(Luận án tiến sĩ) Sử dụng cách tiếp cận đối ngẫu dự báo cầu lao động của ngành chế biến thực phẩm Tiếp cận từ phía doanh nghiệp

(Luận án tiến sĩ) Sử dụng cách tiếp cận đối ngẫu dự báo cầu lao động của ngành chế biến thực phẩm Tiếp cận từ phía doanh nghiệp(Luận án tiến sĩ) Sử dụng cách tiếp cận đối ngẫu dự báo cầu lao động của ngành chế biến thực phẩm Tiếp cận từ phía doanh nghiệp(Luận án tiến sĩ) Sử dụng cách tiếp cận đối ngẫu dự báo cầu lao động của ngành chế biến thực phẩm Tiếp cận từ phía doanh nghiệp(Luận án tiến sĩ) Sử dụng cách tiếp cận đối ngẫu dự báo cầu lao động của ngành chế biến thực phẩm Tiếp cận từ phía doanh nghiệp(Luận án tiến sĩ) Sử dụng cách tiếp cận đối ngẫu dự báo cầu lao động của ngành chế biến thực phẩm Tiếp cận từ phía doanh nghiệp(Luận án tiến sĩ) Sử dụng cách tiếp cận đối ngẫu dự báo cầu lao động của ngành chế biến thực phẩm Tiếp cận từ phía doanh nghiệp(Luận án tiến sĩ) Sử dụng cách tiếp cận đối ngẫu dự báo cầu lao động của ngành chế biến thực phẩm Tiếp cận từ phía doanh nghiệp(Luận án tiến sĩ) Sử dụng cách tiếp cận đối ngẫu dự báo cầu lao động của ngành chế biến thực phẩm Tiếp cận từ phía doanh nghiệp(Luận án tiến sĩ) Sử dụng cách tiếp cận đối ngẫu dự báo cầu lao động của ngành chế biến thực phẩm Tiếp cận từ phía doanh nghiệp(Luận án tiến sĩ) Sử dụng cách tiếp cận đối ngẫu dự báo cầu lao động của ngành chế biến thực phẩm Tiếp cận từ phía doanh nghiệp(Luận án tiến sĩ) Sử dụng cách tiếp cận đối ngẫu dự báo cầu lao động của ngành chế biến thực phẩm Tiếp cận từ phía doanh nghiệp(Luận án tiến sĩ) Sử dụng cách tiếp cận đối ngẫu dự báo cầu lao động của ngành chế biến thực phẩm Tiếp cận từ phía doanh nghiệp(Luận án tiến sĩ) Sử dụng cách tiếp cận đối ngẫu dự báo cầu lao động của ngành chế biến thực phẩm Tiếp cận từ phía doanh nghiệp(Luận án tiến sĩ) Sử dụng cách tiếp cận đối ngẫu dự báo cầu lao động của ngành chế biến thực phẩm Tiếp cận từ phía doanh nghiệp(Luận án tiến sĩ) Sử dụng cách tiếp cận đối ngẫu dự báo cầu lao động của ngành chế biến thực phẩm Tiếp cận từ phía doanh nghiệp(Luận án tiến sĩ) Sử dụng cách tiếp cận đối ngẫu dự báo cầu lao động của ngành chế biến thực phẩm Tiếp cận từ phía doanh nghiệp

TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Các nghiên cứu lý thuyết liên quan

Lý thuyết sản xuất đưa ra nhiều mô hình thay thế khác nhau để đại diện cho các khả năng sản xuất Yêu cầu dữ liệu của các mô hình thay thế khác nhau: Các mô hình định hướng sản xuất trực tiếp tập trung vào số lượng đầu vào - đầu ra, trong khi các nhà kinh tế thường thích nghiên cứu dữ liệu giá tiền, chi phí, doanh thu và / hoặc lợi nhuận

Bắt nguồn từ công trình nổi tiếng của Hotelling (1932) và đặc biệt là Shephard

(1953, 1970 và 1974), Lý thuyết đối ngẫu về sản xuất cung cấp một khung tiên đề liên kết các mô hình thay thế theo một kiểu hệ thống, chặt chẽ Một lực đẩy chính của Lý thuyết đối ngẫu đến từ việc phân tích cầu đầu vào ( như lao động) và cung đầu ra bằng cách sử dụng các kết quả nổi tiếng như bổ đề Hotelling, bản sắc của Roy và bổ đề Shephard Từ quan điểm thực tế / ứng dụng, việc tạo điều kiện cho sản xuất chung (tức là các công nghệ đa đầu vào nhiều đầu ra) trong phân tích hồi quy truyền thống sử dụng các hàm chi phí, doanh thu và lợi nhuận như là đại diện kép của công nghệ là một trong những lợi ích thực tế lớn của Lý thuyết Đối ngẫu, trong số nhiều lý thuyết khác Lịch sử hàm chi phí đối ngẫu của hàm sản xuất Đường cong chi phí là một khái niệm cổ điển trong kinh tế học, khác với khái niệm hàm sản xuất Tuy nhiên, việc phân tích một cách hệ thống các thuộc tính của các đạo hàm giá cả của hàm chi phí dường như bắt nguồn từ một bài báo của Hotelling (1932) về bài toán tương đương về mặt toán học của việc giảm thiểu chi tiêu của người tiêu dùng với giới hạn mức độ tiện ích Các thuộc tính của hàm chi tiêu tiêu dùng được Roy (1942) và Khan, M., & Schlee, E (2016) phát triển thêm Khan, M., & Schlee, E dường như đã lưu ý đầu tiên rằng các thuộc tính của hàm chi tiêu có thể nhận được là kết quả của việc tối ưu hóa bằng cách sử dụng lý thuyết toán học về hàm lồi với các giả thiết yếu hơn nhiều so với các tác giả trước đó Lý thuyết thiết lập mối quan hệ kép giữa hàm chi phí và hàm sản xuất được Shephard (1953) đưa vào kinh tế học, người đã tập trung nhiều vào các tính chất của tập lồi do Fenchel (1953) phát hiện Những đóng góp bổ sung cho các ứng dụng kinh tế của lý thuyết đối ngẫu đã được thực hiện bởi Uzawa (1964), McFadden (1962), Hanoch (1975) và Lau (1976a)

Có lẽ vì các kết quả lý thuyết về hàm chi phí bị phân tán và tương đối khó tiếp cận, giá trị tiềm năng của chúng trong phân tích kinh tế lượng đã không được công nhận cho đến khi Nerlove (1963) sử dụng trường hợp Cobb Douglas trong một nghiên cứu về lợi nhuận theo quy mô trong các tiện ích điện Kể từ giữa những năm 1960, một loạt các nghiên cứu thực nghiệm, bao gồm các bài báo của Diewert (1992), và Jorgenson và Lau (1974a), đã sử dụng một cách có hệ thống các khái niệm đối ngẫu Từ tiếp toán kinh tế, người ta đã đi đến ước lượng và dự báo cầu lao động.

Cách tiếp cận đối ngẫu sử dụng hàm cực tiểu chi phí để xây dựng hàm cầu lao động Đối với mô hình cầu lao động, nhiều nghiên cứu sử dụng theo thông lệ tiêu chuẩn bằng cách áp dụng phương pháp đối ngẫu và cực tiểu chi phí với sản lượng không đổi (Hamermesh, 1993) Các nghiên cứu lựa chọn một hàm chi phí chuyển đổi, theo đề xuất của Christensen và cộng sự (1973), là một phép tương ứng tuyến tính, bậc hai với một hàm chi phí tùy ý Peichl và Siegloch (2012) cho thấy rằng đối với mô hình cầu lao động, tác giả tuân theo tiêu chuẩn bằng cách áp dụng phương pháp đối ngẫu và giảm thiểu chi phí với sản lượng không đổi (Hamermesh, 1993) Tác giả lựa chọn một hàm chi phí chuyển đổi (translog) theo đề xuất của Christensen và cộng sự (1973)

Theo đề xuất của Diewert và Wales (1987) và tính toán chi phí C của một doanh nghiệp, cho trước đầu ra Y, hàm chi phí như sau:

𝑡𝑙𝑛𝑤 𝑖 + 0.5𝛿 𝑡𝑡 𝑡 2 + 𝛿 𝑡𝑌 𝑡𝑙𝑛𝑌 trong đó wi, i = 1, , I, biểu thị chi phí đơn vị (tức là tiền lương) của đầu vào lao động thứ i và t là chỉ số thời gian Bên cạnh điều kiện aij = aji, một số hạn chế khác đối với các tham số được giữ lại, đảm bảo tính đồng nhất tuyến tính trong giá nhân tố và cho phép lợi nhuận không đổi theo tỷ lệ:

Các tác giả sử dụng Bổ đề Shephard (Shephard,1970) để đưa ra hàm cầu lao động

Yoshimi Kuroda (1987) đã phân tích mối quan hệ các yếu tố của nông nghiệp Nhật Bản thời hậu chiến để xác định các yếu tố giải thích sự sụt giảm đáng kể lao động trong lĩnh vực nông nghiệp Tác giả ước lượng hàm chi phí và kết quả phân tích dựa trên các ước lượng cho thấy những thay đổi thiên lệch về kỹ thuật và sự thay thế yếu tố giá cả đóng vai trò quan trọng trong việc giảm bớt sự chuyển dịch lao động nông nghiệp sang khu vực phi nông nghiệp Tăng trưởng kinh tế nhanh chóng ở Nhật Bản trong những năm sau chiến tranh đã kéo theo sự chuyển dịch lao động đáng kể từ nông nghiệp sang các lĩnh vực phi nông nghiệp Tỷ lệ giảm lao động trong nông nghiệp giảm bình

1952-82 dựa trên dữ liệu cấp trang trại Các phương pháp tương tự đã được sử dụng để phân tích nông nghiệp Hoa Kỳ và Nhật Bản (Binswanger, 1974; Ray, 1982; Kako, 1978 và Nghiệp, 1979) Những nghiên cứu này đã giả định rằng quy trình sản xuất được đặc trưng bởi tính đồng nhất và thay đổi kỹ thuật là trung lập Hicks Tuy nhiên, nếu giả thuyết duy trì về hành vi giảm thiểu chi phí bị bác bỏ thông qua kiểm tra thống kê, thì mô hình hàm chi phí chuyển đổi có thể không hợp lệ Ngoài ra, nếu quy trình sản xuất không thuần nhất về công nghệ hoặc công nghệ trung lập, thì những kết quả ước lượng có thể bị sai lệch Những nghiên cứu này lựa chọn cách tiếp cận hàm chi phí vì: i) quy định của chính phủ về giá đầu ra thông qua các chương trình giá trong thời gian được đề cập có thể đã làm thay đổi nguyên tắc định giá chi phí cận biên của nông dân, điều này ngụ ý rằng cách tiếp cận hàm lợi nhuận có thể không phù hợp Hơn nữa, vào cuối những năm 1970, chính phủ Nhật Bản đã đưa ra một tỷ lệ phân bổ cho sản xuất gạo để cân bằng cung với cầu Mức sản lượng sau đó có thể được coi là ngoại sinh; ii) cách tiếp cận hàm chi phí đưa ra các ước tính trực tiếp về các độ co giãn từng phần Allen khác nhau của sự thay thế; iii) cách tiếp cận hàm chi phí cho phép chúng ta khai thác lý thuyết đối ngẫu mà không áp đặt bất kỳ hạn chế nào đối với lợi nhuận theo quy mô trong công nghệ cơ bản

James M W Wong và cộng sự (2008) đã trình bày sự phát triển của các mô hình dự báo nhu cầu lao động tiên tiến ở cấp độ dự án để áp dụng dự báo cho ngành xây dựng Các mô hình dự báo nhu cầu đã được phát triển cho tổng số lao động của dự án và mười ngành nghề thiết yếu Dữ liệu được thu thập từ một mẫu của 54 dự án xây dựng Những dữ liệu này được phân tích thông qua một loạt các phân tích hồi quy tuyến tính nhiều lần giúp thiết lập các mô hình ước lượng Kết quả chỉ ra rằng nhu cầu lao động của dự án không chỉ phụ thuộc vào một yếu tố đơn lẻ, mà là một nhóm các biến số liên quan đến các đặc điểm của dự án, bao gồm chi phí xây dựng, các thuộc tính phức tạp của dự án, tình trạng địa điểm thực tế và loại dự án Các mô hình hồi quy dẫn xuất đã được kiểm tra và xác nhận bằng cách sử dụng bốn dự án ngoài mẫu và các thử nghiệm chẩn đoán khác nhau Kết luận rằng các mô hình là mạnh mẽ và đáng tin cậy, điều này có ích cho các nhà đầu tư và Chính phủ trong việc dự đoán lao động cần thiết cho một dự án xây dựng mới và tạo điều kiện cho việc lập kế hoạch và ngân sách nguồn nhân lực, đồng thời phương pháp luận được sử dụng có thể được áp dụng để phát triển các mô hình hữu ích như nhau các phân ngành khác, và ở các nước khác

Rana Hasan và cộng sự (2003) đã xem xét bài toán tối thiểu hóa chi phí của các doanh nghiệp như sau: trong đó r, w và m là chi phí sử dụng vốn, tiền lương và giá nguyên vật liệu tương ứng, trong khi K, L và M đại diện cho vốn, lao động và nguyên vật liệu và Q là sản lượng Việc giải bài toán tối ưu hóa ở trên tạo ra hàm cầu lao động có điều kiện và độ co giãn cầu lao động theo sản lượng không đổi Các tác giả sử dụng giả định lợi nhuận không đổi theo quy mô và cạnh tranh hoàn hảo để viết hàm cầu lao động

Theo Hanan Nazier (2019) cho thấy lý thuyết cầu lao động nhấn mạnh cách doanh nghiệp chọn lượng lao động được sử dụng trong sản xuất và sự thay đổi của cầu đối với sản phẩm và giá của các yếu tố sản xuất Cơ sở của lý thuyết cầu lao động là dựa vào mục đích tối đa hóa lợi nhuận hoặc tối thiểu hóa chi phí để điều chỉnh lượng lao động đầu vào Bằng cách giải quyết vấn đề tối ưu hóa của doanh nghiệp người ta xác định hàm cầu lao động có điều kiện và không có điều kiện Điều này liên quan đến việc chỉ định một hàm sản xuất, được giả định là tăng và lõm ngặt Các đặc điểm kỹ thuật khác nhau đã được sử dụng thông qua các dạng hàm sản xuất như Cobb – Douglas, hàm CES…(Addison và cộng sự, 2014) Nghiên cứu thực hiện theo thông lệ nhằm ước tính nhu cầu không đồng nhất lao động bằng cách áp dụng cách tiếp cận đối ngẫu với hàm tối chi phí có điều kiện dựa trên sản lượng (Hamermesh 1993; 2012) Cách tiếp cận này giả định giảm thiểu chi phí và đặc tả của hàm chi phí Tính đối ngẫu giữa sản xuất và chi phí cho phép suy ra các hàm cầu lao động có điều kiện, điều kiện về sản lượng, với đặc điểm kỹ thuật của một ngành công nghiệp Nói cách khác, nhu cầu có điều kiện các phương trình cho các loại lao động khác nhau được suy ra từ một hàm chi phí tồn tại nếu hàm sản xuất thỏa mãn một số điều kiện để hàm chi phí cực tiểu (Freier và Steiner, 2010)

Andreas Lichter và cộng sự (2012) đã xem xét nhu cầu lao động ở Đức trong hai mươi năm qua Đối với mô hình nhu cầu dài hạn tĩnh, các tác giả tuân theo thông lệ tiêu chuẩn bằng cách áp dụng cách tiếp cận đối ngẫu với tối thiểu chi phí với sản lượng không đổi theo cách tiếp cận của Hamermesh (1993) Các tác giả lựa chọn một hàm chi phí Translog, theo đề xuất của Christensen, Jorgenson và Lau (1973), là một phép gần đúng tuyến tính, bậc hai cho một hàm chi phí tùy ý Hàm chi phí Translog thuộc loại hàm chi phí linh hoạt, có chức năng không hạn chế độ co giãn thay thế của các yếu tố đầu vào, và do đó thích hợp hơn đến các hàm Cobb-Douglas hoặc CES Các tác giả tuân theo đề xuất của Diewert and Wales (1987) để đưa ra hàm chi phí Các tác giả ước tính lượng lao động ngắn hạn và dài hạn bằng cách sử dụng dữ liệu vi mô Kết quả từ mô hình động cho thấy rằng tác động tiêu cực của việc tăng tiền lương lên cầu lao động trong ngắn hạn nhỏ hơn trong dài hạn Từ kết quả này, các tác giả cũng suy ra rằng các của họ Trong ngắn hạn, mức độ co giãn của tiền lương riêng đối với cầu lao động phổ thông cao hơn về mặt tuyệt đối (-0,54) so với hệ số co giãn của tiền lương đối với lao động có kỹ năng trung bình (-0,30) và cao (-0,32) Mô hình này cũng được tìm thấy trong các ước lượng dài hạn

Có thể thấy trong thực nghiệm phần lớn các nghiên cứu không sử dụng ước lượng hàm cầu lao động rút ra từ bài toán cực đại lợi nhuận Vi đối với bài toán cực đai lợi nhuận, trên thực tế không xác định được giá đầu ra do vậy thông thường các nghiên cứu phải giả định doanh nghiệp cạnh tranh hoàn hảo, khi đó giá đầu ra, giá đầu vào được giả định là không đổi Trong thực nghiệm, các nghiên cứu sử dụng cách tiếp cận đối ngẫu, đó là bài toán cực tiểu chi phí để đưa ra hàm cầu lao động, khi đó cầu lao động không còn bị phụ thuộc vào giá của đầu ra

Bên cạnh phương pháp tiếp cận đối ngẫu, còn có nhiều cách tiếp cận khác để xây dựng mô hình dự báo cầu lao động Cụ thể như sau:

Dự báo thị trường lao động ở các nước OECD đã có một lịch sử lâu đời Một trong những “Dự án Lập kế hoạch nguồn nhân lực” đầu tiên là Dự án Khu vực Địa Trung Hải do OECD khởi xướng vào đầu những năm 1960 (Parnes, 1962) Trong dự án này, “phương pháp tiếp cận yêu cầu nguồn nhân lực” đã được phát triển Vào những ngày đó, ý tưởng là sử dụng dự báo cho mục đích lập kế hoạch Với các mục tiêu kinh tế, chẳng hạn như đường tăng trưởng của nền kinh tế, các yêu cầu lao động về các ngành nghề và trình độ khác nhau đã được đặt ra So với những dự báo khá đơn giản về cung của nền kinh tế, cách tiếp cận này nhằm hỗ trợ các nhà hoạch định chính sách xác định các chính sách giáo dục và đào tạo cần thiết để đạt được các mục tiêu tăng trưởng kinh tế

Những phương pháp tiếp cận này đã bị phê phán rộng rãi (Ahamad và Blaug,

1973), một phần vì các khía cạnh của phương pháp được sử dụng, nhưng cũng vì các mục tiêu kinh tế Nhiều học giả cho rằng tăng trưởng kinh tế sẽ gây bất lợi cho môi trường, khai thác tài nguyên thiên nhiên gây thiệt hại cho thế hệ tương lai Đối với vấn đề về phương pháp, tồn tại tranh luận rằng việc thiếu dữ liệu tốt và các mô hình xây dựng kém sẽ không thể dự báo trong dài hạn Các mô hình được coi là mang tính máy móc bởi không tính đến các quá trình thay thế trên thị trường lao động giữa các ngành và nghề Các hệ số cố định được sử dụng để xem xét mối tương quan giữa tăng trưởng ngành với cầu lao động được cho là công cụ thiếu linh hoạt để phác họa bức tranh đáng tin cậy về nhu cầu lao động trong tương lai Nhiều người cũng cho rằng những mô hình sơ khai này không xem xét đến mối quan hệ giữa cung và cầu Những phê phán dẫn đến kết luận rằng các mô hình này không thể đưa ra các dự báo hữu ích Hơn nữa, một dự nhiều điều về nội dung cần thiết cho các chính sách giáo dục đào tạo

Những phê phán trên đã dẫn tới một cuộc thảo luận về tính linh hoạt và “các kỹ năng chính”, đồng thời thúc đẩy việc sửa đổi mục tiêu đạt được thông qua phương pháp lập kế hoạch nguồn nhân lực, đặc biệt là đối với khía cạnh các kết quả sẽ được sử dụng như thế nào Tuy nhiên, trái với những ý kiến phê bình, các chính phủ vẫn quan tâm đến các vấn đề dự báo nguồn nhân lực Các học giả xây dựng mô hình đã khắc phục bằng cách giảm thời gian dự báo từ dài hạn xuống trung hạn và chuyển trọng tâm của các dự báo từ lập kế hoạch đào tạo sang cung cấp các hướng dẫn chiến lược mang tính tổng quát hơn Đối với những nghiên cứu hiện nay, các nhà dự báo nhấn mạnh rằng mục tiêu chính của các dự báo là nêu bật những tác động của xu hướng nghề nghiệp, cung cấp thông tin cho chính phủ và các nhà hoạch định chính sách về những thay đổi có thể xảy ra trong việc làm của lực lượng lao động, cũng như tác động đáng kể của những thay đổi này đối với các chính sách giáo dục đào tạo và việc làm; và cung cấp thông tin thúc đẩy việc lựa chọn nghề nghiệp trong xã hội nói chung

Một số mô hình dự báo cầu lao động được sử dụng trong nước

Mô hình LOTUS: Hệ thống trợ giúp nghề nghiệp và đào tạo dài hạn

Mô hình này được xây dựng bởi nhóm nghiên cứu Inforum thuộc Trường đại học Maryland, một số quốc gia áp dụng mô hình này như Philippines, Malaysia, Việt Nam,

Mô hình dự báo cầu lao động dựa trên việc mô phỏng các chỉ tiêu kinh tế vĩ mô, từ từng ngành thành phần và bảng cân đối liên ngành I/O

Hệ thống mô hình hóa này có tính dài hạn, có thể dự báo cho 10 năm hoặc xa hơn cho tương lai của nền kinh tế và thị trường lao động Việt Nam Điểm chính của mô hình này là nhu cầu lao động theo nghề, và những yêu cầu về đào tạo để phát triển nguồn cung ứng lao động cần thiết đáp ứng những nhu cầu đó

Mô hình cũng có thể phân tích ảnh hưởng của chính sách kinh tế vĩ mô khác nhau hay kịch bản và việc áp dụng cho những vấn đề lớn hơn hoặc phân tích các vấn đề chính sách của chính phủ Ở phiên bản hiện tại của mô hình, cơ cấu nghề nghiệp đối với mỗi ngành chi tiết được giữ nguyên ở giá trị của các hệ số trong giá trị của năm trước (năm 2007) trong suốt thời gian dự báo Đối với Các dự đoán nghề nghiệp của Hoa Kỳ, Cục Thống kê Lao động đã dự báo cơ cấu nghề nghiệp sẽ thay đổi như thế nào theo thời gian Những dự báo này một phần dựa trên các xu thế trong quá khứ, một phần dựa trên kết quả của các cuộc phỏng vấn với các chuyên gia trong các ngành Đối với mô hình ở Việt Nam, có thể đưa ra những dự đoán tương tự, sử dụng thông tin về những dự đoán tại những nước khác, dựa trên các xu thế hoặc từ các chuyên gia trong các ngành

Một phương trình xu thế thời gian được dùng để ước lượng tổng NSLĐ và trong mô hình này thì nó đóng vai trò như một biến chỉ số, labprodind Biến số này được dùng để điều chỉnh năng suất chung, với giả định là mức tăng năng suất lao động (NSLĐ) trong các ngành công nghiệp phụ thuộc thời gian

Ma trận nghề trong ngành được dựa vào cơ cấu của năm 2007, do thiếu dữ liệu tại thời điểm xây dựng mô hình nên cơ cấu này chưa được xem xét sự thay đổi theo thời gian

Do việc sử dụng dữ liệu phân theo ngành chi tiết từ bảng IO 2005 theo các phân ngành cũ, gây khó khăn hoặc có những ngành không thể tách hoặc gộp theo ngành mới

Hiện tại mô hình được dự báo bằng phần mềm do chuyên gia quốc tế xây dựng, việc cập nhật số liệu đầu vào sẽ gặp khó khăn

Việc sử dụng bảng IO gộp với 19 ngành sẽ không giúp dự báo được đến các ngành chi tiết hơn, đặc biệt đến những ngành nhạy cảm, ngành sử dụng nhiều lao động,

Mô hình ILSSA-MS: Mô hình phân tích thị trường lao động (TTLĐ) Việt nam và mô phỏng vi mô có tên ILSSA-MS được xây dựng dựa trên lý thuyết của mô hình ORANI-G, song có sự mở rộng thông qua việc lập mô hình chi tiết về TTLĐ Mô hình được giải với phần mềm GEMPACK (Harrison và Pearson, 1996)

ILSSA-MS có cấu trúc lý thuyết đặc trưng của một mô hình CGE tĩnh, bao gồm các phương trình về: cầu của nhà sản xuất đối với nguyên vật liệu đầu vào và yếu tố sản xuất; nguồn cung hàng hóa từ các nhà sản xuất; cầu về vốn; cầu của hộ gia đình; cầu xuất khẩu; cầu của chính phủ; điều kiện cân bằng thị trường đối với hàng hóa và yếu tố sản xuất; và rất nhiều biến kinh tế vĩ mô và chỉ số giá cả

Mô hình ILSSA-MS cho phép phân tích cung, cầu lao động theo 113 ngành, 26 nghề và 6 bằng cấp Về phía cung, lao động được phân bổ theo 26 lĩnh vực đào tạo và 6 cấp trình độ Về phía cầu, lao động có việc làm phân bổ theo 113 ngành (xem phụ lục chi tiết về danh mục lĩnh vực đào tạo, và ngành kinh tế quốc dân)

Về phía cung, những người có bằng cấp được phân bổ vào các nghề sao cho có thể tối đa hóa độ thỏa dụng, tùy thuộc vào mức lương của từng nghề và hạn chế về số giờ làm việc sẵn có trong từng bằng cấp Về phía cầu, các ngành đòi hỏi lao động theo nghề, lựa chọn các nghề sao cho có thể giảm thiểu chi phí nhân công, tùy thuộc vào mức lương của từng nghề và tổng cầu về lao động

Các phương trình cầu và cung của đối tượng mua thuộc khu vực tư được suy ra từ nghiệm của các bài toán tối ưu hóa (như tối thiểu hóa chi phí, tối đa hóa độ thỏa dụng,.v.v) Tối ưu hóa được coi là nền tảng quy định hành vi của người tiêu dùng trong kinh tế học vi mô, trường phái tân cổ điển Người mua được giả định là người chấp nhận giá, và nhà sản xuất hoạt động trong thị trường cạnh tranh, không có lợi nhuận thuần túy

Mô hình ILSSA có thể được sử dụng để phân tích những tác động ngắn hạn của thay đổi chính sách Ở những mô phỏng này, vốn (capital stocks) thường được giữ ở mức trước khi có cú sốc được phân tích (pre-shock levels) Các chứng cứ từ kinh tế lượng cho thấy rằng điểm cân bằng ngắn hạn có thể đạt được trong khoảng hai năm, nghĩa là T = 2 (Cooper, McLaren and Powell, 1985) ILSSA cũng có thể được dùng để đánh giá tác động của các chính sách trong dài hạn Trong trường hợp này, ta giả định rằng trong dài hạn vốn sẽ được điều chỉnh để khôi phục lại tỷ suất sinh lợi được xác định ngoại sinh Quá trình này có thể cần đến 5 hoặc 10 năm, nghĩa là T= 5 hoặc

10 Trong cả hai trường hợp, chỉ có việc chọn biến ngoại sinh và việc giải thích các kết quả là liên quan đến thời gian phân tích tác động của cú sốc Bản thân mô hình là trung tính về thời gian

Mô hình IO mở rộng

Khoảng trống nghiên cứu

Như vậy có thể thấy có nhiều cách tiếp cận để ước lượng mô hình dự báo cầu lao động như: i) dự báo bằng các mô hình cân bằng, các tiếp cận này chủ yếu dựa vào các biến số vĩ mô và các tính toán thống kê để dự báo, cách tiếp cận này đòi hỏi số liệu của nhiều ngành, lĩnh vực và các tham số thể hiện mối quan hệ thường là vay mượn hoặc được ước lượng từ bên ngoài mô hình, tuy nhiên thường không được báo cáo; ii) Cách tiếp cận bằng mô hình định lượng đều sử dụng số liệu cấp doanh nghiệp, số liệu này các thông tin về năng lực sản xuất và kinh doanh của doanh nghiệp thường chỉ có đầu ra (Y), đầu vào như vốn (K), lao động (L) và đầu vào trung gian Không có giá đầu vào và giá đầu ra Do vậy việc tiếp cận từ bài toán cực đại lợi nhuận (bài toán gốc) thì có thể tìm được hàm cầu lao động phụ thuộc vào giá đầu vào và giá đầu ra, còn cách tiếp từ bài toán cực tiểu chi phí (tiếp cận đối ngẫu) ta sẽ được hàm cầu có điều kiện của lao động phụ thuộc vào đầu ra và giá nhân tố Như vậy cả hai cách tiếp cận mà muốn ước lượng hàm cầu lao động đều phải tìm cách xấp xỉ giá đầu vào, còn riêng tiếp cận từ bài toán cực đại lợi nhuận thì phải xấp xỉ thêm giá đầu ra Do đó về mắt thực nghiệm thì ước lượng hàm cầu từ bài toán cực tiểu sẽ khả thi hơn Nếu giả thiết cạnh tranh hoàn hảo, hàm thuần nhất tuyến tính thì giá nhân tố hoàn toàn có thể xấp xỉ được nhờ sử dụng ước lượng hàm sản xuất và dùng định lý Ơ-Le về hàm thuần để tính ra giá nhân tố đầu vào Giả thiết này chỉ đúng cho việc xây dựng hàm chi phí Nếu giả thiết này đúng thì bài toán cực đại lợi nhuận sẽ không có hàm lợi nhuận vì điều kiện đủ của hàm lợi nhuận sẽ không thỏa mãn và do đó hàm cầu lao động sẽ không tìm đươc

Các nghiên cứu ở Việt Nam thường sử dụng từ bài toán cực đại lợi nhuận và hầu như chưa có nghiên cứu sử dụng cách tiếp cận đối ngẫu để ước lượng hàm cầu lao động Các kết quả nghiên cứu chưa tường minh về việc ước lượng giá đầu ra, giá nhân tố sản xuất trong hàm cầu lao động Nghiên cứu này sử dụng hàm cầu có điều kiện các nhân tố của lao động có dạng suy ra từ bài toán đối ngẫu (cực tiểu chi phí) mà không dùng hàm cầu nhân tố của lao động suy ra từ bài toán cực đại lợi nhuận để ước lượng mô hình phân tích và dự báo cầu lao động trong ngành công nghiệp chế biến thực phẩm ở Việt

Nam để khắc phục vấn đề không có giá đầu ra của doanh nghiệp trong mô hình cầu lao động.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CẦU LAO ĐỘNG

Cầu lao động và các yếu tố ảnh hưởng

Trên thị trường lao động (TTLĐ), cầu lao động là lượng lao động mà người sử dụng lao động chấp nhận thuê ở một thời kỳ nhất định, trong những điều kiện nhất định (Trần Xuân Cầu, Mai Quốc Chánh, 2013) Cầu lao động là cầu dẫn xuất vì nó được xác định dựa trên nhu cầu sản lượng, khối lượng dịch vụ mà yếu tố lao động được dùng để sản xuất hoặc để hoạt động cung ứng dịch vụ

Cầu lao động được hiểu là số lượng lao động mà các doanh nghiệp có khả năng và sẵn sàng thuê mua ở các mức tiền lương khác nhau trong một khoảng thời gian nhất định (Vũ Kim Dung, Nguyễn Văn Công, 2013) Tổng cầu lao động của nền kinh tế là toàn bộ nhu cầu về sức lao động của nền kinh tế ở một thời kỳ nhất định, trong những điều kiện nhất định

Cầu lao động thể hiện không chỉ về số lượng lao động mà cả về chất lượng lao động Trong điều kiện năng suất lao động (NSLĐ) không biến đổi thì cầu lao động tỷ lệ thuận với quy mô và tốc độ tăng sản xuất Nếu quy mô sản xuất không đổi, cầu lao động tỷ lệ nghịch với NSLĐ

Như vậy, theo mục tiêu và phạm vi nghiên cứu của đề tài, cầu lao động được hiểu là số lượng lao động mà người sử dụng lao động có khả năng và sẵn sàng thuê ở các mức tiền lương khác nhau trong một khoảng thời gian nhất định và những điều kiện nhất định

2.1.2 Các yếu tố tác động đến cầu lao động

Cầu lao động là đường sản phẩm doanh thu cận biên nên các yếu tố tác động đến cầu lao động được xem xét ở ba khía cạnh: cầu sản phẩm của hàng hóa và dịch vụ, chi phí vốn, chi phí lao động và tiến bộ khoa học công nghệ a Ảnh hưở ng t ừ c ầ u s ả n ph ẩ m c ủ a hàng hóa và d ị ch v ụ

Khi những yếu tố khác không đổi thì sự thay đổi cầu một loại sản phẩm đang được sản xuất sẽ làm thay đổi cầu lao động theo cùng xu hướng Vì khi nhu cầu tiêu dùng của khách hàng về một loại hàng hóa nào đó tăng, tức là cầu sản phẩm tăng, làm cho giá sản phẩm có xu hướng tăng, dẫn đến giá trị sản phẩm biên tăng, làm tăng cầu lao động Ngược lại, khi cầu sản phẩm giảm, giá sản phẩm giảm, giá trị sản phẩm biên giảm và cầu lao động cũng phải giảm

Theo Ricardo và A Marshall (1887) đã đồng nhất quan điểm cho rằng nền kinh tế thị trường là nền kinh tế tự điều tiết và một trong những hướng làm tăng cầu lao động đó là tăng giá hàng hóa cho người ăn lương so với giá các hàng hóa khác Keynes (1994) cho rằng kinh tế đạt được mức cân bằng dưới mức toàn dụng nhân công thông qua việc sử dụng các công cụ kinh tế vĩ mô như chính sách đầu tư, tài chính để kích cầu nhằm tăng việc làm, giảm thất nghiệp Việc gia tăng chi tiêu và đầu tư sẽ dẫn đến gia tăng các yếu tố về tư liệu sản xuất và quy mô lao động dẫn đến làm tăng sản lượng hàng hóa tiêu dùng, tăng giá bán sản phẩm dẫn đến tăng cầu lao động

Trong nền kinh tế thị trường, lao động là yếu tố đầu vào của sản xuất, cầu lao động là hàm số của các kết quả đầu ra Theo quy luật tối đa hóa lợi nhuận của người sản xuất, khối lượng sản phẩm, dịch vụ được sản xuất ra sẽ là khối lượng mà tại thời điểm đó chi phí cận biên tương đương với doanh thu cận biên của doanh nghiệp và doanh nghiệp sẽ sử dụng một lượng lao động tương đương với phần doanh thu cận biên của lao động đó tạo ra Tổng cầu lao động sẽ phụ thuộc độ co giãn của lao động với khối lượng sản phẩm, dịch vụ được sản xuất ra

Theo Lewis và MacDonald (2002), Ross Hutchings và Michael Kouparitsas

(2012) đã xem xét cầu lao động thông qua hàm sản xuất CES để phân tích các yếu tố thúc đẩy nhu cầu lao động Nghiên cứu cho thấy khi sản lượng đầu ra tăng lên thì việc làm tăng Hamermesh (1993), Slaughter (2001), Hasan và Ramaswamy (2007) và Antonis Adam và Thomas Moutos (2014) cũng được ra mối quan hệ giữa nhu cầu lao động và các yếu tố tác động thông qua hàm số giữa cầu lao động giới hạn bởi chi phí sản xuất trong mối quan hệ với giá của hàng hóa, dịch vụ đầu ra Nghiên cứu chỉ ra rằng trong điều kiện tối đa hóa lợi nhuận, việc tăng sản lượng, tăng giá sản phẩm dẫn đến cầu lao động tăng Theo Hamermesh (1996), Olga Bohachova và cộng sự (2011) cho thấy mức độ tác động của các yếu tố đến nhu cầu lao động trong dài hạn là khác nhau, không xem xét đến yếu tố thời gian làm việc, cầu lao động là một hàm tuyến tính của sản lượng đầu ra và tiền lương

Như vậy, cầu lao động phụ thuộc vào cầu hàng hóa, dịch vụ tiêu dùng và mức giá cả của hàng hóa, dịch vụ nên nhu cầu lao động trong các doanh nghiệp phụ thuộc vào việc người tiêu dùng mua nhiều hay ít loại hàng hóa, dịch vụ, hay mức thu nhập và xu hướng tiêu dùng của người dân có ảnh hưởng đến cầu lao động Nếu tiêu dùng của dân cư có xu hướng tăng nhanh sẽ khuyến khích các doanh nghiệp mở rộng sản xuất, kinh doanh các hàng hóa dịch vụ dẫn đến tăng cầu về lao động Còn nếu dân cư tăng thu nhập nhưng lại có khuynh hướng tiết kiệm tiêu dùng thì sẽ dẫn đến giảm cầu lao động b Ảnh hưở ng t ừ chi phí v ố n

Vốn đầu tư chính là yếu tố quyết định đến sử dụng bao nhiêu lao động trong nền kinh tế Tích lũy tư bản bằng cách tăng đầu tư giảm tiêu dùng là nguồn gốc của tăng trưởng kinh tế Việc tăng vốn đầu tư sẽ dẫn đến tăng sức lao động và tăng công cụ sản xuất cả về số lượng và chất lượng, từ đó mở rộng sản xuất Vốn đầu tư được đề cập đến như là một trong bốn yếu tố tác động đến quá trình tái sản xuất gồm đất đai, lao động, vốn và tiến bộ khoa học kỹ thuật

Theo David Ricardo (1887), tiết kiệm và tích lũy vốn là nhân tố quyết định tăng trưởng của một quốc gia, nhưng do nguồn lực khan hiếm nên sản lượng đầu ra có lợi suất giảm dần Keynes (1994), tổng sản lượng của nền kinh tế hình thành nhờ vào việc quyết định chi tiêu như tiêu dùng của hộ gia đình, chi tiêu cho đầu tư, mở rộng kinh doanh của doanh nghiệp, chi tiêu của chính phủ và chi tiêu ròng của các nền kinh tế bên ngoài đối với các sản phẩm nội địa Việc tăng tăng đầu tư làm tăng tổng cầu và việc làm trong nền kinh tế

Tăng quy mô vốn đầu tư là nguyên nhân trực tiếp làm tăng tổng cung của nền kinh tế nếu các yếu tố khác không thay đổi Tác động của vốn đầu tư còn được thực hiện thông qua hoạt động đầu tư nâng cao chất lượng vốn con người, hiệu ứng năng suất và công nghệ Tăng năng suất có được từ tích luỹ vốn con người hay các hoạt động phát minh sáng chế tạo nên tăng trưởng dài hạn của thu nhập bình quân đầu người

Giá cả của các yếu tố sản xuất thay đổi sẽ làm cầu lao động thay đổi theo hai xu hướng khác nhau tùy thuộc vào mối quan hệ giữa lao động và vốn là hai nhân tố bổ sung hoàn toàn hoặc thay thế hoàn toàn Lao động và vốn là những nhân tố bổ sung hoàn toàn khi giá của vốn giảm, chí phí sản xuất giảm làm tăng số lượng hàng hóa bán ra nên tăng cầu lao động Lao động và vốn là những nhân tố thay thế hoàn toàn khi giá của vốn giảm dẫn đến giảm cầu lao động

Rebelo (1991) thay thế giả định về năng suất cận biên của vốn giảm dần bằng năng suất cận biên không giảm dần của nhân tố sản xuất tích luỹ, qua đó đạt tới tốc độ tăng trưởng ở trạng thái dừng bền vững và dương Bentolila và Saint Paul (1992), Konings và Roodhooft (1997), Addison và Teixeira (2001) đã giải thích cầu lao động dựa trên các yếu tố cơ bản như các yếu tố chi phí lao động và chi phí vốn, các cú shock về tăng trưởng, xuất nhập khẩu,…và độ trễ về việc làm trong quá khứ Hamermesh

Cơ sở lý thuyết đối ngẫu cho hàm cầu lao động

2.2.1 Bài toán cực đại lợi nhuận và hàm cầu nhân tố lao động

Xét trường hợp công nghệ được biểu thị dưới dạng hàm sản xuất khả vi f(x) và sản lượng được sản xuất không nhất thiết phải đúng bằng f(x) Bài toán có dạng:

Trong đó p là giá của sản phẩm trên thị trường, w i là giá nhân tố đầu vào i; x i là lượng của các nhân tố đầu vào i; y là đầu ra; f(x) là hàm sản xuất đối với một công nghệ chính quy, lồi và đơn điệu nào đó Trong hàm mục tiêu của bài toán cực đại lợi nhuận gồm có hai thành phần Thành phần thứ nhất py là doanh thu Thành phần thứ hai là chi phí sản xuất Hiệu giữa số doanh thu và chi phí chính là lợi nhuận Như vậy bài toán này thực chất là tìm kế hoạch sản xuất sao cho hiệu số giữa doanh thu và chi phí là lớn nhất Ràng buộc của bài toán biểu thị ràng buộc về công nghệ và khả năng sản xuất, như vậy công ty chỉ có thể lựa chọn lợi nhuận đạt cực đại trong khả năng có thể của nó Điều kiện cấp 1

Các nghiệm bài toán này cho ta các dự đoán hành vi thị trường của công ty Chúng cho biết công ty sẽ bán bao nhiêu đầu ra và nó sẽ mua bao nhiêu mỗi loại đầu vào Các nghiệm này (y*, x*) được đặc trưng bởi các điều kiện cấp một (Kuhn-Tucker) p –   0 y*[p – ] = 0 n , , 1 i , x 0

Nếu p > 0, các điều kiện thứ nhất và cuối cùng nói lên rằng f(x*) = y*, hay công ty sẽ không bao giờ sử dụng nhiều nhân tố hơn so với cần thiết để sản xuất đầu ra của nó Nếu không đầu ra nào được sản xuất, các điều kiện thứ nhất và thứ ba, cùng với tính chính quy đầu vào của công nghệ, nói lên rằng w , i 1 , , n x

Số hạng ở vế trái đo lượng thu mà công ty có được nếu nó thuê đơn vị đầu tiên của nhân tố i và bán đầu ra sản xuất ra với giá thị trường p Đại lượng này đôi khi được gọi là sản phẩm giá trị biên, hay tổng quát hơn, sản phẩm doanh thu biên, của nhân tố i Tất nhiên số hạng ở vế phải đo chi phí tăng thêm đối với công ty nếu nó thuê một đơn vị nhân tố Việc thuê một đơn vị một nhân tố bất kỳ và bán đầu ra sản xuất ra với giá thị trường tạo ra doanh thu không lớn hơn chi phí thuê các nhân tố đó, nghĩa là, lợi nhuận sẽ chỉ giữ không đổi (bằng 0) hoặc giảm nếu nó làm như vậy Điều này có ý nghĩa to lớn và minh hoạ một về hành vi tổng quát công ty: Chỉ thực hiện những hành động làm tăng thu nhiều hơn chi phí

Tuy nhiên, nếu công ty sản xuất một y* > 0, thì x*  0 Nếu nó sử dụng x  j 0, các điều kiện thứ hai và thứ tư nói lên rằng nó sẽ được sử dụng với một lượng đủ để sản phẩm doanh thu biên bằng giá cả của nó, j j w w

Với bất kỳ hai nhân tố, x  j 0 và x  k  0, ta có thể lấy tỷ số của các điều kiện này và thấy rằng việc chọn các đầu vào để sản xuất y* thoả mãn k j k j w w x

 hoặc tỷ suất thay thế biên giữa hai nhân tố bất kỳ bằng tỷ số giá cả của chúng Đây chính xác là tập hợp các điều kiện về chọn đầu vào tối ưu về bài toán cực tiểu hoá chi phí của công ty Do đó, có thể khẳng định rằng cực đại hoá lợi nhuận đòi hỏi cực tiểu hoá chi phí trong sản xuất Định nghĩa Hàm lợi nhuận

Hàm lợi nhuận của công ty: (p,w) = py*- *

 = , trong đó y* là hàm cung đầu ra và x * i là các hàm cầu của các nhân tố đầu vào được xác định từ bài toán (3.18), được gọi là hàm lợi nhuận của công ty

Các cầu đầu vào trong đó có cầu lao động

Cho (p,w) là hàm lợi nhuận khả vi liên tục hai lần đối với một công ty cạnh tranh nào đó Khi đó, đối với p > 0 và w >> 0:

Hàm cầu nhân tố lao động phụ thuộc vào giá đầu vào và giá đầu ra Điều kiện đủ tồn tại hàm lợi nhận Để đơn giản, ta hãy xét trường hợp công nghệ được biểu thị dưới dạng hàm sản xuất khả vi f(x) và bài toán có nghiệm trong, khi đó bài toán có dạng:

Thế ràng buộc vào hàm mục tiêu, biến bài toán có ràng buộc thành bài toán không ràng buộc

Khi đó điều kiện cấp một của bài toán sẽ có dạng:

Giải hệ n phương trình, n ẩn cho ta giá trị của các xi thỏa mãn điều kiện cần Thế giá trị này vào hàm mục tiêu ta được hàm lợi nhuận Điều kiện đủ cho cực đại lợi nhuận là các định thức Hesse sau thỏa mãn các điều kiện:

H  H  H  − H  , tại giá trị tối ưu, trong đó:

Như vậy ma trận Hesse sẽ có dạng:

n n n n nn pf pf pf pf pf pf

Xét bài toán trên khi n=2 Điều kiện cần của trường hợp này có dạng:

Giải hệ thống 2 phương trình này ta sẽ được x1 và x2 thỏa mãn điều kiện cần của bài toán Điều kiện đủ đòi hỏi tại tối ưu ta phải có:

 =    , nên các điều kiện cấp hai này được rút gọn thành:

Sử dụng điều kiện đủ cho phép đi sâu vào mối quan hệ quan trọng giữa việc cực đại lợi nhuận cạnh tranh và hiệu quả theo quy mô Giả sử rằng một công ty đã chọn mức sản lượng cực đại lợi nhuận dài hạn là y*= f(x 1*, x 2*), nghĩa là nó đang sản xuất bằng cách sử dụng mức đầu vào (x 1*, x 2*)

Khi đó lợi nhuận của nó được tính bằng công thức

* = py* - w 1 x 1* - w 2 x 2* Để thấy mối liên hệ giữa cực đại lợi nhuận và hiệu quả theo quy mô, giả sử công nghệ có hiệu quả không giảm theo quy mô và giả sử rằng x’và f(x’) làm cực đại hoá lợi nhuận tại p và w Với hiệu quả không giảm theo quy mô ta có: f(tx’)  tf(x’) đối với mọi t > 1

Nhân với p > 0, trừ cả hai vế cho w.tx’, sắp xếp lại và sử dụng t > 1 ta có pf(tx’) – w.tx’ > pf(x’) – w.x’, đối với mọi t > 1

Vế phải là mức cực đại lợi nhuận đạt được với các mức đầu vào x’ Tuy nhiên, toàn bộ biểu thức cho ta thấy rằng có thể đạt được các mức lợi nhuận còn cao hơn bằng cách tăng sử dụng đầu vào lên tx’và sản xuất đầu ra f(tx’), nên x’ và f(x’) có thể không là mức đầu vào và đầu ra cực đại lợi nhuận Trong trường hợp đặc biệt hiệu quả không đổi, vấn đề này không nảy sinh nếu mức cực đại lợi nhuận bằng 0 Mặc dù vậy, trong trường hợp đó quy mô hoạt động của công ty không xác định vì (y’,x’) và (ty’, tx’) cho cùng một mức lợi nhuận 0 với mọi t > 0

Nếu một công ty tìm cách mở rộng sản xuất tới vô hạn, ba trường hợp có thể xảy ra:

Thứ nhất, công ty đó có thể trở nên lớn đến mức nó thực sự không thể hoạt động có hiệu quả Điều này chỉ là cách nói rằng công ty thực ra không có hiệu quả không đổi theo quy mô tại tất cả các mức sản lượng Có thể do vấn đề phối hợp, công ty có thể đi vào khu vực có hiệu quả giảm theo quy mô

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

THỰC TRẠNG CẦU LAO ĐỘNG CỦA NGÀNH CHẾ BIẾN

Tổng quan ngành công nghiệp chế biến thực phẩm giai đoạn 2012-2019

4 1.1 Doanh nghiệp hoạt động trong ngành sản xuất chế biến thực phẩm

Năm 2019, cả nước có 9229 doanh nghiệp hoạt động trong ngành sản xuất chế biến thực phẩm (CBTP), tăng 13,2% so với năm 2018 Giai đoạn 2012-2019, số doanh nghiệp hoạt động trong ngành sản xuất CBTP tăng từ 5762 doanh nghiệp năm 2012 lên

9229 doanh nghiệp năm 2019, đáp ứng nhu cầu sản xuất số doanh nghiệp tăng bình quân mỗi năm khoảng 7,0%, tương ứng tăng 495 doanh nghiệp/năm Xu hướng doanh nghiệp hoạt động trong ngành sản xuất CBTP có nhiều thay đổi qua các năm, tốc độ tăng của doanh nghiệp giảm trong giai đoạn 2013-2014 và tăng ổn định giai đoạn 2016-2019 Điều này phản ánh nhu cầu chế biến thực phẩm ở Việt Nam trong thời gian qua tương đối cao

Hình 4.1: Số lượng và tốc độ tăng doanh nghiệp hoạt động trong ngành CBTP

Nguồn: Tính toán từ Điều tra doanh nghiệp 2012-2019, TCTK

Theo loại hình doanh nghiệp, năm 2019, khu vực nhà nước có 292 doanh nghiệp hoạt động trong ngành sản xuất CBTP (chiếm 3,2% tổng số), tăng 10,2% so với năm

2018 Khu vực ngoài nhà nước có 8502 doanh nghiệp hoạt động trong ngành sản xuất

Số DN CBTP Tốc độ tăng (%)

CBTP (chiếm 92,1% tổng số), tăng 14,1% so với năm 2018 Khu vực FDI có 435 doanh nghiệp hoạt động trong ngành sản xuất CBTP (chiếm 4,7% tổng số), giảm 0,7% so với năm 2018

Giai đoạn 2012-2019, khu vực ngoài nhà nước đóng vai trò quan trọng trong việc đáp ứng nhu cầu sản xuất và tạo việc làm cho người lao động trong ngành sản xuất CBTP Số doanh nghiệp ngành sản xuất CBTP trong khu vực ngoài nhà nước tăng từ

5182 doanh nghiệp lên 8502 doanh nghiệp; trong khu vực có vốn đầu tư nước ngoài tăng từ 373 doanh nghiệp lên 435 doanh nghiệp trong cùng giai đoạn Số doanh nghiệp ngành sản xuất CBTP trong khu vực nhà nước tăng từ 207 doanh nghiệp năm 2012 lên

292 doanh nghiệp năm 2019 Kết quả là tỷ trọng doanh nghiệp trong khu vực ngoài nhà nước luôn chiếm tỷ trọng cao ngành sản xuất CBTP của cả nước, dao động từ 90-92%; tỷ trọng doanh nghiệp trong khu vực có vốn đầu tư nước ngoài giảm từ 6,5% xuống còn 4,7% trong giai đoạn 2012-2019 Tỷ trọng doanh nghiệp trong khu vực nhà nước giảm từ 3,6% xuống còn 3,2% trong cùng thời kỳ Đơn vị: %

Hình 4.2: Cơ cấu doanh nghiệp hoạt động trong ngành CBTP theo loại hình sở hữu

Nguồn: Tính toán từ Điều tra doanh nghiệp 2012-2019, TCTK

Cơ cấu doanh nghiệp ngành CNCB thực phẩm theo quy mô

Quy mô doanh nghiệp CBTP có xu hướng tăng đối với doanh nghiệp siêu nhỏ Giai đoạn 2012-2019, số doanh nghiệp siêu nhỏ tăng từ 2260 doanh nghiệp lên 5449 doanh nghiệp Doanh nghiệp nhỏ có xu hướng tăng chậm, từ 2954 doanh nghiệp lên

3275 doanh nghiệp Trong khi đó, hai loại hình doanh nghiệp vừa và lớn lại có xu hướng

Nhà nước Ngoài Nhà nước FDI giảm trong giai đoạn này Đến năm 2019, ngành CBTP có 169 doanh nghiệp vừa và 358 doanh nghiệp lớn, đều giảm về số lượng so với năm 2012 Kết quả cho thấy, tỷ trọng doanh nghiệp có quy mô siêu nhỏ có xu hướng tăng đáng kể về tỷ trọng, từ 39,2% lên 59% trong giai đoạn từ 2012-2019 Các loại hình doanh nghiệp khác đều có xu hướng giảm về tỷ trọng, doanh nghiệp nhỏ tuy có sự tăng chậm về số lượng nhưng tỷ trọng lại có xu hướng giảm trong giai đoạn này, từ 51,3% xuống còn 35,5 % trong cùng thời kỳ Đơn vị: %

Hình 3.3 Cơ cấu doanh nghiệp ngành CNCB thực phẩm theo quy mô

Nguồn: Tính toán từ Điều tra doanh nghiệp 2012-2019, TCTK

Theo vùng kinh tế, năm 2019, khu vực Đông Nam Bộ, Đồng bằng sông Cửu Long, Đồng bằng sông Hồng là nơi tập trung nhiều doanh nghiệp hoạt động trong ngành sản xuất CBTP, tương ứng chiếm 36,6%, 22,8% và 19,5% tổng số doanh nghiệp sản xuất CBTP Ngược lại, khu vực Trung du và miền núi phía Bắc và Tây Nguyên, có tỷ lệ doanh nghiệp sản xuất CBTP thấp nhất, tương ứng 5,6% và 4,1% Số doanh nghiệp hoạt động trong ngành sản xuất CBTP của một số trung tâm công nghiệp lớn như TP

Hồ Chí Minh chiếm 23,9% (tăng 16,1% so với năm 2018); Hà Nội chiếm 10,9% (tăng 11,3% so với năm 2018)

Giai đoạn 2012-2019, khu vực Đông Nam Bộ, Đồng bằng sông Cửu Long, Đồng bằng sông Hồng tập trung nhiều doanh nghiệp trong ngành sản xuất CBTP Tỷ trọng doanh nghiệp ngành sản xuất CBTP ở Đông Nam Bộ tăng từ 31,8% lên 36,6%; và Đồng bằng sông Hồng tăng từ 16,3% lên 19,5% trong cùng giai đoạn Giai đoạn 2012-2019, tại một số trung tâm công nghiệp lớn, số doanh nghiệp sản xuất CBTP ở TP Hồ Chí Minh tăng từ 989 doanh nghiệp lên 2207 doanh nghiệp, ở Hà Nội tăng từ 527 doanh

DN siêu nỏ DN nhỏ DN vừa DN lớn nghiệp lên 1004 doanh nghiệp Kết quả là tỷ trọng doanh nghiệp sản xuất CBTP ở Hồ Chí Minh và Hà Nôi luôn chiến tỷ lệ cao của cả nước, tương ứng 17,2% và 9,2% năm

Bảng 4.1: Cơ cấu doanh nghiệp hoạt động trong ngành CBTP theo vùng kinh tế (%)

Trung du và miền núi phía Bắc 5.5 5.9 6.1 5.9 5.7 5.3 5.4 5.6 Đồng bằng sông Hồng 16.3 17.5 17.5 18.8 19.8 19.6 19.9 19.5

Bắc Trung Bộ và Duyên hải miền Trung 11.4 11.6 11.3 11.5 11.0 11.2 10.6 11.4

Tây Nguyên 2.8 2.8 3.2 3.6 3.4 3.7 4.1 4.1 Đông Nam Bộ 31.8 31.4 32.7 32.6 34.1 35.1 35.5 36.6 Đồng bằng sông Cửu

Nguồn: Tính toán từ Điều tra doanh nghiệp 2012-2019, TCTK

Doanh nghiệp theo ngành thuộc nhóm CNCB thực phẩm

Ngành sản xuất thực phẩm khác chiếm số lượng doanh nghiệp CNCB thực phẩm nhiều nhất Giai đoạn 2012-2019, số lượng doanh nghiệp tăng từ 1615 doanh nghiệp lên

3263 doanh nghiệp, bên cạnh đó, tốc độ tăng về số doanh nghiệp bình quân năm của loại hình sản xuất này cũng đạt tốc độ tăng cao nhất, đạt 11,77%/năm Tiếp đó là ngành công nghiệp chế biến, bảo quản thủy sản và các sản phẩm từ thủy sản có số lượng doanh nghiệp tăng từ 1215 doanh nghiệp lên 1563 doanh nghiệp Ngược lại ngành sản xuất dầu, mỡ động, thực vật có số lượng doanh nghiệp ít nhất, năm 2019 chỉ có 147 doanh nghiệp Số doanh nghiệp chế biến sữa và các sản phẩm từ sữa tuy chỉ chiếm số lượng doan nghiệp nhỏ nhưng trong giai đoạn này, tốc độ tăng của loại doanh nghiệp này chiếm tỷ lệ rất cao, đạt 10,94%/năm

Bảng 4.2 Cơ cấu doanh nghiệp theo ngành thuộc nhóm CNCB thực phẩm Đơn vị: %

Chế biến, bảo quản thịt và các sản phẩm từ thịt 221 235 263 323 324 365 483 662

Chế biến, bảo quản thuỷ sản và các sản phẩm từ thuỷ sản 1,215 1,151 1,121 1,223 1,223 1,258 1,342 1,563 Chế biến và bảo quản rau quả 673 708 741 800 856 960 949 1,171 Sản xuất dầu, mỡ động, thực vật 93 92 107 102 104 118 135 147

Chế biến sữa và các sản phẩm từ sữa 142 147 151 173 189 213 246 267

Xay xát và sản xuất bột 1,227 1,200 1,147 1,178 1,181 1,153 1,196 1,221 Sản xuất thực phẩm khác 1,615 1,696 1,771 2,110 2,240 2,491 2,944 3,263

Sản xuất thức ăn gia súc, gia cầm và thuỷ sản 576 622 599 688 693 777 860 935

Nguồn: Tính toán từ Điều tra doanh nghiệp 2012-2019, TCTK

4 1.2 Nguồn vốn cho sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp hoạt động trong ngành sản xuất CBTP

Năm 2019, nguồn vốn cho sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp hoạt động trong ngành sản xuất CBTP của cả nước đạt 778 nghìn tỷ đồng, tăng 8,5% so với năm 2018 Giai đoạn 2012-2019, nguồn vốn cho sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp hoạt động trong ngành sản xuất CBTP tăng từ 101 nghìn tỷ đồng năm 2012 lên 778 nghìn tỷ đồng năm 2019, nguồn vốn đáp ứng nhu cầu sản xuất của doanh nghiệp tăng bình quân mỗi năm khoảng 36,8%, tương ứng tăng 97 nghìn tỷ đồng/năm Xu hướng nguồn vốn cho sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp hoạt động trong ngành sản xuất CBTP có nhiều thay đổi qua các năm, tốc độ tăng của nguồn vốn cho sản xuất kinh doanh tăng mạnh trong giai đoạn 2015-2016 và ổn định giai đoạn 2017-2019 Điều này phản ánh hoạt động đầu tư nguồn vốn cho việc trang bị máy móc và thiết bị vào năm 2016 nhằm tăng năng suất và sản lượng của các doanh nghiệp trong ngành sản xuất CBTP, đáp ứng nhu cầu lương thực ngày càng tăng cao ở Việt Nam Đơn vị: %

Hình 4.4: Nguồn vốn và tốc độ tăng nguồn vốn của doanh nghiệp hoạt động trong ngành sản xuất CBTP

Nguồn: Tính toán từ Điều tra doanh nghiệp 2012-2019, TCTK

Theo loại hình doanh nghiệp, năm 2019, nguồn vốn cho sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp hoạt động trong ngành sản xuất CBTP ở khu vực nhà nước đạt 11 nghìn tỷ đồng (chiếm 1,4% tổng số), giảm 10,7% so với năm 2018 Ngược lại, nguồn vốn cho sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp ở khu vực ngoài nhà nước 548 nghìn tỷ đồng (chiếm 70,4% tổng số), tăng 7,9% so với năm 2018; ở khu vực có vốn đầu tư nước ngoài đạt 219 nghìn tỷ đồng (chiếm 28,1% tổng số), tăng 11,2% so với năm 2018

Giai đoạn 2012-2019, khu vực ngoài nhà nước tập trung nhiều lượng nguồn vốn cho sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp hoạt động trong ngành sản xuất CBTP Ở khu vực ngoài nhà nước, nguồn vốn đầu tư vào sản xuất kinh doanh tăng từ 59 nghìn tỷ đồng năm 2012 lên 548 nghìn tỷ đồng năm 2019, tốc độ tăng bình quân mỗi năm khoảng 42,6%, tương ứng tăng 69,9 nghìn tỷ đồng/năm Nguồn vốn đầu tư vào sản xuất kinh doanh ở khu vực vốn đầu tư nước ngoài tăng từ 38 nghìn tỷ đồng năm 2012 lên 219 nghìn tỷ đồng năm 2019, tốc độ tăng bình quân mỗi năm khoảng 28,6%, tương ứng tăng 25,9 nghìn tỷ đồng/năm Nguồn vốn đầu tư vào sản xuất kinh doanh ở khu vực nhà nước tăng từ 5 nghìn tỷ đồng lên 11 nghìn tỷ đồng trong cùng thời kỳ, tốc độ tăng bình quân mỗi năm khoảng 13,3%, tương ứng tăng 0,9 nghìn tỷ đồng/năm

Tổng nguồn vốn (nghìn tỷ đồng) Tốc độ tăng (%) Đơn vị: %

Hình 4.5: Cơ cấu nguồn vốn của doanh nghiệp hoạt động trong ngành sản xuất CBTP theo loại hình sở hữu

Nguồn: Tính toán từ Điều tra doanh nghiệp 2012-2019, TCTK

Theo quy mô doanh nghiệp, nguồn vốn cho hoạt động sản xuất doanh nghiệp vẫn tập trung nhiều vào doanh nghiệp lớn Năm 2019, nguồn vốn cho loại hình doanh nghiệp này là hơn 435 nghìn tỷ đồng, chiếm 55,96% tổng nguồn vốn đầu tư, tốc độ tăng bình quân năm đạt 34%/năm Tiếp đó là đến loại hình doanh nghiệp nhỏ là 247,52 nghìn tỷ đồng, chiếm 31,81%, đạt tốc độ bình quân năm là 36%/năm Nguồn vốn đầu tư ít nhất cho hoạt động sản xuất kinh doanh là loại hình doanh nghiệp siêu nhỏ là 47,36 nghìn tỷ đồng, chỉ chiếm 6,09%, nhưng tốc độ tăng bình quân năm đạt cao nhất 63%/năm

Thực trạng sử dụng lao động trong ngành sản xuất chế biến thực phẩm

4.2.1 Số lao động trong ngành chế biến thực phẩm

Năm 2019, tổng số lao động trong ngành sản xuất CBTP đạt 1181 nghìn người, giảm nhẹ hơn 20 nghìn người so với năm 2018 Giai đoạn 2012-2019, bình quân mỗi năm lao động tăng thêm 8,9 nghìn người tương ứng gần 1,16%/năm Tỷ lệ lao động trong ngành sản xuất CBTP trong tổng số lao động đang làm việc trong khoảng từ 1,9%-

2,2% Điều này phản ánh cơ hội việc làm cho lao động trong ngành sản xuất CBTP ở Việt Nam trong thời gian qua tương đối thấp

Hình 4.9: Số lượng và tỷ lệ lao động đang làm việc trong ngành sản xuất CBTP

Nguồn: Tính toán từ Điều tra doanh nghiệp 2012-2019, TCTK

Năm 2019, lao động nam giới trong ngành sản xuất CBTP đạt 28,8 nghìn người chiếm 46,0%, nữ là 25,9 nghìn người chiếm 54,0% Tuy nhiên, cơ cấu giới tính của lao động trong ngành sản xuất CBTP không khác nhiều so với năm 2012 với việc làm của lao động nam chiếm 49,2% và nữ chiếm 50,8% Giai đoạn 2012-2019, số lao động nữ nhiều hơn nam; xu hướng này phản ánh cơ hội việc làm của lao động trong ngành sản xuất CBTP chuyển dịch sang nhóm lao động nữ Đơn vị: %

Hình 4.10: Cơ cấu lao động đang làm việc trong ngành sản xuất CBTP theo giới tính

Nguồn: Tính toán từ Điều tra doanh nghiệp 2012-2019, TCTK

Tổng số (nghìn người) Tỷ lệ lao động trong ngành CBTP/Tổng số việc làm (%)

Theo quy mô doanh nghiệp

Xét theo quy mô doanh nghiệp, số lao động làm việc trong các doanh nghiệp lớn vẫn chiếm tỷ trọng cao nhất Năm 2019, có 325930 lao động làm việc trong loại hình doanh nghiệp này Loại hình doanh nghiệp nhỏ, có tổng số lao động lớn đứng thứ hai, đạt 150034 lao động Tổng số lao động trọng các doanh nghiệp siêu nhỏ chiếm tỷ lệ thấp nhất, tăng từ 12554 lao động năm 2012 lên 25514 lao động năm 2019 Giai đoạn 2012-

2019, tốc độ tăng bình quân lao động hàng năm trong các loại hình doanh nghiệp không có sự khác biệt nhiều, tương đương khoảng 1%/năm

Bảng 4.9 Số lao động theo quy mô doanh nghiệp Đơn vị: người

Nguồn: Tính toán từ Điều tra doanh nghiệp 2012-2019, TCTK

Giai đoạn 2012-2019, khu vực ngoài nhà nước trong ngành sản xuất CBTP đóng vai trò ngày càng quan trọng trong tạo việc làm cho người lao động Số lao động ngành sản xuất CBTP trong khu vực ngoài nhà nước tăng nhanh từ 2916 nghìn người năm 2012 lên 5656 nghìn người năm 2019 Số lao động ngành sản xuất CBTP trong khu vực nhà nước tăng từ 4069 nghìn người năm 2012 lên 7942 nghìn người năm 2019; trong khu vực có vốn đầu tư nước ngoài tăng từ 4479 nghìn người lên 8735 nghìn người trong cùng giai đoạn Kết quả là tỷ trọng lao động trong khu vực ngoài nhà nước luôn chiếm tỷ trọng cao ngành CBTP của cả nước, dao động từ 85-90%; tỷ trọng lao động làm việc trong khu vực có vốn đầu tư nước ngoài tăng từ 6,7% lên 6,8% trong giai đoạn 2012-

2019 Ngược lại, tỷ trọng lao động làm việc trong khu vực nhà nước giảm từ 6,6% xuống còn 1,6% trong cùng thời kỳ Đơn vị: %

Hình 4.11: Cơ cấu lao động đang làm việc trong ngành sản xuất CBTP theo loại hình sở hữu

Nguồn: Tính toán từ Điều tra doanh nghiệp 2012-2019, TCTK

Theo vùng kinh tế, năm 2019, khu vực Đồng bằng sông Cửu Long, Đông Nam

Bộ, Bắc Trung Bộ và Duyên hải miền Trung là nơi tập trung nhiều lao động đang làm việc trong ngành sản xuất CBTP, tương ứng chiếm 34,6%, 22,8% và 20,5% tổng số lao động trong ngành sản xuất CBTP Ngược lại, khu vực Trung du và miền núi phía Bắc và Tây Nguyên, có tỷ lệ lao động đang làm việc trong ngành sản xuất CBTP thấp nhất, tương ứng 4,8% và 2,7% Trong đó, tốc độ tăng của lao động làm việc trong ngành sản xuất CBTP của một số vùng kinh tế có nhiều trung tâm công nghiệp lớn như TP Hồ Chí Minh, Đồng Nai, Hà Nội, Bắc Ninh,…tăng nhanh cụ thể ở vùng Đông Nam Bộ, tăng 16,1% so với năm 2018; và Đồng bằng sông Hồng tăng 4,39% so với năm 2018

Giai đoạn 2012-2019, khu vực Đồng bằng sông Cửu Long, Đông Nam Bộ, Đồng bằng sông Hồng tập trung nhiều lao động đang làm việc trong ngành sản xuất CBTP

Tỷ trọng lao động trong ngành sản xuất CBTP ở Đông Nam Bộ tăng từ 20,6% lên 22,8%; và Đồng bằng sông Hồng giảm nhẹ từ 17,7% xuống còn 14,6% trong cùng giai đoạn

Nha nuoc Ngoai NN FDI

Bảng 4.10: Cơ cấu lao động đang làm việc trong ngành sản xuất CBTP theo vùng kinh tế Đơn vị: %

Trung du và miền núi phía Bắc 4.3 4.7 4.7 4.1 4.1 3.7 3.7 3.8 Đồng bằng sông Hồng 9.9 10.4 10.4 10.4 10.7 11.4 11.3 11.6

Tây Nguyên 1.9 2.2 2.1 2.2 2.2 2.0 1.7 1.7 Đông Nam Bộ 33.5 32.0 32.5 32.4 34.3 34.4 35.3 34.5 Đồng bằng sông Cửu

Nguồn: Tính toán từ Điều tra doanh nghiệp 2012-2019, TCTK

Theo nhóm ngành thuộc CNCB thực phẩm, ngành chế biến, bảo quản thuỷ sản và các sản phẩm từ thuỷ sản tập trung nhiều lao động nhất, tương ứng chiếm 34,42% tổng số lao động năm 2019 Sau đó đến ngành sản xuất sản phẩm khác, số lao động chiếm 27,82% tổng số lao động (2019) Giai đoạn 2012-2019, cơ cấu lao động theo nhóm ngành thuộc CNCB thực phẩm cũng có sự chuyển biến đáng kể Xu hướng tăng tỷ trọng lao động trong ngành sản xuất thức ăn gia súc, gia cầm và thủy sản; ngành chế biến sữa và các sản phẩm từ sữa; ngành chế biến, bảo quản thịt và các sản phẩm từ thịt Các ngành còn lại có xu hướng giảm về cơ cấu tỷ trọng lao động

Bảng 4.11 Cơ cấu lao động theo nhóm ngành thuộc CNCB thực phẩm Đơn vị: %

Chế biến, bảo quản thịt và các sản phẩm từ thịt 2.54 2.56 2.62 2.65 2.71 2.68 3.41 3.63

Chế biến, bảo quản thuỷ sản và các sản phẩm từ thuỷ sản 39.99 37.06 37.03 37.77 35.85 35.55 35.54 34.42 Chế biến và bảo quản rau quả 13.91 13.65 12.92 11.80 11.39 10.62 8.71 8.61

Sản xuất dầu, mỡ động, thực vật 1.06 1.15 1.11 1.05 1.14 0.98 0.92 1.08

Chế biến sữa và các sản phẩm từ sữa 2.51 2.93 3.87 3.63 4.19 4.41 4.71 4.49

Xay xát và sản xuất bột 6.92 7.40 6.99 6.82 6.94 6.61 6.01 6.21 Sản xuất thực phẩm khác 24.77 26.06 25.68 25.84 26.26 26.18 26.75 27.82

Sản xuất thức ăn gia súc, gia cầm và thuỷ sản 8.31 9.18 9.79 10.44 11.52 12.97 13.95 13.74

Nguồn: Tính toán từ Điều tra doanh nghiệp 2012-2019, TCTK

4.2.2 T iền lương của người lao động trong ngành sản xuất chế biến thực phẩm

Năm 2019, tiền lương bình quân tháng của lao động làm công hưởng lương trong ngành sản xuất CBTP đạt 10 triệu/tháng, tăng 6% so với năm 2018 Giai đoạn 2012-

2019, thu nhập bình quân tháng của lao động làm công hưởng lương trong ngành sản xuất CBTP tăng khá nhanh, từ 4,3 triệu/tháng năm 2012 lên 1o triệu/tháng năm 2019, tốc độ tăng bình quân trong giai đoạn này là 12,9%/năm Đơn vị: triệu đồng/người/năm

Hình 4.12 Thu nhập bình quân tháng của lao động làm công hưởng lương trong ngành sản xuất CBTP

Nguồn: Tính toán từ Điều tra doanh nghiệp 2012-2019, TCTK

Theo hình thức sở hữu, lao động làm việc trong khu vực có vốn đầu tư nước ngoài luôn có mức tiền lương bình quân tháng cao hơn so với các loại hình sở hữu khác, năm 2019 tiền lương bình quân ở khu vực FDI là 14,23 triệu/tháng, khu vực ngoài Nhà nươc và Nhà nước là 8,6 triệu/tháng Tuy nhiên tốc độ tăng tiền lương ở khu vực ngoài nhà nước là nhanh nhất trong giai đoạn 2012-2019 (ngoài nhà nước là 13,3%; FDI và nhà nước lần lượt là 10,8% và 10,4%)

Xét theo quy mô doanh nghiệp, tiền lương bình quân tháng của doanh nghiệp lớn có mức lương bình quân tháng cao nhất, năm 2019 là 14,2 triệu Trong khi đó ở nhóm doanh nghiệp vừa là 8,11 triệu, nhóm doanh nghiệp nhỏ là 8,06 triệu và nhóm doanh nghiệp siêu nhỏ là 5,7 triệu/tháng

Xét theo nhóm ngành thuộc ngành công nghiệp chế biến thực phẩm, có thể thấy năm 2019 tiền lương bình quân tháng cao nhất ở nhóm Chế biến sữa và các sản phẩm từ sữa; thấp nhất ở nhóm Xay xát và sản xuất bột và Chế biến và bảo quản rau quả

Bảng 4.12 Tiền lương bình quân tháng của người lao động trong doanh nghiệp Đơn vị: triệu đồng

Chế biến, bảo quản thịt và các sản phẩm từ thịt

Chế biến, bảo quản thuỷ sản và các sản phẩm từ thuỷ sản

Chế biến và bảo quản rau quả 2.56 3.45 3.93 4.61 5.03 6.21 6.71 6.91

Sản xuất dầu, mỡ động, thực vật 7.70 8.19 10.94 9.70 9.73 13.48 13.56 13.86

Chế biến sữa và các sản phẩm từ sữa 8.66 9.04 9.61 10.09 11.51 15.27 22.97 21.46

Xay xát và sản xuất bột 3.58 3.98 4.11 4.51 5.67 5.63 6.15 6.91

Sản xuất thực phẩm khác 5.50 5.71 6.43 6.96 9.02 10.40 10.86 10.46

Sản xuất thức ăn gia súc, gia cầm và thuỷ sản

Nguồn: Tính toán từ Điều tra doanh nghiệp 2012-2019, TCTK

DỰ BÁO CẦU LAO ĐỘNG CỦA NGÀNH CHẾ BIẾN THỰC PHẨM Ở VIỆT NAM

Mối quan hệ giữa các yếu tố tác động và cầu lao động

Trên cơ sở mô hình ước lượng và dự báo cầu lao động trong ngành công nghiệp chế biến thực phẩm, các biến được sử dụng trong mô hình được thể hiện trong bảng dưới đây

Trong đó Lnl là logarit số lao động bình quân được sử dụng trong doanh nghiệp, được xác định bằng trung bình của số lao động tại thời điểm đầu năm và thời điểm cuối năm

Biến lnwl và lnwk lần lượt là giá lao động thực và giá vốn thực được tính theo phương pháp xấp xỉ Ơ le được trình bày tại chương phương pháp, và kết quả ước lượng mô hình để xác định giá vốn, giá lao động được thể hiện ở Phụ lục 4

Biến lny là logarit của giá trị gia tăng, tính theo phương pháp thu nhập, bằng thu nhập của người lao động + thu nhập của doanh nghiệp + hao mòn tài sản + Tổng thuế và các khoản phí, lệ phí phải nộp Nhà nước – Thuế VAT bán hàng nội địa – Thuế tiêu thụ đặc biệt

Biến TFP, năng suất các nhân tố tổng hợp được tính bằng phương pháp hạch toán

Biến fdi là tỷ lệ vốn bình quân trên lao động của doanh nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài thuộc ngành CNCB thực phẩm

Bảng 5.1 Mô tả thống kê các biến sử dụng trong mô hình

LnL lnwl lnwk lny TFP

Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra doanh nghiệp

Kết quả ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong mô hình được trình bày trong Bảng 4.2 dưới đây cho thấy: biến lny có tương quan cao với biến phụ thuộc lnl, hệ số tương quan là 0,890 khác 0 có ý nghĩa thống kê Các biến tương quan trung bình hoặc thấp với biến lnl là lnwl, TFP, fdi

Bảng 5.2 Tương quan giữa các biến sử dụng trong mô hình lnl lnwl lnwk lny TFP_ fdi lnl 1 lnwl 0.106 1

Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra doanh nghiệp

Báo cáo sử dụng hệ số phóng đại phương sai của các biến giải thích để kiểm tra hiện tượng đa công tuyến trong mô hình Kết quả kiểm định được cho thấy: Hệ số phóng đại phương sai của các biến độc lập có hệ số VIF < 10 vì vậy có thể kết luận rằng không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong mô hình

Bảng 5.3 Hệ số VIF của các biến trong mô hình lny TFP_ lnwk lnwl fdi Mean VIF

Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu điều tra doanh nghiệp

Quan hệ giữa giá trị gia tăng và số lao động: Hình dưới cho thấy có mối quan hệ chặt chẽ và cùng chiều giữa giá trị gia tăng và số lượng lao động Giá trị gia tăng tăng phản ánh cầu về hàng hóa trên thị trường tăng lên hay cầu về giá trị của ngành công nghiệp chế biến thực phẩm tăng, khi đó đòi hỏi tăng nhu cầu sử dụng lao động

Hình 5.1 Quan hệ giữa giá trị gia tăng, vốn và số lượng lao động

Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra doanh nghiệp TCTK

Tương quan giữa trị giá vốn (lnk) và lao động (lnl): Kết quả hình dưới cho thấy giữa trị giá vốn và lao động cũng có quan hệ cùng chiều, khi lượng vốn tăng thì nhu cầu sử dụng lao động vẫn tăng, điều này có thể thấy do ngành công nghiệp chế biến thực phẩm là ngành sử dụng nhiều lao động nên tăng vốn thì doanh nghiệp mở rộng sản xuất, mở rộng quy mô lao động để đạt lợi nhuận tối đa

Quan hệ giữa giá lao động và số lượng lao động: Hình dưới cho thấy 2 xu hướng, một là tiền lương bình quân có quan hệ cùng chiều với lao động, hai là có quan hệ ngước chiều Khi giá lao động tăng, số lao động giảm điều này phù hợp với lý thuyết kinh, tuy nhiên khi giá lao động tăng mà nhu cầu sử dụng lao động tăng có thể là do bản chất lượng của người lao động trong ngành này thấp, nên việc tăng lương hay tăng chi phí lao động có thể chưa ảnh hưởng đến lợi nhuận của doanh nghiệp, mặt khác có thể do để đáp ứng nhu cầu lao động cho sản xuất theo các đơn hàng thì buộc doanh nghiệp vẫn có thể phải sử dụng thêm lao động

Hình 5.2 Quan hệ giữa giá lao động và số lượng lao động

Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra doanh nghiệp TCTK

Quan hệ giữa giá vốn và số lượng lao động: Giá vốn tăng khi đó nhu cầu về vốn cho đầu tư sản xuất giảm xuống dẫn đến cầu lao động giảm, hình dưới đây chưa thấy mối quan hệ chặt chẽ giữa giá vốn và số lượng lao động, kết quả phân tích cụ thể sẽ được thể hiện trong mô hình phân tích

Hình 5.3 Quan hệ giữa giá vốn và số lượng lao động

Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra doanh nghiệp TCTK

Quan hệ giữa TFP và số lượng lao động: Theo lý thuyết thì thay đổi công nghệ sẽ tác động làm giảm lao động, thay thế lao động giản đơn Tuy nhiên đối với ngành chế biến thực phẩm, việc đầu tư thay đổi công nghệ giúp doanh nghiệp tăng năng suất, đồng thời mở rộng quy mô sản xuất để đạt lợi nhuận, do vậy số lao động vẫn có thể tăng do mở rộng quy mô

Hình 5.4 Quan hệ giữa TFP và số lượng lao động

Nguồn: Tính toán từ số liệu điều tra doanh nghiệp TCTK

Bối cảnh dự báo cầu lao động ngành công nghiệp chế biến thực phẩm

5.2 1 Bối cảnh phát triển kinh tế

Quá trình phát triển kinh tế xã hội của Việt Nam giai đoạn vừa qua có thể thấy vai trò và tác động của việc ứng dụng các thành tựu khoa học mang lại những cơ hội năng suất, giá trị gia tăng và việc làm mới

Theo công bố của Tổng cụ Thống kê, Tổng sản phẩm trong nước (GDP) năm

2019 đạt kết quả ấn tượng với tốc độ tăng 7,02% vượt mục tiêu của Quốc hội đề ra từ 6,6%-6,8% Đây là năm thứ hai liên tiếp tăng trưởng kinh tế Việt Nam đạt trên 7% kể từ năm 2011 trong bối cảnh tình hình kinh tế thế giới tiếp tục tăng trưởng chậm lại Về chất lượng tăng trưởng kinh tế, năm 2019 đóng góp của năng suất các nhân tố tổng hợp (TFP) vào tăng trưởng GDP đạt 46,11%, bình quân giai đoạn 2016-2019 đạt 44,46%, cao hơn nhiều so với mức bình quân 33,58% của giai đoạn 2011-2015 Năng suất lao

2 4 6 8 10 12 lnl động của toàn nền kinh tế theo giá hiện hành năm 2019 ước tính đạt 110,4 triệu đồng/lao động (tương đương 4.791 USD/lao động, tăng 272 USD so với năm 2018); theo giá so sánh, năng suất lao động tăng 6,2% do lực lượng lao động được bổ sung và số lao động có việc làm năm 2019 tăng cao Hiệu quả đầu tư được cải thiện với nhiều năng lực sản xuất mới bổ sung cho nền kinh tế

Một số xu hướng phát triển sẽ ảnh hưởng đến sự phát triển các ngành trong nền kinh tế nói chung và ngành công nghiệp chế biến thực phẩm nói riêng

Một là, Cách m ạ ng Công nghi ệ p 4.0 : Sự phát triển công nghệ trong thời kỳ của cuộc cách mạng công nghệ 4.0 được xác định thông qua công nghệ mới như vật liệu Nano, trí tuệ nhân tạo, internet vạn vật, hệ thống internet 5G tốc độ cao cho phép gần như hiển thị các hoạt động giữa hai khoảng cách bất kỳ trên thời giới cùng thời điểm Trong xu thế cuộc CMCN đang diễn ra ngày càng sâu rộng - công nghệ 4.0 với trí tuệ nhân tạo sẽ từng bước thay thế lao động ở nhiều công đoạn sản xuất dịch vụ, mang đến nguy cơ dẫn đến thừa lao động ở một số vị trí việc làm và ngành nghề Trong những năm tiếp theo dự kiến sẽ xuất hiện những xu thế việc làm, tuyển dụng và đào tạo 2 rất mới: từ sản xuất hàng loạt sang sản xuất hàng loạt theo đơn đặt hàng; từ người lao động phục vụ máy và công cụ sang máy và công cụ phục vụ người lao động (robot sẽ làm thay thế phần lớn người làm việc); từ lao động thực hiện nhiệm vụ một cách lặp đi lặp lại sang lao động ứng dụng tri thức; từ lấy vốn làm đầu sang lấy tri thức làm đầu khi khởi nghiệp sáng tạo; từ chủ yếu kỹ năng tay chân sang chủ yếu kỹ năng tư duy; từ việc làm truyền thống sang việc làm xanh; từ tìm việc làm sang tự tạo việc làm và khởi nghiệp sáng tạo; từ tuyển dụng đã qua đào tạo sang tuyển dụng có thể đào tạo được; từ đào tạo dựa vào nội dung sang học để học tiếp suốt đời; từ đào tạo cho nhu cầu địa phương sang chú trọng đào tạo công dân toàn cầu Trong bối cảnh đó, giải pháp tất yếu đáp ứng đòi hỏi của TTLĐ là cần nâng cao năng lực, chất lượng của lực lượng lao động có khả năng ứng dụng khoa học công nghệ

Th ứ hai, Kinh t ế s ố và kinh t ế chia s ẻ : Việt Nam đang trong thời kỳ phát triển mạnh mẽ bởi kinh tế số (digital economy) Kinh tế số là một nền kinh tế vận hành chủ yếu dựa trên công nghệ số, đặc biệt là các giao dịch điện tử tiến hành thông qua Internet Kinh tế số bao gồm tất cả các lĩnh vực và nền kinh tế (công nghiệp, nông nghiệp, dịch vụ; sản xuất, phân phối, lưu thông hàng hóa, giao thông vận tải, logistic, tài chính ngân hàng, …) mà công nghệ số được áp dụng Việt Nam vẫn đang là nước có dân số năng động và có tỷ lệ sử dụng internet cao; do đó, kinh tế số càng ngày sẽ càng có sức hút đối

2 Nguyễn Chí Trường (2018), Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 - Cơ hội, thách thức và giải pháp hai tốc độ cho giáo dục nghề nghiệp, Cập nhật ngày: 06/03/2018, Tổng cục Giáo dục nghề nghiệp với các doanh nghiệp trong thời đại mà truyền dẫn thông tin nhanh chóng kịp thời là yếu tố then chốt của doanh nghiệp Đi cùng với sự phát triển của số hóa (digitalization) là sự phát triển nhanh chóng của kinh tế chia sẻ (sharing economy), kinh tế chia sẻ hiện nay ở Việt Nam hiện nay dựa chủ yếu vào các nền tảng số hóa có dung internet (internet digital-based platform) như trong ngành vận tải bao gồm Grab, Goviet, Bee thể hiện sự phát triển mạnh mẽ lấn át các loại hình vận tải truyền thống Việc thay đổi công nghệ trong nền kinh tế số này vừa đòi hỏi người chủ doanh nghiệp và người lao động đều phải nâng cao kỹ năng của mình để đáp ứng được với công nghệ Bên cạnh ngành vẫn tải, hàng loạt các lĩnh vực khác có sự xuất hiện của kinh tế chia sẻ: thuê trọ (airbnb, Luxstay), tài chính (P2P lending) etc Đặc biệt trong lĩnh vực tài chính hiện nay hình thức cho vay ngang hàng P2P (peer to peer) đang dần trở nên thịnh hành và dần cạnh tranh với các hình thức cho vay của ngân hàng truyền thống, chỉ cần có các ứng dụng đánh giá người đi vay trong vài phút là có thể giải ngân các khoản vay Điều đó bắt buộc các ngân hàng phải có sự thay đổi để cạnh tranh và bắt buộc người lao động trong ngân hàng phải học hỏi các chuyên môn và kỹ năng mới để thực hiện công việc Rõ ràng, như vậy ở Việt Nam, kinh tế chia sẻ đang giúp nền kinh tế tận dụng tốt hơn các nguồn lực đang chưa được sử dụng hết (xe máy, ô tô, nhà trọ, tiền bạc nhàn rỗi), vừa tạo ra làn sóng về thay đổi công nghệ thúc đẩy các doanh nghiệp kinh doanh truyền thống đi theo và cùng với đó là nhu cầu về các kỹ năng mới trong nền kinh tế chia sẻ

Th ứ ba, Tham gia hi ệp định thương mạ i t ự do song phương và đa phương :

Hiệp định thương mại tự do Việt Nam và liên minh châu Âu dự kiến sẽ sớm đi vào có hiệu lực Là hiệp định thương mại tự do thế mới, EVFTA chờ đợi sẽ giúp Việt Nam nâng cao được các tiêu chuẩn để đáp ứng được yêu cầu từ EU từ tiêu chuẩn hàng hóa, kỹ thuật, tiêu chuẩn lao động Hàng loạt các công nghệ mới sẽ sớm có mặt ở Việt Nam do sức ép từ các doanh nghiệp bên ngoài khi họ được xuất khẩu hàng hóa một các dễ dàng vào Việt Nam với mức thuế thấp hoặc bằng 0 Sự thay đổi công nghệ sẽ cũng sẽ đòi hỏi ở người lao động những kỹ năng cao hơn để có thể đáp ứng được các tiêu chuẩn mà EVFTA đã đặt ra cho chúng ta

5 2.2 Xu hướng phát triển ngành công nghiệp chế biến thực phẩm

Ngành công nghiệp thực phẩm được xác định là một trong những ngành công nghiệp mũi nhọn của Việt Nam, đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy xuất khẩu, tạo việc làm, nâng cao thu nhập cho người lao động và phát triển kinh tế xã hội

Những năm gần đây, công nghiệp chế biến thực phẩm Việt Nam có sự tăng trưởng ổn định ở mức gần 7%/năm Giá trị tiêu thụ thực phẩm hàng năm của Việt Nam ước tính chiếm 15% giá trị GDP, lượng tiêu thụ thực phẩm chế biến tại Việt Nam cũng tăng trung bình gần 10%/năm Cùng với đó, Việt Nam cũng đã và đang tham gia tích cực vào tiến trình hội nhập quốc tế thông qua các Hiệp định thương mại tự do Đây là điều kiện thuận lợi để các doanh nghiệp trong ngành dễ dàng mở rộng thị trường và nâng cao sản lượng xuất khẩu Bên cạnh đó, hàng Việt ngày càng thâm nhập nhiều hơn vào thị trường châu Âu, việc đảm bảo an toàn vệ sinh thực phẩm, nâng cao chất lượng sản phẩm theo tiêu chuẩn châu Âu là điều kiện tiên quyết Riêng các doanh nghiệp chế biến thực phẩm cần không ngừng nỗ lực đổi mới sáng tạo, ứng dụng công nghệ chế biến hiện đại vào sản xuất kinh doanh

Theo dự báo của FAO, từ nay đến năm 2025, nhu cầu về thực phẩm của thế giới không có sự gia tăng đột biến do quy mô dân số thế giới vẫn ở mức ổn định Tuy nhiên, cơ cấu nhu cầu sản phẩm thực phẩm sẽ thay đổi rõ nét từ việc tiêu dùng thực phẩm cơ bản sang sử dụng phân khúc thực phẩm có chất lượng cao Vì vậy, doanh nghiệp chế biến thực phẩm không nhất thiết phải gia tăng công xuất, sản lượng mà cần tập trung vào việc nâng cao chất lượng sản phẩm Để duy trì tốc độ tăng trưởng của nền kinh tế nói chung và phát triển ngành CNTP một cách bền vững, các cơ quan quản lý và doanh nghiệp phải phát triển thị trường thông qua việc nâng cao chất lượng sản phẩm, xây dựng và phát triển thương hiệu, từng bước gia tăng giá trị xuất khẩu của thực phẩm Việt Nam trên thị trường thế giới Để các sản phẩm thực phẩm của Việt Nam vào được các hệ thống phân phối hiện đại, ngoài giá cả và mẫu mã sản phẩm, cũng như sự khác biệt so với các sản phẩm cùng loại thì vấn đề quan trọng nhất đó là sản phẩm phải bảo đảm an toàn thực phẩm, truy suất nguồn gốc

Như vậy có thể thấy ngành công nghiệp chế biến thực phẩm còn nhiều dư địa để phát triển trong thời gian tới, khi nhu cầu tiêu dùng trong nước và quốc tế ngày càng cao Tuy nhiên, công nghệ chế biến của nhiều doanh nghiệp còn thô sơ, chưa đóng góp nhiều vào giá trị gia tăng, chưa chuyển biến nhiều về chất lượng sản phẩm Công nghiệp chế biến chỉ dừng lại ở cung cấp các sản phẩm thô và chưa tạo được giá trị gia tăng Bên cạnh đó chi phí đầu tư vào máy móc thiết bị hiện đại cao khiến giá thành không cạnh tranh

Việc đưa công nghệ vào chế biến thực phẩm là xu hướng phát triển tất yếu hiện nay, bởi không chỉ nâng cao giá trị sản phẩm, phát huy lợi thế vùng nguyên liệu, mà còn đáp ứng nhu cầu tiêu dùng của thị trường ngày càng tinh tế và đòi hỏi sự tiện lợi

Phần này báo cáo đưa ra giả định cho các biến độc lập đến năm 2025 dựa trên sự biến đổi các chuỗi số liệu từ năm 2004-2017, kết quả cụ thể được trình bày ở các hình, bảng dưới đây

Bảng 5.4 Dự báo các biến độc lập dựa trên phương pháp xu thế

Giá lao động (Lnwl) Năm Giá trị gia tăng (Lny)

Trung bình Cận dưới Cận trên Trung bình Cận dưới Cận trên

Giá vốn (Lnwk) Năm Giá trị TFP

Trung bình Cận dưới Cận trên Trung bình Cận dưới Cận trên

Nguồn: Tính toán từ phương pháp xu hướng

Các biến độc lập trên giả định là các biến ngoại sinh cho mô hình dự báo cầu lao động trong ngành công nghiệp chế biến thực phẩm Nhìn chung thời điểm dự báo càng xa thì biên độ dự báo của giá trị trung bình càng lớn hay nói cách khác dự báo càng xa thì khả năng chính xác càng giảm Như vậy, luận án sẽ sử dụng các xu hướng trên để làm kịch bản dự báo lao động ngành công nghiệp chế biến thực phẩm

Kịch bản trung bình: tăng trưởng các biến độc lập tương ứng với giá trị xu hướng ở mức trung bình

Kịch bản thấp: tăng trưởng các biến độc lập tương ứng với giá trị xu hướng ở mức cận dưới

Kịch bản cao: tăng trưởng các biến độc lập tương ứng với giá trị xu hướng ở mức cận trên.

Ước lượng mô hình dự báo cầu lao động theo cách tiếp cận đối ngẫu

Phần này báo cáo ước lượng mô hình cầu lao động mà được xây dựng dựa trên cách tiếp cận đối ngẫu Mô hình ước lượng được thực hiện trên 2 cấp độ:

Thứ nhất mô hình được ước lượng đối với số liệu doanh nghiệp của ngành công nghiệp chế biến thực phẩm nhưng được tổng hợp ở cấp Tỉnh, kết quả nghiên cứu từ cấp tỉnh cho phép ước lượng mô hình cầu lao động bằng phương pháp GMM sẽ giúp giữ lại được toàn bộ thông tin tổng hợp của các doanh nghiệp, kết quả cho thấy bức tranh chung về cầu lao động đối với ngành công nghiệp chế biến thực phẩm, bên cạnh đó sử dụng phân tích hồi quy không gian cho phép nghiên cứu xem xét ảnh hưởng trực tiếp và ảnh hưởng gián tiếp từ các yếu tố trên địa bàn tỉnh đến cầu lao động của ngành

Thứ hai, mô hình cầu lao động sẽ được ước lượng ở cấp doanh nghiệp bằng phương pháp GMM, để kiểm soát vấn đề nội sinh của mô hình, bên cạnh đó việc ước lượng mô hình với dữ liệu doanh nghiệp giúp có được thông tin chi tiết của từng doanh nghiệp, tuy nhiên do sử dụng các doanh nghiệp được điều tra lăp lại do đó sẽ có một số doanh nghiệp không nằm trong mẫu ước lượng và bị loại khỏi mẫu nghiên cứu, vì thế thông tin dự báo sẽ chính xác cho các doanh nghiệp thuộc mẫu nghiên cứu và kết quả kỳ vọng được sử dụng để dự báo cầu lao động chính là các tham số ước lượng thay vì dự báo trực tiếp cho từng doanh nghiệp trong mẫu nghiên cứu

5.3.1 D ự báo cầu lao động theo cách tiếp cận đối ngẫu ở cấp Tỉnh

5.3.1.1 Kết quả dự báo bằng phương pháp GMM

Sự xuất hiện của doanh nghiệp đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) vào một nước, nó thường mang theo công nghệ để cạnh tranh với các doanh nghiệp trong nước (James

R Markusen, 1995) Người ta tin rằng công nghệ được chuyển giao này sẽ được các doanh nghiệp trong nước hấp thu, và sự hiện diện của doanh nghiệp FDI có thể gây lan tỏa đến các doanh nghiệp trong nước Để kiểm soát điều này trong mô hình với dữ liệu cấp Tỉnh, luận án sử dụng tỷ lệ vốn FDI trong tổng số vốn của các doanh nghiệp trên địa bàn tỉnh như một biến kiểm soát cho vai trò FDI trong mô hình phân tích Theo Greenaway và cộng sự (1999) khắc phục tính ngoại sinh của thay đổi công nghệ bằng cách mô hình hóa tham số hiệu quả kỹ thuật (A) là một hàm của thương mại quốc tế, trong nghiên cứu này, luận án coi A như một hàm của tỷ lệ vốn FDI trong tổng số

Mô hình ước lượng có dạng: lnlit = β0 + β1lnlit-1 +β2lnlit-2 +β3lnwlit +β4lnwlit-1 +β5lnwkit +β6lnwkit-1 +β7lnyit

+β8lnyit-1 +β9lnyit-2 +β10TFPit +β11TFPit-1 +β11TFPit-2 +β12fdiit +β13fdiit-1 +β14fdiit-2

Kết quả dưới đây cho thấy hầu hết các biến đều có ý nghĩa thống kê, các biến giả về năm giúp kiểm soát những tác động của yếu tố vĩ mô mà có thể không quan sát được trong mô hình, bảng dưới đây cho thấy:

Bảng 5.5 Ước lượng cầu lao động ngành chế biến thực phẩm bằng GMM

Tên biến Giải thích biến Mô hình

L.lnl Biến trễ 1 năm của logarit(lao động) 0.189**

L2.lnl Biến trễ 2 năm của logarit(lao động) 0.010

(0.050) lnwl Biến logarit của giá lao động -0.076**

(0.033) L.lnwl Biến trễ 1 năm của logarit(giá lao động) 0.079***

(0.020) lnwk Biến logarit của giá vốn 0.220***

L.lnwk Biến trễ 1 năm của logarit(giá vốn) 0.049

(0.070) lny Biến logarit của giá trị gia tăng 0.592***

(0.056) L.lny Biến trễ 1 năm của logarit(giá trị gia tăng) -0.088

(0.062) L2.lny Biến trễ 2 năm của logarit(giá trị gia tăng) -0.022

TFP_ Năng suất các nhân tố tổng hợp -0.546***

L.TFP_ Biến trễ 1 năm của TFP 0.098*

L2.TFP_ Biến trễ 2 năm của TFP 0.004

(0.031) fdi Tỷ lệ vốn FDI trong tổng số vốn 0.001

L.fdi Biến trễ của fdi 1 năm -0.002**

L2.fdi Biến trễ của fdi 2 năm 0.000

(0.001) year3 Biến giả về năm 0.299

(0.186) year4 Biến giả về năm 0.206

(0.193) year5 Biến giả về năm 0.178

(0.192) year6 Biến giả về năm 0.738***

(0.124) year7 Biến giả về năm 0.175***

(0.048) year8 Biến giả về năm 0.129***

(0.032) year9 Biến giả về năm 0.149***

(0.032) year10 Biến giả về năm 1.596***

Robust standard errors in parentheses

Tác động của số lượng lao động thời kỳ trước: Số lao động năm trước trong ngành công nghiệp chế biến thực phẩm có tác động đến số lao động trong ngành này ở năm hiện tại, tuy nhiên số lao động ở năm càng xa hiện tại thì không có bằng chứng cho thấy có tác động Hệ số ước lượng của biến lao động trễ một năm (L.lnl) là 0,189 có ý nghĩa thống kê, như vậy việc sử dụng lao động năm nay phụ thuộc quán tính vào số lao động sử dụng năm trước, kết quả này cho thấy nếu số lao động sử dụng năm trước mà cao thì số lao động sử dụng của năm sau cũng sẽ cao

Tác động của giá lao động: Giá lao động hay còn gọi là tiền lương trả cho người lao động, kết quả ước lượng cho thấy hệ số ước lượng của biến lnwl có ý nghĩa thống kê ở năm hiện tại và cả ở năm trễ một thời kỳ, cho thấy chi phí tiền lương tăng thì cầu lao động giảm (lnwl=-0,076), điều này hoàn toàn phù hợp với lý thuyết kinh tế, khi giá hàng hóa tăng thì cầu giảm Tuy nhiên kết quả cũng cho thấy giá lao động trễ một năm và cầu lao động có quan hệ cùng chiều, điều này phản ánh dù chi phí lao động tăng thì cầu lao động giảm nhưng nhu cầu sử dụng vẫn tăng ở năm tiếp theo

Tác động của giá vốn: Hệ số ước lượng của giá vốn có ý nghĩa thống kê ở năm hiện tại nhưng không có ý nghĩa thống kê ở năm trễ 1 năm Hệ số ước lượng của giá vốn lnwk=0,220 có ý nghĩa thống kê, giá vốn tăng có tác động làm tăng cầu lao động ngành công nghiệp chế biến thực phẩm, điều này có thể giải thích khi giá vốn tăng thì làm cho doanh nghiệp khó tiếp cận nguồn vốn, giảm đầu tư vào máy móc thiết bị, do vậy doanh nghiệp có xu hướng sử dụng nhiều lao động hơn so với việc đầu tư vào máy móc thay thế lao động

Tác động giá trị gia tăng: Hệ số ước lượng của giá trị gia tăng lny có ý nghĩa thống kê, các biến trễ không có ý nghĩa thống kê, kết quả cho thấy cầu về hàng hóa đối với sản phẩm của ngành công nghiệp chế biến thực phẩm tăng kéo theo tăng nhu cầu sử dụng lao động do doanh nghiệp mở rộng quy mô sản xuất

Tác động của TFP: Tác động của thay đổi công nghệ đến cầu lao động được phản ánh qua hệ số của biến TFP (-0,546) và biến trễ TFP (0,098) Như thảo luận ở phần lý thuyết, thay đổi công nghệ sẽ dẫn đến giảm lao động do doanh nghiệp đổi mới sản xuất, tăng năng suất do vậy lao động giảm Tuy nhiên khi doanh nghiệp thay đổi công nghệ và phát triển ổn định thì thường sẽ mở rộng quy mô sản xuất để tận dụng tính quy mô kinh tế, do vậy cầu lao động trong ngành này tăng (hệ số trễ một năm dương)

Tác động của FDI: Tác động của FDI đến cầu lao động trong ngành cũng chưa rõ ràng, tuy nhiên có bằng chứng cho thấy tác động của năm trước, nghĩa là việc tăng vốn đầu tư của doanh nghiệp FDI năm nay có thể tác động giảm cầu lao động ngành công nghiệp chế biến thực phẩm nói chung do sự tham gia của doanh nghiệp FDI có thể làm tăng sự cạnh tranh đối với doanh nghiệp trong nước và thì phần của doanh nghiệp trong nước bị ảnh hưởng, mặt khác doanh nghiệp FDI thường được kỳ vọng đầu tư sản xuất với máy móc thiết bị hiện đại hơn, quy trình quản lý tốt hơn và năng suất lao động lớn hơn, sử dụng ít lao động hơn để tạo ra cùng một đơn vị sản phẩm

Tác động của xu thế thời gian: Nhìn vào hệ số ước lượng của biến thời gian (year) có thể thấy xu hướng sử dụng lao động ngành công nghiệp chế biến thực phẩm tăng nhanh qua các năm, đây cũng là căn cứ quan trọng để giúp nghiên cứu dự báo nhu cầu sử dụng lao động đến năm 2025

Từ mô hình ước lượng trên, nghiên cứu thực hiện dự báo dựa trên hệ số có được từ mô hình, dựa trên 3 kịch bản đối với với các biến độc lập trong mô hình và để tăng độ chính xác của dự báo nghiên cứu giả định kỳ dự báo sai số tương đương với sai số trong quá khứ Kết quả dự báo theo 3 kịch bản được thể hiện Đơn vị: người

Hình 5.5 Kết quả dự báo cầu lao động theo 3 kịch bản

Số lao động làm việc trong các doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến thực phẩm được dự báo như sau:

Kịch bản trung bình: Năm 2021, số lao đồng cần sử dụng là 582,09 nghìn người và đến năm 2025 là 634,60 nghìn người, tăng bình quân một năm là 2,06%

Kịch bản thấp: với giả định tăng trưởng đối với các biến độc lập ở mức thấp, kết quả là số lao động cần sử dụng năm 2021 là 499,02 nghìn người, bằng 85,7% so với kịch bản trung bình, và đến năm 2025 là 534,35 nghìn người, bằng 84,2% so với kịch bản trung bình