Trong các nghiên cứu về năng suất, đa phần các tác giả đánh giá năng suất ở cấp độ quốc gia, ngành hoặc ở cấp độ doanh nghiệp. Tipper (2011) sử dụng mô hình Cobb-Douglas đánh giá năng suất ở cấp độ ngành cho 20 ngành công nghiệp của New Zealand. Zheng (2005) ứng dụng phƣơng pháp tính năng suất đa nhân tố (Multi Factor Productivity – TFP) dựa trên tổng sản lƣợng và giá trị gia tăng để đo lƣờng năng suất cho 12 ngành công nghiệp ở Úc. Lierberman & Kang (2008) đề xuất phƣơng pháp tính TFP dựa trên giá trị gia tăng ở cấp độ công ty- ứng dụng tại công ty thép Pohang, Hàn Quốc. Gupta & Dey (2011) phát triển mô hình đo đạc năng suất cho ngành công nghiệp sản xuất trà- ứng dụng tại trang trại trà Rosekandi, Ấn Độ.
Tại Việt Nam, việc tính toán năng suất theo các phƣơng pháp mới ở nƣớc ta còn hạn chế. Phan (1998) giới thiệu một số vấn đề lý luận và cách tiếp cận mới về năng suất, đồng thời nêu lên những kinh nghiệm của nƣớc ngoài và phƣơng pháp tính năng suất theo cách tiếp cận mới ở Việt Nam. Nội dung nghiên cứu chỉ dừng lại ở việc thống kê lại phƣơng pháp tính năng suất, chƣa ứng dụng tính toán năng suất tại Việt Nam. Năm 2004, Tổng cục Thống kê thực hiện nghiên cứu tính tốc độ tăng năng suất nhân tố tổng hợp (TFP) của công nghiệp Việt Nam giai đoạn 1991-2003 (Khiên và cộng sự, 2004), nghiên cứu trình bày một số vấn đề chung về năng suất, các hình thức biểu hiện và thực tế tính toán các chỉ tiêu năng suất ở Việt Nam, phân tích năng suất các nhân tố tổng hợp và phƣơng pháp tính tốc độ tăng năng suất các nhân tố tổng hợp, nghiên cứu tính toán tốc độ tăng năng suất các nhân tố tổng hợp của công nghiệp Việt Nam và trong toàn nền kinh tế quốc dân Việt Nam. Từ năm 2006, Chi cục Tiêu chuẩn - Đo lƣờng - Chất lƣợng thành phố Hồ Chí Minh đã thực hiện nghiên cứu tính toán và xây dựng hệ thống chỉ tiêu năng suất nhân tố tổng hợp TFP (Tâm và cộng sự, 2009), đã ứng dụng tính toán năng suất tổng hợp ở cấp độ doanh nghiệp, nhƣng mẫu rất ít, chỉ khoảng 20 doanh nghiệp vừa và nhỏ, nên kết quả không mang tính đại diện cho toàn ngành. Nhƣ vậy, khái niệm năng suất đã đƣợc nghiên cứu ở nƣớc ngoài và Việt Nam từ rất lâu. Tuy nhiên, việc ứng dụng hệ thống chỉ tiêu đo lƣờng năng suất, cụ thể là năng suất đa nhân tố (TFP) ở các doanh nghiệp có quy mô lớn và ở ngành công nghiệp chủ yếu theo nhƣ các tài liệu mà tác giả thu thập đƣợc thì vẫn chƣa có ai nghiên cứu ở Việt Nam.
22
CHƢƠNG 3: THU THẬP VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU
23
Đề tài sử dụng số liệu dạng bảng (panel data) do Cục thống kê Thành phố Hồ Chí Minh cung cấp trong thời gian 10 năm (2000 – 2009). Bảng CHƢƠNG 3-1Bảng 3-1 mô tả tổng số quan sát qua từng năm. Dòng đầu tiên là tổng số quan sát trong bộ dữ liệu của cục Thống kê. Cụ thể, số công ty có báo cáo thống kê trong năm 2000 là 1.482. Con số này tăng lên 9.813 trong năm 2009. Tuy nhiên, một số công ty báo cáo thiếu dữ liệu hoặc dữ liệu báo cáo không hợp lý (ví dụ nhƣ thiếu dữ liệu về tài sản cố định, tài sản cố định âm, số lao động cuối kỳ bằng không,…) nên những quan sát này cần bị loại khỏi bộ dữ liệu. Dòng thứ hai mô tả số lƣợng công ty có đầy đủ báo cáo cuối kỳ về tài sản cố định, số lƣợng ngƣời lao động, lƣơng ngƣời lao động, doanh thu, và lợi nhuận. Tuy nhiên, qua phỏng vấn cán bộ thống kê cũng nhƣ phân tích sơ bộ dữ liệu, chúng tôi có chứng cứ tin rằng một số công ty báo cáo có báo cáo dữ liệu về tài sản cố định, số ngƣời lao động,… nhƣng có thể dữ liệu báo cáo không đầy đủ. Điều này sẽ dẫn đến đánh giá sai lệch về năng suất lao động, năng suất vốn cũng nhƣ năng suất TFP. Để hạn chế ảnh hƣởng của các sai lệch này, nhóm nghiên cứu quyết định loại bỏ các quan sát cực biên dựa trên những phân tích nhƣ sau:
- Khi công ty không báo cáo đầy đủ vốn (tài sản cố định) thì lợi nhuận trên vốn sẽ rất cao nếu lợi nhuận dƣơng, và sẽ rất thấp nếu lợi nhuận âm. Vì vậy, chúng tôi loại 0.1% các quan sát có tỷ suất lợi nhuận trên vốn lớn nhất hay nhỏ nhất.
- Khi công ty không báo đầy đủ doanh thu thì tỷ số lợi nhuận biên (lợi nhuận trên doanh thu) sẽ có xu hƣớng quá lớn (nếu công ty có lợi nhuận dƣơng) hoặc quá nhỏ (nếu công ty bị lỗ). Để tránh tình trạng này, chúng tôi loại 1% những công ty có tỷ số lợi nhuận biên nhỏ nhất và 0,1% công ty có lợi nhuận biên lớn nhất.
- Khi công ty báo cáo không đầy đủ quĩ lƣơng ngƣời lao động thì lƣơng bình quân của ngƣời lao động có thể bị quá thấp. Ngƣợc lại nếu công ty không báo cáo đầy đủ số lƣợng ngƣời lao động thì lƣơng bình quân sẽ rất cao. Vì vậy, chúng tôi loại 1% số quan sát có lƣơng bình quân thấp nhất và các quan sát có lƣơng bình quân cao hơn 15 triệu/ tháng. - Khi công ty báo cáo không đầy đủ vốn (TSCĐ) thì tỷ lệ vốn/đầu ngƣời lao động sẽ nhỏ.
Vì vậy chúng tôi loại bỏ 1% quan sát có tỷ lệ Vốn/lao động thấp nhất. Tuy nhiên chúng tôi không loại bỏ các quan sát có tỷ lệ vốn/ lao động cao vì đặc thù một số ngành nhƣ dầu khí có tỷ lệ vốn/lao động cao.
- Phần lớn các quan sát cực biên đều có qui mô nhỏ, cũng nhƣ không thƣờng xuyên xuất hiện trong bộ dữ liệu thống kê. Điều này cho thấy rằng việc loại các quan sát cực biên nhƣ trên là hợp lý. Tuy nhiên đối với một số ít công ty cực biên có qui mô lớn và có báo cáo đầy đủ trong nhiều năm thì nhóm sẽ phân tích dữ liệu từng trƣờng hợp cụ thể trƣớc
24
khi quyết định xem có nên loại ra khỏi bộ dữ liệu hay không. Kết quả sau khi loại các quan sát cực biên đƣợc mô tả trong hàng thứ 3 bảng 3.2. Ta thấy, khoảng 3,1 – 3,3% số công ty bị loại trong từng năm, tƣơng ứng với 0,2 -0,4% tổng doanh thu trong các năm 2000 – 2005, và 1,5% - 2,5% tổng doanh thu trong các năm 2006-2009.
Ba hàng cuối cùng của Bảng CHƢƠNG 3-1: Số quan sát qua từng nămBảng 3-1: Số quan sát
qua từng năm mô tả số công ty mới tham gia mẫu thống kê, ra khỏi mẫu thống kê, hay không
thay đổi. Nói chung, trong các 8 năm 2000-2007, số công ty mới tham gia mẫu thống kê thƣờng gấp đôi số công ty ra khỏi mẫu, và số công ty mới tham gia thƣờng ít hơn số công ty đã có sẵn (ngoại trừ năm 2009, khi số lƣợng công ty mới tham gia đột biến tăng từ 2.260 lên 5.102)
Bảng CHƢƠNG 3-1: Số quan sát qua từng năm
Năm 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
1 Số quan sát trong
bộ dữ liệu thống kê 1.482 1.856 2.560 2.996 4.019 4.712 5.285 6.289 8.116 9.813 2 Số quan sát Đủ dữ
liệu cơ bản cuối kỳ 1.302 1.568 2.052 2.362 2.766 2.848 3.530 4.298 4.889 8.119 3 Số quan sát sau khi
loại các quan sát cực biên (outliers)
1.261 1.519 1.986 2.289 2.681 2.763 3.421 4.163 4.733 7.866 4 % số DN bị loại 3,3% 3,2% 3,3% 3,2% 3,2% 3,1% 3,2% 3,2% 3,3% 3,2% 5 %Doanh thu bị loại 0,2% 0,2% 0,3% 0,2% 0,4% 0,3% 1,9% 2,3% 1,5% 2,5% 6 + mới vào mẫu (E) 490 697 674 817 659 1.186 1.603 2.260 5.102 7 - Ra khỏi mẫu (X) 232 230 371 425 577 528 861 1.690 1.969 8 Không đổi (R) 1.029 1.029 1.289 1.615 1.864 2.104 2.235 2.560 2.473 2.764
Việc loại bỏ một số đáng kể các quan sát có thể gây ảnh hƣởng khác nhau đến các ngành. Do vậy ở đây ta có hai nhóm mẫu:
Mẫu 0: gồm tất cả các quan sát do TCTK cung cấp
Mẫu 1: gồm các quan sát đủ dữ liệu để tính VA, K, L sau khi đã loại các quan sát cực biên .
Bảng CHƢƠNG 3-2Bảng 3-2 mô tả số quan sát hợp lệ hàng năm của từng ngành. Cột “Mẫu
25
ngành thực phẩm có tổng cộng 4.514 quan sát trong 10 năm, chiếm 13,8% tổng số quan sát của cả 6 ngành trong 10 năm. Mẫu 0 mô tả các số liệu tƣơng tự mẫu 1 nhƣng cho toàn bộ dữ liệu thống kê trƣớc khi loại bỏ các quan sát không hợp lệ, hoặc cực biên. Ta thấy ngành dệt may, cơ khí, và hóa chất có nhiều quan sát nhất, mỗi ngành chiếm khoảng 23,5 – 28,5% tổng số quan sát. Trong khi đó, ngành Điện-Điện tử và Vật liệu xây dựng, mỗi ngành chỉ chiếm khoảng 3% số quan sát. Tổng số quan sát hợp lệ chiếm khoảng 69% số quan sát trong dữ liệu gốc của thống kê. Tuy nhiên, tỷ trọng số quan sát của các ngành trong mẫu 1 tƣơng tự nhƣ tỷ trọng trong mẫu 2. Nhƣ vậy việc sàng lọc dữ liệu không làm thay đổi tỷ lệ quan sát giữa các ngành.
Để kiểm định ảnh hƣởng của việc sàng lọc dữ liệu đến các đặc trƣng của năng suất TFP, chúng tôi so sánh một số đặc trƣng quan trọng của mẫu 1 với mẫu 0. Kết quả đƣợc trình bày
ở Bảng CHƢƠNG 3-3Bảng 3-3. Ta thấy, mặc dù mẫu 1 chỉ chiếm khoảng 69% tổng số công
ty trong mẫu 2 nhƣng lại lần lƣợt chiếm tới 92%, 95%, 93%, và 98% doanh thu, vốn, số lao động, và GTGT của mẫu 0. Nhƣ vậy phần lớn các doanh nghiệp bị loại là những doanh nghiệp nhỏ về qui mô vốn, lao động, doanh thu, và không tạo ra GTGT đáng kể. Cũng có thể những doanh nghiệp này không báo cáo đầy đủ về doanh thu, vốn, số lao động, lợi nhuận, … Nếu để những doanh nghiệp này trong mẫu phân tích thì sẽ làm sai lệch kết quả phân tích năng suất. Tuy nhiên khi so sánh tỷ lệ doanh thu, vốn, lao động, và GTGT của mẫu 1 với mẫu 0 trong từng ngành thì ta thấy cả 2 tỷ lệ này không có sự khác biệt đáng kể nào. Nhƣ vậy có thể kết luận rằng quá trình sàng lọc dữ liệu giúp loại bỏ nhiễu nhƣng lại không tạo ra các sai lệch giữa các ngành và có lẽ sẽ không ảnh hƣởng đến đánh giá năng suất tƣơng đối giữa các ngành.
26
Bảng CHƢƠNG 3-2: Số quan sát hợp lệ trong từng ngành công nghiệp, 2000 - 2009
Mẫu 1 Mẫu 0 Ngành 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2000-2009 2000-2009 1.TP đồ uống 200 223 288 317 362 347 477 557 737 1.006 4.514 13,8% 6.919 14,7% 2.Dệt may 323 395 530 625 795 795 999 1.195 1.444 2.177 9.278 28,4% 13.215 28,0% 3.Hóa chất 322 396 511 580 636 692 819 1.001 962 1.746 7.665 23,5% 10.607 22,5% 4. VLXD 58 71 79 86 96 96 122 138 150 220 1.116 3,4% 1.634 3,5% 5.Điện tử 97 120 159 184 200 196 229 258 308 568 2.319 7,1% 3.249 6,9% 6.Cơ Khí 261 314 419 497 592 637 775 1.014 1.132 2.149 7.790 23,8% 11.504 24,4% Tổng 1.261 1.519 1.986 2.289 2.681 2.763 3.421 4.163 4.733 7.866 32.682 100,0% 47.128 100,0% 69% 0,0%
Bảng CHƢƠNG 3-3: So sánh Mẫu phân tích (Mẫu 1) với mẫu dữ liệu gốc (Mẫu 0)
Ngành
Tổng Doanh thu 2000-09 Tổng Vốn, 2000-09 Tổng Lao động, 2000-09 Giá trị gia tăng, 2000-09
Mẫu 1 Mẫu 0 Mẫu 1 Mẫu 0 Mẫu 1 Mẫu 0 Mẫu 1 Mẫu 0
Tỷ VNĐ % Tỷ VNĐ % Tỷ VNĐ % Tỷ VNĐ % Nghìn người % Nghìn người % Tỷ VNĐ % Tỷ VNĐ % TPđồ uống 312.878 27% 324.953 26% 60.826 19% 62.626 19% 621 14% 656 14% 45.789 25% 46.558 25% Dệt may 168.170 14% 176.494 14% 62.287 20% 66.203 20% 2.090 47% 2.251 47% 44.384 24% 46.322 25% Hóa chất 293.550 25% 323.655 26% 61.340 19% 64.548 19% 657 15% 698 15% 38.695 21% 39.976 21% VLXD 66.283 6% 67.314 5% 57.871 18% 58.416 18% 153 3% 160 3% 12.911 7% 13.006 7% Điện tử 137.255 12% 141.875 11% 25.357 8% 26.321 8% 375 8% 392 8% 17.471 10% 18.273 10% Cơ Khí 188.569 16% 229.478 18% 49.141 16% 55.348 17% 555 12% 616 13% 24.217 13% 23.058 12% Tổng 1.166.704 100% 1.263.769 100% 316.822 100% 333.463 100% 4.451 100% 4.774 100% 183.467 100% 187.194 100%
27
CHƢƠNG 4: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ TÍNH TOÁN TFP
28
Chƣơng này trình bày phƣơng pháp nghiên cứu, các vấn đề liên quan đến thu thập và xử lý dữ liệu cũng nhƣ phƣơng pháp phân tích dữ liệu bảng (panel data analysis).
4.1 Phƣơng pháp nghiên cứu
Đề tài sử dụng phƣơng pháp phân tích định lƣợng kết hợp với phỏng vấn chuyên gia để đánh giá năng suất TFP của các ngành và phân ngành cấp 3 thuộc 6 ngành công nghiệp trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh. nhƣ sau: Thực phẩm & Đồ uống Dệt may Hóa chất Vật liệu xây dựng Điện tử Cơ khí
Nghiên cứu này sử dụng cách phân ngành của Tổng cục thống kê. Bảng CHƢƠNG 4-1: Phân ngành cấp 2 của 6 ngành công nghiệpBảng 4-1: Phân ngành cấp 2 của 6 ngành công nghiệp
mô tả chi tiết 6 ngành công nghiệp trên.
Bảng CHƢƠNG 4-1: Phân ngành cấp 2 của 6 ngành công nghiệp
Ngành Mã Tên ngành cấp 2 1. Thực phẩm đồ uống 10 Sản xuất chế biến thực phẩm 11 Sản xuất đồ uống 12 Sản xuất sản phẩm thuốc lá 2. Dệt may 13 Dệt 14 Sản xuất trang phục 3. Hóa chất
19 Sản xuất than cốc, sản phẩm dầu mỏ tinh chế 20 Sản xuất hoá chất và sản phẩm hoá chất 21 Sản xuất thuốc, hoá dƣợc và dƣợc liệu 22 Sản xuất sản phẩm từ cao su và plastic
4. VLXD 23 Sản xuất sản phẩm từ khoáng phi kim loại khác
5. Điện tử 26 Sản xuất sản phẩm điện tử, máy vi tính và sản phẩm quang học
6. Cơ Khí
25 Sản xuất sản phẩm từ kim loại đúc sẵn (trừ máy móc, thiết bị)
27 Sản xuất thiết bị điện
Formatted: Space Before: 0.2 line, After: 0.2 line
Formatted: Space Before: 0.2 line, After: 0.2 line
Formatted: Space Before: 0.2 line, After: 0.2 line
Formatted: Space Before: 0.2 line, After: 0.2 line
Formatted: Space Before: 0.2 line, After: 0.2 line
Formatted: Space Before: 0.2 line, After: 0.2 line
29
28 Sản xuất máy móc, thiết bị chƣa đƣợc phân vào đâu 29 Sản xuất xe có động cơ
30 Sản xuất phƣơng tiện vận tải khác
33 Sửa chữa, bảo dƣỡng và lắp đặt máy móc và thiết bị
Các bƣớc nghiên cứu sẽ tiến hành nhƣ sau:
- Bƣớc 1: Thu thập và xử lý nhiễu trong bộ dữ liệu thống kê.
- Bƣớc 2: Hiệu chỉnh ảnh hƣởng của lạm phát đến vốn và GTGT trƣớc khi tính TFP của từng ngành và phân ngành.
- Bƣớc 3: Mô tả các đặc trƣng và đánh giá tổng quan năng suất TFP của 6 ngành công nghiệp.
- Bƣớc 4: dùng hồi qui năng động GMM sai phân bậc nhất của Arellano-Bond để phân tích các yếu tố ảnh hƣởng đến TFP của các phân ngành cấp 3.
- Bƣớc 5: Dựa trên kết quả phân tích tổng hợp ở bƣớc 3, chúng tôi sẽ phân tích chi tiết các yếu tố ảnh hƣởng đến TFP trong từng ngành công nghiệp (6 ngành), cũng nhƣ xu hƣớng thay đổi TFP trong 2 giai đoạn 2000-2004 và 2005-2009. Cơ sở phân tích trong bƣớc này dựa trên kết quả phân tích dữ liệu thống kê kết hợp với phỏng vấn chuyên gia trong các ngành công nghiệp.