Phân tích các yếu tố ảnh hưởng tới hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp vừa và nhỏ: Phân tích biên ngẫu nhiên và các mô hình tỷ lệ

Bài viết Phân tích các yếu tố ảnh hưởng tới hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp vừa và nhỏ: Phân tích biên ngẫu nhiên và các mô hình tỷ lệ sử dụng phương pháp biên ngẫu nhiên để đo lường hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam từ bộ số liệu điều tra doanh nghiệp năm 2014 của Viện Khoa học Lao động và Xã hội. Kết quả thu được sẽ dùng để phân tích đánh giá tác động của một số nhân tố tới hiệu quả kỹ thuật thông qua các mô hình tỷ lệ. Mời các bạn cùng tham khảo bài viết.

TẠP KHOA JOURNAL OF SCIENCE AND TECHNOLOGY TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀCHÍ CƠNG NGHỆHỌC VÀ CƠNG NGHỆ Tập 27, Số (2022): 13-23 TRƯỜNG ĐẠI HỌC HÙNG VƯƠNG HUNG VUONG UNIVERSITY Tập 27, Số (2022): 13-23 Vol 27, No (2022): 13-23 Email: tapchikhoahoc@hvu.edu.vn Website: www.hvu.edu.vn PHÂN TÍCH CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI HIỆU QUẢ KỸ THUẬT CỦA CÁC DOANH NGHIỆP VỪA VÀ NHỎ: PHÂN TÍCH BIÊN NGẪU NHIÊN VÀ CÁC MƠ HÌNH TỶ LỆ Hồng Thị Thu Hà1* Bộ mơn Tốn, Trường Đại học Thương mại, Hà Nội Ngày nhận bài: 24/01/2022; Ngày chỉnh sửa: 30/3/2022; Ngày duyệt đăng: 18/4/2022 Tóm tắt H iệu kỹ thuật biểu tính hiệu hoạt động kinh doanh sản xuất doanh nghiệp Muốn tối đa hóa lợi nhuận hay tối thiểu hóa chi phí doanh nghiệp phải đánh giá hiệu kỹ thuật doanh nghiệp yếu tố làm tăng hiệu kỹ thuật Từ mục tiêu trên, viết sử dụng phương pháp biên ngẫu nhiên để đo lường hiệu kỹ thuật doanh nghiệp vừa nhỏ Việt Nam từ số liệu điều tra doanh nghiệp năm 2014 Viện Khoa học Lao động Xã hội Kết thu dùng để phân tích đánh giá tác động số nhân tố tới hiệu kỹ thuật thơng qua mơ hình tỷ lệ Từ khóa: Hiệu kỹ thuật, phân tích biên ngẫu nhiên, mơ hình tỷ lệ, doanh nghiệp nhỏ vừa Đặt vấn đề Trong hoạt động sản xuất, doanh nghiệp hướng hai mục tiêu Thứ nhất, tối đa hóa lợi nhuận dựa tập đầu vào cho sẵn Thứ hai, tối thiểu hóa chi phí với mức sản lượng đầu định trước Để thực hai mục tiêu này, hoạt động hiệu yếu tố then chốt, doanh nghiệp trọng Tính hiệu thể ba phương diện: hiệu kỹ thuật, hiệu phân bổ hiệu chi phí *Email: hoangha.math@tmu.edu.vn Hiệu kỹ thuật đánh giá dựa việc sử dụng yếu tố đầu vào định sẵn để sản xuất đơn vị đầu Một hãng cho có hiệu kỹ thuật hãng sản xuất lượng đầu tối đa từ nguồn lực đầu vào cho trước hay nói cách khác hãng muốn sản xuất thêm đơn vị đầu phải sử dụng thêm đầu vào Từ khái niệm cho thấy hiệu kỹ thuật yếu tố góp phần khơng nhỏ việc gia tăng lợi nhuận doanh nghiệp Khi đo lường hiệu kỹ thuật, nhiều cách tiếp cận áp dụng nghiên cứu tiếp cận tham số, phi tham 13 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ số bán tham số Phương pháp phi tham số thường sử dụng để đo lường hiệu kỹ thuật phân tích bao liệu (DEA), điển nghiên cứu Y Hayami (1969), A Mardani cộng (2017), T M Nguyen (2019) [1-3] Tuy nhiên, áp dụng cho số liệu khác ngành kinh tế ngành phụ trợ khác kinh tế, việc sử dụng DEA để ước lượng hiệu doanh nghiệp cho kết không hợp lý (T M Nguyen (2019) [2]) Điều lý giải nhóm doanh nghiệp khác sử dụng nhóm cơng nghệ khác (Y Hayami (1969) [1]), nhóm cơng nghệ mô tả tham số Phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên (SFA) phương pháp phổ biến dùng để đo lường hiệu kỹ thuật theo hướng tiếp cận tham số Phương pháp đề xuất đồng thời T M Nguyen (2019), Vo Hong Tu (2015) D Aigner (1977) [3-5] SFA phát triển từ ý tưởng cho có số yếu tố khiến đơn vị định không nằm đường biên hiệu khơng hồn tồn chịu kiểm sốt đơn vị Trong nghiên cứu H T Nguyễn (2020) S C Kumbhakar (2000) [6-7], phương pháp SFA sử dụng để đo lường hiệu ngân hàng nội địa Malaysia giai đoạn từ 2005 đến 2010 Nghiên cứu mức độ hiệu kỹ thuật tăng lên theo thời gian, ngân hàng cải thiện hiệu suất tổng thể thông qua việc định dựa kết hiệu Ở Việt Nam, nghiên cứu T M Nguyen (2019) [2] sử dụng phương pháp SFA việc đo lường hiệu kỹ 14 Hoàng Thị Thu Hà thuật doanh nghiệp sản xuất nhỏ vừa (DNNVV) phân loại theo hình thức sở hữu Kết doanh nghiệp không thuộc sở hữu Nhà nước hoạt động hiệu doanh nghiệp thuộc sở hữu Nhà nước Tuy nhiên, SFA có hạn chế, theo Vo Hong Tu (2015) [4] Một hạn chế SFA giả định ngành sử dụng loại công nghệ đường biên sản xuất Vì thế, khác biệt sản xuất ngành chủ yếu vấn đề người quản lý khác biệt công nghệ D Aigner (1977) [7] lập luận rằng, có số nhân tố phi kỹ thuật mang tính ngẫu nhiên tác động đến mức sản lượng, ví dụ sách Nhà nước, địa phương, yếu tố thời tiết Do vậy, SFA cho phép hàm sản xuất xây dựng đường biên hiệu có xét đến tồn sai số Các sai số bao gồm hai phần, phần mơ tả sai số ngẫu nhiên Vi, đại diện cho nhân tố có tác động đến biến phụ thuộc quan sát được, tuân theo phân phối đối xứng, thường phân phối chuẩn, phần cịn lại đại diện cho tính phi hiệu kỹ thuật Ui tuân theo phân phối bất đối xứng, thường phân phối bán chuẩn Một câu hỏi nhiều nghiên cứu quan tâm yếu tố tác động tới hiệu kỹ thuật doanh nghiệp? Một nghiên cứu Kenya quy mô doanh nghiệp thuộc lĩnh vực khai thác gỗ dệt may có tác động tích cực tới hiệu kỹ thuật, cịn số năm hoạt động doanh nghiệp hầu hết lĩnh vực trừ ngành dệt may có tác động không đáng kể tới hiệu kỹ thuật theo A N Berger (2006) [8] Trong viết, H T Nguyễn (2020) [6] TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ quy mơ, số năm hoạt động doanh nghiệp, hình thức sở hữu, tham gia hoạt động xuất khẩu, suất lao động, có tác động tích cực đến hiệu kỹ thuật doanh nghiệp Tuy nhiên, nghiên cứu chưa xét đến số yếu tố khác ảnh hưởng tới hiệu kỹ thuật doanh nghiệp mức độ đầu tư, cấu trúc vốn số lực cạnh tranh Bài viết sử dụng phương pháp SFA để ước lượng hiệu kỹ thuật, sau dùng mơ hình hồi quy tỷ lệ (mơ hình logit, probit heteroskedastic probit) để phân tích tác động yếu tố lên hiệu kỹ thuật doanh nghiệp nhằm kiểm định giả thuyết yếu tố mức đầu tư, cấu trúc vốn doanh nghiệp số lực cạnh tranh cấp tỉnh có ảnh hưởng tới hiệu kỹ thuật doanh nghiệp vừa nhỏ Phương pháp nghiên cứu Tập 27, Số (2022): 13-23 Yi = f (X i ; β).e − Ui e Vi ,i = 1, n, (1) Trong đó: Y mức sản lượng đầu ra; f(.;.) hàm sản xuất, f(.;.) có dạng CobbDouglas Translog; X véc tơ yếu tố đầu vào; b véc tơ tham số; V sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn, độc lập có phân phối đồng nhất; U đại diện cho nhân tố đặc biệt có đóng góp vào q trình sản xuất hãng không thu hiệu sản xuất tối đa, nói cách khác U đại diện cho tính phi hiệu doanh nghiệp, U thỏa mãn giả thiết: độc lập với V, không âm tuân theo số quy luật phân phối đặc biệt Vì Ui không âm nên e − Ui thuộc đoạn [0;1], đó, Yi ≤ f (X i ; β).e Vi Do đó, sản lượng đầu Yi có mức tối đa f (X i ; β).e Vi Theo định nghĩa, HQKT hãng i tính sau: Trong viết, tác giả sử dụng phương Yi TE i = e − Ui pháp nghiên cứu định lượng, dựa bộ= f (X i ; β).e Vi số liệu điều tra doanh nghiệp vừa nhỏ Hãng i xem có hiệu kỹ thuật Việt Nam Viện Khoa học Lao động Xã hội thu thập vào năm 2014 Bộ số liệu gồm Ui = 2.649 quan sát với 835 biến Các biến Để ước lượng TEi, ta cần ước lượng Ui, sử dụng viết bao gồm số biến S C Kumbhakar (2000) [7] đề xuất công gốc số liệu biến tạo nhờ phần mềm Stata 15 Để ước lượng hiệu thức tính TEi sau: U* kỹ thuật doanh nghiệp, tác giả ∅(− *i ) sử dụng phương pháp SFA Tiếp đến, tác giả σ E(U i i= ) U*i + σ* hồi quy mơ hình tỷ lệ với biến phụ thuộc U*i ( ) Φ hiệu kỹ thuật (HQKT) Dựa σ* thông số thống kê thu từ kết hồi quy, tác giả đưa kết luận giả Trong đó: U i* , σ * phụ thuộc vào phân thuyết cần quan tâm phối U i ; ∅(.) hàm mật độ chuẩn hóa; Φ (.) hàm phân phối tích lũy chuẩn hóa 2.1 Phương pháp biên ngẫu nhiên * * D Aigner (1977) [5] đề xuất dạng Bảng cho biết cơng thức tính U i , σ U i có phân phối đặc biệt mơ hình sản xuất biên ngẫu nhiên: 15 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ Hồng Thị Thu Hà Bảng Cơng thức tính U i* , σ * Phân phối U i Phân phối mũ U i* σ2 −i − v σu σ2 −i v σu −i σ u2 + U σ v2 σ* σ u σ v σ σv σ u σ v σ Phân phối nửa chuẩn Phân phối chuẩn cụt σ2 Nguồn: Tác giả tổng hợp từ [7] Trong đó: = Vi − U i ; σ u2 = Var (U ) ; σ v2 = Var (V ) ; σ= σ v2 + σ u2 phương sai tổng i sai số mơ hình (1) Nếu biến ngẫu nhiên U i mơ hình (1) có phân phối mũ phân phối nửa chuẩn tham số β khơng thể thu từ phương pháp ước lượng hợp lý cực đại (MLE) khơng thỏa mãn giả thiết C Uniwrsity (1980) [9] đưa điều kiện cần phân phối U i cho MLE có tính chất tiệm cận kích thước mẫu n lớn, từ thu tham số β chứng tỏ U i độc lập có phân phối gamma với tham số r > 2, λ > điều kiện thỏa mãn 2.2 Một số mơ hình giới hạn hàm sản xuất ngẫu nhiên 2.2.1 Hàm Cobb-Douglas Mơ hình Cobb-Douglas tổng qt có dạng sau: K ln Yi = β + ∑ β k ln I ik + Vi − U i (2) k =1 Trong đó: Y biến đầu ra, {Ik} biến đầu vào; V nhiễu U sai số phi hiệu 16 Ngồi ước lượng tham số β , mơ hình (2) ước lượng phương sai tổng σ mơ hình Khi tham số tỷ lệ σ2 phương sai γ = thể mức độ phi σ U + σ V2 hiệu mô hình giới hạn sản xuất, tham số nhận giá trị đoạn [0;1] 2.2.2 Hàm Translog Hàm Translog (hàm sản xuất siêu việt) đề xuất nghiên cứu liên quan tới định nghĩa dạng thức hàm sản xuất xấp xỉ hàm sản xuất có độ co giãn thay đầu vào khơng thay đổi (CES) Dạng ban đầu hàm Translog đề xuất Christensen, Jorgenson Lau (1972) [10] từ việc xấp xỉ hàm sản xuất CES với chuỗi Taylor bậc hai độ co giãn thay tiến tới giá trị đơn nhất: ln Y = β + β1.ln K + β ln L + β3 ln K L (3) Grilichs Ringstad (1971) [11] đề xuất dạng hàm sản xuất Hàm đầu Tập 27, Số (2022): 13-23 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ tiên thu nhờ giả thiết hàm sản xuất Cobb-Douglas có quy mơ sản xuất khơng đổi (α + β = ) Do đó, hàm Translog có dạng sau: ln Y K K = β + β1.ln + β ln L L L (4) K Hàm thứ hai định nghĩa L điều kiện tham số hàm Kmenta để kiểm định giả thuyết tính đồng nới lỏng Dạng tổng quát hàm Translog là: Lưu ý rằng, hàm hàm bậc hai ln K K K ln Yi = β + ∑ β k ln I ik + ∑∑ γ kt ln I ik ln I it + vi − ui = k = k =t 2.3 Các mơ hình tỷ lệ Để phân tích đánh giá tác động số yếu tố tới HQKT, ta sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính cổ điển biến đầu TE nhận giá trị đoạn [0;1] Trong trường hợp mơ hình hồi quy tỷ lệ s để biểu diễn mối quan hệ phụ thuộc TE biến độc lập 2.3.1 Mơ hình logit P(Y 1/= X) = eβ X + eβ X (5) Mơ hình (5) viết lại sau: P(Y = 1/ X ) = e β X − P (Y = 1/ X ) (6) p p P= (Y 1/ X ) , tỷ số OR = Ký hiệu= gọi tỷ số odds Khi đó, mơ hình (5) 1− p viết lại sau: ln p = β X 1− p (7) Vế trái mơ hình (7) logarit tỷ số odds, cịn gọi logit, mơ hình (7) gọi mơ hình logit 2.3.2 Mơ hình probit = P(Y 1/= X) ∫ β X −∞ − ( β 2X ) e d β X 2π (8) 17 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ Hồng Thị Thu Hà Hai mơ hình logit probit đòi hỏi biến phụ thuộc biến nhị phân (tức nhận hai giá trị 1) Trong trường hợp biến phụ thuộc nhận giá trị khoảng (0;1) người ta sử dụng mơ hình phản ứng tỷ lệ Kết nghiên cứu thảo luận 3.1 Thống kê mô tả Sau xử lý missing value, liệu lại 2.635 quan sát Ngồi biến có sẵn, tác giả tạo thêm số biến Bảng thống kê mô tả biến sử dụng viết Bảng Thống kê mô tả biến sử dụng Tên biến Ký hiệu Giá trị nhỏ Giá trị lớn Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Logarit doanh thu từ tiêu thụ sản phẩm lny 8,41 22,252 14,042 1,692 Logarit tổng vốn lnk 8,41 20,642 14,009 1,781 Logarit tổng số lao động lnl 6,551 1,705 1,185 lncost 6,91 22,188 13,567 1,787 Năng suất lao động pro 4500 1,28.108 462706,9 314,8238 Cấu trúc vốn (nợ/tổng tài sản) cap 6,168671 0,089432 0,236643 Số năm hoạt động doanh nghiệp year 67 22,52258 10,17694 sector 1,044748 0,429701 Chỉ số lực cạnh tranh pci_2014 57,03 62,73 59,66553 2,027471 Tuổi chủ doanh nghiệp lead_age 27 95 52,38908 11,11679 Logarit tổng chi phí Nhóm ngành Nguồn: Tác giả tính tốn Trong đó, biến nhóm ngành (sector) xây dựng theo Quyết định số 27/2018/QĐTTg Ban hành Hệ thống ngành kinh tế Việt Nam Các doanh nghiệp liệu chia thành ngành: công nghệ chế biến chế tạo (1); sản xuất phân phối điện, khí đốt, nước nóng, nước điều hồ khơng khí (2); xây dựng (3); bán, sửa chữa ô tô, mô tô, xe máy xe có động khác (4); dịch vụ lưu trú ăn uống (5); hoạt động hành hỗ trợ (6) hoạt động dịch 18 vụ khác (7) Biến số lực cạnh tranh (pci_2014) thu thập dựa Bảng xếp hạng tỉnh theo điểm PCI năm 2014 Do đó, doanh nghiệp tỉnh có số PCI 3.2 Uớc lượng hiệu kỹ thuật Dựa vào nghiên cứu trước đó, viết sử dụng hai mơ hình Cobb-Douglas hàm Translog để ước lượng TE Kết ước lượng cho Bảng Tập 27, Số (2022): 13-23 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ Bảng Kết ước lượng hiệu kỹ thuật doanh nghiệp Biến độc lập Hàm Cobb-Douglas Hàm Translog lnl 0,0530*** (0,0039) 0,2624*** (0,0472) lnk 0,2496*** (0,0065) 1,8504*** (0,0788) lncost 0,7599*** (0,0044) -0,4546*** (0,0477) ln2k 0,003 (0,0021) ln2l 0,0795*** (0,0051) ln2cost 0,0681*** (0,0024) lnk.lnl 0,0223*** (0,005) lnk.lncost -0,0255*** (0,0035) lnl.lncost -0,1595*** (0,0059) C 2,5722*** (0,0559) 8,0745*** (0,3786) Các số đánh giá mơ hình Log likehood 207,5873 693,8746 AIC -403,1746 -1363,749 BIC -367,9103 -1293,221 Wald χ2(3) = 1,4.105*** χ2(9) = 2,1.105*** Kiểm định dạng hàm χ2(3) = 1,5.105* ** χ2(9) = 2,1.105*** Nguồn: Tác giả tính tốn Ghi chú: *, ** *** có ý nghĩa thống kê mức 10%, 5% 1% tương ứng Giá trị ngoặc ( ) sai số chuẩn Trong mơ hình Cobb-Douglas, biến lao động, vốn chi phí ảnh hưởng thuận chiều tới sản lượng đầu mức ý nghĩa 1% Trong mơ hình Translog, biến chi phí có ảnh hưởng ngược chiều tới sản lượng đầu với mức ý nghĩa 1% Bên cạnh đó, mơ hình Cobb-Douglas có số AIC BIC thấp mơ hình Translog lại có số hợp Log likehood cao Cả hai kiểm định Wald kiểm định dạng hàm cho kết hai mơ hình phù hợp với mức ý nghĩa 1% Từ kết vừa phân tích trên, giá trị ước lượng TE cho Bảng thu từ việc hồi quy mơ hình Translog 19 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ Hoàng Thị Thu Hà Bảng Hiệu kỹ thuật doanh nghiệp vừa nhỏ tính đến cuối năm 2014 Giá trị nhỏ Giá trị lớn Giá trị trung bình 0,200468 0,998902 0,915028 Nguồn: Tác giả tính tốn Theo kết Bảng 4, HQKT doanh nghiệp có biến động lớn, nhiên mức trung bình gần với giá trị lớn Điều lý giải tập liệu có 256 doanh nghiệp quy mơ nhỏ (chỉ có lao động) Bảng Hiệu kỹ thuật bình quân theo đặc điểm doanh nghiệp Ở khu công nghiệp Thuộc sở hữu Nhà nước Ở thành phố lớn Xuất Có Khơng Có Khơng Có Khơng Có Không 0,9068 0,9154 0,9143 0,9161 0,9068 0,915 0,9178 0,9147 Nguồn: Tác giả tính tốn Bảng kết kiểm định T với mức ý nghĩa 5% đưa biến đặc điểm vào mơ hình đánh giá tác động tới HQKT cho thấy khơng có khác biệt đáng kể HQKT doanh nghiệp khu công nghiệp ngồi khu cơng nghiệp, thành phố lớn không thuộc thành phố lớn, doanh nghiệp thuộc sở hữu Nhà nước không thuộc sở hữu Nhà nước, doanh nghiệp có tham gia hoạt động xuất không tham gia hoạt động xuất Do đó, vị trí, quyền sở hữu tham gia xuất dường không tác động tới HQKT doanh nghiệp Vì vậy, mơ hình biểu diễn tác động yếu tố tới HQKT, yếu tố khơng đưa vào mơ hình Bảng Hiệu kỹ thuật bình quân theo đặc điểm chủ doanh nghiệp Giới tính Trình độ Nam Nữ Khơng có cấp Sơ cấp Trung cấp Cao đẳng Đại học trở lên 0,9162 0,9133 0,9138 0,9127 0,9161 0,9183 0,9177 Nguồn: Tác giả tính tốn Từ kiểm định T với mức ý nghĩa 5% mối quan hệ giới tính trình độ chủ doanh nghiệp tới HQKT kết Bảng cho thấy khơng có khác biệt đáng kể HQKT doanh nghiệp phân theo giới tính trình độ chủ doanh nghiệp Điều hàm ý biến giới tính trình độ chủ doanh nghiệp khơng ảnh hưởng tới HQKT 20 3.3 Phân tích tác động yếu tố tới hiệu kỹ thuật Ngoài biến điển hình tác động đến HQKT sử dụng nhiều nghiên cứu, tác giả đưa thêm vào mơ hình số biến biến ngành nghề, suất lao động số lực cạnh tranh cấp tỉnh kết ước lượng mô tả bảng Tập 27, Số (2022): 13-23 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ Bảng Kết ước lượng yếu tố ảnh hưởng đến hiệu kỹ thuật TE Mơ hình logit Mơ hình probit Mơ hình het probit Các biến độc lập Các hệ số hồi quy Tác động biên Các hệ số hồi quy Tác động biên Các hệ số hồi quy Tác động biên lnk 0,013* (0,007) 0,001* (0,0005) 0,0064* (0,0034) 0,001* (.0005) 0,0105* (0,0054) 0,0016* (.0008) pro -3,2.10-9*** (4.10-10) -2,5.10-9*** (3,10-10) -1,8.10-8*** (2,19.10-9) -2,8.10-9*** (3,4.10-10) -1,9.10-8*** (2,23.10-9) -2,9.10-9*** (3,53.10-10) cap -0,109* (0,066) -.0084* (.0051) -0,0556 (0,0353) -0,0086 (0,0055) -0,053 (0,0363) -0,008 (0,0056) year -0,005*** (0,001) -.0004*** (.0001) -0,0026** (0,0007) -.0004*** (0,0001) -0,0026*** (0,0007) -0,0004*** (0,0001) pci_2014 -0,001 (0,006) -7.10-5 (.0005) -0,0005 (0,0030) -7.10-5 (0,0005) -0,0002 (0,003) -3,6.10-5 (0,0005) lead_age 0,019* (0,011) -0,0015* (8,3.10-5) -0,0095* (0,0053) -,0015* (8,3.10-4) -0,0092** (0,0054) -0,0014*** (0,0008) lead_age^2 -0,0002** (0,0001) -1,8.10-5** (8,24.10-5) -0,0001** (5,29.10-5) -1,8.10-5** (8,17.10-6) -1,1.10-4** (5,3.10-5) -1,8.10-5** (8,1.10-6) 0,259*** (0,02) 0,018*** (0,0013) 0,125*** (0,0099) 0,0177*** (0,0014) 0,124*** (0,0103) 0,0174*** (0,0014) 0,186 (0,135) 0,0132 (0,0089) 0,091 (0,065) 0,0132 (0,0089) 0,0828 (0,0688) 0,012 (0,0094) 0,046 (0.066) 0,0034 (0,0049) 0,0254 (0,033) 0,0039 (0,0049) 0,0204 (0,0335) 0,003 (0,005) 0,238*** (0,03) 0,0166*** (0,0019) 0,115*** (0,015) 0,0164*** (0,002) 0,117*** (0,0149) 0,016*** (0,002) -0,128 (0,217) -0,0104 (0,0185) -0,0632 (0,111) -0,0102 (0,019) -0,0635 (0,112) -0,0101 (0,0185) 0,295*** (0,109) 0,0201*** (0,0065) 0,144*** (0,052) 0,0201*** (0,0065) 0,141*** (0,0542) 0,0195*** (0,0068) sector cons 2,075*** (.439) 1,218*** (0,2197) 1,174*** (0,231) Log pseudo likelihood -730.036 -730.082 -730.363 Pseudo R2 0,0049 0,0047 0,0047 Nguồn: Tác giả tính tốn Ghi chú: *, ** *** có ý nghĩa thống kê mức 10%, 5% 1% tương ứng Giá trị ngoặc ( ) sai số chuẩn Từ Bảng cho thấy, mơ hình biến suất lao động có ảnh hưởng tiêu cực tới HQKT doanh nghiệp với mức ý nghĩa 1% Điều trái ngược với nhiều nghiên cứu trước rằng, suất lao động cao doanh nghiệp hoạt động hiệu Bên cạnh đó, kết phân tích số năm hoạt động doanh nghiệp cao doanh nghiệp hoạt động hiệu Điều phù hợp với thực tiễn doanh nghiệp hoạt động lâu năm trang thiết bị đại doanh nghiệp hoạt động, đồng thời tư lối mòn ăn sâu vào 21 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ doanh nghiệp có tuổi đời cao, việc bắt kịp xu chậm doanh nghiệp trẻ Tương tự, mơ hình logit rằng, với mức ý nghĩa 10%, doanh nghiệp có cấu trúc vốn lớn hiệu quả, điều mâu thuẫn với kết số nghiên cứu Tuy nhiên, nghiên cứu A N Berger (2006) [8] lại tỷ lệ nợ cao đến ngưỡng đó, chi phí khoản nợ bên ngồi vượt qua lợi ích từ việc giảm chi phí đại diện sử dụng đòn cân nợ cao Lúc tài bị kiệt quệ nguy doanh nghiệp phá sản cao Trong tình này, việc tăng sử dụng nợ làm tăng chi phí lãi vay, từ làm giảm giá trị doanh nghiệp, dẫn tới doanh nghiệp hoạt động hiệu Đối với biến tuổi chủ doanh nghiệp, dạng hàm bậc hai hệ số ứng với bình phương biến tuổi (lead_age^2) âm điều hàm ý HQKT biên giảm dần tuổi tăng Điều phù hợp với xu chủ doanh nghiệp trẻ điều hành doanh nghiệp đạt HQKT cao đặc biệt lĩnh vực thương mại, tài cơng nghệ họ tiếp cận nguồn thông tin cách nhanh nhạy sắc bén Đối với biến nhóm ngành, kết cho thấy nhóm ngành: sản xuất phân phối điện, khí đốt, nước nóng, nước điều hồ khơng khí (2); dịch vụ lưu trú ăn uống (5) hoạt động dịch vụ khác (7) có hiệu thấp so với ngành cơng nghệ chế biến, chế tạo Các nhóm ngành cịn lại có hiệu kỹ thuật khơng khác biệt so với công nghệ chế biến, chế tạo (1) Kết luận Dựa vào số liệu điều tra doanh nghiệp nhỏ vừa năm 2014, viết ước lượng HQKT trung bình đạt 91,5%, 22 Hồng Thị Thu Hà mức HQKT nhỏ khoảng 20% Đây khoảng cách lớn HQKT doanh nghiệp Điều gợi ý, doanh nghiệp hoạt động hiệu nên điều chỉnh nguồn lực tiềm nhằm gia tăng hiệu kỹ thuật lực sản xuất Điển doanh nghiệp tìm người quản lý động, bắt kịp xu để điều hành nhằm thu kết tối ưu Đồng thời, điều chỉnh cấu trúc vốn mức tối ưu, tránh để rủi ro tài dẫn tới doanh nghiệp bị phá sản Tuy nhiên, viết số hạn chế Chẳng hạn như, từ kết phân tích cho thấy suất có ảnh hưởng ngược chiều tới HQKT, điều mâu thuẫn với nghiên cứu trước thực tiễn Một nguyên nhân nghĩ tới thiếu hụt biến quan trọng, ví dụ biến vốn xã hội chủ doanh nghiệp hay biến tham gia hoạt động xuất Do đó, hướng nghiên cứu tác giả tìm biến đại diện thích hợp cho biến để đưa vào mơ hình đánh giá tác động nhân tố tới HQKT DNNVV Tài liệu tham khảo [1] Y Hayami, “Sources of Agricultural Productivity Gap Among Selected Countries,” Am J Agric Econ., vol 51, no 3, pp 564-575, 1969 [2] A Mardani, E K Zavadskas, D Streimikiene, A Jusoh, and M Khoshnoudi, “A comprehensive review of data envelopment analysis (DEA) approach in energy efficiency,” Renew Sustain Energy Rev., vol 70, pp 1298-1322, 2017 [3] T M Nguyen, Q H Le, T V H Tran, and M N Nguyen, “Ownership, technology gap and technical efficiency of small and medium manufacturing firms in Vietnam: A stochastic meta frontier approach,” Decis Sci Lett., vol 8, no 3, pp 225-232, 2019 [4] Vo Hong Tu et al., “Phân tích so sánh hiệu ngành sản xuất Hà Nội Thành phố Hồ Chí Minh,” J Agric Econ., vol 53, no 2, pp 161-206, 2015 Tập 27, Số (2022): 13-23 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ [5] D Aigner, C A K Lovell, and P Schmidt, “Formulation and estimation of stochastic frontier production function models,” J Econom., vol 6, no 1, pp 21-37, 1977 [6] H T Nguyễn, “Các yếu tố tác động đến hiệu kỹ thuật doanh nghiệp nhỏ vừa Việt Nam,” Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế Kinh doanh châu Á, vol 30, no 7, pp 43-65, 2020 [7] S C Kumbhakar, “Estimation and decomposition of productivity change when production is not efficient: A paneldata approach,” Econom Rev., vol 19, no 4, pp 312-320, 2000 [8] A N Berger and E Bonaccorsi di Patti, “Capital structure and firm performance: A new approach to testing agency theory and an application to the banking industry,” J Bank Financ., vol 30, no 4, pp 1065-1102, 2006 [9] C Uniwrsity, “H greene,” vol 13, no 162, pp 27-56, 1980 [10] L J Christensen, L R., Jorgenson, D W., & Lau, “Transcendental Logarithmic Production Frontiers.,” Rev Econ Stat., vol 55(1), p 28, 1973 [11] Z Grilichs, V Ringstad, “Economies of Scale and the Form of Production Function”, North Holland Publishing Co Amsterdam, 1971 ANALYSING FACTORS INFLUENCING TECHNICAL EFFICIENCY OF SMALL AND MEDIUM- SIZED ENTERPRISES: STATISTIC FRONTIER ANALYSIS AND FRACTIONAL MODELS Hoang Thi Thu Ha1 Department of Mathematics, Thuongmai University, Ha Noi Abstract T echnical efficiency is one of types of efficiency in each enterprise If enterprises want to maximize profits or minimize costs, they must know how much their’s technical efficiency is as well as which factors improving their efficiency are This article uses the statistic frontier analysis to estimate the technical efficiencies of small and medium enterprises in Vietnam through data from the survey of companies of the Institute of Labour and Social Affairs in 2014 Based on the analysis, fractional models are estimated to evaluate the impact of several factors on the technical efficiency Keywords: Technical efficiency, statistic frontier analysis, fractional models, small and medium enterprises 23 ... lượng hiệu kỹ thuật, sau dùng mơ hình hồi quy tỷ lệ (mơ hình logit, probit heteroskedastic probit) để phân tích tác động yếu tố lên hiệu kỹ thuật doanh nghiệp nhằm kiểm định giả thuyết yếu tố mức... khẩu, suất lao động, có tác động tích cực đến hiệu kỹ thuật doanh nghiệp Tuy nhiên, nghiên cứu chưa xét đến số yếu tố khác ảnh hưởng tới hiệu kỹ thuật doanh nghiệp mức độ đầu tư, cấu trúc vốn... dường không tác động tới HQKT doanh nghiệp Vì vậy, mơ hình biểu diễn tác động yếu tố tới HQKT, yếu tố khơng đưa vào mơ hình Bảng Hiệu kỹ thuật bình quân theo đặc điểm chủ doanh nghiệp Giới tính Trình