Đề tài nghiên cứu khoa học cấp cơ sở: Kiểm định mô hình Cobb – Douglas trong đo lường hiệu sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƢỜNG ĐẠI HỌC THƢƠNG MẠI

BÁO CÁO KẾT QUẢ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CẤP CƠ SỞ TÊN ĐỀ TÀI: “KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH COBB – DOUGLAS TRONG ĐO LƢỜNG HIỆU QUẢ SẢN XUẤT KINH DOANH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM”

Nhóm tác giả thực hiện: ThS Nguyễn Thị Minh Thảo

ThS Ngô Thị Ngọc

Bộ môn: Quản trị tài chính

Khoa: Tài chính - Ngân hàng

HÀ NỘI - 2017

MỤC LỤC

PHẦN MỞ ĐẦU ......................................................................................................... 1

CHƢƠNG 1 LÝ LUẬN VỀ MÔ HÌNH COBB – DOUGLAS TRONG ĐO

LƢỜNG HIỆU QUẢ SẢN XUẤT KINH DOANH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP 4

1.1. Các khái niệm cơ bản ........................................................................................ 4

1.1.1. Khái quát về mô hình Cobb – Douglas ...................................................... 4

1.1.2. Khái quát về doanh nghiệp có nhiều yếu tố đầu vào ................................. 5

1.2. Nội dung lý thuyết của đề tài ............................................................................ 9

1.2.1. Sự cần thiết của việc đo lƣờng hiệu quả sản xuất kinh doanh của doanh

nghiệp ................................................................................................................... 9

1.2.2. Thiết lập mô hình Cobb – Douglas dùng kiểm định .................................. 9

1.3. Tổng quan các công trình nghiên cứu sử dụng mô hình Cobb – Douglas ..... 11

1.3.1. Các công trình nghiên cứu nƣớc ngoài ..................................................... 11

1.3.2. Các nghiên cứu trong nƣớc ..................................................................... 17

CHƢƠNG 2 THỰC TRẠNG HIỆU QUẢ SẢN XUẤT KINH DOANH TẠI CÁC

DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƢỜNG CHỨNG KHOÁN VIỆT

NAM TRONG THỜI GIAN 2008 ĐẾN 2016 .......................................................... 19

2.1. Khái quát về thực trạng sản xuất kinh doanh của các công ty niêm yết trên thị

trƣờng chứng khoán Việt Nam .............................................................................. 19

2.1.1 Các hoạt động sản xuất kinh doanh chính tại các doanh nghiệp dệt may

Việt Nam ............................................................................................................ 19

2.1.2. Khái quát về kết quả sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp dệt may

niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam ............................................... 24

2.2. Phƣơng pháp nghiên cứu ................................................................................ 28

2.2.1. Mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu ......................................... 28

2.2.2. Cơ sở dữ liệu và phƣơng pháp thu thập ................................................... 30

2.2.3. Phƣơng pháp phân tích dữ liệu ................................................................. 30

2.2.4. Phƣơng pháp kiểm định ............................................................................ 33

2.3. Kết quả phân tích dữ liệu ................................................................................ 33

2.3.1. Kết quả điều tra ........................................................................................ 33

2.3.2. Phân tích kết quả ...................................................................................... 36

CHƢƠNG 3 PHÁT HIỆN VÀ ĐỀ XUẤT ............................................................... 38

3.1. Các phát hiện qua nghiên cứu ......................................................................... 38

3.1.1. Mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố tới hiệu quả sản xuất kinh doanh của

các doanh nghiệp ................................................................................................ 38

3.1.2. Đề xuất đối với các công ty dệt may trong việc tăng cƣờng hiệu quả sản

xuất kinh doanh .................................................................................................. 38

3.2. Ứng dụng và phát triển mô hình ..................................................................... 45

3.2.1. Ứng dụng mô hình .................................................................................... 45

3.2.2. Phát triển mô hình .................................................................................... 45

KẾT LUẬN ............................................................................................................... 47

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO .................................................................. 49

Tiếng Việt .................................................................................................................. 49

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 1.1. Các phƣơng án lựa chọn công nghệ ............................................................ 6

Bảng 1.2. Sản xuất với các đầu vào biến đổi .............................................................. 7

Bảng 2.1. Kế hoạch phát triển sản xuất kinh doanh ngành dệt may giai đoạn 2015 -

2020............................................................................................................ 19

Bảng 2.2. Kết quả kinh doanh của 16 doanh nghiệp dệt may năm 2016 .................. 25

Bảng 2.3. Thống kê mô tả các biến của mô hình Cobb – Douglass xây dựng đối với

các công ty dệt may niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán. ..................... 33

Bảng 2.4. Ma trận tƣơng quan ................................................................................... 34

Bảng 2.5. Kết quả mô hình Fixed effect ................................................................... 34

Bảng 2.6. Kết quả mô hình Random effect ............................................................... 34

Bảng 2.7. Kết quả tổng hợp....................................................................................... 35

DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 1.1. Các yếu tố đầu vào của doanh nghiệp ......................................................... 6

Hình 1.2 Đƣờng đồng lƣợng ....................................................................................... 7

Hình 1.3. Đƣờng đồng phí .......................................................................................... 8

Hình 2.1. Chỉ số năng suất lao động khu vực sản xuất ............................................. 20

Hình 2.2. Giá trị xuất khẩu dệt may Việt Nam ......................................................... 21

Hình 2.3. Giá trị xuất khẩu doanh nghiệp FDI và doanh nghiệp trong nƣớc ........... 21

Hình 2.4. Giá trị nhập khẩu dệt may (triệu USD) ..................................................... 22

Hình 2.5. Chuỗi giá trị ngành dệt may Việt nam ...................................................... 23

Hình 2.6. Tỷ trọng doanh thu và lợi nhuận của 3 doanh nghiệp đầu ngành dệt may25

Hình 2.7. KQKD của 5 doanh nghiệp dệt may mới đƣa cổ phiếu lên sàn năm 2016 ..... 26

Hình 2.8. Kết quả kinh doanh của 11 doanh nghiệp dệt may đã đƣa cổ phiếu lên sàn

từ trƣớc 2016 .............................................................................................. 28

1

PHẦN MỞ ĐẦU

1. Sự cần thiết của đề tài

Việc nghiên cứu ảnh hƣởng các nhân tố tới hoạt động sản xuất kinh doanh là

tối quan trọng đối với các doanh nghiệp. Đây là công việc thƣờng xuyên, liên tục

của các nhà quản trị doanh nghiệp nói chung và đặc biệt đối với nhà quản trị tài

chính. Chính vì thế việc ứng dụng mô hình quản trị là hết sức cần thiết. Thời gian

vừa qua, kinh tế Việt Nam chứng kiến một loạt các hoạt động làm ăn thua lỗ của

các doanh nghiệp khiến thị trƣờng chứng khoán luôn có sự biến động mạnh về thị

giá cổ phiếu. Hiện nay, các doanh nghiệp trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam đã

có đƣợc sự hồi phục đáng kể, song sự hồi phục này chƣa thực sự ổn định. Một trong

những vấn đề mà nhà quản trị của doanh nghiệp niêm yết trên thị trƣờng chứng

khoán cần quan tâm là nhận diện đƣợc tác động của các yếu tố tới hiệu quả sản xuất

kinh doanh, từ đó triển khai ứng dụng các mô hình quản trị nhằm đánh giá hiệu quả

hoạt động sản xuất kinh doanh của mình đề có thể đƣa ra những quyết sách phù

hợp. Mô hình Cobb –Douglas là một trong số những mô hình dùng để đánh giá tác

động của các yếu tố nguồn nhân lực, tƣ liệu sản xuất và năng lực quản lý tới hiệu

quả sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp. Mô hình này giúp các doanh nghiệp có

những đánh giá sát với tình hình sản xuất kinh doanh thực tế. Đặc biệt, nó giúp nhà

quản trị có đƣợc cái nhìn về đóng góp của các yếu tố vào giá trị thu nhập. Thông

qua đó, nhà quản trị có đƣợc những quyết định phù hợp đối với giai đoạn tiếp sau

của đơn vị

Chính vì vậy, đề tài“Kiểm định mô hình Cobb – Douglas trong đo lường

hiệu sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệpniêm yết trên thị trường chứng

khoán Việt Nam”là thực sự cần thiết không chỉ đối với bản thân các doanh nghiệp

này mà còn đối với cả các nhà đầu tƣ và Chính phủ. Bên cạnh đó, nghiên cứu này

cùng phục vụ cho nội dung giảng dạy môn Quản trị tài chính do Khoa Tài chính –

Ngân hàng đảm nhiệm. Do vậy, đề tài nghiên cứu này vừa đảm bảo ý nghĩa cả về lý

luận và thực tiễn.

2. Mục tiêu nghiên cứu

- Tổng hợp lý thuyết về hàm sản xuất và một số kết quả nghiên cứu thực

nghiệm trên thế giới về tác động của các nhân tố đến hiệu quả tài chính của doanh nghiệp

2

- Kiểm định các nhân tố đầu vào có ảnh hƣởng đến hiệu quả sản xuất kinh

doanh của các nhóm doanh nghiệp ngành may mặc niêm yết trên thị trƣờng chứng

khoán Việt Nam bằng mô hình Cobb-Douglas.

- Đánh giá mức độ tác động của các nhân tố này đến hiệu quả sản xuất kinh

doanh ngành may mặc theo từng nhóm doanh nghiệp đã phân loại để rút ra các kết

luận và phát hiện các vấn đề liên quan đến hiệu quả sản xuất kinh doanh niêm yết

trên sàn chứng khoán Việt Nam.

- Đóng góp các phân tích thực tế cho giảng dạy, nghiên cứu học phần Quản

trị tài chính

3. Đối tƣơng, phạm vi nghiên cứu

3.1. Đối tƣợng nghiên cứu

Đề tài tập trung chủ yếu vào phân tích ảnh hƣởng của các nhân tố ảnh hƣởng

chính tới hiệu quả sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp niêm yết trên thị

trƣờng chứng khoán, gồm các nhân tố về nguồn lực, vốn đầu tƣ, công nghệ sản xuất

và công nghệ quản trị;

Tiến hành kiểm định mô hình Cobb – Douglas trong đo lƣờng hiệu quả hoạt

động sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp nhằm chỉ ra mức độ đóng góp của

các yếu tố đàu vào tới kết quả kinh doanh.

3.2. Phạm vi nghiên cứu

- Tiến hành khảo sát lấy dữ liệu về các nhân tố cấu thành nên giá trị sản xuất

kinh doanh của các doanh nghiệp ngành dệt may đang niêm yết trên thị trƣờng

chứng khoán Việt Nam phục vụ cho việc kiểm định mô hình Cobb – Douglas. Các

số liệu thu thập đƣợc thu thập bao gồm các yếu tố về vốn (giá trị tài sản cố định,

vốn kinh doanh), các yếu tố về lao động (số lƣợng lao động, lƣơng bình quân), các

yếu tố về kết quả kinh doanh (doanh thu thuần, lợi nhuận kinh doanh thuần).

- Thời gian nghiên cứu: Số liệu đƣợc thu thập từ năm 2008 đến năm 2016.

4. Phƣơng pháp nghiên cứu

- Loại dữ liệu: định lƣợng

- Phƣơng pháp thu thập dữ liệu: Nghiên cứu sử dụng chủ yếu là dữ liệu thứ

cấp, đƣợc tổng hợp thông qua các báo cáo tài chính của các doanh nghiệp qua các

năm, sắp xếp lại theo dạng bảng (Panel data).

3

- Phƣơng pháp xử lý dữ liệu

Phƣơng pháp vận dụng trong quá trình nghiên cứu là: phƣơng pháp hệ thống,

phƣơng pháp tổng hợp, phƣơng pháp phân tích, phƣơng pháp so sánh, đối chiếu,

phƣơng pháp thống kê... để nêu lên chỉ ra mức độ đóng góp của các nhân tố với

hiệu quả sản xuất kinh doanh đạt đƣợc của các doang nghiệp.

Nghiên cứu sử dụng phần mềm Stata xử lý các dữ liệu điều tra, kiểm định giả

thuyết, phân tích hồi quy và tìm ra tƣơng quan tác động của các yếu tố đến hiệu quả

sản xuất kinh doanh.

5. Lợi ích kinh tế xã hội của đề tài

- Nhu cầu đánh giá hiệu quả sản xuất kinh doanh luôn là vấn đề đƣợc các nhà

quản trị doanh nghiệp quan tâm. Bởi nó cho thấy tính phù hợp của các quyết định

quản trị trong lựa chọn các yếu tố đầu vào. Chúng giúp nhà quản trị nhận diện mức

độ quan trọng của các nhân tố và những điều chỉnh phù hợp đối với các chính sách

quản lý doanh nghiệp.

- Bên cạnh đó, các nhà hoạch định chính sách vĩ mô cũng có đƣợc công cụ để

đƣa ra những đánh giá khách quan hơn đối với các ngành kinh tế trong đóng góp của

từng ngành vào phát triển kinh tế đất nƣớc và xây dựng các chính sách điều tiết nền

kinh tế phù hợp.

- Mô hình Cobb - Douglas thuộc loại mô hình hàm sản xuất đơn giản nhất,

dễ ứng dụng nhƣng vẫn cho những nhận xét xác thực với tình hình sản xuất thực tế.

- Các thông số của mô hình dễ ƣớc lƣợng, sinh viên dễ dàng tiếp cận thực tế

và ứng dụng vào môn học Quản trị tài chính và các mô học khác có liên quan.

6. Kết cấu của đề tài

Ngoài Phần Mở đầu, Kết luận, Danh mục tài liệu tham khảo, kết cấu nội

dung của nghiên cứu gồm 3 chƣơng chính sau:

Chƣơng 1: Lý luận về mô hình Cobb – Douglas trong đo lƣờng hiệu quả sản

xuất

Chƣơng 2: Thực trạng hiệu quả sản xuất kinh doanh tại các doanh nghiệp

niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam trong thời gian 2008 đến 2016

Chƣơng 3: Phát hiện và đề xuất

4

CHƢƠNG 1

LÝ LUẬN VỀ MÔ HÌNH COBB – DOUGLAS TRONG ĐO LƢỜNG

HIỆU QUẢ SẢN XUẤT KINH DOANH CỦA CÁC DOANH NGHIỆP

1.1. Các khái niệm cơ bản

1.1.1. Khái quát về mô hình Cobb – Douglas

Hàm sản xuất thể hiện mối quan hệ kỹ thuật giữa việc các yếu tố đầu vào

khác nhau theo một công nghệ nhất định để tối ƣu hóa đầu ra. Trong quá trình sản

xuất kinh doanh, bất cứ ngƣời quản lý nào cũng phải quan tâm dến 2 vấn đề: chi phí

về nguồn lực cho hoạt động sản xuất kinh doanh và kết quả do hoạt động đó mang

lại. Điều này đƣợc thể hiện ở các yếu tố đầu vào (inputs) và đầu ra (output).

Các yếu tố đầu vào, gồm các khoản tài nguyên tiêu tốn tính theo giá trị thị

trƣờng và đƣợc biểu hiện bằng chi phí sản xuất nhƣ: tiền thuê nhà, thuê đất, mua

nguyên vật liệu, vật tƣ, chi phí thuê lao động, dịch vụ… Trong sản xuất kinh doanh,

các chủ doanh nghiệp phải lựa chọn đầu vào tối ƣu và sử dụng có hiệu quả các đầu

vào đó để tối thiểu hóa chi phí sản xuất và tối đa hóa lợi nhuận.

Các yếu tố đầu ra, là kết quả thu đƣợc từ hoạt động sản xuất kinh doanh. Do

đặc điểm kinh tế kỹ thuật khác nhau nên đầu ra của các doanh nghiệp cũng khác

nhau. Đầu ra của doanh nghiệp nông nghiệp là các sản phẩm dịch vụ nông nghiệp,

đối vớ doanh nghiệp vận tải là lƣợng hành khách và lƣợng hàng hóa vận chuyển

đƣợc, đối với doanh nghiệp thƣơng mại là tổng tiền thu từ bán hàng… Trong thực

tế, doanh nghiệp nào cũng mong muốn tìm kiếm mức đầu ra tối ƣu vì nó sẽ đem lại

lợi nhuận cao nhất.

Khi xem xét quá trình kinh doanh của doanh nghiệp chúng ta phải quan tâm

tới 3 mối quan hệ sau:

+ Đầu vào sản xuất và đầu ra

+ Tối thiểu hóa chi phí sản xuất và tối đa hóa lợi nhuận

+ Chi phí sản xuất với lƣợng đầu ra.

Để biểu hiện ba mối quan hệ trên ngƣời ta sử dụng hàm sản xuất

Q= f(x1, x2,…, xn)

Trong đó:

5

Q: yếu tố đầu ra

x1, x2,…, xn: các yếu tố đầu vào

Nếu chỉ sử dụng K (vốn) và L (số lƣợng lao động) thì hàm sản xuất mang tên

là hàm Cobb – Douglas [mang tên hai nhà kinh tế học P.H Douglas và thống kê học

C.V Cobb đã thực hiện nghiên cứu nền kinh tế nƣớc Mỹ trong giai đoạn từ năm

1899 đến năm 1912 và xác định đƣợc hàm sản xuất của nƣớc Mỹ trong giai đoạn này là Q = A. K0,75L0,25] có dạng sau:

Q= f(K,L)

Sản xuất phát triển nhanh hay chậm tùy thuộc vào việc sử dụng các yếu tố

lao động, vốn nhƣ thế nào, đồng thời phụ thuộc vào các yếu tố tổng hợp. Trên bình

diện kinh tế các yếu tố này phản ánh hiệu quả sản xuất chung.

Mô hình này có một số ƣu điểm sau:

- Trong số các mô hình mô tả quá trình sản xuất, mô hình này thuộc loại đơn

giản nhất.

- Tuy mô hình đơn giản song vẫn cho những nhận xét xác thực với tình hình

sản xuất thực tế.

- Các thông số của mô hình dễ ƣớc lƣợng.

1.1.2. Khái quát về doanh nghiệp có nhiều yếu tố đầu vào

Khi thực hiện hoạt động sản xuất kinh doanh, để có vốn phục vụ cho kế hoạch

sản xuất, doanh nghiệp có thể huy động từ nhiều con đƣờng khác nhau: chủ sở hữu,

chủ nợ (vay). Sau khi huy động đủ vốn, doanh nghiệp sẽ tiến hành đầu tƣ thông qua

việc mua sắm các yếu tố đầu vào để thực hiện hoạt động sản xuất/cung cấp dịch vụ đạt

đƣợc mục tiêu kinh doanh đặt ra: tạo ra lợi nhuận, tạo tiền đảm bảo có thể trả cho các

khoản vay đến hạn. Có thể nói quá trình kinh doanh chính là quá trình sử dụng vốn để

tạo ra số tiền lớn hơn số tiền bỏ ra ban đầu. Quá trình này đƣợc lặp đi lặp lại theo một

trình tự nhất định tạo thành chu kỳ kinh doanh và trong quá trình kinh doanh, vốn của

doanh nghiệp thay đổi cả về hình thái vật chất lẫn giá trị.

Chu kỳ kinh doanh diễn ra qua 3 quá trình: (1) cung cấp (mua các yếu tố đầu

vào, bao gồm: mua sức lao động, tƣ liệu lao động và đối tƣợng lao động); (2) quá

trình sản xuất (ba yếu tố đầu vào đƣợc kết hợp với nhau để tạo ra giá trị, tạo ra sản

phẩm hàng hóa đáp ứng nhu cầu cảu xã hội); và (3) quá trình bán hàng (thực hiện

6

giá trị của sản phẩm, hàng hóa trên thị trƣờng để thu hồi vốn đã bỏ ra đồng thời tạo

lợi nhuận).

Quá trình kinh doanh diễn ra liên tục và lâu dài, trong quá trình này phát sinh

rất nhiều các mối quan hệ kinh tế tài chính làm tăng, giảm tài sản và nguồn vốn của

Sức lao động

Tư liệu lao động

Đối tượng lao động

doanh nghiệp.

SẢN PHẨM

Hình 1.1. Các yếu tố đầu vào của doanh nghiệp

Trƣớc khi tiến hành sản xuất kinh doanh, doanh nghiệp phải lựa chọn trƣớc

nhiều kỹ thuật khác nhau để sau cho đƣợc một yếu tố đầu vào hợp lý nhất, tiết kiệm

chi phí nhất, so cho hàm sản xuất Q là lớn nhất, đó là mục tiêu của sự lựa chọn:

- Cùng một lƣợng đầu ra nhƣng chi phí là thấp nhất.

- Cùng một lƣợng chi phí nhƣng đầu ra là lớn nhất.

Ví dụ: để sản xuất 100 SP, doanh nghiệp A có 4 công nghệ kết hợp K và L

(PK= 60 ĐVT; PL= 40ĐVT) nhƣ sau:

Bảng 1.1. Các phƣơng án lựa chọn công nghệ

Tổng chi phí Công nghệ K L (ĐVT)

1 6 2 440

2 3 2 260

3 2 3 240

4 1 6 300

 Doanh nghiệp chọn công nghệ 3 vì ít tốn kém nhất.

Khi tiến hành sản xuất kinh doanh, muốn tồn tại và phát triển doanh nghiệp

phải tiến hành đổi mới công nghệ, quy mô sản xuất nhằm tạo ra sản phẩm phù hợp,

7

đáp ứng nhu cầu thị trƣờng. Vì vậy, nếu xem xét trong dài hạn, ứng với nhiều chu

kỳ sản xuất kinh doanh thì tất cả các đầu vào của doanh nghiệp đều có thể biến đổi.

Giả sử doanh nghiệp sử dụng 2 đầu vào là vốn (K) và lao động (L) để sản xuất ra

sản phẩm. Khi ấy, doanh nghiệp có thể tùy ý thay đổi số lƣợng và các cách phối hợp

K và L để đạt đƣợc mức sản lƣợng khác nhau. Đƣờng đồng lƣợng là đƣờng biểu thị

cho tất cả các sự kiện kết hợp các đầu vào khác nhau để sản xuất một lƣợng đầu ra

nhất định.

Ví dụ minh họa cho công nghệ sản xuất với các đầu vào đều biến đổi của

một doanh nghiệp:

Bảng 1.2. Sản xuất với các đầu vào biến đổi

L 1 2 3 4 5 K

1 20 40 55 63 75

2 40 60 75 85 90

3 55 75 90 100 105

4 63 85 100 110 115

5 75 90 105 115 120

Hình 1.2 Đƣờng đồng lƣợng

8

- Các đƣờng đồng lƣợng cho thấy sự linh hoạt mà các doanh nghiệp có đƣợc

khi ra các quyết định sản xuất.

- Độ nghiêng của mỗi đƣờng đồng lƣợng cho thấy có thể dùng một số lƣợng

đầu vào này thay thế cho một số lƣợng đầu vào khác ra sao để đầu ra không thay đổi.

Ngƣời quản lý doanh nghiệp cần phải hiểu bản chất của sự linh hoạt ấy trong

việc lựa chọn những yếu tố đầu vào để tối thiểu hóa chi phí và tối đa hóa lợi nhuận

đồng thời phải chú ý đến quy luật năng suất cận biên luôn giảm dần.

Thông tin về đƣờng đồng lƣợng mới chỉ cho chúng ta biết đƣợc các phƣơng

án sản xuất khác nhau của doanh nghiệp để tạo ra các mức sản lƣợng mong muốn.

Nhƣng doanh nghiệp cũng phải cân nhắc để sản xuất cùng một mức sản lƣợng thì

phƣơng án kết hợp các yếu tố đầu vào nào có chí phí thấp nhất, tức là tối thiểu hóa

chi phí khi sản xuất một mức sản sản lƣợng mong muốn. Nhƣ vậy, doanh nghiệp

phải tính đến giá của các yếu tố đầu vào để quyết định phƣơng án tối ƣu. Giả sử PK=

30 ĐVT, PL= 20 ĐVT, ta có thể tính đƣợc tổng chi phí của từng phƣơng án. Khi ấy

để sản xuất những mức sản lƣợng khác nhau thì chi phí sẽ khác nhau nhƣng có một

số phƣơng án kết hợp K và L khác nhau lại có chi phí nhƣ nhau (nhƣ 3K + 1,5L

hoặc 2K + 3L đều có mức chi phí C= 120ĐVT). Khi biểu diễn trên đồ thị những

phƣơng án có cùng mức chi phí, ta đƣợc các đƣờng đồng phí.

Hình 1.3. Đƣờng đồng phí

Hình trên cho thấy, dọc theo đƣờng đồng phí, khi giảm vốn thì chi phí sẽ

giảm 1 lƣợng ( K xPK) và tăng lao động thì chi phí sẽ tăng ( L x PL). Vì thế, muốn

tổng chi phí không đổi thì ( K xPK) = ( L x PL) hay độ dốc của đƣờng đồng phí

tag = - K/ L = PL/PK.

Khi phối hợp các đƣờng đồng lƣợng với các đƣờng đồng phí ta thấy có một

số đƣờng đồng lƣợng tiếp xúc với một số đƣờng đồng phí, tiếp điểm của các đƣờng

9

này chính là các điểm lựa chọn tối ƣu khi kết hợp các yếu tố đầu vào (K, L) khi sản

xuất cùng một mức sản lƣợng đầu ra. Theo ví dụ trên, ta thấy có 3 tiếp điểm là E1,

E2, E3 có chi phí sản xuất để sản xuất 24, 35, 39 sản phẩm là thấp nhất. Nếu giá bán

sản phẩm không thay đổi thì tại các điểm kết hợp đó lợi nhuận sẽ đạt đƣợc mức cao

nhất. Nhƣ vậy các điểmE1, E2, E3 cho biết các phƣơng án có hiệu quả vì chi phí

đầu vào của nó là tối thiểu nhất. Tập hợp các phƣơng án sản xuất hiệu quả ta đƣợc

đƣờng phát triển quy mô của doanh nghiệp. Tại đó, độ dốc của đƣờng đồng lƣợng

(MRSTK/L) = độ dốc của đƣờng đồng phí (tag )

= MRSTK/L= MPL/MPK và tag = PL/PK

Đây chính là quy tắc lựa chọn đầu vào tối ƣu của doanh nghiệp khi sử dụng

các yếu tố đầu vào biến đổi nhằm tối thiểu hóa chi phí. Điều đó có nghĩa là doanh

nghiệp tối thiểu hóa chi phí sản xuất khỉ tỷ suất thay thế kỹ thuật biên của lao động

cho vốn = năng suất lao động biên của một đơn vị đồng thuê lao động = năng suất

cận biên của 1 đồng thuê vốn.

1.2. Nội dung lý thuyết của đề tài

1.2.1. Sự cần thiết của việc đo lường hiệu quả sản xuất kinh doanh của doanh

nghiệp

- Nhu cầu đánh giá hiệu quả sản xuất kinh doanh luôn là vấn đề đƣợc các nhà

quản trị doanh nghiệp quan tâm. Bởi nó cho thấy tính phù hợp của các quyết định

quản trị trong lựa chọn các yếu tố đầu vào.

- Khi các yếu tố đầu vào biến đổi, việc nhận diện tác động của chúng tới hiệu

quả sản xuất kinh doanh là điều cần thiết. Chúng giúp nhà quản trị có nhận diện

mức độ quan trọng của các nhân tố và những điều chỉnh phù hợp đối với các chính

sách quản lý doanh nghiệp.

- Bên cạnh đó, các nhà hoạch định chính sách vĩ mô cũng có đƣợc những đánh

giá khách quan hơn đối với các ngành kinh tế trong đóng góp của từng ngành vào phát

triển kinh tế đất nƣớc và xây dựng các chính sách điều tiết nền kinh tế phù hợp.

1.2.2. Thiết lập mô hình Cobb – Douglas dùng kiểm định

(1)

Hàm Cobb – Douglas đƣợc sử dụng để kiểm định có dạng:

Qt =

10

Trong đó:

0 < <1. Với giả thiết 0< hàm Cobb – Douglas coi giá trị sản xuất tỷ lệ với

lao động và vốn.

Q: Sản lƣợng sản xuất / giá trị tăng thêm/ doanh thu/ lợi nhuận thuần hoạt

động kinh doanh

A: Các yếu tố tổng hợp:trình độ khoa học kỹ thuật, khả năng tổ chức quản lý

của doanh nghiệp nói riêng và toàn xã hội nói chung

L: Tổng số lao động / thu nhập bình quân của lao động

K: Tổng tài sản cố định

Với giả thiết hàm Cobb – Douglas là hàm liên tục theo thời gian và với góc

độ toán học có thể biểu diễn tốc độ phát triển theo thời gian của Qt nhƣ sau:

= (2)

Chia cả hai vế của phƣơng trình (2) cho Q và sau khi biến đổi ta đƣợc:

Vế trái của công thức (3) chính là tốc độ tăng của giá trị sản xuất (Qt). Vế

phải của công thức này gồm có ba thành phần:

- Thành phần thứ nhất là tốc độ tăng năng suất các nhân tố tổng hợp;

- Thành phần thứ hai là tốc độ tăng năng suất cận biên của lao động (

- Thành phần thứ ba là tốc độ tăng năng suất biên duyên của vốn (

Viết lại công thức (3) ta có:

Gr(Q) = Gr(A) + MPL( Gr(L) + MPK ( Gr(K) (4)

Trong đó:

Gr(Q): tốc độ tăng của giá trị sản xuất

Gr(L): tốc độ tăng của lao động

Gr(K): tốc độ tăng của vốn

11

MPL và MPK là năng suất cận biên tƣơng ứng của yếu tố lao động và vốn.

Trong thị trƣờng có cạnh tranh hoàn hảo (cạnh tranh hoàn hảo là không nhà

doanh nghiệp nào lái đƣợc thị trƣờng theo ý riêng của mình), tỷ lệ lợi nhuận của

đồng vốn bỏ ra sẽ bằng năng suất cận biên của vốn (MPK), còn tỷ lệ lƣơng của

công nhân nhân sẽ bằng năng suất biên duyên của lao động (MPL). Trong trƣờng

hợp này MPK( sẽ là tỷ lệ đóng góp của vốn trong giá trị sản xuất và MPL( sẽ là

tỷ lệ đóng góp của lao động trong giá trị sản xuất. Nhƣ vậy, trong trƣờng hợp MPL

và MPK là tỷ lệ đóng góp của lao động và kết quả sản xuất thu đƣợc. Cụ thể hóa

công thức (4), mô hình hàm sản xuất Cobb - Douglas có dạng:

Gr(Q) = Gr(A) + Gr(L) + (1- )Gr(K) (5)

Công thức (5) cho thấy tỷ lệ đóng góp của tốc độ tăng lao động cho giá trị

sản xuất bằng , còn tỷ lệ đóng góp của vốn cho tốc độ tăng của giá trị sản xuất

bằng (1- ).

Dựa vào công thức (5), ta có thể tính đƣợc tốc độ tăng của năng suất các

nhân tố tổng hợp (Gr(A) hay Gr(TFP)) theo công thức:

Gr(TFP) = Gr(Q) – [ Gr(L) + (1 - )Gr(K)] (6)

Trong đó:

Gr(Q) là tốc độ tăng của giá trị tăng thêm

Gr(L) là tốc độ tăng của lao động

Gr(K) là tốc độ tăng vốn

1.3. Tổng quan các công trình nghiên cứu sử dụng mô hình Cobb – Douglas

1.3.1. Các công trình nghiên cứu nước ngoài

(1) Ahmad Mohammadshirazi, Asadolah Akram, Shahin Rafiee, Elnaz Bagheri

Kalhor(2015), On the study of energy and cost analyses of orange production in

Mazandaran province, Sustainable Energy Technologies and Assessments [8]

Mục tiêu của nghiên cứu này là để xác định cân bằng năng lƣợng giữa đầu

vào và đầu ra cho sản xuất cam ở tỉnh Mazandaran, một trong những trung tâm sản

xuất cây có múi quan trọng nhất ở Iran. Dữ liệu đƣợc thu thập bằng cách sử dụng

bảng câu hỏi trong các cuộc phỏng vấn trực tiếp. Kết quả cho thấy, phân bón hoá

học ảnh hƣởng cao nhất (chiếm 26,9%) và hóa chất (26,1%). Tỷ lệ năng lƣợng đầu

ra cho năng lƣợng đầu vào khoảng xấp xỉ 0,67. Cổ phần của năng lƣợng tái tạo và

12

không tái tạo là 24% và 76%, tƣơng ứng với tổng năng lƣợng đầu vào. Hàm sản

xuất Cobb-Douglas đƣợc áp dụng để kiểm tra mối quan hệ giữa các dạng sử dụng

năng lƣợng khác nhau. Các phát hiện cho thấy các nhà sản xuất cam phải tối ƣu hóa

việc sử dụng các nguồn năng lƣợng gián tiếp và không tái tạo vì họ đang sử dụng

quá mức các nguồn năng lƣợng dẫn đến một hiệu ứng nghịch với năng suất ngoài

việc gia tăng nguy cơ đối với tài nguyên thiên nhiên và sức khoẻ con ngƣời.

(2) Bravo-Ureta. B. E, Pinheiro. A. E (1993), Efficiency analysis of

Developingcountry agriculture: A review of the frontier function literature,

Agriculturaland Resource Economics review [10]

Tác giả đã sử dụng hàm sản xuất tối đa ngẫu nhiên để phân tích hiệu quả

nông nghiệp ở các nƣớc đang phát triển. Các biến đầu vào đƣợc sửdụng trong các

mô hình phân tích là giáo dục đào tạo (trình độ, sự hiểu biết củanông dân), kinh

nghiệm, khuyến nông, khả năng tiếp cận tín dụng và quy mô nônghộ. Các kết quả

đánh giá hiệu quả dựa trên phƣơng pháp sử dụng hàm sản xuất tốiđa ngẫu nhiên là

nhất quán với quan điểm cho rằng nguồn nhân lực đóng vai tròquan trọng trong

năng suất nông nghiệp ở các nƣớc đang phát triển. Do đó, chínhsách đầu tƣ công để

tăng cƣờng nguồn vốn con ngƣời có thể tạo ra sản lƣợng tăngthêm ngay cả trƣờng

hợp không có công nghệ mới.

(3) Resmi. P, Kunnal. L. B, Basavaraja. H, Bhat. A. R. S, Handigol. J.

A, Sonnad. J. S (2013), Technological change in black pepper production in

Idukki district ofKerala: A decomposition analysis, Karnataka Journal of

Agricultural Sciences [15]

Tác giả đã sử dụng hàm sản xuất Cobb – Douglas để phân tích sự tác động

của các yếu tố đầu vào (mật độ, tuổi cây, lao động, phân bón, thuốc bảo vệ thực vật)

đến năng suất hồ tiêu và chỉ ra sự khác nhau về năng suất giữa hai mô hình sản xuất

truyền thống và mô hình công nghệ hiện đại. Kết quả phân tích cho thấy, trong mô

hình sản xuất hiện đại, các biến đầu vào nhƣ tuổi cây, số lao động và thuốc bảo vệ

thực vật có ảnh hƣởng tích cực và có ý nghĩa thống kê trong việc giải thích sự thay

đổi năng suất. Các biến mật độ và phân bón không có ý nghĩa thống kê. Trong mô

hình sản xuất truyền thống biến tuổi cây và thuốc bảo vê thực vật có ảnh hƣởng tích

cực và có ý nghĩa thống kê, các biến còn lại không có ý nghĩa thống kê. Kết quả ƣớc

13

lƣợng sự khác nhau về năng suất hồ tiêu giữa công nghệ mới và công nghệ cũ là

43,9%, trong đó 37,7% là do tác động của yếu tố công nghệ và 6,25% là do sự khác

nhau ở mức độ sử dụng các yếu tố đầu vào. Điều này cho thấy, hộ sản xuất có thể

tăng năng suất hồ tiêu khi thay đổi công nghệ sản xuất.

(4) Abdulkadir Abdulrashid Rafindadi, Ilhan Ozturk (2015), Effect of

financial development, economic growth and trade on electricity consumption:

Evidence from post – Fukushima Japan, Renewable sustainable Energy Reviews

[7]

Nghiên cứu này xem xét tác động dài hạn và ngắn hạn của phát triển tài

chính, tăng trƣởng kinh tế, xuất khẩu, nhập khẩu và vốn đối với các tình trạng khó

khăn về năng lƣợng của Nhật Bản do khủng hoảng năng lƣợng ở nƣớc này. Để đảm

bảo kết quả, nghiên cứu đã áp dụng hàm sản xuất Cobb-Douglas mở rộng và sử

dụng các dữ liệu chuỗi thời gian từ năm 1970 đến năm 2012. Sau đó, kiểm tra gốc

của cấu trúc bằng việc sử dụng kết hợpkiểm định biên ARDL và thử nghiệm hợp

nhất Johansen. Ngoài ra, mô hình nhân quả của VECM Granger đƣợc sử dụng để

xác định mối quan hệ nhân quả giữa các biến số. Các biến đầu vào đƣợc sử dụng

trong mô hình là mức sản xuất nội địa, năng lƣợng, vốn và lao động. Các phát hiện

của nghiên cứu cho thấy mức tiêu thụ điện, tăng trƣởng kinh tế, phát triển tài chính,

vốn và mở cửa thƣơng mại đƣợc hợp nhất cho mối quan hệ lâu dài. Nghiên cứu phát

hiện ra rằng phát triển tài chính kích thích tiêu thụ điện ở Nhật Bản. Tăng trƣởng

kinh tế làm tăng nhu cầu điện, nhƣng vốn giảm. Xuất khẩu, nhập khẩu và mở cửa

thƣơng mại có tác động nhƣ nhau để tạo ra một mức gia tăng đáng kể trong tiêu thụ

điện. Trong một phát triển liên quan khác, nghiên cứu phát hiện sự tồn tại của phản

hồi giữa phát triển tài chính và tiêu thụ điện và cùng suy luận giữa vốn và tăng

trƣởng kinh tế. Tăng trƣởng kinh tế, xuất khẩu, nhập khẩu, và mở cửa thƣơng mại

mặt khác cũng là nguyên nhân gây ra tiêu thụ điện ở Nhật Bản. Nghiên cứu đã

khám phá mức độ ảnh hƣởng của từng biến số kinh tế vĩ mô đƣợc sử dụng trong

nghiên cứu này về mức tiêu thụ điện của Nhật giữa mức độ khó khăn về điện của

đất nƣớc.

14

(5)Qun Feng, Hong Chen(2013), The safety-level gap between China and

the US in view of the interaction between coal production and safety

management, Safety Science [13]

Sản xuất than là một hoạt động có sản lƣợng an toàn và đầu ra an toàn, sự

tƣơng tác giữa sản xuất than và đầu vào an toàn phản ánh mối quan hệ giữa phát

triển kinh tế và an toàn lao động. Thông qua phân tích sự tƣơng tác lâu dài giữa sản

xuất than và đầu vào an toàn, bài báo này phân chia các giai đoạn an toàn của một

quốc gia sang giai đoạn phát triển, giai đoạn ổn định và giai đoạn vƣợt bậc. Theo

nguyên tắc cơ bản của chức năng sản xuất Cobb-Douglas, một mô hình sản xuất

than đã đƣợc thiết lập và phân tích hồi quy đƣợc thực hiện bằng phần mềm EViews.

Để nghiên cứu mối tƣơng quan giữa sản lƣợng kinh tế và quản lý an toàn

trong các mỏ than, mô hình kinh tế lƣợng đã đƣợc sử dụng. Mô hình mối quan hệ

giữa sản xuất than và tốc độ tăng trƣởng lao động, đầu vào an toàn và tỷ lệ tiến bộ

công nghệ đã đƣợc thiết lập. Trong đó, mục tiêu của đầu vào an toàn là giảm tử

vong và thƣơng tích của ngƣời lao động trên một triệu tấn than. Tỷ lệ tử vong của

ngƣời trên một triệu tấn than có thể phản ánh trực tiếp tình trạng an toàn của các mỏ

than và sự nỗ lực của quốc gia trong việc quản lý an toàn, nhƣ đào tạo an toàn, và

mua các thiết bị an toàn giúp giảm tỷ lệ tử vong của ngƣời lao động. Hơn nữa, tỷ lệ

tử vong của ngƣời lao động có thể đƣợc so sánh một cách dễ dàng và chính xác giữa

các quốc gia khác nhau. Vì vậy, tỷ lệ tử vong của ngƣời lao động trên một triệu tấn

than đƣợc sử dụng để đo lƣờng đầu vào an toàn. Tỉ lệ tử vong của ngƣời lao động

cho thấy một mối quan hệ ngƣợc với đầu vào an toàn, do đó giá trị tỷ lệ tử vong của

mỗi triệu tấn than đƣợc sử dụng trong tính toán; năng suất lao động của công nhân

khai thác than (tấn/ngày) đƣợc sử dụng để biểu diễn tốc độ tiến bộ kỹ thuật.

Kết quả cho thấy rằng Trung Quốc vẫn chƣa đạt đƣợc trạng thái cân bằng tốt

nhất nhƣng vẫn ở giai đoạn phát triển, trong khi Hoa Kỳ đã ở trong giai đoạn ổn

định. Các đƣờng cong đáp ứng chung cho thấy rằng tỷ lệ tiến bộ công nghệ có phản

ứng rõ ràng nhất và tiến bộ công nghệ là sự hỗ trợ quan trọng cho sản lƣợng kinh tế.

Đối với Trung Quốc, đầu vào an toàn cho thấy một hiệu ứng thứ cấp và cũng là một

phƣơng pháp hiệu quả để cải thiện sản lƣợng kinh tế. Tuy nhiên, tốc độ tăng trƣởng

lao động có ít ảnh hƣởng đến sản xuất than và không ảnh hƣởng trực tiếp đến sản

15

lƣợng kinh tế ở giai đoạn này. Nếu sự khác biệt trong giai đoạn phát triển chỉ đƣợc

đo bằng năng suất lao động, thì Trung Quốc cần ít nhất 30 năm để đạt đƣợc mức độ

an toàn sản xuất của Hoa Kỳ. Một số đề xuất để nâng cao an toàn mỏ than của

Trung Quốc đƣợc đề xuất thông qua học hỏi từ kinh nghiệm của Mỹ và Úc.

(6) Ruhul A. Salim, Kamrul Hassan, Sahar Shafiei (2014), Renewable

and non-renewable energy consumption and economic activities: Further

evidence from OECD countries, Energy Economics [16]

Tác giả kiểm định mối quan hệ giữa mức tiêu thụ năng lƣợng tái chế và

không tái chế với sản lƣợng ngành công nghiệp và tăng trƣởng GDP ở các nƣớc

OECD với dữ liệu thời gian từ 1980 đến 2011. Kỹ thuật tổng hợp dữ liệu mạng cho

phép cấu trúc nghỉ đƣợc sử dụng để điều tra thực nghiệm. Kết quả cho thấy có một

mối quan hệ cân bằng dài hạn giữa các nguồn năng lƣợng tái tạo và không tái tạo,

sản lƣợng công nghiệp và tăng trƣởng kinh tế. Bảng phân tích mối quan hệ nhân

quả cho thấy mối quan hệ nhân quả hai chiều giữa sản lƣợng công nghiệp và năng

lƣợng tái tạo và không tái tạo đƣợc trong ngắn hạn và dài hạn. Tuy nhiên, có bằng

chứng về mối quan hệ ngắn hạn hai chiều giữa tăng trƣởng GDP và tiêu thụ năng

lƣợng không tái tạo, đồng thời quan hệ nhân quả không theo chiều hƣớng giữa tăng

trƣởng GDP và tiêu thụ năng lƣợng tái tạo. Những kết quả này cho thấy các nền

kinh tế OECD vẫn phụ thuộc vào năng lƣợng đối với sản lƣợng công nghiệp cũng

nhƣ tăng trƣởng kinh tế nói chung. Tuy nhiên, việc mở rộng các nguồn năng lƣợng

tái tạo là một giải pháp khả thi để giải quyết vấn đề an ninh năng lƣợng và thay đổi

khí hậu và dần dần thay thế các nguồn năng lƣợng tái tạo có thể tái tạo đƣợc một

nền kinh tế năng lƣợng bền vững. Tác giả sử dụng hàm Cobb-Douglas với các yếu

tố đầu vào là tổng sản lƣợng, vốn, lao động và năng lƣợng.

(7) Seungjae Shin, Burak Eksioglu (2015), An Empirical Study of RFID

Productivity in theU.S. Retail Supply Chain, International Journal of

Production Economics [17]

Radio Frequency Identification, hay RFID, công nghệ đã nhận đƣợc sự chú ý

lớn khi bắt đầu vào năm 2003, Walmart thông báo kế hoạch sử dụng công nghệ này.

Khả năng quét tự động của RFID có thể làm giảm tỷ lệ lỗi của sản phẩm quét và

nhân lực quét sản phẩm, có thể dẫn đến tăng năng suất lao động. Bài viết này đánh

16

giá năng suất lao động của các nhà bán lẻ đƣợc RFID thông qua. Bài báo này sử

dụng dữ liệu từ các báo cáo tài chính và giải thích sự liên quan giữa công nghệ

RFID và năng suất lao động của nhà bán lẻ đƣợc. Phân tích hồi quy sử dụng hàm

sản xuất Cobb-Douglas cho thấy các nhà bán lẻ RFID có mức độ lao động cao hơn

so với đối tác phi RFID, cho thấy các nhà bán lẻ RFID có năng suất lao động cao

hơn. Nhƣng khoảng cách giữa các công ty RFID và phi RFID chỉ 0,004% - không

đáng kể so với số tiền đƣợc đầu tƣ công nghệ RFID. Bài báo này, sử dụng hàm sản

xuất Cobb-Douglas điều tra những ảnh hƣởng của công nghệ RFID đối với năng

suất lao động của chuỗi cung ứng bán lẻ ở Hoa Kỳ với các yếu tố là tổng sản lƣợng,

lao động, vốn.

Có một số hạn chế trong nghiên cứu này: Thứ nhất, biện pháp đầu ra trong

ngành bán lẻ nên là thu nhập giá trị gia tăng. Tuy nhiên, không dễ tính đƣợc thu

nhập giá trị gia tăng, ví dụ nhƣ bảo hành miễn phí một năm là một tính năng giá trị

gia tăng. Sự cải tiến dịch vụ của ngành bán lẻ thông qua việc áp dụng RFID rất khó

nắm bắt với dữ liệu báo cáo tài chính. Trong báo cáo này, thu nhập gộp đƣợc sử

dụng cho các đại lý đầu ra bán lẻ, ƣớc tính năng suất lao động cao hơn rất nhiều so

với thu nhập có giá trị trong ngành bán lẻ. Hạn chế thứ hai là hiệu quả kinh tế đối

với các công ty con của RFID do có những lợi thế về chi phí cho việc áp dụng công

nghệ RFID do quy mô của công ty. Hạn chế thứ ba là vì đầu tƣ RFID liên quan đến

đầu tƣ CNTT, việc giới thiệu số lƣợng nhân viên IT và lƣợng đầu tƣ CNTT có thể

làm tăng hồi quy chức năng sản xuất trong bài báo này.

(8) Aurelia Rybak, Aleksandra Rybak (2016), Possible strategies for hard

coal mining in Poland as a result of production function analysis, The Journal of

Resource Policy [9]

Nghiên cứu này bao gồm phân tích quy trình sản xuất than đá ở Ba Lan với

các chỉ tiêu đƣợc lựa chọn nhƣ năng suất, năng suất cận biên và sự thay thế các yếu

tố sản xuất. Tổ chức hiện tại của quá trình khai thác than cứng chủ yếu là do các nền

kinh tế giảm quy mô, tổn thất năng suất trung bình và biên. Mô hình tĩnh của hàm

sản xuất cho thấy giảm 50% năng suất trung bình trong những năm 2005-2013.

Điều này chỉ ra việc sử dụng sai các yếu tố sản xuất hiện có và đặt ra mối đe dọa

cho sự tồn tại của các công ty khai thác mỏ. Việc giảm chi phí sản xuất sẽ không

17

tránh khỏi trong tình huống này. Kết quả thu đƣợc của phân tích đã dẫn đến việc tạo

ra hai chiến lƣợc sáng tạo về: sản xuất khai thác than linh hoạt và ổn định.

(9)Florin Marius Pavelescu(2013), Methodological considerations

regarding the estimated returns to scale in case of Cobb-Douglas production

function, 1st International Conference “Economic Scientific Research -

Theoretical, Empirical and Practical Approaches”, ESPERA 2013 [11]

Tác giả xem xét trong trƣờng hợp hàm sản xuất Cobb-Douglas ƣớc tính khả

thi của quy mô hồi quy bị hạn chế bởi tăng trƣởng sản lƣợng và hiện tƣợng cộng

tuyến xảy ra trong quá trình lập dự toán. Một mặt, tác giả đề xuất một phƣơng pháp

phân tích nhằm nhấn mạnh vai trò của độ co dãn thích hợp của đầu ra liên quan đến

các yếu tố sản xuất, mặc khác xem xét tác động của hiện tƣợng cộng tuyến trong

việc ƣớc lƣợng lợi nhuận phù hợp với quy mô. Phƣơng pháp phân tích đề xuất thực

tế đƣợc sử dụng bằng cách xem xét các số liệu thống kê liên quan đến chu kỳ hai

thập kỷ của nền kinh tế Romania.

Tác giả sử dụng hàm sản xuất Cobb-Douglas đánh giá mối quan hệ giữa các

yếu tố đầu vào chỉ số lao động có việc làm và chỉ số tài sản cố định với chỉ số thu

nhập quốc gia.

1.3.2. Các nghiên cứu trong nước

(1) Lê văn Dụy (2005) “Áp dụng hàm sản xuất Cobb – Douglas để đo

lường hiệu quả sản xuất” [3]

Tác giả đã thử nghiệm trên số liệu điều tra doanh nghiệp 1/4/2001. Kết quả ƣớc

lƣợng các thông số của mô hình Cobb – Douglas cho thấy hoàn toàn có thể áp dụng để

nghiên cứu về đóng góp của lao động, vốn, trình độ công nghệ và tổ chức của các

ngành công nghiệp cũng nhƣ các thành phần kinh tế đƣợc nghiên cứu. Mặc dù, hàm

Cobb – Douglas để nghiên cứu thực tiễn kinh tế còn có phần gƣợng ép song việc với

ứng dụng khá dễ dàng và dễ cả trong ƣớc lƣợng, thêm vào đó hàm này cũng phản ánh

đƣợc xu thế của sản xuất do vậy đƣợc nhiều nƣớc trên thế giới áp dụng.

(2) Phạm Văn Hùng (2005) “Phương pháp xác định khả năng sản xuất

nông nghiệp của hộ nông dân”[5]

Tác giả đã sử dụng mô hình Cobb – Douglas để định lƣợng khả năng sản

xuất của nông hộ. Theo đó, tác giả đã xây dựng mô hình thực nghiệm dƣới dạng

18

Logarith tuyến tính với 9 biến quan sát. Mô hình đƣợc ƣớc lƣợng bằng phƣơng

pháp “hiệu ứng cố định của hộ” với số liệu kết hợp (Panel Data) cho 2 mức và sử

dụng phần mềm Limdep 7.0 để ƣớc lƣợng. Với việc ứng dụng mô hình Cobb –

Douglas vào đánh giá khả năng sản xuất của nông hộ, tác giả nhận thấy việc xác

định đƣợc cụ thể năng lực sản xuất và các yếu tố tác động đến năng lực sản xuất của

nông hộ là rất quan trọng, bởi chúng giúp cho nhà nghiên cứu tìm ra đƣợc giải pháp

nâng cao khả năng của hộ. Với đề xuất sử dụng phƣơng pháp “hiệu ứng cố định của

hộ” khi kiểm định mô hình Cobb – Douglas, tác giả chỉ ra yêu cầu đối với bộ số liệu

theo dạng Panel Data và phần mềm kinh tế lƣợng có chức năng phân tích hiệu ứng

cố định và hiệu ứng ngẫu nhiên. Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra mô hình Cobb –

Douglas và phƣơng pháp thực hiện này có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực sản

xuất khác của nền kinh tế với quy mô rộng hơn nhƣ doanh nghiệp, ngành, vùng.

(3) Nguyễn Hữu Đặng (2012) “Hiệu quả kỹ thuật và các yếu tố ảnh hưởng

đến hiệu quả kỹ thuật của hộ trồng lúa ở đồng bằng sông Cửu Long, Việt Nam

trong giai đoạn 2008 – 2011”[4]

Tác giả đã sử dụng mô hình Cobb – Douglas để phân tích hiệu quả sản xuất

của các hộ tại địa bàn nghiên cứu. Với 8 biến độc lập và 3 biến giả, nghiên cứu chỉ

ra đƣợc khả năng sản xuất có thể tăng thêm 11,04% với các nguồn lực hiện có và

các kỹ thuật phù hợp. Đồng thời thông qua kiểm định mô hình này, tác giả còn chỉ

ra các yếu tố gây cản trở sự tăng trƣởng hiệu quả sản xuất của nông hộ.

(4) Phạm Thế Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013) “Tác động của thể chế môi

trường kinh doanh đến kết quả hoạt động của các doanh nghiệp ở Việt Nam” [1]

đã sử dụng mô hình Cobb – Douglas trong việc phân tích tác động của thể chế môi

trƣờng kinh doanh và quản chế của cấp độ doanh nghiệp đến năng suất và kết quả

hoạt động của doanh nghiệp Việt Nam trong giai đoạn 2006 – 2012. Kết quả hồi

quy dữ liệu mảng với phƣơng pháp “hiệu ứng cố định” cho thấy bất kỳ sự cải thiện

nào trong các yếu tố môi trƣờng kinh doanh đều có thể làm tăng kết quả sản xuất

kinh doanh của doanh nghiệp. Kết quả nghiên cứu này khẳng định việc sử dụng mô

hình Cobb – Douglas trong đánh giá ảnh hƣởng của các yếu tố môi trƣờng tới hiệu

quả sản xuất kinh doanh là phù hợp và từ đó đƣa ra những đề xuất về phù hợp nhằm

cải thiện chất lƣợng môi trƣờng kinh doanh.

19

CHƢƠNG 2

THỰC TRẠNG HIỆU QUẢ SẢN XUẤT KINH DOANH TẠI CÁC

DOANH NGHIỆP NIÊM YẾT TRÊN THỊ TRƢỜNG

CHỨNG KHOÁN VIỆT NAM TRONG THỜI GIAN 2008 ĐẾN 2016

2.1. Khái quát về thực trạng sản xuất kinh doanh của các công ty niêm yết trên

thị trƣờng chứng khoán Việt Nam

2.1.1 Các hoạt động sản xuất kinh doanh chính tại các doanh nghiệp dệt may

Việt Nam

Dệt may là ngành xuất khẩu chủ lực của Việt Nam trong những năm qua.

Năm 2013, sản phẩm dệt may nƣớc ta đã xuất khẩu đến hơn 180 nƣớc và vùng lãnh

thổ với kim ngạch xuất khẩu đạt 17,9 tỷ USD; chiếm 13,6% tổng kim ngạch xuất

khẩu Việt Nam và 10,5% GDP cả nƣớc. Tốc độ tăng trƣởng dệt may trong giai đoạn

2008 -2013 đạt 14,5%/năm đƣa nƣớc ta trở thành một trong những quốc gia có tốc

độ tăng trƣởng kim ngạch xuất khẩu dệt may nhanh nhất thế giới.

Hiện cả nƣớc có khoảng 6000 doanh nghiệp dệt may, thu hút hơn 2,5 triệu

lao động (chiếm ¼ lao động của khu vực kinh tế công nghiệp). Theo số liệu của

VITAS, mỗi tỷ USD xuất khẩu dệt may có thể tạo ra việc làm cho 150 – 200 nghìn

lao động, trong đó có 100 nghìn lao động trong doanh nghiệp dệt may và 50 -100

nghìn lao động tại các doanh nghiệp phụ trợ. Phần lớn các doanh nghiệp thuộc lĩnh

vực kinh tế tƣ nhân (chiếm 84%), tập trung ở Đông Nam Bộ (60%) và đồng bằng

sông Hồng. Các doanh nghiệp dệt may chiếm khoảng 70% tổng số doanh nghiệp

trong ngành với hình thức xuất khẩu chủ yếu là gia công (CMT: 85%).

Bảng 2.1. Kế hoạch phát triển sản xuất kinh doanh ngành dệt may

giai đoạn 2015 - 2020

STT Chỉ tiêu ĐVT Năm 2015 Năm 2020

1 Doanh thu Tỷ USD 18 - 21 27 - 30

2 Kim ngạch xuất khẩu Tr USD 18000 25000

3 Lao động 1000 ngƣời 3500 4500

4 Sản phẩm chủ yếu

- Bông xơ 1000 tấn 40 60

20

STT Chỉ tiêu ĐVT Năm 2015 Năm 2020

- Xơ, sợi tổng hợp 1000 tấn 210 300

- Sợi các loại 500 650

- Vải các loại 1000 tấn Tr m2 1500 2000

- Sản phẩm may Tr SP 2850 4000

5 Tỷ lệ nội địa hóa % 60 70

Nguồn: Quyết định 36/2008/QĐ - TTg

Tuy nhiên, năng suất lao động khu vực sản xuất của Việt Nam rất thấp. Chỉ

số năng suất lao động khu vực sản xuất của nƣớc ta chỉ đạt 2,4 trong khi các quốc

gia khác nhƣ Trung Quốc, Indonesia cao hơn nhiều (6,9 và 5,2). Đây là một trong

những điểm yếu nhất của dệt may Việt Nam.

Hình 2.1. Chỉ số năng suất lao động khu vực sản xuất

Nguồn: UNIDO China statistical yearbook

Tình hình xuất khẩu

Kim ngạch xuất khẩu dệt may của Việt Nam tăng đều qua các năm và trở

thành mặt hàng có giá trị xuất khẩu lớn thứ 2. Năm 2013, kim ngạch xuất khẩu dệt

may đạt 17,9 tỷ USD, tăng 18,5% so với cùng kỳ, chiếm 13,6% tổng kim ngạch

xuất khẩu của Việt Nam.

21

Hình 2.2. Giá trị xuất khẩu dệt may Việt Nam

Xuất khẩu hàng dệt may của các doanh nghiệp có vốn đầu tƣ nƣớc ngoài

(FDI) đạt kim ngạch cao hơn so với các doanh nghiệp trong nƣớc. Năm 2005,

doanh nghiệp FDI chỉ đạt 2,14 tỷ USD (chiếm 44% tổng kim ngach xuất khẩu) đến

2013 đã là 10,7 tỷ USD (chiếm 59,4% kim ngạch xuất khẩu) trong khi doanh nghiệp

trong nƣớc chỉ đạt đƣợc 7,3 tỷ USD.

Nguồn: Tổng cục thống kê

Hình 2.3. Giá trị xuất khẩu doanh nghiệp FDI và doanh nghiệp trong nƣớc

Đối tác nhập khẩu hàng dệt may lớn nhất của Việt Nam gồm: Hoa Kỳ, EU,

Nhật Bản và Hàn Quốc. Năm 2013, tổng kim ngạch xuất sang 4 thị trƣờng này đạt

22

15,3 tỷ USD (chiếm 85,5% kim ngạch toàn ngành) trong đó dẫn đầu là Hoa Kỳ với

48% tổng kim ngạch.

Về nhập khẩu:

Giá trị nhập khẩu của ngành dệt may liên tục tăng qua các năm với CAGR

trong giai đoạn 2009 – 2013 là 20,5%. Năm 2013 giá trị nhập khẩu đệt may đạt

13,547 triệu USD, chiếm 10,25% tổng kim ngạch nhập khẩu. Trong cơ cấu nhập

khẩu, vải chiếm tỷ trọng chủ yếu (chiếm 62% tổng kim ngạch nhập khẩu).

Nguồn: VITAS

Hình 2.4. Giá trị nhập khẩu dệt may (triệu USD)

Về thực trạng chuỗi giá trị của ngành dệt may

Đối với nguồn cung cấp nguyên liệu đầu vào: Hiện nƣớc ta có khoảng 10

nghìn ha trồng bông với sản lƣợng chỉ đáp ứng 2% nhu cầu sản xuất. Nguyên nhân

chính dẫn tơi sự kém phát triển là do nƣớc ta không có lợi thế cạnh tranh tự nhiên

và không chú trọng đầu tƣ trong việc trồng bông và sản xuất xơ, diện tích trồng

bông còn manh mún và diện tích trồng bông còn ít. Hơn nữa việc trồng bông chịu

tác động nhiều bởi điều kiện thời tiết, khí hậu, trình độ thâm canh của nông dân

chƣa tốt, không có hệ thống thủy lợi hỗ trợ, điều kiện trồng trọt dựa vào thiên nhiên,

sản xuất thu hoạch bằng tay nên chất lƣợng thấp mà giá thành lại cao, không cạnh

tranh đƣợc với các nƣớc ở Bắc Mỹ và Châu Phi. Cả nƣớc hiện sử dụng khoảng 600

23

nghìn tấn bông tƣ nhiên, 400 nghìn tấn xơ các loại. Tuy nhiên, Việt Nam phải nhập

khẩu 99% nhu cầu về bông, 54% nhu cầu về xơ.

Hình 2.5. Chuỗi giá trị ngành dệt may Việt nam

Về ngành kéo sợi Việt Nam: thời gian qua ngành này có sự phát triển thuận

lợi do phát huy đƣợc lợi thế cạnh tranh về chi phí đầu vào (nhân công và tiền thuê

đất) thấp so với các nƣớc; và do nhu cầu sợi của thị trƣờng thế giới tăng nhanh

trong những năm gần đây. Tuy nhiên, đa số sợi sản xuất trong nƣớc đƣợc xuất khẩu

trong khi các doanh nghiệp dệt trong nƣớc lại nhập khẩu sợi từ nƣớc ngoài do cung

và cầu trong nƣớc chƣa phù hợp với nhau về số lƣợng và chất lƣợng sợi. Nƣớc ta

hiện xuất khẩu hơn 61% sợi, tập trung vào các thị trƣờng nhƣ Trung Quốc, Thổ Nhĩ

Kỳ, Hàn Quốc, Indonesia và Thái Lan. Sản phẩm sợi của Việt Nam chƣa đa dạng về

chủng loại và chất lƣợng chƣa cao, mới chỉ tập trung ở phân khúc sản phẩm cấp

thấp và trung bình nên không đáp ứng đƣợc nhu cầu của các doanh nghiệp dệt may

hàng cao cấp đòi hỏi nhiều loại nguyên liệu sợi khác nhau với các loại nguyên liệu

đầu vào đặc biệt, thiết bị sản xuất hiện đại. Hiện nay nƣớc ta có khoảng trên 100

nhà máy kéo sợi với tổng công suất trên 700 nghìn tấn sợi bông nhân tạo. Tuy

nhiên, đa số đều có chất lƣợng không đảm bảo nên chủ yếu để xuất khẩu, sản xuất

24

khăn hoặc các sản phẩm phụ. Vì thế, ngành dệt may vẫn phải phụ thuộc vào nguồn

sợi nhập khẩu.

Về ngành dệt: vai trò của ngành dệt đối với ngành may và toàn ngành dệt

may là rất lớn vì vải là yếu tố quan trọng quyết định chi phí và chất lƣợng cuối cùng

của sản phẩm may mặc. Tuy nhiên cho tới nay, ngành dệt chƣa có đƣợc sự phát

triển nhƣ kỳ vọng. Bên cạnh yếu tố chất lƣợng không đảm bảo thì sản lƣợng ngành

dệt cũng không đủ để đáp ứng nhu cầu của ngành may. Số lƣợng vải hàng năm mà

nƣớc ta phải nhập khẩu chiếm tới khoảng 86% nhu cầu. Nguyên nhân của sự yếu

kém trong sản xuất của ngành dệt này là do: vấn đề mâu thuẫn về chính sách của

nhà nƣớc với khuyến khích đầu tƣ vào ngành dệt và chính sách hạn chế liên quan

đến ngành công nghiệp gây ô nhiễm môi trƣờng; quy mô doanh nghiệp dệt nhỏ,

thiếu nhân lực quản lý giỏi và công nghệ lạc hậu; thiếu các cụm công nghiệp dệt

may để hỗ trợ phát triển.

Về ngành may: Ngành may xuất khẩu Việt Nam phát triển nhanh chóng sau

khi Hiệp định thƣơng mại song phƣơng với Hoa Kỳ có hiệu lực từ sau 2001. Tuy

nhiên các doanh nghiệp xuất khẩu sản phẩm may mặc hiện vẫn đang sản xuất theo

phƣơng thức gia công đơn giản (CMT) chiếm khoảng 85% kim ngạch xuất khẩu

còn FOB chỉ khoảng 13% và ODM chỉ khoảng 2%. Nguyên nhân là do ngành may

không chủ động đƣợc nguồn nguyên liệu, khả năng quản lý yếu và khả năng huy

động vốn thấp. Đặc biệt, ngành may mặc còn rất yếu ở khâu thiết kế sản phẩm vì

thiếu các nhà thiết kế giỏi, khó tiếp cận và thiếu thông tin về khách hàng, xa thị

trƣờng tiêu thụ cuối cùng.

Hoạt động xuất khẩu của ngành dệt may phụ thuộc vào các nhà buôn nƣớc

ngoài, họ đến từ Hongkong, Đài Loan và Hàn Quốc. Các doanh nghiệp dệt may

không có đƣợc liên kết với những ngƣời tiêu dùng sản phẩm cuối cùng mà chỉ thực

hiện gia công lại cho các nhà sản xuất khu vực.

2.1.2. Khái quát về kết quả sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp dệt may

niêm yết trên thị trường chứng khoán Việt Nam

Tính đến cuối năm 2016, có 16 doanh nghiệp ngành dệt may trên các sàn

chứng khoán (HNX, HOSE và UPCoM) đã tạo ra tổng mức doanh thu thuần

25

35,613 tỷ đồng, tăng hơn 10%; tổng lợi nhuận thu về 1,376 tỷ đồng, nhích nhẹ

3% so với con số đạt được trong năm 2015.

Trong đó, chỉ tính riêng ba doanh nghiệp đứng đầu, là Tập đoàn Dệt may

(VGT), Việt Tiến (VGG) và Thành Công (TCM), thì tổng doanh thu đạt đƣợc hơn

24,626 tỷ đồng, mức lãi ròng thu về hơn 867 tỷ đồng, cùng chiếm đến 60-70% kết

quả toàn ngành.

Hình 2.6. Tỷ trọng doanh thu và lợi nhuận của 3 doanh nghiệp đầu ngành dệt may

Bảng 2.2. Kết quả kinh doanh của 16 doanh nghiệp dệt may năm 2016

Trong năm vừa qua, ngành dệt may có khá nhiều doanh nghiệp lớn đƣa cổ

phiếu lên sàn giao dịch chứng khoán tập trung. Trong đó, Tổng Công ty May Việt

26

Tiến (VGG) gây ấn tƣợng mạnh nhất khi trở thành doanh nghiệp dẫn đầu về lãi

ròng với 380 tỷ đồng, tăng 22% so với thực hiện năm 2015 (doanh thu thuần trong

năm thu về 7,520 tỷ đồng, tăng 16%).

Kế đến là Tập đoàn Dệt may Việt Nam (VGT), mặc dù doanh thu tăng gần

gấp đôi với 871 tỷ đồng, tuy nhiên giá vốn cao và các khoản chi phí không đƣợc

kiểm soát tốt đã khiến lãi thuần giảm 22%. Theo đó, lãi ròng đạt gần 268 tỷ đồng,

giảm 30% so với thực hiện năm 2015.

Một doanh nghiệp mới lên sàn khác gây bất ngờ không kém là Công ty cổ

phần May mặc Bình Dƣơng (BDG), mặc dù bối cảnh ngành trong năm 2016

không mấy khả quan nhƣng đơn vị này vẫn ghi nhận tăng trƣởng tại cả hai chỉ tiêu

doanh thu và lợi nhuận sau thuế. Cụ thể, doanh thu năm 2016 đạt 1,476 tỷ đồng,

tăng hơn 23%, đồng thời vƣợt nhẹ 8% kế hoạch; lợi nhuận sau thuế tăng gấp 7 lần

lên mức 85 tỷ đồng. Trong đó, tính riêng quý 4 thì lãi ròng đạt 26 tỷ đồng, tăng nổi

bật 2,617% so với cùng kỳ năm trƣớc. Tuy nhiên theo giải trình từ phía Công ty, sở

dĩ có sự chênh lệch lớn trên do tháng 12/2015 đƣợc tính vào niên độ tài chính năm

2016, nên quý 4/2016 ghi nhận kết quả của 3 tháng, trong khi cùng kỳ năm 2015 chỉ

ghi nhận của 2 tháng (tháng 10 và tháng 11).

Ngoài ra, doanh nghiệp sợi Damsan (HOSE: ADS) cũng đạt đƣợc mức tăng

khá ấn tƣợng về lãi ròng, tăng 209% lên mức 36 tỷ đồng, trong khi doanh thu chỉ

Đvt: Tỷ đồng

tăng nhẹ 18%.

Hình 2.7. KQKD của 5 doanh nghiệp dệt may mới đƣa cổ phiếu lên sàn

năm 2016

27

Trong các công ty mới niêm yết thì May Phú Thành (MPT) là kém khả

quan hơn cả khi doanh thu mang về hơn 133 tỷ đồng, tăng 47% so với năm 2015;

song, lãi từ hoạt động bán chứng khoán giảm mạnh, từ mức hơn 11 tỷ đồng chỉ còn

vỏn vẹn 105 triệu, doanh thu tài chính theo đó giảm 6.5 lần. Kết quả là, lợi nhuận

sau thuế cổ đông công ty mẹ chỉ đạt 6 tỷ, giảm 50% so với con số 12 tỷ đồng năm

trƣớc đó.

Trái ngƣợc với kết quả khả quan của các công ty mới gia nhập sàn chứng

khoán Việt Nam, Công ty CP Dệt may – Đầu tƣ – Thƣơng mại Thành Công

(TCM) khép lại năm 2016 không trọn vẹn với doanh thu 3,070 tỷ đồng, tăng nhẹ

10%, tuy nhiên giá vốn tăng cao khiến lợi nhuận sau thuế chỉ còn 114 tỷ đồng, giảm

25% so với năm trƣớc. Kết quả này thực sự không quá bất ngờ cho giới đầu tƣ, khi

mà tại ĐHĐCĐ thƣờng niên 2016, Ban lãnh đạo Công ty cũng đã nhận định năm

này sẽ là một năm khó khăn bởi chi phí tăng cao cũng nhƣ thị trƣờng xuất khẩu biến

động khó dự báo.

Với doanh thu và lãi ròng 2016 đều không đạt chỉ tiêu (tƣơng ứng thực hiện

94% và 72%), năm 2017 Công ty đề ra kế hoạch tƣơng đối khiêm tốn, doanh thu chỉ

tăng nhẹ lên mức 3,243 tỷ đồng, lợi nhuận sau thuế kỳ vọng tăng 55%, đạt 178 tỷ đồng.

Tình trạng giảm lãi cũng diễn ra tại Everpia (EVE), doanh thu năm 2016 đạt

866 tỷ đồng, giảm nhẹ so với năm 2015, chi phí tăng, cộng với khoản lỗ khác phát

sinh gần 10 tỷ đồng khiến lãi ròng giảm đáng kể, chỉ còn 84 tỷ đồng (năm 2015 đạt

hơn 113 tỷ đồng).

Nhƣng sản xuất kinh doanh sụt giảm nhất thì phải kể đến May Phú Thịnh -

Nhà Bè (NPS), ĐHĐCĐ bất thƣờng năm 2016 cổ đông đã thông qua quyết định

ngừng hoạt động sản xuất may mặc và hủy niêm yết tự nguyện tại Sở GDCK Hà

Nội (HNX) sau 10 năm lên sàn. Nguyên nhân là do nguồn hàng không ổn định, lao

động khan hiếm và chi phí tăng cao. Kể từ năm 2012 đến nay, doanh thu tại NPS

liên tục sụt giảm với tốc độ trung bình giảm 6% mỗi năm, kéo theo lợi nhuận sau

thuế lao dốc mạnh và tính đến năm 2016 thì chính thức báo lỗ 2 tỷ đồng trong khi

doanh thu đạt 33 tỷ, giảm hơn 21% so với năm 2015.

Đvt: Tỷ đồng

28

Hình 2.8. Kết quả kinh doanh của 11 doanh nghiệp dệt may đã đƣa cp lên sàn

từ trƣớc 2016

Ngƣợc lại, Công ty Sản xuất kinh doanh và Xuất nhập khẩu Bình Thạnh

(GIL) kết thúc năm 2016 với mức tăng trƣởng xấp xỉ 19% cho cả doanh thu và lãi

ròng, lần lƣợt đạt 1,290 tỷ và 79 tỷ đồng. Sự khởi sắc kinh doanh tại GIL đã đƣợc

ghi nhận từ sớm, sau 6 tháng đầu năm, GIL đã thực hiện đƣợc 63 tỷ đồng lãi ròng,

tăng trƣởng 123% và gần tƣơng đƣơng với mức thực hiện đƣợc trong cả năm 2015.

Nguyên nhân đƣợc GIL cho biết là nhờ đơn hàng gia tăng. Tuy nhiên, giai đoạn

cuối năm, trƣớc sự biến động tỷ giá, cùng với những đơn hàng giá trị cao chƣa đến

thời gian giao hàng, tình hình kinh doanh quay đầu giảm sút. Công ty Đầu tƣ và

Thƣơng mại TNG (TNG) thì doanh thu tuy giảm nhẹ, đạt 1,888 tỷ đồng, nhƣng

các chi phí đƣợc tiết giảm đáng kể nên kết thúc năm 2016, thu về hơn 81 tỷ đồng lợi

nhuận sau thuế, tăng 14% so với năm 2015.

2.2. Phƣơng pháp nghiên cứu

2.2.1. Mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu đƣợc thiết lập dựa trên nghiên cứu của Lê văn Dụy [3]

về ứng dụng hàm sản xuất Cobb – Douglas trong đo lƣờng hiệu quả sản xuất. Theo

đó trong hoạt động sản xuất có ba yếu tố tác động đến hiệu quả sản xuất của các

doanh nghiệp là lao động sống (L); công cụ máy móc, nguyên vật liệu (vốn, K),

29

trình độ khoa học kỹ thuật, khả năng tổ chức quản lý doanh nghiệp (các yếu tố tổng

hợp, A).

Sản xuất phát triển nhanh hay chậm là tùy thuộc vào việc sử dụng các yếu tố

(1)

lao động và vốn nhƣ thế nào, đồng thời cũng phụ thuộc vào các yếu tố tổng hợp.

Mô hình nghiên cứu đƣợc đề xuất nhƣ sau: Qt =

Trong đó:

Q: Doanh thu thuần hoạt động kinh doanh hoặc lợi nhuận thuần hoạt động

kinh doanh

A: Các yếu tố tổng hợp:trình độ khoa học kỹ thuật, khả năng tổ chức quản lý

của doanh nghiệp nói riêng và toàn xã hội nói chung.

L: yếu tố về lao động (số lƣợng ngƣời lao động, thu nhập bình quân)

K: yếu tố vốn (Tổng tài sản cố định, tổng vốn)

Lao động

H1 11

Doanh thu thuần/

Lợi nhuận thuần hoạt động sản xuất kinh doanh

Tài sản cố định

H2

Lao động là việc sử dụng con ngƣời trong quá trình sản xuất kinh doanh. Với

doanh nghiệp có đội ngũ lao động tốt về cả lƣợng và chất sẽ có tính quyết định đến

hiệu quả sản xuất kinh doanh. Vì vậy, nghiên cứu đƣa ra giả thuyết:

H1: Nhân tố Lao động có tác động dƣơng tới hiệu quả sản xuất kinh doanh

của doanh nghiệp

Vốn bao gồm vốn đầu tƣ vào giá trị tài sản cố định, mua sắm nguyên vật liệu

nhiên liệu và công cụ… cũng có tác động lớn đến việc gia tăng hiệu quả sản xuất

kinh doanh. Vì vậy, nghiên cứu đƣa ra giả thuyết:

30

H2: Nhân tố vốn có tác động dƣơng tới hiệu quả sản xuất kinh doanh của

doanh nghiệp.

2.2.2. Cơ sở dữ liệu và phương pháp thu thập

Thống kê mô tả mẫu

Mẫu thu thập đƣợc tiến hành phân loại theo các nhóm đƣợc định sẵn bằng

các kỹ thuật thống kê mô tả. Trung bình mẫu (mean) trong thống kê là một đại

lƣợng mô tả thống kê, đƣợc tính ra bằng cách lấy tổng giá trị của toàn bộ các quan

sát trong tập chia cho số lƣợng các quan sát trong tập.

Để ứng dụng đƣợc phƣơng pháp hồi quy cần có ba chuỗi số liệu tƣơng thích

nhau đó là: Q (giá trị sản lƣợng hoặc giá trị gia tăng sản lƣợng qua các năm); L (số

lƣợng lao động đƣợc sử dụng để tạo Q của các năm tƣơng ứng) và K (số vốn đƣợc

sử dụng kết hợp với lao động để tạo ra Q). Dãy số liệu này có số quan sát tối thiểu

là 5*3=15 quan sát (theo quy tắc nhân 5).

Dữ liệu đƣợc thu thập trên báo cáo tài chính của các công ty dệt may đang

niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán Việt Nam. Hiện nay có 16 công ty đang niêm

yết, nhƣng loại 5 công ty do không đủ dữ liệu cung cấp theo yêu cầu (xem Phụ lục 1

– Danh sách các công ty dệt may niêm yết trên các sàn giao dịch chứng khoán tại

Việt Nam). Dãy số liệu lấy có độ dài 9 năm từ 2008 đến 2016 với các dữ liệu về:

Doanh thu thuần hoạt động sản xuất kinh doanh, Lợi nhuận thuần hoạt động sản

xuất kinh doanh, tổng số lao động, thu nhập trung bình của ngƣời lao động, tổng giá

trị tài sản cố định và tổng vốn kinh doanh.Các dữ liệu thu thập đƣợc thống kê qua

bảng tính excel.

2.2.3. Phương pháp phân tích dữ liệu

Dữ liệu đƣợc phân tích với sự hỗ trợ của phần mềm Stata qua các bƣớc nhƣ sau:

Phân tích hồi quy

Để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu phƣơng pháp phân tích hồi quy sẽ

đƣợc sử dụng. Phƣơng pháp ƣớc lƣợng hồi quy giữa biến phụ thuộc và các biến độc

lập trong mô hình sử dụng phƣơng pháp hồi quy dữ liệu bảng (panel data) với các

mô hình FEM (Fixed effect) và REM (Random effect).Tiêu chuẩn kiểm định các

giả thuyết nghiên cứu lấy theo thông lệ ở mức ý nghĩa 5%. Các giá trị p –value của

31

thống kê t tƣơng ứng đƣợc so sánh trực tiếp với giá trị 0.05 để kết luận chấp nhận

hay bác bỏ một giả thuyết nghiên cứu.

Kiểm định khuyết tật của mô hình hồi quy

Hiện tượng đa cộng tuyến

Các biến giải thích đƣợc xác định trong một mô hình kinh tế lƣợng xuất phát

từ lý thuyết hoặc hiểu biết căn bản về các công việc mà chúng ta đang cố gắng thiết

kế mô hình, cũng nhƣ từ kinh nghiệm quá khứ. Dữ liệu về các biến này đặc biệt

xuất phát từ những thực nghiệm không kiểm soát và thƣờng tƣơng quan với nhau.

Điều này đặc biệt đúng với các biến thời gian thƣờng có xu hƣớng tiềm ẩn thông

thƣờng. Ví dụ, dân số và tổng sản phẩm thu nhập quốc nội là hai chuỗi dữ liệu

tƣơng quan chặt chẽ lẫn nhau.

Có hai loại đa cộng tuyến:

A1. Đa cộng tuyến chính xác

Nếu hai hoặc nhiều hơn hai biến độc lập có quan hệ tuyến tính giữa hai hoặc

giữa nhiều biến, chúng ta có đa cộng tuyến chính xác hoặc hoàn hảo. Ở đây ví dụ 3

biến X1, X2, X3 trong đó X1 phụ thuộc vào cả hai biến X2 và X3

A2. Gần đa cộng tuyến

Khi các biến giải thích tƣơng quan gần nhƣ tuyến tính, các phƣơng trình

chuẩn có thể thƣờng đƣợc giải để có những ƣớc lƣợng duy nhất. Trong trƣờng hợp

này ví dụ ba biến X1, X2, X3 trong đó X1 chỉ phụ thuộc vào X2 hoặc X3.

Hậu quả của đa cộng tuyến:

 Khi có hiện tƣợng đa cộng tuyến trong mô hình, chúng ta có thể sẽ gặp

phải những hậu quả sau:

 Sai số chuẩn của các hệ số hồi quy lớn, làm cho khoảng tin cậy lớn và

thống kê t ít ý nghĩa và khi đó các ƣớc lƣợng không thật chính xác. Chúng ta dễ đi

đến không có cơ sở bác bỏ giả thuyết “không ” nhƣng trong thực tế không đúng nhƣ

vậy. Hay có thể nói có sẽ làm cho chúng ta không xác định đúng tác động của mỗi

biến độc lập đến biến phụ thuộc, thậm chí các hệ số hồi quy ƣớc lƣợng sai dấu.

 Các mẫu ngẫu nhiên khác nhau ít nhƣng có thể cho kết quả ƣớc lƣợng khác

nhau nhiều, do Var ( j) quá lớn.

32

Nhƣng trong việc dự báo thì hiện tƣợng đa cộng tuyến chúng ta có thể bỏ

qua và vẫn chấp nhận hiện ƣợng này trong việc dự báo.

Kiểm định tự tương quan

Thông thƣờng, nếu biến phụ thuộc có tƣơng quan với một biến độc lập đƣợc

chọn, thì biến độc lập là biến dự báo tốt, nhƣng nếu các biến độc lập có tƣơng quan

với nhau sẽ khiến mô hình trở nên nhạy cảm hơn với các tính chất lạ thƣờng của

mẫu, cụ thể là dễ có nguy cơ rơi vào tình trạng quá khớp và hạn chế khả năng tổng

quát hoá của mô hình (điều này cũng tƣơng tự nhƣ hiện tƣợng đa cộng tuyến khi ta

dùng hồi quy tuyến tính). Vì vậy, nếu muốn thêm biến độc lập vào mô hình, thì biến

ấy phải có tƣơng quan với biến phụ thuộc nhƣng không (hoặc ít) tƣơng quan với các

biến độc lập trƣớc đó. Phƣơng pháp cơ bản là ta bắt đầu với biến có tính dự báo

nhiều nhất rồi chọn các biến bổ sung để góp phần làm tăng tính dự báo.

Giả thiết:

Ho: Không có hiện tƣợng tự tƣơng quan.

H1: Có hiện tƣợng tự tƣơng quan.

Với mức ý nghĩa  miền bác bỏ là: p-value<

Kiểm định phương sai thay đổi

Để kiểm tra xem phƣơng sai của mô hình có thay đổi không, nghiên cứu thực

hiện kiểm định Heteroskedasticity Test White.

Giả thiết:

Ho: Không có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi

H1: Có hiện tƣợng phƣơng sai thay đổi

Với mức ý nghĩa  miền bác bỏ là: p-value> (Ramanthan, 2003)

Các hệ số cần quan tâm trong mô hình hồi quy :

Hệ số xác định R2: Theo Hoàng Trọng (2005), các nhà nghiên cứu sử dụng

hệ số xác định R² (R-square) để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu,

nó đo lƣờng tỉ lệ tƣơng quan của phƣơng sai biến phụ thuộc mà trị trung bình của

nó đƣợc giải thích bằng các biến độc lập. Giá trị của R2 càng cao thì khả năng giải

thích của mô hình hồi quy càng lớn và việc dự đoán biến phụ thuộc càng chính xác.

Ngoài ra, hệ số xác định R² đƣợc chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc

lập đƣợc đƣa vào mô hình, tuy nhiên không phải phƣơng trình càng có nhiều biến sẽ

33

càng phù hợp hơn với dữ liệu, R² có khuynh hƣớng là một yếu tố lạc quan của

thƣớc đo sự phù hợp của mô hình đối với dữ liệu trong trƣờng hợp có một biến giải thích trong mô hình. Để xem xét khả năng giải thích của mô hình hệ số R2 hiệu

chỉnh đƣợc sử dụng (Gujarari, 2003). Nhƣ vậy, trong hồi quy tuyến tính thƣờng

dùng hệ số R2 điều chỉnh để đánh giá độ phù hợp của mô hình vì nó không thổi

phồng mức độ phù hợp của mô hình.

2.2.4. Phương pháp kiểm định

Để ƣớc lƣợng các thông số của hàm Cobb - Douglass, nghiên cứu sử dụng là

phƣơng pháp hồi quy. Để ứng dụng phƣơng pháp này, ngƣời ta đƣa mô hình (1) về

dạng tuyến tính bằng các Logarit hóa hai vế của công thức (1) đƣợc dạng sau:

Log(Q) = Log(A) + Log(L) + (1 - ) Log(K) (7)

Áp dụng phƣơng pháp hồi quy cho mô hình (7) với ba dãy số Log(Q),

Log(L), Log(K) sẽ có Log(A), , và (1- ). Lấy giá trị đối Log của Log (A) sẽ tìm

đƣợc A.

Để ứng dụng phƣơng pháp hồi quy cần thì yêu cầu đặt ra đó là việc hạch toán

các chỉ tiêu Q, L và K phải chuẩn xác.

2.3. Kết quả phân tích dữ liệu

2.3.1. Kết quả điều tra

Qua kiểm định nhận thấy, các yếu tố về thu nhập bình quân của ngƣời lao

động và tổng vốn kinh doanh có tác động tới doanh thu và lợi nhuận thuần; Các yếu

tố số lƣợng lao động và giá trị tài sản cố định không tác động tới lợi nhuận thuần.

Do vậy, mô hình Cobb – Douglass đối với các công ty dệt may đang niêm yết trên

thị trƣờng chứng khoán Việt Nam sẽ bao gồm 2 yếu tố tác động là Số lƣợng ngƣời

lao động (NLD) và Giá trị tài sản cố định (TSCD). Biến phụ thuộc là Doanh thu

thuần hoạt động sản xuất kinh doanh (REV).

Bảng 2.3. Thống kê mô tả các biến của mô hình Cobb – Douglass xây dựng đối

với các công ty dệt may niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán.

Tên biến Số quan sát Trung bình Độ lệch chuẩn Nhỏ nhất Lớn nhất

REV 99 642983.5 704490.7 33433 3070640

NLO 99 2341.434 2180.757 120 9592

TSCD 99 170090.7 197744 3456 785643

34

Bảng 2.4. Ma trận tƣơng quan

Ln(Q) Ln(L) Ln(K)

1 Ln(Q)

Ln(L) 0.7839* 1

Ln(K) 0.8277* 0.5655* 1

Các biến đều có tƣơng quan với nhau, trong đó Ln(K) có tƣơng quan mạnh

nhất với Ln(Q) (0.8277) và biến Ln(L) có tƣơng quan với Ln(Q) yếu hơn với hệ số

tƣơng quan đạt 0.7839. Hai biến độc lập Ln(L) và Ln(K) có hệ số tƣơng quan bằng

0.5655 cho thấy hiện tƣợng đa cộng tuyến ít có khả năng xảy ra trong mô hình.

Phân tích hồi quy

Để đảm bảo hai biến Ln(L) và Ln(K) có thể chạy hồi quy cùng một lúc (hai

biến độc lập), nhóm nghiên cứu tiến hành kiểm định đa cộng tuyến trong mô hình

trƣớc nhằm loại bỏ khả năng về đa cộng tuyến nếu có. Kết quả kiểm định đa cộng

tuyến cho thấy hai biến Ln(L) và Ln(K) không có đa cộng tuyến trong mô hình (với

các giá trị VIF đều nhỏ hơn 10)

Variable VIF

Ln(K) 1.47

Ln(L) 1.47

Nhóm nghiên cứu tiến hành chạy lần lƣợt hai mô hình Fixed effect và

Random effect, sau đó sử dụng kiểm định Hausman để tìm ra mô hình phù hợp với

dữ liệu nghiên cứu.

Bảng 2.5. Kết quả mô hình Fixed effect

Ln(Q) Hệ số beta Se t P-value

Ln(L) 0.758 0.177 4.270 0.000

Ln(K) 0.302 0.101 2.980 0.004

_cons 3.761 1.314 2.860 0.005

R2 0.7972

Bảng 2.6. Kết quả mô hình Random effect

35

Ln(Q) Hệ số beta t P-value Se

0.121 0.674 5.570 0.000 Ln(L)

0.079 0.326 4.950 0.000 Ln(K)

0.899 3.371 3.750 0.000 _cons

0.8212 R2

Kết quả kiểm định Hausman

Với giá trị p-value của kiểm định Hausman bằng 0.3715 lớn hơn 0.05 cho

thấy mô hình Random effect đƣợc coi là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu. Nhóm

nghiên cứu tiến hành kiểm định tự tƣơng quan với mô hình REM:

Với p-value của kiểm định tự tƣơng quan bằng 0.0798 lớn hơn 0.05 cho thấy

mô hình không tồn tại tự tƣơng quan.

Với mô hình REM chỉ ra không có tƣơng quan giữa phần dƣ và các biến độc

lập nên kiểm định phƣơng sai thay đổi đƣợc bỏ qua trong REM (phải kiểm định

phƣơng sai thay đổi nếu chọn mô hình FEM)

Bảng 2.7. Kết quả tổng hợp

(1) (2)

VARIABLES FEM REM

Ln(L) 0.758*** 0.674***

(0.177) (0.121)

Ln(K) 0.302*** 0.326***

(0.101) (0.0790)

Constant 3.761*** 3.371***

(1.314) (0.899)

36

Observations 99 99

R-squared 0.347

Number of i 11 11

Hausman test 0.3715

Autocorrelation 0.0798

R2 0. 7972 0.8212

Standard errors in parentheses

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Phƣơng trình hồi quy đƣợc trình bày nhƣ sau:

Ln(Q)= 3.371 + 0.674*Ln(L) + 0.326*Ln(K)

Nhóm nghiên cứu tiến hành e mũ cả hai vế để đƣa về dạng hàm sản xuất.

Hàm sản suất các doanh nghiệp dệt may đƣợc thể hiện nhƣ sau:

0.674

0.326

Qit=29.10*Lit

*Kit

2.3.2. Phân tích kết quả

- Hàm sản xuất thu đƣợc từ kết quả kiểm định với (α +β) = 1 thuộc dang hàm Cobb

– Douglas. Nó cho biết tình trạng doanh lợi không thay đổi theo quy mô, có nghĩa là

% thay đổi yếu tố đầu vào bằng % thay đổi của yếu tố đầu ra.

Khi yếu tố A và K không thay đổi thì khi L tăng thêm 1 đơn vị, doanh thu

tăng thêm 0,674 đơn vị.

- Kết quả hồi quy chỉ ra các biến về lao động và vốn đều có tác động thích cực lên

hiệu quả hoạt động sản suất các doanh nghiệp may mặc (hệ số beta dƣơng và p-

value nhỏ hơn 0.05).

Đồng thời với R2 bằng 0.8212 cho thấy mô hình giải thích đƣợc 82.12% sự

thay đổi của hiệu quả sản xuất qua các biến về nguồn vốn và lao động.

- Tỷ lệ thay thế kỹ thuật cận biên của các công ty dệt may niêm yết:

MRTS = =

STT MCK TÊN CÔNG TY MRTS

1 EVE Công ty CP Everpia 343,0971

2 GMC Công ty CP sản xuất thƣơng mại Sài Gòn 62,2230

37

KMR Công ty CP Mirae 1391,94 3

TCM Công ty CP Dệt may – đầu tƣ – Thƣơng 266,474 4

mại Thành Công

Công ty CP may Phú Thịnh Nhà Bè NPS 25,2069 5

Công ty CP vải sợi may mặc Miền Bắc TET 386,3078 6

HDM Công ty CP dệt may Huế 103,1663 7

Công ty may xuất khẩu Phan Thiết PTG 31,596 8

Công ty CP đầu tƣ và thƣơng mại TNG TNG 119,8989 9

Công ty CP may Thanh Trì TTG 38,7559 10

VDN Công ty CP Vinatex Đà Nẵng 41,1549 11

MRTS bình quân 225,4382

Bảng trên cho thấy tỷ lệ thay thế kỹ thuật cận biên của các công ty dệt may

niêm yết trên thị trƣờng chứng khoán trong giai đoạn 2008 – 2016. Trong đó, KMR

là công ty có tỷ lệ này cao nhất, thấp nhất là NPS.

= 1 - Độ co dãn thay thế:

38

CHƢƠNG 3

PHÁT HIỆN VÀ ĐỀ XUẤT

3.1. Các phát hiện qua nghiên cứu

3.1.1. Mức độ ảnh hưởng của các nhân tố tới hiệu quả sản xuất kinh doanh của

các doanh nghiệp

- Các yếu tố L và K đều có tác động dƣơng tới Q. Điều này khẳng định giả

thuyết đƣa ra là phù hợp

- Yếu tố L tác động lớn hơn tới Q, điều này là hoàn phù hợp trong hoàn cảnh

sản xuất dệt may hiện có của Việt Nam còn phụ thuộc nhiều vào sức ngƣời do chủ

yếu là gia công sản phẩm.

- Yếu tố K có ảnh hƣởng nhất định tới Q. Điều này cho thấy yếu tố về tƣ liệu

sản xuất cần đƣợc các doanh nghiệp dệt may quan tâm nhằm giảm áp lực ảnh hƣởng

của yếu tố lao động. Tuy nhiên trong điều kiện sản xuất của Việt Nam hiện nay,

máy móc chƣa thay thế cho lao động sống, nhất là đối với ngành dệt may thì việc

ảnh hƣởng của nhân tố này ở mức độ thấp là điều hoàn toàn phù hợp.

- Yếu tố tổng hợp A có giá trị tƣơng đối cao, cho thấy ảnh hƣởng của các yếu

tố về điều kiện môi trƣờng, công nghệ sản xuất và công nghệ quản trị sẽ tác động

không nhỏ tới hiệu quả sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp dệt may.

3.1.2. Đề xuất đối với các công ty dệt may trong việc tăng cường hiệu quả sản

xuất kinh doanh

a/ Phát huy yếu tố con người:

Có thể thấy qua kiểm định mô hình hàm sản xuất, yếu tố con ngƣời tỏ ra có

ảnh hƣởng quyết định tới hiệu quả sản xuất kinh doanh. Tác động của L là cùng

chiều với kết quả kinh doanh của con ngƣời. Chính vì vậy các giải pháp mà ngành

dệt may cần phải hƣớng tới đó là tập trung vào làm tốt nguồn đầu vào này. Bao

gồm:

(1) Gia tăng số lƣợng lao động có trình độ tay nghề nhằm giải quyết các vấn đề

còn tồn đọng liên quan đến vận hành tƣ liệu sản xuất và nâng cao chất lƣợng sản phẩm.

(2) Cải thiện thu nhập và đời sống văn hóa tinh thần của ngƣời lao động để

họ phát huy hết khả năng sáng tạo trong thực hiện công việc đƣợc giao.

39

(3) Chăm lo đến đời sống sức khỏe của ngƣời lao động và gia đình của họ

nhằm tạo sự yên tâm gắn bó với nghề lâu dài.

(4) Thƣờng xuyên tiến hành các khóa đào tạo nâng cao tay nghề chuyên môn

cho ngƣời lao động để họ làm chủ các công nghệ sản xuất mới, giảm thiểu thứ

phẩm, nâng cao chất lƣợng thành phẩm.

b/ Nâng cao đóng góp của tư liệu lao động

- Từng bƣớc phát huy giá trị của tƣ liệu lao động nhằm thay thế lao động sống trong

sản xuất. Mặc dù tác động của yếu tố tƣ liệu sản xuất còn khá khiêm tốn, do ngành

may mặc vẫn thực hiện chủ yếu là gia công nên chịu ảnh hƣởng của yếu tố L. Tuy

nhiên trong tƣơng lai, ngành này sẽ phải chuyển biến sang phát triển các hoạt động

đem lại nhiều giá trị gia tăng hơn nhƣ FOB, ODM và với việc phát triển của công

nghệ sản xuất, máy móc sẽ dần thay thế sức lao động của con ngƣời. Do vậy, các

công ty may mặc nên chú trong việc đầu tƣ và khai thác triệt để các tài sản cố định để

nó phát huy vai trò quan trọng trong vận dụng đòn bẩy hoạt động vào việc khuếch đại

kết quả kinh doanh và giảm chi phi phát sinh do sử dụng con ngƣời đƣa lại.

- Phát triển chuỗi giá trị của ngành dệt may trong môi trƣờng quốc tế:

Trên thực tế, các doanh nghiệp dệt may của Việt Nam mới chỉ tham gia hết

sức “khiêm tốn” trong chuỗi giá trị của ngành này trên phạm vi quốc tế, đó là thực

hiện gia công đơn giản và góp phần nhỏ vào hoạt động xuất khẩu. Các mảng liên

quan đến sản xuất nguyên liệu đầu vào nhƣ sợi, vải vóc phục vụ ngành dệt, doanh

nghiệp Việt Nam đóng góp không đáng kể và cũng không đáp ứng đƣợc tiêu chuẩn

của đối tác nên phần lớn nguyên liệu đầu vào. Trong tƣơng lai, muốn ngành này phát

triển bền vững, Việt Nam cần phải chủ động đƣợc nguyên liệu, nhằm tránh những

“thua thiệt” trong kinh doanh do không tự chủ đƣợc đầu vào nên bị phụ thuộc vào

nhà cung cấp và áp lực giá tăng cao khi vào thời vụ sản xuất. Khi có một ngành sản

xuất sợi và dệt lớn mạnh, tự khắc ảnh hƣởng của yếu tố tƣ liệu sản xuất và vốn sẽ

thay đổi. Do hiện nay ở những doanh nghiệp này các tƣ liệu sản xuất đã có thể thay

thế đƣợc phần lớn lao động sống, nhƣ công nghệ sản xuất sợi nhân tạo từ các chế

phẩm của dầu lửa thƣờng đƣợc sử dụng những công nghệ hiện đại và giảm thiểu tới

mức thấp nhất lao động của con ngƣời. Ngay cả những đơn vị sản xuất sợi tự nhiên

hiện nay cũng đã thay đổi với việc ứng dụng công nghệ trồng bông theo công nghệ

40

mới với tính tự động cao… đã giúp cho tỷ lệ thành phẩm ngày một cải thiện với chất

lƣợng tốt và đồng đều.

- Phát triển phƣơng thức sản xuất phục vụ xuất khẩu, nhằm nâng dần ảnh hƣởng của

tƣ liệu sản xuất và vốn trong đóng góp vào giá trị trong kinh doanh của các công ty

dệt may trong nƣớc.

Hiện tại, các doanh nghiệp dệt may trên thế giới thƣờng áp dụng các phƣơng

thức sản xuất khác nhau (tùy thuộc vào mức độ xâm nhập thị trƣờng của doanh

nghiệp là cao hay thấp) với 4 phƣơng thức cơ bản là CMT, FOB, ODM, OBM.

Hình 3.1 Các phƣơng thức sản xuất cơ bản của công ty dệt may trên thế giới

Trong đó:

(1) CMT (Cut – Make – Trim) là phƣơng thức sản xuất đơn giản nhất của ngành và

mang lại giá trị gia tăng thấp nhất, bởi ngƣời mua sẽ cung cấp cho doanh nghiệp gia

công toàn bộ đầu vào để sản xuất thành phẩm (nguyên liệu, mẫu thiết kế, vận tải và

các yêu cầu cụ thể) còn nhà sản xuất chỉ thực hiện việc cắt, may và hoàn thiện sản

phẩm. Nhƣ thế, doanh nghiệp chỉ cần có khả năng sản xuất và hiểu biết cơ bản về

41

thiết kế để thực hiện theo mẫu sản phẩm đã đƣợc đặt sẵn. Với phƣơng thức sản xuất

này, đóng góp của TSCĐ, vốn là rất ít.

(2) OEM/FOB (Original Equipment Manufacturing)

Đây là phƣơng thức xuất khẩu ở bậc cao hơn so với CMT, các doanh nghiệp

chủ động tham gia vào quá trình sản xuất, từ việc mua nguyên liệu đến cho ra sản

phẩm cuối cùng. Khác với CMT, các doanh nghiệp thực hiện sản xuất theo FOB sẽ

chủ động mua nguyên liệu đầu vào cần thiết thay vì đƣợc cung cấp trực tiếp từ các

ngƣời mua của họ. Các hoạt động theo phƣơng thức FOB thay đổi đáng kể dựa theo

các hình thức quan hệ hợp đồng thực tế giữa nhà cung cấp với các khách mua nƣớc

ngoài và đƣợc chia thành 2 loại:

- FOB chỉ định: Các doanh nghiệp thực hiện theo phƣơng thức này sẽ thu

mua nguyên liệu đầu vào từ một nhóm các nhà cung cấp do khách mua chỉ định.

Phƣơng thức xuất khẩu này đòi hỏi các doanh nghiệp dệt may phải chịu trách nhiệm

về tài chính để thu mua và vận chuyển nguyên liệu.

- FOB tự search: Các doanh nghiệp thực hiện theo phƣơng thức này sẽ nhận

mẫu thiết kế sản phẩm từ các khách mua nƣớc ngoài và chịu trách nhiệm tìm nguồn

nguyên liệu, sản xuất và vận chuyển nguyên liệu và thành phẩm tới cảng của khách

mua. Điểm cốt yếu là các doanh nghiệp phải tìm đƣợc các nhà cung cấp nguyên liệu

có khả năng cung cấp các nguyên liệu đặc biệt và phải tin cậy về chất lƣợng, thời

hạn giao hàng. Rủi ro từ phƣơng thức này cao hơn nhƣng giá trị gia tăng mang lại

cho công ty sản xuất cũng cao hơn tƣơng ứng.

(3) ODM (Original Design Manufacturing)

Đây là phƣơng thức sản xuất bao gồm khâu thiết kế và cả quá trình sản xuất

từ thu mua vải và nguyên phụ liệu, cắt, may, hoàn tất, đóng gói và vận chuyển. Khả

năng thiết kế thể hiện trình độ cao hơn về tri thức của nhà cung cấp và vì vậy sẽ

mang lại giá trị gia tăng cao hơn rất nhiều cho sản phẩm. Các doanh nghiệp ODM

tạo ra những mẫu thiết kế, hoàn thiện sản phẩm và bán lại cho ngƣời mua, thƣờng là

chủ của các thƣơng hiệu lớn trên thế giới.

(4) OBM (Original Brand Manufacturing)

42

Đây là phƣơng thức sản xuất đƣợc cải tiến dựa trên hình thức OEM, song ở

phƣơng thức này các hãng sản xuất tự thiết kế và ký các hợp đồng cung cấp hàng

hóa trong và ngoài nƣớc cho thƣơng hiệu riêng của mình. Các nhà sản xuất tại các

nền kinh tế đang phát triển tham gia vào phƣơng thức OBM chủ yếu phân phối sản

phẩm tại thị trƣờng nội địa và thị trƣờng các quốc gia lân cận.

Nhƣ vậy với phƣơng thức sản xuất càng nâng cao thì một mặt sẽ làm cho doanh

nghiệp gia tăng thêm thu nhập trong kinh doanh, mặt khác sẽ làm cho sự đóng góp của

các yếu tố nguồn lực đến kết quả kinh doanh thay đổi. Với phƣơng thức sản xuất càng

cao thì việc sử dụng nhiều vốn, hao phí tƣ liệu sản xuất sẽ tăng do dần thay thế lao

động sống nhờ việc sử dụng máy móc tự động. Với việc sử dụng máy móc thay thế sức

ngƣời doanh nghiệp sẽ bớt rủi ro gián đoạn sản xuất hơn so với

c/ Các đề xuất khác

- Phát triển và ứng dụng công nghệ sản xuất và công nghệ quản trị hiện đại

vào quá trình sản xuất kinh doanh:

Cách mạng công nghệ lần thứ 4 sẽ không bỏ qua bất kỳ ngành nào trong đó

có cả ngành may mặc. Chính vì vậy việc nắm bắt và ứng dụng công nghệ sản xuất

hiện đại là điều cần thiết. Các doanh nghiệp dệt may dẫn đầu thị trƣờng đều là

những doanh nghiệp thực sự quan tâm đầu tƣ vào công nghệ sản xuất nhƣ các dây

chuyền dệt tự động, ứng dụng phần mền thiết kê, cắt sản phẩm tự động…

Bên cạnh đó công nghệ quản trị doanh nghiệp cũng thay đổi và hoàn thiện liên

tục, đây cũng là vấn đề đặt ra đối với các doanh nghiệp nói chung và ngành may mặc

nói riêng. Nhất là với nhóm ngành may mặc sử dụng nhiều lao động thì việc áp dụng

những công nghệ quản trị tiên tiến là điều hết sức cần thiết. Chúng sẽ giúp nhà quản trị

doanh nghiệp đánh giá chính xác sự công hiến của ngƣời lao động vào hiệu quả sản

xuất kinh doanh, xây dựng chế độ thƣởng phạt khách quan và công bằng, từ đó nâng

cao ý thức và kỷ luật lao động của ngƣời lao động trong doanh nghiệp.

43

Hiện nay, một số doanh nghiệp dệt may Việt Nam khi tham gia vào chuỗi giá

trị ngành đã ứng dụng công nghệ quản trị doanh nghiệp 5S của Nhật Bản. 5S đƣợc

ngƣời Nhật xây dựng vào những năm đầu 1980, theo đó gồm Seiri (Sàng lọc những

thứ không cần thiết tại nơi làm việc và bỏ đi), Seiton (Sắp xếp mọi thứ ngăn nắp để

dễ tìm, dễ thấy, dễ lấy), Seiso (Sạch sẽ về sinh thiết bị, dụng cụ và nơi làm việc),

Seiketsu (Săn sóc nơi làm việc bằng cách luôn thực hiện 3S trên) và Shitsuke (Sẵn

sàng giáo dục rèn luyện để mọi ngƣời thực hiện 4S trên một cách tự giác. Khi ứng

dụng 5S vào doanh nghiệp sẽ có tác dụng triệt tiêu sự lãng phí và tăng năng suất

chất lƣợng. Muốn áp dụng thành công 5S bên cạnh việc duy trì hoạt động tuân thủ

nguyên tắc này một cách lâu dài và tự nguyện thì còn nhà quản trị doanh nghiệp

phải tìm cách đƣa 5S vào tiềm thức của mỗi thành viên trong tổ chức, từ nhân viên

bảo vệ, nhân viên lễ tân, nhân viên và ngƣời lao động tại các phòng ban chức năng

văn phòng/ nhà xƣởng/ kho bãi và lãnh đạo doanh nghiệp,.. tiếp tới lan tỏa đến

khách hàng và nhà cung ứng.

Qua quan sát thực tế tại một số doanh nghiệp dệt may có ứng dụng công

nghệ 5S, nhóm nghiên cứu nhận thấy các doanh nghiệp thực sự có sự thay đổi theo

chiều hƣớng tốt và các bài học đƣợc rút ra nhƣ sau:

44

(1) Nhận thức về sự cần thiết của ứng dụng 5S là rất quan trọng. Theo đó,

triết lý của 5S phải gắn với triết lý của hệ thống sản xuất tinh gọn/tinh giản là loại

bỏ các lãng phí và bất hợp lý trong tất cả các quá trình sản xuất và quản trị doanh

nghiệp, thực hiện việc cải tiến liên tục trong doanh nghiệp.

(2) Khi triển khai 5S, doanh nghiệp nên có các công cụ hỗ trợ nhƣ hệ thống

quản lý hiển thị và kiểm soát trực quan, sự chia sẻ và ý thức làm việc nhóm cũng

cần đƣợc khơi gợi và dần củng cố bởi phần lớn ngƣời lao động Việt Nam chƣa có

đƣợc tập quán này nhƣ ngƣời Nhật Bản. Thêm vào đó, ngƣời lao động Việt Nam rất

đề cao sự quan tâm, động viên, khích lệ và kỷ luật của cấp trên/ cấp lãnh đạo doanh

nghiêp. Do vậy, muốn 5S đi vào thực tế thì các cấp quản lý lãnh đạo doanh nghiệp

phải thực hiện tuân thủ trƣớc.

(3) Nhiều doanh nghiệp khi thực hiện 5S thƣờng bỏ qua yêu cầu về “Chuẩn

hóa” và “Duy trì” tức là doanh nghiệp đã không thực hiện S4 và S5. Điều này đƣợc

thể hiện ở việc các doanh nghiệp chƣa xây dựng đƣợc các tiêu chuẩn về thao

tác/làm việc tại doanh nghiệp một cách chuẩn hóa hoặc chuẩn hóa chƣa đầy đủ.

Trong khi đó 5S bắt buộc các doanh nghiệp áp dụng các nguyên tắc của công việc

đƣợc chuẩn hóa và kèm theo đó là mức độ kỷ luật và tính tuân thủ cao. Vì vậy, việc

xây dựng và duy trì tiêu chuẩn hóa trong công việc là yêu cầu bắt buộc khi thực

hiện 5S.

(4) Công tác truyền thông về 5S từ lãnh đạo và quản lý cấp cao của doanh

nghiệp phải đƣợc thực hiện thƣờng xuyên nhằm củng cố và kết nối 5S với các mục

tiêu kinh doanh của doanh nghiệp. Lãnh đạo doanh nghiệp nên coi 5S nhƣ là cách

để tạo ra động lực để làm việc với các chủ đề cải tiến cụ thể cho mỗi giai đoạn phát

triển để có đƣợc một môi trƣờng sản xuất bền vững và lâu dài.

(5) Cần áp dụng 5S tại doanh nghiệp một cách có hệ thống và đồng bộ nhằm

đảm bảo sự cân đối trong thực hiện của các bộ phận trong doanh nghiệp và nhằm

thay đổi hành vi/thói quen không còn phù hợp của mỗi thành viên trong doanh

nghiệp khi triển khai hoạt động sản xuất kinh doanh với công nghệ hiện đại.

- Nắm bắt các cơ hội thị trƣờng để nâng cao hiệu quả kinh doanh: việc Việt Nam

tham gia ký kết nhiều hiệp định thƣơng mại thế hệ mới, các hiệp định song phƣơng

với EU, Nhật Bản và các nƣớc khác trong khu vực và toàn thế giới, điều này hứa

45

hẹn đem lại nhiều cơ hội cho các doanh nghiệp dệt may trong nƣớc đƣợc tiếp xúc

trực tiếp với ngƣời tiêu dùng cuối cùng của các nƣớc nhập khẩu hàng hóa. Chính vì

vậy, các doanh nghiệp dệt may cần tích cực trong hoạt động xúc tiến thƣơng mại và

mở rộng quan hệ làm ăn với các đối tác tại thị trƣờng này. Thông qua đó, thúc đẩy

quá trình triển khai các phƣơng thức xuất khẩu mới nhƣ FOB, ODM, nhằm tạo ra

nhiều giá trị gia tăng hơn cho các công ty dệt may, góp phần vào nâng cao hiệu quả

sản xuất.

3.2. Ứng dụng và phát triển mô hình

3.2.1. Ứng dụng mô hình

- Mô hình Cobb – Douglass có thể ứng dụng ở tất cả các ngành sản xuất kinh

doanh từ các doanh nghiệp công nghiệp tới các doanh nghiệp thƣơng mại dịch vụ.

- Mô hình này cũng có thể thay đổi khi tình hình sản xuất kinh doanh của các

nhóm doanh nghiệp thay đổi

- Mô hình này cũng có thể ứng dụng cho từng doanh nghiệp cá biệt nhằm

giúp mọi doanh nghiệp nhận diện đƣợc sự ảnh hƣởng của các yếu tố đầu vào tới

hiệu quả sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp để có đƣợc các điều chỉnh phù hợp.

3.2.2. Phát triển mô hình

- Mô hình có thể đƣợc phát triển với nhiều biến của yếu tố đầu vào liên quan

đến L, K

- Thực hiện việc kiểm định các yếu tố cấu thành nên nhóm nhân tố tổng hợp

A để nhận diện đƣợc rõ hơn các ảnh hƣởng ở các yếu tố thành viên trong nhóm

nhân tố này.

- Thực hiện phƣơng pháp hạch toán trong kiểm định mô hình hàm Cobb –

Douglass để có góc nhìn toàn diện hơn thay vì chỉ thực hiện kiểm định mô hình

bằng phƣơng pháp hồi quy. Theo phƣơng pháp này, ngƣời ta sử dụng thu nhập của

ngƣời lao động từ sản xuất thay cho số lao động sống.

Trong mô hình Cobb - Douglass, và (1- ) chính là tỷ lệ đóng góp của lao

động và vốn trong tổng Doanh thu hoặc lợi nhuận thuần. Vì vậy, có thể ƣớc lƣợng

chúng trƣớc, sau đó ƣớc lƣợng năng suất các yếu tố tổng hợp (A)

46

Trên góc độ sản xuất, đóng góp của yếu tố lao động sống và giá trị tăng thêm

chính là toàn bộ thu nhập của ngƣời công nhân dựa vào sản xuất (Labour Cost –

LC). Vì thế, ở phƣơng pháp hạch toán, thông số đƣợc ƣớc lƣợng nhƣ sau:

Nhƣ vậy để thông số sát thực, cần hạch toán đầy đủ các khoản phải trả mà

ngƣời lao động nhận đƣợc nhờ tham gia trong quá trình sản xuất kinh doanh mà có,

mặt khác cũng cần tính toán Doanh thu hoặc lợi nhuận thuần (Q). Giá trị của thông

số A đƣợc ƣớc lƣợng dựa vào công thức sau:

Log(A) = Log(Q) - Log(L) - (1 - ) Log(K) (8)

Để ƣớc lƣợng tốc độ tăng của TFP sử dụng phƣơng trình (6). Muốn áp dụng

đƣợc công thức này cần phải có số liệu Q (tổng sản phẩm trong nƣớc), LC và K

theo thời gian.

A (TFP) đƣợc ƣớc lƣợng bằng công thức: A =

47

KẾT LUẬN

1. Kết quả nghiên cứu

Việc đo lƣờng hiệu quả sản xuất luôn là một yêu cầu đặt ra đối với các doanh

nghiệp nói chung và doanh nghiệp dệt may nói riêng. Thiết lập mô hình Cobb –

Douglass có ý nghĩa lớn trong công tác quản trị doanh nghiệp, tạo điều kiện cho nhà

quản trị doanh nghiệp có cơ sở đƣa ra các quyết định về chính sách, chiến lƣợc và

kế hoạch phát triển doanh nghiệp phù hợp và đem lại hiệu quả kinh tế cao. Với

nhóm doanh nghiệp dệt may, là nhóm doanh nghiệp đang đóng góp hết sức tích cực

vào quá trình phát triển đất nƣớc, là một trong những ngành sản xuất có thể mạnh

dẫn đầu của Việt Nam thì việc đo lƣờng hiệu quả sản xuất càng tỏ ra cần thiết.

Trên cơ sở tổng hợp các nguồn thông tin, dữ liệu thứ cấp thu thập đƣợc, Đề

tài nghiên cứu đã thực hiện đƣợc những mục tiêu nghiên cứu đã đề ra:

Một là, hệ thống hóa những nội dung có liên quan đến mô hình hàm sản xuất

Cobb – Douglas là cơ sở để xây dựng mô hình hàm sản xuất cho ngành dệt may.

Hai là, tiến hành khảo sát thực trạng ngành dệt may và hoạt động sản xuất

kinh doanh của các doanh nghiệp dệt may niêm yết trên Thị trƣờng Chứng khoán

Việt Nam. Từ đó, thiết lập mô hình Hàm Cobb – Douglas cho các công ty thuộc

ngành dệt may.

Ba là, chỉ ra các phát hiện qua nghiên cứu , đề xuất hƣớng giải quyết và đƣa

ra định hƣớng áp dụng mô hình này vào thực tiễn.

2. Hạn chế của nghiên cứu và hƣớng nghiên cứu trong tƣơng lai

Tuy nhiên, đề tài vẫn còn những hạn chế sau:

- Dữ liệu thu thập còn ít, mới chỉ đƣợc 9 năm và chỉ với 11 công ty đang

niêm yết cho nên tính bao quát cho cả ngành là chƣa cao.

- Đề tài dự định chia nhóm theo quy mô vốn của các doanh nghiệp nhƣng

chƣa thể thực hiện đƣợc do lƣợng doanh nghiệp niêm yết còn rất ít nên việc phân

tách thành nhóm không đảm bảo ý nghĩa trong nghiên cứu.

- Yếu tố tổng hợp (A) chƣa đƣợc nghiên cứu chi tiết hơn để có đƣợc những

đề xuất xác đáng hơn. Mới chỉ dừng lại ở việc nghiên cứu 2 biến thay đổi là L và K.

Hƣớng nghiên cứu trong tƣơng lai:

- Khắc phục các hạn chế mà đề tài chƣa giải quyết đƣợc.

48

- Mở rộng việc nghiên cứu hàm sản xuất cho toàn ngành dệt may bởi hiện

nay các doanh nghiệp dệt may ở nƣớc ta có số lƣợng khá đông đảo (trên 6000

doanh nghiệp).

- Mở rộng việc nghiên cứu về ứng dụng hàm sản xuất Cobb – Douglass

trong đo lƣờng hiệu quả tại các ngành sản xuất kinh doanh khác.

49

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

1. Phạm Thế Anh và Nguyễn Đức Hùng (2013) “Tác động của thể chế môi trƣờng

kinh doanh đến kết quả hoạt động của các doanh nghiệp ở Việt Nam” , Đại học

Kinh tế quốc dân

2. Nguyễn Quang Dong và Nguyễn Thị Minh. (2012), Giáo trình kinh tế lượng,

Nhà xuất bản Đại học Kinh tế quốc dân.

3. Lê văn Dụy (2005) “Áp dụng hàm sản xuất Cobb – Douglas để đo lƣờng hiệu

quả sản xuất” , Viện Khoa học Thống kê

4. Nguyễn Hữu Đặng (2012) “Hiệu quả kỹ thuật và các yếu tố ảnh hƣởng đến hiệu

quả kỹ thuật của hộ trồng lúa ở đồng bằng sông Cửu Long, Việt Nam trong giai

đoạn 2008 – 2011” , Đại học Cần Thơ

5. Phạm Văn Hùng (2005) “Phƣơng pháp xác định khả năng sản xuất nông nghiệp

của hộ nông dân” , Đại học Nông nghiệp I

6. Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc. (2008), Phân tích dữ liệu với SPSS,

NXB Hồng Đức

Tiếng Anh

7. Abdulkadir Abdulrashid Rafindadi, Ilhan Ozturk (2015), Effect of financial

development, economic growth and trade on electricity consumption: Evidence

from post – Fukushima Japan, Renewable sustainable Energy Reviews

8. Ahmad Mohammadshirazi, Asadolah Akram, Shahin Rafiee, Elnaz Bagheri

Kalhor(2015), On the study of energy and cost analyses of orange production in

Bravo-Ureta. B. E, Pinheiro. A. E (1993), Efficiency analysis of Developing

country agriculture: A review of the frontier function literature, Agricultural

and Resource Economics reviewMazandaran province, Sustainable Energy

Technologies and Assessments

9. Aurelia Rybak, Aleksandra Rybak (2016), Possible strategies for hard coal

mining in Poland as a result of production function analysis, The Journal of

Resource Policy.

50

10. Florin Marius Pavelescu(2013), Methodological considerations regarding the

estimated returns to scale in case of Cobb-Douglas production function, 1st

International Conference “Economic Scientific Research - Theoretical,

Empirical and Practical Approaches”, ESPERA 2013

11. Gurajati, D.N. (2003), Basic Econometrics, McGraw Hill.

12. Qun Feng, Hong Chen(2013), The safety-level gap between China and the US

in view of the interaction between coal production and safety management,

Safety Science

13. Ramanathan, R. (2002), Introductory Econometrics with Applications, Harcourt

College Publishers.

14. Resmi. P, Kunnal. L. B, Basavaraja. H, Bhat. A. R. S, Handigol. J. A, Sonnad.

J. S (2013), Technological change in black pepper production in Idukki district

of

Kerala: A decomposition analysis, Karnataka Journal of Agricultural Sciences

15. Ruhul A. Salim, Kamrul Hassan, Sahar Shafiei (2014), Renewable and non-

renewable energy consumption and economic activities: Further evidence from

OECD countries, Energy Economics

16. Seungjae Shin, Burak Eksioglu (2015), An Empirical Study of RFID

Productivity in theU.S. Retail Supply Chain, International Journal of Production

Economics

51

PHỤ LỤC 1

Danh sách các công ty dệt may niêm yết

trên các sàn giao dịch chứng khoán tại Việt Nam

STT MCK Tên công ty Vốn điều lệ Vốn CSH giao

1 2 EVE Công ty CP Everpia GMC Công ty CP sản xuất 419 117 Sàn dịch HOSE HOSE 900 290

thƣơng mại Sài Gòn

3 4 568 492 HOSE HOSE 597 963

KMR Công ty CP Mirae TCM Công ty CP Dệt may – đầu tƣ – Thƣơng mại Thành Công

5 21 HNX 31

6 57 HNX 72

7 NPS Công ty CP may Phú Thịnh Nhà Bè TET Công ty CP vải sợi may mặc Miền Bắc HDM Công ty CP dệt may 100 UpCom 205

Huế

8 PTG Công ty may xuất khẩu 46 UpCom 97

Phan Thiết

9 42 HNX 535

10 TNG Công ty CP đầu tƣ và thƣơng mại TNG TTG Công ty CP may Thanh 20 UpCom 22

Trì

11 VDN Công ty CP Vinatex Đà 30 UpCom 68

12 VTI Không đủ dữ liệu theo yêu cầu

13 Nẵng Công ty CP sản xuất xuất nhập khẩu dệt may VGG Tổng công ty may Việt

Tiến Niêm yết trên Sàn Giao dịch chứng khoán từ 2016.

14 VGT Tập đoàn Dệt may Việt

Nam

15 BDG Công ty CP may mặc

Bình Dƣơng ADS Công ty CP Damsan

16

52

Phụ lục 2: Bảng số liệu thu thập

Mã CK

lợi nhuận

lƣơng lđ

TSCĐ

EVE GMC KMR TCM NPS TET HDM PTG TNG TTG VDN EVE GMC KMR TCM NPS TET HDM PTG TNG TTG VDN EVE GMC KMR TCM NPS TET HDM PTG TNG TTG VDN EVE GMC KMR TCM NPS TET HDM PTG TNG

số lao động 675 3432 293 4042 520 425 2020 1016 5021 1099 2525 810 2685 293 4147 518 417 2223 1178 5172 623 2735 1020 2750 396 4221 514 342 2700 1390 6000 559 2770 1160 2964 560 4182 504 313 2859 1669 7319

Doanh thu 334517 424290 169710 1023284 58428 71311 502772 64778 613460 44157 352887 423690 353990 189420 1126093 53779 54519 555107 75071 471348 45715 345018 563520 613880 404700 1892739 44696 47161 787838 76862 662829 47249 385696 798670 865690 361490 2194774 64674 50800 1015087 42614 1146557

64650 12296 16406 -7760 5056 5981 978 4452 15181 3038 1045 109587 42140 36789 49143 5106 8602 1576 5263 20288 1509 1178 127685 39098 50907 214524 6256 9477 22211 5998 25851 501 -15844 190950 50849 3400 109067 8240 26956 22756 7987 26350

1.999 3.271 2.364 2.646 2.53 2.64 1.739 2.203 3.175 2.35 1.9 2.239 3.445 2.481 2.911 3.385 2.636 1931 2.511 3.303 2.5 2.03 2.463 4.69 2.73 3.056 3.826 2733 2.5 2838 3.468 2.7 2230 2.704 6.09 4.143 3.27 4.405 3.234 4 3122 3676

vốn 230288 185955 268992 1307860 84171 75644 241759 40631 407293 33109 193748 416774 210928 520006 1705543 106997 82890 290111 49879 354692 26563 217905 669500 310101 613348 1913847 81358 79734 369707 42445 510047 24322 173595 849680 396440 623594 2053344 85274 103357 342818 66416 821484

85299 52301 170883 383863 6830 23368 163373 12921 157116 12426 63161 87060 71361 175916 368779 5414 21713 142685 3566 176483 10602 58181 135301 74135 208515 642732 5720 29145 123216 21144 238000 7659 59760 125920 86328 195016 631455 5911 48451 115476 23170 424000

53

Mã CK

lợi nhuận

lƣơng lđ

vốn

TSCĐ

TTG VDN EVE GMC KMR TCM NPS TET HDM PTG TNG TTG VDN EVE GMC KMR TCM NPS TET HDM PTG TNG TTG VDN EVE GMC KMR TCM NPS TET HDM PTG TNG TTG VDN EVE GMC KMR TCM NPS TET HDM PTG TNG

Doanh thu 66513 368341 680428 1058994 384073 2283501 46883 47893 1170995 125501 1209220 86092 499102 750703 1228479 337283 2554417 44631 52418 1306332 172208 118295 91185 511011 781453 1409479 346527 2571410 58398 42716 1379743 200017 1377106 112091 455566 880626 1502065 355115 2791895 42458 41291 1480822 275864 1923940

2215 -2114 93840 57566 -21631 -30009 7117 9232 35163 8996 23391 1787 9057 84957 59287 28109 127977 3286 12896 40000 23581 15390 2024 759 84482 73879 6586 172204 4085 19206 42817 22980 62856 2288 1840 113545 77717 17446 162082 217 4193 56311 31046 86247

số lao động 484 3000 1054 3204 464 4329 440 306 3444 2099 7514 488 3000 1077 3320 460 4559 408 299 3872 2121 6989 475 2940 1189 3557 417 4514 408 269 3950 2184 8963 441 2609 1324 4210 384 4859 341 189 3942 2315 9313

4.05 2.5 3.989 6.614 3.294 3.597 5.066 4.289 4.2 3.103 3.823 5.1 3.5 4.561 7.709 6 4.316 5.575 4.274 5.5 3.648 3.938 5.583 4.093 5.37 7.742 6.3 5.5 6.12 4.225 6 4.195 4.138 6.372 5.1 5.655 8.176 6.55 6.21 6.2 2.964 6.35 4.782 4.8

26392 146867 899300 465842 603319 1965796 80065 82381 435296 92589 951318 27818 170581 886989 657777 599898 1989292 80930 86658 509991 135691 961199 47653 220812 985985 637070 658048 2060118 79311 88604 588788 112973 1197910 47612 206333 1108020 836714 671578 2509258 76228 80036 606216 145849 1613646

5382 45293 203943 105984 213104 568480 5960 60797 113907 23170 488000 4995 52889 261559 135971 311214 575128 5120 58307 138323 49993 533000 5747 55990 244109 135486 320536 553158 4292 56131 174810 53910 642000 13919 57488 240442 149851 352917 678830 4343 53623 188008 42572 597700

54

Mã CK

lợi nhuận

lƣơng lđ

vốn

TSCĐ

Doanh thu 55648 629065 863915 1611379 364446 3070640 33433 40100 1478313 269649 1887749 55647

350 14344 89615 70960 11717 139681 -2182 4262 49472 24495 91572 386

số lao động 457 2738 1317 4210 303 5029 248 120 3959 2592 9592 450

6.943 5.407 6.503 8.222 6.758 7.005 6.386 4.402 7.369 5.547 5.28 6.5

35186 282897 1114827 883468 705076 2820394 72821 74701 679185 165293 1846223 26468

15085 52741 257117 170440 356725 770002 3456 53820 226686 38931 785643 12896

TTG VDN EVE GMC KMR TCM NPS TET HDM PTG TNG TTG

651430

12480

3002

5.2

362874

54703

VDN