Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Phân tích tác động đầu tư trực tiếp nước ngoài đến năng suất lao động ngành dệt may ở Việt Nam

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

TRẦN CẨM LINH

PHÂN TÍCH TÁC ĐỘNG ĐẦU TƯ

TRỰC TIẾP NƯỚC NGOÀI ĐẾN NĂNG SUẤT

LAO ĐỘNG NGÀNH DỆT MAY Ở VIỆT NAM

Chuyên ngành: KINH TẾ PHÁT TRIỂN

Mã số : 60310105

LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS. TRƯƠNG ĐĂNG THỤY

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2013

Mục lục CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU ...................................................................................... 3

1.1. Đặt vấn đề ........................................................................................................ 3

1.2. Mục tiêu nghiên cứu ......................................................................................... 4

1.3. Câu hỏi nghiên cứu ........................................................................................... 4

1.4. Phương pháp nghiên cứu .................................................................................. 4

1.5. Phạm vi nghiên cứu .......................................................................................... 5

1.6. Bố cục của nghiên cứu ...................................................................................... 5

CHƯƠNG II: CƠ SỞ LÝ LUẬN............................................................................. 6

2.1. Lý thuyết kinh tế ............................................................................................... 6

2.1.1. Hàm sản xuất ................................................................................................. 6

2.1.2. Một số dạng hàm sản xuất tiêu biểu ............................................................... 8

2.2. Lý thuyết về tác động của FDI đến năng suất lao động ................................... 11

2.2.1. Các kênh tác động ........................................................................................ 11

2.2.2. Khung lý thuyết về sự tác động của FDI lên năng suất lao động .................. 12

2.3. Các nghiên cứu thực nghiệm ........................................................................... 13

2.3.1. Tác động tích cực của FDI lên năng suất lao động ....................................... 13

2.3.2. Tác động tiêu cực của FDI lên năng suất lao động ....................................... 16

2.4. Khung phân tích ............................................................................................. 18

CHƯƠNG III: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .................................................. 19

3.1. Phương pháp nghiên cứu ................................................................................ 19

3.2. Mô hình nghiên cứu ........................................................................................ 20

3.3. Mô tả các biến ................................................................................................ 21

3.3.1. Biến phụ thuộc (Labpro10) .......................................................................... 21

3.3.2. Các biến giải thích ....................................................................................... 21

3.4. Mô tả dữ liệu nghiên cứu ................................................................................ 23

CHƯƠNG IV: KẾT QUẢ ..................................................................................... 25

4.1. Kết quả thống kê mô tả ................................................................................... 25

4.1.1. Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu .............................................................. 25

4.1.2. Thống kê mô tả các biến .............................................................................. 26

4.1.3. Ma trận tương quan ...................................................................................... 29

4.2. Mô hình ước lượng và kết quả nghiên cứu ...................................................... 30

4.2.1. Kết quả phân tích hồi quy ............................................................................ 30

4.2.2. Diễn giải ý nghĩa các hệ số hồi quy .............................................................. 37

4.2.3. Thảo luận kết quả nghiên cứu ...................................................................... 40

CHƯƠNG V: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ......................................................... 44

5.1. Kết luận .......................................................................................................... 44

5.2. Kiến nghị ........................................................................................................ 45

5.3. Giới hạn của nghiên cứu ................................................................................. 46

TÀI LIỆU THAM KHẢO ..................................................................................... 47

PHỤ LỤC.............................................................................................................. 50

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận văn này là công trình nghiên cứu do cá nhân tôi thực hiện.

Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực. Các tài liệu tham khảo được

trích dẫn nguồn rõ ràng.

Tác giả

Trần Cẩm Linh

LỜI CẢM ƠN

Tôi vô cùng biết ơn hai đấng sinh thành, Người đã sinh tôi ra, nuôi nấng và dạy dỗ

tôi đạt kết quả như ngày hôm nay.

Tôi kính gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất và chân thành nhất đến TS. Trương Đăng

Thụy, người đã hướng dẫn nhiệt tình và có những góp ý quan trọng cho nghiên cứu

của tôi trong suốt quá trình thực hiện.

Tôi xin chân thành cảm ơn đến quý thầy, cô Khoa Kinh tế – Đại học Kinh tế Tp. Hồ

Chí Minh đã trang bị và bổ sung những kiến thức hữu ích cho tôi trong suốt quá

trình học tập tại trường và trong thời gian thực hiện nghiên cứu này.

Cuối cùng, tôi gửi lời cảm ơn đến các bạn học viên cao học Khoa Kinh tế khóa 21

và đồng nghiệp đã tận tình giúp đỡ, chia sẻ, hỗ trợ và động viên tôi trong suốt khóa

học.

Trần Cẩm Linh

iii

TÓM TẮT

Nghiên cứu này phân tích tác động của FDI đến năng suất lao động doanh nghiệp

hoạt động sản xuất trong ngành dệt may ở Việt Nam, sử dụng bộ dữ liệu điều tra

doanh nghiệp Việt Nam năm 2010 của Tổng Cục thống kê. Dữ liệu nghiên cứu bao

gồm 1.237 doanh nghiệp hoạt động trong ngành dệt may với các hình thức sở hữu

doanh nghiệp khác nhau. Trong đó, doanh nghiệp FDI chiếm 27,7% tổng số doanh

nghiệp, doanh nghiệp quốc doanh chiếm 3,7% và doanh nghiệp ngoài quốc doanh

chiếm 68,6%. Nghiên cứu áp dụng hàm Cobb – Douglas và hàm Translog để phân

tích tác động của FDI lên năng suất lao động doanh nghiệp hoạt động sản xuất trong

ngành dệt may. Trong đó, biến năng suất lao động được giải thích bởi các biến như:

vốn đầu tư cố định trên mỗi lao động, chi phí của doanh nghiệp trên mỗi lao động,

lao động bình quân trong doanh nghiệp, số năm hoạt động của doanh nghiệp, vị trí

của doanh nghiệp và hình thức sở hữu doanh nghiệp. Hàm sản xuất ước lượng được

đảm bảo đầy đủ các thuộc tính của hàm sản xuất. Kết quả nghiên cứu khẳng định

rằng có sự tác động của FDI lên năng suất lao động doanh nghiệp hoạt động trong

ngành dệt may và tác động này là tiêu cực. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng khẳng

định chưa có bằng chứng về sự tác động của FDI lên năng suất lao động doanh

nghiệp dệt may hoạt động ở các vùng khác nhau trong cả nước.

Từ khóa: năng suất lao động, FDI, doanh nghiệp dệt may

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

FDI (Foreign Direct Investment) : Vốn đầu tư trực tiếp nước ngoài

OECD (Organization for Economic : Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế

Co-operation and Development)

OLS (Ordinary Least Square) : Hồi quy tuyến tính bình phương nhỏ nhất

DANH MỤC CÁC BẢNG

Trang

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các doanh nghiệp theo hình thức sở hữu và theo vùng .. 25

Bảng 4.2: Phân phối năng suất lao động dưới dạng thức logarit ln(Labpro10) ....... 26

Bảng 4.3: Thống kê mô tả các biến theo hình thức sở hữu doanh nghiệp ............... 28

Bảng 4.4: Ma trận tương quan ............................................................................... 30

Bảng 4.5: Mô hình ước lượng dạng hàm Cobb – Douglas và Translog .................. 30

Bảng 4.6: Kiểm định hệ số hồi quy mô hình ước lượng dạng hàm Cobb – Douglas31

Bảng 4.7: Kiểm định hệ số hồi quy mô hình ước lượng dạng hàm Translog .......... 31

Bảng 4.8: Kết quả kiểm định White ....................................................................... 33

Bảng 4.9: Kiểm định Breusch-Pagan / Cook-Weisberg .......................................... 33

Bảng 4.10: Kết quả kiểm định White ..................................................................... 34

Bảng 4.11: Kiểm định Breusch-Pagan / Cook-Weisberg ........................................ 34

Bảng 4.12: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến .................................................. 35

Bảng 4.13: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến .................................................. 36

DANH MỤC CÁC HÌNH

Trang

Hình 2.1: Khung phân tích sự tác động của FDI lên năng suất lao động................. 18

Hình 4.1: Phân phối của các biến giải thích dưới dạng histogram .......................... 27

Hình 4.2. Sự thay đổi của năng suất lao động theo sự biến đổi của vốn đầu tư cố

định trên mỗi lao động ........................................................................................... 42

Hình 4.2a: Mô hình ước lượng dạng hàm Cobb – Douglas .................................... 42

Hình 4.2b: Mô hình ước lượng dạng hàm Translog................................................ 42

CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU

1.1. Đặt vấn đề

Tháng 12 năm 1987, Luật đầu tư nước ngoài lần đầu tiên ra đời đã khơi

thông dòng chảy nguồn vốn FDI vào Việt Nam, đây là đòn bẩy quan trọng giúp nền

kinh tế tăng trưởng nhanh trong 2 thập kỷ tiếp theo. Vốn FDI được phát hiện là có

tác động tích cực đến tăng trưởng kinh tế Việt Nam giai đoạn 1988 – 2003 (Nguyễn

Thị Tuệ Anh và cộng sự, 2006). Trong lĩnh vực việc làm, khu vực FDI tạo ra trên 2

triệu lao động trực tiếp và khoảng 3-4 triệu lao động gián tiếp (Đào Quang Thu,

2013). Thu nhập bình quân theo tháng của người lao động ở khu vực FDI cao hơn

khu vực doanh nghiệp tư nhân trong nước nhưng thấp hơn khu vực doanh nghiệp

nhà nước (Đào Quang Thu, 2013). Bên cạnh sự tác động của khu vực FDI đến tăng

trưởng kinh tế, tạo ra việc làm và thu nhập của người lao động đã nêu ở trên thì vấn

đề nghiên cứu đặt ra là khu vực FDI có tác động đến năng suất lao động doanh

nghiệp hay không? Đây là vấn đề nghiên cứu rất cần thiết và có ý nghĩa trong bối

cảnh kinh tế hiện nay và giúp cho các nhà hoạch định ban hành cơ chế chính sách

hiệu quả về thu hút FDI ở Việt Nam.

Hiện nay, trên thế giới cũng như ở Việt Nam có nhiều nghiên cứu thực

nghiệm về sự tác động của FDI lên năng suất lao động doanh nghiệp nói chung và

ngành dệt may nói riêng. Tuy nhiên, kết quả các nghiên cứu thực nghiệm đã chưa

đạt đến một sự đồng thuận, các nghiên cứu (Liu và cộng sự, 2001; Nguyễn Thị Tuệ

Anh và cộng sự, 2006; Phạm Xuân Kiên, 2008; Ludo và cộng sự, 2008; Mebratie,

2010) khẳng định rằng tác động này thực sự là tích cực, một số nghiên cứu khác

(De Mello, 1999; Konings, 2000; Vahter, 2004; Javorcik, 2004; Thiam, 2006) cho

rằng nó là mơ hồ hoặc thậm chí tiêu cực. Ngành dệt may Việt Nam trong những

năm qua đã phát triển mạnh mẽ và là ngành có kim ngạch xuất khẩu lớn nhất và mang lại một lượng ngoại tệ lớn cho đất nước1, tuy nhiên giá trị gia tăng của ngành

1 Giá trị xuất khẩu của ngành dệt may năm 2010 đạt 11,2 tỷ USD và đóng góp trên 16% tổng kim ngạch xuất khẩu của cả nước (Hiệp hội Dệt may Việt Nam [VITAS])

còn thấp do các doanh nghiệp chỉ mới dừng lại ở khâu cắt và may. Bên cạnh đó, các

chính sách thu hút FDI vào ngành này với kỳ vọng tạo hiệu ứng tăng năng suất và

giá trị gia tăng vẫn chưa mang lại kết quả đáng kể. Nghiên cứu này sẽ kiểm chứng

xem có sự tác động của FDI lên năng suất lao động ngành dệt may ở Việt Nam hay

không và sự tác động này là tích cực hay tiêu cực.

Mặt khác, vấn đề nghiên cứu tiếp theo đặt ra là khu vực FDI có tác động đến

năng suất lao động ngành dệt may ở các vùng khác nhau hay không? Có phải chăng,

sự tác động của khu vực FDI lên năng suất lao động ngành dệt may có sự khác biệt

giữa các vùng khác nhau. Nghiên cứu sẽ phân tích và làm rõ sự tác động này.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu của nghiên cứu này nhằm phân tích sự tác động của FDI đến năng

suất lao động ngành dệt may ở Việt Nam và kiểm chứng xem có sự tác động của

FDI đến năng suất lao động ngành dệt may ở các vùng khác nhau trong cả nước hay

không.

1.3. Câu hỏi nghiên cứu

- FDI có hay không có tác động đến năng suất lao động ngành dệt may ở

Việt Nam? Nếu có thì tác động đó là tích cực hay tiêu cực?

- FDI tác động như thế nào đến năng suất lao động ngành dệt may ở các

vùng khác nhau trong cả nước?

1.4. Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này sử dụng các phương pháp sau nhằm phân tích sự tác động

của FDI lên năng suất lao động ngành dệt may:

- Phương pháp thống kê mô tả

- Phương pháp phân tích hồi quy OLS

- Thực hiện các kiểm định cần thiết nhằm giảm thiểu hiện tượng ước lượng

chệch.

1.5. Phạm vi nghiên cứu

- Về đối tượng nghiên cứu: nghiên cứu chọn các doanh nghiệp hoạt động

trong ngành dệt may làm đối tượng nghiên cứu.

- Về nội dung nghiên cứu: nghiên cứu này phân tích sự tác động của FDI lên

năng suất lao động doanh nghiệp hoạt động sản xuất trong ngành dệt may.

- Về không gian nghiên cứu: các doanh nghiệp dệt may hoạt động sản xuất

trong lãnh thổ Việt Nam.

1.6. Bố cục của nghiên cứu

Báo cáo nghiên cứu gồm có 5 chương. Chương đầu tiên là giới thiệu vấn đề

nghiên cứu, trong đó trình bày vấn đề nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi

nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu và kết cấu của nghiên

cứu. Chương tiếp theo trình bày cơ sở lý luận, trong chương này trình bày lý thuyết

về hàm sản xuất, trong đó giới thiệu một số hàm sản xuất tiêu biểu như hàm Cobb –

Douglas, hàm Translog; trình bày lý thuyết về tác động của FDI đến năng suất lao

động ở cấp độ doanh nghiệp, tổng kết các nghiên cứu thực nghiệm trước đây về vấn

đề nghiên cứu có liên quan và cuối cùng là xác định khung phân tích tác động của

FDI lên năng suất lao động. Trong chương 3, giới thiệu phương pháp nghiên cứu,

mô hình nghiên cứu, mô tả các biến và mô tả dữ liệu nghiên cứu. Tiếp theo là

chương 4, trong chương này trình bày kết quả nghiên cứu trên cơ sở thực hiện các

kiểm định cần thiết và phân tích hồi quy OLS 1.237 doanh nghiệp hoạt động sản

xuất trong ngành dệt may được trích lọc từ Bộ dữ liệu khảo sát điều tra doanh

nghiệp Việt Nam năm 2010 của Tổng cục thống kê nhằm trả lời các câu hỏi nghiên

cứu đặt ra ban đầu. Cuối cùng là chương 5, chương kết luận và kiến nghị, trong

chương này, điểm lại một số phát hiện chính của nghiên cứu và trên cơ sở kết quả

nghiên cứu đề xuất một số kiến nghị về mặt chính sách; cuối cùng nêu lên một số

hạn chế của nghiên cứu này và đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo.

CHƯƠNG II: CƠ SỞ LÝ LUẬN

2.1. Lý thuyết kinh tế

2.1.1. Hàm sản xuất

Hàm sản xuất được sử dụng như một công cụ quan trọng trong phân tích

kinh tế. Có giả thuyết cho rằng Philip (1894) là nhà kinh tế học đầu tiên xây dựng

phép toán đại số thể hiện mối quan hệ giữa đầu ra và đầu vào dưới dạng P = f (x1,

x2, ..., xm), tuy nhiên cũng có giả thuyết cho rằng Johann Von Thünen là người đầu

tiên xây dựng nó trong những năm 1840 (Humphrey, 1997).

Từ những năm đầu của thập niên 1950 đến những năm cuối của thập niên

1970, hàm sản xuất đã thu hút sự chú ý của nhiều nhà kinh tế. Trong một khoảng

thời gian ngắn, các hình thức toán học của hàm sản xuất thể hiện mối quan hệ giữa

đầu vào và đầu ra được đề xuất. Đặc biệt sau khi nghiên cứu và phân tích kỹ về hàm

sản xuất đã phát sinh nhiều kết luận khác nhau (Sudhanshu, 2007).

Hàm sản xuất là một dạng hàm thể hiện mối quan hệ giữa một lượng đầu vào

và lượng sản phẩm đầu ra. Hàm sản xuất nói chung có dạng:

Y = f(x) (2.1)

Trong đó:

Y: là lượng sản phẩm đầu ra

x: là các yếu tố đầu vào

Các đặc điểm của hàm sản xuất:

- f(0) = 0: khi các đầu vào bằng 0 thì sản lượng cũng bằng 0.

- y và x đồng biến với nhau: khi gia tăng các lượng đầu vào thì sản lượng đầu

ra cũng tăng.

- Nếu x không âm và hữu hạn, thì f(x): i) hữu hạn; ii) liên tục; iii) không âm;

iv) chỉ có một giá trị ứng với một giá trị của x.

Trong thực tế, hàm sản xuất có dạng như sau:

(2.2) Y = f (K, L, Mi)

Trong đó Y là sản lượng đầu ra tối đa có thể sản xuất được từ tổ hợp nhất

định vốn (K) (vốn ở đây được hiểu là vốn hiện vật, tồn tại dưới dạng nhà xưởng,

máy móc, thiết bị hay hàng tồn kho), lao động (L), Mi các yếu tố đầu vào phù hợp

khác; f biểu thị Y là một hàm số của các yếu tố đầu vào K, L, Mi.

Một điểm cần lưu ý đối với hàm sản xuất là từ một tổ hợp yếu tố sản xuất

đầu vào xác định, chỉ có thể tạo ra một mức sản lượng đầu ra tối đa duy nhất. Tuy

nhiên, điều ngược lại có thể là không đúng. Để sản xuất ra một sản lượng đầu ra

như nhau, người ta có thể sử dụng các kết hợp đầu vào khác nhau. Để tạo ra cùng

một mức sản lượng, nếu một đầu vào nào đó được sử dụng nhiều hơn, chắc chắn

một loại đầu vào khác phải được sử dụng ít hơn.

Một hàm sản xuất thực chất khái quát các kỹ thuật sản xuất có hiệu quả khác

nhau trong giới hạn của một trình độ công nghệ nhất định. Tiến bộ công nghệ (hay

tiến bộ kỹ thuật) cho phép người ta có thể sản xuất ra nhiều hàng hóa hơn từ những

lượng đầu vào như cũ. Nó có thể biến các kỹ thuật sản xuất hiệu quả trước đây

thành kỹ thuật sản xuất không hiệu quả. Nó tạo ra những kỹ thuật sản xuất mới có

năng suất cao hơn. Vì thế, nếu một hàm sản xuất gắn liền với một trình độ công

nghệ nhất định thì tiến bộ công nghệ làm thay đổi cả hàm sản xuất.

Doanh nghiệp có thể điều chỉnh được tất cả các yếu tố sản xuất. Với giả định

đơn giản hóa về việc doanh nghiệp chỉ sử dụng hai yếu tố sản xuất K và L, hàm sản

xuất Y = f (K, L) cho thấy sản lượng Y phụ thuộc cả vào K lẫn L, và để tạo ra các

sản lượng Y, doanh nghiệp có quyền cân nhắc sự kết hợp tối ưu giữa chúng. Một

mặt, để sản xuất ra cùng một mức sản lượng Y, có thể lựa chọn một sự đánh đổi nào

đó giữa K và L. Có thể tăng K và giảm L hoặc ngược lại, theo nhiều phương án

khác nhau mà vẫn tạo ra cùng một mức sản lượng Y. Mặt khác, khi cả K và L đều

tăng, đương nhiên, sản lượng đầu ra Y được sản xuất ra cũng tăng. Có ba khả năng

xảy ra:

- Thứ nhất, khi quy mô tất cả các yếu tố đầu vào của sản xuất đều tăng lên n

lần, song sản lượng đầu ra lại tăng nhiều hơn n lần, tức f (nK,nL) > n.f (K,L), ta nói,

doanh nghiệp đang hoạt động ở miền hiệu suất tăng dần theo quy mô. Ở đây, quy

mô sản xuất của doanh nghiệp lớn hơn cho phép nó có thể khai thác được những lợi

thế của việc chuyên môn hóa sản xuất hoặc sử dụng được các máy móc, thiết bị tinh

vi hơn, có hiệu suất cao hơn. Nếu việc mở rộng quy mô không làm thay đổi nhiều

giá cả các yếu tố sản xuất, điều đó cũng làm cho chi phí bình quân dài hạn của

doanh nghiệp giảm xuống.

- Thứ hai, khi số lượng tất cả các yếu tố đầu vào được sử dụng đều tăng lên

một cách cân đối n lần kéo theo sản lượng đầu ra Y cũng tăng lên đúng n lần, tức

f(nK,nL) = n.f(K,L), ta nói, doanh nghiệp đang hoạt động trên miền hiệu suất không

đổi theo quy mô. Trong trường hợp này, nếu giá cả các yếu tố sản xuất vẫn giữ

nguyên, việc mở rộng quy mô không làm thay đổi chi phí bình quân dài hạn của

doanh nghiệp.

- Thứ ba, khi lượng tất cả các yếu tố đầu vào được sử dụng đều tăng lên n lần

song sản lượng đầu ra Q lại tăng thấp hơn n lần, tức f(nK,nL) < n.f(K,L), ta nói,

doanh nghiệp đang hoạt động ở miền hiệu suất giảm dần theo quy mô. Nếu giá cả

các yếu tố sản xuất vẫn không thay đổi, trong trường hợp này, càng tăng quy mô sản

xuất, chi phí bình quân dài hạn của doanh nghiệp cũng càng tăng. Quá một ngưỡng

nào đó, quy mô lớn lại trở thành một bất lợi đối với doanh nghiệp.

2.1.2. Một số dạng hàm sản xuất tiêu biểu

a) Hàm Cobb - Douglas

Trong kinh tế học, hàm sản xuất Cobb – Douglas được sử dụng rộng rãi và

phổ biến trong việc phân tích tăng trưởng và năng suất, nó thể hiện mối quan hệ

giữa một lượng đầu vào và một lượng đầu ra. Nó được đề xuất bởi Knut Wicksell

(1851 - 1926) và được thử nghiệm với bằng chứng thống kê của Charles Cobb và

Paul Douglas năm 1928.

Cobb và Douglas (1928) công bố một nghiên cứu, trong đó họ mô phỏng sự

phát triển của nền kinh tế Mỹ trong thời gian 1899-1922 với quan điểm đơn giản

hóa là nền kinh tế, trong đó sản lượng sản xuất được xác định bởi số lượng lao động

tham gia và số vốn đầu tư. Trong khi có nhiều yếu tố khác ảnh hưởng đến hiệu quả

kinh tế mô hình của họ được chứng minh là khá chính xác.

Hàm Cobb – Douglas có dạng như sau:

Y=ALαKβ (2.3)

Trong đó:

Y: Tổng sản lượng được tính bằng giá trị bằng tiền của tất cả các hàng hóa

sản xuất trong một năm.

L: đầu vào lao động được tính bằng tổng số lao động làm việc trong một

năm.

K: vốn đầu vào được tính bằng giá trị bằng tiền của tất cả máy móc, thiết

bị,…

A: một yếu tố trong năng suất các yếu tố tổng hợp (TFP), có thể là khoa học

công nghệ

α, β là độ co giãn của sản lượng theo lao động và vốn (0 < α < 1; 0 < β < 1)

Lịch sử phát triển của hàm sản xuất Cobb – Douglas khá thú vị, nó được phát

triển không phải dựa trên cơ sở về kỹ thuật, công nghệ và trình độ quản lý trong quá

trình sản xuất mà dựa trên cơ sở toán học, phù hợp với quy luật sản lượng biên có

xu hướng giảm dần, đó là sản lượng biên của một yếu tố sản xuất giảm dần khi tiếp

tục sử dụng thêm một trong hai yếu tố sản xuất trong điều kiện yếu tố sản xuất còn

lại được giữ nguyên.

Trong hàm sản xuất Cobb – Douglas, nếu lao động L cố định, sản lượng biên

của vốn tại một điểm nào đó (ở một mức K nào đó) là lượng đầu ra tăng thêm khi

tăng thêm một đơn vị vốn. Sản lượng biên của vốn là:

MPK



α.A.Kα-1.Lβ > 0 (2.4)

Y  K 

MPK’

α.(α-1).A.Kα-2.Lβ < 0 (với 0 < α < 1)

Sản lượng biên của vốn thay đổi theo K được tính theo công thức:



MPK  K 

(2.5)

Do đó, sự thay đổi sản lượng biên của vốn theo K luôn luôn âm vì (α-1) < 0.

Điều này cho thấy MPK luôn giảm dần theo K.

Tương tự, sản lượng biên của lao động là lượng đầu ra tăng thêm khi sử dụng

MPL



β.A.Kα.Lβ-1 > 0 (2.6)

Y   L

thêm một đơn vị lao động, sản lượng biên của lao động là:



MPL’

β.(β -1).A.Kα.Lβ-2 < 0 (với 0 < β < 1)

Sản lượng biên của lao động thay đổi theo L được tính theo công thức:

MPL   L

(2.7)

Do đó, sự thay đổi sản lượng biên của lao động theo L luôn luôn âm vì (β -1)

< 0. Điều này cho thấy MPL luôn giảm dần theo L.

Có thể giải thích lý do sản phẩm biên của một yếu tố sản xuất có xu hướng

giảm dần như sau: Vì các yếu tố sản xuất khác được giữ nguyên, nên khi tăng dần

số lượng của riêng một loại yếu tố sản xuất, mỗi đơn vị của nó ngày càng có ít hơn

các yếu tố sản xuất khác để phối hợp. Vì thế, chắc chắn từ một điểm nào đó, sản

phẩm tăng thêm từ mỗi đơn vị yếu tố sản xuất bổ sung thêm sẽ ngày càng giảm dần.

Trường hợp cố định K, việc tăng thêm L thoạt tiên có thể khiến cho tổng sản lượng

tăng lên, song mức độ gia tăng có xu hướng chậm dần; nếu cứ tiếp tục tăng L, tổng

sản lượng sẽ giảm, vì số lượng lao động quá nhiều có thể dẫn đến sự ngáng trở lẫn

nhau trong quá trình sản xuất. Giải thích tương tự đối với sản phẩm biên của vốn

(cố định L).

b) Hàm Translog

Hình thức đầu tiên của hàm sản xuất Translog được đề nghị vào năm 1967

bởi J. Kmenta. Đây là một dạng hàm linh hoạt nhất, nó có ưu điểm hơn so với hàm

sản xuất Cobb-Douglas là không dựa trên giả thiết cứng nhắc như có sự thay thế

hoàn hảo hay dễ dàng giữa các yếu tố sản xuất. Bên cạnh đó, hàm sản xuất dạng

Translog cho phép chuyển đổi từ mối quan hệ tuyến tính giữa đầu ra và các yếu tố

sản xuất sang mối quan hệ phi tuyến.

Hàm sản xuất dạng Translog với 3 yếu tố đầu vào là lao động, vốn và nguyên

vật liệu đầu vào, có dạng:

(2.8) lnY = lnA + α1*lnL + α2*lnK + α3*lnM + β1*lnL*lnK + β2*lnL*lnM + β3*lnK*lnM + γ1*ln2L + γ2*ln2K + γ3*ln2M

Trong đó:

Y: Tổng sản lượng

L: đầu vào lao động được tính bằng tổng số lao động làm việc trong một

năm.

K: vốn đầu vào được tính bằng giá trị bằng tiền của tất cả máy móc, thiết bị.

A: một yếu tố trong năng suất các yếu tố tổng hợp (TFP), có thể là khoa học

công nghệ.

α, β, γ là các hệ số của phương trình.

2.2. Lý thuyết về tác động của FDI đến năng suất lao động

2.2.1. Các kênh tác động

FDI tác động đến năng suất lao động thông qua nhiều kênh khác nhau. Theo

Blomstrom và Kokko (1998) cho rằng tác động của FDI đến năng suất lao động

thông qua ba kênh: thay đổi kiến thức với lao động có tay nghề, chuyển giao công

nghệ và phân bổ nguồn lực hiệu quả do sự cạnh tranh.

Vahter (2004) sự tác động của FDI thông qua các kênh như chuyển giao

công nghệ và hiệu ứng lan truyền.

Nguyễn Thị Tuệ Anh và cộng sự (2006) cho rằng bên cạnh tác động trực tiếp

vào tăng trưởng kinh tế FDI còn có tác động gián tiếp vào năng suất lao động tại các

địa phương. FDI gây áp lực cạnh tranh lên các doanh nghiệp trong nước để họ cải

thiện hiệu quả kinh doanh.

2.2.2. Khung lý thuyết về sự tác động của FDI lên năng suất lao động



(

FDI

DIndustry

)

Skill ij

Scale ij

Blomstrom and Sjoholm (1999) đề xuất hàm năng suất lao động như sau:

Y ij L ij

L ij

(2.9)

Trong đó: Y là giá trị tăng thêm; L là số lao động; K là quy mô vốn của

doanh nghiệp; Skill là tỷ lệ lao động có kỹ năng; FDI là vốn đầu tư trực tiếp nước

ngoài; Scale là quy mô của doanh nghiệp, Dindustry là ngành sản xuất của doanh

nghiệp.

Một số nghiên cứu thực nghiệm của Liu và cộng sự. (2001); Javorcik (2004);

Yingqi và cộng sự., (2004); Pham Xuan Kien (2008),… đã kiểm tra sự tác động của

FDI lên năng suất lao động ở các doanh nghiệp trong nước bằng cách phân tích hồi

quy dựa trên biến đại diện cho yếu tố nước ngoài và các biến độc lập thể hiện đặc

điểm của doanh nghiệp. Mô hình phân tích chung được các tác giả đề xuất là:

LP = F (KL, FS, LQ, CU, SIZE, OV)

(2.10)

Trong đó, LP đại diện cho năng suất lao động; KL là tỷ lệ vốn - lao động đo

lường bằng mức độ vốn trên mỗi lao động trong doanh nghiệp; FS là biến đại diện

cho sự hiện diện của yếu tố nước ngoài trong doanh nghiệp; LQ thể hiện chất lượng

lao động trong mỗi doanh nghiệp; CU là biến đại diện cho việc sử dụng vốn, được

định nghĩa bằng tỷ lệ giữa sản lượng thực tế và sản lượng tiềm năng; SIZE thể hiện

quy mô của doanh nghiệp, OV là các biến giải thích khác có tác động ảnh hưởng lên

năng suất lao động.

2.3. Các nghiên cứu thực nghiệm

Hiện nay, trên thế giới cũng như ở Việt Nam có nhiều nghiên cứu thực

nghiệm về sự tác động của FDI lên năng suất lao động doanh nghiệp. Tuy nhiên,

các nghiên cứu thực nghiệm đã chưa đạt đến một sự đồng thuận, các nghiên cứu

(Liu và cộng sự, 2001; Nguyễn Thị Tuệ Anh và cộng sự, 2006; Phạm Xuân Kiên,

2008; Ludo và cộng sự, 2008; Mebratie, 2010) khẳng định rằng tác động này thực

sự là tích cực, một số nghiên cứu khác (De Mello,1999; Konings, 2000; Vahter,

2004; Javorcik, 2004; Thiam, 2006) cho rằng nó là mơ hồ hoặc thậm chí tiêu cực.

2.3.1. Tác động tích cực của FDI lên năng suất lao động

Trong nghiên cứu về “Tác động của FDI lên năng suất lao động trong ngành

công nghiệp điện tử ở Trung Quốc”, Liu và cộng sự (2001) đã sử dụng mô hình LP

= F(CI, FS, LQ, FP) để phân tích, trong đó LP là yếu tố đầu ra thể hiện bằng năng

suất lao động, các yếu tố đầu vào gồm CI là cường độ vốn đầu tư trên một lao động,

FS là quy mô doanh nghiệp, LQ là chất lượng lao động doanh nghiệp và FP là sự

hiện diện của yếu tố nước ngoài trong ngành công nghiệp. Để phân tích thực

nghiệm, Liu và cộng sự (2001) đã sử dụng các số liệu của Niên giám thống kê

ngành công nghiệp điện tử của Trung Quốc năm 1997 và 1998, mô hình được ước

lượng bằng các phương pháp OLS, WLS, 2SLS, W2SLS, SURE và 3SLS phân tích

9 nhóm ngành công nghiệp điện tử (radar, thiết bị thông tin liên lạc, phát thanh

truyền hình, công nghệ máy tính, các bộ phận cấu thành, thiết bị đo lường, thiết bị

điện tử chuyên dụng, thiết bị điện tử gia đình và các thiết bị điện tử khác) tác giả và

cộng sự đã chỉ ra rằng FDI có tác động tích cực đến năng suất lao động và sự hiện

diện của FDI trong ngành công nghiệp điện tử có liên quan đến năng suất lao động

và làm tăng năng suất lao động.

Trong một nghiên cứu khác, Nguyễn Thị Tuệ Anh và cộng sự (2006) nghiên

cứu về “Tác động của FDI tới tăng trưởng kinh tế Việt Nam”. Trong nghiên cứu

này, tác giả và cộng sự đã phân tích tác động của FDI đến năng suất lao động doanh

nghiệp nói chung ở Việt Nam hoạt động trong các ngành chế biến thực phẩm, dệt

may, cơ khí – điện tử, với quy mô mẫu trên 10.000 doanh nghiệp (từ trang 58 đến

trang 65) dựa trên dữ liệu Điều tra doanh nghiệp Việt Nam năm 2001 của Tổng Cục

Thống kê. Trên cơ sở sử dụng hàm sản xuất Cobb – Douglas, tác giả và cộng sự đã

đề xuất mô hình phân tích tác động như sau: nangsuat = f (cuongdovon, quimo,

trinhdo, F_hd, Dtinh, Dsohuu, Dluongthuc, Ddetmay, Ddientu), trong đó biến

Dsohuu là biến giả đại diện cho sự xuất hiện của yếu tố nước ngoài trong các ngành

sản xuất, Dsohuu nhận giá trị là 1 nếu là doanh nghiệp FDI và nhận giá trị 0 nếu là

doanh nghiệp trong nước. Qua kết quả phân tích thực nghiệm, tác giả và cộng sự đã

rút ra kết luận FDI có tác động tích cực đến năng suất lao động của doanh nghiệp

nói chung.

Trong một nghiên cứu tương tự, Phạm Xuân Kiên (2008) đã khám phá tác

động tích cực của FDI lên năng suất lao động doanh nghiệp nói chung ở Việt Nam.

Tác giả dẫn chứng ra sự hiện diện của các doanh nghiệp vốn FDI đã thúc đẩy sự

cạnh tranh giữa các doanh nghiệp trong nước, là điều tối quan trọng dể đảm bảo

việc sử dụng hiệu quả các nguồn tài nguyên, cải tiến công nghệ, và nâng cao hiệu

quả quản lý cũng như năng suất lao động. Bằng cách sử dụng hàm sản xuất Cobb –

Douglas, tác giả dựa vào dữ liệu điều tra doanh nghiệp Việt Nam năm 2005 của

Tổng Cục thống kê và chọn ra 441 doanh nghiệp hoạt động trong các ngành chế

biến thực phẩm, dệt may – da giày, cơ khí điện tử để tiến hành ước lượng theo

phương pháp OLS và đã phát hiện ra kết quả trên.

Ludo và cộng sự (2008) nghiên cứu về “tác động của FDI lên năng suất lao

động trong lĩnh vực sản xuất ở Campuchia”. Trên cơ sở hàm sản xuất Cobb –

Douglas và từ dữ liệu Khảo sát cơ sở công nghiệp năm 2000, Viện Thống kê quốc

gia – Bộ Kế hoạch Campuchia, tác giả và cộng sự đã tiến hành phân tích hồi quy

với qui mô mẫu 469 doanh nghiệp hoạt động trong giai đoạn 2002-2003. Ludo và

cộng sự đã kiểm định sự tác động của FDI lên năng suất lao động doanh nghiệp

trong lĩnh vực sản xuất ở Campuchia trên cơ sở của một số biến kiểm soát như

cường độ vốn, chi phí vật liệu đầu vào và lao động, quy mô doanh nghiệp, chất

lượng lao động, chi phí cho bản quyền và bằng sáng chế và các biến đại diện cho sự

xuất hiện của yếu tố nước ngoài: hình thức sở hữu doanh nghiệp, tỷ lệ việc làm của

các công ty nước ngoài trên tổng số việc làm và tỷ lệ sản phẩm đầu ra của các công

ty nước ngoài trên tổng giá trị sản xuất trong mỗi phân ngành cấp 4. Qua quá trình

phân tích hồi quy OLS, tác giả và cộng sự đã phát hiện ra rằng các biến số đại diện

cho yếu tố FDI là tích cực và có ý nghĩa, điều đó có nghĩa rằng FDI có tác động tích

cực đến năng suất lao động trong lĩnh vực sản xuất của Campuchia.

Mebratie (2010) với chủ đề nghiên cứu “FDI và năng suất lao động ở Nam

Phi”, trên cơ sở hàm sản xuất Cobb – Douglas, từ nguồn dữ liệu được thu thập từ

World Bank Enterprise Survey (WBES) trong năm 2003 và năm 2007, tác giả đã

tiến hành phân tích hồi quy OLS 1.660 doanh nghiệp (gồm 603 doanh nghiệp trong

năm 2003 và 1.057 doanh nghiệp trong năm 2007) hoạt động trong tất cả các ngành

sản xuất (chế biến thực phẩm, dệt may – da giày, cơ khí điện tử, hóa chất, luyện

kim, bán buôn, bán lẻ, khách sạn, nhà hàng, giao thông vận tải, công nghệ thông

tin,…) ở Nam Phi. Tác giả đã xây dựng mô hình phân tích trên cơ sở các biến sau:

biến được giải thích là biến năng suất lao động, các biến giải thích: cường độ vốn

đầu tư trên mỗi lao động, chất lượng lao động, số năm doanh nghiệp hoạt động, quy

mô doanh nghiệp, biến giả thời gian cho năm 2007, mức độ tập trung công nghiệp,

chi phí đầu tư cho R&D, và 2 biến đại diện cho sự hiện diện của yếu tố nước ngoài

là tỷ lệ phần trăm vốn chủ sở hữu cổ phiếu doanh nghiệp là người nước ngoài, tỷ lệ

phần trăm của vốn đăng ký thuộc sở hữu của nhà đầu tư nước ngoài trong ngành

công nghiệp. Qua kết quả phân tích tác giả đã phát hiện FDI có tác động tích cực

làm tăng năng suất lao động doanh nghiệp ở Nam Phi, tuy nhiên năng suất lao động

của các doanh nghiệp trong nước không chịu sự tác động lan tỏa nào từ FDI và sự

hiện diện của yếu tố nước ngoài có thể không có ảnh hưởng đáng kể đến năng suất

lao động các doanh nghiệp trong nước nếu khoảng cách chuyển giao công nghệ bị

hạn chế về mặt hiệu ứng lan tỏa từ yếu tố nước ngoài cho các công ty địa phương.

Phát hiện này cũng cho thấy cần tạo ra một môi trường tạo điều kiện cho việc

chuyển giao một số lợi ích từ các công ty nước ngoài với các doanh nghiệp trong

nước.

2.3.2. Tác động tiêu cực của FDI lên năng suất lao động

De Mello (1999) trong nghiên cứu về “FDI dẫn đến tăng trưởng kinh tế.

Bằng chứng sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu bảng” đã xác định tác động

tiêu cực của FDI vào sự tăng trưởng của năng suất của mẫu tổng thể bao gồm 32

quốc gia (17 nước bên ngoài OECD và 15 nước thuộc OECD). Các nước không

thuộc OECD chịu tác động tiêu cực của FDI đến tổng năng suất cao hơn so với các

nước thuộc OECD.

Konings (2000) trong nghiên cứu về “Tác động của FDI đến các doanh

nghiệp trong nước. Bằng chứng từ dữ liệu bảng cấp doanh nghiệp ở một số nền kinh

tế mới nổi”. Bằng việc sử dụng mô hình ước lượng dạng thức logarit của hàm sản

xuất, tác giả đã tiến hành phân tích hồi quy OLS và GMM (Generalized Methods of

Moments) 2.321 doanh nghiệp ở Bulgaria, 3.844 doanh nghiệp ở Rumani và 262

doanh nghiệp ở Ba Lan hoạt động trong giai đoạn 1993-1997 với biến đại diện cho

sự hiện diện của yếu tố FDI là tỷ lệ sản lượng được sản xuất bởi các doanh nghiệp

FDI so với tổng sản lượng của các doanh nghiệp trong một ngành cụ thể và tác giả

đã phát hiện ra tác động tiêu cực của FDI lên năng suất lao động doanh nghiệp ở các

nước có nền kinh tế thị trường mới nổi: Bulgaria, Romania và Ba Lan. Tác giả

không tìm thấy bằng chứng về tác động lan tỏa tích cực của FDI đến các doanh

nghiệp ở các nước có nền kinh tế mới nổi.

Vahter (2004) nghiên cứu về “tác động của FDI lên năng suất lao động ở

Estonia và Slovenia”. Trên cơ sở hàm sản xuất Cobb – Douglas và từ dữ liệu bảng

cấp doanh nghiệp hoạt động trong các ngành công nghiệp sản xuất của Văn phòng

Thống kê Slovenia và Estonia, bằng việc xây dựng mô hình phân tích với các biến

đại diện cho sự xuất hiện của yếu tố FDI như hình thức sở hữu doanh nghiệp, tỷ lệ

tổng tài sản của các doanh nghiệp đầu tư nước ngoài so với tổng tài sản của tất cả

các doanh nghiệp trong cùng một ngành, tác giả đã sử dụng phương pháp ước lượng

các yếu tố ngẫu nhiên (mô hình Random Effect model) và ước lượng các yếu tố

không ngẫu nhiên (mô hình Fixed Effect model) để phân tích hồi quy cho 326

doanh nghiệp hoạt động ở Estonia giai đoạn 1996 - 2001 và 982 doanh nghiệp hoạt

động ở Slovennia giai đoạn 1994-2000 và đã phát hiện ra FDI có tác động tiêu cực

lên năng suất lao động ở Estonia và tác động tích cực ở Slovennia.

Javorcik (2004) trong nghiên cứu về “Sự gia tăng đầu tư FDI có làm tăng

năng suất các doanh nghiệp trong nước hay không? Nghiên cứu về ngoại tác lan

truyền thông qua mối quan hệ nghịch” ở Lithuania. Trên cơ sở hàm sản xuất Cobb –

Douglas và từ dữ liệu Khảo sát doanh nghiệp hàng năm của Văn phòng Thống kê

Lithuania năm 2001, bằng việc xây dựng mô hình phân tích với các biến đại diện

cho sự xuất hiện của yếu tố FDI như hình thức sở hữu doanh nghiệp, vốn FDI trung

bình tham gia trong các doanh nghiệp, biến thể hiện mối quan hệ tiềm năng giữa các

nhà cung cấp trong nước với công ty đa quốc gia, tỷ lệ cổ phiếu của các công ty FDI

trong doanh nghiệp, tác giả đã tiến hành phân tích hồi quy OLS cho 12.000 doanh

nghiệp năm 1996 và 21.000 doanh nghiệp năm 1999 và đã không tìm thấy bằng

chứng về sự tác động lan tỏa của FDI trong nội bộ ngành của các doanh nghiệp ở

Lithuania và trong lĩnh vực cung cấp các trung gian đầu vào.

Thiam (2006) trong nghiên cứu về “Đầu tư trực tiếp nước ngoài và năng

suất. Bằng chứng từ các nền kinh tế Đông Á”. Trong nghiên cứu này, tác giả đã tập

trung kiểm định mối quan hệ giữa FDI và năng suất của 8 nền kinh tế ở Đông Á:

Trung Quốc, Hồng Kông, Indonesia, Malaysia, Hàn Quốc, Singapore, Đài Loan và

Thái Lan với dữ liệu nghiên cứu được thu thập từ cơ sở dữ liệu đầu tư trực tiếp

nước ngoài UNCTAD từ website

http://www.unctad.org/Templates/Page.asp?intItemID=1923&lang=1, tác giả sử

dụng phương pháp phân tích mối quan hệ nhân quả Granger (1969) và Toda-

Yamamoto (1995) để kiểm định mối quan hệ giữa nguồn vốn FDI và năng suất ở

cấp độ vĩ mô và kết quả là ông đã phát hiện ra ở Hàn Quốc, FDI không có tác động

đến việc tăng năng suất.

2.4. Khung phân tích

Khung phân tích sự tác động của FDI lên năng suất lao động được xây dựng

trên cơ sở hàm sản xuất Cobb – Douglas, hàm Translog và các nghiên cứu thực

nghiệm trước đây về phân tích tác động FDI lên năng suất lao động ở cấp độ doanh

nghiệp. Trong đó, ngoài các yếu tố đầu vào được xác định rõ trong hàm sản xuất

như: vốn đầu tư cố định của doanh nghiệp trên mỗi lao động, tổng chi phí của doanh

ngiệp trên mỗi lao động, tổng số lao động trung bình trong doanh nghiệp; các yếu tố

như hình thức sở hữu doanh nghiệp, số năm hoạt động của doanh nghiệp và vị trí

của doanh nghiệp được xem là đại diện cho các nhân tố tổng hợp (lnA).

Hình 2.1: Khung phân tích sự tác động của FDI lên năng suất lao động

CHƯƠNG III: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1. Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp bình phương tối thiểu (OLS) để thực

hiện phân tích hồi quy và các kiểm định cần thiết nhằm giảm thiểu hiện tượng ước

lượng chệch. Trong quá trình phân tích hồi quy, đặc biệt quan tâm đến việc kiểm tra

các giả định như: đánh giá ý nghĩa toàn diện của mô hình, giả định phương sai của

phần dư không thay đổi (Homoskedasticity), hiện tượng đa cộng tuyến (Multiple

Collinearity),…

Đánh giá ý nghĩa toàn diện của mô hình: việc đánh giá này nhằm kiểm định

xem hệ số ước lượng các biến giải thích đưa vào mô hình để giải thích cho biến

năng suất lao động có đồng thời bằng 0 hay không bằng cách kiểm định cặp giả

thuyết: H0 = β1 = β2 = …= βk = 0 và H1: β1; β2; …;βk không đồng thời bằng 0

Kiểm định giả định phương sai của phần dư không thay đổi

(Homoskedasticity): kiểm định này được thực hiện nhằm kiểm tra xem phương sai

của phần dư có thay đổi hay không. Nếu phương sai của phần dư thay đổi thì mô

hình phân tích vi phạm các giả thuyết của OLS. Kỹ thuật thường dùng để kiểm định

giả định này thông qua phương pháp đồ thị (Graphical Methods) và Numerical

Methods.

Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến (Multiple Collinearity): kiểm định này

được thực hiện nhằm kiểm tra xem các biến giải thích có tương quan chặt chẽ với

nhau. Nếu các biến giải thích có tương quan chặt chẽ với nhau thì không thể xác

định được ảnh hưởng ròng của từng biến giải thích lên biến phụ thuộc. Mức độ

cộng tuyến gia tăng dẫn đến các ước lượng của hệ số hồi quy trở nên không ổn định

và có sai số chuẩn (standard errors) của hệ số ước lượng rất lớn. Kỹ thuật thường

dùng để kiểm tra giả định này là xem xét hệ số tương quan giữa các biến giải thích

hoặc dùng hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor).

Thông qua các kiểm định nêu trên thì mới có thể đảm bảo các biến giải thích

có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc và từ đó có thể kết luận các mô hình đề

xuất có phù hợp với dữ liệu nghiên cứu thực tế hay không.

3.2. Mô hình nghiên cứu

Trên cơ sở khung phân tích được xây dựng ở mục 3.1, mô hình nghiên cứu

tổng quát được xây dựng nhằm trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu có dạng như sau:

Labpro10i = f (Cap10i, Cost10i, Labor10i, Age_Enti, Dlocationi, Fsharei) (3.1)

Trong đó: Labpro10 là năng suất lao động của doanh nghiệp năm 2010;

Cap10: vốn đầu tư cố định của doanh nghiệp trên mỗi lao động năm 2010, Cost10:

tổng chi phí của doanh nghiệp trên mỗi lao động năm 2010, Labor10: lao động

trung bình của doanh nghiệp năm 2010, Age_Ent: số năm hoạt động của doanh

nghiệp tính đến thời điểm năm 2010, Dlocation: vị trí của doanh nghiệp và Fshare là

hình thức sở hữu của doanh nghiệp.

Mô hình đề nghị:

Trên cơ sở mô hình tổng quát, tác giả đề nghị 2 mô hình trên cơ sở dạng hàm

sản xuất Cobb – Douglas và hàm Translog để thực hiện phân tích hồi quy nhằm trả

lời các câu hỏi nghiên cứu.

- Mô hình ước lượng dạng hàm Cobb – Douglas:

Ln(Labpro10i)=α0 + α1*ln(Cap10i) + α2*ln(Cost10i) + α3*ln(Labor10i) +

α4*Age_Enti + α5*Dlocationi + α6*Fsharei + α7* Dlocationi *Fsharei + ei (3.2)

- Mô hình ước lượng dạng hàm Translog:

Ln(Labpro10i) = α0 + α1*ln(Cap10i) + α2*ln(Cost10i) + α3*ln(Labor10i)+

β1*ln(Cap10i)*ln(Cost10i)+β2*ln(Cap10i)*ln(Labor10i)+β3*ln(Labor10i)*ln(Cost10i) +φ1*ln(Cap10i)2+φ2*ln(Cost10i)2+φ3*ln(Labor10i)2+γ1*Age_Enti+γ2*Dlocationi +

(3.3) γ3*Fsharei+ γ4*Dlocationi*Fsharei+ei

3.3. Mô tả các biến

3.3.1. Biến phụ thuộc (Labpro10)

Biến năng suất lao động (Labpro10) được đo lường bằng giá trị gia tăng trên

mỗi lao động. Theo Tổng cục thống kê (2011), năng suất lao động là chỉ tiêu phản

ánh hiệu suất làm việc của lao động, thường đo bằng tổng giá trị gia tăng tính bình

quân trên một lao động trong thời kỳ tham chiếu, thường là trong một năm và có

đơn vị tính là triệu đồng.

Labpro10 = Tổng giá trị gia tăng / Tổng số lao động trung bình (3.4)

3.3.2. Các biến giải thích

a) Vốn đầu tư cố định trên mỗi lao động (Cap10)

Biến Cap10 được định nghĩa là vốn đầu tư cố định trung bình trên mỗi lao

động của doanh nghiệp và có đơn vị tính là triệu đồng. Trong nghiên cứu này, vốn

đầu tư cố định trung bình của doanh nghiệp được đo lường bằng các tài sản cố định

hữu hình, tài sản cố định vô hình, tài sản cố định thuê tài chính và chi phí cơ bản xây dựng dở dang của doanh nghiệp2. Kỳ vọng rằng, năng suất lao động doanh

nghiệp sẽ tăng lên cùng với sự gia tăng vốn đầu tư cố định trên mỗi lao động, tức hệ

số hồi quy mang dấu dương.

b) Chi phí của doanh nghiệp trên mỗi lao động (Cost10)

Biến Cost10 được định nghĩa là các khoản chi phí của doanh nghiệp trên mỗi

lao động năm 2010 và có đơn vị tính là triệu đồng. Biến này được đo lường bằng

chi phí quản lý kinh doanh và chi phí khác của doanh nghiệp. Trong đó, chi phí

quản lý kinh doanh gồm chi phí bán hàng (chi phí chào hàng, giới thiệu sản phẩm,

chi phí hội nghị khách hàng, quảng cáo sản phẩm...) và chi phí quản lý doanh

nghiệp (chi về lương nhân viên bộ phận quản lý, chi phí vật liệu văn phòng, chi phí

2 3 Theo tài liệu “Giải thích nội dung và cách ghi phiếu thu thập thông tin về doanh nghiệp” của Tổng Cục thống kê (2010)

dịch vụ mua ngoài...); chi phí khác bao gồm các khoản chi phí thanh lý, nhượng bán

tài sản cố định; tiền phạt do vi phạm hợp đồng kinh tế; chênh lệch lỗ do đánh giá lại vật tư, hàng hoá, tài sản cố định đưa đi góp vốn liên doanh3… Kỳ vọng rằng, năng

suất lao động doanh nghiệp sẽ tăng lên cùng với sự gia tăng chi phí của doanh

nghiệp trên mỗi lao động, tức hệ số hồi quy mang dấu dương.

c) Lao động trung bình trong năm (Labor10)

Biến Labor10 được định nghĩa là số lượng lao động trung bình làm việc

trong năm 2010 của doanh nghiệp và có đơn vị tính là người. Biến này được đo

lường bằng trung bình cộng của lượng lao động đầu năm và cuối năm làm việc

trong doanh nghiệp. Kỳ vọng rằng, hệ số của biến lao động mang dấu dương.

d) Số năm hoạt động của doanh nghiệp (Age_Ent)

Biến Age_Ent được định nghĩa là là số năm hoạt động của doanh nghiệp tính

đến thời điểm năm 2010, đơn vị tính: năm và được tính bằng công thức sau:

Age_Ent = Nam 2010 – Nam SXKD (3.5)

Trong đó: Nam SXKD là năm doanh nghiệp bắt đầu sản xuất kinh doanh.

Kỳ vọng rằng, doanh nghiệp hoạt động có thâm niên càng cao thì có năng

suất lao động cao, tức hệ số hồi quy của biến số năm hoạt động doanh nghiệp mang

dấu dương.

e) Biến vị trí doanh nghiệp (Dlocation)

Biến Dlocation được định nghĩa là vị trí tọa lạc trụ sở chính của doanh

nghiệp, là biến giả. Biến giả Dlocation có giá trị là 1 nếu doanh nghiệp có trụ sở chính tại các tỉnh, thành có mật độ đầu tư nước ngoài cao4 và nhận giá trị 0 nếu thuộc các vùng khác5. Các tỉnh này bao gồm thành phố Hồ Chí Minh, thành phố Hà

Nội, thành phố Hải Phòng, thành phố Đà Nẵng, thành phố Cần Thơ và các tỉnh

4 Vùng phát triển 5 Vùng kém phát triển

xung quanh các trung tâm công nghiệp lớn (bao gồm Bình Dương, Đồng Nai, Bà

Rịa – Vũng Tàu, Quảng Ninh, Hải Dương)6. Kỳ vọng rằng, những doanh nghiệp có

trụ sở tại các thành phố trực thuộc Trung ương và các tỉnh trọng điểm về phát triển

công nghiệp có năng suất lao động cao hơn so với các doanh nghiệp hoạt động ở

vùng còn lại, có nghĩa là hệ số hồi quy của biến này mang dấu dương.

f) Biến hình thức sở hữu doanh nghiệp (Fshare)

Biến giả Fshare thể hiện hình thức sở hữu của doanh nghiệp, là biến giả.

Biến Fshare nhận giá trị 1 nếu là doanh nghiệp FDI (liên doanh hoặc 100% vốn

nước ngoài) và nhận giá trị 0 nếu thuộc doanh nghiệp trong nước. Trong mô hình

này, biến Fshare kiểm soát ảnh hưởng của doanh nghiệp FDI (không kể liên doanh

hay 100% vốn nước ngoài) tới năng suất lao động của doanh nghiệp nói chung. Kỳ

vọng rằng, FDI có tác động tích cực đến năng suất lao động doanh nghiệp, tức hệ số

hồi quy mang dấu dương.

3.4. Mô tả dữ liệu nghiên cứu

Nghiên cứu này sử dụng bộ dữ liệu Khảo sát điều tra doanh nghiệp Việt Nam

(Vietnam Enterprise Survey [VES]) được thực hiện bởi Tổng cục thống kê vào năm

2010. Cuộc khảo sát này thu thập các dữ liệu của tất cả các doanh nghiệp trong cả

nước thuộc các hình thức sở hữu khác nhau (doanh nghiệp Nhà nước, doanh nghiệp

tư nhân, công ty trách nhiệm hữu hạn, công ty cổ phần, công ty hợp danh, doanh

nghiệp có vốn đầu tư nước ngoài, hợp tác xã) hoạt động trong tất cả các ngành sản

xuất (nông nghiệp, lâm nghiệp, thủy sản; khai khoáng, công nghiệp chế biến, chế

tạo, sản xuất và phân phối điện, khí đốt, nước nóng, hơi nước và điều hoà không

khí; cung cấp nước; hoạt động quản lý và xử lý rác thải, nước thải; xây dựng; bán

buôn và bán lẻ; sửa chữa ô tô, mô tô, xe máy và xe có động cơ khác; vận tải, kho

bãi; dịch vụ lưu trú và ăn uống; thông tin và truyền thông; hoạt động tài chính, ngân

hàng và bảo hiểm; hoạt động kinh doanh bất động sản; hoạt động chuyên môn, khoa

6 Việc xác định các tỉnh, thành này hoàn toàn dựa vào số liệu đã có trong cuộc điều tra khảo sát doanh nghiệp Việt Nam năm 2010 mà không dựa vào phân vùng kinh tế trọng điểm của các báo cáo khác.

học và công nghệ; hoạt động hành chính và dịch vụ hỗ trợ; giáo dục và đào tạo;

nghệ thuật, vui chơi và giải trí; hoạt động dịch vụ khác;…) với số lượng khoảng

249.254 doanh nghiệp. Trong đó, có 6.545 doanh nghiệp thuộc khu vực FDI, chiếm

2,63% tổng số doanh nghiệp, doanh nghiệp thuộc sở hữu nhà nước có 3.345 doanh

nghiệp, chiếm 1,34% và doanh nghiệp thuộc sở hữu ngoài quốc doanh có 239.364

doanh nghiệp, chiếm 96,03%. Số lượng doanh nghiệp được khảo sát trong năm

2010 là rất lớn, tuy nhiên trong nghiên cứu này chỉ tập trung vào dữ liệu các doanh

nghiệp hoạt động sản xuất trong ngành dệt may với 5.453 doanh nghiệp.

Do thiếu thông tin một số biến chính của các doanh nghiệp hoạt động trong

ngành dệt may nên dữ liệu nghiên cứu từ 5.453 doanh nghiệp giảm xuống còn 1.237

doanh nghiệp với đầy đủ thông tin các biến cần phân tích. Trong đó, doanh nghiệp

FDI chiếm 27,7% tổng số doanh nghiệp, doanh nghiệp quốc doanh chiếm 3,7% và

doanh nghiệp ngoài quốc doanh chiếm 68,6%.

CHƯƠNG IV: KẾT QUẢ

4.1. Kết quả thống kê mô tả

4.1.1. Thống kê mô tả dữ liệu nghiên cứu

Dữ liệu nghiên cứu gồm 1.237 doanh nghiệp hoạt động trong ngành dệt may.

Trong đó, có 343 doanh nghiệp FDI, chiếm 27,7% tổng số doanh nghiệp; 46 doanh

nghiệp quốc doanh, chiếm 3,7% và 848 doanh nghiệp ngoài quốc doanh, chiếm

68,6%.

Xét về mặt không gian lãnh thổ, có 1.031 doanh nghiệp tập trung tại các tỉnh,

thành có mật độ đầu tư nước ngoài cao (Vùng phát triển) như thành phố Hồ Chí

Minh, thành phố Hà Nội, thành phố Hải Phòng, thành phố Đà Nẵng, thành phố Cần

Thơ và các tỉnh xung quanh các trung tâm công nghiệp lớn (bao gồm Bình Dương,

Đồng Nai, Bà Rịa – Vũng Tàu, Quảng Ninh, Hải Dương) và 206 doanh nghiệp tập

trung tại các vùng còn lại trong cả nước (Vùng kém phát triển). Trong vùng có mật

độ đầu tư nước ngoài cao, có 300 doanh nghiệp FDI, chiếm 29,1% so với tổng số,

699 doanh nghiệp ngoài quốc doanh, chiếm 67,8% và 32 doanh nghiệp quốc doanh,

chiếm 3,1%. Đối với các vùng còn lại trong cả nước, có 43 doanh nghiệp FDI,

chiếm 20,9% so với tổng số, 149 doanh nghiệp ngoài quốc doanh, chiếm 72,3% và

14 doanh nghiệp quốc doanh, chiếm 6,8%.

Vị trí doanh nghiệp

Loại hình doanh nghiệp

Tổng cộng

Vùng phát triển

Vùng kém phát triển

Doanh nghiệp FDI

Doanh nghiệp ngoài quốc doanh

Doanh nghiệp quốc doanh

Tổng cộng

300 29,10% 699 67,80% 32 3,10% 1.031 100,00%

43 20,87% 149 72,33% 14 6,80% 206 100,00%

343 27,73% 848 68,55% 46 3,72% 1.237 100,00%

Nguồn: Tính toán của tác giả dựa trên dữ liệu điều tra doanh nghiệp năm 2010

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các doanh nghiệp theo hình thức sở hữu và theo vùng

4.1.2. Thống kê mô tả các biến

Nhằm có thể khái quát được đặc điểm của biến phụ thuộc và các biến giải

thích, trong nghiên cứu này sử dụng phương pháp thống kê mô tả và đồ thị để minh

họa và so sánh các biến trước và sau khi chuyển chúng sang dạng thức logarit.

Biến phụ thuộc (Labpro10): theo kết quả mô tả của bảng 4.2 cho thấy sự

biến đổi của năng suất lao động dưới dạng thức logarit dẫn đến sự phân phối chuẩn

với giá trị trung bình (mean) của năng suất lao động dưới dạng thức logarit gần

bằng với giá trị trung vị (median) của nó. Minh họa bằng đồ thị cũng cho thấy sự

phân phối chuẩn của biến này dưới dạng thức logarit (xem phụ lục 5). Do đó, giả

định về phân phối chuẩn của biến này không bị vi phạm.

Ln(Labpro10)

1,769 3,045 3,426 3,886 4,501

1% 5% 10% 25% 50% 75% 90% 95% 99%

Phân vị Giá trị nhỏ nhất -1,675 -0,914 -0,693 0,628 Giá trị lớn nhất 7,936 7,995 8,036 8,069

5,444 6,215 6,699 7,448

Số quan sát Tổng các trọng số Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn Phương sai Độ lệch Độ nhọn

1.237 1.237 4,655 1,166 1,361 -0,072 4,318

Nguồn: Tính toán của tác giả dựa trên dữ liệu điều tra doanh nghiệp năm 2010

Bảng 4.2: Phân phối năng suất lao động dưới dạng thức logarit ln(Labpro10)

Các biến giải thích: tương tự, các biến giải thích như: vốn đầu tư cố định trên

mỗi lao động (Cap10), chi phí của doanh nghiệp trên mỗi lao động (Cost10), lao

động trung bình trong năm (Labor10) cũng được kiểm định về giả định phân phối

chuẩn. Kết quả minh họa bằng đồ thị histogram đã chỉ ra rằng, các biến giải thích

đều có phân phối chuẩn khi chuyển đổi chúng sang dạng thức logarit (hình 4.1). Do

đó, các biến giải thích không vi phạm giả định về phân phối chuẩn và việc sử dụng

chúng trong mô hình là phù hợp.

5 2 .

3 .

2 .

5 1 .

y t i s n e D

1 .

5 0 .

-5

Ln_Cap10

Ln_Cost10

3 .

2 .

y t i s n e D

1 .

Ln_Labor10

Nguồn: Xử lý của tác giả dựa trên dữ liệu điều tra doanh nghiệp năm 2010

Hình 4.1: Phân phối của các biến giải thích dưới dạng histogram

Bên cạnh đó, các biến được thống kê mô tả theo các hình thức sở hữu doanh

nghiệp giúp cho đọc giả có cái nhìn toàn diện về dữ liệu nghiên cứu (xem bảng 4.3).

Một điều khá thú vị đã được chỉ ra là năng suất lao động trung bình của doanh

nghiệp FDI hoạt động trong ngành dệt may thấp nhất khoảng 200,5 triệu so với

doanh nghiệp quốc doanh (246,9 triệu đồng) và doanh nghiệp ngoài quốc doanh

(212,1 triệu đồng) cùng hoạt động trong ngành. Tuy nhiên, xét về độ biến thiên của

năng suất lao động trung bình thì năng suất lao động trung bình của doanh nghiệp

ngoài quốc doanh biến thiên nhiều hơn so với doanh nghiệp FDI do độ lệch chuẩn của nó (349,3 triệu đồng) lớn hơn so với doanh nghiệp FDI (305,9 triệu đồng).7

Về vốn đầu tư cố định trên mỗi lao động, doanh nghiệp FDI có vốn đầu tư cố

7 Sở dĩ có thể kết luận như vậy là do giá trị trung bình của năng suất lao động doanh nghiệp FDI và ngoài quốc doanh xấp xỉ bằng nhau.

định trung bình trên mỗi lao động cao nhất (119,3 triệu đồng) so với doanh nghiệp

nhà nước (112,5 triệu đồng) và doanh nghiệp ngoài quốc doanh (69,4 triệu đồng).

Điều này thể hiện sự quan tâm đầu tư của doanh nghiệp FDI đối với sản xuất hơn so

với 2 hình thức sở hữu doanh nghiệp còn lại.

Về chi phí của doanh nghiệp trên mỗi lao động trong một doanh nghiệp, chi

phí trung bình doanh nghiệp FDI trên mỗi lao động vẫn cao nhất (27,1 triệu đồng)

so với doanh nghiệp ngoài quốc doanh (gần 18,0 triệu đồng) và doanh nghiệp quốc

doanh (21,7 triệu đồng).

Các doanh nghiệp quốc doanh hoạt động sản xuất trong ngày dệt may có

thâm niên trung bình rất cao với 20 năm, trong khi đó các doanh nghiệp FDI và

ngoài quốc doanh (gồm cả doanh nghiệp FDI) có thâm niên trung bình là 7 năm.

Chính vì thế doanh nghiệp quốc doanh đã thu hút được một lượng lao động khá ổn

định trung bình là 1.235 lao động /doanh nghiệp. Doanh nghiệp FDI thu hút lao

động cao hơn so với doanh nghiệp ngoài quốc doanh bình quân 601 lao động/doanh

nghiệp so với 273 lao động/doanh nghiệp mặc dù thời gian hoạt động là tương

đương nhau.

Loại hình doanh nghiệp

Doanh nghiệp FDI Doanh nghiệp ngoài quốc doanh Doanh nghiệp quốc doanh Tổng cộng

Giá trị trung bình 200,491 212,055 246,889 210,144

Loại hình doanh nghiệp

Doanh nghiệp FDI Doanh nghiệp ngoài quốc doanh Doanh nghiệp quốc doanh Tổng cộng

Giá trị trung bình 119,343 69,371 112,486 84,831

Loại hình doanh nghiệp

Doanh nghiệp FDI Doanh nghiệp ngoài quốc doanh Doanh nghiệp quốc doanh Tổng cộng

Giá trị trung bình 27,134 17,965 21,692 20,646

Loại hình doanh nghiệp

Thống kê mô tả biến Labpro10 (ĐVT: triệu đồng) Số quan sát Độ lệch chuẩn 343 305,876 848 349,287 46 252,759 1.237 334,510 Thống kê mô tả biến Cap10 (ĐVT: triệu đồng) Số quan sát Độ lệch chuẩn 343 312,477 848 137,652 46 229,049 1.237 205,998 Thống kê mô tả biến Cost10 (ĐVT: triệu đồng) Số quan sát Độ lệch chuẩn 343 37,656 848 25,691 46 18,507 1.237 29,560 Thống kê mô tả biến Labor10 (ĐVT: lao động) Độ lệch chuẩn

Số quan sát

Giá trị trung bình

Bảng 4.3: Thống kê mô tả các biến theo hình thức sở hữu doanh nghiệp

Doanh nghiệp FDI Doanh nghiệp ngoài quốc doanh Doanh nghiệp quốc doanh Tổng cộng

601,281 272,821 1235,021 399,679

343 848 46 1.237

Loại hình doanh nghiệp

Doanh nghiệp FDI Doanh nghiệp ngoài quốc doanh Doanh nghiệp quốc doanh Tổng cộng

1008,824 660,546 1482,833 841,989 Thống kê mô tả biến Age_Ent (ĐVT: năm) Độ lệch chuẩn 4,021 7,170 16,920 7,477

Số quan sát 343 848 46 1.237

Giá trị trung bình 7,291 7,748 20,282 8,088

Nguồn: Tính toán của tác giả dựa trên dữ liệu điều tra doanh nghiệp năm 2010

4.1.3. Ma trận tương quan

Theo bảng 4.5, các mối tương quan giữa vốn đầu tư cố định trên mỗi lao

động (0,468), chi phí của doanh nghiệp trên mỗi lao động (0,577) và năng suất lao

động có mối quan hệ tuyến tính đáng kể và điều này là tích cực. Do đó, dưới sự hỗ

trợ về mặt lý thuyết của hàm sản xuất Cobb – Douglas và hàm Translog thì việc đưa

các biến này vào mô hình phân tích là phù hợp. Tuy nhiên, giữa biến lao động trung

bình và năng suất lao động thể hiện mối tương quan khá lỏng lẻo (-0,099) và dẫn

đến một tác động yếu của biến này lên năng suất lao động và tương tự, biến

Age_Ent cũng thể hiện mối tương quan khá lỏng lẻo với năng suất lao động

(0,0071), cho biết rằng số năm hoạt động của doanh nghiệp tác động rất yếu lên

năng suất lao động. Mục đích của mô tả thống kê này không thể hiện hoàn toàn kết

quả nghiên cứu nhưng giúp đọc giả nắm bắt được về bản chất mối quan hệ của các

biến giải thích với biến phụ thuộc. Việc phân tích tác động của các biến giải thích

lên biến phụ thuộc sẽ được trình bày cụ thể dựa trên kết quả hồi quy ở mục 4.2.

Bên cạnh đó, các biến giải thích mặc dù có mối tương quan với nhau tuy

nhiên sự tương quan này không chặt chẽ và đảm bảo các biến giải thích độc lập

tương đối với nhau.

Ln(Labpro10) Ln(Cap10) Ln(Cost10) Ln(Labor10) Age_Ent

Ln(Labpro10) 1,000 0,468 0,577 -0,099 0,071

Ln(Cap10) 1,000 0,432 -0,042 0,161

Ln(Cost10) Ln(Labor10) Age_Ent 1,000

1,000 -0,170 0,046

1,000 0,317

Nguồn: Tính toán của tác giả dựa trên dữ liệu điều tra doanh nghiệp năm 2010

Bảng 4.4: Ma trận tương quan

4.2. Mô hình ước lượng và kết quả nghiên cứu

4.2.1. Kết quả phân tích hồi quy

Trên cơ sở dữ liệu 1.237 doanh nghiệp hoạt động trong ngành dệt may đã

chọn lọc từ bộ dữ liệu khảo sát doanh nghiệp Việt Nam năm 2010 của Tổng Cục

thống kê, sử dụng phần mềm Stata tiến hành phân tích hồi quy theo phương trình

(3.2) và (3.3), mục 3.2, chương III, ta được kết quả như sau:

Cobb – Douglas (mô hình 1)

Translog (mô hình 2)

P>|t|

Hệ số ước lượng 2,399*** 0,199*** 0,512*** 0,041* 0,002 0,309*** -0,279* -0,056

0,000 0,000 0,000 0,073 0,470 0,000 0,095 0,750

Hệ số ước lượng 3,111*** -0,061 0,427*** -0,113 -0,003 0,294*** -0,315* -0,009 -0,031 0,028* 0,015 0,037*** 0,020

0,000 0,418 0,001 0,427 0,272 0,001 0,055 0,959 0,217 0,051 0,500 0,000 0,417

_cons ln(Cap10) ln(Cost10) ln(Labor10) Age_Ent Dlocation Fshare Dlocation*Fshare ln(Cap10)*ln(Cost10) ln(Cap10)*ln(Labor10) ln(Labor10)*ln(Cost10) ln(Cap10)2 ln(Cost10)2 ln(Labor10)2

0,004

0,689

Số quan sát

1.237

R-bình phương

0,411

0,431

Prob > F

0,000

Biến phụ thuộc: Ln(Labpro10)

Nguồn: Tính toán của tác giả dựa trên dữ liệu điều tra doanh nghiệp năm 2010

8 Trường hợp hồi quy với tùy chọn Robust

Bảng 4.5: Mô hình ước lượng dạng hàm Cobb – Douglas và Translog8

Tuy nhiên, từ kết quả của bảng 4.5 chưa thể kết luận được các mô hình đề

xuất có phù hợp với dữ liệu nghiên cứu thực tế hay không. Do đó, muốn kết luận

vấn đề này thì cần thiết thực hiện một số kiểm định sau.

- Đánh giá ý nghĩa toàn diện của mô hình

Mục tiêu của việc đánh giá này nhằm kiểm định xem hệ số ước lượng của

các biến giải thích đưa vào 2 mô hình để giải thích cho biến năng suất lao động có

đồng thời bằng 0 hay không.

Mô hình ước lượng dạng hàm Cobb - Douglas

Trong Stata, sử dụng lệnh test để phát hiện hiện tượng các hệ số ước lượng

của phương trình bằng 0 bằng cách kiểm định cặp giả thuyết sau:

H0: α1 = α2 = α3 = α4 = α5 = α6 = α7 = 0

H1: α1, α2, α3, α4, α5, α6, α7 không đồng thời bằng 0

Nếu giá trị p-value < 0,1, ta bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thiết đối là

H1.

(1) ln(Cap10)

= 0

(2) ln(Cost10)

= 0

(3) ln(Labor10)

= 0

(4) Age_Ent

= 0

(5) Dlocation

= 0

(6) Fshare

= 0

(7) Dlocation*Fshare = 0

F(7, 1229) = 84,44

Prob > F = 0,0000

Nguồn: Tính toán của tác giả dựa trên dữ liệu điều tra doanh nghiệp năm 2010

Bảng 4.6: Kiểm định hệ số hồi quy mô hình ước lượng dạng hàm Cobb - Douglas

Kết quả kiểm định (p_value = Prob > F = 0.0000 < 0,1), bác bỏ giả thuyết

H0, do đó hệ số ước lượng của các biến giải thích không đồng thời bằng 0.

Mô hình ước lượng dạng hàm Translog:

Tương tự đối với mô hình ước lượng dạng hàm Translog, sử dụng lệnh test

để kiểm định cặp giả thuyết sau:

H0: α1 = α2 = α3 = β1 = β2 = β3 = φ1 = φ2 = φ3 = γ1 = γ2 = γ3 = γ4 = 0

H1: α1, α2, α3, β1, β2, β3, φ1, φ2, φ3, γ1, γ2, γ3, γ4 không đồng thời bằng 0

(1) ln(Cap10) = 0 (2) ln(Cost10) = 0 = 0 (3) ln(Labor10) (4) ln(Cap10)*ln(Cost10) = 0 (5) ln(Cap10)*ln(Labor10) = 0 (6) ln(Labor10)*ln(Cost10) = 0 (7) ln(Cap10)2 = 0 (8) ln(Cost10)2 = 0 (9) ln(Labor10)2 = 0 = 0 (10) Age_Ent = 0 (11) Dlocation = 0 (12) Fshare = 0 (13) Dlocation*Fshare

Bảng 4.7: Kiểm định hệ số hồi quy mô hình ước lượng dạng hàm Translog

Nguồn: Tính toán của tác giả dựa trên dữ liệu điều tra doanh nghiệp năm 2010

F(13, 1223) = 75,03 Prob > F = 0,0000

Kết quả kiểm định (p_value = Prob > F = 0,0000 < 0,1), bác bỏ giả thuyết

H0, do đó hệ số ước lượng của các biến giải thích không đồng thời bằng 0.

Tóm lại, hệ số ước lượng của các biến giải thích trong 2 mô hình không đồng

thời bằng 0.

- Kiểm định giả định phương sai của phần dư không thay đổi

(Homoskedasticity)

Mô hình ước lượng dạng hàm Cobb – Douglas:

Trong Stata, sử dụng cặp lệnh imtest và hettest để phát hiện hiện tượng

phương sai thay đổi bằng cách kiểm định giả thuyết sau:

H0: Phương sai của phần dư không thay đổi

H1: Phương sai của phần dư thay đổi

Nếu giá trị p-value quá nhỏ, chúng ta bác bỏ giá thuyết H0 và chấp nhận giả

thuyết đối là H1.

Kiểm định White cho giả thuyết Ho: phương sai của phần dư không thay đổi

Giả thuyết đối Ha: phương sai của phần dư thay đổi

chi2(29) = 184,29

Prob > chi2 = 0,000

Phân tích Cameron & Trivedi của kiểm định IM

Nguồn

chi2

Phương sai của phần dư không thay đổi

184,29

0,000

Độ lệch

26,16

0,000

Độ nhọn

3,61

0,057

Tổng cộng

214,05

0,000

Nguồn: Tính toán của tác giả dựa trên dữ liệu điều tra doanh nghiệp năm 2010

Bảng 4.8: Kết quả kiểm định White

Kết quả kiểm định (p_value = Prob > chi2 = 0.0000), do đó có hiện tượng

phương sai của phần dư thay đổi.

Kiểm định Breusch-Pagan / Cook-Weisberg đối với hiện tượng phương sai của phần dư không thay đổi Ho: Phương sai không đổi

Các biến: giá trị ước lượng của biến ln(Labpro10) chi2(1) = 3,77

Prob > chi2 = 0,052

Nguồn: Tính toán của tác giả dựa trên dữ liệu điều tra doanh nghiệp năm 2010

Bảng 4.9: Kiểm định Breusch-Pagan / Cook-Weisberg

Kiểm định này cũng khẳng định phương sai của phần dư thay đổi.

Mô hình ước lượng dạng hàm Translog

Tương tự, sử dụng cặp lệnh imtest và hettest trong Stata để phát hiện hiện

tượng phương sai thay đổi trong mô hình ước lượng dạng hàm Translog bằng cách

kiểm định giả thuyết sau:

H0: Phương sai của phần dư không thay đổi

H1: Phương sai của phần dư thay đổi

Nếu giá trị p-value quá nhỏ, chúng ta bác bỏ giá thuyết H0 và chấp nhận giả

thiết đối là H1.

Kiểm định White cho giả thuyết Ho: phương sai của phần dư không thay đổi

Giả thuyết đối Ha: phương sai của phần dư thay đổi

chi2(78) = 357,39

Prob > chi2 = 0,0000

Phân tích Cameron & Trivedi của kiểm định IM

chi2 357,39 74,00 4,17 435,56

df 78 7 1 92

P 0,000 0,000 0,041 0,000

Nguồn Phương sai của phần dư không thay đổi Độ lệch Độ nhọn Tổng cộng

Nguồn: Tính toán của tác giả dựa trên dữ liệu điều tra doanh nghiệp năm 2010

Bảng 4.10: Kết quả kiểm định White

Kết quả kiểm định (p_value = Prob > chi2 = 0,0000), do đó có hiện tượng

phương sai của phần dư thay đổi.

Kiểm định Breusch-Pagan / Cook-Weisberg đối với hiện tượng phương sai của phần dư không thay đổi

Ho: Phương sai không đổi

Các biến: giá trị ước lượng của biến ln(Labpro10)

chi2(1) = 6,34

Prob > chi2 = 0,011

Nguồn: Tính toán của tác giả dựa trên dữ liệu điều tra doanh nghiệp năm 2010

Bảng 4.11: Kiểm định Breusch-Pagan / Cook-Weisberg

Kết quả kiểm định (p_value = Prob > chi2 = 0,011), do đó có hiện tượng

phương sai của phần dư thay đổi.

Từ các kiểm định trên đối với 2 mô hình ta có thể khẳng định rằng dữ liệu

nghiên cứu đã vi phạm giả định về phương sai của phần dư thay đổi. Do đó, để khắc

phục hiện tượng này, khi thực hiện phân tích hồi quy OLS ta thêm tùy chọn Robust

vào lệnh hồi quy nhằm hàm ý một sự giải thích ít tham vọng hơn về hệ số ước

lượng và sai số chuẩn của chúng hơn một cách tiếp cận dựa trên mô hình. Thay vì

giả định rằng mô hình này là “sự thật” và cố gắng để ước tính các thông số "thực

sự", ta chỉ cần xem xét tính chất của ước lượng theo mẫu lặp đi lặp lại và xác định

các sai số chuẩn như là độ lệch chuẩn của mẫu của nó (Everitt & Rabe - Hesketh,

2004).

- Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến (Multiple Collinearity):

Mô hình ước lượng dạng hàm Cobb – Douglas

Dùng hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor) để kiểm

định hiện tượng này. Kết quả từ bảng 4.12 cho thấy, hệ số phóng đại phương sai của

các biến giải thích đều nhỏ hơn 10, có nghĩa rằng tồn tại mối quan hệ tuyến tính rất

nhỏ giữa các biến giải thích trong mô hình (hiện tượng đa cộng tuyến không hoàn

hảo). Hiện tượng này được chấp nhận trong mô hình hồi quy.

Biến độc lập

VIF

1/VIF

Dlocation*Fshare

7,83

0,127

Fshare

7,52

0,133

Dlocation

1,43

0,699

ln(Labor10)

1,41

0,710

ln(Cost10)

1,34

0,745

ln(Cap10)

1,32

0,760

Age_Ent

1,21

0,824

Giá trị trung bình VIF

3,15

Nguồn: Tính toán của tác giả dựa trên dữ liệu điều tra doanh nghiệp năm 2010

Bảng 4.12: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Thông qua các kiểm định nêu trên, ta kết luận rằng mô hình đề xuất phù hợp

với dữ liệu nghiên cứu thực tế.

Mô hình ước lượng dạng hàm Translog

Kết quả từ bảng 4.13 cho thấy, trong mô hình xảy ra hiện tượng đa cộng

tuyến, hệ số phóng đại phương sai của các biến giải thích ln(Labor10), ln(Labor10)2, ln(Cap10)*ln(Labor10), ln(Cap10)*ln(Cost10), ln(Cap10),

ln(Cost10) và ln(Labor10)*ln(Cost10) đều lớn hơn 10.

Biến độc lập

VIF

1/VIF

0,022 0,034 0,039 0,043 0,048 0,051 0,054 0,103 0,112 0,126 0,131 0,689 0,816

ln(Labor10) ln(Labor10)2 ln(Cap10) ln(Cap10)*ln(Cost10) ln(Cap10)*ln(Labor10) ln(Cost10) ln(Labor10)*ln(Cost10) ln(Cap10)2 ln(Cost10)2 Dlocation*Fshare Fshare Dlocation Age_Ent Giá trị trung bình VIF

45,07 28,95 25,51 23,16 20,81 19,26 18,48 9,66 8,87 7,90 7,59 1,45 1,23 16,76

Nguồn: Tính toán của tác giả dựa trên dữ liệu điều tra doanh nghiệp năm 2010

Bảng 4.13: Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

9 Như Johnston lưu ý: Trường hợp này xảy ra nếu các hệ số riêng phần cao hơn giá trị thực, vì thế không xuất hiện các tác động mặc dù sai số chuẩn gia tăng và/hoặc bởi vì bản thân giá trị thực quá lớn đến nỗi ngay cả một ước lượng theo chiều đi xuống cũng vẫn có vẻ như có ý nghĩa (J. Johnston, Econometric Methods, (Các phương pháp kinh tế lượng), 3d ed., McGraw Hill, New York, 1984, trang 249)

Tuy nhiên, vấn đề đa cộng tuyến không phải là vấn đề nghiêm trọng trong trường hợp khi R2 cao và hệ số hồi qui có ý nghĩa một cách riêng biệt như được thấy qua các giá trị t cao hơn.9

4.2.2. Diễn giải ý nghĩa các hệ số hồi quy

Sự biến thiên các biến giải thích trong mô hình (2) giải thích về sự biến thiên

của năng suất lao động cao hơn trong mô hình (1). Kết quả từ bảng 4.5 của mô hình

(1), hệ số R- bình phương = 0,411 cho ta biết 41,14% biến thiên năng suất lao động

của doanh nghiệp có thể giải thích được bởi biến thiên của các biến giải thích.

Trong mô hình (2), hệ số R-bình phương = 0,4315 từ bảng 4.5 cho ta biết 43,15%

biến thiên năng suất lao động của doanh nghiệp có thể giải thích bởi biến thiên của

các biến giải thích trong mô hình.

Từ kết quả phân tích hồi quy bảng 4.5, phương trình (3.2) và (3.3) được viết

lại như sau:

2,399 + Ln(Labpro10i) = 0,199*ln(Cap10i) + 0,512*ln(Cost10i) +

0,041*ln(Labor10i) + 0,002*Age_Enti + 0,309*Dlocationi - 0,279*Fsharei -

0,056*Dlocationi*Fsharei (4.1)

Ln(Labpro10i) = 3,111 - 0,061*ln(Cap10i) +0,427*ln(Cost10i)-0,113*ln(Labor10i)-

0,031*ln(Cap10i)*ln(Cost10i)+0,028*ln(Cap10i)*ln(Labor10i)+0,015*ln(Labor10i) *ln(Cost10i)+0,037*ln(Cap10i)2+0,020*ln(Cost10i)2+0,004*ln(Labor10i)2 - 0,003

*Age_Enti+0,294*Dlocationi-0,315*Fsharei-0,009*Dlocationi*Fsharei (4.2)

Vốn đầu tư cố định trên mỗi lao động: trong mô hình (1), hệ số hồi quy của

vốn đầu tư cố định trên mỗi lao động mang dấu dương tức có tác động tích cực đến

năng suất lao động và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Hệ số 0,199 cho biết khi vốn

đầu tư cố định trên mỗi lao động tăng 1%, trong điều kiện chi phí của doanh nghiệp

trên mỗi lao động, lao động trung bình trong năm, số năm hoạt động của doanh

nghiệp, vị trí doanh nghiệp và hình thức sở hữu doanh nghiệp không đổi, thì năng

suất lao động của doanh nghiệp tăng thêm 0,199%. Trong mô hình (2), vốn đầu tư

cố định trên mỗi lao động không có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, trong mô hình này, biến ln(cap10)2 = ln(cap10)*ln(cap10) có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và hệ số

hồi quy mang dấu dương. Nếu lấy đạo hàm phương trình (4.2) theo biến ln(Cap10i)

sẽ tính được năng suất lao động biên theo biến vốn đầu tư cố định trên mỗi lao động

bằng công -0,061 - thức: Ln(Labpro10i)'Cap= 0,031*ln(Cost10i) +

0,028*ln(Labor10i)+0,074*ln(Cap10i) = 0,341 với Cost10i, Labor10i, Cap10i được

tính bằng giá trị trung bình của 1.237 doanh nghiệp. Hệ số 0,341 cho biết khi vốn

đầu tư cố định trên mỗi lao động tăng 1%, trong điều kiện chi phí của doanh nghiệp

trên mỗi lao động, lao động trung bình trong năm cố định ở giá trị trung bình của

mẫu, thì năng suất lao động của doanh nghiệp tăng thêm 0,341%.

Chi phí của doanh nghiệp trên mỗi lao động: trong mô hình (1), hệ số hồi

quy của chi phí của doanh nghiệp trên mỗi lao động mang dấu dương, có tác động

tích cực đến năng suất lao động và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Kết quả này

hoàn toàn hợp lý, nếu gia tăng chi phí của doanh nghiệp trên mỗi lao động thì dẫn

đến năng suất lao động của doanh nghiệp sẽ tăng, hệ số 0,512 cho biết khi chi phí

của doanh nghiệp trên mỗi lao động tăng 1%, trong điều kiện vốn đầu tư cố định

trên mỗi lao động, lao động trung bình trong năm, số năm hoạt động của doanh

nghiệp, vị trí doanh nghiệp và hình thức sở hữu doanh nghiệp không đổi thì năng

suất lao động của doanh nghiệp tăng thêm 0,512%. Trong mô hình (2), chi phí của

doanh nghiệp trên mỗi lao động cũng tác động tích cực đến năng suất lao động và

cũng có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Thật vậy, nếu lấy đạo hàm phương trình (4.2)

theo biến ln(Cost10i) sẽ tính được năng suất lao động biên theo biến chi phí doanh

nghiệp trên mỗi lao động bằng công 0,427- thức: ln(Labpro10i)'cost =

0,031*ln(Cap10i)+0,015*ln(Labor10i)+0,04*ln(Cost10i) = 0,5 với Cost10i,

Labor10i, Cap10i được tính bằng giá trị trung bình của 1.237 doanh nghiệp. Hệ số

0,5 cho biết sự gia tăng 1% chi phí của doanh nghiệp trên mỗi lao động sẽ làm cho

năng suất lao động tăng thêm 0,5%, trong điều kiện vốn đầu tư cố định trên mỗi lao

động, lao động trung bình trong năm cố định ở giá trị trung bình của mẫu, tăng thấp

hơn so với mô hình (1).

Lao động trung bình trong năm: trong mô hình (1), hệ số hồi quy của số lao

động trung bình trong doanh nghiệp mang dấu dương, có tác động tích cực đến

năng suất lao động và có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Tức là sự gia tăng số lao

động bình quân trong doanh nghiệp sẽ dẫn đến tăng năng suất lao động. Hệ số 0,041

cho biết khi lao động bình quân của doanh nghiệp tăng 1%, trong điều kiện vốn đầu

tư cố định trên mỗi lao động, chi phí của doanh nghiệp trên mỗi lao động, số năm

hoạt động của doanh nghiệp, vị trí doanh nghiệp và hình thức sở hữu doanh nghiệp

không đổi thì năng suất lao động của doanh nghiệp tăng thêm 0,041%. Trong mô

hình (2) thì số lao động bình quân trong doanh nghiệp không có ý nghĩa thống kê.

Tuy nhiên, để kiểm chứng sự gia tăng số lao động có làm tăng thêm năng suất lao

động hay không ta lấy đạo hàm phương trình (4.2) theo biến ln(Labor10i) sẽ tính

ln(Labpro10i)'labor = -0,013+0,028*ln(Cap10i)+0,015*ln(Cost10i)+0,008*ln(Labor10i) = 0,205 với

được năng suất lao động biên theo biến lao động trung bình bằng công thức:

Cost10i, Labor10i, Cap10i được tính bằng giá trị trung bình của 1.237 doanh nghiệp.

Hệ số 0,205 cho biết sự gia tăng 1% lượng lao động trong doanh nghiệp sẽ làm cho

năng suất lao động tăng thêm 0,205%, trong điều kiện vốn đầu tư cố định trên mỗi

lao động, chi phí của doanh nghiệp trên mỗi lao động cố định ở giá trị trung bình

của mẫu, tăng cao hơn so với mô hình (1).

Số năm hoạt động của doanh nghiệp: trong cả 2 mô hình, biến số này đều

không có ý nghĩa thống kê, điều này có nghĩa là số năm hoạt động của doanh

nghiệp không giải thích được hiện tượng tăng hoặc giảm của năng suất lao động

trong doanh nghiệp.

Biến vị trí doanh nghiệp: trong mô hình (1) và (2), biến vị trí doanh nghiệp

đều mang dấu dương và đều có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Vị trí của doanh nghiệp

có tác động đến năng suất lao động và tác động này là tích cực. Kết quả này giải

thích rằng nếu các doanh nghiệp có trụ sở chính tại thành phố Hồ Chí Minh, thành

phố Hà Nội, thành phố Hải Phòng, thành phố Đà Nẵng, thành phố Cần Thơ và các

tỉnh xung quanh các trung tâm công nghiệp lớn (bao gồm Bình Dương, Đồng Nai,

Bà Rịa – Vũng Tàu, Quảng Ninh, Hải Dương) thì năng suất lao động của doanh

nghiệp sẽ tăng thêm 0,309% đối với mô hình (1) và riêng đối với mô hình (2) sự tác

động của biến vị trí doanh nghiệp lên năng suất lao động được tính theo công thức

10 = 0,291, tức năng suất lao động sẽ tăng

Ln(Labpro10i)'DLo = 0,294 - 0,009*Fsharei

thêm 0,291%, tăng thấp hơn so với mô hình (1). Nguyên nhân là do ở những nơi

này, hệ thống kết cấu hạ tầng gần như là hoàn thiện, khoảng cách đến thị trường tiêu

thụ rất gần, các doanh nghiệp hoạt động trong môi trường cạnh tranh so với vùng

còn lại của cả nước. Nói các khác, trong điều kiện thuận lợi như vậy, các doanh

nghiệp trong vùng này có động cơ gia tăng năng suất lao động và năng suất lao

động sẽ cao hơn so với vùng còn lại trong cả nước.

Hình thức sở hữu doanh nghiệp: biến này đại diện cho sự hiện diện của yếu

tố nước ngoài trong doanh nghiệp. Trong mô hình (1) và (2) nó đều có ý nghĩa

thống kê ở mức 10% và đều mang dấu âm. Kết quả này cho ta biết, sự hiện diện của

yếu tố FDI trong doanh nghiệp không làm tăng thêm năng suất lao động thậm chí

còn có tác động ngược lại. Hệ số hồi quy trong mô hình (1) là -0,279 cho ta biết

rằng nếu doanh nghiệp thuộc hình thức sở hữu FDI (có yếu tố nước ngoài) thì năng

suất lao động trong doanh nghiệp giảm thêm 0,279%. Trong khi đó, sự tác động của

FDI lên năng suất lao động trong mô hình (2) được tính theo công thức Ln(Labpro10i)'Fshare = - 0,315 - 0,009*Dlocation11 = -0,322, tức năng suất lao động

sẽ giảm thêm 0,322% nếu doanh nghiệp có hình thức sở hữu là FDI, giảm nhiều

hơn so với mô hình (1).

4.2.3. Thảo luận kết quả nghiên cứu

Kết quả phân tích hồi quy từ mô hình (1) và (2) ở bảng 4.5 đã chỉ ra rằng khu

vực FDI có tác động đến năng suất lao động doanh nghiệp ngành dệt may và tác

động này là tiêu cực thông qua hệ số hồi quy mang dấu âm và đều có ý nghĩa thống

kê ở mức 10%, trái với kỳ vọng ban đầu là tích cực và mang dấu dương. Tác động

của FDI làm giảm năng suất lao động doanh nghiệp ở mô hình (1) và mô hình (2).

Tuy nhiên sự tác động này có khác nhau, nếu như trong mô hình (1), tác động của

hình thức sở hữu FDI làm cho năng suất lao động giảm thêm 0,279% thì trong mô 10 Đạo hàm của phương trình (4.2) theo biến Dlocation với Fshare nhận giá trị trung bình của 1.237 doanh nghiệp. 11 Đạo hàm của phương trình (4.2) theo biến Fshare với Dlocation nhận giá trị trung bình của 1.237 doanh nghiệp.

hình (2), năng suất lao động giảm thêm 0,322%. Phát hiện thật bất ngờ đối với

doanh nghiệp khu vực FDI, doanh nghiệp dệt may FDI có năng suất lao động thấp

hơn mức trung bình của các doanh nghiệp quốc doanh và ngoài quốc doanh ở cả hai

mô hình lần lượt là 0,279% và 0,322%. Bên cạnh đó, qua kết quả thống kê mô tả

(bảng 4.3) cho thấy rằng vốn đầu tư cố định trung bình và chi phí trung bình của

doanh nghiệp trên mỗi lao động của doanh nghiệp khu vực FDI đều cao hơn so với

doanh nghiệp khu vực quốc doanh và ngoài quốc doanh trong khi đó, năng suất lao

động trung bình của doanh nghiệp dệt may FDI lại thấp hơn so với doanh nghiệp

dệt may quốc doanh và ngoài quốc doanh, điều này chứng minh hoạt động sản xuất

của doanh nghiệp FDI trong ngành dệt may tại thời điểm điều tra là không hiệu quả.

Nguyên nhân, trong chuỗi giá trị của ngành dệt may từ thiết kế – nguyên liệu – cắt

may – thương mại – phân phối thì khâu thâm dụng lao động nhất và giá trị gia tăng

nhất là ở khâu cắt may, các doanh nghiệp FDI chọn Việt Nam làm khâu cắt may

nhằm mục tiêu tối thiểu chi phí và tăng giá trị gia tăng của cả chuỗi hoạt động của

họ, chính vì động cơ này nên doanh nghiệp dệt may FDI không tác động tăng năng

suất lao động thông qua kênh chuyển giao tri thức, công nghệ và phân bổ nguồn lực

hiệu quả cho ngành dệt may Việt Nam.

Bên cạnh đó, để có thể khẳng định sự tác động của FDI đến năng suất lao

động có sự khác biệt giữa các vùng hay không? Nghiên cứu này sử dụng biến

Dlocation*Fshare kết hợp với biến Fshare trong 2 mô hình làm cơ sở để phân tích

sự tác động này. Tuy nhiên, biến Dlocation*Fshare trong mô hình ước lượng dạng

hàm Cobb – Douglas và mô hình dạng hàm Translog không có ý nghĩa thống kê.

Do đó, không thể lấy đạo hàm phương trình (4.1) và (4.2) theo biến Fshare nhằm trả

lời cho câu hỏi nghiên cứu này. Chính vì vậy, trong nghiên cứu này chưa phát hiện

ra sự tác động của FDI lên năng suất lao động ngành dệt may ở các vùng khác nhau

trong cả nước.

Mô hình ước lượng dạng Cobb – Douglas và Translog được đề xuất trong

nghiên cứu này là phù hợp với lý thuyết sản xuất và đảm bảo đầy đủ các thuộc tính

của hàm sản xuất, đó là: tính đồng biến và tính lõm. Thật vậy, nếu các yếu tố sản

xuất khác được sử dụng với số lượng cố định thì khi một yếu tố sản xuất biến đổi

với số lượng ngày càng nhiều sẽ làm cho năng suất lao động tăng lên với tốc độ

tăng dần, sau đó năng suất lao động sẽ tiếp tục tăng, nhưng với tốc độ giảm dần;

cuối cùng năng suất lao động sẽ đạt cực đại và giảm dần. Cụ thể trong nghiên cứu

này, khi vốn đầu tư cố định trên mỗi lao động biến đổi theo hướng tăng dần trong

khi các yếu tố đầu vào khác như chi phí của doanh nghiệp trên mỗi lao động, lao

động đầu vào được cố định ở giá trị trung bình của mẫu sẽ làm cho năng suất lao

động doanh nghiệp tăng lên với tốc độ tăng dần sau đó sẽ tiếp tục tăng nhưng với

tốc độ giảm dần (hình 4.2).

Hình 4.2. Sự thay đổi của năng suất lao động theo sự biến đổi của vốn đầu tư cố định trên mỗi lao động12

Ln(Labpro10)

Cap10i

1000

2000

3000

4000

Nguồn: Xử lý và tính toán của tác giả từ kết quả nghiên cứu

12 Trong điều kiện các yếu tố đầu vào còn lại cố định ở giá trị trung bình của mẫu

Hình 4.2a: Mô hình ước lượng dạng hàm Cobb – Douglas

Ln(Labpro10)

Cap10i

1000

2000

3000

4000

Nguồn: Xử lý và tính toán của tác giả từ kết quả nghiên cứu

Hình 4.2b: Mô hình ước lượng dạng hàm Translog

Kết quả đạt được cũng tương tự khi biến đổi chi phí của doanh nghiệp, lao

động trung bình của doanh nghiệp trong điều kiện các yếu tố khác được cố định ở

giá trị trung bình của mẫu (xem phụ lục 6 và 7).

Tóm lại, trong chương này tiến hành phân tích và thảo luận về “tác động của

FDI đến năng suất lao động doanh nghiệp hoạt động sản xuất trong ngành dệt may”

nhằm trả lời các câu hỏi nghiên cứu đặt ra ban đầu bằng việc sử dụng công cụ thống

kê mô tả và mô hình kinh tế lượng. Trên cơ sở lý thuyết và kết quả nghiên cứu thực

nghiệm, nghiên cứu đã khẳng định có sự tác động của FDI lên năng suất lao động

ngành dệt may và sự tác động này là tiêu cực. Đồng thời, kết quả nghiên cứu cũng

khẳng định chưa có bằng chứng về sự tác động của FDI lên năng suất lao động

doanh nghiệp ngành dệt may giữa các vùng khác nhau trong cả nước. Bên cạnh đó,

trong nghiên cứu này, hàm sản xuất ước lượng được đảm bảo đầy đủ các thuộc tính

của hàm sản xuất, đó là tính đồng biến (giữa các đầu vào biến đổi với năng suất lao

động) và tính lõm.

CHƯƠNG V: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

5.1. Kết luận

Nghiên cứu này nghiên cứu tác động của FDI đến năng suất lao động doanh

nghiệp hoạt động sản xuất trong ngành dệt may ở Việt Nam, nghiên cứu sử dụng bộ

dữ liệu điều tra doanh nghiệp Việt Nam năm 2010 của Tổng Cục thống kê. Dữ liệu

nghiên cứu ban đầu gồm 5.453 doanh nghiệp, tuy nhiên do thiếu thông tin một số

biến chính của một số doanh nghiệp nên số doanh nghiệp nghiên cứu giảm xuống

còn 1.237 doanh nghiệp. Trong đó, doanh nghiệp FDI chiếm 27,7% tổng số doanh

nghiệp, doanh nghiệp quốc doanh chiếm 3,7% và doanh nghiệp ngoài quốc doanh

chiếm 68,6%.

Phát hiện chính của nghiên cứu này là sự tham gia của các doanh nghiệp FDI

trong ngành sản xuất dệt may có tác động đến năng suất lao động và sự tác động

này là tiêu cực.

Tác động của FDI đến năng suất lao động doanh nghiệp hoạt động sản xuất

trong ngành dệt may đã được kiểm chứng bởi mô hình kinh tế lượng dạng hàm sản

xuất Cobb – Douglas và dạng hàm Translog trên cơ sở một số biến kiểm soát như:

vốn đầu tư cố định trên mỗi lao động, chi phí của doanh nghiệp trên mỗi lao động,

số lao động trung bình của doanh nghiệp, số năm hoạt động của doanh nghiệp, vị trí

của doanh nghiệp và hình thức sở hữu doanh nghiệp. Biến số hình thức sở hữu

doanh nghiệp được sử dụng làm biến số đại diện cho sự hiện diện của FDI trong mô

hình kinh tế lượng nhằm mục đích phân tích tác động của nó lên năng suất lao động

doanh nghiệp. Các kết quả phân tích trong 2 mô hình cho thấy hệ số của biến đại

diện cho yếu tố FDI mang dấu âm và có ý nghĩa thống kê ở mức 1%. Có nghĩa là

FDI không đóng vai trò tích cực trong việc nâng cao năng suất lao động doanh

nghiệp hoạt động sản xuất trong ngành dệt may.

Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy các biến: vốn đầu tư cố định trên mỗi lao

động, chi phí doanh nghiệp trên mỗi lao động, số lao động trung bình trong doanh

nghiệp và vị trí của doanh nghiệp trong mô hình dạng hàm Cobb – Douglas đều giải

thích được sự gia tăng của năng suất lao động trong ngành dệt may. Tuy nhiên trong

mô hình dạng hàm Translog, chỉ có biến chi phí doanh nghiệp trên mỗi lao động, vị

trí của doanh nghiệp và vốn đầu tư cố định trên mỗi lao động (ở dạng bình phương)

giải thích được sự gia tăng của năng suất lao động trong ngành dệt may.

Bên cạnh việc nghiên cứu tác động của FDI đến năng suất lao động doanh

nghiệp, nghiên cứu còn kiểm chứng xem sự tác động này có sự khác biệt giữa các

vùng hay không. Kết quả nghiên cứu đã khẳng định rằng chưa có bằng chứng về sự

tác động của FDI lên năng suất lao động doanh nghiệp dệt may ở các vùng khác

nhau trong cả nước.

Từ phát hiện của kết quả nghiên cứu, có thể đề ra một số gợi ý chính sách

cho Bộ Kế hoạch và Đầu tư trong việc quản lý và ban hành các chính sách về thu

hút FDI trong ngành dệt may ở Việt Nam. Từ việc FDI có tác động tiêu cực đến

năng suất lao động doanh nghiệp trong ngành dệt may ở Việt Nam, trong tương lai,

Bộ không nên dựa vào việc thu hút FDI nhằm mục đích tăng năng suất doanh

nghiệp.

5.2. Kiến nghị

Trên cơ sở một số phát hiện từ kết quả nghiên cứu, đề tài đề xuất một số kiến

nghị sau:

Kiến nghị Chính phủ và các Bộ ngành có liên quan cần sớm ban hành các

chính sách ưu đãi về việc khuyến khích các doanh nghiệp gia tăng lượng vốn đầu tư

cố định nhằm góp phần nâng cao năng suất lao động doanh nghiệp.

Qua kết quả nghiên cứu cho thấy FDI có tác động đến năng suất lao động

doanh nghiệp dệt may ở Việt Nam và tác động này là tiêu cực. Do đó, kiến nghị

Chính phủ và Bộ Kế hoạch và Đầu tư không nên dựa vào việc thu hút FDI nhằm

mục đích tăng năng suất doanh nghiệp.

5.3. Giới hạn của nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu chéo về điều tra khảo sát doanh nghiệp Việt

Nam năm 2010 của Tổng Cục thống kê, mặc dù đáng tin cậy về độ chính xác, nội

dung nhưng về phân tích gặp một số giới hạn nhất định. Việc sử dụng dữ liệu chéo

để phân tích tác động của FDI lên năng suất lao động gặp một số hạn chế như kết

quả phân tích chỉ có thể đúng tại thời điểm điều tra mà không đại diện cho một giai

đoạn cụ thể. Do đó, các nghiên cứu sau này về phân tích tác động của FDI đến năng

suất lao động cần sử dụng dữ liệu bảng và dữ liệu chuỗi thời gian để phân tích và

đánh giá nhằm góp phần mang lại một kết quả tốt hơn so với nghiên cứu này.

Hơn nữa, trong nghiên cứu này, biến đại diện cho sự hiện diện của FDI là

hình thức sở hữu bao gồm doanh nghiệp có 100% vốn đầu tư nước ngoài và liên

doanh và là biến giả. Do đó, kết quả nghiên cứu không thể thể hiện rõ tác động của

từng hình thức sở hữu cụ thể lên năng suất lao động, các nghiên cứu sau cần tách

biệt rõ từng loại biến đại diện cho yếu tố FDI và bổ sung thêm biến đại diện cho yếu

tố FDI chẳng hạn như vốn đầu tư FDI nhằm làm rõ hơn nữa kết quả nghiên cứu.

Mặt khác, về mặt tổ chức không gian lãnh thổ, nghiên cứu chỉ mới phân bố

các doanh nghiệp hoạt động trong ngành sản xuất dệt may thành 2 vùng, một vùng

doanh nghiệp tập trung tại các thành phố trực thuộc trung ương và các tỉnh trọng

điểm về phát triển công nghiệp và một vùng là phần lãnh thổ còn lại trong cả nước.

Do đó, kết quả nghiên cứu không thể thể hiện tác động của FDI đến năng suất lao động doanh nghiệp ở các vùng kinh tế - xã hội13 cũng như các vùng kinh tế trọng điểm14 trong cả nước. Chính vì vậy, các nghiên cứu sau này, cần mở rộng biến

Dlocation theo các vùng nêu trên nhằm giúp đọc giả và các nhà làm chính sách có

cái nhìn rõ hơn về bức tranh tổng thể của tác động FDI đến năng suất lao động ở

13 Các vùng kinh tế - xã hội gồm: vùng Tây Bắc, vùng Đông Bắc, vùng Đồng bằng sông Hồng, vùng Bắc Trung bộ, vùng Duyên hải miền Trung, vùng Tây Nguyên, vùng Đông Nam bộ và vùng Đồng bằng sông Cửu Long. 14 Các vùng kinh tế trọng điểm gồm: vùng Kinh tế trọng điểm Bắc bộ, vùng Kinh tế trọng điểm miền Trung, vùng Kinh tế trọng điểm phía Nam và vùng Kinh tế trọng điểm vùng Đồng bằng sông Cửu Long.

Việt Nam.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Danh mục tài liệu tiếng Việt:

1. Đào Quang Thu, 2013. Đầu tư trực tiếp nước ngoài tại Việt Nam: 25 năm thu hút

và phát triển. Kỷ yếu Hội nghị 25 năm đầu tư trực tiếp nước ngoài tại Việt Nam,

trang 9 -21. Bộ Kế hoạch và Đầu tư, tháng 03 năm 2013.

2. Nguyễn Thị Tuệ Anh và cộng sự, 2006. Tác động của đầu tư trực tiếp nước

ngoài tới tăng trưởng kinh tế ở Việt Nam. Dự án CIEM – SIDA.

Danh mục tài liệu tiếng Anh:

1. Aitken, B. J. and Harrison, A. E., 1999. Do Domestic Firms Benefit from Direct

Foreign Investment?: Evidence from Venezuela. American Economic Review, Vol.

89(3), pp. 605-618.

2. Blomstrom, M., and Kokko, Ari., 1998. Multinational Corporations and

Spillovers. Centre for Economic Policy Research, CEPR Discuss Paper: No.1365.

3. Blomstrom, M. and Sjoholm, F., 1999. Technology Transfer and Spillovers Does

local Participation with Multinationals Matter?, NEB working paper 6816.

4. Cobb, C. W. and Douglas, P. H., 1928. A Theory of Production. American

Economic Review, p.139-65.

5. De Mello, L.R., Foreign Direct Investment-led Growth: Evidence form Time

Series and Panel Data, Kent, Oxford Economic Papers, 1999.

6. Everitt, B. S., & Rabe-Hesketh, S, 2004. A Handbook of Statistical Analyses

using Stata (Third Edition). Boca Raton, London, New York, Washington, D.C:

Chapman & Hall/CRC.

7. Humphrey, T.M., 1997. Algebraic Production Functions and their Uses before

Cobb-Douglas. Federal Reserve Bank of Richmond Economic Quarterly, 83(1), pp.

51-83.

8. Javorcik, B. S., 2004. Does Foreign Direct Investment Increase the Productivity

of Domestic Firms? In Search of Spillovers through Backward Linkages. American

Economic Review, 94(3), 605-627.

9. Konings, Jozef., 2000. The Effects of Direct Foreign Investment on Domestic

Firms: Evidence from Firm Level Panel Data in Emerging Economies. William

Davidson Istitute, Working Paper: No. 344

10. Liu et al., 2001. The impact of Foreign Direct Investment on Labor productivity

in Chinese Electronics Industry. International Business Review 10 (2001) 421–439.

11. Ludo Cuyvers et al., 2008. Productivity Spillovers from Foreign Direct

Investment in the Cambodian Manufacturing Sector: Evidence from Establishment-

Level Data. University of Abtawerp, Working paper: No. 004.

12. Mebratie, A. D, 2010. Foreign Direct Investment and Labour Productivity in

South Africa. In partial fulfillment of the requirements for obtaining the degree of

Master of Art in Decelopment Studies, Graduate School of Development Studies,

International Institute of Social Studies, The Hague, The Netherlands.

13. Pham Xuan Kien, 2008. The Impact of Foreign Direct Investment on the Labor

Productivity in Host Countries: the Case of Vietnam. Vietnam Development Forum,

Hanoi, Vietnam [accessed

February 27, 2013].

14. Philip Wicksteed, 1894. An Essay on the Co-ordination of the Laws of

Distribution. London: MACMILLAN & CO.

15. Sudhanshu K. Mishra, 2007. A Brief History of Production Functions. Working

Paper Series, Social Science Research Network (SSRN). Available at

http://ssrn.com/abstract=1020577

16. Thiam, Hee Ng., 2006. Foreign Direct Investment and Productivity: Evidence

from the East Asian Economies. UNIDO, Staff Working Paper.

17. Vahter, Priit., 2004. The Effect of Foreign Direct Investment on Labor

Productivity: Evidence from Estonia and Slovenia. Tartu: Tartu University Press.

18. Yingqi, Wei., et al., 2004. The Impact of R&D, Export and FDI on Productivity

in Chinese Manufacturing Firms, Lancaster University Management School,

Working Paper: No. 003.

PHỤ LỤC

Biến

Trung vị

Trung bình

Độ lệch chuẩn

Khoảng biến thiên

Giá trị nhỏ nhất

Giá trị lớn nhất

Labpro10

210,14

90,11

334,51

3196,47

0,18

3196,66

Cap10

84,83

24,09

205,99

3382,16

0,06

3382,22

Cost10

20,64

12,46

29,56

437,84

0,05

437,89

Labor10

399,67

121,00

841,98

9988,50

1,00

9989,50

Age_Ent

8,08

7,00

7,47

63,00

1,00

64,00

Phụ lục 1: Thống kê mô tả các biến của 1.237 doanh nghiệp dệt may

Biến

Trung vị

Trung bình

Độ lệch chuẩn

Khoảng biến thiên

Giá trị nhỏ nhất

Giá trị lớn nhất

Labpro10

200,49

83,57

305,88

2792,19

0,19

2792,38

Cap10

119,34

30,71

312,48

3382,16

0,06

3382,23

Cost10

27,13

14,84

37,66

344,11

0,05

344,16

Labor10

601,28

296,00

1008,82

9985,00

4,50

9989,50

Age_Ent

7,29

7,00

4,02

20,00

1,00

21,00

Phụ lục 2: Thống kê mô tả các biến của 343 doanh nghiệp FDI

Biến

Trung vị

Trung bình

Độ lệch chuẩn

Khoảng biến thiên

Giá trị nhỏ nhất

Giá trị lớn nhất

Labpro10

212,06

90,06

349,29

3196,17

0,50

3196,67

Cap10

69,37

20,76

137,65

1282,22

0,10

1282,32

Cost10

17,97

11,38

25,69

437,84

0,06

437,90

Labor10

272,82

78,50

660,55

8755,00

1,00

8756,00

Age_Ent

7,75

6,00

7,17

52,00

1,00

53,00

Phụ lục 3: Thống kê mô tả các biến của 848 doanh nghiệp ngoài quốc doanh

Biến

Trung vị

Trung bình

Độ lệch chuẩn

Khoảng biến thiên

Giá trị nhỏ nhất

Giá trị lớn nhất

Labpro10

246,89

167,48

252,76

1002,42

8,68

1011,09

Cap10

112,49

51,13

229,05

1497,32

0,89

1498,21

Cost10

21,69

15,56

18,51

97,34

1,00

98,34

Labor10

1235,02

697,75

1482,83

7232,50

27,50

7260,00

Age_Ent

20,28

16,00

16,92

62,00

2,00

64,00

Phụ lục 4: Thống kê mô tả các biến của 46 doanh nghiệp quốc doanh

0 0 0 3

0 0 0 2

y c n e u q e r F

0 0 0 1

-5

5 Ln_Labpro10

Phụ lục 5: Phân phối của năng suất lao động dưới dạng thức logarit [Ln(Labpro10)]

Phụ lục 6: Sự thay đổi của năng suất lao động theo sự biến đổi của các yếu tố đầu

vào trong mô hình ước lượng dạng hàm Cobb – Douglas

Hình 6.1: Trường hợp biến Cost10 biến thiên, các biến còn lại được cố định ở giá trị

Ln(Labpro10)

Cost10

100

200

300

400

500

trung bình của mẫu

Hình 6.2: Trường hợp biến Labor10 biến thiên, các biến còn lại được cố định ở giá

5,45

5,4

5,35

5,3

5,25

5,2

Ln(Labpro10)

5,15

5,1

5,05

4,95

Labor10

2000

4000

6000

8000

10000 12000

trị trung bình của mẫu

Phụ lục 7: Sự thay đổi của năng suất lao động theo sự biến đổi của các yếu tố đầu

vào trong mô hình ước lượng dạng hàm Translog

Hình 7.1: Trường hợp biến Cost10 biến thiên, các biến còn lại được cố định ở giá trị

3,5

2,5

1,5

Ln(Labpro10)

0,5

Cost10

100

200

300

400

500

-0,5

-1

trung bình của mẫu

Hình 7.2: Trường hợp biến Labor10 biến thiên, các biến còn lại được cố định ở giá

5,7

5,6

5,5

5,4

5,3

5,2

Ln(Labpro10)

5,1

4,9

4,8

Labor10

4,7

2000

4000

6000

8000

10000

12000

trị trung bình của mẫu

Phụ lục 8: Sự thay đổi của năng suất lao động theo sự biến đổi của các yếu tố đầu

vào phân theo hình thức sở hữu trong mô hình ước lượng dạng hàm Cobb –

Douglas

Hình 8.1: Trường hợp biến Cap10 biến thiên, biến Fshare = 0 hoặc Fshare = 1, các

Ln(Labpro10)_FDI

Ln(Labpro10)_non_FDI

Cap10

1000

2000

3000

4000

biến còn lại được cố định ở giá trị trung bình của mẫu

Hình 8.2: Trường hợp biến Cost10 biến thiên, biến Fshare = 0 hoặc Fshare = 1, các

Ln(Labpro10)_FDI

Ln(Labpro10)_non_FDI

Cost10

100

200

300

400

500

biến còn lại được cố định ở giá trị trung bình của mẫu

Hình 8.3: Trường hợp biến Labor10 biến thiên, biến Fshare = 0 hoặc Fshare = 1,

5,6

5,5

5,4

5,3

5,2

Ln(Labpro10)_FDI

5,1

Ln(Labpro10)_non_FDI

4,9

4,8

4,7

Labor10

5000

10000

15000

các biến còn lại được cố định ở giá trị trung bình của mẫu

Phụ lục 9: Sự thay đổi của năng suất lao động theo sự biến đổi của các yếu tố đầu

vào phân theo hình thức sở hữu trong mô hình ước lượng dạng hàm Translog

Hình 9.1: Trường hợp biến Cap10 biến thiên, biến Fshare = 0 hoặc Fshare = 1, các

Ln(Labpro10)_FDI

Ln(Labpro10)_non_FDI

Cap10

1000

2000

3000

4000

biến còn lại được cố định ở giá trị trung bình của mẫu

Hình 9.2: Trường hợp biến Cost10 biến thiên, biến Fshare = 0 hoặc Fshare = 1, các

3,5

2,5

Ln(Labpro10)_FDI

1,5

Ln(Labpro10)_non_FDI

0,5

Cost10

100

200

300

400

500

-0,5

-1

-1,5

biến còn lại được cố định ở giá trị trung bình của mẫu

Hình 9.3: Trường hợp biến Labor10 biến thiên, biến Fshare = 0 hoặc Fshare = 1,

Ln(Labpro10)_FDI

Ln(Labpro10)_non_FDI

Labor10

5000

10000

15000

các biến còn lại được cố định ở giá trị trung bình của mẫu

Phụ lục 10: Sự thay đổi của năng suất lao động theo sự biến đổi của các yếu tố đầu

vào và theo vùng trong mô hình ước lượng dạng hàm Cobb – Douglas

Hình 10.1: Trường hợp biến Cap10 biến thiên, biến DLocation = 0 (non_Dlocation)

hoặc DLocation = 1 (Dlocation), các biến còn lại được cố định ở giá trị trung bình

Ln(Labpro10)_Dlocation

Ln(Labpro10)_non_Dlocation

Cap10

1000

2000

3000

4000

của mẫu

Hình 10.2: Trường hợp biến Cost10 biến thiên, biến DLocation = 0 (non_Dlocation)

hoặc DLocation = 1 (Dlocation), các biến còn lại được cố định ở giá trị trung bình

Ln(Labpro10)_Dlocation

Ln(Labpro10)_non_Dlocation

Cost10

100

200

300

400

500

của mẫu

Hình 10.3: Trường hợp biến Labor10 biến thiên, biến DLocation = 0

(non_Dlocation) hoặc DLocation = 1 (Dlocation), các biến còn lại được cố định ở

5,5

5,4

5,3

5,2

Ln(Labpro10)_Dlocation

5,1

Ln(Labpro10)_non_Dlocation

4,9

4,8

Labor10

4,7

5000

10000

15000

giá trị trung bình của mẫu

Phụ lục 11: Sự thay đổi của năng suất lao động theo sự biến đổi của các yếu tố đầu

vào và theo vùng trong mô hình ước lượng dạng hàm Translog

Hình 11.1: Trường hợp biến Cap10 biến thiên, biến DLocation = 0 (non_Dlocation)

hoặc DLocation = 1 (Dlocation), các biến còn lại được cố định ở giá trị trung bình

Ln(Labpro10)_Dlocation

Ln(Labpro10)_non_Dlocation

Cap10

1000

2000

3000

4000

của mẫu

Hình 11.2: Trường hợp biến Cost10 biến thiên, biến DLocation = 0 (non_Dlocation)

hoặc DLocation = 1 (Dlocation), các biến còn lại được cố định ở giá trị trung bình

3,5

2,5

Ln(Labpro10)_Dlocation

1,5

Ln(Labpro10)_non_Dlocation

0,5

Cost10

100

200

300

400

500

-0,5

-1

-1,5

của mẫu

Hình 11.3: Trường hợp biến Labor10 biến thiên, biến DLocation = 0

(non_Dlocation) hoặc DLocation = 1 (Dlocation), các biến còn lại được cố định ở

Ln(Labpro10)_Dlocation

Ln(Labpro10)_non_Dlocation

Labor10

5000

10000

15000

giá trị trung bình của mẫu

Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Phân tích tác động đầu tư trực tiếp nước ngoài đến năng suất lao động ngành dệt may ở Việt Nam

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

TRẦN CẨM LINH

PHÂN TÍCH TÁC ĐỘNG ĐẦU TƯ

TRỰC TIẾP NƯỚC NGOÀI ĐẾN NĂNG SUẤT

LAO ĐỘNG NGÀNH DỆT MAY Ở VIỆT NAM

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2013

LP = F (KL, FS, LQ, CU, SIZE, OV)

(2.10)

Có thể bạn quan tâm

Luận văn Thạc sĩ: Chế tạo và nghiên cứu tính chất điện, từ của vật liệu multiferroic Ba₀.₇Ca₀.₃TiO₃/ NiFe₂O₄

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu vật liệu biến hóa dạng chuỗi một chiều chế tạo từ kim loại đồng trên đế FR-4 hoạt động tại tần số MHz ứng dụng trong truyền năng lượng không dây

Luận văn Thạc sĩ: Đánh giá khả năng tác động tới môi trường biển của việc xả nước thải từ sự cố nhà máy điện hạt nhân Fukushima sử dụng công cụ ERICA

Luận văn Thạc sĩ: Xây dựng mô hình đầu dò nơtron và gamma sử dụng nhấp nháy EJ-276 ghép nối với mảng nhân quang silicon

Luận văn Thạc sĩ: Đánh giá khả năng ảnh hưởng của bức xạ ion hóa đến sức khỏe cư dân khu vực mỏ đất hiếm Đông Pao, xã Bản Hon, huyện Tam Đường, tỉnh Lai Châu

Luận văn Thạc sĩ: Sử dụng phương pháp nhiễu xạ neutron khảo sát cấu trúc tinh thể và pha trật tự từ trong vật liệu Pr2FeCrO6

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu phân lập, xác định cấu trúc và hoạt tính ức chế NO của các hợp chất thứ cấp từ chủng vi nấm biển Aspergillus sp. CL251

Luận văn Thạc sĩ: Phân tích một số hợp chất bisphenol thôi nhiễm từ bao bì nhựa lên một số mẫu thực phẩm nền tinh bột

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và đánh giá hoạt tính kháng khuẩn, kháng nấm của loài hoa mộc (Osmanthus fragrans (Thunb.) Lour.) ở Việt Nam

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và đánh giá tác dụng kháng viêm của loài côi Turpinia montana (Blume) Kurz

Luận văn Thạc sĩ: Tổng hợp và đặc trưng tính chất vật liệu composite có cấu trúc nano chitosan–cyclodextrin/TiO₂–Ag

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu chế tạo và khảo sát một số tính chất của màng phủ trên cơ sở nhựa epoxy gốc nước và khung cơ kim - ZIF

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu tổng hợp một số dẫn xuất napthoquinone chứa nguyên tố flo bằng phản ứng đa thành phần

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu điều chế vật liệu Bioglass và tổ hợp lai với polymer ALG-F127 định hướng ứng dụng trong điều trị nội nha

Luận văn Thạc sĩ: Khảo sát thành phần hóa học và hoạt tính ức chế enzyme α-glucosidase trên một số hợp chất phân lập từ thịt quả bình bát nước (Annona glabra L.).

Luận văn Thạc sĩ: Tổng hợp và đánh giá hoạt tính chống ung thư của hợp chất lai chứa khung tetrahydro-β-carboline và imidazo[1,5-a]pyridine

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu tổng hợp một số dẫn xuất của benzazole

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu chiết tách lignin từ vỏ sầu riêng Ri6 (Durio zibethinus Murr.) và tổng hợp vật liệu biocomposite định hướng ứng dụng trong bảo quản sau thu hoạch

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu tổng hợp hạt nano bạc phủ acid hyaluronic mang doxorubicin định hướng ứng dụng trong điều trị ung thư

Luận văn Thạc sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và hoạt tính kháng viêm của loài rau dừa nước (Ludwigia adscendens)

Tài liêu mới

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu xây dựng thuật toán thích nghi và học tăng cường cấu trúc Actor - Critic điều khiển bám quỹ đạo cho robot di động đa hướng mecanum

Luận án Tiến sĩ: Cơ cấu bệnh tim mạch và chất lượng cuộc sống của người cao tuổi mắc suy tim, rung nhĩ điều trị tại Bệnh viện Thống Nhất, thành phố Hồ Chí Minh

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hiện tượng nứt dăm đê sông vùng đồng bằng sông Hồng và dự báo khả năng bị nứt của một số đoạn đê

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu xây dựng giải pháp đảm bảo an toàn thông tin cho quá trình học liên kết dựa trên mật mã

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Phát triển năng lực đánh giá công nghệ cho học sinh trong dạy học môn Công nghệ 11 ở trường trung học phổ thông

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu phân loại chi cầu diệp – Bulbophyllum Thouars (Orchidaceae) ở vùng Tây Nguyên bằng phương pháp hình thái và phân tử

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu đặc điểm phân bố và dinh dưỡng của các loài lưỡng cư ở Vườn Quốc gia Bến En và Khu bảo tồn thiên nhiên Pù Luông, tỉnh Thanh Hóa

Luận án Tiến sĩ: Tổng hợp luật dẫn và điều khiển cho một lớp tên lửa đối hải trên cơ sở ứng dụng mạng nơ ron và hệ mờ

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu tổng hợp hệ điều khiển góc Pitch tua bin gió trong điều kiện có nhiễu tác động

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hóa học lipid của hai loài san hô thủy tức Millepora dichotoma và Millepora platyphylla ở Việt Nam

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu kiểm soát phân phối công suất kéo trên cầu chủ động của ô tô con bằng ABS

Luận án Tiến sĩ: Ứng dụng phản ứng Domino vào tổng hợp các dẫn xuất Podophyllotoxin, Pyrimidine và đánh giá hoạt tính sinh học của các chất tổng hợp được

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và một số hoạt tính sinh học của cây chùm ngây (Moringa oleifera)

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu thành phần hóa học và ứng dụng ức chế ăn mòn cho thép của cao chiết xuất từ cây Lộc vừng thuộc họ Lecythidaceae

Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu hiện tượng nứt dăm đê sông vùng đồng bằng sông Hồng và dự báo khả năng bị nứt của một số đoạn đê

AI tóm tắt

Giới thiệu tài liệu

Đối tượng sử dụng

Từ khoá chính

Nội dung tóm tắt

Giới thiệu

Về chúng tôi

Việc làm

Quảng cáo

Liên hệ

Chính sách

Thoả thuận sử dụng

Chính sách bảo mật

Chính sách hoàn tiền

DMCA

Hỗ trợ

Hướng dẫn sử dụng

Đăng ký tài khoản VIP

093 303 0098

support@tailieu.vn

Phương thức thanh toán

Theo dõi chúng tôi

Facebook

Youtube

TikTok