Tiểu luận tổ chức ngành

LỜI NÓI ĐẦU Con đường phát triển kinh tế thị trường định hướng xã hội chủ nghĩa mà Đảng nhà nước lựa chọn tiên tiến tránh khỉ thất bại thị trường Độc quyền yếu tố gây thất bại thị trường cộm mà doanh nghiệp ngành hay quốc gia quan tâm ý đến Độc quyền phát sinh sách phủ, lợi kinh tế theo quy mô hay vài đặc điểm mang đặc tính ngành, cần nhận biết tính độc quyền ngành để đưa giải pháp xử lý Để biết mức độ độc quyền ngành nghề có nhiều phương pháp, có phương pháp tính số mức độ tập trung ngành Cũng đánh giá khác nhua giữ loại hình doanh nghiệp ngành Bởi vậy, nhóm chúng em thực báo cáo “Đánh giá mức độ tập trung ngành ảnh hưởng số đến lợi nhuận ngành” từ số liệu cụ thể ngành Việt Nam năm từ 2008 đến 2011 dựa vào kiến thức học môn Tổ chức ngành kết hợp với kiến thức kinh tế lượng Các mã ngành chọn: -mã ngành 12: Sản xuất sản phẩm thuốc thuốc hút khác -mã ngành 32: Công nghiệp chế biến chế tạo khác -mã ngành 51: Ngành vận tải hàng không Bài tiểu luận chúng em gồm phần chính: Phần 1: Cách bóc tách số liệu, cách tính số tập trung (HHI, CR4, CR8,) cách hồi quy với số tập trung Phần 2: Tính toán phân tích số tập trung Phần 3::Phân tích nhận xét hồi quy Trong trình thực báo cáo, chúng em tránh khỏi thiếu sót, mong giúp đỡ cô giáo xin trân thành cảm ơn cô dành thời gian hướng dẫn chúng em BẢNG ĐÁNH GIÁ ĐÓNG GÓP CỦA CÁC THÀNH VIÊN Tên thành viên Trần Tuấn Anh Phan Trung Hiếu Tống Khánh Linh Nguyễn Thị Hồng Ngọc Lê Thanh Thủy Mã sinh viên 1214410019 1214410068 1214410114 1214410141 1214410196 Mức độ đóng góp 18% 20% 20% 21% 21% MỤC LỤC I CÁCH THỨC BÓC TÁCH SỐ LIỆU - Từ file liệu bao gồm tất doanh nghiệp ngành, ta lọc doanh nghiệp thuộc nhóm ngành cần lấy số liệu cách vào cửa sổ( “ Sort and Filter” → Filter → cột “ Ngành_KD” ta ấn vào mũi tên để vào bảng lọc→ bỏ chọn tất → Chọn doanh nghiệp có mã ngành cấp Tức số đầu mã ngành cấp cách tích vào ô trống → ok), ta tách doanh nghiệp nằm mã ngành cần tìm - Sau lọc doanh nghiệp nằm mã ngành cần tìm, chuyển liệu sang sheet khác excel để làm việc cho tiện Với số vừa copy chưa thể thực việc tính toán mà phải loại bỏ số liệu không hoàn chỉnh ví dụ trống liệu kết kinh doanh hay tổng số lao động v.v cách chọn cột xếp chúng theo chiều giảm dần số liệu ( chọn Data→Sort→largest to Smallest) ô số liệu trống bị đẩy xuống xóa dòng Khi có số liệu hoàn chỉnh để thực việc tính toán số nhận xét II PHƯƠNG PHÁP TÍNH CÁC CHỈ SỐ TẬP TRUNG Cách tính tỉ lệ tập trung CRm m CRm = ∑ si i =1 - Công thức : Trong đó: CR tỉ lệ tập trung Si thị phần hãng m số hãng lớn cần tính công thức dùng để tính số CR m tức thị phần m hãng lớn thị trường qua thấy hãng lớn chiếm giữ phần trăm thị phần liệu hãng có khả điều tiết thị trường nhằm mục đích kiếm lời hay không vv.v N HHI = ∑ si i =1 2 Cách tính số đo mức độ tập trung thị trường HHI - Công thức: Trong đó: HHI số đo mức độ tập trung thị trường Si thị phần hãng N số hãng ngành -Ý nghĩa : HHI nằm khoảng từ 1/N đến 1, HHI nhỏ thể doanh nghiệp có quyền lực trội thị trường, HHI lớn, mức độ tập trung ngành lớn HHI < 0.01 thi trường có tính cạnh tranh cao HHI < 0.15 thị trường tập trung HHI ∈ (0.15; 0.25) thị trường có mức độ tập trung vừa phải HHI > 0.25 thị trường có mức độ tập trung cao III, KẾT QUẢ TÍNH TOÁN VÀ NHẬN XÉT CÁC NGÀNH *chú ý xem kết nhóm: -Trong trình thực tính toán nhóm nhận thấy doanh nghiệp tư nhân số lượng lớn ngành mà kết kinh doanh phân bố tương đối so với loại hình doanh nghiệp khác nên nhóm chọn loại hình doanh nghiệp loại hình doanh nghiệp sở để so sánh lệch với loại hình doanh nghiệp khác với biến giả: +LH20 thể chênh lệch loại hình doanh nghiệp nhà nước với doanh nghiệp tư nhân +LH21 thể chênh lệch loại hình công ty TNHH với doanh nghiệp tư nhân +LH22 thể chênh lệch loại hình doanh nghiệp hợp tác xã với doanh nghiệp tư nhân +LH23 thể chênh lệch loại hình công ty cổ phần với doanh nghiệp tư nhân +LH24 thể chênh lệch loại hình doanh nghiệp có vốn đầu tư nước với doanh nghiệp tư nhân Mã ngành 12 : Sản xuất sản phầm thuốc thuốc hút khác 1.1 Kết tính toán Năm CR4 CR8 HHI 2008 Số doanh nghiệp 22 0.736632 0.905515 0.15073 2009 23 0.735621 0.903791 0.149885 2010 24 0.698467 0.899991 0.13727 2011 26 0.69707 0.902289 0.138312 NHẬN XÉT Theo kết thống kê bảng kết hợp biểu đồ ta thấy số CR8 HHI có xu hướng giảm nhẹ từ năm 2008 đến năm 2010 lại tăng lên năm 2011 CR4 giảm liên tục giảm nhẹ từ năm 2008 đến năm 2011 với biên độ không đáng kể cho thấy tương đối ổn định mức độ tập trung thị phần doanh nghiệp ngành Thị phần bốn doanh nghiệp lớn năm đạt mức cao (>69,7%) lại giảm từ 73,66% (2008) đến 69,70% (2011) (giảm gần 4% năm) có gia tăng số lượng doanh nghiệp qua năm Thị phần tám doanh nghiệp lớn mức cao ( dao động mức 90%) Khả cạnh tranh không cao mà số lượng doanh nghiệp có ngành dừng lại mức cao 26 doanh nghiệp vào năm 2011 Về số đo mức độ tâp trung thị trường, HHI cao vào năm 2008 0.15073 cho thấy thị trường có mức độ tập trung vừa phải Trong năm HHI thấp 0.15 có nghĩa thị trường tập trung Như thấy mức độ cạnh tranh ngành không cao qua năm mức độ cạnh tranh dần tăng lên Trên thực tế, ngành sản xuất sản phẩm thuốc thuốc hút khác không ủng hộ nhà nước liên quan đến vấn đề sức khỏe không thân người hút mà người xung quanh Do mà nhà nước tạo nhiều rào cản cho hãng gia nhập ngành quy định sản xuất, yêu cầu thủ tục giấy phép đánh thuế cao so với sản phẩm khác… Nhận thấy khó khăn việc gia nhập ngành mà lợi nhuận cao thuế cao nên số lượng hãng có ngành đạt số khiêm tốn 1.2 Phân tích hồi quy Mô hình 1:Biến tập trung CR4 F-statistic= 29,8491 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.7586 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C -285995.4 172867.5 -1.654420 0.1022 KQKD 0.080262 0.008330 9.635842 0.0000 CR4 398941.4 241143.9 1.654370 0.1022 TSLD -64.99525 12.48662 -5.205192 0.0000 LH20 57553.04 12399.43 4.641588 0.0000 LH21 3763.007 12891.25 0.291904 0.7712 LH22 30294.07 16261.22 1.862964 0.0663 LH23 735.0173 21637.98 0.033969 0.9730 LH24 53.77484 29675.11 0.001812 0.9986 LN = -285995.4 + 0.080262*KQKD + 398941.4*CR4 - 64.995*TSLD + 57553.04*LH20 + 3763.00737642*LH21 + 30294.071823*LH22 + 735.0173*LH23 + 53.77484*LH24+ui - R^2 = 75,86%, nghĩa biến độc lập( thị phần, TSLN,…) mô hình giải thích 92,12% biến động tổng doanh thu ngành thuốc lá - Prob > F= 0.000 => bác bỏ giả thiết Ho hay hệ số ước lượng có ý nghĩa mặt thống kê - Giá trị p-value biến độc lập KQKD,TSLD, LH20 nhỏ mức ý nghĩa α = 0.05 => có ý nghĩa mặt thống kê Giá trị p-value của biến LH22 nhỏ mức ý nghĩa α=0,1 => có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 10%; giá trị p-value biến lại lớn mức ý nghĩa 0.05 => ý nghĩa mặt thống kê Mô hình 2: Biến tập trung CR8 F-statistic = 30,065 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.7599 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C -3517431 1975951 -1.780121 0.0791 KQKD 0.079900 0.008235 9.702301 0.0000 CR8 3895832 2188682 1.779990 0.0791 TSLD -64.69695 12.39090 -5.221329 0.0000 LH20 59088.06 12273.57 4.814250 0.0000 LH21 3417.613 12844.13 0.266084 0.7909 LH22 27681.34 16151.25 1.713882 0.0906 LH23 654.3065 21579.22 0.030321 0.9759 LH24 -3980.347 29691.69 -0.134056 0.8937 LN = -3517431+ 0.079899*KQKD + 3895832*CR8 - 64.69695*TSLD + 59088.0567*LH20 + 3417.613*LH21 + 27681.33*LH22 + 654.3065*LH23 - 3980.347*LH24 +ui - R^2 = 75,99%, nghĩa biến độc lập( thị phần, TSLD,…) mô hình giải thích 75,99% biến động tổng doanh thu ngành thuốc lá - Prob > F= 0.000 => bác bỏ giả thiết Ho hay hệ số ước lượng có ý nghĩa mặt thống kê - Giá trị p-value biến độc lập KQKD,TSLD, LH20 nhỏ mức ý nghĩa α = 0.05 => có ý nghĩa mặt thống kê Giá trị p-value của biến CR8 và LH22 nhỏ mức ý nghĩa α=0,1=> có ý nghĩa với mức ý nghĩa 10%; giá trị p-value biến lại lớn mức ý nghĩa 0.05 => ý nghĩa mặt thống kê Mô hình 3: Biến tập trung HHI Do doanh nghiệp doanh nghiệp tư nhân, ta loại bỏ biến LH22 để tránh tượng đa cộng tuyến F-statistic = 29,941 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.759139 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C -180040.4 105419.8 -1.707843 0.0917 KQKD 0.080294 0.008310 9.662218 0.0000 HHI 1250187 731285.6 1.709575 0.0914 TSLD -65.06485 12.46489 -5.219850 0.0000 LH20 57745.57 12364.00 4.670462 0.0000 LH21 3794.192 12875.78 0.294677 0.7690 LH22 29899.24 16219.51 1.843412 0.0692 LH23 712.6518 21612.57 0.032974 0.9738 LH24 -597.6129 29644.52 -0.020159 0.9840 LN = -180040.4 + 0.080294*KQKD + 1250187*HHI - 65.06485*TSLD + 57745.57*LH20 + 3794.192*LH21 + 29899.24 *LH22 + 712.651*LH23 - 597.613*LH24 + ui - R^2 = 75,91%, nghĩa biến độc lập( thị phần, TSLD,…) mô hình giải thích 75,91% biến động tổng doanh thu ngành hàng không - Prob > F= 0.000 => bác bỏ giả thiết Ho hay hệ số ước lượng có ý nghĩa mặt thống kê - Giá trị p-value biến độc lập KQKD,TSLD, LH20 nhỏ mức ý nghĩa α = 0.05 => có ý nghĩa mặt thống kê Giá trị p-value của biên HHI, LH22 nhỏ mức ý nghĩa α = 0,1 => có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 10%; giá trị p-value biến lại lớn mức ý nghĩa 0.05 => ý nghĩa mặt thống kê NHẬN XÉT: Chỉ số R^2 cao các mô hình (khoảng 75%) chứng tỏ rằng các biến gồm kqkd, tsld, lhdn giải thích khá tốt cho biến “ln” Đồng thời, các biên kqkd, tsld đều có ý nghĩa cả mô hình, cho thấy sự phụ thuộc của lợi nhuận doanh nghiệp đối với kết quả kinh doanh, lao động Ngoài ra, chỉ số về mức độ tập trung ngành HHI, CR8 đều có ý nghĩa với mức ý nghĩa 10% cho thấy sự ảnh hưởng về mức độ tập trung đối với lợi nhuận của các hãng 10 Ngành công nghiệp chế biến khác không cần nhiều vốn tư bản, sản phẩm ngành vật dụng với hàm lượng giá trị lao động cao tư bản, dẫn đến doanh nghiệp dễ dàng tham gia vào ngành, tạo nên cạnh tranh gắt gao Các sản phẩm ngành sản phẩm đòi hỏi khả sáng tạo cao (kim hoàn, nhạc cụ, đồ chơi, thiết bị y tế,…), với chi phí chuyển đổi thấp, độ trung thành khách hàng nhãn hiệu không cao, khiến cho rào cản gia nhập ngành gần Nhiều doanh nghiệp tham gia vào ngành, sở vật chất thấp, công nghệ sản xuất số ngành lạc hậu, chưa cải tiến, sử dụng công nghệ lỗi thời, mức độ ảnh hưởng đến môi trường cao số ngành ô nhiễm không khí ngành sản xuất xi măng, nung gạch lò gạch thủ công…đó nguyện nhân dẫn đến việc doanh nghiệp nhỏ hay vừa gia nhập lại cạnh tranh phát triển bời họ không xử lí vấn để môi trường hay an toàn lao động nhà nước chưa thể quản lí thời gian ngắn mói thành lập doanh nghiệp 2.2 Phân tích hồi quy Mô hình 1:Biến tập trung CR4 Do doanh nghiệp doanh nghiệp cổ phần, ta loại bỏ biến LH21 để tránh tượng đa cộng tuyến F-statistic=111.9010 Variable CR4 KQKD LH20 LH22 LH23 LH24 TSLD _cons Prob > F Coeficients -6366.391 0.054554 -3331.190 -1010.923 392.4103 683.8986 4.302001 553.0712 = 0.0000 Standard Error 4904.409 0.002233 14260.43 10084.96 1095.344 771.2518 1.192728 1045.105 R-squared t-statistic -1.298095 24.43012 -0.233597 -0.100241 0.358253 0.886738 3.606859 0.529202 = 0.182746 Prob 0.1943 0.0000 0.8153 0.9202 0.7202 0.3753 0.0003 0.5967 LN= 553.0712 -6366.391*CR4 +0.054554*KQKD +4.302001*TSLN -3331.19*LH20 -1010.923*LH22 +392.4203*LH23 +683.8986*LH24 +ui - R^2 = 18.27%, nghĩa biến độc lập( KQKD, TSLN,…) mô hình giải thích 18.27% biến động tổng doanh thu ngành công nghiệp chế biến chế tạo khác - Prob > F= 0.000 => bác bỏ giả thiết Ho hay hệ số ước lượng có ý nghĩa mặt thống kê 12 - Giá trị p-value biến độc lập KQKD,TSLD nhỏ mức ý nghĩa α = 1% 5% => có ý nghĩa mặt thống kê với mức ý nghĩa 1% 5% Còn giá trị p-value biến lại lớn 0.05 => ý nghĩa mặt thống kê với mức ý nghĩa 1% 5% Đối với mức ý nghĩa 10%, biến ý nghĩa mặt thống kê p-value lớn 0.1 Mô hình 2: Biến tập trung CR8 Do doanh nghiệp doanh nghiệp cổ phần, ta loại bỏ biến LH21 để tránh tượng đa cộng tuyến F-statistic =111.865 Variable CR8 KQKD LH20 LH22 LH23 LH24 TSLD _cons Prob > F Coeficients -6343.588 0.054552 -3397.368 -1031.031 385.5683 673.3523 4.294391 1139.950 = 0.0000 Standard Error 5216.400 0.002233 14260.10 10085.16 1095.278 771.0005 1.192645 1549.339 R-squared = 0.182698 t-statistic -1.216085 24.42742 -0.238243 -0.102232 0.352028 0.873349 3.600728 0.735765 Prob 0.2240 0.0000 0.8117 0.9186 0.7248 0.3825 0.0003 0.4619 LN= 1139.95 -6366.391*CR8+0.054552*KQKD +4.294391*TSLN -3397.368*LH20 -1031.031*LH22 +385.5683*LH23 +673.3523*LH24 +ui - R^2 = 18.27%, nghĩa biến độc lập( KQKD, TSLN,…) mô hình giải thích 18.27% biến động tổng doanh thu ngành giáo dục đào tạo - Prob > F= 0.000 => bác bỏ giả thiết Ho hay hệ số ước lượng có ý nghĩa mặt thống kê - Giá trị p-value biến độc lập KQKD,TSLD nhỏ mức ý nghĩa α = 1% 5% => có ý nghĩa mặt thống kê với mức ý nghĩa 1% 5% Còn giá trị p-value biến lại lớn 0.05 => ý nghĩa mặt thống kê với mức ý nghĩa 1% 5% Đối với mức ý nghĩa 10%, biến ý nghĩa mặt thống kê p-value lớn 0.1 Mô hình 3: Biến tập trung HHI Do doanh nghiệp doanh nghiệp cổ phần, ta loại bỏ biến LH21 để tránh tượng đa cộng tuyến 13 F-statistic = 111.8977 Variable HHI KQKD LH20 LH22 LH23 LH24 TSLD _cons Prob > F Coeficients -18682.09 0.054551 -3323.640 -1009.358 393.7833 683.7277 4.302585 -254.5658 = 0.0000 Standard Error 14474.22 0.002233 14260.69 10085.02 1095.413 771.3051 1.192762 571.4097 R-squared = 0.182742 t-statistic -1.290714 24.42921 -0.233063 -0.100085 0.359484 0.886456 3.607245 -0.445505 Prob 0.1969 0.0000 0.8157 0.9203 0.7193 0.3754 0.0003 0.6560 LN= -254.5658 -18682.09*HHI+0.054551*KQKD +4.302585*TSLN -3323.64*LH20 -1009.358*LH22 +393.7833*LH23 +683.7277*LH24 +ui - R^2 = 18.27%, nghĩa biến độc lập(KQKD, TSLN,…) mô hình giải thích 18.27% biến động tổng doanh thu ngành công nghiệp chế biến chế tạo khác - Prob > F= 0.000 => bác bỏ giả thiết Ho hay hệ số ước lượng có ý nghĩa mặt thống kê - Giá trị p-value biến độc lập KQKD,TSLD nhỏ mức ý nghĩa α = 1% 5% => có ý nghĩa mặt thống kê với mức ý nghĩa 1% 5% Còn giá trị p-value biến lại lớn 0.05 => ý nghĩa mặt thống kê với mức ý nghĩa 1% 5% Đối với mức ý nghĩa 10%, biến ý nghĩa mặt thống kê p-value lớn 0.1 NHẬN XÉT: Qua phương trình hồi quy ta thấy số R^2 vào khoảng 18.27% khả giải thích biến độc lập vài biến giả không thực tốt có ý nghĩa Với số tập trung tăng dần giá trị ước lượng tương ứng giảm dần tức có số tập trung lớn lợi nhuận cách doanh nghiệp có ngành giảm Điều hoàn toàn hợp lý ngành công nghiệp chế biến chế tạo khác, nguyên liệu yếu tố quan trọng ngành việc có thêm nhà máy khu nguyên liệu làm giảm chi phí chuyên chở nguyên liệu Tuy nhiên trước góc độ xã hội việc chưa đem lại nhiều lợi ích vấn đề môi trường mà xã hội phải gắng chịu Mã ngành 51: ngành vận tải hàng không 3.1 Kết tính Năm 2008 Số doanh nghiệp CR4 0.99602 CR8 HHI 0.81657 2009 0.947321 0.999956 0.280408 2010 20 0.999692 0.999944 0.836663 14 2011 12 0.998271 0.862654 NHẬN XÉT Theo kết thống kê bảng kết hợp biểu đồ ta nhận thấy rằng, số CR4 CR8 có tăng giảm không ổn định qua năm Ví dụ thị phần bốn doanh nghiệp lớn từ năm 2008 đến năm 2009 giảm từ 99,6% xuống 94,7% sau đến năm 2010 lại tăng lên mức 99,97% cuối giảm xuống 99,8 % vào năm 2011 Trong đó, vào năm 2008 số lượng doanh nghiệp kinh doanh lĩnh vực vận tải hàng không doanh nghiệp, chưa có đủ số liệu để tính thị phần tám doanh nghiệp lớn ngành, năm 2009 thị phần tám doanh nghiệp lớn đạt mức cao vào khoảng 99~100 % Sở dĩ có số lớn số lượng hãng gia nhập ngành ít, cao 20 hãng vào năm 2010 đến năm 2011 lại giảm xuống 12 hãng cho thấy cạnh tranh không cao Cụ thể, số tập trung thị trường đạt vào mức từ 0.81 trở lên ngoại trừ năm 2009 rơi vào khoảng 0.28 cho thấy thị trường có mức độ tập trung cao trừ năm 2009 có số HHI thể mức độ tập trung vừa phải Như thấy rằng, doanh nghiệp tham gia vào ngành làm gia tăng thị phần mà hàng lớn nắm giữ 3.2 Phân tích hồi quy Mô hình 1:Biến tập trung CR4 Do doanh nghiệp doanh nghiệp tư nhân, ta loại bỏ biến LH22 để tránh tượng đa cộng tuyến F-statistic= 55,1818 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.9212 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C -488473.6 597206.4 -0.817931 0.4193 KQKD -0.079981 0.005337 -14.98569 0.0000 TSLD 292.9825 18.35541 15.96164 0.0000 CR4 477734.6 596205.0 0.801293 0.4287 LH20 226.8988 67179.50 0.003378 0.9973 LH21 13531.25 61742.30 0.219157 0.8279 LH23 9593.808 85381.03 0.112365 0.9112 LH24 9627.590 63072.97 0.152642 0.8796 15 LN = -488473,6+477734,6*CR4 - 0,079981*KQKD +292,9825*TSLD + 226,8988*LH20 + 13531,25*LH21 +9593,808*LH23 + 9627,590*LH24 +ui - R^2 = 92,12%, nghĩa biến độc lập( thị phần, TSLN,…) mô hình giải thích 92,12% biến động tổng doanh thu ngành hàng không - Prob > F= 0.000 => bác bỏ giả thiết Ho hay hệ số ước lượng có ý nghĩa mặt thống kê - Giá trị p-value biến độc lập KQKD,TSLD nhỏ mức ý nghĩa α = 0.05 => có ý nghĩa mặt thống kê Còn giá trị p-value biến lại lớn mức ý nghĩa 0.1 => ý nghĩa mặt thống kê Mô hình 2: Biến tập trung CR8 Do doanh nghiệp doanh nghiệp tư nhân, ta loại bỏ biến LH22 để tránh tượng đa cộng tuyến Do năm 2008, ngành hàng không chỉ có doanh nghiệp nên không thể tính CR8 Vì vậy, ta thực hiện hồi quy mô hình với biến tập trung CR8 từ năm 2009 đến năm 2011 với mã ngành 51 F-statistic =47,8971 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.922924 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C 45782863 51430556 0.890188 0.3810 KQKD 0.051846 0.023030 2.251198 0.0324 TSLD -318.2612 106.0819 -3.000146 0.0056 LH20 93538.39 48160.20 1.942234 0.0622 LH21 -76988.50 45097.15 -1.707170 0.0989 LH23 -85988.02 61699.87 -1.393650 0.1744 16 LH24 -80031.59 45966.23 -1.741095 0.0926 CR8 -45709681 51431118 -0.888755 0.3817 LN= 45782863 - 45709681*CR8+0.051846*KQKD – 318,2612*TSLD +93538,39*LH20 -76988,5 *LH21 – 85988,02*LH23 – 80031,59*LH24 +ui - R^2 = 92,29%, nghĩa biến độc lập( thị phần, TSLD,…) mô hình giải thích 92,29% biến động tổng doanh thu ngành hàng không - Prob > F= 0.000 => bác bỏ giả thiết Ho hay hệ số ước lượng có ý nghĩa mặt thống kê - Giá trị p-value biến độc lập KQKD,TSLD nhỏ mức ý nghĩa α = 0.05 => có ý nghĩa mặt thống kê P-value của biieens LH20, LH21, LH24 nhỏ mức ý nghĩa α=0,1 => có ý nghĩa với mức ý nghĩa 10%; giá trị p-value biến lại lớn mức ý nghĩa 0.1 => ý nghĩa mặt thống kê Mô hình 3: Biến tập trung HHI Do doanh nghiệp doanh nghiệp tư nhân, ta loại bỏ biến LH22 để tránh tượng đa cộng tuyến F-statistic = 55, 065 Prob > F = 0.0000 R-squared = 0.921140 17 Variable Coefficient Std Error t-Statistic Prob C -47539.73 75865.94 -0.626628 0.5352 KQKD -0.079997 0.005344 -14.96808 0.0000 TSLD 293.0601 18.38714 15.93832 0.0000 HHI 41664.17 54851.54 0.759581 0.4529 LH20 684.8463 67650.20 0.010123 0.9920 LH21 14646.99 61871.32 0.236733 0.8143 LH23 11508.62 85441.98 0.134695 0.8937 LH24 10789.47 63114.55 0.170951 0.8653 LN= -47539.73+41664.17*HHI - 0.079997*KQKD +293.0601*TSLD+ 684.8463*LH20 +14646.99*LH21 +11508.62*LH23 +10789,47*LH24 +ui - R^2 = 92,11%, nghĩa biến độc lập( thị phần, TSLN,…) mô hình giải thích 92,11% biến động tổng doanh thu ngành hàng không - Prob > F= 0.000 => bác bỏ giả thiết Ho hay hệ số ước lượng có ý nghĩa mặt thống kê - Giá trị p-value biến độc lập KQKD,TSLD nhỏ mức ý nghĩa α = 0.05 => có ý nghĩa mặt thống kê Còn giá trị p-value biến lại lớn mức ý nghĩa 0.05 => ý nghĩa mặt thống kê NHẬN XÉT : Chỉ số R^2 cao các mô hình (khoảng 90%) chứng tỏ rằng các biến gồm kqkd, tsld, lhdn giải thích được 90% cho biến “ln” Đồng thời, các biên kqkd, tsld đều có ý nghĩa cả mô hình, cho thấy sự phụ thuộc của lợi nhuận doanh nghiệp đối với kết quả kinh doanh, lao động Ngoài ra, các chỉ số về mức độ tập trung ngành HHI, CR4, CR8 và các biến loại hình doanh nghiệp đều không có ý nghĩa với mức ý nghĩa 5% Điều này thể hiện khuyết điểm của mô hình so với thực tế sự tập trung của ngành vận tải hàng không có những ảnh hưởng nhất định đối với lợi nhuận hãng Hệ số chặn mô hình và đều âm nên ngành vận tải hàng không, chi phí cố định ban đầu lớn ảnh hưởng đến hãng Điều này đúng với thực tế số vốn tối thiểu ban đầu và công nghệ là những yêu cầu bản gia nhập ngành này 18 IV MÔ HÌNH TỔNG HỢP Thực hồi quy mô hình tổng hợp với biến phụ thuộc LN ( lợi nhuận doanh nghiệp) với biến tập trung CR4, CR8, HHI biến giải thích KQKD, TSLD, LH20, LH21, LH22, LH23, LH24 ( biến LH 25 nhận giá trị gần đồng loại bỏ khỏi mô hình để tránh tượng đa cộng tuyến) Trong mô hình tổng hợp cho mã ngành ( mã 12, mã 32 mã 51) thêm vào mô hình hồi quy biến RC ( rào cản gia nhập ngành) Trong đó, RC biến giả, nhận giá trị = ngành có rào cản gia nhập nhận giá trị = ngành rào cản gia nhập Đối với mô hình hồi quy ngành, với ngành rào cản gia nhập ngành gần đồng nên để tránh tượng đa cộng tuyến loại bỏ biến RC khỏi mô hình hồi quy cho mã ngành Đối với mã ngành 12 – Ngành sản xuất thuốc thuốc hút khác: Trên thực tế, ngành sản xuất sản phẩm thuốc thuốc hút khác không ủng hộ nhà nước liên quan đến vấn đề sức khỏe không thân người hút mà người xung quanh Do mà nhà nước tạo nhiều rào cản cho hãng gia nhập ngành quy định sản xuất, yêu cầu thủ tục, điều kiện cấp giấy phép mua bán, sản xuất khắt khe đánh thuế cao so với sản phẩm khác Đối với mã ngành 32 – Ngành công nghiệp chế biến, chế tạo: Ngành công nghiệp chế biến không cần nhiều vốn tư bản, sản phẩm ngành vật dụng với hàm lượng giá trị lao động cao tư bản, dẫn đến doanh nghiệp dễ dàng tham gia vào ngành, tạo nên cạnh tranh gắt gao Các sản phẩm ngành sản phẩm đòi hỏi khả sáng tạo cao (kim hoàn, nhạc cụ, đồ chơi, thiết bị y tế,…), với chi phí chuyển đổi thấp, độ trung thành khách hàng nhãn hiệu không cao, khiến cho rào cản gia nhập ngành gần Đối với mã ngành 51 – Ngành vận tải hàng không: Đây ngành có rào cản gia nhập ngành cao Nguyên nhân là ngành tương đối so với ngành công nghiệp, dịch vụ khác Ngành vận tải hàng không đòi hỏi độ an toàn cao điều kiện để doanh nghiệp cấp giấy phép khắt khe, nữa, yêu cầu vốn tối thiểu để thành lập hãng hàng không trì kinh doanh vận chuyển hàng không tương đối cao Chẳng hạn để khai thác đến 10 tàu bay cần tối thiểu 700 tỷ đồng Việt Nam hãng hàng khai thác vận chuyển hàng không quốc tế 300 tỷ đồng Việt Nam hãng hàng không khai thác vận chuyển hàng không nội địa Tuy nhiên, mô hình tổng hợp cho mã ngành, rào cản gia nhập ngành khác (các giá trị biến RC không đồng nhất), ta đưa thêm biến RC vào mô hình hồi quy tổng để xem xét tác động biến thay đổi lợi nhuận doanh nghiệp 19 Mô hình với biến tập trung CR4 1.1 Phân tích kết hồi quy F- statistic= 99.52742 Prob> F-statistic= 0.0000 R- squared= 0.205789 Variable Coefficient Std Error t- Statistic Prob CR4 -4708.314 2726.157 -1.727088 0.0842 KQKD -0.010413 0.000688 -15.14010 0.0000 TSLD 32.72428 1.698871 19.26237 0.0000 LH20 76758.96 5428.534 14.13991 0.0000 LH21 26058.57 4668.501 5.581785 0.0000 LH22 64959.12 8331.556 7.798757 0.0000 LH23 C 4850.637 5.622633 0.0000 LH24 25847.46 4674.081 5.529957 0.0000 RC 20173.23 3119.108 6.467626 0.0000 Cons -25830.76 4621.246 -5.589567 0.0000 Phương trình hồi quy thu được: LN = -25830.76 – 4708.314*CR4 – 0.010413*KQKD + 32.72428*TSLD + 76758.96*LH20 + 26058.57*LH21 + 64959.12*LH22 + 64959.12*LH24 + 20173.23*RC Nhận xét: Thống kê F lớn với p-value = 0.0000 < 0.05 cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê Tuy nhiên, số R2 = 20.58% cho thấy biến độc lập giải thích 20.58% thay đổi biến phụ thuộc ( lợi nhuận) - Với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10 %, tất biến mô hình có ý nghĩa thống kê Tức là, thay đổi tất biến có ảnh hưởng tới lợi nhuận doanh nghiệp - Hai biến RC TSLD có tác động dương đến biến LN Trong biến RC có hệ số góc lớn (= 20173.23), nói rào cản gia nhập ngành có ảnh hưởng lớn đến lợi nhuận doanh nghiệp - Chỉ số đo mức độ tập trung ngành CR4 có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10% Hệ số góc biến CR4 mang dấu âm nghĩa biến CR4 có ảnh hưởng âm đến thay đổi lợi nhuận doanh nghiệp 1.2 Kiểm định mô hình: Cặp giả thiết kiểm định mô hình: - 20 H0: Các giả thiết OLS H1: giả thiết OLS bị vi phạm 1.3 • Kiểm định đa cộng tuyến thừa số vif Kết thu được: Mean VIF = 9.79 < 10 nên mô hình không mắc bệnh đa cộng tuyến • Kiểm định phương sai sai số thay đổi Sử dụng lệnh estat hettest thu kết quả: estat hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of ln chi2(1) = 25645.88 Prob > chi2 = 0.0000 Nhìn vào bảng kết ta thấy p-value=0.000< 0.05, có sở thống kê để bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1 với mức ý nghĩa 5%, hay nói cách khác mô hình bị mắc phương sai sai số thay đổi Khắc phục phương sai sai số thay đổi hồi quy robust ta bảng kết quả: F(9, 3457) = 4.92; Prob > F =0.0000; R-squared = 0.2058 Variable Coefficient Std Error t- Statistic Prob CR4 -4708.314 3058.34 -1.54 0.124 KQKD -0.010413 0.0131921 -0.79 0.430 TSLD 32.72428 15.82223 2.07 0.039 LH20 76758.96 26832.47 2.86 0.004 LH21 26058.57 17117.36 1.52 0.128 LH22 64959.12 35007.22 1.86 0.064 LH23 27273.35 16961.9 1.61 0.108 LH24 25847.46 16452.9 1.57 0.116 RC 20173.23 5915.085 3.41 0.001 Cons -25830.76 17852.22 -1.45 0.148 • Kiểm định phân phối chuẩn nhiễu Sử dụng lệnh sktest e để kiểm định phân phối chuẩn nhiễu Bảng kết kiểm định sau: Skewness/Kurtosis tests for Normality - joint -Variable | Obs Pr(Skewness) Pr(Kurtosis) adj chi2(2) Prob>chi2 21 -+ e | 3.5e+03 0.0000 0.0000 Từ bảng kết ta thấy p-value =0.000< 0.05, có sở thống kê để bác bỏ giả thiết H 0, chấp nhận giả thiết H1 với mức ý nghĩa 5% , tức mô hình có nhiễu phân phối không chuẩn Mô hình với biến tập trung CR8 2.1 Phân tích kết hồi quy F – statistic = 99.34544 Prob > F = 0.0000 R- squared = 0.205490 Variable CR8 KQKD TSLD LH20 LH21 LH22 LH23 LH24 RC Cons Coefficient -3766.689 -0.010473 32.78245 76338.76 25276.56 64815.44 26327.40 25089.29 21155.91 -24837.50 Std Error 2905.246 0.000686 1.698474 5417.221 4630.355 8332.196 4781.016 4644.062 3378.258 4683.284 t- Statistic -1.296505 -15.25777 19.30112 14.09187 5.458880 7.778914 5.506654 5.402447 6.262374 -5.324789 Prob 0.1949 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 Phương trình hồi quy: LN= -24837.50 - 3766.689*CR8 - 0.010473*KQKD + 32.78245*TSLD + 76338.76*LH20 +25276.56*LH21 + 64815.44*LH22+ 26327.40*LH23 + 25089.29*LH24 + 21155.91*RC Nhận xét: - - - - Thống kê F lớn với p-value = 0.0000 < 0.05 cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê Tuy nhiên, số R2 = 20.55% cho thấy biến độc lập giải thích 20.55% thay đổi biến phụ thuộc ( lợi nhuận) Với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10 %, biến CR8 ý nghĩa thống kê biến giải thích lại ( HHI, KQKD, TSLD, LH20,LH21, LH22, LH23, Lh24, RC) có ý nghĩa thống kê, tức trừ CR8 biến có ảnh hưởng đến lợi nhuận doanh nghiệp Hai biến RC TSLD có tác động dương đến biến LN Trong biến RC có hệ số góc lớn (= 21155.91), nói rào cản gia nhập ngành có ảnh hưởng lớn đến lợi nhuận doanh nghiệp Chỉ số đo mức độ tập trung ngành CR8 ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10% Hay nói cách khác, biến CR8 ảnh hưởng đến lợi nhuận oanh nghiệp 22 2.2 Kiểm định mô hình Cặp giả thiết kiểm định mô hình: H0: Các giả thiết OLS H1: giả thiết OLS bị vi phạm • Kiểm định đa cộng tuyến thừa số vif Kết thu được: Mean VIF = 9.71 < 10 nên mô hình không mắc bệnh đa cộng tuyến • Kiểm định phương sai sai số thay đổi Sử dụng lệnh estat hettest thu kết quả: estat hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of ln chi2(1) = 25848.44 Prob > chi2 = 0.0000 Nhìn vào bảng kết ta thấy p-value=0.000< 0.05, ta có sở thống kê để bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận giả thiết H1 với mức ý nghĩa 5%, hay nói cách khác mô hình bị mắc phương sai sai số thay đổi Khắc phục phương sai sai số thay đổi hồi quy robust ta bảng kết quả: F( 9, 3457) = 4.96; Prob > F = 0.0000; R-squared = 0.2055 Variable Coefficient Std Error t- Statistic Prob CR8 -3766.689 1803.553 -2.09 0.037 KQKD -0.010473 0.013208 -0.79 0.428 TSLD 32.78245 15.81052 2.07 0.038 LH20 76338.76 26971.19 2.83 0.005 LH21 25276.56 17413.96 1.45 0.147 LH22 64815.44 35041.17 1.85 0.064 LH23 26327.40 17398.27 1.51 0.130 LH24 25089.29 16712.21 1.50 0.133 RC 21155.91 6032.847 3.51 0.000 Cons -24837.50 17994.86 -1.39 0.166 • Kiểm định phân phối chuẩn nhiễu Skewness/Kurtosis tests for Normality - joint -Variable | Obs Pr(Skewness) Pr(Kurtosis) adj chi2(2) Prob>chi2 -+ e | 3.5e+03 0.0000 0.0000 23 Từ bảng kết quả, p-value=0.000< 0.05, có sở thống kê để bác bỏ giả thiết H 0, chấp nhận giả thiết H1 với mức ý nghĩa 5%, hay nói cách khác mô hình có nhiễu phân phối không chuẩn Mô hình với tập trung HHI 3.1 Phân tích kết hồi quy F – statistic = 181.8488 Prob > F = 0.0000 R – squared = 0.321626, Adj R- squared= 0.3199 Variable HHI KQKD TSLD LH20 LH21 LH22 LH23 LH24 RC Cons Coefficient -8912.909 -0.017032 20.40345 54705.44 4319.569 56463.55 5277.101 5198.169 26635.44 -4466.555 Std Error 4904.021 0.000528 1.291184 4176.837 3493.279 6227.398 3597.907 3502.249 4934.557 3492.619 t- statistic -1.8174470 -32.25384 15.80212 13.09734 1.236537 9.066958 1.466714 1.484218 5.397737 -1.278855 Prob 0.0692 0.0000 0.0000 0.0000 0.2163 0.0000 0.1425 0.1378 0.0000 2010 Phương trình hồi quy: LN = -4466.555 - 8912.909*HHI - 0.017032*KQKD + 20.40345*TSLD + 54705.44*LH20 + 4319.569*LH21 + 56463.55*LH22+ 5277.101*LH23+ 5198.169*LH24 + 26635.44*RC Nhận xét: Thống kê F lớn với p-value = 0.0000 < 0.05 cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê Tuy nhiên, số R2 hiệu chỉnh = 31,99% cho thấy biến độc lập giải thích 31,99% thay đổi biến phụ thuộc ( lợi nhuận) - Với mức ý nghĩa 1%, 5%, 10 %, biến LH21, Lh23 Lh24 ý nghĩa thống kê biến giải thích lại ( HHI, KQKD, TSLD, LH20, LH22, RC) có ý nghĩa thống kê Tức biến có ảnh hưởng đến lợi nhuận doanh nghiệp - Hai biến RC TSLD có tác động dương đến biến LN Trong biến RC có hệ số góc lớn (= 26635.44), nói rào cản gia nhập ngành có ảnh hưởng lớn đến lợi nhuận doanh nghiệp - Chỉ số đo mức độ tập trung ngành HHI có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 10% Hệ số góc HHI mang dấu âm, tức biến có ảnh hưởng âm đến lợi nhuận doanh nghiệp 3.2 Kiểm định mô hình - 24 Cặp giả thiết kiểm định mô hình: H0: Các giả thiết OLS H1: giả thiết OLS bị vi phạm • Kiểm định đa cộng tuyến thừa số Vif Kết kiểm định: Mean VIF = 11.08Ta thấy thừa số vif = 11.08> 10, nên mô hình có khả bị đa cộng tuyến Tuy nhiên, số quan sát mẫu lớn nên ta bỏ qua tượng đa cộng tuyến mô hình • Kiểm định phương sai sai số thay đổi: sử dụng lệnh estat hettest để kiểm định phương sai sai số thay đổi Bảng kết quả: estat hettest Breusch-Pagan / Cook-Weisberg test for heteroskedasticity Ho: Constant variance Variables: fitted values of ln chi2(1) = 314.39 Prob > chi2 = 0.0000 Nhìn vào bảng kết ta thấy, p-value= 0.0000< 0.05 , có sở thống kê để bác bỏ giả thiết H0, chấp nhận H1 với mức ý nghĩa 5%, hay nói cách khác mô hình mắc bệnh phương sai sai số thay đổi Khắc phục phương sai sai số thay đổi hồi quy robust: F( 9, 3452) = Variable HHI KQKD TSLD LH20 LH21 LH22 LH23 LH24 RC Cons • 5.62; Prob > F Coefficient -8912.909 -0.017032 20.40345 54705.44 4319.569 56463.55 5277.101 5198.169 26635.44 -4466.555 = 0.0000; R-squared Std Error 2838.921 0.0046099 6.071788 18577.33 7160.947 39870.24 7285.848 7247.237 6365.302 7160.609 = 0.3216 t- statistic -3.14 -3.69 3.36 2.94 0.60 1.42 0.72 0.72 4.18 -0.62 Prob 0.002 0.0000 0.001 0.003 0.546 0.157 0.469 0.473 0.0000 533 Kiểm định phân phối chuẩn nhiễu Kiểm định Skewness - Kurtosis cho phân phối chuẩn nhiễu kết quả: Skewness/Kurtosis tests for Normality 25 - joint -Variable | Obs Pr(Skewness) Pr(Kurtosis) adj chi2(2) Prob>chi2 -+ e | 3.5e+03 0.0000 0.0000 Ta thấy p-value= 0.000< 0.05, có sở thống kê để bác bỏ giả thiết H 0, chấp nhận giả thiết H1 với mức ý nghĩa 5%, nghĩa phần dư mô hình không phân phối chuẩn KẾT LUẬN: Sau chạy mô hình tổng hợp cho mã ngành 12, 32 51 với biến tập trung HHI, CR4, CR8 biến giải thích LHDN( LH20, LH21, LH22, LH23, LH24), KQKD, TSLD RC rút số kết luận sau: − Cả mô hình có ý nghĩa thống kê thống kê F lớn với P-value =0.000 < 0.05 Tuy nhiên, mô hình có R không cao cho thấy biến giải thích giải thích phần thay đổi biến phụ thuộc mô hình chưa phải mô hình tối ưu − Ngoại trừ biến CR8 ý nghĩa thống kê, biến CR4 HHI có ý nghĩa thống kê biến lợi nhuận có hệ số góc âm, tức có ảnh hưởng âm đến thay đổi lợi nhuận doanh nghiệp − Các biến loại hình doanh nghiệp có hệ số góc dương, tức biến có ảnh hưởng dương thay đổi lợi nhuận doanh nghiệp − Biến RC mô hình có hệ số góc dương tương đối cao cho thấy biến rào cản nhập có ảnh hưởng dương có tác động lớn lợi nhuận doanh nghiệp Rào cản gia nhập ngành cao, hãng khó gia nhập vào ngành, tức mức độ cạnh tranh thấp, số lượng doanh nghiệp ngành nên ngành đẩy giá lên cao làm cho lợi nhuận tăng cao 26 [...]... ( rào cản gia nhập ngành) Trong đó, RC là một biến giả, nhận giá trị = 1 nếu ngành có rào cản gia nhập và nhận giá trị = 0 nếu ngành không có rào cản gia nhập Đối với mô hình hồi quy của từng ngành, do với mỗi ngành rào cản gia nhập ngành gần như là đồng nhất nên để tránh hiện tượng đa cộng tuyến chúng ta loại bỏ biến RC khỏi mô hình hồi quy cho từng mã ngành Đối với mã ngành 12 – Ngành sản xuất thuốc... trung thành của khách hàng đối với nhãn hiệu cũng không cao, khiến cho rào cản gia nhập ngành gần như không có Đối với mã ngành 51 – Ngành vận tải hàng không: Đây là một trong những ngành có rào cản gia nhập ngành khá cao Nguyên nhân là do đây là một ngành tương đối mới so với các ngành công nghiệp, dịch vụ khác Ngành vận tải hàng không đòi hỏi độ an toàn cực kì cao vì vậy các điều kiện để doanh nghiệp... đánh thuế cao hơn so với các sản phẩm khác Đối với mã ngành 32 – Ngành công nghiệp chế biến, chế tạo: Ngành công nghiệp chế biến không cần nhiều vốn và tư bản, sản phẩm của ngành là những vật dụng với hàm lượng giá trị lao động cao hơn tư bản, dẫn đến các doanh nghiệp dễ dàng tham gia vào ngành, tạo nên sự cạnh tranh gắt gao Các sản phẩm trong ngành đều là những sản phẩm đòi hỏi khả năng sáng tạo cao... trong ngành càng giảm Điều này hoàn toàn hợp lý vì trong ngành công nghiệp chế biến chế tạo khác, nguyên liệu là yếu tố quan trọng của ngành chính vì vậy việc có thêm các nhà máy tại các khu nguyên liệu làm giảm chi phí chuyên chở nguyên liệu Tuy nhiên nếu đúng trước góc độ xã hội thì việc này cũng chưa chắc đem lại nhiều lợi ích hơn bởi vì các vấn đề môi trường mà xã hội phải gắng chịu 3 Mã ngành 51: ngành. .. vào ngành, tạo nên sự cạnh tranh gắt gao Các sản phẩm trong ngành đều là những sản phẩm đòi hỏi khả năng sáng tạo cao (kim hoàn, nhạc cụ, đồ chơi, thiết bị y tế,…), với chi phí chuyển đổi thấp, độ trung thành của khách hàng đối với nhãn hiệu cũng không cao, khiến cho rào cản gia nhập ngành gần như không có Nhiều doanh nghiệp tham gia vào ngành, cơ sở vật chất còn thấp, công nghệ sản xuất của một số ngành. .. này 18 IV MÔ HÌNH TỔNG HỢP Thực hiện hồi quy mô hình tổng hợp với biến phụ thuộc là LN ( lợi nhuận của doanh nghiệp) lần lượt với các biến tập trung CR4, CR8, HHI và các biến giải thích KQKD, TSLD, LH20, LH21, LH22, LH23, LH24 ( biến LH 25 nhận các giá trị gần như đồng nhất vì vậy chúng ta loại bỏ khỏi mô hình để tránh hiện tượng đa cộng tuyến) Trong mô hình tổng hợp cho cả 3 mã ngành ( mã 12, mã 32... càng nhiều hãng gia nhập ngành độ tập trung của thị trường càng giảm, tính cạnh tranh càng cao Ngoại trừ năm 2009 có chỉ số HHI = 0.084855 thể hiện thị trường không có sự tập trung do năm này lượng doanh nghiệp trong ngành đột nhiên giảm so với năm 2008 Điều này có thể lý giải bởi một số lí do sau: 11 Ngành công nghiệp chế biến khác không cần nhiều vốn và tư bản, sản phẩm của ngành là những vật dụng... 300 tỷ đồng Việt Nam đối với hãng hàng không chỉ khai thác vận chuyển hàng không nội địa Tuy nhiên, trong mô hình tổng hợp cho cả 3 mã ngành, do rào cản gia nhập của mỗi ngành khác nhau (các giá trị của biến RC là không đồng nhất), vì vậy ta có thể đưa thêm biến RC vào mô hình hồi quy tổng để xem xét tác động của biến này đối với sự thay đổi của lợi nhuận doanh nghiệp 19 1 Mô hình với biến tập trung... H 0, chấp nhận giả thiết H1 với mức ý nghĩa 5%, nghĩa là phần dư của mô hình không phân phối chuẩn KẾT LUẬN: Sau khi chạy mô hình tổng hợp cho 3 mã ngành 12, 32 và 51 với các biến tập trung HHI, CR4, CR8 và các biến giải thích LHDN( LH20, LH21, LH22, LH23, LH24), KQKD, TSLD và RC rút ra một số kết luận sau: − Cả 3 mô hình đều có ý nghĩa thống kê do thống kê F lớn với P-value =0.000 < 0.05 Tuy nhiên,... tương đối cao cho thấy biến rào cản ra nhập có ảnh hưởng dương và có tác động rất lớn đối với lợi nhuận của doanh nghiệp Rào cản gia nhập ngành cao, các hãng mới khó gia nhập vào ngành, tức là mức độ cạnh tranh thấp, số lượng doanh nghiệp trong ngành ít nên các ngành này có thể đẩy giá lên cao làm cho lợi nhuận tăng cao 26