NĂNG SUẤT VÀ HIỆU QUẢ PHÂN BỔ CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NGÀNH CHẾ TÁC THEO CÁC VÙNG CỦA VIỆT NAM PRODUCTIVITY AND ALLOCATIVE EFFICIENCY OF VIETNAM’S MANUFACTURING ENTERPRISES BY REGION ThS Vũ Thị Huyền Tra[.]
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020 ICYREB 2020 NĂNG SUẤT VÀ HIỆU QUẢ PHÂN BỔ CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NGÀNH CHẾ TÁC THEO CÁC VÙNG CỦA VIỆT NAM PRODUCTIVITY AND ALLOCATIVE EFFICIENCY OF VIETNAM’S MANUFACTURING ENTERPRISES BY REGION ThS Vũ Thị Huyền Trang Trường Đại học Thương mại trang.vth@tmu.edu.vn Tóm tắt Nghiên cứu sử dụng liệu điều tra doanh nghiệp ngành chế tác Việt Nam giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2018 áp dụng phương pháp moment tổng quát Wooldridge (2009) để ước lượng TFP cấp độ doanh nghiệp Từ tính suất nhân tố tổng hợp vùng áp dụng phương pháp phân rã suất Olley & Pakes (1996) để tính hiệu phân bổ cho doanh nghiệp ngành chế tác vùng kinh tế - xã hội Việt Nam giai đoạn nghiên cứu Kết nhận là: vùng Đồng sơng Hồng vùng có suất hiệu phân bổ cao nước; khu vực Tây Nguyên vùng có suất hiệu phân bổ thấp vùng lãnh thổ nước ta có gia tăng đáng kể năm gần Vùng có suất hiệu phân bổ thấp thứ hai Đồng sông Cửu Long; vùng Trung du miền núi phía Bắc vùng có gia tăng mạnh suất hiệu phân bổ nửa sau giai đoạn nghiên cứu Từ khóa: suất, hiệu phân bổ, vùng Abstract The study uses Vietnamese manufacturing enterprise survey data from 2000 to 2018 and applies Wooldridge’s general moment method (2009) to estimate firm-level TFP Then we calculate aggregate factor productivity of each region and applying the decomposition method of Olley & Pakes (1996) to compute allocation efficiency for the manufacturing enterprises in seven economic-social regions of Vietnam in research period The main results are: The Red River Delta region has both the highest productivity and allocative efficiency in the country; The Central Highlands is the region which has the lowest productivity and also allocation efficiency among regions in our country, but there are significant increases in recent years The second lowest productivity and allocative efficiency region is the Mekong River Delta; The Northern Midlands and Mountains is the region with the strongest increase in both productivity and allocative efficiency in the second half of the studying period Keywords: productivity, allocative efficiency, region Giới thiệu Ước lượng xác suất nhân tố tổng hợp (TFP) vấn đề kinh tế 1548 INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020 ICYREB 2020 ứng dụng chủ đề số báo chuyên đề Trong năm gần chứng kiến tăng vọt lý thuyết thực nghiệm phương pháp ước lượng TFP Có bước tiến nhờ phát triển mạnh mẽ công cụ tin học, hoàn thiện phương pháp luận ước lượng TFP từ năm 1990 (Ackerberg & cộng sự, 2006) sẵn có ngày tăng liệu cấp độ doanh nghiệp, cho phép ước lượng TFP cấp độ doanh nghiệp Từ TFP gộp ngành hay quốc gia tính suất trung bình có trọng số cấp độ doanh nghiệp Tại thời điểm nào, khác biệt TFP gộp phản ánh phân phối suất doanh nghiệp (tức phần doanh nghiệp “tốt hơn” so với phần doanh nghiệp “kém hơn”) mức độ mà tất doanh nghiệp (tức doanh nghiệp với suất cao chiếm thị phần lớn hơn) Thành phần thứ hai kết thay đổi nguồn lực doanh nghiệp giai đoạn trước Trong thành phần thứ chủ đề nhiều nghiên cứu trước đây, phản ánh số yếu tố bên doanh nghiệp chất lượng quản lý, tài sản vơ hình, chiến lược đổi hay cú sốc riêng, … Hiện nay, nhà nghiên cứu kinh tế ngày liên kết mô hình phân bổ nguồn lực ngành với hiệu suất kinh tế mức độ tổng hợp Họ thấy thay đổi nguồn lực sản xuất từ nơi hiệu đến nơi hiệu làm tăng TFP gộp (Restuccia & Rogerson, 2008, Hsieh & Klenow, 2009, Bartelsman & cộng sự, 2013, Collard-Wexler & De Loecker, 2015) Vì hiệu phân bổ nguồn lực quan trọng để giải thích tăng trưởng TFP gộp ngành, quốc gia Tuy nhiên, số nghiên cứu không đồng suất địa phương hiệu phân bổ thay đổi đáng kể dọc theo vùng (Dondur & cộng sự, 2011, Bin & cộng sự, 2017) Vì hiểu rõ nguồn gốc tăng trưởng TFP đo lường hiệu phân bổ vùng miền quan trọng việc đề sách phù hợp để thúc đẩy phát triển địa phương, từ dẫn đến phát triển quốc gia Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng số liệu doanh nghiệp thuộc ngành chế tác Việt Nam giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2018 chia theo vùng nước, áp dụng phương pháp ước lượng TFP Wooldridge (2009) để tính suất cấp độ doanh nghiệp, từ tính suất gộp vùng Đồng thời viết áp dụng phương pháp phân rã suất Olley Pakes (1996) để tính hiệu phân bổ cho vùng giai đoạn nghiên cứu so sánh Các phần cịn lại viết bao gồm: Phần tổng quan nghiên cứu, sở lý thuyết phương pháp nghiên cứu Phần kết thảo luận Phần kết luận hướng nghiên cứu Tổng quan nghiên cứu, sở lý thuyết phương pháp nghiên cứu 2.1 Tổng quan nghiên cứu sở lý thuyết 2.1.1 Tổng quan nghiên cứu sở lý thuyết TFP Nguồn gốc phân tích TFP tìm thấy từ trình bày Solow (Solow, 1957); nhiều năm gần có gia tăng nghiên cứu lý thuyết thực nghiệm TFP Điều xuất phát từ sẵn có ngày tăng liệu cấp độ doanh nghiệp, cho phép ước lượng TFP mức thiết lập cải tiến phương pháp ước 1549 INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020 ICYREB 2020 lượng từ năm 1990 (Ackerberg & cộng sự, 2007) Thông thường nghiên cứu mức thiết lập TFP giả định đầu (thường đo doanh số giảm phát giá trị gia tăng) hàm đầu vào, nhân cơng suất (Katayama & cộng sự, 2009) Độ đo TFP thu từ phần dư mối quan hệ hàm số Tuy nhiên có số vấn đề ước lượng TFP phương pháp truyền thống, chẳng hạn áp dụng phương pháp Ordinary Least Square (OLS) cho liệu bảng cân doanh nghiệp Thứ nhất, suất lựa chọn đầu vào gần có tương quan, ước lượng OLS hàm sản xuất mức độ doanh nghiệp thấy có vấn đề tính đồng thời nội sinh Ngoài ra, với việc sử dụng liệu bảng cân bằng, không xác định việc vào, doanh nghiệp, kết ước lượng chệch Các phương pháp truyền thống khác sử dụng để khắc phục vấn đề nội sinh ảnh hưởng cố định, biến công cụ hay phương pháp moment tổng quát (GMM) (Ackerberg & cộng sự, 2007) Tuy nhiên phương pháp không xác nhận thỏa mãn cho trường hợp hàm sản xuất Nguyên nhân việc ước lượng nhận không tốt liên quan đến giả định chúng Để giải vấn đề này, số lựa chọn thay bán tham số đề xuất Đó phương pháp ước lượng bán tham số Olley & Pakes (1992) (về sau gọi OP) Levinsohn & Petrin (2003) (về sau gọi LP) Cả hai ước lượng bán tham số (OP LP) giải vấn đề tính đồng thời cách sử dụng biến gán để thay cho suất không quan sát được, đầu vào giả sử tăng chặt theo mức suất đo sai số biến không quan sát mức độ doanh nghiệp Tiếp theo, có hai mở rộng phát triển bối cảnh thủ tục OP Đó mở rộng OP với cạnh tranh khơng hồn hảo thị trường đầu mở rộng OP bao gồm điều chỉnh cho doanh nghiệp đa sản phẩm (De Loecker, 2007b, Klette & Griliches, 1996, Levinshon & Melitz, 2002) Van Biesebroeck (2007) cung cấp đánh giá tuyệt vời vài phương pháp phi tham số (phương pháp số số – index numbers phương pháp bao liệu) sử dụng để ước lượng suất Ackerberg & cộng (2006) (về sau gọi ACF) mở rộng ước lượng bán tham số OP để giải vấn đề đa cộng tuyến nhận diện với biến lao động Cụ thể, ACF gợi ý thủ tục ước lượng, hệ số lao động (trong hàm sản xuất giá trị gia tăng) không ước lượng giai đoạn thứ thuật toán ước lượng Tất hệ số đầu vào thu giai đoạn thứ hai, giai đoạn thứ dùng để làm ròng thành phần sai số hàm sản xuất Hệ số lao động nhận diện giai đoạn thứ hai cách áp dụng GMM với tập điều kiện moment Wooldridge (2009) ước lượng bán tham số OP, LP ACF triển khai khuân khổ GMM bước Cụ thể, Wooldridge viết lại điều kiện moment dẫn đến hệ thống hai phương trình với biến phụ thuộc, với tập hợp khác công cụ phương trình Cả hai phương trình có đầu biến vế trái đầu vào bất biến khả biến vế phải Khác hai phương trình việc xấp xỉ biến khơng thể quan sát, tức suất, công cụ sử dụng cho nhận diện Cách tiếp cận có số ưu điểm so với ước lượng bán tham số chuẩn (sẽ làm rõ phần 2.2.1) 1550 INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020 ICYREB 2020 2.1.2 Tổng quan nghiên cứu sở lý thuyết hiệu phân bổ Từ trước đến nay, có vài cách xem xét hiệu phân bổ Tuy nhiên nhiều nghiên cứu gần đây, hiệu phân bổ xem xét theo quan điểm thống kê, đo hiệp phương sai thị phần suất doanh nghiệp (Olley & Pakes, 1996, Dondur & cộng sự, 2011, Melitz & Polanec, 2015) Điều lý giải hiệp phương sai tăng doanh nghiệp suất có thị phần cao hiệp phương sai giảm doanh nghiệp lại có thị phần cao (Olley Pakes, 1996) Theo Bartelsman & cộng (2013), số hạng hiệp phương sai phản ánh xác ý nghĩa hiệu ứng phân bổ lại so với phương pháp phân rã khác sử dụng tài liệu phù hợp với nghiên cứu đánh giá hiệu suất phân tích sách Người đề xuất phương pháp Olley & Pakes (1996) (về sau viết OP) Nghiên cứu sử dụng liệu mảng cấp độ doanh nghiệp ngành công nghiệp thiết bị viễn thông Mỹ giai đoạn từ năm 1974 đến năm 1987 để ước lượng suất cấp độ doanh nghiệp Sau suất nhân tố tổng hợp ngành đo trung bình có trọng số suất cấp độ doanh nghiệp với trọng số tỷ trọng đầu Các tác giả phân rã suất thành hai thành phần trung bình khơng trọng số cấp độ doanh nghiệp hiệp phương sai thị phần suất Số hạng hiệp phương sai đại diện cho giá trị hiệu phân bổ Kết phân rã cho thấy suất trung bình khơng trọng số không thay đổi nhiều từ năm 1975 số hạng hiệp phương sai tăng từ 0,01 năm 1974 lên 0,32 năm 1987 Từ họ kết luận có yếu tố phân bổ lại xuất từ doanh nghiệp suất thấp sang doanh nghiệp suất cao Rất nhiều nghiên cứu sau áp dụng phương pháp phân rã OP để tính tốn hiệu phân bổ nghiên cứu vấn đề liên quan Tuy nhiên nghiên cứu không đồng hiệu phân bổ theo vùng miền khơng nhiều Như nghiên cứu Hyytinen & cộng (2016) sử dụng liệu cấp độ doanh nghiệp Phần Lan từ 1995 đến 2007 gồm tất doanh nghiệp hai vùng Uusimaa (là vùng phía Nam Phần Lan gồm thủ đô Phần Lan 20 vùng tự trị xung quanh) Ita – Suomi (thuộc phía Đơng Phần Lan) Với cách tiếp cận moment, thủ tục GMM chuẩn tác giả tính ước lượng điểm độ lệch chuẩn cho hai thành phần phân rã OP suất gộp Kết cho thấy có xu hướng tích cực suất trung bình hai vùng Uusimaa Ita – Suomi suất trung bình Uusimaa cao Cịn hiệu phân bổ có đóng góp âm hai vùng (hiệu phân bổ giảm dần qua thời gian) trung bình Uusimaa cao khoảng tin cậy hiệu phân bổ suất trung bình Uusimaa hẹp Ita – Suomi Ngồi ra, nghiên cứu cịn kiểm định số giả thuyết thống kê hai thành phần phân rã vùng, kết tìm có ý nghĩa Nghiên cứu sâu hiệu phân bổ dọc theo tỉnh nhân tố ảnh hưởng đến hiệu phân bổ Bin & cộng (2017) sử dụng liệu mảng không cân tất ngành công nghiệp Trung Quốc dựa vào phân rã OP để đánh giá mức độ hiệu phân bổ ngành tỉnh giai đoạn từ năm 1998 đến năm 2007 Đồng thời ước lượng mối quan hệ thực nghiệm hiệu phân bổ yếu tố dựa địa điểm Các kết 1551 INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020 ICYREB 2020 ước lượng gợi ý hiệu phân bổ ngành thay đổi đáng kể dọc theo tỉnh qua thời gian, xác nhận mức độ cao tính khơng đồng địa phương phân bổ sai nguồn lực Ngoài ra, kết hiệu phân bổ cao nơi mà mức tích tụ cao hơn, nơi mà đầu tư cho giáo dục nhiều hơn, nơi mà đổi mạnh mẽ nơi mà tham gia doanh nghiệp thương mại quốc tế phổ biến Tuy nhiên Việt Nam, nghiên cứu hiệu phân bổ theo cách tiếp cận OP cịn Trong nghiên cứu Phùng Mai Lan & Nguyễn Khắc Minh (2018), tác giả áp dụng phương pháp phân rã OP phiên OP động cho doanh nghiệp ngành chế tác Việt Nam giai đoạn 2012 – 2016 để thấy phân bổ lại nguồn lực đóng vai trị quan trọng tăng trưởng suất ngành 2.2 Phương pháp nghiên cứu 2.2.1 Phương pháp đo suất nhân tố tổng hợp TFP Trong nghiên cứu này, ước lượng TFP cấp độ doanh nghiệp phương pháp moment tổng quát (GMM) đề xuất Wooldridge (2009) Ta so sánh phương pháp ước lượng với phương pháp ước lượng TFP trước để thấy ưu điểm phương pháp mà nghiên cứu áp dụng Trước hết ta xem xét hàm sản xuất Cobb – Douglas dạng logarit sau: yit = α + wit β + xit γ + ωit + εit (1) yit logarit tổng đầu wit véc tơ 1xJ logarit biến tự xit véc tơ 1xK logarit biến trạng thái Thành phần ngẫu nhiên ωit suất không quan sát hiệu kỹ thuật ωit sốc đầu đặc trưng phân phối dạng nhiễu trắng Với phương pháp ước lượng OP LP, giả định suất phát triển theo quy trình Markov bậc 1: (2) Trong Ω(it-1) tập thông tin thời điểm t-1 ξit sốc suất, giả sử không tương quan với sốc suất wit với biến trạng thái Cit Olley & Pakes (1996) người đề xuất thủ tục ước lượng bước cho (1) Ý tưởng họ khai thác mức đầu tư doanh nghiệp biến gán cho ωit Họ chứng minh ước lượng suất họ phải phù hợp vài giả định, có iit = f(xit,ωit) hàm đầu tư, đơn điệu tăng theo ωit Quyết định đầu tư nghịch đảo, cho phép ta biểu thị suất không quan sát hàm biến quan sát Thay (3) vào (1) ta được: ωit = f -1 iit,xit = hit,xit) 1552 (3) INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020 ICYREB 2020 Với Yit = α + wit β + xit γ + h(iit,xit )+εit = wit β + it (iit,xit) = +xit γ + h(iit,xit) = α+ xit γ + ωit it (iit,xit) + εit (4) Điều kiện đơn điệu OP đòi hỏi đầu tư tăng chặt theo suất Điều kéo theo quan sát có đầu tư dương sử dụng ước lượng phương trình (4), dẫn đến mát có ý nghĩa hiệu quả, phụ thuộc vào liệu có tay Hơn nữa, doanh nghiệp báo cáo đầu tư số lớn trường hợp, điều gây nghi ngờ tính đắn điều kiện đơn điệu Vì Levinsohn & Petrin (2003) đề xuất khắc phục vấn đề cách khai thác mức đầu vào trung gian biến gán cho ωit Thuật toán LP khác với thuật toán OP điểm Thứ nhất, họ sử dụng đầu vào trung gian để làm biến điều khiển cho suất không quan sát được, đầu tư Điểm khác biệt thứ hai việc hiệu chỉnh chệch lựa chọn Cả OP LP giả sử doanh nghiệp điều chỉnh vài đầu vào mà khơng chi phí chịu cú sốc suất Tuy nhiên Ackerberg & cộng (2006); Bond & Soderbom (2005) nhận xét hệ số lao động ước lượng vững bước đầu biến tự thể biến đổi độc lập với biến gán Nếu điều không xảy ra, hệ số cộng tuyến hồn hảo bước khơng xác định ACF gợi ý thủ tục ước lượng, hệ số lao động không ước lượng giai đoạn thứ thuật toán ước lượng Tất hệ số đầu vào thu giai đoạn thứ hai, giai đoạn thứ dùng để làm ròng thành phần sai số hàm sản xuất Wooldridge (2009) ước lượng bán tham số OP, LP ACF triển khai thủ tục GMM bước Cụ thể, ông cách viết hạn chế moment liên quan theo hai phương trình: chúng có biến phụ thuộc () đặc trưng tập hợp biến công cụ khác Cách tiếp cận có ưu điểm so với thủ tục ước lượng đề xuất trước đây: - Nó khắc phục vấn đề nhận dạng tiềm nhấn mạnh ACF bước - Các sai số tiêu chuẩn vững thu cách dễ dàng, tính đến tương quan chuỗi / phương sai sai số thay đổi Trong phương trình it (iit ,xit ) =α+ xit γ + h(iit t,xit ), ước lượng (β,γ) giải bước OP/ LP với giả định (5) mà không áp đặt dạng hàm cho h ( , ) Giả định bước khai thác chất Markov suất giả sử tương quan 1553 INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020 ICYREB 2020 sốc suất giá trị biến trạng thái giá trị khứ biết biến tự đầu vào trung gian Theo LP viết lại phương trình (2) ta được: đó, h(.,.), khơng định dạng hàm cho f(.) Các giả định (5), (6) trực tiếp dẫn đến việc xây dựng hai hàm để xác định (β,γ): (8) Trong ηit = ξit + vit Trong ước lượng, cách tiếp cận để giải vấn đề dạng hàm sử dụng đa thức bậc n xit mit Trong trường hợp giới hạn với xit mit (tức n=1) cách tuyến tính phải ln cho phép Cụ thể, giả sử (9) Wooldridge (2009) giả sử f(.) đa thức h: (10) Để đơn giản ta xét trường hợp n = 1; ρ1 = phương trình (7), (8) trở thành: yit = ξ + wit β + xit γ + k(xit,mit) λit + vit yit = θ + witβ + xitγ + k(x(it-1),m(it-1) ) λ1+ηit (11) (12) Áp dụng phương pháp GMM để ước lượng phương trình (11) (12) Từ ước lượng (β,γ) dựa vào phương trình (2) ta ước lượng TFP 2.2.2 Phương pháp phân rã suất Nghiên cứu dựa vào phương pháp phân rã suất tổng hợp OP để tính toán hiệu phân bổ doanh nghiệp vùng miền Việt Nam Phương pháp phân rã OP đề xuất Olley & Pakes (1996), suất gộp định nghĩa suất trung bình có trọng số cấp độ doanh nghiệp Trong đó: sit tỷ trọng đầu doanh nghiệp i thời điểm t; có tổng φit = log (TFPit) 1554 ... thuyết hiệu phân bổ Từ trước đến nay, có vài cách xem xét hiệu phân bổ Tuy nhiên nhiều nghiên cứu gần đây, hiệu phân bổ xem xét theo quan điểm thống kê, đo hiệp phương sai thị phần suất doanh nghiệp. .. (β,γ) dựa vào phương trình (2) ta ước lượng TFP 2.2.2 Phương pháp phân rã suất Nghiên cứu dựa vào phương pháp phân rã suất tổng hợp OP để tính tốn hiệu phân bổ doanh nghiệp vùng miền Việt Nam Phương... đồng hiệu phân bổ theo vùng miền không nhiều Như nghiên cứu Hyytinen & cộng (2016) sử dụng liệu cấp độ doanh nghiệp Phần Lan từ 1995 đến 2007 gồm tất doanh nghiệp hai vùng Uusimaa (là vùng phía Nam