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
1
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
2
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
i
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
ii
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
iv
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
v
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
vi
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
3
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
4
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.
5
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.
6
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.
7
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:
8
- 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.
9
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:
10
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).
11
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.
12
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
K
ij
F
(
,
FDI
,
,
,
DIndustry
)
Skill ij
Scale ij
ij
j
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.
13
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
14
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
15
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.
16
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
17
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.
18
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
19
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).
20
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
21
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
22
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
23
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;
24
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%.
25
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
26
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.
27
5 2 .
3 .
2 .
2 .
5 1 .
y t i s n e D
y t i s n e D
1 .
1 .
5 0 .
0
0
-5
0
10
15
5
-5
0
5
10
Ln_Cap10
Ln_Cost10
3 .
2 .
y t i s n e D
1 .
0
0
5
10
15
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
28
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
29
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.
30
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|
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
1.237
R-bình phương
0,411
0,431
Prob > F
0,000
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
31
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
32
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)
33
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
df
P
Phương sai của phần dư không thay đổi
184,29
29
0,000
Độ lệch
26,16
7
0,000
Độ nhọn
3,61
1
0,057
Tổng cộng
214,05
37
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
34
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
35
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
36
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
37
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
38
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
39
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
40
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.
41
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
42
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
7
6
5
4
Ln(Labpro10)
3
2
1
0
Cap10i
0
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
43
8
7
6
5
4
Ln(Labpro10)
3
2
1
0
Cap10i
0
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.
44
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
45
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.
46
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.
47
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.
48
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
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.
49
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.
50
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
51
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
0
10
15
0
-5
5 Ln_Labpro10
Phụ lục 5: Phân phối của năng suất lao động dưới dạng thức logarit [Ln(Labpro10)]
52
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
8
7
6
5
4
Ln(Labpro10)
3
2
1
Cost10
0
0
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
5
4,95
Labor10
0
2000
4000
6000
8000
10000 12000
trị trung bình của mẫu
53
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
3
2,5
2
1,5
Ln(Labpro10)
1
0,5
0
Cost10
0
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
5
4,9
4,8
Labor10
4,7
0
2000
4000
6000
8000
10000
12000
trị trung bình của mẫu
54
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
7
6
5
4
Ln(Labpro10)_FDI
3
Ln(Labpro10)_non_FDI
2
1
0
Cap10
0
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
8
7
6
5
Ln(Labpro10)_FDI
4
Ln(Labpro10)_non_FDI
3
2
1
Cost10
0
0
100
200
300
400
500
biến còn lại được cố định ở giá trị trung bình của mẫu
55
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
5
4,9
4,8
4,7
Labor10
0
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
8
7
6
5
Ln(Labpro10)_FDI
4
Ln(Labpro10)_non_FDI
3
2
1
0
Cap10
0
1000
2000
3000
4000
biến còn lại được cố định ở giá trị trung bình của mẫu
56
Hình 9.2: Trường hợp biến Cost10 biến thiên, biến Fshare = 0 hoặc Fshare = 1, các
4
3,5
3
2,5
2
Ln(Labpro10)_FDI
1,5
1
Ln(Labpro10)_non_FDI
0,5
0
Cost10
100
200
300
400
500
0
-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,
6
5
4
Ln(Labpro10)_FDI
3
Ln(Labpro10)_non_FDI
2
1
Labor10
0
0
5000
10000
15000
các biến còn lại được cố định ở giá trị trung bình của mẫu
57
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
7
6
5
4
Ln(Labpro10)_Dlocation
3
Ln(Labpro10)_non_Dlocation
2
1
0
Cap10
0
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
8
7
6
5
Ln(Labpro10)_Dlocation
4
Ln(Labpro10)_non_Dlocation
3
2
1
0
Cost10
0
100
200
300
400
500
của mẫu
58
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
5
4,9
4,8
Labor10
4,7
0
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
8
7
6
5
Ln(Labpro10)_Dlocation
4
Ln(Labpro10)_non_Dlocation
3
2
1
Cap10
0
0
1000
2000
3000
4000
của mẫu
59
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
4
3,5
3
2,5
2
Ln(Labpro10)_Dlocation
1,5
1
Ln(Labpro10)_non_Dlocation
0,5
0
Cost10
100
200
300
400
500
0
-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
6
5
4
Ln(Labpro10)_Dlocation
3
Ln(Labpro10)_non_Dlocation
2
1
Labor10
0
0
5000
10000
15000
giá trị trung bình của mẫu
