CHÀO MỪNG NGÀY THÀNH LẬP TRƯỜNG 01/04/2017<br />
<br />
<br />
Ngoài ra qua đồ thị hình 2, dễ dàng nhận thấy xu hướng mùa vụ trong giai đoạn những tháng<br />
sắp tới lại tiếp tục xuất hiện trong chuỗi số liệu về sản lượng hàng hóa thông qua. Tổng sản lượng<br />
hàng hóa thông qua tiếp tục giảm mạnh vào những tháng đầu năm (tháng 1, tháng 2, tháng 3) và<br />
phục hồi đáng kể vào những tháng cuối năm (tháng 11, tháng 12).<br />
Kiểm nghiệm bằng thực tế qua so sánh kết quả của dự báo với sản lượng thông qua các chi<br />
nhánh thuộc Công ty cổ phần cảng Hải Phòng trong tháng 1 và tháng 2 năm 2017 (đạt lần lượt là<br />
2.214 nghìn tấn và 1.778 nghìn tấn), ta thấy những sai số này là rất nhỏ (sai số của kết quả dự báo<br />
so với thực tế tháng 1 là 0,2% và tháng 2 là 0,1%), trong khi phạm vi cho phép của các mô hình dự<br />
báo sai lệch so với thực tế là dưới 10%.<br />
4. Kết luận<br />
Bài báo đã trình bày tóm tắt cơ sở lý luận về dự báo và các mô hình dự báo trong ngắn hạn,<br />
đồng thời đã vận dụng các mô hình trên để dự báo ngắn hạn sản lượng hàng hóa thông qua các chi<br />
nhánh thuộc Công ty cổ phần cảng Hải Phòng đến năm 2017. Sau khi đo lường mức độ chính xác<br />
của các mô hình thông qua sai số dự báo, nhóm tác giả từ đó đã lựa chọn được ra mô hình phù hợp<br />
nhất là mô hình san mũ Winters để tiến hành dự báo. Từ đó cho ra các kết quả dự báo đáng tin cậy<br />
về sản lượng hàng hóa thông qua các bến cảng thuộc Công ty cổ phần cảng Hải Phòng cho tháng<br />
năm 2017.<br />
Như vậy, các kết quả dự báo này có thể được xem như là một nguồn tài liệu tham khảo, một<br />
gợi ý để Ban lãnh đạo Cảng cùng các phòng ban liên quan lấy đó làm cơ sở để có những kế hoạch<br />
ngắn hạn đối với việc đầu tư, nâng cấp cơ sở vật chất và đề ra những phương án xếp dỡ hiệu quả,<br />
từ đó tránh được tình trạng ùn tắc hàng, không đáp ứng được lượng hàng đến cảng, gây ra những<br />
lãng phí không đáng có.<br />
TÀI LIỆU THAM KHẢO<br />
[1]. PGS.TS Nguyễn Trọng Hoài, Dự báo và phân tích dữ liệu trong kinh tế và tài chính, Nhà xuất<br />
bản Thống kê, 2009.<br />
[2]. PGS.TS Nguyễn Quang Dong, Bài giảng Kinh tế lượng, Nhà xuất bản Trường Đại học Kinh tế<br />
quốc dân, 2007.<br />
[3]. ThS. Bùi Hải Đăng, Luận văn thạc sĩ, Dự báo ngắn hạn sản lượng hàng hóa thông qua các bến<br />
cảng thuộc Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng đến năm 2017.<br />
<br />
Ngày nhận bài: 30/12/2016<br />
Ngày phản biện: 23/3/2017<br />
Ngày duyệt đăng: 27/3/2017<br />
<br />
<br />
MỐI QUAN HỆ GIỮA NĂNG LỰC TÀI CHÍNH VÀ HIỆU QUẢ KỸ THUẬT CỦA<br />
CÁC DOANH NGHIỆP CẢNG BIỂN VIỆT NAM - ỨNG DỤNG CỦA MÔ HÌNH<br />
ĐƯỜNG BAO SẢN XUẤT NGẪU NHIÊN<br />
THE RELATIONSHIP BETWEEN FINANCIAL ABILITY AND TECHNICAL<br />
EFFICIENCY OF VIETNAM SEAPORT ENTERPRISES - AN APPLICATION OF<br />
STOCHASTIC FRONTIER APPROACH<br />
NGUYỄN HỒNG VÂN, HOÀNG THỊ PHƯƠNG LAN<br />
Trường Đại học Hàng hải Việt Nam<br />
Tóm tắt<br />
Vận tải biển luôn là một ngành công nghiệp trọng điểm ở Việt Nam được sự quan tâm<br />
của các cấp chính quyền và các nhà đầu tư. Vì thế phân tích hiệu quả của các doanh<br />
nghiệp cảng biển luôn là một chủ đề mà các nhà nghiên cứu kinh tế đặc biệt quan tâm.<br />
Trong bài viết dưới đây, bằng việc sử dụng một phương pháp phân tích định lượng tiên<br />
tiến (mô hình đường bao sản xuất ngẫu nhiên của Battese và Coelli), nhóm tác giả đã<br />
tính toán hiệu quả kỹ thuật tại một số cảng biển trọng điểm Việt Nam giai đoạn 2010 –<br />
2015 cũng như đánh giá sự tác động của các yếu tố năng lực tài chính đến hiệu quả kỹ<br />
thuật của các cảng biển này.<br />
Từ khóa: Hiệu quả kỹ thuật, đường bao ngẫu nhiên, năng lực tài chính<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải Số 50 - 4/2017 93<br />
CHÀO MỪNG NGÀY THÀNH LẬP TRƯỜNG 01/04/2017<br />
<br />
<br />
Abstract<br />
Sea transportation is always a key industry in Vietnam and it is concerned by the<br />
authorities and investors. Therefore, analyzing the efficiency of port enterprises has<br />
always been a topic that economic researchers particularly interested. In this paper, by<br />
using an advanced quantitative analytical method (the Stochastic Production Frontier<br />
proposed by Battese and Coelli), the authors estimated the technical efficiency at a<br />
number of crucial Vietnamese seaport enterprises in the period of time from 2010 to 2015<br />
as well as assessing the impact of financial capability factors on their technical efficiency.<br />
Keywords: Technical efficiency, stochastic frontier, financial ability.<br />
1. Đặt vấn đề<br />
Theo số liệu báo cáo của Liên Hiệp Quốc (UNTCAD, 20131), trong vòng hai thập kỷ qua, tỷ lệ<br />
tăng trưởng của thương mại hàng hải đạt xấp xỉ 5%, gấp đôi tỷ lệ tăng trưởng GDP toàn cầu. Sự<br />
phát triển này đã đặt ra câu hỏi cho các học giả: Liệu rằng các cảng biển có thực sự đạt năng suất<br />
cao đến như vậy không? Trong các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất, hiệu quả kỹ thuật (hiệu quả<br />
do sử dụng hợp lý các nguồn lực hiện có) đóng vai trò đặc biệt quan trọng. Thêm vào đó, các nghiên<br />
cứu thực nghiệm đã chỉ ra rằng hiệu quả kỹ thuật của các cảng biển phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố<br />
như phương pháp đánh giá, các yếu tố khách quan, các yếu tố chủ quan trong đó có năng lực tài<br />
chính (Odeck và Brathen, 20122)<br />
Kể từ khi Farrell (1957)3 giới thiệu “Hàm Giới Hạn” (Frontier Function), rất nhiều học giả đã<br />
sử dụng khái niệm này để lượng hóa hiệu quả và năng suất. Tính đến thời điểm hiện tại, có ba<br />
phương pháp tiếp cận chính đang được khai thác sử dụng đó là hướng tiếp cận “phi tham số”, “bán<br />
tham số” và “tham số”. Mỗi phương hướng tiếp cận trên được sử dụng cho những tình huống nghiên<br />
cứu cụ thể, do đó người nghiên cứu cần xem xét cân nhắc nhiều yếu tố trước khi đưa ra lựa chọn<br />
cho hướng tiếp cận. Trong bài báo này, tác giả chỉ tập trung giải thích và phân tích phương hướng<br />
thứ ba.<br />
Hướng nghiên cứu này sử dụng phương pháp thống kê định lượng để xác định “hàm giới hạn<br />
sản xuất”. Meeusen, Van den Broeck (1997) 4 là một trong những người đầu tiên đề xuất “hàm giới<br />
hạn sản xuất ngẫu nhiên” (Stochastic frontier production function). Sau đó, đã có rất nhiều nghiên<br />
cứu giá trị tìm cách mở rộng và ứng dụng mô hình này. Hàm giới hạn sản xuất ngẫu nhiên này đòi<br />
hỏi sự tồn tại yếu tố phi hiệu quả kỹ thuật trong quá trình sản xuất một yếu tố đầu ra nhất định. Bởi<br />
lẽ đối với phương pháp này, phần sai số của hàm sản xuất bao gồm hai phần: phần nhiễu (không<br />
giải thích được) và phần phi hiệu quả kỹ thuật.<br />
2. Lựa chọn mô hình và phương pháp phân tích<br />
Trong quá trình phát triển các mô hình theo phương pháp này, một số học giả còn tìm hiểu<br />
về các yếu tố tác động đến hiệu quả kỹ thuật. Trước đây, việc đánh giá tác động của các yếu tố<br />
ngoại sinh đến hiệu quả kỹ thuật được ước lượng thông qua việc ước lượng hai mô hình riêng lẻ:<br />
mô hình hàm sản xuất và mô hình các yếu tố tác động đến hiệu quả sản xuất. Tuy nhiên một số<br />
nghiên cứu (Battese & Coelli, 19955; Wang, 20026) đã chỉ ra rằng, cách làm này sẽ dẫn đến hiện<br />
tượng “phương sai thay đổi” (heteroskedasticity) cũng như sự sai lệch trong kết quả ước lượng ở<br />
cả hàm sản xuất lẫn phương trình đánh giá tác động của các yếu tố ngoại sinh. Vì vậy Battese và<br />
Coelli (1995) đã đề xuất một mô hình ước lượng hiệu quả kỹ thuật và các yếu tố tác động đến hiệu<br />
quả kỹ thuật một cách đồng thời. Mô hình này cũng tính toán đến sự biến thiên hiệu quả kỹ thuật<br />
theo thời gian<br />
Mô hình này được Battese và Coelli mô tả cụ thể như sau:<br />
Giả sử chúng ta có hàm giới hạn sản xuất ngẫu nhiên:<br />