Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này là từ cuộc tổng điều tra doanh nghiệp hàng năm được tiến hành bởi Tổng cục Thống kê (GSO) bắt đầu từ năm 2000 với phương pháp điều tra toàn bộ kết hợp chọn mẫu.
Tất cả các doanh nghiệp nhà nước (100% vốn nhà nước hoặc doanh nghiệp nhà nước đã được cổ phần hóa có vốn nhà nước chiếm trên 50%), doanh nghiệp có vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài và doanh nghiệp ngoài nhà nước có từ 10 lao động trở lên đều được điều tra. Các doanh nghiệp ngoài nhà nước có dưới 10 lao động được điều tra dưới hình thức chọn mẫu.
Cuộc khảo sát được thực hiện trên các doanh nghiệp hoạt động trong các lĩnh vực dịch vụ và 29 ngành sản xuất, được chia thành 3 cụm công nghiệp, gồm 4 ngành công nghiệp khai thác mỏ và khai thác đá; 2 ngành công nghiệp điện, khí đốt và cung cấp nước; và 23 ngành công nghiệp chế biến khác.
Bộ câu hỏi điều tra thu thập lượng thông tin phong phú của doanh nghiệp về nhiều vấn đề như quyền sở hữu, sản lượng, doanh thu, tài sản, việc làm, sản phẩm, … và bắt đầu từ năm 2008 có thêm câu hỏi về hoạt động R&D.
Nghiên cứu này sử dụng các quan sát trong năm 2010 trong bộ dữ liệu của GSO. Sau khi tiến hành sửa chữa/ loại bỏ các quan sát có dữ liệu không đầy đủ thì dữ liệu còn lại gồm 1331 quan sát.
3.2. Lựa chọn mô hình
Mô hình phân tích mà nghiên cứu sử dụng là mô hình biến công cụ, được trình bày ở bên dưới trong đó phương trình 3.1 là phương trình hồi quy chính mà nghiên cứu quan tâm. Do việc lựa chọn DN nhận trợ cấp của cơ quan tài trợ không phải là sự lựa chọn ngẫu nhiên mà phụ thuộc vào đặc điểm của DN nên biến độc lập SUB có nhiều khả năng tương quan với phần dư trong phương trình 3.1 qua đó làm nảy sinh vấn đề nội sinh. Phương trình 3.2 là phương trình hồi quy phụ trong đó sử dụng các biến công cụ để giải quyết vấn đề biến nội sinh trong phương trình 3.1.
RDX = β0 + β1SUB + β3EMP + β4iAGE + β5iPTA + β6iEXP + β7CAPint + β8CASHFint + β9FDI + ui (3.1)
SUB = π0 + π1EMP + π2AGE + π3PTA + π4EXP + π5CAPint + π6CASHFint + π7FDI + π8Pro_Emp + π9Sub_Ind + vi (3.2)
Trong đó:
RDX : Chi cho nghiên cứu và phát triển của DN SUB : Tài trợ công cho R&D
EXP : Quy mô của DN
AGE : Số năm hoạt động của DN
PTA : Sáng kiến, giải pháp kỹ thuật áp dụng EXP : Xuất khẩu của DN
CAPint : Vốn của DN
CASHFint : Dòng tiền của DN FDI : Sở hữu nước ngoài
Pro_Emp : Lịch sử dự án R&D của doanh nghiệp Sub_Ind : Trung bình trợ cấp theo ngành công nghiệp
3.3. Mô tả biến
Tài trợ công cho R&D (SUB)
Tổng trợ cấp doanh nghiệp nhận được – Biến định lượng, có đơn vị là triệu đồng, có giá trị là logarit của tổng trợ cấp của Chính phủ tài trợ hoạt động R&D cho doanh nghiệp được khảo sát cộng thêm 1 VNĐ.
Wallsten (2000) trong nghiên cứu về tác động của chương trình SBIR5 lại thấy rằng trợ cấp lại có tác động chèn lấn đối với chi tiêu của DN cho R&D. Ngược lại, nghiên cứu của Guellec và Van Pottelsberghe (2000) cho thấy rằng trợ cấp từ Chính phủ có tác động kích thích chi tiêu tư nhân cho R&D, cụ thể tương ứng với 1 đô-la trợ cấp, DN chi 1,70 đô-la cho hoạt động R&D của mình. Các tác giả Claussen (2009), Aerts (2008) cũng tìm thấy tác động tương tự trong nghiên cứu của họ về tác động của trợ cấp đối với chi tiêu R&D của DN. Ali-Yrkkö (2005)
5 SBIR (Small Business Innovative Research) là chương trình hỗ trợ doanh nghiệp nghiên cứu nhỏ được thành lập bởi chính phủ Hoa Kỳ vào năm 1998 với sự tham gia hỗ trợ của 12 cơ quan ngang bộ trong Chính phủ.
thấy rằng các DN bị hạn chế về tài chính có nhiều khả năng sử dụng tài trợ cho các dự án cho R&D mà nếu không có tài trợ sẽ khó có khả năng thực hiện. Đặc biệt, ông tìm thấy tác động kích thích của trợ cấp từ chính phủ xuất hiện ở các DN nhỏ, nơi có nhiều khả năng phải đối mặt với khó khăn tài chính. Do các DN Việt Nam chủ yếu là DN vừa và nhỏ nên nghiên cứu kỳ vọng tài trợ của Chính phủ cho hoạt động R&D sẽ có tác động khuyến khích DN nhiều hơn cho R&D.
Biến công cụ
Để giải quyết vấn đề nội sinh của biến độc lập về trợ cấp, nghiên cứu sử dụng 2 biến công cụ dựa trên lịch sử hoạt động R&D của doanh nghiệp. Lịch sử dự án R&D của doanh nghiệp
(Pro_Emp), biến định lượng, có giá trị bằng tổng số tài trợ cho R&D mà doanh nghiệp nhận được trong 2 năm trước đó6 chia cho tổng số dự án R&D mà doanh nghiệp thực hiện trong khoảng thời gian này. Aerts (2008) cho rằng biến công cụ này là đặc điểm quan trọng để chính phủ “lựa chọn người chiến thắng” trong hoạt động trợ cấp của mình nên chúng sẽ có tác động dương đến biến độc lập tài trợ. Trung bình trợ cấp theo ngành (Sub_Ind), biến định lượng, có giá trị bằng giá trị trung bình tài trợ theo từng ngành công nghiệp. Claussen (2009) thấy rằng biến này tương quan dương với số lượng tài trợ mà doanh nghiệp nhận được mà không tương quan với các yếu tố DN không quan sát được, phù hợp để sử dùng làm biến công cụ. Để phù hợp với mô hình ước lượng, nghiên cứu sử dụng giá trị logarit của 2 biến này. Trong nghiên cứu này, tác giả cũng kỳ vọng 2 biến công cụ trên tác động dương đối với số lượng tài trợ mà DN nhận được.
Các biến độc lập khác
Quy mô của DN (EMP) – Biến định lượng, đơn vị là người, phản ánh quy mô của doanh nghiệp được khảo sát. Giá trị của biến này được tính bằng cách lấy logarit của tổng số công nhân của doanh nghiệp. Các nghiên cứu của Aerts (2008), Clausen (2009) đều cho rằng quy mô của doanh nghiệp có tác động tích cực đến chi tiêu cho R&D của DN. Đối với trường hợp Việt Nam, kết quả hồi quy probit cho thấy doanh nghiệp lớn có nhiều khả năng tham gia hoạt
6 Nghiên cứu của Aerts (2008) xem xét lịch sử trợ cấp của doanh nghiệp trong 5 năm trước đó. Tuy nhiên do GSO chỉ bắt đầu thu thập số liệu về R&D từ năm 2007 nên nghiên cứu này chỉ xem xét lịch sử trợ cấp của doanh nghiệp trong vòng 2 năm trước đó.
động R&D hơn các doanh nghiệp nhỏ (CIEM, DOE và GSO, 2011). Ngoài ra, năng lực vốn của doanh nghiệp quy mô lớn cũng cho phép họ chi nhiều hơn cho R&D so với doanh nghiệp nhỏ. Do đó, nghiên cứu kỳ vọng sẽ có tác động dương của biến quy mô DN đến trợ cấp của Chính phủ cũng như chi tiêu của DN cho R&D đối với trường hợp Việt Nam.
Số năm hoạt động của DN (AGE) – Biến định lượng, đơn vị là năm, có giá trị là số năm hoạt động của doanh nghiệp. Nghiên cứu thực nghiệm của Hussinger (2008) cho thấy doanh nghiệp trẻ chi nhiều hơn cho hoạt động R&D để tăng năng lực công nghệ cũng như khả năng của họ. Nghiên cứu cũng kỳ vọng, doanh nghiệp trẻ ở Việt Nam cũng chi tiêu nhiều hơn cho R&D. Bên cạnh đó, do những hạn chế về kinh nghiệm nên các doanh nghiệp mới thành lập ở Việt Nam nhận được ít trợ cấp hơn.
Sáng kiến, giải pháp kỹ thuật áp dụng (PTA) – Biến định tính, không có đơn vị, đại diện cho khả năng đổi mới của DN được khảo sát. Biến có giá trị bằng 1 nếu DN có áp dụng ít nhất 1 sáng kiến hoặc giải pháp kỹ thuật trong năm 2009, ngược lại thì có giá trị bằng 0. Nghiên cứu thực nghiệm cho trường hợp Na Uy của Claussen (2009) cho thấy các DN tích cực đổi mới như đăng ký bằng sáng chế hay áp dụng các sáng kiến vào sản xuất có khả năng nhận được trợ cấp lớn hơn và cũng chi tiêu nhiều hơn cho hoạt động nghiên cứu và phát triển. Trong nghiên cứu này, tác giả cũng kỳ vọng dấu dương cho hệ số hồi quy của biến này.
Xuất khẩu (EXP) – Biến định tính, không có đơn vị, đại diện cho năng lực xuất khẩu của doanh nghiệp và có giá trị 1 nếu doanh nghiệp có xuất khẩu trong năm 2009 và ngược lại nếu bằng 07. Nghiên cứu thực ngiệm của Hussinger (2008) cho thấy, các doanh nghiệp xuất khẩu chi nhiều hơn cho hoạt động nghiên cứu và phát triển. Bên cạnh đó, nghiên cứu của Clausen (2008) đối với trường hợp Na Uy đã thấy được rằng các doanh nghiệp xuất khẩu nhận được nhiều tài trợ hơn cho hoạt động R&D của họ. Vì vậy, trong nghiên cứu này, tác giả kỳ vọng hệ số hồi quy của biến xuất khẩu sẽ mang dấu dương.
7 Giá trị xuất khẩu hàng hóa và dịch vụ thường có thể được sử dụng để ước tính chính xác hơn năng lực xuất khẩu của doanh nghiệp Tuy nhiên do giá trị trên không được thu thập trong số liệu năm 2009 của GSO nên nghiên cứu sử dụng dữ liệu về thuế xuất khẩu mà doanh nghiệp phải nộp trong năm để xác định xem doanh nghiệp có xuất khẩu hay không .
Cường độ vốn (CAPint) – Biến định lượng, đơn vị là triệu VNĐ/ người, phản ánh cường độ vốn của doanh nghiệp được khảo sát. Biến này có giá trị bằng tổng giá trị tài sản cố định chia cho số lao động của doanh nghiệp trong năm 2009. Theo Aerts (2008), thì cường độ vốn của doanh nghiệp càng lớn thì khả năng doanh nghiệp nhận được trợ cấp R&D từ Chính phủ sẽ cao hơn đồng thời doanh nghiệp cũng được kỳ vọng sẽ chi nhiều hơn R&D khi có cường độ vốn lớn. Tác giả cũng kỳ vọng sẽ có tác động dương của cường độ vốn đến chi tiêu cho R&D của DN.
Dòng tiền (CASHFint) – Biến định lượng, đơn vị là triệu VNĐ/ người, phản ánh khả năng thanh khoản của doanh nghiệp được khảo sát. Giá trị của biến này được tính bằng cách lấy giá trị dòng tiền năm 2009 chi cho số lao động năm 2009 của doanh nghiệp. Aerts (2008) đã chứng minh được tác động tích cực của dòng tiền đến khả năng nhận được trợ cấp cũng như chi tiêu của DN cho R&D. Trong nghiên cứu này, tác giả cũng kỳ vọng một tác động dương tương tự đối với trường hợp Việt Nam.
Sở hữu nước ngoài (FDI) – Biến định tính, không có đơn vị, phản ánh tình trạng sở hữu của doanh nghiệp được khảo sát. Biến này có giá trị bằng 1 nếu doanh nghiệp thuộc sở hữu nước ngoài, và có giá trị bằng 0 nếu ngược lại. Nghiên cứu thực nghiệm của Clausen (2009) ở Na Uy cho thấy doanh nghiệp có sở hữu nước ngoài chi cho R&D ít hơn các doanh nghiệp khác. Ở Việt Nam, các DN nước ngoài chủ yếu sử dụng công nghệ trung bình của thế giới đồng thời hoạt động R&D của những DN này mới chỉ ở những công nghệ đơn giản hoặc cải tiến công nghệ để phù hợp với điều kiện Việt Nam (Tự Cường, 2014). Do đó, nghiên cứu kỳ vọng sẽ có tương quan nghịch biến giữa sở hữu nước ngoài và chi tiêu R&D của DN.
Biến phụ thuộc
Chi tiêu cho R&D của DN (RDX) – Biến định lượng, có đơn vị là triệu đồng. Biến có giá trị bằng logarit của tổng chi cho hoạt động nghiên cứu và phát triển khoa học công nghệ của doanh nghiệp được khảo sát cộng thêm 1 VNĐ (loại trừ các khoản trợ cấp của Chính phủ mà doanh nghiệp nhận được). Giá trị logarit được sử dụng hạn chế sự thiên lệch của số liệu gốc.
Bảng 3-1: Tóm tắt mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập Biến Tên biến Đơn vị/ Đo lường Dấu kỳ vọng Biến phụ thuộc
Chi tiêu cho R&D của DN RDX Triệu VNĐ
Biến độc lập
Tổng trợ cấp nhận được SUB Triệu VNĐ +
Quy mô DN EMP Số lao động +
Số năm hoạt động AGE Năm -
Áp dụng giải pháp kỹ thuật PTA 1: Có; 0: Không +
Xuất khẩu EXP 1: Có; 0: Không +
Cường độ vốn CAPint Triệu đồng/ Người +
Dòng tiền CASHFint Triệu đồng/ Người +
Sở hữu nước ngoài FDI 1: Có; 0: Không -
Biến công cụ
Lịch sử dự án R&D của DN Pro_Emp Dự án/ người +
Trung bình trợ cấp theo ngành Sub_Ind Triệu VNĐ/ DN +
3.4. Chiến lược ước lượng
David và cộng sự (2000) sử dụng phương pháp hồi quy OLS tác động của tài trợ công lên chi tiêu R&D của doanh nghiệp. Phương pháp này giả định các khoản trợ cấp R&D được phân bố nhiều hay ít cho các doanh nghiệp một cách ngẫu nhiên. Tuy nhiên, giả định ngẫu nhiên này có thể không phản ánh thực tế rằng các doanh nghiệp thường được chọn bởi các nhà hoạch định chính sách để tham gia vào các chương trình hỗ trợ (Klette và cộng sự, 2000; Aerts và cộng sự, 2006).
Yếu tố để các doanh nghiệp tham gia vào chương trình hỗ trợ là động cơ sử dụng các khoản trợ cấp để giảm chi phí R&D của họ, mặc dù hỗ trợ từ chính phủ là không cần thiết để hoàn thành các dự án đổi mới (Jaffe, 2002; Blanes và Busom, 2004). Các cơ quan nhà nước cũng như các dự án R&D luôn phải đối mặt với các nguồn lực khan hiếm. Quản lý các dự án phải đối mặt với các áp lực mạnh mẽ là gia tăng tỷ lệ thành công cho dự án. Các nhà điều hành không có khả năng hỗ trợ cho các chương trình có khả năng rủi ro cao. Điều này có thể dẫn
đến tình huống mà cơ quan quản lý quyết định “chọn người chiến thắng” bằng cách hỗ trợ các doanh nghiệp đổi mới và đề xuất được một dự án hấp dẫn (Aerts và cộng sự, 2006; Wallsten, 2000).Vì vậy, trợ cấp của chính phủ có nhiều khả năng trở thành một biến nội sinh của mô hình ước lượng. Ước tính sẽ bị sai lệch và không phù hợp nếu vấn đề nội sinh không được giải quyết trong mô hình kinh tế lượng (Aerts và cộng sự 2006; Busom, 2000).
Một trong những phương pháp hồi quy thường được sử dụng để có thể ước lượng ảnh hưởng khách quan và nhất quán tác động của trợ cấp lên chi tiêu R&D trong trường hợp này là phương pháp hồi quy sử dụng biến công cụ (IV).
Wallsten (2000) sử dụng hồi quy IV để đánh giá tác động của chương trình SBIR ở Mỹ. Ông chọn các biến công cụ dựa trên nhận định rằng ngân sách tài trợ mà chính phủ dành cho các DN phụ thuộc vào ngành công nghiệp hoặc lĩnh vực công nghệ mà doanh nghiệp đang hoạt động. Dạng biến công cụ này đã được sử dụng rộng rãi trong nhiều nghiên cứu đánh giá tác động của tài trợ công cho R&D tiếp theo (Ali-Yrkkö, 2004; Claussen, 2009). Aerts và Czarnitzki (2004) sử dụng thêm yếu tố số lượng các dự án đã thực hiện của DN làm biến công cụ. Gonzales và cộng sự (2005) đề xuất sử dụng các giá trị trễ của trợ cấp làm biến công cụ cho mô hình hồi quy.
Aerts (2008) đề xuất 2 biến công cụ dựa trên lịch sử hoạt động R&D và lịch sử nhận tài trợ của doanh nghiệp. Các biến này được cho là tương quan chặt với khả năng nhận được tài trợ của doanh nghiệp nhưng lại không tương quan các hoạt động R&D hiện tại của doanh nghiệp nên đây là các biến công cụ đáng tin cậy.
Ước lượng được sử dụng trong nghiên cứu này sẽ dựa trên những nghiên cứu này. Các vấn đề về phương pháp ước lượng là việc số tiền trợ cấp có nhiều khả năng tương quan với phần dư trong mô hình hồi quy OLS. Để “loại bỏ” sự tương quan này, tác giả sử dụng một hệ phương trình trong đó “công cụ hóa” biến trợ cấp bị nội sinh. Mô hình hồi quy IV có khả năng loại bỏ sự tương quan giữa các biến độc lập (trợ cấp) và phần dư bằng cách thêm vào một hoặc nhiều biến tương quan với khoản trợ cấp nhưng không tương quan với phần dư trong kết quả của phương trình hồi quy. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng lịch sử dự án R&D của DN trong 2 năm trước đó và tài trợ của Chính phủ cho từng ngành làm biến công cụ để xử lý vấn đề nội