Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Tác động của đào tạo ngắn hạn lao động đang làm việc đến kết quả hoạt động doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt Nam giai đoạn 2005-2011

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

PHAN THANH LY TÁC ĐỘNG CỦA ĐÀO TẠO NGẮN HẠN LAO ĐỘNG ĐANG LÀM VIỆC ĐẾN KẾT QUẢ HOẠT ĐỘNG DOANH NGHIỆP NHỎ VÀ VỪA VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2005-2011

LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ

TP. HỒ CHÍ MINH - NĂM 2013

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TP. HỒ CHÍ MINH

PHAN THANH LY TÁC ĐỘNG CỦA ĐÀO TẠO NGẮN HẠN LAO ĐỘNG ĐANG LÀM VIỆC ĐẾN KẾT QUẢ HOẠT ĐỘNG DOANH NGHIỆP NHỎ VÀ VỪA VIỆT NAM GIAI ĐOẠN 2005-2011

CHUYÊN NGÀNH: KINH TẾ PHÁT TRIỂN

MÃ SỐ: 60310105

LUẬN VĂN THẠC SỸ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

TS. PHẠM KHÁNH NAM

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi.

Các số liệu được sử dụng trong luận văn có nguồn gốc rõ ràng.

Kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa được công bố trong bất kỳ

công trình nào khác.

Học viên cao học

Phan Thanh Ly

MỤC LỤC

Trang phụ bìa

Lời cam đoan

Mục lục

Tóm tắt ....................................................................................................................... 1

Chương 1 – Giới thiệu .............................................................................................. 2

1.1 Đặt vấn đề ............................................................................................................. 2

1.2 Mục tiêu phân tích ................................................................................................ 4

1.3 Phạm vi phân tích ................................................................................................. 4

1.4 Phương pháp phân tích .......................................................................................... 4

Chương 2 – Cơ sở lý luận ......................................................................................... 5

2.1 Các lý thuyết hỗ trợ ............................................................................................... 5

2.2 Tổng quan về SME và đào tạo trong SME Việt Nam giai đoạn 2005-2011 ........... 8

2.2.1 Tổng quan về SME Việt Nam giai đoạn 2005-2011 .......................................... 8

2.2.2 Tổng quan về đào tạo trong các SME Việt Nam giai đoạn 2005-2011 ............. 11

2.3 Các nghiên cứu liên quan về đào tạo trong doanh nghiệp .................................... 13

2.3.1 Tổng quan các nghiên cứu về đào tạo ............................................................... 13

2.3.2 Các nghiên cứu về tác động của đào tạo đến giá trị gia tăng hay năng suất lao động

................................................................................................................................. 17

2.3.3 Các nghiên cứu về tác động của đào tạo đến kết quả tài chính doanh nghiệp .... 18

2.3.4 Các nghiên cứu về tác động của đào tạo đến mức độ tăng trưởng và tác động trễ

................................................................................................................................. 19

2.3.5 Vấn đề nhân quả trong quan hệ đào tạo - kết quả hoạt động doanh nghiệp ....... 21

Chương 3 – Phương pháp phân tích thực nghiệm ................................................ 22

3.1 Bộ dữ liệu ........................................................................................................... 22

3.1.1 Giới thiệu bộ dữ liệu SME ............................................................................... 22

3.1.2 Chọn mẫu bộ dữ liệu SME ............................................................................... 22

3.1.3 Bộ dữ liệu cho báo cáo phân tích...................................................................... 23

3.2 Khung phân tích .................................................................................................. 24

3.3 Mô hình và phương pháp phân tích ..................................................................... 29

3.3.1 Một số mô hình phân tích trong các nghiên cứu trước ...................................... 29

3.3.2 Cơ sở và lựa chọn mô hình phân tích ............................................................... 30

3.3.3 Tác động của đào tạo đến giá trị gia tăng theo mô hình truyền thống ............... 30

3.3.4 Tác động của đào tạo đến tăng trưởng VA theo mô hình truyền thống ............. 30

3.3.5 Tác động trực tiếp và gián tiếp của đào tạo đến giá trị gia tăng theo mô hình tác

động trung gian ......................................................................................................... 31

3.3.6 Tác động trực tiếp và gián tiếp của đào tạo đến tăng trưởng giá trị gia tăng theo

mô hình tác động trung gian...................................................................................... 37

3.4 Công cụ và kỹ thuật phân tích thống kê ............................................................... 37

3.4.1 Tác động của đào tạo đến giá trị gia tăng theo mô hình truyền thống ............... 39

3.4.2 Tác động của đào tạo đến tăng trưởng giá trị gia tăng theo mô hình truyền thống

................................................................................................................................. 41

3.4.3 Tác động của đào tạo đến giá trị gia tăng và tăng trưởng giá trị gia tăng theo mô

hình tác động trung gian ........................................................................................... 42

3.5 Vấn đề nội sinh và đa cộng tuyến ........................................................................ 42

Chương 4 – Kết quả phân tích thực nghiệm.......................................................... 48

4.1 Thống kê mô tả ................................................................................................... 48

4.1.1 Các biến trong bảng dữ liệu.............................................................................. 48

4.1.2 Các biến sử dụng trong các mô hình hồi quy .................................................... 49

4.2 Kết quả hồi quy thực nghiệm .............................................................................. 51

4.2.1 Tác động của đào tạo đến tổng giá trị gia tăng theo mô hình truyền thống ........ 51

4.2.2 Tác động của đào tạo đến tăng trưởng giá trị gia tăng theo mô hình truyền thống

................................................................................................................................. 54

4.2.3 Tác động trực tiếp và gián tiếp của đào tạo đến giá trị gia tăng theo mô hình tác

động trung gian ......................................................................................................... 56

4.2.4 Tác động trực tiếp và gián tiếp của đào tạo đến tăng trưởng giá trị gia tăng theo

mô hình tác động trung gian...................................................................................... 61

4.3 Thảo luận kết quả hồi quy ................................................................................... 66

Chương 5 - Kết luận và hàm ý chính sách .............................................................. 68

Tài liệu tham khảo

Phụ lục

Tóm tắt

Bài viết phân tích đánh giá tác động của đào tạo ngắn hạn lao động đang làm việc

đến kết quả hoạt động doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt Nam giai đoạn 2005-2011.

Kết quả phân tích cho thấy đào tạo ngắn hạn, theo mô hình hồi quy truyền thống,

không có ý nghĩa tác động đến giá trị gia tăng và tăng trưởng giá trị gia tăng. Nhưng

phân tích theo mô hình tác động trung gian, đào tạo ngắn hạn có tác động tích cực đến

giá trị gia tăng với mức ý nghĩa 1%. Doanh nghiệp đào tạo có giá trị gia tăng cao hơn

14% so với không đào tạo trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, trong đó tác

động gián tiếp chiếm 83% tổng tác động, chủ yếu là qua lao động 69%, qua vốn 14%;

tác động trực tiếp chỉ chiếm 17%.

Đối với tăng trưởng, phân tích theo mô hình tác động trung gian, đào tạo ngắn

hạn vẫn không có ý nghĩa với độ trễ 2 năm, nhưng có tác động tích cực đến tăng

trưởng giá trị gia tăng trong cùng thời kỳ với mức ý nghĩa 10%. Doanh nghiệp đào tạo

có mức tăng trưởng giá trị gia tăng cao hơn 10% so với không đào tạo, trong đó tác

động trực tiếp chiếm 65% tổng tác động, còn tác động gián tiếp qua lao động chiếm

35%.

Báo cáo phân tích có một số hạn chế. Trước hết là vấn đề sử dụng dữ liệu thứ

cấp, được khảo sát 2 năm một lần và không chuyên phục vụ cho mục tiêu nghiên cứu

về đào tạo. Tiếp đó là vấn đề mối quan hệ nhân quả giữa đào tạo và các kênh trung

gian vốn, lao động chưa được mô tả minh bạch.

Chương 1 – Giới thiệu

1.1 Đặt vấn đề

Doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME) đóng vai trò quan trọng đối với nền kinh tế.

SME chiếm 17,56% lao động và 15,56% GDP tại các nước nghèo; 57,24% lao động

và 51,45% GDP tại các nước giàu; nếu cộng thêm khu vực phi chính thức thì con số

lên đến 46,97% lao động và 62,76% GDP tại các nước nghèo; 72,40% lao động và

64,45% GDP tại các nước giàu; hiệu quả hoạt động của SME có tác động tích cực đến

nền kinh tế (Ayyagari và cộng sự, 2005).

Theo quan điểm dựa trên nguồn lực yếu tố đầu vào (Wernerfelt, 1984; Barney,

1991), doanh nghiệp sẽ hoạt động hiệu quả nếu chỉ số nguồn lực có những đặc tính lợi

thế cạnh tranh bền vững như giá trị cao, khan hiếm, khó bắt chước, khó thay thế

(Barney, 1991).

Trong số nguồn lực đầu vào gồm vốn tài chính, tài sản, tài nguyên, kinh nghiệm,

công nghệ, … thì vốn con người chính là yếu tố được đánh giá có lợi thế cạnh tranh

bền vững bậc nhất trong bối cảnh nền kinh tế tri thức và công nghệ hiện nay (Wright

và cộng sự, 1994; Wright & Snell, 1997; Morris và cộng sự, 2006) bởi những đặc tính

khó bắt chước (Barney, 1991; Becker & Gerhart, 1996), khan hiếm, không dễ mua trên

thị trường thông thường (Becker & Gerhart, 1996), giữ vị trí chiến lược trong việc duy

trì và phát triển lợi thế cạnh tranh (Barney & Wright, 1998). Vốn con người được đánh

giá qua giáo dục, đào tạo (Becker, 1975).

Đào tạo và cải tiến liên tục đã trở thành giải pháp không thể thiếu đối với doanh

nghiệp nhằm duy trì lợi thế cạnh tranh (Salas & Cannon-Bowers, 2001). Đào tạo lao

động đã trở thành ngành công nghiệp hàng tỷ đô la của thế giới (Haccoun & Saks,

1998). Giai đoạn 2006-2011, tổng chi phí đào tạo trong doanh nghiệp tại Mỹ luôn ở

mức trên 50 tỷ đô la mỗi năm, đạt 60 tỷ năm 2011 (Training Industry Report, 2011).

Chưa có công cụ định lượng nào làm rõ được cơ chế đào tạo là nguyên nhân dẫn

đến kết quả doanh nghiệp. Khó phân tách riêng tác động của đào tạo, bởi kết quả

doanh nghiệp còn phụ thuộc nhiều yếu tố khác như môi trường sản xuất, chiến lược

kinh doanh, bối cảnh kinh tế xã hội. Thiếu bằng chứng sẽ khó thuyết phục chủ doanh

nghiệp nhỏ thực hiện đào tạo (Kitching & Blackburn, 2002).

Đã có nhiều nghiên cứu về mối quan hệ và tác động của đào tạo đến kết quả hoạt

động của cá nhân, tập thể, doanh nghiệp, và cả xã hội hay quốc gia. Một số nghiên cứu

cụ thể tác động của đào tạo đến tiền lương (Alba-Ramirez, 1991; Turcotte &

Renninson, 2004; Conti, 2005), năng lực cá nhân (Alba-Ramirez, 1991; Aragon-

Sanchez và cộng sự, 2003), năng suất lao động (Huselid, 1995; Turcotte & Renninson,

2004; Dearden và cộng sự, 2000; Conti, 2005; Zwick, 2004; Thang & Quang, 2011;

Black and Lynch, 1996), doanh số, lợi nhuận, tăng trưởng (Aragon-Sanchez và cộng

sự, 2003; Thang và cộng sự, 2011; Delaney & Huselid, 1995).

Nghiên cứu về đào tạo tại Việt Nam có Thang và cộng sự (2009, 2010, 2011), với

dữ liệu khảo sát là các doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn 2006-2007, thuộc nhiều

ngành khác nhau trong khu vực sản xuất và phi sản xuất; phiếu khảo sát gửi tới 1.000

doanh nghiệp có từ danh bạ điện thoại 2007, có 196 doanh nghiệp trả lời, tỷ lệ 19,6%;

mục tiêu nghiên cứu là tác động của đào tạo đến doanh thu và năng suất lao động.

Với mục đích đóng góp cho nghiên cứu khoa học về đào tạo tại Việt Nam, tạo cơ

sở cho việc ra những quyết định về khuyến khích, hỗ trợ, đầu tư cho đào tạo, nâng cao

năng lực, trình độ lao động, gia tăng vốn con người, góp phần thúc đẩy tăng trưởng

kinh tế Việt Nam; nghiên cứu dựa trên bộ dữ liệu khảo sát doanh nghiệp nhỏ và vừa

Việt Nam các năm 2005, 2007, 2009, 2011, thực hiện phân tích, đánh giá tác động của

đào tạo ngắn hạn lao động đang làm việc đến giá trị gia tăng và tăng trưởng giá trị gia

tăng của doanh nghiệp.

Đây là nghiên cứu đầu tiên tại Việt Nam sử dụng dữ liệu bảng cân đối (balanced

panel) qua 4 đợt khảo sát để phân tích định lượng bằng các mô hình khai thác dữ liệu

bảng (panel data) để đánh giá tác động của đào tạo lao động đang làm việc đến kết

quả hoạt động doanh nghiệp; và là một trong những nghiên cứu đầu tiên sử dụng

phương pháp mô hình tác động trung gian (mediation effect model) để phân tích đánh

giá tác động gián tiếp của đào tạo, qua đó xác định đúng vai trò ý nghĩa của công tác

đào tạo lao động đang làm việc tại doanh nghiệp.

1.2 Mục tiêu phân tích

Để đánh giá đúng vai trò của đào tạo đối với kết quả hoạt động doanh nghiệp, bài

viết tập trung phân tích tác động trực tiếp và gián tiếp của đào tạo đến giá trị gia tăng

và tăng trưởng giá trị gia tăng, thể hiện qua các mục tiêu:

Mục tiêu tổng quát:

 Đánh giá tác động của đào tạo đến kết quả hoạt động doanh nghiệp

Mục tiêu cụ thể:

 Phân tích tác động của đào tạo đến giá trị gia tăng và tăng trưởng giá trị gia

tăng theo mô hình truyền thống thông thường

 Phân tích tác động trực tiếp và gián tiếp của đào tạo đến giá trị gia tăng và

tăng trưởng giá trị gia tăng sử dụng mô hình tác động trung gian

 So sánh kết quả ước lượng tác động của đào tạo đến kết quả hoạt động doanh

nghiệp từ hai mô hình hồi quy truyền thống và mô hình tác động trung gian

1.3 Phạm vi phân tích

Căn cứ vào mục tiêu phân tích và điều kiện dữ liệu, bài viết có phạm vi phân tích:

 Đối tượng: doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt Nam

 Thời gian: các năm khảo sát 2005, 2007, 2009, 2011

 Nội dung:

 đào tạo ngắn hạn lao động đang làm việc

 kết quả hoạt động doanh nghiệp gồm giá trị gia tăng và tăng trưởng giá trị

gia tăng

1.4 Phương pháp phân tích

Bước một, sử dụng mô hình hồi quy truyền thống thông thường để đánh giá tác

động của đào tạo đến kết quả hoạt động doanh nghiệp.

Bước hai, tác động của đào tạo đến kết quả hoạt động doanh nghiệp được xác

định theo mô hình hồi quy tác động trung gian của Baron & Kenny (1986).

Sau cùng, các kết quả từ bước một và bước hai được so sánh với nhau.

Chương 2 – Cơ sở lý luận

2.1 Các lý thuyết hỗ trợ

Để giải thích cho mối quan hệ giữa đào tạo và kết quả hoạt động doanh nghiệp, lý

thuyết sản xuất bổ sung yếu tố công nghệ hay giáo dục của Nelson & Phelps (1966)

cho rằng chỉ số giáo dục, đào tạo càng cao càng làm tăng chỉ số công nghệ trong hàm

sản xuất, dẫn đến giá trị đầu ra của sản xuất gia tăng.

Q(t) = F[K(t), A(t), L(t)]

 Q, K, L: lần lượt là đầu ra sản xuất, vốn, lao động

 t: biểu thị thời gian

 A(t): chỉ số công nghệ áp dụng, A(t) được mô tả qua (T), (h), và (w)

 (T): mức công nghệ lý thuyết, biểu thị mức tích lũy kiến thức có sẵn cho

các nhà sáng tạo và tăng ngoại sinh theo tỷ lệ không đổi λ,

T(t) = Toeλt

 (h): chỉ số tiếp nhận giáo dục đào tạo trung bình biểu thị vốn con người

tham gia vào mô hình,

 (w): biểu thị độ trễ thời gian để sáng tạo nên công nghệ mới, (w) là một

hàm giảm theo (h).

A(t) = T[t – w(h)], với w’(h) < 0

A(t) = Toeλ[t-w(h)]

h  w(h)  A(t)  ~T(t)

 Vốn con người càng cao hay chỉ số giáo dục đào tạo càng cao, công nghệ hiện

tại càng gần mức công nghệ lý thuyết, kết quả sản xuất càng cao.

Bên cạnh lý thuyết của Nelson & Phelps (1966), sự kết hợp của bộ ba lý thuyết

Doanh nghiệp dựa trên nguồn lực các yếu tố đầu vào (Wernerfelt, 1984), Nguồn lực

các yếu tố đầu vào của doanh nghiệp và lợi thế cạnh tranh bền vững (Barney, 1991),

và Vốn con người (Becker, 1962) cũng cho thấy đào tạo sẽ làm gia tăng giá trị vốn con

người, mà vốn con người chính là một nguồn lực đặc biệt đem lại lợi thế cạnh tranh

bền vững cho doanh nghiệp, hoạt động doanh nghiệp sẽ có hiệu quả.

Wernerfelt (1984) đã đưa ra một công cụ kinh tế đơn giản để đánh giá vai trò của

nguồn lực đối với doanh nghiệp và đề nghị một số lựa chọn chiến lược áp dụng, hay

nói khác đi, đã cho biết mối liên hệ giữa khả năng sinh lợi với nguồn lực, qua đó đề

cao tầm quan trọng của việc quản lý nguồn lực hiệu quả.

Một doanh nghiệp hoạt động hiệu quả khi có lợi thế cạnh tranh so với những

doanh nghiệp khác, hay là xây dựng được những rào cản nhằm hạn chế sự xâm nhập

của những doanh nghiệp khác vào hoạt động sản xuất kinh doanh của mình. Thay vì

tiếp cận xây dựng rào cản dựa trên đầu ra, sản phẩm, thì Wernerfelt (1984) tiếp cận

xây dựng rào cản dựa trên đầu vào, nguồn lực. Muốn vậy, doanh nghiệp phải sở hữu

được những nguồn lực mà nếu như doanh nghiệp không tự trao đi thì các doanh

nghiệp khác không dễ dàng mua được trên thị trường nguồn lực.

Cùng quan điểm với Wernerfelt (1984), Barney (1991) cho rằng những nguồn lực

dị biệt và bí mật của doanh nghiệp, nếu như hội tụ 4 đặc tính có giá trị, khan hiếm,

không dễ bắt chước, không dễ thay thế, thì sẽ tạo cho doanh nghiệp có được một lợi

thế cạnh tranh bền vững, có thể trình bày qua khung sau:

+ Có giá trị

+ Lợi thế

+ Khan hiếm

+ Nguồn lực doanh nghiệp khác biệt

cạnh tranh

+ Không dễ bắt chước

+ Nguồn lực doanh nghiệp

bền vững

không

truyền bá

+ Không dễ thay thế

Nguồn: (Barney, 1991)

Nguồn lực gồm những tài sản hữu hình và vô hình, như là thương hiệu, tri thức

công nghệ, lao động kỹ năng, quan hệ thương mại, máy móc thiết bị, quy trình sản

xuất hiệu quả, vốn tài chính, …(Wernerfelt, 1984), trong đó vốn con người là nguồn

lực có lợi thế cạnh tranh bền vững (Wright và cộng sự, 1994; Barney, 1991). Vốn con

người được đánh giá qua giáo dục, đào tạo (Becker, 1975).

Theo Becker (1962), vốn con người gồm tri thức, thông tin, ý tưởng, kỹ năng, sức

khỏe, là nguồn vốn quan trọng trong nền kinh tế hiện đại khi mà yếu tố kỹ thuật công

nghệ đang chiếm lĩnh; nền kinh tế tư bản Hoa Kỳ hiện nay phải gọi là nền kinh tế vốn

con người hay nền kinh tế tri thức thì mới thể hiện chính xác tầm mức quan trọng bậc

nhất của vốn con người trong số các nguồn vốn quan trọng khác như thiết bị, nhà

xưởng, tài chính (Becker, 2002). Theo lý thuyết vốn con người của Becker (1962), đào

tạo được xem là một quyết định đầu tư làm gia tăng năng suất lao động dẫn đến gia

tăng tiền lương người được đào tạo nhờ những hoàn thiện về kỹ năng và chất lượng;

gồm có đào tạo tổng quát (tăng năng suất theo cách thức mà doanh nghiệp khác cũng

có thể khai thác sử dụng) và đào tạo chuyên biệt (tăng năng suất theo cách thức mà chỉ

có thể sử dụng cho doanh nghiệp đào tạo); cho nên trong thị trường lao động cạnh

tranh hoàn hảo, doanh nghiệp không có động lực đào tạo tổng quát vì suất sinh lời đầu

tư không đủ bù chi phí đào tạo, còn với đào tạo chuyên biệt thì ngược lại, chi phí và lợi

ích sẽ được chia sẻ giữa chủ doanh nghiệp và người lao động.

Ngoài ra, hiệu quả của đào tạo sẽ được ghi nhận nếu như quá trình đánh giá có

hiệu lực, điều này được nêu ra qua Lý thuyết đánh giá đào tạo của Kirkpatrick (1997).

Kirkpatrick cho rằng việc đánh giá cần được thực hiện cả trước, trong, và sau quá trình

đào tạo, tập trung vào kết quả cải thiện năng lực cá nhân và đáp ứng mục tiêu cũng

như tiêu chuẩn của doanh nghiệp. Kirkpatrick đưa ra mô hình đánh giá đào tạo 4 cấp

độ, sắp xếp từ thấp lên cao là:

1. Phản ứng: có thích học hay không, sử dụng phiếu hỏi

2. Học tập: kết quả học như thế nào, sử dụng bài kiểm tra

3. Hành vi: có ứng dụng vào công việc, sử dụng quan sát và đánh giá năng lực

4. Hiệu quả: suất sinh lợi của đầu tư đào tạo, sử dụng phân tích chi phí-lợi ích

Trong khảo sát của mình, Kirkpatrick ghi nhận trên 85% có thực hiện đánh giá

theo cấp độ 1, trong khi dưới 10% thực hiện ở cấp độ 4. Có thể thấy là áp dụng đánh

giá theo cấp độ 1 và 2 rất dễ thực hiện, còn theo cấp độ 3 và 4 thì không dễ dàng bởi

nhiều nguyên nhân khác nhau: được đào tạo nhưng hiếm có cơ hội áp dụng, chi phí

đánh giá quá cao, nhiều yếu tố khác ngoài đào tạo tham gia vào kết quả. Điều này giải

thích tại sao đánh giá theo cấp độ 4 hiếm khi được thực hiện mặc dù chủ doanh nghiệp

mong muốn. Với họ, đào tạo là nhằm mang lại hiệu quả cho doanh nghiệp tính được

bằng tiền, chứ không phải kết quả trên giấy hay chỉ vì người học thích (Kirkpatrick,

1997).

Cuối cùng, một số nghiên cứu trong lĩnh vực quản lý nguồn nhân lực chiến lược

(SHRM - strategic human resource management) đã cung cấp một khung lý thuyết giải

thích mối liên hệ giữa đào tạo và kết quả hoạt động doanh nghiệp; trong đó, đào tạo

tác động đến kết quả doanh nghiệp qua trung gian kết quả nguồn nhân lực (Tharenou

và cộng sự, 2007).

2.2 Tổng quan về SME và đào tạo trong SME Việt Nam giai đoạn 2005-2011

2.2.1 Tổng quan về SME Việt Nam giai đoạn 2005-2011

SME có nhiều định nghĩa khác nhau tùy theo quốc gia, nhưng tựu trung dựa vào

một số tiêu chí như lao động, vốn đầu tư, tổng tài sản, doanh số, khả năng sản xuất, …

trong đó chỉ tiêu thường dùng nhất là lao động; một số ví dụ, SME tại Mỹ ngành sản

xuất có lao động < 500 người, phi sản xuất có doanh số < 5 triệu USD; SME tại

Indonesia < 100 lao động (Harvie & Lee, 2002); tại Việt Nam SME ngành thương mại

& dịch vụ nguồn vốn <= 50 tỷ đồng và lao động <= 100 người, ngành khác nguồn vốn

<= 100 tỷ đồng và lao động <= 300 người; chi tiết xếp loại SME tại Việt Nam được

cho trong bảng 2.1 (Chính phủ, 2009).

Theo số liệu từ ấn phẩm Sự phát triển của doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn

2006-2011 (Tổng cục thống kê, 2013), tại thời điểm 31/12/2011, cả nước có 324.691

doanh nghiệp, trong đó doanh nghiệp lớn 7.750, chỉ chiếm 2,4%; 97,6% còn lại là

doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME) với số lượng 316.941 doanh nghiệp. Số SME năm

2011 đã tăng 2,6 lần so với năm 2006, bình quân mỗi năm tăng 21%. Khu vực này thu

hút 5,06 triệu lao động thời điểm 31/12/2011, tăng 2,1 lần so với năm 2006. Nguồn

Bảng 2.1: Tiêu chí xếp loại doanh nghiệp nhỏ và vừa

Quy mô

Doanh nghiệp

Doanh nghiệp siêu nhỏ

nhỏ

vừa

Khu vực

Số lao động

Tổng nguồn vốn

Số lao động

Tổng nguồn vốn

10 người trở xuống

20 tỷ đồng trở xuống

I. Nông, lâm nghiệp và thủy sản

từ trên 10 người đến 200 người

từ trên 20 tỷ đồng đến 100 tỷ đồng

từ trên 200 người đến 300 người

II. Công nghiệp và xây dựng

10 người trở xuống

20 tỷ đồng trở xuống

từ trên 10 người đến 200 người

từ trên 20 tỷ đồng đến 100 tỷ đồng

từ trên 200 người đến 300 người

III. Thương mại và dịch vụ

10 người trở xuống

10 tỷ đồng trở xuống

từ trên 10 người đến 50 người

từ trên 10 tỷ đồng đến 50 tỷ đồng

từ trên 50 người đến 100 người

Nguồn: Chính phủ (2009)

Bảng 2.2: Số lượng và tỷ trọng các chỉ tiêu cơ bản của SME năm 2011

SME

Tổng

Tỷ trọng (%)

So với 2006

Số lượng doanh nghiệp (SME)

316.941

324.691

97,61

2,6 lần

Số lượng lao động (triệu người)

5,06

10,9

46,42

2,1 lần

Lao động bình quân (người/SME)

16,00

33,57

Huy động vốn (nghìn tỷ đồng)

5.442,9

14.863

36,62

5,7 lần

4.690,6

10.577

44,35

4,3 lần

Doanh thu thuần SXKD (nghìn tỷ đồng)

Lợi nhuận trước thuế (nghìn tỷ đồng)

1,3 lần

177,8

4 lần

Thuế và các khoản nộp ngân sách (nghìn tỷ đồng)

TP.HCM

104.299

Hà Nội

72.455

Nguồn: số liệu từ Tổng cục thống kê (2013)

vốn đạt 5.442,9 nghìn tỷ đồng, tăng 5,7 lần so với năm 2006, bình quân mỗi năm tăng

41,6%. Doanh thu 4.690,6 nghìn tỷ đồng, gấp 4,3 lần năm 2006. Lợi nhuận trước thuế

46 nghìn tỷ đồng, gấp 1,3 lần năm 2006. Đóng góp cho ngân sách nhà nước 177,8

nghìn tỷ đồng, gấp 4 lần năm 2006, mỗi năm bình quân tăng 31,7%. Đa số SME là

doanh nghiệp phi quốc doanh, chiếm 97,1%. Về mặt địa lý hành chính thì Đông Nam

bộ là khu vực có số lượng SME lớn nhất cả nước với 39,6%; tiếp đến là Đồng bằng

sông Hồng với 31,7%. Tổng hợp số liệu cho ở bảng 2.2 (Tổng cục thống kê, 2013).

Theo kết quả điều tra mẫu 8.647 doanh nghiệp hoạt động trong ngành công

nghiệp chế biến, chế tạo với sự hỗ trợ kỹ thuật của Cơ quan hợp tác quốc tế Đan Mạch

(DANIDA), trong năm 2011 có 78,8% số doanh nghiệp phát triển theo hướng cải tiến

chất lượng sản phẩm, 62,8% doanh nghiệp thực hiện cải tiến quy trình sản xuất, 43%

mở rộng, đa dạng hóa chủng loại sản phẩm, 13,3% tiến hành mở rộng hoạt động và

3,4% thay đổi hoạt động của doanh nghiệp sang lĩnh vực sản xuất kinh doanh khác.

Cũng theo đánh giá của các doanh nghiệp, những yếu tố gây cản trở nhiều nhất tới việc

phát triển doanh nghiệp hiện nay lần lượt là: tài chính (tín dụng, vay vốn) 6,1 điểm

(theo thang điểm từ 0 đến 10, trong đó 0 là không cản trở và 10 là rất cản trở); tiếp đến

là máy móc, thiết bị, công nghệ 5,7 điểm; trình độ chuyên môn và kinh nghiệm của

người lao động 5,5 điểm; cơ sở hạ tầng cơ bản (điện, năng lượng, đất đai) 5 điểm, …

(Tổng cục thống kê, 2013).

Theo báo cáo Quá trình triển khai thực hiện tổng điều tra cơ sở kinh tế, hành

chính, sự nghiệp lần thứ tư (Tổng cục thống kê, 2012b), tình hình hoạt động của khu

vực doanh nghiệp nhỏ và vừa, gần như toàn bộ là doanh nghiệp ngoài Nhà nước, cho

thấy rất cần những chính sách hỗ trợ của Nhà nước để các doanh nghiệp nhỏ và vừa

phát triển hoạt động, tạo thu nhập và công ăn việc làm cho người lao động. Tuy nhiên

số liệu cũng cho thấy điểm đáng lưu ý: tỷ trọng lợi nhuận trước thuế, thuế và các

khoản nộp ngân sách của khu vực này còn quá thấp, chưa thực sự phản ánh đúng kết

quả sản xuất kinh doanh. Điều đó đặt ra cho các cơ quan quản lý, đặc biệt là cơ quan

thuế cần quản lý chặt chẽ hơn nữa công tác hạch toán để đảm bảo đánh giá đúng kết

quả sản xuất kinh doanh, yêu cầu các doanh nghiệp này thực hiện đầy đủ nghĩa vụ

thuế, tránh thất thu cho Nhà nước (Tổng cục thống kê, 2012b).

Báo cáo đã đánh giá vai trò của SME không cao, phần đề xuất chính sách hỗ trợ

của Nhà nước cho SME mang tính chung chung, miễn cưỡng, chiếu lệ, thậm chí còn

đề nghị phải quản lý SME chặt chẽ hơn, và không ngạc nhiên khi vấn đề hỗ trợ cho

công tác đào tạo tại SME không được đề cập tới.

Thế nhưng, trong cộng đồng doanh nghiệp Việt Nam thì SME là loại hình doanh

nghiệp chiếm đa số và chủ yếu trong nền kinh tế, đóng vai trò quan trọng nhất là tạo

việc làm, tăng thu nhập cho người lao động, giúp huy động các nguồn lực xã hội cho

đầu tư phát triển, xóa đói giảm nghèo… Cụ thể, về lao động, hàng năm tạo thêm trên

nửa triệu lao động mới; sử dụng tới 51% lao động xã hội và đóng góp hơn 40% GDP.

Số tiền thuế và phí mà các SME tư nhân đã nộp cho nhà nước đã tăng 18,4 lần sau 10

năm. Sự đóng góp đã hỗ trợ lớn cho việc chi tiêu vào các công tác xã hội và các

chương trình phát triển khác. Do vậy đã tạo tạo ra 40% cơ hội cho dân cư tham gia đầu

tư, có hiệu quả nhất trong việc huy động các khoản tiền đang phân tán, nằm trong dân

cư để hình thành các khoản vốn đầu tư cho sản xuất kinh doanh. Tuy nhiên, khối SME

còn tồn tại một số hạn chế cố hữu: chưa tiếp cận hiệu quả các chính sách, chương trình

ưu đãi của Chính phủ, khó tiếp cận vốn vay, khó tiếp cận mặt bằng sản xuất, và nằm

ngoài chuỗi cung ứng (Cao Sỹ Kiêm, 2013).

2.2.2 Tổng quan về đào tạo trong các SME Việt Nam giai đoạn 2005-2011

Tại Việt Nam, theo Báo cáo Điều tra lao động việc làm 9 tháng năm 2012 thời

điểm 01/10/2012 (Tổng cục thống kê, 2012a), thì tổng số lao động cả nước 47,4 triệu,

trong đó thành thị 14,9 triệu (31,4%); số lao động không có trình độ chuyên môn kỹ

thuật 38,9 triệu (82,1%), thành thị 9,97 triệu (66,8%). Theo Số liệu thống kê toàn

ngành giáo dục năm 2012 (Bộ Giáo dục và Đào tạo, 2013b), cả nước có 295 trường

trung học chuyên nghiệp với số học viên 623.050 người và giảng viên 19.956 người.

Các số liệu cho thấy mức độ giáo dục đào tạo đối với lao động Việt Nam còn thấp, đặc

biệt là khu vực nông thôn, còn khu vực thành thị thì có khả quan hơn.

Theo báo cáo của Đặc điểm môi trường kinh doanh ở Việt Nam: Kết quả điều tra

doanh nghiệp nhỏ và vừa năm 2009 (và 2011) cho thấy bình quân 14% (và 19%) số

lao động được điều tra có trình độ đại học. Tỷ lệ này cao hơn ở nữ giới 20% (và 26%),

gấp đôi so với nam giới; có thể do lao động nam giới có trình độ đại học được các khu

vực ngoài SME thu hút nhiều hơn, trong khi nữ giới thì ngược lại. Năm 2009 so với

2007, có sự sụt giảm trong tỷ trọng lao động không có học vấn; có sự tăng lên trong tỷ

trọng lao động có trình độ trung học phổ thông và sự giảm sút trong tỷ trọng lao động

có bằng đại học. Nhưng đến 2011 thì lao động đại học tăng lên trở lại. Về tỷ trọng lao

động kỹ thuật, năm 2011 cũng tăng so với 2009, nhưng tăng mạnh ở nhóm không có

bằng cấp (CIEM, 2010, 2012).

Có sự tương quan về trình độ của chủ doanh nghiệp/người quản lý với trình độ

của lao động trong doanh nghiệp. Chủ doanh nghiệp có học vấn cao (tốt nghiệp phổ

thông trở lên) có tỷ lệ lao động đại học cao, 23,6%, tỷ lệ lao động tiểu học thấp, 2,7%;

so với chủ doanh nghiệp có học vấn thấp (dưới mức tốt nghiệp phổ thông) có tỷ lệ lao

động đại học thấp, 4,8%; tỷ lệ lao động tiểu học cao, 12,2%. Điều này có thể giải thích

vấn đề chủ doanh nghiệp có trình độ càng cao sẽ càng thích tuyển dụng lao động cũng

có trình độ cao; đồng thời, có xu hướng đào tạo lao động trong doanh nghiệp để nâng

cao trình độ kỹ năng làm việc của lao động (CIEM, 2012).

Khảo sát đã ghi nhận 17% doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc tuyển dụng lao

động với mức kỹ năng phù hợp trong năm 2011 và 70% số doanh nghiệp này cho biết

nguyên nhân chính là thiếu lao động với trình độ kỹ năng cần thiết, tỷ lệ này không

khác so với năm 2009. Khó khăn về tuyển dụng tăng lên theo quy mô doanh nghiệp và

cao hơn tại thành thị; trên 70% doanh nghiệp nhỏ, doanh nghiệp vừa, doanh nghiệp

thành thị nhận thấy thiếu lao động có tay nghề là khó khăn chính trong tuyển dụng.

Điều này dẫn đến xu hướng sẽ có nhiều khóa đào tạo hơn tại nơi làm việc. Tuy nhiên,

số doanh nghiệp có đào tạo cũng chỉ ở mức thấp, tỷ lệ các doanh nghiệp có tổ chức

thực hiện đào tạo chưa tới 10%, cho năm 2009 và 2011. Tương ứng khó khăn về tuyển

dụng, tỷ lệ đào tạo cũng tăng theo quy mô doanh nghiệp và cao hơn tại thành thị

(CIEM, 2010, 2012).

Giai đoạn thực hiện khảo sát 2005-2011 bao gồm bối cảnh khủng hoảng kinh tế

toàn cầu, cho nên ít nhiều cũng có ảnh hưởng đến các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại

Việt Nam. Khảo sát ghi nhận 65,4% doanh nghiệp được phỏng vấn trong năm 2009

nhận thấy khủng hoảng toàn cầu có tác động tiêu cực đến các điều kiện hoạt động sản

xuất kinh doanh của doanh nghiệp, con số này là 61,7% trong năm 2011. Tuy nhiên,

có tới 53,8% số doanh nghiệp trả lời năm 2009 "không" gặp khó khăn bởi khủng

hoảng, lại trả lời năm 2011 "có" bị tác động. Cũng có một số doanh nghiệp năm 2009

(12%) tin tưởng rằng cuộc khủng hoảng mang lại động cơ tích cực cho điều kiện hoạt

động của doanh nghiệp, tuy nhiên con số đã giảm còn 5,6% cho năm 2011. Có chưa

đến 20 doanh nghiệp, trong cả 2 vòng khảo sát 2009 và 2011, cho biết khủng hoảng

thực sự tạo nên cơ hội tích cực cho họ, cụ thể là nhờ đầu vào rẻ hơn, mức độ cạnh

tranh ít hơn, chính phủ hỗ trợ nhiều hơn (CIEM, 2012).

2.3 Các nghiên cứu liên quan về đào tạo trong doanh nghiệp

2.3.1 Tổng quan các nghiên cứu về đào tạo

Đào tạo vừa là một vấn đề vĩ mô trong kinh tế phát triển, vừa là vấn đề vi mô

trong hoạt động sản xuất. Theo lý thuyết sản xuất có bổ sung yếu tố công nghệ hay

giáo dục (Nelson & Phelps, 1966) thì đào tạo làm tăng chỉ số công nghệ dẫn đến tăng

trưởng kinh tế. Theo lý thuyết sản xuất (Mishra, 2007) và lý thuyết vốn con người

(Becker, 1962) thì đào tạo làm tăng năng suất dẫn đến tăng trưởng doanh nghiệp. Tuy

nhiên, cần có những nghiên cứu chứng minh bằng dữ liệu thực nghiệm.

Dẫu rằng đào tạo được cho là có quan hệ với kết quả của tổ chức, nhưng lại thiếu

cơ sở lý thuyết chứng minh; các nghiên cứu về đào tạo thường tập trung đánh giá tác

động đến kết quả cá nhân, rất ít nghiên cứu lý thuyết giải thích cơ chế tác động đến kết

quả của tổ chức (Kozlowski và cộng sự, 2000, trích từ Tharenou và cộng sự, 2007).

Mặc dù được cho là kết quả cá nhân được cải thiện qua đào tạo, rồi cũng sẽ chuyển

giao sang kết quả doanh nghiệp (Kraiger và cộng sự, 1993; Hill & Lent, 2006;

Satterfield & Hughes, 2007); nhưng đánh giá tác động của đào tạo đến kết quả doanh

nghiệp là cần thiết (Haccoun & Saks, 1998).

Có 4 cấp độ đánh giá đào tạo, tính từ thấp lên cao là phản ứng (reaction - cấp 1),

học tập (learning – cấp 2), hành vi (behaviour – cấp 3), kết quả (result - cấp 4)

(Kirkpatrick, 1997). Thế nhưng đa số chương trình đào tạo thực hiện đánh giá ở cấp độ

thấp, tức là theo phản ứng; rất ít doanh nghiệp đánh giá tác động của đào tạo thông qua

kết quả hoạt động (Alliger và cộng sự, 1997); theo thống kê đánh giá đào tạo thì 78%

theo cấp 1, 32% theo cấp 2, 9% theo cấp 3, 7% theo cấp 4; đánh giá cấp 4 thường do

các công ty lớn thực hiện so với các công ty nhỏ và vừa (11% so với 7% và 2%)

(Training Industry Report, 2011). Trong nghiên cứu phân tích tương quan giữa các cấp

độ đánh giá trong số các nghiên cứu về đào tạo, Alliger và cộng sự (1997) cũng ghi

nhận đánh giá cấp độ 4 quá thấp, chỉ có 3 trong số 34 nghiên cứu, chưa tới 9%.

Những nghiên cứu cụ thể đánh giá tác động của đào tạo theo cấp độ 4, tác động

đến kết quả hoạt động doanh nghiệp, chủ yếu được thực hiện tại các quốc gia có nền

kinh tế phát triển như Mỹ và một số nước châu Âu.

Alba-Ramirez (1991) sử dụng dữ liệu khảo sát của Bộ Kinh tế Tài chính Tây Ban

Nha năm 1989 với 596 doanh nghiệp, đánh giá tác động của đào tạo đến năng suất lao

động tính theo giá trị gia tăng và tiền lương với ghi nhận tác động có ý nghĩa tích cực.

Kết quả cũng cho biết đào tạo nhân viên hay cấp quản lý có tác động tích cực, nhưng

chỉ có cấp quản lý là có ý nghĩa thống kê.

Huselid (1995) thực hiện nghiên cứu khảo sát tại Mỹ với bảng câu hỏi gửi đến

3452 doanh nghiệp, 28% trả lời tương ứng 968 doanh nghiệp. Kết quả ghi nhận, với 2

biến đào tạo kỹ năng lao động và sự năng động của nhân viên, khi đưa riêng vào mô

hình thì cả hai đều có ý nghĩa thống kê và tác động tích cực, nhưng khi gộp chung 2

biến trong một mô hình thì chỉ có biến sau là có ý nghĩa thống kê, còn biến trước thì

giảm giá trị và ý nghĩa thống kê không còn; điều này cho thấy tác động của đào tạo kỹ

năng có thể đã bị chuyển giao sang biến khác.

Schonewille (1999) giải thích năng suất lao động bằng đầu tư đào tạo với độ trễ 1

năm; kết hợp nhiều bộ dữ liệu khác nhau trong đó có Khảo sát lao động tại Anh. Kết

quả cho thấy đào tạo tại chỗ không có ý nghĩa thống kê, còn đào tạo bên ngoài cho tác

động âm.

Dearden và cộng sự (2000) thực hiện nghiên cứu tác động trực tiếp của đào tạo

đến năng suất lao động với bộ dữ liệu panel Khảo sát lao động tại Anh giai đoạn 1983-

1996. Kết quả cho thấy ý nghĩa tích cực của đào tạo sau 4 tuần. Mô hình phân tích

xem đào tạo là biến ngoại sinh cho nên ước lượng có xu hướng chệch giảm một nửa,

theo tác giả, điều này ảnh hưởng quyết định đánh đổi giữa đào tạo và kết quả.

Ballot và cộng sự (2001) thực hiện khảo sát dữ liệu bảng giai đoạn 1986-1993 với

doanh nghiệp tại Pháp (873 quan sát) và Thụy Điển (1182 quan sát). Nghiên cứu cho

phép ước tính phương thức chia sẻ lợi ích giữa doanh nghiệp và lao động. Tuy lao

động nhận được lợi ích đáng kể, nhưng doanh nghiệp nhận được nhiều hơn, vì vậy

doanh nghiệp nên gia tăng đầu tư cho đào tạo.

Barret & O'Connell (2001) nghiên cứu sử dụng số liệu hơn 200 doanh nghiệp

Ireland năm 1993 và 1996-1997 cho kết quả tác động của đào tạo chung đến năng suất

và đến tốc độ tăng trưởng năng suất (trễ 2 năm) đều là tích cực, trong khi đào tạo

chuyên biệt thì không; ngoài ra mức độ tác động có thay đổi theo vốn đầu tư.

Zwick (2002) thực hiện khảo sát trên 5000 doanh nghiệp tại Đức giai đoạn 1997-

1999, đánh giá tác động của chi phí đào tạo, từng loại hình đào tạo đến năng suất lao

động, thực hiện với độ trễ 1 năm và 2 năm, đa số kết quả ghi nhận tác động tích cực;

ngoài ra có phân tích đánh giá các nhân tố tác động đến quyết định thực hiện đào tạo

của doanh nghiệp.

Aragon-Sanchez và cộng sự (2003) đã khảo sát 457 SME ở Anh, Hà Lan, Bồ Đào

Nha, Phần Lan, và Tây Ban Nha năm 1997-1998, đánh giá tác động của các loại hình

đào tạo (bên trong, bên ngoài, từ xa, tài trợ, hợp tác), cũng như nội dung đào tạo

(chuyên môn, kỹ năng, bán hàng chăm sóc khách hàng, ngoại ngữ) đến kết quả hoạt

động tài chính của doanh nghiệp (doanh số, lợi nhuận trước lãi và thuế, lợi nhuận

trước thuế/doanh số).

Guerrero & Barraud-Didier (2004) thực hiện bảng câu hỏi gửi tới 1.530 giám đốc

nguồn nhân lực tại các công ty lớn của Pháp và thu thập thông tin của giám đốc tài

chính của công ty hoặc thông qua cơ sở dữ liệu của một năm sau đó, nhận được 182 trả

lời, trong đó sử dụng được 180. Các câu hỏi bao gồm môi trường làm việc, tham gia

lao động, chất lượng sản phẩm và dịch vụ, và năng suất lao động, đánh giá tác động trễ

của đào tạo sau 1 năm với kết quả cho thấy 4,6% khác biệt trong hoạt động tài chính

được giải thích bằng hoạt động đào tạo.

Turcotte & Renninson (2004) sử dụng bộ dữ liệu khảo sát lao động và việc làm

Canada năm 1999, đánh giá tác động của đào tạo đến năng suất lao động. Kết quả ghi

nhận tác động tích cực của đào tạo, mạnh đối với lao động trình độ thấp, yếu đối với

lao động trình độ đại học; cho thấy đào tạo có tác động điều chỉnh nâng chất lượng của

lao động trình độ thấp lên mức đáp ứng công nghệ doanh nghiệp yêu cầu.

Conti (2005), gần như áp dụng theo phương pháp của Dearden và cộng sự (2000),

thực hiện nghiên cứu tác động trực tiếp của đào tạo đến năng suất lao động với bộ dữ

liệu panel Khảo sát lao động tại Ý giai đoạn 1996-1999 với kết quả ghi nhận tác động

tích cực của đào tạo.

Faems và cộng sự (2005) thực hiện nghiên cứu các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại

Bỉ năm 1999, sử dụng bảng câu hỏi gửi qua đường bưu điện và gọi điện thoại theo dõi,

dữ liệu thu được 416 quan sát (28% trả lời) ghi nhận tác động tích cực của đào tạo,

làm tăng năng suất, làm giảm chi phí lao động.

Nghiên cứu về đào tạo tại Việt Nam có Thang và cộng sự (2009, 2010, 2011), với

dữ liệu khảo sát là các doanh nghiệp tại Việt Nam giai đoạn 2005-2006, thuộc nhiều

ngành khác nhau trong khu vực sản xuất và phi sản xuất; phiếu khảo sát gửi tới 1.000

doanh nghiệp có từ danh bạ điện thoại 2007, được 196 doanh nghiệp trả lời, tỷ lệ hồi

đáp 19,6%; mục tiêu nghiên cứu là tác động của đào tạo đến doanh thu và năng suất

lao động.

Phân tích của Bassi & McMurrer (2009) khảo sát 40 doanh nghiệp công chúng

hoạt động trên thị trường chứng khoán, có đầu tư cho đào tạo, hoạt động 1996-1997 tại

Mỹ, đánh giá mức độ đầu tư cho đào tạo tác động đến năng suất lao động và đến chỉ số

thị trường Tobin's Q, là tỷ số giữa giá trị doanh nghiệp trên thị trường và giá trị doanh

nghiệp trên sổ sách

2.3.2 Các nghiên cứu về tác động của đào tạo đến giá trị gia tăng hay năng suất

lao động

Hầu hết các nghiên cứu trước đây đều có đánh giá tác động của đào tạo đến năng

suất lao động, thường được tính theo giá trị gia tăng (Alba-Ramirez, 1991;

Schonewille, 1999; Dearden và cộng sự, 2000; Ballot và cộng sự, 2001; Barret &

O'Connell, 2001; Aragon-Sanchez và cộng sự, 2003; Turcotte & Renninson, 2004;

Conti, 2005; Faems và cộng sự, 2005; Zwick, 2004; Thang & Quang, 2011; Alba-

Ramirez, 1991; Bishop, 1994; Klein & Weaver, 2000; Wright và cộng sự, 2003).

Nghiên cứu của Alba-Ramirez (1991) ghi nhận đào tạo có tác động tích cực với

mức ý nghĩa thống kê 1%, làm tăng năng suất lao động 23% tính theo giá trị gia tăng

và 28% theo tiền lương.

Schonewille (1999) giải thích năng suất lao động bằng đầu tư đào tạo với độ trễ 1

năm; kết quả cho thấy đào tạo tại chỗ có tác động tích cực nhưng không có ý nghĩa

thống kê, đào tạo bên ngoài có tác động âm nhưng có ý nghĩa thống kê ở mức 5%.

Kết quả nghiên cứu của Ballot và cộng sự (2001) cho thấy tăng thêm 1% chi phí

đào tạo dẫn đến tăng 8,7% năng suất lao động và 1,3% tiền lương tại Pháp; tăng 9,9%

năng suất lao động và 4,8% tiền lương tại Thụy Điển.

Nghiên cứu của Barret & O'Connell (2001) cho kết quả ý nghĩa tác động tích cực

của đào tạo tổng quát đến năng suất lao động, còn đào tạo chuyên biệt thì không.

Aragon-Sanchez và cộng sự (2003) cho biết doanh nghiệp có đào tạo tại chỗ sẽ

có năng suất lao động tăng 36% so với doanh nghiệp không đào tạo.

Nghiên cứu của Dearden và cộng sự (2000) cho thấy tăng 1% lao động được đào

tạo dẫn đến tăng 0,7% năng suất lao động.

Turcotte & Renninson (2004) ghi nhận 10% tăng chia sẻ lao động nhận từ đào tạo

vi tính làm tăng năng suất lao động 4,5%, trong khi tác động từ nhân viên biết vi tính

hay nhân viên có trình độ đại học chỉ là 2,9% và 2,1%; tác động có ý nghĩa tích cực

trong khu vực phi sản xuất, không có ý nghĩa thống kê trong khu vực sản xuất; mức độ

tác động cũng khác nhau theo quy mô doanh nghiệp.

Nghiên cứu của Conti (2004, 2005) ghi nhận tăng 1% lao động được đào tạo dẫn

đến tăng 0,3% năng suất lao động tính theo giá trị gia tăng với mức ý nghĩa 5%, tăng

0,1% tiền lương tính theo mô hình fixed effect. Xử lý nội sinh bằng mô hình GMM thì

không có ý nghĩa thống kê do panel quá ngắn và biến công cụ yếu.

Faems và cộng sự (2005) cho kết quả đào tạo có tác động tích cực và có ý nghĩa

thống kê 5%, thực hiện đào tạo làm tăng năng suất tính theo giá trị gia tăng 18%; đồng

thời cũng làm tăng khả năng nhảy việc tự nguyện 4%; với biến phụ thuộc là chi phí lao

động/giá trị gia tăng thì kết quả ghi nhận đào tạo làm giảm 11%.

Nghiên cứu của Thang và cộng sự (2009, 2010, 2011) ghi nhận kết quả tăng 1%

chi phí đào tạo dẫn đến tăng 0,18% năng suất lao động với mức ý nghĩa 10% đối với

khu vực sản xuất, không ý nghĩa khu vực phi sản xuất.

Tham khảo những nghiên cứu trước đây và đặc điểm bộ dữ liệu sử dụng, biến đào

tạo được chọn là Đào tạo ngắn hạn lao động đang làm việc và biến kết quả hoạt động

doanh nghiệp được chọn là Tổng giá trị gia tăng của doanh nghiệp. So với giá trị gia

tăng (VA) thì năng suất lao động tính theo giá trị gia tăng là giá trị gia tăng tính cho

một lao động (VA/L).

Giả thuyết H01: Đào tạo ngắn hạn lao động đang làm việc có ý nghĩa tác động tích cực

đến tổng giá trị gia tăng của doanh nghiệp

2.3.3 Các nghiên cứu về tác động của đào tạo đến kết quả tài chính doanh nghiệp

Những nghiên cứu đánh giá tác động của đào tạo đến doanh số, lợi nhuận hay

suất sinh lời không nhiều, Aragon-Sanchez và cộng sự (2003), Faems và cộng sự

(2005), Thang và cộng sự (2009, 2010, 2011).

Aragon-Sanchez và cộng sự (2003) ghi nhận có đào tạo tại chỗ làm tăng 27% lợi

nhuận với mức ý nghĩa 5%; đào tạo bên trong doanh nghiệp làm tăng 16% lợi nhuận

với mức ý nghĩa 10%; tài trợ cho lao động đi đào tạo làm giảm lợi nhuận 18% với mức

ý nghĩa 10%.

Tác động của đào tạo qua nghiên cứu của Faems và cộng sự (2005) được ghi

nhận tích cực và có ý nghĩa thống kê với mức tăng lợi nhuận 3% ở mức ý nghĩa 1%.

Thang và cộng sự (2009, 2010, 2011) ghi nhận kết quả tăng 1% chi phí đào tạo

dẫn đến tăng 0,18% doanh số với mức ý nghĩa 10% đối với khu vực sản xuất, không ý

nghĩa khu vực phi sản xuất.

Bassi & McMurrer (2009) chia số doanh nghiệp khảo sát có đầu tư cho đào tạo

làm 2 nhóm bằng nhau, nhóm cao (trung bình 900 đô la trên lao động trong năm 2006)

và nhóm thấp (trung bình 275 đô la trên lao động trong năm 2006); kết quả cho thấy

trung bình lợi nhuận nhóm cao 168.000 đô la trên lao động so với nhóm thấp 121.000

đô la trên lao động; chỉ số Tobin's Q nhóm cao 2,40 so với nhóm thấp 2,00 thời điểm

cuối năm 2006; 2,72 so với 2,42 ở thời điểm quý 3 năm 2007.

Có một số nghiên cứu đánh giá tác động của đào tạo đến hiệu quả doanh nghiệp

thông qua chỉ số khả năng thanh khoản (liquidity, đo bằng khả năng trả nợ ngắn hạn

của doanh nghiệp), khả năng thanh toán (solvency, đo bằng khả năng trả nợ dài hạn

của doanh nghiệp) và cũng ghi nhận tác động tích cực, đào tạo làm tăng khả năng

thanh khoản 2%, tăng khả năng thanh toán 3% (Faems và cộng sự, 2005).

Trong phạm vi báo cáo phân tích, tác động của đào tạo đến kết quả tài chính

doanh nghiệp không được thực hiện, bởi vì kết quả tài chính phụ thuộc quá nhiều vào

các yếu tố thị trường không kiểm soát được.

2.3.4 Nghiên cứu về tác động của đào tạo đến mức độ tăng trưởng và tác động trễ

Cũng như phân tích lợi nhuận, các nghiên cứu đánh giá tác động của đào tạo đến

mức độ tăng trưởng cũng khá ít.

Barret & O'Connell (2001) cho thấy có đào tạo chung làm tăng 3,3% tốc độ tăng

năng suất. Conti (2004, và 2005) ghi nhận tăng 1% lao động được đào tạo sẽ làm tăng

0,2% (và 0,3%) mức độ tăng trưởng năng suất tính theo giá trị gia tăng với mức ý

nghĩa 10% theo mô hình fixed effect; với độ trễ thì không có ý nghĩa thống kê. Thang

và cộng sự (2009, 2010, 2011) ghi nhận kết quả tăng 1% chi phí đào tạo dẫn đến tăng

0,32% tốc độ tăng năng suất lao động với mức ý nghĩa 5%.

Nghiên cứu của Zwick (2002) cho kết quả tác động trễ 1 năm của đào tạo bên

trong doanh nghiệp đến năng suất lao động là tích cực +19% với mức ý nghĩa 1%,

nhưng không có ý nghĩa đối với tác động trễ 2 năm; trong khi đào tạo bên ngoài đều

cho tác động tích cực và có ý nghĩa với độ trễ 1 và 2 năm, tương ứng +20% và +35%.

Schonewille (1999) với phân tích độ trễ 1 năm; đào tạo tại chỗ có tác động tích

cực nhưng không có ý nghĩa thống kê, đào tạo bên ngoài lại là tiêu cực -0,4% nhưng

có ý nghĩa thống kê ở mức 5% và 10%.

Aragon-Sanchez và cộng sự (2003) phân tích với độ trễ 1 năm, đào tạo tại chỗ có

ý gnhĩa tác động tích cực làm tăng 31% năng suất lao động.

Dearden và cộng sự (2000) đánh giá trễ 4 tuần, tăng 1% lao động được đào tạo

dẫn đến tăng 0,6% năng suất lao động.

Aragon-Sanchez và cộng sự (2003) ghi nhận với độ trễ 1 năm, đào tạo tại chỗ làm

tăng lợi nhuận 30% với mức ý nghĩa 1%; đào tạo bên trong doanh nghiệp làm tăng lợi

nhuận 22% với mức ý nghĩa 5%; tài trợ cho lao động đi đào tạo làm giảm lợi nhuận

26% với mức ý nghĩa 1%.

Tác động trễ của đào tạo đến mức độ tăng trưởng, Conti (2004, và 2005) ghi nhận

không có ý nghĩa thống kê; trng khi Thang và cộng sự (2009) ghi nhận có với kết quả

tăng 1% chi phí đào tạo dẫn đến tăng 0,32% tốc độ tăng năng suất lao động với mức ý

nghĩa 5%.

Barret & O'Connell (2001) cho thấy có đào tạo chung làm tăng 3,3% tốc độ tăng

năng suất trễ 2 năm.

Với phạm vi phân tích đánh giá tác động của đào tạo ngắn hạn bên trong doanh

nghiệp, cho nên không kỳ vọng sẽ có ảnh hưởng đến tăng trưởng giá trị gia tăng của

doanh nghiệp với độ trễ 2 năm (Zwick, 2002). Tuy nhiên, phân tích đánh giá vẫn được

thực hiện nhằm mục đích kiểm tra.

Giả thuyết H02: Đào tạo ngắn hạn lao động đang làm việc có ý nghĩa tác động tích cực

đến tăng trưởng giá trị gia tăng của doanh nghiệp với độ trễ 2 năm

Giả thuyết H03: Đào tạo ngắn hạn lao động đang làm việc có ý nghĩa tác động tích cực

đến tăng trưởng giá trị gia tăng của doanh nghiệp trong cùng thời kỳ

2.3.5 Vấn đề nhân quả trong quan hệ đào tạo - kết quả hoạt động doanh nghiệp

Một vấn đề quan tâm là thứ tự trong mối quan hệ nhân quả giữa đào tạo và kết

quả hoạt động doanh nghiệp, cái nào là nhân, cái nào là quả? Do đào tạo là một thành

tố của quản trị nguồn nhân lực chiến lược, cho nên thay vì xem xét riêng cho đào tạo,

ta sẽ xem xét trường hợp tổng quát hơn, tức là xem xét thứ tự mối quan hệ nhân quả

giữa quản trị nguồn nhân lực chiến lược và kết quả hoạt động của doanh nghiệp.

Nhiều nhà nghiên cứu tin rằng nguồn nhân lực là nhân; nhưng để chứng minh tác

động của nguồn nhân lực đến kết quả hoạt động doanh nghiệp đòi hỏi 2 điều kiện liên

quan; thứ nhất, các nhà nghiên cứu phải xác định được mô hình lý thuyết hay khung

khái niệm cho biết nguồn nhân lực tác động đến kết quả doanh nghiệp theo cách nào;

thứ hai, một khi mô hình được xác định thì phải tập hợp dữ liệu để chứng minh tính

hiệu lực của mô hình đề nghị (Wright và cộng sự, 2004).

Về xây dựng lý thuyết, Becker & Huselid (1998) đã giới thiệu một mô hình chi

tiết về mối quan hệ giữa nguồn nhân lực và kết quả hoạt động doanh nghiệp; cụ thể,

chiến lược doanh nghiệp sẽ định hướng hệ thống nguồn nhân lực, hệ thống nguồn

nhân lực tác động trực tiếp đến kỹ năng và động lực của lao động, từ đó ảnh hưởng

đến hành vi của lao động theo hướng cải thiện công việc, dẫn đến cải thiện kết quả

hoạt động và tăng trưởng của doanh nghiệp.

Về dữ liệu thực nghiệm, Wright và cộng sự (2005) tổng hợp 66 nghiên cứu có

thực hiện kiểm định giả thuyết H0: chiều hướng Nhân - Quả trong quan hệ Nguồn nhân

lực - Kết quả hoạt động doanh nghiệp là theo chiều ngược; kết quả có 63 nghiên cứu

dẫn đến bác bỏ giả thuyết H0, đồng nghĩa với việc ủng hộ quan điểm nguồn nhân lực

đóng vai trò "nhân" trong mối quan hệ. Tác giả tổng hợp 66 nghiên cứu trên cũng thực

hiện riêng nghiên cứu xác định chiều hướng nhân quả của mối quan hệ đã đề cập theo

phương thức đo lường kết quả qua 4 chu kỳ thời gian: quá khứ, hiện tại, tương lai gần,

tương lai xa; mỗi chu kỳ thời gian là 6 tháng; với chu kỳ hiện tại được tính từ thời

điểm 3 tháng trước đến 3 tháng sau so với hiện nay; mẫu gồm 62 doanh nghiệp Mỹ và

Canada trong 2 năm 1998-2000; kết quả chiều thuận và chiều nghịch của mối quan hệ

đều được dữ liệu thực nghiệm ủng hộ (Wright và cộng sự, 2005).

Chương 3 – Phương pháp phân tích thực nghiệm

3.1 Bộ dữ liệu

Việc thu thập dữ liệu sơ cấp sẽ phục vụ rất tốt cho nghiên cứu. Tuy nhiên, quá

trình thực hiện không dễ dàng do những hạn chế về thời gian và tài chính. Trong quá

trình học môn Phương pháp nghiên cứu, Thầy Phạm Khánh Nam giới thiệu một số bộ

dữ liệu thứ cấp có thể phục vụ tốt cho công tác nghiên cứu, trong đó có bộ dữ liệu Đặc

điểm môi trường kinh doanh ở Việt Nam: Kết quả điều tra doanh nghiệp nhỏ và vừa

(kể từ đây sẽ gọi là "bộ dữ liệu SME").

3.1.1 Giới thiệu bộ dữ liệu SME

Đây là kết quả khảo sát từ chương trình hợp tác giữa Viện Quản lý Kinh tế Trung

ương (CIEM) thuộc Bộ Kế hoạch và Đầu tư (MPI), Viện Khoa học Lao động và Xã

hội (ILSSA) thuộc Bộ Lao động, Thương binh và Xã hội (MOLISA) và Khoa Kinh tế

(DoE) của Trường Đại học Copenhagen, cùng với Đại sứ quán Đan Mạch tại Việt

Nam lên kế hoạch và thực hiện (CIEM, 2010). Năm 2011 có thêm sự tham gia của

Viện Nghiên cứu kinh tế phát triển thế giới thuộc Trường Đại học Liên hợp quốc

(UNU-WIDER)(CIEM, 2012).

Đối với năm 2009 và 2011, cuộc điều tra được tiến hành thông qua các cuộc

phỏng vấn sâu trong các tháng 6, 7, 8 với hơn 2.500 doanh nghiệp nhỏ và vừa ngoài

quốc doanh hoạt động trong khu vực chế biến. Điều tra được thực hiện tại 10 tỉnh,

thành phố bao gồm Hà Nội, Hải Phòng, Thành phố Hồ Chí Minh, Hà Tây (cũ), Phú

Thọ, Nghệ An, Quảng Nam, Khánh Hòa, Lâm Đồng và Long An (CIEM, 2010, 2012).

Báo cáo 2009, 2011 cũng được xây dựng dựa trên những doanh nghiệp đã được

phỏng vấn vào các năm 2005 và 2007. Các nghiên cứu tiếp theo sẽ sử dụng mẫu của

cuộc điều tra bao gồm xấp xỉ 2.500 doanh nghiệp trong đó có các doanh nghiệp được

điều tra lặp lại từ năm 2005. (CIEM, 2010, 2012).

3.1.2 Chọn mẫu bộ dữ liệu SME

Tổng mẫu các doanh nghiệp chế biến ngoài quốc doanh tại 10 tỉnh thành được

lựa chọn dựa trên hai nguồn số liệu từ Tổng cục Thống kê Việt Nam (GSO): Điều tra

cơ sở từ năm 2002 và Điều tra công nghiệp 2004-2006. Các công ty liên doanh bị loại

khỏi mẫu do mức độ tham gia lớn của Chính phủ và nước ngoài vào cơ cấu sở hữu.

Tổng mẫu với gần 170 ngàn doanh nghiệp, trong đó hộ gia đình chiếm trên 90%

(CIEM, 2012).

Mẫu được chọn ngẫu nhiên từ danh sách tổng mẫu các doanh nghiệp chế biến

ngoài quốc doanh. Có một số doanh nghiệp cho biết họ không phải là doanh nghiệp

chế biến (khoảng 20 doanh nghiệp) mặc dù hồ sơ chính thức liệt kê là doanh nghiệp

chế biến. Có sự tham gia của doanh nghiệp hộ gia đình không đăng ký kinh doanh

nhưng vẫn hoạt động song hành với các doanh nghiệp chính thức. Chỉ có 2/3 số doanh

nghiệp được phỏng vấn là hộ gia đình so với 90% trong tổng mẫu; điều này có nghĩa là

số lượng doanh nghiệp không phải hộ gia đình nhiều hơn so với yêu cầu của mẫu điều

tra. (CIEM, 2012).

Từ các bộ dữ liệu, ghi nhận số lượng doanh nghiệp được khảo sát (quan sát): năm

2005 có 2.821 quan sát; năm 2007 có 2.635; năm 2009 có 2.659; và năm 2011 có

2.552 (CIEM, 2005, 2007, 2009, 2011).

3.1.3 Bộ dữ liệu cho báo cáo phân tích

Bộ dữ liệu dùng cho phân tích được rút ra từ bộ dữ liệu SME (Phụ lục PL.00):

 Bộ dữ liệu SME 2005 có 2.821 quan sát.

 Bộ dữ liệu SME 2007 có 2.635 quan sát, trong đó số quan sát có trong cả hai

2005, 2007 là 2.298 quan sát.

 Bộ dữ liệu SME 2009 có 2.659 quan sát, trong đó số quan sát có trong cả ba

2005, 2007, 2009 là 1.852 quan sát.

 Bộ dữ liệu SME 2011 có 2.552 quan sát, trong đó số quan sát có trong cả bốn

2005, 2007, 2009, 2011 là 1.459 quan sát.

 Loại bỏ một số quan sát thiếu giá trị ở một số biến, tổng cộng 5 quan sát.

Như vậy, có được bộ dữ liệu bảng cân đối (balanced panel) gồm 1.454 quan sát

dùng cho phân tích (Phụ lục PL.01).

3.2 Khung phân tích

Lý thuyết tổng quát về sản xuất đề cập đầu ra của sản xuất là hàm số của các yếu

tố đầu vào gồm vốn, lao động, năng suất hay công nghệ. Nelson & Phelps (1966) làm

rõ thêm yếu tố công nghệ được đánh giá bởi mức độ tiếp cận của công nghệ đang áp

dụng so với công nghệ lý thuyết hiện có, mức độ tiếp cận càng tăng khi chỉ số giáo dục

đào tạo càng cao.

Tổng hợp các lý thuyết doanh nghiệp dựa trên nguồn lực các yếu tố đầu vào

(Wernerfelt, 1984), nguồn lực các yếu tố đầu vào của doanh nghiệp và lợi thế cạnh

tranh bền vững (Barney, 1991), lý thuyết vốn con người (Becker, 1962), cho biết hiệu

quả hoạt động sản xuất của doanh nghiệp phụ thuộc vào những nguồn lực đem lại lợi

thế cạnh tranh bền vững cho doanh nghiệp, trong đó yếu tố con người được xem là

nguồn lực có lợi thế cạnh tranh bền vững (Barney, 1991), và vốn con người được đánh

giá qua giáo dục, đào tạo (Becker, 1975).

Với lý thuyết đánh giá đào tạo (Kirkpatrick, 1997), việc chọn đánh giá theo cấp

độ 4, bằng hiệu quả, mới thực sự có ý nghĩa, đặc biệt là đối với chủ doanh nghiệp,

những người kỳ vọng rằng đào tạo thực sự mang lại hiệu quả cho doanh nghiệp, được

thể hiện bằng những chỉ số tài chính thị trường, chứ không phải các bài kiểm tra trên

giấy như đánh giá theo cấp độ 1, 2.

Qua cơ sở lý thuyết hình thành khung khái niệm, từ đó xây dựng nên khung phân

tích tác động của đào tạo đến kết quả hoạt động doanh nghiệp như mô tả ở hình 3.1.

tác động trễ 2 năm

Công nghệ Kết quả

hoạt động tác động cùng thời kỳ doanh nghiệp

Vốn + VA Đào tạo + TTVA Lao động

Hình 3.1 Tác động của đào tạo đến kết quả hoạt động doanh nghiệp

Trong khung phân tích hình 3.1, kết quả hoạt động doanh nghiệp, được đánh giá

qua giá trị gia tăng và tăng trưởng giá trị gia tăng, phụ thuộc vào vốn, lao động, và

công nghệ theo lý thuyết sản xuất. Đào tạo tác động đến kết quả hoạt động doanh

nghiệp thông qua con đường năng suất hay chỉ số công nghệ. Đào tạo có tác động tức

thời hay tác động trễ tùy theo nội dung và quy mô đào tạo. Do thiếu điều kiện tìm biến

đại diện cho công nghệ, cho nên tác động của đào tạo đến kết quả hoạt động doanh

nghiệp thông qua công nghệ sẽ được đánh giá trực tiếp. Ngoài ra, đào tạo cũng có

tương quan với vốn và lao động, bởi vì đào tạo dẫn đến tăng năng suất biên của vốn và

lao động, dẫn đến hành vi của nhà sản xuất tăng yếu tố vốn và lao động theo lý thuyết

kinh tế vi mô.

Khung phân tích với từng khái niệm được đại diện bởi những biến số có thể đo

đếm được để phục vụ cho phân tích định lượng. Việc chọn lựa mỗi biến số cụ thể được

căn cứ dựa vào mục tiêu nghiên cứu, kết hợp tham khảo các tài liệu nghiên cứu trước

đây, tùy vào tình hình hoàn cảnh hiện tại, cũng như điều kiện thu thập dữ liệu.

Biến số đại diện cho đào tạo: một cách tổng quát, đào tạo được khái niệm và đo

lường chủ yếu theo 4 cách: số lượng (số nhân viên được đào tạo, số giờ/ngày đào tạo,

số tiền chi tiêu cho đào tạo, ...), số tỷ lệ (phần trăm lao động được đào tạo, ...), nội

dung (loại hình đào tạo, ...), ý nghĩa (cảm nhận tầm quan trọng của đào tạo đối với

doanh nghiệp, ...)(Tharenou và cộng sự, 2007).

Một số điển hình về các biến đại diện đào tạo được sử dụng trong những nghiên

cứu trước đây:

Biến số lượng: chi phí đào tạo (Aragon-Sanchez và cộng sự, 2003; Ballot và cộng

sự, 2001; Barret & O'Connell, 2001; Zwick, 2002; Thang và cộng sự, 2009, 2010,

2011); giờ đào tạo/lao động (Aragon-Sanchez và cộng sự, 2003; Ballot và cộng

sự, 2001 Barret & O'Connell, 2001); số lao động được đào tạo (Barret &

O'Connell, 2001)

Biến tỷ lệ: tỷ lệ % lao động được đào tạo (Dearden và cộng sự, 2000; Conti,

2005; Alba-Ramirez, 1991; Barrett & O'Connell, 2001)

Biến nội dung: loại hình đào tạo (Aragon-Sanchez và cộng sự, 2003; Zwick,

2002); có đào tạo hay không (Schonewille, 1999; Zwick, 2002; Turcotte &

Renninson, 2004; Alba-Ramirez, 1991; Faems và cộng sự, 2005)

Biến ý nghĩa: đối tượng được đào tạo (Alba-Ramirez, 1991)

Có thể nói, trong hầu hết nghiên cứu, sử dụng biến số lượng là tốt nhất. Tuy

nhiên, việc thu thập dữ liệu loại này không phải là điều dễ dàng.

Trong phạm vi báo cáo phân tích, biến đại diện cho đào tạo được chọn là một

biến dummy, D, thể hiện doanh nghiệp có tổ chức đào tạo ngắn hạn cho lao động đang

làm việc hay không. Việc lựa chọn biến này, chứ không phải đào tạo cho lao động

mới, là muốn đề cập mối quan tâm của doanh nghiệp trong việc nâng cao tri thức, trình

độ, tay nghề, qua đó tăng nguồn lực vốn con người đối với lực lượng lao động hiện

hữu. Cũng có khá nhiều nghiên cứu trước đây đã sử dụng biến đào tạo dạng dummy

thể hiện doanh nghiệp có đào tạo hay không (Schonewille, 1999; Turcotte &

Renninson, 2004; Alba-Ramirez, 1991; Faems và cộng sự, 2005). Khi nghiên cứu tác

động trễ của đào tạo thì biến D0 được sử dụng, thể hiện doanh nghiệp có tổ chức đào

tạo ngắn hạn cho lao động đang làm việc trong chu kỳ kinh doanh trước (cụ thể 2 năm

trước) hay không.

Biến số đại diện cho kết quả hoạt động doanh nghiệp: kết quả hoạt động

doanh nghiệp đa dạng tùy thuộc vào việc lựa chọn mô hình nghiên cứu (Tharenou và

cộng sự, 2007), nhưng tựu trung có thể xếp vào 4 nhóm theo như Dyer & Reeves

(1994, 1995): kết quả nhân lực (trốn việc, nhảy việc, năng động, thích nghi, ...); kết

quả tổ chức (năng suất, sản lượng, chất lượng, dịch vụ, ...); kết quả tài chính (lợi

nhuận, suất sinh lợi đầu tư ROI, suất sinh lợi tài sản ROA, ...); kết quả thị trường

chứng khoán (cổ tức, thị giá, suất sinh lợi cổ phiếu EPS, chỉ số Tobin's Q, ...).

Một số điển hình về các biến đại diện cho kết quả hoạt động của doanh nghiệp

được sử dụng trong những nghiên cứu trước đây:

Nhóm kết quả năng suất: tính theo giá trị gia tăng hay theo tiền lương (Dearden

và cộng sự, 2000; Conti, 2005; Aragon-Sanchez và cộng sự, 2003; Schonewille,

1999; Alba-Ramirez, 1991); tính theo doanh số (Aragon-Sanchez và cộng sự,

2003)

Nhóm kết quả tài chính: tính theo lợi nhuận (Aragon-Sanchez và cộng sự, 2003);

tính theo tỷ suất lợi nhuận trên tài sản ROA, trên vốn chủ sở hữu ROE, hay trên

cổ phần EPS (Huselid, 1995; Faems và cộng sự, 2005); theo chỉ số Tobin's Q

(Bassi & McMurrer, 2009; Aragon-Sanchez và cộng sự, 2003; Huselid, 1995,

1997;); theo khả năng thanh khoản (liquidity, trả nợ ngắn hạn) hay khả năng

thanh toán (solvency, trả nợ dài hạn) (Faems và cộng sự, 2005)

Tham khảo các nghiên cứu trước đây, kết hợp bộ dữ liệu khảo sát, trong phạm vi

nghiên cứu của bài này, đại diện cho kết quả hoạt động của doanh nghiệp được chọn

gồm các biến:

Tổng giá trị gia tăng của doanh nghiệp, VA: là hiệu số giữa giá trị sản lượng đầu

ra và tổng chi phí đầu vào chưa kể lương, đơn vị tính: nghìn đồng

Tăng trưởng giá trị gia tăng của doanh nghiệp, TTVA: là tỷ số giữa giá trị gia

tăng của doanh nghiệp kỳ này so với kỳ trước, đơn vị tính: chỉ số, nghìn

đồng/nghìn đồng

Các biến kiểm soát: đại diện cho Vốn, thường được sử dụng là Tổng tài sản, Tài

sản cố định, đơn vị tính thường là đơn vị tiền tệ; đại diện cho Lao động, thường được

sử dụng là số lượng lao động, số giờ làm việc, đôi khi là chi phí tiền lương; Vốn và

Lao động là hai biến kiểm soát chính, hầu như được sử dụng trong tất cả các nghiên

cứu trước đây; ngoài ra có thể có một số biến đặc biệt khác tùy theo từng nghiên cứu

cụ thể như Năng suất tổng nhân tố, Đặc điểm doanh nghiệp, Đặc điểm lao động, ...

Trong phạm vi nghiên cứu của bài này, các biến kiểm soát được sử dụng gồm:

Vốn, K: là tài sản cố định của doanh nghiệp, gồm đất đai, nhà xưởng, máy móc

thiết bị, đơn vị tính: nghìn đồng

Lao động, L: là tổng lao động thường xuyên của doanh nghiệp, đơn vị tính: người

(lao động)

Tăng trưởng vốn của doanh nghiệp, TTK: là tỷ số giữa vốn của doanh nghiệp kỳ

này so với kỳ trước, đơn vị tính: chỉ số

Tăng trưởng lao động của doanh nghiệp, TTL: là tỷ số giữa lao động của doanh

nghiệp kỳ này so với kỳ trước, đơn vị tính: chỉ số

Giá trị gia tăng kỳ trước của doanh nghiệp, VA0: là giá trị gia tăng của doanh

nghiệp trong kỳ trước, đơn vị tính: nghìn đồng

Về khái niệm năng suất, theo tổ chức hợp tác và phát triển kinh tế (OECD,

Organization for Economic Co-operation and Development), có nhiều cách đo lường

khác nhau tùy vào mục đích nghiên cứu; trong một số trường hợp tùy vào nguồn dữ

liệu có sẵn. Tổng thể có năng suất đơn nhân tố (tỷ số đầu ra trên một yếu tố đầu vào),

năng suất đa nhân tố (MFP, Multi-factor productivity, tỷ số đầu ra trên một nhóm yếu

tố đầu vào), năng suất tổng nhân tố (KLEMS, capital-labour-energy-materials, tỷ số

đầu ra trên tất cả yếu tố đầu vào); đầu ra có thể là tổng giá trị hay giá trị gia tăng

(Schreyer, 2001).

Bảng 3.1: Tổng quan các kiểu năng suất

Yếu tố đầu vào

Đơn nhân tố

Đa nhân tố

Tổng nhân tố

Giá trị đầu ra

Lao động

Vốn

Vốn & Lao động

Vốn, Lao động & các đầu vào khác (nguyên vật liệu, năng lượng, dịch vụ)

Tổng giá trị

Năng suất lao động theo tổng giá trị

Năng suất vốn theo tổng giá trị

Năng suất đa nhân tố vốn-lao động, MFP tính theo tổng giá trị

Năng suất tổng nhân tố KLEMS tính theo tổng giá trị

Năng suất lao động theo giá trị gia tăng

Năng suất vốn theo giá trị gia tăng

Năng suất đa nhân tố vốn-lao động, MFP tính theo giá trị gia tăng

Năng suất tổng nhân tố KLEMS tính theo giá trị gia tăng

Giá trị gia tăng

Nguồn: Schreyer (2001)

Trong phạm vi báo cáo phân tích, giá trị đầu ra của sản xuất được tính theo giá trị

gia tăng, ký hiệu là VA.

3.3 Mô hình và phương pháp phân tích

3.3.1 Một số mô hình phân tích trong các nghiên cứu trước

Hầu như các nghiên cứu đều có mô hình xuất phát từ hàm sản xuất Y = F(A, K,

L), trong đó biến phụ thuộc Y thể hiện đầu ra của sản xuất; biến độc lập quan tâm là

biến đại diện cho đào tạo, D; biến độc lập kiểm soát gồm hai biến cơ bản đại diện cho

vốn K và lao động L; còn có biến đại diện một phần cho yếu tố năng suất tổng nhân tố

hay chỉ số công nghệ, A; ngoài ra có thể có một số biến khác đại diện cho đặc điểm

doanh nghiệp, đặc điểm cá nhân, ... tùy vào mục tiêu của từng nghiên cứu cụ thể.

Mô hình trong nghiên cứu của Ballot và cộng sự (2001), các biến tính trên 1 lao

động, y, k, h, r lần lượt là giá trị gia tăng, vốn, giờ đào tạo, chi phí đào tạo:

Log(yit) = δ0 + δLog(kit) + βLog(hit) + λLog(rit) + θ1Log(kit)Log(hit) +

θ2Log(kit)Log(rit) + θ3Log(hit)Log(rit) + εit

Dearden và cộng sự (2000) với mô hình biểu diễn quan hệ Năng suất - Đào tạo:

log(Y/L) = logA + (1 - β)(κ - 1)TRAIN + βlog(K/L)

Conti (2005) với mô hình phân tích tác động của thay đổi tỷ lệ đào tạo đến thay

đổi năng suất:

yit - yi,t-1 = β1(TRAINit - TRAIN i,t-1) + β2(Xit - X i,t-1) + εit - εi,t-1

Schonewille (1999) với mô hình biểu diễn quan hệ Năng suất - Đào tạo tại chỗ &

Đào tạo bên ngoài; thêm biến kiểm soát Kinh nghiệm Exp, Tuổi Age:

ln(Yi/Li) = lnA + δlnKi + (β - 1)lnLi + β(1 - θ2 - θ3 - θ4)ln(1 - Li2 - Li3 - Li4) +

Off + βθ6lnTit-1

On + λlnExpi + µlnAgei

βθ2lnLi2 + βθ3lnLi3 + βθ4lnLi4 +βθ5lnTit-1

Mô hình của Zwick (2004), (cid:2254) > 1 nếu đào tạo có tác động tích cực đến năng suất

lao động:

lnYi = lnAi + βlnKi + κlnLi + κ((cid:2254) - 1)Ti + λVi + εi

Turcotte & Renninson (2004) với mô hình năng suất - đào tạo:

Ln(LPi) = a + δLn(Ki/Li) + ψLn(Li) + β1Techi + β2Educi + β3Traini + β4Xi + β5Ei

Mô hình hồi quy tuyến tính từ Thang và cộng sự (2009):

ln(Yt) - ln(Yt-1) = a + β(lnKt - lnKt-1) + κ(lnRLt - lnRL t-1) + λ(lnTt - lnTt-1) + wt

Mô hình của Barret & O'Connell (2001):

ln(Yt/Lt) - ln(Yt-1/Lt-1) = β(lnKt-lnKt-1) + (κ-1)(lnLt-lnLt-1) + κλ(Tt-Tt-1) + εt - εt-1

3.3.2 Cơ sở và lựa chọn mô hình phân tích

Từ phương trình lý thuyết sản xuất tổng quát:

(3.1) Y = (AoeδDA)KκLλ

 Y, Ao, K, L, và D: lần lượt biểu thị đầu ra, năng suất tổng nhân tố hiện tại,

vốn, lao động, và đào tạo

 AoeδD: biểu thị công nghệ hay năng suất liên quan đào tạo; không đào tạo thì

D = 0, eδD = e0 = 1, công nghệ hay năng suất là Ao; có đào tạo thì D = 1, eδD =

eδ > 1, công nghệ hay năng suất > Ao, theo lý thuyết tăng trưởng thì đào tạo

làm cho công nghệ áp dụng càng tiệm cận công nghệ lý thuyết

Lấy logarit tự nhiên phương trình (3.1):

(3.2) lnY = lnAo + δD + κlnK + λlnL

Từ phương trình (3.2), dẫn đến các mô hình hồi quy cụ thể của nghiên cứu.

3.3.3 Tác động của đào tạo đến giá trị gia tăng theo mô hình truyền thống

Từ phương trình (3.2), với đầu ra của sản xuất (Y) được tính theo giá trị gia tăng

(VA), công nghệ hiện tại Ao xác định, phương trình hồi quy giá trị gia tăng:

(1) lnVAi = a1 + δ1Di + κ1lnKi + λ1lnLi + ε1i

3.3.4 Tác động của đào tạo đến tăng trưởng VA theo mô hình truyền thống

Từ phương trình (3.2) áp dụng cho thời kỳ t và (t-1):

(3.2) lnY = lnAo + δD + κlnK + λlnL

(3.3) lnY0 = lnA0o + δD0 + κlnK0 + λlnL0

 các biến có số 0 biểu thị thời kỳ (t-1)

Trừ hai phương trình (3.2) và (3.3) vế với vế:

(3.4) lnY - lnY0 = lnAo - lnA0o + δ(D-D0) + κ(lnK-lnK0) + λ(lnL-lnL0)

ln(Y/Y0) = δD + κln(K/K0) + λln(L/L0) (3.5)

(Ao = A0oeδD0, hay lnAo = lnA0o + δD0)

Với đầu ra của sản xuất (Y) được tính theo giá trị gia tăng (VA), vế trái của (3.5)

ln(Y/Y0), chính là tăng trưởng giá trị gia tăng TTVA=VA/VA0 (tỷ số giữa giá trị gia

tăng kỳ này và kỳ trước), biểu thị ở dạng logarit tự nhiên, dẫn đến phương trình hồi

quy mức độ tăng trưởng giá trị gia tăng:

(2) lnTTVAi = δ2Di + κ2lnTTKi + λ2lnTTLi + ε2i

Các biến và hệ số trong phương trình hồi quy (1) và (2),

 Các biến phụ thuộc lnVA, lnTTVA; cũng như các biến độc lập D, lnK, lnL,

lnTTK, lnTTL: đã được đề cập rõ ràng trong mục 3.2 (trong 3.2 các biến chưa

lấy logarit tự nhiên)

 chỉ số i dưới các biến: đề cập đối tượng nghiên cứu (doanh nghiệp)

 a, δ, κ, λ: lần lượt là hệ số của tung độ gốc, đào tạo, vốn, lao động; trong đó δ

là hệ số mục tiêu quan tâm

 ε: sai số

 chỉ số từ 1, 2 dưới các hệ số: đơn giản là số thứ tự của mô hình hồi quy

3.3.5 Tác động trực tiếp và gián tiếp của đào tạo đến giá trị gia tăng theo mô hình

tác động trung gian

Việc phân tích đánh giá tác động trực tiếp và gián tiếp của đào tạo nhằm mục

đích đánh giá đúng hệ số tác động tổng thể của đào tạo đến biến phụ thuộc, cả về giá

trị và ý nghĩa thống kê; từ đó có cái nhìn đúng về vai trò của đào tạo; xác định các

kênh chuyển giao và tỷ phần giá trị tác động qua từng kênh; củng cố cơ sở lý thuyết về

các kênh chuyển giao đào tạo (nếu có)

Phương pháp phân tích sử dụng là mô hình tác động trung gian, mediation effect

model. Phương pháp được Baron & Kenny (1986) đưa ra, tuy sau này còn có những

cách tiếp cận khác nhau, nhưng mô hình của Baron & Kenny (1986) vẫn được sử dụng

xem như mặc định (Collins và cộng sự, 1998; Spencer và cộng sự, 2005).

Baron & Kenny (1986) phân biệt biến điều tiết (moderator variable) và biến trung

gian (mediator variable).

Biến điều tiết, về tổng thể, có thể là biến định tính (giới tính, sắc tộc, địa vị, ...)

hay định lượng (mức độ khen thưởng, ...), gây ảnh hưởng đến chiều hướng cũng như

cường độ tác động của một biến độc lập khác đến biến phụ thuộc. Trong khung phân

tích các mối quan hệ thì biến điều tiết là một biến thứ ba ảnh hưởng đến mối tương

quan cấp zero giữa hai biến khác (Baron & Kenny, 1986).

Biến quan tâm a

Biến được b Biến điều tiết giải thích

c Biến quan tâm x Biến điều tiết

Nguồn: (Baron & Kenny, 1986)

Biến trung gian hay biến được cho là có chức năng trung gian, nói chung, được

dùng để xác định mối quan hệ giữa hai biến khác; biến trung gian giải thích tại sao sự

kiện vật lý bên ngoài lại dẫn đến hành vi tâm lý bên trong; nói khác đi là giải thích cơ

chế tại sao hay bằng cách nào có sự tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc, khác

với biến điều tiết là gây ảnh hưởng lên mối quan hệ (Baron & Kenny, 1986).

Biến trung gian

b a

Biến c Biến được giải thích quan tâm

Nguồn: (Baron & Kenny, 1986)

Căn cứ nội dung và phạm vi báo cáo, việc phân tích đánh giá tác động trực tiếp

và gián tiếp của đào tạo sẽ áp dụng mô hình tác động trung gian như đã nêu trong

phương pháp của Baron & Kenny (1986), với các bước thực hiện tương tự như nghiên

cứu của Wu & Zumbo (2008), Pellegrini & Gerlagh (2004).

Hình 3.2 trình bày mô hình tác động của đào tạo đến giá trị gia tăng theo mô hình

tác động trung gian. Phần A biểu thị tác động tổng thể, trực tiếp từ D đến VA, hệ số

δ1'. Phần B biểu thị tác động của D đến VA gồm hai phần, tác động trực tiếp riêng

phần, hệ số δ1, và qua trung gian K, L, hệ số δ3.1, δ3.2, từ trung gian K, L tác động đến

VA, hệ số κ1, λ1. K và L đóng hai vai trò, một mặt được giải thích bởi D, một mặt giải

thích cho VA. Phần C tách K, L làm hai phần, phần do D tác động (DK, DL) và phần K,

L không do D tác động (µK, µL). Như vậy tác động đến VA sẽ gồm D, lúc này là D

trực tiếp + D qua K, L (D + DK + DL), hệ số δ4, và K, L không do D (µK, µL), hệ số β4.

Phần A: Tác động trực tiếp tổng thể δ1'

D

lnVA

Phần B: Tác động trực tiếp riêng phần và gián tiếp qua trung gian

lnK, lnL

κ1, λ1

δ3.1, δ3.2

δ1

D

lnVA

Nguồn: (Wu & Zumbo, 2008)

Phần C: Tác động gián tiếp tổng thể

µK, µL

β4

δ4

D + DK + DL

lnVA

Hình 3.2 Mô hình tác động của đào tạo đến giá trị gia tăng

Các bước thực hiện

Hồi quy (1) với đầy đủ biến độc lập:

(1) lnVAi = a1 + δ1Di + κ1lnKi + λ1lnLi + ε1i

Hồi quy (1') với biến độc lập chỉ có mỗi đào tạo:

(1') lnVAi = a1' + δ1'Di + ε1'i

và hồi quy (1'') với biến độc lập không có biến đào tạo:

(1'') lnVAi = a1'' + κ1''lnKi + λ1''lnLi + ε1''i

 Hệ số δ1 trong hồi quy (1) biểu thị tác động trực tiếp của D đến lnVA; hệ số δ1

thường có giá trị nhỏ và không có ý nghĩa thống kê

 Hệ số δ1' trong hồi quy (1') biểu thị tác động tổng thể, gồm trực tiếp và gián

tiếp, của D đến VA; hệ số δ1' thường có giá trị > δ1 và có ý nghĩa thống kê

Đào tạo tác động đến giá trị gia tăng theo cách trực tiếp, phản ánh bởi hệ số đào

tạo trong hồi quy (1), và theo cách gián tiếp thông qua các biến vốn, lao động. Ta biểu

diễn sự phụ thuộc của các biến vốn, lao động vào biến đào tạo qua các phương trình

hồi quy sau:

(3.1) lnKi = a3.1 + δ3.1Di + µi.1

(3.2) lnLi = a3.2 + δ3.2Di + µi.2

 δ3.1, δ3.2, lần lượt là tác động của đào tạo đến vốn, lao động, kỳ vọng các hệ số

này có giá trị dương và có ý nghĩa thống kê

 µi là phần dư của mỗi hồi quy

Đến đây có vấn đề đặt ra là mối quan hệ và chiều hướng nhân quả giữa các biến.

Không có bằng chứng vững chắc về chiều hướng tác động đi từ đào tạo đến vốn, lao

động. Có thể chiều hướng tác động theo hướng ngược lại, vốn, lao động dẫn đến hành

vi đào tạo. Việc hình thành các quan hệ theo như mô hình (3.1), (3.2) là có phần áp đặt

nhằm phục vụ cho mục đích đánh giá tác động gián tiếp của đào tạo.

Tuy vậy, trong nỗ lực giải thích vấn đề quan hệ và chiều hướng nhân quả, có thể

cho rằng việc đào tạo sẽ làm tăng tri thức, kỹ năng cho người lao động dẫn đến năng

suất sẽ gia tăng (Becker, 1962). Theo lý thuyết kinh tế vi mô về hành vi sản xuất, khi

năng suất biên gia tăng, tương ứng chi phí biên giảm xuống, người sản xuất có xu

hướng đầu tư cho yếu tố sản xuất, ở đây là vốn và lao động. Như vậy đào tạo sẽ có tác

động làm tăng vốn, và lao động.

Ottersten và Mellander (1999) cho rằng đào tạo có tác động đến kết quả doanh

nghiệp thông qua cơ chế đào tạo làm tăng hiệu quả lao động dẫn đến thay đổi hàm chi

phí sản xuất, ảnh hưởng đến cầu lao động, là cơ sở để đánh giá tác động gián tiếp của

đào tạo; kết quả thực nghiệm ủng hộ giả thuyết đào tạo làm tăng cầu lao động dài hạn,

nhưng lại không làm tăng trong ngắn hạn.

Hình 3.3 Tác động của đào tạo đến cầu lao động và vốn (Nguồn: tác giả)

Hình 3.3 có thể giải thích tác động của đào tạo đến tăng cầu lao động và vốn. Giả

thiết doanh nghiệp hoạt động trong thị trường cạnh tranh hoàn hảo với mức giá hàng

hóa P, doanh nghiệp có đường chi phí trung bình ngắn hạn, dài hạn, và chi phí biên

ngắn hạn lần lượt là SAC1, LAC1 và SMC1, thực hiện sản xuất mức sản lượng Q1,

tương ứng với mức vốn K1 và lao động L1. Khi doanh nghiệp thực hiện đào tạo có hiệu

quả, chi phí sản xuất của doanh nghiệp giảm xuống (Ottersten và Mellander, 1999),

tương ứng là SAC2, LAC2 và SMC2. Với mức vốn và lao động hiện tại (K1 và L1), sản

lượng của doanh nghiệp là Q2 > Q1, nhưng chi phí biên SMC2 < P (điểm A2 trên hình

3.3). Trong ngắn hạn (vốn K1 không đổi), để tối đa hóa lợi nhuận, doanh nghiệp sẽ

tăng lao động lên mức L2 sao cho SMC = P, sản lượng lúc này là Q3 > Q2 (điểm A3

trên hình 3.3). Trong dài hạn, doanh nghiệp sẽ chọn quy mô sản xuất SAC3 tiếp xúc

LAC2 tại mức sản lượng có SAC = LAC = P, quy mô tăng từ K1 lên K2, lao động tăng

từ L2 lên L3, sản lượng lúc này là Q4 > Q3 (điểm A4 trên hình 3.3).

Như vậy, đào tạo hiệu quả có tác động làm tăng cầu lao động trong ngắn hạn và

dài hạn, đồng thời làm tăng vốn trong dài hạn với dài hạn được hiểu theo nghĩa là thay

đổi quy mô sản xuất. Đối với SME thì dài hạn là khoảng một năm đối với doanh

nghiệp vừa, nhưng đối với doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ thì dài hạn có thể chỉ vài

tháng, doanh nghiệp có thể dễ dàng và nhanh chóng mua thêm công cụ hay phương

tiện để tăng quy mô sản xuất khi thấy sản xuất có hiệu quả; cho nên ngay trong năm tài

chính, lao động và vốn đều có thể tăng lên trong trường hợp đào tạo có hiệu quả.

Khảo sát ghi nhận có 61% doanh nghiệp thực hiện đầu tư trong năm 2009, con số

này có giảm xuống, 56% trong năm 2011. Tỷ lệ doanh nghiệp không phải hộ gia đình

thực hiện đầu tư lớn hơn so với các doanh nghiệp hộ gia đình. (CIEM, 2012). Khảo

sát cũng cho thấy việc làm tăng bình quân 7,1% mỗi năm giai đoạn 2005-2007, tăng

7,2% mỗi năm giai đoạn 2007-2009 (CIEM, 2010), 0% mỗi năm giai đoạn 2009-2011

(CIEM, 2012).

Kết quả hồi quy (3.1), (3.2) cung cấp hệ số tác động của đào tạo (δ3.1), (δ3.2) và

phần dư thể hiện tác động của yếu tố không phải đào tạo (µi.1), (µi.2) đến vốn, lao động.

Thay thế các biến vốn, lao động trong hồi quy (1) bằng các biến vốn, lao động từ

hồi quy (3.1), (3.2):

(4) lnVAi = (a1 + κ1a3.1 + λ1a3.2) + (δ1 + κ1δ3.1 + λ1δ3.2)Di + κ1µi.1 + λ1µi.2 + ε1i

 (δ1 + κ1δ3.1 + λ1δ3.2): hệ số tác động tổng thể của đào tạo đến giá trị gia tăng,

hệ số này về mặt giá trị sẽ giống như hệ số δ1', và được kỳ vọng là có ý nghĩa

thống kê

 δ1: tác động trực tiếp của D đến VA

 (κ1δ3.1 + λ1δ3.2): tác động gián tiếp của D đến VA

 µi.1, µi.2: phần dư lấy từ các hồi quy (3.1) (3.2)

 κ1, λ1 trong hồi quy (4) sẽ có giá trị giống như κ1, λ1 trong hồi quy (1)

Xác định tỷ phần tác động trực tiếp và gián tiếp của D đến lnVA:

 Tỷ phần tác động trực tiếp = tỷ số giữa hệ số tác động trực tiếp và hệ tác động

tổng thể = δ1 / (δ1 + κ1δ3.1 + λ1δ3.2)

 Tỷ phần tác động gián tiếp = (κ1δ3.1 + λ1δ3.2) / (δ1 + κ1δ3.1 + λ1δ3.2), trong đó:

 Tác động gián tiếp qua kênh K = (κ1δ3.1) / (δ1 + κ1δ3.1 + λ1δ3.2)

 Tác động gián tiếp qua kênh L = (λ1δ3.2) / (δ1 + κ1δ3.1 + λ1δ3.2)

3.3.6 Tác động trực tiếp và gián tiếp của đào tạo đến tăng trưởng giá trị gia tăng

theo mô hình tác động trung gian

Phương pháp và các bước thực hiện tương tự như giá trị gia tăng (3.3.5).

3.4 Công cụ và kỹ thuật phân tích thống kê

 Khai thác dữ liệu bảng và sử dụng mô hình hồi quy bảng.

 Sử dụng công cụ Stata 11 để phân tích thống kê.

 Kiểm định giá trị trung bình, ví dụ kiểm định giá trị trung bình của VA (giá trị

gia tăng) trong trường hợp D = 0 (không đào tạo) và D = 1 (có đào tạo)

 Giả thuyết H0: giá trị trung bình các nhóm không khác nhau

 Kiểm định T; Sig. t < 0,05: giá trị trung bình có chênh lệch

 Kiểm định biến có phân phối chuẩn

 Giả thuyết H0: biến có phân phối chuẩn

 Kiểm định Skewness/Kurtosis; các thông số Pr(Skewness), Pr(Kurtosis),

Pr(χ2); Sig. χ2 < 0,05: không có phân phối chuẩn

 So sánh chọn mô hình hồi quy tác động xác định (FEM - Fixed Effects

Model) hay hồi quy tác động ngẫu nhiên (REM - Random Effects Model) dựa

theo kiểm định Hausman.

 Giả thuyết H0: các hệ số fixed effect và random effect không khác nhau  Kiểm định χ2; Sig. χ2 < 0,05: sử dụng fixed effect (Torres-Reyna, 2011)

Chấp nhận H0 Bác bỏ H0

B (random effect ) Phù hợp & Hiệu quả Không phù hợp

b (fixed effect) Phù hợp & Không hiệu quả Phù hợp

 Lệnh xtreg, fe của stata cho R2 không đúng; dùng areg để có R2 đúng hơn

(Park, 2005); có 3 lệnh hồi quy (regress + dummy, xtreg fe, areg) đều cho

cùng kết quả hệ số hồi quy, nhưng sử dụng R2 của regress hoặc areg để báo

cáo (Torres-Reyna, 2011).

 F-test được cung cấp khi chạy lệnh xtreg fe; nếu Sig. F < 0,05 thì mô hình phù

hợp dữ liệu thực nghiệm, tất cả hệ số biến độc lập không đồng thời bằng 0

(Torres-Reyna, 2011).

 Kiểm định xem mô hình fixed effect có cần fixed thời gian hay không, sử

dụng kiểm F-test:

 Giả thuyết H0: tất cả biến giả thời gian đều = 0

 Kiểm định F; Sig. F < 0,05: bác bỏ H0, có nghĩa là giá trị có thay đổi đáng

kể theo thời gian (trong đa số trường hợp thì giá trị ít thay đổi theo thời

gian), cần fixed thời gian (tạo thêm các biến giả thời gian là cần thiết)

 Kiểm định phương sai không thay đổi (homoskedasticity)

 Giả thuyết H0: σi2 = σ2, với mọi i  Kiểm định χ2; Sig. χ2 < 0,05: có tình trạng phương sai không đồng nhất

(heteroskedasticity)

 Nếu gặp hiện tượng phương sai thay đổi: khắc phục bằng sử dụng tùy

chọn "robust" (Torres-Reyna, 2011)

 Kiểm định tương quan chuỗi thời gian (serial correlation)

 Giả thuyết H0: không có tương quan

 Kiểm định Wooldridge-test; Sig. F < 0,05: có tương quan

 chỉ kiểm định với dữ liệu bảng chuỗi thời gian dài (20-30 năm), không cần

kiểm định với chuỗi thời gian ngắn chỉ vài ba năm (Torres-Reyna, 2011).

 Kiểm định đa cộng tuyến (multicollinearity)

 Kiểm định Tolerance, hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation

Factor); VIF < 10 thể hiện không có đa cộng tuyến

3.4.1 Tác động của đào tạo đến giá trị gia tăng theo mô hình truyền thống

Xem lại phương trình hồi quy (1):

(1) lnVAi = a1 + δ1Di + κ1lnKi + λ1lnLi + ε1i

Do dữ liệu khảo sát ở dạng bảng cân đối, balanced panel, với số đối tượng i =

1.454, sóng thời gian t = 4; cho nên khi phân tích thống kê, có thể khai thác dữ liệu

theo kiểu chéo (cross data), chuỗi thời gian (time series data), pool (kết hợp chéo và

chuỗi), bảng (panel data); cụ thể:

 Mô hình pool, hồi quy OLS:

(1.1) lnVAit = a + δDit + κlnKit + λlnLit + uit

 Một kết quả dùng chung cho tất cả đối tượng (hệ số a giống nhau), đặc

trưng khác nhau ở mỗi đối tượng nằm trong phần sai số, uit, cho nên yêu

cầu phần dư uit phải không tương quan với các biến

 Mô hình panel, hồi quy "random effect model":

(1.2) lnVAit = ai + δDit + κlnKit + λlnLit + εit

 khác OLS ở chỗ ai thay đổi theo đặc điểm đối tượng; với giả định đặc

trưng của đối tượng có phân phối ngẫu nhiên với trung bình = 0 và phương

sai không đổi

 Mô hình panel, hồi quy "fixed effect model":

(1.3) lnVAit = δDit + κlnKit + λlnLit + ai + εit

 tương đương OLS + các biến giả dummy để thể hiện khác nhau giữa các

đối tượng

 Mô hình panel, hồi quy "fixed effect model" + biến giả thời gian:

(1.4) lnVAit = δDit + κlnKit + λlnLit + j.nam + ai + εit

 tương đương fixed đối tượng + fixed thời gian (thêm các biến giả j.nam),

phù hợp dữ liệu bảng với số lượng sóng thời gian t thấp

So với pooled OLS (1.1) thì fixed effect panel (1.3) ưu điểm hơn ở chỗ cho phép

phân biệt các đối tượng khác nhau với các đặc trưng khác nhau. (1.3) khác với (1.1) ở

chỗ có thêm các biến dummy biểu thị sự khác nhau của đối tượng i. Nên chọn (1.1)

hay (1.3) có thể dựa vào kiểm định giả thuyết H0: tất cả biến dummy = 0: (cid:2020)(cid:2869) = (cid:2020)(cid:2870) =

⋯ = (cid:2020)(cid:3041)(cid:2879)(cid:2869) = 0, sử dụng thống kê F.

Mô hình đầy đủ (Robust model) là fixed effect, mô hình hiệu quả (Efficient

((cid:1857)′(cid:1857)(cid:3006)(cid:3033)(cid:3033)(cid:3036)(cid:3030)(cid:3036)(cid:3032)(cid:3041)(cid:3047) − (cid:1857)′(cid:1857)(cid:3019)(cid:3042)(cid:3029)(cid:3048)(cid:3046)(cid:3047))/((cid:1866) − 1) ((cid:1857)′(cid:1857)(cid:3019)(cid:3042)(cid:3029)(cid:3048)(cid:3046)(cid:3047))/((cid:1866)(cid:1846) − (cid:1866) − (cid:1863))

(cid:2870)

)/((cid:1866) − 1)

~(cid:1832)((cid:1866) − 1, (cid:1866)(cid:1846) − (cid:1866) − (cid:1863))

)/((cid:1866)(cid:1846) − (cid:1866) − (cid:1863))

(cid:2870) − (cid:1844)(cid:3006)(cid:3033)(cid:3033)(cid:3036)(cid:3030)(cid:3036)(cid:3032)(cid:3041)(cid:3047) ((cid:1844)(cid:3019)(cid:3042)(cid:3029)(cid:3048)(cid:3046)(cid:3047) (cid:2870) (1 − (cid:1844)(cid:3019)(cid:3042)(cid:3029)(cid:3048)(cid:3046)(cid:3047)

model) là pooled OLS.

Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ (Prob > F < 0,05) kết luận: fixed group effect model

tốt hơn pooled OLS model.

So với random effect (1.2) thì fixed effect (1.3) có ưu điểm hơn ở chỗ cho phép

đặc trưng các đối tượng tương quan với biến độc lập bởi vì đặc trưng đối tượng (1.3)

nằm trong hệ số tung độ gốc (intercept), trong khi (1.2) thì nằm trong phần dư. Cho

nên, nếu bảo đảm điều kiện đặc trưng đối tượng không tương quan với biến độc lập thì

(1.2) phù hợp và hiệu quả hơn (1.3), còn (1.3) phù hợp nhưng không hiệu quả bằng

(1.2). Nếu có tương quan thì (1.2) không phù hợp, chỉ còn (1.3) phù hợp, lúc này

không cần xét tính hiệu quả. Công cụ để chọn (1.2) hay (1.3) là kiểm định Hausman,

đã đề cập ở mục 3.4 Công cụ phân tích.

So với fixed effect (1.3) thì fixed effect + dummy thời gian (1.4) có ưu điểm hơn

ở chỗ cho phép có tác động khác nhau theo thời gian. Thông thường thì tác động này

nhỏ, có thể bỏ qua, cho nên (1.3) không khác (1.4). Tuy nhiên, nếu tác động lớn,

thường trong trường hợp số lượng sóng thời gian thấpít (chỉ có vài năm khảo sát) thì

(1.4) cho kết quả ít chệch hơn so với (1.3). Có thể kiểm định tác động theo thời gian có

khác nhau hay không bằng kiểm định F-test.

(Các nội dung trong 3.4.1 được tham khảo kết hợp từ nhiều nguồn, Gujarati,

2004; Park, 2005; Torres-Reyna, 2011; Lennox, 2013; Cameron, 2007).

3.4.2 Tác động của đào tạo đến tăng trưởng giá trị gia tăng theo mô hình truyền

thống

Xem lại phương trình hồi quy (2):

(2) lnTTVAi = δDi + κlnTTKi + λlnTTLi + εi

Do dữ liệu khảo sát ở dạng bảng cân đối, balanced panel, với số đối tượng i =

1.454, sóng thời gian t = 4; cho nên khi phân tích thống kê, có thể sử dụng kỹ thuật mô

hình tự hồi quy AR(1) (autoregressive), đưa thêm biến giá trị gia tăng ban đầu dạng

logarit tự nhiên, lnVA0, vào mô hình với vai trò là một biến giải thích như trong một

số nghiên cứu (Pellegrini & Gerlagh, 2004; Pincus, 2011; CIEM, 2012); về mặt ý

nghĩa thì mức độ tăng trưởng được cho là có chịu ảnh hưởng bởi giá trị ban đầu theo

như lý thuyết tăng trưởng hội tụ của Solow (Pincus, 2011), hệ số của lnVA0 kỳ vọng

có ý nghĩa và có giá trị âm.

Do đánh giá mức độ tăng trưởng cho nên cần dữ liệu 2 thời kỳ; biến đào tạo được

mở rộng là tổ hợp của đào tạo trong cả hai kỳ; cho nên sẽ thực hiện hồi quy hai trường

hợp để đánh giá gồm, đào tạo kỳ trước (D0), đào tạo kỳ này (D).

Phương trình hồi quy phân tích:

(2.1) lnTTVAi = α1lnVA0 + δ1D0 + κ1lnTTKi + λ1lnTTLi + ε1i

(2.2) lnTTVAi = α2lnVA0 + δ2D + κ2lnTTKi + λ2lnTTLi + ε2i

3.4.3 Tác động của đào tạo đến giá trị gia tăng và tăng trưởng giá trị gia tăng theo

mô hình tác động trung gian

Chọn một trong 4 kỹ thuật hồi quy đã nêu trong 3.4.1 (pooled OLS, random

effect, fixed effect, fixed effect + dummy thời gian) tùy vào các kiểm định xem cái nào

là phù hợp nhất (kết quả sau này cho thấy chọn fixed effect + dummy thời gian).

Các bước thực hiện như đã nêu trong 3.3.5 và 3.3.6.

3.5 Vấn đề nội sinh và đa cộng tuyến

Nếu mục tiêu phân tích là thiết lập phương trình hồi quy để dùng cho dự báo thì

mức độ giải thích và ý nghĩa của mô hình là quan trọng (R2 và F-test). Với mục tiêu

phân tích tác động của nhân tố, như mục tiêu của bài viết này, thì giá trị và ý nghĩa của

hệ số nhân tố là quan trọng (b và se).

Đào tạo tiềm ẩn nội sinh. Các doanh nghiệp có nhiều lựa chọn hơn khi lao động

có thể đào tạo. Một phần của điều này được kiểm soát bằng cách đo các doanh nghiệp

giống nahu theo thời gian. Nhưng cú sốc đột biến cũng có thể có tác động đến quyết

định đào tạo và không có một nghiên cứu nào kiểm soát chính xách điều này. Nói

riêng, có nhiều bằng chứng rằng các chương trình đào tạo được giới thiệu khi doanh

nghiệp đối diện với cú sốc thiếu hụt nhu cầu. Do sản xuất bị hạn chế có sự khuyến

khích tái bố trí lao động bằng hoạt động đào tạo (Dearden và cộng sự, 2000). Kết quả

hồi quy có thể bị chệch nếu như có hiện tượng nội sinh; với biểu hiện biến đào tạo có

tương quan với phần dư (chính xác là với biến giải thích có ý nghĩa còn thiếu, nằm

trong phần dư) đồng thời phần dư có tương quan với biến được giải thích. Kết quả hồi

quy sẽ không chệch khi biến đào tạo ngoại sinh, tức là không có tương quan phần dư;

nếu như biến đào tạo nội sinh thì thực hiện giải pháp xử lý.

Kiểm tra tình trạng nội sinh của biến:

Yit = a + δDit + β1Xit + uit (3.6)

(3.7) Dit = d + β2Xit + θZit + vit

 Có tình trạng nội sinh và ước lượng δ trong (3.6) bị chệch nếu có tương

quan giữa vit và uit.

 Thực hiện hồi quy (3.6) bổ sung biến vit là phần dư của hồi quy (3.7)

(3.8) Yit = a + δDit + β1Xit + uit + ζvit

Nếu hệ số ζ có ý nghĩa thống kê thì có nội sinh của biến D

Xử lý nếu có tình trạng nội sinh:

 Sử dụng hồi quy biến công cụ (IV, instrumental variables regression).

 Thay Dit trong (3.6) bằng Dit từ (3.7),

(3.9) Yit = a + δ(d + β2Xit + θZit + vit) + β1Xit + uit

 Loại bỏ vit ra khỏi (3.9) bằng cách sử dụng giá trị Dit ước lượng ((cid:1830)(cid:3553)it) thay

cho giá tị thực của Dit,

(3.10) Yit = a + δ((cid:1856)(cid:4632) + (cid:2010)(cid:4632) 2Xit + (cid:2016)(cid:3552)Zit) + β1Xit + uit

 Ước lượng δ trong (3.9) bị chệch, nhưng δ trong (4.15) sẽ không chệch.

Điều kiện áp dụng

 Biến Zit phải là biến ngoại sinh và không được có mặt trong (3.6)

 Biến Xit cũng là biến ngoại sinh và có mặt trong cả hai (3.6), (3.7)

 Biến nội sinh là biến liên tục.

Trong trường hợp biến nội sinh là biến dummy (cụ thể là biến đào tạo trong

nghiên cứu này) thì phương pháp cũng tương tự, nhưng các bước thực hiện kiểm tra và

xử lý có khác (Lennox, 2013).

Xem lại phương trình hồi quy chính:

(3.11) Y = a + δD + β1X + u

Nếu u và v tương quan thì E(u|D) ≠ 0, có nội sinh, kết quả δ bị chệch.

Mô hình chọn lọc Heckman dùng để ước tính và kiểm soát E(u|D).

D* = d + β2X + θZ + v (3.12)

trong đó D* ≥ 0 nếu D = 1 (D* < 0 nếu D = 0)

Chọn các biến Z ngoại sinh có tác động đến D nhưng không tác động đến Y.

Ước lượng E(u|D) và đưa vào (3.6) như là một biến kiểm soát.

nếu D = 1 (cid:1839)(cid:1835)(cid:1838)(cid:1838)(cid:1845) = E(u|D) = φ(cid:3435)θ(cid:3552)Z + β(cid:3552)X(cid:3439) (cid:3416) Ф(cid:3435)θ(cid:3552)Z + β(cid:3552)X(cid:3439)

−φ(cid:3435)θ(cid:3552)Z + β(cid:3552)X(cid:3439) nếu D = 0 = (cid:3416) [1 − Ф(cid:3435)θ(cid:3552)Z + β(cid:3552)X(cid:3439)]

Y = αD + βX + ρσMILLS + ε (3.13)

Ước lượng tác động của D đến Y giờ đây sẽ không chệch bởi vì E(u|D) = 0.

Mô hình D và Y được ước lượng theo hai bước hay ước lượng theo ML,

maximum likelihood.

Trong các nghiên cứu trước đây, cũng có một ít nghiên cứu xem đào tạo như biến

ngoại sinh, cho nên không kiểm tra hay xử lý nội sinh (Aragon-Sanchez, 2003;

Schonewille, 2001). Số khác thì dùng mô hình hiệu số bậc một (first different) để loại

trừ nội sinh trong phân tích mức độ tăng trưởng (Dearden và cộng sự, 2000; Conti,

2005; Thang và cộng sự, 2009). Một số đánh giá tác động trễ của đào tạo cho nên vấn

đề nội sinh cũng không đặt ra (Aragon-Sanchez, 2003), hay sử dụng một số biến với

độ trễ làm biến công cụ. Đa số nghiên cứu còn lại có quan tâm vấn đề nội sinh cũng

như cách xử lý bằng mô hình GMM (Dearden và cộng sự, 2000; Conti, 2005; Ballot,

2001; Zwick, 2004).

Các biến có thể giải thích doanh nghiệp quyết định thực hiện đào tạo hay không

được một số nghiên cứu đề xuất như dư thừa lao động dự kiến, lao động có thể bỏ

việc, nhu cầu chuyên môn cao, đào tạo nghề là giải pháp số một giải quyết thiếu hụt

lao động kỹ năng, đào tạo nâng cao là giải pháp ưu tiên giải quyết thiếu hụt lao động

kỹ năng, số lượng lao động, chia sẻ lao động chất lượng cao, máy móc thiết bị công

nghệ cao, đầu tư vào công nghệ thông tin, hợp đồng tiền lương tập thể, đào tạo nghề

nghiệp với mức ý nghĩa tác động cao (Zwick, 2002); hay là số lượng lao động, vốn

trên lao động, doanh nghiệp có nước ngoài sở hữu, doanh nghiệp có nhà nước sở hữu,

có thay đổi công nghệ, tỷ lệ hàng hóa xuất khẩu, tỷ lệ lao động tạm thời/lao động

tuyển mới, tỷ lệ lao động thời vụ ký hợp đồng, tỷ lệ lao động ký hợp đồng nghề, tỷ lệ

quản lý cấp cao, tỷ lệ quản lý cấp trung và thấp, tỷ lệ nhân viên văn phòng, tỷ lệ lao

động được chia sẻ lợi nhuận (Alba-Raminez, 1991).

Từ kết quả tham khảo và bộ dữ liệu sử dụng, các biến có thể giải thích việc doanh

nghiệp quyết định thực hiện đào tạo hay không được đề xuất gồm: doanh nghiệp có

khó khăn trong tuyển dụng lao động có tay nghề (hireless, khó tuyển dụng nên phải

đào tạo, mức độ khó khăn tăng theo giá trị 1, 2, 3); doanh nghiệp có tổ chức công đoàn

hay không (union, có công đoàn giá trị = 1, thường yêu cầu đào tạo); một trong những

trở ngại chính đối với doanh nghiệp là thiếu lao động có tay nghề (skillgap, mức độ trở

ngại tăng theo giá trị 1, 2, 3); trình độ chuyên môn nghiệp vụ cao nhất của chủ doanh

nghiệp (spec, chuyên môn cao muốn đào tạo cho lao động, giá trị từ 1 đến 5); doanh

nghiệp có xuất khẩu (Ex = 1 có xuất khẩu, yêu cầu sản phẩm cao dẫn đến tăng đào

tạo); có sản phẩm mới (Pnew), có cải tiến (Inn) hay có quy trình mới (Tnew) là các

biến dummy = 1 nếu có, dễ dẫn đến thực hiện đào tạo; tỷ lệ máy móc mới (Mnew, %)

và tỷ lệ máy móc dưới 3 năm (Ma3, %), giá trị càng cao càng có nhu cầu đào tạo.

Với các biến giải thích như trên và biến được giải thích là xác suất doanh nghiệp

thực hiện đào tạo; mô hình logit (hoặc probit) được dùng để xử lý,

logit(D) = ln[P(D=1)/P(D=0)] = d + κlnK + λlnL + ζ1hireless + ζ2union + ζ3skillgap +

(3.14) ζ4spec + ζ5Ex + ζ6Pnew + ζ7Inn + ζ8Tnew + ζ9Mnew + ζ10Ma3 + ν

 kết quả F-test và R2 cho thấy mô hình có ý nghĩa với mức độ giải thích 19%,

các biến có ý nghĩa tác động gồm hireless (khó khăn trong tuyển dụng lao

động có tay nghề), union (có công đoàn), spec (trình độ chuyên môn chủ

doanh nghiệp), Tnew (có quy trình mới) (Phụ lục PL.07.1).

Các biến hireless, Tnew, union, được đưa vào phương trình hồi quy chính để

kiểm tra có tương quan với biến phụ thuộc hay không,

lnVA = a + δD + κlnK + λlnL + ζ1hireless + ζ2union + ζ4spec + ζ8Tnew + ε (3.15)

 kết quả chỉ có biến Tnew là thỏa điều kiện làm biến công cụ để xử lý nội sinh

nếu có (ζ8 không có ý nghĩa thống kê, Phụ lục PL.07.2).

Phương trình chọn lọc Heckman,

(3.16) logit(D) = d + κlnK + λlnL + ζTnew + ν

Xác định phần dư (Phụ lục PL.07.3). Kiểm tra nội sinh biến D được thực hiện

bằng cách đưa phần dư ν trong (3.16) vào hồi quy phương trình chính,

(3.17) lnVA = a + δD + κlnK + λlnL + ξν + ε

 kết quả hệ số phần dư ξ không có ý nghĩa thống kê (P > |t| = 0,576, Phụ lục

PL.07.4), chứng tỏ các phần dư không có tương quan, hay không có hiện

tượng nội sinh của biến D.

Nếu có nội sinh thì sẽ xử lý theo mô hình hai bước hay ML, maximum

likelihood, không được trình bày trong phạm vi nghiên cứu.

Thực ra, vấn đề kết quả chệch do nội sinh biến trong nghiên cứu này cũng không

quá nghiêm trọng bởi vì việc sử dụng dữ liệu bảng (panel data) với mô hình fixed

effect (Yit = a + δDit + βXit + ui + eit) là một ưu điểm, đã giúp kiểm soát phần dư đặc

trưng đối tượng không quan sát được (ui) vừa tác động đến Y vừa tương quan với D

(Dearden và cộng sự, 2000); chỉ còn phần dư (eit) nếu không tương quan với D thì D

ngoại sinh, kết quả δ sẽ không chệch.

Nếu như nội sinh làm chệch giá trị thì đa cộng tuyến làm sai lệch mức ý nghĩa

thống kê của hệ số biến mục tiêu. Có một số dấu hiệu nhận biết đa cộng tuyến cao: R2

cao trong khi quá ít biến có tỷ số t có ý nghĩa, có tương quan cao giữa các cặp biến giải

thích, hồi quy phụ giữa các biến thích có ý nghĩa cao với R2 lớn, hệ số phóng đại

phương sai cao, VIF - variance inflating factor = 1/(1 - r2), hệ số Tolerance = 1/VIF =

(1 - r2) quá thấp,... Đa cộng tuyến không nhất thiết phải xử lý, nếu cần khắc phục thì có

một số quy tắc, dựa vào lý thuyết hay tài liệu để có mối quan hệ giữa các hệ số, bỏ bớt

biến giải thích và chấp nhận ước lượng chệch (đôi khi sự chệch biến lại có hữu dụng

như trong trường hợp cần phân tích tác động trực tiếp và tác động gián tiếp), chuyển

dạng biến như dùng hiệu số các biến hay tỷ số các biến hay biến có độ trễ, thêm dữ

liệu mới, dùng biến bậc cao, phân tích nhân tố để chọn biến phù hợp, ...

Trong hồi quy (1) đánh giá tác động của đào tạo đến giá trị gia tăng, cũng như

trong hồi quy (2.1) và (2.2) đánh giá tác động trễ và tác động cùng thời kỳ của đào tạo

đến tăng trưởng giá trị gia tăng, hệ số đào tạo δ1, δ2.1 và δ2.2 đều không có ý nghĩa

thống kê. Trong khi đó, các hồi quy (3.1), (3.2) (2.2e) cho thấy có mối tương quan

giữa đào tạo với vốn và lao động. Cho nên, có thể có hiện tượng đa cộng tuyến dẫn

đến phương sai của hệ số đào tạo var(δ) tăng lên, sai số chuẩn se(δ) tăng lên, thống kê

t = δ/se(δ) giảm xuống, dẫn đến sai lệch khi đánh giá ý nghĩa thống kê hệ số δ.

Việc kiểm tra đa cộng tuyến được thực hiện qua các dấu hiệu đã nêu ở trên. Chỉ

số R2 trong hồi quy (1), (2.1), (2.2) lần lượt là 88%, 64%, 64% tương đối cao ở hồi

quy (1), trong khi hệ số đào tạo lại không có ý nghĩa thống kê, đây là một dấu hiệu ghi

nhận có thể có đa cộng tuyến. Đánh giá qua hệ số tương quan cặp biến đào tạo - vốn,

lnL lần lượt là 0,18 và 0,24, khó có đa cộng tuyến cao. Đánh giá qua hồi quy phụ, đối

đào tạo - lao động thì mối tương quan không quá chặt với hệ số tương quan rD-lnK và rD-

với hồi quy (1) có R2 = 88%, trong khi R2 của hồi quy phụ lnK - D và lnL - D lần lượt

là 76% và 85% thấp hơn so với 88%, khó có đa cộng tuyến cao. Đánh giá qua chỉ số

VIF cũng cho thấy khó có đa cộng tuyến cao, với VIF = 1 / (1- r2) = 1,58 đối với (1),

1,16 đối với (2.1) và (2.2).

Mặc dù không có dấu hiệu của đa cộng tuyến cao, nhưng với việc sử dụng mô

hình tác động trung gian thì đa cộng tuyến nếu có cũng đã được xử lý qua việc tách

tương quan giữa đào tạo và biến trung gian đưa vào biến đào tạo, biến trung gian lúc

này chỉ còn tương quan với những yếu tố không phải đào tạo, đa cộng tuyến do tương

quan giữa đào tạo và biến trung gian bị khử đi. Cụ thể hệ số tác động của đào tạo, δ1

trong hồi quy (1), đến giá trị gia tăng theo mô hình truyền thống không có ý nghĩa

thống kê, nhưng qua mô hình tác động trung gian thì hệ số đào tạo, δ4 = δ1 + κ1δ3.1 +

λ1δ3.2 trong hồi quy (4) đã có ý nghĩa thống kê mức 1%. Còn δ2.2 trong hồi quy (2.2)

không có ý nghĩa thống kê, nhưng δ2.2f trong hồi quy (2.2f) có ý nghĩa thống kê dù chỉ

ở mức 10%.

Chương 4 – Kết quả phân tích thực nghiệm

4.1 Thống kê mô tả

4.1.1 Các biến trong bảng dữ liệu

Bảng 4.1 trình bày thống kê mô tả các biến có trong bộ dữ liệu khảo sát. Số

doanh nghiệp quan sát trong dữ liệu bảng cân đối (balanced panel) là 1.454; gồm 4

sóng tương ứng 4 đợt khảo sát 2005, 2007, 2009, 2011; tổng số quan sát là 1.454*4 =

5.816. Khi phân tích mức độ tăng trưởng thì chỉ còn 3 sóng tương ứng tổng số quan sát

là 1.454*3 = 4.362 (các biến TTVA, TTK, TTL, đo bằng chỉ số, là tỷ số giữa giá trị kỳ

này so với kỳ trước, đã có đề cập trong mục 3.2). Biến đào tạo D cho thấy trung bình

chỉ có 5% doanh nghiệp thực hiện đào tạo.

Bảng 4.1 Thống kê mô tả các biến trong bảng dữ liệu (Phụ lục PL.02)

Tên biến

Độ lệch Mô tả chuẩn biến

Trung bình

Nhỏ nhất

Lớn nhất

Giá trị gia tăng, tỷ đồng

5,43

0,0008

306

0,86

VA

6,08

239

2,19

TTVA Mức độ tăng trưởng VA, chỉ số

Đào tạo ngắn hạn, dummy = 1

0,049

0,22

D

Vốn, tỷ đồng

11,3

0,0003

312

3,32

K

Lao động thường xuyên, người

26,4

500

13,9

L

35,2

0,003

1.745

5,13

TTK Tốc độ tăng K, chỉ số

Tốc độ tăng L, chỉ số

1,95

0,02

100

1,17

TTL

Nguồn: tác giả

Hình ảnh phân bố giá trị mỗi biến (histogram, chỉ xem sơ bộ bên ngoài chứ

không in ra đây), cũng như kiểm định phân phối chuẩn của mỗi biến bằng kiểm định

độ lệch (skewness = 0), và độ nhọn (kurtosis = 3) cho thấy phân phối của mỗi biến có

sự sai lệch lớn so với phân phối chuẩn, cho nên chuyển dạng biến sang dạng logarit tự

nhiên có thể sẽ tốt hơn.

4.1.2 Các biến sử dụng trong các mô hình hồi quy

Hình 4.1 biểu diễn phân bố giá trị, còn bảng 4.2 trình bày thống kê mô tả các biến

sử dụng trong các mô hình hồi quy.

Hình 4.1 Biểu đồ phân phối giá trị các biến (Phụ lục PL.02)

Nguồn: tác giả

Bảng 4.2 Thống kê mô tả các biến sử dụng trong các mô hình hồi quy (Phụ lục PL.02)

Tên biến

Trung bình

Nhỏ nhất

Lớn nhất

Skew- ness

Kur- tosis

Độ lệch chuẩn

12,1

1,62

6,74

19,5

0,37

3,1

ln(giá trị gia tăng), lnVA, ln(nghìn đồng)

trưởng VA),

0,31

0,87

-6,43

5,48

0,05

5,7

tăng ln(mức độ lnTTVA, ln(chỉ số)

Đào tạo cùng thời kỳ, D, dummy

0,049

0,22

4,18

18,4

Đào tạo trong kỳ trước, D0, dummy

0,046

0,21

4,32

19,6

ln(vốn), lnK, ln(nghìn đồng)

13,4

1,89

5,7

19,6

-0,03

2,7

ln(lao động), lnL, ln(người)

1,85

1,14

6,21

0,70

3,1

ln(mức độ tăng K), lnTTK, ln(chỉ số)

0,43

1,28

-5,72

7,46

0,31

5,1

ln(mức độ tăng L), lnTTL, ln(chỉ số)

-0,061

0,60

-3,91

4,61

-0,03

7,4

Nguồn: tác giả

Giá trị skewness và kurtosis trong bảng 4.2 cũng như sự phân bố giá trị các biến

trong hình 4.1 cho thấy phân phối các biến không khác nhiều so với phân phối chuẩn,

cho nên các biến sử dụng (dạng logarit tự nhiên) là chấp nhận được cho các mô hình

hồi quy tuyến tính đã chọn.

Kiểm định sơ bộ giá trị trung bình các biến phụ thuộc cho thấy giá trị gia tăng

VA có chênh lệch giữa hai trường hợp doanh nghiệp có đào tạo và không có đào tạo

với mức ý nghĩa 1%; trong khi kiểm định sơ bộ giá trị trung bình tăng trưởng giá trị

gia tăng TTVA không thấy có sự chênh lệch trong trường hợp đào tạo kỳ trước và

cùng thời kỳ, giả thuyết H0 về sự bằng nhau của tăng trưởng giá trị gia tăng không bị

bác bỏ (Phụ lục PL.02).

4.2 Kết quả hồi quy thực nghiệm

4.2.1 Tác động của đào tạo đến tổng giá trị gia tăng theo mô hình truyền thống

Bảng 4.3 trình bày kết quả hồi quy tác động của đào tạo đến giá trị gia tăng qua

các kỹ thuật phân tích hồi quy khác nhau gồm pooled OLS (1.1), random effect (1.2),

fixed effect (1.3), và fixed effect + dummy thời gian (1.4).

Bảng 4.3 Kết quả hồi quy các mô hình (1.1) (1.2) (1.3) (1.4) (Phụ lục PL.03.1,2,3,4)

Biến phụ thuộc

lnVA

random pooled effect OLS

fixed effect

fixed effect + time dummy

Biến độc lập

(1.1)

(1.2)

(1.3)

(1.4)

0,043 (0,05)

0,034 (0,04)

-0,0012 (0,05)

0,023 (0,04)

Đào tạo, D

0,097***

0,29*** (0,01)

0,30*** (0,01)

0,29*** (0,01)

(0,01)

Vốn, lnK

Lao động, lnL

0,89*** (0,01)

0,84*** (0,01)

0,56*** (0,02)

0,74*** (0,02)

0,31***

_Inam_2

0,63***

_Inam_3

0,95***

_Inam_4

Hằng số

6,57*** (0,10)

6,49*** (0,08)

7,26*** (0,12)

8,96*** (0,11)

5.816

Quan sát

1.454

Nhóm

0,79

0,84

0,88

R2 hiệu chỉnh

F(3, 1453)

F(3, 4359)

F(6, 4356)

F

4091

607

717

Wald χ2 14.131

0,00

Prob > F

1,55

Chú thích:

Mean VIF Nguồn: tác giả

- Các chỉ dấu *, **, *** của các hệ số lần tượt tương ứng mức ý nghĩa thống kê 10%, 5%,

1%. Sai số chuẩn nằm trong ngoặc bên dưới hệ số.

- R2 trong (1.3) và (1.4) lấy từ hồi quy areg (Phụ lục PL.03.6).

Kiểm định F-test cho thấy các mô hình phù hợp dữ liệu khảo sát; các giá trị R2

nói lên mức độ giải thích của các biến cho sự thay đổi của biến phụ thuộc đạt tỷ lệ khá

cao (Phụ lục PL.03.1,2,3,4). Kiểm định Tolerance VIF < 10 (Phụ lục PL.03.1) cho

thấy không có vấn đề về đa cộng tuyến (hồi quy OLS). Các kết quả khá tương đồng,

không có sự chênh lệch đáng kể. Tuy nhiên, để xem hồi quy nào là phù hợp nhất thì

cần thực hiện một số kiểm định, cụ thể:

 Hồi quy (1.3) fixed effect với kết quả F-test, F(1453, 4359) = 2,25 và Prob >

.F = 0,0000 (Phụ lục PL.03.3), cho thấy giả thuyết H0: tất cả ui = 0 bị bác bỏ,

có nghĩa là đặc trưng của các doanh nghiệp không quan sát được là khác

nhau, mô hình fixed effect phù hợp hơn pooled OLS.

 Kết quả kiểm định Hausman, χ2 = 271,46 và Prob > χ2 = 0,0000 (Phụ lục

PL.03.5), cho thấy giả thuyết H0: các hệ số fixed effect và random effect

không khác nhau bị bác bỏ, có nghĩa là giả định cho random effect không

thỏa, mô hình fixed effect phù hợp hơn random effect.

 Kết quả kiểm định F-test sau khi chạy hồi quy (1.4), F(3, 4356) = 582,90 và

Prob > F = 0,0000 (Phụ lục PL.03.4), cho thấy giả thuyết H0: tất cả biến

dummy thời gian = 0 bị bác bỏ, có nghĩa là fixed effect cần có thêm biến

dummy thời gian, hay hồi quy (1.4) phù hợp hơn (1.3).

 Tổng hợp tất cả kiểm định trên, mô hình phù hợp nhất đối với bộ dữ liệu sử

dụng là (1.4) fixed effect + biến giả thời gian.

Biến cần quan tâm đánh giá là D thì hệ số của nó, δ, tuy đúng về chiều hướng tác

động tích cực (trừ hồi quy (1.3) hệ số có dấu âm, giá trị gần như 0), nhưng lại không

có ý nghĩa thống kê. Như vậy, phân tích theo mô hình truyền thống thì giả thuyết H01

bị bác bỏ.

Các hệ số κ, λ cho thấy các yếu tố vốn, lao động đều có ý nghĩa thống kê với

mức ý nghĩa 1% và có chiều hướng tác động tích cực đúng với kỳ vọng. Giá trị của

các hệ số κ, λ cho biết khi vốn, lao động tăng hay giảm 1% thì giá trị gia tăng, tăng lên

hay giảm đi (κ, λ)%, theo (1.4) tương ứng là 0,1% và 0,7%. Vai trò tác động đến giá trị

gia tăng của lao động cao hơn so với vai trò của vốn, thể hiện qua sai số chuẩn xấp xỉ

nhau, nhưng giá trị hệ số λ cao hơn κ.

Các hồi quy (1.1), (1.2), (1.3), (1.4), đều cho kết quả các hệ số của biến đào tạo

có giá trị thấp và không có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, kết quả này có thể dẫn đến sai

lệch khi đánh giá vai trò của đào tạo (Huselid, 1995). Để kiểm tra, ta sẽ thực hiện các

hồi quy (1.1'), (1.2'), (1.3'), (1.4') với biến độc lập chỉ có mỗi biến đào tạo, kết quả hồi

quy được cho trong bảng 4.4.

Bảng 4.4 Kết quả hồi quy (1.1'), (1.2'), (1.3'), (1.4') (Phụ lục PL.03.7)

Biến phụ thuộc

lnVA

random pooled effect OLS

fixed effect

fixed effect + time dummy

Biến độc lập

hệ số

(1.1')

(1.2')

(1.3')

(1.4')

1,70*** (0,10)

0,32*** (0,06)

0,13** (0,06)

0,14*** (0,05)

Đào tạo, D

5.816

Quan sát

1.454

Nhóm

0,05

0,06

R2

F(1, 1453)

Wald χ2

F(1, 4361)

F(4, 4358)

F

302

30,3

5,2

416

0,00

0,02

0,00

Chú thích:

Prob>F (hoặc χ2) Nguồn: tác giả

- Các chỉ dấu *, **, *** của các hệ số lần tượt tương ứng mức ý nghĩa thống kê 10%, 5%,

1%. Sai số chuẩn nằm trong ngoặc bên dưới hệ số.

- R2 báo cáo là R2 hiệu chỉnh trong trường hợp sử dụng lệnh areg.

Hệ số đào tạo trong (1.1'), (1.2'), (1.3'), (1.4') đều có ý nghĩa thống kê với mức ý

nghĩa 1%, trừ (1.3') chỉ có 5%, có chiều hướng tác động tích cực, và có giá trị lớn hơn

so với hệ số đào tạo trong các hồi quy (1.1), (1.2), (1.3), (1.4). Điều này cho thấy khả

năng đào tạo có ý nghĩa tác động tích cực đến giá trị gia tăng bằng con đường gián

tiếp, đã từng được đề cập trong nghiên cứu của Huselid (1995). Vấn đề này sẽ được

làm rõ ở mục 4.2.3 Tác động của đào tạo đến tổng giá trị gia tăng theo mô hình tác

động trung gian.

4.2.2 Tác động của đào tạo đến tăng trưởng giá trị gia tăng theo mô hình truyền

thống

Bảng 4.5 trình bày kết quả hồi quy tác động của đào tạo đến tăng trưởng giá trị

gia tăng theo mô hình truyền thống với hai trường hợp tác động của đào tạo kỳ trước

D0 (2.1), và trong kỳ D (2.2).

(2.1) lnTTVAi = α1lnVA0 + δ1D0 + κ1lnTTKi + λ1lnTTLi + ε1i

(2.2) lnTTVAi = α2lnVA0 + δ2D + κ2lnTTKi + λ2lnTTLi + ε2i

Bảng 4.5 Kết quả hồi quy các mô hình (2.1), (2.2) (Phụ lục PL.04)

Biến phụ thuộc

lnTTVA

hệ số

Biến độc lập

(2.1)

(2.2)

-0,02 (0,06)

Đào tạo, D0

0,06 (0,06)

Đào tạo, D

0,04*** (0,01)

Vốn, lnTTK

0,35*** (0,02)

0,34*** (0,02)

Lao động, lnTTL

Giá trị ban đầu, lnVA0

-1,05*** (0,02)

12,6*** (0,22)

Hằng số

0,35*** (0,02)

_Inam_3

0,67*** (0,03)

_Inam_4

4.362

Quan sát

1.454

Nhóm

0,64

F(6,2902), 850

0,00

Prob > F

1,05

Chú thích:

VIF Nguồn: tác giả

- Các chỉ dấu *, **, *** của các hệ số lần tượt tương ứng mức ý nghĩa thống kê 10%, 5%,

1%. Sai số chuẩn nằm trong ngoặc bên phải hệ số.

- Kỹ thuật phân tích hồi quy sử dụng fixed effect regression + biến giả dummy (_Inam)

Kiểm định F-test và giá trị R2 cho thấy mức độ giải thích của các biến cho sự thay

đổi của biến phụ thuộc đạt tỷ lệ khá. Các giá trị kiểm định Tolerance VIF < 10 cho

thấy không có vấn đề về đa cộng tuyến.

Đối với các biến kiểm soát (lnK, lnL) thì các hệ số hồi quy đều có ý nghĩa thống

kê ở mức ý nghĩa 1%, với giá trị dương đúng kỳ vọng; giá trị các hệ số κ và λ cho

thấy, 1% tăng trưởng vốn dẫn đến 0,04% tăng trưởng giá trị gia tăng trong điều kiện

các yếu tố khác không đổi; trong khi đó, 1% tăng trưởng lao động dẫn đến 0,35% tăng

trưởng giá trị gia tăng; chứng tỏ lao động có vai trò nhất định đối với SME.

Đối với biến quan tâm là đào tạo thì không thấy có ý nghĩa thống kê cho cả 2

trường hợp. Về mặt giá trị, kết quả hồi quy (2.1) có giá trị âm, doanh nghiệp thực hiện

đào tạo sẽ có tăng trưởng giá trị gia tăng của 2 năm sau thấp hơn so với doanh nghiệp

không đào tạo! Kết quả này khớp với kết quả đào tạo từ xa và hỗ trợ cho đi đào tạo

trong nghiên cứu của Aragon-Sanchez và cộng sự (2003), nhưng trái với trường hợp

đào tạo nội bộ; và cũng khác với kết quả đào tạo có tác động tích cực và có ý nghĩa

thống kê đối với khu vực sản xuất với độ trễ một năm trong nghiên cứu của Thang và

cộng sự (2009). Tuy nhiên, vì hệ số đào tạo không có ý nghĩa thống kê nên việc so

sánh như trên cũng không có ý nghĩa. Như vậy, phân tích theo mô hình truyền thống

thì giả thuyết H02 bị bác bỏ, Đào tạo ngắn hạn đối với lao động đang làm việc không

có ý nghĩa tác động tích cực đến mức độ tăng trưởng giá trị gia tăng của doanh nghiệp

với độ trễ 2 năm.

Kết quả hồi quy (2.2) có giá trị dương đúng kỳ vọng, doanh nghiệp thực hiện đào

tạo sẽ có tăng trưởng giá trị gia tăng cao hơn so với doanh nghiệp không đào tạo, thế

nhưng cũng như (2.1), hệ số đào tạo không có ý nghĩa thống kê. Như vậy, phân tích

theo mô hình truyền thống thì giả thuyết H03 cũng bị bác bỏ.

Hệ số của biến giá trị gia tăng ban đầu lnVA0 là α, có ý nghĩa thống kê với mức ý

nghĩa 1% và có giá trị âm là đúng với kỳ vọng, phù hợp với lý thuyết hội tụ tăng

trưởng của Solow, tương tự kết quả trong nghiên cứu của Pellegrini & Gerlagh (2004)

và CIEM (2012).

4.2.3 Tác động trực tiếp và gián tiếp của đào tạo đến giá trị gia tăng theo mô hình

tác động trung gian

Mục 4.2.1 đã đưa ra vấn đề cần giải quyết là đánh giá tác động trực tiếp và gián

tiếp của đào tạo; và như đã phân tích ở mục 3.4.1 và 4.2.1, kỹ thuật thống kê phù hợp

cho phân tích đánh giá là fixed effect + các biến dummy thời gian.

Bảng 4.6 trình bày kết quả hồi quy 3 trường hợp, đầy đủ cá biến độc lập (1), chỉ

có biến đào tạo D (1'), không có biến đào tạo D (1'').

Bảng 4.6 Kết quả hồi quy các mô hình (1), (1'), (1'') (Phụ lục PL.05.1,2,3)

Biến phụ thuộc:

lnVA

Biến độc lập

hệ số

(1)

(1')

(1'')

Đào tạo, D

0,023 (0,04)

0,14*** (0,05)

Vốn, lnK

0,10*** (0,01)

Lao động, lnL

0,74*** (0,02)

Hằng số

8,96*** (0,11)

11,6*** (0,02)

8,96*** (0,11)

5.816

Số quan sát

1.454

Số nhóm

0,88

0,83

0,88

R2

F(6, 4356)

F(4, 4358)

F(5, 4357)

F

717

416

860

0,00

Prob > F

1,55

1,00

1,76

Chú thích:

VIF Nguồn: tác giả

- Các chỉ dấu *, **, *** của các hệ số lần tượt tương ứng mức ý nghĩa thống kê 10, 5,

1%. Sai số chuẩn nằm trong ngoặc bên dưới hệ số.

- Kỹ thuật phân tích hồi quy sử dụng fixed effect regression + biến giả dummy (_Inam)

Hồi quy (1') thực hiện với biến độc lập chỉ có mỗi đào tạo. Hệ số có dấu dương

đúng như kỳ vọng và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, nói lên đào tạo có tác động tích

cực đến giá trị gia tăng. Chỉ số R2 cũng ở mức khá cao 0,83. Về mặt định lượng, doanh

nghiệp có tổ chức thực hiện đào tạo sẽ có tổng giá trị gia tăng cao hơn 15% so với

doanh nghiệp không thực hiện đào tạo, tính toán cụ thể:

lnVA = a + δD + κlnK + λlnL + ε

lnVAD=1 = a + δ + κlnK + λlnL + ε

Với K và L không thay đổi  lnVAD=1 - lnVAD=0 = δ

 VAD=1/VAD=0 = eδ = e0,14 = 1,14

(khai triển Maclaurine tính gần đúng = 1 + 0,14)

 VAD=1 = 1,14VAD=0

lnVAD=0 = a + κlnK + λlnL + ε

hay VAD=1 tăng 14% so với VAD=0

Hồi quy (1'') thực hiện với các biến độc lập đại diện cho vốn, lao động (đều ở

dạng ln), không có biến đào tạo. Kết quả khá phù hợp với mô hình lý thuyết với R2

hiệu chỉnh đạt mức 0,88 và tất cả hệ số κ, λ đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1% với dấu

dương đúng như kỳ vọng. Hệ số vốn κ = 0,10 cho thấy vốn tăng 1% có tác động làm

giá trị gia tăng tăng 0,1% (cả hai biến đều ở dạng ln). Tương tự, hệ số lao động λ =

0,74 cho thấy tăng lao động 1% dẫn đến tăng giá trị gia tăng 0,74% trong điều kiện các

yếu tố khác không đổi.

Hồi quy (1) thực hiện với đầy đủ các biến độc lập. R2 hiệu chỉnh không thay đổi

so với hồi quy (1''); tương tự, các hệ số κ, λ cũng có giá trị giống như hồi quy (1'') và

đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. So với hồi quy (1') thì hệ số đào tạo của hồi quy

(1) đã giảm gần như tới 0 và không có ý nghĩa thống kê. Việc có đào tạo lúc này chỉ

làm tăng 0,02% giá trị gia tăng so với trước là 14%. Tác động trực tiếp của đào tạo đến

giá trị gia tăng gần như không đáng kể so với tác động của các yếu tố khác (vốn, lao

động).

Thế nhưng, kết quả như vậy có vẻ không đúng thực chất. Việc hệ số đào tạo có

giá trị thấp và không có ý nghĩa thống kê là do phần lớn tác động của đào tạo đến giá

trị gia tăng thông qua các yếu tố khác, nói cách khác là các biến khác phản ánh tác

động gián tiếp của đào tạo đến giá trị gia tăng. Việc đánh giá tác động trực tiếp và gián

tiếp của đào tạo sẽ được trình bày trong phần tiếp theo.

Các kênh chuyển giao của đào tạo:

Đào tạo tác động đến gia trị gia tăng theo cách trực tiếp, phản ánh bởi hệ số đào

tạo trong hồi quy (1), và theo cách gián tiếp thông qua vốn, lao động. Biểu diễn sự phụ

thuộc của các biến vốn, lao động vào đào tạo qua các phương trình hồi quy,

(3.1) lnKi = a3.1 + δ3.1Di + µi.1

(3.2) lnLi = a3.2 + δ3.2Di + µi.2

 δ3.1, δ3.2 lần lượt là tác động của đào tạo đến vốn, lao động

 µi là phần dư của mỗi hồi quy

Bảng 4.7 trình bày kết quả hồi quy thể hiện mối quan hệ giữa vốn với đào tạo

(3.1) và lao động với đào tạo (3.2).

Bảng 4.7 Kết quả hồi quy các mô hình (3.1), (3.2) (Phụ lục PL.05.4,5)

Biến phụ thuộc

lnKi (Vốn)

lnLi (Lao động)

hệ số

(3.1)

(3.2)

Biến độc lập

δ3

Đào tạo, Di

0,20*** (0,07)

0,13*** (0,03)

Hằng số

12,7*** (0,03)

1,92*** (0,01)

5.816

Số quan sát

0,74

0,84

R2

F

F(4, 4358)

354

0,00

Chú thích:

Prob > F Nguồn: tác giả

1%. Sai số chuẩn nằm trong ngoặc bên dưới hệ số.

- Kỹ thuật phân tích hồi quy sử dụng fixed effect regression + biến giả dummy (_Inam)

- Các chỉ dấu *, **, *** của các hệ số lần tượt tương ứng mức ý nghĩa thống kê 10, 5,

Trong cả hai hồi quy thì hệ số đào tạo đều có ý nghĩa thống kê với mức 1%. Về

chiều hướng tác động thì kết quả δ3.1 và δ3.2 cho thấy đào tạo có tác động tích cực đến sự

thay đổi vốn và lao động đúng với kỳ vọng, cụ thể doanh nghiệp thực hiện đào tạo có

liên quan đến việc tăng vốn 20% (cách tính tương tự như trang 57, KD=1/KD=0 = eδ3.1 =

e0,20 = 1,20) và tăng lao động 13% (LD=1/LD=0 = eδ3.2 = e0,13 = 1,13) so với doanh nghiệp

không thực hiện đào tạo. Vốn, lao động có ý nghĩa tác động đến giá trị gia tăng; đồng

thời đào tạo có ý nghĩa tác động đến vốn, lao động; cho nên đào tạo gián tiếp tác động

đến giá trị gia tăng thông qua các kênh nói trên.

Xác định tác động trực tiếp và gián tiếp của đào tạo:

Kết quả hồi quy (3.1), (3.2) đã cho các hệ số tác động của đào tạo (δ3.1), (δ3.2) và

phần dư thể hiện tác động của yếu tố không phải đào tạo (µi.1), (µi.2) đến vốn, lao động.

Thay thế lnK, lnL từ (3.1), (3.2) vào (1),

(4) lnVAi = (a1 + κ1a3.1 + λ1a3.2) + (δ1 + κ1δ3.1 + λ1δ3.2)Di + κ1µi.1 + λ1µi.2 + ε1i

Bảng 4.8 trình bày kết quả hồi quy (4) với biến độc lập gồm đào tạo (trực tiếp + gián

tiếp qua K, L), phần dư của hồi quy (3.1) vốn-đào tạo (µi.1), phần dư của hồi quy (3.2)

lao động-đào tạo (µi.2); kèm theo kết quả hồi quy (1) và (1') lấy từ bảng 4.6.

Bảng 4.8 Kết quả hồi quy (4) (Phụ lục PL.05.6), kèm (1) và (1') để đối chiếu

Biến phụ thuộc:

lnVA

Biến độc lập

hệ số

(4)

(1)

(1')

Đào tạo, Di

0,14*** (0,04)

0,023 (0,04)

0,14*** (0,05)

δ1 + κ1δ3.1 + λ1δ3.2

0,097***

µi.1

κ1

(0,01)

(vốn)

λ1

µi.2

0,74*** (0,02)

(lao động)

Hằng số

12,1** (0,01)

8,96*** (0,11)

11,6*** (0,02)

a1 + κ1a3.1 + λ1a3.2

5.816

λ1

Số quan sát

1.454

Số nhóm

0,88

0,83

R2

F(6, 4356)

F(4, 4358)

F

717

416

0,00

Chú thích:

Prob > F Nguồn: tác giả

- Các chỉ dấu *, **, *** của các hệ số lần tượt tương ứng mức ý nghĩa thống kê 10, 5,

1%. Sai số chuẩn nằm trong ngoặc bên dưới hệ số.

- Kỹ thuật phân tích hồi quy sử dụng fixed effect regression + biến giả dummy (_Inam) (đối với hồi quy (1): trong mục 4.2.1, tương ứng các Phụ lục PL.03.3,4,5, đã trình bày các kiểm định cho thấy sử dụng fixed effect regression + biến giả dummy là phù hợp hơn cả (so với pooled OLS, random effect, fixed effect); thực hiện tương tự đối với hồi quy (4): kết quả ở các Phụ lục PL.03.8,9,10 và đối với hồi quy (1’): kết quả ở các Phụ lục PL.03.11,12,13.

Hệ số (δ1 + κ1δ3.1 + λ1δ3.2) trong hồi quy (4) thể hiện tác động tổng thể của đào

tạo D đến giá trị gia tăng VA, đúng như dự tính và kỳ vọng, có giá trị giống như δ1', và

có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 1%, trong đó:

 δ1 là tác động trực tiếp của D đến VA

 (κ1δ3.1 + λ1δ3.2) là tác động gián tiếp của D đến VA

Các hệ số κ1, λ1 trong hồi quy (4) cũng đúng như dự tính, có giá trị giống như κ1,

λ1 trong hồi quy (1)

Xác định tỷ phần tác động trực tiếp và gián tiếp của D đến VA:

Tỷ phần tác động trực tiếp = tỷ số giữa hệ số tác động trực tiếp và hệ số tác động

tổng thể = δ1 / (δ1 + κ1δ3.1 + λ1δ3.2). Tính toán kết quả = 0,023 / 0,14 = 17%

Tỷ phần tác động tổng gián tiếp = tỷ số giữa tổng các hệ số tác động gián tiếp qua

các kênh chuyển giao và hệ số tác động tổng thể (κ1δ3.1 + λ1δ3.2) / (δ1 + κ1δ3.1 + λ1δ3.2),

trong đó, tác động gián tiếp qua kênh lnK = (κ1δ3.1) / (δ1 + κ1δ3.1 + λ1δ3.2), và tác động

gián tiếp qua kênh lnL = (λ1δ3.2) / (δ1 + κ1δ3.1 + λ1δ3.2). Tính toán kết quả = (0,10*-0,20

+ 0,74*0,13) / 0,14 = 83% (cũng có thể tính = 100% - tỷ phần tác động trực tiếp =

100% - 17% = 83%).

Như vậy tác động của đào tạo D đến giá trị gia tăng VA chủ yếu bằng con đường

gián tiếp (chiếm 83%) thông qua các kênh trung gian là vốn, lao động. Kết quả được

thể hiện trong bảng 4.9.

Bảng 4.9 Tác động trực tiếp và gián tiếp của D qua các kênh trung gian K, L

Hồi quy

Hệ số

Tác động tuyệt đối

Tác động tương đối

(1)

(3.1), (3.2)

tác động đến lnVA

làm tăng VA

Đào tạo, D

2,3%

17%

δ1 0,023

Vốn, lnK

14%

2,0%

δ3.1 0,20

κ1 0,10

κ1δ3.1 0,020

Lao động, lnL

9,7%

69%

λ1 0,74

δ3.2 0,13

λ1δ3.2 0,097

Tổng cộng

0,14

14%

100%

δ1 (0,023)

2,3%

17%

Tác động trực tiếp

Tổng tác động gián tiếp κ1δ3.1 + λ1δ3.2

83%

11,7%

0,117

Nguồn: tác giả

4.2.4 Tác động trực tiếp và gián tiếp của đào tạo đến tăng trưởng giá trị gia tăng

theo mô hình tác động trung gian

Với phương pháp và các bước thực hiện giống như 4.2.3, bảng 4.10 trình bày kết

quả hồi quy đánh giá tác động trễ của đào tạo D0 đến tăng trưởng giá trị gia tăng

TTVA, gồm (2.1): đầy đủ biến độc lập (đã nêu ở 3.4.2), và (2.1a): bỏ ra biến trung

gian lnTTK, lnTTL; kèm 2 hồi quy (2.1b): biểu diễn quan hệ vốn-đào tạo lnTTK-D0,

(2.1c): biểu diễn quan hệ lao động-đào tạo lnTTL-D0. Trong các mô hình đều có biến

lnVA0 thể hiện tác động của giá trị gia tăng ban đầu.

(2.1) lnTTVAi = α1lnVA0 + δ1D0 + κ1lnTTKi + λ1lnTTLi + ε1i

(2.1a) lnTTVAi = α1alnVA0 + δ1aD0 + ε1ai

(2.1b) lnTTKi = α1blnVA0 + δ1bD0 + ε1bi

(2.1c) lnTTLi = α1clnVA0 + δ1cD0 + ε1ci

Bảng 4.10 Tác động trễ của đào tạo đến tăng trưởng giá trị gia tăng (Phụ lục PL.06.1,2,3,4)

Biến phụ thuộc

lnTTVA

lnTTK

lnTTL

hệ số

(2.1)

(2.1a)

(2.1b)

(2.1c)

Biến độc lập

δ1

Đào tạo, D0

-0,02 (0,06)

-0,05 (0,06)

-0,17 (0,13)

-0,07 (0,06)

κ1

0,039***

(0,01)

Tăng trưởng vốn, lnTTK

λ1

0,35*** (0,02)

Tăng trưởng lao động, lnTTL

α1

-1,20***

-0,37***

-0,38***

-1,05*** (0,02)

(0,02)

(0,04)

(0,02)

Giá trị gia tăng ban đầu, lnVA0

Hằng số

12,6*** (0,22)

14,3*** (0,22)

4,8*** (0,48)

4,36*** (0,22)

0,64

0,58

0,04

0,13

R2

F

F(4, 2904)

F(6, 2902) 1.013

850

F(4, 2904) 105

0,00

Chú thích:

Prob > F Nguồn: tác giả

- Các chỉ dấu *, **, *** của các hệ số lần tượt tương ứng mức ý nghĩa thống kê 10, 5,

1%. Sai số chuẩn nằm trong ngoặc bên dưới hệ số.

- Kỹ thuật hồi quy fixed effect + dummy thời gian

Các hệ số đào tạo trễ δ1 trong cả 4 trường hợp đều cho giá trị âm, nhưng quan

trọng là tất cả đều không có ý nghĩa thống kê. Với δ1 không có ý nghĩa thống kê trong

(2.1b) và (2.1c) cho thấy D0 không tương quan với lnTTK và lnTTL, không thỏa điều

kiện áp dụng mô hình phân tích tác động gián tiếp trung gian. Kết quả giống như kết

luận đã nêu ở 4.2.2, theo mô hình tác động trung gian, giả thuyết H02 bị bác bỏ, Đào

tạo ngắn hạn đối với lao động đang làm việc không có ý nghĩa tác động tích cực đến

tăng trưởng giá trị gia tăng của doanh nghiệp với độ trễ 2 năm.

Thực hiện tương tự đối với tác động của đào tạo đến tăng trưởng giá trị gia tăng

trong cùng thời kỳ với biến đào tạo cùng thời kỳ D thay cho biến đào tạo kỳ trước D0,

các mô hình hồi quy:

(2.2) lnTTVAi = α2lnVA0 + δ2D + κ2lnTTKi + λ2lnTTLi + ε2i

(2.2a) lnTTVAi = α2alnVA0 + δ2aD + ε2ai

(2.2b) lnTTKi = α2blnVA0 + δ2bD + ε2bi

(2.2c) lnTTLi = α2clnVA0 + δ2cD + ε2ci

Bảng 4.11 trình bày kết quả hồi quy đánh giá tác động của đào tạo D đến tăng

trưởng giá trị gia tăng TTVA trong cùng thời kỳ, gồm (2.2): đầy đủ biến độc lập (đã

nêu ở 3.4.2), và (2.2a): bỏ ra biến trung gian lnTTK, lnTTL; kèm 2 hồi quy (2.2b):

biểu diễn quan hệ vốn-đào tạo lnTTK-D, (2.2): biểu diễn quan hệ lao động-đào tạo

lnTTL-D. Trong các mô hình hồi quy đều có biến lnVA0 thể hiện tác động của giá trị

gia tăng ban đầu.

Bảng 4.11 Tác động của đào tạo đến tăng trưởng giá trị gia tăng cùng thời kỳ (Phụ lục PL.06.5,6,7,8)

Biến phụ thuộc

lnTTVA

lnTTK

lnTTL

Biến độc lập

hệ số

(2.2)

(2.2a)

(2.2b)

(2.2c)

δ2

Đào tạo, D

0,064 (0,06)

0,101* (0,06)

0,028 (0,13)

0,105* (0,06)

κ2

Tăng trưởng vốn,

0,039***

(0,01)

lnTTK

λ2

Tăng trưởng lao động,

0,34*** (0,02)

lnTTL

α2

-1,20***

-0,38***

Giá trị gia tăng ban đầu, lnVA0

-1,05*** (0,02)

(0,02)

(0,04)

(0,02)

Hằng số

12,6*** (0,22)

14,3*** (0,22)

4,8*** (0,48)

4,37*** (0,22)

0,64

0,58

0,04

0,13

R2

F

F(4, 2904)

F(6, 2902) 850

F(4, 2904) 105

1.014

0,00

Chú thích:

Prob > F Nguồn: tác giả

- Các chỉ dấu *, **, *** của các hệ số lần tượt tương ứng mức ý nghĩa thống kê 10, 5,

1%. Sai số chuẩn nằm trong ngoặc bên dưới hệ số.

- Kỹ thuật hồi quy fixed effect + dummy thời gian

Hệ số đào tạo δ2 trong hồi quy (2.2) có giá trị dương đúng với kỳ vọng, nhưng

không có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, δ2 trong hồi quy (2.2a) có giá trị dương lớn hơn

và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%; điều này cho thấy đào tạo có thể có tác

động gián tiếp qua kênh trung gian. Tiếp tục xét δ2 trong hồi quy (2.2b) và (2.2c) thì δ2

không có ý nghĩa thống kê trong (2.2b), nhưng có ý nghĩa mức 10% trong (2.2c), cho

thấy D không tương quan với lnTTK nhưng có tương quan với lnTTL, áp dụng mô

hình phân tích tác động gián tiếp trung gian với biến trung gian là lnTTL. Kết luận đã

nêu ở 4.2.2, giả thuyết H03 bị bác bỏ, Đào tạo ngắn hạn đối với lao động đang làm việc

không có ý nghĩa tác động tích cực đến tăng trưởng giá trị gia tăng của doanh nghiệp

cần được xem xét lại.

Do D không tương quan lnTTK nên vốn không thể làm kênh trung gian chuyển

giao tác động đào tạo, chỉ còn có lao động. Bảng 4.12 trình bày kết quả các hồi quy

đánh giá tác động của đào tạo đến tăng trưởng giá trị gia tăng trong cùng thời kỳ theo

mô hình tác động trung gian với các phương trình hồi quy liên quan:

(2.2) lnTTVAi = α2lnVA0 + δ2D + κ2lnTTKi + λ2lnTTLi + ε2i

(2.2d) lnTTVAi = α2dlnVA0 + δ2dD + κ2dlnTTKi + ε2di

(2.2e) lnTTLi = α2elnVA0 + δ2eD + κ2elnTTKi + µi

(2.2f) lnTTVAi = α2flnVA0 + δ2fD + κ2flnTTKi + λ2fµi + ε2fi

Bảng 4.12 Tác động của đào tạo đến tăng trưởng giá trị gia tăng trong cùng thời kỳ theo mô hình tác động trung gian (Phụ lục PL.06.9,10,11,12)

Biến phụ thuộc

lnTTVA

lnTTL

lnTTVA

hệ số

(2.2)

(2.2d)

(2.2e)

(2.2f)

Biến độc lập

δ2

Đào tạo, D

0,064 (0,06)

0,099* (0,06)

0,104* (0,06)

0,099* (0,06)

0,039***

0,056***

0,050***

0,056***

κ2

(0,01)

Tăng trưởng vốn, lnTTK

λ2

0,34*** (0,02)

Tăng trưởng lao động, lnTTL

0,34*** (0,02)

λ2f

phần dư của hồi quy (2.2e), µ

-1,12***

-0,36***

-1,12***

α2

-1,05*** (0,02)

(0,02)

Giá trị gia tăng ban đầu, lnVA0

Hằng số

12,6*** (0,22)

14,0*** (0,22)

4,13*** (0,22)

14,0*** (0,21)

4.362

Số quan sát

1.454

Số nhóm

0,64

0,59

0,14

0,64

R2

F(5, 2903)

F(6, 2902)

F

F(6, 2902) 833

850

F(5, 2903) 850

0,00

Chú thích:

Prob > F Nguồn: tác giả

- Các chỉ dấu *, **, *** của các hệ số lần tượt tương ứng mức ý nghĩa thống kê 10, 5,

1%. Sai số chuẩn nằm trong ngoặc bên dưới hệ số.

- Kỹ thuật hồi quy fixed effect + dummy thời gian

Từ (2.2), (2.2e), và (2.2f) sẽ thiết lập được công thức δ2f = δ2 + δ2eλ2.

Hệ số đào tạo (δ2f = δ2 + δ2eλ2) trong hồi quy (2.2f) thể hiện tác động tổng thể của

đào tạo D đến tăng trưởng giá trị gia tăng TTVA, đúng như dự tính và kỳ vọng, có giá

trị giống như δ2.2, và có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 10%, trong đó:

 δ2 là tác động trực tiếp của D đến TTVA

 δ2eλ2 là tác động gián tiếp của D đến TTVA

Các hệ số κ2, λ2 trong hồi quy (2.2f) cũng đúng như kỳ vọng và có ý nghĩa thống

kê; về ý nghĩa kinh tế, hệ số κ2f cho biết 1% tăng trưởng vốn dẫn đến tăng trưởng giá

trị gia tăng 5,6%; tương tự hệ số λ2f cho biết 1% tăng trưởng vốn dẫn đến tăng trưởng

giá trị gia tăng 34%; kết quả thực nghiệm như vậy cho thấy đối với SME thì tăng

trưởng lao động có ý nghĩa quyết định đến tăng trưởng giá trị gia tăng hơn là tăng

trưởng vốn.

Hệ số đào tạo δ2f cho biết doanh nghiệp có đào tạo sẽ có tăng trưởng giá trị gia

tăng cao hơn 10% so với doanh nghiệp không thực hiện đào tạo

Tính toán tổng tác động: δ2f = δ2 + δ2eλ2 = 0,099

Tác động trực tiếp: δ2 = 0,064

Tác động gián tiếp: δ2eλ2 = 0,104*0,34 = 0,035 (kiểm tra chéo: = 0,099 - 0,064)

Tỷ phần tác động trực tiếp: 0,064 / 0,099 = 65%

Tỷ phần tác động gián tiếp: 0,035 / 0,099 = 35% (hoặc = 100% - 65% = 35%)

Tác động trực tiếp lớn gấp đôi so với tác động gián tiếp.

4.3 Thảo luận kết quả hồi quy

Từ kết quả hồi quy (1), biến phụ thuộc là giá trị gia tăng, hệ số đào tạo δ1 có giá

trị thấp và không có ý nghĩa thống kê, giống một số kết quả nghiên cứu (Huselid,

1995; Barret & O'Connell, 2001), nhưng khác với nhiều nghiên cứu khác (Conti, 2005;

Turcotte & Renninson, 2004; Zwick, 2004, Thang và cộng sự, 2009; Faems và cộng

sự, 2005).

Hệ số đào tạo δ3.1 và δ3.2 trong các hồi quy (3.1), (3.2) thể hiện ở Bảng 4.7 cho

thấy đào tạo có tác động tích cực đến vốn K và lao động L. Khi lao động được đào tạo,

tri thức, kỹ năng thu được qua đào tạo sẽ dẫn đến năng suất lao động tăng lên, máy

móc thiết bị được khai thác tốt hơn, công nghệ sản xuất được thực hiện tốt hơn, xác

suất xảy ra sai sót sẽ giảm đi, tất cả dẫn đến năng suất biên theo vốn MPK và theo năng

suất biên theo lao động MPL tăng lên. Lúc này với mục tiêu tối đa hóa lợi nhuận,

doanh nghiệp có xu hướng tăng vốn và tăng lao động. Vốn và lao động tăng dẫn đến

kết quả doanh nghiệp thể hiện qua tổng giá trị gia tăng sẽ tăng lên.

Nếu như chỉ nhìn vào hồi quy (1) đánh giá tác động trực tiếp của đào tạo đến giá

trị gia tăng theo mô hình truyền thống thì sẽ không thấy có tác động (giá trị thấp,

không có ý nghĩa thống kê); nhưng khi sử dụng mô hình tác động trung gian, đánh giá

tác động gián tiếp của đào tạo qua hai kênh vốn và lao động thì thấy được vai trò của

đào tạo tăng lên rõ rệt.

Hệ số δ1 trong các hồi quy (2.1) biểu hiện tác động trễ của đào tạo D0 đến tăng

trưởng giá trị gia tăng, không có ý nghĩa thống kê, có giá trị âm ngược với kỳ vọng;

giống với kết quả đào tạo bên ngoài của Schonewille (1999), Aragon-Sanchez (2003),

hay đào tạo từ xa của Aragon-Sanchez (2003); nhưng khác với kết quả nhiều nghiên

cứu khác (Dearden và cộng sự, 2000; Thang và cộng sự, 2010; Aragon-Sanchez, 2003

với đào tạo nội bộ). Trong phạm vi báo cáo phân tích, giá trị âm của hệ số đào tạo δ1

trong các hồi quy (2.1) có thể được giải thích: đào tạo không phải là yếu tố duy nhất

tác động đến biến phụ thuộc (Kitching & Blackburn, 2002); đào tạo có tương quan với

các biến giải thích khác khiến cho nên tác động tổng thể bị chệch (Huselid, 1995); giai

đoạn khảo sát 2005-2011 chứa đựng sự kiện khủng hoảng 2007-2008 và hậu khủng

hoảng (CIEM, 2012), điều này tác động không nhỏ đến hành vi và kết quả hoạt động

của doanh nghiệp, các doanh nghiệp thực hiện đào tạo thường có quy mô lớn, có thể

chịu ảnh hưởng xấu từ khủng hoảng lớn hơn, trong khi bản chất doanh nghiệp không

đào tạo là tiết giảm các khoản chi phí trong thời kỳ khó khăn và vì vậy không chịu tác

động lớn từ khủng hoảng; còn có tình trạng nghỉ việc, nhảy việc khá cao trong giai

đoạn khảo sát cũng có thể gây tác động kết quả của doanh nghiệp. Ngoài ra, đào tạo

ngắn hạn bên trong doanh nghiệp khó có tác động dài hạn, chỉ có đào tạo bên ngoài có

thể mang lại tác động tích cực trong dài hạn (Zwick, 2002). Thêm nữa là đối với SME,

khái niệm dài hạn có thể chỉ trong vòng vài tháng bởi vì doanh nghiệp dễ dàng và

nhanh chóng thay đổi quy mô sản xuất khi hiệu quả sản xuất thay đổi.

Hệ số δ2 hồi quy theo mô hình truyền thống (2.2) biểu thị tác động của đào tạo

đến tăng trưởng giá trị gia tăng có giá trị dương đúng như kỳ vọng, nhưng lại không có

ý nghĩa thống kê, dễ đi đến kết luận đào tạo không có tác động đến tăng trưởng giá trị

gia tăng. Nhưng khi sử dụng hồi quy theo mô hình tác động trung gian thì nhận được

kết quả δ2f có giá trị dương lớn hơn so với δ2 và có ý nghĩa thống kê mức 10%, cho

thấy đào tạo có tác động đến tăng trưởng giá trị gia tăng, tăng trưởng giá trị gia tăng sẽ

tăng 10% khi doanh nghiệp có đào tạo, trong đó tác động trực tiếp chiếm 65%, tác

động gián tiếp qua kênh tăng trưởng lao động chiếm 35%.

Chương 5. Kết luận và hàm ý chính sách

Đây là nghiên cứu đầu tiên tại Việt Nam sử dụng dữ liệu bảng cân đối (balanced

panel) qua 4 đợt khảo sát 2005, 2007, 2009 2011 và phân tích định lượng bằng các mô

hình khai thác dữ liệu bảng (panel) để đánh giá tác động của đào tạo lao động đang

làm việc đến kết quả hoạt động tài chính của doanh nghiệp; và là một trong những

nghiên cứu đầu tiên sử dụng phương pháp mô hình tác động trung gian (mediation

effect model) để phân tích đánh giá tác động gián tiếp của đào tạo, qua đó xác định

đúng vai trò của công tác đào tạo lao động đang làm việc tại doanh nghiệp.

Kết quả phân tích cho thấy đào tạo ngắn hạn, theo mô hình hồi quy truyền thống,

không có ý nghĩa tác động đến giá trị gia tăng, giả thuyết H01 bị bác bỏ; cũng không

có ý nghĩa tác động đến tăng trưởng giá trị gia tăng, giả thuyết H02 và H03 cũng bị

bác bỏ.

Tuy nhiên, phân tích theo mô hình tác động trung gian, thì đào tạo ngắn hạn có

tác động đến giá trị gia tăng với mức ý nghĩa 1%. Về ý nghĩa kinh tế, doanh nghiệp có

đào tạo sẽ có giá trị gia tăng cao hơn 14% so với doanh nghiệp không đào tạo (phần

giải thích nằm ở mục 4.2.3 trang 57), trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, trong

đó tác động gián tiếp chiếm 83% tổng tác động, chủ yếu là qua lao động với 69%, qua

vốn với tỷ lệ 14%; tác động trực tiếp chỉ chiếm 17%.

Đối với tăng trưởng, phân tích theo mô hình tác động trung gian, thì đào tạo ngắn

hạn vẫn không có ý nghĩa tác động đến tăng trưởng giá trị gia tăng với độ trễ 2 năm.

Nhưng đào tạo ngắn hạn lại có tác động đến tăng trưởng giá trị gia tăng trong cùng

thời kỳ với mức ý nghĩa 10%. Về ý nghĩa kinh tế, doanh nghiệp có đào tạo sẽ có tăng

trưởng giá trị gia tăng cao hơn 10% so với doanh nghiệp không đào tạo, trong điều

kiện các yếu tố khác không đổi, trong đó tác động trực tiếp chiếm 65% tổng tác động,

còn tác động gián tiếp qua lao động chiếm 35% tổng tác động.

Với các biến giải thích kiểm soát khác thì kết quả cho thấy 1% tăng vốn dẫn đến

giá trị gia tăng tăng 0,1%, trong khi 1% tăng lao động dẫn đến giá trị gia tăng tăng

0,7%. Đối với tăng trưởng, 1% tăng trưởng vốn dẫn đến 0,1% tăng trưởng giá trị gia

tăng, trong khi 1% tăng trưởng lao động dẫn đến 0,3% tăng trưởng giá trị gia tăng

tăng. Ngoài ra 1% tăng/giảm giá trị gia tăng ban đầu dẫn đến giảm/tăng1% tăng trưởng

giá trị gia tăng, phù hợp với lý thuyết hội tụ tăng trưởng.

Những kết quả phân tích thực nghiệm dẫn đến những hàm ý chính sách liên

quan. Đào tạo ngắn hạn lao động đang làm việc có tác động tích cực đến giá trị gia

tăng của doanh nghiệp, nhưng không dễ nhận thấy vì nó tác động chủ yếu qua con

đường gián tiếp, cho nên khi triển khai một chương trình đào tạo, phải có phương pháp

đánh giá đúng mới ghi nhận được hiểu quả của chương trình, mới đánh giá đúng được

tầm quan trọng của đào tạo. Đối với doanh nghiệp nhỏ và vừa, vai trò của lao động cao

hơn so với vốn, và tác động của đào tạo đến giá trị gia tăng thông qua lao động cũng

lớn hơn thông qua vốn, cho nên yếu tố vốn con người mới thực sự quan trọng đối với

SME chứ không phải là vốn. Đào tạo ngắn hạn chỉ có tác động ngắn hạn trong cùng

thời kỳ, cho nên các doanh nghiệp không nên kỳ vọng đào tạo ngắn hạn sẽ cho hiệu

quả trong dài hạn. Chính phủ nên tiếp tục duy trì cũng như phát triển các chương trình

hỗ trợ doanh nghiệp quan tâm thực hiện công tác đào tạo, ví dụ như hỗ trợ kinh phí, tài

liệu, công cụ khi doanh nghiệp có đào tạo, hỗ trợ đào tạo cho chủ doanh nghiệp vì kết

quả cho thấy chủ doanh nghiệp có trình độ cao có xu hướng thực hiện đào tạo. Về mặt

số liệu, các khảo sát tiếp theo nếu thu thập thêm dữ liệu phục vụ nghiên cứu đào tạo, ví

dụ như chi phí đào tạo. Về mặt phương pháp, cần có thêm nghiên cứu xử lý tốt hơn

vấn đề nội sinh của biến đào tạo; cũng như cơ sở lý luận và dữ liệu thực nghiệm chứng

minh mối quan hệ nhân quả giữa đào tạo và các kênh chuyển giao vốn, lao động.

Nghiên cứu có một số hạn chế. Trước hết là vấn đề sử dụng dữ liệu thứ cấp, được

khảo sát 2 năm một lần và không chuyên phục vụ cho mục tiêu nghiên cứu về đào tạo,

trong đó, tỷ lệ doanh nghiệp thực hiện đào tạo thấp, mặc dù đây chính là một động cơ

cho nghiên cứu, những cũng là một hạn chế khi đánh giá. Kế đó là vấn đề mối quan hệ

nhân quả giữa đào tạo và các kênh chuyển giao vốn, lao động chưa minh bạch; chưa có

cơ sở lý thuyết rõ ràng hỗ trợ ngoại trừ lý thuyết kinh tế vi mô hành vi nhà sản xuất

như trong bài viết sử dụng, cũng chưa có những nghiên cứu đề cập vấn đề này.

Tài liệu tham khảo

I. Tiếng Anh

1. Alba-Ramirez, A. (1994). Formal training, temporary contracts, productivity and

wages in Spain. Oxford bulletin of Economics and Statistics, 56(2): 151-170.

2. Alliger, G. M., Tannenbaum, S. I., Bennett, W., Traver, H., & Shortland, A. (1997).

A meta-analysis on the relations among training criteria. Personnel Psychology, 50:

341−358.

3. Aragon-Sanchez, A., Barba-Aragón, I., & Sanz-Valle, R. (2003). Effects of training

on business results1. The International Journal of Human Resource Management,

14(6): 956-980. (có trong máy tác giả)

4. Ayyagari, M., Beck, T., & Demirgüç-Kunt, A (2005). Small and Medium

Enterprises across the Globe.

5. Ballot, G., Fakhfakh, F., & Taymaz, E., (2001). Who benefits from training and

R&D, the firm or the workers. British Journal of Industrial Relations, 44: 473−495.

6. Barney, J. (1991). Firm Resources and Sustained Competitive Advantage. Journal

of Management, 17(1): 99-120.

7. Barney, J. B., & Wright, P. M., (1998). On becoming a strategic partner. Human

Resource Management, 37: 31−46.

8. Baron, R. M., & Kenny, D. A. (1986). The Moderator-Mediator Variable

Distinction in Social Psychological Research: Conceptual, Strategic, and Statistical

Considerations. Journal of Personality and Social Psychology, 51(6): 1173-1182.

9. Barrett, A., & O'Connell, P. J. (2001). Does training generally work? The returns to

in-company training. Industrial and Labor Relations Review, 54: 647−662.

10. Bassi, L. J., & McMurrer, D. P. (1998). Training Investment Can Mean Financial

Performance. Training and Development, 52(5): 40-42.

11. Becker, B. E., & Huselid, M. A. (1998). High performance work systems and firm

performance. Research in Personnel and Human Resources Management, 16:

53−101.

12. Becker, B., & Gerhart, B. (1996). The impact of human resource management on

organizational performance: Progress and prospects. Academy of management

journal, 39(4): 779-801.

13. Becker, G. S. (1962). Investment in Human Capital: A Theoretical Analysis.

Journal of Political Economy, 70: 9-49.

14. Becker, G. S. (1975). Investment in human capital: effects on earnings. In Human

Capital: A Theoretical and Empirical Analysis, with Special Reference to

Education, 2nd ed. (pp. 13-44). NBER.

15. Becker, G. S. (2002). The age of human capital. Education in the twenty-first

century, 3-8.

16. Bishop, J. (1994). The impact of previous training on productivity and wages. In

Training and the Private Sector (pp. 161-200). University of Chicago Press.

17. Black, S. E., & Lynch, L. M., (1996). Human-capital investments and productivity.

The American Economic Review, 86: 263−267.

18. Cameron, A.C. (2008). Panel data methods for microeconometrics using Stata.

University of California-Davis.

19. Collins, L. M. (1998). An Alternative Framework for Deﬁning Mediation.

Multivariate Behavioral Research, 33(2): 295-312.

20. Conti, G. (2005). Training, productivity and wages in Italy. Labour economics,

12(4): 557-576.

21. Dearden, L., Reed, H., & Van Reenen, J. (2000). Who gains when workers train?

Training and corporate productivity in a panel of British industries.

22. Delaney, J. T., & Huselid, M. A., 1996. The impact of human resource management

practices on perceptions of organizational performance. Academy of Management

Journal, 39: 949−969.

23. Dyer, L., & Reeves, T. (1994). Human Resource Strategies and Firm Performance:

What Do We Know and Where Do We Need to Go?. CAHRS Working Paper Series,

254.

24. Dyer, L.,& Reeves, T. (1995). Human resource strategies and firm performance.

International Journal of Human Resource Management, 6: 656−670.

25. Faems, D., Sels, L., DeWinne, S., & Maes, J. (2005). The effect of individual HR

domains on financial performance. International Journal of Human Resource

Management, 16: 676−700.

26. Guerrero, S., & Barraud-Didier, V. (2004). High-involvement practices and

performance of French firms. The international journal of Human Resource

27. Gujarati, D. (2004) – Basic Econometrics, Fourth Edition, The McGraw-Hill

management, 15(8): 1408-1423.

Companies, New York, NY, 2004.

28. Haccoun, R. R., & Saks, A. M. (1998). Training in the 21st Century: Some lessons

from the last one. Canadian Psychology, 39(1–2): 33−51.

29. Harvie, C., & Lee, B. C. (Eds.). (2002). The role of SMEs in national economies in

East Asia (Vol. 2). Edward Elgar Publishing.

30. Hill, C. E., & Lent, R. W. (2006). A narrative and meta-analytic review of helping

skills training: Time to revive a dormant area of inquiry. Psychotherapy-River edge

-, 43(2): 154-172.

31. Huselid, M. A. (1995). The impact of human resource management practices on

turnover, productivity, and corporate financial performance. Academy of

Management Journal, 38(3): 635-672.

32. Judd, C. M., & Kenny, D. A. (1981). Process analysis estimating mediation in

treatment evaluations. Evaluation review, 5(5): 602-619.

33. Kenny, D. A., Kashy, D. A., & Bolger, N. (1998). Data analysis in social

psychology. The handbook of social psychology, 1(4): 233-265.

34. Kirkpatrick D.L. (1997). Evaluating the impact of Training. Published by the

American society for training & development, Scott B. Barry

35. Kitching, J., & Blackburn, R. (2002). The nature of training and motivation to train

in small firms.

36. Klein, H.J. and Weaver, N.A. (2000) ‘The Effectiveness of an Organizational-Level

Orientation Training Program in the Socialization of New Hires’, Personnel

Psychology, 53: 47–66

37. Kraiger, K., Ford, J. K., & Salas, E. (1993). Application of cognitive, skill-based,

and affective theories of learning outcomes to new methods of training evaluation.

Journal of applied psychology, 78(2): 311-328.

38. Lennox C. (2013) Empirical Research Methods Using STATA (ST9008). Nanyang

Technological University Email: cslennox@ntu.edu.sg

39. Mishra, S. K. (2007). A Brief History of Production Functions. Working Paper

Series.

40. Morris, S. S., Snell, S. A., & Wright, P. M. (2006). A resource-based view of

international human resources: Toward a framework of integrative and creative

capabilities. Handbook of research in international human resource management,

433-448.

41. Nelson, R. R., & Phelps, E. S. (1966). Investment in humans, technological

diffusion, and economic growth. The American Economic Review, 56(1/2): 69-75.

42. Ottersten, E. K., & Mellander, T. L. (1999). Evaluating firm training, effects on

performance and labour demand. Applied Economics Letters, 6(7), 431-437.

43. Park, H. M. (2005). Linear regression models for panel data using SAS, Stata,

LIMDEP, and SPSS. Indiana University

44. Pellegrini, L., & Gerlagh, R. (2004). Corruption's effect on growth and its

transmission channels. Kyklos, 57(3): 429-456.

45. Salas, E., & Cannon-Bowers, J. A. (2001). The science of training: A decade of

progress. Annual Review of Psychology, 52: 471−499.

46. Satterfield, J. M., & Hughes, E. (2007). Emotion skills training for medical students:

a systematic review. Medical education, 41(10): 935-941.

47. Schonewille, M. (1999). Does training generally work?: Explaining labour

productivity effects from schooling and training. International Journal of

Manpower, 22(1/2): 158-173.

48. Schreyer, P. (2001). The OECD productivity manual: a guide to the measurement

of industry-level and aggregate productivity. International Productivity Monitor,

2(Spring): 37-51.

49. Solow, R. M. (1956). A contribution to the theory of economic growth. The

quarterly journal of economics, 70(1): 65-94.

50. Spencer, S. J., Zanna, M. P., & Fong, G. T. (2005). 1. Establishing a causal chain:

Why experiments are often more effective than mediational analyses in examining

psychological processes. Journal of Personality and Social Psychology, 89(6): 845-

851.

51. Thang, N. N., & Buyens, D. (2009). What we know about relationship between

training and firm performance: A review of literature. Human resource training,

organisational strategy and firm performance in emerging economies: The case of

Vietnam,

52. Thang, N. N., Quang, T. & Buyens, D. (2010). The Relationship Between Training

and Firm Performance: A Literature Review, Research and Practice in Human

Resource Management, 18(1): 28-45.

53. Thang, N. N. & Quang, T. (2011). The Impact of Training on Firm Performance in

a Transitional Economy: Evidence from Vietnam, Research and Practice in Human

Resource Management, 19(1): 11-24

54. Tharenou, P., Saks, A. M., & Moore, C. (2007). A review and critique of research

on training and organizational-level outcomes. Human Resource Management

Review, 17: 251-273.

55. Torres-Reyna, O. (2011) Getting started in fixed/random effects models using R.

Princeton University, Data and, 15.

56. Training Industry Report (2011).

57. Turcotte, J., & Rennison, L. W. (2004). Productivity and wages: Measuring the

effect of human capital and technology use from linked employer-employee data.

Department of Finance, Economic and Fiscal Policy Branch.

58. Wernerfelt, B. (1984). A resource - based view of the firm. Strategic management

journal, 5(2): 171-180.

59. Wooldridge, J. M. (2002). Econometric analysis of cross section and panel data. The

MIT press.

60. Wright, P. M., & Snell, S. A. (1997). Toward a Unifying Framework for Exploring

Fit and Flexibility in Strategic Human Resource Management. CAHRS Working

Paper Series, 154.

61. Wright, P. M., Gardner, T. M., & Moynihan, L. M. (2003). The impact of HR

practices on the performance of business units. HUMAN RESOURCE

MANAGEMENT JOURNAL, 13(3): 21-36.

62. Wright, P. M., Gardner, T. M., Moynihan, L. M., & Allen, M. R. (2004). The

Relationship Between HR Practices and Firm Performance: Examining Causal

Order. CAHRS Working Paper Series, 13.

63. Wright, P. M., Gardner, T. M., Moynihan, L. M., & Allen, M. R. (2005). The

Relationship Between HR Practices and Firm Performance: Examining Causal

Order. Personnel Psychology, 58: 409-446.

64. Wright, P. M., McMahan, G. C., & McWilliams, A. (1994). Human Resources and

Sustained Competitive Advantage: A Resource-based Perspective. International

Journal of Human Resource Management, 5: 301-326.

65. Wu, A. D., & Zumbo, B. D. (2008). Understanding and using mediators and

moderators. Social Indicators Research, 87(3): 367-392.

66. Zwick, T. (2002). Continuous training and firm productivity in Germany (No. 02-

50). ZEW Discussion Papers.

67. Zwick, T. (2004). Employee participation and productivity. Labour Economics,

11(6): 715-740.

II. Tiếng Việt

1. Bộ Giáo dục và đào tạo (2013). Số liệu thống kê toàn ngành giáo dục năm 2012

2. Cao Sỹ Kiêm (2013), Doanh nghiệp nhỏ và vừa: Thực trạng và giải pháp hỗ trợ năm

2013. Bài đăng trên Tạp chí Tài chính số 2 – 2013

3. Chính phủ (2009). Nghị định số 56/2009/NĐ-CP ngày 30/6/2009 về trợ giúp phát

triển doanh nghiệp vừa và nhỏ

4. CIEM, DoE, ILSSA (2008). Đặc điểm môi trường kinh doanh ở Việt Nam: Kết quả

điều tra doanh nghiệp nhỏ và vừa năm 2007. Nhà xuất bản Tài chính, 2008.

5. CIEM, DoE, ILSSA (2010). Đặc điểm môi trường kinh doanh ở Việt Nam: Kết quả

điều tra doanh nghiệp nhỏ và vừa năm 2009. Nhà xuất bản Tài chính, 2010.

6. CIEM, DoE, ILSSA (2012). Đặc điểm môi trường kinh doanh ở Việt Nam: Kết quả

điều tra doanh nghiệp nhỏ và vừa năm 2011. Nhà xuất bản Lao động - xã hội, 2012.

7. Pincus, J. J. (2011). Tăng trưởng trong dài hạn. Fulbright Economics Teaching

Program

8. Tổng cục thống kê (2012a). Báo cáo Điều tra lao động việc làm 9 tháng năm 2012

9. Tổng cục thống kê (2012b). Báo cáo sơ bộ Tổng điều tra cơ sở kinh tế, hành chính

sự nghiệp năm 2012

10. Tổng cục thống kê (2013). Sự phát triển của doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn 2006-

2011. Nhà xuất bản thống kê, Hà Nội, 2013.

PHỤ LỤC

(PL.00) Dữ liệu gốc

 Data 2005, 2007, 2009 (Nguồn: Trung tâm Thông tin và Phân tích Số liệu Việt

Nam, VIDAC, http://vidac.org/vn/)

http://www.mediafire.com/download/cc5vjzm8b61ac8r/SME_2005.dta

http://www.mediafire.com/download/673msyr1is1qfdr/SME_2007.dta

http://www.mediafire.com/download/9xoqvur94qob7bq/SME_2009.dta

 Data 2011 (Nguồn: Thầy Phạm Khánh Nam cung cấp, có trong máy tác giả)

(PL.01) Xử lý dữ liệu gốc thành bộ dữ liệu bảng cân đối (balanced panel data)

(file code xử lý: (1) "D:\Luanvan\1454_balanced.panel.do" )

 Dữ liệu gốc gồm 4 bộ:

 "D:\Luanvan\00_SME_2005.dta"

 "D:\Luanvan\00_SME_2007.dta"

 "D:\Luanvan\00_SME_2011.dta"

 Chọn lọc biến sử dụng từ dữ liệu gốc, được 4 bộ dữ liệu lọc:

 "D:\Luanvan\2005_filter.dta"

 "D:\Luanvan\2007_filter.dta"

 "D:\Luanvan\2009_filter.dta"

 "D:\Luanvan\2011_filter.dta"

 Kết hợp 4 bộ dữ liệu lọc, được 1 bộ 1.459 quan sát, là số doanh nghiệp có mặt

đủ trong 4 đợt khảo sát:

 "D:\Luanvan\1459_filter.dta"

 Xóa bỏ các quan sát thiếu giá trị, tổng cộng 5 quan sát, tạo thêm một số biến

sử dụng cho phân tích, đổi các năm 2005, 2007, 2009, 2011 thành năm 1, 2, 3,

4, chuyển cấu trúc dữ liệu sang dạng "long"; thu được bộ dữ liệu bảng cân đối

(balanced panel) 1.454 quan sát (doanh nghiệp):

 "D:\Luanvan\1454_balanced.panel.dta"

(PL.02) Thống kê mô tả, Biểu đồ phân phối, Kiểm tra t-test sơ bộ trung bình VA có khác nhau khi D=0, 1, và trung bình TTVA có khác nhau khi D0=0, 1

(file code xử lý: (2) "D:\Luanvan\1454_thong.ke.mo.ta.do" )

(PL.03) Kết quả hồi quy tác động đào tạo D đến giá trị gia tăng VA

(file code xử lý: (3) "D:\Luanvan\1454_hoi.quy_lnVA.do" )

(PL.03.1) Kết quả hồi quy (1.1) - OLS (pool, robust)

(PL.03.2) Kết quả hồi quy (1.2) random effect

(PL.03.3) Kết quả hồi quy (1.3) fixed effect

(PL.03.4) Kết quả hồi quy (1.4) fixed effect + time dummy

(PL.03.5) Kiểm định Hausman: dùng random effect hay fixed effect

(PL.03.6) Kết quả hồi quy areg để lấy R2 cho fixed effect (1.3) và (1.4)

(PL.03.7) Kết quả hồi quy (1.1') (1.2') (1.3') (1.4'), chỉ có biến D - lnVA

nội dung (PL.03.7) vẫn còn ở trang kế tiếp

(PL.03.8) Kết quả hồi quy (4) fixed effect  fixed effect phù hợp hơn pool OLS

(PL.03.9) Kết quả hồi quy (4) fixed effect + time dummy  fixed effect + time dummy phù hợp hơn fixed effect

(PL.03.10) Kiểm định Hausman cho (4)  fixed effect phù hợp hơn random effect

(PL.03.11) Kết quả hồi quy (1.3’) fixed effect  fixed effect phù hợp hơn pool OLS

(PL.03.12) Kết quả hồi quy (1.4’) fixed effect + time dummy  fixed effect + time dummy phù hợp hơn fixed effect

(PL.03.13) Kiểm định Hausman (1’)  fixed effect phù hợp hơn random effect

(PL.04) Kết quả hồi quy tác động đào tạo D đến mức độ tăng trưởng giá trị gia tăng TTVA

(file code xử lý: (4) "D:\Luanvan\1454_hoi.quy_lnTTVA.do" )

(PL.04.1) Kết quả hồi quy (2.1) - biến D0 - đào tạo kỳ trước

(PL.04.2) Kết quả hồi quy (2.2) - biến D - đào tạo kỳ này

(PL.05) Tác động trực tiếp và gián tiếp của đào tạo D đến giá trị gia tăng VA

(file code xử lý: (5) "D:\Luanvan\1454_tac.dong.gian.tiep.do" )

(PL.05.1) Kết quả hồi quy (1) - lnVA - đầy đủ biến độc lập

(PL.05.2) Kết quả hồi quy (1') - lnVA - chỉ có mỗi biến D

(PL.05.3) Kết quả hồi quy (1'') - lnVA - không có biến D

(PL.05.4) Kết quả hồi quy (3.1) - lnK - D

(PL.05.5) Kết quả hồi quy (3.2) - lnL - D

(PL.05.6) Kết quả hồi quy (4) - lnVA - D, phần dư lnK, phần dư lnL

(PL.05.7a) Kết quả hồi quy areg để lấy R2 cho fixed effect (1) (1') (1'')

(PL.05.7b) Kết quả hồi quy areg để lấy R2 cho fixed effect (3.1) (3.2) (4)

(PL.06) Tác động của đào tạo D0 và D đến tăng trưởng giá trị gia tăng TTVA

(file code xử lý: (6) "D:\Luanvan\1454_tac.dong.gian.tiep_TTVA.do" )

(PL.06.1) Kết quả hồi quy (2.1) - lnTTVA - đầy đủ biến độc lập

(PL.06.2) Kết quả hồi quy (2.1a) - lnTTVA - biến độc lập chỉ có D0

(PL.06.3) Kết quả hồi quy (2.1b) - lnTTK - D0

(PL.06.4) Kết quả hồi quy (2.1b) - lnTTL - D0

(PL.06.5) Kết quả hồi quy (2.2) - lnTTVA - đầy đủ biến độc lập

(PL.06.6) Kết quả hồi quy (2.2a) - lnTTVA - biến độc lập chỉ có D

(PL.06.7) Kết quả hồi quy (2.2b) - lnTTK - D

(PL.06.8) Kết quả hồi quy (2.2b) - lnTTL - D

Tác động của đào tạo D đến tăng trưởng giá trị gia tăng TTVA theo mô hình tác động trung gian

(PL.06.9) Kết quả hồi quy (2.2) - lnTTVA - đầy đủ biến độc lập

(PL.06.10) Kết quả hồi quy (2.2d) - lnTTVA - biến độc lập chỉ có D

(PL.06.11) Kết quả hồi quy (2.2e) - lnTTL - D

(PL.06.12) Kết quả hồi quy (2.2f) - lnTTVA - muyTTL

(PL.07) Các yếu tố tác động quyết định doanh nghiệp có đào tạo hay không, mô hình hồi quy (4.9), và kiểm tra vấn đề nội sinh, mô hình (4.10) (4.11) (4.12)

(file code xử lý: (6) "D:\Luanvan\1454_noi.sinh.do" )

(PL.07.1) Kết quả hồi quy (4.9) các nhân tố ảnh hưởng quyết định đào tạo, tìm các nhân tố có tác động đến xác suất thực hiện đào tạo D - mô hình xtlogit, fe

(PL.07.2) Kết quả hồi quy (4.10) - tìm biến instrument không tác động VA

(PL.07.3) Kết quả hồi quy (4.11) - mô hình xtlogit, fe + time dummy

(PL.07.4) Kết quả hồi quy (4.12) - kiểm tra nôi sinh bằng kiểm tra tương quan các phần dư của (4.10) và (4.11) - mô hình xtlogit, fe + time dummy

(PL.08) Code chương trình stata phân tích hồi quy

(1) Xử lý dữ liệu gốc thành bộ dữ liệu bảng cân đối (balanced panel data)

(file code xử lý: (1) "D:\Luanvan\1454_balanced.panel.do" )

 use "D:\Luanvan\00_SME_2005.dta", clear

 gen nam2005=2005

 gen VA2005=kt3_06

 gen K2005=kt3_16

 gen L2005=kt3_22

 gen D2005=q82a

 gen owner2005=q12

 gen hireless2005=q95

 gen spec2005=q26e

 gen union2005=q84a

 gen skillgap2005=q137b_03

 replace skillgap2005=4 if skillgap2005>3

 replace skillgap2005=4-skillgap2005

 gen Ma32005=q33b_1

 gen Mnew2005=q34a2_1

 gen Ex2005=q47a

 gen Pnew2005=q134a

 gen Inn2005=q135a

 gen Tnew2005=q136a

 keep ma_dn nam2005 VA2005 K2005 L2005 D2005 owner2005 hireless2005

spec2005 union2005 skillgap2005 Ma32005 Mnew2005 Ex2005 Pnew2005

Inn2005 Tnew2005

 sort ma_dn

 save "D:\Luanvan\2005_filter.dta", replace

 use "D:\Luanvan\00_SME_2007.dta", clear

 gen nam2007=2007

 gen VA2007=kt3_06

 gen K2007=kt3_17

 gen L2007=kt3_23

 replace L2007=4 if ma_dn==5072

 gen D2007=q77

 gen owner2007=q12

 gen hireless2007=q80

 gen spec2007=q26e

 gen union2007=q84

 gen skillgap12007=q133a2_1

 gen skillgap22007=q133a2_2

 gen skillgap32007=q133a2_3

 gen skillgap2007=0

 replace skillgap2007=3 if skillgap12007==3

 replace skillgap2007=2 if skillgap22007==3

 replace skillgap2007=1 if skillgap32007==3

 gen Ma32007=q29b_1

 gen Mnew2007=q30a2_1

 gen Ex2007=q44

 gen Pnew2007=q129

 gen Inn2007=q130

 gen Tnew2007=q131

 keep ma_dn nam2007 VA2007 K2007 L2007 D2007 owner2007 hireless2007

spec2007 union2007 skillgap2007 Ma32007 Mnew2007 Ex2007 Pnew2007

Inn2007 Tnew2007

 sort ma_dn

 save "D:\Luanvan\2007_filter.dta", replace

 use "D:\Luanvan\00_SME_2009.dta", clear

 gen nam2009=2009

 gen VA2009=kt3_06

 gen K2009=kt3_20

 gen L2009=kt3_26

 gen D2009=q77

 gen owner2009=q12a

 gen hireless2009=q80

 gen spec2009=q26c

 gen union2009=q84a

 gen skillgap12009=q133a2_1

 gen skillgap22009=q133a2_2

 gen skillgap32009=q133a2_3

 gen skillgap2009=0

 replace skillgap2009=3 if skillgap12009==3

 replace skillgap2009=2 if skillgap22009==3

 replace skillgap2009=1 if skillgap32009==3

 gen Ma32009=q29b_1

 gen Mnew2009=q30a2_1

 gen Ex2009=q44

 gen Pnew2009=q129

 gen Inn2009=q130

 gen Tnew2009=q131

 keep ma_dn nam2009 VA2009 K2009 L2009 D2009 owner2009 hireless2009

spec2009 union2009 skillgap2009 Ma32009 Mnew2009 Ex2009 Pnew2009

Inn2009 Tnew2009

 sort ma_dn

 save "D:\Luanvan\2009_filter.dta", replace

 use "D:\Luanvan\00_SME_2011.dta", clear

 gen nam2011=2011

 gen VA2011=kt3_06

 gen K2011=kt3_21

 gen L2011=kt3_27

 replace L2011=1 if ma_dn==2377

 replace L2011=3 if ma_dn==2696

 replace L2011=2 if ma_dn==2719

 replace L2011=3 if ma_dn==2720

 replace L2011=3 if ma_dn==2721

 replace L2011=5 if ma_dn==4132

 replace L2011=4 if ma_dn==4287

 replace L2011=2 if ma_dn==4423

 replace L2011=3 if ma_dn==5116

 gen D2011=q105

 gen owner2011=q12a

 gen sector2011=q13a

 gen hireless2011=q108

 gen spec2011=q26c

 gen union2011=q111a

 gen skillgap12011=q126a2_1

 gen skillgap22011=q126a2_2

 gen skillgap32011=q126a2_3

 gen skillgap2011=0

 replace skillgap2011=3 if skillgap12011==3

 replace skillgap2011=2 if skillgap22011==3

 replace skillgap2011=1 if skillgap32011==3

 gen Ma32011=q29b_1

 gen Mnew2011=q30a2_1

 gen Ex2011=q46

 gen Pnew2011=0

 gen Inn2011=0

 gen Tnew2011=0

 keep ma_dn nam2011 VA2011 K2011 L2011 D2011 owner2011 hireless2011

spec2011 union2011 skillgap2011 Ma32011 Mnew2011 Ex2011 Pnew2011

Inn2011 Tnew2011

 sort ma_dn

 save "D:\Luanvan\2011_filter.dta", replace

 use "D:\Luanvan\2005_filter.dta"

 merge ma_dn using "D:\Luanvan\2007_filter.dta"

 keep if _merge==3

 drop _merge

 sort ma_dn

 save "D:\Luanvan\1459_filter.dta", replace

 merge ma_dn using "D:\Luanvan\2009_filter.dta"

 keep if _merge==3

 drop _merge

 sort ma_dn

 save "D:\Luanvan\1459_filter.dta", replace

 merge ma_dn using "D:\Luanvan\2011_filter.dta"

 keep if _merge==3

 drop _merge

 replace Pnew2011=Pnew2009

 replace Inn2011=Inn2009

 replace Tnew2011=Tnew2009

 sort ma_dn

 save "D:\Luanvan\1459_filter.dta", replace

 drop if VA2005==.

 drop if K2005==.

 drop if L2005==.

 drop if D2005==.

 drop if VA2007==.

 drop if K2007==.

 drop if L2007==.

 drop if D2007==.

 drop if VA2009==.

 drop if K2009==.

 drop if L2009==.

 drop if D2009==.

 drop if VA2011==.

 drop if K2011==.

 drop if L2011==.

 drop if D2011==.

 drop if ma_dn==14

 drop if ma_dn==2235

 drop if ma_dn==154

 drop if ma_dn==3192

 reshape long VA K L D owner hireless spec union skillgap Ma3 Mnew Ex

Pnew Inn Tnew, i(ma_dn) j(nam)

 replace D=0 if D>1

 replace owner=0 if owner>1

 replace union=0 if union>1

 replace Ex=0 if Ex>1

 replace Pnew=0 if Pnew>1

 replace Inn=0 if Inn>1

 replace Tnew=0 if Tnew>1

 bysort ma_dn (nam): gen D0=D[_n-1]

 bysort ma_dn (nam): gen VA0=VA[_n-1]

 bysort ma_dn (nam): gen TTVA=VA/VA[_n-1]

 bysort ma_dn (nam): gen TTK=K/K[_n-1]

 bysort ma_dn (nam): gen TTL=L/L[_n-1]

 gen lnVA=ln(VA)

 gen lnK=ln(K)

 gen lnL=ln(L)

 gen lnVA0=ln(VA0)

 gen lnTTVA=ln(TTVA)

 gen lnTTK=ln(TTK)

 gen lnTTL=ln(TTL)

 rename nam2005 nam1

 rename nam2007 nam2

 rename nam2009 nam3

 rename nam2011 nam4

 replace nam1=1

 replace nam2=2

 replace nam3=3

 replace nam4=4

 replace nam=1 if nam==2005

 replace nam=2 if nam==2007

 replace nam=3 if nam==2009

 replace nam=4 if nam==2011

 sort ma_dn

 save "D:\Luanvan\1454_balanced.panel.dta", replace

(2) Thống kê mô tả, Biểu đồ phân phối, Kiểm tra t-test sơ bộ trung bình VA có khác nhau khi D=0, 1, và trung bình TTVA có khác nhau khi D0=0, 1

(file code xử lý: (2) "D:\Luanvan\1454_thong.ke.mo.ta.do" )

 use "D:\Luanvan\1454_balanced.panel.dta", clear

 sum VA TTVA D K L TTK TTL

 sum lnVA lnTTVA D D0 lnK lnL lnTTK lnTTL

 sum lnVA, detail

 sum lnTTVA, detail

 sum lnK, detail

 sum lnL, detail

 sum lnTTK, detail

 sum lnTTL, detail

 histogram lnVA

 histogram lnTTVA

 histogram lnK

 histogram lnL

 histogram lnTTK

 histogram lnTTL

 ttest VA, by(D)

 ttest TTVA, by(D0)

 ttest TTVA, by(D)

 save "D:\Luanvan\1454_thong.ke.mo.ta.dta", replace

(3) Kết quả hồi quy tác động đào tạo D đến giá trị gia tăng VA

(file code xử lý: (3) "D:\Luanvan\1454_hoi.quy_lnVA.do" )

 use "D:\Luanvan\1454_balanced.panel.dta", clear

 reg lnVA D lnK lnL, robust cluster(ma_dn)

 vif

 xtset ma_dn nam

 xtreg lnVA D lnK lnL, re

 xtreg lnVA D lnK lnL, fe

 xi: xtreg lnVA D lnK lnL i.nam, fe

 testparm _Inam*

 quietly xtreg lnVA D lnK lnL, fe

 estimates store fixed

 quietly xtreg lnVA D lnK lnL, re

 hausman fixed

 areg lnVA D lnK lnL, absorb(ma_dn)

 xi: areg lnVA D lnK lnL i.nam, absorb(ma_dn)

 reg lnVA D, robust cluster(ma_dn)

 vif

 xtset ma_dn nam

 xtreg lnVA D, re

 xtreg lnVA D, fe

 xi: xtreg lnVA D i.nam, fe

 areg lnVA D, absorb(ma_dn)

 xi: areg lnVA D i.nam, absorb(ma_dn)

 save "D:\Luanvan\1454_hoi.quy_lnVA.dta", replace

(4) Kết quả hồi quy tác động của đào tạo D đến tăng trưởng giá trị gia tăng TTVA theo mô hình truyền thống

(file code xử lý: (4) "D:\Luanvan\1454_hoi.quy_lnTTVA.do" )

 use "D:\Luanvan\1454_balanced.panel.dta", clear

 drop if nam==1

 drop nam1

 xtset ma_dn nam

 xi: xtreg lnTTVA D0 lnTTK lnTTL lnVA0 i.nam, fe

 xi: xtreg lnTTVA D lnTTK lnTTL lnVA0 i.nam, fe

 reg lnTTVA D0 lnTTK lnTTL lnVA0

 vif

 reg lnTTVA D lnTTK lnTTL lnVA0

 vif

 save "D:\Luanvan\1454_twoyear.dta", replace

(5) Tác động trực tiếp và gián tiếp của đào tạo D đến giá trị gia tăng VA

(file code xử lý: (5) "D:\Luanvan\1454_tac.dong.gian.tiep.do" )

 use "D:\Luanvan\1454_balanced.panel.dta", clear

 xtset ma_dn nam

 xi: xtreg lnVA D lnK lnL i.nam, fe

 xi: xtreg lnVA D i.nam, fe

 xi: xtreg lnVA lnK lnL i.nam, fe

 xi: xtreg lnK D i.nam, fe

 predict muyK, ue

 xi: xtreg lnL D i.nam, fe

 predict muyL, ue

 xi: xtreg lnVA D muyK muyL i.nam, fe

 xi: areg lnVA D lnK lnL i.nam, absorb(ma_dn)

 xi: areg lnVA D i.nam, absorb(ma_dn)

 xi: areg lnVA lnK lnL i.nam, absorb(ma_dn)

 xi: areg lnK D i.nam, absorb(ma_dn)

 xi: areg lnL D i.nam, absorb(ma_dn)

 xi: areg lnVA D muyK muyL i.nam, absorb(ma_dn)

 save "D:\Luanvan\1454_hoi.quy_lnVA.dta", replace

(PL.06) Tác động của đào tạo D0 và D đến tăng trưởng giá trị gia tăng TTVA theo mô hình tác động trung gian

(file code xử lý: (6) "D:\Luanvan\1454_tac.dong.gian.tiep_TTVA.do" )

 use "D:\Luanvan\1454_balanced.panel.dta", clear

 drop if nam==1

 drop nam1

 xtset ma_dn nam

 xi: xtreg lnTTVA D0 lnTTK lnTTL lnVA0 i.nam, fe

 xi: xtreg lnTTVA D0 lnVA0 i.nam, fe

 xi: xtreg lnTTK D0 lnVA0 i.nam, fe

 xi: xtreg lnTTL D0 lnVA0 i.nam, fe

 xi: xtreg lnTTVA D lnTTK lnTTL lnVA0 i.nam, fe

 xi: xtreg lnTTVA D lnVA0 i.nam, fe

 xi: xtreg lnTTK D lnVA0 i.nam, fe

 xi: xtreg lnTTL D lnVA0 i.nam, fe

 xi: xtreg lnTTVA D lnTTK lnTTL lnVA0 i.nam, fe

 xi: xtreg lnTTVA D lnTTK lnVA0 i.nam, fe

 xi: xtreg lnTTL D lnTTK lnVA0 i.nam, fe

 predict muyTTL, ue

 xi: xtreg lnTTVA D lnTTK muyTTL lnVA0 i.nam, fe

 save "D:\Luanvan\TTVA\1454_so.sanh.hoi.quy_lnTTVA.dta", replace

(7) Các yếu tố tác động quyết định doanh nghiệp có đào tạo hay không, mô hình hồi quy (4.9), và kiểm tra vấn đề nội sinh, mô hình (4.10) (4.11) (4.12)

(file code xử lý: (7) "D:\Luanvan\1454_noi.sinh.do" )

 use "D:\Luanvan\1454_balanced.panel.dta", clear

 xtset ma_dn nam

 xi: xtlogit D lnK lnL hireless union skillgap spec Ex Pnew Inn Tnew Mnew

Ma3 i.nam, fe

 xi: xtreg lnVA D lnK lnL i.nam hireless union spec Tnew, fe

 xi: xtlogit D lnK lnL Tnew i.nam, fe

 predict du, stdp

 xi: xtreg lnVA D lnK lnL i.nam du, fe

 save "D:\Luanvan\1454_noi.sinh.dta", replace