Tên biến Toàn ngành CNCBCT Ngành sử dụng cơng nghệ cao
Ngành sử dụng cơng nghệ trung bình
Ngành sử dụng công nghệ thấp
Mean Skewnes Mean Skewnes Mean Skewnes Mean Skewnes
LI_vsic 2,605 3,299 2,870 1,947 2,124 2,042 2,683 3,308 muaCN 56,527 4,711 40,989 3,052 65,133 4,326 59,901 4,661 tongsche 0,487 25,302 0,891 17,577 0,183 20,752 0,431 27,034 muaCNsx_ptr 0,428 0,206 0,469 -0,020 0,329 0,633 0,451 0,141 muaCNtt_ptr 0,014 8,029 0,015 0,047 0,010 5,351 0,016 5,556 muaCNsx_VN 0,003 29,419 0,002 5,998 0,002 6,571 0,003 26,474 muaCNtt_VN 0,004 47,809 0,003 9,222 0,006 24,744 0,004 21,878 muaCNsxtt 0,102 2,760 0,120 2,305 0,113 2,620 0,090 3,097 muaCNtttt 0,371 0,858 0,384 0,477 0,379 1,649 0,363 0,641 muaCN_RD 0,098 5,146 0,217 3,105 0,068 6,347 0,057 7,223 DNFDI_muaC N 0,231 1,244 0,306 0,771 0,243 1,169 0,194 1,525 quymo 5,812 0,070 5,486 0,154 5,870 -0,179 5,933 0,107 lncap 6,386 0,177 6,464 0,359 27,348 4,523 6,253 0,141 lnTN 2,392 -0,670 2,512 -0,732 2,340 -0,800 2,336 -0,685 trade 2,005 9,132 2,353 8,311 1,978 9,251 1,862 9,517 KBTN 0,357 11,328 0,348 15,634 0,365 8,116 0,359 8,691 Số quan sát 4.394 1.051 965 2.378
Nguồn: Tính tốn của tác giả từ bộ dữ liệu điều tra doanh nghiệp của GSO
Bên cạnh đó, số liệu thống kê mơ tả cho thấy tỉ lệ cơng nghệ máy móc, thiết bị khi mua của các đối tượng khác nhau. Cụ thể, tỉ lệ máy móc cơng nghệ sản xuất mua từ các nước phát triển chiếm khoảng 42,8% và máy móc truyền thống chỉ chiếm tỉ lệ
rất nhỏ 1,4%. Việc mua công nghệ sản xuất và truyền thông từ các tổ chức trong nước còn chiếm tỉ lệ nhỏ hơn rất nhiều dao động khoảng 3-4% giá trị máy móc tồn ngành.
Hơn nữa, số liệu thống kê cho thấy việc mua máy móc cơng nghệ sản xuất tiên tiến chỉ chiếm hơn 10% và công nghệ truyền thông tiên tiến cao hơn nhiều với xấp xỉ 37,1%.
Khi xem xét số liệu thống kê theo nhóm ngành sử dụng trình độ cơng nghệ khác nhau cho thấy tỉ lệ mua cơng nghệ của nhóm ngành CN cao thường có tỉ lệ cao hơn so với hai nhóm ngành cịn lại. Đặc biệt là số lượng bằng sáng chế, việc mua công nghệ kết hợp hoạt động R&D (tlCN_RD) hay việc thực hiện mua công nghệ của các doanh nghiệp FDI nhóm ngành CN cao là cao hơn hẳn các nhóm ngành khác.
Số liệu thống kê cũng cho thấy được những đặc trưng cơ bản trong nội ngành ngành CNCBCT Việt Nam với các giá trị về quy mơ ngành, vốn bình qn theo lao động, thu nhập bình quân và khác biệt thu nhập của ngành. Và các biến số này cũng có sự khác biệt rõ ràng giữa các nhóm ngành sử dụng trình độ cơng nghệ khác nhau.
4.1.2. Mơ hình nghiên cứu đánh giá tác động của thay đổi công nghệ đến chuyển dịch cơ cấu lao động nội ngành ngành CNCBCT Việt Nam chuyển dịch cơ cấu lao động nội ngành ngành CNCBCT Việt Nam
a. Mơ hình nghiên cứu thực nghiệm
LIit = δLIi,t-1 + α0 + α1muaCNit + α2tongscheit + α3dactrungit +α4muaCN_tuongtacit
+ α5muaCN_kiemsoait + cit+ uit (4.1)
Trong đó:
• ijt là ngành thứ i thuộc tỉnh j tại thời điểm t
• LIi t : chỉ số Lilien đo lường mức độ CDCCLĐ nội ngành trong ngành CNCBCT Việt Nam
• LIi,t-1: là biến trễ của biến LIit
• dactrungit: là vectơ thể hiện các biến số đặc trưng của ngành hoặc đặc trưng của tỉnh
• kiemsoatit:là vectơ thể hiện các biến số kiểm sốt
• cit+uit: sai số đo lường - được giả định là có phân phối độc lập. Để khắc phục sự sai lệch khi hồi quy dữ liệu chéo, tác giả sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu mảng.
Với bộ số liệu nghiên cứu, luận án sẽ thực hiện các bước kiểm định để lựa chọn mơ hình phù hợp. Thứ nhất, luận án sử dụng kiểm định Breusch – Pagan Lagrangian để lựa chọn giữa mơ hình ảnh hưởng ngẫu nhiên REM và mơ hình Pooled OLS; thứ hai, sử dụng kiểm định Hausman lựa chọn giữa mơ hình ảnh hưởng cố định FEM hay mơ hình REM. Bên cạnh đó, luận án sử dụng kiểm định Wald để kiểm tra sự tồn tại của phương sai sai số thay đổi, kiểm định Wooldrige để kiểm tra hiện tượng tự tương quan, và kiểm định VIF kiểm tra khả năng tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến.
Kết quả của phần này được thể hiện trong phụ lục 3 cho thấy, mơ hình FEM tỏ ra phù hợp với bộ dữ liệu nghiên cứu sử dụng. Về các khuyết tật của mơ hình, kết quả là khơng có hiện tượng đa cộng tuyến, tuy nhiên, tồn tại hiện tượng tự tương quan và phương sai sai số thay đổi. Vì vậy, để kiểm sốt các khuyết tật này, có thể lựa chọn mơ hình FEM có sử dụng hiệu chỉnh robust.
Tuy nhiên, mơ hình đánh giá mối quan hệ giữa thay đổi công nghệ đến CDCCLĐ là nội sinh hay có tính chất động. Vì vậy, luận án đề xuất phương pháp ước lượng GMM sử dụng biến cơng cụ để ước lượng mơ hình (4.1).
Một số các bước kiểm định đã được tiến hành để kiểm định tính hiệu quả và độ tin cậy của kết quả ước lượng GMM như sau:
- Kiểm định Arellano-Bond cho sự tự tương quan bậc 1 và bậc 2 của chuỗi phần dư mơ hình, kết quả là chỉ số tự do tổng hợp có giá trị p lần lượt là 0,068 và 0,259 với mơ hình xét cho tồn bộ doanh nghiệp ngành CNCBCT Việt Nam, 0,072 và 0,192 cho mơ hình với mẫu là các doanh nghiệp sử dụng công nghệ cao; 0.031 và 0,349 cho mơ hình với mẫu là các doanh nghiệp sử dụng cơng nghệ trung bình, và 0.094 và 0,239 cho mơ hình với mẫu là các doanh nghiệp sử dụng cơng nghệ thấp. Kết quả này chỉ ra mơ hình có tự tương quan bậc 1 và khơng có tự tương quan bậc 2.
- Kiểm định Hansen-J cho tính hợp lý của biến công cụ với trường hợp mơ hình có phương sai khơng đồng nhất có giá trị p là 0,367 với mơ hình xét cho tồn bộ doanh nghiệp ngành CNCBCT Việt Nam; 0,941; 0,874; và 0,651 cho mơ hình với mẫu lần lượt là các doanh nghiệp sử dụng cơng nghệ cao, cơng nghệ trung bình và cơng nghệ thấp. Kết quả này cho thấy các biến cơng cụ trong mơ hình là các biến tốt, có thể đại diện cho các biến nội sinh của mơ hình.
b. Nguồn số liệu
Mơ hình thực nghiệm được thực hiện dựa trên bộ dữ liệu điều tra doanh nghiệp được thực hiện hàng năm bởi Tổng Cục Thống kê và bộ dữ liệu điều tra sử dụng
công nghệ trong sản xuất của các doanh nghiệp ngành CNCBCT Việt Nam giai đoạn 2012-2018 và được điều chỉnh lạm phát. Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu điều tra từ năm 2012 bởi vì hai lý do: i) đây là thời điểm bắt đầu triển khai hoạt động điều tra về tình hính sử dụng cơng nghệ của các doanh nghiệp trong ngành này. Thứ hai, chiến lược phát triển kinh tế - xã hội của Việt Nam trong giai đoạn 10 năm đến 2020 có định hướng CDCCLĐ vào các ngành cơng nghiệp sử dụng công nghệ hiện đại, song song với các ngành công nghiệp thâm dụng lao động để tận dụng nguồn lao động dồi dào của Việt Nam.
Cụ thể, để đánh giá tác động của công nghệ đến CDCCLĐ, nghiên cứu sử dụng dữ liệu mảng được tích hợp từ bộ dữ liệu doanh nghiệp hàng năm từ 2012 đến 2018 và dữ liệu công nghệ của doanh nghiệp (phiếu 1Am) của Tổng cục thống kê Việt Nam (GSO). Bộ dữ liệu mảng bao gồm 625 ngành trong khoảng thời gian 7 năm từ 2012- 2018 (với 1.427 quan sát).
Ngoài ra, nghiên cứu còn sử dụng một số dữ liệu cấp tỉnh như bộ chỉ số năng lực cạnh tranh cấp tỉnh PCI trong giai đoạn từ 2012-2018.
4.1.3. Tác động của thay đổi công nghệ đến chuyển dịch cơ cấu lao động nội ngành ngành CNCBCT Việt Nam ngành ngành CNCBCT Việt Nam
Đối với các mơ hình tĩnh, mặc dù sử dụng phương pháp ước lượng FEM có sử dụng hiệu chỉnh robust để khắc phục các khuyết tật là phương sai sai số thay đổi và tự tương quan, tuy nhiên, độ lớn của các hệ số ước lượng từ các mơ hình này vẫn khác biệt lớn so với mơ hình động, có những biến khác biệt cả về dấu. Nguyên nhân của những kết quả này bắt nguồn từ việc chỉ định sai đối với mơ hình tĩnh khi chưa xem xét tính động. Kiểm định FRESET của DeBenedictis & Giles (1998) về khả năng thiếu biến có tính chất động cũng đã khẳng định điều này. Ngoài ra, các hệ số của biến trễ của biến phụ thuộc trong mơ hình động hầu hết có ý nghĩa thống kê cao nên mơ hình động được lựa chọn để phân tích trong nghiên cứu này.
Kết quả ước lượng được thể hiện trong bảng 4.3 với mơ hình (4.3a) với mẫu là tồn ngành CNCBCT; mơ hình (4.3b) với mẫu là nhóm ngành sử dụng cơng nghệ cao; mơ hình (4.3c) với mẫu là nhóm ngành sử dụng cơng nghệ trung bình, và mơ hình (4.3d) với mẫu là nhóm ngành sử dụng cơng nghệ thấp.