intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Tác động của kinh tế số đến năng suất của các doanh nghiệp ngành công nghiệp hỗ trợ Việt Nam

Chia sẻ: Tư Khấu Quân Tường | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:18

Thêm vào BST
Báo xấu
7
lượt xem 2
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nghiên cứu "Tác động của kinh tế số đến năng suất của các doanh nghiệp ngành công nghiệp hỗ trợ Việt Nam" nhằm đánh giá tác động của kinh tế số đến năng suất lao động của các doanh nghiệp trong ngành công nghiệp hỗ trợ, từ đó đề xuất các khuyến nghị chính sách để phát triển kinh tế số ngành công nghiệp hỗ trợ nhằm thúc đẩy liên kết, tham gia vào chuỗi giá trị toàn cầu. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tác động của kinh tế số đến năng suất của các doanh nghiệp ngành công nghiệp hỗ trợ Việt Nam

  1. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA 41. TÁC ĐỘNG CỦA KINH TẾ SỐ ĐẾN NĂNG SUẤT CỦA CÁC DOANH NGHIỆP NGÀNH CÔNG NGHIỆP HỖ TRỢ VIỆT NAM PGS.TS. Bùi Huy Nhượng*, GS.TS. Tô Trung Thành* TS. Nguyễn Quỳnh Trang** Tóm tắt Sử dụng dữ liệu doanh nghiệp trong ngành công nghiệp hỗ trợ (CNHT) được chiết xuất từ Tổng điều tra doanh nghiệp năm 2022 của Tổng cục Thống kê, nghiên cứu này xem xét tác động của kinh tế số đối với năng suất lao động của doanh nghiệp theo các tiểu ngành CNHT và theo loại hình doanh nghiệp, bao gồm: doanh nghiệp CNHT nội địa và doanh nghiệp CNHT FDI. Kinh tế số được thể hiện qua ba biến đại diện chứa đựng thông tin: (i) doanh nghiệp có hoạt động thương mại điện tử hay không; (ii) doanh nghiệp có sử dụng Internet để giới thiệu sản phẩm hay không; và (iii) doanh nghiệp có trang web hay không. Kết quả của các mô hình khẳng định tác động tích cực của kinh tế số đến năng suất lao động của các doanh nghiệp CNHT. Trong khi các doanh nghiệp linh kiện điện tử có thể tận dụng tốt việc sử dụng trang web để nâng cao năng suất thì các doanh nghiệp dệt may - da giầy và cơ khí tận dụng hoạt động thương mại điện tử, các doanh nghiệp linh kiện điện, linh kiện cơ khí và phụ tùng ô tô - xe máy tận dụng tốt hoạt động giới thiệu sản phẩm trên nền tảng trực tuyến. Các doanh nghiệp FDI có khả năng tận dụng kinh tế số tốt hơn các doanh nghiệp CNHT nội địa để nâng cao năng suất lao động. Từ khóa: công nghiệp hỗ trợ, kinh tế số, năng suất, doanh nghiệp 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Trong bối cảnh Cách mạng công nghiệp 4.0, phát triển kinh tế số là một xu thế phát triển tất yếu. Kinh tế số được hiểu là toàn bộ mạng lưới các hoạt động kinh tế và xã hội được * Trường Đại học Kinh tế Quốc dân ** Viện Chiến lược phát triển - Bộ Kế hoạch và Đầu tư 542
  2. KINH TẾ VIỆT NAM NĂM 2023 VÀ TRIỂN VỌNG NĂM 2024 THÚC ĐẨY TỔNG CẦU ĐỂ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH MỚI xây dựng và diễn ra dựa trên nền tảng số. Ứng dụng công nghệ số trong sản xuất, quản lý làm thay đổi phương thức sản xuất, tạo nên những bước nhảy đáng kể cho các doanh nghiệp trong hoạt động sản xuất, kinh doanh. Tổ chức Năng suất châu Á (Asian Productivity Organization – APO) (2022) đã chỉ ra rằng, trong giai đoạn gần đây, các quốc gia đang phát triển như Thái Lan, Malaisia đang dần thu hẹp khoảng cách với các quốc gia phát triển nhờ tăng cường đầu tư vào công nghệ thông tin và truyền thông - ICT (bao gồm cả phần cứng và phần mềm), thúc đẩy quá trình chuyển đổi số trong các doanh nghiệp, làm gia tăng kinh tế số. Có thể thấy, kinh tế số tạo cơ hội cho các quốc gia đang phát triển nhanh chóng nâng cao vị thế của mình trên trường quốc tế. Trong nền kinh tế, CNHT được chỉ ra là một trong bốn yếu tố tạo nên năng lực cạnh tranh quốc gia. CNHT – sản xuất các đầu vào trung gian cho các doanh nghiệp sản xuất sản phẩm hoàn chỉnh, đặc biệt là các doanh nghiệp FDI – được coi là ngành công nghiệp cốt lõi của nền kinh tế, đóng vai trò quyết định để nền kinh tế tham gia vào các chuỗi giá trị toàn cầu. Trong bối cảnh hiện nay, tỷ lệ nội địa hóa không quan trọng bằng hàm lượng công nghệ đóng góp vào chuỗi giá trị toàn cầu, đây là điều mấu chốt và quan trọng mà CNHT cần hướng tới. Kinh tế số tạo cơ hội cho các doanh nghiệp CNHT để nâng cao hiệu quả, năng suất hoạt động của doanh nghiệp, tăng hàm lượng công nghệ khi tham gia vào chuỗi giá trị toàn cầu. Trong thời gian qua, ngành CNHT Việt Nam đã đạt được những bước tiến nhất định. Số lượng các doanh nghiệp CNHT không ngừng gia tăng. Tuy nhiên, doanh nghiệp CNHT Việt Nam vẫn còn nhiều hạn chế, đặc biệt là các doanh nghiệp CNHT nội địa. Bên cạnh đó, mặc dù nhận thức được tầm quan trọng của kinh tế số, song việc ứng dụng công nghệ số, thúc đẩy quá trình chuyển đổi số, phát triển kinh tế số của các doanh nghiệp CNHT vẫn chưa đạt được như kỳ vọng. Theo khảo sát của Bộ Kế hoạch và Đầu tư năm 2022 trong Chương trình chuyển đổi số doanh nghiệp, các doanh nghiệp chế biến, chế tạo chỉ đứng thứ 5/12 ngành kinh tế. Khó khăn lớn nhất trong quá trình chuyển đổi số của doanh nghiệp CNHT là yếu tố nguồn nhân lực để vận hành hệ thống được số hóa. Bên cạnh đó, cơ chế, chính sách cũng chưa thực sự hỗ trợ để doanh nghiệp tiếp cận các nguồn lực nhằm thúc đẩy quá trình chuyển đổi số. Quá trình phát triển kinh tế số trong các doanh nghiệp CNHT cần được quan tâm và thúc đẩy mạnh mẽ hơn nữa. Việc phát triển kinh tế số trong các doanh nghiệp CNHT sẽ nâng cao hiệu quả, năng suất hoạt động của các doanh nghiệp, từ đó tăng cường năng lực cạnh tranh cho các doanh nghiệp. Bên cạnh đó, kinh tế số cũng giúp các doanh nghiệp linh hoạt hơn, mở ra nhiều cơ hội tiếp cận các đối tác là các doanh nghiệp FDI và các đối tác là nhập khẩu nước ngoài, từ đó tăng cường cơ hội tham gia vào chuỗi giá trị toàn cầu. Có thể thấy, mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về kinh tế số và về CNHT, song lại chưa có nghiên cứu nào đánh giá tác động của kinh tế số đối với hoạt động, hiệu quả của các doanh nghiệp CNHT. Vì vậy, với vai trò của ngành CNHT trong nền kinh tế cùng xu hướng phát triển của kinh tế số, cần thiết có nghiên cứu về tác động của kinh tế số đối với doanh nghiệp 543
  3. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ngành CNHT nội địa. Từ đó, đề xuất các giải pháp nhằm thúc đẩy phát triển doanh nghiệp CNHT nội địa trong bối cảnh Cách mạng công nghiệp 4.0 thời gian tới. Mục tiêu của nghiên cứu này là đánh giá tác động của kinh tế số đến năng suất lao động của các doanh nghiệp trong ngành CNHT, từ đó đề xuất các khuyến nghị chính sách để phát triển kinh tế số ngành CNHT nhằm thúc đẩy liên kết, tham gia vào chuỗi giá trị toàn cầu. Phạm vi thời gian của nghiên cứu là giai đoạn 2020 - 2022, kể từ khi có Nghị quyết số 52-NQ/TW ngày 27/9/2019 của Bộ Chính trị đề ra phương hướng cho phát triển kinh tế số. Nghiên cứu tập trung vào các doanh nghiệp ngành CNHT là doanh nghiệp trong các ngành công nghiệp sản xuất các nguyên vật liệu cơ bản, các linh kiện, phụ tùng, bán thành phẩm để cung cấp cho các ngành công nghiệp. Nghiên cứu tập trung vào các doanh nghiệp trong một số tiểu ngành, bao gồm các tiểu ngành: dệt may - da giầy; nhựa - cao su, linh kiện kim loại (cơ khí), điện - điện tử, linh kiện ô tô - xe máy. Đây là các tiểu ngành tập trung phần lớn các doanh nghiệp CNHT nội địa trong giai đoạn vừa qua, được lựa chọn trên cơ sở xem xét các văn bản pháp luật về định hướng phát triển các ngành CNHT (Quyết định số 9028/QĐ-BCT ngày 08/10/2014 về Quy hoạch tổng thể phát triển CNHT đến năm 2020, tầm nhìn 2030, Nghị định số 111/2015/QĐ-TTg ngày 03/11/2015 về phát triển CNHT…); Báo cáo của Bộ Công Thương năm 2019 về CNHT và các tài liệu khác về CNHT. 2. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU Nhiều công trình nghiên cứu đã phân tích tác động của công nghệ thông tin - truyền thông, được coi là một cấu phần quan trọng của kinh tế số, đối với gia tăng năng suất lao động. Với cách tiếp cận kinh tế học sản xuất, để hiểu được quá trình sản xuất cấp doanh nghiệp, đa phần các nghiên cứu sử dụng hàm sản xuất có dạng đặc thù cho doanh nghiệp (Bresnahan, 1999; Brynjolfsson và Hitt, 2000). Theo các cách tiếp cận này, việc phân tách cấu phần đầu tư thành đầu tư cho công nghệ thông tin - truyền thông (hoặc đầu tư vào máy tính) và cấu phần đầu tư còn lại (ngoài công nghệ thông tin - truyền thông) cho phép đánh giá tác động của đầu tư công nghệ thông tin - truyền thông ở cấp doanh nghiệp, cấp ngành. Năng suất lao động là một trong những kết quả đầu ra được các nghiên cứu xem xét để đánh giá tác động của công nghệ thông tin - truyền thông, theo đó năng suất lao động được cải thiện chủ yếu do việc đầu tư công nghệ thông tin - truyền thông làm gia tăng cường độ vốn và năng suất yếu tố tổng hợp (TFP). Công nghệ thông tin - truyền thông cũng được tìm thấy có tác động tích cực đến doanh nghiệp ở các nền kinh tế phát triển như Mỹ (Brynjolfsson và Hitt, 1995). Vị thế thị trường, thương hiệu, tầm nhìn của nhà quản lý, cấu trúc doanh nghiệp, tính linh hoạt trong hợp đồng lao động, cơ cấu tổ chức của doanh nghiệp, chiến lược của doanh nghiệp là các yếu tố tác động đến hiệu quả của đầu tư công nghệ thông tin - truyền thông (Brynjolfsson và Hitt, 1995; Ramirez và cộng sự, 2001). Theo đó, các doanh nghiệp có tầm nhìn, chiến lược và cam kết của nhà quản lý về phát triển doanh nghiệp theo hướng tăng cường đầu tư vào công nghệ thông tin - truyền thông sẽ làm tăng hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp (Weill, 1992). Trình độ người lao động, đặc biệt là lao động thành thạo trong 544
  4. KINH TẾ VIỆT NAM NĂM 2023 VÀ TRIỂN VỌNG NĂM 2024 THÚC ĐẨY TỔNG CẦU ĐỂ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH MỚI lĩnh vực công nghệ thông tin - truyền thông sẽ có tác động làm tăng hiệu quả đầu tư vào công nghệ thông tin của doanh nghiệp. Ở cấp độ ngành, nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng, công nghệ thông tin - truyền thông tác động tích cực nhất đối với ngành chế tác các sản phẩm lâu bền (Jorgenson và Stiroh, 2000; Council of Economic Advisor, 2001). Nghiên cứu sau đó, Triplett và Bosworth (2002) đã cho thấy bằng chứng hoạt động của các ngành dịch vụ cũng được cải thiện nhờ đầu tư vào công nghệ thông tin - truyền thông. Tuy nhiên, một số nghiên cứu chỉ ra tác động tiêu cực của công nghệ thông tin - truyền thông đến năng suất. Các nghiên cứu ban đầu ở cấp độ vĩ mô cho thấy hiệu quả của công nghệ thông tin - truyền thông đối với năng suất lao động là rất nhỏ (Oliner và Sichel, 1994; Jorgenson và Stiroh, 1995). Một số nghiên cứu thậm chí đã cho thấy đóng góp tiêu cực tới tăng trưởng năng suất (Roach, 1986; Berndt và Morrison, 1995). DeStefano và cộng sự (2018) chỉ ra rằng, dải sóng ADSL tác động tích cực tới quy mô doanh nghiệp nhưng không tác động tới năng suất. Công nghệ thông tin - truyền thông được tìm thấy không có tác động đến năng suất lao động ở các doanh nghiệp dệt may Ấn Độ, bao gồm cả những doanh nghiệp nhỏ và vừa (Lal, 2001). Tuy nhiên, cần lưu ý các nghiên cứu này sử dụng dữ liệu doanh nghiệp trong giai đoạn những năm 1980 và 1990, khi đó, sự phát triển của công nghệ thông tin - truyền thông hay công nghệ số chưa đạt mức độ nhanh và mạnh như hiện nay. Do vậy, nhận định này đối với các doanh nghiệp ở các nước đang phát triển có thể không còn phù hợp. Ở cấp độ doanh nghiệp, Gal và cộng sự (2019) cho rằng, việc áp dụng các công nghệ số có tác động làm tăng năng suất. Ảnh hưởng này mạnh mẽ hơn ở các ngành công nghiệp chế biến, chế tạo. Ngoài ra, công nghệ số đã góp phần vào sự phân tán ngày càng tăng về hiệu suất năng suất giữa các doanh nghiệp. Công nghệ số cho phép các công ty đổi mới, ví dụ bằng cách cải thiện quy trình kinh doanh và tự động hóa một số nhiệm vụ thường xuyên; giảm chi phí tương tác với nhà cung cấp và khách hàng. Việc áp dụng các công nghệ số giúp các công ty tăng năng suất do tăng hiệu quả, giảm chi phí, hợp lý hóa cầu lao động và tăng cường đổi mới nhằm nắm bắt các cơ hội đang định hình lại toàn bộ mô hình kinh doanh và các ngành công nghiệp, làm thay đổi rào cản gia nhập, cải thiện sự minh bạch. Nhiều nghiên cứu ở cấp độ doanh nghiệp lẫn cấp độ ngành đưa ra những bằng chứng về mối quan hệ cùng chiều giữa việc đầu tư vào công nghệ số và năng suất. Chẳng hạn, công nghệ số hóa cho phép doanh nghiệp đổi mới, ví dụ như cải thiện các quy trình kinh doanh, hay tự động hóa các công việc đã trở thành một quy trình. Roger và Tseng (2000) khi phân tích các yếu tố tác động đến năng suất lao động của các doanh nghiệp chế biến, chế tạo tại Australia giai đoạn 1994 - 1996 đã lấy tỷ lệ lao động sử dụng Internet ít nhất một lần trong tuần để đánh giá tác động đối với năng suất lao động của các doanh nghiệp. Hai mô hình WLS (Weighted Least Square) và OLS (Ordinary Least Square) được sử dụng đều cho tác động dương của biến số này đối với năng suất lao động. Tại Việt Nam, Cameron và cộng sự (2019) trong “Báo cáo tương lai nền kinh tế số của Việt Nam hướng tới năm 2030 - 2045” là một trong số hiếm hoi nghiên cứu đánh giá tác động 545
  5. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA của công nghệ số đối với nền kinh tế. Các tác giả sử dụng số lượng máy tính được dùng trong doanh nghiệp làm biến đại diện cho công nghệ số. Tuy nhiên, các máy tính này có thể kết nối hoặc không kết nối Internet, người lao động sử dụng máy tính chưa chắc kết nối Internet để làm việc. Đây chính là điểm hạn chế của báo cáo. Để khắc phục hạn chế này, nghiên cứu của chúng tôi sử dụng ba biến giả đại diện cho kinh tế số để có thể đánh giá toàn diện hơn tác động của kinh tế số. 3. MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Giả định, các doanh nghiệp tuân theo quy luật của hàm sản xuất Cobb-Douglas: Yi = AK iα Lβ , trong đó Y là biến số thể hiện yếu tố đầu ra của sản xuất; K là số vốn đầu tư; và i L là số lượng lao động trong doanh nghiệp. Từ hàm sản xuất Cobb-Douglas, chia cả 2 vế cho số lao động (L), ta có: Y Kα β (1) = A* * L (1) L L Y Kα = A * α * Lβ +α −1 (2) (2) L L Y K Ln( ) = LnA + α ln( ) + (β + α − 1) Ln( L) (3) (3) L L Vế trái của biểu thức trên là giá trị đầu ra trên một đơn vị lao động hay chính là năng suất lao động tính theo đầu ra Y (Y có thể là doanh thu, giá trị gia tăng, giá trị sản xuất...). Bên phải bao gồm K/L là mức trang bị vốn trên lao động hay còn gọi là cường độ vốn, L là số lao động đang làm việc tại doanh nghiệp và yếu tố năng suất tổng hợp - TFP (yếu tố A). Tuy nhiên, từ lý thuyết và từ các nghiên cứu thực nghiệm có thể thấy tham số hiệu quả lnA còn chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác, do vậy, có thể được biểu diễn thông qua hàm số của các biến đại diện cho kinh tế số, trình độ người lao động, trình độ quản lý, vốn tri thức, quy mô doanh nghiệp, hình thức sở hữu... Từ đó, mô hình (3) có thể được viết lại thành hàm số năng suất lao động bị tác động bởi cường độ vốn, lao động, và các biến số khác tác động đến TFP, trong đó có kinh tế số. Nghiên cứu này sử dụng mô hình tương tự Papadogonas và cộng sự (2005), Niringiye Aggrey và cộng sự (2010), Fallahi và cộng sự (2010)… Theo đó, năng suất lao động phụ thuộc vào nhiều yếu tố, dựa trên sự sẵn có của số liệu, mô hình tổng quát có dạng như sau: LnLprij = β0 + β1Ln(K/L)ij + β2LnLij + β4chuDNij + β5SIZEij + β6Ownershipij+ D’γ + eij Trong đó, i là số thứ tự của doanh nghiệp i; j là ngành hoạt động sản xuất, kinh doanh của doanh nghiệp; LnLpr là logarit năng suất lao động của doanh nghiệp; Ln(K/L) là logarit cường độ vốn; LnL là logarit của số lao động trong doanh nghiệp; chuDN là trình độ học vấn của chủ doanh nghiệp, SIZE và Ownership là các biến giả thể hiện quy mô và hình thức sở hữu của doanh nghiệp. 546
  6. KINH TẾ VIỆT NAM NĂM 2023 VÀ TRIỂN VỌNG NĂM 2024 THÚC ĐẨY TỔNG CẦU ĐỂ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH MỚI Các biến đo lường kinh tế số được thể hiện ở D’=[D’TMĐT D’spD’web] là các véc-tơ cột của các biến giả đại diện chứa đựng thông tin: (i) doanh nghiệp có hoạt động thương mại điện tử hay không; (ii) doanh nghiệp có sử dụng Internet để giới thiệu sản phẩm hay không; và (iii) doanh nghiệp có trang web hay không. Các biến này có giá trị là 1 và 0 tương ứng với thông tin “có” và “không” của doanh nghiệp. Bên cạnh kinh tế số, mô hình trên bổ sung một số yếu tố khác tác động đến năng suất lao động đã được đề cập đến trong nhiều nghiên cứu trước đây như: cường độ vốn và lao động (Fallahi và cộng sự, 2010; Roger và Tseng, 2000); trình độ người lao động (Niringiye Aggrey và cộng sự, 2010; Corvers, 1997); quy mô doanh nghiệp (Baldwin và cộng sự, 2002); hình thức sở hữu doanh nghiệp (Parker và cộng sự, 1995). Tên biến, ký hiệu, đo lường và tác động kỳ vọng của các biến số đến năng suất lao động được thể hiện chi tiết ở Bảng 1. Bảng 1. Các biến số trong mô hình Tác động kỳ Tên biến Ký hiệu Đo lường vọng đến năng suất lao động Năng suất lao động được xác định bằng doanh thu thuần chia Năng suất lao động LnLpr cho số lao động trong doanh nghiệp Cường độ vốn được xác định bằng tài sản của doanh nghiệp Cường độ vốn Ln(K/L) trên tổng lao động. Ln(K/L) là logarit của cường độ vốn trong + doanh nghiệp L là số lao động trong doanh nghiệp. LnL là logarit của số lao Lao động LnL + động làm việc trong doanh nghiệp Trình độ của chủ doanh nghiệp, có giá trị 1: Chưa qua đào tạo; Trình độ chủ doanh nghiệp chuDN 2: Đào tạo dưới 3 tháng; 3: Sơ cấp; 4: Trung cấp; 5: Cao đẳng; + 6: Đại học; 7: Thạc sĩ; 8: Tiến sĩ; 9: Trình độ khác 4 hình thức sở hữu: 1: Kinh tế nhà nước; 2: Kinh tế hợp tác xã; Loại hình doanh nghiệp Ownership 3: Kinh tế tư nhân; 4: Khu vực FDI 4 quy mô lao động: dưới 10 người, từ 10 đến 100 người, từ 100 Quy mô doanh nghiệp SIZE đến 200 người và trên 200 người Các biến thể hiện kinh tế số Có giá trị 1: Doanh nghiệp có thương mại điện tử; 0: Doanh Thương mại điện tử e_com + nghiệp không có thương mại điện tử Giới thiệu sản phẩm qua Có giá trị 1: Doanh nghiệp có giới thiệu sản phẩm qua Internet; Internet_gioithieu + Internet 0: Doanh nghiệp không có giới thiệu sản phẩm qua Internet Có giá trị 1: Doanh nghiệp có website; 0: Doanh nghiệp không Website web + có website Bên cạnh mô hình tổng quát, nghiên cứu xem xét 6 mô hình tương ứng 6 tiểu ngành và 2 mô hình cho doanh nghiệp CNHT FDI và doanh nghiệp CNHT nội địa. Các mô hình xem xét tác động của kinh tế số đến năng suất lao động của từng tiểu ngành có dạng như sau: LnLprij = β0 + β1Ln(K/L)ij + β2LnLij + β4chuDN ij + β5SIZEij + D’γ + e i 547
  7. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA Trong đó, j đại diện cho tiểu ngành, tương ứng với mỗi tiểu ngành sẽ có một mô hình. Như vậy, nghiên cứu có 6 mô hình tương ứng với 6 tiểu ngành. Hai mô hình tương ứng với hai loại hình doanh nghiệp là doanh nghiệp CNHT FDI và doanh nghiệp CNHT nội địa như sau: LnLprik = β0 + β1Ln(K/L)ik + β2LnLik + β4chuDN ik + β5SIZEik + D’γ + e i Trong đó, k đại diện cho một trong hai loại hình doanh nghiệp là doanh nghiệp CNHT FDI và doanh nghiệp CNHT nội địa. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu về các doanh nghiệp CNHT được chiết xuất từ Điều tra doanh nghiệp năm 2023. 4. KẾT QUẢ CÁC MÔ HÌNH ƯỚC LƯỢNG 4.1. Kết quả mô hình tổng quát Bảng 2. Kết quả ước lượng mô hình tổng quát Biến độc lập Hệ số/(Sai số chuẩn vững) Biến độc lập Hệ số/(Sai số chuẩn vững) LnK 0,27*** 62. supind 0,34*** (0,01) (0,03) LnL 0,09*** 63. supind 0,28*** (0,02) (0,03) chuDN 0,02*** 64. supind 0,03 (0,01) (0,05) e_com 0,06*** 65. supind 0,54*** (0,02) (0,05) Internet_gioithieu 0,06*** 66. supind 0,24*** (0,02) (0,04) web 0.24*** 2. SIZE 0,06* (0,02) (0,03) 2. Ownership 0,45*** 3. SIZE -0,15*** (0,13) (0.06) 3. Ownership 0,77*** 4. SIZE -0,14* (0.11) (0,07) 4. Ownership 0,83*** Constant 3,69*** (0,14) (0,12) Ghi chú: Sai số chuẩn vững để trong ngoặc đơn; ***, **, * thể hiện có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5%, 10% Kết quả mô hình tổng quát cho thấy, hệ số của các biến kinh tế số đều có ý nghĩa thống kê (ở mức 1%) và có giá trị dương, khẳng định tác động tích cực của kinh tế số đến năng suất lao động của doanh nghiệp. Biến thương mại điện tử có hệ số 0,06 cho thấy, nếu doanh nghiệp có hoạt động thương mại điện tử thì có khả năng làm tăng năng suất lao động thêm 0,06%. Biến giới thiệu sản phẩm qua Internet có hệ số 0,06 cho thấy, nếu doanh nghiệp giới thiệu sản phẩm qua các ứng dụng trực tuyến sẽ có thể làm tăng năng suất lao động thêm 0,06%. Biến web có hệ số 0,24 548
  8. KINH TẾ VIỆT NAM NĂM 2023 VÀ TRIỂN VỌNG NĂM 2024 THÚC ĐẨY TỔNG CẦU ĐỂ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH MỚI cho thấy, nếu doanh nghiệp có trang web trực tuyến riêng thì có khả năng làm tăng năng suất lao động thêm 0,24%. Với các biến số còn lại, có thể đưa ra các kết luận như sau: biến cường độ vốn, số lượng lao động, trình độ của chủ doanh nghiệp đều có tác động tích cực đến năng suất lao động của doanh nghiệp với các hệ số tương ứng là 0,27; 0,09 và 0,02. Về loại hình doanh nghiệp, doanh nghiệp CNHT FDI là doanh nghiệp có năng suất lao động cao nhất, tiếp đến là doanh nghiệp CNHT tư nhân, doanh nghiệp CNHT hợp tác xã, và cuối cùng là doanh nghiệp CNHT nhà nước. Về năng suất lao động của các doanh nghiệp theo các tiểu ngành CNHT, doanh nghiệp ngành linh kiện điện (64) và ngành nhựa - cao su (62) có năng suất lao động cao hơn các ngành còn lại; doanh nghiệp ngành dệt may - da giầy có năng suất lao động thấp nhất. Về quy mô doanh nghiệp, các doanh nghiệp CNHT quy mô nhỏ có năng suất lao động cao nhất, trong khi doanh nghiệp CNHT quy mô vừa và lớn lại có mức năng suất lao động thấp nhất. 4.2. Kết quả các mô hình theo các tiểu ngành Bảng 3. Kết quả ước lượng mô hình theo các tiểu ngành Dệt may - Linh kiện Linh kiện Linh kiện Linh kiện  Biến độc lập Nhựa - cao su da giầy cơ khí điện tử điện ô tô - xe máy LnK 0,32*** 0,28*** 0,26*** 0,34*** 0,27*** 0,21*** (0,02) (0,01) (0,01) (0,03) (0,03) (0,02) LnL 0,07* 0,03 0,13*** 0,13** 0,03 0,07 (0,04) (0,03) (0,02) (0,06) (0,06) (0,05) chuDN 0,03** 0,01 0,02*** 0,03 0,01 -0,00 (0,01) (0,01) (0,01) (0,02) (0,03) (0,02) e_com 0,15** 0,06 0,06** -0,01 0,10 -0,08 (0,07) (0,04) (0,03) (0,11) (0,10) (0,09) Internet_gioithieu -0,04 0,01 0,08*** -0,07 0,21** 0,14* (0,06) (0,04) (0,03) (0,10) (0,09) (0,08) web 0,28*** 0,28*** 0,18*** 0,30*** 0,37*** 0,19*** (0,05) (0,04) (0,03) (0,09) (0,09) (0,07) 2. SIZE -0,03 0,05 0,08* -0,21 0,25 0,16 (0,10) (0,07) (0,04) (0,17) (0,16) (0,12) 3. SIZE -0,16 -0,03 -0,25*** -0,33 0,15 -0,11 (0,15) (0,11) (0,09) (0,23) (0,26) (0,20) 4. SIZE -0,25 -0,02 -0,19 -0,29 -0,02 0,07 (0,20) (0,14) (0,12) (0,30) (0,32) (0,25) Constant 4,24*** 4,91*** 4,66*** 4,11*** 4,99*** 5,17*** (0,13) (0,10) (0,07) (0,24) (0,23) (0,19) Observations 2,667 4,390 9,923 881 1,000 1,086 R-squared 0,16 0,15 0,12 0,25 0,14 0,11 Ghi chú: Sai số chuẩn vững để trong ngoặc đơn; ***, **, * thể hiện có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5%, 10% 549
  9. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA Kết quả 6 mô hình cho thấy, trong các biến kinh tế số, biến web là biến có hệ số dương và có ý nghĩa thống kê ở cả 6 mô hình. Điều này khẳng định việc có trang web sẽ giúp doanh nghiệp ở tất cả các tiểu ngành CNHT nâng cao năng suất lao động. Các kết quả cụ thể của từng mô hình như sau: (1) Đối với các doanh nghiệp trong tiểu ngành dệt may - da giầy Thương mại điện tử và có trang web là hai biến có ý nghĩa thống kê và giá trị dương, tương ứng là 0,15 và 0,28. Điều này hàm ý rằng, nếu doanh nghiệp CNHT dệt may - da giầy có hoạt động thương mại điện tử và có xây dựng trang web riêng thì có khả năng làm gia tăng năng suất lao động, với mức gia tăng tương ứng là 0,15% và 0,28%. Bên cạnh đó, các biến khác như: cường độ vốn (LnK) và số lượng lao động (LnL) cũng có ý nghĩa thống kê và tác động tích cực đến năng suất lao động của các doanh nghiệp trong ngành này. Trình độ chủ doanh nghiệp cũng là biến có ý nghĩa thống kê và hệ số tác động dương cho thấy tác động tích cực của trình độ chủ doanh nghiệp đối với năng suất lao động của doanh nghiệp. Một số biến không có ý nghĩa thống kê là biến về giới thiệu sản phẩm qua nền tảng trực tuyến, biến về quy mô doanh nghiệp. Kết quả này cho thấy, chưa thể khẳng định tác động của việc giới thiệu sản phẩm trên nền tảng trực tuyến đối với năng suất lao động, cũng như sự khác biệt về năng suất lao động giữa các doanh nghiệp có quy mô lao động khác nhau. (2) Đối với doanh nghiệp trong tiểu ngành nhựa - cao su Có trang web là biến kinh tế số duy nhất có ý nghĩa thống kê và giá trị dương, với giá trị 0,28. Điều này hàm ý rằng, nếu doanh nghiệp CNHT nhựa - cao su có xây dựng trang web riêng thì có khả năng làm gia tăng năng suất lao động, với mức gia tăng tương ứng là 0,28%. Trong các biến còn lại của mô hình, chỉ có biến cường độ vốn (LnK) có ý nghĩa thống kê và có giá trị dương, khẳng định tác động tích cực của biến cường độ vốn đối với năng suất lao động của doanh nghiệp. Các biến khác như: số lượng lao động (LnL), trình độ chủ doanh nghiệp (chuDN), biến thương mại điện tử (TMĐT), biến giới thiệu sản phẩm qua Internet, biến quy mô doanh nghiệp đều không có ý nghĩa thống kê. Do vậy, chưa thể khẳng định tác động của các biến này đối với năng suất lao động của doanh nghiệp. (3) Đối với doanh nghiệp trong tiểu ngành linh kiện cơ khí Cả ba biến kinh tế số đều có ý nghĩa thống kê và có hệ số dương, khẳng định tác động tích cực của các biến kinh tế số đối với doanh nghiệp linh kiện cơ khí. Hệ số của các biến kinh tế số: thương mại điện tử, giới thiệu sản phẩm qua Internet; có trang web tương ứng là 0,06; 0,08 và 0,18, hàm ý rằng, nếu doanh nghiệp linh kiện cơ khí có hoạt động thương mại điện tử thì làm tăng năng suất lao động của doanh nghiệp lên 0,06%; nếu có giới thiệu sản phẩm qua Internet thì năng suất lao động có thể tăng 0,08% và nếu có trang web riêng thì năng suất lao động tăng 0,18%. 550
  10. KINH TẾ VIỆT NAM NĂM 2023 VÀ TRIỂN VỌNG NĂM 2024 THÚC ĐẨY TỔNG CẦU ĐỂ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH MỚI Bên cạnh đó, các biến khác như: cường độ vốn (LnK) và số lượng lao động (LnL) cũng có ý nghĩa thống kê và tác động tích cực đến năng suất lao động của các doanh nghiệp trong ngành này. Trình độ của chủ doanh nghiệp cũng là biến có ý nghĩa thống kê và hệ số tác động dương cho thấy tác động tích cực của trình độ chủ doanh nghiệp đối với năng suất lao động của doanh nghiệp. Với biến giả về quy mô doanh nghiệp (SIZE), hệ số âm và có ý nghĩa thống kê của doanh nghiệp quy mô vừa so với doanh nghiệp quy mô nhỏ và siêu nhỏ cho thấy năng suất lao động thấp hơn của doanh nghiệp quy mô vừa so với các doanh nghiệp quy mô nhỏ và siêu nhỏ. (4) Đối với doanh nghiệp trong tiểu ngành linh kiện điện tử Có trang web là biến kinh tế số duy nhất có ý nghĩa thống kê và giá trị dương, với giá trị khá lớn (0,3). Điều này hàm ý rằng, nếu doanh nghiệp CNHT linh kiện điện tử có xây dựng trang web riêng thì có khả năng làm gia tăng năng suất lao động, với mức gia tăng tương ứng là 0,3%. Trong các biến còn lại của mô hình, chỉ có biến cường độ vốn (LnK), số lượng lao động (lnL) có ý nghĩa thống kê và có giá trị dương, khẳng định tác động tích cực của biến cường độ vốn và số lượng lao động đối với năng suất lao động của doanh nghiệp linh kiện điện tử. Các biến khác như: trình độ chủ doanh nghiệp (chuDN), biến thương mại điện tử, biến giới thiệu sản phẩm qua Internet, biến quy mô doanh nghiệp đều không có ý nghĩa thống kê. Do vậy, chưa thể khẳng định tác động của các biến này đối với năng suất lao động của doanh nghiệp. (5) Đối với doanh nghiệp trong tiểu ngành linh kiện điện Giới thiệu sản phẩm qua Internet và có trang web là hai biến kinh tế số có ý nghĩa thống kê và giá trị dương, tương ứng là 0,21 và 0,37. Điều này hàm ý rằng, nếu doanh nghiệp linh kiện điện giới thiệu sản phẩm qua Internet và có xây dựng trang web riêng thì có khả năng làm gia tăng năng suất lao động, với mức gia tăng tương ứng là 0,21% và 0,37%. Trong các biến còn lại của mô hình, chỉ có biến cường độ vốn (LnK) có ý nghĩa thống kê và có giá trị dương, khẳng định tác động tích cực của biến cường độ vốn đối với năng suất lao động của doanh nghiệp. Các biến khác như: số lượng lao động (LnL), trình độ chủ doanh nghiệp (chuDN), biến thương mại điện tử, biến quy mô doanh nghiệp đều không có ý nghĩa thống kê. Do vậy, chưa thể khẳng định tác động của các biến này đối với năng suất lao động của doanh nghiệp. (6) Đối với doanh nghiệp trong tiểu ngành linh kiện ô tô - xe máy Giới thiệu sản phẩm qua Internet và có trang web là hai biến kinh tế số có ý nghĩa thống kê và giá trị dương, tương ứng là 0,14 và 0,19. Điều này hàm ý rằng, nếu doanh nghiệp CNHT linh kiện ô tô - xe máy giới thiệu sản phẩm qua Internet và có xây dựng trang web riêng thì có khả năng làm gia tăng năng suất lao động, với mức gia tăng tương ứng là 0,14% và 0,19%. 551
  11. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA Trong các biến còn lại của mô hình, chỉ có biến cường độ vốn (LnK) có ý nghĩa thống kê và có giá trị dương, khẳng định tác động tích cực của biến cường độ vốn đối với năng suất lao động của doanh nghiệp. Các biến khác như: số lượng lao động (LnL), trình độ của chủ doanh nghiệp (chuDN), biến thương mại điện tử, biến quy mô doanh nghiệp đều không có ý nghĩa thống kê. Do vậy, chưa thể khẳng định tác động của các biến này đối với năng suất lao động của doanh nghiệp. 4.3. Kết quả các mô hình theo loại hình doanh nghiệp Bảng 4. Kết quả ước lượng mô hình theo loại hình doanh nghiệp  Biến độc lập Doanh nghiệp CNHT FDI Doanh nghiệp CNHT nội địa       LnK 0,30*** 0,28*** (0,06) (0,01) LnL 0,19 0,08*** (0,13) (0,02) chuDN -0,01 0,02*** (0,06) (0,01) e_com -0,34 0,07*** (0,24) (0,02) Internet_gioithieu 0,35* 0,06*** (0,19) (0,02) web 0,40** 0,26*** (0,17) (0,02) 2. SIZE -0,31 0,06** (0,41) (0,03) 3. SIZE -0,83 -0,16*** (0,56) (0,06) 4. SIZE -0,67 -0,17** (0,66) (0,07) Constant 4,72*** 4,66*** (0,58) (0,05) Observations 193 19,754 R-squared 0,17 0,14 Ghi chú: Sai số chuẩn vững để trong ngoặc đơn; ***, **, * thể hiện có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, 5%, 10% Kết quả hai mô hình theo loại hình doanh nghiệp cho thấy có sự khác biệt về tác động của các biến kinh tế số đối với năng suất lao động của doanh nghiệp CNHT FDI và doanh nghiệp CNHT nội địa. 552
  12. KINH TẾ VIỆT NAM NĂM 2023 VÀ TRIỂN VỌNG NĂM 2024 THÚC ĐẨY TỔNG CẦU ĐỂ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH MỚI (1) Đối với các doanh nghiệp CNHT FDI Trong ba biến kinh tế số, hai biến là giới thiệu sản phẩm qua Internet và có trang web có ý nghĩa thống kê và giá trị dương khá cao, tương ứng là 0,35 và 0,4. Điều này hàm ý rằng, nếu doanh nghiệp CNHT FDI có hoạt động giới thiệu sản phẩm qua nền tảng trực tuyến và có xây dựng trang web riêng thì có khả năng làm gia tăng năng suất lao động, với mức gia tăng khá cao tương ứng là 0,35% và 0,4%. Trong các biến còn lại, chỉ có biến cường độ vốn (LnK) có ý nghĩa thống kê và tác động tích cực đến năng suất lao động. Các biến khác như: số lượng lao động (LnL), trình độ của chủ doanh nghiệp (chuDN), thương mại điện tử, biến quy mô doanh nghiệp (SIZE) không có ý nghĩa thống kê. Vì vậy, chưa thể khẳng định tác động của các biến này đến năng suất lao động của doanh nghiệp. (2) Đối với doanh nghiệp CNHT nội địa Kết quả mô hình cho thấy, hệ số của các biến KTS đều có ý nghĩa thống kê (ở mức 1%) và có giá trị dương, khẳng định tác động tích cực của kinh tế số đến năng suất lao động của doanh nghiệp. Biến thương mại điện tử có hệ số 0,07 cho thấy, nếu doanh nghiệp có hoạt động thương mại điện tử thì có khả năng làm tăng năng suất lao động thêm 0,07%. Biến giới thiệu sản phẩm qua Internet có hệ số 0,06 cho thấy, nếu doanh nghiệp giới thiệu sản phẩm qua các ứng dụng trực tuyến sẽ có thể làm tăng năng suất lao động thêm 0,06%. Biến web có hệ số 0,26 cho thấy, nếu doanh nghiệp có trang web trực tuyến riêng thì có khả năng làm tăng năng suất lao động thêm 0,26%. Các biến số còn lại đều có ý nghĩa thống kê. Cụ thể, biến cường độ vốn, số lượng lao động, trình độ của chủ doanh nghiệp đều có tác động tích cực đến năng suất lao động của doanh nghiệp với các hệ số tương ứng là 0,28; 0,08 và 0,02. Về quy mô doanh nghiệp, các doanh nghiệp CNHT quy mô nhỏ có năng suất lao động cao nhất, trong khi doanh nghiệp CNHT quy mô vừa và lớn lại có mức năng suất lao động thấp nhất. 5. THẢO LUẬN KẾT QUẢ VÀ KHUYẾN NGHỊ CHÍNH SÁCH Kết quả định lượng từ các mô hình trên cho thấy tác động tích cực của kinh tế số đến năng suất lao động của các doanh nghiệp CNHT. Tuy nhiên, mỗi biến kinh tế số có tác động khác nhau với năng suất lao động của các doanh nghiệp CNHT nội địa, và cũng có sự khác biệt về tác động của các biến kinh tế số theo tiểu ngành CNHT và theo loại hình doanh nghiệp. Trong ba biến kinh tế số được lựa chọn, biến web có ý nghĩa thống kê và giá trị dương ở tất cả các mô hình. Điều này khẳng định tầm quan trọng của việc lập trang web đối với năng suất lao động của các doanh nghiệp CNHT trong bối cảnh kinh tế số. Lập trang web là hoạt động đòi hỏi nhiều kinh phí, có sự đầu tư hơn và là bước chuyển đổi số mạnh mẽ của doanh nghiệp. Kết quả của mô hình đã khẳng định tính hiệu quả của hoạt động chuyển đổi số này. Các doanh nghiệp trong tiểu ngành linh kiện điện khi đầu tư thành lập trang web sẽ có mức tăng năng suất lao động cao hơn các doanh nghiệp trong tiểu ngành khác. Thực tiễn cho thấy, 553
  13. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA các sản phẩm linh kiện điện đa dạng và nhiều mẫu mã, chất lượng khác nhau. Việc doanh nghiệp đầu tư trang web riêng để giới thiệu các sản phẩm linh kiện điện giúp các doanh nghiệp tiếp cận tốt hơn với khách hàng và góp phần gia tăng doanh thu cho doanh nghiệp. Thương mại điện tử cũng là hoạt động làm gia tăng năng suất lao động của các doanh nghiệp trong tiểu ngành dệt may - da giầy và tiểu ngành cơ khí, trong khi giới thiệu sản phẩm qua Internet lại có tác động tích cực với năng suất lao động trong các tiểu ngành linh kiện cơ khí, linh kiện điện và linh kiện ô tô - xe máy. Với đặc thù của ngành dệt may - da giầy là thâm dụng lao động với các đơn đặt hàng từ hệ thống khách hàng truyền thống, thương mại điện tử là hoạt động kinh tế số giúp thúc đẩy giao dịch với hệ thống khách hàng này. Vì vậy, các doanh nghiệp CNHT dệt may - da giầy có hoạt động thương mại điện tử sẽ có lợi thế hơn các doanh nghiệp trong cùng ngành chưa triển khai hoạt động thương mại điện tử; điều đó khẳng định vai trò của thương mại điện tử đối với doanh nghiệp CNHT dệt may - da giầy. Trong khi đối với các tiểu ngành khác, việc tiếp cận khách hàng qua việc giới thiệu sản phẩm giúp mở rộng thị trường và mạng lưới khách hàng của các doanh nghiệp, do vậy, có hiệu quả thúc đẩy năng suất lao động. Trong các doanh nghiệp CNHT FDI, giới thiệu sản phẩm và có trang web cũng là các hoạt động kinh tế số được khẳng định đem lại tác động tích cực cho doanh nghiệp, với mức tác động khá cao, tương ứng là 0,35% và 0,4%. Trong khi đó, đối với các doanh nghiệp CNHT nội địa, mức tác động của hai hoạt động này thấp hơn nhiều, chỉ ở mức 0,06% và 0,26%. Điều này cho thấy các doanh nghiệp CNHT FDI đã tận dụng tốt hơn các hoạt động chuyển đổi số để thúc đẩy năng suất lao động của doanh nghiệp. Từ các kết quả trên, nghiên cứu đưa ra một số khuyến nghị phát triển kinh tế số cho các doanh nghiệp CNHT nhằm gia tăng năng suất lao động của các doanh nghiệp: Thứ nhất, cần thúc đẩy các doanh nghiệp CNHT tích cực tham gia vào chuyển đổi số, ứng dụng công nghệ số trong hoạt động sản xuất, kinh doanh; cần thúc đẩy các doanh nghiệp tích cực ứng dụng công nghệ số trong hoạt động sản xuất, kinh doanh; cần tạo môi trường và hỗ trợ thúc đẩy các hoạt động khởi nghiệp (startup) công nghệ trong nước, chú trọng đầu tư cho khoa học - công nghệ, tạo môi trường và quan tâm đầu tư cho các hoạt động nghiên cứu và phát triển (R&D), phát triển doanh nghiệp số đạt tỷ lệ lớn các doanh nghiệp có các giải pháp số và doanh nghiệp sử dụng công nghệ số, hoặc mô hình sản xuất kinh doanh số. Thứ hai, đầu tư cho chuyển đổi số là đầu tư để thay đổi, từ nhận thức, chiến lược, nhân lực, cơ sở hạ tầng tới giải pháp công nghệ chính, vì vậy, đòi hỏi nguồn vốn đầu tư lớn. Tuy nhiên, việc sẽ phải đầu tư lớn về tài chính và nhân lực, trong khi chưa chắc chắn về hiệu quả cũng như phải đối mặt với nguy cơ thất bại, từ đó tạo nên rào cản lớn với các doanh nghiệp Việt Nam nói chung và doanh nghiệp CNHT nói riêng, đặc biệt là các doanh nghiệp nhỏ và vừa có ngân sách hạn chế - điều này làm chậm quá trình chuyển đổi số trong các doanh nghiệp. Vì vậy, cần tháo gỡ được rào cản về tiếp cận tài chính, gia tăng khả năng tiếp cận tài chính chính thức cho các doanh nghiệp CNHT. 554
  14. KINH TẾ VIỆT NAM NĂM 2023 VÀ TRIỂN VỌNG NĂM 2024 THÚC ĐẨY TỔNG CẦU ĐỂ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH MỚI Thứ ba, cần thực hiện các chính sách kinh tế ưu đãi về thuế, về tín dụng... đối với các doanh nghiệp đầu tư vào khoa học và công nghệ, đổi mới, ứng dụng công nghệ cao, hiện đại vào sản xuất. Hơn nữa, trình độ công nghệ của các doanh nghiệp CNHT còn khá lạc hậu, số lượng các doanh nghiệp tham gia các hoạt động đổi mới sáng tạo còn hạn chế, tỷ lệ các doanh nghiệp chi cho các hoạt động R&D rất thấp. Do đó, cần khuyến khích, tạo điều kiện thuận lợi và hỗ trợ doanh nghiệp khởi nghiệp, đổi mới sáng tạo, cải tiến kỹ thuật, công nghệ sản xuất, đào tạo, bồi dưỡng nguồn nhân lực và đội ngũ doanh nhân. Thứ tư, các ngân hàng thương mại cần có những giải pháp để tăng cường khả năng tiếp cận tài chính cho các doanh nghiệp CNHT, đặc biệt doanh nghiệp nhỏ và vừa: - Minh bạch hóa các quy định liên quan đến cấp tín dụng gồm: điều kiện, thủ tục và quy trình cấp tín dụng. Các chính sách ưu đãi (ví dụ đối với doanh nghiệp nhỏ và vừa) cần được tuyên truyền rộng rãi tới những đối tượng khách hàng phù hợp qua các kênh đa dạng như: website, facebook, băng rôn… để khách hàng có thông tin đầy đủ. - Các tổ chức tín dụng cần xây dựng lộ trình để áp dụng mô hình định giá khoản vay theo rủi ro (Risk based Pricing). Mô hình định giá khoản vay theo rủi ro là mô hình xác định lãi suất - giá của khoản vay - dựa trên rủi ro tín dụng tương ứng của mỗi khoản vay. Như vậy, khoản vay có mức rủi ro cao hơn sẽ chịu mức lãi suất cao so với khoản vay có mức rủi ro thấp hơn. Đối với khách hàng, những người có lịch sử tín dụng tốt sẽ được hưởng mức lãi suất đặc biệt tốt vì có hành vi tài chính lành mạnh và có trách nhiệm. Mô hình định giá này sẽ giúp cho khách hàng được giảm giá khoản vay theo rủi ro do phản ánh niềm tin của ngân hàng vào khả năng trả nợ của khách hàng, các khách hàng ít rủi ro sẽ không phải chịu chi phí tín dụng đến từ khách hàng có rủi ro cao. Đối với ngân hàng, mô hình này sẽ giúp ngân hàng xác định được mức giá cần thiết để bù đắp rủi ro của khoản vay. Việc xác định chính xác lãi suất áp dụng cho mỗi khoản vay sẽ giúp ngân hàng lựa chọn đúng khách hàng, qua đó góp phần nâng cao chất lượng tín dụng, đáp ứng các yêu cầu, quy định khi mà rủi ro tín dụng đã được đưa vào và bù đắp đầy đủ trong giá. - Thực hiện chính sách lãi suất hợp lý, đồng thời, đáp ứng nhiều mục tiêu như: đảm bảo lãi suất thực dương cho người gửi tiền tiết kiệm, lãi suất ưu đãi của các chương trình tín dụng trọng điểm... Tuy nhiên, việc cho vay phải đảm bảo tuân thủ các quy định của Ngân hàng Nhà nước và quy định pháp luật liên quan, đảm bảo hiệu quả và an toàn vốn vay. - Nghiên cứu đề xuất các chương trình nhằm tạo thuận lợi cho doanh nghiệp CNHT tiếp cận vốn và các dịch vụ ngân hàng phục vụ hoạt động sản xuất, kinh doanh có hiệu quả. Khuyến khích xây dựng và triển khai những gói sản phẩm hỗ trợ doanh nghiệp, nhất là doanh nghiệp nhỏ và vừa (hỗ trợ về vốn, lãi suất, thời hạn cho vay...); cung cấp các sản phẩm hỗ trợ trong lĩnh vực thanh toán, tiền tệ... - Các ngân hàng thương mại có thể xem xét bổ sung danh mục tài sản được chấp nhận làm tài sản đảm bảo, tăng tỷ lệ cho vay so với tài sản đảm bảo. Điều này không có nghĩa là bỏ hoàn toàn điều kiện về tài sản đảm bảo, mà tập trung vào việc tăng tỷ lệ cho vay trên tài 555
  15. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA sản đảm bảo. Các ngân hàng thương mại cần đặt trọng tâm nhiều hơn vào phương án vay vốn và nâng cao năng lực của mình trong công tác quản trị rủi ro tín dụng. Có như vậy, kênh vốn chính thức này mới được mở rộng cho khu vực doanh nghiệp. Ngoài ra, ở góc độ quản lý vĩ mô, Ngân hàng Nhà nước cần nghiên cứu và bổ sung thêm chỉ tiêu kiểm soát về tỷ lệ cho vay không yêu cầu tài sản đảm bảo vào bộ chỉ tiêu quản lý hoạt động các ngân hàng thương mại, song song với tiêu chí tỷ lệ nợ xấu. - Mở rộng hình thức cho vay tín chấp thông qua việc chấp nhận sử dụng tài sản vô hình và nhãn hiệu thương mại của doanh nghiệp để đảm bảo cho các khoản vay. Đồng thời, việc định giá các tài sản thế chấp phải sát với giá thị trường và tăng tỷ lệ cho vay so với giá trị tài sản đảm bảo cho món vay. Để tạo điều kiện thuận lợi cho cả phía các tổ chức tín dụng và doanh nghiệp, Chính phủ cũng nên hạn chế hình sự hóa các hoạt động tín dụng đối với các hình thức này. - Rà soát, cải tiến quy trình cho vay, thủ tục vay vốn, nâng cao khả năng thẩm định để rút ngắn thời gian giải quyết cho vay, tạo điều kiện cho doanh nghiệp CNHT tiếp cận vốn nhưng vẫn đảm bảo an toàn vốn vay. TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Anh 1. APEC (2017), Supporting Industry Promotion Policies in APEC – Case Study on Viet Nam, APEC. 2. Asian Development Bank (2021), Capturing the digital economy: A proposed measurement framework and its application: A special supplement to key indicators for Asia and the Pacific 2021. Retrieved from Manila, Phillippines:https://www.adb.org/sites/default/ files/publication/722366/capturing-digital-economy-measurement-framework.pdf 3. Barefoot, K., Curtis, D., Jolliff, W., Nicholson, J. R., & Omohundro, R. (2018), Defining and Measuring the Digital Economy. Retrieved from Washington, DC.: https://www.bea. gov/system/files/papers/WP2018-4.pdf 4. Barney, J. (1986), ‘Strategic factor markets: Expectations, luck and business strategy’, Management Science, 32, 1512 - 1514. 5. Bresnahan và cộng sự (1999), “Computerization and wage dispersion: An analytical reinterpretation”. J. Royal Econ. Soc. 109. 6. Brynjolfsson, E., Hitt, L. (1996), “Paradox Loss? Firm-level Evidence on the Returns to Information System Spending”, Management Science, 42(4), pp. 541 - 558. 7. Brynjolfsson và cộng sự (1995), Information Technology as a Factor of Production: The Role of Difference Among Firms. Economics, Inovation and New Technology. 556
  16. KINH TẾ VIỆT NAM NĂM 2023 VÀ TRIỂN VỌNG NĂM 2024 THÚC ĐẨY TỔNG CẦU ĐỂ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH MỚI 8. Brynjolfsson, E. and S. Yang (1996), Information Technology and Productivity: A Review of the Literature. Working Paper, MIT Sloan School of Management. 9. Brynjolfsson và cộng sự (2000), Computing Productivity: Firm-Level Evidence. Computers and Productivity Growth. 10. Brynjolfsson, E. và L. M. Hitt (2000), Beyond Computation: Information Technology, Organizational Transformation and Business Performance. Journal of Economic Perspectives 14 (4), 2348. 11. Brynjolfsson, E. and A. McAfee (2014), The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies, W. W. Norton & Company. 12. Bukht & Heeks (2017), Defining, Conceptualising and Measuring the Digital Economy. Working paper series, No.68. Centre for Development Informatics, Global Development Institute, SEED. 13. Cameron A, P. T. H., Atherton J, Nguyen D H, Nguyen , & T P, T. S. T., Nguyen T N, Trinh H Y & Hajkowicz S (2019), Vietnam’s future digital economy – Towards 2030 and 2045. Retrieved from 14. Hanna, & Nagy (2018), A role for the state in the digital age. Journal of Innovation and Entrepreneurship, ISSN 2192-5372, Springer, Heidelberg, Vol. 7, Iss. 5, 1 - 16. 15. Huawei, & Oxford Economics (2017), Digital Spillover: Measuring the true impact of the digital economy. Retrieved from https://www.huawei.com/minisite/gci/en/digital- spillover/files/gci_digital_spillover.pdf 16. OECD (2020a), A roadmap toward a common framework for measuring the digital economy. Report for the G20 Digital Economy Taskforce, Saudi Arabia. 17. OECD (2020b), Statistics and Data Directorate Committee on Statistics and Statistical Policy. SDD/CSSP/WPNA (2019)1/REV1. 18. Perelman, S. (1995), “R&D, Technological Progress And Efficiency Change In Industrial Activities”, Review of Income and Wealth, International Association for Research in Income and Wealth, vol. 41(3), 349 - 366. 19. Porter, M. E. (1990), “The Competitive Advantage of Nations”, Harvard Business Review, 68, 73 - 93. 20. Porter, M. E. (1998), Clusters and competition: New agendas for companies, governments, and institutions. In M. E. Porter, On Competition (pp. 197 - 287). Cambridge: Harvard Business School Publishing. 21. Vu, K.M. (2013). Information and Communication Technology (ICT) and Singapore’s economic growth. Information Economics and Policy, 25(2013), 284 - 300. 22. WB (2017), Vietnam Enhancing Enterprise Competitiveness and SME Linkages: Lessons from International and National Experience, Washington, DC: World Bank. 557
  17. KỶ YẾU HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA Tài liệu tiếng Việt 1. Bích Phương (2022), Cổng thông tin điện tử Chính phủ - Trang Thủ đô Hà Nội, Retrieved from Thời sự: https://thanglong.chinhphu.vn/co-hoi-giup-doanh-nghiep-cong-nghiep-ho- tro-tiep-can-cac-co-che-chinh-sach-103220930155221519.htm 2. Bộ Công Thương (2014), Quyết định số 9028/QĐ-BCT về Quy hoạch tổng thể phát triển công nghiệp hỗ trợ đến năm 2020 tầm nhìn 2030, ban hành ngày 08/10/2014. 3. Bộ Công Thương (2019), Báo cáo chuyên đề “Công nghiệp hỗ trợ: Hiện trạng và giải pháp”, Bộ Công Thương. 4. Bộ Công Thương (2021), Thông tư số 19/2021/TT-BCT 23/11/2021 sửa đổi, bổ sung Thông tư số 55/2015/TT-BCT quy định trình tự, thủ tục xác nhận ưu đãi và hậu kiểm ưu đãi đối với các dự án sản xuất sản phẩm công nghiệp hỗ trợ thuộc Danh mục sản phẩm công nghiệp hỗ trợ ưu tiên phát triển. 5. Bộ Công Thương (2022), Quyết định số 2879/QĐ-BCT phê duyệt Chương trình phát triển công nghiệp hỗ trợ năm 2022, ban hành ngày 23/12/2022. 6. Chính phủ (2015), Nghị định số 111/2015/NĐ-CP ngày 03/11/2015 về phát triển công nghiệp hỗ trợ. 7. Chính phủ (2020), Nghị quyết số 115/NQ-CP ngày 06/8/2020 về các giải pháp thúc đẩy phát triển công nghiệp hỗ trợ. 8. Duc, D. T. V., Trang, P. T. T., Linh, D. H., & Hong, D. T. T. (2020), Nghiên cứu đánh giá ảnh hưởng của ứng dụng công nghệ số tới hoạt động của các doanh nghiệp Việt Nam. 9. Hoàng Văn Châu (biên soạn 2010), Chính sách phát triển công nghiệp hỗ trợ ở Việt Nam đến năm 2020, NXB Thông tin và Truyền thông, Hà Nội. 10. Khánh Linh (2022), Báo điện tử Đầu tư, Retrieved from Đầu tư: https://baodautu.vn/ cum-lien-ket-nganh-chu-truong-co-lau-nhung-mo-hinh-van-manh-nha-d172909.html 11. Lan Anh (2022), Báo Công Thương - Cơ quan ngôn luận của Bộ Công Thương. Retrieved from Công nghiệp: https://congthuong.vn/xay-dung-trung-tam-ho-tro-phat-trien-cong- nghiep-kien-tao-dong-luc-thuc-day-tang-truong-176710.html 12. MPI_USaid (2021), Hướng dẫn chuyển đổi số cho doanh nghiệp tại Việt Nam, Bộ Kế hoạch và Đầu tư - Cơ quan Phát triển Quốc tế Hoa Kỳ. 13. Nguyễn Ngọc Sơn (2015), “Nghiên cứu phát triển cụm ngành công nghiệp: Từ lý luận đến thực tiễn phát triển của các nước trên thế giới và gợi ý chính sách cho Việt Nam”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ Việt Nam, 1(5)1, 6 - 12. 14. Nguyễn Thế Huỳnh (2019), “Các yếu tố tác động đến hiệu quả kỹ thuật trong các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam”, Tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh châu Á, 30(7), 43 - 65. 558
  18. KINH TẾ VIỆT NAM NĂM 2023 VÀ TRIỂN VỌNG NĂM 2024 THÚC ĐẨY TỔNG CẦU ĐỂ TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ TRONG BỐI CẢNH MỚI 15. Nguyễn Thị Xuân Thúy (2007), “Công nghiệp hỗ trợ: Tổng quan về khái niệm và sự phát triển”, trong “Xây dựng Công nghiệp hỗ trợ tại Việt Nam”, K. Ohno (chủ biên), Diễn đàn Phát triển Việt Nam, 29 - 51. 16. Nguyễn Vũ Nhật Anh (2021), “Phát triển ngành công nghiệp hỗ trợ ở Việt Nam hiện nay”, Tạp chí Kinh tế và Dự báo, 31. 17. Ohno, K. (2007), “Xây dựng công nghiệp hỗ trợ tại Việt Nam”, Diễn đàn Phát triển Việt Nam. 18. Pham, D. M., Bryden, R. T., Morisset, J., Ketels, C. H., Nguyen, X. T., Turk, C., Musta- faoglu, Z. (2022), Không gian kinh tế Việt Nam: Hồ sơ cụm ngành quốc gia và cấp tỉnh - Tập 1: Báo cáo tóm tắt và hồ sơ cụm ngành quốc gia (Vietnamese), Washington, D.C: World Bank Group. 19. Tăng Văn Khiên (2018), Tốc độ tăng năng suất các nhân tố tổng hợp - Phương pháp tính và ứng dụng, NXB Thống kê. 20. Thái Linh (2018), Viện Chiến lược và Chính sách tài chính, Retrieved from Trang chủ: https://mof.gov.vn/webcenter/portal/vclvcstc/pages_r/l/chi-tiet-tin?d DocName=MO- FUCM143920 21. Thủ tướng Chính phủ (2017), Quyết định số 68/QĐ-TTg ngày 18/01/2017 phê duyệt Chương trình phát triển công nghiệp hỗ trợ từ năm 2016 đến năm 2025. 22. Thy Thảo (2020), Công Thương - Industry and Trade Magazine, Retrieved from Kinh tế: https://tapchicongthuong.vn/bai-viet/bo-cong-thuong-khai-truong-trung-tam-ky-thuat- khuon-mau-tai-ha-noi-77169.htm 23. Tổng cục Thống kê (2023), Niên giám thống kê 2022, NXB Thống kê. 559
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2