Ảnh hưởng của đầu tư nâng cao vốn con người đến năng suất lao động ở doanh nghiệp Việt Nam trong bối cảnh công nghiệp 4.0

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:12

Thêm vào BST

Báo xấu

18
lượt xem 7
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết "Ảnh hưởng của đầu tư nâng cao vốn con người đến năng suất lao động ở doanh nghiệp Việt Nam trong bối cảnh công nghiệp 4.0" nhằm mục đích xem xét tác động của đầu tư vào vốn con người (VCN) nhằm nâng cao năng suất lao động ở các doanh nghiệp Việt Nam trong bối cảnh toàn thế giới đang tiến vào cuộc cách mạng công nghiệp 4.0.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Ảnh hưởng của đầu tư nâng cao vốn con người đến năng suất lao động ở doanh nghiệp Việt Nam trong bối cảnh công nghiệp 4.0

ẢNH HƯỞNG CỦA ĐẦU TƯ NÂNG CAO VỐN CON NGƯỜI ĐẾN NĂNG SUẤT LAO ĐỘNG Ở DOANH NGHIỆP VIỆT NAM TRONG BỐI CẢNH CÔNG NGHIỆP 4.0 ThS. Đàm Đình Mạnh1, ThS. Phạm Thị Thanh Cầm2 (1),(2) Trường Đại học Quy Nhơn Tóm tắt: Hiện nay, ở Việt Nam, năng suất lao động (NSLĐ) là một chủ đề nóng được quan tâm không chỉ bởi các nhà nghiên cứu mà còn của các cấp quản lý. Trong rất nhiều nghiên cứu , năng suất của người lao động ở cả cấp độ doanh nghiệp và toàn xã hội là một chỉ tiêu dùng để đánh giá hiệu quả kinh tế của quá trình sản xuất. Bài viết này nhằm mục đích xem xét tác động của đầu tư vào vốn con người (VCN) nhằm nâng cao năng suất lao động ở các doanh nghiệp Việt Nam trong bối cảnh toàn thế giới đang tiến vào cuộc cách mạng công nghiệp 4.0. Để định lượng mối quan hệ giữa VCN và NSLĐ, tác giả sử dụng bộ số liệu điều tra doanh nghiệp vừa và nhỏ SME 2011 và 2013 để khai thác mô hình hồi quy dữ liệu bảng. Kết quả cho thấy việc đầu tư cho đào tạo người lao động thực sự ảnh hưởng tới năng suất lao động của doanh nghiệp và càng đầu tư thì năng suất càng cao. Từ khoá: năng suất lao động, vốn con người, doanh nghiệp vừa và nhỏ, hồi quy dữ liệu bảng 1. Đặt vấn đề Thuật ngữ năng suất được đưa ra lần đầu tiên bởi nhà kinh tế học Adam Smith trong bài viết nói về ảnh hưởng của lao động và khả năng sản xuất của lao động tới hiệu quả sản xuất. Từ đó có rất nhiều các công trình khoa học tìm cách làm rõ khái niệm, đưa vào các khái niệm mang tính chiều sâu hơn vào năng suất như: năng suất nhân tố tổng hợp, năng suất vốn … hoặc xem xét các yếu tố tác động đến năng suất hoặc xem xét vai trò của nó đối với doanh nghiệp ở cấp độ vi mô, đối với các địa phương, quốc gia ở cấp độ vĩ mô. Với Việt Nam, trong những năm qua, chúng ta đã có những tiến bộ trong việc cải thiện NSLĐ tuy nhiên, giữa chúng ta so với các nước trong khu vực, chưa kể đến các quốc gia phát triển, vẫn là một khoảng cách khá xa về năng suất. Điều này làm cho khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp nói riêng và cả nền kinh tế nước ta so với thế giới gặp nhiều khó khăn và trở ngại. Trong thời gian tới, nếu chúng ta không có những giải pháp để nâng cao thực sự NSLĐ, sẽ gặp rất nhiều khó khăn trong phát triển kinh tế - xã hội của đất nước. Vậy NSLĐ thực sự là gì và có những yếu tố nào tác động tới nó? Hiểu theo nghĩa thông thường, đó là chỉ tiêu về hiệu quả hữu ích của hoạt động có mục đích của con người trong quá trình sản xuất. Nó được xác định bằng số lượng sản phẩm sản xuất ra trong một đơn vị thời gian hoặc lượng thời gian lao động hao phí để sản xuất ra một đơn vị sản phẩm. Đây là một biến số kinh tế - xã hội được tiếp cận dưới rất nhiều góc nhìn khác nhau, từ kinh tế học, quản trị học cho tới xã hội học. Có nhiều yếu tố tác động tới năng suất tuy nhiên có thể tóm tắt một vài điểm đáng chú ý như sau: - Yếu tố gắn liền với sự phát triển và sử dụng tư liệu sản xuất bao gồm : Khoa học, kỹ thuật, công nghệ sản xuất, năng lượng, nguyên vật liệu, cơ sở hạ tầng .. - Yếu tố gắn liền với bản thân người lao động như: trình độ văn hoá, trình độ chuyên môn, tay nghề, tình trạng sức khoẻ, thái độ lao động, kỷ luật lao động, tinh thần trách nhiệm, sự gắn bó với doanh nghiệp, sự hài lòng của họ đối với môi trường làm việc, kỹ năng, năng lực của đội ngũ lao động … , 315
- Các yếu tố gắn với tổ chức lao động bao gồm: phân công lao động, tiền lương, tiền thưởng, chế độ phúc lợi xã hội, thái độ của người lãnh đạo, bầu không khí của tập thể … - Các yếu tố gắn với môi trường làm việc như môi trường tự nhiên khí hậu thời tiết hoặc điều kiện ở nơi hoạt động sản xuất kinh doanh … Có thể thấy, nghiên cứu một cách kỹ lưỡng và chi tiết thì rất nhiều yếu tố có thể khai thác nhằm cải thiện đáng kể NSLĐ. Mỗi một nghiên cứu trong từng lĩnh vực kinh tế xã hội lại hướng đến một yếu tố khác nhau, đánh giá vai trò, ảnh hưởng của nó đến năng suất và vốn con người (VCN) cũng nằm trong số đó. Nghiên cứu về VCN và vai trò của giáo dục cũng đã được nhà kinh tế học Adam Smith đưa đầu tiên với phát biểu cho rằng để chống lại sự phân công lao động liên tục thì một trong những cách thức tốt là giáo dục con người. Người coi giáo dục là vốn đầu tư quốc gia và ủng hộ nó nhằm cải tiến kỹ thuật là Alfred Marshall. Tuy vậy, lý thuyết VCN được đưa ra đầu tiên là bởi Schhult (1961). Ông chính là người khởi xướng cho nghiên cứu mối quan hệ giữa VCN và tăng trưởng kinh tế. Nghiên cứu của ông chỉ ra rằng tăng trưởng kinh tế chỉ có khi vốn vật chất và VCN cùng gia tăng. Sau đó, lý thuyết VCN và vai trò của nó đối với nền kinh tế được nghiên cứu một cách sâu rộng nhưng có cùng những quan điếm như sau: nếu sự chênh lệch thu nhập phản ánh chênh lệch NSLĐ thì những người có trình độ giáo dục cao sẽ có năng suất kinh tế tổng hợp càng lớn (Liu & cộng sự, 1993). Như vậy VCN tác động trực tiếp tới NSLĐ và tác động theo chiều hướng tích cực. VCN trong bản thân mỗi chúng ta sẽ làm tăng năng suất cá nhân dấn đến tăng năng suất chung và tăng trưởng kinh tế (Lucas, 1988). Trên thế giới có rất nhiều bài báo, sách, các bản tham luận đề cập đến vốn con người, các thước do về VCN và vai trò của nó đối với NSLĐ trong doanh nghiệp. Sự đa dạng và phong phú của các nghiên cứu này thể hiện ở cả thước đo VCN (chi phí đào tạo, lương của người lao động, số năm đi học …) hoặc về phương pháp (hồi quy dữ liệu chéo, hồi quy dữ liệu mảng, các phương pháp thống kê thông thường …). Phạm vi nghiên cứu cũng rất đa dạng và phong phú với cả số liệu cấp quốc gia, cấp tỉnh thành phố và cấp độ doanh nghiệp (theo khu vực, theo ngành …). Cho đến nay, các nghiên cứu này vẫn chưa dừng lại khi mà có nhiều phương pháp đánh giá mới và bối cảnh kinh tế xã hội mới liên tục được cập nhật. Ở Việt Nam, các bài viết về tác động của VCN đến NSLĐ cũng nhận được sự quan tâm rất lớn của các nhà nghiên cứu. Các nghiên cứu này chia làm hai hướng rõ rệt. Đa phần các đề tài hướng đến khai thác vai trò của VCN đến tăng trưởng ở cấp quốc gia. Một trong số những nghiên cứu đó là của Trần Thọ Đạt và Đỗ Tuyết Nhung (2008) xác định ảnh hưởng của VCN đến tăng trưởng kinh tế. Nghiên cứu này đã thực hiện đo lường các thước đo liên quan đến VCN như: số năm đi học bình quân, chi phí cho giáo dục bình quân và số lao động hiệu quả bình quân của các tỉnh thành phố Việt Nam giai đoạn 2000 – 2004. Nghiên cứu khẳng định VCN được đo bằng hai thước đo đầu tiên thực sự có ảnh hưởng tích cực tới tăng trưởng kinh tế, còn với thước đo thứ 3 thì ảnh hưởng này chưa có ý nghĩa thống kê. Một hướng khác xem xét tác động của VCN đến NSLĐ nhưng dưới góc độ doanh nghiệp như Nguyễn Khánh Duy & cộng sự (2013). Nghiên cứu này đã xác định các yếu tố ảnh hưởng đến đầu tư cho VCN và tác động của việc đầu tư vào VCN vào tăng NSLĐ của doanh nghiệp đối với các doanh nghiệp ở thành phố Hồ Chí Minh và tỉnh Long An. Hoặc như nghiên cứu của Nguyen, Ngo và Buyens (2008) điều tra 196 công ty đã chỉ ra rằng các công ty có sự đầu tư vào VCN thông qua hoạt động đào tạo đều có sự gia tăng về doanh thu và NSLĐ. Tuy vậy phương pháp nghiên cứu và nhất là thước đo về VCN được sử dụng trong các nghiên cứu này còn nhiều hạn chế, chẳng hạn như phương pháp PSM (điểm xu hướng) trong nghiên cứu của Nguyễn Khánh Duy & cộng sự, hay như hồi quy dữ liệu chéo trong nghiên cứu của Nguyen, Ngo và Buyens (2008) … , 316
Như vậy có thể thấy, những bài viết khai thác ảnh hưởng trực tiếp của VCN đến NSLĐ của xã hội nói chung còn chưa thực sự đầy đủ và hoàn thiện, nhất là trong bối cảnh hiện nay, chúng ta đang tiếp cận với cách mạng công nghiệp 4.0 và sự đầu tư cho giáo dục, cho VCN đang ngày càng được xã hội quan tâm. Bài viết của chúng tôi nhằm mục đích xem xét đánh giá tác động của yếu tố VCN đến NSLĐ một cách toàn diện hơn, với nhiều biến kiểm soát đi kèm nhằm phân tách những kết quả phù hợp với tình hình thực tế hiện nay hơn. 2. Tổng quan lý thuyết 2.1 Các dạng mô hình phân tích Mặc dù nghiên cứu với nhiều hướng, nhiều cách tiếp cận khác nhau, song có một thực tế là hàm sản xuất dạng Cobb-Douglas và các dạng mở rộng của nó vẫn được sử dụng khá nhiều trong nghiên cứu tác động của VCN đến tăng trưởng kinh tế và NSLĐ. Với mỗi một doanh nghiệp hoặc một quốc gia hàm sản xuất có dạng: Y  AK  L với Y là sản lượng, K là vốn và L là lao động (A chính là năng suất nhân tố tổng hợp). Và nếu xét đến NSLĐ thì ta chia cả hai vế của hai cho L (với L là số lao động hoặc số lao động bình quân. Và ta cũng có thể hiểu Y là giá trị gia tăng hoặc doanh thu thuần, doanh thu, GDP ... Có thể phân ra 3 cách tiếp cận mô hình đối với việc phân tích các yếu tố tác động tới NSLĐ của doanh nghiệp: Cách tiếp cận dựa vào phân tách lao động Lực lượng lao động trong doanh nghiệp có thể phân tách thành nhiều bộ phận, các nhà nghiên cứu dựa vào những yếu tố cụ thể đã mô tả như sau: - Lao động L  LUT   LT với LUT là số lao động chưa được doanh nghiệp đào tạo và LT là lượng lao động được doanh nghiệp đào tạo (theo chương trình đào tạo của bản thân doanh nghiệp) và  là tham số đặc trưng cho NSLĐ của người được doanh nghiệp đào tạo. Hệ số này sẽ lớn hơn 1 nếu NSLĐ của họ thực sự lớn hơn của người không được doanh nghiệp đào tạo - Hoặc lao động L  N U   N T với N U là số lao động không được cung cấp phúc lợi và N T là lượng lao động được cung cấp phúc lợi và  là tham số đặc trưng cho NSLĐ của người được cung cấp phúc lợi. Hệ số này sẽ lớn hơn 1 nếu NSLĐ của họ thực sự lớn hơn của người không được cung cấp phúc lợi Với cách phân tích như vậy thì hàm sản xuất được viết lại là: Y  AK  ( N U   N T )  NT   = Y  AK  [1  (  1) ] L L Trong đó tỉ số N T / L là tỷ lệ người lao động được cung cấp phúc lợi (hoặc có thể là tỷ lệ người lao động được doanh nghiệp đào tạo). Với giả thiết lợi thế theo quy mô (     1 ) ta có thể viết lại hàm sản xuất thể hiện NSLĐ như sau:  Y K NT   A   [1  (  1) ] L L L Lấy logarit và xấp xỉ 1 cho hai vế của (4) ta có: Y  K NT log    log A   log     (  1) L L L Từ đó ta có thể ước lượng (5) bằng các mô hình kinh tế lượng như hồi quy dữ liệu chéo, hồi quy dữ liệu bảng, phân tích điểm xu hướng PSM để có thể cho ra các kết quả phục vụ nghiên cứu. , 317
Cách tiếp cận dựa hàm sản xuất Cobb-Douglass mở rộng Bổ sung VCN trực tiếp từ dạng hàm Cách tiếp cận thứ hai là bổ sung thêm vào hàm Cobb-Douglass với giả thiết hiệu quả không đổi theo quy mô. Ví dụ từ (1) ta bổ sung như sau: Y  AK  H  W  L(1    ) Với các yếu tố bổ sung như vốn con người, tiền lương, thưởng .... một lưu ý là khi bổ sung thêm bao nhiêu yếu tố thì số mũ của lao động. Khi chia cả hai vế cho L thì ta có:    Y  K   H  W   A      L L  L  L Lấy logarit cơ số e hai vế ta có: Y K H  W  ln  A   ln     ln     ln   L L  L  L Với cách làm này, ta có thể bổ sung thêm rất nhiều yếu tố để đưa vào khung phân tích. Bổ sung trực tiếp từ sai số ngẫu nhiên Đây là cách tiếp cận được khá nhiều hướng nghiên cứu liên quan đến đánh giá tác động của yếu tố đến tăng trưởng hoặc NSLĐ áp dụng. Ví dụ: Y  AK  HC  L e Z U Với HC là vốn con người; Z là một tập hợp các biến có ảnh hưởng tới sản lượng và phù hợp với bối cảnh nghiên cứu. Cũng với giả thiết hiệu quả không đổi theo quy mô và   1     thì:   Y  K   HC   Z U  A    e L L  L  Lấy logarit cơ số e hai vế ta có: Y K  HC  ln  A   ln     ln    Z U L L  L  Từ các hàm này, kết hợp với các phương pháp thống kê khác các nhà nghiên cứu đã có nhiều bài viết về mối quan hệ giữa VCN và NSLĐ. 2.2. Tổng quan tình hình nghiên cứu ngoài nước Trên thế giới nhiều nhà nghiên cứu đã chú ý tới vai trò và tác động của VCN tới NSLĐ của doanh nghiệp. Các nghiên cứu này sử dụng nhiều thước đo về VCN và sự đầu tư về VCN trong doanh nghiệp để phân tích tác động của nó lên NSLĐ của doanh nghiệp. Xét về biến số sử dụng để đại diện cho VCN trong doanh nghiệp có thể kể ra một vài nghiên cứu điển hình như sau: Valadkhani (2003) đánh giá tác động của các biến kinh tế trong đó có VCN đến NSLĐ. Nghiên cứu này sử dụng số liệu chuỗi thời gian từ năm 1970 đến 2001 và dùng phương pháp tự hồi quy vectơ VAR để xác định tác động dài hạn và ngắn hạn của các biến số tới NSLĐ của Australia. Kết luận của tác giả là trong ngắn hạn, VCN và sự cải tổ lao động chưa thực sự tác động đến NSLĐ mà nguyên nhân có thể là do các chuỗi số liệu chưa đủ dài. Ching-FuChanga & cộng sự (2015) lại tiếp cận cụ thể các nhà máy trong lĩnh vực công nghiệp, dựa vào mô hình tăng trưởng của Lucas (1988) và phương pháp hồi quy dữ liệu bảng (có tiếp cận vấn đề nội sinh trong mô hình). Kết quả cũng cho biết có sự tác động tích cực từ VCN lên NSLĐ. Để mang lại kết quả tốt hơn, các tác giả đã xác định VCN trong doanh nghiệp bao gồm người lao động có trình độ học vấn thấp, trung bình và cao. Đồng thời số lượng lao động có trình độ đại học trong cùng thành phố cũng được đưa vào mô hình để tính toán sự lan toả tri thức. Hơn nữa điểm đáng chú ý trong nghiên cứu này là các tác giả có bóc tách riêng biệt mối quan hệ này trong ngành công nghiệp công nghệ cao với các ngành khác. Nghiên cứu thứ ba được kể đến ở đây là của Dearden & cộng sự (2000). Các tác giả nghiên cứu về sự đào tạo huấn luyện người lao động làm biến đại diện cho sự đầu tư vào vốn , 318
con người. Sử dụng mô hình hàm sản xuất Cobb-Douglas với cách phân tách lao động thành tổng lao động chưa qua đào tạo và đã được đào tạo. Sau đó lấy tỷ lệ lao động được đào tạo trên toàn bộ lao động trong doanh nghiệp để làm biến đào tạo. Cách tiếp cận này được Nguyễn Khánh Duy & cộng sự (2008) sử dụng trong nghiên cứu của mình. Hơn nữa, tác giả đưa các biến kiểm soát phù hợp với nghiên cứu của mình vào như khu vực sản xuất và phi sản xuất, giới tính, độ tuổi nhằm kiểm tra tác động dưới nhiều góc độ. Nhiều nghiên cứu khác cũng phân tích ảnh hưởng của hoạt động đào tạo đến năng suất của người lao động là của Colombo & Stanca (2008) (2014) … Các nghiên cứu này đều mang lại kết luận chung là hoạt động đào tạo nhằm nâng cao chất lượng lao động mang lại ảnh hưởng tích cực đến doanh nghiệp. Điều đáng chú ý trong các nghiên cứu này là hoạt động đào tạo đã xem xét đến thông tin tỷ lệ lao động được đào tạo trong doanh nghiệp, số ngày bình quân được đào tạo của một lao động chứ không đơn thuần là có – không hoặc chi phí đào tạo doanh nghiệp bỏ ra. Hơn nữa mẫu nghiên cứu cũng cung cấp thông tin về các loại hình đào tạo mà doanh nghiệp thực hiện. Một điều đặc biệt nữa là cả hai nghiên cứu sử dụng NSLĐ của doanh nghiệp dưới dạng giá trị gia tăng bình quân một lao động, một thước đo rất tốt để nghiên cứu về năng suất. Các tác giả cũng sử dụng nhiều phương pháp khác nhau, OLS, FEM, REM, GMM để có cái nhìn đầy đủ nhất về mối quan hệ. Thông qua nghiên cứu này, các tác giả kết luận rằng VCN tác động lên NSLĐ của doanh nghiệp nhiều hơn là ảnh hưởng đến tiền lương của họ. Một nghiên cứu khác, sử dụng thước đo thời gian đào tạo bình quân trên một người lao động (do doanh nghiệp thực hiện) để đại diện cho VCN là của Konings & Vanormelingen (2010). Nghiên cứu này cũng đánh giá ảnh hưởng của hoạt động đào tạo tới mức năng suất và lương của họ. Kết luận được đưa ra cũng ủng hộ cho các nghiên cứu trước, thời gian được đào tạo càng nhiều thì NSLĐ càng cao và mức ảnh hưởng này nhiều hơn so với mức tăng tiền lương. Ngoài việc sử dụng các thước đo như trình độ học vấn bình quân của người động, chi phí đào tạo hoặc biến giả có đào tạo hay không làm yếu tố đại diện cho người lao động thì một vài nghiên cứu sau đây lại sử dụng các đại diện khác. Như vậy có thể thấy, nghiên cứu về tác động của VCN tới NSLĐ đã thu hút sự quan tâm của rất nhiều nhà nghiên cứu với những kết quả đạt được hỗ trợ cho lý thuyết về VCN và tăng trưởng kinh tế. 2.2. Tổng quan tình hình nghiên cứu trong nước Cũng như trên thế giới, Việt Nam cũng có không ít các bài viết tập trung vào chủ đề này, cả trên phương diện toàn nền kinh tế và doanh nghiệp. Trên khía cạnh toàn nền kinh tế, Trần Thọ Đạt (2007) đã có nghiên cứu sâu rộng về VCN và tác động đối với tăng trưởng kinh tế của các tỉnh thành. Tác giả đã xây dựng các thước đo về VCN cho Việt Nam và tìm cách đánh giá tác động của chúng tới tăng trưởng bằng phương pháp hồi quy dữ liệu bảng. Sử dụng bộ số liệu điều tra mức sống hộ gia đình VHLSS nghiên cứu đã có những kết luận đáng chú ý. Theo tác giả, thước đo VCN phù hợp nhất cho nghiên cứu hiện nay ở Việt Nam là số năm đi học bình quân. Mặc dù có tác động tích cực tới tăng trưởng nhưng do có sự khác biệt về VCN giữa các khu vực địa lý nên những mức độ ảnh hưởng cũng có sự khác nhau. Một kết luận nữa được suy rộng ra từ nghiên cứu này (được chỉ rõ trong các nghiên cứu tiếp theo của tác giả & cộng sự) là nếu thay biến tăng trưởng GDP bằng NSLĐ thì kết quả là không thay đổi. Vào tháng 10 năm 2008, Nguyen Ngoc Thang, Ngo Van Thu và Dirk Buyens đã thực hiện cuộc nghiên cứu dựa trên cuộc điều tra trên phạm vi 196 công ty ở Việt Nam, thuộc các lĩnh vực và quy mô khác nhau, và dùng phương pháp hồi quy dữ liệu chéo đã có những kết luận đáng chú ý. Bằng chứng thực nghiệm cho thấy các công ty có đào tạo cho người lao động thì có sự gia tăng đáng kể doanh thu và NSLĐ. Kết quả này đúng với cả doanh nghiệp sản xuất và phi sản xuất. Tuy nhiên, mức tăng doanh thu và NSLĐ của doanh nghiệp sản xuất cao hơn doanh nghiệp phi sản suất khi cả hai cùng bỏ chi phí đào tạo lao động. Một hạn chế của nghiên cứu là sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu chéo, chưa bóc tách được các hiệu , 319
ứng cố định và hiệu ứng ngẫu nhiên nếu có. Đồng thời các tác giả lấy biến chi phí cho đào tạo làm biến đại diện cho VCN của doanh nghiệp. Trong một nghiên cứu tiếp theo, Nguyễn Ngọc Thắng & Trương Quang (2011) khai thác khía cạnh nguồn lực VCN cũng cho ra những kết quả: hoạt động đào tạo nhằm nâng cao VCN trong doanh nghiệp thực sự mang lại hiệu quả tích cực trong việc tăng NSLĐ và doanh thu của doanh nghiệp. Tuy vậy nghiên cứu này vẫn sử dụng phương pháp hồi quy dữ liệu chéo với số lượng biến độc lập và biến kiểm soát đưa vào còn hạn chế. Điều này làm nghiên cứu chưa bóc tách được yếu tố bối cảnh kinh tế xã hội và đặc điểm của doanh nghiệp ảnh hưởng tới mối quan hệ đó. Còn một vài nghiên cứu khác ở Việt Nam chủ yếu theo hướng tiếp cận NSLĐ toàn xã hội, hoặc dùng các phương pháp khác, tuy vậy những kết quả đạt được chưa hoàn thiện do hạn chế về số liệu, về tính khả thi của các thước đo, biến kiểm soát. 3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu 3.1 Dữ liệu nghiên cứu Nghiên cứu sử dụng bộ số liệu điều tra doanh nghiệp vừa và nhỏ Việt Nam, SME (Small and Medium Enterprise Survey). Các điều tra doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) đã được tiến hành 6 lần là 2002, 2005, 2007, 2009, 2011, và 2013. Dự án điều tra doanh nghiệp vừa và nhỏ Việt Nam thực hiện khảo sát 2.500 doanh nghiệp ngoài quốc doanh vừa và nhỏ (DNVVN) hoạt động trong lĩnh vực sản xuất của 10 tỉnh thành ở Việt Nam. Các thành phần chính của bộ dữ liệu này bao gồm ba phần: (i) một bảng câu hỏi dành cho doanh nghiệp; (ii) một bảng câu hỏi dành cho nhân viên; và (iii) một bảng hỏi về tài khoản kinh tế. Cuộc khảo sát đã được tiến hành dưới sự hợp tác giữa ba đối tác: Viện Quản lý Kinh tế Trung ương (CIEM), Bộ Kế hoạch và đầu tư của Việt Nam (Bộ KH & ĐT); Viện Khoa học Lao động và Xã hội giao (ILSSA) thuộc Bộ Lao động, Thương binh và Xã hội Việt Nam (MOLISA); và Phát triển Kinh tế Research Group (DERG) của Đại học Copenhagen. Các cuộc khảo sát đã được tài trợ bởi Đại sứ quán Đan Mạch tại Việt Nam trong Chương trình Hỗ trợ Phát triển Doanh nghiệp (BSPS). Các vấn đề liên quan đến phát triển DNNVV vẫn ưu tiên trong chính sách phát triển kinh tế ở Việt Nam (xem kế hoạch 5 năm phát triển kinh tế xã hội của Việt Nam, cũng như các chiến lược mười năm), và thách thức mới đang nổi lên liên tục có nhu cầu phân tích. Ở đây, chúng tôi sử dụng hai bộ số liệu điều tra SME 2011 và SME 2013 để phục cho bài viết. Số liệu SME hiện vẫn chưa được cung cấp rộng rãi và tác giả cũng chưa có điều kiện tiếp cận nên chúng tôi mong muốn sẽ bổ sung trong một nghiên cứu khác 3.2 Các biến số và phương pháp nghiên cứu Các biến số Cách tiếp cận của luận án xuất phát từ lý thuyết về VCN trong các mô hình tăng trưởng kinh tế nội sinh, đặc biệt là mô hình của Lucas (1988). Đây là mô hình đề cao vai trò trung tâm của VCN và cho rằng mức sản lượng là một hàm của mức vốn con người. Thước đo đầu tư vào VCN trong một doanh nghiệp được thể hiện bằng chi phí mà doanh nghiệp bỏ ra để đầu tư nâng cao nguồn lực vốn con người nhằm cải thiện năng suất lao động. Đồng thời chúng tôi cũng xem xét có sự khác biệt đáng kể nào về năng suất lao động giữa các doanh nghiệp có đào tạo cho người lao động khi mới bắt đầu vào làm hay không. Tác giả cũng muốn sử dụng thước đo số năm đi học bình quân làm thước đo thể hiện vốn con người trong doanh nghiệp, tuy nhiên điều này là chưa thể được do hạn chế về mặt số liệu điều tra. Kỳ vọng về dấu của các biến số được trình bày ở bảng 3.1. Phương pháp nghiên cứu Trong bài viết này, nghiên cứu tiến hành phân tích mối quan hệ giữa năng suất lao động và các biến thể hiện sự đầu tư vào vốn con người trong doanh nghiệp cũng như một vài đặc điểm của doanh nghiệp có thể ảnh hưởng đến mối quan hệ này. Sử dụng hàm hồi quy dữ liệu bảng với 2 dạng mô hình chính là mô hình tác động cố định FEM (Fixed Effect Model) , 320
và mô hình tác động ngẫu nhiên REM (Random Effect Model). Kỹ thuật Hausman Test để lựa chọn một trong 2 dạng mô hình này. Mô hình ước lượng: LnNSLDit   0  1Trainit   Trainewit   3Sizeit   4TDVH it  uit Với: i: doanh nghiệp i và t là năm 2011, 2013 Bảng 3. 1 Các biến số được sử dụng trong mô hình Biến Định nghĩa Kỳ vọng dấu Biến phụ thuộc NSLD Năng suất lao động trong doanh nghiệp được đo bằng doanh thu chia cho lượng lao động thường xuyên bình quân trong doanh nghiệp. Để cho phù hợp với mô hình, tác giả sẽ lấy logarit biến này. Biến độc lập Train Chi phí đào tạo mà doanh nghiệp bỏ ra để đào tạo cho người lao động. Đây là thước đo cho sự đầu tư vào vốn + con người của doanh nghiệp Train_new Đào tạo cho lao động mới 1-Có 0-Không. Có một nhận định rằng, các doanh nghiệp thực hiện đào tạo sẽ có năng suất cao hơn so với các doanh nghiệp không đào tạo. + Điều này cũng thể hiện doanh nghiệp có sự đầu tư ban đầu vào vốn con người nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng lao động TDVH Trình độ văn hoá của chủ doanh nghiệp, được đo bằng bằng cấp mà chủ doanh nghiệp đạt được. Với 1-Không biết chữ, 2-Chưa tốt nghiệp tiểu học, 3-Tiểu học, 4- + THCS, 5-THPT. Với kỳ vọng dấu dương vì chủ doanh nghiệp có trình độ cao thì sử dụng lao động càng tốt và do đó doanh nghiệp có NSLĐ cao Size Quy mô doanh nghiệp, dựa vào số lượng lao động của doanh nghiệp để phân chia thành doanh nghiệp siêu nhỏ, nhỏ và vừa. 4. Kết quả thực nghiệm Sau khi dữ liệu được thu thập, tác giả tiến hành ghép hai bộ dữ liệu SME2011 và SME2013 thành một bộ dữ liêu bảng để sử dụng. Việc ghép các doanh nghiệp đã trả lời trong cả hai cuộc điều tra được dựa vào biến mã số của doanh nghiệp. Do bộ số liệu có khá nhiều bất cập nên tác giả lọc được 2079 doanh nghiệp được điều tra ở cả hai năm 2011 và 2013. 4.1 Thống kê mô tả các biến trong mẫu Sử dụng phần mềm Stata để chạy thống kê mô tả cho một số biến như sau Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến năm 2011 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max nsld 2,079 1.21e+08 1.22e+09 0 2.98e+10 train 1,195 1310.711 28078.87 0 900000 doanhthu 2,079 2.14e+09 2.97e+10 0 9.96e+11 laodong 2,079 17.02597 36.33429 1 496 Nguồn: Tính toán của tác giả , 321
Bảng 4.2 Thống kê mô tả các biến năm 2013 Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max nsld 2,078 2491018 2.64e+07 0 7.43e+08 train 967 734.0228 12146.45 0 357200 doanhthu 2,079 5.93e+07 1.38e+09 0 6.06e+10 laodong 2,078 15.32098 47.11856 1 1700 Nguồn: Tính toán của tác giả Bảng 4.3 Thống kê số doanh nghiệp thực hiện đào tạo mới năm 2011 theo trình độ văn hoá của chủ doanh nghiệp Trình độ văn Đào tạo lao động mới hoá Không Có NA Total Không biết chữ 1 0 2 3 Chưa TN Tiểu học 27 0 6 33 TN Tiểu học 135 4 34 173 TN THCS 399 14 177 590 TN THPT 1,022 132 126 1,280 Total 1,584 150 345 2,079 Nguồn: Tính toán của tác giả Bảng 4.4 Thống kê số doanh nghiệp thực hiện đào tạo mới năm 2011 theo quy mô Quy mô doanh Đào tạo lao động mới nghiệp Không Có NA Total Siêu nhỏ 1,096 27 337 1,460 Nhỏ 441 102 8 551 Vừa 47 21 0 68 Total 1,584 150 345 2,079 Nguồn: Tính toán của tác giả Bảng 4.5 Thống kê số doanh nghiệp thực hiện đào tạo mới năm 2013 theo trình độ văn hoá của chủ doanh nghiệp Trình độ văn Đào tạo lao động mới hoá Không Có NA Total Chưa TN Tiểu học 8 0 1 9 TN Tiểu học 88 2 10 100 TN THCS 472 6 32 510 TN THPT 1,358 61 37 1,456 Total 1,926 69 80 2,075 Nguồn: Tính toán của tác giả , 322
Bảng 4.6 Thống kê số doanh nghiệp thực hiện đào tạo mới năm 2013 theo quy mô Quy mô doanh Đào tạo lao động mới nghiệp Không Có NA Total Siêu nhỏ 1,417 21 77 1,515 Nhỏ 468 38 3 509 Vừa 44 10 0 54 Total 1,929 69 80 2,078 Nguồn: Tính toán của tác giả Bảng 4.7 Kết quả ước lượng FEM (1) và REM (2) (1) (2) lnnsld lnnsld train 0.00000323 0.00000175 (0.74) (0.71) trainnew 0.0326*** 0.0132*** (5.49) (6.07) 1.size 0 0 (.) (.) 2.size 0.586 0.279** (1.23) (2.22) 3.size 1.955** 0.226 (2.05) (0.82) 1.tdvh 0 0 (.) (.) 2.tdvh 5.772*** 0.724 (3.99) (0.28) 3.tdvh 3.671*** -1.057 (4.50) (-0.41) 4.tdvh 1.650*** -1.327 (3.29) (-0.52) 5.tdvh 0 -1.178 (.) (-0.46) _cons 13.33*** 15.52*** (52.88) (6.07) N 2108 2108 t statistics in parentheses * p
Nhìn vào kết quả từ bảng 4.1 và bảng 4.2, ta có thể thấy một vài điểm đáng chú ý sau: Năng suất lao động bình quân của các doanh nghiệp theo điều tra năm 2013 giảm hơn so với năm 2011 tuy vậy giá trị Max lại cao hơn, chứng tỏ năm 2013 biến này có phân phối lệch hơn so với 2011. Số lượng doanh nghiệp có đầu tư vào việc đào tạo nhân viên năm 2013 giảm so với 2011 và mức chi phí đầu tư trung bình cho hoạt động này cũng giảm đáng kể, nếu không muốn nói là còn một nửa (1310.711 so với 734.0228). Thống kê về đào tạo lao động mới tại các bảng 4.3, 4.4, 4.5, 4.6. Cho thấy, dù phân chia doanh nghiệp có đào tạo lao động mới nhằm nâng cao năng suất hay không theo các tiêu chí trình độ văn hoá của chủ doanh nghiệp hay quy mô doanh nghiệp thì đều nhận được kết quả giống nhau cho 2 năm. Lượng doanh nghiệp có thực hiện quá trình đào tạo này đều thấp hơn rất nhiều so với doanh nghiệp không đào tạo mới và sự chênh lệch này càng tăng theo thời gian. 4.2 Kết quả hồi quy dữ liệu bảng Kết quả chạy hồi quy dữ liệu bảng bằng cả 2 mô hình FEM (Fixed Effect Model) và REM (Random Effect Model) được trình bày tại bảng 4.7. Lựa chọn mô hình: Ta dùng kiểm định Hausman để kiểm tra xem trong 2 mô hình FEM và REM thì nên chọn mô hình nào phân tích với giả thuyết H0 là: mô hình REM thích hợp hơn. Test: Ho: difference in coefficients not systematic chi2(6) = (b-B)'[(V_b-V_B)^(-1)](b-B) = 22.03 Prob>chi2 = 0.0012 Kết quả nhận được cho thấy giá trị p-value bé hơn 1% nên ta chọn mô hình FEM Bảng 4.8 Kết quả ước lượng chi tiết FEM lnnsld Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] train 3.23e-06 4.36e-06 0.74 0.459 -5.33e-06 .0000118 trainnew .0325616 .0059353 5.49 0.000 .0209075 .0442158 size Nhỏ .5858846 .4757421 1.23 0.219 -.3482452 1.520015 Vừa 1.95539 .9548482 2.05 0.041 .0805252 3.830256 tdvh Chưa TN Tiểu học 5.772269 1.44737 3.99 0.000 2.930327 8.61421 TN Tiểu học 3.671355 .8155777 4.50 0.000 2.069951 5.27276 TN THCS 1.650177 .5009623 3.29 0.001 .6665264 2.633827 TN THPT 0 (omitted) _cons 13.32842 .2520559 52.88 0.000 12.83351 13.82334 Nguồn: Tính toán của tác giả Kiểm tra hiện tượng phương sai sai số thay đổi của FEM ta được: H0: sigma(i)^2 = sigma^2 for all i chi2 (1433) = 1.8e+34 Prob>chi2 = 0.0000 Vậy mô hình FEM có khuyết tật phương sai sai số thay đổi. Ta thực hiện ước lượng sai số chuẩn vững để khắc phục khuyết tật. Kết quả của FEM sau khi khắc phục là: , 324
Bảng 4.9 Kết quả ước lượng sai số chuẩn vững cho FEM Robust lnnsld Coef. Std. Err. t P>|t| [95% Conf. Interval] train 3.23e-06 1.86e-06 1.74 0.082 -4.13e-07 6.87e-06 trainnew .0325616 .0047962 6.79 0.000 .0231534 .0419699 size Nhỏ .5858846 .4909497 1.19 0.233 -.3771731 1.548942 Vừa 1.95539 1.05461 1.85 0.064 -.113356 4.024137 tdvh Chưa TN Tiểu học 5.772269 .9161652 6.30 0.000 3.975099 7.569439 TN Tiểu học 3.671355 .8334644 4.40 0.000 2.036413 5.306298 TN THCS 1.650177 .4765227 3.46 0.001 .7154193 2.584934 TN THPT 0 (omitted) _cons 13.32842 .241767 55.13 0.000 12.85417 13.80268 Nguồn: Tính toán của tác giả Vậy với kết quả cuối cùng này có thể thấy các biến độc lập đa phần đều có ảnh hưởng đến phụ thuộc. Chi phí đầu tư cho đào tạo nhằm nâng cao vốn con người (train) thực sự có ảnh hưởng đến năng suất lao động và hệ số góc gắn với biến này có dấu dương chứng tỏ doanh nghiệp bỏ nhiều chi phí đầu tư cho đào tạo người lao động thì sẽ có năng suất lao động cao. Việc đào tạo cho người lao dộng mới (trainnew)cũng mang lại hiệu quả, năng suất lao động trong doanh nghiệp này thực sự cao hơn so với các doanh nghiệp không đào tạo (lưu ý không đào tạo ở đây có nghĩa là tỷ lệ người lao động mới được đào tạo dưới 50%) Về quy mô, giữa doanh nghiệp Siêu nhỏ và Nhỏ không có sự khác biệt về năng suất nhưng giữa doanh nghiệp vừa và siêu nhỏ thì lại có. Về trình độ văn hoá của chủ doanh nghiệp, yếu tố này thực sự có ảnh hưởng tới năng suất lao động của doanh nghiệp và cũng có thể nói rằng nếu trình độ của chủ doanh nghiệp càng cao thì năng suất lao động của doanh nghiệp càng lớn. Điều này thể hiện trình độ quản lý doanh nghiệp của người đứng đầu, người có trình độ cao sẽ quản trị doanh nghiệp tốt hơn. 5. Kết luận Với những kết quả định lượng được thực hiện ở trên đã khằng định thêm sự quan trọng của việc đầu tư nâng cao vốn con người trong doanh nghiệp đối với năng suất lao động. Tuy vậy các doanh nghiệp của Việt Nam chưa thực sự quan tâm tới điều này, thể hiện ở lượng áp đảo của khối doanh nghiệp không mặn mà với việc đào tạo nhân viên, nâng cao vốn con người hoặc thể thiện ở phần chi phí mà doanh nghiệp bỏ ra để đầu tư cho việc này cũng quá thấp. Nghiên cứu này còn có hạn chế về mặt số liệu chưa thực sự đủ dài về thời gian, hơn nữa khái niệm năng suất chưa được tính toán bằng nhiều dạng trong đó có một chỉ tiêu năng suất giá trị gia tăng của doanh nghiệp quan trọng thì lại chưa được đề cập. Số liệu hạn chế cũng làm cho nghiên cứu chưa đi sâu vào các khoá đào tạo ngắn hạn dưới 6 tháng cho người lao động đang làm việc trong doanh nghiệp, số ngày đào tạo ... , 325
TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Annabi, Nabil (2017), Investments in education: what are the productivity gains? Journal of Policy Modeling. http://dx.doi.org/10.1016/j.jpolmod.2017.03.003 2. Aynur KAZAZ, Serdar ULUBEYL, Turgut Acikaraa, Bayram ER (2016), Factors affecting labor productivity: perspectives of craft workers, Procedia Engineering 164 ,28 – 34, www.sciencedirect.com 3. C.-F.Changetal (2015), Knowledge spillovers, human capital and productivity, Journal of Macroeconomics, http://dx.doi.org/10.1016/j.jmacro.2015.11.003 4. Díaz-Chao, Á., et al. (2016), ICT, innovation, and firm productivity: New evidence from small local firms, Journal of Business Research. http://dx.doi.org/10.1016/j.jbusres.2015.01.030 5. Emilio Colombo, Luca Stanca, (2014) "The impact of training on productivity: evidence from a panel of Italian firms", International Journal of Manpower, Vol. 35 Issue: 8, pp.1140-1158, https://doi.org/10.1108/IJM-08-2012-0121 6. Hạ Thị Thiều Dao & Nguyễn Đăng Khoa (2014), "Vai trò của VCN với tăng trưởng kinh tế vùng Duyên hải Nam Trung Bộ", Tạp chí Phát triển Kinh tế (283), 02-20. 7. Holland, Sara B. (2017), Firm Investment in Human Health Capital. http://dx.doi.org/10.21-39/ssrn.1674508 8. Hofmarcher MM, Festl E, Tarver LB (2016), Health sector employment growth calls for improvements in labor productivity, Health Policy ,http://dx.doi.org/10.1016/j.healthpol.2016.06.001 9. Jelle van Lottum, Jan Luiten van Zanden (2012), Labour productivity and human capital in the European maritime sector of the eighteenth century, Explorations in Economic History 53, 83–100. http://dx.doi.org/10.1016/j.eeh.2014.04.001 10. Jozef Konings, Stijn Vanormelingen (2010), The Impact of Training on Productivity and Wages: Firm Level Evidence, Discussion Paper No. 4731, IZA 11. Liu, Q. & Lu, R.(2016), On-the-job training and productivity: Firm-level evidence from a large developing country, China Economic Review, doi:10.1016/j.chieco.2016.08.001 12. Lorraine Dearden, Howard Reed, John Van Reenen (2000), Who Gains when Workers Train? Training and Corporate Productivity in a panel of British industries, The Institute For Fiscal Studies, 1742-0415. http://www.ifs.org.uk/wps/wp0004.pdf 13. Lucas, R. E. (1988), On the Mechanics of Economic Development, Journal of Monetary Economics, Tập 22, tr. 3-42 14. Mankiw, N. G., Romer, D. & Weil, D. (1992), A Contribution to the Empirics of Economic Growth, NBER Working Paper Series, Số 3541 15. Marcel Fafchamps and Said El Hamine (2016), Firm Productivity, Wages, and Agglomeration Externalities, Research in Economics. http://dx.doi.org/10.1016/j.rie.2016.12.003 16. Mita Bhattacharya and Paresh Narayan, Output and Labor Productivity in Organized Manufacturing: A Panel Cointegration Analysis for India , Intern. Journal of Production Economics, http://dx.doi.org/10.1016/j.ijpe.2015.09.020 17. Nikos Benos, Stelios Karagiannis (2016), Do education quality and spillovers matter? Evidence on human capital and productivity in Greece, Economic Modelling 54 563– 573, http://dx.doi.org/10.1016/j.e-conmod.2016.01.015 18. Ng, Y. C. & Leung, C. M. (2004), Regional Economic Performance in China: A Panel Data Estimation, RBC Papers on China, Hong Kong Baptist University, https://net2.hkbu.edu.hk/~ied/publi-cations/cp/CP200204.pdf, 04/04/2012. , 326