, trong đó kích thước nút phản ánh mức độ ảnh hưởng của từng công trình, còn màu sắc biểu thị các cụm chủ đề nghiên cứu được hình thành trong toàn bộ mạng lưới.

Cụm 1 (màu đỏ) gồm 37 tác giả, nổi bật với các tác giả tập trung vào các yếu tố vi mô và sự chi phối năng suất, hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả phân bổ và hiệu quả kinh tế của hộ trồng lúa. Các nghiên cứu nổi bật về khoảng cách năng suất, hiệu quả sử dụng phân bón, vai trò của hợp tác xã, thủy lợi, đất đai, kiến thức, phụ nữ tham gia sản xuất, dịch vụ nông nghiệp và canh tác hợp đồng. Xu hướng chung là giải thích vì sao hiệu quả kinh tế mô hình sản xuất lúa khác nhau giữa các hộ, vùng và quy mô, đồng thời nhấn mạnh các cơ chế cải thiện như nâng cao kỹ thuật canh tác, mở rộng tiếp cận dịch vụ và tái cơ cấu nguồn lực sản xuất.

Cụm 2 (màu xanh lá cây) gồm 30 tác giả cùng các công trình tiêu biểu phản ánh rõ xu hướng nghiên cứu hiệu quả năng lượng và hiệu quả sinh thái trong sản xuất lúa và các hệ thống cây trồng liên quan. Các bài báo thường kết hợp DEA với LCA, phân tích carbon footprint, đánh giá GHG và tối ưu hóa đầu vào để giảm năng lượng tiêu hao, đặc biệt tại các hệ thống lúa hoặc lúa-lúa mì ở châu Á. Trọng tâm không chỉ là giảm chi phí đầu vào mà còn là giảm tác động môi trường, nhất là phát thải từ phân bón, nhiên liệu diesel và tưới tiêu..

Cụm 3 (màu xanh dương) bao gồm 22 tác giả tập trung vào các nghiên cứu về DEA và SFA nhằm đo lường hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả quy mô, hiệu quả chi phí và các yếu tố quyết định hiệu quả của hộ trồng lúa ở Bangladesh, Nepal, Việt Nam, Thổ Nhĩ Kỳ và Đông Ấn Độ. Nhiều nghiên cứu nhấn mạnh vai trò của giáo dục, quy mô đất, kinh nghiệm, tín dụng, hợp tác xã và cơ cấu lao động trong giải thích chênh lệch hiệu quả giữa các hộ. Bên cạnh đó, một số bài còn mở rộng sang tăng trưởng năng suất, đổi mới chính sách và mô hình lai DEA-machine learning.

Cụm 4 (màu vàng) gồm 8 tác giả nhấn mạnh các nghiên cứu về hiệu quả môi trường, cân bằng dinh dưỡng, sử dụng tài nguyên và đánh đổi giữa hiệu quả kinh tế với hiệu quả sinh thái. Các công trình thường sử dụng DEA và SFA để đánh giá phát thải, ô nhiễm dinh dưỡng, hiệu quả sử dụng đầu vào và tác động của cấu trúc đất đai, phân bón hoặc ô nhiễm công nghiệp lên hiệu quả kinh tế sản xuất.

Ngoài 4 cụm nghiên cứu chính đã được phân tích, các cụm còn lại đề cập đến những chủ đề như khoảng cách năng suất, quản lý thủy lợi, tác động của chính sách nông nghiệp và tối ưu hóa hệ thống sản xuất theo hướng bền vững.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý

Kết luận

Nghiên cứu sử dụng phần mềm VOSviewer để phân tích các công trình nghiên cứu từ giai đoạn 1992-2025 với mục đích hệ thống hóa tri thức về nâng cao hiệu quả kinh tế trong sản xuất lúa gạo. Kết quả cho thấy số lượng công bố bắt đầu tăng nhanh chóng từ năm 2019, khẳng định vai trò chính trong quy trình tối ưu hóa nguồn lực, phát triển nông nghiệp bền vững và giảm thiểu tác động tiêu cực đối với môi trường. Phân tích đồng từ khóa đã xác định ra 16 cụm chủ đề chính và 4 cụm chủ đề tiêu biểu, các chủ đề chính chính mang tính hệ thống từ vấn đề phát thải môi trường, ô nhiễm đất và giải pháp nâng cao hiệu quả kinh tế gắn liền với phát triển bền vững. Tuy nhiên, các nghiên cứu đã chỉ ra sự chênh lệch trong năng lực nghiên cứu giữa các khu vực vì hầu hết các nghiên cứu đều tập trung Dù các nghiên cứu đã góp phần đóng góp rất nhiều vấn đề nhưng vẫn còn hạn chế các dữ liệu về phạm vi dữ liệu khi chỉ tập trung vào Scopus. Đây chính là mấu chốt để các bài nghiên cứu tương lai khai thác thêm từ Web of Science nhằm đo lường chính xác cấu trúc tri thức và hiệu quả thực tế của phương pháp DEA trong hệ thống sản xuất lúa gạo bền vững.

Hàm ý

Kết quả nghiên cứu đem lại hàm ý quan trọng cho đề tài nghiên cứu về hai phương diện:

Về mặt lý luận, nghiên cứu đã xây dựng lên một hệ thống tri thức về hiệu quả kinh tế trong sản xuất lúa thông qua phương pháp DEA bằng cách xác lập các cụm chủ đề chính. Việc xác định sự chuyển dịch tập trung từ hiệu suất kinh tế sang các xu hướng nông nghiệp carbon thấp, hiệu quả sinh thái và sự kết hợp đa mô hình (như DEA với Đánh giá vòng đời LCA, SFA hoặc Machine Learning). Điều này giúp kết nối các vấn đề riêng lẻ giữa kỹ thuật phân bổ nguồn lực, quản trị nông nghiệp và bảo vệ môi trường, là tiền đề cho sự phát triển của các nghiên cứu đa ngành trong tương lai.

Về mặt thực tiễn, kết quả nghiên cứu cung cấp các chính sách về việc xây dựng chiến lược tối ưu nền kinh tế lúa. Đối với cơ quan quản lý, lập kế hoạch cho chính sách quản lý nguồn lực, khai thác tài nguyên môi trường hiệu quả, hướng tới mục tiêu an ninh lương thực quốc gia và giảm phát thải. Đối với nông hộ, là cách giải quyết các bài toán về chi phí đầu tư và chênh lệch năng suất, nông hộ cần áp dụng các kỹ thuật canh tác cải tiến và quản lý chất lượng đầu vào nhằm đạt lợi nhuận cao và giảm thiểu tác động đến môi trường. Ngoài ra, mô hình liên kết giữa “Nhà nước - Nhà khoa học - Nhà doanh nghiệp - Nhà nông” được xem yếu tố quan trọng để nâng tầm giá trị nông sản trên thị trường toàn cầu vì phát huy tốt chiến lược canh tác bền vững.

Tài liệu tham khảo:

1. Adam, E., Mavrommati, A., & Patakas, A. (2026). Evaluating the Carbon Footprint and Eco-efficiency of Rice Cultivation: The Impact of Alternative Management Practices [Article]. Agricultural Economics Review, 27(1), 188-206. https://doi.org/10.66843/IAEW6470

2. Ahmi, A., Nasir, A. M., & Herry, M. (2019). Examining the Trend of the Research on eXtensible Business Reporting Language (XBRL): A Bibliometric Review. International Journal of Innovation, Creativity and Change, 5(2).

3. Amalia, A., Purnama, I., Nizar, R., Yasid, H., & Mutamima, A. (2026). Ecological and economic performance of integrated pest management as a pathway to organic agriculture in rice farming in Indonesia [Article]. Journal of Agriculture and Rural Development in the Tropics and Subtropics, Supplement, 127, 35-43. https://doi.org/10.17170/kobra-2026011411802

4. Amrullah, E. R., Takeshita, H., & Tokuda, H. (2026). The productivity and income effects of adopting improved rice varieties by smallholder farmers in Indonesia [Article]. Journal of Agribusiness in Developing and Emerging Economies, 16(1), 105-122. https://doi.org/10.1108/JADEE-11-2023-0282

5. Ansley, C. F., Kohn, R., & Wong, C. M. (1992). The estimation of error standard deviation in spline regression [Article]. Journal of Statistical Computation and Simulation, 44(1-2), 1-15. https://doi.org/10.1080/00949659208811445

6. Aziz, T., Nordin, T., N, A., Ismail, N., & Haikal. (2024). Unveiling Determinants in Rice Supply Chain Studies: A Bibliometric Analysis on Food Security. Jurnal Gizi dan Pangan, 19(Supp.2), 235-244.

7. Kiatpathomchai, S., Schmitz, P. M., Amjath Babu, T. S., & Thongrak, S. (2008). Investigating external effects of shrimp farming on rice farming in southern Thailand: A technical efficiency approach [Article]. Paddy and Water Environment, 6(3), 319-326. https://doi.org/10.1007/s10333-008-0130-1

8. Kim, J. M. (2001). Efficiency analysis of sustainable and conventional farms in the republic of Korea with special reference to the data envelopment analysis (DEA) [Article]. Journal of Sustainable Agriculture, 18(4), 9-26. https://doi.org/10.1300/J064v18n04_04

9. Li, D., Nanseki, T., & Chomei, Y. (2021). Two-Stage DEA of 122 Paddy Fields in Hokuriku Region. In Empirical Analyses on Rice Yield Determinants of Smart Farming in Japan (pp. 151-166). Springer Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-33-6256-7_10

10. Nguyen, H. D., Ngo, T., Le, T. D. Q., Ho, H., & Nguyen, H. T. H. (2019). The role of knowledge in sustainable agriculture: Evidence from rice farms' technical efficiency in Hanoi, Vietnam [Article]. Sustainability (Switzerland), 11(9), Article 2472. https://doi.org/10.3390/su11092472

11. Silva, J. V., Reidsma, P., Laborte, A. G., & van Ittersum, M. K. (2017). Explaining rice yields and yield gaps in Central Luzon, Philippines: An application of stochastic frontier analysis and crop modelling [Article]. European Journal of Agronomy, 82, 223-241. https://doi.org/10.1016/j.eja.2016.06.017

12. Soeryanto Soegoto, E., Luckyardi, S., Neni Hayati, E., Abhi Rafdhi, A., & Oktafiani, D. (2022). Bibliometric analysis of green supply chain research using VOSviewer. Journal of Eastern European and Central Asian Research, 9(5), 851-864. https://doi.org/10.15549/jeecar.v9i5.1051

13. Van Eck, N. J., & Waltman, L. (2010). Software survey: VOSviewer, a computer program for bibliometric mapping. Scientometrics, 84(2), 523-538. https://doi.org/10.1007/s11192-009-0146-3

14. Wang, N., Gao, Y., Li, X., & Wang, Y. (2018). Efficiency Analysis of Grain Production Inputs: Utilization in China from an Agricultural Sustainability Perspective [Article]. Agricultural Research, 7(1), 37-50. https://doi.org/10.1007/s40003-018-0293-y

15. Wudil, A. H., Ali, A., Mushtaq, K., Baig, S. A., Radulescu, M., Prus, P., Usman, M., & Vasa, L. (2023). Water Use Efficiency and Productivity of Irrigated Rice Cultivation in Nigeria: An Application of the Stochastic Frontier Approach [Article]. Sustainability (Switzerland), 15(10), Article 7824. https://doi.org/10.3390/su15107824

16. Xu, S., Zhang, X., Feng, L., & Yang, W. (2020). Disruption risks in supply chain management: a literature review based on bibliometric analysis. International Journal of Production Research, 58(11), 3508-3526. https://doi.org/10.1080/00207543.2020.1717011

17. Yin, C., Chen, X., & Tan, J. (2025). How does the digital economy development promote urban land green utilization efficiency? A perspective of land resource misallocation. Discover Sustainability, 6(1). https://doi.org/10.1007/s43621-025-01659-y