Tất cả quan sát Loại trừ dum_outlier
lnE p-value lnE p-value
lnCON -0,5122 0,0000 -0,6262 0,0000
Nguồn: Tác giả tính tốn từ bộ dữ liệu điều tra SMEs (2007, 2009, 2011).
Hình 4.1 cho thấy gia nhập ngành và mức độ tập trung ngành có mối quan hệ tuyến tính nghịch biến rõ ràng. Thống kê trong bảng 4.3 cho thấy mối tương quan giữa hai
0 2 4 6 8 -2 -1.5 -1 -.5 0 lncon lne3 Fitted values
4 5 6 7 8 -2 -1.5 -1 -.5 0 lncon lne3 Fitted values
biến này ở mức khá (hệ số tương quan là -0,54) và có ý nghĩa thống kê (p- value=0,0004). Như vậy có thể tạm thời kết luận các doanh nghiệp gia nhập tiềm năng có xu hướng tham gia vào những ngành có mức độ tập trung ngành thấp. Tuy nhiên, có hai giá trị dị biệt có thể có ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa gia nhập ngành và mức độ tập trung ngành. Các quan sát dị biệt này có giá trị lnE=0 và lnE=2,34, tức hai giá trị nhỏ nhất trong biến gia nhập ngành. Tiến hành kiểm định hệ số tương quan Pearson đối với hai biến lnE và lnCON, kết quả là mối tương quan sau khi bỏ hai quan sát dị biệt mạnh hơn so với lúc có đầy đủ quan sát.
Để kiểm định lại sự tương tác của hai quan sát dị biệt này đến mối quan hệ giữa lnE và lnCON, nghiên cứu đặt biến giả dum_outlier với giá trị bằng 1 tại hai quan sát này và bằng 0 với những giá trị cịn lại. Sau đó tiến hành hồi quy theo mơ hình bao
gồm biến phụ thuộc là lnE và biến độc lập là lnCON cùng biến giả dum_outlier8.
Mục đích của việc hồi quy này là kiểm định lại biến giả dum_outlier có ý nghĩa thống kê hay khơng. Nếu dum_outlier có ý nghĩa thống kê, nghĩa là các quan sát dị biệt này có tác động riêng đến sự gia nhập ngành, và do đó chúng sẽ được đối xử như các biến độc lập khác. Trong trường hợp dum_outlier khơng có ý nghĩa thống kê, xem như các quan sát dị biệt này không tách rời với các quan sát cịn lại trong biến độc lập đó. Vì vậy chúng ta có thể giữ ngun biến độc lập như bình thường. Kết quả hồi quy cho thấy dum_outlier có ý nghĩa thống kê (p-value=0,000). Như vậy biến giả dum_outlier này sẽ được đưa vào mơ hình hồi quy tổng thể với tất cả các biến. Có thể tạm thời kết luận rằng biến lnCON có tương quan âm với lnE.
Gia nhập ngành và vốn trang bị trên một lao động
Các ngành có giá trị vốn trang bị trên lao động cao nhất là Sửa chữa bảo dưỡng và lắp đặt máy móc thiết bị (mã ngành 33), ngành Sản xuất phương tiện vận tải khác (mã ngành 30) và Sản xuất thuốc, hóa dược và dược liệu (mã ngành 21). Những
8 Hồi quy theo mơ hình mặc định là mơ hình các yếu tố tác động ngẫu nhiên (random effect) dựa trên dữ liệu bảng. Mục đích chỉ là để kiểm định các biến giả có tác động đến mối quan hệ giữa các biến chính hay khơng. Phương pháp này được sử dụng tương tự với những biến được phân tích ở phần sau.
ngành này cũng là những ngành có ít doanh nghiệp đang hoạt động. Ngược lại, nhóm ngành gồm ngành Sản xuất sản phẩm từ khoáng phi kim loại khác (mã ngành 23), Chế biến thực phẩm (mã ngành 10) lại là những ngành có mức vốn trang bị trên lao động thấp nhất. Từ năm 2007 đến 2011, có nhiều ngành gia tăng mức vốn trang bị trên một lao động. Trong đó ngành In sao chép bản ghi các loại (mã ngành 18) là ngành có mức tăng mạnh nhất (242%), tiếp theo là ngành Sản xuất phương tiện vận tải khác (mã ngành 30, 227%), ngành Sản xuất sản phẩm từ khoáng phi kim loại khác (mã ngành 23, 193%), ngành Chế biến gỗ và sản phẩm từ gỗ tre nứa (mã ngành 16, 184%). Ngành Sản xuất đồ uống (mã ngành 11) là có mức tăng trưởng thấp nhất (2,19% trong giai đoạn 2006 – 2011. Riêng ngành Sản xuất sản phẩm điện tử, máy vi tính và sản phẩm quang học (mã ngành 26) lại có mức vốn trang bị trên một lao động giảm (22%). Nhìn chung, tổng mức vốn trang bị trên một lao động trong tất cả các ngành tăng lên gấp đôi trong giai đoạn 2006 – 2011. Điều này hàm ý rằng các doanh nghiệp đang đầu tư vốn ngày càng nhiều hơn. Và có thể đó là một rào cản đối với gia nhập ngành.
Kết quả kiểm định mối tương quan trong bảng 4.4 giữa lnE và lnKL cho thấy mối tương quan khơng có ý nghĩa thống kê. Cịn hình 4.2 cho thấy có hai quan sát dị biệt có thể có ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa hai biến. Hai quan sát này cũng chính là biến dum_outlier. Tiếp tục kiểm định mối tương quan giữa hai biến trong trường hợp loại trừ hai quan sát dị biệt này cũng cho thấy kết quả tương tự. Ngoài ra, đồ thị phân tán gợi ý cho nghiên cứu về mối quan hệ giữa hai biến có thể là đường cong thay vì đường thẳng. Như vậy, nghiên cứu tạo thêm biến ln2KL bằng cách lấy bình phương biến lnKL và kiểm định mối quan hệ giữa biến này và biến lnE. Kết quả là lnE có tương quan âm có ý nghĩa thống kê với ln2KL (p-value=0,0489). Nghiên cứu tiếp tục kiểm định tương quan giữa biến ln2KL và biến lnE trong trường hợp loại trừ hai quan sát dị biệt, nhưng kết quả là mối tương quan khơng có ý nghĩa thống kê.
Hình 4.2. Biểu đồ phân tán của gia nhập ngành và vốn trang bị trên lao động
Trước khi loại hai quan sát dị biệt Sau khi loại hai quan sát dị biệt
Nguồn: Tác giả tự vẽ từ bộ dữ liệu điều tra SME (2007, 2009, 2011) Bảng 4.4. Hệ số tương quan giữa gia nhập ngành và vốn trên lao động
Trường hợp Tất cả quan sát Loại trừ dum_outlier
lnE p-value lnE p-value
lnKL -0,2371 0,0553 0,0348 0,7851
ln2KL -0,2434 0,0489 0,0367 0,7731
Nguồn: Tác giả tính tốn từ bộ dữ liệu điều tra SME (2007, 2009, 2011)
Để kiểm định xem biến dum_outlier có tác động đến lnKL hay khơng, nghiên cứu hồi quy biến lnE theo biến giả dum_outlier và lnKL và ln2KL. Kết quả là biến dum_outlier có ý nghĩa thống kê (p-value=0,000). Như vậy, hai quan sát dị biệt này có tác động đến mối quan hệ giữa lnE và lnKL. Biến giả này cùng với biến độc lập lnKL và ln2KL sẽ được đưa vào mơ hình hồi quy tổng thể. Có thể tạm thời kết luận rằng vốn trang bị trên một lao động có thể có tương quan âm với gia nhập ngành và mối quan hệ này chưa rõ ràng.
Gia nhập ngành và tăng trƣởng lợi nhuận gộp trên doanh thu
Ngành Sản xuất xe có động cơ (mã ngành 29) là ngành có tốc độ tăng trưởng lợi nhuận gộp trên doanh thu cao nhất trong các ngành (trung bình ba giai đoạn tốc độ tăng trưởng lợi nhuận là 10,16%). Tiếp theo sau đó là ngành sản xuất thuốc, hóa dược và dược liệu (mã ngành 21, giá trị 7,37%). Có tới 7 ngành có tốc độ tăng trưởng lợi nhuận gộp trung bình 3 giai đoạn ở mức âm. Xét về độ lớn, ngành 21 là
0 2 4 6 8 11 11.5 12 12.5 13 13.5 lnkl
lne Fitted values Fitted values 4 5 6 7 8 11 11.5 12 12.5 13 13.5 lnkl
lne Fitted values Fitted values
ngành có mức lợi nhuận gộp trung bình 3 giai đoạn cao nhất. Ngược lại, ngành 25 và ngành 10 lại là ngành có mức lợi nhuận gộp trung bình thấp nhất.
Nghiên cứu tiến hành chuyển trục tọa độ cho biến GRW vì GRW có giá trị âm nên khơng thể lấy logarit. Cơng thức để dịch chuyển GRW theo trục hồnh là: GRW* =GRW - min(GRW*)+1. Trong đó GRW* là tăng trưởng lợi nhuận gộp trên doanh thu. Sau đó, nghiên cứu tiến hành lấy logarit của GRW*.
Hình 4.3. Biểu đồ phân tán gia nhập ngành và tăng trưởng lợi nhuận gộp trên doanh thu Trước khi loại hai quan sát dị biệt Sau khi loại hai quan sát dị biệt
Nguồn: tác giả tự vẽ từ bộ dữ liệu điều tra SME (2007, 2009, 2011)
Bảng 4.5. Hệ số tương quan giữa gia nhập ngành và tăng trưởng lợi nhuận gộp trên doanh thu
Trường hợp tất cả quan sát loại trừ dum_outlier loại trừ dum_grw loại trừ cả hai lne3 p-value lne3 p-value lne3 p-value lne3 p-value lnGRW -0,193 0,1206 -0,245 0,051 -0,1862 0,1407 -0,2368 0,0639 ln2GRW 0,1387 0,2668 0,1387 0,2743 0,1389 0,2738 0,1729 0,1789
Nguồn: tác giả tính tốn từ bộ dữ liệu điều tra SME (2007, 2009, 2011)
Hình 4.3 cho thấy có tới bốn quan sát dị biệt. Trong đó có hai quan sát dị biệt dum_outlier và hai quan sát khác nằm ở nằm ở hai rìa của đồ thị. Tương tự, nghiên cứu cũng tạo biến giả dum_grw có giá trị bằng 1 tương ứng với hai quan sát nằm ở hai rìa. Nghiên cứu cũng đưa thêm phân tích biến ln2GRW là bình phương của biến lnGRW vì các biến có thể có phân bố thành đường cong thay vì đường thẳng. Kết quả kiểm định tương quan ở bảng 4.5 cho thấy gia nhập ngành và tăng trưởng lợi
0 2 4 6 8 -.4 -.3 -.2 -.1 0 .1 lngrw
lne Fitted values
Fitted values 4 5 6 7 8 -.4 -.3 -.2 -.1 0 .1 lngrw
lne Fitted values
thống kê (p-value=0,1206). Trong trường hợp loại trừ từng biến giả, kết quả cũng tương tự. Trong trường hợp loại trừ cả hai biến giả, thì lnE có tương quan âm với lnGRW có ý nghĩa thống kê (p-value=0,0498).
Nghiên cứu tiến hành kiểm định lại sự tác động của hai loại biến giả này đối với mối quan hệ giữa lnE và lnGRW bằng mơ hình hồi quy. Kết quả thu được là biến giả dum_outlier có ý nghĩa thống kê (p-value=0,000) còn biến giả dum_grw thì khơng có ý nghĩa thống kê (p-value=0,571). Điều này nghĩa là hai quan sát nằm ở ngồi rìa khơng phải là trường hợp quan sát dị biệt.
Gia nhập ngành và chi phí giao dịch khơng chính thức
Số lượng doanh nghiệp chấp nhận bỏ thêm chi phí khơng chính thức ngày càng
nhiều9. Năm 2007, có 25,6% doanh nghiệp tham gia khảo sát có khoản mục chi phí
giao dịch khơng chính thức. Đến năm 2011, tỉ lệ này lên đến 37,5%. Tuy nhiên, giá trị chi phí này lại ở mức thấp, trong đó cao nhất là tỉ lệ 9,3% trên doanh thu của ngành Công nghiệp chế biến chế tạo khác (mã ngành 32) vào năm 2009. Ngành 32 cũng là ngành có tỉ lệ chi phí giao dịch khơng chính thức trung bình 3 giai đoạn là cao nhất (0,32%). Trong khi ngành Sản xuất sản phẩm điện tử, máy vi tính và sản phẩm quang học (mã ngành 26) là có tỉ lệ chi phí giao dịch khơng chính thức ở mức thấp nhất (0,04%).
Hình 4.4 cho thấy có 5 quan sát dị biệt có thể ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa lnE và lnIC. Trong đó có hai quan sát dị biệt tương ứng với dum_outlier và ba quan sát có giá trị lnIC lớn hơn -3. Nghiên cứu đặt biến giả dum_ic có giá trị bằng 1 tương ứng với 3 quan sát có lnIC lớn hơn -3. Nếu loại trừ dum_ic, mối quan hệ giữa gia nhập ngành chi phí giao dịch khơng chính thức có vẻ như là đường cong chứ khơng phải đường thẳng. Vì vậy nghiên cứu tạo thêm biến ln2IC để kiểm tra sâu hơn mối quan hệ giữa gia nhập ngành và chi phí giao dịch khơng chính thức. Bảng 4.6 cho
thấy trong trường hợp loại trừ cả 5 quan sát dị biệt, thì chi phí giao dịch khơng chính thức mới có tương quan có ý nghĩa với gia nhập ngành.
Hình 4.4. Biểu đồ phân tán gia nhập ngành và chi phí giao dịch khơng chính thức
Trước khi loại hai quan sát dị biệt Sau khi loại dum_oulier và dum_ic
Nguồn: tác giả tự vẽ từ bộ dữ liệu điều tra SME (2007, 2009, 2011)
Bảng 4.6. Hệ số tương quan giữa gia nhập ngành và chi phí giao dịch khơng chính thức
tất cả quan sát Loại trừ dum_outlier Loại trừ dum_ic Loại trừ cả hai lnE p-value lnE p-value lnE p-value lnE p-value lnIC 0,0665 0,5959 0,195 0,1225 0,0427 -0,0646 0,3585 0,0046 ln2IC -0,0941 0,4524 -0,2991 0,0163 0,7398 0,6149 -0,365 0,0038
Nguồn: tác giả tính tốn từ bộ dữ liệu điều tra SME (2007, 2009, 2011)
Để kiểm định lại lần nữa sự ảnh hưởng của biến giả lên mối quan hệ của lnIC và lnE, nghiên cứu chạy mơ hình hồi quy giữa biến phụ thuộc lnE và các biến độc lập gồm lnIC, ln2IC và dum_outlier, và dum_ic. Kết quả cho thấy cả hai biến giả đều có ý nghĩa thống kê (với p-value của dum_ic=0,011 và p-value của dum_outlier=0,000). Các biến giả này sẽ được tiếp tục đưa vào mơ hình hồi quy tổng thể với đầy đủ các biến.
Gia nhập ngành và quy mô tài sản
Quy mô tài sản trung bình của một doanh nghiệp hoạt động trong ngành cấp 2 trong ngành cơng nghiệp chế tạo có xu hướng tăng lên trong giai đoạn 2007 – 2011. Tuy nhiên, tốc độ tăng trưởng tài sản đang giảm. Năm 2009, quy mô tài sản tăng trưởng
0 2 4 6 8 -10 -8 -6 -4 -2 0 lnic1 lne3 Fitted values
4 5 6 7 8 -10 -9 -8 -7 -6 lnic
lne Fitted values
72% so với năm 2007 thì đến năm 2011, quy mơ tài sản chỉ còn tăng trưởng 12,6% so với năm 2009. Quy mô tài sản tăng trưởng chứng tỏ rằng doanh nghiệp ngày càng lớn mạnh hơn. Ngành có quy mơ tài sản lớn nhất là ngành Sản xuất thuốc, hóa dược và dược liệu (mã ngành 21, trung bình 3 giai đoạn tổng tài sản trung bình một doanh nghiệp ở mức 9,84 tỷ đồng). Ngành 21 cũng là ngành có số lượng doanh nghiệp thấp (năm 2011 ngành 21 chiếm 0,6% trong tổng số lượng doanh nghiệp vừa
và nhỏ trong ngành công nghiệp chế tạo). Năm 2007 và 2009, tỉ lệ gia nhập10 của
ngành 21 tương ứng là 6,06% và 5,26% nhưng đến năm 2011, tỉ lệ này tăng lên tới mức 20,93%. Một nguyên nhân có thể là do giữa năm 2007 và 2009, quy mơ tài sản trung bình trong ngành này tăng 2,25 lần nhưng đến giữa năm 2009 và 2011, quy mô tài sản lại giảm đi 10,5%. Xem xét ở hướng ngược lại, những ngành như ngành chế biến thực phẩm hay sản xuất sản phẩm từ kim loại đúc sẵn trừ máy móc thiết bị (có số lượng doanh nghiệp mới gia nhập chiếm tỉ lệ lớn) thì lại có mức quy mô tài sản thấp hơn so với các ngành khác. Quy mơ về tài sản vì thế có thể là rào cản đối với một doanh nghiệp gia nhập tiềm năng.
Hình 4.5 cho thấy mối quan hệ tuyến tính nghịch chiều giữa gia nhập ngành và quy mô tổng tài sản. Tuy nhiên, mối quan hệ tuyến tính khơng rõ ràng. Tương tự, mối quan hệ này có thể được biểu diễn bằng đường cong thay vì đường thẳng. Biến ln2ASSET được tạo thêm để kiểm định kĩ hơn mối quan hệ giữa gia nhập ngành và quy mô tài sản. Nghiên cứu nhận thấy có hai quan sát dị biệt đó là dum_outlier. Kiểm định hệ số tương quan cho thấy lnASSET và ln2ASSET có tương quan âm ở mức yếu đối với lnE và có ý nghĩa thống kê. Cịn trong trường hợp loại trừ hai quan sát dị biệt, các biến này khơng có tương quan có ý nghĩa thống kê với lnE.
Hình 4.5. Biểu đồ phân tán gia nhập ngành và quy mô tài sản
Trước khi loại hai quan sát dị biệt Sau khi loại hai quan sát dị biệt
Nguồn: tác giả tự vẽ từ bộ dữ liệu điều tra SME (2007, 2009, 2011) Bảng 4.7. Hệ số tương quan giữa gia nhập ngành và quy mô tài sản
Tất cả quan sát Loại trừ dum_outlier
lnE p-value lnE p-value
lnASSET -0,2777 0,024 -0,1562 0,2178
ln2ASSET -0,2846 0,0205 -0,1613 0,203
Nguồn: tác giả tính tốn từ bộ dữ liệu điều tra SME (2007, 2009, 2011)
Để kiểm định lại sự tác động của biến giả lên mối quan hệ giữa gia nhập ngành và quy mơ tài sản trung bình của ngành, nghiên cứu chạy hồi quy với mơ hình gồm biến phụ thuộc là lnE và biến độc lập là lnASSET, ln2ASSET và dum_outlier. Kết quả cho thấy biến dum_outlier có ý nghĩa thống kê (p-value=0,000). Như vậy tạm