HỢP, HIỆU QUẢ KỸ THUẬT VÀ CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG 4.1. Mô hình nghiên cứu
17 Chỉ định mô hình 4.1.1.1. Mô hình hàm sản xuất
Để có thể tiến hành các phân tích định lượng trên mô hình biên, chúng ta cần một dạng hàm sản xuất cụ thể. Hai dạng hàm sản xuất thường được sử dụng bởi các nhà nghiên cứu đó là hàm Cobb-Douglass và hàm Translog. So với hàm Cobb-Douglass vốn được phổ biến rộng rãi trong lý thuyết, hàm Translog có ưu điểm là bổ sung thêm các biến tương tác giữa các đầu vào với nhau và với xu thế thời gian t, điều này giúp đánh giá đóng góp cận biên của các đầu vào cũng như xu hướng sử dụng hai đầu vào vốn và lao động (theo hướng tiết kiệm hay mở rộng,…) tuy nhiên, chính vì sự tồn tại của các biến tương tác sẽ làm cho số bậc tự do (n-k) giảm đi và lúc này mô hình yêu cầu số quan sát n đủ lớn để không làm sai lệch giá trị tới hạn của các kiểm định giả thuyết tham số. Việc lựa chọn dạng hàm nào là phù hợp sẽ căn cứ vào kiểm định dạng hàm được trình bày ở phần kết quả thực nghiệm. Các dạng hàm sản xuất với hai đầu vào vốn và lao động được mô tả như sau:
(1) Hàm Cobb-Douglas: (2) Hàm Translog
i = 1,2,..,N ; t = 1,2,..,T Trong đó
Yit là sản lượng đầu ra của doanh nghiệp thứ i trong năm t
Kit và Lit lần lượt là các đầu vào vốn và lao động của doanh nghiệp tương ứng.
t là biến thời gian, được đưa vào mô hình để đại diện cho tiến bộ công nghệ.
βlà các tham số cần ước lượng của mô hình
4.1.1.2. Mô hình các nhân tố ảnh hưởng phi hiệu quả kĩ thuật
Phi hiệu quả kĩ thuật ước lượng được từ hàm sản xuất được biểu diễn dưới dạng một hàm tuyến tính được giải thích bởi ba nhóm nhân tố tác động như sau:
Trong đó
là nhóm các biến đại diện cho đặc trưng của từng doanh nghiệp (bao gồm quy mô, loại hình doanh nghiệp, địa bàn hoạt động, số năm hoạt động, cấu trúc tài sản, thu nhập bình quân của người lao động)
là nhóm các biến thể hiện đặc điểm thị trường các yếu tố đầu vào, đầu ra của doanh nghiệp (gồm có mức độ thuận lợi/khó khăn trong việc tiếp cận nguồn tín dụng, nguồn lao động đã qua đào tạo, nguồn nguyên vật liệu có sẵn trong nước, trình độ trang bị máy móc/công nghệ, khả năng cải tiến sản phẩm và đa dạng hóa thị trường tiêu thụ)
là nhóm các biến kiểm soát đặc điểm của môi trường kinh doanh được giả định là có tác động đến hiệu quả kĩ thuật của doanh nghiệp, gồm các chỉ tiêu trong hệ thống Chỉ số cạnh tranh cấp tỉnh (PCI) nơi doanh nghiệp hoạt động. Ngoài ra, nhóm này còn chứa biến giả cho biết doanh nghiệp có hay không nhận được sự hỗ trợ của chính phủ (qua các chính sách thuế, tín dụng).
là sai số đo lường, được xem như là tác động của các cú sốc ngẫu nhiên có phân phối độc lập và chuẩn hóa (e ~ N(0,σ2
e))
Hai mô hình được ước lượng đồng thời với dữ liệu bảng, sử dụng phần mềm FRONTIER 4.1. Các thông tin chi tiết về dữ liệu được mô tả dưới đây. 18 Dữ liệu và biến
Nguồn dữ liệu
Dữ liệu về các doanh nghiệp trong ngành Dệt - May được chiết xuất từ bộ Điều tra Doanh nghiệp (GSE) thực hiện bởi Tổng cục Thống kê (GSO) trong giai đoạn 2009 – 2012. Trong các bộ số liệu điều tra, có tất cả 4735 doanh nghiệp Dêt May năm 2009, năm 2010 có 1978 doanh nghiệp, năm 2011 có 5236 và năm 2012 có 6972 doanh nghiệp. Do việc phân tách dữ liệu riêng biệt cho mỗi khu vực Dệt và May là cần thiết cho các mô hình ước lượng ở sau, vì vậy nhóm nghiên cứu loại bỏ các doanh nghiệp chuyển đổi từ ngành Dệt sang ngành May hoặc ngược lại ở thời kì này. Ngoài ra, sau khi loại bỏ các quan sát không đầy đủ thông tin và tiến hành ghép nối các số liệu, thu được bảng số liệu cân bằng với 3800 quan sát chứa dữ liệu của 950 doanh nghiệp, gồm 339 doanh nghiệp ngành Dệt và 611 doanh nghiệp ngành May trong 4 năm 2009 – 2012.
Dữ liệu về môi trường kinh doanh được khai thác từ bộ dữ liệu đánh giá Năng lực cạnh tranh cấp Tỉnh (PCI) từ năm 2009 đến năm 2012. Hệ thống PCI bao gồm 09 chỉ tiêu đại diện cho đặc điểm môi trường kinh doanh hay thể chế hỗ trợ thị trường, bao gồm: (i) Chi phí gia nhập thị trường; (ii) Tiếp cận đất đai và Sự ổn định trong sử dụng đất; (iii) Tính minh bạch và tiếp cận thông tin; (iv) Chi phí thời gian để thực hiện các quy định của Nhà nước; (v) Chi phí không chính thức; (vi) Tính năng động và tiên phong của lãnh đạo tỉnh; (vii) Dịch vụ hỗ trợ doanh nghiệp; (viii) Đào tạo lao động và; (ix) Thiết chế pháp lý. Biến số được đưa vào mô hình là điểm số PCI của các tỉnh/thành phố được tổng hợp từ 9 chi tiêu trên.
Lựa chọn và xử lý các biến
Đối với hàm sản xuất, biến phụ thuộc phản ánh kết quả đầu ra của doanh nghiệp i tại thời điểm t (Yit) được đại diện bởi tổng doanh thu thuần bán hàng và cung cấp dịch vụ. Hai yếu tố đầu vào của quá trình sản xuất là vốn (Kit) và (Lit) được lựa chọn là tổng nguồn vốn và tổng số lao động mà doanh nghiệp
sử dụng trong từng thời kì. Cả ba biến này được trích xuất từ dữ liệu GSE và được logarit hóa trước khi đưa vào mô hình ước lượng.
Đối với hàm phi hiệu quả kĩ thuật, các biến đại diện cho các đặc trưng của doanh nghiệp cũng được trích từ dữ liệu GES. Bảng sau diễn giải việc lựa chọn số liệu và xử lý thành các biến:
4.2.K K ế t
quả thực nghiệm
Với những đặc trưng tương đối khác nhau giữa hai nhóm ngành Dệt và May, việc phân tách chúng khi ước lượng các mô hình là điều cần thiết. Tuy
Tên biến Mô tả
Y (lnY) Giá trị đầu ra của DN, được tính bằng tổng doanh thu
K (lnK) Đầu vào vốn, đại diện bởi Tổng nguồn vốn
L (lnL) Đầu vào lao động, đại diện bởi Tổng số lao động
ln(Age) Số năm hoạt động của DN
South Biến giả bằng 1 nếu DN ở khu vực miền Nam
North Biến giả bằng 1 nếu DN ở khu vực miền Bắc
Private Biến giả bằng 1 nếu là DN tư nhân
Foreign Biến giả bằng 1 nếu là DN có vốn nước ngoài
SME Biến giả bằng 1 nếu là DN vừa và nhỏ
ln(Labor Income)
Thu nhập bình quân của người lao động trong DN
ln(Equip) Trình độ trang bị máy móc trong DN (bằng TSCĐHH
trên mỗi lao động)
Credit Mức độ tiếp cận nguồn tín dụng của doanh nghiệp
Labor Mức độ tiếp cận nguồn lao động đã qua đào tạo2
Material Mức độ tiếp cận nguồn vật tư trong nước3
Market Biến giả bằng 1 nếu DN có đa dạng thị trường tiêu thụ
Export Biến giả bằng 1 nếu DN có xuất khẩu sản phẩm/hàng
hóa
Improve Biến giả bằng 1 nếu DN có cải tiến sản phẩm4
IM Biến giả bằng 1 nếu DN nhập khẩu trực tiếp máy móc/thiết bị
CS Cấu trúc tài sản của DN, bằng Tỉ lệ nợ/Tổng tài sản
GA Biến giả bằng 1 nếu DN nhận được hỗ trợ của chính phủ qua các chính sách thuế và cho vay tín dụng.
CS Cấu trúc tài sản, bằng Tổng nợ/Tổng tài sản
nhiên, số liệu thu được từ các kết quả điều tra cho thấy rằng, có một bộ phận các doanh nghiệp ngành Dệt cũng sản xuất hàng may mặc và ngược lại. Cũng có một số doanh nghiệp chuyển đổi giữa hai ngành trong thời kỳ nghiên cứu, ví dụ năm 2009, 2010 DN chỉ dệt vải, nhưng sang năm 2011 bắt đầu sử dụng vải đó để trực tiếp may quần áo. Vì vậy việc tách rõ doanh nghiệp thuộc ngành nào là tương đối khó khăn. Một giải pháp cho vấn đề này, như vẫn thường được sử dụng khi phân tích năng suất và hiệu quả đồng thời cho nhiều ngành kinh tế, đó là sử dụng biến giả và ước lượng các tham số trong cùng một mô hình. Nhưng, điều này lại dẫn đến việc đồng nhất hệ số sigma bình phương và giá trị gamma (cho biết sự tồn tại phi hiệu quả kỹ thuật) cho cả hai ngành. Vì vậy, lựa chọn cuối cùng là sử dụng hai mô hình riêng biệt cho từng ngành Dệt và May. Lựa chọn này vô hình chung lại dẫn đến những kết quả khá thú vị.
Trước khi đưa ra các kết quả phân tích tham số, có một số giả thuyết cần phải được kiểm định.
19 Hàm sản xuất và các yếu tố đầu vào
Hàm sản xuất của các doanh nghiệp trong ngành Dệt May có hiệu suất tăng theo quy mô (βK + βL > 1). Trong đó, đối với ngành Dệt, đóng góp của vốn vào giá trị sản lượng là lớn nhất. Còn với ngành may, đóng góp của lao động lại chiếm ưu thế.
Hệ số βLK trong ngành Dệt là âm, nghĩa là mỗi đơn vị vốn tăng thêm trên một lao động tạo ra giá trị sản lượng cao hơn. Điều này ngược lại đối với trường hợp ngành May.
Năng suất lao động đang tăng lên trong cả hai ngành, thể hiện ở dấu dương của các hệ số βLT. Trong khi đó, dấu của hệ số lại cho thấy hiệu quả sử dụng vốn chỉ tăng đối với ngành Dệt và giảm ở ngành May.
Bảng 2: Ước lượng hợp lý cực đại cho hàm sản xuất các doanh nghiệp Dệt - May
Ngành Dệt Hàm sản xuất Translog Ngành May Hệ số Độ lệch chuẩn Giá trị T Tên biến Hệ số Độ lệch chuẩn Giá trị T Hàm sản xuất 0.573*** 0.568 8.057 Constan t 7.166*** 0.511 14.034 0.768*** 0.130 5.928 K 0.258** 0.121 2.130 0.698*** 0.161 4.327 L 0.994*** 0.396 2.504 0.085** 0.040 2.054 T 0.131** 0.067 1.967 -0.009 0.010 -0.896 K*K 0.088*** 0.011 8.357 0.034* 0.018 1.853 L*L 0.110*** 0.011 9.764 0.039* 0.024 1.665 L*K -0.140*** 0.020 -7.097
0.004** 0.002 2.087 L*T 0.048*** 0.013 3.768 .014*** 0.005 2.853 K*T -0.040*** 0.012 -3.409
-0.015 0.020 -0.784 T*T 0.017* 0.010 1.783
20 Kiểm định giả thuyết
Bảng 3: Kết quả kiểm định giả thuyết trong các mô hình
Giả thuyết Ho Giá trị Loglikehood Ratio Giá trị tới hạn* Quyết định Ngành Dệt Ngành May (1) Hàm sản xuất Cobb-Douglas phù hợp 79.46 184.54 12.59 Bác bỏ Ho
(2) Không có tiến bộ công nghệ 52.62 31.86 9.49 Bác bỏ Ho
(3) Tiến bộ công nghệ trung tính
267.6 30.13 5.99 Bác bỏ Ho
(4) Không tồn tại phi hiệu quả kĩ
thuật 376.1
9 928.33 7.81 Bác bỏ Ho (5) Phi hiệu quả kĩ thuật phân phối
bán chuẩn 7.81 46.01 3.84 Bác bỏ Ho
(6) Phi hiệu quả kĩ thuật không đổi
17.44 56.49 3.84 Bác bỏ Ho
* Mức ý nghĩa: 5%
(1) Kiểm định dạng hàm
Như đã phân tích ở trên, việc sử dụng hàm Cobb-Douglas hay Translog phải được lựa chọn dựa trên kiểm định về dạng hàm. Nếu hàm Cobb-Douglas là phù hợp, các hệ số của các biến tương tác nên không có ý nghĩa. Do vậy 2 giả thuyết được kiểm định sẽ là:
Sử dụng kiểm định LR với giá trị LR của kiểm định là LR = -2(lnCD - lnTL) với lnCD là giá trị Loglikehood Function của hàm Cobb-Douglas, lnTL là giá trị Loglikehood Function của hàm Translog. LR phân phối theo quy luật χ2(n-k-1) với n là số quan sát, k là số tham số trong phương trình. Giá trị tới hạn của kiểm định được tham chiếu trong bảng phân phối Chi-square ().
Kết quả cho thấy giá trị LR của cả 2 ngành Dệt và May đều lớn hơn giá trị tới hạn. Vì vậy ta có cơ sở để bác bỏ giả thuyết Ho. Nói cách khác, hàm Translog là phù hợp hơn trong cả 2 ngành.
(2) Kiểm định tồn tại tiến bộ công nghệ
Giả định dưới tác động của tiến bộ công nghệ theo thời gian, đóng góp của các đầu vào vốn và lao động sẽ thay đổi, đồng thời, giá trị sản lượng đầu ra cũng thay đổi theo t, và mức độ thay đổi sẽ khác nhau giữa các doanh nghiệp, giữa các năm trong cả thời kỳ nghiên cứu.
Kết quả cho thấy, giả thuyết Ho với ràng buộc tất cả các hệ số của biến chưa yếu tố thời gian t bị bác bỏ một cách chặt chẽ ở cả 2 ngành Dệt và May,
Như vậy, tồn tại tiến bộ công nghệ trong mô hình hàm sản xuất được nghiên cứu.
Tiến bộ công nghệ là trung tính nếu không có sự thay đổi trong đóng góp của lao động và vốn vào sản lượng đầu ra theo thời gian t. Điều này được kiểm định thông qua giả thuyết Ho (βLT =βKT = 0).
Kết quả cho thấy giả thuyết Ho bị bác bỏ ở cả mức ý nghĩa 5% và 1%. Như vậy tiến bộ công nghệ trong 2 mô hình là phi trung tính.
(4) Kiểm định tồn tại phi hiệu quả kỹ thuật
Mô hình hàm sản xuất biên với sai số ngẫu nhiên phân tách thành hai thành phần cho phép đo lường mức độ phi hiệu quả kỹ thuật TEit = e-u = Yit/Y*