Mô hình beta hội tụ năng suất các yếu tố tổng hợp cấp độ doanh nghiệp trong ngành chế biến thực phẩm và đồ uống Việt Nam

TAÏP CHÍ KHOA HOÏC ÑAÏI HOÏC SAØI GOØN Soá 3(28) - Thaùng 5/2015<br /> <br /> <br /> MÔ HÌNH  - HỘI TỤ NĂNG SUẤT CÁC YẾU TỐ TỔNG HỢP<br /> CẤP ĐỘ DOANH NGHIỆP TRONG NGÀNH<br /> CHẾ BIẾN THỰC PHẨM VÀ ĐỒ UỐNG VIỆT NAM<br /> <br /> PHAN TẤT HIỂN(*)<br /> <br /> TÓM TẮT<br /> Bài viết này xem xét năng suất năng động và hội tụ năng suất ở cấp độ doanh nghiệp<br /> trong ngành chế biến thực phẩm và đồ uống của Việt Nam. Chúng tôi tiếp cận để trả lời<br /> các câu hỏi của hội tụ năng suất giữa các doanh nghiệp trong hai bước. Thứ nhất, chúng<br /> tôi ước tính hàm sản xuất để có được một độ đo năng suất của các doanh nghiệp bằng<br /> cách sử dụng phương pháp của Olley - Pakes (1996). Thứ hai, chúng ta xem xét sự hội tụ<br /> năng suất bằng cách sử dụng mô hình của Bernard và John (1996). Kết quả thực nghiệm<br /> dựa trên dữ liệu được tìm thấy từ 2000-2012.Các mô hình ước lượng cũng cung cấp bằng<br /> chứng về sự hội tụ của năng suất tổng hợp cấp độ doanh nghiệp trong ngành chế biến thực<br /> phẩm và đồ uống ở Việt Nam trong giai đoạn 2000-2012.<br /> Từ khóa: ước lượng bán tham số, hội tụ năng suất, hội tụ beta, năng suất các yếu tố<br /> tổng hợp TFP<br /> <br /> ABSTRACT<br /> This paper examines dynamic productivity and productivity convergence at the firm<br /> level in Vietnam’s processing food processing and beverages industry. We approach to<br /> answer the question of productivity convergence among firms in two steps. Firstly, we<br /> estimate production function to obtain a measure of firms’ productivity by using Olley -<br /> Pakes (1996) procedure. Secondly, we consider the productivity convergence by using<br /> Bernard and John (1996) model. Experimental results based on data from 2000-2011<br /> arefound, but the estimated models also provide evidence of more differences in the speed-<br /> of- convergence across industries.<br /> Keywords: productivity convergence, beta convergence, total-factor productivity (TFP)<br /> <br /> 1. GIỚI THIỆU(*) tụ (Dollar và Wolff (1988); Dorwick và<br /> Kể từ khi Bernad và Jones xuất bản Nguyễn (1989); Wolff (1991)). Và cấp độ<br /> công trình (1996): "So sánh năng suất giữa ngành công nghiệp (Baumol (1986).<br /> các quốc gia là trung tâm của nhiều câu hỏi Bernard và Jones (1996) cho thấy rằng<br /> liên quan đến tăng trưởng kinh tế dài hạn", trong khi năng suất tổng hợp hội tụ trong<br /> nhiều nghiên cứu đã tập trung vào các vấn một nhóm 14 nước công nghiệp trong giai<br /> đề hội tụ năng suất giữa các nước cả ở cấp đoạn 1970-1987, khi xem xét các vùng,<br /> quốc gia và cấp độ ngành. Một số nghiên ngành chỉ ra hành vi khá khác nhau. Đặc<br /> cứu điển hình có thể kể đến về hội tụ cấp biệt, hội tụ trong lĩnh vực sản xuất có ý<br /> độ quốc gia như: tăng trưởng kinh tế và hội nghĩa quan trọng, trong khi hội tụ trong<br /> lĩnh vực dịch vụ có ý nghĩa ở mức tiêu<br /> (*)<br /> ThS, Trường Đại học Sài Gòn<br /> <br /> 83<br />  <br /> <br /> <br /> chuẩn. Ngược lại, Dollar Wolf (1994, Trong đó y itj = logarithmic của đầu ra<br /> 1998) tìm thấy hội tụ trong hầu hết các của doanh nghiệp i , ngành j trong năm t,<br /> ngành công nghiệp và kết luận hội tụ về<br /> xiktj = logarithmic đầu vào của nhân tố k<br /> năng suất trong các ngành công nghiệp là<br /> nguyên nhân chính của sự hội tụ năng suất của doanh nghiệp i , ngành j trong năm t,<br /> lao động tổng hợp. Klaus Gugler và cộng  kitj = phần chia của nhân tố k của doanh<br /> sự (2000) cho thấy năng suất trong các nghiệp i, ngành j trong năm t, y t j , x ktj và<br /> ngành công nghiệp châu Âu qua các thời<br />  ktj là biến đại diện cho các doanh nghiệp<br /> kỳ 1985-1988 là hội tụ rất nhanh. Họ cũng<br /> chỉ ra rằng khoảng cách năng suất đã được giả định trong năm t, ngành j và đều là<br /> thu hẹp trung bình trong 10 năm. trung bình cộng của các đại lượng tương<br /> Xuất phát từ câu hỏi, các doanh nghiệp ứng với biến trên tất cả các doanh nghiệp<br /> chưa phát triển trong một ngành có thể phát thuộc ngành công nghiệp j trong năm t.<br /> triển bắt kịp các doanh nghiệp đã phát triển Trong khi Dollar và cộng sự (1993)<br /> trong cùng ngành đó trong tương lai hay tính toán chỉ số TFP bằng cách sử dụng các<br /> không và tầm quan trọng của ngành chế biện pháp sản xuất:<br /> biến thực phẩm và đồ uống, chúng tôi thực Yit<br /> TFPit <br /> hiện nghiên cứu này.  Lit  (1   ) Kit<br /> Phần còn lại của bài báo này được tổ Trong đó,  là phần chia của lao động<br /> chức như sau: phần 2 trình bày độ đo năng trong tổng phần bù, và giả sử rằng nó là<br /> suất; phần 3 trình bày một mô hình hội tụ hằng số với các doanh nghiệp được quan<br /> năng suất giữa các doanh nghiệp; phần 4 sát trong quá trình tính toán.<br /> trình bày những kết quả chính, và phần Trong nghiên cứu của chúng tôi, chúng<br /> cuối cùng đề xuất những kết luận. tôi ước tính năng suất cấp độ doanh nghiệp<br /> 2. ĐỘ ĐO NĂNG SUẤT bằng cách sử dụng các phương pháp được<br /> Để so sánh năng suất giữa các doanh phát triển bởi Olley và Pakes (1996).<br /> nghiệp theo chuỗi thời gian, có một số Phương pháp của họ được phát triển để giải<br /> phương pháp để tính toán TFP. Nishimura quyết những thành kiến đồng thời tiềm<br /> và các cộng sự (2005) sử dụng phương năng phát sinh trong ước tính sản xuất. Nó<br /> pháp chỉ số đa phương trong việc tính toán được trình bày bằng cách xem xét một hàm<br /> TFP. Mô hình để tính toán chỉ số TFP cho sản xuất Cobb-Douglas tại thời điểm t cho<br /> doanh nghiệp i, ngành j trong năm t được doanh nghiệp i nhưng chúng tôi khống chế<br /> mô hình hóa như sau: các chỉ số doanh nghiệp bởi phương trình:<br /> t<br /> yt  0  1lt  2 kt  3it  t  t (1)<br /> prˆitj  ( y itj  y t j )   ( y j  yj1 )<br />  1 Trong đó yt=LnYt (Yt- đầu ra); t: thời<br /> K<br /> 1 gian t; lt=LnLt ( Lt- lao động đầu vào tại<br />   ( iktj   ktj )( xiktj  x ktj )<br /> k 1 2<br /> thời điểm t); kt=LnKt (Kt- vốn dự trử tại<br /> t K<br /> 1 thời điểm t);it =LnIt ( It- đầu vào trung<br />   ( k   k 1 )( x ktj  x ktj 1 ) gian).<br />  1 k 1 2<br /> Thành phần sai số của từng doanh<br /> nghiệp kí hiệu là t được phân chia thành<br /> 84<br /> hai thành phần t và t . Trong đó t là sai số của 2 là thu được từ việc ước lượng<br /> không chịu ảnh hưởng của các quyết định phương trình sau:<br /> của doanh nghiệp và t là sai số do các yt*  yt  1lt  3it  0  2 kt  E[t | t 1 ] t* (3)<br /> quan sát không đầy đủ của nhà nghiên cứu, Trong đó, yt* là sản lượng ròng đóng<br /> được biết đến bởi người quản lý kế hoạch, góp của lao động và t*  t  t . Từ kết<br /> và nó tác động đến quy định quyết định của quả phụ của giai đoạn đầu tiên là một ước<br /> doanh nghiệp. Một vấn đề đồng thời phát tính của t là một ước tính phù hợp của<br /> sinh khi có sự tương quan đương thời cả<br /> E[t | t 1 ] có thể thu được và ước lượng<br /> trong doanh nghiệp i và qua thời gian t<br /> của phương trình (3) tạo ra ước tính phù<br /> giữa t và đầu vào của doanh nghiệp trong<br /> chuỗi doanh nghiệp cụ thể. hợp của 3.<br /> Chúng tôi sử dụng chi phí trung gian Năng suất các nhân tố tổng hợp của<br /> đại diện cho một phần của lỗi tương quan công ty i, trong năm t có thể được biểu<br /> với đầu vào để giải quyết vấn đề đồng thời diễn như sau:<br /> trong phương pháp của Olley và Pakes. pr  y  ˆ l  ˆ k  ˆ i (4)<br /> it it 2 it 2 it 3 it<br /> Hàm chi phí trung gian được tính như sau: Trong đó, prit là logarithm của TFP, yit<br /> it  it (t , kt ) là log đầu ra của doanh nghiệp i tại thời<br /> Đối với giá trị dương của chi phí trung điểm t.<br /> gian it  it (t , kt ) ngược đến năng suất như Năng suất cấp ngành trong năm t được<br /> định nghĩa là đầu ra cổ phần bình quân<br /> một hàm của vốn và chi phí trung<br /> năng suất cấp độ doanh nghiệp<br /> gian it  it (t , kt ) . Thay biểu thức này vào<br /> prt  it prit (5)<br /> phương trình (1) cung cấp đầu ra với các i<br /> biến số quan sát ta được phương trình: Trong đó, it là phần chia đầu ra của<br /> yt  1lt  3it  t (it , kt )  t (2) doanh nghiệp i trong tổng sản lượng công<br /> Trong đó, t (it , kt )  0  2 kt  t (it , kt ) nghiệp trong năm t.<br /> Ước lượng tham số phù hợp của các hệ 3. MÔ HÌNH HỘI TỤ NĂNG SUẤT<br /> số trên các biến đầu vào (lao động và trung GIỮA CÁC DOANH NGHIỆP<br /> gian) sau đó có thể thu được bằng cách sử 3.1. Mô hình hội tụ không điều kiện <br /> dụng một ước lượng bán tham số. Mô hình về hội tụ năng suất do<br /> Một tác dụng riêng biệt của vốn trên Bernard và Jones (1996) đưa ra sẽ là mô<br /> sản lượng từ ảnh hưởng của đầu tư của một hình ban đầu chúng ta sử dụng. Mô hình<br /> công ty thu được trong một giai đoạn thứ này được sử dụng khá nhiều trong các<br /> hai bằng cách giả sử rằng m sau một quá nghiên cứu về hội tụ năng suất giữa các<br /> trình Markov bậc nhất và vốn không ngay nước. Nó cũng được dùng trong nghiên<br /> lập tức phản ứng với sự đổi mới trong sản cứu về hội tụ hiệu quả ở cấp độ doanh<br /> xuất, trong đó đổi mới về năng suất được nghiệp gần đây (Nguyen Khac Minh và<br /> đưa ra bởi: cộng sự (2013)). Tăng trưởng TFP được<br /> t  t  E[t | t 1 ] mô tả như sau:<br /> Prit = i + {Pr1t-1 - Prit-1} + Prit-1 +lnit<br /> Theo các giả định ước tính phù hợp<br /> (1)<br /> <br /> 85<br />  <br /> <br /> <br /> trong đó Pr1t-1 - Prit-1là biến bắt kịp, nó một tiến trình bắt kịp năng suất như sau:<br /> là khoảng cách năng suất giữa doanh ln ˆit   i   1   1    ln ˆit 1  ln ˆit<br /> nghiệp 1 là doanh nghiệp có năng suất cao<br /> nhất với doanh nghiệp i. Tốc độ bắt kịp sẽ Trong đó ˆit = TFPit/TFP1t và<br /> được thể hiện bằng  còn tốc độ tiệm cận ˆit = it/1t tương ứng. Trong dài hạn, tốc<br /> của tăng trưởng năng suất của doanh độ tăng trưởng TFP bình quân hàng năm<br /> nghiệp i được ký hiệu bằng i và lnit là số của doanh nghiệp i so với doanh nghiệp 1<br /> hạng nhiễu. giữa năm 0 và năm T được viết như sau:<br /> Khung phân tích này sẽ cho chúng ta<br /> <br /> 1  1   <br /> T<br /> 1<br /> T<br />  <br /> ln ˆiT  ln ˆi 0  <br /> T<br /> 1 T<br /> ln ˆi 0   1     i   1  ln ˆit <br /> T  1<br /> T <br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Đây là cơ sở của các mô hình hội tụ 1% cho pr cấp độ doanh nghiệp dẫn đến sự<br /> tăng trưởng bình quân dài hạn theo mức gia tăng 1,21% trong đầu tư mức độ vững<br /> năng suất nhân tố tổng hợp ban đầu, và chắc cho tổng số ngành công nghiệp sản<br /> chúng ta chỉ định mô hình như sau: xuất. Vì vậy, chúng ta có thể sử dụng<br /> 1<br />  <br />  ln ˆiT  ln ˆiT  ln ˆi 0  0  1 ln ˆi 0  iT<br /> T<br /> phương pháp Olley-Pakes để ước lượng<br /> hàm sản xuất cho ngành công nghiệp chế<br /> (2) biến thực phẩm tại Việt Nam.<br /> Trong đó biến bắt kịp được thể hiện 4. NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM<br /> bằng hệ số âm 1 = -{1 – (1 - )T}/T. 4.1. Số liệu<br /> Chúng ta giả định it  N(0,). Bài viết này sử dụng các dữ liệu thu<br /> 3.2. Kiểm định các giả thuyết của được từ Tổng điều tra kinh tế cho doanh<br /> phương pháp Olley-Pakes nghiệp của Tổng cục Thống kê Việt Nam<br /> Trước khi ước lượng hàm sản xuất (GSO) tiến hành trong giai đoạn 2000-<br /> bằng cách sử dụng phương pháp tiếp cận 2012. Trong đó các thông tin thu thập được<br /> Olley Pakes, chúng ta phải kiểm tra xem từ các doanh nghiệp cốt lõi bao gồm các<br /> các giả thuyết chính của phương pháp này. doanh nghiệp các loại, kinh doanh và các<br /> Nó có nghĩa là đầu tư đơn điệu tăng ngặt hoạt động sản xuất, số lượng nhân viên, thu<br /> trong cách đo năng suất. Để làm như vậy, nhập, tài sản và nợ phải trả, doanh thu,<br /> chúng tôi ước tính phương trình tác động nghĩa vụ tài chính với nhà nước, tài sản,<br /> cố định của biến loga tổng vốn đầu tư với thiết bị được sử dụng cho mục đích kinh<br /> biến loga của Pr (TFP) và biến giả thời doanh và sản xuất, và chi phí đầu tư. Trong<br /> gian t như biến giải thích và để phân cụm bài báo này, chúng tôi sẽ sử dụng các dữ<br /> chính xác của biến bất kỳ ở cấp bốn chữ số. liệu cân bằng 2000-2012. Cuộc khảo sát<br /> Kết quả ước lượng thu được cụ thể: Hệ số bao gồm cả sản xuất và phi sản xuất công<br /> cho log của pr trong ngành chế biến thực ty. Dữ liệu ngành công nghiệp có sẵn ở<br /> phẩm là 1,21 có với mức ý nghĩa thống kê một mức độ 4 chữ số.<br /> từ 0,1% đến 5% với độ tin cậy rất cao. Kết Lý tưởng nhất, mỗi biến đầu vào và<br /> quả này có nghĩa là, nghĩa là một cú sốc đầu ra phải được giảm phát với chỉ số giảm<br /> 86<br /> phát của nó. Tuy nhiên, chúng tôi không sử dụng mối quan hệ giữa 1 và  :<br /> thể làm điều đó theo cách như vậy do thiếu<br />   1  (1  1T )1/T<br /> các dữ liệu có liên quan để giảm phát các<br /> loại. Ngoài ra, chúng tôi sẽ sử dụng chỉ số Kết quả như mô tả trong hình 1 chỉ ra<br /> giá tiêu dùng hàng năm (CPI) là một yếu tố rằng tất cả các mô hình giải thích cho quá<br /> mức chiết khấu cho tất cả các quan sát trình hội tụ. Kết quả cho thấy năng suất ở<br /> trong nhiều năm sau, tức là năm 2001, mức độ công ty sản xuất Việt Nam tại Việt<br /> 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, Nam quan sát hội tụ trong thời kỳ 2000-<br /> 2009, 2010, 2011 và 2012. 2012. Kết quả ước lượng hàm ý rằng các<br /> Từ cuộc điều tra Tổng cục Thống kê, công ty có năng suất thấp hơn đã có xu<br /> chúng tôi phát triển một bảng dữ liệu theo hướng bắt kịp đến công ty với năng suất<br /> chiều dọc thiết lập trong những năm 2000- cao nhất ở mức 8,84% mỗi năm.<br /> 2012. Mẫu của chúng tôi bao gồm các 4.3. Hiệu chỉnh và chọn năm cơ sở<br /> doanh nghiệp là những doanh nghiệp tồn Để kiểm tra độ nhạy của kết quả, chúng<br /> tại và tiếp tục ở lại trên thị trường từ 2000 tôi lựa chọn năm cơ sở, chúng tôi thay đổi<br /> đến 2012. Chúng tôi bỏ các doanh nghiệp năm cơ sở. Chúng tôi chọn năm 2000 và<br /> từ bộ mẫu mà tuổi doanh nghiệp, tổng số năm 2001 lần lượt làm cơ sở, kiểm tra sự<br /> tổng thu nhập, tổng số tài sản, lao động tăng trưởng năng suất giữa 2000-2012.<br /> không dương bởi nguyên nhân các câu trả Hình 1 trình bày các kết quả của việc<br /> lời không đầy đủ và tính hợp lý của số liệu. thay đổi dự toán năm cơ sở 2000 và năm cơ<br /> Mỗi năm chúng tôi có khoảng 480 doanh sở 2001. Các kết quả thu được dường như<br /> nghiệp trong ngành chế biến thực phẩm và tương tự nhau. Điều này chỉ ra rằng tốc độ<br /> đồ uống trong thời kỳ 2000-2012. Như vậy của hội tụ là không quá nhạy cảm với sự lựa<br /> có khoảng 6240 quan sát. chọn của năm cơ sở. Tốc độ ước tính của<br /> 4.2. Hội tụ năng suất hội tụ 7,25 % mỗi năm với năm cơ sở<br /> Hình 1 báo cáo kết quả ước lượng của 2001 là gần như giống như giá trị ước tính<br /> mô hình với năm cơ sở khác nhau. Để có tốc độ hội tụ thu được trong mô hình có<br /> được tốc độ hội tụ, đầu tiên chúng tôi ước năm cơ sở là 2001 (8,84 % mỗi năm).<br /> lượng 1, và sau đó tính toán  bằng cách<br /> <br /> Hình 1: Tốc độ hội tụ<br /> Ngành Năm cơ sở =2000 Năm cơ sở =2001<br /> Tốc độ Tốc độ<br /> Kết quả ước lượng phương trình Kết quả ước lượng phương trình<br /> hội tụ hội tụ<br /> (15-16)* LnprˆiT 0.103814-0.053832Lnprˆi 0<br /> 8,84%, LnprˆiT 0.077004-0.049568Lnprˆi 0 7.25%,<br /> Std. Error 0.013081 0.003924 11.31 Std. Error 0.011570 0.003111 13.79<br /> R2 0.379158 DW=1.134462 năm R 2<br /> 0.218971 DW=1.072198 năm<br /> Nguồn: số liệu tính toán của tác giả từ số liệu SGO<br /> <br /> <br /> *<br /> Ngành chế biến thực phẩm: 15<br /> Ngành sản xuất đồ uống: 16<br /> <br /> 87<br />  <br /> <br /> <br /> 4.4. So sánh tốc độ hội tụ Kết quả nghiên cứu giúp chúng ta trả<br /> Điều này thể được nhìn thấy bởi các lời khẳng định một câu hỏi quan trọng của<br /> kết quả ước tính trong hình 1, thời gian cần nhà quản lí: “Liệu trong một ngành công<br /> thiết cho các công ty sản xuất để lấp đầy nghiệp, các doanh nghiệp chưa phát triển<br /> một nửa sự khác biệt từ trạng thái ổn định có thể phát triển và bắt kịp các doanh<br /> của họ dựa trên các mô hình với năm cơ sở nghiệp đã phát triển trong ngành đó hay<br /> 2000 cho sản xuất công nghiệp chế biến không”. Từ nghiên cứu này chúng ta thấy<br /> thực phẩm là 8,84%, so với 7,25% cho các rằng trong ngành chế biến thực phẩm, các<br /> ngành công nghiệp tương tự với năm cơ sở doanh nghiệp chưa phát triển, hoặc phát<br /> 2001. Nishimura và các cộng sự (2000) tìm triển sau vì một số lí do nào đó như chưa<br /> thấy tốc độ hội tụ giữa các công ty tại Nhật được đầu tư, chưa có phương thức quản lí<br /> Bản (dựa trên dữ liệu thiết lập 1994-2000) thích hợp,.. thì có thể đầu tư để phát triển<br /> là 10,3%. đi lên. Điều đáng nói là các doanh nghiệp<br /> 5. KẾT LUẬN này phát triển với tốc độ nhanh hơn hẳn<br /> Bài viết này đã kiểm tra sự tăng trưởng những doanh nghiệp đã phát triển và có tốc<br /> của sản xuất cho các doanh nghiệp, đặc độ bắt kịp tương đối so với các doanh<br /> biệt là tập trung vào hội tụ trong ngành chế nghiệp đã phát triển là tương đối cao từ<br /> biến thực phẩm và đồ uống. Phát hiện của 7,25% đến 8,84%.<br /> chúng tôi được tóm tắt như sau. Đầu tiên, Trong nghiên cứu tiếp theo của chúng<br /> sự hội tụ năng suất giữa các công ty tồn tại tôi, sẽ thực hiện với phương pháp tính năng<br /> trong ngành công nghiệp chế biến thực suất các yếu tố tổng hợp đa chỉ số và mở<br /> phẩm. rộng nghiên cứu ra hướng hội tụ không<br /> Chúng tôi đã tìm thấy tốc độ hội tụ gian. Thực hiện với nhiều ngành khác nhau<br /> năng suất trong các ngành công nghiệp chế để thấy được bức tranh tổng thể về hội tụ<br /> biến thực phẩm và đồ uống có tỷ lệ nhanh năng suất tổng hợp giữa các ngành trong<br /> biến động trong khoảng 7,25% đến 8,84%. nền kinh tế Việt Nam.<br /> <br /> <br /> TÀI LIỆU THAM KHẢO<br /> <br /> 1. Baumol, W.J., (1986), Productivity Growth, Convergence, and Welfare: What the<br /> Long-Run Data Show, The American Economic Review, 76 (5), 1072-1085.<br /> 2. Bellone, F., P. Musso, and M. Quere, (2003), Exiting Firms' Patterns: Evidence from<br /> a French Panel Data Set, Paper presented at the International Industrial Organization<br /> Conference at Boston, April 4-5 2003.<br /> 3. Bernard, A.B. and C.1. Jones, (1996), Comparing Apples to Oranges: Productivity<br /> Convergence and Measurement Across Industries and Countries, American<br /> Economic Review, 86 (5), 1216-1239.<br /> 4. Davidson, R. and J.G. MacKinnon, (1993), Estimation and Inference in<br /> Econometrics, Oxford, Oxford University Press.<br /> 5. Dollar, D. and KN. Wolff, (1988), Convergence ofIndustry Labor Productivity<br /> <br /> <br /> 88<br />  among Advanced Economies, 1963-1982, Review of Economics and Statistics, 70<br /> (4), 549-558.<br /> 6. Dorwick, S. and Duc- Tho Nguyen, (1989), OECD Comparative Economic Growth<br /> 1950-85: Catch-Up and Convergence, American Economic Review, 79 (5), 1010-<br /> 1031.<br /> 7. Engel, C. and J.H. Rogers, (1996), How Wide Is the Border?, American Economic<br /> Review, 86 (5), 1112-1124.<br /> 8. Helpman, E., (1993), Innovation, Imitation, and Intellectual Propety Rights<br /> Econometrica, 61, 12471280.<br /> 9. Kimura, F. and K. Kiyota, (2004), Exports, FDI, and Productivity of Firm: Cause<br /> and Effect, Faculty of Business Administration Working Paper, (216). Yokohama<br /> National University.<br /> 10. Levinsohn, J. and A. Petrin, (2003), Estimating Production Functions Using Inputs<br /> to Control for Unobservables, Review of Economic Studies, 70(2), 317-341.<br /> 11. McCallum, J., (1995), National Borders Matter: Canada-U.S. Regional Trade<br /> Patterns, American Economic Review, 85 (3), 615-623.<br /> 12. Nishimura, K.G., T. Nakajima, and K. Kiyota, (2005), Diffusion versus Innovation:<br /> Determinants of Productivity Growth amongJapanese Firms, ESRI Working Paper.<br /> 13. Olley, G.S. and A. Pakes, (1996), The Dynamics of Productivity in the<br /> Telecommunications Equipment Industry, Econometrica, 64 (6),1263-1297.<br /> 14. Prasada Rao, D.S. and T.J. Coelli, (2003), Catch-up and Convergence in Global<br /> Agricultural Productivity, p.rao@economics.uq.edu.au.<br /> <br /> * Ngày nhận bài: 01/4/2015. Biên tập xong: 24/4/2015. Duyệt đăng: 04/5/2015.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 89<br />