Đo lường năng suất nhân tố tổng hợp

CHƯƠNG 4: NĂNG SUẤT VÀ CHÍNH SÁCH TĂNG TRƯỞNG NĂNG SUẤT Ở VIỆT

2. Năng suất và các thước đo năng suất

2.2 Đo lường năng suất nhân tố tổng hợp

Do đặc trưng của số liệu nên phương pháp dùng để tính toán hay ước lượng TFP còn phụ thuộc vào việc đối tượng mà chúng ta muốn tính TFP là dạng vi mô hay vĩ mô. Việc tính TFP

87

cho số liệu dạng vĩ mô ở cấp tổng thể nền kinh tế, hoặc vùng miền, nói chung sẽ khác biệt với khi tính TFP cho số liệu vi mô ở cấp doanh nghiệp hoặc ngành kinh tế. Ngoài ra, cũng tùy thuộc vào điều kiện số liệu để có thể lựa chọn phương pháp thích hợp, chẳng hạn như trong giai đoạn nghiên cứu, cần phải xác định xem liệu yếu tố ngẫu nhiên có tác động đáng kể đến số liệu thu thập được hay không nhằm lựa chọn phương pháp tất định hay phương pháp có yếu tố ngẫu nhiên. Ở đây, chúng tôi sẽ giới thiệu một cách tóm lược một số phương pháp chính trong các nghiên cứu về tính toán – ước lượng TFP. Các phương pháp này có thể được phân nhóm như trong Bảng 4.1 dưới đây:

Bả dư4.1: Mộ: Mới đây:sẽ giới thiệu một cách tóm lược một số phươn

Phương pháp Ngẫu nhiên hay tất định Vi mô hay vĩ mô Ngẫu nhiên Tất định Vĩ mô Vi mô

Phi đường biên

Hạch toán tăng trưởng x x

Chỉ số x x x

Hồi quy tăng trưởng x x

Đường biên

Đường biên ngẫu nhiên x x x

Bao dữ liệu x x x

FDH x x x

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

a. Các phương pháp phi đường biên

Các phương pháp như hạch toán tăng trưởng và hồi quy tăng trưởng không sử dụng khái niệm đường giới hạn khả năng sản xuất (gọi đơn giản là đường biên) trong quá trình tính toán/ước lượng năng suất nhân tố tổng hợp. Để đơn giản cho việc trình bày, chúng ta chỉ xem xét có hai loại yếu tố đầu vào là vốn và lao động. Việc phân biệt có nhiều loại vốn, chẳng hạn như vốn từ các khu vực kinh tế khác nhau, v.v. hay nhiều loại lao động với các mức học vấn khác nhau, cũng không làm thay đổi bản chất của các phương pháp tính toán.

Xét hàm sản xuất có dạng Yt  F A K L( t, t, t), khi đó:

A K L

dY  f dA f dK f dL. (4.4)

Do vậy,

Y A A K K L L

g e g e g e g (4.5)

trong đó với biến Z bất kỳ, ký hiệu eZ là hệ số co dãn của Y theo Z, và gZ là mức tăng trưởng của Z. Thành phần eAgA trong phương trình (4.5) chính bằng mức tăng trưởng GDP sau khi đã trừ đi mức tăng trưởng tạo ra do sự gia tăng vốn và lao động, hay chính là mức tăng trưởng của TFP.

Trong trường hợp quen thuộc, khi hàm sản xuất có dạng Cobb-Douglas, Yt  A K Lt  , thì mức tăng trưởng TFP được tính đơn giản bởi công thức sau:

88

A Y K L

g g g g (4.6)

TFP được tính theo công thức (4.6) cũng chính là phần dư Solow, và là cơ sở cho việc tính TFP bằng phương pháp hạch toán tăng trưởng.

Phương pháp hạch toán tăng trưởng (Growth Accounting)

Phương pháp hạch toán tăng trưởng được đề xuất khá sớm từ những năm 1956 (xem Abramovitz, 1956; Solow, 1957). Phương pháp này chủ trương tính mức tăng trưởng TFP được thể hiện trong (4.6) thông qua các giá trị quan sát theo thời gian của các yếu tố đầu vào là vốn và lao động, cũng như sản lượng đầu ra. Các hệ số co dãn được tính dựa trên hai giả thiết: (i) Thị trường các yếu tố đầu vào là thị trường cạnh tranh hoàn hảo và; (ii) Hiệu suất không đổi theo quy mô. Dựa vào hai giả thiết này, hệ số co dãn theo lao động có thể được tính dựa vào Bảng đầu vào – đầu ra (Bảng I-O), và hệ số co dãn theo vốn bằng 1 trừ đi hệ số co dãn theo lao động. Một vấn đề nảy sinh đối với cách tính này trong thực nghiệm là số liệu dùng để tính toán hệ số co dãn của sản lượng theo lao động thường là rất hạn chế nếu tính cho toàn nền kinh tế, đặc biệt đối với các nước đang phát triển như Việt Nam. Cho đến nay, Bảng I-O mới nhất được công bố là cho năm 2007, và cũng không có thường xuyên cho các năm.

Phương pháp chỉ số

Phương pháp chỉ số được sử dụng để tính TFP mà không cần dựa trên giả định nào về dạng của hàm sản xuất. Chẳng hạn, với giả thiết về thị trường cạnh tranh và mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận, Solow (1957) đã đưa ra công thức tính mức tăng trưởng của TFP dạng chỉ số như sau:

, 1 , 1

, ,

, , ,

, 1 , 1 , 1 , 1

ln( ) ln ln (1 ) ln

2 2

i t i t

L L K K

I

i t i t

i t it i t i t

I

i t i t i t i t

s s s s

A Y L K

A Y L K

 

   

 

    , (4.7)

trong đó i và t là đơn vị sản xuất và thời gian, sL và sK lần lượt là phần đóng góp của lao động và vốn trong sản xuất. Phương pháp này được dựa trên giả thiết rằng các đơn vị sản xuất thực hiện tối thiểu hoá chi phí và thị trường là cạnh tranh.

Phương pháp chỉ số đã được Bieasebroeckw (2007) chỉ ra là khá hữu hiệu so với các phương pháp khác, đặc biệt là trong trường hợp công nghệ của các đơn vị sản xuất là không thuần nhất. Điểm hạn chế của phương pháp này là nó khá nhạy cảm với sai số đo lường.

Ngoài ra, để tính TFP tương đối bằng phương pháp chỉ số, Caves và cộng sự (1982) đã đưa ra công thức sau:

, , , , ,

ln( ) ln ln (1 ) ln

2 2

I L L K K

i t it i t t i t i t t i t

I

t t t t

A Y s s L s s K

A Y L K

 

    . (4.8)

Phương pháp này dùng để so sánh TFP của một đơn vị sản xuất với một đơn vị gốc nào đó, thường được lấy đại diện bởi đơn vị nhận các giá trị đầu vào và đầu ra là các giá trị trung bình của số liệu.

89 Mô hình hồi quy tăng trưởng

Sử dụng mô hình hồi quy tăng trưởng là một cách tiếp cận khác để tính TFP ở cấp độ vĩ mô. Phương pháp này được đề xuất bởi Romer (1991) và được sử dụng khá rộng rãi trong việc tính toán TFP. Phương pháp hồi quy tăng trưởng giả định một dạng nào đó của hàm sản xuất, như hàm Cobb- Douglas, các hàm dạng logarit, hàm có hệ số co dãn thay thế không đổi, v.v. Sau đó sử dụng các phương pháp phân tích hồi quy với các số liệu về các yếu tố đầu vào và sản lượng để ước lượng các tham số của hàm sản xuất giả định này, và từ đó ước lượng được hệ số co dãn theo các yếu tố đầu vào và TFP. Một trong những ưu điểm của phương pháp này so với phương pháp hạch toán tăng trưởng là nó không cần đến giả thiết về cạnh tranh hoàn hảo, không gặp phải vấn đề về số liệu trong việc tính toán phần đóng góp của lao động. Ngoài ra, việc sử dụng các mô hình kinh tế lượng cho phép kiểm định về sự tin cậy của các kết quả nhận được.

Tuy nhiên, phương pháp này cũng có những hạn chế nhất định, chẳng hạn như số liệu về lao động sẽ chỉ phản ánh con số thuần túy về số người lao động (hay số giờ lao động) mà không thể hiện được chất lượng của lao động. Khi chất lượng lao động gia tăng, TFP được ước lượng theo phương pháp hồi quy tăng trưởng cao hơn giá trị thực tế.

b. Các phương pháp đường biên

Ba phương pháp phi đường biên được trình bày ở trên dựa trên giả thiết rằng đơn vị sản xuất (nền kinh tế, ngành kinh tế, doanh nghiệp, v.v) đang sử dụng công nghệ hiện thời một cách tốt nhất. Nói một cách khác, giả thiết này cho rằng nền kinh tế đang nằm trên đường giới hạn khả năng sản xuất. Việc gia tăng của TFP do đó đồng nghĩa với việc dịch chuyển đường giới hạn khả năng sản xuất này. Tuy nhiên, giả thiết này nhiều khi là không hợp lý, chẳng hạn trong điều kiện nền kính tế vận hành kém hiệu quả, nó sẽ ở phía dưới của đường giới hạn sản xuất. Khi đó sự gia tăng đầu ra của nền kinh tế (với cùng một lượng yếu tố đầu vào) có thể được tạo bởi hai nguồn thay đổi: (i) Sự dịch chuyển của đường giới hạn khả năng sản xuất (còn gọi là tiến bộ công nghệ) và; (ii) Sự dịch chuyển dần đến đường giới hạn khả năng sản xuất (còn gọi là hiệu quả kỹ thuật).

Như vậy có thể nói, TFP được tính từ các phương pháp đường biên gồm có hai thành phần: tiến bộ công nghệ và hiệu quả kỹ thuật. Có hai phương pháp chính trong cách tiếp cận đường biên là phương pháp bao dữ liệu và phương pháp đường biên ngẫu nhiên. Ngoài ra, còn có một số phương pháp khác như FDH (Free Disposal Hull).

Phương pháp bao dữ liệu

Phương pháp bao dữ liệu được đề xuất bởi Charnes, Cooper and Rhodes (Charnes và cộng sự, 1978) dựa trên nghiên cứu của Farrell về hoạt động của doanh nghiệp (Farrell, 1957).

Phương pháp này được sử dụng cho cả số liệu dạng vĩ mô cũng như số liệu dạng vi mô. Tư tưởng của phương pháp bao dữ liệu như sau: sử dụng số liệu đầu vào và đầu ra của các đơn vị sản xuất để xây dựng nên đường giới hạn sản xuất với công nghệ hiện hành (còn được gọi là đường biên). Điều này được thực hiện thông qua việc giải bài toán quy hoạch tuyến tính có ràng

90

buộc. Đường biên này có thể sử dụng để tính toán hiệu quả kỹ thuật và tiến bộ công nghệ cho mỗi đơn vị sản xuất (nền kinh tế, ngành sản xuất, doanh nghiệp, v.v).

Phương pháp đường biên ngẫu nhiên

Phương pháp đường biên ngẫu nhiên được đề xuất bởi Meeusen và cộng sự (1977) và Aigner và cộng sự (1977). Phương pháp này cũng có tư tưởng tương tự như phương pháp bao dữ liệu về việc cho rằng các đơn vị sản xuất có thể không hoạt động ở mức hiệu quả nhất với công nghệ sẵn có. Tuy nhiên, phương pháp đường biên ngẫu nhiên cho rằng nguyên nhân để một đơn vị sản xuất nằm dưới đường biên không chỉ là do không đạt hiệu quả đầy đủ mà còn có thể do yếu tố ngẫu nhiên. Phương pháp đường biên ngẫu nhiên chủ trương tách yếu tố ngẫu nhiên này để ước lượng mức hiệu quả của mỗi đơn vị sản xuất.

Trong phương pháp đường biên ngẫu nhiên, hàm sản xuất của đơn vị i được biểu diễn dưới dạng:

( )

( , ) ui vi

i i

Y  f X  e  , (4.9)

trong đó X là véc-tơ các yếu tố đầu vào,  là véc-tơ các hệ số cấu trúc, u là sai số ngẫu nhiên thông thường, và v chỉ mức độ hiệu quả kỹ thuật. Đơn vị sản xuất đạt mức hiệu quả kỹ thuật tối đa (TE =1) sẽ tương ứng với giá trị v = 0, và khi đơn vị không đạt mức hiệu quả kỹ thuật tối đa (0< TE <1), giá trị v tương ứng sẽ lớn hơn 0.

Sau khi lựa chọn dạng hàm trong (4.9) một cách thích hợp, việc ước lượng véc-tơ hệ số

 có thể được thực hiện bằng cách sử dụng các phương pháp như ước lượng hợp lý tối đa hoặc phương pháp bình phương nhỏ nhất tổng quát.