Ảnh minh họa. Nguồn: internet

1. Đặt vấn đề

Năng suất các yếu tố tổng hợp (TFP) được nhắc đến rất nhiều trong các nghiên cứu trong nước và quốc tế vì tầm quan trọng của nó. Theo định nghĩa của Tổng cục Thống kê, năng suất các nhân tố tổng hợp là kết quả sản xuất mang lại do nâng cao hiệu quả sử dụng tài sản cố định và lao động hoặc các nhân tố hữu hình, nhờ vào tác động của các nhân tố vô hình như đổi mới công nghệ, hợp lý hoá sản xuất, cải tiến quản lý, nâng cao trình độ lao động của công nhân,… (gọi chung là các nhân tố tổng hợp).

Để đo lường TFP, phần lớn các nghiên cứu đều dựa trên hàm sản xuất Cobb-Douglas và tính toán dựa vào số dư Solow. Tuy nhiên, cách tính TFP dựa vào số dư Solow được chứng minh về mặt lý thuyết và thực nghiệm là có độ chệch lớn vì nhiều lý do, trong đó có vấn đề sai lệch nội sinh và sai lệch do chọn mẫu. Để khắc phục tình trạng này, có rất nhiều phương pháp đo lường TFP được đưa ra, phần lớn đều tập trung vào hai dạng: đo lường TFP dựa trên phương pháp phi tham số (dùng các chỉ số Divisia, chỉ số Tornqvist hoặc chỉ số Malmquist để đo lường) hoặc các phương pháp dùng mô hình bán tham số (mô hình Olley-Pakes (1996) và mô hình Levinsohn-Petrin (2003)) hoặc mô hình GMM của Wooldrige (2005).

Chỉ số TFP được sử dụng nhiều trong các nghiên cứu về kinh tế. Tuy nhiên, các nghiên cứu này đều sử dụng dữ liệu ở cấp độ tỉnh, thành và sử dụng phương pháp phần dư Solow để tính toán TFP (Bui Quang Bình (2015); Đặng Nguyên Duy (2015);…). Các nghiên cứu dưới góc độ doanh nghiệp ít hơn. Một số các nghiên cứu ở cấp độ doanh nghiệp với dữ liệu ở Việt Nam có thể kể đến như Nguyễn Thị Thu Hà (2020) hoặc Nguyễn Khắc Minh (2019). Nguyễn Thị Thu Hà (2020) nghiên cứu về TFP của các doanh nghiệp thuộc các tỉnh miền núi phía Bắc và sử dụng phương pháp Levinsohn-Petrin (2003). Trong khi đó, Nguyễn Khắc Minh (2019) sử dụng bộ dữ liệu điều tra doanh nghiệp của Tổng cục Thống kê để tính TFP cho các doanh nghiệp chế tác.

Trong phạm vi bài viết này, tác giả sử dụng phương pháp mô hình bán tham số và mô hình GMM để tính TFP cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ Việt Nam trong giai đoạn 2007 - 2015. Tác giả so sánh 3 cách tính TFP theo phương pháp phần dư Solow, phương pháp mô hình Levinsohn-Petrin (2003) và mô hình Wooldrige (2005). Bài báo mong muốn góp phần vào tầm quan trọng và ý nghĩa trong việc nâng cao TFP cho các doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp vừa và nhỏ.

2. Phương pháp nghiên cứu

2.1. Giới thiệu về hàm sản xuất

Trong kinh tế học, hàm sản xuất thể hiện sự phụ thuộc của sản lượng vào sự kết hợp của các yếu tố đầu vào. Hàm sản xuất của các doanh nghiệp được giả định là hàm sản xuất Cobb-Douglas:

Vấn đề sai lệch lựa chọn (selection bias)

Sai lệch lựa chọn là việc các hệ số của mô hình bị chệch do sử dụng dữ liệu không ngẫu nhiên. Sai lệch lựa chọn xuất hiện khi việc lựa chọn các mẫu trong dữ liệu không mang tính đại diện cho tổng thể trong quá trình phân tích.

Trong các hồi quy của hàm sản xuất, rất nhiều bài báo đã sử dụng dữ liệu bảng cân bằng (balanced panel data) để hồi quy. Với dữ liệu bảng cân bằng này, chỉ có các doanh nghiệp tồn tại liên tục qua thời kỳ nghiên cứu mới được đưa vào dữ liệu. Điều này cũng sẽ tạo ra vấn đề sai lệch lựa chọn. Dữ liệu bảng cân bằng đã làm tiêu hao mất các doanh nghiệp dừng hoạt động trong dữ liệu. Hơn nữa, các nghiên cứu chỉ ra năng suất có mối tương quan lớn với tình trạng tồn tại hoặc dừng hoạt động của các doanh nghiệp. Do vậy, phân tích năng suất trong điều kiện bỏ qua các doanh nghiệp dừng hoạt động sẽ tạo ra vấn đề nội sinh của việc tiêu hao quan sát trong mẫu (endogeneity of attrition), một dạng của sai lệch lựa chọn.

2.2. Các phương pháp đo lường TFP

Khi hiện tượng nội sinh xảy ra hoặc sai lệch lựa chọn xảy ra, giả định của phương pháp OLS không còn phù hợp. Do vậy, dùng phương pháp OLS để tính phần dư sẽ dẫn đến các tham số bị chệch. Các phương pháp sau sẽ khắc phục độ chệch của phương pháp OLS.

2.3. Phương pháp Levinsohn- Petrin (2003)

Levinsohn- Petrin (2003) sử dụng phương pháp của Olley-Pakes (1996) để giải quyết vấn đề sai lệch do nội sinh và sai lệch chọn lựa.

Olley&Pakes (1996) giả định rằng đầu vào có thể thay đổi như lao động sẽ chịu tác động bởi năng suất hiện tại của doanh nghiệp. Trong khi đó, đầu vào cố định (đầu vào vốn) chịu tác động bởi hàm phân phối của năng suất, nghĩa là dựa trên các giá trị của năng suất trong quá khứ và các thông tin khác ở thời điểm trước đó. Để giải quyết vấn đề sai lệch nội sinh, phương pháp này sử dụng đầu tư làm biến công cụ. Đầu tư có thể thay thế cho các cú sốc năng suất không quan sát được.  sẽ là một hàm phụ thuộc vào đầu tư. Để giải quyết vấn đề sai lệch chọn lựa, Olley&Pakes cho rằng doanh nghiệp chỉ tồn tại khi năng suất cao hơn một mức năng suất cố định. Mức năng suất cố định này phụ thuộc đầu vào vốn của doanh nghiệp và là một hàm giảm dần theo mức vốn.

Tuy nhiên, thay vì chọn đầu tư làm biến công cụ như Olley-Pakes (1996), Levinsohn-Petrin (2003) chọn biến công cụ là các đầu vào trung gian. Levinsohn-Petrin (2003) cho thấy dùng biến đầu tư sẽ gặp khó khăn vì nhiều doanh nghiệp sẽ có đầu tư bằng 0, do vậy sẽ bị loại khi sử dụng hàm logarit biến đầu tư.

2.4. Phương pháp Wooldridge (2005)

Wooldridge (2005) sử dụng phương pháp Generalized Method of Moments (GMM). Wooldridge (2005) cho rằng phương pháp của Olley-Pakes (1996) và Levinsohn-Petrin (2003) tồn tại những vấn đề phát sinh trong quá trình thực hiện. Ví dụ như biến lao động theo hai mô hình trên giả định là được xác định một cách tối ưu hoá bởi doanh nghiệp. Tuy nhiên, biến lao động cũng có thể chịu tác động bởi năng suất. Như vậy, nếu điều này xảy ra, hai mô hình trên dường như không thực hiện được.

Wooldridge (2005) phát triển cách tính TFP bằng phương pháp Generalized Method of Moments (GMM). Đồng thời Wooldridge (2005) cũng sử dụng các biến ngoại sinh có độ trễ một năm hoặc biến đầu vào trung gian có độ trễ một năm làm biến công cụ.

Tóm lại, TFP có thể được tính bằng nhiều cách. Tuy nhiên phương pháp của Wooldridge (2005) được xem là hiệu quả hơn so với 3 phương pháp còn lại.

3. Dữ liệu nghiên cứu

Điều tra doanh nghiệp vừa và nhỏ ở Việt Nam (SMEs) được thực hiện lần đầu tiên vào năm 1991. Điều tra được tiến hành dựa trên sự hợp tác của Bộ Lao động Thương binh và Xã hội Việt Nam (MOLISA), Viện Nghiên cứu Quản lý Kinh tế Trung ương (CIEM), Khoa Kinh tế - Đại học Copenhagen và Đại học Liên hợp quốc (UNU-WIDER). Điều tra doanh nghiệp vừa và nhỏ được thực hiện 2 năm 1 lần đối với 10 tỉnh và thành phố ở Việt Nam: Hà Nội, Hải Phòng, Hồ Chí Minh, Hà Tây, Long An, Quảng Nam, Phú Thọ, Nghệ An, Khánh Hòa và Lâm Đồng. Mỗi năm có khoảng 2.500 đến 2.800 doanh nghiệp được điều tra.

Trong bài báo này, tác giả sử dụng dữ liệu bảng cho 5 năm: 2005 - 2007 - 2009 - 2011 - 2013. Dữ liệu bảng bao gồm 12,970 số quan sát cho cả thời kỳ nghiên cứu.

4. Kết quả nghiên cứu

Bảng 1 cho thấy các hệ số ước lượng của hàm sản xuất theo các phương pháp OLS, Levinsohn-Petrin (2003) và Wooldridge (2005). Bài báo không sử dụng mô hình của Olley-Pakes (1996) vì dữ liệu doanh nghiệp vừa và nhỏ có chứa nhiều giá trị của đầu tư bằng 0. Do vậy, việc sử dụng logarit của đầu tư làm biến công cụ như phương pháp Olley-Pakes là không chính xác.

Trong mô hình ước lượng, tác giả sử dụng biến đầu ra ( là giá trị gia tăng của các doanh nghiệp, được tính bằng cách lấy doanh thu của doanh nghiệp trừ đi các chi phí nguyên vật liệu và chi phí trung gian.

So sánh ước lượng của phương pháp OLS với các phương pháp còn lại, ta thấy hệ số ước lượng của cả lao động và vốn đều bị chệch trên do các sai lệch nội sinh và sai lệch chọn lựa như đã giải thích trong phần phương pháp nghiên cứu. Ước lượng của Levinsohn-Petrin (2003) và Wooldridge (2005) cho lao động là 0.5223 và 0.6576 trong khi ước lượng cho vốn tương ứng là 0.1707 và 0.1506. Các ước lượng của Levinsohn-Petrin (2003) và Wooldridge (2005) gần như nhau trong khi ước lượng của OLS cao hơn hẳn.

TFP sau khi được tính từ mô hình là TFP của từng doanh nghiệp. Để gộp TFP ở mức dữ liệu chung, Bevern (2012) đề cập đến cách tính TFP gộp bằng cách sử dụng trung bình TFP có trọng số. Trọng số có thể là tỷ trọng doanh thu của doanh nghiệp hoặc tỷ trọng lao động của doanh nghiệp. Bevern (2012) còn cho rằng khi so sánh TFP gộp qua thời gian thì cần chuẩn hóa về một năm cố định để loại bỏ các yếu tố danh nghĩa. Dựa trên phương pháp của Beveren (2012), tác giả tính TFP gộp cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ ở Việt Nam. Trọng số tính là doanh thu của các doanh nghiệp, đồng thời lấy năm 2007 làm năm gốc để chuẩn hóa các năm còn lại. TFP năm 2007 có giá trị bằng 1. TFP gộp cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ thể hiện ở Hình 1.

Theo Hình 1, TFP chung cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ được tính theo 2 phương pháp Wooldridge và Levinsohn-Petrin là khá giống nhau. TFP tính theo phương pháp OLS có cùng xu hướng nhưng khác về độ lớn.

Nhìn chung, từ năm 2007 đến năm 2011, TFP có xu hướng tăng mạnh, đặc biệt là năm 2011. Đến năm 2013, TFP giảm và có xu hướng tăng lại trong năm 2015.

Hình 2 cho thấy sự khác nhau của TFP theo các tỉnh, thành trong năm 2015, tác giả so sánh dựa theo phương pháp của Wooldridge (2005). Nhìn vào Hình 2 ta thấy, Thành phố Hồ Chí Minh và Hà Nội là 2 thành phố có các doanh nghiệp hoạt động với TFP cao nhất. Đây cũng là 2 thành phố có cơ sở hạ tầng tốt nhất, có nhiều điều kiện để doanh nghiệp tiếp nhận các phương pháp sản xuất hiện đại, các công nghệ sản xuất cho năng suất cao và các phương pháp quản lý doanh nghiệp hiệu quả. Các thành phố khác có TFP thấp hơn và gần như nhau, thấp nhất là tỉnh Long An và tỉnh Phú Thọ.   

Bảng 2 cho thấy, TFP trung bình của các doanh nghiệp vừa và nhỏ phân theo độ lớn. Theo tiêu chí độ lớn của các doanh nghiệp theo Nghị định 39/2018/NĐ-CP có hiệu lực từ ngày 11/3/2018, doanh nghiệp công nghiệp có quy mô vừa có số lao động không quá 200 người, doanh nghiệp nhỏ có số lao động không quá 100 người và doanh nghiệp siêu nhỏ có số lao động không quá 10 người. TFP của doanh nghiệp tăng theo độ lớn. TFP doanh nghiệp vừa cao hơn doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ. Các doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ có ít điều kiện về tài chính và các nguồn lực khác để đầu tư vào công nghệ, tăng cường hiệu suất, do vậy dẫn đến TFP thường thấp hơn.

5. Kết luận

Năng suất các yếu tố tổng hợp thể hiện sự cải tiến và đổi mới phương thức công nghệ sản xuất, kỹ năng quản lý hiện đại của các doanh nghiệp. Điều này đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ còn có sự hạn chế về năng lực tài chính, trình độ lao động và các mối quan hệ thương mại so với các doanh nghiệp lớn.

Với kết quả trên ta thấy, TFP của các doanh nghiệp vừa và nhỏ có xu hướng tăng nhưng không ổn định. Đồng thời, sự chệnh lệch về TFP giữa các tỉnh, thành phố thể hiện rõ. Điều này cho thấy độ sâu của các chính sách tập trung vào các doanh nghiệp vừa và nhỏ ở các tỉnh cũng khác nhau. Nhà nước nên có chính sách về công nghệ và sự hỗ trợ về phương thức quản lý của các doanh nghiệp vừa và nhỏ ở các tỉnh, thành phố có quy mô nhỏ để các doanh nghiệp này có được những điều kiện tiếp cận với công nghệ và phương thức quản lý như ở các doanh nghiệp lớn. Đồng thời, các doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ cần được hỗ trợ nhiều hơn trong việc đầu tư công nghệ, tăng năng suất.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

1. Bùi Quang Bình (2015). Nghiên cứu năng suất nhân tố tổng hợp (TFP) ngành công nghiệp của tỉnh Quảng Nam. Tạp chí Khoa học Công nghệ, Đại học Đà Nẵng, số 8 (93).
2. Đặng Nguyên Duy và Lê Kim Long (2015). Năng suất các yếu tố tổng hợp và tăng trưởng kinh tế: Nghiên cứu cho trường hợp tỉnh Khánh Hoà. Tạp chí Phát triển kinh tế, số 26 (9), 86-100.
3. Nguyễn Thị Thu Hà (2020). Xác định năng suất nhân tố tổng hợp của các doanh nghiệp thuộc các tỉnh miền núi phía Bắc. Tạp chí Công Thương, tháng 3.
4. Nguyễn Khắc Minh, Phùng Mai Lan, Đoàn Thanh Sơn, Vũ Thị Huyền (2019). Một số phương pháp bán tham số ước lượng năng suất nhân tố tổng hợp tại doanh nghiệp. Tạp chí Tài chính, kỳ 2 tháng 7.
5. Levinsohn, James và Petrin, Amil. (2003). Estimating production functions using inputs to control for unobservable. Review of Economic Studies 70, 317-341.
6. Wooldridge, Jeffrey M. (2009). On estimating firm-level production functions using proxy variables to control for unobservable. Economics Letters 104, 112-114.
7. Beveren, Ilke Van. (2012). Total factor productivity estimation: A practical Review. Journal of Economic Surveys 26, 98-128.

Trích nguồn

Thạc sĩ Nguyễn Thị Phương Thảo (Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng)