Hiệu quả phân bổ và một số mô hình đánh giá tác động của các nhân tố đến hiệu quả phân bổ của các doanh nghiệp ngành công nghiệp của việt nam

Tổngquannghiêncứuvềcác thướcđohiệuquảphânbổ

Cácnghiêncứu nướcngoài

Phép đo hiệu quả sản xuất của doanh nghiệp được xuất phát từ một bài báo củaFarrell (1957), trong đó sử dụng khái niệm hiệu quả được công nhận bởi Koopmans(1951) và thước đo hiệu quả xuyên tâm được xem xét bởi Debreu (1951) để giới thiệunền tảng cho phân tích hiệu quả có tính đến nhiều yếu tố đầu vào Ông phân biệt giữahiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân bổ Nếu một doanh nghiệp đạt cả hiệu quả kỹ thuậtvà hiệu quả phân bổ thì nó sẽ đạt hiệu quả chi phí (CE) hay hiệu quả tổng thể, một sốtàiliệugọilàhiệuquảkinhtế-EE(Coelli vàcộngsự,2005).

Khi mà quá trình sản xuất ở các doanh nghiệp trở nên đạt hiệu quả kỹ thuật, vấnđề về hiệu quả phân bổ sẽ phát sinh (Chukwuji và cộng sự, 2006) Cũng có rất nhiềuthước đo khác nhau về hiệu quả phân bổ của doanh nghiệp Luận án sẽ xem xét cácthướcđo hiệuquảphânbổtừđơngiảnđếnphức tạp. a Đolườnghiệuquảphânbổcủadoanhnghiệptheocáccáchtiếpcận đơngiản

Hiệuquảphânbổcóthểđượcdiễntảnhư mộtđộđokhảnăngdoanhnghiệpsửdụng các yếu tố sản xuất trong sự kết hợp tốt nhất được cho là yếu tố giá cả, mà có thểgọilàhiệuquảgiácủasảnxuất(FarrellandPEARsoN,1957).Hiệuquảphânbổcóthểđượcđịnhn ghĩanhưtỷsốcủatổngchiphísảnxuấtmộtđơnvịcủamộtđầuravớitổng chiphícủaviệcsảnxuấtđơnvịđầuragiốngnhưthế,trongkhisửdụngtốiưucáccáchkết hợp các nhân tố đạt hiệu quả kỹ thuật (Chukwuji và cộng sự, 2006) Một doanhnghiệpđượccholàphânbổhiệuquảnếutỷlệcủasảnphẩmcậnbiên(𝑀𝑃 𝑋 )giữatấtcả cácđầuvàobằngtỷlệgiáđầuvào,hay𝑀𝑃 𝑋𝑖= 𝑃 𝑖v à dođókhảnăngdoanhnghiệpsản

𝑀𝑃 𝑋𝑙 𝑃 𝑙 xuất với tỷ lệ thay thế cận biên của kỹ thuật giữa hai đầu vào bất kỳ trong số các đầuvàocủanólàbằngtỷlệgiáđầuvàotươngứng(AjibefunandDaramola,2003).

Theo Omonona và cộng sự (2010), phân bổ hiệu quả là một điều kiện để tối đahóa lợi nhuận Bằng cách xem xét chi phí đầu vào trong mối quan hệ với doanh thu dựkiếnđượctạonêntừcácđầuvào,phươngphápchochiphíthấpnhấtsẽlàhiệuquảnhất(Chukwujivàc ộngsự,2006).Điềukiệntốiđahóalợinhuậnởmộtthịtrườngcạnhtranhhoàn hảo là một doanh nghiệp phải có khả năng cân bằng sản phẩm giá trị cận biên(MVP) của mỗi tài nguyên được sử dụng với chi phí đơn vị của nó, yêu cầu doanh thuthêm được từ việc sử dụng một đơn vị tài nguyên bổ sung phải bằng với chi phí đơn vịcủanó(Chukwujivàcộngsự,2006).Cácdoanhnghiệpđượcphânbổhiệuquảmộtcáchhoàn hảo đang hoạt động tại thời điểm mà đường đẳng lượng và đẳng phí trong đườngbiên sản xuất là tiếp xúc nhau Các nhà sản xuất tối đa hóa lợi nhuận có thể coi là phânbổkémhiệuquảnếuhọkhôngphânbổđầuvàotốiưuvớigiáđầuvàovàđầurađãcho(Kumbhakar andWang,2006).Sựthiếuhiệuquảkinhnghiệmcủanôngdânlàmộtdấuhiệu cho thấy sản lượng nông nghiệp có thể được cải thiện như thế nào thông qua phânbổ lại nguồn lực, cách tạo ra độ đo hiệu quả phân bổ là rất quan trọng Hiệu quả phânbổ có thể được đo nếu thông tin giá đầu vào là có sẵn Tuy nhiên Inoni (2007) tìm thấyrằngđểướclượnghiệuquảsửdụngtàinguyên,việcxácđịnhcácthamsốnhưsảnphẩmcận biên vật lý (MPP), chi phí nhân tố cận biên (MFC) và sản phẩm giá trị cận biên(MVP)làbắtbuộc.

Theo Cooper và cộng sự (2006), có hai kịch bản khác nhau để đo hiệu quả phânbổ Một là, giá và chi phí là như nhau cho các doanh nghiệp được đo hiệu quả phân bổ.Hai là, giá và chi phí cho các doanh nghiệp được đo hiệu quả phân bổ là khác nhau.Trong thực tế kinh doanh, giá và chi phí chung cho tất cả các doanh nghiệp không phảiluônluôncógiátrị,dođónhiềuthướcđocủahiệuquảphânbổđượcpháttriển.Nóbaogồm hiệu quả lợi nhuận (PE), hiệu quả doanh thu (RE) và hiệu quả chi phí (CE) TheoAli and Flinn (1989), hiệu quả lợi nhuận có thể được định nghĩa như khả năng một doanhnghiệp đạt được lợi nhuận cao nhất có thể, giá và mức độ của các nhân tố cố định củadoanhnghiệplàđãcho.Trongbốicảnhnày,kémhiệuquảlợinhuậnđượcđịnhnghĩalàsựmấtlợin huậntừviệckhônghoạtđộngtrênbiên.Hiệuquảdoanhthuđượcđịnhnghĩa là tỷ số giữa thu nhập lớn nhất có thể với một giá cho trước và thu nhập thực tế để sảnxuấtởmứcgiáđó(Coopervàcộngsự,2006).Maudosvàcộngsự(2002)biểudiễnhiệuquảchiphíl àtỷsốgiữachiphínhỏnhấtđểđạtđượcmộtkhốilượngsảnxuấtchotrướcvà chi phí thực tế để sản xuất ra lượng sản phẩm đó Hiệu quả chi phí có thể được cảithiệnnếuđầurađượcduytrìvớimộtsựtăngđầuvàotươngứngíthơnvớithôngtinvềgiá cho trước (Badar và cộng sự, 2008) Theo Cooper và cộng sự (2006) giá và chi phícóthểgiốnghoặckhácnhautừ nhàsảnxuấtnàyđếnnhàsảnxuấtkhácvàkhilựachọnmộtthướcđohiệuquảphânbổ,quyếtđịnhnên đượcchỉdẫnbởithôngtingiácảcósẵn.Hiệuquảlợinhuậncóthểđượcsửdụngnhưmộtthướcđohiệuq uảphânbổkhigiáđầuvào và giá sản phẩm cho các nhà sản xuất khác nhau Đối với các nhà sản xuất nhậnđượccácmứcgiákhácnhau,trongkhiphảiđốimặtvớicùngmộtgiáđầuvào,hiệuquảdoanh thu sẽ được sử dụng như độ đo cho hiệu quả phân bổ Hiệu quả chi phí cũng cóthểđượcsửdụngđểxácđịnhhiệuquảphânbổkhigiácácnhàsảnxuấttrảchođầuvàokhácnhau,tro ngkhigiásảnxuấtlà như nhaudọc theo mẫu. b Đolườnghiệuquảphân bổtheo cáchtiếpcậntham số và phitham số

Cùngvớisựpháttriểncủacáckỹthuậttínhtoánvàứngdụngcủatoánhọctrongkinhtế,đãcóthê mcácphươngphápđểướclượngcácloạihiệuquảsảnxuấtnóichungvà hiệu quả phân bổ nói riêng một cách chính xác hơn Đó là cách tiếp cận tham số vàcáchtiếpcậnphithamsố.Sựkhácnhauchínhcủahaicáchtiếpcậnnàylàcáchtiếpcậntham số chỉ định một dạng hàm đặc biệt cho hàm sản xuất hoặc hàm chi phí trong khicáchtiếpcậnphithamsốthìkhông.

Cách tiếp cận tham số sử dụng các kỹ thuật ước lượng khả năng tối đa để tínhhàm biên trong một mẫu đã cho (Sarafidis, 2002) Với cách tiếp cận biên, cần giả địnhrằngcácngànhđềusửdụngmộtloạicôngnghệvàcùngđườngbiênsảnxuất.Cóbakỹthuật đường biên tham số chính là tiếp cận đường biên ngẫu nhiên (Stochastic FrontierApproach- SFA),tiếpcậnđườngbiêndày(ThickFrontierApproach-

Aigner and Chu (1968) là một trong những nghiên cứu đầu tiên đưa ra cách tiếpcận đường biên Với giả định một hàm sản xuất dạng Cobb – Douglas, nghiên cứu đãsử dụng phương pháp tiếp cận tham số để xác định sự đóng góp của từng nhân tố đầuvào đến quá trình sản xuất.Hàm sản xuất biên ngẫu nhiên đề cập đến nhiễu ngẫu nhiênvàchophépkiểmđịnhthốngkêcácgiảthuyếtliênquanđếncấutrúcsảnxuấtvàmức độphihiệuquả(Sharmavàcộngsự,1999).Tuynhiênđiểmyếuchínhcủacáchtiếpcậnnày là nó yêu cầu áp đặt một dạng tham số rõ ràng cho công nghệ cơ bản và giả địnhphân phối rõ ràng cho số hạng không hiệu quả (Chavas and Aliber, 1993) Luận án sẽđiểmquamộtsốbàibáosửdụngphươngphápnày.

Badunenko và cộng sự (2008) đã sử dụng số liệu của 900 doanh nghiệp ngànhhóa chất của Đức năm 2003 để đo lường các loại hiệu quả theo phương pháp hàm sảnxuất biên ngẫu nhiên, không cần giá đầu vào Kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng có mộtmức độ tương đối thấp của hiệu quả chi phí Hiệu quả kỹ thuật kém là nguyên nhânchínhcủacácđiềuquansátđượcsauđây.Cácdoanhnghiệpnhỏhơnlạihoạtđộnghiệuquả hơn các doanh nghiệp lớn và các doanh nghiệp hóa chất của Đức về trung bình làkémvềhiệuquảphânbổ,tứclàkhông lựachọnmộtsựkết hợptốiưucácđầuvào.

Với dữ liệu bảng không cân bằng của 5000 doanh nghiệp trong 15 ngành hoạtđộng của Bờ Biển Ngà từ năm 2000 đến năm 2010, Ouattara (2012) cũng sử dụngphương pháp hàm sản xuất biên ngẫu nhiên để đo lường hiệu quả kỹ thuật, hiệu quảphân bổ và hiệu quả kinh tế của 15 ngành kinh tế của quốc gia này và sử dụng mô hìnhTobitđểxácđịnhcác nhântốảnhhưởngđếntừngloạihiệuquả.Ngoàicáckếtquảướclượng từng loại hiệu quả, tác giả còn chỉ ra khoảng cách giữa năng suất quan sát đượcvànăngsuấttiềmnănglà20%vàcókhảnăng lớnđểtănghiệuquả.

Cùng mục đích tương tự, với số liệu của 231 trang trại trồng mía quy mô nhỏ ởvùng Nkomazi của tỉnh Mpumalanga (Nam Phi), Thabethe và cộng sự (2014) đã sử dụngcách tiếp cận hàm sản xuất biên ngẫu nhiên để ước lượng hiệu quả kỹ thuật, hiệu quảkinhtếvàhiệuquảphânbổcủacáctrangtrạitrồngmía.Kếtquảliênquanđếnhiệuquảphânbổlà:h iệuquảphânbổtrungbìnhlà61,5%vớigiátrịnhỏnhấtlà15,6%vàgiátrịlớn nhất là 83,2% Tuy nhiên hiệu quả phân bổ ở các trang trại mía quy mô nhỏ này cóthểcảithiệnthêm38,5%nếunóđạthiệuquảởbiên.

Cũng với việc sử dụng cùng cách tiếp cận hàm sản xuất biên ngẫu nhiên nhưngtậptrungướclượnghiệuquảphânbổcủacácsânbaycủaTâyBanNhatronggiaiđoạntiền tư nhân hóa từ năm 2009 đến năm 2014, Hidalgo-Gallego và cộng sự (2017) đã sửdụng dữ liệu cân bằng với 246 quan sát thu thập được từ 41 sân bay, các tác giả đã tìmthấytínhphihiệuquảphânbổtồntạiđốivớicácsânbayởTâyBanNhatrongsuốtgiaiđoạn nghiên cứu. Hơn nữa, sự thay đổi hiệu quả phân bổ có các điểm khác biệt quantrọngtrongcácgiaiđoạnkhácnhaubởicácchiếnlượctưnhânhóacủachínhphủ:Tronggiaiđoạnđầu, khichínhphủkhuyếnkhíchquảnlýphânquyềnởcácsânbayvàviệctưnhân hóa ở các sân bay lớn, hiệu quả phân bổ được cải thiện (từ năm 2009 đến năm2012).Tronggiaiđoạnthứhai,khichínhphủchútrọngvàoviệcquảnlýsânbaytập trungvàtưnhânhóatoànbộhệthống(từnăm2012đếnnăm2014),sựphihiệuquảtăngnhẹt rởlại.

Trongkhicáchtiếpcậnthamsốphụthuộcvàocáckỹthuậtkinhtếthìcáchtiếpcận phi tham số lại sử dụng kỹ thuật lập trình tính toán (Sarafidis, 2002) Phương phápphi tham số tập trung vào việc giải quyết các vấn đề bằng việc tối đa hóa hoặc cực tiểuhóamộtmụctiêuchotrướcvớimộtsốràngbuộc.Cáchtiếpcậnphithamsốsửdụngkỹthuật lập trình toán học tuyến tính để tìm ra tập các trọng số cho mỗi doanh nghiệp màtối đa hóa điểm hiệu quả của họ, tùy thuộc vào ràng buộc mà không có doanh nghiệpnào có điểm hiệu quả lớn hơn 100% ở những trọng số đó (Sarafidis, 2002) Có hai kỹthuật theo tiếp cận phi tham số là phân tích bao dữ liệu (Data Envelopment Analysis -DEA) và phương pháp xử lý yếu tố tự do (Free Disposal Hull Approach - FDH) trongđóDEAlàphươngphápđược sửdụngphổbiến.

TừýtưởngcủaFarrell(1957)vềđườngbiênsảnxuất,Charnesvàcộngsự(1978)đãxâydựngph ươngphápbaodữliệuDEA.Đâylàphươngphápđượcsửdụngrộngrãitrong các nghiên cứu để ước lượng các loại hiệu quả của doanh nghiệp Trái với hàmsản xuất biên ngẫu nhiên, phương pháp phân tích bao dữ liệu không yêu cầu giả thiếtliên quan đến dạng hàm cho kỹ thuật biên hoặc phân phối của số hạng không hiệu quả.Theo Sharma và cộng sự (1999) đây có thể coi là một lợi thế chính của cách tiếp cậnDEA. Một ưu điểm khác là việc so sánh một phương pháp sản xuất với những phươngpháp khác trong các số hạng của chỉ số hiệu suất được cho phép vì cách tiếp cận chophép xây dựng một bề mặt trên dữ liệu Nhược điểm của DEA là nhạy cảm với các lỗiđo lường và nhiễu trong dữ liệu vì nó xác định phân bổ tất cả các sai lệch từ biên đếnđiểmkémhiệuquả(Sharmavàcộngsự,1999).

Cácnghiêncứuchothấyrằngcáchtiếpcậnphântíchbaodữliệuđượcsửdụngnhiều trong các nghiên cứu về lĩnh vực nông nghiệp để tính các loại hiệu quả như hiệuquảkỹthuật,hiệuquảphânbổvàhiệuquảkinhtế.NhưtrongbàibáocủaLubisvàcộngsự(2014)ngh iêncứutrênsốliệucủa142trangtrạitrồngdứaởquậnSubang,MiềnTâytỉnh Java của Indonesia năm 2012 Bằng phương pháp DEA các tác giả đã tính đượchiệu quả kỹ thuật, hiệu quả phân bổ và hiệu quả kinh tế tương ứng là 70,1%; 34,1% và24,1% Ngoài ra, nghiên cứu còn sử dụng mô hình Tobit để phân tích các nhân tố ảnhhưởngđếnhiệuquả.

Cácnghiêncứutrongnước

Ở Việt Nam, có rất ít nghiên cứu về hiệu quả phân bổ bên cạnh rất nhiều cácnghiên cứu về hiệu quả kỹ thuật và các nghiên cứu cũng chưa phân tích sâu Trong bàibáo của mình, tác giả Quang Minh Nhựt (2009) đã sử dụng phương pháp bao dữ liệu,màcụthểlàmôhìnhCRS-DEAvàVRS-DEAđểphântíchhiệuquả kỹthuật,hiệuquả phân bổ nguồn lực và hiệu quả sử dụng chi phí của các doanh nghiệp chế biến thủy sảnvà xay xát lúa gạo ở Đồng bằng sông Cửu Long năm 2007 Kết quả cho thấy rằng hiệuquả phân phối nguồn lực đối với doanh nghiệp xay xát lúa gạo cao hơn hiệu quả phânbổ của các doanh nghiệp chế biến thủy sản (tương ứng 0,927 đối với doanh nghiệp xayxát lúa gạo và 0,625 đối với doanh nghiệp chế biến thủy sản) Ngoài ra hiệu quả phânbổcủadoanhnghiệpxayxátlúagạocóxuhướngtậptrunggầngiátrị1vàítbiếnđộnghơnđốivới doanhnghiệpchếbiếnthủysản.

Bên cạnh đó, một số nghiên cứu sử dụng cả cách tiếp cận DEA và SFA để sosánh các kết quả nhận được Như trong nghiên cứu của Nguyễn Khắc Minh và GiangThanh Long (2009), các tác giả ước lượng hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả phân bổ và hiệuquả kinh tế của sản xuất nông nghiệp ở 60 tỉnh của Việt Nam trong giai đoạn từ

1990đến2005bằngcảhaicáchtiếpcậnthamsốvàphithamsố.Vớichỉđịnhhiệusuấtkhôngđổitheoqu ymô,kếtquảtừcáchtiếpcậnthamsốchogiátrịtrungbìnhcủahiệuquảkỹthuật,hiệuquảphânbổvàhiệ uquảkinhtếtươngứnglà66,3%;80,52%;53,92%,trongkhi với cách tiếp cận phi tham số các giá trị này tương ứng là 46,88%; 90,35% và42,18% Còn theo đặc điểm kỹ thuật hiệu suất thay đổi theo quy mô, hiệu quả kỹ thuậtđượctínhtừphươngphápthamsốlà37,32%trongkhivớiphươngphápphithamsốlà72,6%. Kếtquảchothấy,vềtrungbình,hiệuquảkỹthuậtvàhiệuquảkinhtếđượcướctính cao hơn đáng kể trong phương pháp tham số so với phương pháp phi tham số Tuynhiên thứ hạng hiệu quả của các tỉnh được lấy mẫu dựa trên hai phương pháp này cótương quan thuận và có ý nghĩa Sự khác biệt này có thể do các lý do khác nhau chẳnghạn như lựa chọn các biến đầu vào, đầu ra, các phép đo và các lỗi đặc tả Kết quả còncho thấy, bằng cách hoạt động ở mức hiệu quả đầy đủ, các tỉnh được lấy mẫu có thểgiảm chi phí hoạt động sản xuất nông nghiệp khoảng từ 46% đến 76% tùy thuộc vàophương pháp ước lượng và giả định về lợi nhuận trên quy mô Hay có nhiều cơ hội đểcáctỉnhcóthểnângcaohiệuquảsảnxuấtnôngnghiệpcủahọ.

Tương tự, các nghiên cứu về hiệu quả phân bổ ngành - vùng cũng không nhiềuvà rất ít nghiên cứu tập trung chuyên sâu về hiệu quả phân bổ.Như trong nghiên cứucũng rất mới của Việt Nam, Nguyễn Khắc Minh và Nguyễn Thị Phương (2018a) đã ápdụngphươngphápHKcủaHsiehandKlenow(2009)đểtínhphânbổsaicủacácdoanhnghiệp ngành chế tạo của Việt Nam trong giai đoạn 2000 – 2013 và xây dựng mô hìnhxác định các nhân tố tác động đến phân bổ sai, tập trung vào tự do hóa thương mại vàkiểm soát tham nhũng Đồng thời,các tác giả cũng áp dụng phương pháp phân rãDOPđểxemxétsựđónggópcủacáccôngtygianhập,rútluivàsốngsótđếnnăngsuấtgộp.Kếtquảch othấycácdoanhnghiệpgianhậpđónggóptíchcựctớithayđổinăngsuất lao động trong các năm 2005, 2010, 2011 và 2013 khi có năng suất lao động cao hơncácdoanhnghiệpsốngsót.Cácdoanhnghiệprútluicũngcóđónggóptíchcựctớithayđổi năng suất lao động gộp do có năng suất thấp hơn các doanh nghiệp sống sót Cáccông ty sống sót chỉ tạo ra ảnh hưởng tích cực đến thay đổi năng suất gộp chỉ trong cácnăm 2007, 2008, 2009 và 2012 do những ảnh hưởng không tốt từ cuộc khủng hoảngkinh tế thế giới 2007 – 2009 và hậu khủng hoảng buộc các doanh nghiệp sống sót phảicónăngsuấtcaođểtồntại.Nghiêncứucũngchỉrarằng,tựdohóathươngmạivàkiểmsoátthamn hũnglàmgiảmphânbổsainguồnlựcvàtỷlệđónggópcủacácdoanhnghiệpsốngsóttớinăngsuấtgộpvànă ngsuấttổnghợpgiảmtươngứng44%và28%trongcảgiaiđoạn2000 –2013.

Hay trong một nghiên cứu khác của Phùng Mai Lan và Nguyễn Khắc Minh(2018)tậptrungnghiêncứuhiệuứngcạnhtranhtừcácdoanhnghiệpcôngnghệcaovàtừ các doanh nghiệp thị phần tăng trong quá trình phân bổ lại của các doanh nghiệpngành chế biến chế tạo của Việt Nam giai đoạn 2012 – 2016, các tác giả đã áp dụngphân rã OP và DOP để thấy phân bổ lại nguồn lực giữa các doanh nghiệp đóng vai tròrất quan trọng trong tăng trưởng năng suất của ngành Hiệu ứng cạnh tranh trong quátrìnhphânphốilạiđóngvaitròquantrọngnhấttrongkhisựrútluicủacácdoanhnghiệpgây thiệt hại nhất tới tăng trưởng năng suất gộp của ngành Tác động lan tỏa từ cácdoanhnghiệpcócôngnghệcaomạnhhơnlàtừcácdoanhnghiệpcóthịphầntăngtrongquá trình phân bổ lại Cuối cùng, khả năng học hỏi, cải tiến công nghệ của các doanhnghiệp ngành chế biến chế tạo ở Việt Nam nhìn chung vẫn còn hạn chế do vậy tăngtrưởngnăngsuấttừcảithiệntrongnộibộdoanhnghiệpthấphơnnhiềusovớiquátrìnhphânbổl ại.

Như vậy, các nghiên cứu trong nước về hiệu quả phân bổ còn rất ít, đặc biệt làhiệuquảphânbổngành -vùngtheocáchtiếpcậncủaOlleyandPakes(1996).

Tổngquannghiêncứuvềcác nhântố ảnhhưởngđếnhiệuquảphânbổ

Phântíchảnhhưởngcủacácnhântốchuyênbiệttheodoanhnghiệplênhiệuquảsảnxuấtđãtạ oramộtcuộctranhluậnlớntrongcácnghiêncứuvềđườngbiên.Thủtụcphổ thông nhất là trước tiên ước lượng các điểm hiệu quả và sau đó hồi quy chúng vớimộttậphợpcácnhântốchuyênbiệttheodoanhnghiệphoặcsửdụngcáckiểmđịnhphitham số hoặc phân tích phương sai Trong khi Kalirajan (1991) và Ray (1988) bảo vệthủtụchaibướcnày,cáctácgiảkhác(Kumbhakarvàcộngsự,1991;BatteseandCoelli,1995) phản đối cách tiếp cận này bằng cách lập luận rằng các nhân tố chuyên biệt theodoanhnghiệpphảiđượckếthợptrựctiếptrongướclượngđườngbiênsảnxuấtvìcác nhântốnhưvậycóthể ảnhhưởngtrựctiếplênhiệuquả.Bấtchấpsựphêphánnày,thủtục hai bước vẫn rất phổ biến trong nghiên cứu quan hệ giữa hiệu quả và các nhân tốchuyên biệt theo doanh nghiệp Từ việc tổng quan các nghiên cứu về hiệu quả phân bổ,luậnánrútracácnhântốcóảnhhưởngđếnhiệuquảphânbổ. Đối với hiệu quả phân bổ của doanh nghiệp được đo lường theo phương pháptham số và phi tham số thì mô hình Tobit là thích hợp và được sử dụng chủ yếu trongcác nghiên cứu đánh giá tác động của các nhân tố đến hiệu quả phân bổ của doanhnghiệp (Thabethe và cộng sự, 2014; Lubis và cộng sự, 2014; Islam và cộng sự, 2011;Ouattara,2012).

NhưnghiêncứucủaIslamvàcộngsự(2011)vớimụcđíchphântíchảnhhưởngcủacácnhânt ốtàichínhcủatrangtrạivàthểchếđếnhiệuquảcủatrangtrại,cáctácgiảđã sử dụng số liệu của 355 trang trại trồng lúa được lựa chọn từ 6 hạt ở trung tâm phíaBắcvàphíaTâyBắccủaBăng-la- đéttrongnăm2009.Trongđócáctrangtrạinàyđượcchia làm hai nhóm là có vay tài chính và không vay tài chính Bằng mô hình Tobit, saukhi điều chỉnh sự lựa chọn chệch, kết quả cho thấy quy mô hộ gia đình, sự phân chiađất,sựđàotạotiếpcậntrangtrại,sựgiàucócủachủhộvàtỷtrọngthunhậpngoàitrangtrại(trongsốtổ ngthunhậphộgiađình)lànhữngthànhphầnchínhcủahiệuquả.Nghiêncứu chứng minh rằng những người vay tài chính có giá đầu vào hợp lý nên giảm đượcchiphíxuốngthấpnhất.

Còn trong nghiên cứu của Van Der Merwe (2012), sử dụng các hồi quyTobit,Probit và OLS để khám phá mối liên hệ giữa các kiến thức kinh tế và hiệu quả phân bổcủa các nhà sản xuất quy mô nhỏ là 53 chủ trang trại trồng nho ở vùng Eksteenskuil ởNamPhi.Kếtquảtừcácmôhìnhhồiquychothấysốđiểmtổngvềhiểubiếtkinhtếcủachủtrangtrạik hôngcóảnhhưởngđángkểlênhiệuquảphânbổ.Tuynhiênmộtsốbiếngánriênglẻđượcthấylàcóảnh hưởngđếnhiệuquảphânbổ.Nhưnhómcácnhântốvềkiến thức kinh tế ứng dụng có ảnh hưởng thống kê đáng kể lên hiệu quả phân bổ trongkhi các nhân tố về kinh tế - xã hội thì không Cụ thể, các nhân tố quan trọng ảnh hưởngđến hiểu biết kinh tế của chủ trang trại là các nhân tố liên quan đến các hoạt động củachủ trang trại để tăng vốn con người và các yếu tố liên quan đến trang trại như quy môtrang trại và sự chuyên môn hóa Ngoài ra, nghiên cứu cho thấy kiến thức kinh tế ảnhhưởng đến khả năng ra quyết định của các cá nhân khi nó đề cập đến việc phân bổ đầuvàosảnxuất.Sựphânbổkhônghiệuquảcóthểđượckhắcphụcbằngviệccảithiệnkiếnthức kinh tế của chủ trang trại, bằng cách đơn giản hóa, định hướng mục tiêu, đào tạothựchành liênquan đếntừngtrangtrạicụthể.

Lubis và cộng sự (2014) nghiên cứu trên số liệu của 142 trang trại trồng dứa ởquận Subang, Miền Tây tỉnh Java của Indonesia năm 2012 Nghiên cứu cũng sử dụngmôhìnhTobitđểphântíchcácnhântốảnhhưởngđếnhiệuquả.Cácpháthiệnchothấysản lượng dứa ở địa phương nghiên cứu sẽ được cải thiện đáng kể bằng cách trồng trênđấtsởhữucủanông dânvàđượctư vấntốthơnvềthựchànhnôngnghiệpvềdứa.

Trong khi đó, Thabethe và cộng sự (2014) với số liệu của 231 trang trại trồngmía quy mô nhỏ ở vùng Nkomazi của tỉnh Mpumalanga (Nam Phi) cũng sử dụng môhìnhTobitnhằmphântíchtácđộngcủacácnhântốđếnhiệuquảphânbổcủacáctrangtrại Kết quả hồi quy mô hình Tobit cho thấy trình độ giáo dục, quy mô đất và kinhnghiệm là những yếu tố ảnh hưởng tích cực đáng kể đến hiệu quả phân bổ nhưng thunhậpngoàitrangtrạilạicótácđộngngược lại.

Bên cạnh các nghiên cứu chủ yếu trong lĩnh vực nông nghiệp, rất ít các nghiêncứuđềcậpđếnảnhhưởngcủacácnhântốđếnhiệuquảphânbổcủadoanhnghiệptrongcác lĩnh vực khác Như nghiên cứu của Ouattara (2012) cho 5000 doanh nghiệp trong15 ngành hoạt động của Bờ Biển Ngà từ năm 2000 đến năm 2010, kết quả từ mô hìnhTobit cho thấy ngoài quy mô doanh nghiệp, các nhân tố giải thích cho sự kém hiệu quảcủanềnkinhtếcònthểhiệnởmôitrườngthểchế,hìnhthứccủatổchức,tiếtkiệmquốcgia,cácmón nợtàichínhvàmức độthấtnghiệp.

Hay trong nghiên cứu của Merkert and Hensher (2011), sử dụng dữ liệu của 58hãnghàngkhônglớncủacácnướctrênthếgiớitronghainăm2007/2008và2008/2009để ước lượng ba loại hiệu quả sản xuất bằng phương pháp DEA và sử dụng mô hìnhTobit để đánh giá các yếu tố quyết định chính đến hiệu quả kinh doanh của các hãnghàngkhôngnày.Kếtquảhồiquychothấycácyếutốchínhtácđộngđếncảbaloạihiệuquả là quy mô hãng hàng không, kích thước máy bay và số lượng các loại máy bay củahãngcótácđộngđángkểđếncảbaloạihiệuquả.Tuynhiênyếutốtuổicủahãngkhôngcó tác động đến hiệu quả kỹ thuật nhưng lại có tác động tích cực đến hiệu quả phân bổvàhiệuquảchi phí.

Như vậy, ta có thể thấy các nghiên cứu phần lớn là trong lĩnh vực nông nghiệp,nghiên cứu về hiệu quả phân bổ của các trang trại Nhân tố đầu tiên cho thấy có ảnhhưởngnhiềuđếnhiệuquảphânbổlàquymôdoanhnghiệp,cóthểlàquymôtrangtrại,quymôđất, quymôhộgiađìnhhayquymôhãnghàngkhông(Islam vàcộngsự,2011;MerkertandHensher,2011;Thabethevàcộngsự,2014).N g o à i ratrongcácnghiênc ứunày còn tìm thấy trình độ giáo dục, kinh nghiệm hay sự hiểu biết, việc được đào tạo vềlĩnhvựckinhdoanhcủachủtrangtrạihayvốnconngườicũngcónhữngảnhhưởngđếnhiệuquảphân bổ(Lubisvàcộngsự,2014;Thabethevàcộngsự,2014;VanDerMerwe,

2012).Mộtyếutốnữacũngđượctìmthấylàcóảnhhưởngnhiềuhiệuquảcủacáctrangtrại, chính là sự giàu có của chủ hộ, thu nhập ngoài trang trại của chủ hộ và các yếu tốkhác liên quan đến vấn đề tài chính của trang trại (Islam và cộng sự, 2011; Ouattara,2012) Một số ít các nghiên cứu cho thấy tuổi của doanh nghiệp cũng là yếu tố có tácđộngđếnhiệuquảphânbổcủadoanhnghiệp(MerkertandHensher,2011).M ô i trườngthể chế, mức độ thất nghiệp cũng được chỉ ra là một trong các yếu tố ảnh hưởng đếnhiệuquảcủadoanhnghiệp(Islam vàcộng sự,2011;Ouattara,2012).

Trong khi đó, với các nghiên cứu về hiệu quả phân bổ ngành - vùng theo cáchtiếp cận OP, rất ít nghiên cứu xây dựng mô hình khám phá các nhân tố ảnh hưởng đếnhiệu quả phân bổ Trong Bin và cộng sự (2018) đã sử dụng hồi quy với dữ liệu mảngkhông cân bằng để ước lượng mối quan hệ thực nghiệm giữa hiệu quả phân bổ cấp tỉnhcủa Trung Quốc với các nhân tố dựa trên địa điểm Kết quả hồi quy mô hình dữ liệumảngchothấysựtíchtụcóliênquantíchcựcvớihiệuquảphânbổcaohơn;địaphươngnỗ lực nhiều hơn để hỗ trợ giáo dục tốt hơn sẽ đi cùng hiệu quả phân bổ cao hơn vànhững tỉnh được đặc trưng bởi khả năng dư thừa cao hơn và sự đổi mới thấp hơn thì cóhiệuquảphânbổtrongngànhthấphơn.

Còn nghiên cứu của Gnocato và cộng sự (2020) đã sử dụng phương pháp DID(difference in differences) để nghiên cứu ảnh hưởng việc cải cách các chính sách trongthị trường lao động lên hiệu quả phân bổ Trong nghiên cứu các tác giả sử dụng năngsuất lao động thay cho năng suất nhân tố tổng hợp như thường thấy trong các nghiêncứukhác.Kếtquảchothấy,trongkhiviệccải cáchcáchợpđồnghọcviệcdẫnđếnviệcphân bổ lại nguồn lực dọc theo các doanh nghiệp không đồng nhất làm tăng hiệu quảphân bổ, sự bãi bỏ quy định của việc sử dụng các hợp đồng có thời hạn về trung bìnhkhông mang lại hiệu quả như mong muốn; cải cách tập sự thì lại tạo ra nhiều doanhnghiệphiệuquảhơn.

Khoảngtrốngnghiêncứu

Từtổngquancácnghiêncứuvềhiệuquảphânbổ,luậnánnhậnthấy:Cácnghiêncứutrướcthườ ngchỉtậptrungvàoxemxéthiệuquảphânbổcủacáccôngtynếumuốnxemxétviệcnângcaohiệuquả hoạtđộngcủacôngty,hoặctậptrungvàohiệuquảphânbổ ngành - vùng nếu muốn có khuyến nghị chính sách về giảm phân bổ sai, tức là xemxét ý nghĩa về mặt xã hội của hiệu quả phân bổ Như vậy cùng là hiệu quả phân bổnhưng quan niệm về mỗi loại hiệu quả phân bổ rất khác nhau, vì vậy cách tiếp cận đểước lượng cũng khác nhau Các nghiên cứu đều chỉ xem xét hiệu quả phân bổ theo mộtcáchtiếpcậnnàođóhoặcxemxétcáccáchđolườngkhácnhaucủahiệuquảphânbổ nhưnglạicócùngýnghĩa.Cácnghiêncứuvềhiệuquảphânbổcủadoanhnghiệpđượctìmthấynhiều ởtronglĩnhvựcnôngnghiệpvàtàichính,ítnghiêncứuvềhiệuquảphânbổtrongngànhchếbiếnchếtạo. Cảnghiêncứutrongvàngoàinước,đềuchưacónghiêncứu nào cùng một lúc xem xét cả hiệu quả phân bổ cấp doanh nghiệp và hiệu quả phânbổ của ngành – vùng Cũng như chưa có nghiên cứu nào cùng một lúc sử dụng phươngphápphithamsốvàphươngphápthốngkêđểđolườnghiệuquảphânbổvớihaiýnghĩakhácnhau.T rongcácnghiêncứuvềhiệuquảphânbổ,thườngnghiêncứucùngvớicáckhái niệm hiệu quả khác của doanh nghiệp, mô hình chủ yếu được sử dụng là mô hìnhTobit Còn trong các nghiên cứu về hiệu quả phân bổ ngành - vùng theo cách tiếp cậnOP thì rất ít nghiên cứu đề cập đến các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả phân bổ Nếucó thì mô hình ước lượng cũng rất đơn giản, chưa tính đến tính động của hiệu quả phânbổcũngnhưchưatínhđượccáctácđộngdàihạncủacácnhântốđếnhiệuquảphânbổ,các nghiên cứu cũng chưa có những phân tích chuyên sâu Đặc biệt, ở Việt Nam nộidungnàygầnnhư chưađược xem xét.

Nhưvậy,cácnghiêncứutrướcđâyđãđểlạimộtthứnguyênthíchhợpđểnghiêncứuvànghiên cứunàynhằmlấpđầykhoảngtrốngđóbằngcáchđomứcđộkhôngthuầnnhất trong phân bổ không đúng đối với nguồn lực giữa các tỉnh Nó cũng đóng góp vàokết quả nghiên cứu bằng việc xem xét các nhân tố địa phương tương quan như thế nàovới mức độ hiệu quả phân bổ bên trong ngành theo tỉnh đối với các công ty hoạt độngtrong ngành chế biến chế tạo ở Việt Nam Trong việc phân tích các nhân tố địa phươngtácđộngđếnsựphânbổlạinguồnlực,phầnnàyxemxétvaitròcủakinhtếtíchtụ,chấtlượngvố nnhânlực,đầutưtrựctiếpnướcngoài,cạnhtranhquốctế,nănglựccạnhtranhcủachính quyềnđịaphương,…

Vì vậy, luận án sẽ nghiên cứu đồng thời hiệu quả phân bổ của doanh nghiệp vàhiệuquảphânbổngành–vùng.Nhưngmộtcâuhỏiđặtralàhaiquanniệmvềhiệuquảphân bổ theo doanh nghiệp và hiệu quả phân bổ theo ngành - vùng rất khác nhau, cáchtiếp cận ước lượng cũng rất khác nhau như vậy nhưng lại được được trình bày chungtrong luận án, liệu có làm cho luận án thành các mảng rời rạc hay không? Câu trả lời làkhông bởi vì mục tiêu chung của nghiên cứu là hiệu quả phân bổ vì thế luận án khôngchỉ xem xét một mặt của vấn đề mà xem xét các ý nghĩa khác nhau của hiệu quả phânbổbaogồmhiệuquảphânbổcấpdoanhnghiệpvàhiệuquảphânbổcấpngành– vùng.Đó là những nghiên cứu bổ sung cho nhau tạo nên một bức tranh hoàn chỉnh về hiệuquảphânbổ.Vềnguyêntắccóthểgộpsốliệutheongànhđểtínhhiệuquảbằngphươngpháp DEA và có thể dùng chỉ số Malmquist để tính ảnh hưởng của thay đổi hiệu quảđếnthayđổiTFP.Tuynhiêncáchnàykhônggiảiquyếtđược(i)hiệuquảphânbổbên trongngànhvà(ii)khôngtrựctiếpxemxéttácđộngcủahiệuquảphânbổđếnTFPgộpcủangành.

KếtluậnChương 1

Từ việc tổng quan các tài liệu về đo lường hiệu quả phân bổ và các nhân tố ảnhhưởng đến hiệu quả phân bổ, luận án đã rút ra khoảng trống nghiên cứu để từ đó lựachọn hai phương pháp đo lường hiệu quả phân bổ với hai ý nghĩa khác nhau và ướclượngcácmôhìnhphùhợpnhằmphântíchtácđộngcủacácnhântốđếnhiệuquảphânbổtương ứng.Từđódẫnđếncáckếtluậnvàkhuyếnnghịđốivớidoanhnghiệp,đốivớiđịaphươngvànhànướcn hằmnângcaohiệuquảphânbổcủadoanhnghiệpvàhiệuquảphânbổngànhchếbiếnchếtạoởcáctỉnh củaViệtNam.

Trongchươngnày,luậnántrìnhbàycơsởlýluậnvềhiệuquảphânbổvàphươngpháp nghiên cứu của luận án Hiệu quả phân bổ được sử dụng trong luận án này là hiệuquả phân bổ của doanh nghiệp và hiệu quả phân bổ của ngành - vùng Do tính đặc thùcủatừngloạihiệuquảphânbổnênluậnánsẽtrìnhbàycơsởlýthuyếtcủamỗiloạihiệuquảphânbổm ộtcáchriêngrẽ.

Phần phương pháp nghiên cứu của luận án gồm hai phần chính là phương phápđo lường hiệu quả phân bổ và một số mô hình phân tích tác động của các nhân tố đếnhiệu quả phân bổ Hiệu quả phân bổ cấp doanh nghiệp sẽ được đo lường theo phươngpháp phân tích bao dữ liệu DEA; còn hiệu quả phân bổ ngành - vùng sẽ được đo lườngtheo cách tiếp cận của Olley and Pakes (1996) Vì hai loại hiệu quả phân bổ này có đặctrưng khác nhau nên việc xác định các nhân tố ảnh hưởng và các mô hình phân tích tácđộngcủacácnhântốđếnhiệuquảphânbổcũngkhôngđồngnhất.Dovậyluậnánsẽsửdụng mô hình Tobit/ mô hình số liệu mảng để đo lường các nhân tố tác động đến hiệuquả phân bổ Trong cách tiếp cận DEA để tính hiệu quả phân bổ thì khó khăn lớn nhấtlàtínhgiáđầuvàomàdữliệuđiềutrakhôngcó.Nghiêncứunàycũngtrìnhbàyphươngpháptínhgi áđầuvàocoinhư mộtphầncủaphươngphápnghiêncứu.

Cơsởlý luậnvềhiệuquảphânbổ

Kháiniệmvềhiệuquảphânbổ

HiệuquảphânbổlàmộttrongnhữngkháiniệmhiệuquảquantrọngcủaKinhtếhọc Tuy nhiên cũng có nhiều cách xem xét khái niệm này Theo Nguyễn Văn Ngọc(2006), hiệu quả phân bổ là “Khái niệm nhấn mạnh một phương diện hoạt động của thịtrường là phân bổ tối ưu nguồn lực khan hiếm cho các mục đích sử dụng khác nhau,nhằm sản xuất ra cơ cấu hàng hóa và dịch vụ phù hợp nhất với nhu cầu tiêu dùng.

Hiệuquảphânbổđạtđượckhitấtcảcácloạigiáthịtrườngvàlợinhuậnđềuphùhợpvớichiphínguồnl ựcthựctếchoviệccungứnghànghóavàdịchvụ.Cụthể,phúclợicủangườitiêu dùng đạt mức tối ưu khi đối với mọi sản phẩm, giá cả đều bằng chi phí nguồn lựcthực tế thấp nhất của chúng, bao gồm cả lợi nhuận bình thường thưởng cho người sảnxuất.Nhữnggiácảnhưvậychỉtồntạitrongthịtrườngcanhtranhhoànhảo.Vìvậy,tấtcảnhững cấutrúcthịtrườngkhác,chẳnghạnnhưthịtrườngđộcquyền,đềuđượccoilàkhôngđạtđượchiệuquả phânbổ.”

Theo lý thuyết kinh tế căn bản thì hiệu quả phân bổ sẽ xảy ra sau khi các nguồnlựcđãđượcphânbổ.Bấtcứmộtsựthayđổinàovềsảnlượngsảnxuấthaychủngloại hàng hóa sản xuất, nếu sự phân bổ làm cho một cá nhân nào đó khá hơn thì sẽ dẫn đếnmột cá nhân khác chịu thiệt thòi hơn Đôi khi hiệu quả phân bổ còn được gọi là

“hiệuquả Pareto” Đây là khái niệm do nhà kinh tế học người Italia là Vilfredo Pareto đưa ratrongcuốncẩmnangvềkinhtếchínhtrịhọcđượcxuấtbảnnăm1909.

Còn theo Farrell and Pearson (1957), hiệu quả phân bổ có thể được diễn tả nhưmột độ đo khả năng doanh nghiệp kết hợp tối ưu giữa các yếu tố đầu vào với giá củachúng và hiệu quả phân bổ còn được gọi là hiệu quả về giá Trong khi đó, Chukwuji vàcộngsự(2006)địnhnghĩahiệuquảphânbổnhưtỷsốcủatổngchiphísảnxuấtmộtđơnvị của một đầu ra với tổng chi phí sản xuất đơn vị đầu ra giống như thế, trong khi sửdụngtốiưucáccáchkếthợpcácnhântốđạt hiệuquảkỹthuật.

Chính vì có nhiều khái niệm về hiệu quả phân bổ khác nhau dẫn đến có nhiềuthước đo khái niệm này Trong nội dung luận án, tác giả sẽ sử dụng hai thước đo khácnhau tương ứng để đo lường hiệu quả phân bổ của doanh nghiệp và hiệu quả phân bổngành-vùng.

Cơ sởlýluậnvềhiệuquảphânbổ củadoanhnghiệp

Do luận án sẽ nghiên cứu hiệu quả phân bổ của doanh nghiệp theo cách tiếp cậncủaFarrell(1957)nênluậnánsẽđisâuvàocơ sởlýthuyếtcủacáchtiếpcậnnày.

Bài báo đầu tiên của Farrell (1957) về đo lường hiệu quả đã sử dụng khái niệmhiệu quả được công nhận bởi Koopmans (1951) và thước đo hiệu quả xuyên tâm đượcxemxétbởiDebreu(1951)đểgiớithiệunềntảngchophântíchhiệuquảcóthểtínhđếnnhiều yếu tố đầu vào Ông phân biệt giữa hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân bổ. Mộtdoanhnghiệpđạthiệuquảvềkỹthuậtnếunósửdụngsựkếthợptốithiểucóthểcócủacácđầuvào đểtạoramộtđầuranhấtđịnh(địnhhướngđầuvào).HiệuquảphânbổhaynhưFarrellgọilàhiệuquảv ềgiá,đềcậpđếnkhảnăngmộtdoanhnghiệptrongviệclựachọn tối ưu sự kết hợp giữa các đầu vào với giá đầu vào tương ứng.

Nếu một doanh nghiệpđạtcảhiệuquảkỹthuậtvàhiệuquảphânbổthìnósẽđạthiệuquảchiphí(CE)hayhiệuquả tổng thể, một số tài liệu gọi là hiệu quả kinh tế - EE (Coelli và cộng sự, 2005). CỏcphõntớchchitiếthơnđượccungcấpbởiFọrevàcộngsự(1985,1994),Lovell(1993). Ý tưởng ban đầu của Farrell được minh họa trong không gian đầu vào/đầu vàovàtrọngtâmlàgiảmđầuvào.Chúngthườngđượcgọilàthướcđođịnhhướngđầuvào.

Farrell đã minh họa cho ý tưởng của mình bằng một ví dụ đơn giản khi mộtdoanhnghiệpsửdụnghaiđầuvào(𝑥1và𝑥2)đểsảnxuấtmộtđầuraduynhất(q)dưới giảđịnhhiệusuấtkhôngđổitheoquymô(constantreturnstoscale-

CRS).Vớigiảthiếtnày,chophéptấtcảcácthôngtinliênquanđượctrìnhbàytrongmộtđườngđẳnglượ ngđơngiảnSS’tronghình2.1.

Nguồn:Coellivàcộng sự(2005) Đường đẳng lượng SS’ đại diện cho sự kết hợp khác nhau của hai yếu tố đầuvào mà một công ty hoàn toàn hiệu quả có thể sử dụng để tạo ra đơn vị đầu ra. Điểm Qđạidiệnchomộtcôngtyhoạtđộnghiệuquảbằngcáchsửdụnghaiyếutốđầuvàotheocùng một tỷ lệ với P Có thể thấy nó tạo ra cùng một lượng đầu ra với P nhưng chỉ sửdụngmộtphầnnhỏOQ/OPcủamỗiyếutốvàcũngcóthểđượccoilàsảnxuấtralượngđầuragấpOP /OQlầntừcùngmộtlượngđầuvào.Sựkémhiệuquảvềmặtkỹthuậtcủadoanh nghiệp có thể được đại diện bởi khoảng cách QP, là lượng mà theo đó tất cả cácyếutốđầuvàocóthểđượcgiảmmộtcáchtươngứng(tứclàgiảmxuyêntâm)màkhônglàmgiảmsản lượng.

TEcógiátrịgiữa0và1.G i á trịbằng1củaTEchothấydoanhnghiệphoàntoànhiệu quả về mặt kỹ thuật và sẽ trở nên nhỏ vô hạn nếu lượng đầu vào trên mỗi đơn vịđầu ra trở lên lớn vô hạn Hơn nữa, miễn là đường SS’ có độ dốc âm tức là có sự giatăng các yếu tố đầu vào trên mỗi đơn vị đầu ra Doanh nghiệp được coi là đạt hiệu quảkỹthuậtnếunóởtrênđườngbiên,trongtrườnghợpđó𝑇𝐸=1.

Khicóthôngtinvềgiáđầuvào,cóthểxemxéthiệuquảchiphícủadoanhnghiệp đó.Giảsử𝑤 ạiđại diệnvéctơcủagiáđầuvàovàxlàvéctơcácđầuvàocủadoanhnghiệp đượcđạidiệnbởiđiểmP.Cho𝑥̂và𝑥 ∗ tươngứnglàvéctơđầuvàoứngvớiđiểmhiệuquả kỹ thuật Q và điểm chi phí tối thiểu Q’ Khi đó, hiệu quả chi phí của doanh nghiệpđược định nghĩa là tỷ số của chi phí đầu vào liên quan đến các véc tơ đầu vàoxvà𝑥 ∗ tươngứng,haytươngứngvớiđiểmPvàQ’:

Nếu tỷ lệ giá đầu vào, được biểu thị bằng đường đẳng phí AA’ trong hình 2.1thìhiệuquảphânbổvàhiệuquảkỹthuậtcóthểđượctínhtoánbằngcáchsửdụngđườngđẳngphínhư sau:

Khoảng cách RQ thể hiện việc giảm chi phí sản xuất nếu doanh nghiệp hoạtđộng ở điểm đạt cả hiệu quả về mặt kỹ thuật và hiệu quả phân bổ là Q’, thay vì hoạtđộngtạiđiểmđạthiệuquảkỹthuậtnhưngkhôngđạthiệuquảphânbổlàQ.

Nếu một doanh nghiệp được quan sát là hoàn toàn hiệu quả về cả mặt kỹ thuậtvà phân bổ thì chi phí của nó cũng chỉ bằng một phần nhỏ so với thực tế Có thể gọi tỷlệ này là hiệu quả tổng thể của doanh nghiệp hay hiệu quả chi phí (CE) hoặc còn gọi làhiệuquảkinhtế(EE).CEchỉlàtíchcủaTEvàAE,vàđượcxácđịnhbằngtỷlệOR/OP;khoảng cách

RP thể hiện khả năng giảm chi phí nếu doanh nghiệp hoạt động hiệu quảvềmặtkinhtế.

Trênđâylàcácthướcđohiệuquảđượcminhhọatrongtrườnghợpsửdụngcôngnghệ lợi nhuận không đổi theo quy mô và hai đầu vào để dễ dàng biểu diễn trên đồ thịkhông gian hai chiều Các độ đo này cũng có thể được xác định một cách tương đươngcho trường hợp lợi nhuận thay đổi theo quy mô (variable-return-to- scale VRS) bằngcách sử dụng các biểu thức đại số đơn giản và thay đổi nhãn các trục thành𝑥1và𝑥2,đồng thời giả định đường đẳng lượng đại diện cho giới hạn dưới của tập đầu vào liênquanđếnviệcsảnxuấtmộtmứcsảnlượngcụthể.Cácđộđohiệuquảnàygiảđịnhrằngcông nghệ sản xuất đã biết Trong thực tế, không phải như vậy và đường đẳng lượnghiệuquảphảiđượcướclượngtừdữliệumẫu.

Tráivớiphươngphápđođịnhhướngđầuvàođượctrìnhbàyởtrên,phươngphápđo định hướng đầu ra nhằm giải quyết câu hỏiCác đại lượng đầu ra có thể được mởrộngtheotỷlệbaonhiêumàkhônglàmthayđổicácđạilượngđầuvàođãsửdụng? Đểminhhọachophươngphápđohiệuquảđịnhhướngđầura,taxemxéttrườnghợp sản xuất liên quan đến hai đầu ra (𝑞 1 và𝑞2) với một đầu vào duy nhất (x) Với giảđịnhCRS,tacóthểbiểudiễncôngnghệbởiđườngcongkhảnăngsảnxuấtPPClàZZ’và điểm A ứng với một doanh nghiệp không hiệu quả như trong hình 2.2 Với chú ýdoanh nghiệp không hiệu quả tại điểm A nằm phía dưới đường cong bởi ZZ’ đại diệnchogiớihạntrêncủakhảnăngsảnxuất.

TheoFọrevàcộngsự(1985,1994),độđohiệuquảđịnhhướngđầuracủaFarrellđược định nghĩa như sau Khoảng cách AB thể hiện sự phi hiệu quả về mặt kỹ thuật, làkhoảngcáchmàcácđầuracóthểtăngthêmmàkhôngcầntănglượng đầuvào.Dovậyhiệuquảkỹthuậtđịnhhướngđầuralàtỷsố

Hiệu quả doanh thu (RE) có thể được xác định cho bất kỳ véc tơ giá đầu rapnàođượcbiểuthịbằngđườngDD’.Nếu𝑞,𝑞̂và𝑞 ∗ đạiạidiệnchocácvéctơđầuraquansát được của doanh nghiệp tương ứng với điểm A, doanh nghiệp sản xuất đạt hiệu quảkỹ thuật tại điểm B và doanh nghiệp đạt hiệu quả doanh thu tại B’, hiệu quả doanh thucủadoanhnghiệp đượcxác địnhnhư sau

Việcxácđịnhhiệuquảtheophươngphápxuyêntâmtrên(hiệuquảkỹthuậtđượcđo dọc theo một tia từ điểm xuất phát đến điểm sản xuất được quan sát) có ưu điểm làcóđơnvịbấtbiến.Tứclàviệcthayđổicácđơnvịđolường(chẳnghạnđonăngsuấtlaođộngtheogiờth ayvìtheonăm)khônglàmthayđổigiátrịcủacácđộđohiệuquả.Mộtsố phương pháp khác không sử dụng cách đo hướng tõm này (Fọre and Lovell, 1978;Kopp, 1981), chẳng hạn như sử dụng khoảng cỏch ngắn nhất từ điểm sản xuất đến bềmặt sản xuất dường như có vẻ hấp dẫn về mặt trực quan nhưng lại không bất biến vớicác đơn vị đo lường Trong trường hợp này, việc thay đổi các đơn vị đo lường có thểdẫnđếnviệcxácđịnhmộtđiểm“gầnnhất”khác.

Trên đây, hiệu quả phân bổ đã được tính theo quan điểm tối thiểu hóa chi phí vàtối đa hóa doanh thu nhưng không phải từ quan điểm tối đa hóa lợi nhuận (trong đó giảđịnh cả tối thiểu hóa chi phí và tối đa hóa doanh thu). Tối đa hóa lợi nhuận có thể đượcđáp ứng theo một số cách Khó khăn chính liên quan đến việc lựa chọn định hướng đolường hiệu quả kỹ thuật (đầu vào, đầu ra hoặc cả hai) Một gợi ý được trỡnh bày trongFọre và cộng sự (1994), trong đó phân tích bao dữ liệu DEA được sử dụng để đo lườnghiệu quả lợi nhuận cùng với một độ đo hyperbolic của hiệu quả kỹ thuật (xem xét đồngthời mở rộng đầu vào và thu hẹp đầu ra) Điều này yêu cầu sử dụng kỹ thuật các hàmkhoảng cách định hướng (Chambers và cộng sự, 1996) Balk (1998) minh họa về cáchcác hàm khoảng cách định hướng có thể được sử dụng trong việc xử lý hiệu quả lợinhuận và thay đổi năng suất Sự khác biệt giữa hai thước đo này sau được hiểu là hiệuquả phõn bổ (Fọre và cộng sự, 2004) Một cỏch tiếp cận thay thế được đề xuất bởiKumbhakar(1987)trongkhuânkhổbiênngẫunhiên,vàbaogồmsựphânchiahiệuquảlợi nhuận thành ba thành phần: hiệu quả phân bổ đầu vào, hiệu quả phân bổ đầu ra vàhiệu quả kỹ thuật định hướng đầu vào Các cách tiếp cận nêu trên cung cấp một điểmkhởiđầuhợplýchocácnhànghiêncứumuốnkhámphávềvấnđềnày.

Mộtdoanhnghiệpcóthểđạtcảhiệuquảkỹthuậtvàhiệuquảphânbổnhưngquymô hoạt động của doanh nghiệp có thể không tối ưu Giả sử một doanh nghiệp đang sửdụng công nghệ hiệu suất thay đổi theo quy mô VRS Sau đó, doanh nghiệp có thể quánhỏtrongquymôhoạtđộng,cóthểrơivàophầnlợinhuậntăngtheoquymô(increasingreturns to scale - irs) của hàm sản xuất Tương tự, một doanh nghiệp có thể quá lớn vànócóthểhoạtđộngtrongphầnlợinhuậngiảmtheoquy mô(decreasingreturnstoscale

-drs)củahàmsảnxuất.Trongcảhaitrườnghợpnày,hiệuquảcủadoanhnghiệpcóthểđược cải thiện bằng cách thay đổi quy mô hoạt động, tức là giữ nguyên sự kết hợp củacác đầu vào nhưng thay đổi quy mô hoạt động Nếu công nghệ sản xuất cơ bản là côngnghệ hiệu suất không đổi theo quy mô CRS một cách hoàn toàn thì doanh nghiệp sẽ tựđộngmởrộngquymôhiệuquả. Đã có nhiều nỗ lực trong việc đo lường hiệu quả quy mô và ảnh hưởng của nóvào sự thay đổi năng suất theo thời gian Một số nghiên cứu đầu tiên để đo lường hiệuquảquymụlàForsundandHjalmarsson(1979,1987),BankerandThrall(1992)vàFọrevàcộngsự(1 994).Fọrevàcộngsự(1998)đóđưaramộtđịnhnghĩavềhiệuquảquymụvàsửdụngnúđểphõntớchsựp hânrãcủathayđổinăngsuấttheothờigian.Balk(2001)đã cung cấp một cơ sở để định nghĩa hiệu quả quy mô và nghiên cứu vai trò của hiệuquả quy mô đối với sự thay đổi năng suất Balk sau đó đã so sánh và đánh giỏ với mộtsố nghiờn cứu trước đú (Fọre và cộng sự, 1994; Ray and Desli, 1997; Grifell-Tatje andLovell,1999;WheelockandWilson,1999;ZofioandLovell,1999)đểphânrãthayđổinăngsu ấtthànhthayđổihiệuquả,thayđổikỹthuậtvàthayđổiquy mô.

Theo Fọre và cộng sự (1998), chỳng ta cú thể xỏc định hiệu quả quy mụ địnhhướng đầu vào cho một doanh nghiệp hoạt động tại véc tơ đầu vàoxvà véc tơ đầu raqchotrướclà

Cơ sởlýluậnvềhiệuquảphânbổngành -vùng

Rất nhiều nghiên cứu đưa ra quan điểm rằng sự phân bổ nguồn năng suất giữacác doanh nghiệp hay giữa các ngành là một lý do chính dẫn đến sự tăng trưởngTFPgộp(RestucciaandRogerson,2008;HsiehandKlenow,2009;Bartelsmanvàcộngsự,

2013; Collard-Wexler and De Loecker, 2015) Họ lập luận rằng sự thay đổi trong cácnguồnlựcsảnxuấttừnơikémhiệuquảđếnnơihiệuquảhơnlàmtăngTFPgộpvàhiệuquả phân bổ nguồn lực là rất quan trọng để giải thích sự tăng trưởng TFP gộp của cácngành,vùnghaycácquốcgia.

Nhiều nghiên cứu đã theo các cách tiếp cận khác nhau để đo mức độ phân bổkhôngđúngcácnguồnlực.RestucciaandRogerson(2013)cungcấpmộttổngquantoàndiện về những đóng góp then chốt từ các nghiên cứu hiện có Cụ thể, các tác giả phânbiệtgiữahaicáchtiếpcậnchínhmàhọgọilàcáchtiếpcậntrựctiếpvàgiántiếp.Trongkhicáchtiế pcậnthứnhấtcốgắngtrựctiếptìmcácnhântốsảnsinhrasựphânbổkhôngđúngvàđánhgiátầmquantrọ ngcủacácnguồncụthểnàytrongviệcgâyrasựphânbổkhông hiệu quả, phương pháp luận thứ hai tập trung vào tác động ròng của toàn bộ cácyếutốnằmdướicủasựphânbổkhôngđúngcácnhântố.

Trong số các cách khác nhau để đo mức độ hiệu quả phân bổ bên trong ngành,luận án theo cách tiếp cận gián tiếp đề xuất bởi Bartelsman và cộng sự (2013) tập trungvào hiệp phương sai giữa hoạt động công ty và năng suất Để tính toán độ đo hiệpphương sai (hiệu quả phân bổ), Bartelsman và cộng sự (2013) sử dụng phân rã thựcnghiệmcủanăngsuấtởcấpđộngànhđượcthựchiệnbởiOlleyandPakes(1996).Năngsuấtnhân tốtổnghợpcủangànhđượcđolàtrungbìnhcótrọngsốcủanăngsuấtcấpđộdoanh nghiệp với trọng số là tỷ trọng đầu ra OP đã phân rã năng suất tổng hợp thànhhai thành phần là trung bình không trọng số ở cấp độ doanh nghiệp và hiệp phương saigiữa thị phần và năng suất Giá trị hiệp phương sai này là đại diện cho giá trị của hiệuquả phân bổ Điều này được giải thích do hiệp phương sai tăng vì những doanh nghiệpnăngsuấthơncóthịphầncaohơnvàhiệpphươngsaigiảmvìnhữngdoanhnghiệpkémhơn lại có thị phần cao hơn Theo Bartelsman và cộng sự (2013), phương pháp hiệpphương sai là một phương pháp về lý thuyết và thực nghiệm vững chắc để đo hiệu quảphânbổvàđánhgiáảnhhưởngcủaphânbổsai.N ế u cáccôngtyvớinăngsuấtcaohơntrungbình cũngcómộttỷlệđónggópcủahoạtđộnglớnhơnsovớitỷlệđónggóptrungbình, thì số hạng covariance (và do vậy mức hiệu quả phân bổ) cao Đáng lưu ý rằngviệc sử dụng logarit của năng suất cấp độ công ty làm cho độ lớn số hạng thứ hai bấtbiếnvàchophépsosánhcácsốhạnghiệpphươngsaigiữa cácngànhkhácnhau.

Bên cạnh đó cũng có nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng sự thay đổi trong năng suấttổng hợp không phải chỉ do sự thay đổi thành phần giữa các doanh nghiệp hay sự thayđổi thị phần giữa các doanh nghiệp đang tồn tại mà còn do sự gia nhập của các nhà sảnxuấtmớivàsựrútluicủamộtsốnhàsảnxuấtkhác(Fostervàcộngsự,2001;Bartelsmanvà cộngsự,

2013) Tuynhiên phươngphápphânrãcủa OP thì khôngđánhgiá đượcsự đónggópcủacácdoanhnghiệpmớigianhậpthịtrườngvàcủacácdoanhnghiệprútluitớisựthayđổi năngsuấtdoanhnghiệp.Chínhvìvậy,MelitzandPolanec(2015)đãmởrộng phân rã OP thành phiên bản động hay DOP) Phương pháp phân rã này dựa trênviệc theo dõi các nhà sản xuất cá nhân từ một giai đoạn đến giai đoạn kế tiếp; theo dõitrong thị phần của họ và năng suất của họ Nghiên cứu chỉ ra rằng, sự khác biệt tronglogarit của TFP gộp ở hai thời điểm có thể được phân rã thành ba thành phần như sau:TFPkhôngtrọngsốcủacácdoanhnghiệpđanghiệnhữu;sốhạngcovOPcủacácdoanhnghiệpđangh iệnhữu(thểhiệnhiệuquảphânbổgiữacácdoanhnghiệpnày)vàsựđónggópcủacácdoanhnghiệpgia nhậpvàrútluitronggiaiđoạnnghiêncứu.

Các nghiên cứu giải thích sự năng động của các doanh nghiệp có thể tối ưu hóaphân bổ nguồn lực và do đó thúc đẩy năng suất (Hopenhayn, 1992; Ericson andPakes,1995) Sự năng động của doanh nghiệp chính là đề cập đến các quá trình tiến hóa củadoanh nghiệp trong thị trường bao gồm sự gia nhập, tăng trưởng và rút lui Các doanhnghiệpvớinăngsuấtthấpítcókhảnăngsốngsótvàpháttriểnhơncácđốithủhiệuquảcủahọ.Nhưmộthệquả,cácdoanhnghiệpnăngsuấthơnsẽđượchưởngnhiềuthịphầnhơn thông qua hoặc thị phần thị trường thay đổi giữa các doanh nghiệp đương nhiệmhoặc thông qua sự gia nhập và rút lui Các nghiên cứu thực nghiệm trải rộng trên nhiềuquốc gia khác nhau, nhiều ngành và các khoảng thời gian đã chỉ ra rằng cơ chế này làmộtchấtxúctácquantrọngcủasự thayđổinăngsuấttổnghợp.

Khungnghiêncứucủaluậnán

Hình 2.3b Khung nghiên cứu về mô hình phân tích tác động của các nhân tố đếnhiệuquảphânbổ

Dữliệu nghiêncứu

Để có những phân tích thực nghiệm trong Chương 3 và Chương 4, Luận án sửdụng số liệu từ 2 nguồn số liệu quy mô lớn và đáng tin cậy Nguồn thứ nhất là bộ dữliệu điều tra doanh nghiệp hàng năm của Tổng cục thống kê Việt Nam (GeneralStatisticsOffice of Vietnam - GSO) dựa trên phạm vi khảo sát là toàn bộ các doanh nghiệp đanghoạt động trên cả nước Những thông tin do Tổng cục thống kê công bố, cung cấp lànhữngthôngtinchínhthống,cótínhpháplýđượccáccấp,cácngành,cáctổchứcvàcánhân trong nước cũng như quốc tế tin cậy sử dụng nhằm phục vụ công tác đánh giá, dựbáotìnhhình,hoạchđịnhchínhsách,kếhoạchpháttriểnkinhtế- xãhộicủaViệtNam.Nguồnt h ứ h a i l à b ộ d ữ l i ệ u v ề c h ỉ s ố n ă n g l ự c c ạ n h t r a n h c ấ p t ỉ n h (ProvincialCompetitivenessIndex – PCI) của Phòng thương mại và công nghiệp ViệtNam (VCCI) với sự hỗ trợ của Cơ quan Phát triển Quốc tế Hoa Kỳ

ViệtNam.PCI“đượcxâydựngtừdữliệuđiềutradoanhnghiệpthườngniêncóquym ôlớnnhất,thựchiệnmộtcáchcôngphunhấttạiViệtNamhiệnnay.ChỉsốPCIchínhlà

“tập hợp tiếng nói” của cộng đồng doanh nghiệp dân doanh về môi trường kinhdoanhtạicáctỉnh,thànhphốởViệtNam”(tríchwww.pcivietnam.vn ).Đâylà nguồnd ữ l i ệ u h ữ u í c h v à đ á n g t i n c ậ y c h o l ã n h đ ạ o c á c t ỉ n h , t h à n h p h ố , c á c n h à hoạchđịnh chínhsáchthamkhảon h ằ m đ ư a r a c á c b i ệ n p h á p c ả i c á c h h à n h c h í n h củachínhquyềnđịaphươngmộtcáchhiệuquảnhất. Đểc ó b ộ d ữ l i ệ u p h ụ c v ụ c h o n g h i ê n c ứ u , n g h i ê n c ứ u s i n h đ ã x ử l ý , g h é p nốidữliệuvàthựchiệntheocácbướcsau:

- Bước2: Từbộ dữliệuđiềutra doanhn g h i ệ p , n g h i ê n c ứ u s i n h l à m s ạ c h d ữ liệu,l o ạ i b ỏ c á c q u a n s á t n h i ễ u , c á c q u a n s á t n g o ạ i l a i v ớ i s ố l a o đ ộ n g â m , doanh thu âm, … giữ lại các biến quan trọng như mã ngành công nghiệp (lấytheot i ê u c h u ẩ n V S I C 2 c h ữ s ố ) , l o ạ i h ì n h s ở h ữ u , s ố l a o đ ộ n g , l ư ợ n g v ố n , doanht h u , l ợ i n h u ậ n , k h ấ u h a o , c h i p h í l a o đ ộ n g , t à i s ả n n g ắ n h ạ n , t à i s ả n dài hạn, …; luận án nghiên cứu 139.255 doanh nghiệp ngành chế biến chế tạotrong giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2018 Dữ liệu về giá trị gia tăng (VA)khôngsẵncóvàđượcđolườngdựatrêncáchtiếpcậnthunhập.Cácđầuv àovàđầurađãđượcgiảmpháttheonămgốc2010;

- Bước 4: Ghép nối chỉ số PCI và 9 chỉ tiêu trong bộ dữ liệu PCI giữa các nămtronggiaiđoạn2006–2018theo60tỉnhnghiêncứutrongluậnán;

- Bước5:Tínhtoángiátrịcácbiếntrongmôhìnhphântíchtácđộngcủacácnhântố đến hiệu quả phân bổ của các tỉnh và ghép nối với các biến liên quan đến chỉsố PCI để có bộ dữ liệu mảng theo 60 tỉnh trong giai đoạn 2000 – 2018 và giaiđoạn2006–2018.

Phươngphápđolườnghiệu quảphânbổ

Đolườnghiệuquảphânbổcủadoanhnghiệptheophươngphápphântích baodữliệu

Phân tích bao dữ liệu là cách tiếp cận lập trình toán học phi tham số để ướclượng đường biờn Phương phỏp này được trỡnh bày chi tiết bởi Fọre và cộng sự (1985,1994),SeifordandThrall(1990),Lovell(1993,1994),AliandSeiford(1993),Charnes vàcộngsự(1995),Seiford(1996)vàThanassoulis(2001).

Phương pháp tiếp cận bao lồi tuyến tính từng khúc để ước lượng biên được đềxuấtbởiFa rr el l (1957).Cáctácgiản hư Boles (1966)vàAfriat (1972)đã gợi ý các

� � phương pháp lập trình toán học để đạt được mục tiêu, nhưng các phương pháp này đãkhông nhận được sự quan tâm cho đến khi một bài báo của Charnes và cộng sự (1978)đưa ra thuật ngữ phân tích bao dữ liệu Kể từ đó một số lượng lớn các bài báo đã mởrộngvàápdụngphươngphápDEA.

Charnes và cộng sự (1978) đã đề xuất một mô hình định hướng đầu vào và giảđịnh hiệu suất không đổi theo quy mô Một số nghiên cứu đã xem xét các giả định thaythế,chẳnghạnnhưBankervàcộngsự(1984)đãđềxuấtmôhìnhhiệusuấtthayđổitheoquymô.

Theo cách tiếp cận DEA, để đo lường hiệu quả phân bổ, ta cần có thông tin vềgiácủacácđầuvào.Vìvậy,luậnánsẽtrìnhbàybàitoánDEAướclượnghiệuquảphânbổ dưới giả định CRS Sau đó mở rộng trong trường hợp VRS Và cuối cùng là cáchtínhgiáđầuvào.

Xét với tập dữ liệu gồmNđầu vào vàMđầu ra cho mỗi đơn vị ra quyết định(Decisionmakingunit-DMU)trongtổngsốJDMU.VớiDMUthứi,nóđượcđạidiệnbởi đầu vào𝑥 𝑖và ầu ra đại 𝑞𝑖tương ứng Ta kí hiệu ma trận ầu vào đại Xcỡ𝑁 × 𝐽; ma trậnđầu raQcỡ𝑀 × 𝐽, đại diện cho dữ liệu của tất cảJDMU Tập hợp khả năng sản xuấtđượcchobởi:𝑃 = { (𝑥,𝑞)|𝑥≥ 𝑋 𝜆 , 𝑞≤ 𝑄 𝜆 , 𝜆≥ 0 } (2.10)

Mục tiêu của DEA là xây dựng một đường biên bao phủ phi tham số trên tất cảcác điểm số liệu sao cho tất cả các điểm quan sát nằm trên hoặc dưới đường biên sảnxuất Từ đó rút ra các độ đo hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả quy mô, hiệu quả phân bổ vàhiệuquảkinhtế. Độ đoTEdưới giả thiết CRS, cũng được gọi là độ đoTE, thu được bằng cáchgiảibàitoánquyhoạchDEAsau min

𝑤 𝑥 thứitrong mẫu Ta luôn có𝜃 𝐶𝑅𝑆 ≤ 1, giá trị bằng 1 tương ứng với điểm trên biên và dođó là một DMU đạt hiệu quả kỹ thuật dưới giả thiết CRS theo định nghĩa của Farrell(1957) Nếu𝜃 𝐶𝑅𝑆 < 1thì DMU nằm dưới đường biên và không đạt hiệu quả kỹ thuật.Chú ý rằng bài toán quy hoạch tuyến tính phải được giảiJlần, mỗi lần cho một DMUtrongmẫu,giá trịcủa𝜃 𝐶𝑅𝑆 đạiạtđượcsau đóchomỗi DMU.

Nếu có đầy đủ thông tin về giá và với một mục tiêu cần xem xét, chẳng hạn nhưtối thiểu hóa chi phí, tối đa hóa doanh thu hay lợi nhuận thì ta có thể đo lường hiệu quảphân bổ Để đạt được điều này, ta cần giải thêm một bài toán quy hoạch tuyến tính đểxácđịnhhiệuquảkinhtế.Từđóxácđịnhhiệuquảphânbổ.Ởđây,luậnánxemxétvớimụctiêu cực tiểuhóachiphí.

Trong trường hợp cực tiểu hóa chi phí với giả định CRS, để thu được hiệu quảkinhtế,tagiảiquyếtbàitoánDEAcựctiểuhóachiphísau min𝑤 ′ 𝑥 ∗ ,

Với𝑤 𝑖l à véctơ𝑁×1giácácđầuvàocủaDMUthứivà𝑥 ∗ (cóđượctừbàitoánquy hoạch tuyến tính) là véc tơ chi phí tối thiểu của lượng đầu vào của DMU thứi,giáđầuvào𝑤 𝑖cho trướcvàmứcđầura𝑞 𝑖 Hiệuquảchiphítổng thểCEhayhiệuquảkinhtếcủaDMUthứiđượctínhtoánnhư sau

GiảđịnhCRSchỉphùhợpkhitấtcảcácDMUđanghoạtđộngởquymôtốiưu.Tuy nhiên, cạnh tranh không hoàn hảo, các quy định của chính phủ, sự hạn chế về tàichính, … có thể làm cho một DMU không hoạt động ở quy mô hiệu quả Nhiều tác giảnhưAfriat(1972),Fọrevàcộngsự(1983),Bankervàcộngsự(1984)đógợiýsựmở

𝜃 𝑉𝑅 𝑆 rộng của mô hình DEA CRS cho tình huống hiệu suất thay đổi theo quy mô VRS. ViệcsửdụngchỉđịnhCRSkhikhôngphảitấtcảcácDMUđềuđanghoạtđộngởquymôtốiưu, sẽ dẫn đến việc đo lường hiệu quả kỹ thuật bị nhiễu bởi hiệu quả quy môSE. ViệcsửdụngVRSchophéptínhtoánhiệuquảkỹthuậtmàkhôngcócác ảnhhưởngSEnày.

BàitoánquyhoạchtuyếntínhCRScóthểdễdàngthayđổiđểtínhtoánchoVRSbằngcáchthê m ràngbuộclồi𝐽1 ′ 𝜆=1vào (2.11)để được bàitoán: min

Trong đó𝐽1là một véc tơ𝐽 × 1các số 1 Cách tiếp cận này hình thành một khốilồicácmặtphẳnggiaonhaumàbaocácđiểmdữliệuchặthơnsovớikhốihìnhnónCRSdo đó cung cấp điểm hiệu quả kỹ thuật lớn hơn hoặc bằng giá trị hiệu quả thu được khisửdụngmôhìnhCRS.

VìphântíchVRSmềmdẻohơnvàbaodữliệutheocáchchặthơnsovớiphân tích CRS, độ đoVRS TE(𝜃 𝑉𝑅𝑆 ) bằng hoặc lớn hơn độ đoCRS TE(𝜃 𝐶𝑅𝑆 ) Các thước đohiệu quả quy mô có thể đạt được bằng cách xây dựng cả mô hình DEA CRS và DEAVRS Sau đó phân tách điểmTEthu được từ mô hình CRS thành hai thành phần, mộtthành phần do tính kém hiệu quả của quy mô và một do tính kém hiệu quả kỹ thuật“thuầntúy”(tứclàVRSTE).NếucósựkhácbiệtvềđiểmTEcủamôhìnhCRSvàVRSđối với một DMU cụ thể, thì điều này cho thấy rằng DMU có sự kém hiệu quả về quymô.Từ đó,độđohiệuquảquymô(SE)củaDMUthứilà

(2.16) Ở đây,𝑆𝐸 = 1chỉ báo sự hiệu quả quy mô hay CRS, và nếu𝑆𝐸 < 1chỉ báo sựkhông hiệu quả quy mô Một thiếu sót của thước đo hiệu quả quy mô này là giá trị đókhôngchobiếtDMUđanghoạtđộngtrongtrườnghợphiệusuấttănghaygiảmtheoquymô.Điềunà ycóthểđượcxácđịnhbằngcáchchạythêmmộtbàitoánDEAvớiràng

NIRS).Trongbàitoán(2.15),tathayràngbuộc𝐽1 ′ 𝜆ởiràngbuộc𝐽1 ′ 𝜆≤1,tacóbàitoán: min

Bản chất của sự kém hiệu quả theo quy mô (tức là hiệu suất tăng hay giảm theoquy mô) đối với một DMU cụ thể có thể được xác định bằng cách xem xét liệu rằngđiểmTE NIRSvà điểmTE VRScó bằng nhau không Nếu chúng không bằng nhau thìhiệu suất tăng theo quy mô xảy ra với DMU này Nếu chúng bằng nhau thì xảy ra hiệusuấtgiảmtheoquymụ(xemFọrevàcộngsự,1983,1985).

Khi đó, sự không hiệu quả chi phí hay phi hiệu quả kinh tế tổng hợp của DMUthứi(𝑤 ′ 𝑥 𝑖− 𝑤 ′ 𝑥 ∗ )c ó thểphânrãthànhcácthànhphầnkỹthuật“thuầntúy”,

Vì luận án sử dụng số liệu điều tra doanh nghiệp nên không có giá đầu vào. Đểướclượnghiệuquảphânbổthìtacầncóthôngtinvềgiácácnhântố.Luậnántrìnhbàyphươngpháp ước lượnggiáđầuvàotheocácbước sau.

TaxéthàmsảnxuấtcóhiệusuấtkhôngđổitheoquymôcódạngCobb-Douglas đơngiản vớihai yếutốđầuvàonhưsau

Trong đó𝑌 𝑖 là đầu ra của doanh nghiệp thứi, luận án sử dụng giá trị gia tăng(Value Added - VA) làm thước đo cho đầu ra Trong đó dữ liệu VA không sẵn có vàđượcđo lườngtheocáchtiếpcậnthunhập;

𝐿 𝑖là lượnglaođộngcủadoanhnghiệpthứi. ÁpdụngđịnhlýƠlevềhàmthuầnnhất,giávốnvàgiálaođộngđượctínhlàđạohàmriêngcủaY theobiếnvốnvàbiếnlaođộngtươngứngnhư sau. a.Giávốn:𝑤 = 𝜕 𝑌 𝑖= 𝐴𝛼𝐾 𝛼−1 𝐿 1−𝛼 (2.19)

(2.19)và(2.20)đểthu đượcgiá vốn vàgiálao độngtươngứng.

Đolườnghiệuquảphânbổngành- vùngtheocáchtiếpcậncủaOlleyandPakes(1996)

Nguồn gốc của phân tích năng suất tổng hợp bắt nguồn từ bài báo của Solow(1957) Trong những năm gần đây, với sự phát triển nhanh của tin học, sự hoàn thiệnphươngphápluậntrongướclượngTFPvàsự đầyđủtrongsốliệucấpđộdoanhnghiệpđãdẫnđến sự giatăngcácnghiêncứu vềTFP cảvềlýthuyếtvàthực nghiệm.

Thôngthường,cácnghiêncứuvềnăngsuấtcấpđộdoanhnghiệpthườnggiảthiếtđầu ra của doanh nghiệp là một hàm của các đầu vào (Katayama và cộng sự, 2009) Độđo TFP thu được là phần dư trong mối quan hệ hàm số này Tuy nhiên TFP thu đượcbằng phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất thông thường gặp một số vấn đề.Thứ nhất là chệch do “tính nội sinh của các đầu vào” (De Loecker, 2007).

Thứ hai làchệchdolựachọnvàohayrakhỏingànhcủacácdoanhnghiệp(Hopenhayn,1992).Thứbalàchệchdo giácảbịthiếu(DeLoecker,2007).Vàvấnđềthứtưlàtrongtrườnghợpcác doanh nghiệp đa sản phẩm (Bernard và cộng sự, 2009) Đã có một số ước lượngthựcnghiệmđượcđềxuấtđểgiảiquyếtcácvấnđềnày.Trongđótậptrungvàocácướclượng bán tham số Khởi đầu là thuật toán OP của Olley and Pakes (1996) Sau đó làthuậttoánLPcủaLevinshonandPetrins(2003).RồiđếnthuậttoánACFcủaAckerbergvà cộng sự

(2006) phát triển từ thuật toán OP và LP Các ước lượng bán tham số nàyđều sử dụng thủ tục ước lượng hai bước để thu được các ước lượng vững của các độ cogiãn đầu vào Tuy nhiên Wooldridge (2009) chỉ ra các ước lượng bán tham số trên cóthể được triển khai như thế nào khi áp dụng phương pháp moment tổng quát

(GMM)mộtbước.Trongkhuônkhổluậnán,tácgiảướclượngTFPcấpdoanhnghiệptheocáchtiếpc ậnnày.

Nhiễu ngẫu nhiên𝑢𝑖𝑡là năng suất không quan sát ược hoặc hiệu quả kỹ thuật đại của doanh nghiệp và𝑒 𝑖𝑡 là một cú sốc đầu ra đặc trưng được phân phối dưới dạngnhiễutrắng.

Vì𝑓(.,.) ượcđại chophéplàmộthàmtổngquát,tuyến tínhtheo𝑥 𝑖𝑡là một trườnghợp đặc biệt, ta thấy𝛾(và hệ số chặn𝛼) là không nhận biết một cách rõ ràng từ (2.24)nhưngcóthểnhậndạngđược𝛽.

Giả định (2.25) có thể suy yếu phần nào khi trung bình có điều kiện độc lập vớicáckếtquảđãchotạitvàt-

1.Giảđịnhnàycũngchophépsựphụthuộcchuỗitrongcáccúsốcriêng{𝑒 𝑡 ,𝑡=1̅̅̅,̅𝑇̅}vìcảgiátrịquákh ứcủa𝑦 𝑖𝑡hay 𝑒 𝑖𝑡 ều đại khôngxuấthiệntrongtậpđiềukiện.

Cuối cùng, Wooldridge sử dụng một giả định hạn chế tính động trong quá trìnhsảnxuất

𝐸(𝑢 𝑖𝑡 |𝑢 𝑖,𝑡−1 ,…,𝑢 𝑖1 )= 𝐸 ( 𝑢 𝑖𝑡 |𝑢 𝑖,𝑡−1 ),𝑡= 2 , 3 , …,𝑇 (2.26) cùngvới giảđịnh rằng𝑥𝑖𝑡k h ô n gtươngquanvới sựđổimới

Những giả định này không hoàn toàn đủ Do đó tính nhất quán đòi hỏi rằng𝑎 𝑖𝑡phải khôngtươngquanvới(𝑥 𝑖,𝑡−1 ,𝑚 𝑖,𝑡−1 ).Mộtđiềukiệnđủmàhợplýnhấtvớiphươngtrình( 2.25)là:

Mộtđiểmquantrọnglàcácđầuvàothayđổitrong𝑧 𝑖𝑡 ư ợ c đại chophéptươngquanvới sự đổi mới𝑎𝑖𝑡nhưng phương trình (2.28) có nghĩa là𝑥 𝑖𝑡 , các giá trị quá khứ trên(𝑧 𝑖𝑡, 𝑥 𝑖𝑡 ,𝑚 𝑖𝑡 )vàtấtcả cáchàmcủachúngkhông tươngquanvới𝑎 𝑖𝑡

Vàcácđiều kiệntrựcgiaosẵncólàkhácnhaugiữahaiphương trình này. Để giải quyết vấn đề dạng hàm không biết, Wooldridge sử dụng đa thức bậc nđối với𝑥 𝑖𝑡và 𝑚 𝑖𝑡 Trong đó trường hợp giới hạn (với𝑁 = 1 ) tuyến tính với𝑥 𝑖𝑡và 𝑚 𝑖𝑡phải luônđượcchophép.

𝑖𝑡 Áp dụngphươngphápGMMta tìmđ ư ợ c( 𝛽 , 𝛾 ) t ừh ệ 2 p h ư ơ n g t r ì n h t r ê n n h ư sau Để lựa chọn các biến công cụ cho (2.34) và (2.35), đồng thời phản ánh các điềukiệntrực giaoởtrên,tađịnhnghĩa cácbiếncôngcụsau

Với𝑐 0 là𝑐𝑖𝑡n h ư n g khôngcó𝑥 𝑖𝑡 ;𝑞 𝑖,𝑡−1l à mộttậpcáchà m sốp h i tuyếncủa

Vớimỗi𝑡 >1,GMMthôngthườngcócàiđặtbiếncôngcụvàcácđiềukiện momentđượcápdụng từcáchàmphần dư:

CáchtiếpcậncủaWooldridgeđược trìnhbàyởtrêncómộtsốưuđiểmhơncácước lượng bán tham số chuẩn Trước tiên, phương pháp này khắc phục được vấn đềnhậndạngtiềmnăngđượcnhấnmạnhbởiACFtrongbướcđầutiên.Ưuđiểmthứhailàcác sai số chuẩn, vững thu được một cách dễ dàng có tính đến cả tương quan chuỗi và /hoặcphươngsaicủasaisốthayđổi.

Cáchtínhhiệuquảphânbổbằnghiệpphươngsaigiữathịphầnvànăngsuấtcủadoanh nghiệp ban đầu được đề xuất bởiOlley and Pakes (1996) OP xem xét năng suấtgộpcủamộtnghànhhaymộtđịaphươngtạithờiđiểmtnhưmộttrungbìnhcótrọngsốcủanăng suấtcấpđộdoanhnghiệp𝜓 𝑖𝑡với trọngsốlàtỷtrọngđầura: Ψ 𝑡 = ∑𝑠 𝑖𝑡 𝜓 𝑖𝑡

Trongđó:thị phần𝑠 𝑖𝑡luôn dươngvàcótổngbằng1.

OP đã phân rã năng suất gộp thành hai thành phần là trung bình không trọng sốvàhiệpphươngsaigiữathịphầnvànăngsuấtdoanhnghiệpnhưsau Ψ 𝑡 =∑𝑠 𝑖𝑡 𝜓 𝑖𝑡 = 1

𝐶𝑜𝑣𝑡l à h i ệ p p h ư ơ n g s a i g i ữ a t h ị p h ầ n v à n ă n g s u ấ t , đại ạ i d i ệ n c h o g i á t r ị c ủ ahiệu quả phân bổ Điều này được giải thích do𝐶𝑜𝑣𝑡tăng vì những doanh nghiệp năngsuất hơn có thị phần cao hơn và𝐶𝑜𝑣 𝑡 giảm vì những doanh nghiệp kém hơn có thịphầncaohơn.

MelitzandPolanec(2015)đãmởrộngphânrãOPthànhphiênbảnđộng(DOP)để đo lường được cụ thể sự đóng góp của các doanh nghiệp mới gia nhập thị trường vàcủa các doanh nghiệp rút lui khỏi thị trường tới sự thay đổi năng suất doanh nghiệp.Phương pháp phân rã này dựa trên việc theo dõi các nhà sản xuất cá nhân từ một giaiđoạn đến giai đoạn kế tiếp; theo dõi trong thị phần của họ và năng suất của họ (mộtdoanh nghiệp mới gia nhập được hiểu là một doanh nghiệp có thị phần tăng lên từ 0;còn một doanh nghiệp rút lui được hiểu là một doanh nghiệp có thị phần giảm đến 0).Họ chỉ ra rằng, sự khác biệt trong logarit của TFP gộp ở thời điểm 1 và 2 (∆Ψ

Với kí hiệu S, E và X tương ứng là tập hợp các doanh nghiệp đang hiện hữu,doanh nghiệp gia nhập và doanh nghiệp rút lui, các tác giả đã phân tích được sự khácbiệttrongnăngsuấtnhư sau

∆𝜇 𝑆 :sự chênh lệch của logarit TFP trung bình không trọng số của các doanhnghiệpđanghiệnhữu;

Sựđónggópcủacácdoanhnghiệpgianhậpvàrútluixuấthiệntrongentvàextvà chúng được đánh giá trong sự so sánh với năng suất của các doanh nghiệp hiện hữunhưsau:

MộtnhượcđiểmcủaphânphốiOPcũngnhưphânphốiDOPlàkhôngtínhtoánđược hiệu quả phân bổ giữa các nhóm (ví dụ như các ngành hẹp, các nhóm sở hữu, )mà chỉ tính toán được hiệu quả phân bổ trong một nhóm Nghiên cứu củaHashiguchi(2015) đã mở rộng phân rã OP và phân rã DOP thành phiên bản nhiều nhóm để đồngthời tính toán mức độ của phân bổ hiệu quả trong một nhóm và giữa các nhóm và songsongvới việctính toán được phầnđónggópcủacác doanh nghiệpvàovàra.

𝐶̃𝑜𝑣 𝑡 ại đại diệnchohiệuquảphânbổliênnhóm(inter-group).

Sốhạngthứnhấtvàthứhaitươngứnglàcácảnhhưởng“within- effect”(ảnhhưởngbêntrongnhóm)và“between-effect”(ảnhhưởnggiữacácnhóm).

Cácmôhìnhhồiquyđánhgiátácđộngcủacácnhântốđếnhiệuquảphânbổ

MôhìnhTobitđánhgiátácđộngcủacácnhântốđếnhiệuquảphânbổcấpdoanhn ghiệpđượcđo lườngtheophươngphápDEA

𝑖𝑡 𝑖𝑡 mộttậphợpcácnhântốchuyênbiệttheodoanhnghiệphoặcsửdụngcáckiểmđịnhphitham số hoặc phân tích phương sai (ANOVA) Trong khi Kalirajan (1991) và Ray (1988)bảovệthủtụchaibướcnày,cáctácgiảkhác(Kumbhakarvàcộngsự,1991;BatteseandCoelli, 1995) phản đối cách tiếp cận này bằng cách lập luận rằng các nhân tố chuyênbiệttheodoanhnghiệpphảiđượckếthợptrựctiếptrongướclượngđườngbiênsảnxuấtvìcácnh ântốnhưvậycóthểcóảnhhưởngtrựctiếplênhiệuquả.Bấtchấpsựphêphánnày, thủ tục hai bước vẫn rất phổ biến trong nghiên cứu quan hệ giữa hiệu quả và cácbiếnđặctrưngchodoanhnghiệp.

Nhữngnghiêncứuhiệncóhướngvàokếthợptrựctiếpnhữngnhântốảnhhưởngchuyên biệt theo doanh nghiệp vào mô hình đường biên giới hạn ở tiếp cận tham số(Kumbhakar và cộng sự, 1991; Battese and Coelli, 1995) Không cần các giả thiết tiênnghiệm về các nhân tố chuyên biệt theo doanh nghiệp có ảnh hưởng dương hay âm lênhiệu quả (Ferrier and Lovell, 1990), kỹ thuật DEA không thể dễ dàng kết hợp trực tiếpcácảnhhưởngchuyên biệttheodoanhnghiệpvàoướclượngmộtđườngbiênhiệuquả.Bởi vì thủ tục hai bước có thể áp dụng được ngang nhau đối với cả hai cách tiếp cận,luận án theo tiếp cận này để phân tích ảnh hưởng của các nhân tố đặc trưng cho doanhnghiệpđếnhiệuquả phânbổ.

Hiệu quả phân bổ cấp doanh nghiệp được đo lường theo phương pháp DEA cógiá trị nằm trong đoạn từ 0 đến 1, mô hình Tobit là một mô hình hồi quy có kiểm duyệtvà vì vậy nó thích hợp dùng để phân tích ảnh hưởng của các nhân tố đến hiệu quả phânbổtrongtrườnghợp này(Hoff,2007;Lubisvàcộngsự,2014;VanDerMerwe,2012).

Mô hình Tobit lần đầu được đề xuất bởi Tobin (1958) và bắt nguồn từ bối cảnhphân tích hồi quy tuyến tính với dữ liệu chéo Trong luận án, tác giả sử dụng mô hìnhhồiquyTobitvớidữliệumảngkhôngcânbằngđểkhắcphụcnhữngsailệchkhihồiquytheodữliệu chéo.Taxétmôhìnhhồiquytuyếntínhvớiảnhhưởngngẫunhiênnhưsau

Biếnphụthuộc𝑌 𝑖𝑡l à hiệuquảphânbổcủadoanhnghiệpitạithờiđiểmt,đượcđo lường theo phương pháp DEA;𝑌 ∗ là biến tiềm ẩn, là giá trị ngầm của hiệu quả phânbổ;𝑋𝑖𝑡là tập hợp các biến giải thích ược ưa vào mô hình, là các biến ặc trưng cho đại đại đại doanhnghiệp.

𝜌cho biết phần trăm đóng góp vào phương sai tổng thể của thành phần phươngsaicấpđộbảng.Nếu𝜌=0,thànhphầnphươngsaicấpđộbảnglàkhôngquantrọngvàướclư ợngmôhìnhvới sốliệubảngkhôngkhácgìvớiướclượngcủamôhìnhgộp.

Do phân phối của𝑌khác với phân phối của𝑌 ∗ vì các giá trị mong ợi làđại khácnhau nên𝐸(𝑌) ≠ 𝐸(𝑌 ∗ ) Vì vậy các ước lượng bình phương nhỏ nhất sẽ trở nên khôngvững Trong trường hợp này phải áp dụng phương pháp hợp lý cực đại để thu được cácướclượnghợp lýcựcđạiMLE(MaximumLikelihoodEstimation).

Với giả thiết các ảnh hưởng ngẫu nhiên𝛼𝑖có phân phối chuẩn𝑁(0, 𝜎 2 ), ta cóhàmmậtđộđồngthời(khôngđiềukiệncủa𝛼 𝑖 )củadữliệuquansáttrênđốitượngthứicủa bảngnhư sau

Trong đó𝜙là hàm mật độ xác suất của phân phối chuẩn.Hàmlog-likelihoodcủa mô hình Tobitlà

𝐿𝐿(𝛽,𝜎 𝛼 ,𝜎 𝑣 )= ∑𝑁 ln(𝑙 𝑖 ) (2.46) Ước lượng hợp lý cực đại thu được bằng cách cực đại hóa hàm log- likelihoodtrên Việc tối đa hóa hàm likelihood đối với các tham số chưa biết sẽ tạo ra các ướclượng vững và tiệm cận phân phối chuẩn khi hoặc N hoặc T hoặc cả hai có xu hướngtiến đến vô cùng Nhưng việc tính toán rất phức tạp và dài dòng ngay cả khi chỉ địnhtham số đơn giản đối với ảnh hưởng riêng lẻ𝛼𝑖bởi nó liên quan ến tích phân đại nhiềulần.Tuynhiênvớisựtrợgiúpcủaphầnmềmmáytínhtacóthểthuđượccácướclượnghợplýtốiđ a.

2.5.1.3 Cácảnhhưởng biêncủa biếngiải thích Đểtínhđượccácảnhhưởngbiêncủabiếngiảithíchlêncácbiếnphụthuộc,trướchếttacóhàmtru ngbìnhcóđiềukiệncủamô hìnhTobitlà

Từđótacóthểtínhtácđộngbiêncủabiếngiảithíchlênbiếnphụthuộcbằngđạohàmriêngbậc nhất Ảnh hưởng biên từbiến𝑌 ∗ là

Môhìnhhồiquyđánhgiátácđộngcủacácnhântốđếnhiệuquảphânbổngà nh-vùngđolường theocáchtiếpcậnOlleyandPakes(1996)

Kết quả tính toán hiệu quả phân bổ theo OP cho thấy một mức độ không đồngnhất đáng chú ý của hiệu quả phân bổ trong ngành dọc theo các tỉnh và qua thời gian.Việc hiểu nguồn gốc của sự biến đổi dọc theo cả thời gian và không gian là rất quantrọng cho việc xác định mối quan hệ thực nghiệm giữa hiệu quả phân bổ và các yếu tốbiến đổi qua vùng miền Với mục tiêu bước đầu là khám phá các yếu tố ngoại sinh ảnhhưởng đến hiệu quả phân bổ, trước hết luận án xây dựng mô hình dữ liệu mảng tĩnh vàchiatậpcác biếngiảithíchthành2nhóm:tậpcácbiếnthayđổitheotỉnh,theothờigianvàtậpcácbiếnthayđổithe ongành,tỉnhvàthờigiannhư sau

Trong đó:𝐶𝑜𝑣𝐼𝑝𝑡là số hạng hiệp phương sai theo cách tiếp cận OP ược tính đại cho ngành I, tỉnh p tại thời điểm t;𝑋𝑝𝑡là tập hợp các yếu tố chuyên biệt theo các tỉnhkhác nhau ở năm t;𝑍 𝐼𝑝𝑡là tập hợp các biến số thay ổi theo ngành, tỉnh và thời gian đại Việc ước lượng bao gồm các ảnh hưởng cố định về thời gian, ngành và tỉnh để kiểmsoátcácyếutốbịbỏ quabấtbiếntheothờigian.

2.5.2.2 Phươngphápướclượng vàcáckiểmđịnhlựachọn mô hình Đối với mô hình (2.52), trước hết luận án sử dụng nhân tử phóng đại phương saiVIFđể xác định xem có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến giải thích trongmôhìnhhaykhông.Việclựachọngiữacácmôhìnhdữliệumảngtĩnhcơbảnbaogồmmô hình POLS (mô hình dữ liệu mảng OLS gộp); mô hình RE (mô hình tác động ngẫunhiên – random effect model) và mô hình FE (mô hình tác động cố định – fixed effectmodel)đượctiếnhànhtheocácbướcsauđây:

- SửdụngkiểmđịnhWaldcủaGreene(2000)đểpháthiệnhiệntượng phương saicủasaisốthay đổi;

- SửdụngkiểmđịnhWo ol dr id ge củaWooldridge (2002)để pháthiệnhi ện tượngtựtươngquan;

- Sử dụng“phương pháp bình phương tối thiểu tổng quát khả thi (FeasibleGeneralizedLeastSquares–

Môhình(2.52)làmộtmôhìnhtĩnh,nóchưathểhiệnđượcảnhhưởngcủamứchiệuquảphâ nbổtrongquákhứđếnmứchiệuquảphânbổởthờiđiểmhiệntại(nếutồntại).Nhiềumốiquanhệkinht ếlàđộngtrongbảnchấtvàmộttrongnhữngưuđiểmcủamôhìnhdữliệumảnglànóchophépnhàng hiêncứuhiểurõhơnđộngtháicủasựđiềuchỉnh Mô hình thể hiện mối quan hệ động này được đặc trưng bởi sự có mặt của thànhphần trễ của biến phụ thuộc trong các biến giải thích của mô hình Nếu áp dụng cácphươngphápướclượngcủamôhìnhdữliệumảngtĩnhthìcácướclượngthuđượcsẽ bịchệchvàcóthểkhôngvững(SevestreandTrognon,1985;Nickell,1981;Kiviet,1995) Và khi tính động bị bỏ qua thì các mô hình sẽ bị xác định sai vì bỏ qua các dữkiệntrongquákhứ (Bond,2002; Greene,2008).

Trong mô hình dữ liệu mảng, có hai vấn đề quan trọng tiềm ẩn liên quan đếnthànhphầnsaisố,đólà:

(2)sựtươngquangiữacácbiếngiảithíchvớithànhphầnnhiễu.Sự tồn tại của một trong hai, hoặc cả hai vấn đề này làm cho các kết quả ước lượng củaFE/REsẽbịchệchhoặc khônghiệuquả.

Tuy nhiên lại nảy sinh vấn đề thứ hai trong mô hình (2.54) do∆𝐶𝑜𝑣 𝐼𝑝,𝑡−1sẽ tương quan với∆𝜀𝐼𝑝𝑡thông qua thành phần𝜀 𝐼𝑝,𝑡−1 Vấn đề này còn được gọi là vấn đềnội sinh trong mô hình Để khắc phục vấn đề này, ta cần sử dụng nhóm phương phápmoment tổng quát hay nhóm phương pháp GMM, bao gồm IV-GMM

(ước lượng biếncôngcụ);DGMM(GMMsaiphân)vàSGMM(GMMhệthống).Baphươngphápkhácnhaud otập cácbiến côngcụđược sửdụngtrongtừngphương phápkhácnhau. Đểkiểmtrasựphùhợpcủamôhình(2.54),luậnánsửdụng cáckiểmđịnhsau

Ta tính các tác động ngắn hạn và dài hạn của biến độc lập lên biến phụ thuộctrongmôhìnhhồiquyđộng(2.53)nhưsau

Tác động dài hạn củaXlên𝐶𝑜𝑣,kí hiệu là𝑆 𝑑ℎ , được tính nhưsau

1−𝛾Tươngtự,tácđộngdài hạncủabiến độclập𝑍lên𝐶𝑜𝑣tínhđượclà

KếtluậnChương 2

Chương 2 luận án trình bày cơ sở lý luận của luận án liên quan đến hiệu quảphân bổ cấp doanh nghiệp và hiệu quả phân bổ ngành - vùng Sau đó luận án đưa rakhung nghiên cứu Đồng thời luận án trình bày phương pháp bao dữ liệu để đo lườnghiệuquảphânbổcủadoanhnghiệpvàphươngphápđolườnghiệuquảphânbổngành-vùngtheocáchtiếpcậncủaOlleyandPakes(1996).Trongphầntrìnhbàyphương pháp bao dữ liệu, tác giả trình bày bài toán trong trường hợp có thông tin chung về giávà phương pháp ước lượng giá đầu vào Trong phương pháp ước lượng hiệu quả phânbổ ngành - vùng theo cách tiếp cận OP, luận án trình bày phương pháp ước lượng TFPcấpdoanhnghiệpvàcảcácphươngphápmởrộngcủaphânrãOPkhi tínhđếnsựđónggóp của các doanh nghiệp gia nhập và rút lui khỏi thị trường Sau đó tính toán hiệu quảphânbổtrongmộtnhómvàgiữacácnhóm.

Từ đặc trưng của từng loại hiệu quả phân bổ đo lường được, luận án trình bàycácmôhìnhphântíchtácđộngcủacácnhântốđếnhiệuquảphânbổtươngứng.Trongđó mô hìnhTobit được sử dụng đối với hiệu quả phân bổ của doanh nghiệp đo lườngtheoDEA,luậnántrìnhbàyphươngphápướclượngvàtínhtácđộngbiêncủabiếngiảithích lên hiệu quả phân bổ Tiếp theo, luận án trình bày mô hình dữ liệu mảng tĩnh vàmô hình dữ liệu mảng động đối với hiệu quả phân bổ ngành - vùng đo lường theo cáchtiếpcậnOP.Trongmôhìnhđộng,cótínhđến tácđộngngắnhạn vàdàihạn.

Chương3 THỰC TRẠNG HOẠT ĐỘNG VÀ PHÂN BỔ NGUỒN LỰC CỦA CÁCDOANHNGHIỆPNGÀNHCHẾ BIẾN CHẾ TẠOỞ VIỆTNAM

TrongChương3,luậnánsẽđivàophântíchthựctrạnghoạtđộngcủacácdoanhnghiệpngành chếbiếnchếtạocủaViệtNamnóichungtronggiaiđoạntừnăm2000đếnnăm2018vàcủacácnhómngà nhnhỏchiatheoquymôdoanhnghiệp;loạihìnhsởhữuvànhómngànhkinhtếđểthấyrõsựpháttriển cũngnhưđónggópcủacácnhómdoanhnghiệpnàyđốivớisựpháttriểnchungcủatoànngành.Đồngthờ iluậnánphântíchthựctrạng phân bổ nguồn vốn và nguồn lao động của các doanh nghiệp ngành chế biến chếtạo trong giai đoạn nghiên cứu Cuối Chương, luận án trình bày thực trạng môi trườngkinh doanh cấp tỉnh ở Việt Nam Những phân tích này sẽ làm cơ sở cho các so sánh vàphântíchtrongChương4.

Hoạt độngcủacácdoanhnghiệpngànhchếbiếnchếtạocủaViệtNam

Thựctrạnghoạt độngtheo quymô doanhnghiệp

Trướchếtcácdoanhnghiệpngànhchếbiếnchếtạođượcchiatheoquymôdoanhnghiệp (theoNghị định 56/2009/NĐ-CPcủa Chính phủ), bao gồm doanh nghiệp siêunhỏ,doanhnghiệpnhỏ,doanhnghiệpvừavàdoanhnghiệplớn.Bảng3.1thểhiệnthốngkêmôtả mộtsốbiếnquantrọngcủacácnhómdoanhnghiệpnày.

Trong giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2018 chứng kiến sự gia tăng số lượngdoanh nghiệp siêu nhỏ và nhỏ trong ngành chế biến chế tạo, đặc biệt là doanh nghiệpsiêu nhỏ Trong giai đoạn 19 năm, số lượng doanh nghiệp siêu nhỏ đã tăng lên hơn 12lần, số lượng doanh nghiệp nhỏ tăng hơn 6 lần Trong khi số lượng doanh nghiệp vừavà lớn chỉ tăng khoảng 3,4 lần Năm 2000, tỷ lệ doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ chiếmxấp xỉ 70% tổng số doanh nghiệp ngành chế biến chế tạo, thì đến năm 2018 tỷ lệ nàytăng lên gần 85% Điều này xảy ra do các điều kiện gia nhập thị trường của các doanhnghiệp ngày càng được nới lỏng nên nhiều doanh nghiệp quy mô nhỏ, tiềm lực vốn ítnhưngvẫngianhậpthịtrường.Cácdoanhnghiệpquymôvừacósốlượngdoanhnghiệpít nhất trong bốn loại doanh nghiệp Trong giai đoạn này, tiềm lực về vốn cũng như giátrị gia tăng của các doanh nghiệp cũng tăng mạnh Đặc biệt các doanh nghiệp siêu nhỏ,lượng vốn đã tăng gấp hơn 3 lần, trong khi các loại doanh nghiệp khác tăng lên chưađến 2 lần vốn Tuy vậy, số lượng lao động bình quân của các doanh nghiệp giảm nhẹ,trừcácdoanhnghiệplớnvớisốlượnglaođộngbìnhquântăngnhiều.Điềunàychothấycác doanh nghiệp lớn đã mở rộng quy mô cả về vốn và số lượng lao động Trong khicácdoanhnghiệp nhỏ hơnthìtănglượngvốn nhưngtiết kiệmlượng laođộng.

Vốn Lao động Doanhthu Giátrị giatăng (Triệu đồng) (Người) (Triệu đồng) (Triệu đồng)

Nguồn:Tínhtoán củaNCS từsốliệuđiềutra doanhnghiệp củaGSO

Trong giai đoạn này, các doanh nghiệp siêu nhỏ ngành chế biến chế tạo mặc dùchiếm số lượng lớn và có số doanh nghiệp tăng lên nhanh chóng nhưng hoạt động củanhóm doanh nghiệp này lại kém hiệu quả nhất Duy nhất nhóm doanh nghiệp này códoanh thu giảm trong giai đoạn nghiên cứu, chứng tỏ các doanh nghiệp siêu nhỏ ngànhchếbiếnchếtạohoạtđộngchưahiệuquả.Nhiềudoanhnghiệpnontrẻvớitiềmlựcthấp,không đủ sức cạnh tranh trong thị trường dẫn đến phải rút lui khỏi thị trường Điều nàythểhiệnrõtronghình3.1. Đơnvị:phần trăm

Nguồn:Thựchiệnbởi NCStừsố liệuđiềutra doanhnghiệpcủa GSO

Hình3.1biểudiễnphầntrămsốdoanhnghiệpsốngsót,gianhậpvàrútluitrongtừng nhóm doanh nghiệp phân theo quy mô của ngành chế biến chế tạo trong giai đoạn2000 - 2018 Tỷ lệ doanh nghiệp sống sót và gia nhập trong từng nhóm doanh nghiệptăngtheoquymôdoanhnghiệp.Sốdoanhnghiệpsiêunhỏtồntạitrongsuốtcảgiaiđoạnnghiên cứu chiếm tỷ lệ rất nhỏ, khoảng 1,03% Tỷ lệ này đối với nhóm doanh nghiệpquy mô nhỏ là 4,22% Trong đó, với nhóm quy mô vừa và lớn tỷ lệ này cao hơn rấtnhiều; tương ứng là 12,72% và 20,33%.

Số lượng doanh nghiệp sống sót của nhómdoanhnghiệpquymôvừavàlớnxấpxỉnhauvàlớnnhấttrongbốnnhómdoanhnghiệp.Các doanh nghiệp sống sót đều là các doanh nghiệp lớn cả về quy mô vốn và lao động,cũngnhưcódoanhthuvàgiátrịgiatăngcaosovớicácdoanhnghiệpcònlạitrongcùngnhóm Tỷ lệ doanh nghiệp gia nhập của các nhóm đều tương đối cao Trong đó nhómdoanh nghiệp siêu nhỏ có số lượng doanh nghiệp gia nhập lớn nhưng các doanh nghiệpcóthờigianhoạtđộngkhônglâuvàtínhvềtỷlệthìvẫnthấpnhấttrongbốnnhóm.Đâycũng là nhóm có số lượng doanh nghiệp cũng như tỷ lệ doanh nghiệp rút lui cao nhất,xấpxỉ60%.Tỷlệnàygiảmdầntheoquymônhóm,thấpnhấtvớinhómcóquymôlớn,khoảngtrên20%.Doanhnghiệprútluilànhữngdoanhnghiệpcósốlaođộngvàlượngvốn thấp hơn các doanh nghiệp khác trong nhóm nên khả năng cạnh tranh để tồn tạicũngthấp,do đó phải rút luikhỏithị trường.

Thựctrạnghoạt độngtheoloạihìnhthứcsởhữucủadoanhnghiệp

Hiệnnay,ởnướctacácdoanhnghiệpđượcchiatheohìnhthứcsởhữu,baogồmba loại: doanh nghiệp nhà nước (DNNN), doanh nghiệp tư nhân (DNTN) và doanhnghiệpđ ầ u t ư t r ự c t i ế p n ư ớ c n g o à i ( D N F D I ) Đ ể c ó n h ữ n g p h â n t í c h v ề t ì n h h ì n h hoạt động của các nhóm doanh nghiệp khác nhau theo hình thức sở hữu, luận án thựchiện thống kê mô tả với một số biến đặc biệt qua các năm, được tóm tắt kết quả trongBảng3.2.

Số lượng DNNN luôn chiếm tỷ lệ lớn và tăng liên tục trong ngành chế biến chếtạo từ năm 2000 cho đến năm 2009, sau đó lại giảm trong giai đoạn còn lại của nghiêncứu Không chỉ có sự giảm sút về số lượng doanh nghiệp, lợi nhuận và giá trị gia tăngtrungbìnhcủanhómdoanhnghiệpnàycũngcócùngquyluật.

LoạiDN Sốquansát Vốn Lao động Lợinhuận Giátrị giatăng

(Triệu đồng) (Người) (Triệu đồng) (Triệu đồng)

Trong cả giai đoạn nghiên cứu, quy mô lao động của các DNNN giảm mạnh.Trước năm 2009, các DNNN quy mô về lao động đa số là các doanh nghiệp vừa, tuynhiêngiaiđoạnsauthìcácdoanhnghiệpnàylạibịgiảmquymôthànhcácdoanhnghiệpnhỏ.Đây là kết quả của việc ảnh hưởng từ khủng hoảng và suy thoái kinh tế toàn cầucuốinăm2008vàđầunăm2009đếnnướcta nóichungvàcác doanhnghiệpngànhchếbiến chế tạo nói riêng Các DNNN trong ngành với sự linh hoạt kém và có sức ì lớn đãbị ảnh hưởng nặng nề dẫn đến việc nhiều doanh nghiệp phải ngừng hoạt động hoặc thunhỏ quy mô Vì vậy từ nhóm chiếm số lượng doanh nghiệp lớn nhất trong ngành chếbiếnchếtạo ởnhững nămđầugiaiđoạnnghiêncứu,cácDNNNđãtrởthànhnhómvới số lượng ít nhất trong những năm gần đây Đây một phần cũng là kết quả của quá trìnhcổphần hóavà thoáivốn trongcácDNNNtheo chủ trương của Chínhphủ.

Giai đoạn nghiên cứu chứng kiến sự tăng lên nhanh chóng và liên tục của nhómDNTN,từviệcchiếmchưađến25%trongtổngsốdoanhnghiệpngànhchếbiếnchếtạonăm 2000, đến năm 2018 các DNTN đã chiếm đến xấp xỉ 80% tổng số doanh nghiệptoàn ngành, kế cả sau thời gian khủng hoảng kinh tế và suy thoái toàn cầu cuối năm2008vàđầunăm2009, sốlượngDNTNchỉgiảmnhẹ,sauđólạităng lênnhanhchóng.Mặcdùquymôcủanhómdoanhnghiệpnàycũnggiảm.Quymôvềlaođộngcủanh ómnày cũng giống nhóm DNNN, giảm liên tục trong cả giai đoạn nghiên cứu, từ quy môtrung bình khoảng 158 lao động năm 2000, đến năm 2018 thì quy mô trung bình củanhómDNTNgiảmđángkể,xuốngcònxấpxỉ56laođộng.CácDNTNkhôngcólợithếvềvốn,đ ứngtrướccạnhtranhcầnphảisửdụnghợplývềlaođộngđểtiếtkiệmchiphí.Vốn, lợi nhuận và giá trị gia tăng của các DNTN có sự suy giảm mạnh năm 2005, sauđótăngtrởlạivàlạitiếptụcgiảmvàonăm2014,sauđólạitănglên.Điềunàychothấy,mặc dù các DNTN ngành chế biến chế tạo là nhóm có quy mô nhỏ nhất trong 3 nhómnhưngđâylạilànhómdoanhnghiệpnăngđộng,cókhảnăngthíchứngcaotrướcnhữngkhókhăn củanềnkinhtế.

Giaiđoạntừnăm2000đếnnăm2018cũngchứngkiếnsựtăngliêntụcsốlượngcácdoanhnghiệ pFDIngànhchếbiếnchếtạo.Trongkhoảngthờigian19năm,sốlượngDNFDI tăng gần 9 lần và trở thành nhóm doanh nghiệp chiếm số lượng doanh nghiệpcao thứ hai, sau nhóm DNTN Tuy nhiên, quy mô về lượng vốn cũng như lợi nhuận vàgiá trị gia tăng trung bình của nhóm doanh nghiệp này có sự suy giảm trong giai đoạntừnăm2000đếnnăm2014vàcósựtăngmạnhlượngvốntừnăm2015đến2018.Năm2000, mặc dù số lượng DNFDI chỉ chiếm chưa đến 9,5% tổng số doanh nghiệp toànngành nhưng lượng vốn lại chiếm hơn 51,7% tổng lượng vốn các doanh nghiệp trongngành Tuy nhiên đến năm 2014, số lượng doanh nghiệp FDI đã tăng lên, chiếm hơn12% nhưng tỷ trọng vốn lại chiếm chưa đến 47% Đến năm 2018, số lượng DNFDIchiếm tỷ lệ không thay đổi mấy so với năm 2014 nhưng tỷ lệ về vốn trong toàn ngànhđãtănglạiđượchơn56%.Đâycólẽlàkếtquảcủaviệcmởrộngđốingoạisongphươngcủa Việt Nam với các nước và việc một số hiệp định thương mại có hiệu lực từ năm2015 Điều này đã thu hút dòng vốn của các doanh nghiệp nước ngoài vào Việt

Nam.VàcácDNFDIcũngcóquymôvềlaođộngkhôngngừngtănglênvàhầuhếtđềulàcácdoanh nghiệp quy mô lớn Giai đoạn đầu của nghiên cứu, số lượng DNFDI còn ít, chủyếu là các doanh nghiệp có tiềm lực về vốn, với số vốn trung bình mỗi doanh nghiệpcaonhấttrongcảgiaiđoạnnghiêncứunhưnglượnglaođộngbìnhquânlạithấpnhấ t.

Năm 2000 Năm 2005 Năm 2009 Năm 2014 Năm 2018 2000-2018

Nhưng trong giai đoạn đầu này, các DNFDI lại hoạt động hiệu quả hơn, thể hiện ở lợinhuận cao và giá trị gia tăng lớn Nhưng sau đó, các DNFDI hoạt động giảm hiệu quả,thểhiệnởlợinhuậnvàgiátrịgiatănggiảmliêntục.Việchoạtđộngkhônghiệuquảnàycònthể hiệntronghình3.2. Đơnvị:phầntrăm

Nguồn:Thựchiệnbởi NCStừsố liệuđiềutra doanhnghiệpcủa GSO

Hình3.2thểhiệnphầntrămsốdoanhnghiệptrongtừngnhómchiatheoloạihìnhsởhữu,kinhdo anhcólợinhuậntrongtừngnămvàtrongcảgiaiđoạnnghiêncứu.Năm2000, cả ba nhóm doanh nghiệp đều có tỷ lệ doanh nghiệp hoạt động có lãi rất cao, đềutrên 97,7% Trong đó tỷ lệ này của nhóm doanh nghiệp nước ngoài là cao nhất, trên99%.Tuy nhiên những năm sau nhóm doanh nghiệp này lại có tỷ lệ doanh nghiệp làmăncólãithấpnhấttrongbanhóm.Tínhtrong cảgiaiđoạnnghiêncứuthìnhómDNNNcó tỷ lệ doanh nghiệp có lợi nhuận là cao nhất (trên 82%) Trong khi tỷ lệ này đối vớinhómDNTNvàDNFDItươngứnglà69%vàxấpxỉ65%.

Thựctrạnghoạt độngtheo nhómngànhkinhtế

Theosốliệuthốngkêtừnăm2010đếnnaychothấy,thayđổivềcơcấukinhtếđãdẫnđếnnhữ ngthayđổitrongcơcấulaođộng,vớisựgiảmsútđángkểlaođộngtrongngành nông nghiệp, từ 49,5% (năm 2010) xuống 37,7% (năm 2018) và sự gia tăng laođộnglàmviệctrongngànhcôngnghiệpvàdịchvụ.Ngànhcôngnghiệpchếbiếnchếtạocho thấy vai trò chủ đạo của mình trong việc hấp thụ lao động chuyển từ khu vực nôngnghiệp sang với sự gia tăng tỷ trọng lao động từ 13,5% lên 17,9% Đây là ngành tạo raviệclàmchủyếuchonềnkinhtếnhưngtrongnộibộngànhchếbiếnchếtạo,vaitròcủamỗingànhcấ p2cũngkhácnhau.Ngànhchếbiếnchếtạogồm24ngànhcôngnghiệp

20002005200920142018 cấp 2 với mã vsic tương ứng từ 10 đến 33 Cơ cấu lao động trong ngành chế biến chếtạo theo phân ngành cấp 2 trong một số năm của giai đoạn 2000 - 2018 được thể hiệntronghình3.3. Đơnvị:người

Qua hình 3.3 ta thấy, may mặc, da giày và chế biến thực phẩm là các ngành tạora việc làm chính cho toàn ngành Trong cả giai đoạn nghiên cứu, ngành sản xuất chếbiến thực phẩm là ngành với số lượng doanh nghiệp lớn nhất và quy mô doanh nghiệpđều là các doanh nghiệp vừa và lớn Lực lượng lao động ngành này tăng nhanh trongnửa đầu giai đoạn nghiên cứu Tuy nhiên trong nửa sau của giai đoạn nghiên cứu, sốlượnglaođộngngànhnàylạigiảm,mặcdùvẫnchiếmtỷtrọngcaotrongtoànngànhchếbiến chế tạo Ngành sản xuất trang phục (ngành may) là ngành với số lượng lao độngkhông ngừng tăng trong từng năm của giai đoạn nghiên cứu với số lượng doanh nghiệpluôn trong nhóm đứng đầu và cũng đều là các doanh nghiệp vừa và lớn Mức gia tănglực lượng lao động trung bình hàng năm trong giai đoạn từ 2000 đến

2018 của ngànhnày là 10,71% Ngành sản xuất da và các sản phẩm có liên quan (ngành da giày) thì cósự phát triển muộn hơn so với hai ngành trên Số lượng doanh nghiệp tăng đột biến từnăm 2013 và đều là các doanh nghiệp lớn Đây có thể là kết quả của việc Việt Nam đãkí kết được các hiệp định quan trọng như Hiệp định Đối tác kinh tế xuyên Thái BìnhDương TPP, hiệp định FTA giữa Việt Nam với Khối thương mại tự do Châu Âu, … đãtạoranhữngthuậnlợichocácdoanhnghiệpViệtNamthànhlậpvàmởrộngquymô

C B th ự cp h ẩm Đ ồ u ố n gT h u ố cl á

Vốn TB/DN Doanh thu TB/DN Lợi nhuận TB/DN xuất khẩu Đặc biệt là các doanh nghiệp da giày, với lợi thế xóa bỏ mức thuế từ 3,5% - 57,4%đểhưởngưuđãicácdòngsảnphẩmdagiàyvềmức0%,từđógiúpdoanhnghiệpngành da giày tăng trưởng xuất khẩu Ngành điện tử trong thời gian gần đây cũng nổilênlàngànhthâmdụnglaođộng,tạoviệclàmchủyếu,vớitốcđộtăngtrưởngviệclàmtrongnhững nămgầnđâylàhơn20%.

Sự phát triển trong nội bộ ngành chế biến chế tạo được thể hiện rõ hơn qua cácconsốthốngkêvềvốntrungbình,doanhthutrungbìnhvàlợinhuậntrungbìnhcủacácdoanhnghiệ ptrongtừngngànhcấp2trongcảgiaiđoạnnghiêncứu,đượcthểhiệntronghình3.4.Tasẽphântíchcácn gànhtrọngđiểm cómứctăngtrưởngcaovàổnđịnh,gópphầnvàotăngtrưởngcủa toàn ngànhchếbiếnchếtạo. Đơnvị:triệuđồng

Qua hình 3.4 ta thấy, các ngành dệt may và da giày mặc dù là các ngành có sốlượng lao động cao nhất tuy nhiên quy mô vốn, doanh thu và lợi nhuận bình quân cácdoanh nghiệp lại thấp, đặc biệt là các doanh nghiệp ngành may mặc, là nhóm có lượngvốn trung bình của doanh nghiệp trong cả giai đoạn gần thấp nhất Các doanh nghiệpngành này gặp khó khăn do đầu vào phụ thuộc nhiều vào thị trường nước ngoài Tuynhiên trong những năm gần đây, các ngành này có những chuyển biến tích cực Trongba năm cuối của giai đoạn nghiên cứu, ngành công nghiệp dệt có tốc độ tăng chỉ số sảnxuất bình quân khoảng 13%/năm (năm 2016 tăng 16,9%; năm 2017 tăng 9,8% và năm2018tăng12,5%).Consốnàyđốivớingànhsảnxuấttrangphụclàhơn9%/năm(năm

2016 tăng 7,5%; năm 2017 tăng 9,8% và năm 2018 là 10,9%) Xuất khẩu dệt may năm2018tăngđộtbiếnvớikimngạchđạt30,4tỷUSD;tăng33,5%sovớinăm2015vàtăngbìnhquânhơ n10,1%/năm.

Ngành có lượng vốn và doanh thu bình quân cao nhất trong cả giai đoạn nghiêncứulàngànhsảnxuấtsảnphẩmđiệntử,máyvitínhvàsảnphẩmquanghọc.Tuynhiên,lợi nhuận bình quân của các doanh nghiệp ngành này chưa tương xứng với lượng vốnvà doanh thu trung bình Trong nửa đầu giai đoạn nghiên cứu, vốn, doanh thu và lợinhuận bình quân có xu hướng giảm Tuy nhiên từ năm 2009, các con số này có sự tăngtrưởng tốt hơn nhưng cũng không đều đặn, có sự giảm nhẹ trong các năm 2014,

2016và2018.Thểhiệnởmứctăngtrưởng12,5%năm2016;35,2%năm2017và10,7%năm2018 Trong những năm gần đây, các mặt hàng của ngành này có đóng góp lớn trongkim ngạch xuất khẩu của nước ta Kim ngạch xuất khẩu điện thoại và linh kiện luôn ởvịtrídẫnđầuvớitổngkimngạchxuấtkhẩugiaiđoạn2016-2018đạt129,8tỷUSD,tăngbình quân 18,3%/năm Còn các mặt hàng điện tử, máy tính và linh kiện đạt 74,4% tỷUSD,tăngbìnhquân23,6%/năm.Tuyvậy,thựctếthìngànhđiệntửcủaViệtNammớiởgiaiđoạn đầucủasựpháttriểnvàchủyếudựavàohệthốngcácdoanhnghiệpcóvốnđầu tư nước ngoài Việt Nam đang dần trở thành công xưởng sản xuất và lắp ráp linhkiện cho các sản phẩm điện tử của nhiều hãng lớn trên thế giới như Samsung, Toshiba,LGvàCanon.

Ngành công nghiệp sản xuất hàng tiêu dùng và thực phẩm, đồ uống cũng có sựpháttriểnnhanhvàgiữvịtríquantrọng,thỏamãnnhucầutrongnướcvàđónggópvàokimngạchxu ấtkhẩu.Tổnglượngvốncủacácdoanhnghiệptronghaingànhnàychiếmtỷ trọng cao nhất trong cả giai đoạn nghiên cứu (gần 15% với nhóm doanh nghiệp sảnxuất, chế biến thực phẩm và gần 9% với nhóm doanh nghiệp đồ uống) Các doanh nghiệpchếbiếnthựcphẩmvớisốlượngdoanhnghiệplớnnhấtnhưnghoạtđộngkinhdoanhlạichưa mang lại lợi nhuận tốt Tốc độ tăng trưởng của ngành này trong ba năm cuối củagiaiđoạnnghiêncứutươngứnglà8,2%;6%và8,2%.Cácconsốnàyđốivớingànhsảnxuấtđồuốnglà 10,4%;6,1%và7,9%.Lợinhuậntrungbìnhcủacácdoanhnghiệpngànhsảnxuấtđồuốngthuộcnhómcao trongcácngành(chỉsaungànhdầukhívàngànhđiệntử) Việt Nam đang trở thành thị trường có sức tiêu thụ thực phẩm – đồ uống tiềm năngtrong khu vực Chỉ số tiêu thụ của ngành chế biến thực phẩm và sản xuất đồ uống năm2018tăngtươngứng8,1%và11%sovớinăm2017.Đồngthời,cónhữngdoanhnghiệpcủa ViệtNam trong hai ngành này là những doanh nghiệp lớn, có tên tuổi và có tiềmnăngtrongxuấtkhẩurathịtrườngkhuvựcvàthếgiới.

Cácdoanhnghiệpngànhdầukhívớisốlượngdoanhnghiệpcảgiaiđoạnítnhấtvà đa số là các doanh nghiệp với quy mô lao động nhỏ nhưng lại là ngành có lợi nhuậnbìnhquâncaonhấtcảgiaiđoạnvớilượngvốnvàdoanhthutrungbìnhcaothứhai,đứngsau nhóm doanh nghiệp điện tử Đây là ngành có đóng góp nhiều cho ngân sách nhànước Tronggiaiđoạntrước năm 2015,hàngnămngànhnày đóng góp trungbình 20%

- 25% tổng thu ngân sách nhà nước; 18% - 25% GDP cả nước Từ năm 2015, trong bốicảnh kinh tế thế giới và trong nước gặp nhiều khó khăn, giá dầu giảm mạnh, đóng gópcủa ngành cho ngân sách nhà nước giảm, xuống bình quân 9% - 11%/năm; đóng gópchoGDPchungcủacảnướctrungbìnhhàngnămlà10%-13%.Ngànhnghềkinhdoanhchính tập trung vào năm lĩnh vực là tìm kiếm thăm dò khai thác dầu khí, chế biến dầukhí,côngnghiệpkhí,côngnghiệpđiệnvàdịchvụdầukhí.

Ngoài ra trong giai đoạn này, các ngành như sản xuất kim loại, sản xuất xe cóđộng cơ và sản xuất phương tiện giao thông vận tải khác là các ngành có lượng vốn vàdoanhthubìnhquândoanhnghiệpcaonhưnglợinhuậndocác doanhnghiệpnàymanglại lại không nhiều Chứng tỏ các doanh nghiệp trong các ngành này hoạt động chưađem lại hiệu quả cao Tuy nhiên, trong những năm cuối của giai đoạn nghiên cứu, cácngành này có sự tăng trưởng mạnh và có sự cải thiện nhiều Như ngành sản xuất kimloại,cótốcđộtăngtrưởngbìnhquântrongcácnăm2016-2018làtrên20%/năm.Trongđó, năm 2016 tăng 17,9%; năm 2017 tăng 22,1% và 2018 là 25% Sự tăng trưởng nàydo sự đóng góp của các Tập đoàn lớn nhưTập đoàn Formosa, Tập đoàn Hòa Phát, TậpđoànHoaSenvàCôngtyTungHo,

Thựctrạngphânbổvốnvàlaođộngcủacácdoanhnghiệpngànhchếbiếnchếtạ oởViệtNam

ThựctrạngphânbổnguồnlaođộngcủacácdoanhnghiệpngànhchếbiếnchếtạoởViệtNa

Từviệcphântíchthựctrạnghoạtđộngcủacácdoanhnghiệpngànhchếbiếnchếtạo của Việt Nam trong giai đoạn 2000 - 2018, luận án tiếp tục đi vào phân tích thựctrạngphânbổđầuvàocủa cácdoanh nghiệptrongngành.

3.2.1 Thực trạng phân bổ nguồn lao động của các doanh nghiệp ngành chếbiếnchếtạoở ViệtNam

Trong 24 nhóm ngành VSIC 2 chữ số của ngành công nghiệp chế biến chế tạothì có một số ngành có lượng lao động chiếm tỷ trọng cao trong giai đoạn nghiên cứu.Đó là các ngành: chế biến thực phẩm, đồ uống, dệt, may, da giày, gỗ, cao su và nhựa,phikimvàngànhđiệntử.Thựctrạngphânbổ việclàmcủangànhchếbiếnchếtạotheocácngành chính nàythểhiệntronghình3.5.

Gỗ Đồ uốngDệt Cao su và plasticPhi kim

Da giày Các ngành còn lại

Hình3.5 Phân bổviệclàm (%)theocác ngànhchínhcủangànhchếbiếnchếtạo

Nguồn: Thựchiệnbởi NCStừsốliệuđiềutra doanhnghiệpcủa GSO

Tathấytronggiaiđoạnnghiêncứuthìhaingànhcótỷtrọnglaođộngcaonhấtlàngành chế biến thực phẩm và ngành may Trong đó ngành chế biến thực phẩm có tỷtrong lao động giảm đều và mạnh trong cả giai đoạn, từ 32,55% năm 2000 xuống chỉcòn 6,66% năm 2018 Trong khi đó ngành may vẫn giữ tỷ trọng cao, ổn định và có xuhướng tăng nhẹ qua các năm, từ 16,56% năm 2000 lên 21,42% năm 2018 Ngành dệtchiếm tỷ lệ lao động tương đối ổn định dù có giảm nhẹ so với năm đầu của giai đoạnnghiên cứu Ngành cũng có sự suy giảm mạnh về tỷ trọng lao động là ngành đồ uống.Năm 2000, lao động ngành này chiếm

9,47% lao động toàn ngành chế biến chế tạonhưngđếnnăm2018,consốnàychỉcòn0,82%.Ngànhgỗvàphikimcũnglàngànhcócùng xu thế giảm về tỷ trọng lao động nhưng sự suy giảm với tốc độ ít hơn Ngành caosuvànhựacũnggiữmộttỷlệtươngđốiổnđịnhvàcósựtăngnhẹtrongkhoảngtừnăm2005đếnnăm 2009.Bangànhcònlạilàdệt,dagiàyvàđiệntửcócùngxuhướngtrongtỷ trọng lao động, giai đoạn đầu các ngành này chiếm tỷ trọng lao động rất nhỏ (z

Nguồn:ướclượngcủaNCStừsốliệucủaTổng cục Thốngkê Đồngthờiluậnáncũngchiacácdoanhnghiệptheoloạihìnhsởhữuđểướclượngmô hình Tobit trên từng mẫu nhỏ (với nhóm DNNN, DNTN và DNFDI) với ký hiệutươngứnglàMH1.1; MH1.2vàMH1.3,kết quảđượctổng hợptrongbảng4.9.

Từ hai bảng này ta thấy có một số kết quả nhất quán trên toàn mẫu và 3 mẫunhỏ: biếnKL, LC và debtcó hệ số dương và có ý nghĩa thống kê trong cả 4 mô hình;trongkhibiếnsizecóhệsốâmvàcóýnghĩathốngkêtrongtấtcảcácmôhìnhởbảng

4.8 và 4.9 Tỷ lệ vốn trên lao động có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả phân bổ, cácdoanh nghiệp có mức trang bị vốn trên lao động càng cao thì hiệu quả càng lớn, hệ sốcủa biến này lớn nhất đối với nhóm doanh nghiệp tư nhân hay đối với nhóm doanhnghiệp này thì việc tăng mức trang bị vốn trên lao động sẽ dẫn đến mức tăng hiệu quảphânbổnhiềunhất.

Thu nhập bình quân đầu người (biếnLC) cũng có tác động tích cực lên hiệu quảphânbổmộtcáchrõràng,trongđóhệsốcủabiếnnàyđốivớinhóm

DNNNlàcaonhấtvàthấpnhấtvớinhómDNTN.Cảithiệntiềnlươngtrongdoanhnghiệplàmộtbiệnp hápkhuyến khích người lao động hăng say làm việc để tăng năng suất lao động, dẫn đếntăng hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp Trong các doanh nghiệp, tiền lương đượccoilàmộtbộphậncủachiphísảnxuất.Vìvậy,tăngtiềnlươngdẫnđếntăngchiphísảnxuất kinh doanh, còn tăng năng suất lao động lại làm giảm chi phí cho từng đơn vị sảnphẩm Một doanh nghiệp thực sự kinh doanh có hiệu quả khi chi phí nói chung cũngnhưchiphíchomộtđơnvịsảnxuấtđượchạthấp,tứclàmứcgiảmchiphídotăngnăngsuất lao động phải lớn hơn mức tăng chi phí do tiền lương tăng Mặt bằng tiền lươngcủa người lao động Việt Nam vẫn còn rất khiêm tốn so với trong khu vực và trên thếgiới, đặc biệt là thu nhập của người lao động trong các doanh nghiệp nhà nước nên tiềnlương vẫn là một yếu tố rất quan trọng đối với người lao động Vì vậy tăng tiền lươngvẫn là một chính sách cần thiết để tăng hiệu quả, mặc dù doanh nghiệp vẫn phải đảmbảo nguyên tắc nói trên để nâng cao hiệu quả của doanh nghiệp, nâng cao đời sống củangườilaođộng.

Bảng 4.9 Kết quả ước lượng mô hình hồi quy Tobit trên các nhóm doanh nghiệpchiatheoloạihìnhsởhữu

Tổng số tiền nợ phải trả của doanh nghiệp (biếndebt) cũng là một yếu tố có tácđộng tích cực đến hiệu quả phân bổ của doanh nghiệp Khi doanh nghiệp có số tiền nợphải trả tăng lên sẽ dẫn đến tăng hiệu quả phân bổ Điều này có thể giải thích do khi sốtiềnnợphảitrảcao,sẽđặtáplựctàichínhlêndoanhnghiệp,đòihỏidoanhnghiệpphải tiết kiệm các chi phí đầu vào để tăng sản lượng và đầu ra của mình Hệ số của biến nàycao nhất đối với nhóm DNTN, sau đó đến nhóm DNNN và thấp nhất đối với nhómDNFDI Điều này cũng là dễ hiểu do các DNTN với nguồn lực tài chính thấp, các mónnợphảitrảđòihỏicácdoanhnghiệpphảilựachọngiáđầuvàohợplýnhằmgiảmxuốngmứctốiđacá cchiphíđầuvào.KếtquảnàycũngphùhợpvớikếtquảtrongnghiêncứucủaIslam vàcộngsự(2011).

Tuy nhiên biến quy mô doanh nghiệp (size) lại cho thấy ảnh hưởng tiêu cực lênhiệu quả phân bổ của doanh nghiệp Các doanh nghiệp có quy mô lớn hơn lại có hiệuquả phân bổ thấp hơn so với các doanh nghiệp quy mô nhỏ hơn hay việc tăng quy môcủadoanhnghiệpkhôngmanglạiảnhhưởngtíchcựclênhiệuquảphânbổ.Kếtquảnàycũng giống với kết quả trong nghiên cứu của Merkert and Hensher (2011) về các hãnghàngkhông.NhưnglạingượclạivớicáckếtquảcủaRiosandShively(2004);Islamvàcộng sự (2011);Thabethe và cộng sự (2014) Điều này có thể giải thích do các doanhnghiệp quy mô nhỏ với tiềm lực vốn ít sẽ chú trọng việc lựa chọn các đầu vào với giácả hợp lý của các đối tác không thật sự tên tuổi và không phải là các doanh nghiệp lớnnhằmtốithiểuhóachi phíđầuvào,dẫnđếnhiệuquảphânbổcaohơn.

Biếntỷlệvốnngoài(Vng)cóhệsốâmvàcóýnghĩathốngkêtrênmẫutoànthểvà mẫu nhóm DNNN nhưng lại không có ý nghĩa thống kê với hai nhóm doanh nghiệpcòn lại Nhóm DNNN là nhóm có tỷ lệ vốn ngoài thấp nhất nhưng lại có ảnh hưởng rõrệt lên hiệu quả phân bổ Một thực tế đối với các doanh nghiệp trong nước, đặc biệt làcác DNNN thì việc giám sát quản lý và sử dụng nguồn vốn bên ngoài chưa hợp lý dẫnđến kết quả là khi tăng tỷ lệ vốn ngoài thì hiệu quả phân bổ lại giảm. Theo báo cáo củaphòng thương mại và công nghiệp Việt Nam VCCI năm 2019, có đến 70% các doanhnghiệp vừa và nhỏ chưa tiếp cận được với nguồn vốn tín dụng; trong đó gần 1/3 khôngthể tiếp cận với nguồn vốn của ngân hàng Ngoài ra, theo số liệu điều tra của Tổng cụcthốngkê,cóđến88,35%cácdoanhnghiệpngànhcôngnghiệpchếbiếnchếtạogặpkhókhăn về tài chính như tín dụng, vay vốn, đặc biệt là các doanh nghiệp vừa và nhỏ Khótiếp cận nguồn vốn ngân hàng nên để có nguồn tiền sản xuất, kinh doanh, nhiều doanhnghiệpphải“vaynóng”vớilãisuấtrấtcao.Thựctế,khánhiềudoanhnghiệpbuộcphảivay tín dụng từ các công ty tài chính hoặc tín dụng cá nhân do điều kiện được vay khá“thoáng” về hồ sơ thủ tục Tuy nhiên, các khoản vay này đồng nghĩa với việc doanhnghiệpchịuthiệtthòikhikhoảnvaykhôngđượctínhvàochiphívậnhành,khôngđượckhấu trừ thu nhập và thậm chí vay lãi suất cao dưới danh nghĩa cá nhân Các doanhnghiệpgặpkhókhănvềmặttàichínhsẽkhócóđủnănglựcvàkinhphíđểmởrộngsảnxuấtkinh doanh,muacácsảnphẩmchấtlượngcao.Từđóảnhhưởngđếnchấtlượng đầu ra và giá thành sản phẩm của doanh nghiệp và giảm hiệu quả của doanh nghiệp. Vìvậy,tìmracáchìnhthứchuyđộngvốnhợplý,xâydựngcơcấuvốnhợplýlàgiảiphápcầnthiếtđểnâ ngcaohiệuquảphânbổcủadoanhnghiệp.

Tiếptheo,biếntuổicủadoanhnghiệp(age)cóhệsốdươngtrênmẫutoànthểvàmẫunhómD NNN,nhómDNTNnhưnglạicóhệsốâmtrênmẫuDNFDI.Nhưvậy,nhìnchung,tuổidoanhnghiệpcó tácđộngtíchcựclênhiệuquảphânbổ.TheoAmornkitvikaiand Harvie (2010) thì những ảnh hưởng của tuổi doanh nghiệp đến hiệu quả của doanhnghiệp có thể không rõ ràng Tuổi doanh nghiệp có thể tác động tích cực đến hiệu quảphânbổcủadoanhnghiệp,tứclàdoanhnghiệpcànggiàđisẽcàngcóhiệuquảphânbổcao hơn Điều này có thể xuất phát từ việc các doanh nghiệp làm việc lâu năm có kinhnghiệm và các mối quan hệ lâu dài với các đối tác nên dễ dàng hơn trong việc lựa chọncácđốitáccungcấpđầuvàovớigiácảhợplý.Tuynhiêncũngcóthểxảyratrườnghợpdoanh nghiệp càng hoạt động lâu năm thì hiệu quả phân bổ lại thấp hơn Có thể do cácdoanhnghiệplâunămlạicósựlạchậuvàchậmđổimớitrongkhoahọckỹthuật,khônglinhhoạttron gquảnlývàđiềuhànhdẫnđếnkhôngcóđượcsựkếthợptốtgiữacácđầuvàovàgiácủachúngdẫnđến hiệuquảphânbổthấphơn.

CácchínhsáchthuếnóichungcủaViệtNamđốivớidoanhnghiệpvàchínhsáchthuếthunhậpd oanhnghiệpnóiriêngđãvàđangthayđổitheohướngtạođiềukiệnthuậnlợi cho doanh nghiệp hoạt động và sản xuất kinh doanh Luật thuế thu nhập doanhnghiệp năm 2003 đã có cải cách lớn khi thống nhất nghĩa vụ thuế và ưu đãi thuế giữadoanh nghiệp trong nước và DNFDI với mức thuế thu nhập doanh nghiệp phổ thôngđược áp dụng là 28%, còn các DNFDI tiếp tục được áp dụng mức thuế ưu đãi là 25%.Và theo lộ trình giảm thuế đã được cam kết, mức thuế suất phổ thông đã được giảm từ25% xuống còn 22% từ năm 2014 và xuống 20% từ năm

2016 trở đi Riêng các doanhnghiệpvừavànhỏđượcápdụnglộtrìnhgiảmthuếsớmhơn,vớimứcthuếsuất20%từtháng7 năm2013.ĐồngthờiLuậtsửađổi,bổsungmộtsốđiềucủaLuậtthuếthunhậpdoanh nghiệp năm 2013 đã bổ sung ưu đãi đối với các nhà đầu tư trong một số khu vựcvà các ngành sản xuất đặc biệt Tuy vậy, chính sách thuế thu nhập doanh nghiệp vẫnchưađemlạitácđộngđếnhiệuquảphânbổcủadoanhnghiệptrêntoànmẫuvàtrêncácmẫunhỏchi atheoloạihìnhsởhữu.Cóthểnhữngsựthayđổitrongchínhsáchthuếthunhập doanh nghiệp của chính phủ chưa thật sự có sự đột phá hoặc nó chỉ có tác độngtrongmộtsốngànhcôngnghiệpchếbiếnchế tạocụthể.

Việcdoanhnghiệpthamgiaxuấtkhẩucũngcóảnhhưởngtiêucựclênhiệuquảphân bổ trên toàn mẫu và trên nhóm DNTN Còn với nhóm DNNN và DNFDI, hệ sốcủabiếngiảthểhiệnsựthamgiacủadoanhnghiệpvàothịtrườngthươngmạiquốctế cũng mang dấu âm nhưng lại không có ý nghĩa thống kê Có thể đối với các doanhnghiệp tham gia xuất khẩu, việc lựa chọn các đầu vào sẽ cần thận trọng hơn và cần liênkết với các đối tác lớn, uy tín cũng như phải thêm nhiều chi phí phát sinh khác dẫn đếnviệctăng chi phíđầuvào.

Trong mô hình trên toàn mẫu, hai biến giả thể hiện loại hình sở hữu (Ownership1vàOwnership2) đều có hệ số dương và có ý nghĩa thống kê cao Thực hiện kiểm địnhvới thống kê Student (t-test) cũng được kết quả hệ số của hai biến dương với mức ýnghĩa 1% có nghĩa là các doanh nghiệp FDI có hiệu quả phân bổ trung bình nhỏ hơn sovớicácdoanhnghiệptrongnước.Điềunàycóthểgiảithíchnguyênnhândohiệntượngchuyển giá của nhóm DNFDI Đây là vấn đề nổi cộm từ cuối năm 2012 khi hàng loạtcác doanh nghiệp lớn trong ngành sản xuất đồ uống như Coca Cola, Pepsi, … báo cáolỗ liên tiếp nhiều năm nhưng vẫn mở rộng kinh doanh Một trong những cách các côngtynàychuyểngiálàtìmmọicáchnângchiphíđầuvào,chẳnghạnnhưtănggiátrịthiếtbịvậttư,n guyênliệu,địnhmứctiêuhaovậttưtrênmộtđơnvịsảnphẩmhoặcthựchiệnnhập khẩu nguyên phụ liệu từ công ty mẹ hoặc công ty liên kết ở nước ngoài mà giá cảlà do các bên tự định đoạt; làm quảng cáo ở nước ngoài với chi phí cao; nâng cao chiphí hành chính và quản lý Chính điều này đã dẫn đến giảm hiệu quả phân bổ củadoanh nghiệp Hay như báo cáo của cơ quan thuế, trong giai đoạn từ 2006-2011, ởThànhphốHồChíMinh,cóđến90%DNFDIhoạtđộngtronglĩnhvựcmaymặccók ết quả kinh doanh thua lỗ trong khi hầu hết các doanh nghiệp nội địa cùng ngành làmăn có lãi Mặc dù thua lỗ như vậy, nhưng các doanh nghiệp này vẫn tiếp tục khôngngừngmởrộngkinhdoanh.

Kếtluậnchương 4

Trong Chương 4, luận án đã trả lời thực nghiệm hai câu hỏi nghiên cứu: (i) đolườnghiệuquảphânbổcủacácdoanhnghiệpngànhchếbiếnchếtạotheophươngphápDEAvàđo lườnghiệuquảphânbổngànhchếbiếnchếtạoởcáctỉnhtheocáchtiếpcậncủaOlleyandPakes(1996)

(ii)ướclượngcácmôhìnhphântíchtácđộngcủacácnhântốđếnhiệuquảphânbổcấpdoanhnghiệpvà hiệuquảphânbổcấptỉnhđượcướclượngtheohaiphươngpháptrên.Cáckếtquảcụthểnhậnđượcnh ưsau:

- Hiệu quả phân bổ được thấy có xu hướng giảm dần Với các nhóm doanhnghiệpchiatheoloạihìnhsởhữu,nhómDNNNđượcthấycóAEcaohơnhainhóm còn lại Các doanh nghiệp chia theo trình độ công nghệ thì hiệu quảphânbổvềtrungbìnhkhôngchênhlệchnhaunhiều.

- Kết quả ước lượng từ các mô hình Tobit cho thấy: hiệu quả phân bổ là khácbiệtgiữacácvùng,cácnăm.Cácyếutốảnhhưởngtíchcựcđếnhiệuquảphânbổ một cách rõ ràng là mức trang bị vốn trên lao động, thu nhập của ngườilaođộngvàsốnợphảitrảcủadoanhnghiệp.Tuổidoanhnghiệpmanglạicácảnh hưởng khác nhau lên hiệu quả phân bổ tùy vào từng nhóm doanh nghiệpcụthể.Cácnhântốcótácđộngtiêucựclênhiệuquảphânbổlàquymôdoanhnghiệp,tỷlệv ốnngoài,việcthamgiavàothịtrườngthươngmạiquốctế.Tuynhiênchỉvớinhómdoanhng hiệpcôngnghệtrungbình,tỷlệvốnngoàilạicóảnh hưởng tích cực đến hiệu quả phân bổ và với nhóm doanh nghiệp lớn thìviệcthamgiavàothịtrườngxuấtkhẩulạimanglạihiệuquảphânbổcaohơn.Thuế thu nhập doanh nghiệp chưa có ảnh hưởng rõ nét lên hiệu quả phân bổ.Với một số nhóm doanh nghiệp công nghệ trung bình và công nghệ cao thìviệc tăng thuế thu nhập doanh nghiệp lại dẫn đến tăng hiệu quả phân bổ Vàbằng các kiểm định tin cậy cũng chỉ ra nhóm DNFDI có hiệu quả phân bổthấphơnhiệuquảphânbổcủacácdoanhnghiệpnộiđịa.

- Hiệu quả phân bổ giữa các nhóm loại hình sở hữu mang lại ảnh hưởng tiêucựchaytồntạiphânbổsaigiữacácloạihìnhsởhữu.Trongcảbanhómdoanhnghiệpphânt heoloạihìnhsởhữuđềughinhậnảnhhưởngtíchcựcđếntừsựphân bổ lại giữa các doanh nghiệp tồn tại trong cả giai đoạn nghiên cứu củamỗinhóm.

- Có sự không đồng nhất đáng kể trong hiệu quả phân bổ các tỉnh Các tỉnh cómức hiệu quả phân bổ cao nhất trong cả nước trong giai đoạn nghiên cứu làtỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu, tỉnh Vĩnh Phúc và tỉnh Bắc Ninh Các tỉnh có hiệuquả phân bổ thấp hơn các tỉnh khác rất nhiều là Điện Biên, Lai Châu, TràVinh,BếnTrevàBạcLiêu.

- Hiệu quả phân bổ thời kỳ trước có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả phân bổcấptỉnhthờikỳsau.Cácyếutốảnhhưởngtíchcựcđếnhiệuquảphânbổcủacáctỉnhlà mứcđộtíchtụ,tổngvốnđầutưtrựctiếpnướcngoàitrênGDPcủatỉnh trong năm trước, mức thâm dụng vốn, vốn con người, chỉ số cạnh tranhcông nghiệp của ngành chế biến chế tạo của tỉnh và thành phần đầu tiên củachỉ số PCI cấp tỉnh là chi phí gia nhập thị trường thấp Các yếu tố ảnh hưởngtiêu cực đến hiệu quả phân bổ của tỉnh là phần chia vốn và lao động của cácDNFDI trong ngành chế biến chế tạo của tỉnh, tổng tài sản toàn ngành chếbiến chế tạo Các biến có ảnh hưởng chưa rõ rệt và chưa được như kỳ vọnglà chi ngân sách cho đầu tư phát triển trên GDP của tỉnh Đồng thời các biếnnày được thấy là vẫn giữ được các ảnh hưởng này đến hiệu quả phân bổtrongdàihạn.

Từ việc tổng quan, phân tích các tài liệu về hiệu quả phân bổ và các vấn đề liênquan,luậnánđãnghiêncứuhiệuquảphânbổcủacácdoanhnghiệpngànhchếbiếnchếtạo trong giai đoạn 2000 - 2018 với hai ý nghĩa khác nhau Đó là hiệu quả phân bổ cấpdoanh nghiệp và hiệu quả phân bổ ngành – vùng và áp dụng hai phương pháp để đolường hiệu quả phân bổ tương ứng Phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA để ướclượng hiệu quả phân bổ cấp doanh nghiệp và phương pháp thống kê theo Olley andPakes(1996)đểướclượnghiệuquảphânbổcấptỉnh.Trêncơsởđặcthùcủacácgiátrịhiệu quả phân bổ ước lượng được, luận án ước lượng các mô hình chỉ định phù hợpnhằm đánh giá ảnh hưởng của các nhân tố đến hiệu quả phân bổ tương ứng Từ các kếtquảthựcnghiệmtrongChương3vàChương 4,luậnánđãđiđếncáckếtluậnnhưsau:

Thứ nhất, về phân bổ lao động của ngành CBCT trong giai đoạn 2000- 2018,thấy rõ sự suy giảm mạnh tỷ trọng lao động trong một số ngành công nghiệp VSIC haichữ số như ngành sản xuất chế biến thực phẩm và ngành sản xuất đồ uống. Trong đóvới ngành sản xuất chế biến thực phẩm, tỷ trọng lao động của ngành giảm từ 32,55%năm 2000 xuống chỉ còn 6,66% năm 2018 và tương ứng là từ 9,47% xuống 0,82% đốivới ngành sản xuất đồ uống Trong khi đó, giai đoạn này ghi nhận sự gia tăng trong tỷtrọng lao động của một số ngành khác như ngành dệt, ngành sản xuất trang phục vàngànhsảnxuấtsảnphẩmđiệntử,máyvitínhvàsảnphẩmquanghọc.Đặcbiệtlàcósựgiatăngmạ nhtrongnửasaucủagiaiđoạnnghiêncứu.Phântíchphânbổviệclàmtheovịtríđịalýchothấy,laođ ộngtậptrungvớitỷlệlớnởcácthànhphốlớnnhưthànhphốHồ Chí Minh, Bình Dương, Đồng Nai, Hà Nội và Hải Phòng, … và có xu hướng dịchchuyển tỷ trọng lao động từ các thành phố lớn như Hà Nội và thành phố Hồ Chí Minhsangcáctỉnhlâncận.

Thứhai,vềphânbổvốncủangànhCBCTtronggiaiđoạnnghiêncứu,cósựphânbổlạitỷtrọngn guồnvốntừnhómcácdoanhnghiệpCNTsangnhómcácdoanhnghiệpCNTB và CNC Đồng thời nghiên cứu cũng cho thấy sự phân bổ trong nguồn vốn theoloại hình doanh nghiệp có xu hướng giảm tỷ trọng vốn trong nhóm DNNN và tăng tỷtrọng vốn trong nhóm DNTN Đối với nhóm DNFDI, có sự gia tăng tỷ trọng vốn trongnửađầugiaiđoạnnghiêncứunhưnglạigiảmtronggiaiđoạncònlại,mặcdùđâyvẫnlànhóm chiếm tỷ trọng vốn trong ngành CBCT cao nhất trong các năm của giai đoạnnghiên cứu Phân bổ nguồn vốn theo vị trí địa lý cho thấy ở khu vực phía Bắc,nguồnvốntậptrungvàgiatăngởHàNộivàcáctỉnhlâncận.C ò n ởkhuvựcphíaNamnguồnvốncóx uhướngmởrộngracáctỉnhxathànhphốHồChíMinhvàcáctỉnhlâncậnhơn.

Thứ ba, về kết quả ước lượng hiệu quả phân bổ theo phương pháp DEA chothấy Trong ba nhóm doanh nghiệp chia theo loại hình sở hữu thì nhóm DNNN có hiệuquả phân bổ bình quân cao nhất, sau đó đến nhóm DNTN và nhóm DNFDI có giá trịtrung bình của hiệu quả phân bổ là thấp nhất Và trong giai đoạn nghiên cứu, mức độhiệu quả phân bổ của ba nhóm có sự biến động nhưng đều có xu hướng giảm Còn chiatheo trình độ công nghệ cho thấy không có sự chênh lệch nhiều về hiệu quả trung bìnhgiữabanhóm,nhómCNCcóhiệuquảthấphơnmộtchút.Trong cảgiaiđoạn,hi ệuquả phân bổ của cả ba nhóm có xu hướng giảm, đặc biệt có sự giảm mạnh trong hainăm 2009 và 2018 Một số ngành có giá trị gia tăng cao nhưng mức độ phân bổ hiệuquả lại không đạt được tương xứng như ngành sản xuất sản phẩm điện tử, máy vi tínhvà sản phẩm quang học hay ngành sản xuất sản phẩm từ kim loại đúc sẵn (trừ máymóc,thiếtbị).

Thứ tư, kết quả phân rã năng suất OP và các mở rộng cho thấy trong giai đoạnnghiên cứu hiệu quả phân bổ liên nhóm của ba nhóm doanh nghiệp chia theo loại hìnhsở hữu giảm mạnh và có ảnh hưởng tiêu cực lên sự thay đổi năng suất gộp của nhóm.Đối với cả ba nhóm doanh nghiệp thì sự phân bổ lại giữa các doanh nghiệp sống sóttrong nội bộ nhóm đều là đóng góp chính vào năng suất gộp Với nhóm

DNNN thì cảcácdoanhnghiệpgianhậpvàrútluiđềumanglạiảnhhưởngtíchcựclênnăngsuấtgộp.Với nhóm DNFDI thì ngược lại nên đây là nhóm có sự suy giảm trong năng suất gộplớn nhất Với nhóm DNTN thì các doanh nghiệp rút lui mang lại ảnh hưởng tích cựcnhưngcácdoanhnghiệpgianhậplạicóảnhhưởngtiêucựclênnăngsuấtgộp.

Thứ năm, kết quả ước lượng hiệu quả phân bổ cấp tỉnh theo cách tiếp cận OPchothấycómộtmứcđộkhôngđồngnhấtđángchúýcủahiệuquảphânbổtrongngànhdọctheoc áctỉnhvàquathờigianvàcósựchênhlệchrấtcaovềmứcđộphânbổhiệuquảgiữanhómcáctỉnhcóhi ệuquảphânbổcaonhấtvàthấpnhất.Cáctỉnhcómứchiệuquảphânbổcaonhấttrongcảnướctrongcảgiai đoạnnghiêncứulàtỉnhBàRịa–VũngTàu,tỉnh Vĩnh Phúc, tỉnh Bắc Ninh và thành phố Hà Nội Các tỉnh có hiệu quả phân bổ thấphơncáctỉnhkhácrấtnhiềulàĐiệnBiên,LaiChâu,TràVinh,BếnTrevàBạcLiêu.

Thứ sáu, kết quả ước lượng từ các mô hình Tobit cho thấy hiệu quả phân bổ củacác doanh nghiệp ngành chế biến chế tạo là khác biệt giữa các vùng và các năm Cácyếu tố ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả phân bổ một cách rõ ràng là mức trang bị vốntrên lao động, thu nhập của người lao động và số nợ phải trả của doanh nghiệp Tuổidoanh nghiệp mang lại các ảnh hưởng khác nhau lên hiệu quả phân bổ tùy vào từngnhómdoanhnghiệpcụthể.Cácnhântốcótácđộngtiêucựclênhiệuquảphânbổlàquymôdoanhn ghiệp,tỷlệvốnngoài,việcthamgiavàothịtrườngthươngmạiquốctế.Tuy nhiênchỉvớinhómdoanhnghiệpcôngnghệtrungbình,tỷlệvốnngoàilạicóảnhhưởngtích cực đến hiệu quả phân bổ và với nhóm doanh nghiệp lớn thì việc tham gia vào thịtrường xuất khẩu lại mang lại hiệu quả phân bổ cao hơn Thuế thu nhập doanh nghiệpchưa có ảnh hưởng rõ nét lên hiệu quả phân bổ. Với một số nhóm doanh nghiệp côngnghệ trung bình và công nghệ cao thì việc tăng thuế thu nhập doanh nghiệp lại dẫn đếntănghiệuquảphânbổ.VàbằngcáckiểmđịnhtincậycũngchỉranhómDNFDIcóhiệuquảphânbổ thấphơnhiệuquảphânbổcủahainhómDNNNvàDNTN.

Thứbảy,từkếtquảướclượngcủacácmôhìnhsốliệumảngchothấymộtsốảnhhưởng thống nhất thể hiện qua các mô hình: các yếu tố như sự tích tụ của nền kinh tế,mứcthâmdụngvốn,chỉsốcạnhtranhcôngnghiệpcủangànhchếbiếnchếtạocủatỉnh,sựđầutưcho giáodục(vốnconngười)hayviệctạođiềukiệntrongchiphígianhậpthịtrường ở tỉnh đối với các doanh nghiệp có một mối quan hệ tích cực với hiệu quả phânbổ của địa phương Phần chia vốn hay lao động của các

DNFDI trong ngành lại manglạicácảnhhưởngtiêucực.TuynhiêntỷlệgiữavốnđầutưtrựctiếpnướcngoàitrênGDPđịap hươngcủathờikỳtrướcđóvàthờiđiểmhiệntạilạicóảnhhưởngngượclại.Cònchingânsáchchocáchoạt độngđầutưpháttriểncủađịaphươnglạikhôngmanglạicácảnhhưởngtíchcựcnhưkỳvọng.Vàcácảnhh ưởngnàyvẫnduytrìtrongdàihạn.

Từ các kết quả thu được, luận án đề xuất các giải pháp cho các nhà quản lý cáccấpnhằmcảithiệnmôitrườnghoạtđộngkinhtếởcácđịaphươngtrongcảnước,manglạimộtmứ chiệuquảphânbổcaohơncủacácdoanhnghiệpngànhchếbiếnchếtạogópphầnlàmtăngnăngsuấtdo anhnghiệp.Đồngthời,tănghiệuquảphânbổngành– vùnggiúpkhuyếnkhíchcácdoanhnghiệpmớithamgiavàothịtrườngvàđàothảicácdoanhnghiệpyế u kémrakhỏithịtrường,từđódẫnđếnnăngsuấtgộpcủangànhtănglên.

Chính phủ đã khẳng định huy động, phân bổ và sử dụng hiệu quả các nguồn lựclàvấnđềcốtlõitrongcảicáchkinhtếởViệtNam.Nếusửdụnghiệuquảhơncácnguồnlực, Việt Nam có thể đạt tốc độ tăng trưởng tới 9-10% mỗi năm, tương đương với NhậtBản và Hàn Quốc trong thời kỳ kinh tế cất cánh Vì vậy theo Thủ tướng Nguyễn