1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Mô hình Tobit phân tích tác động của các nhân tố đến hiệu quả phân bổ của các doanh nghiệp ngành chế tác của Việt Nam

15 6 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Nghiên cứu Mô hình Tobit phân tích tác động của các nhân tố đến hiệu quả phân bổ của các doanh nghiệp ngành chế tác của Việt Nam sử dụng cách tiếp cận màng bao dữ liệu DEA để ước lượng hiệu quả phân bổ của các doanh nghiệp ngành chế tác của Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2018. Đồng thời nghiên cứu đã chia các doanh nghiệp ra thành ba nhóm theo loại hình sở hữu và xây dựng mô hình Tobit trên toàn mẫu cũng như trên các mẫu nhỏ. Mời các bạn cùng tham khảo!

MƠ HÌNH TOBIT PHÂN TÍCH TÁC ĐỘNG CỦA CÁC NHÂN TỐ ĐẾN HIỆU QUẢ PHÂN BỔ CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NGÀNH CHẾ TÁC CỦA VIỆT NAM ThS Vũ Thị Huyền Trang Bộ mơn Tốn – Đại học Thương Mại Tóm tắt Việc đo lường hiệu phân bổ phân tích tác động nhân tố đến hiệu phân bổ quan trọng việc xây dựng sách quản lý doanh nghiệp Nghiên cứu sử dụng cách tiếp cận màng bao liệu DEA để ước lượng hiệu phân bổ doanh nghiệp ngành chế tác Việt Nam giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2018 Đồng thời nghiên cứu chia doanh nghiệp thành ba nhóm theo loại hình sở hữu xây dựng mơ hình Tobit tồn mẫu mẫu nhỏ Kết cho thấy nhóm doanh nghiệp nhà nước có hiệu phân bổ cao nhất, đến nhóm doanh nghiệp tư nhân, nhóm doanh nghiệp đầu tư trực tiếp nước ngồi có hiệu phân bổ thấp Quy mô doanh nghiệp mức trang bị vốn lao động có ảnh hưởng tích cực đến hiệu phân bổ số nhân tố khác thuộc đặc tính doanh nghiệp lại có tác động tiêu cực có ảnh hưởng khác nhóm loại hình sở hữu Từ khóa: hiệu phân bổ, phương pháp DEA, mơ hình Tobit Giới thiệu Các vấn đề đo lường hiệu sản xuất công ty, ngành quan trọng nhà lý luận kinh tế nhà hoạch định sách kinh tế Hiệu đề cập đến mối quan hệ toàn cục tất yếu tố đầu đầu vào trình sản xuất (Speelman cộng sự, 2007) Chuyển đổi yếu tố đầu vào lao động vốn thành đầu hàng hóa dịch vụ gọi q trình sản xuất Do đó, lý thuyết sản xuất đơn giản hàm tối ưu hóa có ràng buộc Một nhà sản xuất cố gắng tổ chức nguồn lực thành đơn vị sản xuất mục tiêu cuối tối đa hóa sản lượng, tối thiểu hóa chi phí, tối đa hóa lợi nhuận tối đa hóa tiện ích kết hợp bốn (Oluwatayo cộng sự, 2008) Người quản lý quan tâm đến hiệu để đạt mục tiêu sản xuất Việc đo lường hiệu quan trọng dẫn đến tiết kiệm tài nguyên đáng kể, có tác động quan trọng đến việc xây dựng sách quản lý doanh nghiệp (Bravo-Ureta Rieger, 1991) Phép đo hiệu sản xuất xuất phát từ báo Farrell xuất năm 1957, mục đích báo đo lường hiệu sản xuất tính đến tất yếu tố đầu vào Bằng cách đó, ước tính hàm sản xuất áp dụng Các thước đo hiệu tách thành ba thước đo hiệu khác nhau: hiệu kỹ thuật (TE), hiệu phân bổ (AE) hiệu kinh tế (EE) (Speelman cộng sự, 2007) Một số lượng đáng kể nghiên cứu thực nghiệm điều tra mức độ yếu tố định đến TE ngành (Alvarez Crespi, 2003; Caves Barton, 1990; Gumbau-Albert Maudos, 2002; Green Mayer, 1991; Fritsch Stephan, 2004) Trong đó, việc định lượng mức độ đóng góp AE tương đối (Greene (1997)) Trong nghiên cứu AE, nhiều nghiên cứu phân tích lĩnh vực tài ngân hàng (Berger Humphrey (1997); Topuz cộng (2005); Färe cộng (2004); Isik Hassan (2002); Rouse Tripe (2016)) Cũng có nhiều nghiên cứu thực với ngành nông nghiệp (Coelli cộng sự, 2002; Chavas Aliber, 1993; Chavas cộng sự, 2005; Grazhdaninova Zvi, 2005; Lubis cộng sự, 2014) Các nghiên cứu cho ngành sản xuất tương đối (Burki cộng sự, 1997; Kim Gwangho, 2001) Điều ngạc nhiên theo truyền thống, AE thu hút ý nhà kinh tế nhà quản lý doanh nghiệp (DN): đâu kết hợp tối ưu yếu tố đầu vào để đầu sản xuất mức chi phí tối thiểu Lợi nhuận tăng đơn giản phân bổ lại nguồn lực? Áp lực cạnh tranh gia tăng làm giảm tính không đồng phân bổ hiệu ngành mức độ nào? Hơn nữa, AE quan trọng việc phân tích q trình sản xuất Vì vậy, nghiên cứu AE lựa chọn thước đo AE cần thiết, đặc biệt DN ngành chế tác Việt Nam Với phát triển kỹ thuật tính toán ứng dụng toán học kinh tế, phương pháp tính tốn hiệu sản xuất nói chung AE nói riêng ngày xác Các cách tiếp cận phân loại đại thể thành hai cách tiếp cận cách tiếp cận tham số phi tham số Phương pháp tham số phi tham số sử dụng phổ biến phân tích hiệu tương ứng phân tích biên ngẫu nhiên (Stochastic Frontier Analysis - SFA) phân tích màng bao liệu (Data Envelopment Analysis - DEA) (Speelman cộng sự, 2007) Cách tiếp cận tham số sử dụng kỹ thuật ước lượng khả tối đa để tính hàm biên mẫu cho (Sarafidis, 2002) Với cách tiếp cận biên, cần giả định ngành sử dụng loại công nghệ đường biên sản xuất Phương pháp phi tham số tập trung vào việc giải vấn đề việc tối đa hóa cực tiểu hóa mục tiêu cho trước với số ràng buộc Điểm yếu phương pháp tiếp cận tham số u cầu áp đặt hình thức tham số rõ ràng cho công nghệ giả định phân phối rõ ràng cho thuật ngữ không hiệu (Chavas Aliber, 1993) Speelman cộng (2007) cho trái ngược với SFA, DEA không yêu cầu giả định liên quan đến dạng hàm công nghệ biên phân bố thuật ngữ không hiệu Theo Sharmaaa cộng (1999), coi ưu điểm phương pháp DEA Một lợi khác so sánh với phương pháp khác, điều khoản số hiệu suất cho phép cách tiếp cận xây dựng bề mặt liệu Điểm bất lợi DEA nhạy cảm với sai số đo lường nhiễu liệu (Sharmaa cộng sự, 1999) Một số nghiên cứu so sánh DEA SFA cho thấy kết từ hai phương pháp có mối tương quan cao (Drake Weyman-Jones (1996), Ferrier Lovell (1990), Sharmaaa cộng (1999)), điều cho thấy có lựa chọn chúng Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp DEA để ước lượng AE DN ngành chế tác Việt Nam giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2018 xây dựng mơ hình Tobit đánh giá tác động nhân tố đến AE Phần lại viết kết cấu sau: Mục trình bày tóm tắt sở lý thuyết tổng quan nghiên cứu; Mục đề cập đến phương pháp nghiên cứu; Mục trình bày thảo luận kết nghiên cứu mục kết luận vấn đề nghiên cứu Cơ sở lý thuyết tổng quan nghiên cứu 2.1 Khung lý thuyết Bài báo Farrell (1957) đo lường hiệu sử dụng khái niệm hiệu công nhận Koopmans (1951) thước đo hiệu xuyên tâm xem xét Debreu (1951) để giới thiệu tảng cho phân tích hiệu Ơng phân biệt hiệu kỹ thuật hiệu phân bổ Một doanh nghiệp đạt hiệu kỹ thuật sử dụng kết hợp tối thiểu có đầu vào để tạo đầu định (định hướng đầu vào) Hiệu phân bổ hay Farrell gọi hiệu giá, đề cập đến khả doanh nghiệp việc lựa chọn tối ưu kết hợp đầu vào với giá đầu vào Nếu doanh nghiệp đạt hiệu kỹ thuật hiệu phân bổ đạt hiệu chi phí (hiệu tổng thể) Bài báo Farrell dẫn đến phát triển số phương pháp tiếp cận để phân tích hiệu suất Trong số này, SFA DEA hai đóng góp mang tính cách mạng Coelli (1995) cung cấp nhìn tổng quan, toàn diện điểm mạnh điểm yếu SFA DEA Bài báo đột phá Charnes cộng (1978) dẫn đến phát triển phương pháp DEA, phương pháp luận sử dụng rộng rãi để đo lường hiệu tương đối đơn vị định (DMU) cách cung cấp ước tính cho việc dự đốn DMU hiệu lên “đường biên hiệu quả” Những dự báo liên quan đến việc thu hẹp đầu vào mở rộng đầu hai Từ định hướng đầu vào, hiệu DMU tính tốn cách giảm xun tâm đầu vào đến mức đầu vào DMU hoạt động tốt để tạo mức đầu Phương pháp DEA áp dụng cách sử dụng cách tiếp cận sở đầu đầu vào, tùy thuộc vào việc phương pháp sử dụng hàm khoảng cách đầu vào hay đầu Hai thước đo không cân trừ giả định lợi nhuận không đổi theo quy mô (CRS) (Färe cộng sự, 1994) Với giả định lợi nhuận không đổi theo quy mô, cho phép tất thông tin liên quan trình bày đường đẳng lượng đơn giản Trong trường hợp đơn giản nhất, giả sử có đầu ( ) hai yếu tố đầu vào ( , ), DEA định hướng đầu vào mơ tả theo hình Hình 1: Độ đo TE AE theo định hướng đầu vào Đường đẳng lượng SS’ đại diện cho kết hợp khác hai yếu tố đầu vào mà cơng ty hồn tồn hiệu sử dụng để tạo đơn vị đầu Điểm Q đại diện cho công ty hoạt động hiệu cách sử dụng hai yếu tố đầu vào theo tỷ lệ với P Có thể thấy tạo lượng đầu với P sử dụng phần nhỏ OQ/OP yếu tố coi sản xuất lượng đầu gấp OP/OQ lần từ lượng đầu vào Sự hiệu mặt kỹ thuật doanh nghiệp đại diện khoảng cách QP, lượng mà theo tất yếu tố đầu vào giảm cách tương ứng (tức giảm xuyên tâm) mà không làm giảm sản lượng Hiệu kỹ thuật (TE) doanh nghiệp đo tỷ số OQ/OP=1-OP/OQ Giá trị TE cho thấy doanh nghiệp hoàn toàn hiệu mặt kỹ thuật trở nên nhỏ vô hạn lượng đầu vào đơn vị đầu trở lên lớn vô hạn Hơn nữa, miễn đường SS’ có độ dốc âm tức có tăng yếu tố đầu vào đơn vị đầu Hiệu phân bổ mức độ doanh nghiệp kết hợp yếu tố sản xuất khác theo tỷ lệ tốt chúng, dựa giá chúng, hay gọi hiệu giá Nếu tỷ lệ giá đầu vào biểu thị độ dốc đường đẳng phí AA’ biết, sau doanh nghiệp hoạt động điểm P hiệu phân bổ tỷ lệ OR/OQ Khoảng cách RQ thể việc giảm chi phí sản xuất doanh nghiệp hoạt động điểm hiệu mặt kỹ thuật hiệu phân bổ Q’, thay hoạt động điểm đạt hiệu kỹ thuật không đạt hiệu phân bổ Q Nếu doanh nghiệp quan sát hoàn toàn hiệu mặt kỹ thuật phân bổ chi phí phần nhỏ so với thực tế Có thể gọi tỷ lệ hiệu tổng thể doanh nghiệp hay hiệu kinh tế Hiệu kinh tế (EE) tích TE AE, xác định tỷ lệ OR/OP; khoảng cách RP thể khả giảm chi phí doanh nghiệp hoạt động hiệu mặt kinh tế 2.2 Tổng quan nghiên cứu DEA phương pháp luận dựa liệu phi tham số ban đầu cung cấp Charnes cộng (1978), người mở rộng công việc trước Farrell (1957) cách kết hợp nhiều đầu vào đầu đồng thời Mơ hình gọi mơ hình CCR (Charnes, Cooper Rhodes) mơ hình phi tham số cung cấp thước đo hiệu thực hành tốt (Omonoma cộng sự, 2010) DEA đo lường cách giả sử lợi nhuận không đổi theo quy mô (CRS) lợi nhuận biến đổi theo quy mơ (VRS) Mơ hình DEA giả định CRS, ngụ ý đầu vào tăng lên lượng định đầu tăng theo lượng tương ứng (Frija cộng sự, 2009) Tuy nhiên thực tế, điều lúc vậy, nên cân nhắc lựa chọn VRS đo lường hiệu Mơ hình DEA giả định VRS phát triển Banker cộng (1984) gọi mơ hình BCC (Banker, Charnes Cooper) Qua nghiên cứu cho thấy cách tiếp cận DEA sử dụng nhiều nghiên cứu lĩnh vực nông nghiệp để tính loại hiệu TE, AE EE Islam cộng (2011) sử dụng số liệu 355 trang trại trồng lúa Bangladesh năm 2009; trang trại chia làm hai nhóm có vay tài khơng vay tài với mục đích so sánh hiệu hai nhóm phân tích nhân tố tài trang trại thể chế ảnh hưởng đến hiệu Với mẫu gộp, tác giả tìm thấy giá trị trung bình TE, AE EE tương ứng 72%; 66% 47% Với công nghệ thay đổi cho trước, người vay tài khơng vay tài tăng sản lượng vật chất lên 27% 29% tương ứng Trong họ giảm chi phí sản xuất tương ứng 52% 54% nhờ vào giả định quy mơ Với mơ hình VRS DEA, ảnh hưởng mơi trường ngồi tính tốn người tham gia tài vi mô tăng TE, AE EE họ lên tương ứng 7%; 2% 7% Bằng mơ hình Tobit, sau điều chỉnh lựa chọn chệch, kết cho thấy quy mơ hộ gia đình, phân chia đất, đào tạo tiếp cận trang trại, giàu có chủ hộ tỷ trọng thu nhập ngồi trang trại (trong số tổng thu nhập hộ gia đình) thành phần hiệu Cũng với mục đích tính ba loại hiệu cho 142 trang trại trồng dứa quận Subang, Miền Tây tỉnh Java Indonesia năm 2012, Lubis cộng (2014) phương pháp DEA tính TE, AE EE tương ứng 70,1%; 34,1% 24,1% Các tác giả sử dụng mơ hình Tobit để phân tích nhân tố ảnh hưởng đến hiệu Các phát cho thấy sản lượng dứa địa phương nghiên cứu cải thiện đáng kể cách trồng đất sở hữu nông dân tư vấn tốt thực hành nông nghiệp dứa Ngoài ra, DEA sử dụng nghiên cứu thuộc lĩnh vực khác Uri (2001) sử dụng phương pháp DEA để tính TE AE cho hãng vận tải nội địa Mỹ Bell nắm giữ từ 1985 đến năm 1998 Kết gợi ý rằng, có ngẫu nhiên xác định năm 1985 1993 với TE tăng lên số năm giảm số năm khác Tuy nhiên sau đến năm 1993, có cải tiến quán TE Đưa quy định khuyến khích hình thức giá trần thực cho hãng vận chuyển nội hạt năm 1991; có khả phần cải tiến AE đến năm 1993 quy định khuyến khích Trong đó, có xu hướng tăng lên rõ rệt AE quan sát thấy năm 1985, cho đến từ việc thơng qua quy định khuyến khích hình thức giá trần Ở Việt Nam, có nghiên cứu AE nghiên cứu chưa phân tích sâu Trong báo mình, tác giả Nhựt (2009) sử dụng phương pháp màng bao liệu, mà cụ thể mơ hình CRS-DEA VRS-DEA để phân tích TE, AE hiệu sử dụng chi phí doanh nghiệp chế biến thủy sản xay xát lúa gạo Đồng sông Cửu Long năm 2007 Kết cho thấy AE doanh nghiệp xay xát lúa gạo cao AE doanh nghiệp chế biến thủy sản (tương ứng 0,927 0,625) Ngoài AE doanh nghiệp xay xát lúa gạo có xu hướng tập trung gần giá trị biến động doanh nghiệp chế biến thủy sản Phương pháp nghiên cứu 3.1 Phương pháp tính AE theo cách tiếp cận DEA định hướng đầu vào Theo Farrell (1957), tập hợp khả sản xuất P DMU có cách bao bọc quan sát chặt tốt đường biên ngồi tuyến tính khúc: = {( , ): ∑ ≤ ( = 1, ), ∑ ≤ ( = 1, ), ∑ = 1} (1) Có J quan sát trọng số khơng âm, xác định điểm tham chiếu biên Ràng buộc ∑ = 1, đảm bảo giả định lợi nhuận biến đổi theo quy mô (VRS) M số đầu ra, N số đầu vào Với DN thứ i số J doanh nghiệp, TE định hướng đầu vào giả định lợi nhuận không đổi theo quy mô (CRS) đạt cách giải tốn quy hoạch tuyến tính sau: = , Với ràng buộc: − ≥ 0, = 1, −∑ ≥ 0, = 1, (2) ≥ 0, = 1, ∈ (0,1] Ở đây, độ đo TE DMU thứ i giả thiết CRS số gán cho DMU hiệu trọng Ta giải tốn quy hoạch tuyến tính riêng để thu điểm TE DMU mẫu Nếu = 1, DMU nằm đường biên đạt TE giả thiết CRS Nếu < 1, DMU nằm đường biên khơng đạt TE Theo CCR (Charnes-Cooper-Rhodes, 1978), mơ hình quy hoạch tuyến tính CRS dễ dàng chuyển thành VRS cách thêm ràng buộc lồi ∑ = 1, ≥ 0, = 1, vào phương trình (2) (Banker cộng sự, 1984) Cách tiếp cận hình thành khối lồi mặt phẳng giao bao bọc điểm liệu chặt chẽ so với CRS Ràng buộc lồi ∑ = đảm bảo trang trại hiệu ‘benched mark’ doanh nghiệp quy mô EE AE thu thơng qua việc giải tốn quy hoạch tuyến tính cực tiểu hóa chi phí: ∗ min∗ , Với ràng buộc: − ∗ ≥ 0, = 1, ≥ 0, = 1, −∑ (3) ≥ 0, = 1, ∈ (0,1] Với véc tơ giá đầu vào DN thứ i ∗ (được tính tốn tốn quy hoạch tuyến tính) véc tơ chi phí tối thiểu yếu tố đầu vào DN thứ i, với giá cho trước mức đầu EE DN thứ i tính tốn cách so sánh chi phí tối thiểu với chi phí thực tế: ∗ = (4) AE tính tốn theo định nghĩa Farrell (1957) sau: ∗ = = ( ) (5) Điều khó khăn nghiên cứu chúng tơi khó khăn chung sử dụng số liệu điều tra DN, khơng có giá đầu vào Mà để ước lượng AE ta phải ước lượng giá yếu tố đầu vào Để ước lượng giá nhân tố, dựa vào định lý Ơle hàm Cách thức tiến hành sau: 10 Ta xét hàm sản xuất tuân theo hiệu không đổi theo quy mô dạng Cobb-Douglas: (6) = Theo định lý Ơle = Giá vốn tính theo cơng thức sau: = Giá lao động tính theo công thức sau: = = (1 − ) (7) (8) Từ ta ước lượng mơ hình (3) tính AE từ (5) 3.2 bổ Mơ hình Tobit đánh giá tác động nhân tố đến hiệu phân AE nằm đoạn từ đến 1, mơ hình Tobit mơ hình hồi quy có kiểm duyệt thích hợp dùng để phân tích ảnh hưởng yếu tố chuyên biệt doanh nghiệp đến AE Mơ hình Tobit lần đầu đề xuất Tobin (1958) bắt nguồn từ bối cảnh phân tích hồi quy tuyến tính (dữ liệu chéo) Hồi quy Tobit sử dụng biến phụ thuộc bị chặn bị chặn hai (Hoff, 2007) Mơ hình Tobit có dạng sau: ∗ = + (9) Với ràng buộc: ∗ = ế 0< ế ế ∗ ∗ ∗

Ngày đăng: 02/01/2023, 20:12

Xem thêm:

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN