So sánh kết quả của các ngành sản xuất ở Hà nội và Tp Hồ chí minh

So sánh kết quả của các ngành sản xuất ở Hà nội và Tp Hồ chí minh

PHÂN TÍCH SO SÁNH VỀ HIỆU QUẢ CỦA CÁC NGÀNH SẢN XUẤT Ở HÀ NỘI VÀ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH* PGS.TS.Nguyễn Khắc Minh Khoa Kinh tế học, Đại học Kinh tế quốc dân Tóm tắt Bài viết ước lượng hiệu kỹ thuật 32 ngành sản xuất Hà nội thành phố Hồ Chí Minh (Tp.HCM) thông qua sử dụng số liệu hỗn hợp Bài viết sử dụng phương pháp tiếp cận tham số, thường hàm sản xuất biên ngẫu nhiên (SFPF), phương pháp tiếp cận phi tham số, thường phân tích bao liệu (DEA) với số liệu cấp ngành cho ngành sản xuất Hà nội Tp.HCM giai đoạn 2000-2002 Kết ước lượng từ phương pháp SFPF (hoặc DEA) cho thấy điểm hiệu trung bình ngành sản xuất Tp.HCM năm 2000, 2001 2002 tương ứng 63,3% (63,28%), 65,1% (57,2%), 70% (61%) Các số tương ứng cho Hà nội 70,7% (58,03%), 59,6% (56,92%), 62,2% (60%) Các kết cho thấy ước lượng hai phương pháp cho hai thành phố mang lại kết giống Dựa kết cách tiếp cận SFPF DEA (sử dụng mơ hình tối ưu đầu vào) với 32 ngành hai thành phố, kết luận rằng, coi ngành có đường biên sản xuất với mức độ hoạt động nay, ngành giảm khoảng 30% đến 40% mức đầu vào để sản xuất mức đầu Rất nhiều ngành sản xuất Hà nội Tp.HCM có hiệu kỹ thuật thấp điều số ngành có tốc độ tăng trưởng nhanh chi phí hội chúng lớn thị trường lao động có dịch chuyển Một số nguyên nhân khác dẫn đến phi hiệu ngành nhân cơng khơng thích ứng với công nghệ mới, khác biệt chiến lược công ty ngành làm cho lợi cạnh tranh ngành có thay đổi lớn Những nguyên nhân gợi ý sách phù hợp nhà hoạch định Từ khoá: Ngành sản xuất Việt nam, hiệu kỹ thuật, hàm sản xuất biên ngẫu nhiên (SFPF), tiếp cận tham số, phân tích bao liệu (DEA), tiếp cận phi tham số Tác giả xin chân thành cảm ơn Diễn đàn Phát triển Việt nam - Dự án liên kết nghiên cứu Viện Quốc gia Sau đại học Nghiên cứu Chính sách (GRIPS), Nhật Bản trường ĐH Kinh tế Quốc dân, Việt nam - hỗ trợ nghiên cứu Tất quan điểm bày tỏ viết tác giả, chúng không đại diện cho quan điểm GRIPS, ĐH KTQD, VDF, hay tổ chức đề cập viết Mọi vấn đề liên quan, xin gửi tới nkm99@hotmail.com * GIỚI THIỆU Các ngành sản xuất Việt nam, đặc biệt Hà nội Tp.HCM, có vai trị quan trọng hàng đầu kinh tế quốc dân Thập kỷ vừa qua chứng kiến cải thiện đáng kể hoạt động ngành Sau khủng hoảng tác động từ sụp đổ Liên Xô (cũ), ngành hồi phục tăng trưởng với tốc độ trung bình 10%/năm, chúng đóng góp đáng kể vào tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP) Các ngành lọt vào danh sách ngành xuất hàng đầu Bên cạnh đó, chúng cịn góp phần làm giảm bớt thất nghiệp, tận dụng lợi cạnh tranh ngành sử dụng nhiều lao động Mặc dù hoạt động doanh nghiệp ngành cải thiện nhiều, nói chung, hiệu cịn mức thấp Trong số tỉnh, thành phố nước, Hà nội Tp.HCM có điều kiện thuận lợi để cải thiện hoạt động doanh nghiệp ngành sản xuất Tuy vậy, mức hiệu kỹ thuật trung bình doanh nghiệp (được thể khả tiết kiệm tối đa đầu vào để sản xuất mức đầu cho trước, tối đa đầu với mức đầu vào cho trước) lại thấp Bảng thể số số quan trọng ngành sản xuất Hà nội Tp.HCM Như thấy, so với tổng thể nước, ngành sản xuất hai thành phố chiếm tỷ trọng lớn với số số lượng doanh nghiệp, số việc làm, nguồn vốn, tài sản cố định đầu tư dài hạn, doanh thu thuần, doanh thu từ hoạt động kinh doanh, lợi nhuận trước thuế Bảng cho thấy số Tp.HCM lớn nhiều so với số tương ứng Hà nội Bảng 1: Các ngành sản xuất Hà nội Tp.HCM Đơn vị: % 100 100 100 100 100 100 Lợi nhuận trước thuế 100 11,09 12,40 15,04 12,68 12,77 13,03 23,36 20,07 20,49 14,43 14,43 13,33 18,45 19,10 17,80 18,45 18,77 17,76 5,52 6,16 4,31 20,39 22,35 23,06 22,30 22,64 23,15 17,89 18,52 20,29 18,54 18,95 17,98 25,08 24,89 30,44 25,08 25,44 30,43 14,45 13,61 17,15 Số lượng doanh nghiệp Cả nước Hà nội 2000 2001 2002 Tp.HCM 2000 2001 2002 Số lao động TS cố định Doanh thu đầu tư dài hạn Vốn Doanh thu từ h.động kinh doanh Chú thích: Số liệu tính vào ngày 31/12 năm Nguồn: Tổng cục Thống kê (2001, 2002, 2003) Mặc dù có nhiều lợi so với tỉnh, thành phố khác, Hà nội Tp.HCM phải đối mặt với nhiều khó khăn mà tác động tiêu cực đến hiệu ngành sản xuất, ví dụ sở hạ tầng nghèo nàn, thiếu thơng tin, nhân cơng có trình độ tay nghề thấp Vì thế, số câu hỏi đáng quan tâm đưa ra, ví dụ mức hiệu sản xuất ngành sản xuất hai thành phố nào, làm để so sánh chúng Bên cạnh đó, cần tìm hiểu xem nhân tố tác động đến hiệu hoạt động đó, ví dụ quy mô ngành, tỷ lệ vốn/lao động Những câu hỏi nêu khơng hữu ích cho mục đích nghiên cứu, mà cịn gợi mở sách phù hợp cho nhà hoạch định Để phân tích hiệu sản xuất công ty Đài Loan công ty nhánh chúng hoạt động đất Trung Quốc, Lin cộng (1977) sử dụng hàm sản xuất CobbDouglas để ước lượng mức hiệu sản xuất doanh nghiệp Kết cho thấy, công ty mẹ Đài Loan có hiệu sản xuất cao có mức khác biệt sản xuất nhỏ so với công ty nhánh hoạt động Trung Quốc Färe cộng (1994) phân tích suất 17 nước khối OECD giai đoạn 1979-1988 Họ sử dụng phương pháp tiếp cận phi tham số để tính số Malmquist, sau phân rã thành phần thay đổi kỹ thuật phần thay đổi hiệu Cho đến nay, chưa có phân tích hiệu sản xuất ngành Hà nội Tp.HCM Chính lý mà khơng có câu trả lời thực xác cho câu hỏi ngành sản xuất thành phố hoạt động hiệu hơn, sao, nhân tố tác động đến phi hiệu ngành Vì vậy, viết nhằm mục tiêu ước lượng hiệu kỹ thuật ngành sản xuất hai thành phố để xem xét khác biệt hiệu hoạt động chúng Cụ thể, so sánh hiệu kỹ thuật cuả ngành hai thành phố cách sử dụng hai phương pháp nêu tên Bài viết bao gồm phần sau Chúng bắt đầu việc mô tả ngành sản xuất Hà nội Tp.HCM trình bày phần đầu viết Tiếp theo, sở lý thuyết sơ lược nghiên cứu áp dụng phương pháp trình bày phần Phần mô tả số liệu sử dụng viết Kết ước lượng theo hai phương pháp trình bày phần 4, phần nêu số kết luận nghiên cứu CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Mơ hình hàm sản xuất biên ngẫu nhiên (SFPF) Để so sánh hiệu sản xuất ngành sản xuất hai thành phố, cần xác định mức sản xuất tối đa ngành điển hình để làm sở so sánh Tuy nhiên, hàm sản xuất ước lượng chẳng qua mô tả mối quan hệ thông thường đầu vào đầu ra, khơng phản ánh mức sản lượng tối đa với lượng đầu vào cho trước Trong hầu hết trường hợp, hàm sản xuất sử dụng để tính tốn mức sản xuất tối đa điều kiện đầu vào cho trước Farrell (1957) đề xuất tiếp cận phi tham số để ước lượng ba loại hiệu sản xuất, hiệu kỹ thuật, hiệu phân bổ, hiệu giá Với giả định hàm sản xuất dạng Cobb-Douglas, Aigner cộng (1968) sử dụng phương pháp tiếp cận tham số để xác định đóng góp nhân tố đầu vào trình sản xuất Tuy vậy, điều quan trọng phải xác định cách phân phối nhiễu (sai số) cách tiếp cận Một hạn chế cách tiếp cận biên 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 Aigner cộng (1977) Meeusen cộng (1977) lập luận rằng, có số nhân tố phi kỹ thuật mang tính ngẫu nhiên tác động đến mức sản lượng, ví dụ sách quyền trung ương địa phương, yếu tố thời tiết Do vậy, cần phải có hai phận nhiễu ngẫu nhiên, phận đại diện cho phân phối ngẫu nhiên đối xứng không quan sát (v), phận nhiễu ngẫu nhiên phi hiệu kỹ thuật (u) Trong cách tiếp cận sản xuất biên ngẫu nhiên, Aigner cộng (1977) Stevenson (1980) giả định u tuân theo quy luật phân phối chuẩn cụt, v tuân theo quy luật phân phối chuẩn đối xứng Trong viết Meeusen cộng (1977), u coi tuân theo phân phối mũ Afriat (1972) coi nhiễu phân phối dạng beta hai tham số, Richmond (1974) lại áp dụng phân phối gamma tham số Greene (1990) gợi ý áp dụng phân phối gamma hai tham số cho u Như vậy, có nhiều giả định nhiễu ngẫu nhiên Lee (1983) đề xuất cách kiểm định phù hợp nhiễu ngẫu nhiên phương pháp số nhân Lagrange Tác giả xem xét kiểm định phân phối bán chuẩn nhiễu ngẫu nhiên thực nghiên cứu Stevenson (1980) Để kiểm định thống kê với phân phối bán chuẩn chuẩn cụt, ông sử dụng cách kiểm định điểm hiệu Rao (1973) làm Bauer (1990) cho rằng, cách tiếp cận tham số phân tích hiệu quả, có số hạn chế định, ví dụ cần phải biết dạng hàm số Yêu cầu khiến việc ước lượng hiệu bị chệch SFPF phân rã phần chênh lệch với đường biên sản xuất thành hai phận hiệu kỹ thuật nhiễu ngẫu nhiên Dù có hạn chế SFPF sử dụng rộng rãi tính chất thống kê có hệ số ước lượng kiểm định Mơ hình Để tiến hành nghiên cứu so sánh hiệu ngành sản xuất Hà nội Tp.HCM, chọn cách tiếp cận hàm sản xuất biên ngẫu nhiên Một số nhân tố không quan sát có tác động đến sản lượng ngành này, ví dụ thay đổi sách hai thành phố, xem xét cụ thể Giả sử nhiễu ngẫu nhiên có phân phối bán chuẩn (Mơ hình 1), hàm sản xuất chung ngành viết sau y = f ( x, β ).eε (1) ε i = vi − ui với điều kiện: (i) vi ∼ N(0,σ2v), (ii) ui ∼ iid N+(0,σ2u), tức phân phối bán chuẩn không âm, (iii) ui vi độc lập với Hàm mật độ u ≥ mô tả sau: f (u ) = ⎛ u2 ⎞ exp ⎜ − ⎟ σ 2π ⎝ 2σ u ⎠ (2) Hàm mật độ v là: f (v ) = ⎛ v2 ⎞ exp ⎜ − ⎟ σ 2π ⎝ 2σ v ⎠ (3) Hàm mật độ biên ε ước lượng cách loại u khỏi f(u,ε), ta được: ∞ f (ε ) = ∫ f ( u , ε )du = σ 2π ⎛ ε2 ⎞ ⎛ ε ⎡ ⎛ ελ ⎞ ⎤ − Φ ⎜ ⎟ ⎥ exp ⎜ − ⎟ = φ ⎜ ⎢ ⎝ σ ⎠⎦ ⎣ ⎝ 2σ ⎠ σ ⎝ σ ⎞ ⎛ ελ ⎞ ⎟Φ⎜− ⎟ ⎠ ⎝ σ ⎠ (4) σ = (σ u2 + σ v2 )1/ , λ = σ u / σ v , Φ(.): hàm phân phối tích luỹ chuẩn chuẩn hố, φ(.) hàm mật độ Lưu ý rằng, λ sử dụng để thể đóng góp tương đối u v ε Nó sử dụng để giải thích kết ước lượng Khi λ tiến đến σv2 → ∞ σu2→ 0, phần sai số cân xứng chiếm ưu so với sai số bên việc xác định ε Khi λ tiến đến ∞ σu2 → ∞ σv2→ 0, ta có kết ngược lại Trong trường hợp trước, ta nên dùng hàm sản xuất bình phương nhỏ mà khơng có hiệu kỹ thuật, ta nên dùng hàm sản xuất biên xác định cho trường hợp sau Với Mơ hình (1) nêu, thấy cần phải kiểm định giả thuyết H0 cho tác động phi hiệu kỹ thuật mô hình này, tức λ = Kiểm định dựa phương pháp ước lượng tối đa hợp lý λ Hàm mật độ biên f (ε ) phân phối cân xứng với giá trị trung bình phương sai tương ứng là: E(ε) = -E(u) Var(ε) (5) Có thể thấy − E (u ) mức ước lượng bình quân điểm hiệu kỹ thuật tất ngành Hơn nữa, ước lượng từ phương trình sau: ⎛σ ⎞ E [ exp(−u )] = ⎡1 − Φ (σ u ) ⎤ exp ⎜ u ⎟ ⎣ ⎦ ⎝ ⎠ (6) Rõ ràng phương trình sử dụng để tính [1 − E (u ) ] thuận lợi (1-u) bao hàm phần đầu khai triển exp(-u) Bên cạnh đó, E(exp(-u)) phù hợp với định nghĩa hiệu kỹ thuật Sử dụng phương trình (4), hàm loga ước lượng hợp lý tối đa ngành i là: I ⎛ ελ⎞ ln L = const − I ln σ + ∑ ln Φ ⎜ − i ⎟ − ⎝ σ ⎠ 2σ i ∑ε i (7) i Thông qua hàm loga hợp lý tối đa phương trình (7), ước lượng hợp lý tối đa cho tham số Những ước lượng không đổi i → ∞ Bước ước lượng hiệu kỹ thuật cho ngành Chúng ta ước lượng ε i = vi − ui , đương nhiên có kết ui εi >0 ngụ ý ui khơng lớn, tức ngành tương đối hiệu quả, εi ⎩ (10) nên ước lượng hiệu kỹ thuật (TE) ngành xác định từ: ˆ TEi = exp(−ui ) ˆ ui = E(ui|εi) M(ui|εi) (11) Battese Coelli (1988) đề xuất cách ước lượng khác cho TEi sau: ⎡ − Φ (σ * − µ * / σ * ) ⎤ ⎫ ⎧ TE i = E {exp [ ( − u i ) | ε i ]} = ⎢ ⎥ exp ⎨-µ*i + σ * ⎬ ⎩ ⎭ ⎣ − Φ (− µ* / σ * ) ⎦ (12) Mơ hình Pitt cộng (1981) Kalirajan (1990) giải thích phi hiệu Họ cho rằng, phần phi hiệu xác định chênh lệch đường biên mơ hình sử dụng để ước lượng phần phi hiệu với đường biên công nghệ sản xuất áp dụng chung ngành Phát triển ý tưởng này, Battese and Coelli (1995) nâng cấp mơ hình phân tích nhân tố tác động đến phi hiệu cách tiếp cận hàm sản xuất biên ngẫu nhiên với số liệu hỗn hợp Tác động phi hiệu kỹ thuật không âm xác định hàm biến số theo thời gian Với phân phối chuẩn cụt có phương sai khơng đổi biết, giá trị trung bình nhân tố tác động đến phi hiệu có quan hệ tuyến tính với biến số quan sát Mơ hình cho ta ước lượng đồng thời thay đổi kỹ thuật biên ngẫu nhiên phi hiệu kỹ thuật theo thời gian Trong viết này, việc phát mối quan hệ vấn đề sở hữu hiệu kỹ thuật buộc ta phải xác định mơ hình SFPF cụ thể với mơ hình xác định nhân tố tác động đến hiệu với biến số giải thích khác Tất tham số mơ hình ước lượng đồng thời Ngun nhân hiệu kỹ thuật, bao gồm tỷ lệ vốn/lao động, tỷ lệ hàng tồn kho/sản lượng, tỷ lệ nợ/vốn, doanh thu, nhiều nhân tố khác ngành sản xuất xem xét cụ thể Mô hình Battese Coelli (1995) đề xuất giả định yit = f ( xit , β ).evit −uit u =z.δ + w (13) (14) z.δ tích hai véctơ z δ u nhiễu ngẫu nhiên khơng âm, có phân phối độc lập z véctơ đại diện cho ngành, thể nhân tố tác động đến phi hiệu kỹ thuật δ véctơ tham số không quan sát được, w véctơ nhiễu không âm Trong phần ước lượng viết, mơ hình xác định phi hiệu áp dụng uit = δ + δ1 z1t + δ z2t + δ z3t + δ z4t + wit (15) z1 loga tự nhiên tỷ lệ vốn/lao động, z2 loga tự nhiên tỷ lệ hàng tồn kho/tổng sản lượng, z3 tỷ lệ nợ/vốn z4 doanh thu ngành, wit biến ngẫu nhiên xác định phần cụt phân phối chuẩn với trung bình phương sai σw2 Với cách tiếp cận tham số, ta cần giả định hàm sản xuất cụ thể mang tính đặc trưng cho hoạt động sản xuất ngành Trong viết này, hàm sản xuất Cobb-Douglas CES (hàm sản xuất có độ co giãn thay khơng đổi) sử dụng Kiểm định hợp lý tối đa lý giải xem hàm Cobb-Douglas hàm CES cho ta kết khác hay không Trong trường hợp hàm Cobb-Douglas dạng loga tuyến tính, ta có: LnVAi = LnA+β1LnLi + β2LnKi+vi-ui VAi = giá trị gia tăng ngành thứ i năm, đo triệu đồng = số lao động năm ngành thứ i, đo số người Li = vốn ròng năm ngành thứ i, đo triệu đồng, Ki vi ui nhiễu (16) Với hàm CES dạng loga, theo cách Kmenta (1976), ta có: h ρδ (1 − δ ) (LnLi-LnKi)2+ vi-ui (17) Trong A,δ, µ, h tương ứng đại diện cho tham số hiệu (hiệu sản xuất toàn bộ), tham số phân phối (thể phân phối lao động vốn), tham số thay thế, mức độ Độ co giãn thay (σ) xác định theo công thức: LnVAi= LnA+hδLnLi+h(1- δ)LnKi+ σ= 1+ ρ Bên cạnh đó, chúng tơi chọn hàm sản xuất với hai ba đầu vào Ví dụ, hàm Cobb-Douglas chọn kiểm định xem hai hay ba đầu vào thích hợp với số liệu có trước Nghĩa là, chúng tơi chọn hàm sản xuất sau: LnVAi= LnA+β1LnLi+ +β2LnKi+vi-ui (18) LnVAi= LnA+β1LnLi+ +β2LnKi+β3LnIi+vi-ui (19) Trong I = giá trị đầu vào trung gian, đo triệu đồng 2.2 Phương pháp phân tích bao liệu (DEA) Mặc dù phương pháp tham số sử dụng phổ biến, phương pháp phi tham số sử dụng ngày nhiều không xác định dạng công nghệ dạng hàm sản xuất Điểm bật phương pháp DEA giải ràng buộc việc xác định dạng sản xuất vô số phương thức phân phối phần dư Hơn nữa, ước lượng biên sản xuất dựa kết có cho ta đường biên gần với thực tế Phương pháp áp dụng cấp độ doanh nghiệp với nhiều đầu Tuy nhiên, phương pháp DEA có hạn chế Thứ nhất, kết ước lượng (cho phần phi hiệu quả) hoàn thuộc phụ thuộc vào đặc điểm thống kê quan sát Vì vậy, kiểm định thống kê khơng thể áp dụng phương pháp Thứ hai, Sengupta (2002) nêu ra, DEA xem xét phía cung mà khơng xem xét phía cầu đặc trưng thị trường Cuối độ nhạy Timmer (1971) lập luận DEA nhạy cảm với quan sát cực trị Tức doanh nghiệp (hoặc ngành) hoạt động hiệu nhiều so với doanh nghiệp khác, DEA ước lượng cao phần phi hiệu Dù có hạn chế đó, DEA ngày sử dụng rộng rãi Ý tưởng Afriat (1972) đề xuất cách dựa vào hàm sản xuất cổ điển (hàm địi hỏi tương thích, dạng hàm sản xuất, ngoại sinh) không cần giả định dạng hàm Phương pháp sử dụng với số liệu chuỗi thời gian, áp dụng nhiều nghiên cứu đánh giá hiệu kỹ thuật Theo cách khác, Farell (1957) phân rã hiệu thành hai loại, hiệu kỹ thuật hiệu phân bổ Färe cộng (1985) giới thiệu phương pháp phi tham số để ước lượng hiệu doanh nghiệp với việc mở rộng mơ hình Farell thông qua nới lỏng buộc chặt hiệu suất không đổi theo quy mô hoán đổi mạnh mẽ đầu vào – giả định vốn điểm yếu phương pháp Farell Färe cộng (1985) minh chứng việc sử dụng có hiệu đầu vào chưa nói lên doanh nghiệp đạt mức sản lượng hiệu Hiệu kỹ thuật, hiệu phân bổ nhiều thuật ngữ khác sản lượng xem xét tương ứng với thuật ngữ hiệu đầu vào ngược lại hiệu đầu vào hay sản lượng phản ánh khía cạnh khác q trình sản xuất Do vậy, việc xác định loại hiệu quan trọng cần phải quan tâm Hình 1: Minh hoạ hiệu kỹ thuật Hiệu kỹ thuật coi khả ngành việc sản xuất tối đa đầu điều kiện đầu vào cho trước Hình minh hoạ định nghĩa Trong hình này, có điểm A, B, C, D E tương ứng với mức đầu vào đầu định Đường ABC mô tả đường biên trình sản xuất Các quan sát A, B, C nằm đường biên, quan sát D E nằm đường biên Đường thẳng tiếp xúc với đường biên qua điểm B thể công nghệ sản xuất hiệu khơng đổi theo quy mơ Trong ví dụ này, quan sát B mô tả hiệu kỹ thuật tương đối; cụ thể, điểm B thể ngành đạt hiệu kỹ thuật tuý (purely technical efficiency) hiệu quy mơ (scale efficiency) nằm đường biên thể hiệu không đổi theo quy mơ Khi ngành khơng đạt hiệu kỹ thuật khả xảy phải đối mặt với phi hiệu quy mô (scale inefficiency) Điều nhận thấy Hình Các quan sát A C đạt hiệu kỹ thuật tuý chúng nằm đường biên, chúng lại không đạt hiệu quy mô Quan sát D thể không hiệu mặt kỹ thuật quy mơ nằm đường biên Về mặt lý thuyết, với mức đầu vào, tăng mức đầu cho điểm D cách di chuyển đến điểm B C hình vẽ Quan sát E thể phi hiệu kỹ thuật t nằm đường biên, lại đạt hiệu quy mơ sản xuất mức đầu vào x2 mức đầu vào đạt hiệu quy mô (cùng mức sản lượng với quan sát B) Để phân tách ước lượng cho hiệu kỹ thuật hiệu quy mô, áp dụng cách đo lường hiệu kỹ thuật tối ưu đầu vào cho số liệu ngành sản xuất Hà nội Tp.HCM Việc đo lường thoả mãn ba dạng hiệu quy mơ, hiệu khơng đổi theo quy mô (CRS), hiệu không tăng theo quy mô (NRS), hiệu biến đổi theo quy mơ (VRS) Trong phần ước lượng, chúng tơi tính tốn hiệu kỹ thuật cách sử dụng phương pháp DEA Chúng tơi giả sử có g = 1,2,…, G vùng (trong nghiên cứu có hai vùng, đại diện cho Tp.HCM, đại diện cho Hà nội) sử dụng k = 1,2,…, P đầu vào cho vùng Những đầu vào sử dụng để sản xuất m = 1,2,…, M đầu cho ngành Có i = 1,2,…, N ngành Trong số liệu, quan sát tương ứng với đầu vào đầu lớn Gọi Yg ma trận (M×N) đầu ngành sản xuất Tp.HCMC (hoặc Hà nội), j ym, g đại diện cho đầu thứ m ngành thứ j thuộc vùng thứ g Gọi Xg ma trận (P×N) đầu vào, xkj , g đại diện cho đầu vào thứ k ngành thứ j thuộc vùng thứ g, gọi z véctơ trọng số cấp N, trọng số ký hiệu tương ứng zig với i = 1, 2,…, N, g = 1,2 Cách đo lường hiệu kỹ thuật tối ưu đầu vào với công nghệ CRS cho ngành sản xuất thứ j Tp.HCM Hà nội xác định thơng qua tốn quy hoạch sau: γ cj , g ' = γ , z γ g ' với điều kiện N j i ym, g ' ≤ ∑∑ zig ym, g j = 1, 2, , N , m = 1, 2, M ; g ' = 1, g =1 i =1 N ∑∑ z g =1 i =1 g i,g i k x ≤γ g' xkj,, g ' j = 1, 2, N , k = 1, 2, P; g ' = 1, z j ≥ với j (20) Giá trị quy mô γ đại diện cho tỷ lệ giảm đầu vào mà ≤ γg ≤ 1, γ cj giá trị nhỏ γ nên γ cj , g x j , g đại diện cho véctơ đầu vào hiệu kỹ thuật ngành thứ j thuộc vùng thứ g Hiệu kỹ thuật tối đa đạt γ cj , g = Nói cách khác, DEA cho ta kết γ cj , g = ngành xem xét hoạt động mức thực hành tốt (the best-practice) khơng thể đạt mức hoạt động lớn hơn, điều kiện đầu vào cho trước Nếu γ cj , g < , kết luận ngành hoạt động mức thực hành tốt Như nêu trên, phương pháp DEA xây dựng đường biên thực hành tốt cho ngành Đường biên thực hành tốt ngành j xây dựng dựa véctơ zg, giá trị nhân tố véctơ xác định thơng qua việc giải tốn quy hoạch nêu Nhân tố thứ i vectơ thể phần đóng góp ngành thứ i đường biên thực hành tốt ngành i Một điều thấy đường biên thực hành tốt ngành xây dựng sở nhiều ngành khác Chỉ có ngành có đường biên thực hành tốt thể tiêu thức chuẩn mực cho ngành khác theo định nghĩa ngành khơng đạt đến đường biên tốt cải thiện hoạt động Vì vậy, ngành không đạt đến đường biên thực hành tốt khơng tính đến tiêu thức chuẩn mực ngành i, tức hầu hết nhân tố véctơ z Những nhân tố khác (tức zgi> 0) thể cấu thành mức thực hành tốt Việc đo lường hiệu kỹ thuật thường liên quan đến hiệu kỹ thuật toàn (overall technical efficiency) Phần dư phi hiệu kỹ thuật toàn thể tất nguyên nhân dẫn đến phi hiệu quả, bao gồm nhân tố quan sát không quan sát Ước lượng phi hiệu toàn tương ứng với phần phi hiệu nguyên nhân khách quan quy mô ngành, khả quản lý yếu, nhân tố không quan sát sai số ước lượng Để phân tách phi hiệu tác động quy mô ngành khỏi phi hiệu tồn bộ, xác định quy mơ tối ưu cho ngành sản xuất Hà nội Tp.HCM, hai phương pháp DEA bổ trợ sử dụng sau Hiệu kỹ thuật với hiệu suất không tăng theo quy mô (NRS) ngành thứ j thuộc vùng g xác định toán quy hoạch sau (21) γ njg ' = γ , z γ g ' với điều kiện N j i ym, g ' ≤ ∑∑ zig ym, g j = 1, 2, N , m = 1, 2, M ; g ' = 1, g =1 i =1 N ∑∑ z g =1 i =1 N g =1 i =1 g i, g i m x ∑ ∑h ≤γ g' j xm, g ' j = 1, 2, N , m = 1, 2, M ; g ' = 1, z ≤1 g g i i z g ≥ với j g j Bên cạnh đó, hiệu kỹ thuật với hiệu suất biến đổi theo quy mô (VRS) ngành thứ j Hà nội Tp.HCM tính sau: γ vjg ' = γ , z γ g ' 10 (22) KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý Để nghiên cứu hiệu sản xuất ngành sản xuất Hà nội Tp.HCM, viết sử dụng phương pháp tiếp cận hàm sản xuất biên ngẫu nhiên (hay gọi tiếp cận tham số) phương pháp phân tích bao liệu (hay gọi tiếp cận phi tham số) với số liệu điều tra cấp ngành 32 ngành sản xuất hai thành phố Tổng cục Thống kê tiến hành cho giai đoạn 2000-2002 Kiểm định giả thuyết viết khẳng định hàm sản xuất biên dạng Cobb-Douglas với ba đầu vào mơ hình phù hợp để đánh giá hiệu sản xuất ngành hai thành phố Hà nội Hồ Chí Minh Một điều thú vị ngành sản xuất Tp.HCM lại khơng có hiệu kỹ thuật cao nhiều ngành Hà nội dù họ có nỗ lực vượt bậc thành công việc cải thiện hiệu hoạt động Sự khác biệt mức hiệu sản xuất ngành hai thành phố khác biệt kinh nghiệm sản xuất kinh doanh, hệ thống thông tin công nghệ Với vai trò đầu tàu kinh tế nước, Tp.HCM minh chứng lợi trước Hà nội số thể khả thích ứng lao động với cơng nghệ có nhiều kinh nghiệm việc tổ chức sản xuất kinh doanh, thu thập thông tin áp dụng công nghệ tốt Do khác biệt hiệu sản xuất ngành hai thành phố tương đối nhỏ nên với ngành có mức hiệu kỹ thuật thấp (được thể điểm hiệu trung bình số lượng lớn ngành có hiệu thấp), chúng tơi cho nhiều hội để ngành hai thành phố nâng cao hiệu tăng lợi nhuận so với thực trạng thời gian qua Hơn nữa, ngành đóng vai trị quan trọng kinh tế quốc dân nên việc tăng hiệu điều trở nên cần thiết hết, điều địi hỏi phải có quan tâm mức cấp quyền trung ương địa phương thông qua việc điều chỉnh cấu với sách kèm Trong số nhiều nhân tố tác động đến phi hiệu kỹ thuật ngành nghiên cứu, có tỷ lệ hàng tồn kho/sản lượng tỷ lệ vốn/lao động thể quan hệ rõ ràng với hiệu hoạt động ngành Cả hai tỷ lệ có hệ số mang ý nghĩa thống kê thực dương nên chúng ngụ ý mức hiệu thấp ngành sản xuất hai thành phố gắn liền với hai tỷ lệ nêu Quy mô ngành tỷ lệ nợ/vốn rõ quan hệ với mức phi hiệu kỹ thuật Điều gợi mở ngành phủ cần tiến hành biện pháp nhằm giảm bớt tỷ lệ để đạt mức hiệu chung cao Các hệ số quy mô ngành tỷ lệ nợ/vốn khơng có ý nghĩa với mức ý nghĩa 5% Bên cạnh đó, chúng có giá trị dương ước lượng hiệu cho ngành thành phố này, lại mang giá trị âm ước lượng hiệu cho ngành thành phố khác nên chúng tơi khơng có kết luận cụ thể mối quan hệ hai nhân tố với phi hiệu ngành So sánh kết ước lượng từ hai phương pháp, thấy mức hiệu ước lượng từ phương pháp SFPF cao so với kết thu từ phương pháp DEA Do chuỗi thời gian số liệu ngắn (chỉ có ba năm, từ 2000 đến 2002) nên khó dự đốn điều xảy với ngành sản xuất Hà nội Tp.HCM tương lai, đặc biệt bối cảnh môi trường kinh tế động khu vực Tuy nhiên, việc nghiên cứu xem ngành sản xuất hai thành phố cải thiện hiệu hoạt động với tăng trưởng kinh tế điều kiện thú vị 26 Cuối cùng, có hạn chế định từ việc sử dụng số liệu gộp, tin cách tiếp cận nêu mơ tả tổng quan cung cấp thông tin quan trọng hiệu kỹ thuật ngành sản xuất Hà nội Tp.HCM Về mặt sách, chúng tơi kết luận sau • Nếu hoạt động đường biên, ngành nghiên cứu viết giảm từ 30% đến 40% lượng đầu vào để sản xuất lượng đầu • Hiệu kỹ thuật thấp số ngành sản xuất Hà nội Tp.HCM tốc độ tăng trưởng nhanh số ngành tác động chi phí hội ngày tăng dịch chuyển nguồn lao động Các nguyên nhân dẫn đến phi hiệu việc nhân cơng khơng thích ứng với công nghệ mới, khác biệt chiến lược sản xuất kinh doanh doanh nghiệp ngồi ngành đó, điều dẫn đến khác biệt lợi cạnh tranh ngành 27 Phụ lục HÀM KHOẢNG CÁCH Trong phụ lục này, chúng tơi trình bày vài định nghĩa hàm khoảng cách làm sở cho việc tính tốn số hiệu trình bày Định nghĩa 1: Hàm khoảng cách đầu vào hàm số định nghĩa D1(y, x) = max {λ: x/λ ∈ L(y)} Trong L(y) tập đầu vào đòi hỏi sản xuất đầu y x2 y L(y) y x x/ x/ * L(y) x x x1 Hình Hàm khoảng cách đầu vào (N=2) Hình Hàm khoảng cách đầu vào Hàm khoảng cách đầu vào chấp nhận cách tiếp cận để đo khoảng cách từ điểm sản xuất đến biên đường khả sản xuất Nó cho biết lượng cực đại mà véc tơ đầu vào người sản xuất giảm bớt mà trì mức sản lượng mong muốn Hình biểu thị đồ thị hàm sản xuất với đầu vào đầu Đầu vào x dùng để sản xuất y Tuy nhiên, thấy, y sản xuất lượng đầu vào nhỏ (x/λ*) D1(x, y) - λ* > Hình biểu diễn tập đầu vào đòi hỏi để sản xuất sản lượng y Với véc tơ x cho đồ thị theo định nghĩa, người sản xuất sản xuất y, y sản xuất với véc tơ đầu vào (x/λ*), D1(x, y) - λ* > Định nghĩa 2: Hàm khoảng cách đầu hàm xác định sau: D0(y, x) = {µ: x/λ ∈ P(y)} y y2 P(x) y/ P(x) y/ * y y x x y1 Hình Hàm khoảng cách đầu Hình 4: Hàm khoảng cách nhiều đầu Hình biểu thị đồ thị hàm sản xuất với đầu vào đầu Đầu y sản xuất với đầu vào x, thấy, với lượng đầu vào cho y sản nhiều (y/µ*) D1(x, y) -µ*