Luận án Tiến sĩ Tài chính Ngân hàng: Tiếp cận vốn và tăng trưởng của các doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt Nam

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN VĂN TÙNG

TIẾP CẬN VỐN VÀ TĂNG TRƯỞNG CỦA CÁC DOANH

NGHIỆP NHỎ VÀ VỪA VIỆT NAM

LUẬN ÁN TIẾN SỸ TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

TP. HỒ CHÍ MINH, THÁNG 10 NĂM 2023

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN VĂN TÙNG

TIẾP CẬN VỐN VÀ TĂNG TRƯỞNG CỦA CÁC DOANH

NGHIỆP NHỎ VÀ VỪA VIỆT NAM

LUẬN ÁN TIẾN SỸ

(BẢO VỆ CẤP TRƯỜNG)

Chuyên ngành: Tài chính Ngân hàng

MÃ SỐ: 9 34 02 01

Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS. HÀ VĂN DŨNG

TP. HỒ CHÍ MINH, THÁNG 10 NĂM 2023

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan luận án “Tiếp cận vốn và tăng trưởng của các doanh nghiệp

nhỏ và vừa Việt Nam” chưa từng được báo cáo để lấy học vị Tiến sĩ tại bất cứ một cơ

sở đào tạo nào. Đây là công trình nghiên cứu riêng của tác giả. Số liệu và kết quả

nghiên cứu của luận án có nguồn gốc rõ ràng, trung thực. Nội dung trích dẫn từ các tài

liệu nghiên cứu khác được dẫn nguồn đầy đủ.

TP. HCM, ngày tháng năm 2023

Nguyễn Văn Tùng

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, tôi xin trân trọng bày tỏ sự tri ơn sâu sắc đến giảng viên hướng dẫn khoa

học, PSG. TS Hà Văn Dũng đã tận tình hướng dẫn, động viên tôi trong suốt quá trình thực

hiện nghiên cứu và hoàn thành luận án này.

Tôi xin gửi lời trân trọng biết ơn Ban giám hiệu Trường, Quý thầy/cô trực tiếp giảng

dạy lớp NCS 24, đã rất nhiệt tình truyền đạt những kiến thức và kinh nghiệm quý trong suốt

khóa học.

Tôi cũng xin trân trọng gửi lời cảm ơn đến thầy/cô khoa Sau đại học, đặc biệt là PGS.

TS Lê Đình Hạc và cô Vũ Thị Thu Hà đã nhiệt tình hỗ trợ, tạo điều kiện tốt nhất trong suốt

quá trình học tập và thực hiện luận án của tôi.

Cuối cùng, tôi xin gửi lời trân trọng cảm ơn đến các đồng nghiệp của tôi đang công tác

tại trường Đại học Ngân Hàng và gia đình đã động viên và giúp đỡ tôi rất nhiều trong suốt

quá trình thực hiện và hoàn thành luận án.

TP. HCM, ngày tháng năm 2023

Tác giả

Nguyễn Văn Tùng

iii

TÓM TẮT

Đã có nhiều nghiên cứu kết luận doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) gặp khó khăn

trong việc tiếp cận vốn, cũng như góp ý phía “cung vốn” và các cơ quan chức năng cần tạo

điều kiện tốt hơn để hỗ trợ nguồn vốn vay cho DNNVV. Tuy nhiên, về phía các doanh nghiệp

(phía “cầu vốn”) thì sao?

Thực tế có những doanh nghiệp còn thụ động, chưa sẵn sàng tận dụng lợi thế nguồn

vốn vay, hoặc sử dụng nguồn vốn vay chưa mang lại kết quả tốt. Nếu mục tiêu cốt lõi của mỗi

doanh nghiệp là lợi nhuận, thì xét trên góc độ tổng thể nền kinh tế, việc doanh nghiệp đóng

góp vào thị trường lao động và thị trường hàng hóa, dịch vụ lại càng quan trọng hơn. Để

doanh nghiệp trở thành lớn phải qua quá trình chuyển đổi, tăng trưởng bắt đầu từ đơn vị nhỏ.

Do đó, đề tài “Tiếp cận vốn và tăng trưởng của các doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt

Nam” được thực hiện nhằm nghiên sự tác động của tiếp cận vốn và yếu tố môi trường đến

tăng trưởng của DNNVV tại Việt Nam, góp phần bổ sung thêm tài liệu nghiên cứu về tăng

trưởng doanh nghiệp và những hàm ý chính sách liên quan.

Đề tài đã thực hiện phân tích thực trạng DNNVV Việt Nam giai đoạn 2005 – 2021; sử

dụng phương pháp ước lượng Bayes với sự hỗ trợ của phần mềm Stata 17.0 để nghiên cứu sự

tác động của các yếu tố đến tăng trưởng doanh nghiệp. Mẫu số liệu được rút trích theo mã

nhận diện id (identification) của từng doanh nghiệp qua các năm giai đoạn 2005 – 2015 được

2.073 doanh nghiệp. Với kỹ thuật ước lượng Markov Chain Monte Carlo (MCMC), chọn mẫu

Gibbs và Metropolis-Hastings trên bộ số liệu dạng bảng (panel) mẫu quan sát là 4.256, kết

quả cho thấy nợ có tác động tích cực đến tăng trưởng lao động, tăng trưởng doanh thu, và vốn

chủ sở hữu có tác động tích cực đến tăng trưởng tài sản của doanh nghiệp. Ngoài ra, đề tài

cũng phát hiện các yếu tố qui mô, tuổi của doanh nghiệp, trình độ giáo dục đào tạo của doanh

nhân, yếu tố xuất khẩu, và ngành có tác động đến tăng trưởng của doanh nghiệp.

Từ khóa: Tăng trưởng DNNVV, vốn chủ sở hữu, nợ, Bayes, Việt Nam

ABSTRACT

There have been many studies concluding that small and medium-sized enterprises

(SMEs) have difficulty accessing capital, as well as suggesting that the "capital supply" side

and the authorities need to create better conditions to support capital loans to SMEs. However,

what about enterprises (the "demand side")?

In fact, there are businesses that are still passive, not ready to take advantage of loans,

or that have used loans that have not yielded good results. If the core goal of each business is

to make profit, then, from the perspective of the overall economy, it is even more important

for the business to contribute to the labor market and the market for goods and services. In

order for a business to become large, it must go through a process of transformation. Growth

begins with a small unit.

Therefore, the topic "Access to capital and growth of Vietnamese small and

medium enterprises" was carried out to study the impact of capital access and environmental

factors on the growth of SMEs in Vietnam, contributing to supplementary research documents

on enterprise growth and related policy implications.

The topic has analyzed the current situation of Vietnamese SMEs in the period 2005–

2021, using the Bayesian estimation method with the support of Stata 17.0 software to study

the impact of factors on business growth. The sample of data extracted according to the

identification code of each enterprise over the years from 2005 to 2015 was 2,073 enterprises.

Using the Markov Chain Monte Carlo (MCMC) estimation technique and selecting Gibbs and

Metropolis-Hastings samples on a panel dataset with an observed sample of 4,256, the results

show that debt has a positive effect on firm labor and revenue growth. Equity has a positive

effect on firm asset growth. In addition, the study also found that the size and age of the

enterprise, the level of education and training of the entrepreneur, and the export and industry

factors all have an impact on the growth of the enterprise.

Keywords: SMEs growth, equity, liability, Bayes, Vietnam

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN ........................................................................................................ i

TÓM TẮT .................................................................................................................. iii

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ..................................................................................... x

DANH MỤC BẢNG.................................................................................................. xi

DANH MỤC HÌNH ................................................................................................. xiii

Chương 1: GIỚI THIỆU ............................................................................................. 1

1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI ........................................................................................ 1

1.1.1 Bối cảnh hoạt động, tăng trưởng của doanh nghiệp nhỏ và vừa........................ 1

1.1.2 Tổng quan các nghiên cứu về tăng trưởng của DNNVV và tính bức thiết của nghiên cứu

..................................................................................................................................... 4

1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU ................................................................................. 9

1.2.1 Mục tiêu chung .................................................................................................. 9

1.2.2 Mục tiêu cụ thể................................................................................................. 10

1.3 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU .................................................................................. 10

1.4 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU.................................................... 10

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu ...................................................................................... 10

1.4.2 Phạm vi nghiên cứu ......................................................................................... 10

1.5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ...................................................................... 12

1.6 NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN ................................................... 12

1.6.1 Về mặt khoa học .............................................................................................. 12

1.6.2 Về mặt thực tiễn ............................................................................................... 13

1.7 BỐ CỤC NỘI DUNG CỦA LUẬN ÁN ............................................................. 14

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1 ......................................................................................... 14

Chương 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT ................................................................. 15

2.1 TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ ............................................................................... 15

2.2 TĂNG TRƯỞNG DOANH NGHIỆP ................................................................ 16

2.2.1 Lý thuyết tăng trưởng dựa trên lý thuyết ranh giới công ty (Coase, 1937) ..... 16

2.2.2 Lý thuyết tăng trưởng dựa trên vòng đời ......................................................... 16

2.2.3 Lý thuyết tăng trưởng dựa trên sự kết hợp gen ................................................ 16

2.2.4 Đo lường tăng trưởng doanh nghiệp ................................................................ 17

2.3 TIẾP CẬN VỐN ................................................................................................. 18

2.3.1 Định nghĩa tiếp cận vốn ................................................................................... 18

2.3.1.1 Khái niệm vốn ............................................................................................... 19

2.3.1.2 Khái niệm tiếp cận ........................................................................................ 20

2.3.1.3 Các yếu tố ảnh hưởng ................................................................................... 21

2.3.2 Đo lường tiếp cận vốn ...................................................................................... 23

2.5 TÁC ĐỘNG CỦA TIẾP CẬN VỐN ĐẾN TĂNG TRƯỞNG DOANH NGHIỆP25

2.6 TÁC ĐỘNG CỦA YẾU TỐ MÔI TRƯỜNG ĐẾN TĂNG TRƯỞNG DOANH NGHIỆP

................................................................................................................................... 26

2.7 CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM LIÊN QUAN ...................................... 27

2.7.1 Tác động của tiếp cận vốn đối với tăng trưởng của doanh nghiệp .................. 27

2.7.1.1 Nghiên cứu ở nước ngoài .............................................................................. 27

2.7.1.2 Nghiên cứu tại Việt Nam .............................................................................. 30

2.7.2 Tác động của các yếu tố môi trường đến tăng trưởng của doanh nghiệp ........ 36

2.7.2.1 Nghiên cứu ở nước ngoài .............................................................................. 36

2.7.2.2 Nghiên cứu tại Việt Nam .............................................................................. 37

2.8 THẢO LUẬN VỀ KHOẢNG TRỐNG KHOA HỌC ........................................ 43

vii

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 ......................................................................................... 45

Chương 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .......................................................... 46

3.1 QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU ............................................................................. 46

3.2 THIẾT LẬP CÁC GIẢ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ................... 47

3.2.1 Các giả thuyết nghiên cứu................................................................................ 47

3.2.1.1 Tác động của nợ đến tăng trưởng lao động .................................................. 47

3.2.1.2 Tác động của nợ đến tăng trưởng doanh thu ................................................ 47

3.2.1.3 Tác động của nợ đến tăng trưởng tài sản ...................................................... 48

3.2.1.4 Tác động của vốn chủ sở hữu đến tăng trưởng tài sản ................................. 48

3.2.1.5 Tác động của vốn chủ sở hữu đến tăng trưởng lao động .............................. 49

3.2.1.6 Tác động của vốn chủ sở hữu đến tăng trưởng doanh thu ............................ 49

3.2.2 Mô hình ............................................................................................................ 52

3.3 DỮ LIỆU ............................................................................................................ 57

3.4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ...................................................................... 60

3.4.1 Phương pháp thống kê mô tả ........................................................................... 60

3.4.2 Phương pháp định lượng .................................................................................. 61

3.4.2.1 Lý thuyết về thống kê Bayes ......................................................................... 61

3.4.2.2 Hồi quy tuyến tính Bayes .............................................................................. 63

3.4.2.3 Ưu điểm của phương pháp Bayes ................................................................. 64

3.4.2.4 Phương pháp phân tích định lượng ............................................................... 68

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 ......................................................................................... 72

Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ..................................................................... 73

4.1 THỰC TRẠNG DNNVV VIỆT NAM ............................................................... 73

viii

4.2 THỐNG KÊ MÔ TẢ MẪU DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU ..................................... 78

4.2.1 Mẫu số liệu đã được ghép mã id ...................................................................... 78

4.2.1.1 Tổng lao động ............................................................................................... 78

4.2.1.2 Tổng doanh thu ............................................................................................. 79

4.2.1.3 Tổng tài sản ................................................................................................... 81

4.2.1.4 Tổng vốn chủ sở hữu .................................................................................... 82

4.2.1.5 Tổng nợ ......................................................................................................... 82

4.2.1.6 Tỉ trọng vốn chủ sở hữu và nợ qua các năm ................................................. 82

4.2.1.7 Nhận định chung mối quan hệ các biến số qua các năm .............................. 85

4.2.2 Mẫu số liệu đã được ghép theo thời gian dưới dạng dữ liệu bảng (panel) ...... 86

4.3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ..... 87

4.3.1 Kết quả nghiên cứu .......................................................................................... 87

4.3.1.1 Kết quả ước lượng mô hình tăng trưởng lao động ........................................ 89

4.3.1.2 Kết quả ước lượng mô hình tăng trưởng doanh thu ...................................... 98

4.3.1.3 Kết quả ước lượng mô hình tăng trưởng tài sản ......................................... 106

4.3.2 Thảo luận kết quả nghiên cứu ........................................................................ 116

4.3.2.1 Tác động của tiếp cận vốn đến tăng trưởng doanh nghiệp ......................... 116

4.3.2.2 Tác động của các yếu tố môi trường đến tăng trưởng doanh nghiệp ......... 119

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4 ....................................................................................... 122

Chương 5: KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH .............................................. 123

5.1 KẾT LUẬN ....................................................................................................... 123

5.1.1. Tác động của tiếp cận vốn đến tăng trưởng của các DNNVV tại Việt Nam 124

5.1.2 Tác động của yếu tố môi trường đến tăng trưởng của các DNNVV tại Việt Nam

................................................................................................................................. 125

5.2 GÓP Ý CHÍNH SÁCH ..................................................................................... 127

5.2.1 Đối với doanh nghiệp ..................................................................................... 127

5.2.2 Đối với hệ thống ngân hàng và các tổ chức tín dụng..................................... 129

5.2.3 Đối với các cơ quan chức năng liên quan ...................................................... 130

5.3 HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI ................................................................................. 132

KẾT LUẬN CHƯƠNG 5 ....................................................................................... 133

TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................................... i

TÀI LIỆU ĐÃ CÔNG BỐ CÓ LIÊN QUAN ĐỀ TÀI ............................................... x

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Nguyên nghĩa tiếng Việt Nguyên nghĩa tiếng Anh

Ngân hàng phát triển châu Á Nhân tố Bayes

Từ viết tắt ADB BF BKHĐT Bộ Kế hoạch và Đầu tư CIEM Institute

tế của Đại học DOE

id ILSSA

OECD Economic for

UNU- WIDER VCCI

Viện Nghiên cứu quản lý kinh tế Trung ương Khoa Kinh Copenhagen. Nhận diện Viện Khoa học Lao động và Xã hội Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế Viện Kinh tế Phát triển Thế giới của Đại học Liên Hợp Quốc Phòng Thương mại và Công nghiệp Việt Nam Ngân hàng thế giới WB Asian Development Bank Bayes Factor Ministry of Planning and Investment Central for Economic Management Department of Economics of the University of Copenhagen. Identification Institute of Labor Science and Social Affairs Organization Cooperation and Development United Nations University Institute for World Development Economics Vietnam Chamber of Commerce and Industry World Bank

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1: Tổng kết các nghiên cứu về tác động của nguồn vốn đối với tăng trưởng

doanh nghiệp ..................................................................................................................... 30

Bảng 2.2: Kết quả chiều hướng tác động của vốn chủ sở hữu và nợ ............................... 35

Bảng 2.3: Tổng kết các nghiên cứu về tác động của các yếu tố môi trường đối với tăng

trưởng doanh nghiệp ........................................................................................................ 38

Bảng 3.1: Các biến phụ thuộc và biến giải thích trong mô hình nghiên cứu ................... 50

Bảng 3.2: Xu hướng tác động các nghiên cứu trước tại Việt Nam .................................. 51

Bảng 3.3: Các biến kiểm soát trong mô hình nghiên cứu ................................................ 52

Bảng 3.4: Các biến số sử dụng trong mô hình ................................................................. 56

Bảng 3.5: Mẫu số lượng DNNVV được điều tra qua các năm ........................................ 58

Bảng 3.6: So sánh phương pháp tần suất và phương pháp Bayes.................................... 67

Bảng 3.7: Mô phỏng thông tin tiên nghiệm ..................................................................... 68

Bảng 4.1: Doanh nghiệp Việt Nam qua các năm ............................................................. 73

Bảng 4.2: Tăng trưởng doanh thu giai đoạn 2016 – 2019 so với giai đoạn

2011 – 2015 ...................................................................................................................... 76

Bảng 4.3: Tăng trưởng lao động và lợi nhuận DNNVV giai đoạn 2016 – 2019 ............ 77

Bảng 4.4: Tổng số lao động làm việc toàn thời gian qua các năm .................................. 78

Bảng 4.5: Tổng doanh thu của các doanh nghiệp theo mẫu số liệu khảo sát qua các

năm ................................................................................................................................... 79

Bảng 4.6: Tổng tài sản của các DNNVV theo mẫu số liệu khảo sát ............................... 81

Bảng 4.7: Tổng vốn chủ sở hữu qua các năm .................................................................. 82

Bảng 4.8: Tổng vốn nợ qua các năm ................................................................................ 82

Bảng 4.9: Tỉ trọng vốn chủ sở hữu và nợ ......................................................................... 84

Bảng 4.10: Chiều hướng biến thiên các biến số quan các năm ........................................ 85

Bảng 4.11: Tương quan biến thiên giữa vốn chủ sở hữu, nợ và các biến số tăng

trưởng của doanh nghiệp ................................................................................................... 85

Bảng 4.12: Thống kê mô tả các biến số của mô hình nghiên cứu ................................... 86

Bảng 4.13: Tương quan giữa các biến số tăng trưởng ..................................................... 87

Bảng 4.14: Mô hình Likelihood ....................................................................................... 88

xii

Bảng 4.15: Kiểm định các yếu tố Bayesian và kiểm định mô hình ................................. 89

Bảng 4.16: Kết quả mô phỏng Bayesian mô hình tăng trưởng lao động ......................... 90

Bảng 4.17: Kết quả kiểm tra độ nhạy mô hình tăng trưởng lao động .............................. 96

Bảng 4.18: Xác suất hậu nghiệm mô hình tăng trưởng lao động ..................................... 97

Bảng 4.19: Tổng hợp chiều hướng tác động của các biến số đến tăng trưởng lao

động của doanh nghiệp .................................................................................................... 98

Bảng 4.20: Kiểm định các yếu tố Bayesian và kiểm định mô hình ................................. 98

Bảng 4.21: Kết quả mô phỏng Bayesian tăng trưởng doanh thu ..................................... 99

Bảng 4.22: Kết quả kiểm tra độ nhạy mô hình tăng trưởng doanh thu ............................ 104

Bảng 4.23: Xác suất hậu nghiệm mô hình tăng trưởng doanh thu ................................... 105

Bảng 4.24: Tổng hợp chiều hướng tác động của các biến số trong mô hình

tăng trưởng doanh thu ...................................................................................................... 106

Bảng 4.25: Kiểm định các yếu tố Bayesian và kiểm định mô hình ................................. 106

Bảng 4.26: Kết quả mô phỏng Bayesian mô hình tăng trưởng tài sản ............................. 107

Bảng 4.27: Kết quả kiểm tra độ nhạy mô hình tăng trưởng tài sản ................................. 111

Bảng 4.28: Xác suất hậu nghiệm mô hình tăng trưởng tài sản......................................... 112

Bảng 4.29: Tổng hợp chiều hướng biến thiên của kết quả ước lượng tăng trưởng

tài sản ................................................................................................................................ 113

Bảng 4.30: Tổng hợp chiều hướng biến thiên của kết quả ước lượng ............................. 114

Bảng 4.31: So sánh kết quả ước lượng 3 mô hình tăng trưởng ........................................ 115

Bảng 4.32: So sánh kết quả nghiên cứu với kỳ vọng nghiên cứu……………………….116

xiii

DANH MỤC HÌNH

Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu ....................................................................................... 46

Hình 4.1: Doanh nghiệp Việt Nam qua các năm ............................................................. 74

Hình 4.2: Tốc độ tăng DNNVV qua các năm .................................................................. 74

Hình 4.3: Tốc độ tăng số lượng của DNNVV và doanh nghiệp lớn quan các năm......... 75

Hình 4.4: Tổng số lao động làm việc toàn thời gian qua các năm ................................... 78

Hình 4.5: Tốc độ tăng tổng lực lượng lao động theo mẫu khảo sát ................................. 79

Hình 4.6: Tổng doanh thu của các doanh nghiệp theo mẫu ............................................. 80

Hình 4.7: Tốc độ tăng doanh thu qua các năm ................................................................ 80

Hình 4.8: Tổng tài sản của các doanh nghiệp qua các năm theo mẫu số liệu khảo

Sát .................................................................................................................................... 81

Hình 4.9: Tốc độ tăng tổng tài sản của các doanh nghiệp theo mẫu khảo sát ................. 81

Hình 4.10: Tỉ trọng nguồn vốn chủ sở hữu và nợ trong tổng vốn ................................... 83

Hình 4.11: Tỉ trọng vốn chủ sở hữu và nợ thay đổi qua các năm .................................... 84

Hình 4.12: Đồ thị chẩn đoán hội tụ mô hình tăng trưởng lao động ................................. 92

Hình 4.13: Đồ thị chẩn đoán hội tụ mô hình tăng trưởng doanh thu ............................... 101

Hình 4.14: Đồ thị chẩn đoán hội tụ mô hình tăng trưởng tài sản .................................... 108

Chương 1: GIỚI THIỆU

1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

1.1.1 Bối cảnh hoạt động, tăng trưởng của doanh nghiệp nhỏ và vừa

Doanh nghiệp nhỏ và vừa (DNNVV) ở hầu hết các nền kinh tế trên thế giới đóng vai

trò rất quan trọng, tạo nên sự đa dạng, phong phú của thị trường hàng hóa và dịch vụ, đóng

góp vào sản lượng kinh tế quốc dân, tạo cơ hội việc làm, sử dụng một tỷ trọng lớn nguồn lực

lao động. DNNVV giúp khai thác và phát huy các nguồn lực tại chỗ, tận dụng tối đa nguồn

lực quốc gia, giảm mất cân đối giữa các vùng, thu hẹp khoảng cách giữa thành thị và nông

thôn, góp phần chuyển dịch cơ cấu kinh tế. Đặc biệt, trong thời kỳ suy thoái như đại dịch

Covid-19, các DNVVN với khả năng ứng biến linh hoạt và năng động sẽ đóng vai trò giảm

thiểu những cú sốc cho nền kinh tế khi có biến động này. Và quan trọng nhất, đó là sự tăng

trưởng làm cho các doanh nghiệp nhỏ trở nên lớn hơn.

Theo World Bank (2021), DNNVV có vai trò quan trọng trong hầu hết các nền kinh

tế, đặc biệt là ở các nước đang phát triển, đại diện cho khoảng 90% doanh nghiệp và hơn 50%

việc làm trên toàn thế giới, đóng góp tới 40% GDP và tạo ra 7/10 việc làm ở các nền kinh tế

mới nổi. Đối với các quốc gia thuộc OECD, số lượng DNNVV chiếm khoảng 99% với giá trị

GDP đạt gần 60% (OECD, 2019). Các DNNVV là nguồn tạo việc làm chính trên toàn thế

giới trong hai thập kỷ qua (Mateev và Anastasov, 2010).

Ayyagari và cộng sự (2007), trong một nghiên cứu về nền kinh tế của 76 quốc gia trên

thế giới đã nhận định DNNVV có vai trò quan trọng trong việc đóng góp việc làm và GDP

đối với các quốc gia. Chín trong số mười việc làm mới trên toàn thế giới được tạo ra bởi các

doanh nghiệp nhỏ. Và đến năm 2030 cần có 3,3 triệu việc làm mỗi tháng tại các thị trường

mới nổi để hấp thu lực lượng lao động ngày càng tăng (IFC, 2017).

Dựa trên dữ liệu cho đến năm 2020 tại các quốc gia Nam Á, số lượng DNNVV chiếm

trung bình 99,6% trên tổng số doanh nghiệp, chiếm 76,6% tổng lực lượng lao động, đóng góp

vào GDP quốc gia chiếm 33,9%, và chiếm 47,0% tổng giá trị xuất khẩu. Tại Đông Nam Á, tỉ

lệ lao động thuộc DNNVV chiếm 67%/ tổng số giai đoạn 2010 – 2020, và tại Việt Nam,

DNNVV chiếm gần 40% tổng lực lượng lao động năm 2019 (ADB, 2021).

Theo Tổ chức Hợp tác và Phát triển kinh tế - OECD (2005), doanh nghiệp nhỏ và vừa

(DNNVV) là các công ty độc lập, thường được xác định dựa trên các tiêu chí như số lao động

và vốn của doanh nghiệp (DN). Đối với Liên minh châu Âu, số lao động trong DNNVV là

nhỏ hơn 250. Một số quốc gia khác là nhỏ hơn 200 lao động. Tại Mỹ, số lao động trong

DNNVV là nhỏ hơn 500. Các DN nhỏ thường là những DN có ít hơn 50 lao động, trong khi

các DN siêu nhỏ có nhiều nhất là 10, hoặc trong một số trường hợp là 5 lao động (OECD,

2005).

Tại Việt Nam, DNNVV nói chung đối với các ngành được qui định có số lao động nhỏ

hơn hoặc bằng 300 người, doanh thu nhỏ hơn hoặc bằng 300 tỉ đồng, và vốn nhỏ hơn hoặc

bằng 100 tỉ đồng (Nghị định số 39/2018/NĐ-CP).

Theo IFC (2010), có sự khác biệt trong định nghĩa DNNVV tại các quốc gia trên thế

giới. Trong các mục tiêu hoạt động, Ngân hàng Thế giới cũng không sử dụng cùng một định

nghĩa về DNNVV (WBG, 2019).

Tiêu chí phân loại sẽ khác nhau đối với các lĩnh vực khác nhau, tùy thuộc vào đơn vị

quản lý hoặc Chính phủ của quốc gia đó (Yoshino & Taghizadeh-Hesary, 2015). Gonzales và

cộng sự (2014), đã kết luận không có định nghĩa chung cho DNNVV dựa trên khảo sát từ 155

quốc gia/tổ chức trên thế giới, với hơn 267 định nghĩa. Trong đó, đa số quan điểm thống nhất

tiêu chí xếp loại DNNVV dựa trên số lao động, vốn và doanh thu.

Tại Việt Nam, DNNVV cũng có những đặc điểm giống như các DNNVV trên thế giới

và có vai trò quan trọng đối với nền kinh tế quốc gia. DNNVV Việt Nam chiếm 96% tổng số

công ty cả nước, sử dụng 47% lực lượng lao động và chiếm 36% giá trị gia tăng quốc gia,

chiếm 88% số doanh nghiệp xuất khẩu và chiếm khoảng một nửa khối lượng xuất khẩu

(OECD, 2021). Theo Bộ Kế hoạch và Đầu tư (2022), bình quân giai đoạn 2016 – 2020,

DNNVV chiếm 97,2% trong tổng số doanh nghiệp cả nước, thu hút 38,8% tổng số lao động

toàn bộ doanh nghiệp cả nước, thu hút 31% tổng số vốn của toàn bộ doanh nghiệp, và tạo ra

6,351 triệu tỉ đồng doanh thu thuần, đạt 27,6% doanh thu của toàn bộ doanh nghiệp.

Tuy đóng góp lớn cho nền kinh tế nhưng hiện nay DNNVV phải chịu nhiều áp lực khó

khăn. Do bị ảnh hưởng dồn dập bởi chiến tranh thương mại, đại dịch Covid-19, chiến tranh

quân sự dẫn đến thương mại, đầu tư toàn cầu giảm mạnh do sự gián đoạn, đứt gãy các chuỗi

cung ứng toàn cầu trong sản xuất và tiêu dùng. Sự thiếu hụt nguyên, nhiên vật liệu đầu vào

cũng như sụt giảm thị trường tiêu thụ đầu ra đã khiến nhiều doanh nghiệp phải tạm ngừng

hoạt động hoặc hoạt động cầm chừng, giảm quy mô, có nguy cơ phá sản. Theo IMF (2022),

đòn bẩy phi tài chính của doanh nghiệp và hộ gia đình gia tăng ở nhiều quốc gia trong thời kỳ

đại dịch. Trong tương lai, điều này có thể tạo ra một số thị trường tín dụng các lỗ hổng khi lãi

suất và phí bảo hiểm rủi ro tăng lên. Chiến tranh làm tăng nguy cơ phân mảnh nền kinh tế thế

giới thành các khối địa chính trị với các tiêu chuẩn công nghệ riêng biệt, hệ thống thanh toán

xuyên biên giới và tiền tệ dự trữ, đòi hỏi sự điều chỉnh chi phí, chuỗi cung ứng, cấu hình lại

mạng lưới sản xuất (IMF, 2022). Theo IFC (2017), 65 triệu doanh nghiệp, hay 40% doanh

nghiệp chính thức siêu nhỏ, nhỏ và vừa ở các nước đang phát triển, có nhu cầu tài chính chưa

được đáp ứng là 5,2 nghìn tỷ đô la mỗi năm. Ở các nước đang phát triển, các DNNVV chiếm

hơn một nửa tổng số việc làm chính thức. Nhưng những doanh nghiệp này thường phải vật

lộn để có được nguồn tài chính cần thiết để phát triển và tạo việc làm (IFC, 2021). Kết quả

này cũng phù hợp với quan điểm của OECD (2019), ADB (2014), Beck và Demirguc-Kunt

(2006), Oliveira và Fortunato (2006). Mueller và Zimmermann (2008), cho rằng thách thức

tiếp cận tài chính, hạn chế tín dụng, thiếu nguồn vốn tự có và vốn vay là những trở ngại chính

đối với sự tồn tại và tăng trưởng của DNNVV trên thế giới.

Tại Việt Nam, tăng trưởng ở hầu hết các ngành, lĩnh vực chậm lại và sụt giảm (Bộ

KH&ĐT, 2022). Tương tự như DNNVV ASEAN, DNNVV Việt Nam cũng phải đối mặt với

những thách thức như lạm phát, biến đổi khí hậu, chuỗi cung ứng gián đoạn và thiếu lao động

kỹ thuật cao. Mặt khác, Việt Nam là quốc gia chịu ảnh hưởng nhiều do biến đổi khí hậu toàn

cầu. Hệ quả của thời tiết cực đoan, hạn hán, xâm nhập mặn, mưa lũ, sụt lún, sạt lở… gây thiệt

hại nặng nề có thể dẫn đến hậu quả nhiều doanh nghiệp phải tạm ngừng hoạt động hoặc hoạt

động cầm chừng, giảm quy mô, có nguy cơ phá sản. Việt Nam lại là quốc gia đang phát triển,

phụ thuộc nhiều vào nguồn vốn, công nghệ, nguyên liệu và linh kiện nhập khẩu từ nước ngoài,

năng lực quản lý, cạnh tranh còn yếu, do đó mức độ khó khăn lại càng lớn hơn. Kết quả điều

tra năng lực cạnh tranh của các địa phương Việt Nam năm 2021 (PCI 2021) của Phòng

Thương mại và Công nghiệp Việt Nam -VCCI, có 47% doanh nghiệp được khảo sát trả lời

gặp khó khăn trong tiếp cận vốn. 33% doanh nghiệp tư nhân trong nước và 18% doanh nghiệp

FDI cắt giảm số lao động với tỉ lệ giảm tương ứng là 50% và 17% lực lượng lao động. Đối

với doanh nghiệp FDI xuất khẩu, tỉ lệ cắt giảm lao động còn cao hơn. Mối quan tâm nhất của

các doanh nghiệp tư nhân định hướng nội địa là thiếu hụt dòng tiền (VCCI, 2021).

1.1.2 Tổng quan các nghiên cứu về tăng trưởng của DNNVV và tính bức thiết

của nghiên cứu

Sự tăng trưởng của các doanh nghiệp nhỏ thường được coi là mục tiêu cho sự can thiệp

chính sách của các quốc gia. Do có vai trò rất quan trọng nên trên thế giới từ lâu đã có nhiều

nghiên cứu về tăng trưởng của DNNVV.

Nền tảng mà các nghiên cứu về DNNVV ngày nay kế thừa và phát triển đã có từ thập

niên 30 của thế kỷ 20. Tại Pháp có nghiên cứu của Gibrat năm 1931. Tiếp theo là các nghiên

cứu tại Anh, điển hình là của Penrose năm 1959, Hart và Prais năm 1956, Marris năm 1964.

Tại Mỹ, có các nghiên cứu của Hymer và Pashigian năm 1962, Mansfeld năm 1962 và Hall

năm 1987.

Đến nay, đã có nhiều quốc gia, khu vực trên thế giới thực hiện nghiên cứu tăng trưởng

của DNNVV, điển hình có thể kể như:

* Đối với các nghiên cứu trên phạm vi chung các quốc gia trên thế giới

IFC (2021) đã dựa trên bộ số liệu của 129 quốc gia đang phát triển, giai đoạn từ năm

2006 đến năm 2015, nhận thấy, đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ ở các nước đang phát

triển, trung bình khoản vay 1 triệu đô la Mỹ có liên quan đến việc tạo ra thêm 8,15 công việc

cố định mỗi năm, khi so sánh với các doanh nghiệp không có khả năng tiếp cận tài chính.

Zhang và các cộng sự (2022) đã sử dụng thước đo tăng trưởng lao động để đưa vào mô

hình nghiên cứu mẫu số liệu gần 1.800 doanh nghiệp thuộc 12 quốc gia trên thế giới, kết quả

cho thấy hiệu quả của chính phủ, sự ổn định chính trị và không có bạo lực có liên quan tích

cực với sự tăng trưởng của doanh nghiệp. Các doanh nghiệp trẻ hơn và ngoài quốc doanh phát

triển nhanh hơn các doanh nghiệp nhà nước và doanh nghiệp già hơn. Kinh nghiệm quản lý

không ảnh hưởng đến tăng trưởng của công ty.

* Khu vực châu Mỹ

Để nghiên cứu tác động của quy mô và tuổi doanh nghiệp đến tăng trưởng của doanh

nghiệp, Evans (1987) đã sử dụng thang đo tăng trưởng lao động với phương pháp hàm hợp lý

cực đại nghiên cứu hơn 42 nghìn doanh nghiệp thuộc 100 ngành sản xuất tại Mỹ giai đoạn

1976 – 1980. Kết quả nghiên cứu là qui mô và tuổi của doanh nghiệp tác động tiêu cực đến

tăng trưởng lao động của doanh nghiệp. Trong khi Evans nghiên cứu tác động của quy mô và

tuổi doanh nghiệp tác động đến tăng trưởng của doanh nghiệp thì Haynes và Brown (2009)

nghiên cứu tác động của vốn đến tăng trưởng của doanh nghiệp. Haynes và Brown đã nghiên

cứu các công ty tư nhân nhỏ Hoa Kỳ giai đoạn 1993 – 2003 với hơn 7 nghìn quan sát. Bằng

phương pháp hồi quy logistic, kết quả nghiên cứu cho thấy quỹ nội bộ có tác động tích cực

đến tăng trưởng việc làm của doanh nghiệp. Brown và Earle (2017) lại nghiên cứu tác động

vốn vay ngân hàng đến tăng trưởng của doanh nghiệp. Brown và Earle đã sử dụng dữ liệu của

157.400 doanh nghiệp nhỏ Hoa Kỳ giai đoạn 1992 – 2007. Thông qua phương pháp nghiên

cứu OLS và FEM, Brown và Earle kết luận với một khoảng vay khảng 1 triệu đô la Mỹ, trung

bình có từ 3 đến 3,5 việc làm do doanh nghiệp sau khi vay vốn tạo ra trong 3 năm đầu tiên.

* Tại châu Âu

Watson và Wilson (2002) sử dụng phương pháp FEM nghiên cứu DNNVV châu Âu,

giai đoạn 1990 – 1994 nhận thấy lợi nhuận giữ lại (Retained Profit), vốn cổ phần (Share

Capital) và nợ (Total Debt) có tác động tích cực đến tăng trưởng tài sản. Trong khi đó

Heshmati (2001) nghiên cứu DNNVV giai đoạn 1994 – 1998 tại Thụy Điển, sử dụng phương

pháp OLS, FEM và GLS, nhận thấy nợ tác động tích cực đến tăng trưởng doanh thu nhưng

lại tác động tiêu cực đến tăng trưởng tài sản, và không thể hiện ý nghĩa tác động đối với tăng

trưởng lao động. Serrasqueiro và cộng sự (2018) sử dụng phương pháp GMM nghiên cứu

DNNVV Bồ Đào Nha giai đoạn 2003 – 2012 cũng kết luận giống như Heshmati, nợ tác động

ngược chiều tăng trưởng tổng tài sản, trong khi dòng vốn thu được từ các hoạt động sản xuất

kinh doanh tác động tích cực.

Trong khi kết quả nghiên cứu của Heshmati tác động của nợ đến tăng trưởng lao động

không thể hiện ý nghĩa thì Becchetti và Trovato (2002) nghiên cứu DNNVV tại Ý giai đoạn

1995 – 1997 lại có kết quả nợ tác động tích cực đến tăng trưởng lao động. Rahaman (2011)

cũng sử dụng thang đo tăng trưởng lao động để nghiên DNNVV tại Vương quốc Anh và

Ireland giai đoạn 1991 – 2001 thông qua phương pháp OLS và GMM, và nhận thấy tài chính

nội bộ và bên ngoài có tác động tích cực đối với tăng trưởng lao động của doanh nghiệp.

* Tại Đông châu Âu, Trung châu Á, Đông Á

Ullah và Wei (2017) đã sử dụng phương pháp hồi quy OLS, FEM và mô hình hồi quy

2 bước nghiên cứu bộ dữ liệu hơn 20 nghìn DNNVV ở 30 quốc gia Đông Âu và Trung Á giai

đoạn 2002–2014. Ullah và Wei nhận thấy tài chính ngân hàng chính thức có có tác động tích

cực đến tăng trưởng lao động và tăng trưởng doanh thu của doanh nghiệp. Gereben và các

cộng sự (2019) đã nghiên cứu tác động của nguồn vốn vay của các Ngân hàng Đầu tư Châu

Âu đối với hoạt động của hơn 5 ngàn DNNVV tại 8 quốc gia thuộc Trung và Đông châu Âu

giai đoạn 2008-2014. Kết quả nghiên cứu là hoạt động cho vay của các ngân hàng đầu tư có

tác động tích cực đến việc làm, doanh thu và khả năng thành công của các DNNVV. Tương

tự, để xem xét tác động của vốn vay đối với tăng trưởng việc làm, Amamou và cộng sự (2020)

đã nghiên cứu hoạt động của hơn 400 nghìn DNNVV tại 28 quốc gia thành viên của Liên

minh Châu Âu giai đoạn 2008 – 2014. Nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy probit, OLS,

FEM và nhận thấy nguồn vốn vay từ ngân hàng có tác động tích cực đến việc làm, quy mô

doanh nghiệp.

Tại Nhật Bản, Honjo và Harada (2006) đã nghiên cứu gần 7 ngàn DNNVV trong ngành

sản xuất công nghiệp giai đoạn 1995 – 1999. Honjo và Harada nhận thấy qui mô và tuổi doanh

nghiệp đều tác động tiêu cực đến tăng trưởng lao động, tăng trưởng doanh thu và tăng trưởng

tài sản của doanh nghiệp; nợ có tác động tiêu cực đến tăng trưởng lao động và tăng trưởng

tổng tài sản, tác động tích cực đến tăng trưởng doanh thu.

* Tại Việt Nam:

Nham (2012), đã dựa trên bộ số liệu gồm hơn 350 DNNVV Việt Nam để nghiên cứu

tác động của các yếu tố đến tăng trưởng của doanh nghiệp giai đoạn 2002 – 2004, với phương

pháp nghiên cứu OLS. Kết quả nghiên cứu cho thấy quy mô và tuổi của doanh nghiệp có tác

động tích cực đến tăng trưởng doanh thu; nữ doanh nhân có tác động tiêu cực đến tăng trưởng

doanh thu; không có sự khác biệt giữa các ngành và giữa các doanh nhân có trình độ giáo dục

đào tạo đến tăng trưởng doanh thu. Pham và các cộng sự (2017) đã nghiên cứu 2.500 DNNVV

tại Việt Nam từ năm 2007 – 2015, thông qua phương pháp OLS, FEM và REM. Kết quả

nghiên cứu của Pham và các cộng sự có chỗ giống với nghiên cứu của Nham là qui mô và

tuổi doanh nghiệp tác động tích cực đến tăng trưởng doanh. Pham và các cộng sự phát hiện

thêm là qui mô của doanh nghiệp tác động tích cực đến tăng trưởng lao động. Mặt khác, sở

hữu doanh nghiệp, khu vực doanh nghiệp và trình độ học vấn chuyên nghiệp có tác động đến

tăng trưởng doanh thu và tăng trưởng lao động của doanh nghiệp.

Nguyen và các cộng sự (2018) nghiên cứu hơn 3 nghìn DNNVV Việt Nam từ năm

2004 – 2014, sử dụng phương pháp GMM. Kết quả nghiên cứu cho thấy nợ tác động tiêu cực

đến tăng trưởng doanh thu. Trong khi đó, Pham và các cộng sự (2020) đã nghiên cứu hơn 250

doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn 2008 – 2015 với phương pháp FEM, và nhận thấy nợ tác

động tích cực đến tăng trưởng doanh thu và tăng trưởng tổng tài sản. Le (2022) cũng có quan

điểm giống với Pham và các cộng sự (2020) về tác động của nợ đối với tăng trưởng doanh

thu. Le đã sử dụng mẫu nghiên cứu gồm hơn 36 nghìn DNNVV Việt Nam và kết luận nợ tác

động tích cực đến tăng trưởng doanh thu thông qua phương pháp OLS và GMM. Le cũng

phát hiện yếu tố xuất khẩu tác động tích cực đến tăng trưởng doanh thu trong khi qui mô và

tuổi doanh nghiệp tác động tiêu cực đến tăng trưởng doanh thu.

Ha và các cộng sự (2022, 2023) đã sử dụng phương pháp phân tích Bayes để nghiên

cứu tăng trưởng của doanh nghiệp dựa trên mẫu nghiên cứu hơn 2 nghìn DNNVV Việt Nam

trong giai đoạn 2005 – 2015. Kết quả nghiên cứu là nợ có tác động tiêu cực đến tăng trưởng

tài sản doanh nghiệp trong khi vốn chủ sở hữu có tác động tích cực đến tăng trưởng tài sản

của doanh nghiệp; Nợ có tác động tích cực đến tăng trưởng lao động tron khi vốn chủ sở hữu

có tác động tiêu cực đến tăng trưởng lao động.

Trinh và Doan (2018) đã sử dụng phương pháp hồi qui phân vị để nghiên cứu tăng

trưởng của DNNVV Việt Nam giai đoạn 2005 – 2013, với kết quả nghiên cứu tuổi của doanh

nghiệp tác động tích cực đến tăng trưởng lao động, tăng trưởng sản phẩm đầu ra, tăng trưởng

năng suất lao động. Trong khi Pham và các cộng sự (2020) lại nhận thấy qui mô doanh nghiệp

tác động tích cực và tuổi doanh nghiệp tác động tiêu cực đến tăng trưởng doanh thu và tài sản.

Ha và các cộng sự (2022, 2023) cũng có quan điểm tương tự, cho rằng qui mô doanh nghiệp

có tác động tích cực đến tăng trưởng lao động và tăng trưởng tài sản, trong khi tuổi doanh

nghiệp tác động tiêu cực đến tăng trưởng lao động và tăng trưởng tài sản.

Như vậy, từ các các kết luận của các nghiên trên thế giới đã đề cập, có thể nhận thấy

một số đặc điểm liên quan đến nghiên cứu tăng trưởng DNNVV như sau:

Thứ nhất, tuy cùng nghiên cứu tăng trưởng doanh nghiệp, nhưng mục tiêu và nội dung

chi tiết từng nghiên cứu khác nhau. Các yếu tố mà các tác giả xem xét tác động đến tăng

trưởng có thể phân thành các yếu tố chung tác động đến tăng trưởng; tác động của yếu tố bên

trong, bên ngoài đến tăng trưởng doanh nghiệp; tác động của vốn và yếu tố môi trường đến

tăng trưởng doanh nghiệp.

Thứ hai, về mặt thang đo tăng trưởng, có tác giả sử dụng 1 thang đo, có tác giả sử dụng

2, hoặc 3 thang đo là tăng trưởng lao động, tăng trưởng doanh thu và tăng trưởng tài sản. Như

nghiên cứu của Evans (1987), Brown và cộng sự (2017) sử dụng mô hình tăng trưởng lao

động, Ullah và Wei (2017) sử dụng mô hình tăng trưởng lao động và tăng trưởng doanh thu.

Trong khi, Heshmati (2001) và Honjo và Harada (2006) lại sử dụng 3 mô hình tăng trưởng.

Mặt khác, các nghiên cứu sử dụng nhiều kỹ thuật tính toán và phương pháp phân tích khác

nhau.

Thứ ba, phạm vi nghiên cứu và giai đoạn nghiên cứu của các tác giả khác nhau. Nghiên

cứu của Heshmati tại khu vực châu Âu, trong khi nghiên cứu của Honjo và Harada tại khu

vực đông Á. Các kỹ thuật tính toán và phương pháp phân tích có thể bị ảnh hưởng bởi mẫu

số liệu quan sát.

Thứ tư, kết luận của các nghiên cứu có thể giống, khác hoặc mâu thuẫn lẫn nhau, hoặc

chưa thể hiện hết ý nghĩa thống kê của mối quan hệ tác động trong mô hình nghiên cứu.

Heshmati phát hiện nợ tác động tích cực đến tăng trưởng doanh thu, tác động tiêu cực đến

tăng trưởng tổng tài sản, không thể hiện ý nghĩa đối với tác động đến tăng trưởng lao động.

Nhưng Honjo & Harada lại phát hiện thêm Nợ có tác động tích cực đến tăng trưởng doanh

thu, tác động tiêu cực đến tăng trưởng tài sản và lao động.

Xét trường hợp các nghiên cứu tại Việt Nam đã đề cập trên, chỉ có nghiên cứu của Ha

và các cộng sự (2023; 2022) phát hiện vốn chủ sở hữu có tác động tích cực đến tăng trưởng

tài sản, tác động tiêu cực đến tăng trưởng lao động; nợ có tác động tích cực đến tăng trưởng

lao động và tác động tiêu cực đến tăng trưởng tài sản.

Đối với các nghiên cứu còn lại, các tác giả có kết luận giống nhau là Pham và các cộng

sự (2020); Le (2022) kết luận nợ có tác động tích cực đến tăng trưởng doanh thu.

Các nghiên cứu có kết luận khác nhau là, Ha và các cộng sự (2022) có kết luận nợ có

tác động tiêu cực đến tăng trưởng tài sản trong khi Pham và các cộng sự (2020) có kết luận

nợ có tác động tích cực đến tăng trưởng tài sản. Nguyen và cộng sự (2018) kết luận nợ tác

động tiêu cực đến tăng trưởng doanh thu trong khi Pham và các cộng sự (2020), Le (2022)

kết luận nợ có tác động tích cực đến tăng trưởng doanh thu.

Nhận thấy kết quả nghiên cứu có thể bị ảnh hưởng do thang đo nghiên cứu, mẫu số

liệu quan sát và kỹ thuật tính toán phân tích, trong khi các nghiên cứu nêu trên lại không nhất

quán về những đặc điểm này, đồng thời ý nghĩa về mặt thống kê của mối quan hệ tác động

của các biến số chưa thể hiện hết trong mô hình nghiên cứu. Do đó, để khắc phục các kết quả

nghiên cứu khác nhau và mâu thuẫn, việc bổ sung thêm những nghiên cứu có cách tiếp cận

mới với sự hỗ trợ của công cụ vi tính để gia tăng mức độ tin cậy và tính vững của kết luận là

cần thiết.

Mặt khác, với thực trạng DNNVV gặp nhiều khó khăn về tiếp cận vốn và xu thế các

ngân hàng áp dụng các hiệp ước Basel, đồng thời hiện nay thế giới đang gặp khủng hoảng

kinh tế do đại dịch Covid-19 thì việc tiếp cận nguồn vốn vay của DNNVV để duy trì hoạt

động và tăng trưởng đã khó khăn lại càng thêm khó khăn hơn.

Nhưng để tiếp cận nguồn vốn đạt được mục tiêu, phải có sự vận động tích cực từ hai

phía là “cung” và “cầu” vốn. Đã có nhiều góp ý là các cơ quan quản lý và các nhà cung vốn

cần tạo điều kiện tốt hơn để các doanh nghiệp có được nguồn vốn. Nhưng bản thân các doanh

nghiệp, phía “cầu” vốn thì sao? Các doanh nghiệp đã thể hiện sự sẵn sàng tiếp cận và sử dụng

đồng vốn tiếp cận đạt hiệu quả chưa? DNNVV Việt Nam được đánh giá là có tính sáng tạo,

nhạy bén và năng động trong việc mang ý tưởng đến với thị trường. Tuy nhiên, DNNVV Việt

Nam có đặc điểm là hạn chế chi tiêu cho nghiên cứu và phát triển, việc đổi mới doanh nghiệp

có “bản chất tiết kiệm” như thực hiện những sửa đổi nhỏ đối với các sản phẩm hiện có để

giúp khách hàng có thu nhập thấp dễ tiếp cận hơn (OECD, 2021). Và đây cũng chính là một

trong những nét đặc trưng cần nghiên cứu.

Do đó, đề tài “Tiếp cận vốn và tăng trưởng của các doanh nghiệp nhỏ và vừa Việt

Nam” được thực hiện nhằm nghiên cứu sự tác động của tiếp cận vốn và yếu tố môi trường

đến tăng trưởng của DNNVV tại Việt Nam, góp phần bổ sung thêm tài liệu nghiên cứu về

tăng trưởng doanh nghiệp và những hàm ý chính sách liên quan.

1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

1.2.1 Mục tiêu chung

Mục tiêu chung là nghiên cứu sự tác động của tiếp cận vốn và yếu tố môi trường đến

tăng trưởng của các DNNVV tại Việt Nam, qua đó gợi ý chính sách liên quan đến tiếp cận

vốn và các yếu tố môi trường trong vấn đề tăng trưởng của các DNNVV Việt Nam.

1.2.2 Mục tiêu cụ thể

1. Nghiên cứu sự tác động của tiếp cận vốn đến tăng trưởng của các DNNVV tại Việt

Nam.

2. Nghiên cứu sự tác động của yếu tố môi trường đến tăng trưởng của các DNNVV tại

Việt Nam.

3. Góp ý chính sách liên quan đến tiếp cận vốn và các yếu tố môi trường trong vấn đề

tăng trưởng của các DNNVV Việt Nam.

1.3 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

Để đạt được mục tiêu, đề tài cần trả lời được những câu hỏi sau:

1. Tiếp cận vốn có tác động đến tăng trưởng của các DNNVV tại Việt Nam hay không?

Xu hướng và mức độ tác động như thế nào?

2. Các yếu tố môi trường có tác động như thế nào đến tăng trưởng của các DNNVV

tại Việt Nam?

3. Những góp ý nào là cần thiết đối với các chính sách liên quan đến tiếp cận vốn và

các yếu tố môi trường trong vấn đề tăng trưởng của các DNNVV tại Việt Nam?

1.4 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu

Nghiên cứu sự tác động của tiếp cận vốn và yếu tố môi trường đến tăng trưởng của các

DNNVV tại Việt Nam

1.4.2 Phạm vi nghiên cứu

Để thực hiện các mục tiêu nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu của đề là:

- Về nội dung nghiên cứu:

Đối với chỉ tiêu tăng trưởng doanh nghiệp: Dựa trên các lý thuyết tăng trưởng của

doanh nghiệp (Coase, 1937; Penrose, 2009; Gouillart và Kelly, 1995; Freel và Robson, 2004;

Delmar, 1997), đề tài đưa vào mô hình nghiên cứu 3 chỉ tiêu là tăng trưởng lao động, tăng

trưởng doanh thu và tăng trưởng tài sản của doanh nghiệp.

Đối với chỉ tiêu tiếp cận vốn: Đề tài nghiên cứu sự tác động của tiếp cận vốn thông

qua phân tích sự tác động của vốn chủ sở hữu và nợ đến tăng trưởng doanh nghiệp trong mô

hình nghiên cứu, dựa trên lý thuyết định nghĩa tiếp cận vốn của Levine (1997), Beck và

Demirguc-Kunt (2008); lý thuyết về tiếp cận các dịch vụ tài chính và sử dụng vốn tiếp cận

của World Bank (2008); lý thuyết về tiêu chí số lượng vốn phản ảnh tiếp cận vốn của Merton

(1995).

- Về không gian và thời gian:

Danh mục các đơn vị DNNVV (theo Nghị định số 39/2018/NĐ-CP) được nghiên cứu

thuộc khu vực chính thức gồm: doanh nghiệp tư nhân; hợp tác xã; công ty trách nhiệm hữu

hạn và công ty cổ phần không có vốn của Nhà nước; những cơ sở kinh doanh được định nghĩa

là tổ chức kinh tế do tư nhân sở hữu không đăng ký hoạt động theo Luật Doanh nghiệp, hoạt

động kinh doanh tại một địa chỉ xác định và có ít nhất một lao động làm việc toàn thời gian.

Trong đó:

- Doanh nghiệp siêu nhỏ: ≤ 10 lao động.

- Doanh nghiệp nhỏ: từ 10 đến 50 lao động.

- Doanh nghiệp vừa: trên 50 đến 300 lao động.

Mẫu doanh nghiệp thuộc mười tỉnh, thành phố được điều tra chiếm 30% trên tổng thể

các doanh nghiệp sản xuất ngoài quốc doanh của cả nước vào năm 2005. Để đảm bảo tính đại

diện ở cấp tỉnh cho các doanh nghiệp sản xuất chính thức đã đăng ký ngoài quốc doanh, trước

hết ước tính cỡ mẫu nhỏ nhất trong nhóm (tỉnh Lâm Đồng) và sau đó xác định cỡ mẫu cho

các tỉnh còn lại. Chọn mẫu phân tầng được áp dụng nhằm đảm bảo số lượng phù hợp các

doanh nghiệp thuộc các hình thức pháp lý khác nhau trên từng địa bàn điều tra.

Đề tài sử dụng nguồn số liệu gồm:

Số liệu tổng hợp từ Tổng cục Thống kê thông qua các tài liệu tổng kết, các báo cáo

thường niên về hoạt động của doanh nghiệp (DN) từ năm 2005 đến năm 2022.

Số liệu do Viện Nghiên cứu Quản lý Kinh tế Trung ương (CIEM), Viện Khoa học Lao

động và Các vấn đề Xã hội (ILSSA), Viện Nghiên cứu Kinh tế Phát triển Thế giới của Đại

học Liên hợp quốc (UNU-WIDER) và Khoa kinh tế (DOE) của trường đại học Copenhagen

phối hợp điều tra nghiên cứu. Số liệu thu thập được thực hiện 2 năm một lần từ năm 2005 đến

năm 2015 trên cơ sở các phương pháp lựa chọn của các vòng điều tra trước, bao gồm từ 2.512

đến 2.821 DNNVV thuộc 20 ngành hoạt động trong lĩnh vực chế biến, chế tạo tại 10 tỉnh,

thành phố trực thuộc Trung ương bao gồm Hà Nội, Hải Phòng, Thành phố Hồ Chí Minh, Hà

Tây, Phú Thọ, Nghệ An, Quảng Nam, Khánh Hòa, Lâm Đồng và Long An. Bộ dữ liệu được

hỗ trợ cung cấp bởi UNU-WIDE.

1.5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phương pháp nghiên cứu của đề tài sử dụng kết hợp phương pháp định tính và phương

pháp định lượng, trong đó:

- Phương pháp định tính:

Sử dụng thông qua các kỹ thuật phân tích, tổng hợp dựa trên cơ sở lý thuyết khoa học

và các nghiên cứu thực nghiệm trước; kỹ thuật thống kê mô tả sử dụng để phân tích thực trạng

của hiện tượng, tính chất của các biến số nghiên cứu.

- Phương pháp định lượng:

Với mục tiêu phương pháp nghiên cứu phải đảm bảo mức độ tin cậy và tính vững của

kết quả nghiên cứu, thông qua các mô hình kinh tế lượng được xây dựng dựa trên cơ sở lý

thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm trước, đề tài sử dụng phương pháp định lượng Bayes,

với kỹ thuật Markov Chain Monte Carlo (MCMC), chọn mẫu Gibbs và Metropolis-Hastings

để nghiên cứu tác động của vốn chủ sở hữu, nợ và yếu tố môi trường đến tăng trưởng của các

DNNVV tại Việt Nam.

1.6 NHỮNG ĐÓNG GÓP MỚI CỦA LUẬN ÁN

1.6.1 Về mặt khoa học

Thứ nhất, các nghiên cứu trước đây với trường hợp đưa vào mô hình 1 hoặc 2 thang

đo tăng trưởng, xét một trong hai yếu tố vốn tác động dưới dạng số tuyệt đối, chỉ xét hệ số nợ

trong mô hình, hoặc đưa vào 3 mô hình tăng trưởng nhưng chưa thể hiện hết ý nghĩa thống

kê của kết quả nghiên cứu… có thể xem như khoảng trống lý thuyết cần được bổ sung. Việc

sử dụng thang đo khác nhau sẽ dẫn đến kết quả nghiên cứu khác nhau. Mặt khác, các nghiên

cứu với dữ liệu và phạm vi nghiên cứu khác nhau sẽ không đảm bảo tiêu chuẩn nhất quán để

so sánh các kết quả nghiên cứu (Delmar, 1997). Do đó, đề tài đưa vào mô hình để xem xét tác

động của tiếp cận vốn thông qua 2 nguồn vốn tiếp cận là vốn chủ sở hữu và nợ đến 3 thang

đo tăng trưởng sẽ giúp cho vấn đề phân tích rộng hơn, thuận tiện hơn dựa trên cơ sở xét mối

tương quan giữa các biến số với cùng gốc so sánh, đồng thời đối chiếu kết quả thực nghiệm

với cơ sở lý thuyết được rõ ràng hơn.

Thứ hai, đề tài sử dụng phương pháp Bayes với 3 thang đo tăng trưởng và hai thành

phần vốn tác động là cách tiếp cận mới so với các nghiên cứu trước đây sử dụng phương pháp

nghiên cứu tần suất (frequentist statistics). Phương pháp Bayes có ưu điểm là cho kết quả xác

suất trực tiếp về các tác động đã được giả định (hypothesis), không bị ảnh hưởng trong trường

hợp mẫu nhỏ, thiếu quan sát, hoặc vi phạm các giả thiết của phương pháp nghiên cứu

(assumption) như trường hợp của phương pháp tần suất.

Thứ ba, đề tài cung cấp bằng chứng cho thấy tiếp cận vốn có tác động đến tăng trưởng

của DNNVV tại Việt Nam. Trong đó, hai nguồn vốn tiếp cận sử dụng là vốn chủ sở hữu có

tác động tích cực đến tăng trưởng tài sản, nợ có tác động tích cực đến tăng trưởng lao động

và tăng trưởng doanh thu.

1.6.2 Về mặt thực tiễn

Thứ nhất, đề tài phản ảnh rõ xu hướng và mức độ tác động của nguồn vốn chủ sở hữu

và nợ đối với tăng trưởng của DNNVV Việt Nam với qui mô số liệu tương đối lớn, thông qua

kỹ thuật phân tích và kiểm định chặt chẽ.

Thứ hai, bổ sung minh chứng về kết quả thực nghiệm tác động của nguồn vốn tiếp cận

sử dụng là vốn chủ sở hữu và nợ đến tăng trưởng của DNNVV Việt Nam.

Thứ ba, Kết quả nghiên cứu được đối chiếu, so sánh với trường hợp của thế giới và là

nguồn tham khảo cần thiết cho hoạch định chính sách quản trị và điều hành liên quan.

- Kết quả tác động tích cực của vốn chủ sở hữu đến tăng trưởng tài sản là cơ sở tốt đối

với doanh nghiệp, nhất là doanh nghiệp khởi nghiệp trong kế hoạch tạo lập nguồn vốn, định

hướng qui mô tăng trưởng và hoạt động của doanh nghiệp. Kết quả nợ có tác động tích cực

đến tăng trưởng lao động và tăng trưởng doanh thu sẽ là thông tin tốt, là niềm tin để các ngân

hàng thương mại, các tổ chức tín dụng tăng mức cho vay đối với các doanh nghiệp. Về phía

doanh nghiệp, kết quả này cũng là cơ sở khuyến khích để các doanh nghiệp xây dựng kế

hoạch phân bổ các nguồn vốn, tận dụng lợi thế nguồn vốn vay trong hoạt động sản xuất kinh

doanh. Kết quả nghiên cứu cũng là cơ sở để các cơ quan chức năng, các tổ chức trung gian

giữa ngân hàng và doanh nghiệp hỗ trợ hai phía để quá trình tiếp cận vốn của doanh nghiệp

được thuận tiện hơn.

- Kết quả qui mô doanh nghiệp có tác động tích cực và tuổi doanh nghiệp có tác động

tiêu cực đến tăng trưởng lao động, tăng trưởng doanh thu và tăng trưởng tài sản sẽ giúp cho

doanh nghiệp chủ động xây dựng chiến lược kế hoạch cho các quá trình hoạt động. Đây cũng

là cơ sở để các cơ quan chức năng đề ra những lộ trình hỗ trợ phù hợp.

- Kết quả trình độ giáo dục đào tạo, yếu tố xuất khẩu, ngành có tác động đến tăng

trưởng doanh nghiệp là cơ sở giúp doanh nghiệp bố trí, sử dụng các nguồn lực phù hợp, giúp

các cơ quan chức năng thiết lập những quy hoạch chung hiện tại và những định hướng tương

lai.

1.7 BỐ CỤC NỘI DUNG CỦA LUẬN ÁN

Chương 1: Giới thiệu

Chương 2: Tổng quan lý thuyết

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 5: Kết luận và góp ý chính sách

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1

Chương 1 đã giới thiệu mục tiêu nghiên cứu và tính cấp thiết của đề tài. Các nội dung

được giới thiệu gồm đối tượng, phạm vi nghiên cứu, nguồn số liệu, câu hỏi nghiên cứu và

phương pháp nghiên cứu. Những đóng góp về mặt khoa học và thực tiễn của đề tài cũng đã

được nêu. Ngoài ra, chương 1 cũng nêu bố cục nội dung của đề tài gồm 5 chương.

Chương 2: TỔNG QUAN LÝ THUYẾT

2.1 TĂNG TRƯỞNG KINH TẾ

Tăng trưởng kinh tế là sự chênh lệch về quy mô kinh tế giữa hai thời kỳ cần so sánh.

Tăng trưởng là sự gia tăng tổng sản lượng đầu ra của quá trình sản xuất.

Điển hình cho trường phái cổ điển, nhà kinh tế học Adam Smith (1776) nhận thấy tăng

trưởng có thể được tạo ra trong sản xuất cũng như nông nghiệp thông qua các yếu tố sản xuất

(đất đai, lao động và vốn), được phản ánh trong sự tăng trưởng của năng suất lao động và sự

gia tăng về quy mô hoạt động của vốn. John Stuart Mill (1848) đã hệ thống hóa trường phái

cổ điển, tổng kết các nghiên cứu trước đây. Trọng tâm của quan điểm là ý tưởng về sự tích

lũy liên tục của vốn. Theo lý thuyết, sự gia tăng vốn dẫn đến tăng nhu cầu lao động.

Đại diện cho lý thuyết tăng trưởng kinh tế hậu Keyenes, theo Evsey Domar (1946), chỉ

có tích lũy vốn ngày càng tăng, tức là tăng trưởng đầu tư, mới cung cấp cho nền kinh tế sự

cân bằng động giữa tổng cầu và tổng cung.

Các nhà kinh tế theo lý thuyết tân cổ điển như Alfred Marshall (1890), John Bates

Clark (1899), Irving Fisher (1930) cho rằng ngoài yếu tố tích lũy vốn (tức tăng trưởng đầu

tư), còn có các yếu tố khác tác động đến tăng trưởng như tiến bộ công nghệ, tăng trưởng giáo

dục, kỹ năng, cải tiến tổ chức sản xuất…

Robert Solow (1957) đã phản ảnh mối liên hệ giữa ba nguồn tăng trưởng kinh tế là đầu

tư, lực lượng lao động và tiến bộ công nghệ. Mankiw và các cộng sự (1992) biểu diễn mô

hình của Solow theo dạng hàm sản xuất Cobb – Douglas và bổ sung vào yếu tố nguồn vốn

nhân lực (Human capital) như sau:

Y(t) = F [(K (t), A (t)L (t)] = 𝐾(𝑡)𝛼𝐻(𝑡)𝛽(𝐴(𝑡)L(𝑡))1−𝛼−𝛽

0 < α < 1, 0 < β < 1, α + β < 1

Y(t): tổng lượng hàng hóa sản xuất cuối cùng tại thời điểm t

K(t), L(t), A(t): tổng vốn, lực lượng lao động, công nghệ tại thời điểm t.

A(t) đại diện cho tất cả các hiệu ứng tổ chức sản xuất, thị trường đối với các yếu tố sản

xuất được sử dụng.

H(t) đại diện cho yếu tố vốn nhân lực.

Mô hình được Mankiw và các cộng sự đưa vào nghiên cứu thực nghiệm và là đóng

góp quan trọng cho lý thuyết tăng trưởng kinh tế.

2.2 TĂNG TRƯỞNG DOANH NGHIỆP

Dựa trên tài liệu nghiên cứu về tăng trưởng doanh nghiệp, hiện nay có 3 lý thuyết được

hình thành, đó là Lý thuyết tăng trưởng dựa trên lý thuyết ranh giới công ty, lý thuyết tăng

trưởng dựa trên vòng đời và lý thuyết tăng trưởng dựa trên sự kết hợp gen.

2.2.1 Lý thuyết tăng trưởng dựa trên lý thuyết ranh giới công ty (Coase, 1937)

Trong tác phẩm The Nature of the Firm, 1937, Coase cho rằng một công ty trở nên lớn

hơn khi có thêm các giao dịch (được điều phối thông qua cơ chế giá) được tổ chức bởi doanh

nhân và trở nên nhỏ hơn khi doanh nhân từ bỏ tổ chức của các giao dịch đó. Coase đã sử dụng

khái niệm “chi phí giao dịch” để giải thích lý do hình thành doanh nghiệp và xác định qui mô.

Theo Coase, khi doanh nghiệp bổ sung chi phí giao dịch thì quy mô của doanh nghiệp sẽ được

mở rộng, và khi quy mô được mở rộng, chi phí giao dịch sẽ tăng thêm.

2.2.2 Lý thuyết tăng trưởng dựa trên vòng đời

Lý thuyết này thường được trình bày dưới dạng các mô hình chu kỳ sống hoặc các giai

đoạn bao gồm toàn bộ vòng đời của một tổ chức (Adizes, 1989; Churchill và Lewis, 1983;

Hanks và cộng sự, 1993; Flamholtz, 1986; Scott và Bruce, 1987).

Thông thường, các mô hình chu kỳ sống bao gồm các giai đoạn xuất hiện, tăng trưởng,

trưởng thành và suy giảm. Phần lớn các mô hình chủ yếu xem xét quá trình phát triển của

doanh nghiệp cho đến giai đoạn trưởng thành và tập trung vào các vấn đề chung mà tổ chức

gặp phải trong quá trình tăng trưởng. Có khá nhiều quan điểm phân chia giai đoạn nghiên cứu

của các học giả. Ví dụ, Sahlman và cộng sự (1999) thì xác định 3 giai đoạn, Timmons và

Spinelli (2003) thì phân chia 4 giai đoạn. Thậm chí có những mô hình phân chia thành 9 hoặc

11 giai đoạn (Levie và Lichtenstein, 2010).

2.2.3 Lý thuyết tăng trưởng dựa trên sự kết hợp gen

Lý thuyết này xem doanh nghiệp như là một cơ thể sinh học, và các yếu tố ảnh hưởng

khác nhau đến doanh nghiệp được xem xét trên các gen và nhiễm sắc thể. Gouillart và Kelly

(1995) là các học giả tiêu biểu, đã tóm tắt ý tưởng của nhiều tác giả khác nhau và định nghĩa

chuyển đổi kinh doanh là sự tái thiết kế có tổ chức của gen mặc dù ở các tốc độ khác nhau

theo bốn khía cạnh là: sắp xếp lại, tái cấu trúc, tái tạo và đổi mới. Sắp xếp lại bao gồm thay

đổi quan điểm, khái niệm của doanh nghiệp. Cấu trúc liên quan đến quy mô doanh nghiệp.

Tái tạo liên quan đến thay đổi tổ chức và môi trường hoạt động của doanh nghiệp. Sự chuyển

đổi của doanh nghiệp tức là sự chuyển đổi của các hệ thống. Sự đổi mới bao gồm đầu tư

những cá nhân với những kỹ năng mới, những mục tiêu mới.

2.2.4 Đo lường tăng trưởng doanh nghiệp

Penrose đã từng nêu quan điểm của mình trong tác phẩm lý thuyết về tăng trưởng

doanh nghiệp năm 1959 là: quy mô công ty nên được đo lường bởi tổng các nguồn lực, kể cả

con người (Penrose, 2009).

Achtenhagen và cộng sự (2010) đã khảo sát quan điểm của các doanh nhân về tăng

trưởng, kết quả các yếu tố được xác định đề cập đến bao gồm: tăng doanh số bán hàng, tăng

về số lượng nhân viên, tăng lợi nhuận, tăng tài sản, phát triển năng lực, thực hành tổ chức

hiệu quả và thiết lập chuyên nghiệp quá trình bán hàng. Theo Freel và Robson (2004), đo

lường tăng trưởng doanh nghiệp nên dựa vào tăng trưởng doanh thu và lao động, vì nó khách

quan và khả thi.

Theo Delmar (1997) các thước đo chủ quan như cảm nhận thị phần và mức độ hài lòng

về hiệu suất không phải là các thước đo thích hợp phản ảnh tăng trưởng của doanh nghiệp.

Delmar nhận thấy các chỉ số tăng trưởng được các nghiên cứu trước sử dụng nhiều nhất là

tăng trưởng lao động và doanh thu. Trong đó, tăng trưởng lao động là một chỉ số quan trọng

của động lực tạo việc làm và tương quan với tăng trưởng doanh thu. Logarit của biến phụ

thuộc thường là một lựa chọn để có được sự phù hợp cao hơn và sử dụng dữ liệu tốt hơn, vấn

đề là việc giải thích mô hình sau khi một sự chuyển đổi đã được thực hiện. Cuối cùng, Delmar

kết luận, tốt hơn là nên coi mỗi nghiên cứu riêng biệt là một đóng góp cho nghiên cứu, vì việc

lựa chọn chỉ số tăng trưởng khác nhau có thể mang lại kết quả khác nhau.

Mặc dù tăng trưởng doanh nghiệp có thể được đo lường theo nhiều cách khác nhau,

tuy nhiên, nhiều tác giả đã có quan điểm tương tự về các chỉ số tăng trưởng, bao gồm thị phần,

tài sản, lợi nhuận, vật chất đầu ra, việc làm, nguồn lực của doanh nghiệp và doanh số bán

hàng (Delmar, 1997; Ardishvili và cộng sự, 1998; Batt, 2002; Gilbert và cộng sự, 2006;

Rafiki, 2019).

Như vậy, dựa trên các lý thuyết tăng trưởng doanh nghiệp, cho rằng “khi doanh nghiệp

bổ sung tổ chức giao dịch thì quy mô của doanh nghiệp sẽ được mở rộng” (Coase, 1937), “sự

chuyển đổi của doanh nghiệp tức là sự chuyển đổi của các hệ thống” (Gouillart và Kelly,

1995), quy mô công ty nên được đo lường bởi tổng các nguồn lực, kể cả con người (Penrose,

2009), việc lựa chọn chỉ số tăng trưởng khác nhau có thể mang lại kết quả khác nhau (Delmar,

1997),… chỉ tiêu phản ảnh tăng trưởng doanh nghiệp có liên quan đến yếu tố con người, kết

quả sản xuất kinh doanh và tài sản của doanh nghiệp. Tiêu chí xếp loại qui mô của DNNVV

trên thế giới và DNNVV Việt Nam (Nghị định số 39/2018/NĐ-CP) cũng dựa vào lực lượng

lao động, tổng doanh thu và tổng vốn. Do đó, sử dụng cả 3 chỉ tiêu tăng trưởng này vào mô

hình nghiên cứu là lựa chọn phù hợp.

Công thức tính:

𝒀𝒕 𝒀𝒕−𝟏

- 1 𝒈𝒕 =

hoặc

)

𝒈𝒕 = ln( 𝒀𝒕 𝒀𝒕−𝟏

𝑔𝑡: Tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp.

𝑌𝑡: Giá trị tại thời điểm t của biến số tăng trưởng.

𝑌𝑡−1: Giá trị tại thời điểm t-1 của biến số tăng trưởng.

2.3 TIẾP CẬN VỐN

2.3.1 Định nghĩa tiếp cận vốn

Tiếp cận vốn là một khái niệm quan trọng trong kinh tế và quản trị doanh nghiệp,

nhưng không có một định nghĩa duy nhất và chung nhất cho nó. Mỗi tác giả có thể có cách

nhìn nhận và phân tích khác nhau về tiếp cận vốn, tùy thuộc vào mục đích, phạm vi, phương

pháp và nguồn dữ liệu của nghiên cứu.

Theo Levine (1997), tiếp cận vốn là sự dễ dàng mà cá nhân và doanh nghiệp có thể sử

dụng các dịch vụ trung gian tài chính để thu được vốn bên ngoài để đầu tư vào các dự án sinh

lợi và thực hiện các giao dịch.

Theo Beck và Demirguc-Kunt (2008), khả năng tiếp cận vốn là mức độ mà các cá nhân

và doanh nghiệp có thể có được các dịch vụ tài chính, bao gồm tín dụng, tiết kiệm, bảo hiểm

và thanh toán.

Theo World Bank (2008), tiếp cận rộng rãi với các dịch vụ tài chính được định nghĩa

là không có các rào cản trong việc sử dụng các dịch vụ tài chính.

Như vậy, khái niệm tiếp cận vốn không chỉ đơn giản dựa trên lượng vốn mà còn dựa

trên sự sẵn có, khả năng chi trả và sự phù hợp của các sản phẩm, dịch vụ tài chính đáp ứng

nhu cầu của cá nhân và doanh nghiệp. Tuy có những quan điểm khác nhau nhưng một số yếu

tố chung có thể được xem là cơ bản và thiết yếu để định nghĩa tiếp cận vốn, bao gồm:

- Khái niệm vốn

- Khái niệm tiếp cận

- Các yếu tố ảnh hưởng

2.3.1.1 Khái niệm vốn

Vốn là khái niệm xuất hiện từ rất lâu trong đời sống kinh tế xã hội của thế giới. Ngay

cả trong các xã hội cổ đại phi tiền tệ, một quỹ tài nguyên luôn cần thiết trong quá trình sản

xuất. Do đó, có thể nói rằng vốn đã tồn tại trong xã hội loài người từ thời sơ khai nhất dưới

cả hai dạng: như một quỹ tài nguyên và như một kho hàng hóa.

Theo Lewin and Cachanosky (2021), vốn đã được chứng minh là một khái niệm khó

và thường xuyên gây nhầm lẫn vì nó có ba chiều không thể tách rời, đó là thời gian, số lượng

và giá trị. Trong kinh tế học, khái niệm vốn thực sự là một khái niệm rất rộng, và là một chủ

đề của nhiều cách hiểu khác nhau. Nó có một vị trí quan trọng trong kinh tế với tư cách là

một trong hai yếu tố chính của sản xuất, yếu tố còn lại là lao động. Tích lũy tư bản và đầu tư

đã được cả những người theo chủ nghĩa Keynes và Marxian coi là điều cần thiết cho tăng

trưởng kinh tế (Stockhammer, 2004). Các nhà kinh tế học có xu hướng coi vốn là tư liệu sản

xuất, là tài sản, trong khi theo cách nói thông thường cũng như trong các lĩnh vực khác, như

kế toán, vốn được xem như một quỹ tiền tệ (vốn chủ sở hữu cộng với nợ). Các nhà kinh tế tập

trung chủ yếu vào số lượng, như Fisher (2005) đã mô tả, “một đại lượng được đo bằng giá

trị”.

Theo Braun (2017), trước khi các nhà kinh tế học và nhà xã hội học đưa ra định nghĩa

của riêng họ về thuật ngữ “vốn”, nó thường được hiểu là tiền được chủ sở hữu hoặc cổ đông

đầu tư vào doanh nghiệp của họ và nó tiếp tục được hiểu theo cách này trong thực tế kinh

doanh hàng ngày. Hodgson (2014) cho rằng các nhà kinh tế đã coi thường bản chất của vốn

như một đặc điểm lịch sử cụ thể của chủ nghĩa tư bản bằng cách sử dụng khái niệm vốn dùng

để chỉ các hoạt động vật chất liên quan đến quá trình sản xuất hơn là các hoạt động mua lại

của các doanh nghiệp kinh doanh. Cohen và Harcourt (2003) đã chỉ ra rằng các khái niệm hay

cách giải thích kép về vốn cũng là nguồn gốc của những tranh cãi xung quanh lý thuyết vốn.

Dựa trên quan điểm của các nhà kinh tế đi trước, Trivedi & Bhattacharya (2018) đã đề

xuất, về cơ bản chúng ta có một khái niệm song sinh về vốn: vốn như một quỹ tiền tệ và tư

bản là tư liệu sản xuất được tài trợ bởi các quỹ, đó là tư bản vật chất hoặc tư bản sản xuất. Do

đó, chúng ta cần hiểu sự phân đôi cũng như mối liên hệ giữa hai yếu tố này trong nền kinh tế

tài chính.

Mises, (1949) đã định nghĩa vốn là tổng số tiền tương đương của tất cả các tài sản trừ

đi tổng số tiền tương đương của tất cả các khoản nợ phải trả được dành riêng tại một thời

điểm xác định để tiến hành các hoạt động của một đơn vị kinh doanh nhất định. Nhưng Lewin

và Cachanosky (2021) đã lập luận, nếu nói như Mises, giả sử khi một người chủ của một công

ty sở hữu một công cụ A quyết định bán nó, và sau đó thuê lại, thì công cụ đó không được coi

là vốn vì có sự thay đổi về quyền sở hữu. Nhưng công cụ này vẫn là một tài sản được công ty

sử dụng bất kể chủ sở hữu là ai hoặc chi phí cơ hội được ghi nhận như thế nào vì lý do kế

toán. Do đó, theo Lewin và Cachanosky (2021), sẽ chính xác hơn khi coi vốn là giá trị của tất

cả hàng hóa sản xuất nằm trong tầm kiểm soát của một công ty, thay vì chỉ là giá trị của những

hàng hóa thuộc sở hữu hợp pháp của công ty. Lewin và Cachanosky (2021) cũng cho rằng,

điều quan trọng liên quan đến vốn nằm trong lý thuyết về tăng trưởng, thuộc hàm sản xuất

tân cổ điển. Tích lũy vốn được coi là một yêu cầu tất yếu để tăng trưởng kinh tế cùng với các

mặt khác của chức năng sản xuất.

2.3.1.2 Khái niệm tiếp cận

Tiếp cận là khả năng của doanh nghiệp hoặc cá nhân để có được vốn từ các nguồn

khác nhau (Levine, 1997), là không có các rào cản trong việc sử dụng các dịch vụ tài chính

(World Bank, 2008).

Theo lý thuyết kinh tế học và lý thuyết tài chính, có nhiều cách phân loại nguồn vốn.

Nếu dựa vào chức năng tham gia quá trình sản xuất kinh doanh thì có hai loại là vốn cố định

và vốn lưu động. Nếu căn cứ theo nguồn hình thành vốn thì có vốn chủ sở hữu (Equity) và

vốn nợ (Liability). Trong đó vốn chủ sở hữu là nguồn vốn do nhà đầu tư góp vốn, lợi nhuận

được tạo ra trong quá trình sản xuất kinh doanh, các nguồn quỹ và tài sản. Vốn nợ bao gồm

vốn từ tín dụng ngân hàng, vốn từ tín dụng thương mại, vốn từ phát hành trái phiếu, vốn từ

các đối tác trong kinh doanh, vốn từ các quỹ của Chính phủ, vốn từ các tổ chức quốc tế…

Theo Hwang và cộng sự (2019), nguồn vốn có thể là vốn nội bộ hoặc bên ngoài. Nó

cũng có thể được công khai (như tài trợ của chính phủ) hoặc tư nhân (ngân hàng hoặc công

ty đầu tư), có thể từ các tổ chức không chính thức.

Trong đó, cụ thể vốn tiếp cận như vay ngân hàng, tín dụng, liên doanh vốn và tài sản

cá nhân, có thể khác nhau đáng kể (Frid và cộng sự, 2016; Love, 2018; Robb và cộng sự,

2010; Elston và Audretsch, 2011).

Đối với các DNNVV nói chung, vì các tính năng đặc trưng cho các DNNVV trong giai

đoạn khởi động, chẳng hạn như sự không rõ ràng về thông tin (Berger & Udell, 1998), thiếu

lịch sử giao dịch (Cassar, 2004) và nguy cơ thất bại cao (Huyghebaert & Gucht, 2007), các

DNVVN trong giai đoạn này phụ thuộc nhiều vào các nguồn vốn nội bộ. Đó là lợi nhuận giữ

lại, tiết kiệm cá nhân của chủ sở hữu doanh nghiệp (Wu và cộng sự, 2008).

Các nguồn vốn bên ngoài bao gồm hỗ trợ tài chính từ gia đình và bạn bè (Abouzeedan,

2003); tín dụng thương mại, liên doanh vốn và các nhà tài chính thiên thần (He & baker,

2007); các nguồn chính thức bên ngoài được đại diện bởi các trung gian tài chính như ngân

hàng, tổ chức tài chính và thị trường chứng khoán (Chittenden và cộng sự, 1996). Trong thời

gian xảy ra đại dịch, do tác động của môi trường kinh tế xã hội, cho vay đối với DNNVV trên

thế giới tăng trưởng chậm chạp (OECD, 2020).

2.3.1.3 Các yếu tố ảnh hưởng

Các yếu tố ảnh hưởng là những yếu tố có thể tác động đến tiếp cận vốn của doanh

nghiệp hoặc cá nhân. Các yếu tố này có thể thuộc về bên cung (các tổ chức tài chính) hoặc

bên cầu (doanh nghiệp hoặc cá nhân).

Về phía cung: liên quan đến quyết định cung vốn từ các tổ chức tài chính bao gồm môi

trường kinh tế vĩ mô, chính sách và thể chế của Nhà nước, bản thân các tổ chức tài chính, và

điều kiện đảm bảo từ phía doanh nghiệp để các tổ chức quyết định khoản cho vay.

Về phía cầu: liên quan đến lượng vốn tiếp cận được do ảnh hưởng từ phía doanh nghiệp

bao gồm bản thân của các doanh nghiệp thông qua hiệu quả sử dụng nguồn vốn tiếp cận đạt

được. Việc đạt kết quả tốt các chỉ tiêu sản xuất kinh doanh sẽ tạo niềm tin và vị thế của doanh

nghiệp, giúp thuận lợi hơn cho việc tiếp cận vốn từ các tổ chức tài chính.

Mặt khác, các doanh nghiệp có thể vận dụng các phương thức sử dụng vốn nhằm đạt

được lợi thế hơn trong hoạt động sản xuất kinh doanh, thể hiện qua Lý thuyết đánh đổi trong

tài chính và Lý thuyết trật tự phân hạng.

* Lý thuyết đánh đổi trong tài chính

Lý thuyết đánh đổi là sự phát triển của định lý Modigliani-Miller năm 1958 nhưng có

tính đến ảnh hưởng của thuế và chi phí phá sản. Lý thuyết này được coi là bước khởi đầu cho

sự phát triển của nhiều lý thuyết khác nghiên cứu cách các doanh nghiệp lựa chọn cấu trúc

vốn của mình. Theo Myers (1984), ngay cả trong điều kiện thị trường không hoàn hảo, các

công ty dường như có tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu tối ưu để tối đa hóa giá trị bằng chi phí nợ.

Vì vậy, các công ty sẽ đặt ra một tỷ lệ nợ mục tiêu và dần dần sẽ tiến tới đạt được nó. Theo

Brealey và Myers (2003), các nhà quản lý tài chính thường nghĩ về quyết định vốn chủ sở

hữu và nợ của công ty như một sự đánh đổi giữa lá chắn thuế lãi suất và chi phí của khó khăn

tài chính. Các công ty không sinh lời với các tài sản vô hình, rủi ro phải chủ yếu dựa vào

nguồn vốn chủ sở hữu (Brealey và Myers, 2003).

Theo lý thuyết đánh đổi, nhà quản lý nên chọn tỷ lệ nợ tối đa hóa giá trị doanh nghiệp

(Brealey và Myers, 2003). Vì vậy, theo lý thuyết đánh đổi, các quyết định về cấu trúc vốn của

các công ty hướng tới một tỷ lệ nợ mục tiêu, nơi lá chắn thuế nợ được tối đa hóa và chi phí

phá sản liên quan đến khoản nợ được giảm thiểu. Theo Myers (2001) nợ cung cấp cho công

ty một lá chắn thuế. Lợi thế là do tiền lãi của nợ được khấu trừ trước khi trả thuế (Modigliani

và Miller, 1963).

Theo DeAngelo và Masulis (1980), các công ty có lợi nhuận cao hơn có tỷ lệ nợ mục

tiêu cao hơn, bởi vì họ sẽ đảm bảo tiết kiệm thuế cao hơn từ nợ, khả năng phá sản thấp hơn.

* Lý thuyết trật tự phân hạng

Lý thuyết trật tự phân hạng (Myers và Majluf, 1984 và Myers, 1984) và phần mở rộng

của lý thuyết này (Lucas và McDonald, 1990) được nghiên cứu dựa trên thông tin bất cân

xứng giữa nhà quản lý và nhà đầu tư. Các nhà quản lý có thêm thông tin về giá trị thực của

doanh nghiệp và rủi ro của doanh nghiệp so với các nhà đầu tư bên ngoài. Theo Myers (1984),

các công ty tài trợ cho các hoạt động của mình bằng lợi nhuận giữ lại khi khả thi. Nếu thu

nhập trở lại không tương xứng, thì nợ sẽ được sử dụng. Chỉ trong những trường hợp cực đoan,

các công ty mới sử dụng tài chính vốn cổ phần mới. Như vậy, thứ tự các nguồn tài chính được

sử dụng là nguồn nội quỹ từ lợi nhuận, chứng khoán ngắn hạn, nợ, cổ phiếu ưu đãi và cổ phiếu

phổ thông cuối cùng. Lý thuyết trật tự phân hạng dự đoán rằng việc phát hành vốn cổ phần

(cổ phiếu phổ thông) là nguồn thay thế cuối cùng tài trợ.

Theo Myers (1984), lý thuyết trật tự phân hạng cho thấy rằng các công ty trước tiên

thích các nguồn tài chính nội bộ hơn và họ điều chỉnh tỷ lệ chi trả cổ tức mục tiêu phù hợp

với các cơ hội đầu tư của họ. Nếu các công ty tìm kiếm nguồn tài chính bên ngoài, do chính

sách cổ tức hào phóng, những biến động khó lường về khả năng sinh lời hoặc cơ hội đầu tư,

thì các công ty sẽ chọn nợ (như một công cụ an toàn nhất), sau đó chọn chứng khoán như trái

phiếu chuyển đổi, và sau đó là vốn chủ sở hữu là phương án cuối cùng.

2.3.2 Đo lường tiếp cận vốn

Theo Merton (1995), tiếp cận vốn có thể được đánh giá dựa trên các tiêu chí như số

lượng, loại hình, chi phí, điều kiện, thời gian và rủi ro về vốn. Merton lập luận rằng, khả

năng tiếp cận vốn là chức năng chính của các trung gian tài chính và nó có thể được đo

lường bằng nhiều tiêu chí khác nhau phản ánh sự sẵn có và điều kiện tài trợ.

Mặc dù có thể không phản ảnh hết cung và cầu vốn thực sự của doanh nghiệp do thông

tin bất cân xứng, do thị trường không hoàn hảo, và những ảnh hưởng khác nhưng vốn được

sử dụng là thước đo phổ biến để đại diện tiếp cận vốn.

Ayyagari và cộng sự (2011) đã sử dụng phần tài sản cố định được tài trợ bởi các ngân

hàng làm thước đo khả năng tiếp cận tài chính ngân hàng cho các doanh nghiệp ở các nước

đang phát triển. Fairlie và Robb (2020), đã sử dụng lượng vốn khởi nghiệp do các doanh nhân

Khi đề cập đến khái niệm tài chính toàn diện và tiếp cận tài chính, World Bank (2008) đã lưu

ý là phải phân biệt giữa quyền tiếp cận - khả năng sử dụng - và việc sử dụng thực tế tài chính. Đo

lường việc sử dụng các dịch vụ tài chính sẽ dễ dàng hơn vì có thể quan sát được việc sử dụng.

ở Hoa Kỳ đầu tư để đo lường khả năng tiếp cận vốn.

Theo World Bank, một số cá nhân và công ty có thể có quyền tiếp cận tài chính nhưng

họ không chọn hoặc không sử dụng sản phẩm tài chính. Một số khác có thể có quyền tiếp cận

gián tiếp nhưng sử dụng tài khoản ngân hàng của người khác hoặc sử dụng tài khoản thay thế

cụ thể, sự khác biệt giữa tiếp cận và sử dụng có thể không đáng kể.

gần gũi. Mặt khác, còn có lý do văn hóa, tôn giáo. Tuy nhiên, đối với các loại dịch vụ tài chính

Như vậy, dựa trên lý thuyết của Merton (1995), World Bank (2008), tiếp cận vốn có

thể được đánh giá dựa trên chỉ tiêu số lượng vốn sử dụng của các doanh nghiệp.

Nhưng nguồn vốn mà thực tế các doanh nghiệp sử dụng thuộc loại hình nào, và có đặc

điểm gì?

Từ khái niệm về vốn như đã nêu ở mục 2.3.1.1, theo quan điểm của các nhà kinh tế và

tổng hợp của Trivedi & Bhattacharya (2018), Lewin và Cachanosky (2021) cũng như đối

chiếu với thực tế hoạt động kinh tế tài chính hiện tại, nguồn vốn có thể phân chia thành hai

thành phần chính là “vốn chủ sở hữu” và “nợ”.

Theo Diamond (1984), có những lý do chính đáng về lý thuyết cho việc vay nợ trở

thành nguồn chính của nguồn tài chính bên ngoài vì nó liên quan đến các hình thức chia sẻ

lợi nhuận khác trong một dự án, hợp đồng nợ tiết kiệm chi phí cho việc giám sát chính xác

việc thực hiện dự án. Nợ vay tài chính bên ngoài từ ngân hàng là phổ biến nhất cho các công

ty thuộc mọi quy mô (World Bank, 2008).

Qua kết quả khảo sát 10 nước Asean, Harvie và cộng sự (2013) nhận thấy rằng các

DNVVN sử dụng nguồn tài chính nội bộ trước tiên (các khoản vay từ bạn bè hoặc người thân

và tiết kiệm cá nhân) làm nguồn tài chính chính để thành lập một công ty mới và hoạt động.

Các mục đích chính của nguồn tài chính bên ngoài được yêu cầu là để tạo vốn lưu động, mua

máy móc, thiết bị và phát triển doanh nghiệp (Harvie và cộng sự, 2013).

Theo Rand và cộng sự (2015), các doanh nghiệp nhỏ có xu hướng sử dụng lợi nhuận

để lại để đầu tư cao hơn. Số liệu khảo sát từ 1275 doanh nghiệp Việt Nam năm 2015 cho thấy:

39,7% vốn từ lợi nhuận để lại, 47,2% khoản vay chính thức, 13,1% khoản vay không chính

thức.

Từ thực tế hoạt động của DNNVV trên thế giới và Việt Nam, dựa trên quan điểm lý

thuyết và kết luận từ các nghiên cứu thực nghiệm trước, có thể nói hai thành phần là vốn chủ

sở hữu và vốn vay (nợ) gắn liền với sự ra đời, tồn tại và phát triển của doanh nghiệp. Thông

tin về nguồn vốn của DNNVV thường được thể hiện rõ nhất khi phân chia thành hai nguồn:

vốn chủ sở hữu và nợ. Trong khi các cách phân loại khác không được thể hiện rõ và không

đầy đủ. Do đó, tác động của vốn tiếp cận đến tăng trưởng của doanh nghiệp có thể phản ảnh

thông qua tác động của hai thành phần là vốn chủ sở hữu và nợ trong mô hình nghiên cứu:

Công thức tính:

Tổng tài sản (Total Asset) = Vốn chủ sở hữu (Equity) + Nợ (Liability)

Vốn chủ sở hữu: bao gồm nguồn vốn do nhà đầu tư góp vốn, lợi nhuận được tạo ra

trong quá trình sản xuất kinh doanh, các nguồn quỹ và tài sản.

Nợ: bao gồm vốn từ tín dụng ngân hàng, vốn từ tín dụng thương mại, vốn từ phát hành

trái phiếu, vốn từ các đối tác trong kinh doanh, vốn từ các quỹ của Chính phủ, vốn từ các tổ

chức quốc tế.

2.5 TÁC ĐỘNG CỦA TIẾP CẬN VỐN ĐẾN TĂNG TRƯỞNG DOANH

NGHIỆP

Về mặt lý thuyết tăng trưởng, vốn là yếu tố quan trọng đối với đầu ra của doanh nghiệp.

Lý thuyết tăng trưởng kinh tế cả cổ điển, tân cổ điển và kinh tế học hiện đại đều đề cập đến

vốn trong các yếu tố tạo ra tăng trưởng doanh nghiệp. Để có được các yếu tố đất đai, lao động,

công nghệ trước hết cần phải có vốn. Ngay trong lý thuyết tăng trưởng doanh nghiệp, Coase

(1937) đã chỉ ra rằng khi doanh nghiệp bổ sung “chi phí giao dịch” thì “quy mô” của doanh

nghiệp sẽ được mở rộng,

Theo Yong (1992), Krugman (1994), thành công trong tăng trưởng ở các nước Đông

Á như Thái Lan, Malaysia, Trung Quốc phần lớn là nhờ vào tăng trưởng đầu tư. Theo OECD

(2019), đảm bảo các doanh nghiệp nhỏ được tiếp cận nguồn tài chính dưới các hình thức và

quy mô phù hợp là điều kiện tiên quyết cho sự phát triển và tăng trưởng. Tăng trưởng doanh

nghiệp cần những nguồn lực, trong đó quan trọng nhất là tài chính (Churchill và Lewis, 1983).

Haynes và Brown (2009) cho rằng Nguồn vốn nội bộ rất quan trọng đối với sự tăng

trưởng của DNNVV, và nguồn vốn bên ngoài là cần thiết. Đồng quan điểm, Levine (2004)

nhận thấy rằng một công ty khó tiếp cận được vốn bên ngoài có thể ảnh hưởng nghiêm trọng

đến khả năng theo đuổi sự phát triển của công ty. Để nâng cấp, cải tiến quy trình, phát triển

sản phẩm cần có sự hỗ trợ đầy đủ tài chính kết hợp nguồn lực hiện có (Rafiki, 2019). Cassar

(2006) khẳng định rằng tài chính là một nguồn lực, là công cụ cần thiết cho một dự án kinh

doanh mới và đóng vai trò như một yếu tố thúc đẩy tăng trưởng. Cũng có quan điểm như vậy,

Fazzari và cộng sự (1988) cho rằng những hạn chế tài chính trên thị trường vốn ảnh hưởng

đến đầu tư.

Robb và cộng sự (2010) đã dựa trên dữ liệu khảo sát về công ty và nhận thấy khoản

vay nợ tăng lên khi các doanh nghiệp phát triển. Lý thuyết phát triển gần đây coi việc thiếu

khả năng tiếp cận tài chính là một cơ chế quan trọng, tạo ra thu nhập mất ổn định, cũng như

tăng trưởng chậm hơn (World Bank, 2008). Nguồn vốn là huyết mạch của bất kỳ doanh nghiệp

nào, là điều kiện cho việc tiếp cận các nguồn lực, tăng trưởng sản lượng, tạo việc làm, lợi

nhuận, hiệu quả, xuất khẩu, năng suất và lợi tức trên tài sản (Beck và cộng sự, 2006; OECD,

2006; IFC, 2010).

Nếu không có khả năng tiếp cận đầy đủ các nguồn tài chính chính thức, hoạt động và

phát triển của DNVVN cũng như việc thành lập các doanh nghiệp nhỏ mới, chắc chắn phải

bị cản trở bởi những yếu tố bất lợi đối với năng suất và tăng trưởng (Ayyagari và cộng sự,

2005; Beck và Demirguc-Kunt, 2006; Klapper và cộng sự, 2006).

Nguồn vốn cũng có thể xem như một con dấu chất lượng, xác nhận độ tin cậy của kinh

doanh và dẫn đến nhiều cơ hội hơn (Cole và cộng sự, 2016).

Ở Việt Nam, vốn đầu tư có ý nghĩa quyết định để giải phóng nguồn lực con người, tài

nguyên vì hiện nay tăng trưởng của Việt Nam chủ yếu là tăng trưởng theo lao động. Muốn

tăng năng suất lao động cần có máy móc lớn, hiện đại, do đó trước hết cần có nguồn vốn đầu

tư.

Tóm lại, vốn là yếu tố quan trọng để mở rộng qui mô sản xuất, tăng năng lực sản xuất

của nền kinh tế, tác động chuyển dịch cơ cấu kinh tế quốc gia.

2.6 TÁC ĐỘNG CỦA YẾU TỐ MÔI TRƯỜNG ĐẾN TĂNG TRƯỞNG

DOANH NGHIỆP

Lý thuyết tăng trưởng kinh tế thể hiện trong hàm sản xuất Cobb – Douglas, tác động

đến tăng trưởng sản lượng ngoài thành phần vốn đầu tư còn có yếu tố lao động và công nghệ.

Mankiw và các cộng sự (1992) đã bổ sung thêm thành phần vốn nhân lực (Human capital)

vào hàm tăng trưởng của Robert Solow.

Trong lý thuyết tăng trưởng của doanh nghiệp, Gouillart và Kelly (1995) đã đúc kết

tăng trưởng doanh nghiệp bao hàm sắp xếp lại, tái cấu trúc, tái tạo và đổi mới. Và các phạm

trù này có liên quan đến đặc điểm, qui mô của doanh nghiệp, tổ chức hoạt động và môi trường

hoạt động của doanh nghiệp.

Trong khung khái niệm nghiên cứu về tăng trưởng doanh nghiệp của Storey (1994),

có 3 yếu tố chính là đặc điểm của doanh nghiệp, đặc điểm của doanh nhân và chiến lược của

doanh nghiệp. Trong đó:

- Đặc điểm của doanh nghiệp gồm các yếu tố như: qui mô, tuổi (số năm hoạt động)

của doanh nghiệp, địa điểm doanh nghiệp, ngành hoạt động.

- Đặc điểm doanh nhân gồm: tuổi, trình độ giáo dục, giới tính.

- Chiến lược doanh nghiệp gồm: xuất khẩu, sản xuất sản phẩm mới, chiến lược cạnh

tranh…

Machado (2016), dựa trên 16 Tạp chí về Khởi nghiệp và Quản lý DN nhỏ, đã tổng hợp

các yếu tố chính tác động đến tăng trưởng của các DNNVV gồm các yếu tố:

- Doanh nhân: Tuổi, giới tính, trình độ giáo dục đào tạo, kinh nghiệm.

- Doanh nghiệp: Thời gian hoạt động và qui mô doanh nghiệp, xuất khẩu và quốc tế

hóa.

- Kinh tế vĩ mô: Chính sách, thể chế của nhà nước, môi trường hoạt động, thị trường.

Do đó, về mặt lý thuyết, tác động đến tăng trưởng doanh nghiệp, ngoài yếu tố vốn, các

yếu tố môi trường chính tác động thường được xét đến là qui mô, thời gian thành lập của

doanh nghiệp, giới tính, trình độ giáo dục tào tạo của doanh nhân, ngành nghề sản xuất kinh

doanh của doanh nghiệp, yếu tố xuất khẩu.

2.7 CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM LIÊN QUAN

2.7.1 Tác động của tiếp cận vốn đối với tăng trưởng của doanh nghiệp

2.7.1.1 Nghiên cứu ở nước ngoài

Heshmati (2001) đã nghiên cứu tăng trưởng của các công ty nhỏ ở Thụy Điển với dữ

liệu bảng từ năm 1994 – 1998, sử dụng các phương pháp: mô hình hồi qui gộp (Pooled OLS

model), mô hình với biến dummy nội bộ (Within FEM) hay còn gọi là mô hình hồi quy tác

động cố định (FEM), và mô hình bình phương bé nhất tổng quát (GLS). Trong đó biến phụ

thuộc là tốc độ tăng trưởng được xác định theo số lượng nhân viên, doanh số, và tài sản. So

với các nghiên cứu trước, Heshmati đã đưa thêm vào mô hình chỉ tiêu tăng trưởng tổng tài

sản để nghiên cứu. Như vậy, Heshmati đã sử dụng tổng cộng cả 3 thang đo là tăng trưởng

lao động, tăng trưởng doanh thu và tăng trưởng tổng tài sản. Kết quả nghiên cứu cho thấy nợ

tác động tích cực đến tăng trưởng doanh thu, tác động tiêu cực đến tăng trưởng tổng tài sản,

không thể hiện ý nghĩa đối với tác động đến tăng trưởng lao động.

Watson và Wilson (2002), nghiên cứu DNNVV Anh giai đoạn 1990 – 1994. Mẫu số

liệu gồm 655 DNNVV châu Âu, với 2.509 quan sát. Biến phụ thuộc được sử dụng trong mô

hình là tăng trưởng tổng tài sản. Các biến giải thích là lợi nhuận giữ lại, tổng nợ, tổng vốn cổ

phần. Phương pháp ước lượng được sử dụng là FEM. Kết quả ước lượng cho thấy lợi nhuận

giữ lại (Retained Profit), vốn cổ phần (Share Capital) và nợ (Total Debt) có tác động tích cực

đến tăng trưởng tài sản. Watson và Wilson đã kết luận, việc sử dụng lợi nhuận giữ lại sẽ được

ưu tiên hơn so với nợ và khoản nợ đó sẽ được ưu tiên hơn so với việc phát hành cổ phiếu mới

cho bên ngoài. Kết luận này nhất quán với các dự đoán của lý thuyết trật tự phân hạng.

Becchetti và Trovato (2002) đã nghiên cứu mẫu số liệu 1.832 DNNVV ở Ý, giai đoạn

1995 – 1997. Đặc điểm của các DNNVV này đều có quy mô vừa và nhỏ, không niêm yết trên

thị trường chứng khoán và hầu hết trong số đó thuộc sở hữu gia đình. Với mô hình hồi qui đa

biến, kết quả nghiên cứu cho thấy nợ có tác động tích cực đến tăng trưởng lao động.

Honjo và Harada (2006) cũng đưa vào mô hình nghiên cứu 3 thang đo tăng trưởng như

Hesmati, sử dụng phương pháp FEM và GLS. Mẫu số liệu được nghiên cứu từ 6.961 DNNVV,

với 34.805 quan sát, giai đoạn 1995 - 1999 trong ngành sản xuất công nghiệp Nhật Bản. Kết

quả nghiên cứu cho thấy dòng vốn không có ý nghĩa tác động đối với cả 3 thang đo tăng

trưởng lao động, tăng trưởng doanh thu và tăng trưởng tài sản. Nợ có tác động tích cực đến

tăng trưởng doanh thu, tác động tiêu cực đến tăng trưởng lao động và tăng trưởng tài sản.

Mateev và Anastasov (2010) đã sử dụng bộ dữ liệu bảng gồm 560 doanh nghiệp vừa

và nhỏ đang phát triển nhanh từ sáu nền kinh tế đang chuyển đổi ở châu Âu giai đoạn 2001-

2005 với 2.800 quan sát dữ liệu bảng cân bằng. Phương pháp nghiên cứu là REM và GMM.

Kết quả của nghiên cứu là nợ tác động tích cực đến tăng trưởng doanh thu và tăng trưởng

tổng tài sản; vốn nội bộ phát sinh tác động tích cực đến tăng trưởng doanh thu và tác động

tiêu cực đến tăng trưởng tài sản.

Haynes và Brown (2009) đã khảo sát các công ty tư nhân nhỏ Hoa Kỳ gồm 3.905 công

ty từ cuộc điều tra năm 1993 và 3.447 công ty từ cuộc điều tra năm 2003, với tổng số 7.352

quan sát theo năm của công ty. Với phương pháp hồi quy logistic, kết quả nghiên cứu cho

thấy có mối quan hệ tích cực giữa quỹ nội bộ và tăng trưởng việc làm trong các công ty tư

nhân nhỏ Hoa Kỳ, đặc biệt quan trọng là đối với các doanh nghiệp rất nhỏ và do phụ nữ làm

chủ.

Sử dụng nguồn dữ liệu từ 5.214 Công ty tại Vương quốc Anh và Ireland, trong đó

2.741 doanh nghiệp nhỏ, Rahaman (2011), với phương pháp ước lượng OLS và GMM, nhận

thấy tài chính nội bộ tác động tích cực đến tăng trưởng lao động. Tác động của tài chính nội

bộ đối với tăng trưởng lao động của công ty giảm đi khi công ty tăng khả năng tiếp cận với

cơ sở tín dụng ngân hàng bên ngoài. Sự thay thế của vốn nội bộ và vốn bên ngoài là không

hoàn hảo. Sự chênh lệch giữa chi phí của vốn bên trong và bên ngoài làm phát sinh hạn chế

tài chính bên ngoài dẫn đến hạn chế đầu tư của một công ty. Rahaman cho rằng giảm bớt

những hạn chế về tài chính có thể thúc đẩy tăng trưởng kinh tế.

Để xem tác động của nguồn vốn đến tăng trưởng, Ullah và Wei (2017) đã sử dụng mô

hình tăng trưởng doanh thu và tăng trưởng lao động nghiên cứu bộ dữ liệu Khảo sát Môi

trường Kinh doanh và Hiệu suất Doanh nghiệp (Business Environment and Enterprise

Performance Survey - BEEPS) bao gồm 21.935 công ty chủ yếu là nhỏ và vừa ở 30 quốc gia

Đông Âu và Trung Á (Eastern European and Central Asian - ECA) trong giai đoạn 2002–

2014. Với phương pháp hồi quy OLS, FEM, mô hình hồi quy 2 bước, kết quả nghiên cứu cho

thấy tài chính ngân hàng chính thức có có tác động tích cực đến tăng trưởng lao động và tăng

trưởng doanh thu của doanh nghiệp.

Brown và Earle (2017) đã nghiên cứu 157.400 doanh nghiệp nhỏ Hoa Kỳ, với tổng số

doanh nghiệp quan sát theo năm là 4.581.000 giai đoạn 1992 – 2007. Mục đích của nghiên

cứu là xem xét tác động của vốn vay ngân hàng đối với tăng trưởng lao động của doanh

nghiệp. Dựa trên phương pháp OLS và FEM, Brown và Earle đã kết luận, với khoản vay một

triệu đô la Mỹ có thể làm tăng việc làm của người nhận khoản vay lên trung bình 3 đến 3,5

việc làm trong ba năm đầu tiên sau khi vay vốn.

Gereben và các cộng sự (2019) đã đánh giá tác động của việc tài trợ của Ngân hàng

Đầu tư Châu Âu (European Investment Bank - EIB) đối với hoạt động của 5.074 DNNVV tại

8 quốc gia thuộc Trung và Đông châu Âu (Central and Eastern Europe - CEE) trong giai đoạn

2008-2014, kết quả chỉ ra rằng hoạt động cho vay của EIB có tác động tích cực đến việc làm,

doanh thu và khả năng thành công. Và tác động này sẽ mạnh hơn trong giai đoạn khủng hoảng

kinh tế. Cũng đồng quan điểm, Amamou và cộng sự (2020) đã nghiên cứu tác động của nguồn

vốn do các Ngân hàng Đầu tư Châu Âu (EIB) cung cấp đối với hoạt động của các DNNVV

tại 28 quốc gia thành viên của Liên minh Châu Âu (European Union – EU) từ năm 2008 đến

năm 2014, với 403.788 DNNVV. Nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy probit, OLS và

FEM. Kết quả nghiên cứu cho thấy hoạt động cho vay của Ngân hàng Đầu tư Châu Âu có tác

động tích cực đến việc làm, quy mô doanh nghiệp, năng lực đầu tư và đổi mới, đồng thời nó

cũng làm tăng tỷ lệ đòn bẩy.

2.7.1.2 Nghiên cứu tại Việt Nam

Để nghiên cứu tác động của các vốn đến tăng trưởng doanh nghiệp, Trinh và Doan

(2018) đã nghiên cứu các DNNVV Việt Nam với 8.321 quan sát giai đoạn 2005 - 2013, sử

dụng phương pháp hồi qui phân vị. Nghiên cứu kết luận tăng trưởng vốn tác động tích cực

đến tăng trưởng lao động, tăng trưởng sản phẩm đầu ra, tăng trưởng năng suất lao động.

Nghiên cứu cụ thể hơn về vốn, Nguyen và cộng sự (2018) đã sử dụng phương pháp

GMM nghiên cứu DNNVV Việt Nam từ năm 2004 – 2014. Mẫu quan sát gồm 8.131 quan sát

của 3.376 doanh nghiệp. Kết quả nghiên cứu cho thấy nợ tác động tiêu cực đến tăng trưởng

doanh thu.

Trong khi đó, Pham và các cộng sự (2020) nhận thấy nợ tác động tích cực đến tăng

trưởng doanh thu và tăng trưởng tổng tài sản thông qua mẫu nghiên cứu 257 doanh nghiệp

Việt Nam với 2.056 quan sát giai đoạn 2008 – 2015, với phương pháp FEM.

Le (2022) đã sử dụng mẫu nghiên cứu gồm 36.053 DNNVV Việt Nam với 86.523

quan sát, xem xét sự tác động của vốn đến tăng trưởng của doanh nghiệp. Thông qua phương

pháp ước lượng OLS và GMM, nghiên cứu kết luận nợ tác động tích cực đến tăng trưởng

doanh thu.

Ha và các cộng sự (2022, 2023) đã sử dụng phương pháp phân tích Bayes để nghiên

cứu tăng trưởng của doanh nghiệp dựa trên mẫu nghiên cứu 2.600 DNNVV Việt Nam trong

giai đoạn 2005 – 2015. Kết quả nghiên cứu là nợ có tác động tiêu cực, vốn chủ sở hữu có tác

động tích cực đến tăng trưởng tổng tài sản của doanh nghiệp; Nợ tác động tích cực, vốn chủ

sở hữu tác động tiêu cực đến tăng trưởng lao động.

Bảng 2.1: Tổng kết các nghiên cứu về tác động của nguồn vốn đối với tăng trưởng doanh

nghiệp

Tác giả Giai đoạn Phạm vi Phương Kết quả nghiên cứu

nghiên cứu nghiên cứu pháp phân

tích

Watson và 1990 - 1994 655 FEM Lợi nhuận giữ lại (Retained

Wilson DNNVV Profit), vốn cổ phần (Share

châu Âu, Capital) và nợ (Total Debt) có (2002)

với 2.509 tác động tích cực đến tăng

quan sát trưởng tài sản.

Amamou và 2008 - 2014 403.788 Hồi quy Hoạt động cho vay của ngân

DNNVV tại probit, OLS, hàng đầu tư châu Âu có tác cộng sự

28 quốc gia FEM động tích cực đến việc làm, (2020)

thành viên quy mô doanh nghiệp, năng

của Liên lực đầu tư và đổi mới, đồng

minh Châu thời nó cũng làm tăng tỷ lệ đòn

Âu bẩy.

Heshmati 1994 - 1998 DNNVV OLS, FEM, Nợ tác động tích cực đến tăng

Thụy Điển GSL trưởng doanh thu, tác động (2001)

với mẫu tiêu cực đến tăng trưởng tổng

quan sát tài sản, không thể hiện ý nghĩa

7.884 đối với tác động đến tăng

trưởng lao động.

Serrasqueiro 2003 - 2012 1.719 GMM Nợ tác động ngược chiều tăng

DNNVV Bồ trưởng tổng tài sản, trong khi và cộng sự

Đào Nha với dòng vốn thu được từ các hoạt (2018)

9.235 quan động sản xuất kinh doanh tác

sát động tích cực.

Honjo và 1995 - 1999 6.961 FEM, GLS Dòng vốn không có ý nghĩa tác

DNNVV động đối với cả 3 thang đo tăng Harada

Nhật Bản, trưởng lao động, doanh thu và (2006)

với 34.805 tài sản. Nợ có tác động tích cực

quan sát đến tăng trưởng doanh thu, tác

động tiêu cực đến tăng trưởng

lao động và tài sản.

Becchetti và 1995 – 1997 1832 Mô hình hồi Nợ tác động tích cực đến tăng

Trovato DNNVV ở quy đa biến trưởng lao động

Ý với phương (2002)

pháp tần

suất

Brown và 1992 - 2007 157.400 OLS, FEM Với 1 triệu đô la Mỹ của khoản

doanh vay sẽ làm tăng việc làm của Earle (2017)

nghiệp nhỏ người nhận khoản vay lên

Hoa Kỳ, với trung bình 3–3,5 việc làm

tổng số trong ba năm đầu tiên sau khi

doanh vay vốn.

nghiệp quan

sát theo năm

là 4.581.000

Mateev và 2001-2005 2.800 quan REM; Nợ tác động tích cực đến tăng

sát của GMM trưởng doanh thu và tăng Anastasov

DNNVV trưởng tổng tài sản; vốn nội bộ (2010)

châu Âu; dữ phát sinh tác động tích cực đến

liệu bảng tăng trưởng doanh thu và tác

cân bằng động tiêu cực đến tăng trưởng

tài sản.

Gereben và 2008-2014 5.074 FEM Hoạt động cho vay của EIB có

DNNVV tại tác động tích cực đến việc làm, các cộng sự

8 quốc gia doanh thu và khả năng thành (2019)

thuộc Trung công. Và tác động này sẽ mạnh

và Đông hơn trong giai đoạn khủng

châu Âu hoảng kinh tế.

(CEE)

Rahaman 1991 - 2001 5.214 Công OLS, GMM Tài chính nội bộ và bên ngoài

ty tại Vương có tác động tích cực đối với (2011)

quốc Anh và tăng trưởng lao động của

Ireland, doanh nghiệp.

trong đó

2.741 doanh

nghiệp nhỏ

Ullah và 2002–2014 21.935 công OLS, FEM, Tài chính ngân hàng chính

Wei (2017) ty nhỏ và mô hình hồi thức có có tác động tích cực

vừa ở 30 quy 2 bước đến tăng trưởng lao động và

quốc gia tăng trưởng doanh thu của

Đông Âu và doanh nghiệp.

Trung Á

Haynes và 1993 - 2003 Công ty tư Hồi qui Có mối quan hệ tích cực giữa

nhân nhỏ logistic quỹ nội bộ và tăng trưởng việc Brown

Hoa Kỳ. (2009) làm trong các công ty tư nhân

3.905 công nhỏ, đặc biệt quan trọng đối

ty từ cuộc với các doanh nghiệp rất nhỏ

điều tra năm và do phụ nữ làm chủ.

1993 và

3.447 công

ty (2003),

tổng số

7.352 quan

sát theo năm

của công ty.

Nguyen và 2004 – 2014 8.131 quan GMM Nợ tác động tiêu cực đến tăng

sát của trưởng doanh thu cộng sự

3.376 (2018)

DNNVV

Việt Nam

Trinh và 2005 - 2013 8321 quan Hồi qui Tăng trưởng vốn tác động tích

Doan (2018) sát của các phân vị cực đến Tăng trưởng lao động,

DNNVV tăng trưởng sản phẩm đầu ra,

tăng trưởng năng suất lao Việt Nam

động.

Pham và các 2008 - 2015 257 doanh FEM Nợ tác động tích cực đến tăng

trưởng doanh thu và tăng nghiệp Việt cộng sự

trưởng tổng tài sản. Nam với (2020)

2.056 quan

sát

Le (2022) 2014 - 2019 36.053 OLS; GMM Nợ tác động tích cực đến tăng

trưởng doanh thu DNNVV

Việt Nam

với 86.523

quan sát

Ha và các 2005 - 2015 2.600 Bayes Nợ có tác động tiêu cực, vốn

chủ sở hữu có tác động tích DNNVV cộng sự

cực đến tăng trưởng tổng tài Việt Nam (2022)

sản của doanh nghiệp

Ha và các 2005 - 2015 2.600 Bayes Nợ có tác động tích cực, vốn

chủ sở hữu có tác động tiêu DNNVV cộng sự

cực đến tăng trưởng lao động. Việt Nam (2023)

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Bảng 2.2: Kết quả chiều hướng tác động của vốn chủ sở hữu và nợ

Yếu Tác giả nghiên cứu trước

tố/Hướng

tác động Tăng trưởng lao Tăng trưởng doanh Tăng trưởng tài sản

động thu

Honjo và Harada Honjo và Harada Serrasqueiro và cộng sự

(2006); Rahaman (2006); Mateev và (2018); Ha và các cộng sự

(2011); Haynes và Anastasov (2010) (2022); Watson và Wilson

Brown (2009); Ha và (2002); Honjo và Harada

các cộng sự (2023) (2006); Mateev và

Vốn chủ Anastasov (2010)

sở hữu

+/- +/- +/-

Becchetti và Trovato Heshmati (2001); Heshmati (2001);

(2002); Heshmati Honjo và Harada Serrasqueiro và cộng sự

(2001); Rahaman (2006); Mateev và (2018); Honjo và Harada

Nợ (2011); Gereben và Anastasov (2010); (2006); Ha và các cộng sự

các cộng sự (2019); Gereben và các cộng (2022); Watson và Wilson

Ha và các cộng sự sự (2019); Pham và các (2002); Mateev và

(2023) cộng sự (2020); Le Anastasov (2010); Pham và

(2022); Nguyen và các cộng sự (2020)

cộng sự (2018)

+/- +/- +/-

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

2.7.2 Tác động của các yếu tố môi trường đến tăng trưởng của doanh nghiệp

2.7.2.1 Nghiên cứu ở nước ngoài

Evans (1987) đã dựa trên bộ dữ liệu nghiên cứu gồm 42.339 doanh nghiệp nhỏ với

9.221 quan sát thuộc 100 ngành sản xuất tại Mỹ từ năm 1976 đến năm 1980, sử dụng hàm

hợp lý cực đại và kiểm định phương sai thay đổi để xem xét tác động của tuổi và quy mô

doanh nghiệp đến tăng trưởng của doanh nghiệp. Trong đó, tăng trưởng doanh nghiệp được

sử dụng thang đo tăng trưởng lao động. Evans phát hiện tăng trưởng của doanh nghiệp giảm

dần theo tuổi và quy mô của doanh nghiệp. Mặt khác sự thay đổi tăng trưởng của doanh

nghiệp và xác suất thất bại của doanh nghiệp giảm theo tuổi của doanh nghiệp. Evans kết luận

rằng tuổi của công ty là một yếu tố quan trọng quyết định đến tăng trưởng của công ty, sự

thay đổi của tăng trưởng công ty và xác suất giải thể công ty. Mặt khác, cần bổ sung thông tin

kinh nghiệm về doanh nghiệp, nhà quản lý.

Để nghiên cứu tác động của giới tính đến tăng trưởng của doanh nghiệp, Cliff (1998)

đã khảo sát 229 DN nhỏ Canada vào năm 1994. Kết hợp phương pháp phân tích định lượng

và định tính, Cliff nhận thấy các doanh nhân nữ ít có khả năng đưa ra các ý định tăng trưởng

tích cực hơn so với các doanh nhân nam vì họ có ít nguồn lực hơn và ít mang lại giá trị hơn

cho việc mở rộng kinh doanh. Các doanh nhân nữ bày tỏ mối quan tâm lớn hơn về những rủi

ro liên quan đến tốc độ tăng trưởng nhanh. Nhiều doanh nhân nữ cố tình chọn cách hạn chế

tốc độ tăng trưởng và quy mô doanh nghiệp của họ.

Trong cùng mô hình nghiên cứu tác động của vốn đến tăng trưởng của doanh nghiệp,

Heshmati (2001) nhận thấy qui mô doanh nghiệp tác động tiêu cực đến tăng trưởng lao động,

tác động tích cực đến tăng trưởng tài sản và doanh thu; tuổi doanh nghiệp tác động tích cực

đến tăng trưởng doanh thu.

Theo Becchetti và Trovato (2002) trong mẫu nghiên cứu 1832 DNNVV ở Ý năm 1995

– 1997, kết quả cho thấy qui mô doanh nghiệp tác động tiêu cực và tuổi doanh nghiệp tác

động tích cực đến tăng trưởng lao động; xuất khẩu tác động tích cực đến tăng trưởng lao động.

Davidsson và cộng sự (2002), trong một mẫu nghiên cứu 11.196 DNNVV Thụy Điển

giai đoạn 1987 – 1996, đã kết luận tuổi kinh doanh, quy mô ban đầu, hình thức sở hữu, lĩnh

vực công nghiệp và hình thức pháp lý là những yếu tố quan trọng nhất liên quan đến tăng

trưởng lao động.

Cũng cùng trong mô hình nghiên cứu tác động của vốn đến tăng trưởng của doanh

nghiệp, Honjo và Harada (2006) nhận thấy qui mô và tuổi doanh nghiệp tác động tiêu cực đến

tăng trưởng lao động, doanh thu tài sản của doanh nghiệp.

Theo Mateev và Anastasov (2010), qui mô doanh nghiệp tác động tích cực đến tăng

trưởng doanh thu và tài sản. Trong khi Serrasqueiro và cộng sự (2018) nhận thấy qui mô và

tuổi doanh nghiệp tác động tiêu cực đến tăng trưởng tổng tài sản doanh nghiệp.

Brenner & Schimker (2015) đã nghiên cứu 178 doanh nghiệp sản xuất nhỏ tại Đức giai

đoạn năm 1992 – 2007. Mục đích nghiên cứu sự tác động của qui mô doanh nghiệp, đầu tư

nghiên cứu phát triển – đổi mới và thị phần xuất khẩu đến tăng trưởng lao động của doanh

nghiệp nhỏ sản xuất tại Đức. Kết quả nghiên cứu cho thấy các doanh nghiệp có qui mô nhỏ

hơn có tốc độ tăng trưởng trung bình nhanh hơn. Đồng thời, không có cơ sở để khẳng định tỉ

trọng xuất khẩu cao hơn sẽ dẫn đến xác suất tăng trưởng liên tục cao hơn.

2.7.2.2 Nghiên cứu tại Việt Nam

Pham và các cộng sự (2017) đã nghiên cứu mẫu dữ liệu gồm 2.500 DNVVN sản xuất

tại Việt Nam từ năm 2007 - 2015 thông qua phương pháp OLS, FEM và REM. Mục đích là

xem xét mối quan hệ giữa mạng lưới và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp (Networks and

Firm Performance). Trong đó, hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp được đại diện bởi các

biến số tốc độ tăng trưởng doanh thu, tốc độ tăng trưởng số lượng nhân viên lao động, ROA

và ROE. Kết quả cho thấy qui mô doanh nghiệp tác động tích cực đến tăng trưởng doanh thu

và tăng trưởng lao động; tuổi doanh nghiệp tác động tích cực đến tăng trưởng doanh thu; sở

hữu doanh nghiệp, khu vực doanh nghiệp và trình độ học vấn chuyên nghiệp có tác động đến

tăng trưởng doanh thu và tăng trưởng lao động của doanh nghiệp.

Để nghiên cứu tác động của các yếu tố đến tăng trưởng doanh nghiệp, dựa trên mẫu số

liệu 353 DNNVV Việt Nam giai đoạn 2002 – 2004, sử dụng phương pháp OLS, Nham (2012)

đã nhận thấy quy mô doanh nghiệp tác động tích cực, tuổi doanh nghiệp tác động tích cực

đến tăng trưởng doanh thu; nữ doanh nhân có tác động tiêu cực đến tăng trưởng doanh thu;

không có sự khác biệt giữa các ngành và giữa các doanh nhân có trình độ giáo dục đào tạo

đến tăng trưởng doanh thu.

Trong cùng mô hình và mẫu nghiên cứu tác động của vốn đến tăng trưởng như đã nêu

tại mục 2.6.1.2, các tác giả cũng đã có những kết luận đối với các biến số khác. Theo Nguyen

và cộng sự (2018), qui mô và tuổi doanh nghiệp tác động tiêu cực đến tăng trưởng doanh thu;

yếu tố xuất khẩu tác động tích cực đến tăng trưởng doanh thu. Theo Trinh và Doan (2018),

Tuổi của doanh nghiệp tác động tích cực đến tăng trưởng lao động, tăng trưởng sản phẩm đầu

ra, tăng trưởng năng suất lao động; doanh nghiệp kết hợp xuất khẩu và bán hàng nội địa cho

DN có vốn đầu tư nước ngoài có mức tăng trưởng cao hơn là chỉ có một trong hai hoạt động.

Pham và các cộng sự (2020) cho rằng qui mô doanh nghiệp tác động tích cực và tuổi doanh

nghiệp tác động tiêu cực đến tăng trưởng doanh thu và tài sản. Trong khi đó, Le (2022) nhận

thấy qui mô và tuổi doanh nghiệp tác động tiêu cực đến tăng trưởng doanh thu; yếu tố xuất

khẩu tác động tích cực; nam doanh nhân và doanh nhân có trình độ giáo dục đào tạo tác động

tích cực. Nghiên cứu của Ha và cộng sự (2022, 2023) kết luận qui mô doanh nghiệp và nam

doanh nhân có tác động tích cực đến tăng trưởng lao động và tăng trưởng tổng tài sản, trong

khi tuổi doanh nghiệp, doanh nhân nữ và yếu tố xuất khẩu có tác động tiêu cực đến tăng

trưởng lao động và tăng trưởng tổng tài sản doanh nghiệp. Doanh nhân có trình độ giáo dục

đào tạo tác động tích cực đến tăng trưởng lao động, ngành nghề kinh doanh có tác động đến

tăng trưởng lao động và tăng trưởng tổng tài sản. Trong khi đó, doanh nhân có trình độ giáo

dục đào tạo tác động tiêu cực đến tăng trưởng tổng tài sản.

Bảng 2.3: Tổng kết các nghiên cứu về tác động của các yếu tố môi trường đối với tăng trưởng

doanh nghiệp

Tác giả Giai đoạn Phạm vi Phương Kết quả nghiên cứu

nghiên cứu nghiên cứu pháp phân

tích

Evans (1987) 1976 - 1980 9.221 quan sát Maximum Qui mô và tuổi doanh

của 42.339 likelihood nghiệp tác động tiêu cực

đến tăng trưởng lao động. công ty nhỏ

Hoa Kỳ hoạt

động trong

một mẫu 100

ngành sản xuất

được chọn từ

450 ngành

Heshmati 1994 - 1998 DNNVV Thụy OLS, FEM, Qui mô doanh nghiệp tác

(2001) Điển với mẫu GSL động tiêu cực đến tăng

quan sát 7.884 trưởng lao động, tác động

tích cực đến tăng trưởng tài

sản và doanh thu; tuổi

doanh nghiệp tác động tích

cực đến tăng trưởng doanh

thu.

Serrasqueiro 2003 - 2012 1.719 DNNVV GMM Qui mô và tuổi doanh

Bồ Đào Nha và cộng sự nghiệp tác động tiêu cực

với 9.235 quan (2018) đến tăng trưởng tổng tài

sát sản doanh nghiệp.

Honjo và 1995 - 1999 6.961 DNNVV FEM, GLS Qui mô và tuổi doanh

Nhật Bản, với Harada nghiệp tác động tiêu cực

34.805 quan (2006) đến tăng trưởng lao động,

sát doanh thu tài sản của doanh

nghiệp.

Becchetti và 1995 – 1997 1832 DNNVV Mô hình hồi Qui mô doanh nghiệp tác

Trovato ở Ý quy đa biến động tiêu cực và tuổi doanh

(2002) với phương nghiệp tác động tích cực

pháp tần đến tăng trưởng lao động;

suất xuất khẩu tác động tích cực

đến tăng trưởng lao động.

Mateev và 2001-2005 2.800 quan sát REM; Qui mô doanh nghiệp tác

Anastasov của DNNVV GMM động tích cực đến tăng

(2010) châu Âu; dữ trưởng doanh thu và tài

liệu bảng cân sản.

bằng

Davidsson và 1987 - 1996 11.196 OLS Tuổi kinh doanh, quy mô

cộng sự DNNVV Thụy ban đầu, hình thức sở hữu,

(2002) Điển lĩnh vực công nghiệp và

hình thức pháp lý là những

yếu tố quan trọng nhất liên

quan đến tăng trưởng lao

động.

Cliff (1998) 1994 229 DN nhỏ Phân tích Các doanh nhân nữ ít có

Canada định lượng khả năng đưa ra các ý định

và định tính tăng trưởng tích cực hơn so

với các doanh nhân nam vì

họ có ít nguồn lực hơn và ít

mang lại giá trị hơn cho

việc mở rộng kinh doanh;

các doanh nhân nữ bày tỏ

mối quan tâm lớn hơn về

những rủi ro liên quan đến

tốc độ tăng trưởng nhanh;

Nhiều doanh nhân nữ cố

tình chọn cách hạn chế tốc

độ tăng trưởng và quy mô

doanh nghiệp của họ.

Brenner & 1992 – 2007 178 doanh Mô hình Công ty có qui mô nhỏ hơn

nghiệp sản Logit và áp có tốc độ tăng trưởng trung Schimker

xuất nhỏ tại dụng hồi bình nhanh hơn; không có (2015)

quy bội. cơ sở khẳng định tỉ trọng Đức

xuất khẩu cao hơn sẽ dẫn

đến xác suất tăng trưởng

liên tục cao hơn.

Nguyen và 2004 – 2014 8.131 quan sát GMM Qui mô và tuổi doanh

của 3.376 nghiệp tác động tiêu cực cộng sự

DNNVV Việt đến tăng trưởng doanh thu; (2018)

Nam yếu tố xuất khẩu tác động

tích cực đến tăng trưởng

doanh thu.

Trinh và 2005 - 2013 8321 quan sát Hồi qui phân Tuổi của doanh nghiệp tác

Doan (2018) của các vị động tích cực đến tăng

DNNVV Việt trưởng lao động, tăng

Nam trưởng sản phẩm đầu ra,

tăng trưởng năng suất lao

động; doanh nghiệp kết

hợp xuất khẩu và bán hàng

nội địa cho DN có vốn đầu

tư nước ngoài có mức tăng

trưởng cao hơn là chỉ có

một trong hai hoạt động.

Pham và các 2008 - 2015 257 doanh FEM Qui mô doanh nghiệp tác

nghiệp Việt động tích cực và tuổi doanh cộng sự

Nam với 2.056 nghiệp tác động tiêu cực (2020)

quan sát đến tăng trưởng doanh thu

và tài sản.

Le (2022) 2014 - 2019 36.053 OLS; GMM Qui mô và tuổi doanh

DNNVV Việt nghiệp tác động tiêu cực

Nam với đến tăng trưởng doanh thu;

86.523 quan yếu tố xuất khẩu tác động

sát tích cực; nam doanh nhân

và doanh nhân có trình độ

giáo dục đào tạo tác động

tích cực.

Ha và cộng sự 2005 - 2015 2.600 DNNVV Bayes Qui mô doanh nghiệp và

(2022) Việt Nam nam doanh nhân có tác

động tích cực trong khi tuổi

doanh nghiệp, doanh nhân

nữ, doanh nhân có trình độ

giáo dục đào tạo và yếu tố

xuất khẩu có tác động tiêu

cực đến tăng trưởng tổng

tài sản doanh nghiệp;

ngành có tác động đến tăng

trưởng tổng tài sản.

Ha và cộng sự 2005 - 2015 2.600 DNNVV Bayes Qui mô doanh nghiệp, nam

doanh nhân, doanh nhân có (2023) Việt Nam

trình độ giáo dục đào tạo có

tác động tích cực trong khi

tuổi doanh nghiệp, doanh

nhân nữ và yếu tố xuất

khẩu có tác động tiêu cực

đến tăng trưởng lao động

doanh nghiệp; ngành có tác

động đến tăng trưởng lao

động.

Nham (2012) 2002 - 2004 353 DNNVV OLS Quy mô doanh nghiệp tác

động tích cực, tuổi doanh Việt Nam

nghiệp tác động tích cực

đến tăng trưởng doanh thu;

nữ doanh nhân có tác động

tiêu cực đến tăng trưởng

doanh thu; không có sự

khác biệt giữa các ngành và

giữa các doanh nhân có

trình độ giáo dục đào tạo

đến tăng trưởng doanh thu.

Pham và các 2007 - 2015 2.500 DNVVN OLS, FEM Qui mô doanh nghiệp tác

cộng sự sản xuất tại và REM động tích cực đến tăng

(2017) Việt Nam trưởng doanh thu và tăng

trưởng lao động; tuổi

doanh nghiệp tác động tích

cực đến tăng trưởng doanh

thu; sở hữu doanh nghiệp,

khu vực doanh nghiệp và

trình độ học vấn chuyên

nghiệp có tác động đến

tăng trưởng doanh thu và

tăng trưởng lao động của

doanh nghiệp.

Nguồn: Tác giả tổng hợp

2.8 THẢO LUẬN VỀ KHOẢNG TRỐNG KHOA HỌC

Qua lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm trước có liên quan, có thể nhận thấy một

số vấn đề như sau:

Thứ nhất, xét về biến số phụ thuộc, các nghiên cứu không nhất quán sử dụng các thang

đo tăng trưởng của doanh nghiệp, cũng như giai đoạn, phạm vi trong nghiên cứu. Kết luận

của các nghiên cứu hầu hết có điểm chung với nhau là vốn chủ sở hữu và nợ có tác động đến

tăng trưởng của các DNNVV. Tuy nhiên, chiều hướng tác động và thang đo tăng trưởng sử

dụng trong các nghiên cứu lại có kết quả khác hoặc mâu thuẫn lẫn nhau. Dựa trên quan điểm

của các nhà nghiên cứu như Combs và cộng sự (2005), Delmar (1997), Delmar và các cộng

sự (2003), Rauch & Rijskik (2011), chỉ số tăng trưởng việc làm có quan hệ tỷ lệ thuận với chỉ

số tăng trưởng doanh số bán hàng, do đó, có những tác giả chỉ đưa vào mô hình nghiên cứu

một trong hai thang đo này. Tuy nhiên, việc đưa vào mô hình nhiều hơn 2 thang đo và thiết

lập ma trận tự tương quan sẽ thuận tiện cho việc lý giải tính hợp lý của các mối quan hệ thông

qua kết quả thực nghiệm. Chỉ có một số tác giả như Heshmati (2001), Honjo và Harada (2006)

đưa vào mô hình nghiên cứu cả 3 thang đo là tăng trưởng lao động, tăng trưởng doanh thu và

tăng trưởng tổng tài sản. Tuy nhiên, các nghiên cứu này lại sử dụng phương pháp tần suất vốn

có những nhược điểm là trường hợp mẫu nhỏ và thiếu quan sát, kết quả nghiên cứu sẽ không

vững. Trong khi đó, DNNVV là đối tượng chịu sự chi phối nhiều bởi qui luật thông tin bất

cân xứng. Trường hợp nghiên cứu tăng trưởng liên tục qua nhiều năm, việc đòi hỏi dữ liệu

nhất quán lại càng khó khăn hơn vì mỗi năm có hàng ngàn doanh nghiệp thành lập và giải

thể. Dữ liệu của DNNVV thường được thu thập không đầy đủ hoặc thiếu tính nhất quán

(OECD, 2020; World Bank, 2008). Trong kết luận nghiên cứu của mình, các tác giả Heshmati,

Honjo và Harada tuy sử dụng 3 thang đo tăng trưởng và nhận thấy các thang đo khác nhau có

kết quả khác nhau nhưng không giải thích rõ tính hợp lý về xu hướng của các kết quả thang

đo. Đối với nghiên cứu của Nguyen và cộng sự (2018), nghiên cứu DNNVV Việt Nam từ

năm 2004 – 2014. Số quan sát trích từ dữ liệu gốc từ năm 2005 đến 2015 với số doanh nghiệp

từ 2.512 (nhỏ nhất, năm 2011) đến 2.821 (lớn nhất, năm 2005). Trong khi đó nghiên cứu lại

đưa vào mô hình 8.131 quan sát của 3.376 doanh nghiệp. Do số doanh nghiệp đưa vào mẫu

quan sát là 3.376 lớn hơn số doanh nghiệp của năm có số doanh nghiệp lớn nhất (2005), do

đó, có thể thấy phần mềm đã chọn nhiều doanh nghiệp có dữ liệu trống.

Thứ hai, về phía biến độc lập, nếu chỉ xét biến số chính là tác động của vốn, không kể

các biến kiểm soát khác, có những nghiên cứu chỉ sử dụng một trong hai thành phần là vốn

chủ sở hữu hoặc nợ, dưới dạng số tuyệt đối hoặc dưới dạng số tương đối để phản ảnh tăng

trưởng vốn. Sử dụng các chỉ tiêu khác nhau sẽ dẫn đến kết quả khác nhau (Delmar, 1997;

Heshmati, 2001; Honjo và Harada, 2006). Như vậy, việc bổ sung thêm những nghiên cứu mới

là điều cần thiết (Delmar, 1997).

Thứ ba, hầu hết các nghiên cứu trước sử dụng phương pháp nghiên cứu tần suất. Trong

đó, nghiên cứu của Ha và các cộng sự (2022, 2023) sử dụng phương pháp Bayes, nhưng chỉ

đưa vào mô hình thang đo nghiên cứu là tăng trưởng tổng tài sản và tăng trưởng lao động.

Do đó, sử dụng phương pháp Bayes, đưa vào mô hình cả 3 thang đo tăng trưởng để

xem xét tác động của tăng trưởng vốn chủ sở hữu và nợ đến tăng trưởng của doanh nghiệp là

cách tiếp cận khác với các nghiên cứu trước. Việc đưa vào 3 thang đo làm cơ sở để so sánh

giá trị và xu hướng của mỗi thang đo, đảm bảo tăng độ tin cậy và hợp lý của kết quả thực

nghiệm. Về mặt kỹ thuật tính toán, ước lượng Bayes có những ưu điểm. Phương pháp Bayes

cung cấp các tuyên bố xác suất trực tiếp về các tác động đã được giả định. Thiết kế lấy mẫu,

các hiện tượng nội sinh, tự tương quan, phương sai thay đổi không ảnh hưởng đến giá trị ước

lượng của Bayes (Godambe, 1966; Basu, 1969; Scott và Smith, 1973; Gelman, 2009; Hassan

và Blandón, 2019). Các kết quả của Bayes cho phép dễ dàng giao tiếp với các nhà nghiên cứu

và các nhà thực hành.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Luận án dựa trên cơ sở các thuyết về tăng trưởng kinh tế, tăng trưởng doanh nghiệp,

vốn và tiếp cận vốn, kết hợp với những kết quả có giá trị từ các nghiên cứu thực nghiệm trước

có liên quan để nghiên cứu sự tác động của tăng trưởng vốn chủ sở hữu và nợ đến tăng trưởng

của DNNVV tại Việt Nam.

Thông qua khái quát các nghiên cứu thực nghiệm liên quan, tác giả đã có những ý kiến

về những khoảng trống khoa học của các nghiên cứu trước và đề ra hướng tiếp cận mới phù

hợp với đặc điểm của DNNVV tại Việt Nam.

Để đảm bảo độ tin cậy cũng như tính vững của kết quả nghiên cứu, tác giả chọn phương

pháp thống kê mô tả kết hợp với ước lượng Bayes áp dụng cho đề tài nghiên cứu.

Chương 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU

Dựa trên cơ sở phương pháp luận chung mang tính khoa học cho một nghiên cứu

thực nghiệm, tác giả chọn cách thức tiến hành nghiên cứu đề tài theo các bước như sau:

Cơ sở lý thuyết

Thiết lập các giả thuyết và mô hình nghiên cứu

Dữ liệu

Phương pháp nghiên cứu

Ước lượng các tham số

Kiểm định mô hình

Phân tích kết quả nghiên cứu

Kết luận và gợi ý chính sách

Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu

Nguồn: Tác giả tổng hợp

3.2 THIẾT LẬP CÁC GIẢ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

3.2.1 Các giả thuyết nghiên cứu

Dựa trên cơ sở các lý thuyết về tiếp cận vốn và tăng trưởng của doanh nghiệp, đo lường

tăng trưởng doanh nghiệp, đo lường tiếp cận vốn, đặc điểm của DNNVV trên thế giới và Việt

Nam, thực trạng hoạt động của DNNVV tại Việt Nam, và các kết quả từ các nghiên cứu thực

nghiệm trước có liên quan, tác giả đề xuất các giả thuyết tác động của tiếp cận vốn đến tăng

trưởng của DNNVV tại Việt Nam như sau:

3.2.1.1 Tác động của nợ đến tăng trưởng lao động

Các nghiên cứu thực nghiệm trước đây như nghiên cứu của Rahaman (2011), Ullah và

Wei (2017), Brown và cộng sự (2017), Gereben và các cộng sự (2019), Amamou và cộng sự

(2020), IFC (2021), Heshmati (2001), Becchetti và Trovato (2002) đều kết luận nợ có tác

động tích cực đến tăng trưởng lao động.

Xét trường hợp Việt Nam, Le (2022), Ha và các cộng sự (2023) cho rằng nợ có tác

động tích cực đến tăng trưởng lao động. Số liệu thống kê hiệu quả hoạt động của DNNVV

Việt Nam giai đoạn 2011 – 2019 (MPI, 2021) cho thấy, so với các doanh nghiệp siêu nhỏ và

nhỏ, các doanh nghiệp có quy mô vừa thu hút lao động nhiều hơn, hiệu suất sử dụng lao động

cao hơn, có chỉ số nợ cao hơn.

Do đó, giả thuyết của đề tài về tác động của nợ đến tăng trưởng lao động của DNNVV

tại Việt Nam là:

H1: Nợ tác động tích cực đến tăng trưởng lao động

3.2.1.2 Tác động của nợ đến tăng trưởng doanh thu

Theo các nhà nghiên cứu Combs và cộng sự (2005), Delmar (1997), Delmar và các

cộng sự (2003), Rauch & Rijskik (2011), tăng trưởng lao động tương quan với tăng trưởng

doanh thu. Nếu điều này đúng, khi có sự tăng trưởng về lực lượng lao động sẽ dẫn đến tăng

trưởng doanh thu. Nghiên cứu ở nước ngoài như Heshmati (2001), Honjo và Harada (2006),

Mateev và Anastasov (2010) có kết luận nợ tác động tích cực đến tăng trưởng doanh thu của

DNNVV. Trường hợp nghiên cứu ở Việt Nam, Nguyen và cộng sự (2018), Pham và các cộng

sự (2020) cũng kết luận nợ tác động tích cực đến tăng trưởng doanh thu của DNNVV. Do đó

giả thuyết của đề tài về tác động của nợ đến tăng trưởng doanh thu của DNNVV Việt Nam

là:

H2: Nợ tác động tích cực đến tăng trưởng doanh thu

3.2.1.3 Tác động của nợ đến tăng trưởng tài sản

Theo Heshmati (2001), Serrasqueiro và cộng sự (2018), nợ có tác động tiêu cực đến

tăng trưởng tài sản DNNVV. Ha và các cộng sự (2022) nghiên cứu về DNNVV Việt Nam

cũng kết luận nợ có tác động tiêu cực đến tăng trưởng tài sản. Trên thực tế, doanh nghiệp chỉ

đi vay vốn khi có nhu cầu hoặc đủ điều kiện để vay. Điều này phù hợp với quan điểm của các

nhà nghiên cứu là ở giai đoạn mới thành lập, nguồn vốn chính của DNNVV là vốn chủ sở

hữu (Berger & Udell, 1998; Cassar, 2004; Huyghebaert & Gucht, 2007; Wu và cộng sự, 2008;

Harvie và cộng sự, 2013; Rand và cộng sự, 2015; Haynes và Brown, 2009). Khi cần mở rộng

sản xuất kinh doanh, buộc doanh nghiệp phải bổ sung nguồn vốn vay vì nếu dựa trên nguồn

vốn chủ sở hữu sẽ không đáp ứng đủ. Theo Oakey (1984), các DNNVV có định hướng tăng

trưởng buộc phải tìm kiếm nguồn vốn đầu tư bên ngoài. Vậy, khi nguồn vốn vay gia tăng có

thể đồng thời diễn ra nguồn vốn chủ sở hữu không tăng hoặc tăng ít (điều này cũng phù hợp

với sự thay thế vai trò giữa hai nguồn vốn theo quy luật đánh đổi trong tài chính và quy luật

trật tự phân hạng). Do giá trị tổng tài sản gồm giá trị của vốn chủ sở hữu cộng với nợ nên nếu

vốn chủ sở hữu chiếm tỷ trọng lớn hơn nhiều sẽ dẫn đến trường hợp tăng trưởng của nợ và

tăng trưởng của tổng tài sản ngược chiều nhau. Dựa trên các cơ sở này, giả thuyết của đề tài

về sự tác động của nợ đối với tăng trưởng tài sản của các DNNVV tại Việt Nam là:

H3: Nợ tác động tiêu cực đến tăng trưởng tài sản

3.2.1.4 Tác động của vốn chủ sở hữu đến tăng trưởng tài sản

Như đã nêu ở mục trên (3.2.2.3), các doanh nghiệp có quy mô nhỏ hay đang trong giai

đoạn mới hình thành, vốn chủ yếu là nguồn vốn nội bộ. Các tác giả nghiên cứu trước như

Watson và Wilson (2002), Serrasqueiro và cộng sự (2018), và kể cả Ha và các cộng sự (2022)

nghiên cứu về trường hợp DNNVV Việt Nam đều có kết luận vốn chủ sở hữu tác động tích

cực đến tăng trưởng tài sản. Nhận thấy vốn chủ sở hữu là thành phần cấu thành tổng tài sản,

nên khi có nguồn vốn chủ sở hữu được bổ sung tất yếu sẽ dẫn đến gia tăng tài sản, do đó giả

thuyết của đề tài về tác động của vốn chủ sở hữu đến tăng trưởng tài sản NDNVV tại Việt

Nam là:

H4: Vốn chủ sở hữu tác động tích cực đến tăng trưởng tài sản.

3.2.1.5 Tác động của vốn chủ sở hữu đến tăng trưởng lao động

Đối với DNNVV, tăng qui mô sản xuất bắt đầu từ tăng lực lượng lao động, vì để đầu

tư vào trang thiết bị tự động hiện đại, có thể sử dụng máy móc thay thế con người cần có có

nguồn vốn rất lớn, khó có thể khả thi đối với DNNVV. Theo Rand và các cộng sự (2015), tỉ

trọng đầu tư vào lĩnh vực khoa học, công nghệ của DNNVV Việt Nam rất thấp, chỉ có 3%

thực hiện đầu tư cho nghiên cứu phát triển, cải thiện vốn con người, sáng chế và đầu tư vào

các doanh nghiệp khác. Do đó, trong giai đoạn khởi nghiệp, khi nguồn vốn chủ sở hữu được

bổ sung cho mục đích đầu tư cơ sở hạ tầng ban đầu, khi đó tổng tài sản gia tăng, nhưng qui

mô sản xuất kinh doanh chưa tăng, vì doanh nghiệp chỉ vay vốn khi có nhu cầu. Robb và cộng

sự (2010) đã dựa trên dữ liệu khảo sát về doanh nghiệp và nhận thấy khoản vay nợ tăng lên

khi các doanh nghiệp tăng trưởng. Cũng theo Rahaman (2011), khi các hạn chế về tài chính

bên ngoài được giảm bớt, công ty ít phụ thuộc vào nguồn vốn nội bộ hơn và chuyển sang

nguồn tài trợ bên ngoài cho sự tăng trưởng doanh nghiệp. Như vậy, dựa trên nguồn vốn chủ

sở hữu, khó có thể mở rộng quy mô sản xuất kinh doanh, tức chưa có sự tăng trưởng về lực

lượng lao động. Khi nguồn vốn vay được bổ sung, thúc đẩy tăng trưởng lao động trong khi

hiệu ứng thay thế giữa hai nguồn vốn làm giảm gia tăng hoặc tăng với tốc độ chậm đối với

nguồn vốn chủ sở hữu như đã phân tích ở mục (3.2.2.3) trên. Tác động của tài chính nội bộ

đối với tăng trưởng của công ty giảm đi khi công ty tăng khả năng tiếp cận với cơ sở tín dụng

ngân hàng (Rahaman, 2011). Có nghĩa là, nếu tính chung từ giai đoạn có sự hiện diện của vốn

chủ sở hữu trong khi lực lượng lao động chưa tăng cho đến khi có sự tăng trưởng lao động,

tăng trưởng vốn chủ sở hữu và tăng trưởng lao động sẽ biến thiên ngược chiều nhau. Do đó,

giả thuyết của đề tài về tác động của nguồn vốn chủ sở hữu đối với tăng trưởng lao động

DNNVV Việt Nam là:

H5: Vốn chủ sở hữu tác động tiêu cực đến tăng trưởng lao động

3.2.1.6 Tác động của vốn chủ sở hữu đến tăng trưởng doanh thu

Như đã nêu trên, DNNVV khó có khả năng đầu tư trang thiết bị hiện đại tự động thay

thế con người. Vậy, nếu tăng trưởng doanh thu tương quan với tăng trưởng lao động như nhận

định của các nhà nghiên cứu (Combs và cộng sự, 2005; Delmar, 1997; Delmar và các cộng

sự, 2003; Rauch & Rijskik, 2011), thì khi có sự tăng trưởng về lực lượng lao động sẽ dẫn đến

tăng trưởng doanh thu. Và trong giai đoạn DNNVV chưa mở rộng sản xuất kinh doanh, chưa

có sự tăng trưởng lực lượng lao động thì hiển nhiên sẽ chưa có sự tăng trưởng về doanh thu.

Mặt khác, vốn chủ sở hữu và nợ có vai trò thay thế cho nhau. Nhưng nội dung của giả thuyết

H1 đã xác định nợ có tác động tích cực đến tăng trưởng lao động. Do đó, giả thuyết của đề tài

về tác động của vốn chủ sở hữu đến tăng trưởng doanh thu DNNVV Việt Nam là:

H6: Vốn chủ sở hữu tác động tiêu cực đến tăng trưởng doanh thu

Bảng 3.1: Các biến phụ thuộc và biến giải thích trong mô hình nghiên cứu

Biến phụ thuộc Kỳ vọng dấu

Tăng trưởng Tăng trưởng Tăng trưởng tài Tăng Tăng Tăng

Biến lao động doanh thu sản trưởng trưởng trưởng

giải lao doanh tài sản Các tác giả nghiên cứu trước và xu hướng tác động

thích động thu

Honjo và Honjo và Serrasqueiro và

Harada (2006); Harada (2006); cộng sự (2018); Ha

Rahaman Mateev và và các cộng sự

Vốn (2011); Haynes Anastasov (2022); Watson và - - +

chủ và Brown (2010) Wilson (2002);

sở (2009); Ha và Honjo và Harada

hữu các cộng sự (2006); Mateev và

(2023) Anastasov (2010)

+/- +/- +/-

Becchetti và Heshmati Heshmati (2001);

Trovato (2001); Honjo Serrasqueiro và

(2002); và Harada cộng sự (2018);

Heshmati (2006); Mateev Honjo và Harada

(2001); và Anastasov (2006); Ha và các

Nợ Rahaman (2010); Gereben cộng sự (2022); + + -

(2011); và các cộng sự Watson và Wilson

Gereben và các (2019); Pham và (2002); Mateev và

cộng sự các cộng sự Anastasov (2010);

(2019); Ha và (2020); Le Pham và các cộng

các cộng sự (2022); Nguyen sự (2020)

(2023) và cộng sự

(2018)

+/- +/- +/-

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Bảng 3.2: Xu hướng tác động các nghiên cứu trước tại Việt Nam

Tác giả nghiên cứu trước

Yếu tố/Chiều hướng

tác động Tăng trưởng lao Tăng trưởng Tăng trưởng

động doanh thu tài sản

Ha và các cộng sự Ha và các cộng sự

Vốn chủ sở hữu (2023) (2022)

- +

Ha và các cộng sự Pham và các cộng Ha và các cộng sự

(2023) sự (2020); Le (2022);

Nợ (2022)

+ + -

Nguyen và cộng Pham và các cộng

sự (2018) sự (2020);

- +

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Bảng 3.3: Các biến kiểm soát trong mô hình nghiên cứu

Biến số Tác giả nghiên cứu trước

Qui mô doanh Serrasqueiro và cộng sự (2018); Heshmati (2001); Rafiki (2019);

nghiệp Honjo và Harada (2006); Becchetti và Trovato (2002); Mateev và

Anastasov (2010); Nguyen và cộng sự (2018); Le (2022); Evans

(1987); Ha và cộng sự (2022); Davidsson và cộng sự (2002); Nham

(2012); Pham và các cộng sự (2017)

Tuổi doanh nghiệp Heshmati (2001); Serrasqueiro và cộng sự (2018); Honjo và Harada

(2006); Becchetti và Trovato (2002); Nguyen và cộng sự (2018);

Trinh và Doan (2018); Pham và các cộng sự (2020); Le (2022);

Evans (1987); Ha và cộng sự (2022); Davidsson và cộng sự (2002);

Nham (2012); Pham và các cộng sự (2017)

Giới tính Le (2022); Ha và cộng sự (2022); Cliff (1998); Nham (2012)

Xuất khẩu Brenner & Schimker (2015); Becchetti và Trovato (2002); Nguyen

và cộng sự (2018); Trinh và Doan (2018); Pham và các cộng sự

(2020); Le (2022); Ha và cộng sự (2022)

Trình độ giáo dục Rafiki (2019); Le (2022); Ha và cộng sự (2022); Nham (2012);

doanh nhân Pham và các cộng sự (2017)

Ngành sản xuất Ha và cộng sự (2022); Davidsson và cộng sự (2002); Nham (2012);

kinh doanh Pham và các cộng sự (2017)

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

3.2.2 Mô hình

Mô hình nghiên cứu trước hết cần xem xét tính hợp lý cách thức đo lường các biến số.

Biến số tốc độ tăng trưởng có thể đo lường dựa trên thống kê căn bản, lấy giá trị của

biến số kỳ sau chia cho kỳ trước liền kề:

gi = Yi/Yi-1

gi = Yi/Yi-1 - 1

hoặc

Tuy nhiên biến số này cũng có thể được tính toán dưới dạng logarit như logarit tự

gi = ln (Yi/Yi-1) hay gi = lnYi – lnYi-1

nhiên, với công thức:

Ưu điểm của biến số được ước lượng dưới dạng logarit là có được sự phù hợp cao hơn

và sử dụng dữ liệu tốt hơn. Theo Delmar (1997), logarit hóa biến số để điều chỉnh phân phối

lệch, và do đó đáp ứng giả định về phân phối chuẩn của phần dư độ lệch tạo ra các giá trị

ngoại lệ không cần thiết. Do đó, các biến số định lượng khác cũng có thể sử dụng dạng logarit.

Mặt khác các biến số phản ảnh tính chất khác nhau giữa các đối tượng gọi là biến định tính,

các biến số này khi đưa vào mô hình phải được mã hóa dưới dạng biến giả hay biến nhị phân

nhận các giá trị 0 hoặc 1.

Theo các lý thuyết tăng trưởng doanh nghiệp, lý thuyết vòng đời được cho là không

nhất quán và bị chỉ trích nhiều. Về mặt thực tế, chia giai đoạn theo vòng đời tăng trưởng có

thể thực hiện với một nhóm nhỏ các doanh nghiệp, nhưng đối với mẫu số liệu gồm hàng ngàn

doanh nghiệp thì việc tìm kiếm, đồng nhất các doanh nghiệp theo cùng giai đoạn tăng trưởng

là không khả thi. Do đó, đề tài không tách thêm thời gian để xét từng giai đoạn nghiên cứu

nhỏ, mà giữ nguyên giai đoạn từ năm 2005 đến năm 2015. Về quy mô doanh nghiệp, để tránh

ảnh hưởng do mất nhiều bậc tự do mẫu dữ liệu nghiên cứu, đề tài không phân chia thêm những

nhóm nhỏ về quy mô doanh nghiệp để phân tích. Việc lựa chọn này phù hợp với đánh giá của

OECD (2021), cho rằng “các công ty có quy mô khác nhau có khả năng mở rộng quy mô

tương tự nhau” dựa trên kết quả khảo sát các doanh nghiệp châu Âu; “khoảng cách về kỹ năng

quản lý giữa các doanh nghiệp quy mô vừa và lớn ở Việt Nam nhỏ hơn nhiều so với mức

trung bình của OECD”.

Dựa trên cơ sở lý thuyết và kế thừa các nghiên cứu thực nghiệm liên quan đã nêu, đề

tài đưa vào các biến số như sau đối với 3 mô hình là tăng trưởng lao động, tăng trưởng doanh

thu, và tăng trưởng tổng tài sản:

Biến phụ thuộc:

- Đại diện cho tăng trưởng của doanh nghiệp là tốc độ tăng trưởng lao động toàn thời

gian được so sánh tại năm thứ t với t-1 tính theo Logarit tự nhiên, ký hiệu (lngLT). Giá trị

lngTL là hiệu số chênh lệch Logarit tự nhiên của tổng lực lượng lao động toàn thời gian năm

t so với năm t-1.

- Đại diện cho tăng trưởng của doanh nghiệp là tốc độ tăng trưởng tổng doanh thu được

so sánh tại năm thứ t với t-1 tính theo Logarit tự nhiên, ký hiệu (lngTR). Giá trị lngTR là hiệu

số chênh lệch Logarit tự nhiên của tổng doanh thu năm t so với năm t-1.

- Đại diện cho tăng trưởng của doanh nghiệp là tốc độ tăng trưởng tổng tài sản được

so sánh tại năm thứ t với t-1 tính theo Logarit tự nhiên, ký hiệu (lngTA). Giá trị lngTA là hiệu

số chênh lệch Logarit tự nhiên của tổng tài sản năm t so với năm t-1.

Để tập trung vào giải pháp chính là xem xét tác động của nguồn vốn đến tăng trưởng

của doanh nghiệp, đề tài chia nhóm biến giải thích thành hai nhóm:

Nhóm biến giải thích chính: Là nhóm các biến số về vốn tác động đến tăng trưởng

của doanh nghiệp gồm:

- Tổng vốn chủ sở hữu cuối năm, được tính theo Logarit tự nhiên, ký hiệu (lnEq).

- Tổng nợ phải trả cuối năm (đại diện cho nguồn vốn vay ngoài doanh nghiệp) được

tính theo Logarit tự nhiên, ký hiệu (lnLi).

Nhóm biến kiểm soát:

- Tốc độ tăng trưởng tổng tài sản, ký hiệu lngTA. Biến số lngTA đại diện cho qui mô

doanh nghiệp (firm size).

- Tốc độ tăng trưởng lực lượng lao động toàn thời gian của doanh nghiệp, ký hiệu

lngTL. Biến số lngTL đại diện cho qui mô doanh nghiệp (firm size).

- Số năm thành lập (tuổi) của doanh nghiệp (firm age), ký hiệu lnFA.

- Yếu tố xuất khẩu, ký hiệu (Ex): là biến nhị phân, có giá trị bằng 1 nếu doanh nghiệp

có xuất khẩu, bằng 0 nếu doanh nghiệp không xuất khẩu.

- Giới tính của doanh nhân, ký hiệu Ge: là biến nhị phân, có giá trị bằng 1 nếu là nam,

bằng 0 nếu là nữ.

- Trình độ giáo dục đào tạo của doanh nhân: là biến nhị phân, có giá trị Edu1=1 nếu là

đại học và sau đại học, Edu2=1 nếu là cao đẳng/trung cấp nghề, Edu3=1 nếu được đào tạo

nghề không có bằng cấp, Edu1 = Edu2 = Edu3 = 0 nếu là không có nghề.

- Ngành sản xuất kinh doanh: Các ngành được chọn gắn với biến nhị phân để đưa vào

mô hình dựa trên bộ dữ liệu khảo sát gồm tổng cộng 20 ngành. Trong số 20 ngành của bộ số

liệu, số doanh nghiệp phân bổ không đều nhau theo ngành và khá chênh lệch về số lượng

doanh nghiệp. Do đó, để tránh việc đưa vào mô hình quá nhiều biến nhị phân, đề tài chọn các

ngành có số doanh nghiệp đang hoạt động hàng năm là từ 50 doanh nghiệp trở lên. Dựa trên

cách phân chia này, có 6 biến nhị phân đại diện cho 6 nhóm ngành được đưa vào mô hình.

Các doanh nghiệp còn lại thuộc nhóm thứ 7. Biến số có giá trị Sec1=1 nếu là ngành giấy;

Sec2=1 nếu là ngành may mặc quần áo; Sec3=1 nếu là ngành thức ăn và đồ uống; Sec4=1

nếu là ngành sản phẩm kim loại chế tạo; Sec5=1 nếu là ngành gỗ; Sec6=1 nếu là ngành đồ

nội thất, trang sức, thiết bị âm nhạc, đồng hồ, đồ chơi và thiết bị y tế; Sec1 = Sec2 = Sec3 =

Sec4 = Sec5 = Sec6 = 0 là các ngành còn lại.

Đề tài dựa trên quan điểm của Evans (1987), Honjo và Harada (2006), Mateev và

Anastasov (2010), Ha và các cộng sự (2022, 2023) để đề xuất mô hình toán học.

Trong đó, cơ sở khoa học của căn cứ dựa trên cơ sở lý thuyết và điều kiện thực tế của

DNNVV.

Đối với 3 mô hình nghiên cứu dựa trên cơ sở lý thuyết khoa học của tác giả nước ngoài

là Evans (1987), Honjo và Harada (2006), Mateev và Anastasov (2010), đề tài bổ sung thêm

biến số giải thích là vốn chủ sở hữu và nợ (so với Evans, 1987), bổ sung thêm thang đo tăng

trưởng lao động (so với Mateev và Anastasov, 2010), và thay đổi phương pháp ước lượng

bằng phương pháp ước lượng Bayes (so với Evans, 1987; Honjo và Harada, 2006; và Mateev

và Anastasov, 2010). Đối với mô hình nghiên cứu dựa trên đặc điểm của DNNVV Việt Nam

là nghiên cứu của Ha và cộng sự (2022, 2023), đề tài bổ sung vào mô hình nghiên cứu thang

) = f (lnXt, lnZt, Dt)

𝑔𝑡 = ln( 𝑌𝑡 𝑌𝑡−1

đo tăng trưởng doanh thu. Mô hình toán học đề xuất của đề tài:

𝑔𝑡: Tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp.

𝑌𝑡: Giá trị tại thời điểm t của biến số tăng trưởng.

𝑌𝑡−1: Giá trị tại thời điểm t-1 của biến số tăng trưởng.

Xt: Nhóm biến giải thích.

Zt: Nhóm biến kiểm soát định lượng.

Dt: Nhóm biến kiểm soát định tính.

Mô hình tăng trưởng lao động:

lngTLit = 𝛽1+ 𝛽2lnEqit + 𝛽3lnLiit +𝛽4lngTAit +𝛽5lnFAit + 𝛽6Geni + 𝛽7Exi + 𝛽8Edu1i

+ 𝛽9Edu2i + 𝛽10Edu3i + 𝛽11Sec1i + 𝛽12Sec2i + 𝛽13Sec3i + 𝛽14Sec4i +𝛽15Sec5i

+𝛽16Sec6i + 𝜀𝑖

Mô hình tăng trưởng tổng doanh thu:

lngTRit = 𝛽1+ 𝛽2lnEqit + 𝛽3lnLiit + 𝛽4lngTAit + 𝛽5lngTLit +𝛽6lnFAit + 𝛽7Geni + 𝛽8Exi

+ 𝛽9Edu1i + 𝛽10Edu2i + 𝛽11Edu3i + 𝛽12Sec1i + 𝛽13Sec2i + 𝛽14Sec3i + 𝛽15Sec4i

+𝛽16Sec5i +𝛽17Sec6i + 𝜀𝑖

Mô hình tăng trưởng tổng tài sản:

lngTAit = 𝛽1+ 𝛽2lnEqit + 𝛽3lnLiit +𝛽4lngTLit +𝛽5lnFAit + 𝛽6Geni + 𝛽7Exi + 𝛽8Edu1i

+ 𝛽9Edu2i + 𝛽10Edu3i + 𝛽11Sec1i + 𝛽12Sec2i + 𝛽13Sec3i + 𝛽14Sec4i +𝛽15Sec5i

+𝛽16Sec6i + 𝜀𝑖

Bảng 3.4: Các biến số sử dụng trong mô hình

Biến số Đại diện

Biến phụ lngTL Tăng trưởng lao động

thuộc lngTR Tăng trưởng tổng doanh thu

lngTA Tăng trưởng tổng tài sản

Biến giải lnEq Vốn chủ sở hữu

thích lnLi Nợ

Biến kiểm lngTA Qui mô doanh nghiệp (Firm size)

soát lngTL Qui mô doanh nghiệp (Firm size)

lnFA Tuổi doanh nghiệp (Firm Age)

Gen Giới tính chủ doanh nghiệp (Nam, nữ)

(Dummy)

Ex (Dummy) Yếu tố xuất khẩu (Có xuất khẩu, không xuất khẩu)

Edu (Dummy) Trình độ giáo dục đào tạo chủ doanh nghiệp

Edu1: Đại học và sau đại học

Edu2: Cao đẳng/trung cấp nghề

Edu3: Đào tạo nghề không có bằng cấp

Sec (Dummy) Yếu tố ngành:

Sec1: Giấy

Sec2: May mặc quần áo

Sec3: Thức ăn và đồ uống

Sec4: Sản phẩm kim loại chế tạo

Sec5: Gỗ

Sec6: Đồ nội thất, trang sức, thiết bị âm nhạc, đồng

hồ, đồ chơi và thiết bị y tế

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

3.3 DỮ LIỆU

Để phân tích thực trạng của các DNNVV tại Việt Nam qua các năm, đề tài sử dụng số

liệu tổng hợp từ Tổng cục Thống kê thông qua các tài liệu tổng kết, các báo cáo thường niên

về hoạt động của doanh nghiệp (DN) từ năm 2005 đến năm 2022.1

Để phân tích tăng trưởng của doanh nghiệp, do cần phải có số liệu chi tiết và liên tục

theo thời gian của các biến số qua các năm, đề tài sử dụng bộ số liệu do Viện Nghiên cứu

Quản lý Kinh tế Trung ương (CIEM), Viện Khoa học Lao động và Các vấn đề Xã hội

(ILSSA), Viện Nghiên cứu Kinh tế Phát triển Thế giới của Đại học Liên hợp quốc (UNU-

WIDER) và Khoa kinh tế (DOE) của trường đại học Copenhagen phối hợp điều tra nghiên

cứu. Số liệu thu thập được thực hiện 2 năm một lần từ năm 2005 đến năm 2015 trên cơ sở các

phương pháp lựa chọn của các vòng điều tra trước, bao gồm từ 2.512 đến 2.821 DNNVV

thuộc 20 ngành hoạt động trong lĩnh vực chế biến, chế tạo tại 10 tỉnh, thành phố trực thuộc

Trung ương bao gồm Hà Nội, Hải Phòng, Thành phố Hồ Chí Minh, Hà Tây, Phú Thọ, Nghệ

An, Quảng Nam, Khánh Hòa, Lâm Đồng và Long An. Bộ dữ liệu được hỗ trợ cung cấp bởi

1 Sách Trắng DNVN năm 2022. Phần 2: Một số chỉ tiêu chủ yếu về DN đang hoạt động có kết quả sản xuất kinh doanh 2016-2020, Nxb Thống Kê; Thực trạng DN qua kết quả điều tra năm 2005, 2006, 2007, Nxb Thống Kê, Hà Nội 2008; Thực trạng DN qua kết quả điều tra năm 2006, 2007, 2008, Nxb Thống Kê, Hà Nội 2009; Thực trạng DN qua kết quả điều tra năm 2007, 2008, 2009, Nxb Thống Kê, Hà Nội 2010; DNNVV giai đoạn 2006 – 2011, Nxb Thống Kê 2013; Kết quả sản xuất kinh doanh của DNVN năm 2009, Nxb Thống Kê, Hà Nội 20111; DNVN 15 năm đầu thế kỷ (2004 – 2014), Nxb Thống Kê 2017; Động thái và thực trạng kinh tế - xã hội Việt nam 5 năm (2011 – 2015), Nxb Thống Kê, Hà Nội 2016; Động thái và thực trạng kinh tế - xã hội Việt nam 5 năm (2016 – 2020), Nxb Thống Kê, Hà Nội 2021.

UNU-WIDE.

Danh mục các đơn vị được nghiên cứu thuộc khu vực chính thức gồm: doanh nghiệp

tư nhân; hợp tác xã; công ty trách nhiệm hữu hạn và công ty cổ phần không có vốn của Nhà

nước; những cơ sở kinh doanh được định nghĩa là tổ chức kinh tế do tư nhân sở hữu không

đăng ký hoạt động theo Luật Doanh nghiệp, hoạt động kinh doanh tại một địa chỉ xác định và

có ít nhất một lao động làm việc toàn thời gian. Trong đó:

- Doanh nghiệp siêu nhỏ: ≤ 10 lao động.

- Doanh nghiệp nhỏ: từ 10 đến 50 lao động.

- Doanh nghiệp vừa: trên 50 đến 300 lao động.

Mẫu doanh nghiệp thuộc mười tỉnh, thành phố được điều tra chiếm 30% trên tổng thể

các doanh nghiệp sản xuất ngoài quốc doanh của cả nước vào năm 2005. Để đảm bảo tính đại

diện ở cấp tỉnh cho các doanh nghiệp sản xuất chính thức đã đăng ký ngoài quốc doanh, trước

hết ước tính cỡ mẫu nhỏ nhất trong nhóm (tỉnh Lâm Đồng) và sau đó xác định cỡ mẫu cho

các tỉnh còn lại. Chọn mẫu phân tầng được áp dụng nhằm đảm bảo số lượng phù hợp các

doanh nghiệp thuộc các hình thức pháp lý khác nhau trên từng địa bàn điều tra.

Số doanh nghiệp được khảo sát lần lượt tương ứng qua các năm 2005, 2007, 2009,

2011, 2013 và 2015 như bảng sau:

Bảng 3.5: Mẫu số lượng DNNVV được điều tra qua các năm

Số doanh nghiệp Năm

2005 2.821

2007 2.635

2009 2.655

2011 2.512

2013 2.542

2015 2.647

Nguồn: Dữ liệu nghiên cứu từ phần mềm Stata.

Nếu dựa trên nhiệm vụ kế hoạch kinh tế quốc gia trong từng giai đoạn 5 năm, giai đoạn

từ năm 2005 đến năm 2015 là giai đoạn phù hợp để phân tích tăng trưởng của các DNNVV

Việt Nam, phừ hợp để so sánh với tăng trưởng chung của nền kinh tế của Việt Nam và thế

giới, vì giai đoạn 2015 – 2020 bị ảnh hưởng Covid-19 nên ảnh hưởng đến dữ liệu điều tra của

các quốc gia, khu vực và thế giới.

Dữ liệu của các năm được lưu trữ ở các tập tin khác nhau, với số lượng doanh nghiệp

qua các năm không đồng nhất do mỗi năm có nhiều doanh nghiệp bị giải thể và nhiều doanh

nghiệp được thành lập. Do đó, để phân tích dữ liệu biến thiên liên tục qua các năm, luận án

sử dụng kỹ thuật kết nối dữ liệu để ghép (merge) số liệu của các biến số từ các tập tin qua các

năm với nhau để đảm bảo các biến số đồng nhất với nhau qua các năm đối với mỗi công ty

theo mã nhận diện id (identification index).

Dữ liệu sau khi được ghép sẽ được mã hóa, chọn lọc các biến số và định dạng toán học

để phù hợp với mô hình nghiên cứu. Đề tài sử dụng phần mềm Stata 17.0 ghép các tập tin lại

với nhau theo chỉ mục id từ năm 2005 đến năm 2015. Kết quả từ phần mềm Stata 17.0 cho

thấy dựa trên các biến số đưa vào phân tích, mã id của tất cả các năm khớp với nhau gồm có

2.073 quan sát (doanh nghiệp). Số doanh nghiệp có mã id không khớp qua tất cả các năm sau

khi đã ghép dữ liệu là 3.059. Sau 5 lần ghép, có 3.059 mã id được tạo ra. Mỗi năm có nhiều

doanh nghiệp được thành lập và nhiều doanh nghiệp bị giải thể. Tính bình quân mỗi năm có

khoảng 3.059/5 = 612 mã id được tạo ra.

Như vậy, việc không khớp mã id qua các năm đã dẫn đến giảm số quan sát của mẫu số

liệu khảo sát. Ngoài ra, còn có nguyên nhân khác cũng làm giảm cỡ mẫu là giá trị trống của

quan sát. Theo OECD (2020) và World Bank (2008), đối với DNNVV, đặc biệt là lĩnh vực

tài chính, dữ liệu thường không được thu thập đầy đủ hoặc thiếu nhất quán. Kết luận này cũng

phù hợp với trường hợp DNNVV tại Việt Nam được thể hiện thông qua báo cáo hoạt động

của doanh nghiệp năm 2015 (Rand và các cộng sự, 2015). Các giá trị quan sát trống cũng

được thể hiện từ dữ liệu lưu trữ trên phần mềm.

Do đó, việc thiết lập mô hình cũng như lựa chọn phương pháp nghiên cứu ngoài căn

bản chính là dựa trên cơ sở lý thuyết khoa học, cần phải xét tính phù hợp và tin cậy từ phía

dữ liệu khảo sát, nhất là dữ liệu có cỡ mẫu nhỏ và bị thiếu.

3.4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.4.1 Phương pháp thống kê mô tả

Đề tài sử dụng các đại lượng thống kê, hệ thống các biểu đồ, bảng số liệu kết hợp với

phương pháp phân tích, tổng hợp để nghiên cứu thực trạng DNNVV Việt Nam và các tính

chất của các biến số trong mô hình định lượng.

Về các chỉ tiêu kinh tế tài chính, chỉ tiêu hiệu suất sử dụng lao động, hệ số nợ được

tính theo các công thức sau:

Hiệu suất sử dụng lao động (lần) = (Doanh thu thuần bình quân một lao động) /

(Thu nhập bình quân một lao động).

Chỉ số nợ (lần) = (Tổng nợ bình quân) / (Tổng vốn tự có bình quân)

Các biểu đồ được sử dụng như biểu đồ cột (Bar chart), biểu đồ đường (Line Graph),

biểu đồ hình tròn (Pea Chart).

Các chỉ tiêu thống kê như như giá trị tăng trưởng trung bình của dãy số liệu theo thời

gian

𝑛

𝑋̅𝑔𝑒𝑜𝑚 = √∏ 𝑋𝑖

= √𝑋1 . 𝑋2 … . 𝑋𝑛

𝑛 𝑖=1

được tính dựa vào công thức trung bình nhân (Gemetric mean):

Hay:

-1

𝑛 𝑔̅= √

𝑦𝑛 𝑦0

Các chỉ tiêu trung bình có cùng gốc phần trăm được tính theo công thức trung bình cộng

∑

𝑋𝑖

(Arithmetic mean):

𝑋̅ =

𝑛 𝑖=1 𝑛

Các đại lượng thống kê khác như phương sai, độ lệch chuẩn, hệ số tương quan của các

biến số, sai số chuẩn của các hệ số ước lượng, … Tất cả đều được phần mềm Excel, Stata hỗ

trợ thực hiện, tính toán.

3.4.2 Phương pháp định lượng

Đề tài sử dụng phương pháp Bayes, với kỹ thuật Markov Chain Monte Carlo (MCMC), chọn

mẫu Gibbs và Metropolis-Hastings do những ưu điểm mà phương pháp này mang lại.

Đặc điểm của dữ liệu của DNNVV là thường không đầy đủ, có sự khác nhau giữa các

quốc gia, và thường nằm rải rác ở nhiều nguồn khác nhau, gây khó khăn cho việc đo lường

(World Bank, 2008; OECD, 2020). So với các quốc gia phát triển trên thế giới, tính chất đầy

đủ và nhất quán dữ liệu của DNNVV tại Việt Nam lại bị hạn chế hơn. Nếu sử dụng phương

phương pháp tần suất (bao gồm các phương pháp phân tích như OLS, FEM, REM, GMM…)

ngoài những lỗi thường mắc phải như vi phạm các giả thiết của phương pháp nghiên cứu

(phương sai sai số ngẫu nhiên thay đổi, đa cộng tuyến, tự tương quan, nội sinh…), còn có thể

bị ảnh hưởng do mẫu dữ liệu nhỏ, có nhiều quan sát thiếu giá trị. Trong khi đó, phương pháp

Bayes có ưu điểm là thiết kế lấy mẫu, các hiện tượng nội sinh, tự tương quan, phương sai thay

đổi không ảnh hưởng đến giá trị ước lượng của Bayes (Godambe, 1966; Basu, 1969; Scott và

Smith, 1973; Gelman, 2009; Hassan và Blandón, 2019).

3.4.2.1 Lý thuyết về thống kê Bayes

Phương pháp Bayes bắt nguồn từ công trình nghiên cứu của Thomas Bayes ở thế kỷ

18 (1701-1761), nhà thống kê học, nhà triết học Anh. Do đó phương pháp Bayes được đặt tên

theo Bayes. Phân tích Bayes được bắt đầu như một quy tắc trực quan đơn giản: cập nhật niềm

tin dựa trên một số bằng chứng. Trong suốt thế kỷ 20, phương pháp Bayes cùng phát triển với

phương pháp tần suất, nhưng với tốc độ phát triển chậm hơn và ít được chú ý hơn. Nguyên

nhân là do yếu tố chủ quan và năng lực tính toán. Tuy nhiên, ngày nay thống kê Bayes được

các nhà nghiên cứu và thực hành chấp nhận rộng rãi như một phương án thay thế có giá trị và

khả thi.

Thống kê Bayes được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, điển hình như Kinh tế

lượng, Giáo dục, Kỹ thuật, Di truyền học, Khoa học xã hội, Quản lý chất lượng…

Suy luận trong phân tích Bayes dựa trên các phân phối sau, cụ thể là xác suất của các

tham số tổng thể (𝜃) với dữ liệu quan sát (D), tức là P (𝜃\𝐷). Dữ liệu quan sát được kết hợp

với thông tin trước đó (prior information) thông qua quy tắc của Bayes:

P(D\𝜃)P(𝜃) (1)

P (𝜃\𝐷)=

P(D)

Trong biểu thức (1):

P(𝜃) đại diện cho xác suất dự kiến cho 𝜃 trước khi thu thập dữ liệu và được gọi là xác

suất tiên nghiệm. P(D\𝜃) được gọi là khả năng xảy ra và đại diện cho xác suất hoặc khả năng

quan sát dữ liệu cụ thể với tiên nghiệm 𝜃. P (𝜃\𝐷) được gọi là xác suất hậu nghiệm, là sự kết

hợp giữa khả năng xảy ra và tiên nghiệm. Số hạng mẫu số P(D) là khả năng cận biên hoạt

động như hằng số chuẩn hóa, chia tỉ trọng hậu nghiệm để có mật độ thích hợp. Bởi vì thuật

ngữ này chỉ đơn giản là một hằng số tỷ lệ, thường bị loại trừ và định lý Bayes được biểu thị

dưới dạng tỷ lệ:

(2)

P (𝜃\𝐷) ∝ P(D\𝜃)P(𝜃)

Biểu thức (2) có nghĩa là: Phân phối hậu nghiệm tỉ lệ với khả năng xảy ra nhân với

phân phối tiên nghiệm. Nghĩa là, phân phối sau đại diện cho trung bình có trọng số thông tin

về các tham số trong dữ liệu quan sát và kiến thức về các tham số trước khi quan sát dữ liệu;

dữ liệu có ảnh hưởng lớn hơn khi kích thước của mẫu tăng lên (Gelman và cộng sự, 2014).

Về kỹ thuật phân tích Bayes, có các kỹ như mô hình tuyến tính tổng quát (Dey và cộng

sự 2000); ước lượng phi tham số (Muller và Vidakovic, 1999; Dey và cộng sự 1998); thống

kê không gian (Wolpert và Ickstadt, 1998; Besag và Higdon, 1999); kiểm định và lựa chọn

mô hình (Kass và Raftery, 1995; Berger và Pericchi, 1996; Berger, 2006); và chuỗi thời gian

(Pole và cộng sự, 1994) …

Những tiến bộ gần đây trong máy tính cho phép thực hiện phân tích Bayes bằng cách

sử dụng mô phỏng. Một khám phá mang tính bước ngoặt là thuật toán lấy mẫu Gibbs (Geman

và Geman, 1984). Thuật toán cho thấy rằng có thể lấy mẫu chính xác từ một phân bố xác suất

phức tạp và không thể đánh giá được. Những ý tưởng này là tiền đề dẫn đến sự phát triển của

chuỗi Markov Monte Carlo (MCMC) - một phương pháp mô phỏng lặp lại được chứng minh

là công cụ không thể thiếu cho các phép tính Bayes.

Do vai trò đặc biệt quan trọng vừa nêu, đề tài sử dụng phương pháp MCMC với thuật

toán Gibbs và Metropolis-Hastings trong thống kê Bayes. Thuật toán MCMC là chạy thử

nghiệm số liệu nhiều lần với các điểm xuất phát khác nhau để thu được nhiều mẫu MCMC.

Sau đó kiểm tra xem có nhận được kết quả giống nhau trên tất cả các mẫu hay không (Browne,

2017).

Bước đầu tiên của quá trình ước lượng là đề xuất phân bố Gaussian tiêu chuẩn với các

thông tin tiên nghiệm khác nhau từ 5 mô phỏng làm cơ sở để lựa chọn mô phỏng có thông tin

tiên nghiệm tốt nhất. Sau đó thực hiện hồi quy Bayes với các mô phỏng, và bước tiếp theo là

lựa chọn kết quả dựa trên các tiêu chuẩn và kiểm tra hậu nghiệm.

3.4.2.2 Hồi quy tuyến tính Bayes

Theo quan điểm Bayes, hồi quy tuyến tính được xây dựng bằng cách sử dụng phân phối xác

suất.

Giả sử ta có mô hình hồi quy (Gelman và cộng sự, 2014):

𝑦 = 𝑋𝛽 + 𝜀

y: biến phụ thuộc.

X: biến độc lập.

𝛽 : hệ số hồi quy.

𝜀: sai số ngẫu nhiên của mô hình.

y ∼ N (βT X, σ2I)

(Biến phụ thuộc y được tạo ra từ phân phối chuẩn được đặc trưng bởi giá trị trung bình và

phương sai).

σ2: Tham số phương sai của mô hình hồi quy tuyến tính Bayesian, là tham số xác định

độ không đảm bảo hoặc nhiễu trong dữ liệu quan sát được.

𝑃(𝑦\𝛽,𝑋)𝑃(𝛽\𝑋)

𝑃(𝛽\𝑦, 𝑋) =

𝑃(𝛽\𝑦, 𝑋): Phân phối xác suất sau của các tham số mô hình.

𝑃(𝑦\𝛽, 𝑋): Khả năng xảy ra của dữ liệu.

𝑃(𝛽\𝑋): Xác suất trước của các tham số.

𝑃(𝑦\𝑋): Hằng số chuẩn hóa.

Trong hồi quy tuyến tính Bayesian, tham số 𝛽 và 𝜎2 được tính toán thông qua các phương

pháp mô phỏng ngẫu nhiên. Đối với phương pháp ước lượng cổ điển, phân phối tiệm cận của 𝛽̂ sẽ

luôn là phân phối chuẩn, 𝛽̂ ~ N [𝛽, var (𝛽̂)], trong khi đối với Bayesian, 𝛽̂ không nhất thiết phân phối

chuẩn, bởi vì nó phụ thuộc vào sự lựa chọn phân phối tiên nghiệm.

𝑃(𝑦\𝑋)

Thông tin tiên nghiệm ảnh hưởng đến kết quả thông tin hậu nghiệm. Vấn đề đặt ra là

cơ sở xuất phát và tính khách quan của thông tin tiên nghiệm. Nếu phương pháp Bayes có ưu

điểm vượt trội khi có đầy đủ thông tin tiên nghiệm, vậy trong trường hợp không có thông tin

tiên nghiệm thì sao?

Theo O’Hagan và cộng sự (2006), Gill (2015), thông tin tiên nghiệm có thể có được

thông qua lý thuyết, các nghiên cứu thực nghiệm cá nhân trước đó, hoặc các phân tích tổng

hợp hoặc ý kiến của các chuyên gia. Thật ra, thông tin tiên nghiệm cũng có thể theo hướng

này hoặc hướng khác. Vậy trong trường hợp không có thông tin tiên nghiệm cũng có thể được

xem là có thông tin tiên nghiệm ở mức độ trung dung. Khi đó có thể sử dụng luật phân phối

thống kê hoặc kỹ thuật tính toán hỗ trợ mà vẫn đảm bảo mức độ tin cậy của kết quả nghiên

cứu. Trường hợp không có thông tin tiên nghiệm ngôn ngữ thống kê Bayes gọi là thông tin

tiên nghiệm phẳng (flat priors), cho trọng số bằng nhau đối với tất cả các giá trị có thể có của

tham số. Đây là cách tiếp cận rất phổ biến trong các phương pháp Bayes đương đại. Không

có thông tin tiền định sẽ được xem như không có hướng cụ thể nào cho hiệu ứng và sẽ chỉ

định một phương sai lớn. Lựa chọn như vậy có thể dẫn đến phân phối trước N (0, 10000), đại

diện cho giá trị chuẩn mặc định trước đó với giá trị trung bình bằng 0 và phương sai là 10.000

trong gói phần mềm Stata. Trường hợp có nhiều thông tin hơn sẽ dẫn đến chỉ định một phương

sai nhỏ hơn (StataCorp, 2021). Do đó xem như nhược điểm này đã được khắc phục. Theo

Block và cộng sự (2011), có thể chọn thông tin tiên nghiệm cho các tham số dạng phân phối

chuẩn với các mô phỏng (simulation) khác nhau rồi sử dụng phương pháp phân tích nhân tố

Bayes (Bayes factors) để chọn mô phỏng có thông tin tiên nghiệm tốt nhất.

3.4.2.3 Ưu điểm của phương pháp Bayes

Lịch sử nghiên cứu thống kê kinh tế lượng có rất nhiều kỹ thuật ước lượng nhưng chia

thành hai trường phái chính: trường phái tần suất (Frequentist Statistics) và trường phái Bayes

(Bayesian Statistics).

Phương pháp tần suất

Theo quan điểm tần suất về về xác suất, xác suất đại diện cho một ước tính về tần suất

tương đối của một số kết quả trong tổng thể. Giả sử chúng ta quan tâm đến mối quan hệ giữa

trải nghiệm có được trước đó và hoạt động có được trong một tổng thể. Những người theo

quan điểm tần suất cho rằng có một mối quan hệ cụ thể, cố định nhất định giữa kinh nghiệm

trước đó và hoạt động thu nhận trong tổng thể này. Tuy nhiên, các quan sát về mối quan hệ

này được giả định là khác nhau giữa các mẫu được lấy từ tổng thể. Đối với các mẫu được lấy

ngẫu nhiên, phân bố lấy mẫu ngẫu nhiên có thể được sử dụng để ước tính xác suất quan sát

một giá trị tham số cụ thể trong dữ liệu thu thập được. Tuyên bố xác suất này được gọi là giá

trị p. Trong kiểm định ý nghĩa thống kê, hai giả thuyết đối ngược nhau được nêu ra, một giả

thuyết không (thường ký hiệu H0) và một giả thuyết thay thế (thường ký hiệu H1).

Giả thuyết H0 được nêu rằng một biến độc lập cụ thể không ảnh hưởng đến biến phụ

thuộc. Thống kê tần suất quyết định có nên bác bỏ giả thuyết H0 này hay không bằng cách sử

dụng giá trị p làm thống kê kiểm định. Giá trị p cho biết xác suất thu được tham số ước lượng

với mẫu có kích thước tương tự hoặc lớn hơn, nếu giả thuyết H0 là đúng và mẫu được chọn

ngẫu nhiên. Nếu giá trị p rất nhỏ (ví dụ, nhỏ hơn 0,05), nhà nghiên cứu sẽ bác bỏ giả thuyết

H0, chấp nhận sự khác biệt của giá trị tham số quan sát được so với giá trị 0 và kết luận rằng

dữ liệu quan sát cung cấp bằng chứng hỗ trợ cho tác động đã được giả thuyết. Cách tiếp cận

này cung cấp các tuyên bố xác suất cho việc lấy mẫu ngẫu nhiên có ảnh hưởng đến các ước

lượng quan sát được với điều kiện giả thuyết H0 là đúng. Mục tiêu là bác bỏ giả thuyết vô

hiệu H0. Như vậy, các phương pháp tiếp cận tần suất không cung cấp các tuyên bố xác suất

trực tiếp về các tác động đã được giả định.

Với cách tiếp cận như vậy, có thể nói kiểm định ý nghĩa thống kê của phương pháp tần

suất có nhiều nhược điểm. Thông thường, các nhà nghiên cứu muốn biết khả năng xảy ra một

tác động như thế nào khi đưa ra một số dữ liệu quan sát, tức là P(θ|D). Thay vào đó, phương

pháp tần suất đánh giá xác suất lấy mẫu ngẫu nhiên như một lời giải thích cho các giá trị tham

số, tức là P(D|θ). Đây là hai xác suất khác nhau về cơ bản (Cohen, 1994). Theo McShane và

cộng sự (2019), do các tác động nói chung là nhỏ và có thể thay đổi, giả định về tác động

bằng không là sai. Nhiều nhà nghiên cứu đã phê bình việc kiểm định ý nghĩa thống kê: Cohen,

1994; Gigerenzer, 2004; Schwab và cộng sự, 2011; Hubbard, 2004, 2015. Lưu ý về cách đánh

giá lưỡng phân dựa trên ngưỡng giá trị p cố định và độ nhạy của kết quả đối với cỡ mẫu,

Schwab và cộng sự (2011) cho rằng việc quan sát hoàn toàn không có ảnh hưởng là một kết

quả rất khó tin của các thử nghiệm thực nghiệm, và việc bác bỏ một mô tả không thể tưởng

tượng được về thực tế sẽ cung cấp rất ít hoặc không có thông tin có giá trị.

Phương pháp Bayes

Các phương pháp tiếp cận của Bayes sử dụng các thống kê quan sát được trong mẫu

để ước tính xác suất của một tác động giả định trong tổng thể, không quan tâm đến việc liệu

một giả thuyết vô hiệu có nên bị bác bỏ hay không. Phân tích Bayes tuân theo một quy tắc

xác suất đơn giản, kết hợp thông tin tiên nghiệm với bằng chứng từ dữ liệu hiện có, trên cơ

sở đó hình thành phân phối hậu nghiệm của các tham số mô hình. Có nghĩa là, Bayes sẽ đưa

ra tuyên bố dọc theo dòng kinh nghiệm trước đây và dữ liệu quan sát được. Trái ngược với

các bài kiểm tra ý nghĩa thống kê, các phân tích của Bayes ước tính xác suất xảy ra các hiệu

ứng giả thuyết, đây thường là một câu hỏi chính được các nhà nghiên cứu quan tâm. Bayes

định lượng mức độ tin cậy vào giả thuyết liên quan là đúng dựa trên dữ liệu quan sát được.

Như vậy, phân tích Bayes đã tránh khỏi đánh giá lưỡng phân “có tác động hoặc không có tác

động” của các phép thử ý nghĩa thống kê. Thay vào đó, phân tích Bayes ước tính sự phân bố

của các tác động. Các kết quả của Bayes cho phép dễ dàng giao tiếp với các nhà nghiên cứu

và các nhà thực hành.

Về mức độ tin cậy của kết quả nghiên cứu, theo Thompson (2012), một sai lầm phổ

biến trong thống kê và các lĩnh vực khác là phân tích dữ liệu thông qua mô hình hóa cẩn thận

nhưng không xem xét quy trình chọn mẫu. Thiết kế lấy mẫu không ảnh hưởng đến giá trị ước

lượng của Bayes đã được Godambe (1966) lưu ý khi nghiên cứu đối với các thiết kế không

phụ thuộc vào bất kỳ giá trị nào của biến quan tâm. Basu (1969) cũng kết luận như vậy khi

nghiên cứu đối với thiết kế không phụ thuộc vào các giá trị của biến quan tâm bên ngoài mẫu.

Scott và Smith (1973) đã chỉ ra rằng thiết kế có thể trở nên phù hợp với suy luận khi dữ liệu

thiếu thông tin về nhãn của các đơn vị trong mẫu. Rubin (1976) đã đưa ra các điều kiện chính

xác cho một cơ chế dữ liệu bị thiếu - trong đó thiết kế lấy mẫu có thể được xem như một ví

dụ - có liên quan trong suy luận tần suất và thiết kế mẫu có thể bỏ qua đối với hàm khả năng

tối đa và Bayes. Theo Gelman (2009), Bayes đặc biệt có giá trị trong nghiên cứu mẫu nhỏ, do

mức độ không chắc chắn cao do lỗi lấy mẫu.

Tính toán phân phối hậu nghiệm trong thống kê Bayes liên quan đến các hàm toán học

rất phức tạp. Tuy nhiên, ngày nay đã có sự tiến bộ cả về mặt khái niệm và sức mạnh tính toán

nhờ phần mềm máy tính đã thúc đẩy ước tính thông qua mô phỏng và phương pháp Bayes

ngày càng được ứng dụng nhiều hơn. Các phân phối hậu định của các tham số trong ước lượng

Bayes hiện nay thường được tạo ra thông qua các phương pháp Markov Chain Monte Carlo

(MCMC). Các thuật toán MCMC yêu cầu hàng chục nghìn lần lặp để ước tính đầy đủ các

phân phối sau. Ý tưởng cơ bản là tập trung vào một đại diện gần đúng của phân phối sau bằng

cách vẽ một số lượng lớn các mẫu ngẫu nhiên đại diện của các giá trị tham số từ dữ liệu quan

sát. Khi số lần lặp tăng lên, các tập hợp ước tính được tạo ra dự kiến sẽ hội tụ và cung cấp

một phân phối sau xấp xỉ hợp lý. Hiệu quả của chiến lược lấy mẫu có thể được nghiên cứu

thông qua việc sử dụng mô phỏng ngẫu nhiên (Thompson, 2012). Các nghiên cứu sâu rộng

về mô phỏng MCMC trong phân tích Bayes điển hình có thể kể như Gelman và cộng sự

(2014), Hahn (2014), Kruschke (2015) và McElreath (2020).

Tóm lại, những quan điểm khác nhau về nghiên cứu của phương pháp tần suất và

phương pháp Bayes được thể hiện như Bảng 3.6 dưới đây:

Bảng 3.6: So sánh phương pháp tần suất và phương pháp Bayes

Phương pháp Tần suất Phương pháp Bayes

- Xác suất là một tần số của sự kiện xảy ra - Xác suất là mức độ của niềm tin, là một

hay tần số được tạo ra bởi một số quá trình thước đo về tri thức.

chưa biết.

- Các tham số là cố định. - Các tham số là các biến ngẫu nhiên.

- Một giả thuyết được kiểm tra mà không - Một xác suất được gán cho một giả thuyết.

được gán xác suất.

- Xác suất lấy mẫu ngẫu nhiên như một lời - Khả năng xảy ra một tác động như thế nào

giải thích cho các giá trị tham số, tức là dựa trên mẫu dữ liệu quan sát được, tức là

P(D|θ). P(θ|D).

- Đánh giá lưỡng phân dựa trên ngưỡng giá - Ước tính xác suất xảy ra các hiệu ứng giả

trị p cố định và độ nhạy của kết quả đối với thuyết, ước tính sự phân bố của các tác động.

cỡ mẫu, có nghĩa là kết luận có hoặc không

có tác động giữa các biến số dựa trên kết

quả kiểm định.

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Thông qua phân tích về hai trường phái nghiên cứu và dựa trên cơ sở hạn chế về mặt

dữ liệu đối với DNNVV, đề tài chọn phương pháp thống kê Bayes làm phương pháp nghiên

cứu để có được kết quả ước lượng đáng tin cậy hơn.

3.4.2.4 Phương pháp phân tích định lượng

Để ước lượng tham số của các mô hình, đề tài sử dụng phần mềm Sata 17.0 hỗ trợ tính

toán. Phương pháp Bayes trước hết cần có thông tin tiên nghiệm của các biến số đưa vào mô

hình và các bước kiểm định các mô hình ước lượng.

(1) Chọn thông tin tiên nghiệm

Vì không có sẵn thông tin tiên nghiệm, do các nghiên cứu trước đây sử dụng phương

pháp tần suất, tác giả chọn thông tin tiên nghiệm cho đề tài theo cách tiếp cận của Block và

cộng sự (2011), chọn thông tin tiên nghiệm cho các tham số dạng phân phối chuẩn với các

mô phỏng khác nhau. Để chọn thông tin tiên nghiệm phù hợp cho mẫu số liệu, đề tài sẽ phân

tích độ nhạy thông qua 5 mô phỏng về thông tin tiên nghiệm phân phối chuẩn như Bảng 3.7.

Mô phỏng có thông tin tiên nghiệm tốt nhất sẽ được chọn dựa trên kết quả tính toán của nhân

tố Bayes (Bayes factors).

Bảng 3.7: Mô phỏng thông tin tiên nghiệm

Hàm hợp lý y~ 𝑁(𝜇, 𝜎2)

Prior distributions (Phân phối thông tin tiên nghiệm)

Simulation 1 (Mô phỏng 1)

𝛽𝑖~𝑁(0, 1) 𝜎2~𝐼𝑛𝑣𝑔𝑎𝑚𝑚𝑎(0,01; 0,01)

Simulation 2 (Mô phỏng 2)

𝛽𝑖~𝑁(0, 10) 𝜎2~𝐼𝑛𝑣𝑔𝑎𝑚𝑚𝑎(0,01; 0,01)

Simulation 3 (Mô phỏng 3)

𝛽𝑖~𝑁(0, 100) 𝜎2~𝐼𝑛𝑣𝑔𝑎𝑚𝑚𝑎(0,01; 0,01)

Simulation 4 (Mô phỏng 4)

𝛽𝑖~𝑁(0, 1.000) 𝜎2~𝐼𝑛𝑣𝑔𝑎𝑚𝑚𝑎(0,01; 0,01)

Simulation 5 (Mô phỏng 5)

𝛽𝑖~𝑁(0, 10.000) 𝜎2~𝐼𝑛𝑣𝑔𝑎𝑚𝑚𝑎(0,01; 0,01)

i = 1, 2, 3, 4, 5

(2) Kiểm định mô hình

* Kiểm tra sự hội tụ

Sự hội tụ là một phân phối mục tiêu (hậu nghiệm bắt buộc), không đến từ một giá trị

duy nhất như trong các phương pháp hàm hợp lý cực đại (ML). Khi đã đạt đến sự hội tụ, các

mẫu sẽ giống như một phân tán ngẫu nhiên về một giá trị trung bình ổn định.

Có bao nhiêu lần lặp sau khi hội tụ?

Sau khi hội tụ, cần lặp lại thêm để đạt được những mẫu cho suy luận hậu nghiệm.

Nhiều lần lặp hơn sẽ giúp cho ước tính hậu nghiệm chính xác hơn. Chuỗi MCMC là những

mẫu phụ thuộc, vì vậy sự phụ thuộc hoặc tự tương quan trong chuỗi sẽ ảnh hưởng đến số lần

lặp lại của chúng ta. Độ chính xác của các ước tính hậu nghiệm có thể được đánh giá bằng lỗi

tiêu chuẩn Monte Carlo (Monte - Carlo Standard Error - MCSE) cho mỗi tham số.

* Chẩn đoán theo tiêu chuẩn MCSE

Tiêu chuẩn MCSE cho biết tính vững của các chuỗi MCMC (Flegal và cộng sự, 2008).

Theo kinh nghiệm, MCSE được đề xuất là < 5% độ lệch chuẩn mẫu (Toft và cộng sự, 2007;

Flegal và cộng sự, 2008).

Tiếp theo chẩn đoán theo tiêu chuẩn MCSE là chẩn đoán dựa trên các biểu đồ. Mặc dù

biểu đồ là công cụ chẩn đoán khá đơn giản nhưng lại được sử dụng thường xuyên nhất. Các

biểu đồ được sử dụng xem xét các tham số để đảm bảo rằng phân phối tiên nghiệm được hiệu

chỉnh tốt.

* Biểu đồ theo dõi (Trace)

Là biểu đồ biểu thị các giá trị của các tham số mô phỏng theo số lần lặp lại và kết nối

các giá trị liên tiếp của chuỗi bằng một dòng. Đối với thông số trộn đều, phạm vi của thông

số được chuỗi MCMC di chuyển nhanh chóng, làm cho các đường được vẽ gần như thẳng

đứng và dày đặc (StataCorp., 2021). Khi biểu đồ theo dõi dao động xung quanh giá trị trung

bình, chuỗi MCMC có tính dừng, tức là đạt điều kiện hội tụ.

* Biểu đồ tự tương quan (Autocorrelation)

Biểu đồ tự tương quan thể hiện mức độ tự tương quan trong một mẫu MCMC đối với

một loạt độ trễ, bắt đầu từ độ trễ 0. Các giá trị được vẽ trên biểu đồ tương ứng với phương sai

mẫu của chuỗi MCMC. Đây là đồ thị ACF (hàm tự tương quan). Biểu đồ cho biết các độ trễ

có nằm trong giới hạn hiệu quả hay không, có phù hợp với mật độ mô phỏng phân phối hay

không. Hiện tượng tự tương quan thường bắt đầu là một giá trị dương ở độ trễ 0 và giảm dần

về giá trị 0 khi số độ trễ tăng lên. Theo StataCorp. (2021), các dao động tự tương quan của

các độ trễ trong biểu đồ nằm trong giới hạn 0,02 được xem là không có hiện tượng tự tương

quan.

* Biểu đồ phân phối hậu nghiệm (Histogram plots) (biểu đồ phân phối tần suất)

Đây là biểu đồ được sử dụng để kiểm tra các ước tính tần suất và mật độ phân phối

hậu biên của các tham số, so sánh phân phối sau theo kinh nghiệm và phân phối trước được

chỉ định để trực quan hóa tác động của dữ liệu. Suy diễn Bayes vững nếu hình dạng biểu đồ

là đồng nhất (StataCorp., 2021).

* Biểu đồ ước tính mật độ (Kernel density plots)

Biểu đồ mật độ Kernel cung cấp hình ảnh trực quan thay thế của các phân phối hậu

biên mô phỏng dưới dạng biểu đồ được làm mịn. Theo mặc định, biểu đồ mật độ Kernel hiển

thị 1 đường mật độ chung của toàn bộ mẫu MCMC. Ngoài ra, để khám phá sự hội tụ, biểu đồ

hiển thị thêm 2 đường cong mật độ: mật độ nửa đầu thu được bằng cách sử dụng nửa đầu của

mẫu MCMC và mật độ nửa sau thu được bằng nửa sau của mẫu MCMC. Nếu chuỗi đã hội tụ

và kết hợp tốt, 3 đường cong mật độ sẽ gần nhau.

* Biểu đồ tổng tích lũy (Cumulative sum plots)

Biểu đồ tổng tích lũy (cusum) biểu hiện các xu hướng liên tục trong chuỗi MCMC. Tất

cả các biểu đồ cusum bắt đầu và kết thúc tại 0 và có thể có hoặc không cắt qua trục x. Dựa

vào biểu đồ cusum, chúng ta có thể phát hiện ra sự trôi dạt sớm trong mẫu mô phỏng do thời

gian thử nghiệm (burn) không đủ. Đối với thông số trộn đều, đường cong cusum thường cắt

trục x vài lần, có sự hội tụ của MCMC.

* Chẩn đoán Gelman-Rubin

Trên bảng kết quả ước lượng, ngoài giá trị của các tham số, có kèm giá trị Max Gelman-

Rubin (Rc). Gelman và Rubin (1992), Brooks và Gelman (1998) gợi ý rằng giá trị Rc chẩn

đoán lớn hơn 1,2 cho bất kỳ tham số mô hình nào nên chỉ ra sự không hội tụ. Trong thực tế,

Rc <1.1 thường được sử dụng để khai báo sự hội tụ.

* So sách các mô hình mô phỏng

Phương pháp MCMC được thực hiện nhiều mô phỏng với các thông tin tiên nghiệm

khác nhau. Do đó, để chọn được mô hình tối ưu nhất, cần phải so sánh một số tiêu chuẩn.

Bảng kết quả ước lượng Bayes có thể hiện các tiêu chuẩn sau:

Nhân tố Bayes (Bayes factor – log (BF))

Trung bình Khả năng cận biên (Marginal likelihood – Avg log (ML))

Tiêu chuẩn thông tin sai lệch (Deviance Information Criterion – DIC)

Xác suất hậu nghiệm dựa trên dữ liệu và thông tin tiên nghiệm đề xuất P(M|y)

Mô phỏng được lựa chọn sẽ là mô phỏng có log (BF), Avg log (ML) và P(M|y) lớn

nhất; DIC nhỏ nhất (StataCorp., 2021).

* Kiểm tra độ nhạy (Bayesian sensitivity analysis)

Kỹ thuật phân tích độ nhạy có thể giúp xác thực xác suất các tham số của mô hình

Bayes. Mục đích của phân tích độ nhạy là để kiểm tra mức độ nhạy cảm của các kết luận đối

với các giả định và đầu vào của mô hình. Đồng thời, phân tích độ nhạy là để xác định các

nguồn sai lệch hoặc các sai lệch có thể có. Để đảm bảo độ chắc chắc và tin cậy cho tất cả các

tham số, các tiên nghiệm phân phối chuẩn được điều chỉnh giá trị từ - 0,5 đến 0,5 với khoảng

cách 0,1 cho tất cả các tham số để làm cơ sở kết luận.

* Kiểm tra xác suất hậu nghiệm

Trong các mô hình Bayesian, xác suất hậu nghiệm là thước đo mức độ tin cậy vào một

giả thuyết sau khi đã ước lượng các tham số dựa trên bộ số liệu và thông tin tiên nghiệm. Để

xác định hướng tác động của một biến số trong mô hình, ước lượng Bayes sử dụng xác suất

của hướng (probability of direction – pd). Đó có thể được hiểu là xác suất mà một tham số là

hoàn toàn dương hoặc hoàn toàn âm. Ví dụ: nếu pd của một tham số là 95%, điều đó có nghĩa

là có 95% khả năng tham số đó có tác động tích cực (nếu trung vị là dương) hoặc có tác động

tiêu cực (nếu trung vị là âm). Tuy nhiên, theo Gelman và các cộng sự (2014), không có một

chỉ tiêu chung cố định là tỉ lệ xác suất là bao nhiên phần trăm để kết luận chiều hướng tác

động của một biến số. Các nghiên cứu khác nhau sẽ sử dụng ngưỡng và tiêu chuẩn khác nhau

tùy thuộc vào bối cảnh và mục đích phân tích, có thể là xác suất 50%, 75%, 90%, 95% hoặc

99%.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Trong chương 3, đề tài đã giới thiệu về quy trình nghiên cứu, thiết lập các mô hình,

giới thiệu và giải thích các biến số dựa trên cơ sở lý thuyết đã phân tích trong chương 2. Các

giả thuyết nghiên cứu được đề xuất dựa trên cơ sở lý thuyết, các nghiên cứu thực nghiệm và

bối cảnh kinh tế Việt Nam. Các nội dung của phương pháp nghiên cứu được trình bày gồm

phương pháp thống kê mô tả, phương pháp ước lượng Bayes và các kỹ thuật phân tích; so

sánh những ưu và nhược điểm của phương pháp nghiên cứu tần suất và Bayes; những kiểm

định mô hình, giới thiệu và phân tích nguồn số liệu.

Kết quả của Thống kê mô tả và ước lượng các tham số của mô hình cũng như thảo luận

kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày trong chương 4.

Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.1 THỰC TRẠNG DNNVV VIỆT NAM

Số liệu thống kê cho thấy từ năm 2005 đến nay số lượng DNNVV chiếm tỉ trọng cao

trong số tổng doanh nghiệp cả nước. Năm 2005 số lượng DNNVV là 107.710 doanh nghiệp,

chiếm tỉ trọng 95%, đến năm 20020, DNNVV đã đạt được 684.260 doanh nghiệp với tỉ trọng

97%. Tính trung bình giai đoạn từ năm 2005 đến 2020, tỉ trọng trung bình DNNVV chiếm

97%. Tỉ lệ thấp nhất là 95%, tỉ lệ lớn nhất là 98%. Tỉ lệ trung bình giai đoạn là 97%.

Bảng 4.1: Doanh nghiệp Việt Nam qua các năm

Năm Tổng số DN DNNVV Tỉ lệ DNNVV

2005 112.950 107.710 95%

2006 131.318 125.863 96%

2007 155.771 149.818 96%

2008 205.689 199.435 97%

2009 248.842 242.220 97%

2010 279.306 272.083 97%

2011 324.691 316.855 98%

2012 346.777 338.817 98%

2013 373.213 365.094 98%

2014 402.236 393.879 98%

2015 442.485 433.640 98%

2016 505.059 489.907 97%

2017 560.413 544.212 97%

2018 610.636 593.864 97%

2019 668.505 651.138 97%

2020 684.260 666.256 97%

Tỉ lệ trung bình 97%

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ nguồn số liệu của Tổng cục Thống kê

DN Việt Nam qua các năm

800000

700000

600000

500000

400000

300000

200000

100000

2005 2006 20072008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 20192020

Tổng số DN

DNNVV

Hình 4.1: Doanh nghiệp Việt Nam qua các năm

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ số liệu của Tổng cục Thống kê

Dựa trên bảng số liệu, biểu đồ biểu diễn tốc độ tăng trưởng số lượng DNNVV cho

thấy tốc độ tăng khá ổn định qua các năm.

Tốc độ tăng của DNNVV

1.4

1.2

0.8

0.6

0.4

0.2

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Hình 4.2: Tốc độ tăng DNNVV qua các năm (%)

Nguồn: Tổng hợp từ số liệu của Tổng cục Thống kê

Dựa trên số liệu về số lượng biến thiên của doanh nghiệp qua các năm (Hình 4.2), có

thể tính được tốc độ tăng số lượng DNNVV thấp nhất là 6,93% thuộc năm 2012.

Tốc độ tăng số lượng DNNVV cao nhất là 33,12% thuộc năm 2008.

Tốc độ tăng số lượng DNNVV trung bình của giai đoạn từ năm 2005 đến năm 2020

là 13,71%.

Nếu so sánh với khu vực doanh nghiệp lớn, tốc độ tăng của DNNVV và doanh

nghiệp lớn thể hiện qua Hình 4.3.

So sánh tốc độ tăng của hai khu vực DN

1.8

1.6

1.4

1.2

0.8

0.6

0.4

0.2

2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

g_DNNVV

g_DN lớn

Hình 4.3: Tốc độ tăng số lượng của DNNVV và doanh nghiệp lớn quan các năm (%)

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ số liệu của Tổng cục Thống kê

Biểu đồ (Hình 4.3) cho thấy cả hai khu vực có tốc độ tăng về số lượng qua các năm

với tỉ lệ (%) khá ổn định, trong đó DNNVV tăng với tốc độ cao hơn. Về mặt thống kê, sự biến

thiên ổn định của dữ liệu sẽ thuận tiện để khái quát hóa hay dự báo cho giai đoạn tiếp theo.

Số liệu thống kê từ Bộ Kế hoạch và Đầu tư Việt Nam cho thấy khu vực doanh nghiệp

có quy mô siêu nhỏ, nhỏ, và vừa tại Việt Nam thu hút lượng lao động mỗi năm trong giai

đoạn năm 2016-2020 tăng so với giai đoạn 2011-2015 tương ứng là 46,8% (1,5 triệu lao

động); 11,4% (2,6 triệu lao động); 14,2% (1,4 triệu lao động). Trong khi doanh nghiệp lớn có

tỉ lệ tăng 29,6% (9,1 triệu lao động), chiếm 61,2% trong tổng số lao động khu vực doanh

nghiệp. Doanh nghiệp siêu nhỏ và nhỏ số lượng nhiều nhất nhưng thu hút lượng lao động thấp

nhất, chiếm 28,1% tổng lực lượng lao động doanh nghiệp. Thống kê năm 2020, hiệu suất sử

dụng lao động tương ứng của doanh nghiệp có quy mô vừa, lớn, nhỏ, và siêu nhỏ là 17,3;

16,9; 16,4; và 9,5 lần. Như vậy, doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ có hiệu suất sử dụng lao động

thấp nhất. Về chỉ số nợ, chỉ số nợ tương ứng của doanh nghiệp lớn, vừa, nhỏ, và siêu nhỏ là

2,7 lần; 1,8 lần; 1,4 lần; và 0,8 lần.

Về doanh thu, các khu vực doanh nghiệp đều có tăng trưởng doanh thu trong giai đoạn

2016 - 2020 so với giai đoạn 2011 – 2015, trong đó doanh nghiệp vừa đạt bình quân 2,3 triệu

tỉ đồng/năm, với tốc độ tăng là 94,2%; doanh nghiệp nhỏ đạt doanh thu bình quân 3,4 triệu tỉ

đồng/năm, tăng với tốc độ 50,0%; doanh nghiệp siêu nhỏ đạt doanh thu trung bình 0,651 triệu

tỉ đồng/năm, tốc độ tăng là 51,3%. So với nhóm DNNVV, doanh nghiệp lớn đạt doanh thu

cao hơn rất nhiều, đạt bình quân là 16,7 triệu tỉ đồng/năm, với tốc độ tăng 95,9%.

Về tỉ trọng doanh thu trong toàn thể khu vực, doanh nghiệp siêu nhỏ chiếm tỉ trọng

2,8%; doanh nghiệp nhỏ chiếm tỉ trọng 14,9%; doanh nghiệp vừa chiến tỉ trọng 9,9 %; và

doanh nghiệp lớn chiếm tỉ trọng 72,4%.

Bảng 4.2: Tăng trưởng doanh thu giai đoạn 2016 – 2020 so với giai đoạn 2011 - 2015

Doanh nghiệp Doanh thu bình Tăng so với bình quân

quân Chiếm tỉ trọng giai đoạn 2011 - 2015

(triệu tỉ đồng)/năm trong tổng thể (%) (%)

DN siêu nhỏ 0,651 2,8 51,3

DN nhỏ 3,4 14,9 50,0

DN vừa 2,3 9,9 94,2

DN lớn 16,7 72,4 95,9

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ số liệu của Tổng cục Thống kê

Về hiệu quả hoạt động, bình quân giai đoạn 2016-2020 so với bình quân giai đoạn

2011-2015 mỗi năm khu vực doanh nghiệp quy mô lớn đạt 882,4 nghìn tỷ đồng lợi nhuận

trước thuế, tăng 92,2%; khu vực doanh nghiệp quy mô vừa đạt 30,2 nghìn tỷ đồng, tăng

88,9%; khu vực doanh nghiệp nhỏ lỗ 122 nghìn tỉ đồng; khu vực doanh nghiệp siêu nhỏ lỗ

46,9 nghìn tỉ đồng. Bình quân giai đoạn 2011-2015, khu vực doanh nghiệp nhỏ mỗi năm lỗ

3,0 nghìn tỷ đồng; khu vực doanh nghiệp quy mô siêu nhỏ mỗi năm lỗ 14,0 nghìn tỷ đồng.

Bảng 4.3: Tăng trưởng lao động và lợi nhuận DNNVV giai đoạn 2016 – 2020

Số lao động Lợi nhuận trước thuế Hiệu

Chỉ số suất

nợ Tăng so với sử dụng Tăng bình

năm giai lao động quân so với giai

2020 năm Doanh (Triệu đoạn 2011 - Nghìn đoạn 2011 -

2020 nghiệp người) 2015 (%) tỉ đồng 2015 (%)

Siêu

9,5 1,5 46,8 nhỏ 0,8 -46,9

16,4 2,6 11,4 Nhỏ 1,4 -122

17,3 1,4 14,2 Vừa 1,8 30,2 88,9

16,9 9,1 29,6 Lớn 2,7 882,4 92,2

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ số liệu của Tổng cục thống kê

Về tỉ lệ thu hút vốn, bình quân giai đoại 2016 – 2020, doanh nghiệp lớn thu hút chiếm

69% trong tổng số vốn doanh nghiệp, DNNVV chiếm tỉ lệ 31% (trong đó doanh nghiệp vừa

chiếm 7,6%, doanh nghiệp nhỏ chiếm 12%, và doanh nghiệp siêu nhỏ chiếm 11,4%)

Từ kết quả thống kê, có thể kết luận một số đặc điểm về DNNVV: khu vực doanh

nghiệp siêu nhỏ và nhỏ có đặc điểm là thu hút ít nhất lực lượng lao động, hiệu suất sử dụng

lao động thấp nhất, chỉ số nợ thấp nhất, trong đó khu vực doanh nghiệp siêu nhỏ và nhỏ hoạt

động bị lỗ nhiều năm kể cả giai đoạn 2011 – 2015 và giai đoạn 2016 - 2020. Tổng số vốn

trong giai đoạn chỉ chiếm 31%.

Do đó khu vực này cần có sự hỗ trợ tìm kiếm những điểm yếu và có giải pháp khắc

phục. Đây là yêu cầu bức thiết, bởi vì ngoài tăng trưởng để tồn tại, và ổn định, doanh nghiệp

nhỏ còn là khởi đầu của bước chuyển đổi quy mô, tăng trưởng để trở thành doanh nghiệp vừa

và lớn sau này. Nhưng liên quan đến hoạt động của doanh nghiệp nhỏ là phức tạp, trong khi

giải pháp cần dựa trên cơ sở lý thuyết khoa học vững chắc và được chứng minh bằng thực

nghiệm tin cậy.

4.2 THỐNG KÊ MÔ TẢ MẪU DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU

4.2.1 Mẫu số liệu đã được ghép mã id

4.2.1.1 Tổng lao động

Tổng lao động làm việc toàn thời gian của DNNVV Việt Nam qua các năm từ năm

2005 đến năm 2015 được trích xuất từ bộ dữ liệu trong phần mềm Stata được thể hiện như

Bảng 4.4.

Bảng 4.4: Tổng số lao động làm việc toàn thời gian qua các năm

Tổng lao động (người) Năm

36.393 TL2005

45.503 TL2007

50.430 TL2009

35.064 TL2011

34.350 TL2013

37.218 TL2015

Nguồn: Tác giả trích từ bộ dữ liệu nghiên cứu

Hình 4.4: Tổng số lao động làm việc toàn thời gian qua các năm

60000

50000

40000

30000

20000

10000

TL2005

TL2007

TL2009

TL2011

TL2013

TL2015

Tổng lao động

Nguồn: Tác giả trích từ bộ dữ liệu nghiên cứu

Bảng số liệu và biểu đồ cho thấy tổng số lao động làm việc toàn thời gian của

DNNVV tăng trong giai đoạn các năm: 2005 – 2009; 2013 – 2015

Tổng số lao động làm việc toàn thời gian của DNNVV giảm trong giai đoạn các năm:

2009 – 2013.

Hình 4.5: Tốc độ tăng tổng lực lượng lao động theo mẫu khảo sát

1.4

1.2

0.8

0.6

0.4

0.2

TL2007

TL2009

TL2011

TL2013

TL2015

Tăng trưởng tổng lao động

Nguồn: Tác giả tính toán từ bộ dữ liệu nghiên cứu

Dựa trên mẫu dữ liệu khảo sát, có thể tính được trong giai đoạn nghiên cứu, tốc độ

tăng trưởng lao động bình quân hàng năm là 0,45%.

4.2.1.2 Tổng doanh thu

Tổng doanh thu của DNNVV Việt Nam từ năm 2005 đến năm 2015 theo mẫu số liệu

khảo sát được thể hiện như Bảng 4.5.

Bảng 4.5: Tổng doanh thu của các doanh nghiệp theo mẫu

số liệu khảo sát qua các năm

Tổng doanh thu (triệu tỉ đồng) Năm

TR2005 9,36

TR2007 11,80

TR2009 19,20

TR2011 13,00

TR2013 23,40

TR2015 27,00

Nguồn: Tác giả tính toán

Hình 4.6: Tổng doanh thu của các doanh nghiệp theo mẫu

Tổng doanh thu

30,000,000,000

25,000,000,000

20,000,000,000

15,000,000,000

10,000,000,000

5,000,000,000

TR2005

TR2007

TR2009

TR2011

TR2013

TR2015

số liệu khảo sát qua các năm

Nguồn: Tác giả tính toán

Tăng trưởng tổng doanh thu

1.8

1.6

1.4

1.2

0.8

0.6

0.4

0.2

TR2007

TR2009

TR2011

TR2013

TR2015

Hình 4.7: Tốc độ tăng doanh thu qua các năm

Nguồn: Tác giả tính toán

Dựa trên mẫu dữ liệu khảo sát, có thể tính được trong giai đoạn nghiên cứu, tốc độ

tăng trưởng doanh thu bình quân hàng năm là 23,60%.

4.2.1.3 Tổng tài sản

Tổng tài sản của các DNNVV Việt Nam qua các năm theo mẫu số liệu khảo sát được

thể hiện như Bảng 4.6.

Bảng 4.6: Tổng tài sản của các DNNVV theo mẫu số liệu khảo sát

Giá trị tổng tài sản (triệu đồng) Năm

7.291.635 TA2005

9.354.118 TA2007

10.200.000 TA2009

15.200.000 TA2011

1.600.000 TA2013

17.100.000 TA2015

Nguồn: Tác giả tính toán

Hình 4.8: Tổng tài sản của các doanh nghiệp qua các năm theo mẫu số liệu khảo sát

20,000,000

15,000,000

10,000,000

5,000,000

TA2005

TA2007

TA2009

TA2011

TA2013

TA2015

Tổng tài sản

Nguồn: tác giả tính toán

Hình 4.9: Tốc độ tăng tổng tài sản của các doanh nghiệp theo mẫu khảo sát

1.5

0.5

TA2007

TA2009

TA2011

TA2013

TA2015

Tăng trưởng Tổng tài sản

Nguồn: tác giả tính toán

Dựa trên mẫu dữ liệu khảo sát, có thể tính được trong giai đoạn nghiên cứu, tốc độ

tăng trưởng tổng tài sản hàng năm là 18,59%.

4.2.1.4 Tổng vốn chủ sở hữu

Bảng 4.7: Tổng vốn chủ sở hữu qua các năm

Năm Tổng vốn chủ sở hữu (Equity) (triệu đồng)

8.003.854 Eq2007

8.398.554 Eq2009

13.500.000 Eq2011

11.200.000 Eq2013

14.000.000 Eq2015

Nguồn: Tác giả tính toán

4.2.1.5 Tổng nợ

Bảng 4.8: Tổng vốn nợ qua các năm

Tổng nợ (Liability) (triệu đồng) Năm

1.350.264 Li2007

1.803.965 Li2009

1.713.889 Li2011

2.466.516 Li2013

3.144.160 Li2015

Nguồn: Tác giả tính toán

4.2.1.6 Tỉ trọng vốn chủ sở hữu và nợ qua các năm

Tỉ lệ phần trăm của hai thành phần trong tổng nguồn vốn được thể hiện qua các biểu

đồ sau:

2007

2009

1,350,264 , 14%

1,803,965 , 18%

8,003,854 , 86%

8,398,554 , 82%

2011

2013

1,713,889 , 11%

2,466,516 , 18%

11,200,000 , 82%

13,500,000 , 89%

2015

3,144,160 , 18%

14,000,000 , 82%

Hình 4.10: Tỉ trọng nguồn vốn chủ sở hữu và nợ trong tổng vốn

Nguồn: Tác giả tính toán

Bảng 4.9: Tỉ trọng vốn chủ sở hữu và nợ

Eq (%) Li (%) Năm

2007 86 14

2009 82 18

2011 89 11

2013 82 18

2015 82 18

Nguồn: Tác giả tính toán

100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0

2007

2009

2011

2013

2015

Hình 4.11: Tỉ trọng vốn chủ sở hữu và nợ thay đổi qua các năm

Nguồn: Tác giả tính toán

Từ bảng số liệu và biểu đồ, chiều hướng biến thiên về tỉ trọng của vốn chủ sở hữu và

nợ trong tổng vốn qua các năm như sau:

Từ năm 2007 đến năm 2009: Tỉ trọng vốn chủ sỡ hữu giảm, tỉ trọng nợ tăng.

Từ năm 2009 đến năm 2011: Tỉ trọng vốn chủ sở hữu tăng, tỉ trọng nợ giảm.

Từ năm 2011 đến năm 2013: Tỉ trọng vốn chủ sở hữu giảm, tỉ trọng nợ tăng.

Từ năm 2013 đến năm 2015: Tỉ trọng vốn chủ sở hữu và nợ không đổi.

Kết quả thống kê cho thấy tỉ trọng vốn chủ sở hữu và nợ biến thiên ngược chiều với

nhau trong suốt giai đoạn từ năm 2005 đến năm 2015. Mặt khác, vốn chủ sở hữu chiếm tỷ

trong khá lớn với tỉ lệ trung bình là 84,2%/năm trong suốt giai đoạn nghiên cứu. Nợ chiếm tỷ

trọng khá nhỏ với tỉ lệ trung bình là 15,8%/năm trong suốt giai đoạn nghiên cứu.

4.2.1.7 Nhận định chung mối quan hệ các biến số qua các năm

Bảng 4.10: Chiều hướng biến thiên các biến số quan các năm

Biến số Giai đoạn (năm)

2007 – 2009 2009 – 2011 2011 – 2013 2013 - 2015

+ - + 0 Nợ

+ - 0 Vốn chủ sở -

hữu

- + + Tăng trưởng -

lao động

- + - Tăng trưởng +

doanh thu

+ Tăng trưởng tài - + -

Nguồn: Dựa trên bảng số liệu và biểu đồ thống kê

sản

Bảng 4.11: Tương quan biến thiên giữa vốn chủ sở hữu, nợ và các biến số tăng trưởng của

doanh nghiệp

Nợ Tăng trưởng lao động tăng,

tăng trưởng doanh thu

+ +

- -

Vốn chủ sở hữu Tăng trưởng tài sản

+ +

Nguồn: Tác giả tổng hợp

- -

Dựa trên số liệu thống kê mô tả, xét tương quan biến thiên giữa vốn chủ sở hữu, nợ

với biến số tăng trưởng lao động, tăng trưởng doanh thu và tăng trưởng tài sản, Bảng 4.10 và

4.11 thể hiện sự tương quan biến thiên trong giai đoạn từ năm 2007 đến năm 2015 như sau:

Vốn chủ sở hữu và tăng trưởng tài sản biến thiên cùng chiều.

Nợ và tăng trưởng lao động, tăng trưởng doanh thu biến thiên cùng chiều.

Như vậy, kết quả thống kê mô tả cho thấy tiếp cận vốn biến thiên cùng chiều với tăng

trưởng của doanh nghiệp thông qua sự thiến thiên của hai thành vốn tiếp cận so với tăng

trưởng của doanh nghiệp.

4.2.2 Mẫu số liệu đã được ghép theo thời gian dưới dạng dữ liệu bảng (panel)

Tiếp tục sử dụng phần mềm Stata ghép dữ liệu thành dạng bảng (panel data), kết quả

thống kê mô tả được thể hiện như Bảng 4.12.

Bảng 4.12: Thống kê mô tả các biến số của mô hình nghiên cứu

Tên biến Số quan sát Giá trị Độ lệch Giá trị nhỏ Giá trị lớn

trung bình chuẩn nhất nhất

0,1946 10.494 0,9944 -8,7633 12,4282 lngTA

-0,0442 10.803 0,5005 -3,6889 -3,3581 lnTL

6,9410 12.659 1,7835 -0,3567 13,4696 lnEq

4,7366 6.408 2,3361 -2,3228 13,3901 lnLi

2,4639 12.969 0,6870 0,6931 4,3307 lnFA

0,6315 13.513 0,4824 0 1 Gen

0,0619 12.938 0,2410 0 1 Ex

0,1968 13.513 0,3976 0 1 Edu1

0,2528 13.513 0,4346 0 1 Edu2

0,3326 13.513 0,4712 0 1 Edu3

0,0210 13.463 0,1435 0 1 Se1

0,0463 13.463 0,2101 0 1 Se2

0,2346 13.463 0,4238 0 1 Se3

0,1351 13.463 0,3419 0 1 Se4

0,0846 13.463 0,2783 0 1 Se5

0,0555 13.463 0,2289 0 1 Se6

Nguồn: Kết quả truy xuất từ Stata 17.0 bộ dữ liệu nghiên cứu

Bảng kết quả cho thấy số quan sát các biến số không đồng nhất, tức là có những giá trị

trống (thiếu số liệu). So với tất cả các biến số khác, biến lnLi (nợ) có số quan sát ít nhất. Kết

quả này cũng phù hợp với thực tế và đúng với kết luận của các tổ chức nghiên cứu trên thế

giới, thông tin về nợ của các DNNVV là thông tin nhạy cảm, thường gặp khó khăn trong quá

trình thu thập dữ liệu. Biến số lnLi có số quan sát rất nhỏ, chênh lệch nhiều so với các biến

số còn lại, cho thấy nợ có dữ liệu trống và giá trị bằng 0 nhiều.

Để xem xét sự tương quan của các biến tăng trưởng, nghiên cứu sử dụng phần mềm

Stata 17.0, kết quả xuất thể hiện như Bảng 4.13.

Bảng 4.13: Tương quan giữa các biến số tăng trưởng

Nguồn: Kết quả truy xuất từ Stata 17.0 bộ dữ liệu nghiên cứu

Bảng kết quả cho thấy hệ số tương quan giữa biến tăng trưởng lao động và tăng trưởng

doanh thu là r(lngTL, lngTR) = 0,2091, trong khi hệ số tương quan giữa tăng trưởng lao động và

tăng trưởng tài sản là r(lngTL, lngTA) = 0,0290, hệ số tương quan giữa tăng trưởng doanh thu và

tăng trưởng tài sản là r(lngTR, lngTA) = -0,0009. Kết quả này phù hợp với kết luận của nhiều nhà

nghiên cứu cho rằng tăng trưởng lao động tương quan với tăng trưởng doanh thu.

Như vậy, số liệu từ thống kê mô tả cho thấy có sự tương quan giữa biến số tăng trưởng

lao động và tăng trưởng doanh thu.

4.3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.3.1 Kết quả nghiên cứu

Dựa trên cơ sở lý thuyết và lý luận về phương pháp định lượng, và dựa trên cơ sở chọn

thông tin tiên nghiệm như đã nêu ở chương 3, để chọn thông tin tiên nghiệm phù hợp cho cỡ

mẫu lớn, đề tài sẽ phân tích độ nhạy thông qua 5 mô phỏng về thông tin tiên nghiệm phân

phối chuẩn và phân phối gamma nghịch đảo như sau đối với 3 thang đo là tăng trưởng lao

động, tăng trưởng doanh thu và tăng trưởng tài sản.

Bảng 4.14: Mô hình Likelihood

Hàm hợp lý

lngTL, lngTR, lngTA~ 𝑵(𝝁, 𝝈𝟐)

Prior distributions (Phân phối thông tin tiên nghiệm)

Simulation 1 (Mô phỏng 1)

𝛽𝑖~𝑁(0, 1) 𝜎2~𝐼𝑛𝑣𝑔𝑎𝑚𝑚𝑎(0,01; 0,01)

Simulation 2 (Mô phỏng 2)

𝛽𝑖~𝑁(0, 10) 𝜎2~𝐼𝑛𝑣𝑔𝑎𝑚𝑚𝑎(0,01; 0,01)

Simulation 3 (Mô phỏng 3)

𝛽𝑖~𝑁(0, 100) 𝜎2~𝐼𝑛𝑣𝑔𝑎𝑚𝑚𝑎(0,01; 0,01)

Simulation 4 (Mô phỏng 4)

𝛽𝑖~𝑁(0, 1.000) 𝜎2~𝐼𝑛𝑣𝑔𝑎𝑚𝑚𝑎(0,01; 0,01)

Simulation 5 (Mô phỏng 5)

𝛽𝑖~𝑁(0; 10.000) 𝜎2~𝐼𝑛𝑣𝑔𝑎𝑚𝑚𝑎(0,01; 0,01)

i = 1, 2, 3, 4, 5

Trong đó:

lngTL: Logarit tự nhiên của tốc độ tăng trưởng lao động.

lngTR: Logarit tự nhiên của tốc độ tăng trưởng doanh thu.

lngTL, lngTR, lngTA~ 𝑁(𝜇, 𝜎2), nghĩa là các biến số lngTL, lngTR, lngTA có dạng

lngTA: Logarit tự nhiên của tốc độ tăng trưởng tài sản.

phân phối chuẩn với giá trị trung bình bằng 𝜇 và phương sai bằng 𝜎2.

𝛽𝑖 là các hệ số hồi quy trong các mô hình nghiên cứu, phản ảnh tác động của các biến

𝛽𝑖~𝑁(0, 1): 𝛽𝑖 có dạng phân phối chuẩn. 𝜎2~𝐼𝑛𝑣𝑔𝑎𝑚𝑚𝑎(0,01; 0,01): 𝜎2 có dạng phân phối gamma nghịch đảo.

số đến tăng trưởng của doanh nghiệp.

Kiểm định hệ số Bayes và kiểm định mô hình Bayes sẽ được thực hiện để chọn mô

phỏng thích hợp nhất liên quan đến các tiêu chí Log BF, Log (ML) và DIC. Đối với kiểm

định ước lượng hậu nghiệm về tính hợp lệ của suy luận Bayes, bài viết sẽ sử dụng chẩn đoán

hội tụ thông qua các kiểm định tự tương quan, phân phối chuẩn, tính ổn định và kiểm định

Max Gelman-Rubin Rc. Để đảm bảo độ chắc chắc và tin cậy cho tất cả các tham số, các tiên

nghiệm phân phối chuẩn được điều chỉnh giá trị từ -0.5 đến 0.5 với khoảng cách 0.1 cho tất

cả các tham số để làm cơ sở kết luận.

4.3.1.1 Kết quả ước lượng mô hình tăng trưởng lao động

Chuỗi

lngTL

MCMC

Trung bình DIC Trung bình log

log (BF)

P(M/y)

(ML)

Mô phỏng 1

7272,1294

Bảng 4.15: Kiểm định các yếu tố Bayesian và kiểm định mô hình

-3,69e+03

0 1,0000

Mô phỏng 2

7271,9284

-3,71e+03

-18,6139

0,0000

Mô phỏng 3

7272,1926

-3,73e+03

-37,0542

0,0000

Mô phỏng 4

7272,0853

-3,75e+03

-55,2562

0,0000

Mô phỏng 5

7272,0123

-3,77e+03

-74,0166

0,0000

Nguồn: Tính toán của tác giả từ bộ số liệu nghiên cứu SME

Dựa trên kết quả tính toán, mô phỏng được lựa chọn sẽ là mô phỏng có log (BF),

Avg log (ML) (trung bình logarit ML) và P(M|y) lớn nhất; DIC nhỏ nhất (StataCorp., 2021).

Kết quả từ Bảng 4.15 cho thấy mô phỏng đầu tiên phù hợp.

Kết quả ước lượng Bayes dựa trên quy trình lựa chọn như trên được trình bày trong

Bảng 4.16.

lngTL

Giá trị

Độ lệch

Sai số

Trung bị

Khoảng tin cậy (Equal-

trung bình

chuẩn

(Median)

tailed)

hệ số hồi

(Std.

MCMC

qui

Dev.)

(MCSE)

(Mean)

[95% Cred. Interval]

-0,019893 0,0062293 0,000036

-0,019860

-0,0321947

-0,007749

lnEq

0,0097885 0,0049992 0,000029 0,0097551

0,0000017

0,0196299

lnLi

lngTA

0,0364819 0,0088226 0,000051 0,0365312

0,0189782

0,0535417

-0,027173

0,013181

0,000076

-0,027219

-0,0531002

-0,001174

lnFA

0,0071309

0,017113

0,0001

0,0070847

-0,0262439

0,0409751

Gen

-0,004532 0,0311544

0,00018

-0,004469

-0,0654671

0,056963

0,0139207 0,0263005 0,000152 0,0140766

-0,0375766

0,0651132

Edu1

0,042792

0,0239564 0,000138 0,0428668

-0,0039512

0,0899485

Edu2

0,0281715 0,0229306 0,000133 0,0280889

-0,0168266

0,0730256

Edu3

-0,000264 0,0511374 0,000295

-0,000272

-0,1006922

0,100207

Sec1

-0,055414

0,042957

0,00025

-0,055303

-0,1396501

0,0284413

Sec2

-0,007764 0,0223975 0,000129

-0,007630

-0,051933

0,0364247

Sec3

-0,023008 0,0242729

0,00014

-0,023056

-0,0705328

0,0246176

Sec4

-0,032990 0,0294628 0,000171

-0,033189

-0,0906932

0,0244749

Sec5

-0,008206 0,0321804 0,000186

-0,008356

-.070561

0,0549379

Sec6

_cons

0,08921

0,0518499 0,000304 0,0893311

-0,0120526

0,1906573

var

0,2899702 0,0061046 0,000035 0,2898822

0,2781801

0,3023563

Số quan sát

4.535

Tỉ lệ chấp nhận trung bình

Hiệu quả nhỏ nhất trung bình = 0,9705

Gelman-Rubin Rc tối đa =

Bảng 4.16: Kết quả mô phỏng Bayesian mô hình tăng trưởng lao động

Nguồn: Kết quả do Sata 17.0 ước lượng từ bộ số liệu nghiên cứu SME

Kết quả từ bảng số liệu được viết dưới dạng hàm số như sau:

lngTLit = 0,08921 – 0,019893lnEqit + 0,0097885lnLiit + 0,0364819lngTAit – 0,027173lnFAit

+ 0,0071309Geni – 0,004532Exi + 0,0139207Edu1i + 0,042792Edu2i +

0,0281715Edu3i – 0,000264Se1i – 0,055414Se2i – 0,0077646Se3i – 0,023008Se4i –

0,032990Se5i – 0,008206Se6i + 𝜀𝑖

Các thông số ước lượng mô hình tăng trưởng lao động tại Bảng 4.16 cho thấy giá trị

Gelman – Rubin Rc = 1. Theo Gelman và Rubin (1992), Brooks và Gelman (1998), giá trị Rc

chẩn đoán lớn hơn 1,2 đối với bất kỳ tham số mô hình nào được coi là không hội tụ. Trong

thực tế, Rc < 1,1 thường được sử dụng để kết luận hội tụ. Do đó, Bảng 4.16 có giá trị Max

Gelman-Rubin Rc < 1,1 cho thấy rằng sự hội tụ MCMC có thể chấp nhận được đối với phân

tích Bayes.

Kết quả ước lượng Bayesian được thực hiện mô phỏng thông qua chuỗi MCMC. Do

đó, sau khi ước lượng Bayes, tác giả đã thực hiện kiểm định trực quan về sự hội tụ MCMC

của biến số lngTL để đảm bảo tính vững của kết quả ước lượng. Các kiểm định về hiện tượng

tự tương quan, phân phối chuẩn và độ ổn định sẽ được thực hiện thông qua hệ thống đồ thị

chẩn đoán.

Kết quả đồ thị chẩn đoán đối với các biến số vốn chủ sở hữu (lnEq) và nợ (lnLi) được

thể hiện như hình 4.12. Đồ thị chẩn đoán đối với tất cả các biến số trong mô hình tăng trưởng

lao động được trình bày tại Phụ lục 2 (Kết quả chẩn đoán hội tụ mô hình tăng trưởng lao

động).

Hình 4.12: Đồ thị chẩn đoán hội tụ mô hình tăng trưởng lao động

Như cơ sở lý thuyết đã nêu ở chương 3, biểu đồ theo dõi (Trace) hiển thị lần lượt các

giá trị được tính toán của một tham số dựa trên số lần lặp lại của chuỗi. Hình 4.11 cho thấy

các biểu đồ theo dõi dao động xung quanh giá trị trung bình, do đó chuỗi MCMC có tính

dừng, tức là đạt điều kiện hội tụ. Các biểu đồ tự tương quan (Autocorrelation) từ kết quả cho

thấy mức độ tự tương quan thấp giữa các độ trễ (dao động tự tương quan trong các biểu đồ

nằm trong giới hạn 0,02). Đây là mức giới hạn hiệu quả và phù hợp với mật độ mô phỏng

phân phối (StataCorp., 2021).

Biểu đồ phân phối hậu nghiệm (Histogram plots) kiểm tra các ước tính tần suất và mật

độ phân phối hậu biên của các tham số có hình dạng biểu đồ là đồng nhất, do đó có thể kết

luận suy diễn Bayes là vững.

Biểu đồ ước tính mật độ (Kernel density) biểu thị 1 đường cong mật độ nửa đầu thu

được bằng cách sử dụng nửa đầu của mẫu MCMC, 1 đường cong mật độ nửa sau thu được

bằng nửa sau của mẫu MCMC, và 1 đường cong mật độ chung của toàn bộ mẫu MCMC. Ba

đường cong này gần trùng với nhau, do đó chuỗi đã hội tụ và kết hợp tốt.

Biểu đồ tổng tích lũy (Cumulative sum) được vẽ từ kết quả ước lượng Bayes thể hiện

đường cong cusum cắt trục x một số lần đối với mỗi biến số nên không có sự trôi dạt sớm

trong mẫu mô phỏng do thời gian thử nghiệm (burn) không đủ. Kết quả cho thấy các thông

số được trộn đều, do đó có sự hội tụ của MCMC.

Tóm lại, dựa trên các tiêu chuẩn lý thuyết căn bản (StataCorp., 2021), các biểu đồ chẩn

đoán hội tụ của mô hình tăng trưởng lao động thể hiện sự hội tụ MCMC của lngTL.

Mặc dù kiểm định chẩn đoán hội tụ đạt kết quả tốt, nhưng các ước lượng Bayes cần

được kiểm tra thêm do kết quả ước lượng phụ thuộc vào thông tin tiên nghiệm và giả định

đầu vào. Do đó, tác giả đã thực hiện phân tích độ nhạy (Bayesian sensitivity analysis) để kiểm

tra mức độ nhạy cảm của các kết luận. Bảng 4.17 thể hiện kết quả kiểm tra đối với tác động

của biến số vốn chủ sở hữu (lnEq) và biến số nợ (lnLi). Kết quả kiểm tra đối với tất cả các

biến số trong mô hình tăng trưởng lao động được thể hiện tại Phụ lục 3 (Phụ lục 3 – Mô hình

tăng trưởng lao động).

Kết quả chỉ ra rằng khi tất cả các tham số tiên nghiệm phân phối chuẩn được điều chỉnh

giá trị trung bình từ - 0,5 đến 0,5 với khoảng cách 0,1 thì các giá trị hậu trung bình, MCSE và

các khoảng tin cậy khác nhau không đáng kể.

Do đó, có thể nói kết quả suy luận Bayesian là hợp lý và mô hình ước lượng là ổn

định.

lngTL

lnEq

lnLi

lnEq

lnLi

lnEq

lnLi

lnEq

lnLi

Mô phỏng

Trung bình

Độ lệch chuẩn

Sai số chuẩn

Khoảng tin cậy [95%

MCMC

Cred. Interval]

(MCSE)

-0,0321637

0,0000927

𝛽𝑖~𝑁(−0.5, 1)

-0,019904

0,0098592

0,0062023

0,0049734

0,00003

0,00002

-0,0078608

0,0196884

-0,0321455

-0,0000096

𝛽𝑖~𝑁(−0.4, 1)

-0,019909

0,0098631

0,0062551

0,0050008

0,00003

0,00002

-0,0076967

0,0196435

-0,032076

0,0000423

𝛽𝑖~𝑁(−0.3, 1)

-0,019882

0,009793

0,006202

0,0050059

0,00003

0,00002

-0,0077599

0,0196476

-0,032082

0,0000846

𝛽𝑖~𝑁(−0.2, 1)

-0,019879

0,009831

0,0062388

0,004976

0,00003

0,00002

-0,0076135

0,0195996

-0,0320586

0,0000949

𝛽𝑖~𝑁(−0.1, 1)

-0,019965

0,0098144

0,0061783

0,0049619

0,00003

0,00002

-0,0078311

0,0195462

-0,01989

0,009788

0,0062293

0,004999

0,00003

0,00002

-0,0321947

0,0000017

𝛽𝑖~𝑁(0, 1)

-0,0077492

0,0196299

-0,032182

-0,0001411

𝛽𝑖~𝑁(0.1, 1)

-0,019970

0,009777

0,0062869

0,0050115

0,00036

0,00002

-0,0075646

0,0195457

-0,0322342

-0,0000726

𝛽𝑖~𝑁(0.2, 1)

-0,019978

0,0097888

0,0062412

0,0050053

0,00003

0,00002

-0,0076747

0,0196329

-0,0321713

0,0001333

𝛽𝑖~𝑁(0.3, 1)

-0,020054

0,0098339

0,0061842

0,0049838

0,00003

0,00002

-0,0079377

0,0196673

-0,0323627

0,0000707

𝛽𝑖~𝑁(0.4, 1)

-0,019994

0,0097994

0,0062521

0,004997

0,00003

0,00002

-0,0077224

0,0196498

-0,0323324

0,0000367

𝛽𝑖~𝑁(0.5, 1)

-0,020054

0,0098199

0,0062131

0,0049989

0,00003

0,00002

-0,0078365

0,0196725

Bảng 4.17: Kết quả kiểm tra độ nhạy mô hình tăng trưởng lao động

Nguồn: Kết quả do Sata 17.0 tính toán từ bộ số liệu nghiên cứu SME

Bảng kết quả 4.16 và hàm hồi qui ước lượng cho thấy hệ số hồi qui của biến số lnEq

là βlnEq = – 0,019893, và hệ số hồi qui của biến số lnLi là βlnLi = 0,0097885. Như vậy, vốn chủ

sở hữu có tác động ngược chiều và nợ có tác động cùng chiều đến tăng trưởng lao động. Tuy

nhiên, để kết luận của Bayes đảm bảo chắc chắn và có độ tin cậy, đề tài sử dụng xác suất hậu

nghiệm làm thước đo độ tin cậy của các giả thuyết nghiên cứu sau khi đã ước lượng các tham

số dựa trên bộ số liệu và thông tin tiên nghiệm. Như cơ sở lý thuyết đã nêu ở chương 3, ước

lượng Bayes sử dụng xác suất của hướng (probability of direction – pd) để xác định chiều

hướng tác động dương hoặc âm của một biến số kèm theo một giá trị xác suất. Kết quả tính

toán xác suất hậu nghiệm của mô hình tăng trưởng lao động được thể hiện tại Bảng 4.18.

Bảng 4.18: Xác suất hậu nghiệm mô hình tăng trưởng lao động

Xác suất lngTL Trung bình Độ lệch chuẩn Hệ số MCSE

0,1586 0,0009 P: {lngTL: lnEq} < 0 0,9742

0,2178 0,0013 P: {lngTL: lnLi} > 0 0,9501

0,1561 0,0009 P: {lngTL: lngTA} > 0 0,9750

0,2067 0,0012 P: {lngTL: lnFA} < 0 0,9553

0,4806 0,0028 P: {lngTL: Gen} > 0 0,6379

0,4990 0,0029 P: {lngTL: Ex} < 0 0,5318

0,4681 0,0027 P: {lngTL: Edu1} > 0 0,6758

0,2407 0,0014 P: {lngTL: Edu2} > 0 0,9383

0,3409 0,0020 P: {lngTL: Edu3} > 0 0,8658

0,4995 0,0029 P: {lngTL: Sec1} < 0 0,4769

0,3292 0,0019 P: {lngTL: Sec2} < 0 0,8763

0,4876 0,0028 P: {lngTL: Sec3} < 0 0,6108

0,3969 0,0023 P: {lngTL: Sec4} < 0 0,8041

0,3632 0,0021 P: {lngTL: Sec5} < 0 0,8436

0,4944 0,0029 P: {lngTL: Sec6} < 0 0,5745

Nguồn: Kết quả do Sata 17.0 tính toán từ bộ số liệu nghiên cứu SME

Theo cơ sở lý thuyết đã nêu ở chương 3, không có một chỉ tiêu chung tỉ lệ xác suất hậu

nghiệm là bao nhiêu phần trăm để kết luận chiều hướng tác động của một biến số trong mô

hình. Để đảm bảo kết luận rõ hướng tác động của một biến số, tác giả chọn mức xác suất hậu

nghiệm tương đối cách xa vị trí trung vị, và dựa theo Gelman và các cộng sự (2021), mức xác

suất được chọn kết luận là từ 70% trở lên. Tại Bảng 4.18, các biến số chưa thể hiện rõ mạnh

mẽ chiều hướng tác động là các biến Gen (Xác suất hậu nghiệm 63,79%), Ex (Xác suất hậu

nghiệm (53,18%), Edu1 (Xác suất hậu nghiệm 67,58%), Sec1 (Xác suất hậu nghiệm 47,69%),

Sec3 (Xác suất hậu nghiệm 61,08%), và Sec6 (Xác suất hậu nghiệm 57,45%).

Do đó, kết quả chiều hướng tác động của các biến số trong mô hình được rút gọn lại

như Bảng 4.19, với xác suất tương ứng của các biến số là 70% trở lên được giữ lại.

Bảng 4.19: Tổng hợp chiều hướng tác động của các biến số đến tăng trưởng lao động của

doanh nghiệp

Biến độc lập Biến phụ thuộc: Tăng trưởng lao động

- lnEq

+ lnLi

+ lngTA

- lnFA

+ Edu2

+ Edu3

- Sec2

- Sec4

- Sec5

Nguồn: Tác giả tính toán

+/-: Chiều hướng tác động

Kết luận của Bảng 4.18 và 4.19 là Vốn chủ sở hữu có tác động tiêu cực đến tăng trưởng

lao động với xác suất là 97,42%. Nợ có tác động tích cực đến tăng trưởng lao động với xác

suất là 95,01%.

4.3.1.2 Kết quả ước lượng mô hình tăng trưởng doanh thu

Chuỗi

Bảng 4.20: Kiểm định các yếu tố Bayesian và kiểm định mô hình

lngTR

MCMC

Trung bình DIC Trung bình log

log (BF)

P(M/y)

(ML)

Mô phỏng 1

1,00e+04

-5,07e+03

0 1,0000

Mô phỏng 2

1,00e+04

-5,09e+03

-19,4816

0,0000

Mô phỏng 3

1,00e+04

-5,11e+03

-39,1106

0,0000

Mô phỏng 4

1,00e+04

-5,13e+03

-58,7284

0,0000

Mô phỏng 5

1,00e+04

-5,15e+03

-77,9648

0,0000

Nguồn: Tính toán của tác giả từ bộ số liệu nghiên cứu SME

Lý luận tương tự như mô hình tăng trưởng lao động, dựa trên kết quả tính toán, mô

phỏng được lựa chọn sẽ là mô phỏng có log (BF), Avg log (ML) (trung bình logarit ML) và

P(M|y) lớn nhất; DIC nhỏ nhất (StataCorp., 2021). Kết quả từ Bảng 4.20 cho thấy mô phỏng

đầu tiên phù hợp.

Dựa trên quy trình lựa chọn như trên, kết quả ước lượng Bayes mô hình tăng trưởng

doanh thu được thể hiện trong Bảng 4.21:

Bảng 4.21: Kết quả mô phỏng Bayesian tăng trưởng doanh thu

lngTR

Giá trị

Độ lệch

Trung bị

Khoảng tin cậy (Equal-

Sai số

trung bình

chuẩn

(Median)

tailed)

chuẩn

hệ số hồi

(Std. Dev.)

MCMC

qui (Mean)

(MCSE)

[95% Cred. Interval]

-0,005592

0,0093639 0,000054

-0,005613

-0,024113

0,0127845

lnEq

0,0064567 0,0074276 0,000043

0,0064697

-0,008131

0,0210934

lnLi

0,0036626 0,0130145 0,000076

0,0036584

-0,022022

0,0291699

lngTA

0,2456505 0,0223712 0,00013

0,2457209 0,201976

0,2893388

lngTL

-0,053437

0,0207145 0,00012

-0,053542

-0,094247

-0,012868

lnFA

-0,001589

0,026007

0,00015

-0,001483

-0,052915 0,0490646

Gen

-0,034398

0,0464276 0,000268

-0,034579

-0,125430

0,0562751

-0,069137

0,0396347 0,000229

-0,069082

-0,146160

0,0076726

Edu1

-0,043436

0,0362188 0,00021

-0,043250

-0,114578 0,0270905

Edu2

-0,067718

0,0347016 0,000201

-0,067934

-0,135195 0,0005948

Edu3

-0,038204

0,0770853 0,000445

-0,038092

-0,188999 0,1145625

Sec1

0,0679368 0,0639898 0,000369

0,0683358

-0,057611 0,1941913

Sec2

0,0867417 0,0338341 0,000195

0,0866316 0,0202306 0,1524605

Sec3

0,115182

0,0369451 0,000215

0,1151105 0,0429727 0,1875178

Sec4

0,0732772 0,0441843 0,000257

0,073082

-0,012940

0,159401

Sec5

0,0967451 0,0475465 0,000275

0,0970299 0,0040175 0,1897309

Sec6

_cons

0,3469418 0,0802223 0,00047

0,3467771 0,1884269 0,5053247

var

0,6157077 0,0133793 0,000078

0,6154989 0,590164

0,6426673

100

Số quan sát

4.256

Tỉ lệ chấp nhận trung bình

Hiệu quả nhỏ nhất trung bình =

0,9692

Gelman-Rubin Rc tối đa =

Nguồn: Tính toán của tác giả từ bộ số liệu nghiên cứu SME

lngTRit = 0,3469418 – 0,005592lnEqit + 0,0064567lnLiit + 0,0036626lngTAit +

0,2456505lngTLit – 0,053437lnFAit - 0,001589Geni - 0,034398Exi - 0,069137Edu1i

- 0,043436Edu2i - 0,067718Edu3i – 0,038204Se1i + 0,0679368Se2i + 0,0867417Se3i

+ 0,115182Se4i + 0,0732772Se5i + 0,0967451Se6i + 𝜀𝑖

Lý luận tương tự mô hình tăng trưởng lao động, Bảng 4.21 có giá trị Max Gelman-

Rubin Rc =1 < 1,1 cho thấy rằng sự hội tụ MCMC có thể chấp nhận được đối với phân tích

Bayes.

Sau khi ước lượng Bayes, tác giả đã thực hiện kiểm định trực quan về sự hội tụ MCMC

của lngTR. Các kiểm định về sự pha trộn của các tham số mô phỏng, hiện tượng tự tương

quan, phân phối chuẩn và độ ổn định sẽ được thực hiện thông qua hệ thống đồ thị chẩn đoán.

Kết quả đồ thị chẩn đoán đối với các biến số vốn chủ sở hữu (lnEq) và nợ (lnLi) được

thể hiện như hình 4.13. Đồ thị chẩn đoán đối với tất cả các biến số trong mô hình tăng trưởng

doanh thu được trình bày tại Phụ lục 2 (Kết quả chẩn đoán hội tụ mô hình tăng trưởng doanh

thu).

101

Hình 4.13: Đồ thị chẩn đoán hội tụ mô hình tăng trưởng doanh thu

102

103

Kết quả kiểm định cho thấy các biểu đồ theo dõi dao động xung quan giá trị trung bình,

chuỗi MCMC có tính dừng. Mức độ tương quan giữa các độ trễ thấp. Phân phối chuẩn có thể

được vẽ từ biểu đồ mật độ và biểu đồ phân bố tần số. Đường cong biểu đồ tổng tích lũy cho

thấy các thông số được trộn đều. Do đó, có thể kết luận sự hội tụ MCMC của lngTR.

Về kiểm tra độ nhạy: Bảng 4.22 thể hiện kết quả kiểm tra đối với tác động của biến số

vốn chủ sở hữu (lnEq) và biến số nợ (lnLi). Kết quả kiểm tra đối với tất cả các biến số trong

mô hình tăng trưởng doanh thu được thể hiện tại Phụ lục 3 (Phụ lục 3 – Mô hình tăng trưởng

doanh thu). Kết quả chỉ ra rằng khi tất cả các tham số tiên nghiệm phân phối chuẩn được điều

chỉnh giá trị trung bình từ - 0,5 đến 0,5 với khoảng cách 0,1 thì các giá trị hậu trung bình,

MCSE và các khoảng tin cậy khác nhau không đáng kể.

Do đó, có thể nói kết quả suy luận Bayesian là hợp lý và mô hình ước lượng là ổn

định.

104

lngTR

lnEq

lnLi

lnEq

lnLi

lnEq

lnLi

lnEq

lnLi

Mô phỏng

Trung bình

Độ lệch chuẩn

Sai số chuẩn

Khoảng tin cậy [95%

MCMC

Cred. Interval]

(MCSE)

-0,0053696

0,0065569

0,009445

0,007540

0,00005

0,00004

-0,0239108

-0,0081726

𝛽𝑖~𝑁(−0.5, 1)

0,0131042

0,0211956

-0,0054893

0,006564

0,0093713

0,007497

0,00005

0,00004

-0,0239845

-0,0081181

𝛽𝑖~𝑁(−0.4, 1)

0,0126959

0,0212944

-0,0055061

0,006552

0,009268

0,007418

0,00005

0,00004

-0,0239436

-0,0078949

𝛽𝑖~𝑁(−0.3, 1)

0,0127934

0,021054

-0,0055126

0,006490

0,009290

0,007491

0,00005 0,00004

-0,0237706

-0,0082166

𝛽𝑖~𝑁(−0.2, 1)

0,012702

0,0211741

-0,0055729

0,006558

0,009299

0,007485

0,00005

0,00004

-0,0238165

-0,008129

𝛽𝑖~𝑁(−0.1, 1)

0,0127619

0,0211525

-0,0055923

0,006456

0,0093639 0,0074276

0,00005

0,00004

-0,0241137

-0,0081316

𝛽𝑖~𝑁(0, 1)

0,0127845

0,0210934

-0,0057275

0,006542

0,009333

0,007471

0,00005

0,00004

-0,023928

-0,0080709

𝛽𝑖~𝑁(0.1, 1)

0,0124426

0,0211541

-0,0057495

0,006422

0,009314

0,007425

0,00005

0,00004

-0,0241432

-0,0080795

𝛽𝑖~𝑁(0.2, 1)

0,0125207

0,0208429

-0,005781

0,006537

0,009355

0,007512

0,00005

0,00004

-0,0240072

-0,0082866

𝛽𝑖~𝑁(0.3, 1)

0,0125947

0,0213606

-0,0059306

0,006557

0,00929

0,007496

0,00005

0,00004

-0,0239775

-0,0081534

𝛽𝑖~𝑁(0.4, 1)

0,0124987

0,0212547

-0,0058952

0,006436

0,009258

0,007514

0,00005

0,00004

-0,0242203

-0,0084596

𝛽𝑖~𝑁(0.5, 1)

0,0121572

0,0211

Bảng 4.22: Kết quả kiểm tra độ nhạy mô hình tăng trưởng doanh thu

Nguồn: Tính toán của tác giả từ bộ số liệu nghiên cứu SME

Bảng kết quả 4.21 và hàm hồi qui ước lượng cho thấy hệ số hồi qui của biến số lnEq

là βlnEq = -0,005592, và hệ số hồi qui của biến số lnLi là βlnLi = 0,0064567. Kết quả cho thấy

vốn chủ sở hữu có tác động tiêu cực đến tăng trưởng doanh thu, trong khi nợ có tác động

tích cực đến tăng trưởng doanh thu.

Tương tự các bước thực hiện như đối với mô hình tăng trưởng lao động, để kết luận

có độ tin cậy chiều hướng tác động của vốn chủ sở hữu và nợ đối với mô hình tăng trưởng

105

doanh thu, tác giả cũng đã tính toán xác suất hậu nghiệm dựa trên bộ số liệu khảo sát với sự

hỗ trợ của phần mềm Stata 17.0. Kết quả thể hiện ở Bảng 4.23.

Bảng 4.23: Xác suất hậu nghiệm mô hình tăng trưởng doanh thu

Xác suất lngTR Trung bình Độ lệch chuẩn Hệ số MCSE

P: {lngTR: lnEq} < 0 0,7014 0,4576 0,0026

P: {lngTR: lnLi} > 0 0,7834 0,4119 0,0024

P: {lngTR: lngTA} > 0 0,5860 0,4926 0,0029

P: {lngTR: lngTL} > 0 0,9750 0,1561 0,0009

P: {lngTR: lnFA} < 0 0,9699 0,1709 0,0010

P: {lngTR: Gen} < 0 0,4977 0,5000 0,0029

P: {lngTR: Ex} < 0 0,7443 0,4362 0,0025

P: {lngTR: Edu1} < 0 0,9348 0,2469 0,0014

P: {lngTR: Edu2} < 0 0,8603 0,3467 0,0020

P: {lngTR: Edu3} < 0 0,9493 0,2193 0,0013

P: {lngTR: Sec1} < 0 0,6652 0,4719 0,0027

P: {lngTR: Sec2} > 0 0,8307 0,3751 0,0022

P: {lngTR: Sec3} > 0 0,9693 0,1726 0,0010

P: {lngTR: Sec4} > 0 0,9739 0,1594 0,0009

P: {lngTR: Sec5} > 0 0,9273 0,2596 0,0015

P: {lngTR: Sec6} > 0 0,9546 0,2081 0,0012

Nguồn: Tính toán của tác giả từ bộ số liệu nghiên cứu SME

Kết quả cho thấy nếu chọn mức xác suất từ 70% trở lên để kết luận chiều hướng tác

động của các biến số, thì các biến số không thể hiện rõ chiều hướng tác động là biến lngTA

(Xác suất 58,60%), Gen (Xác suất 49,77%), và Sec1 (Xác suất 66,52%).

Các biến số còn lại với xác suất 70% trở lên, chiều hướng tác động thể hiện tại Bảng

4.24.

106

Bảng 4.24: Chiều hướng tác động của các biến số trong mô hình tăng trưởng doanh thu

Biến độc lập Biến phụ thuộc: Tăng trưởng doanh thu

- lnEq

+ lnLi

+ lngTL

- lnFA

- Ex

- Edu1

- Edu2

- Edu3

+ Sec2

+ Sec3

+ Sec4

+ Sec5

+ Sec6

Nguồn: Tác giả tính toán

Kết luận dựa vào Bảng 4.23 và 4.24 là Vốn chủ sở hữu tác động tiêu cực đến tăng

trưởng doanh thu với xác suất là 70,14%. Nợ tác động tích cực đến tăng trưởng doanh thu với

xác suất là 78,34%.

4.3.1.3 Kết quả ước lượng mô hình tăng trưởng tài sản

Chuỗi

Bảng 4.25: Kiểm định các yếu tố Bayesian và kiểm định mô hình

lngTA

MCMC

Trung

Trung bình log

log (BF)

P(M/y)

bình DIC

(ML)

1,20e+04

-6,03e+03

0 1,0000

Mô phỏng 1

1,20e+04

-6,05e+03

-18,3882

0,0000

Mô phỏng 2

1,20e+04

-6,07e+03

-36,8059

0,0000

Mô phỏng 3

1,20e+04

-6,09e+03

-55,0056

0,0000

Mô phỏng 4

1,20e+04

-6,11e+03

-73,7658

0,0000

Mô phỏng 5

Nguồn: Tính toán của tác giả từ bộ số liệu nghiên cứu SME

107

Xét các tiêu chí lựa chọn tương tự như mô hình tăng trưởng lao động và tăng trưởng

doanh thu, mô phỏng 1 là phù hợp nhất, được lựa chọn dựa trên bảng kết quả tính toán từ

Bảng 4.25.

Kết quả ước lượng Bayes mô hình tăng trưởng tài sản dựa trên mô phỏng 1 được thể

hiện tại Bảng 4.26.

lngTA

Giá trị

Độ lệch

Trung bị

Khoảng tin cậy (Equal-

Sai số

trung bình

chuẩn

(Median)

tailed)

chuẩn

hệ số hồi

(Std. Dev.)

MCMC

qui (Mean)

(MCSE)

[95% Cred. Interval]

0,1645891 0,0101728

0,000059

0,1646403 0,1444968

0,184426

lnEq

-0,036896

0,0083791

0,000048

-0,036949

-0,053302

-0,020414

lnLi

0,1028573 0,0248715

0,000144

0,1028507

0,053681

0,1512624

lngTL

-0,089798

0,022076

0,000127

-0,089855

-0,133168

-0,046379

lnFA

0,0580341 0,0287077

0,000167

0,0579621 0,0019777 0,1148232

Gen

-0,136351

0,052225

0,000302

-0,136329

-0,238536

-.0332364

-0,176584

0,0440429

0,000254

-0,176326

-0,262719

-0,090690

Edu1

-0,085715

0,0401813

0,000232

-.0856442

-0,164004

-0,006840

Edu2

0,0770653 0,0384607

0,000222

0,0769649 0,0015427

0,152439

Edu3

-0,259370

0,085566

0,000494

-0,259489

-0,427435

-0,091577

Sec1

-0,136448

0,0719885

0,000419

-0,136211

-0,277715

0,004091

Sec2

-0,119865

0,0375492

0,000218

-0,119760

-0,193578

-0,046195

Sec3

-0,186347

0,0406085

0,000234

-0,186332

-0,265970

-0,106066

Sec4

-0,135628

0,0493848

0,000286

-0,135987

-0,232308

-0,039318

Sec5

-0,201210

0,0539047

0,000311

-0,201235

-0,305640

-0,094996

Sec6

-0,429685

0,0866155

0,000508

-0,429261

-0,598829

-0,260222

_cons

0,8175772 0,0172117

0,000099

0,8173258 0,7843223 0,8524923

var

Số quan sát

4.535

Tỉ lệ chấp nhận trung bình =

Bảng 4.26: Kết quả mô phỏng Bayesian mô hình tăng trưởng tài sản

108

Hiệu quả nhỏ nhất trung bình =

0,9686

Gelman-Rubin Rc tối đa =

Nguồn: Tính toán của tác giả từ bộ số liệu nghiên cứu SME

lngTAit = -0,429685 + 0,1645891Eqit - 0,036896lnLiit + 0,1028573lngTLit – 0,089798lnFAit

+ .0580341Geni – 0,136351Exi – 0,176584Edu1i - 0,085715Edu2i + 0,0770653Edu3i –

0,259370Se1i – 0,136448Se2i – 0,119865Se3i – 0,186347Se4i – 0,135628Se5i –

0,201210Se6i + 𝜀𝑖

Kết quả ước lượng mô hình tăng trưởng tài sản có giá trị Gelman – Rubin Rc = 1 < 1,1

cho thấy rằng sự hội tụ MCMC có thể chấp nhận được đối với phân tích Bayes.

Các biểu đồ chẩn đoán hội tụ cũng được thực hiện tương tự như đối với mô hình tăng

trưởng lao động và tăng trưởng doanh thu. Đồ thị chẩn đoán đối hội tụ đối với biến số lnEq

và lnLi được thể hiện tại Hình 4.14. Đồ thị chẩn đoán hội tụ đối với tất cả các biến số được

trình bày tại Phụ lục 2 (Kết quả chẩn đoán hội tụ mô hình tăng trưởng tài sản).

Hình 4.14: Đồ thị chẩn đoán hội tụ mô hình tăng trưởng tài sản

109

110

Các biểu đồ kết quả cho thấy biểu đồ theo dõi có sự liên kết tốt. Mức độ tự tương

quan giữa các độ trễ thấp. Phân bố chuẩn có thể được vẽ từ biểu đồ mật độ và biểu đồ phân

bố tần số. Biểu đồ tổng tích thể hiện sự trộn đều giữa các thông số. Do đó, có thể kết luận sự

hội tụ MCMC của lngTA.

Kiểm tra độ chắc chắn cũng được thực hiện và được bình bày đối với biến số lnEq

(vốn chủ sở hữu) và lnLi (nợ) tại Bảng 4.27, và đối với tất cả các biến số tại Phụ lục 3 (Kiểm

tra độ nhạy mô hình tăng trưởng tài sản). Kết quả ước lượng hậu nghiệm cho thấy không có

sự khác nhau đáng kể về các giá trị trung bình, MCSE và khoảng đáng tin cậy, trên cơ sở tất

cả các tham số tiên nghiệm phân phối chuẩn được điều chỉnh giá trị trung bình từ - 0,5 đến

0,5 với khoảng cách 0,1.

111

lngTA

lnEq

lnLi

lnEq

lnLi

lnEq

lnLi

lnEq

lnLi

Mô phỏng

Trung bình

Độ lệch chuẩn

Sai số chuẩn

Khoảng tin cậy [95%

MCMC

Cred. Interval]

(MCSE)

0,164622

-0,0367335

0,010128

0,0083358

0,00005

0,00004 0,1446021

-0,0531157

𝛽𝑖~𝑁(−0.5, 1)

0,1842943

-0,0202653

0,164604

-0,0367357 0,010215

0,008382

0,00005

0,00004

0,144619

-0,0532752

𝛽𝑖~𝑁(−0.4, 1)

0,1845479

-0,0203463

0,164638

-0,036862

0,0101283

0,0083904

0,00005

0,00004

0,144725

-0,0532034

𝛽𝑖~𝑁(−0.3, 1)

0,1844356

-0,0203272

0,164632

-0,0368073

0,0101883

0,008340

0,00005

0,00004

0,144700

-0,0531562

𝛽𝑖~𝑁(−0.2, 1)

0,1846661

-0,0204439

0,1644815

-0,0368433 0,0100896

0,008316

0,00005

0,00004

0,144732

-0,0531224

𝛽𝑖~𝑁(−0.1, 1)

0,1843023

-0,0205422

0,164589

-0,036896

0,010172

0,008379

0.00005

0,00004 0,1444968

-0,0533023

𝛽𝑖~𝑁(0, 1)

0,184426

-0,0204146

0,164452

-0,0369236

0,010267

0,0084004

0,00005

0,00004

0,144506

-0,0535424

𝛽𝑖~𝑁(0.1, 1)

0,1847123

-0,0205647

0,164429

-0,0369127

0,010192

0,008389

0,00005

0,00004

0,144413

-0,0534191

𝛽𝑖~𝑁(0.2, 1)

0,184528

-0,0204025

0,164294

-0,0368457

0,010099

0,008353

0,00005 0,00004

0,1445047

-0,0531063

𝛽𝑖~𝑁(0.3, 1)

0,1840812

-0,0203573

0,1643817

-0,0369126

0,0102101 0,0083756 0,00005

0,00004 0,1441813

-0,0532088

𝛽𝑖~𝑁(0.4, 1)

0,1844244

-0,020392

0,164272

0,0368869

0,0101464

0,0083788

0,00005

0,00004

0,144221

-0,053282

𝛽𝑖~𝑁(0.5, 1)

0,1842329

-0,0203743

Bảng 4.27: Kết quả kiểm tra độ nhạy mô hình tăng trưởng tài sản

Nguồn: Tính toán của tác giả từ bộ số liệu nghiên cứu SME

Bảng kết quả 4.26 và hàm hồi qui ước lượng cho thấy hệ số hồi qui của biến số lnEq

là βlnEq = 0,1645891, và hệ số hồi qui của biến số lnLi là βlnLi = -0,036896. Có nghĩa là vốn

chủ sở hữu có tác động cùng chiều trong khi nợ có tác động ngược chiều đến tăng trưởng tài

sản.

Tác giả cũng đã thực hiện tính toán xác suất hậu nghiệm đối với mô hình tăng trưởng

tài sản để xác định chiều hướng tác động của các biến số đến biến số tăng trưởng tài sản kèm

độ tin cậy. Kết quả được thể hiện như Bảng 4.28.

112

Bảng 4.28: Xác suất hậu nghiệm mô hình tăng trưởng tài sản

Xác suất lngTA Trung bình Độ lệch chuẩn Hệ số MCSE

0,1561 0,0009 P: {lngTA: lnEq} > 0 0,9750

0,1561 0,0009 P: {lngTA: lnLi} < 0 0,9750

0,1561 0,0009 P: {lngTA: lngTL} > 0 0,9750

0,1561 0,0009 P: {lngTA: lnFA} < 0 0,9750

0,2088 0,0012 P: {lngTA: Gen} > 0 0,9543

0,1700 0,0010 P: {lngTA: Ex} < 0 0,9702

0,1561 0,0009 P: {lngTA: Edu1} < 0 0,9750

0,2003 0,0012 P: {lngTA: Edu2} < 0 0,9581

0,2145 0,0012 P: {lngTA: Edu3} > 0 0,9517

0,1595 0,0009 P: {lngTA: Sec1} < 0 0,9739

0,2249 0,0013 P: {lngTA: Sec2} < 0 0,9466

0,1585 0,0009 P: {lngTA: Sec3} < 0 0,9742

0,1561 0,0009 P: {lngTA: Sec4} < 0 0,9750

0,1663 0,0009 P: {lngTA: Sec5} < 0 0,9715

0,1568 0,0009 P: {lngTA: Sec6} < 0 0,9748

Nguồn: Tính toán của tác giả từ bộ số liệu nghiên cứu SME

Bảng kết quả cho thấy xu hướng tác động của các biến số đến tăng trưởng tài sản được

thể hiện rất rõ. Trong đó, mức xác suất thấp nhất là đối với biến số Sec2. Sec2 có tác động

tiêu cực đối với tăng trưởng tài sản với xác suất là 94,66%. Mức xác suất cao nhất là 97,5%

đối với các biến số lnEq, lngTL, lnLi, lnFA, Edu1, Sec4. Trong đó, các biến lnEq và lngTL

có tác động tích cực đến tăng trưởng tài sản với xác suất 97,5%, và các biến lngTL, lnLi,

lnFA, Edu1, Sec4 có tác động tiêu cực đối với tăng trưởng tài sản với xác suất 97,5%. Như

vậy, biến số vốn chủ sở hữu có tác động tích cực đến tăng trưởng tài sản với xác suất 97,50%,

biến số nợ có tác động tiêu cực đến tăng trưởng tài sản với xác suất 97,5%.

Tổng hợp chiều hướng tác động của các biến số được thể hiện tại Bảng 4.29.

113

Bảng 4.29: Tổng hợp chiều hướng biến thiên của kết quả ước lượng tăng trưởng tài sản

Biến độc lập Biến phụ thuộc: Tăng trưởng tài sản

+ lnEq

- lnLi

+ lngTL

- lnFA

+ Gen

- Ex

- Edu1

- Edu2

+ Edu3

- Sec1

- Sec2

- Sec3

- Sec4

- Sec5

- Sec6

Nguồn: Tác giả tính toán

Từ bảng kết quả xác suất của 3 mô hình tăng trưởng, kết quả tổng hợp được đúc kết

như sau:

114

Bảng 4.30: Tổng hợp chiều hướng biến thiên của kết quả ước lượng

Biến phụ thuộc

Biến độc lập Tăng trưởng lao Tăng trưởng Tăng trưởng tài

động doanh thu sản

- + - lnEq

+ - + lnLi

+ lngTA

+ + lngTL

- - - lnFA

+ Gen

- - Ex

- - Edu1

- - + Edu2

- + + Edu3

- Sec1

+ - - Sec2

+ - Sec3

+ - - Sec4

+ - - Sec5

+ - Sec6

Nguồn: Tác giả tính toán

+/-: Chiều hướng tác động có ý nghĩa

Sau thực hiện ước lượng và kiểm định riêng các mô hình tăng trưởng, tác giả đã tổng

hợp kết quả của 3 mô hình tăng trưởng để đối chiếu và kết luận tác động của biến vốn chủ sở

hữu (lnEq) và nợ (lnLi) đối với mô hình tăng trưởng lao động, tăng trưởng doanh thu và tăng

trưởng tài sản. Kết quả được trình bày tại Bảng 4.31.

115

Bảng 4.31: So sánh kết quả ước lượng 3 mô hình tăng trưởng

lngTR

lngTL

lngTA

Sai số

Độ lệch

Trung

Sai số

Độ lệch

Trung

Sai số

Độ lệch

Trung

chuẩn

bình

chuẩn

bình

chuẩn

bình

MCMC

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

lnEq

-0,01989

0,006229

0,000036

-0,0055923

0,0093639

0,000054

0,1645891

0,0101728

0,000059

lnLi

0,009788

0,004999

0,000029

0,0064567

0,0074276

0,000043

-0,036896

0,0083791

0,000048

_cons

0,08921

0,051849

0,000304

0,3469418

0,0802223

0,00047

-0,429685

0,0866155

0,000508

var

0,289970

0,006104

0,000035

0,6157077

0,0133793

0,000078

0,8175772

0,0172117

0,000099

Số quan sát

= 4.535

Số quan sát

= 4.256

Số quan sát

= 4.535

Tỉ lệ chấp nhận trung bình

= 1

Tỉ lệ chấp nhận trung bình = 1

Hiệu quả nhỏ nhất trung bình = 0,9705

Hiệu quả nhỏ nhất trung bình = 0,9692

Hiệu quả nhỏ nhất trung bình = 0,9686

Gelman-Rubin Rc tối đa = 1

Nguồn: Kết quả ước lượng Bayes bộ dữ liệu nghiên cứu SME

lngTL: Tăng trưởng lao động

lngTR: Tăng trưởng doanh thu

lngTA: Tăng trưởng tài sản

116

Bảng 4.32: So sánh kết quả nghiên cứu với kỳ vọng nghiên cứu

Nội dung

Giả thuyết

Dấu Kỳ vọng

Dấu kết quả ước lượng +

H1: Nợ tác động tích cực đến tăng trưởng lao động

H2: Nợ tác động tích cực đến tăng trưởng doanh thu

H3: Nợ tác động tiêu cực đến tăng trưởng tài sản

H4: Vốn chủ sở hữu tác động tích cực đến tăng

trưởng tài sản.

H5: Vốn chủ sở hữu tác động tiêu cực đến tăng

trưởng lao động.

H6: Vốn chủ sở hữu tác động tiêu cực đến tăng

trưởng doanh thu.

Nguồn: Dựa trên Kết quả ước lượng Bayes bộ dữ liệu nghiên cứu SME

4.3.2 Thảo luận kết quả nghiên cứu

4.3.2.1 Tác động của tiếp cận vốn đến tăng trưởng doanh nghiệp

Dựa vào kết quả Bảng 4.31.

* Nợ tác động tích cực đến tăng trưởng lao động

Kết quả ước lượng Bayes đúng như giả thuyết H1, nợ có tác động tích cực đến tăng

trưởng lao động. Kết quả này giống với kết quả nghiên cứu của Rahaman (2011), Ullah và

Wei (2017), Brown và cộng sự (2017), Gereben và các cộng sự (2019), Amamou và cộng sự

(2020), IFC (2021), Heshmati (2001), Becchetti và Trovato (2002).

Xét trường hợp Việt Nam, Le (2022), Ha và các cộng sự (2023) cho rằng nợ có tác

động tích cực đến tăng trưởng lao động.

Kết quả phù hợp với nghiên cứu của (MPI, 2021), thống kê về hiệu quả hoạt động của

DNNVV Việt Nam giai đoạn 2011 – 2020, kết luận các doanh nghiệp có quy mô vừa thu hút

lao động nhiều hơn, hiệu suất sử dụng lao động cao hơn, có chỉ số nợ cao hơn so với các

doanh nghiệp siêu nhỏ và nhỏ.

117

Mặt khác, dựa trên cơ sở bộ số liệu, thống kê mô tả về mối tương quan biến thiên giữa

các biến số qua các năm từ 2007 đến 2015 tại Mục 4.2.1.7, Bảng 4.10 và Bảng 4.11 cũng có

kết luận nợ có biến thiên cùng chiều với tăng trưởng lao động.

* Nợ tác động tích cực đến tăng trưởng doanh thu

Kết quả nghiên cứu cho thấy nợ có tác động tích cực đến tăng trưởng doanh thu đúng

như giả thuyết H2. Kết quả này được hỗ trợ bởi quan điểm của Heshmati (2001), Honjo và

Harada (2006), Mateev và Anastasov (2010), có kết luận nợ tác động tích cực đến tăng trưởng

doanh thu của DNNVV.

Tại Việt Nam, Nguyen và công sự (2018) kết luận nợ tác động tiêu cực đến tăng trưởng

doanh thu. Tuy nhiên, Le (2022), Pham và các cộng sự (2020) cũng kết luận nợ tác động tích

cực đến tăng trưởng doanh thu của DNNVV.

Mối tương quan biến thiên giữa các biến số qua các năm từ 2007 đến 2015 tại Mục

4.2.1.7, Bảng 4.10 và Bảng 4.11 cũng có kết quả nợ biến thiên cùng chiều với tăng trưởng

doanh thu.

Như vậy, nợ có tác động tích cực đến tăng trưởng lao động và tăng trưởng doanh thu.

Kết quả này cũng phù hợp với quan điểm của Combs và cộng sự (2005), Delmar (1997),

Delmar và các cộng sự (2003), Rauch & Rijskik (2011) cho rằng tăng trưởng lao động có

tương quan với tăng trưởng doanh thu.

* Nợ tác động tiêu cực đến tăng trưởng tài sản

Kết quả ước lượng nợ tác động tiêu cực đến tăng trưởng tài sản đúng như giả thuyết

H3 đã nêu. Kết quả này trùng hợp với kết quả nghiên cứu của các tác giả thế giới như Heshmati

(2001), Serrasqueiro và cộng sự (2018). Đồng thời, Ha và các cộng sự (2022) nghiên cứu về

DNNVV Việt Nam cũng kết luận nợ có tác động tiêu cực đến tăng trưởng tài sản.

Đối chiếu với kết quả thống kê mô tả. Tại mục 4.2.1.6, Hình 4.10 cho thấy tỉ trọng vốn

chủ sở hữu và nợ biến thiên ngược chiều với nhau trong suốt giai đoạn từ năm 2005 đến năm

2015. Trong đó, vốn chủ sở hữu chiếm tỷ trong khá lớn với tỉ lệ trung bình là 84,2%/năm, nợ

chiếm tỷ trọng khá nhỏ với tỉ lệ trung bình là 15,8%/năm trong trong tổng tài sản trong suốt

giai đoạn nghiên cứu. Khi có sự biến thiên tăng tỉ trọng nợ và giảm tỉ trọng vốn chủ sở hữu

chẵng hạn (vì biến thiên ngược chiều), nhưng vốn chủ sở hữu chiếm lại tỉ trọng lớn nên sẽ lấn

át chiều hướng biến thiên làm giảm tăng trưởng tài sản. Tại Bảng 4.10 và Bảng 4.11, Mục

118

4.2.1.7 cũng cho thấy trong giai đoạn nghiên cứu, nợ có biến thiên ngược chiều so với tăng

trưởng tài sản. Do đó kết quả nghiên cứu là hợp lý.

* Vốn chủ sở hữu tác động tích cực đến tăng trưởng tài sản

Theo Mateev và Anastasov (2010), vốn chủ sở hữu tác động tiêu cực đến tăng trưởng

tài sản. Nghiên cứu của Honjo và Harada (2006) phát hiện dòng vốn tác động không có ý

nghĩa đối với tăng trưởng tài sản. Trong khi đó, Watson và Wilson (2002), Serrasqueiro và

cộng sự (2018), và kể cả Ha và các cộng sự (2022) nghiên cứu về trường hợp DNNVV Việt

Nam đều có kết luận vốn chủ sở hữu tác động tích cực đến tăng trưởng tài sản. Kết quả đúng

như giả thuyết H4 đã nêu.

Kết quả thống kê mô tả các biến số qua các năm từ 2007 đến 2015 tại Mục 4.2.1.7,

Bảng 4.10 và Bảng 4.11 cũng cho thấy vốn chủ sở hữu biến thiên cùng chiều với tăng trưởng

tài sản.

* Vốn chủ sở hữu tác động tiêu cực đến tăng trưởng lao động

Kết quả nghiên cứu đúng như giả thuyết H5.

Theo (Rahaman, 2011), tác động của tài chính nội bộ đối với tăng trưởng của công ty

giảm đi khi công ty tăng khả năng tiếp cận với cơ sở tín dụng ngân hàng. Nhưng khi tăng

nguồn vốn tín dụng từ ngân hàng lại tác động đến tăng trưởng lao động. Có nghĩa là biến thiên

của vốn chủ sở hữu và tăng trưởng lao động ngược chiều nhau. Thống kê mô tả tại Mục

4.2.1.6, Hình 4.10 đã thể hiện tỉ trọng của vốn chủ sở hữu và nợ ngược chiều nhau trong suốt

giai đoạn nghiên cứu 2005 – 2015. Bảng 4.10 và Bảng 4.11, Mục 4.2.1.7 cũng cho kết quả

vốn chủ sở hữu tác động ngược chiều tăng trưởng lao động trong suốt giai đoạn nghiên cứu.

Dựa trên cơ sở lý luận đối với giả thuyết H1, nợ có tác động tích cực đến tăng trưởng

lao động, trong khi vốn chủ sở hữu biến thiên ngược chiều với nợ, do đó vốn chủ sở hữu tác

động tiêu cực đến tăng trưởng lao động là hợp lý.

* Vốn chủ sở hữu tác động tiêu cực đến tăng trưởng doanh thu

Kết quả nghiên cứu vốn chủ sở hữu tác động tiêu cực đến tăng trưởng doanh thu đúng

như giả thuyết H6 đã nêu.

Kết quả này nhất quán và phù hợp trong các mối quan hệ tác động khi so sánh với các

trường hợp đã nêu trên. Như Rand và các cộng sự (2015) đã nêu, tỉ trọng đầu tư vào lĩnh vực

khoa học, công nghệ của DNNVV Việt Nam rất thấp. Khi cần mở rộng sản xuất kinh doanh,

119

DNNVV bổ sung nguồn vốn vay dẫn đến tăng trưởng lao động. Khi có sự tăng trưởng lao

động sẽ dẫn đến tăng trưởng doanh thu. Do đó, nếu xét trong khoảng thời gian dài, đã có quá

trình tăng trưởng doanh thu, trong khi nguồn vốn chủ sở hữu tự có ban đầu thường chỉ đảm

bảo cho việc đầu tư xây dựng cơ bản. Do đó, kết quả nghiên cứu vốn chủ sở hữu tác động tiêu

cực đến tăng trưởng doanh thu là kết quả hợp lý. Kết quả thống kê mô tả tại Bảng 4.10 và

Bảng 4.11, Mục 4.2.1.7 cũng cho thấy vốn chủ sở hữu biến thiên ngược chiều với tăng trưởng

doanh thu.

4.3.2.2 Tác động của các yếu tố môi trường đến tăng trưởng doanh nghiệp

Dựa vào kết quả Bảng 4.30.

* Qui mô doanh nghiệp (firm size) có tác động tích cực đến tăng trưởng lao động, tăng

trưởng doanh thu và tăng trưởng tài sản. Kết quả này khác với kết quả nghiên cứu của Evans

(1987), Hesmati (2001), tuy nhiên phù hợp với quan điểm của một số tác giả khác. Theo

Abdulsaleh và Worthington (2013), hầu như có một sự thừa nhận cho rằng quy mô gắn liền

với sự tăng trưởng của các DNNVV. Các công ty lớn hơn phải có nhiều nguồn lực bên trong

hơn và cũng có khả năng tiếp cận tốt hơn với các nguồn lực bên ngoài, do đó quy mô của một

công ty có mối quan hệ cùng chiều với tăng trưởng (Federico và cộng sự, 2012). So sánh với

kết quả nghiên cứu tại Việt Nam, Pham và các cộng sự (2020), Pham và các cộng sự (2017)

và Nham (2012) nhận thấy qui mô doanh nghiệp tác động tích cực đến tăng trưởng doanh thu.

Pham và các cộng sự (2017), Ha và các cộng sự (2023) cho rằng qui mô doanh nghiệp tác

động tích cực đến tăng trưởng lao động. Pham và các cộng sự (2020), Ha và các cộng sự

(2023) cho rằng qui mô doanh nghiệp tác động tích cực đến tăng trưởng tài sản. Trong khi

đó, Nguyen và cộng sự (2018) lại phát hiện qui mô doanh nghiệp có tác động tiêu cực đến

tăng trưởng doanh thu.

* Biến số tuổi doanh nghiệp (firm age) có tác động tiêu cực đến tăng trưởng cả 3 thang

đo ủng hộ quan điểm của Evans (1987), Hesmati (2001), Honjor và Harada (2006), Coad và

cộng sự (2011). Theo Coad và cộng sự (2011), các công ty trẻ có xu hướng phát triển nhanh

hơn so với các công ty có tuổi nhiều hơn. Kết quả này cũng phù hợp với nghiên cứu của Ha

và các cộng sự (2022) về DNNVV Việt Nam, cho rằng tuổi của doanh nghiệp có ảnh hưởng

tiêu cực đến tăng trưởng lao động và tăng trưởng tài sản của doanh nghiệp. Có quan điểm

tương tự, Pham và các cộng sự (2020), Le (2022) cũng nhận thấy tuổi doanh nghiệp tác động

120

tiêu cực đến tăng trưởng doanh thu; Pham và các cộng sự (2020) nhận thấy tuổi có tác động

tiêu cực đến tăng trưởng tài sản. Trong khi đó, Nham (2012), Nguyen và cộng sự (2018),

Pham và các cộng sự (2017) cho rằng tuổi doanh nghiệp tác động tích cực đến tăng trưởng

doanh thu; Trinh và Doan (2018), cho rằng tuổi của doanh nghiệp tác động tích cực đến tăng

trưởng lao động.

* Về yếu tố xuất khẩu, kết quả ước lượng cho thấy trong điều kiện các yếu tố khác

không đổi, doanh nghiệp xuất khẩu có mức tăng trưởng tài sản và tăng trưởng doanh thu thấp

hơn doanh nghiệp không xuất khẩu. Kết quả phù hợp với quan điểm của Brenner & Schimker

(2015), cho rằng không có cơ sở để khẳng định tỉ trọng xuất khẩu cao hơn sẽ dẫn đến xác suất

tăng trưởng liên tục cao hơn. Kết quả này cũng giống với kết quả nghiên cứu của Ha và các

cộng sự (2022, 2023), cho rằng xuất khẩu có tác động tiêu cực đến tăng trưởng tài sản và tăng

trưởng lao động.

Kết quả điều tra DNNVV Việt Nam năm 2015 cho thấy tỷ lệ các doanh nghiệp xuất khẩu có

các khoản chi phi chính thức là gần gấp đôi so với doanh nghiệp không xuất khẩu. Các doanh

nghiệp xuất khẩu có lợi nhuận trung bình trên một lao động là 30,4 triệu đồng, trong khi lợi

nhuận trung bình trên một lao động của doanh nghiệp không xuất khẩu là 36,9 triệu đồng

(Rand và các cộng sự, 2015). Như vậy, do lợi nhuận của doanh nghiệp không xuất khẩu cao

hơn có thể là thông tin tốt, thuận lợi cho việc vay nợ, trong khi nợ có tác động tích cực đến

tăng trưởng doanh nghiệp, kết quả tác động tiêu cực của yếu tố xuất khẩu đến tăng trưởng đối

với trường hợp Việt Nam là phù hợp với bối cảnh Việt Nam hiện nay. Trong khi đó, Lê

(2022), Nguyen và cộng sự (2018), cho rằng yếu tố xuất khẩu có tác động tích cực đến tăng

trưởng doanh thu của doanh nghiệp.

* Về trình độ giáo dục đào tạo của doanh nhân, kết quả ước lượng cho thấy nhóm

doanh nhân có trình độ học vấn và nghề thuộc nhóm đại học và sau đại học, cao đẳng, trung

cấp nghề có ảnh hưởng tiêu cực, trong khi doanh nhân được đào tạo nghề không có bằng cấp

có tác động tích cực đến tăng trưởng doanh thu và tăng trưởng tài sản của DNNVV Việt Nam.

Kết quả này trái với quan điểm của nhiều tác giả nghiên cứu trước như Nham (2012),

nghiên cứu về trường hợp Việt Nam, nhận thấy không có sự khác biệt giữa các doanh nhân

có trình độ giáo dục đào tạo đến tăng trưởng doanh thu; Pham và các cộng sự (2017) lại cho

rằng có sự ảnh hưởng của trình độ học vấn chuyên nghiệp của doanh nhân đến tăng trưởng

121

doanh thu và tăng trưởng lao động của doanh nghiệp; Le (2022) nhận thấy doanh nhân có

trình độ giáo dục đào tạo tác động tích cực đến tăng trưởng doanh thu.

Tuy nhiên, kết quả của đề tài lại phù hợp với quan điểm của Becker (1964) và Shepherd

& Wiklund (2006), và giống với kết quả của Ha và các cộng sự (2022) nghiên cứu trường hợp

DNNVV tại Việt Nam.

Tại báo cáo điều tra DNNVV Việt Nam năm 2015, số liệu thống kê cho thấy ở thế hệ

có độ tuổi trẻ hơn có trình độ học vấn và đào tạo trung bình cao hơn. Độ tuổi trung bình của

chủ doanh nghiệp vừa có độ tuổi lớn hơn chủ doanh nghiệp nhỏ và siêu nhỏ. Trong khi đó,

theo Le và Nguyen (2009), các nhà kinh doanh lớn tuổi thường có khả năng tiếp cận tín dụng

tốt hơn. Có lẽ đây cũng là một trong những yếu tố giải thích nhóm được đào tạo nghề không

có bằng cấp ảnh hưởng tích cực đến tăng trưởng của doanh nghiệp. Mặt khác, trên thực tế,

những doanh nhân thâm niên thuộc những ngành nghề truyền thống lâu đời, có trình độ

chuyên sâu và nhiều kinh nghiệm trong nghề, thành đạt lại ít thuộc nhóm trình độ giáo dục

cao và rất cao.

* Về tác động của ngành, đối với các nghiên cứu trước tại Việt Nam, Pham và các

cộng sự (2017) nhận thấy khu vực doanh nghiệp có tác động đến tăng trưởng doanh thu và

tăng trưởng lao động của doanh nghiệp, trong khi Nham (2012) nhận thấy không có sự khác

biệt giữa các ngành đến tăng trưởng doanh thu.

Kết quả ước lượng Bayes của đề tài cho thấy cả 6 ngành gắn với biến nhị phân đưa

vào mô hình gồm: ngành giấy; may mặc quần áo; thức ăn và đồ uống; sản phẩm kim loại chế

tạo; gỗ; đồ nội thất, trang sức, thiết bị âm nhạc, đồng hồ, đồ chơi và thiết bị y tế đều có tác

động tiêu cực đến tăng trưởng tổng doanh thu và tăng trưởng tài sản. Kết quả này có thể xuất

phát từ nguyên nhân ngành nghề sản xuất của nhóm doanh nghiệp nhỏ Việt Nam chủ yếu

mang tính nhỏ lẻ, truyền thống, trong đó có nhiều doanh nghiệp phát triển lên từ hộ gia đình,

chủ nhân là những nghệ nhân thâm niên nhưng bằng cấp không cao, trong khi nhóm doanh

nhân trẻ hơn có bằng cấp cao là chủ của những doanh nghiệp trẻ ít kinh nghiệm truyền thống

hơn, trong khi chưa đủ khả năng đầu tư trang thiết bị hiện đại. Do đó, kết quả ước lượng là

phù hợp với bối cảnh hiện tại.

122

KẾT LUẬN CHƯƠNG 4

Chương 4 đã trình bày thực trạng DNNVV Việt Nam giai đoạn 2005 – 2022. Tác động

của vốn chủ sở hữu và nợ đến tăng trưởng lao động, tăng trưởng doanh thu, tăng trưởng tài

sản DNNVV Việt Nam giai đoạn 2005 – 2015 được thực hiện nghiên cứu bằng phương pháp

ước lượng Bayes. Các bước kiểm định để đảm bảo tính vững của các mô hình nghiên cứu

cũng đã được thực hiện. Kết quả nghiên cứu cho thấy nợ có tác động tích cực đến tăng trưởng

lao động, tăng trưởng doanh thu, và vốn chủ sở hữu có tác động tích cực đến tăng trưởng tài

sản của doanh nghiệp. Ngoài ra, đề tài cũng phát hiện các yếu tố qui mô, tuổi của doanh

nghiệp, trình độ giáo dục đào tạo và yếu tố ngành có tác động đến tăng trưởng của doanh

nghiệp. Đây sẽ là cơ sở cho những góp ý và giải pháp trong chương 5.

123

Chương 5: KẾT LUẬN VÀ GỢI Ý CHÍNH SÁCH

5.1 KẾT LUẬN

Mục tiêu của đề tài là nghiên cứu sự tác động của tiếp cận vốn và yếu tố môi

trường đến tăng trưởng của các DNNVV tại Việt Nam, qua đó gợi ý chính sách liên quan đến

tiếp cận vốn và các yếu tố môi trường trong vấn đề tăng trưởng của các DNNVV Việt Nam.

Đề tài kết hợp sử dụng phương pháp thống kê mô tả và phương pháp định lượng Bayes,

với kỹ thuật Markov Chain Monte Carlo (MCMC), chọn mẫu Gibbs và Metropolis-Hastings

để phân tích thực trạng của DNNVV Việt Nam, và các yếu tố tác động đến tăng trưởng doanh

nghiệp giai đoạn 2005 – 2022. Như đã nêu ở các chương trước, phương pháp Bayes có ưu

điểm là thiết kế lấy mẫu, các hiện tượng nội sinh, tự tương quan, phương sai thay đổi không

ảnh hưởng đến giá trị ước lượng của Bayes.

Trong mô hình định lượng, biến số phụ thuộc phản ảnh tăng trưởng của DNNVV tại

Việt Nam được sử dụng cả 3 thang đo là tăng trưởng lao động, tăng trưởng doanh thu và tăng

trưởng tài sản.

Biến số giải thích đại diện cho tiếp cận vốn gồm hai thành phần vốn tiếp cận sử dụng

của các doanh nghiệp là vốn chủ sở hữu và nợ.

Các biến kiểm soát gồm: qui mô, tuổi của doanh nghiệp, giới tính của doanh nhân,

trình động giáo dục đào của doanh nhân, yếu tố xuất khẩu, và yếu tố ngành. Trong đó:

Biến giới tính là biến nhị phân đại diện cho doanh nhân là nam hoặc nữ.

Biến giáo dục là biến nhị phân đại diện cho 3 trường hợp: đại học và sau đại học, cao

đẳng/trung cấp nghề, và đào tạo nghề không có bằng cấp.

Biến yếu tố xuất khẩu là biến nhị phân đại diện cho doanh nghiệp có xuất khẩu và

không xuất khẩu.

Biến ngành là biến nhị phân gồm các ngành: giấy; may mặc quần áo; thức ăn và đồ

uống; sản phẩm kim loại chế tạo; gỗ; đồ nội thất, trang sức, thiết bị âm nhạc, đồng hồ, đồ chơi

và thiết bị y tế.

Mức độ và xu hướng tác động của các biến số được thể hiện bằng giá trị ước lượng

điểm và ước lượng khoảng được kiểm định kèm mức xác suất hậu nghiệm thể hiện ở chương

4. Kết quả tác động của các biến số được phát hiện như sau:

124

5.1.1. Tác động của tiếp cận vốn đến tăng trưởng của các DNNVV tại Việt Nam

Đối với tác động của tiếp cận vốn, kết quả nghiên cứu của đề tài đã phát hiện hai thành

phần đại diện của tiếp cận vốn là nguồn vốn chủ sở hữu tiếp cận và nợ tiếp cận có tác động

đến tăng trưởng của các DNNVV tại Việt Nam như sau:

Thứ nhất, tác động của Nợ: Nợ có tác động tích cực đến tăng trưởng lao động và tăng

trưởng doanh thu, tác động tiêu cực đến tăng trưởng tài sản. Kết quả nghiên cứu cho thấy mục

tiêu thứ nhất của đề tài đạt được thông qua kết quả nợ tác động tích cực đến tăng trưởng lao

động, tăng trưởng doanh thu và tác động tiêu cực đến tăng trưởng tài sản đúng như các giả

thuyết H1, H2 và H3 đã đề xuất trong chương 3.

Thứ hai, tác động của Vốn chủ sở hữu: Kết quả nghiên cứu cho thấy mục tiêu thứ nhất

của đề tài đạt được thông qua kết quả vốn chủ sở hữu có tác động tích cực đến tăng trưởng tài

sản và tiêu cực đến tăng trưởng lao động và tăng trưởng doanh thu đúng như các giả thuyết

H4, H5 và H6 đã đề xuất trong chương 3.

Dựa trên xu hướng tác động của các biến số, có thể rút ra những kết luận như sau:

Kết quả vốn chủ sở hữu tác động tích cực đến tăng trưởng tài sản và nợ tác động tiêu

cực đến tăng trưởng tài sản gắn liền với giai đoạn khởi đầu và tăng trưởng của doanh nghiệp,

đúng như cơ sở lý thuyết đã nêu ở chương 2, chương 3 và thống kê mô tả thực trạng của

DNNVV ở chương 4. Ở giai đoạn khởi nghiệp, khi vốn chủ sở hữu được bổ sung sẽ làm tăng

tổng tài sản. Vốn chủ sở hữu ban đầu của doanh nghiệp thường chỉ đảm bảo xây dựng cơ sở

hạ tầng cơ bản. Khi chưa có nguồn vốn vay bổ sung để mở rộng sản xuất kinh doanh, tức

chưa có sự tăng trưởng về lực lượng lao động và tăng trưởng doanh thu, tổng tài sản đã đang

trong giai đoạn gia tăng. Do đó, kết hợp với cơ sở lý luận ở chương 3 và 4, kết quả nợ tác

động tiêu cực đến tăng trưởng tài sản là kết quả hợp lý. Từ kết quả này có thể nhận thấy, nợ

được bổ sung có độ trễ về mặt thời gian so với vốn chủ sở hữu, vì nếu vốn chủ sở hữu và nợ

đồng thời được bổ sung có thể dẫn đến tăng trưởng tài sản.

Khi nguồn vốn vay được bổ sung dẫn đến tăng trưởng lao động và tăng trưởng doanh

thu lại là cơ sở phù hợp cho nhận định trên. Nhưng bản thân kết quả nợ tác động tích cực đến

tăng trưởng lao động và tăng trưởng doanh thu cho thấy DNNVV Việt Nam đang sử dụng

vốn vay có kết quả tốt, có tác động đến tăng trưởng doanh nghiệp, hệ quả sẽ dẫn đến đóng

góp chung vào tăng trưởng thị trường lao động và thị trường hàng hóa. Theo Cole và cộng sự

125

(2016), nguồn vốn cũng có thể xem như một con dấu chất lượng, xác nhận độ tin cậy của kinh

doanh và dẫn đến nhiều cơ hội hơn.

Tóm lại, từ kết quả nghiên cứu và lý luận trên, việc điều chỉnh thời gian bổ sung vốn

có thể thúc đẩy nhanh tăng trưởng của doanh nghiệp.

5.1.2 Tác động của yếu tố môi trường đến tăng trưởng của các DNNVV tại Việt

Nam

Về yếu tố tác động của môi trường, đề tài phát hiện như sau:

Mục tiêu nghiên cứu thứ hai đạt được kết quả. Ngoài biến giới tính không thể hiện rõ

xu hướng tác động đến tăng trưởng của doanh nghiệp, các biến số còn lại thể hiện rõ xu hướng

và mức độ tác động thông qua phương pháp ước lượng Bayes, các kiểm định và độ tin cậy

của xác suất hậu nghiệm. Cụ thể:

Thứ nhất, quy mô của doanh nghiệp có tác động tích cực đối với tăng trưởng lao động,

tăng trưởng doanh thu, và tăng trưởng tài sản.

Theo Federico và cộng sự (2012), các công ty lớn hơn có nhiều nguồn lực bên trong

hơn và cũng có khả năng tiếp cận tốt hơn với các nguồn lực bên ngoài, do đó quy mô của một

công ty có mối quan hệ cùng chiều với tăng trưởng. Nhưng nguồn lực quan trọng nhất trong

các nguồn lực là vốn. Theo cơ sở lý thuyết tại chương 2 và 3, doanh nghiệp có qui mô lớn

hơn có điều kiện tiếp cận vốn tốt hơn do thỏa mãn các điều kiện yêu cầu từ phía cung vốn

(như tài sản thế chấp, niềm tin và uy tín), đây là cơ sở trùng hợp với phát hiện này. Do đó, kết

quả này dẫn đến củng cố hai kết luận là doanh nghiệp có qui mô lớn hơn có điều kiện tốt hơn

về tiếp cận vốn; gia tăng cả vốn chủ sở hữu và nợ sẽ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế như kết luận

ở mục trên.

Thứ hai, tuổi của doanh nghiệp có tác động tiêu cực đến tăng trưởng lao động, tăng

trưởng doanh thu, và tăng trưởng tài sản.

Kết quả này cho thấy doanh nghiệp tăng trưởng với tốc độ giảm dần đúng theo lý

thuyết tăng trưởng theo vòng đời của doanh nghiệp. Kết hợp với các kết quả trên, có thể nhận

thấy việc bổ sung nguồn vốn theo khoảng thời gian, thời điểm có thể dẫn đến mức độ ảnh

hưởng khác nhau đến tăng trưởng.

126

Thứ ba, doanh nhân có trình độ đại học và sau đại học, cao đẳng/trung cấp nghề tác

động tiêu cực đến tăng trưởng doanh thu và tăng trưởng tài sản; doanh nhân được đào tạo

nghề không có bằng cấp có tác động tích cực đến tăng trưởng lao động và tăng trưởng tài sản.

Như lý luận và phân tích trong chương 4, DNNVV Việt Nam chủ yếu mang tính truyền

thống, hộ gia đình, chủ nhân là những nghệ nhân thâm niên nhưng bằng cấp không cao, trong

khi nhóm doanh nhân trẻ hơn có bằng cấp cao là chủ của những doanh nghiệp trẻ ít kinh

nghiệm truyền thống hơn, trong khi chưa đủ khả năng đầu tư trang thiết bị hiện đại. Do đó kết

quả nghiên cứu là hợp lý. Kết quả là cơ sở để đánh giá việc áp trình độ khoa học kỹ thuật và

kinh nghiệm vào hoạt động sản xuất kinh doanh.

Thứ tư, doanh nghiệp xuất khẩu có tác động tiêu cực đến tăng trưởng doanh thu và

tăng trưởng tài sản.

Như cơ sở thuyết đã nêu ở chương 3 và cơ sở lý luận ở chương 4, từ kết quả này có

thể rút ra một số kết luận như sau về DNNVV có hoạt động xuất khẩu:

- Không hoàn toàn chủ động trong nguồn nguyên liệu nhập khẩu.

- Nhiều chi phí phát sinh không chính thức.

- Ảnh hưởng do vấn đề thể chế, thuế quan và thủ tục xuất nhập khẩu.

- Do không hoàn toàn chủ động trong quá trình hoạt động nên dễ bị tác động đối với

các cúa sốc (như dịch Covid – 19).

Thứ năm, ngành giấy; may mặc quần áo; thức ăn và đồ uống; sản phẩm kim loại chế

tạo; gỗ; đồ nội thất, trang sức, thiết bị âm nhạc, đồng hồ, đồ chơi và thiết bị y tế có tác động

tiêu cực đến tăng trưởng lao động và tăng trưởng tài sản.

Như đã đề cập trong chương 4, nhóm ngành may mặc quần áo, sản phẩm kim loại chế

tạo, và gỗ thuộc những ngành sản xuất truyền thống, do đó kết quả tác động tiêu cực đến tăng

trưởng lao động và tăng trưởng tài sản cũng là hợp lý. Từ kết quả này có thể rút ra kết luận

như sau về ngành hoạt động của DNNVV tại Việt Nam:

- Trang thiết bị lạc hậu.

- Chậm cải tiến quy trình, phương thức sản xuất.

Tóm lại, với một số kết quả nhất định đạt được, nghiên cứu đã bổ sung đóng góp vào

sự phát triển của các tài liệu về chủ đề tiếp cận vốn và tăng trưởng của doanh nghiệp, với

trọng tâm là các DNNVV ở một nước đang phát triển như Việt Nam. Nghiên cứu thực nghiệm

127

này có thể được coi là câu trả lời cho gợi ý của các tác giả trước đó về việc nghiên cứu thêm

về tăng trưởng của các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Nghiên cứu cũng là một tài liệu tham khảo

đáng tin cậy cho các tổ chức đơn vị có mối quan tâm về sự tăng trưởng của DNNVV ở các

nước mới nổi. Đồng thời, nghiên cứu có thể được xem là cơ sở khoa học và thực tiễn để đề

xuất các chính sách và giải pháp cần thiết nhằm hỗ trợ tiếp cận vốn và tăng trưởng DNNVV.

5.2 GÓP Ý CHÍNH SÁCH

Mục tiêu thứ 3 của đề tài là góp ý chính sách liên quan đến tiếp cận vốn và các yếu tố

môi trường trong vấn đề tăng trưởng của các DNNVV Việt Nam.

Với kết quả đạt được và kết luận rút ra từ mục 5.1, một số góp ý về chính sách của đề

tài như sau:

5.2.1 Đối với doanh nghiệp

Về phía các doanh nghiệp, dựa trên kết quả nghiên cứu, đề tài đề xuất một số góp ý

như sau:

* Liên quan đến tiếp cận vốn

Về tác động của nguồn vốn đến tăng trưởng, kết quả nợ tác động tích cực đối với tăng

trưởng lao động và tăng trưởng doanh thu cho thấy về xu hướng chung, các DNNVV đã sử

dụng tốt nguồn vốn vay, đóng góp vào tăng trưởng thị trường lao động và thị trường hàng

hóa. Xu hướng này cũng phù hợp với trường hợp chung của thế giới như đã trình bày ở những

chương trước. Do đó, nếu các doanh nghiệp hoạt động thực tế phù hợp với xu hướng này, thì

có thể xem đây là tín hiệu tốt, cần được phát huy. Tuy nhiên, các doanh nghiệp cũng lưu ý là

đối với trường hợp riêng cá nhân của doanh nghiệp mình, kết quả có thể khác, và điều này

các doanh nghiệp dễ dàng kiểm chứng. Trường hợp kết quả riêng khác với xu thế chung,

doanh nghiệp nên thận trọng có thể xem xét tác động từ yếu tố khác để nhận diện cụ thể, chính

xác kết quả hoạt động của doanh nghiệp mình. Cần lưu ý khi doanh nghiệp sử dụng khoản nợ

vay chưa tốt. Theo Stiglitz và Weiss (1981), các vấn đề về thông tin bất cân xứng có thể đặc

biệt nghiêm trọng đối với các doanh nghiệp nhỏ hơn, dẫn đến lựa chọn bất lợi và rủi ro đạo

đức. Stiglitz (1985) cũng cho rằng, các dự án kinh doanh nhỏ hơn có thể gặp khó khăn trong

việc vay nợ vì lợi tức của chúng không chắc chắn và có tính biến động cao. DNNVV thiếu uy

tín với các chủ nợ, do đó, người cho vay tăng chi phí vốn để giảm thiểu rủi ro khi cấp tín dụng

128

cho các công ty vay (Diamond, 1989; Brennan & Subrahmanyam, 1996; Easley & O’Hara,

2004).

Trường hợp nợ tác động tiêu cực đối với tăng trưởng tài sản, ngoài phân tích ở chương

4 và kết luận ở mục 5.1.1, có thể còn có sự thay thế vai trò giữa nguồn vốn chủ sở hữu và nợ

trong những giai đoạn khác nhau. Qua đây, các doanh nghiệp cũng có thể đối chiếu với trường

hợp của riêng doanh nghiệp mình để có chiến lược, kế hoạch hành động phù hợp, bởi vì xét

trên góc độ cá nhân doanh nghiệp, tác động tiêu cực của nợ đến tăng trưởng tài sản cũng có

thể do việc sử dụng nợ của doanh nghiệp không hiệu quả. Theo Serrasqueiro và cộng sự

(2018), sự phụ thuộc của DNNVV vào nguồn tài chính vay nợ dẫn đến việc chi trả nợ gốc và

lãi vay, do đó, lượng tiền mặt giảm lưu lượng. Dòng tiền giảm đồng nghĩa với việc các công

ty gặp nhiều khó khăn hơn trong việc đáp ứng các cam kết với các chủ nợ và giảm nguồn tài

chính nội bộ, do đó có tác động tiêu cực đến hoạt động đầu tư của doanh nghiệp. Để tiếp cận

được nguồn vốn vay và với chi phí thấp, các doanh nghiệp cần thể hiện được vị thế, uy tín

của bản thân doanh nghiệp, tạo niềm tin cho phía “cung vốn” thông qua việc tăng cường

quảng bá, giới thiệu về doanh nghiệp, xây dựng các phương án hoạt động khả thi, minh bạch

trong báo cáo tài chính, nâng cao năng lực quản trị rủi ro, đảm bảo những quy định theo cam

kết.

Tóm lại, từ nhận định kết luận ở mục trên (5.1.1), các doanh nghiệp có thể thúc đẩy

hoạt động tiếp cận vốn, điều chỉnh thời gian đồng thời bổ sung nguồn vốn chủ sở hữu và nợ

thể thúc đẩy nhanh tăng trưởng của doanh nghiệp.

* Liên quan đến các yếu tố môi trường

Từ kết quả tác động của qui mô và tuổi của doanh nghiệp đến tăng trưởng và kết luận

nhận định trên, các doanh nghiệp ngoài việc đẩy mạnh gia tăng nguồn vốn tiếp cận còn lưu ý

đến tận dụng vị thế, qui mô của doanh nghiệp trong tiếp cận nguồn vốn cũng như nguồn lực

bên ngoài nói chung. Mặt khác cần lưu ý thời gian và tiến độ tiếp cận các nguồn vốn từ bên

ngoài.

Từ kết quả liên quan đến giáo dục, yếu tố xuất khẩu, ngành sản xuất kinh doanh, doanh

nghiệp nên quan tâm hơn vấn đề đào tạo và ứng dụng, quan tâm đến đầu tư nghiên cứu và

phát triển, và công nghệ mới, đồng thời cải tiến quy trình và phương thức sản xuất kinh doanh.

Ví dụ trong lĩnh vực xuất khẩu, có thể thực hiện tìm nguồn nguyên liệu thay thế nhập khẩu,

129

nâng cao nghiệp vụ chuyên môn về xuất khẩu, tích cực tìm kiếm đối tác phù hợp, giảm chi

phí, vận động sự hỗ trợ từ các cơ qua chức năng quản lý, tham gia các hiệp hội, liên kết để

tận dụng lợi thế chi phí theo qui mô.

5.2.2 Đối với hệ thống ngân hàng và các tổ chức tín dụng

Dựa trên kết luận về kết quả nghiên cứu, đề tài đề xuất một số góp ý đối với hệ thống

ngân hàng và các tổ chức tín dụng như sau để hỗ trợ thúc đẩy tiếp cận vốn và tăng trưởng

doanh nghiệp:

Có thể nói vốn là yếu tố quan trọng bậc nhất trong các yếu tố đầu vào đối với quá trình

hoạt động sản xuất kinh doanh. Do đó, các nhà cung cấp vốn là các ngân hàng thương mại,

các tổ chức tín dụng có vai trò hợp tác không thể thiếu trong suốt quá trình hoạt động của mỗi

doanh nghiệp. Theo Fehder và Hochberg (2014), ngoài những tác động trực tiếp đến cá nhân

các công ty, nhà cung cấp vốn có thể đóng một vai trò quan trọng trong hệ sinh thái bằng cách

tạo ra hệ thống và các hiệu ứng gợn sóng trong ngành.

Kết quả nợ tác động tích cực đến tăng trưởng lao động và tăng trưởng doanh thu cho

thấy các doanh nghiệp đã sử dụng nguồn vốn vay có kết quả tốt. Đây là tín hiệu mà các ngân

hàng thương mại, các tổ chức tín dụng cần tham khảo để có những chương trình hành động

thiết thực để hỗ trợ cho doanh nghiệp hoạt động sản xuất kinh doanh đạt hiệu quả và tăng

trưởng. Cần có những giải pháp đồng bộ để gia tăng nguồn vốn vay cho các doanh nghiệp.

Với thực trạng nhiều doanh nghiệp vẫn còn phản ảnh về việc khó tiếp cận được nguồn vốn

vay thì phía cung cấp vốn cần xem xét để tháo gỡ những khó khăn. Các ngân hàng thương

mại và tổ chức tín dụng cần gia tăng thiết lập các cổng thông tin rõ ràng và thuận tiện hơn

nhằm đẩy mạnh các giao dịch với doanh nghiệp kể cả trực tiếp và gián tiếp. Bên cạnh đó, cần

mở các kênh đối thoại trực tiếp với doanh nghiệp để hỗ trợ các hoạt động tham vấn về chính

sách, khảo sát thông tin hoạt động từ phía doanh nghiệp. Cần xây dựng các tiêu chuẩn cụ thể,

rõ ràng để đánh giá mức độ tín nhiệm, xếp hạng tín nhiệm doanh nghiệp được xác thực. Công

tác thẩm định phải đảm bảo kịp thời và chính xác. Mặt khác, các ngân hàng thương mại, các

tổ chức tín dụng cần phối với với các quỹ bảo lãnh tín dụng để tăng khả năng cho vay đối với

doanh nghiệp.

Kết quả nghiên cứu nợ có tác động tiêu cực đến tăng trưởng tài sản có thể là dấu hiệu

bình thường do sự thay thế vai trò của vốn chủ sở hữu và vốn vay, nhưng cũng có thể do chi

130

phí cao từ khoản vay nợ ảnh hưởng một phần đến lợi nhuận của doanh nghiệp, và do đó ảnh

hưởng đến tăng trưởng tài sản. Thực tế đối với DNNVV Việt Nam, do việc chi phối bởi qui

luật thông tin bất cân xứng, việc vay nợ của doanh ghiệp Việt Nam cũng chịu nhiều rủi ro với

lãi suất cao và nhiều chi phí tiềm ẩn phát sinh. Một phần lý giải cho nguyên nhân các doanh

nghiệp không vay vốn có thể là do tỷ lệ lãi suất (Rand và các cộng sự, 2015). Do áp lực trả

vốn gốc và lãi vay cao dẫn đến giảm sút nguồn tài chính nội bộ, gây ảnh hưởng tiêu cực đến

đầu tư để tăng trưởng. Mặt khác, trong bối cảnh mà các doanh nghiệp không tiếp cận được

nguồn vốn vay từ phía các ngân hàng thương mại, buộc các doanh nghiệp phải tìm kiếm các

nguồn vay không chính thức khác kèm theo nhiều rủi ro với chi phí phát sinh cao. Do đó, các

ngân hàng thương mại và các tổ chức tín dụng nên thực hiện đơn giản thủ tục để giảm chi phí,

giảm lãng phí thời gian giao dịch. Cần giảm lãi suất cho vay. Các qui định liên quan đến thời

hạn vay, thời hạn cấp tín dụng, qui trình giải ngân cũng như những điều kiện liên quan đến

thế chấp tài sản vay cần thuận tiện và khả thi đối với doanh nghiệp.

Kết quả qui mô doanh nghiệp tác động tích cực đến cả 3 thang đo cho thấy vai trò quan

trọng của qui mô doanh nghiệp. Khi các doanh nghiệp có đủ điều kiện nhất định mới có thể

đủ khả năng vận dụng đòn bẫy tài chính trong hoạt động sản xuất kinh doanh. Theo Oakey

(1984), các doanh nghiệp cần phải có khoản vay nợ để tăng trưởng. Quan điểm này phù hợp

với lý thuyết đánh đổi cấu trúc vốn, cho rằng các doanh nghiệp tận dụng lá chắn thuế để đạt

lợi ích tối ưu. Do đó, các ngân hàng thương mại và các tổ chức tín dụng cần đẩy mạnh hỗ trợ

nhiều hơn các doanh nghiệp có định hướng tăng trưởng và trong giai đoạn tăng trưởng.

Ngoài ra, các ngân hàng và các tổ chức tín dụng cần quan tâm đến các doanh nghiệp

thuộc lĩnh vực xuất khẩu do thực tế chi phí hoạt động của lĩnh vực này đang cao. Đồng thời

cần hỗ trợ các doanh nghiệp thuộc lĩnh vực ngành nghề sản xuất truyền thống.

5.2.3 Đối với các cơ quan chức năng liên quan

Dựa trên kết luận về kết quả nghiên cứu, về phía các cơ quan chức năng liên quan, đề

tài có một số góp ý như sau:

Dựa trên cơ sở lý thuyết và thực trạng đã nêu, DNNVV Việt Nam cũng như các doanh

nghiệp nhỏ trên thế giới thường gặp khó khăn trong hoạt động tiếp cận nguồn vốn vay; thiếu

thông tin phản ảnh về hoạt động và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp; thường tốn chi phí

cao để có được nguồn vốn vay.

131

Nhưng kết quả nghiên cứu cho thấy DNVVV Việt Nam sử dụng nguồn vốn vay có tác

động tích cực đến tăng trưởng của doanh nghiệp là kết quả đáng được khích lệ và phát huy.

Do đó, các cơ quan chức năng nên đẩy mạnh hỗ trợ các doanh nghiệp, cụ thể là ban hành

chính sách kịp thời, nhất quán; ban hành những qui định về hỗ trợ lãi suất từ ngân sách Nhà

nước.

Các cơ quan Nhà nước cũng cần hỗ trợ trong việc phát triển nguồn thông tin liên quan

đến hoạt động và hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp. Trong đó, nên thống nhất các quy

chuẩn đánh giá, xếp loại, xếp hạng tín nhiệm của doanh nghiệp để gia tăng cơ hội có được

nguồn vốn vay và giảm lãi suất, giảm chi phí chung liên quan đến vay vốn của doanh nghiệp.

Cần tạo điều kiện thuận lợi để Ngân hàng Chính sách xã hội đẩy mạnh triển khai các chương

trình tín dụng chính sách. Mặt khác, các cơ quan chức năng cần tăng cường hợp tác với các

tổ chức tài chính của thế giới để tìm nguồn ưu đãi, hỗ trợ DNNVV Việt Nam tăng trưởng.

Như kết quả nghiên cứu đã thể hiện, quy mô của doanh nghiệp có tác động tích cực

đến tăng trưởng của doanh nghiệp. Kết quả này cũng phù hợp với thực trạng chung các doanh

nghiệp Việt Nam là các doanh nghiệp lớn thu hút lao động nhiều hơn, tỉ suất lợi nhuận cao

hơn. Do đó, quá trình tăng trưởng để chuyển đổi từ quy mô doanh nghiệp nhỏ thành doanh

nghiệp lớn là bước thành công quan trọng, có sức lan tỏa lớn đóng góp vào thị trường lao

động và thị trường hàng hóa dịch vụ quốc gia.

Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy có một số ngành như may mặc quần áo, sản phẩm

kim loại chế tạo, và gỗ có tác động tiêu cực đến tăng trưởng của doanh nghiệp, cho thấy những

ngành này cần hỗ trợ để chuyển đổi phương thức sản xuất, chuyển đổi tăng quy mô và áp

dụng công nghệ khoa học tiên tiến.

Mặt khác, các doanh nghiệp xuất khẩu tác động tiêu cực đến tăng trưởng doanh nghiệp

lại có liên quan đến nhập khẩu và chi phí hoạt động cao như đã đối chiếu từ thực trạng của

DNNVV Việt Nam.

Giải pháp để khắc phục 3 vấn đề trên là nhóm giải pháp có tính chất đồng bộ, hỗ trợ

lẫn nhau. Các lĩnh vực, ngành liên quan đến mục tiêu lâu dài, trọng điểm của quốc gia cần

được gia tăng hỗ trợ đầu tư trang thiết bị công nghệ hiện đại. Đầu tư trang thiết bị hiện đại,

quy mô lớn mới đủ tiềm lực sản xuất nguồn nguyên liệu thay thế nguyên liệu nhập khẩu. Quá

132

trình chuyển đổi, tăng trưởng quy mô lại tác động tích cực hơn đến tăng trưởng của doanh

nghiệp.

Nhà nước cũng nên có những chính sách phân biệt ưu đãi những ngành, lĩnh vực trọng

điểm, xây dựng những ngành hàng theo tiêu chuẩn xanh, bền vững với môi trường; hỗ trợ

doanh nghiệp nhỏ về nghiệp vụ, kinh nghiệm xuất nhập khẩu, đẩy mạnh sản xuất nguồn

nguyên liệu thay thế trong nước, hỗ trợ kết nối với các doanh nghiệp nước ngoài; hỗ trợ các

doanh nghiệp tăng trưởng và chuyển đổi quy mô.

Kết quả nghiên cứu nhóm doanh nhân có trình độ giáo dục đào tạo có tác động tiêu

cực đến tăng trưởng của doanh nghiệp có thể do tác động của nhiều nguyên nhân. Nhưng nếu

đối chiếu với thực trạng chung của thị trường lao động và tìm kiếm việc làm của nước ta hiện

nay có thể nói kết quả giáo dục đào tạo chưa gắn kết với hoạt động thực tiễn. Do đó, đề tài

góp ý để DNNVV Việt Nam tăng trưởng là:

Hoạt động giáo dục đào tạo cần gia tăng rèn luyện kỹ năng tác nghiệp từ trường học

cho học viên. Trường học xây dựng những trung tâm thí nghiệm thực hành hiệu quả. Cần gia

tăng sự kết nối giữa trường học và doanh nghiệp, tạo điều kiện để người học có dịp cọ xát,

trải nghiệm, tiếp cận thực tế môi trường sản xuất kinh doanh. Mặt khác, cần tạo động lực cạnh

tranh lành mạnh trong giáo dục đào tạo và gia tăng kiểm soát chất lượng đào tạo.

5.3 HẠN CHẾ CỦA ĐỀ TÀI

Đề tài đã có đóng góp, tuy nhiên có những hạn chế.

Thứ nhất, về mặt số liệu, do điều kiện khách quan, để có được mẫu quan sát lớn số liệu

DNNVV đối với thế giới và cả ở Việt Nam là khó khăn (World Bank, 2008), vì số liệu đối

với DNNVV thiếu tính chuẩn hóa, không đảm bảo biến thiên nhất quán theo từng đơn vị trong

khoảng thời gian dài qua các năm. Do điều kiện thực tế khó khăn và khả năng hạn chế, mỗi

năm có hàng ngàn doanh nghiệp được thành lập trong lúc có hàng ngàn doanh nghiệp bị giải

thể. Do đó, nếu có được mẫu nghiên cứu lớn hơn chắc chắn sẽ thuận lợi hơn cho việc phân

tích, đánh giá tác động của các biến số.

Thứ hai, với mẫu lớn hơn và đầy đủ thông tin hơn sẽ tránh được trường hợp thiếu quan

sát để đưa vào mô hình thêm biến số giải thích chính và biến kiểm soát. Như đối với đề tài

này, về phía biến giải thích, tiếp cận vốn có thể được đưa thêm các tiêu chí đo lường như loại

hình, chi phí, điều kiện, thời gian và rủi ro về vốn theo lý thuyết tiếp cận vốn (Merton, 1995).

133

Về phía biến kiểm soát, yếu tố ngành có thể đưa vào mô hình nhiều biến giả hơn để phản ảnh

tác động của nhiều ngành sản xuất hơn. Mặt khác, qui mô công ty cũng có thể được chia nhỏ

hơn để xem xét chi tiết hơn tính chất tăng trưởng của doanh nghiệp theo qui mô.

Do đó, đề tài góp ý là nên được bổ sung những hạn chế đã nêu đối với các nghiên cứu

tiếp theo.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 5

Chương 5 đã trình bày tóm tắt kết quả nghiên cứu của đề tài từ chương 4, sau khi đã

thực hiện ước lượng các tham số và kiểm định mô hình. Dựa trên cơ sở này, tác giả cũng đã

đề xuất một số góp ý và giải pháp nhằm hỗ trợ các doanh nghiệp nhỏ và vừa phát triển.

Đề tài đã bổ sung vào tài liệu nghiên cứu về chủ đề tăng trưởng của doanh nghiệp nhỏ

và vừa nói chung, và cung cấp minh chứng cụ thể thông qua một nghiên cứu thực nghiệm tại

Việt Nam. Tuy nhiên, đề tài còn một số hạn chế đã được nêu trong chương 5 cùng với những

đề xuất cho hướng nghiên cứu tiếp theo.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Trong nước: Bộ Kế hoạch và Đầu tư (BKH&ĐT). (2022). Sách Trắng Doanh nghiệp Việt Nam 2022. Nhà xuất bản

Thống Kê.

Ha, V. D., Nguyen, V. T, & Dang, T. T. N. (2022), The Impact of Capital on Growth of Small and Medium Enterprises: Evidence from Vietnam, Journal of Asian Finance, Economics and Business, 9(1), 0353–0362.

Ha, V. D., Nguyen, V. T, & Dang, T. T. N. (2023). The impact of accessible capital on labor growth of small and medium enterprises in Vietnam. International Journal of Advanced and Applied Sciences, 10(4), 32-43

Le, N. T. T. (2022). The Effect of Exports on Growth of Small and Medium-Sized Enterprises: Evidence from Vietnamese Manufacturing Firms. Journal of Asian Finance, Economics and Business, 9(1), 0035-0042.

Nghị định số 39/2018/NĐ-CP, ngày 11/03/2018. Nguyen, T. H., Khuu, T. Q., & Nguyen, N. D. L. (2018). Determinants of Firm Growth: Evidence from Vietnamese Small and Medium Sized Manufacturing Enterprises. Journal of Economics and Development, 20(3), 71-87.

Nham, P. T. (2012). Gender, innovation and the growth of small medium enterprises: An empirical analysis of Vietnam’s manufacturing firms. VNU Journal of Science, Economics and Business, 28(2), 87-102.

Pham, H. D., Runst, P., & Bizer, K. (2017). Networks and Firm Performance: A Case Study of Vietnamese Small and Medium Enterprises. ifh Working Paper, 8 (2017), Volkswirtschaftliches Institut für Mittelstand und Handwerk an der Universität Göttingen (ifh), Göttingen. http://hdl.handle.net/10419/191850

Pham, H. N., Kalyebar, B., & Islam, S. M. N. (2020). Ownership Structure, Capital Structure and Firm Growth: Empirical Evidence and Sustainable Growth Implications. International Journal of Business and Economics, 19(3), 221-235.

Rand, J., Brandt, K., Sharma, S., & Trifkovic, N. (2015), Characteristics of the Vietnamese business environment: evidence from a SME survey in 2015, The Central Institute for Economic Management (CIEM), the Institute of Labor Science and Social Affairs (ILSSA), the United Nations University Institute for World Development Economics (UNU-WIDER), and the Department of Economics (DOE) of the University of Copenhagen.

Trinh, L. Q, & Doan, H. T. T. (2018). Internationalization and the growth of Vietnamese micro, small, and medium sized enterprises: Evidence from panel quantile regressions. Journal of Asian Economics, 55, 71-83.

Vietnam Chamber of Commerce and Industry (VCCI). (2021). Vietnam's Provincial Competitiveness Index: Assessing the Quality of Economic Governance to Promote Business Development (PCI 2021). Hanoi: Vietnam Chamber of Commerce and Industry.

Nước ngoài: Abouzeedan, A. (2003). Financing Swedish Small and Medium-Sized Enterprises (SMEs): Methods,

Problems and Impact. ERSA 2003 Congress.

Achtenhagen, L., Naldi, L., & Melin, L. (2010). Business growth: do practitioners and scholar really talk

about the same thing? Entrepreneurship Theory and Practice, 34(3), 289-316.

ADB (2014). ADB – OECD Study on Enhancing Financial Accessibility for SMEs: Lesson from Recent

Crises, Mandaluyong City, Philippines: Asian Development Bank.

Adizes, I. (1989). Corporate lifecycles: How and why corporations grow and die and what to do about

it. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.

Amamou, R., Gereben, A., & Wolski, M. (2020). Making a difference: Assessing the impact of the EIB's

funding to SMEs. EIB Working Paper.

Ardishvili, A., Cardozo, S., Harmon, S., & Vadakath, S. (1998). Towards a Theory of New Venture Growth. Paper presented at the1998 Babson Entrepreneurship Research Conference, Ghent, Belgium.

Asian Development Bank (ADB). (2021). Asia Small and Medium-Sized Enterprise Monitor 2021.

Volume I-Country and Regional Reviews. Asian Development Bank (ADB).

Ayyagari, M., Demirguc-Kunt, A., & Maksimovic, V. (2011). Firm Innovation in Emerging Markets: The Role of Finance, Governance, and Competition. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 46(6), 1545 – 1580.

Ayyagari, M., Beck, T. & Demirgüç-Kunt, A. (2007). Small and medium enterprises across the globe.

Small Business Economics, 29 (4), 415-434.

Ayyagari, M., Demirguc-Kunt, A., & Maksimovic, V. (2005). How Important are Financing Constraints?

The Role of Finance in the Business Environment. World Bank Mimeo.

Basu, D. (1969). Role of the sufficiency and likelihood principles in sample survey theory.

Sankhya A, 31, 441–454.

Batt, R. (2002). Managing customer services: human resource practices, quit rates, and sales growth.

Academy of Management Journal, 45(3), 587-597.

Becchetti, L., & Trovato, G. (2002). The determinants of growth for small and medium sized firms: the

role of the availability of external finance. Small Business Economics,19(4), 291-306.

Beck, T., & Demirguc-Kunt, A. (2006). Small and medium-size enterprises: access to finance as a growth

constraint. Journal of Banking and Finance, 30(11), 2931-2943.

Beck, T., Demirguc-Kunt, A. (2008). Access to finance: An unfinished agenda. World Bank Econ. Rev, 22, 383–396. Beck, T., Demirguc-Kunt, A. (2008). Access to finance: An unfinished agenda. World Bank Econ. Rev,

22, 383–396.

Becker, G.S. (1964). Human capital. New York: Columbia University Press. Berger, A.N., & Udell, G.F. (1998). The economics of small business finance: The roles of private equity and debt markets in the financial growth cycle. Journal of Banking and Finance, 22(6-8): 613- 673. https://doi.org/10.1016/S0378-4266(98)00038-7

Berger, J. O., & Pericchi, L. R. (1996). The intrinsic Bayes factor for model selection and prediction. Journal of the American Statistical Association, 91, 109–122. https://doi.org/10.2307/2291387. Berger, J. O. (2006). Bayes factors. In Encyclopedia of Statistical Sciences, edited by Kotz, S., C. B. Wiley.

Balakrishnan,

Vidakovic.

and

Read, http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/0471667196.ess0985.pub2/abstract.

Besag, J., & D. Higdon, D. (1999). Bayesian analysis for agricultural field experiments. Journal of the Royal Statistical Society, Series B 61, 691–746. https://doi.org/10.1111/1467-9868.00201.

iii

Block, J. H., Jaskiewicz, P., & Miller, D. (2011). Ownership versus management effects on performance in family and founder companies: A Bayesian reconciliation. Journal of Family Business Strategy, 2(4), 232–245.

Braun, E. (2017). The theory of capital as a theory of capitalism. Journal of Institutional Economics,

13(02), 305– 325. https:// doi.org/ 10.1017/ S1744137416000394

Brealey R.A., Myers S.C., (2003), “Principles of Corporate Finance”, Seventh Edition, McGraw Hill. Brennan, M., & Subrahmanyam, A. (1996). Market microstructure and asset pricing: On the

compensation for illiquidity in stock returns. Journal of Financial Economics, 41(3), 441-464.

Brenner, T., & Schimke, A. (2015). Growth Development Paths of Firms - A Study of Smaller

Businesses. Journal of Small Business Management, 53(2), 539–557.

Brigham E.F., Ehrhardt M.C., (2008). Financial Management: Theory and Practice, Twelfth Edition,

Thomson Learning.

Brook, S. P., & Gelman, A. (1998). General Methods for Monitoring Convergence of Iterative

Simulations. Journal of Computational and Graphical Statistics, 7(4), 434-455

Brown, J. D., & Earle, J. S. (2017). Finance and Growth at the Firm Level: Evidence from SBA Loans.

The Journal of Finance, 72(3), 1039-1080.

Browne, W. J. (2017), MCMC Estimation in MlwiN Version 3.01, Centre for Multilevel Modelling.

University of Bristol

Cassar, G. (2004). The financing of business start-ups. Journal of Business Venturing, 19(2), 261-283. Cassar, G. (2006). Entrepreneur opportunity cost and intended venture growth. Journal of Business

Venturing, 21(5), 610-632.

Cekrezi, A. (2013). A literature review of the trade−off theory of capital structure. Iliria International

Review, 3(1), 125-134.

Chittenden, F., Hall, G. C., & Hutchinson, P. J. (1996). Small Firm Growth, Access to Capital Markets and Financial Structure: Review of Issues and an Empirical Investigation. Small Business Economics, 8(1), 59-67.

Churchill, N. C., & Lewis, V. L. (1983). The five stages of small business growth. Harvard Business

Review, 30–50.

Clark, J., B. (1890). The Distribution of Wealth - A Theory of Wages, Interest and Profits. London:

Macmillan.

Cliff, J. E. (1998). Does one size fit all? Exploring the relationship between attitudes towards growth,

gender, and business size. Journal of Business Venturing, 13(6), 523–542.

Coase, R. H. (1937). The Nature of the Firm. Economica, 4(16), 386 – 405. Cohen, A.J., & Harcourt, G.C. (2003). Whatever happened to the Cambridge capital theory controversies? Preliminaries: Joan Robinson’s complaints. Journal of Economic Perspectives, 17(1), 199– 214.

Cohen J. (1994) The earth is round (p < 0.05). American Psychologist, 49, 997–1003. Cole, R., Cumming, D., and Li, D. (2016). Do banks or VCs spur small firm growth? Journal of

International Financial Markets, Institutions and Money, 41: 60-72.

Combs, J. G., Crook, T. R., & Shook, C. L. (2005). The Dimensionality of Organizational Performance and its Implications for Strategic Management Research. Research Methodology in Strategy and Management, 2, 259–286. doi:10.1016/s1479-8387(05)02011-4

Davidsson, P., Kirchhoff, B., Hatemi-J, A. & Gustavsson, H. (2002). Empirical analysis of growth factors

using Swedish data. Journal of Small Business Management, 40(4), 332-349.

De Wet J.Hv.H. (2006). Determining the Optimal Capital Structure: A Practical Contemporary

Approach. Meditari Accountancy Research, 14 (2): 1-16.

DeAngelo H., Masulis R., (1980), “Optimal Capital Structure under Corporate and Personal Taxation”,

Journal of Financial Economics, 8: 3-29.

Delmar, F. (1997). Measuring growth: methodological considerations and empirical results, in

Donckels, R. and Miettinen, A. (Eds), Entrepreneurship and SME Research: On Its Way to the Next Millennium, (199-216), Aldershot, England: Ashgate.

Delmar, F., Davidsson, P., & Gartner, W. (2003). Arriving at the high-growth firm. Journal of Business

Venturing, 18(2), 189–216.

Dey, D. K., S. K. Ghosh, and B. K. Mallick. (2000). Generalized Linear Models: A Bayesian Perspective.

New York: Dekker.

Dey, D. D., Muller, P., & Sinha, D. (1998). Practical Nonparametric and Semiparametric Bayesian

Statistics. New York: Springer.

Diamond, D.W. (1989). Financial intermediation and delegated monitoring. The Review of Economic

Studies, 51(3), 393–414.

Domar, E. (1946). Capital Expansion, Rate of Growth and Employment. conometrica, 14, 137 - 147. Easley, D., & O’Hara, M. (2004). Information and the cost of capital. Journal of Finance, 59(4), 1553-

1583.

Elston, J. & Audretsch, D. (2011). Financing the entrepreneurial decision: an empirical approach using

experimental data on risk attitudes. Small Business Economics, 36, 209-222.

Evans, D.S. (1987). The relationship between firm size, age and growth: Estimates of 100 manufacturing

companies. The Journal of Industrial Economics, 35(4), 567-581.

Fazzari S. M., Hubbard, R. G. & Petersen, B. C. (1988). Financing constraints and corporate investment.

Brookings Papers of Economic Activity, (1), 141-195.

Federico, J., Rabetino, R. & Kantis, H. (2012). Comparing young SMEs’ growth determinants across

regions. Journal of Small Business and Enterprise Development, 19(4), 575-588.

Fehder, D. & Hochberg, Y. (2014). Accelerators and the regional supply of venture capital investment.

Working paper.

Fisher, F.M. (2005). Aggregate production functions – a pervasive but unpersuasive fairytale. Eastern

Economic Journal, 31(3), 489– 491.

Fisher, I. (1930). The Theory of Interests. New York: Macmillan. Flamholtz, E. G. (1986). Managing the Transition from an Entrepreneurship to a Professionally

Managed Firm. San Francisco: Jossey-Bass.

Flegal, J. M, Haran, M., & Jones, G. L. (2008). Markov Chain Monte Carlo: Can We Trust the Third

Significant Figure? Statistical Science, 23(2), 250–260.

Freel, M. S., & Robson, P. J. A. (2004). Small firm innovation, growth and erformance: Evidence from Scotland and Northern England. International Small Business Journal, 22 (6), 561-575. Frid, C., Wyman, D., & Coffet, B. (2016). Effects of wealth inequality on entrepreneurship. Small

Business Economics, 47(4), 895–920.

Gelman, A. (2009). Bayes, Jeffreys, prior distributions and the philosophy of statistics. Statistical

Science, 24(2), 176-178.

Gelman, A., Carlin, J. B. Stern, H. S. Dunson, D. B. Vehtari, A. & Rubin, D. B. (2014). Bayesian Data

Analysis (3rd ed). Boca Raton, FL: Chapman & Hall/CRC.

Gelman, A., & Rubin, D. B. (1992). Inference form Iterative Simulation Using Multiple Sequences.

Statistical Science, 7(4), 457 – 511.

Geman, S., & Geman, D. (1984). Stochastic relaxation, Gibbs distributions, and the Bayesian restoration of images. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 6, 721–741. https://doi.org/10.1109/TPAMI.1984.4767596.

Gereben, A., Rop, A., Petricek, M., & Winkler, A. (2019). Do IFIs make a difference? The impact of EIB lending support for SMEs in Central and Eastern Europe during the global financial crisis. EIB Working Paper.

Gibrat, R. (1931), Les inégalités économiques, Paris, Librairie du Recueil Sirey. Gigerenzer, G. (2004). Mindless statistics. The Journal of Socio-Economics, 33(5), 587-606. Gilbert, B.A., McDougall, P.P., & Audretsch, D.B. (2006). New venture growth: a review and extension.

Journal of Management, 32 (6), 926-950.

Gill, J. (2015). Bayesian Methods: A Social and Behavioral Sciences Approach. Boca Raton, FL: Taylor

and Francis/CRC.

Godambe, V. P. (1966). A new approach to sampling from finite populations: I. Journal of

the Royal Statistical Society B, 28, 310–319.

Gonzales, E., Hommes, M. & Mirmulstein, M. L. (2014). MSME Country Indicators: Towards a better

understanding of Micro, Small and Medium Enterprises, IFC.

Gouillart, F. J., & Kelly, J. N (1995), Transforming the Organization, McGraw Hill, New York. Hahn, E. D. (2014). Bayesian Methods for Management and Business: Pragmatic Solutions for Real

Problems. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons.

Hall, B. H. (1987). The Relationship between Firm Size and Firm Growth in the US Manufacturing

Sector. Journal of Industrial Economics, 35(4), 583-606.

Hanks, S. H., C. J. Watson, E. Jansen, & G. N. Chandler (1993). Tightening the life-cycle construct: A study of growth stage configurations in high-technology organizations. Entrepreneurship Theory and Practice,18(2), 5–29.

Hart, P. E., & Prais, S. J. (1956). The Analysis of Business Concentration: A Statistical Approach.

Journal of the Royal Statistical Society, 119(2), 150-191.

Harvie, C., Narjoko, D., & Oum, S. (2013), Small and Medium Enterprises’ Access to

Finance: Evidence from Selected Asian Economies, ERIA Discussion Paper Series, ERIA-DP- 2013-23.

Hassan, A. R., & Blandón, S. M. (2019). Welfare gains of the poor: An endogenous Bayesian approach with spatial random effects. Econometric Reviews, 38(3), 301–318.

Haynes, G. W., & Brown, J. R. (2009). How Strong is the Link between Internal Finance & Small Firm

Growth? Evidence from Survey of Small Business Finances. Finance Publication, 7, 69-92.

He, W., & Baker, H. K. (2007). Small Business Financing: Survey Evidence in West Texas. The Journal

of Entrepreneurial Finance and Business Ventures, 12(1), 27.

Heshmati, A. (2001). On the growth of micro and small firms: evidence from Sweden. Small Business

Economics, 17 (3), 213-228.

Hodgson, G.M. (2014). What is capital? Economists and sociologists have changed its meaning: should it be changed back? Cambridge Journal of Economics, 38(5), 1063– 1086. https:// doi.org/ 10.1093/ cje/ beu013

Honjo, Y., & Harada, N. (2006). SME policy, financial structure and firm growth: Evidence from Japan.

Small Business Economics, 27(4-5), 289–300.

Hubbard, R. (2004). Alphabet soup: Blurring the distinctions between p’s and alpha’s in

psychological research. Theory and Psychology, 14(3), 295-327.

Hubbard, R. (2015). Corrupt Research: The Case for Reconceptualizing Empirical Management and

Social Science. Thousand Oaks, CA: SAGE Publications.

Huyghebaert, N., & Gucht, L. M. V. D. (2007). The Determinants of Financial Structure: New Insights

from Business Start-Ups. European Financial Management, 13(1), 101-133.

Hwang, V., Desai, S., & Baird, R. (2019), Access to Capital for Entrepreneurs: Removing Barriers,

Ewing Marion Kauffman Foundation: Kansas City.

Hymer, S., & Pashigian, P. (1962). Firm Size and Rate of Growth. Journal of Political Economy, 70(6),

556–569.

International Finance Corporation (IFC). (2010). The SME Banking Kwoledge Guide: IFC Advisory Services/Access to Finance, International Finance Corporation (IFC), Second Editiion, Washington, D.C.

International Finance Corporation (IFC). (2017). SME Financial Gap: Assessment of The Shortfalls and Opportunities in Financing Micro, Small and Medium Enterprises in Emerging Markets. International Finance Corporation. Washington, D.C.

International Finance Corporation (IFC). (2021). Small Business, Big Growth: How investing in SMEs

creates jobs. International Finance Corporation. Washington, D.C.

International Moneytary Fund (IMF). (2022). World Economic Outlook: War Sets Back the Global

Recovery. Washington, D.C, April.

Kass, R. E., & Raftery, A. E. (1995). Bayes factors. Journal of the American Statistical Association, 90,

773–795. https://doi.org/10.1080/01621459.1995.10476572

Klapper, L., Laeven, L., & Rajan, R. (2006). Entry Regulation as a Barrier to ntrepreneurship. Journal

of Financial Economics, 82(3), 591– 629.

Krugman, P. (1994). The Myth of East Asian Miracle. Foreign Affairs, 73(6), 28-44. Kruschke, J. K. (2015). Doing Bayesian Data Analysis: A Tutorial with R, JAGS, and Stan (2nd ed).

London: Academic Press.

Levie, J., & Lichtenstein, B. B. (2010). A terminal assessment of stages theory: Introducing a dynamic

states approach to entrepreneurship. Entrepreneurship Theory and Practice, 34(2), 317–350.

Levine, R. (2004). Finance and growth: Theory and evidence. NBER Working Paper, 10766. Levine, R. (1997). Financial Development and Economic Growth: Views and Agenda. Journal of

Economic Literature, 35(2), 688-726.

Lewin, P., Cachanosky, N. (2021). Capital and Finance – Theory and History. Routledge, Oxon – New

York.

Love, I. (2018). Entrepreneurial access to finance in the United States. Working paper. Lucas, D., & McDonald, R.L. (1990). Equity issues and stock price dynamics. Journal of Finance, 45(4),

1019-1043.

Machado, H. P. V. (2016). Growth of small businesses: a literature review and perspectives of studies.

Gest. Prod, São Carlos, 23(2), 419 – 432.

Mankiw, N. G., Romer, D., & Weil, D. N. (1992). A Contribution to The Empirics of Economic Growth.

The Quarterly Journal of Economics, 407 – 437.

Mansfield, E. (1962). Entry, Gibrat's Law, Innovation, and the Growth of Firms. American Economic

Review, 52(5), 1023-1051.

Marris, R. (1964). The Economic Theory of Managerial Capitalism. London: MacMillan. Marshall, Alfred (1890). Principles of Economics. London: Macmillan. Mateev, M., & Anastasov, Y. (2010). Determinants of small and medium size fast growing enterprises in central and eastern Europe: a panel data analysis. Financial Theory and Practice, 34(3), 269-295.

vii

McElreath, R. (2020). Statistical Rethinking: A Bayesian Course with Examples in R and Stan.

Boca Raton, FL: CRC Press.

McShane, B. B., Gal, D., Gelman, A., Robert, C., & Tackett, J. L. (2019). Abandon statistical

significance. The American Statistician, 73(sup1), 235-245.

Merton, R.C. (1995). A functional perspective of financial intermediation. Financial Management, 24(2),

23-41.

Mill, J., S. (1848). Principles of Political Economy with Some of their Applications to Social Philosophy,

vol. 1 & 2 (1 ed.), London: John W. Parker.

Ministry of Planning and Investment (MPI). (2021). The White Book on Vietnamese Businesses 2021.

Statistical Publisher.

Mises, L. von. (1949). Human action (1996). Irvington- on- Hudson: The Foundation for Economic

Education.

Modigliani, F., & Miller, M. H. (1963). Corporate income taxes and the Cost of Capital: A correction.

American Economic Review, 53(3), 433-443

Mueller, E., & Zimmermann, V. (2008). The importance of equity finance for R&D activity – Are There Differences Between Young and Old Compaies? Forthcoming: Small Business Economics, 06- 14, Centre for European Economic Research.

Myers, S. C. (1984). The Capital Structure Puzzle. The Journal of Finance, 39(3), 575-591. Myers, S. C., (2001). Capital structure. Journal of Economic Perspectives, 15(2):81-102. Myers, S. C., & Majluf, N. S. (1984). Corporate Financing and Investment Decisions When Firms Have

Information That Investors Do Not Have, 13(2), 187-221.

Oakey, R., P. (1984). Finance and Innovation in British Small Independent Firms. The International

Joural of Management Science, 12(2), 113-124.

OECD (2005). OECD SME and Entrepreneurship Outlook 2005. OECD Publishing, Paris. OECD (2006). The SME Financing Gap, Theory and Evidence. Paris: OECD. OECD (2019). SME and Entrepreneurship Outlook 2019. OECD Publishing, Paris. OECD (2020). Financing SMEs and Entrepreneurs: An OECD Scoreboard. Special edition: The impact

of COVID-19, OECD SME and Entrepreneurship Papers.

OECD (2021). OECD SME and entrepreneurship outlook 2021. Organization for Economic Co-

operation and Development, Paris, France. https://doi.org/10.1787/97a5bbfe-en

O'Hagan, A., Buck, C. E., Daneshkhah, A., Eiser, J. R., Garthwaite, P. H., Jenkinson, D. J., ... & Rakow, T. (2006). Uncertain Judgements: Eliciting Experts' Probabilities. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons.

Oliveira, B., & Fortunato, A. (2006). Firm growth and liquidity constraints: a dynamic analysis. Small

Business Economics, 27(2-3), 139-156.

Penrose, E. (2009), The Theory of the Growth of the Firm. Oxford University Press, New York. Pole, A., West, M., & J. Harrison, J. (1994). Applied Bayesian Forecasting and Time Series Analysis.

Boca Raton, FL: Chapman and Hall.

Rafiki, A., 2019. Determinants of SME growth: an empirical study in Saudi Arabia. International Journal

of Organizational Analysis, 28(1), 205-225.

Rahaman, M. M. (2011). Access to Financing and Firm Growth. Journal of Banking & Finance, 35(3),

709–723.

Rauch, A. & Rijskik, S.A. (2011). The effects of general and specific human capital on long-term growth and failure of newly founded businesses. Entrepreneurship Theory and Practice, 37(4), 923-941.

viii

Robb, A., Reedy, E., Ballou, J., DesRoches, D., Potter, F., & Zhao, Z. (2010). An overview of Kauffman Firm Survey: Results from the 2004–2008 data. The Ewing Marion Kauffman Foundation. Robert W. Fairlie, R. W., Robb, A., & Robinson, D. T. (2020). Black and White: Access to Capital

Among Minority-Owned Startups. NBER Working Paper No. 28154. http://www.nber.org/papers/w28154

Rubin, D. B. (1976), Inference and missing data. Biometrika, 63, 581–592. Sahlman, W. A., Stevenson, H. H., Roberts, M. J., & Bhid´e, A. (1999). The Entrepreneurial Venture.

Boston, MA: Harvard Business School Press, 2nd edition.

Schwab, A., Abrahamson, E., Starbuck, W. H., & Fidler, F. (2011). Researchers should make

thoughtful assessments instead of null-hypothesis significance tests. Organization Science, 22(4), 1105-1120.

Scott, A. J., and Smith, T. M. F. (1973). Survey design, symmetry, and posterior distributions.

Journal of the Royal Statistical Society B, 35, 570–60.

Scott, M. & R. Bruce (1987). Five stages of growth in small business. Long Range Planning, 20(3), 45–

52.

Serrasqueiro, Z., Leitão, J., & Smallbone, D. (2018). Small- and medium-sized enterprises (SME) growth and financing sources: Before and after the financial crisis. Journal Of Management & Organization, 27(1), 6-21.

Shepherd, D.A. & Wiklund, J. (2006). Success and failures at the research on business failures and

learning from it. Foundations and Trends in Entrepreneurship, 2(5), 1–35.

Smith, A. (1776). An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of Nations. London, UK. Solow, R., M. (1957). Technical Change and the Aggregate Production Function. The Review of

Economics and Statistics, 39(3), 312-320.

StataCorp. (2021). Stata: Release 17. Statistical Software. College Station, TX: StataCorp LLC. Stiglitz, J. (1985). Credit markets and capital control. Journal of Money, Credit and Banking, 17(2), 133-

152.

Stiglitz, J.E., & Weiss, A. (1981). Credit rationing in markets with imperfect information. American

Economic Review, 71(3), 393-410.

Stockhammer, E. (2004). Financialisation and the slowdown of accumulation.

Cambridge Journal of Economics, 28 (5), 719–41.

Storey D. J. (1994). Understanding the Small Business Sector. London: Routledge. Thompson, S. K. (2012). Sampling (3rd ed.). John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey. Timmons, J. A. & Spinelli, S. (2003). New Venture Creation: Entrepreneurship for the 21st Century (6th

ed.). Boston: McGraw-Hill.

Toft, N., Innocent, G. T., Gettinby, G., & Reid, S. W. J. (2007). Assessing the convergence of Markov Chain Monte Carlo methods: An example from evaluation of diagnostic tests in bsence of a gold standard. Preventive Veterinary Medicine, 79, 244–256.

Trivedi, S. R., & Bhattacharya, S. (2018). Financial Economy – Evolutions at the Edge of Crise.

Routledge, Taylor & Francis Group, London and New York.

Ullah, B., and Z. Wei. (2017). Bank Financing and Firm Growth: Evidence from Transition Economies.

Journal of Financial Research, 40(4), 507-534.

Watson, T. & N. Wilson (2002). Small and Medium Size Enterprise Financing: A Note on Some of the Empirical Implications of a Pecking Order. Journal of Business Finance & Accounting, 29(3-4), 557-578.

Wolpert, R. L., & K. Ickstadt, K. (1998). Poisson/gamma random field models for spatial statistics.

Biometrika, 85, 251–267. https://doi.org/10.1093/biomet/85.2.251.

World

Bank

(2021).

Small

and

Enterprises

(SMEs).

Medium https://www.worldbank.org/en/topic/smefinance, [20/9/2021].

World Bank Group (2019). World Bank Group Support for Small and Medium Enterprises: A Synthesis

of Evaluative Findings. The world Bank, Washington, D. C.

World Bank (2008). Finance for All? Policies and Pitfalls in Expanding Access. The world Bank,

Washington, D. C.

Wu, J., Song, J., & Zeng, C. (2008). An Empirical Evidence of Small Business Financing in China.

Management Research News, 31(12), 959-975.

Yoshino, N. & Taghizadeh – Hesary, F. (2015). Analysis of Credit Ratings for Small and Medium-Sized

Enterprises: Evidence from Asia. Asian Development Review, 32(2), 18–37.

Young, A. (1992). A Tale of Two Cities: Factor Accumulation and Technical Change in Hong Kong and Singapore. In O. J. Blanchard and S. Fischer (eds.), NBER Studies in Macroeconomics Annual, 7, 13-64.

Zhang, Z., Scott, J., M., Lau, M., C., K., & Parnell, J., A. (2022). A Multi-Level Perspective on Firm

Growth: An Empirical Study of SMEs. Journal of Managerial, 34(2), 173-193

TÀI LIỆU ĐÃ CÔNG BỐ CÓ LIÊN QUAN ĐỀ TÀI

Ha, V. D., Nguyen, V. T, & Dang, T. T. N. (2022), The Impact of Capital on Growth of Small

and Medium Enterprises: Evidence from Vietnam, Journal of Asian Finance,

Economics and Business, 9(1), 0353–0362. https://doi.org/10.13106/jafeb.2022.vol9.no1.0353

Ha, V. D., Nguyen, V. T, & Dang, T. T. N. (2023). The impact of accessible capital on labor

growth of small and medium enterprises in Vietnam. International Journal of Advanced

and Applied Sciences, 10(4), 32-43. https://doi.org/10.21833/ijaas.2023.04.005

Dang, T.T.N., Ha, V.D., & Nguyen, V.T. (2022). The role of liability in managing financial

performance the investigation in the Vietnamese context. Financial Econometrics:

Bayesian Analysis, Quantum Uncertainty, and Related Topics, Studies in Systems,

Decision and Control 427, 387 - 404. https://doi.org/10.1007/978-3-030-98689-6_26

Nguyen, V.T., Dang, T.T.N., Ha, V.D., & Le, T.A.T. (2024). Impact of Managers’ Gender

Difference on Firms’ Liability in Vietnam. Optimal Transport Statistics for Economics

and Related Topics, SSDC 483, 498 - 512. https://doi.org/10.1007/978-3-031-35763-

3_35

Dang, T.T.N., Ha, V.D., & Nguyen, V.T. (2024). Labor productivity: does export matter for

Vietnamese Small and Medium Enterprises? Optimal Transport Statistics for Economics

and Related Topics, SSDC 483, 274 - 285. https://doi.org/10.1007/978-3-031-35763-

3_19

Dang, T.T.N., Ha, V.D., & Nguyen, V.T. (2024). Determinants of Small and Medium

Enterprises’ capital intensity: the case in Vietnam. Optimal Transport Statistics for

Economics and Related Topics, SSDC 483, 264–273. https://doi.org/10.1007/978-3-031-

35763-3_18

Le, T.A.T., Dang, T.T.N., Nguyen, V.D., & Nguyen, V.T. (2024). Factors Affecting the

Financial Leverage of Vietnam Businesses. Optimal Transport Statistics for Economics

and Related Topics, SSDC 483, 667–675. https://doi.org/10.1007/978-3-031-35763-

3_47

PHỤ LỤC 1: PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG MARKOV CHAIN MONTE CARLO

(MCMC)

Xét mô hình tuyến tính Bayes có dạng:

𝑦 = 𝑋𝛽 + 𝜀, trong đó 𝜀~𝑁𝑛(0,𝜎2𝐼𝑑), 𝜎2 > 0, 𝐼𝑑 là một ma trận nhận dạng,

𝛽 = (𝛽0, … , 𝛽𝑑−1)𝑇 là vector d x 1, X là ma trận thiết kế n x d. Giả định là các sai số ngẫu

nhiên 𝜀𝑖 là độc lập với nhau.

Để ước tính các đại lượng chưa biết trong mô hình Bayes, phương pháp Markov Chain

Monte Carlo (MCMC) là công cụ hữu ích để lấy mẫu từ các phân phối hậu nghiệm không có

dạng đóng.

Trong thống kê, tích hợp Monte Carlo thuận tiện khi không thể tính toán một tích phân

hữu hạn như:

(1) ∫ 𝑔(𝜃)p(𝜃)d(𝜃)

Trong đó p(.) là một hàm mật độ xác suất p.d.f hoặc một hàm khối xác suất p.m.f; g(.) là

một hàm tích hợp. Đối với số lượng mẫu đủ lớn, quy luật về số lớn cho rằng mức trung bình gần

như chắc chắn hội tụ (1).

Khi không thể lấy mẫu trực tiếp từ p(.), chọn mẫu Gibbs và Metropolis-Hastings là những

lựa chọn thay thế để tạo ra các mẫu 𝜃(1), 𝜃(2), … , 𝜃(𝐾) từ p(.) không còn độc lập (bây giờ với cấu

trúc phụ thuộc Markovian) được đánh giá tại t(·) và trung bình trên các mẫu, cũng gần như chắc

chắn hội tụ (1).

Lấy mẫu Gibbs là một thuật toán mô phỏng ngẫu nhiên thông qua Chuỗi Markov được sử

dụng khi phân phối hậu nghiệm kết hợp không có dạng đóng nhưng tất cả các phân phối có điều

kiện của nó đều có.

Gọi p(𝜃|y) là phân phối hậu nghiệm kết hợp với các phân phối có điều kiện của nó là

𝑝(𝜃𝑘|𝜃0…, 𝜃𝑘−1, 𝜃𝑘+1,…, 𝜃𝑑−1, y), với k = 0, …, d – 1. Ý tưởng là lấy mẫu liên tiếp từ mỗi phân

phối có điều kiện của 𝜃𝑘 để thu được các mẫu từ phân phối hậu nghiệm kết hợp.

xii

(0) cho vector

* Chọn mẫu Gibbs (Gamerman & Lopes, 2006).

(0), 𝜃1

(0), …, 𝜃𝑑−1

(1) Khởi tạo t = 1 và xác định các giá trị ban đầu: 𝜃0

𝜃 = (𝜃0, 𝜃2, … , 𝜃𝑑−1)𝑇

(𝑡−1), y);

(𝑡)~ 𝑝(𝜃0|𝜃1 𝜃0

(𝑡−1), 𝜃2

(𝑡−1), 𝜃3

(𝑡−1), …, 𝜃𝑑−1

(𝑡−1), y);

(𝑡)~ 𝑝(𝜃1|𝜃2 𝜃1

(𝑡−1), 𝜃3

(𝑡−1), 𝜃4

(𝑡−1), …, 𝜃𝑑−1

(2) Mẫu

(𝑡−1), y);

(𝑡−1), 𝜃2

(𝑡−1), 𝜃3

(𝑡) ~ 𝑝(𝜃𝑑−1|𝜃1 𝜃𝑑−1

(𝑡−1), …, 𝜃𝑑−2

………………………………………

(3) Lấy t = t + 1 và quay lại bước 2 cho đến khi thu được mẫu mong muốn cho mỗi 𝜃𝑘.

Giả sử chúng ta muốn lấy một mẫu từ phân phối hậu nghiệm kết hợp p(𝜃|y). Metropolis-

Hastings dựa trên phân phối đề xuất 𝑞(𝜃(𝑡−1)) tạo ra các giá trị 𝜃∗ được chấp nhận như các giá

trị từ p(𝜃|y) với xác suất nhất định. Giả sử 𝑞(𝜃(𝑡−1)) không phân phối chuẩn, khi đó, thuật toán

Metropolis được đề xuất.

* Thuật toán Metropolis-Hastings (Gamerman & Lopes, 2006).

Khi các phân phối hậu nghiệm có điều kiện không có các dạng đơn giản, có thể xem xét

một phương pháp MCMC thứ hai, được gọi là lấy mẫu Metropolis Hastings. Lấy mẫu Gibbs là

(0) cho vector

một trường hợp đặc biệt của lấy mẫu Metropolis Hastings

(0), 𝜃2

(0), …, 𝜃𝑑

(1) Khởi tạo t = 1 và xác định các giá trị ban đầu 𝜃1

𝜃 = (𝜃0, 𝜃1, … , 𝜃𝑑−1)

(a) Tính toán 𝛼(𝜃𝑡−1, 𝜃∗) = min{1, }, (2) Mẫu 𝜃∗ từ phân phối đề xuất 𝑞(𝜃(𝑡−1)); 𝑝(𝜃∗ |𝑦)𝑞(𝜃𝑡−1) 𝑝(𝜃𝑡−1|𝑦)𝑞(𝜃(∗))

xiii

(b) Tính toán 𝑢 ~ 𝑈[0,1]. Nếu 𝑢 < 𝛼(𝜃(𝑡−1), 𝜃∗) tiếp theo 𝜃(𝑡) = 𝜃∗ nếu không thì

𝜃(𝑡) = 𝜃(𝑡−1);

(3) Lấy t = t + 1 và quay lại bước 2 cho đến khi thu được mẫu hậu nghiệm mong muốn.

Việc lựa chọn phân phối đề xuất phải dựa vào 𝜃, ví dụ 𝜃 ∈ ℝ𝑑 => chọn một đề xuất cũng

trên ℝ𝑑 để kết quả do Metropolis tạo ra hợp lệ.

Mặt khác MCMC yêu cầu các chuỗi được tạo ra cần hội tụ. Có nghĩa là mỗi thành phần

của 𝜃 và 𝛽, một chuỗi giá trị với cấu trúc phụ thuộc Markovian được tạo ra và cần phải xác minh

sự hội tụ của nó với phân phối hậu nghiệm kết hợp. Do đó chúng ta cần thiết lập một giai đoạn

thử nghiệm gọi là burn-in, từ đó các mẫu bắt đầu được xem xét và tất cả các suy luận được thực

hiện bằng cách sử dụng các mẫu này.

xiv

PHỤC LỤC 2: KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH CHẨN ĐOÁN HỘI TỤ

MÔ HÌNH TĂNG TRƯỞNG LAO ĐỘNG

xvi

xvii

xviii

xix

MÔ HÌNH TĂNG TRƯỞNG TỔNG DOANH THU

xxi

xxii

xxiii

xxiv

xxv

xxvi

MÔ HÌNH TĂNG TRƯỞNG TỔNG TÀI SẢN

xxvii

xxviii

xxix

xxx

xxxi

xxxii

PHỤ LỤC 3: BẢNG KẾT QUẢ KIỂM TRA ĐỘ NHẠY

MÔ HÌNH TĂNG TRƯỞNG LAO ĐỘNG

lngTL

lnEq

lnLi

lngTA

lnFA

Gen

Edu1

Edu2

Mean

𝛽𝑖~𝑁(−0.5, 1)

-.0199046

.0098592

.0363828

-.0270122

.0070275

-.0050207

.0132316

.0424801

𝛽𝑖~𝑁(−0.4, 1)

-.0199093

.0098631

.0363779

-.0271527

.0071614

-.0047335

.0133163

.0426073

𝛽𝑖~𝑁(−0.3, 1)

-.0198821

.009793

.0364605

-.0271292

.0069313

-.0047116

.0135639

.042492

𝛽𝑖~𝑁(−0.2, 1)

-.0198791

.009831

.0364313

-.0270883

.0072395

-.0046353

.0134243

.0427359

𝛽𝑖~𝑁(−0.1, 1)

-.0199653

.0098144

.0365196

-.0272042

.0071045

-.0044869

.013753

.0425538

-.019893

.0097885

.0364819

-.0271732

.0071309

-.0045322

.0139207

.042792

𝛽𝑖~𝑁(0, 1)

𝛽𝑖~𝑁(0.1, 1)

-.0199705

.009777

.0366351

-.0272209

.0071351

-.0039169

.0140692

.0430443

𝛽𝑖~𝑁(0.2, 1)

-.0199781

.0097888

.0366069

-.0272361

.0072094

-.0038436

.0139775

.0431041

𝛽𝑖~𝑁(0.3, 1)

-.0200541

.0098339

.0365784

-.0272807

.0071509

-.0042075

.0140366

.0430066

𝛽𝑖~𝑁(0.4, 1)

-.0199942

.0097994

.0366472

-.0272829

.0071715

-.0040123

.014106

.0431742

𝛽𝑖~𝑁(0.5, 1)

-.0200549

.0098199

.0367106

-.0272518

.0071053

-.0040124

.0142929

.0434701

Std. Dev.

𝛽𝑖~𝑁(−0.5, 1)

.0062023

.0049734

.0088383

.0131655

.017117

.031223

.0261786

.0240526

.0062551

.0050008

.0088285

.0131542

.0171937

.0315591

.0261109

.0239939

𝛽𝑖~𝑁(−0.4, 1)

xxxiii

𝛽𝑖~𝑁(−0.3, 1)

.006202

.0050059

.0088713

.0130512

.0172158

.0312686

.0262112

.0239997

𝛽𝑖~𝑁(−0.2, 1)

.0062388

.004976

.0088142

.0130886

.0171903

.0312319

.0261151

.0240663

𝛽𝑖~𝑁(−0.1, 1)

.0061783

.0049619

.0087834

.0131099

.0171743

.0312732

.026052

.0239052

.0062293

.0049992

.0088226

.013181

.017113

.0311544

.0263005

.0239564

𝛽𝑖~𝑁(0, 1)

𝛽𝑖~𝑁(0.1, 1)

.0062869

.0050115

.0088064

.0130915

.0170173

.0310541

.0261191

.0238932

𝛽𝑖~𝑁(0.2, 1)

.0062412

.0050053

.0088436

.0131097

.0173129

.0312325

.0261706

.0241496

𝛽𝑖~𝑁(0.3, 1)

.0061842

.0049838

.00888

.0132143

.0172248

.0312689

.0260216

.0239032

𝛽𝑖~𝑁(0.4, 1)

.0062521

.004997

.0087862

.0130898

.0172253

.0313007

.0260551

.0239101

𝛽𝑖~𝑁(0.5, 1)

.0062131

.0049989

.008919

.013095

.0170551

.031129

.0260574

.0240955

MCSE

𝛽𝑖~𝑁(−0.5, 1)

.000036

.000029

.000051

.000076

.000099

.00018

.000152

.000139

𝛽𝑖~𝑁(−0.4, 1)

.000036

.000029

.000051

.000076

.0001

.000182

.000151

.00014

𝛽𝑖~𝑁(−0.3, 1)

.000036

.000029

.000051

.000076

.000099

.000181

.000151

.000139

𝛽𝑖~𝑁(−0.2, 1)

.000036

.000029

.000051

.000076

.0001

.000181

.000151

.00014

𝛽𝑖~𝑁(−0.1, 1)

.000036

.000029

.000051

.000076

.0001

.000181

.00015

.000139

.000036

.000029

.000051

.000076

.0001

.00018

.000152

.000138

𝛽𝑖~𝑁(0, 1)

.000036

.000029

.000051

.000077

.000098

.00018

.000151

.000138

𝛽𝑖~𝑁(0.1, 1)

xxxiv

𝛽𝑖~𝑁(0.2, 1)

.000036

.000029

.000051

.000076

.0001

.00018

.000151

.00014

𝛽𝑖~𝑁(0.3, 1)

.000036

.000029

.000051

.000077

.000099

.000181

.000151

.000138

𝛽𝑖~𝑁(0.4, 1)

.000036

.000029

.000051

.000076

.000101

.000181

.000151

.000138

𝛽𝑖~𝑁(0.5, 1)

.000036

.000029

.000051

.000076

.000098

.00018

.000152

.00014

[95% Cred. Interval]

𝛽𝑖~𝑁(−0.5, 1)

-.0321637 -.0078608

.0000927 .0196884

.019102 .0538212

-.0530371 -.0011194

-.0268699 .040459

-.0657638 .0561146

-.0379946 .064521

-.0048408 .0892765

𝛽𝑖~𝑁(−0.4, 1)

-.0321455 -.0076967

-.0000096 .0196435

.0191043 .0538475

-.0531332 -.0012881

-.026454 .0407687

-.0660987 .05769

-.0380037 .0644309

-.0043712 .0898587

𝛽𝑖~𝑁(−0.3, 1)

-.032076 -.0077599

.0000423 .0196476

.0190691 .0537169

-.0529295 -.001257

-.0264912 .0403358

-.066179 .0566259

-.0384573 .064749

-.0046491 .0898847

𝛽𝑖~𝑁(−0.2, 1)

-.032082 -.0076135

.0000846 .0195996

.0191107 .0538001

-.0527633 -.0014976

-.026494 .0408354

-.0662897 .0566585

-.0379381 .0644173

-.0046549 .0900121

𝛽𝑖~𝑁(−0.1, 1)

-.0320586 -.0078311

.0000949 .0195462

.0193483 .0536523

-.0529548 -.0015503

-.0265721 .0406967

-.065852 .0567586

-.0371124 .0648908

-.0043825 .0895174

𝛽𝑖~𝑁(0, 1)

-.0321947 -.0077492

.0000017 .0196299

.0189782 .0535417

-.0531002 -.0011748

-.0262439 .0409751

-.0654671 .0569635

-.0375766 .0651132

-.0039512 .0899485

𝛽𝑖~𝑁(0.1, 1)

-.032182 -.0075646

-.0001411 .0195457

.0193762 .0539301

-.0530246 -.0014353

-.0263109 .0406736

-.0643604 .0569932

-.0374409 .0651968

-.0039883 .0897242

𝛽𝑖~𝑁(0.2, 1)

-.0322342 -.0076747

-.0000726 .0196329

.0194504 .0541916

-.0528241 -.0016602

-.0268367 .0413078

-.0652865 .0584847

-.0372018 .0648321

-.0040658 .0903112

𝛽𝑖~𝑁(0.3, 1)

-.0321713 -.0079377

.0001333 .0196673

.019248 .05388

-.0529707 -.0013825

-.0267547 .0407528

-.0651708 .0579235

-.0375802 .0648097

-.0040213 .0899191

𝛽𝑖~𝑁(0.4, 1)

-.0323627 -.0077224

.0000707 .0196498

.0194006 .0539481

-.0531464 -.0017419

-.0268318 .0408064

-.0657455 .0570875

-.0370324 .0648821

-.0038717 .0898407

𝛽𝑖~𝑁(0.5, 1)

-.0323324 -.0078365

.0000367 .0196725

.0192252 .0542577

-.0530318 -.0013672

-.0265079 .0404537

-.0653323 .0568267

-.0369899 .0652531

-.003886 .0912062

xxxv

lngTL

Edu3

Sec1

Sec2

Sec3

Sec4

Sec5

Sec6

Mean

𝛽𝑖~𝑁(−0.5, 1)

.0276866

-.0024408

-.0572346

-.008406

-.0240587

-.0335632

-.0094096

𝛽𝑖~𝑁(−0.4, 1)

.0279472

-.0020368

-.0568665

-.0081374

-.0236632

-.0338948

-.0089719

𝛽𝑖~𝑁(−0.3, 1)

.0278845

-.0020759

-.0564664

-.0078697

-.0239013

-.0335448

-.008785

𝛽𝑖~𝑁(−0.2, 1)

.0278885

-.0015188

-.0568545

-.0080465

-.023869

-.0332353

-.0089604

𝛽𝑖~𝑁(−0.1, 1)

.0280388

-.0014282

-.0564102

-.0077434

-.0233758

-.0335285

-.0085479

.0281715

-.0002645

-.0554145

-.0077646

-.0230086

-.0329904

-.0082062

𝛽𝑖~𝑁(0, 1)

𝛽𝑖~𝑁(0.1, 1)

.0281658

-.0003523

-.0562526

-.0078035

-.0232654

-.0329595

-.0083537

𝛽𝑖~𝑁(0.2, 1)

.0282229

-.0002431

-.055889

-.0075511

-.0231135

-.03261

-.0079948

𝛽𝑖~𝑁(0.3, 1)

.0283548

.000282

-.0547447

-.0073624

-.0228802

-.0326684

-.0077282

𝛽𝑖~𝑁(0.4, 1)

.0282939

.0005658

-.0548351

-.007423

-.0229432

-.0323764

-.0075612

𝛽𝑖~𝑁(0.5, 1)

.02869

.0010941

-.0547542

-.0073931

-.0228141

-.0324289

-.0075684

Std. Dev.

𝛽𝑖~𝑁(−0.5, 1)

.0228676

.0514541

.0428045

.0223617

.0242698

.0295768

.03202

𝛽𝑖~𝑁(−0.4, 1)

.0227399

.0512264

.0425021

.0224212

.0242795

.0294445

.0319809

𝛽𝑖~𝑁(−0.3, 1)

.0230782

.0510676

.0428026

.0225147

.0243335

.0293391

.031969

.0230524

.0513079

.0430984

.0223497

.0243044

.0295859

.0318303

𝛽𝑖~𝑁(−0.2, 1)

xxxvi

𝛽𝑖~𝑁(−0.1, 1)

.0227364

.0511566

.0428138

.022399

.024369

.0295189

.0320338

.0229306

.0511374

.042957

.0223975

.0242729

.0294628

.0321804

𝛽𝑖~𝑁(0, 1)

𝛽𝑖~𝑁(0.1, 1)

.0229237

.0511607

.0426693

.0223497

.0241044

.0292934

.0319453

𝛽𝑖~𝑁(0.2, 1)

.0229898

.0512782

.0428694

.0223299

.0242089

.0295646

.0321567

𝛽𝑖~𝑁(0.3, 1)

.022883

.051048

.0428194

.0222982

.0241534

.0294115

.0319808

𝛽𝑖~𝑁(0.4, 1)

.0228915

.0512257

.042668

.0222394

.0243321

.0293637

.0319899

𝛽𝑖~𝑁(0.5, 1)

.0229741

.0513976

.0429598

.0223208

.0240612

.0295451

.0320625

MCSE

𝛽𝑖~𝑁(−0.5, 1)

.000133

.000297

.000247

.000129

.00014

.000171

.000186

𝛽𝑖~𝑁(−0.4, 1)

.000131

.000296

.000247

.000129

.000141

.00017

.000185

𝛽𝑖~𝑁(−0.3, 1)

.000133

.000298

.000249

.000131

.000141

.00017

.000185

𝛽𝑖~𝑁(−0.2, 1)

.000135

.000297

.00025

.000129

.000142

.000172

.000184

𝛽𝑖~𝑁(−0.1, 1)

.000132

.000297

.00025

.000129

.000141

.000173

.000185

.000133

.000295

.00025

.000129

.00014

.000171

.000186

𝛽𝑖~𝑁(0, 1)

𝛽𝑖~𝑁(0.1, 1)

.000133

.000298

.000246

.00013

.00014

.000169

.000184

𝛽𝑖~𝑁(0.2, 1)

.000134

.000297

.000248

.00013

.00014

.000173

.000186

.000133

.000295

.000247

.000129

.00014

.00017

.000185

𝛽𝑖~𝑁(0.3, 1)

xxxvii

𝛽𝑖~𝑁(0.4, 1)

.000132

.000296

.000246

.000128

.00014

.00017

.000185

𝛽𝑖~𝑁(0.5, 1)

.000133

.000297

.000249

.000129

.000139

.000171

.000185

[95% Cred. Interval]

𝛽𝑖~𝑁(−0.5, 1)

-.0170252 .0720927

-.1030184 .0975007

-.1408279 .0272295

-.0522697 .0352519

-.0716719 .024002

-.0911885 .024539

-.0725196 .0530676

𝛽𝑖~𝑁(−0.4, 1)

-.0167159 .0723321

-.1019651 .0979003

-.1401449 .0267075

-.0521145 .0357814

-.0708209 .0243596

-.0919505 .0240755

-.0709645 .0538601

𝛽𝑖~𝑁(−0.3, 1)

-.0175672 .0731727

-.1024475 .0971263

-.1404428 .0275323

-.0516176 .0365418

-.0719323 .0238649

-.0914593 .0234309

-.0721917 .05403

𝛽𝑖~𝑁(−0.2, 1)

-.0170825 .0731934

-.1026578 .0992105

-.141308 .0275078

-.0520926 .035357

-.0716791 .0239536

-.0909505 .0247215

-.0703858 .0537814

𝛽𝑖~𝑁(−0.1, 1)

-.0170663 .0725932

-.1022806 .0992293

-.1404598 .0277011

-.0512319 .0361102

-.071544 .024046

-.0916931 .0244873

-.0711357 .0544461

𝛽𝑖~𝑁(0, 1)

-.0168266 .0730256

-.1006922 .1002076

-.1396501 .0284413

-.051933 .0364247

-.0705328 .0246176

-.0906932 .0244749

-.070561 .0549379

𝛽𝑖~𝑁(0.1, 1)

-.0169222 .0728049

-.100671 .1008802

-.1390877 .0272562

-.051462 .0364341

-.0707085 .0234251

-.0903845 .0250463

-.071309 .0543922

𝛽𝑖~𝑁(0.2, 1)

-.0164887 .073734

-.1017599 .0994521

-.1392262 .0279224

-.0517316 .0360875

-.070669 .0244447

-.0907226 .0250209

-.0711621 .0549772

𝛽𝑖~𝑁(0.3, 1)

-.0163891 .0737032

-.0989941 .1006566

-.1385128 .0288616

-.051252 .0361221

-.0702652 .0241438

-.090936 .0248452

-.0709413 .0548686

𝛽𝑖~𝑁(0.4, 1)

-.016815 .0726874

-.0996942 .102534

-.1373698 .0292877

-.0510391 .0357833

-.0712091 .0239159

-.0901551 .0245704

-.069427 .0547468

𝛽𝑖~𝑁(0.5, 1)

-.0163531 .0736105

-.0998942 .1014786

-.1395315 .0290115

-.0514399 .036225

-.0701034 .024205

-.0897046 .0260972

-.0702339 .0557163

xxxviii

MÔ HÌNH TĂNG TRƯỞNG TỔNG DOANH THU

lngTR

lnEq

lnLi

lngTA

lngTL

lnFA

Gen

Edu1

Mean

-.0053696

.0065569

.003407

.2452742

-.0532207

-.0018851

-.0354348

-.0708537

𝛽𝑖~𝑁(−0.5, 1)

-.0054893

.0065649

.0034322

.2456608

-.0531108

-.0017325

-.0349517

-.0706265

𝛽𝑖~𝑁(−0.4, 1)

-.0055061

.0065524

.0034022

.2454024

-.0531464

-.0015866

-.0353004

-.0701127

𝛽𝑖~𝑁(−0.3, 1)

-.0055126

.0064905

.0035569

.2454298

-.0533793

-.0016387

-.0348494

-.0697657

𝛽𝑖~𝑁(−0.2, 1)

-.0055729

.0065585

.0035786

.2454959

-.0532964

-.0014745

-.0345431

-.0695859

𝛽𝑖~𝑁(−0.1, 1)

-.0055923

.0064567

.0036626

.2456505

-.0534372

-.0015891

-.034398

-.0691376

𝛽𝑖~𝑁(0, 1)

-.0057275

.0065429

.0037796

.2456001

-.0536151

-.0016979

-.0341647

-.0688528

𝛽𝑖~𝑁(0.1, 1)

-.0057495

.0064229

.0037267

.2454893

-.0536452

-.001755

-.0336127

-.0683046

𝛽𝑖~𝑁(0.2, 1)

-.005781

.0065373

.0036753

.2459133

-.0536706

-.00154

-.0331458

-.0688941

𝛽𝑖~𝑁(0.3, 1)

-.0059306

.006557

.0038443

.2454913

-.0536976

-.0016464 -.0331827

-.0681025

𝛽𝑖~𝑁(0.4, 1)

-.0058952

.006436

.0039606

.2458957

-.0538093

-.0014948

-.0332413

-.0681836

𝛽𝑖~𝑁(0.5, 1)

Std. Dev.

.0094453

.0075409

.0129768

.0227069

.0208054

.025748

.0466652

.0394435

𝛽𝑖~𝑁(−0.5, 1)

.0093713

.0074972

.0129232

.0225412

.0206803

.0259625

.0467332

.0394663

𝛽𝑖~𝑁(−0.4, 1)

.0092682

.0074187

.0130256

.0226266

.0207241

.0258128

.0467224

.0394875

𝛽𝑖~𝑁(−0.3, 1)

xxxix

.0092901

.0074914

.013085

.0225626

.0205772

.0259049

.046448

.039229

𝛽𝑖~𝑁(−0.2, 1)

.0092991

.0074851

.0129923

.0224204

.0207739

.0259444

.0466562

.0394601

𝛽𝑖~𝑁(−0.1, 1)

.0093639

.0074276

.0130145

.0223712

.0207145

.026007

.0464276

.0396347

𝛽𝑖~𝑁(0, 1)

.0093335

.0074719

.0129451

.0224747

.0206471

.0257782

.0467392

.0394549

𝛽𝑖~𝑁(0.1, 1)

.0093142

.0074254

.0130383

.0225854

.0205899

.0257619

.0468545

.0394554

𝛽𝑖~𝑁(0.2, 1)

.0093551

.0075127

.0129355

.0225638

.0205284

.0259104

.0464983

.0394963

𝛽𝑖~𝑁(0.3, 1)

.00929

.0074967

.0129074

.0224103

.0206918

.0260233

.04698

.0394476

𝛽𝑖~𝑁(0.4, 1)

.0092581

.0075147

.0130374

.0225296

.0206415

.0260492

.0463482

.0392565

𝛽𝑖~𝑁(0.5, 1)

MCSE

.000055

.000044

.000075

.000131

.000121

.000149

.000269

.000229

𝛽𝑖~𝑁(−0.5, 1)

.000054

.000043

.000075

.000131

.00012

.000151

.00027

.00023

𝛽𝑖~𝑁(−0.4, 1)

.000054

.000043

.000075

.000131

.00012

.00015

.00027

.000229

𝛽𝑖~𝑁(−0.3, 1)

.000054

.000043

.000076

.000131

.000119

.000154

.000271

.000226

𝛽𝑖~𝑁(−0.2, 1)

.000054

.000043

.000075

.000132

.00012

.00015

.000269

.000228

𝛽𝑖~𝑁(−0.1, 1)

.000054

.000043

.000076

.00013

.00012

.00015

.000268

.000229

𝛽𝑖~𝑁(0, 1)

.000054

.000043

.000075

.00013

.000119

.00015

.00027

.000228

𝛽𝑖~𝑁(0.1, 1)

.000054

.000043

.000075

.000131

.000119

.000149

.000271

.000228

𝛽𝑖~𝑁(0.2, 1)

.000054

.000043

.000075

.00013

.000119

.00015

.000268

.000228

𝛽𝑖~𝑁(0.3, 1)

.000054

.000043

.000075

.00013

.000119

.00015

.000272

.000228

𝛽𝑖~𝑁(0.4, 1)

.000053

.000044

.000075

.000131

.000119

.000151

.000268

.000227

𝛽𝑖~𝑁(0.5, 1)

[95% Cred. Interval]

𝛽𝑖~𝑁(−0.5, 1)

-.0239108 .0131042

-.0081726 .0211956

-.0221255 .0287857

.2004007 .2891382

-.0939497 -.0122739

-.0526767 .0485116

-.1269794 .056318

-.1479039 .0069613

𝛽𝑖~𝑁(−0.4, 1)

-.0239845 .0126959

-.0081181 .0212944

-.0216676 .028955

.2013316 .2900136

-.0933584 -.0124313

-.0521489 .0490319

-.1261797 .0575197

-.1480959 .0063646

𝛽𝑖~𝑁(−0.3, 1)

-.0239436 .0127934

-.0078949 .021054

-.0224482 .0288763

.2010034 .2894123

-.0936459 -.0122686

-.0521954 .0490309

-.1265398 .0562181

-.1475804 .0072274

𝛽𝑖~𝑁(−0.2, 1)

-.0237706 .012702

-.0082166 .0211741

-.0221424 .0291353

.2012815 .2897899

-.0941397 -.0129056

-.0522335 .0490918

-.1261019 .0565467

-.1468524 .0061778

𝛽𝑖~𝑁(−0.1, 1)

-.0238165 .0127619

-.008129 .0211525

-.0218606 .0289422

.201812 .2897197

-.0937956 -.0123832

-.0518381 .0497072

-.1265557 .056667

-.147591 .0075639

𝛽𝑖~𝑁(0, 1)

-.0241137 .0127845

-.0081316 .0210934

-.0220226 .0291699

.201976 .2893388

-.0942476 -.0128681

-.0529154 .0490646

-.1254304 .0562751

-.1461607 .0076726

𝛽𝑖~𝑁(0.1, 1)

-.023928 .0124426

-.0080709 .0211541

-.0216017 .0292586

.2013603 .289542

-.093903 -.0132919

-.0522193 .049013

-.1262749 .0576367

-.1464134 .008134

𝛽𝑖~𝑁(0.2, 1)

-.0241432 .0125207

-.0080795 .0208429

-.0217184 .0293452

.2012406 .2897197

-.0939487 -.0132125

-.0519933 .0492779

-.1272852 .0579345

-.1458602 .0087631

𝛽𝑖~𝑁(0.3, 1)

-.0240072 .0125947

-.0082866 .0213606

-.0215952 .0292692

.2015831 .2899536

-.0937558 -.0131793

-.0525096 .049241

-.1248127 .0571579

-.1468098 .0078594

𝛽𝑖~𝑁(0.4, 1)

-.0239775 .0124987

-.0081534 .0212547

-.0210696 .0291082

.2015829 .2890173

-.0943155 -.0129579

-.0526412 .0495685

-.125312 .0589452

-.1454261 .0093521

-.0084596

𝛽𝑖~𝑁(0.5, 1)

-.0242203 .0121572

.0211

-.0217097 .0291832

.2019919 .2899971

-.0941771 -.0135262

-.0520994 .049302

-.1235486 .0573499

-.1455673 .0092699

xli

lngTR

Edu2

Edu3

Sec1

Sec2

Sec3

Sec4

Sec5

Sec6

Mean

-.0443359

-.0687053

-.0425101

.064233

.0854935

.1135282

.0721395

.0943611

𝛽𝑖~𝑁(−0.5, 1)

-.0444637

-.0685622 -.0413701

.0653615

.0855136

.1137959

.0719288

.0951376

𝛽𝑖~𝑁(−0.4, 1)

-.0441629

-.0686604

-.0401112

.0657835

.0857311

.1140674

.0728109

.095479

𝛽𝑖~𝑁(−0.3, 1)

-.0439697

-.0682368

-.0401158

.0670523

.0862373

.1144089

.0727155

.095771

𝛽𝑖~𝑁(−0.2, 1)

-.0436163

-.0678228

-.039952

.0665617

.0862215

.1145633

.0724592

.0959853

𝛽𝑖~𝑁(−0.1, 1)

-.0434362

-.0677189

-.0382049

.0679368

.0867417

.115182

.0732772

.0967451

𝛽𝑖~𝑁(0, 1)

-.0433274

-.0676431

-.038107

.0683426

.0870291

.1153279

.0735425

.0972866

𝛽𝑖~𝑁(0.1, 1)

-.0426489 -.0675842

-.0373059

.0687869

.0872487

.1156676

.0742654

.0979349

𝛽𝑖~𝑁(0.2, 1)

-.0430682

-.0672245

-.0352521

.0694259

.0871105

.1160952

.0740529

.0972809

𝛽𝑖~𝑁(0.3, 1)

-.0424608

-.0668603

-.0355909

.0700485

.0876406

.1159843

.0742893

.0982783

𝛽𝑖~𝑁(0.4, 1)

-.0424267

-.0668838

-.0350203

.0701753

.0877682

.1161914

.074634

.0982741

𝛽𝑖~𝑁(0.5, 1)

Std. Dev.

.0361395

.0346702

.0772858

.0636494

.0337749

.0364515

.0439367

.0474237

𝛽𝑖~𝑁(−0.5, 1)

.0360101

.034592

.0775403

.064466

.0337642

.0366883

.0438727

.0475223

𝛽𝑖~𝑁(−0.4, 1)

.0359447

.0344416

.0776219

.0637859

.0337251

.0367021

.0441296

.0473545

𝛽𝑖~𝑁(−0.3, 1)

.0359018

.0343403

.0777111

.0638394

.033944

.0368545

.0441229

.0477131

𝛽𝑖~𝑁(−0.2, 1)

xlii

.0358599

.034504

.0776053

.0642228

.0338878

.0367003

.0442565

.0476991

𝛽𝑖~𝑁(−0.1, 1)

.0362188

.0347016

.0770853

.0639898

.0338341

.0369451

.0441843

.0475465

𝛽𝑖~𝑁(0, 1)

.0362146

.0347434

.0774129

.0639493

.0337973

.036656

.0440423

.0477876

𝛽𝑖~𝑁(0.1, 1)

.0361734

.0346973

.0774743

.0639615

.033665

.0365996

.0440226

.0478235

𝛽𝑖~𝑁(0.2, 1)

.0356527

.0344658

.0774704

.0641299

.0336682

.036621

.0441117

.0475478

𝛽𝑖~𝑁(0.3, 1)

.0361514

.0346163

.077981

.0639335

.0337984

.0368179

.0441145

.047624

𝛽𝑖~𝑁(0.4, 1)

.03585

.0344543

.0775638

.0637632

.0337016

.0368582

.0438408

.0474638

𝛽𝑖~𝑁(0.5, 1)

MCSE

.000212

.000201

.000446

.000367

.000195

.00021

.000254

.000274

𝛽𝑖~𝑁(−0.5, 1)

.000211

.0002

.000452

.000374

.000196

.000212

.000253

.000274

𝛽𝑖~𝑁(−0.4, 1)

.000209

.000199

.000448

.000368

.000196

.000213

.000255

.000275

𝛽𝑖~𝑁(−0.3, 1)

.00021

.000201

.000449

.000372

.000198

.000215

.000257

.000275

𝛽𝑖~𝑁(−0.2, 1)

.000207

.000199

.00045

.000373

.000196

.000212

.000256

.000275

𝛽𝑖~𝑁(−0.1, 1)

.00021

.000201

.000445

.000369

.000195

.000215

.000257

.000275

𝛽𝑖~𝑁(0, 1)

.00021

.000201

.000447

.000372

.000195

.000213

.000254

.000276

𝛽𝑖~𝑁(0.1, 1)

.000209

.000203

.000447

.000369

.000194

.000212

.000254

.000277

𝛽𝑖~𝑁(0.2, 1)

.000206

.000201

.000451

.000372

.000194

.000212

.000256

.000275

𝛽𝑖~𝑁(0.3, 1)

xliii

.000209

.0002

.00045

.000369

.000195

.000213

.000257

.000275

𝛽𝑖~𝑁(0.4, 1)

.000207

.000199

.00045

.000368

.000196

.000213

.000253

.000276

𝛽𝑖~𝑁(0.5, 1)

[95% Cred. Interval]

𝛽𝑖~𝑁(−0.5, 1)

-.1148671 .0269021

-.1372183 -.0007892

-.1935781 .1093416

-.0599191 .1894732

.0194876 .1513352

.0418201 .1849592

-.0138507 .1575712

.0008615 .1869839

𝛽𝑖~𝑁(−0.4, 1)

-.1151535 .0258681

-.1363259 -.0004112

-.1934944 .1099543

-.0613218 .1912444

.0187905 .1520877

.0425716 .1860651

-.0138144 .1580231

.0017654 .1881337

𝛽𝑖~𝑁(−0.3, 1)

-.113691 .0264588

-.136098 -.0007277

-.1926967 .1096455

-.060307 .1907695

.0191411 .1518229

.0418767 .1851641

-.0138835 .1578945

.0037116 .1883942

𝛽𝑖~𝑁(−0.2, 1)

-.113662 .0267511

-.1359654 -.0012386

-.1922452 .1121563

-.0585456 .1924162

.0191655 .1522827

.0424267 .1866626

-.0139691 .158642

.001513 .1885562

𝛽𝑖~𝑁(−0.1, 1)

-.1132087 .0272249

-.1354576 .000039

-.1931501 .109814

-.0586238 .1910711

.0201373 .1530766

.0426795 .1864893

-.0145685 .1599297

.0023423 .1889298

𝛽𝑖~𝑁(0, 1)

-.1145781 .0270905

-.135195 .0005948

-.1889992 .1145625

-.0576116 .1941913

.0202306 .1524605

.0429727 .1875178

-.0129408 .159401

.0040175 .1897309

𝛽𝑖~𝑁(0.1, 1)

-.1142779 .0278792

-.1352725 -.0000612

-.1893559 .1128557

-.0561789 .1941777

.0210614 .1533906

.0433705 .1874721

-.0137463 .1590709

.0034387 .1905545

𝛽𝑖~𝑁(0.2, 1)

-.1132798 .0279344

-.1360604 .0005006

-.187236 .1146323

-.057469 .1937403

.0214587 .1533842

.0435956 .1869983

-.0124197 .1605862

.0047687 .1921919

𝛽𝑖~𝑁(0.3, 1)

-.112992 .0268653

-.1353005 -.000088

-.1858873 .1184051

-.0555043 .1952305

.021189 .1529492

.0440437 .1875634

-.0129881 .1600972

.0041843 .1900343

𝛽𝑖~𝑁(0.4, 1)

-.1131213 .028567

-.1343924 .0008039

-.1890486 .1165645

-.0551711 .1949093

.0213842 .153655

.0439992 .1887246

-.0122131 .1603997

.0049191 .192179

𝛽𝑖~𝑁(0.5, 1)

-.112885 .0283161

-.1341354 -.0001256

-.188169 .1174838

-.0567793 .1953268

.0223761 .1541249

.0443142 .188153

-.0114405 .1605945

.0058951 .1917644

xliv

MÔ HÌNH TĂNG TRƯỞNG TỔNG TÀI SẢN

lngTA

lnEq

lnLi

lngTL

lnFA

Gen

Edu1

Edu2

Mean

.1646228

-.0367335

.1024374

-.0893512

.0578501

-.1377488

-.1782718

-.0866315

𝛽𝑖~𝑁(−0.5, 1)

.1646046

-.0367357

.10245

-.0896211

.0580758

-.1371535

-.1780219

-.0863345

𝛽𝑖~𝑁(−0.4, 1)

.1646384

-.036862

.1027196

-.0896204

.0576944

-.1369954

-.1775034

-.0864625

𝛽𝑖~𝑁(−0.3, 1)

.1646327

-.0368073

.1026901

-.0895842

.0582109

-.136754

-.177628

-.0859655

𝛽𝑖~𝑁(−0.2, 1)

.1644815

-.0368433

.1028523

-.0898205

.0579918

-.136393

-.1769797

-.0862031

𝛽𝑖~𝑁(−0.1, 1)

.1645891

-.036896

.1028573

-.0897988

.0580341

-.1363513

-.1765847

-.0857159

𝛽𝑖~𝑁(0, 1)

.1644521

-.0369236

.1032226

-.0899242

.0580511

-.1352011

-.1762423

-.0852382

𝛽𝑖~𝑁(0.1, 1)

.1644291

-.0369127

.1031676

-.0899827

.0581757

-.1349663

-.1762872

-.0850494

𝛽𝑖~𝑁(0.2, 1)

.1642945

-.0368457

.1030372

-.0900923

.0580787

-.1354709

-.176083

-.0851223

𝛼𝑖~𝑁(0.3, 1)

.1643817

-.0369126

.1033305

-.0901327

.0581163

-.1350189

-.1758603

-.0847747

𝛽𝑖~𝑁(0.4, 1)

.1642721

-.0368869

.1034747

-.09012

.0580105

-.1349057

-.1754467

-.0842067

𝛽𝑖~𝑁(0.5, 1)

Std. Dev.

.0101287

.0083358

.0249098

.0220513

.0287202

.0523358

.0438389

.0403505

𝛽𝑖~𝑁(−0.5, 1)

.010215

.008382

.0248259

.0220348

.0288483

.0529026

.0437287

.0402439

𝛽𝑖~𝑁(−0.4, 1)

.0101283

.0083904

.0250036

.0218605

.0288931

.0524086

.0438906

.0402621

𝛽𝑖~𝑁(−0.3, 1)

xlv

.0101883

.0083407

.0248593

.0219285

.0288418

.0523602

.0437349

.0403661

𝛽𝑖~𝑁(−0.2, 1)

.0100896

.0083166

.0248608

.021955

.0288088

.0524247

.0436292

.040088

𝛽𝑖~𝑁(−0.1, 1)

.0101728

.0083791

.0248715

.022076

.0287077

.052225

.0440429

.0401813

𝛽𝑖~𝑁(0, 1)

.010267

.0084004

.0248296

.0219319

.0285529

.052056

.0437438

.0400782

𝛽𝑖~𝑁(0.1, 1)

.0101924

.0083896

.0249489

.0219592

.0290437

.0523563

.0438302

.040505

𝛽𝑖~𝑁(0.2, 1)

.0100993

.0083535

.0251213

.0221381

.0288958

.0524157

.0435881

.0401103

𝛽𝑖~𝑁(0.3, 1)

.0102101

.0083756

.0247722

.0219275

.0288998

.05247

.0436281

.040112

𝛽𝑖~𝑁(0.4, 1)

.0101464

.0083788

.0251677

.0219316

.0286142

.0521788

.0436387

.0404226

𝛽𝑖~𝑁(0.5, 1)

MCSE

.000058

.000049

.000144

.000127

.000166

.000302

.000254

.000233

𝛽𝑖~𝑁(−0.5, 1)

.000059

.000049

.000143

.000128

.000168

.000305

.000252

.000235

𝛽𝑖~𝑁(−0.4, 1)

.000058

.000048

.000144

.000127

.000167

.000303

.000253

.000232

𝛽𝑖~𝑁(−0.3, 1)

.000059

.000048

.000144

.000127

.000167

.000304

.000253

.000234

𝛽𝑖~𝑁(−0.2, 1)

.000058

.000048

.000144

.000127

.000167

.000303

.000252

.000233

𝛽𝑖~𝑁(−0.1, 1)

.000059

.000048

.000144

.000127

.000167

.000302

.000254

.000232

𝛽𝑖~𝑁(0, 1)

.000059

.000049

.000143

.000128

.000165

.000302

.000253

.000232

𝛽𝑖~𝑁(0.1, 1)

.000059

.000048

.000144

.000127

.000168

.000302

.000253

.000235

𝛽𝑖~𝑁(0.2, 1)

xlvi

.000058

.000048

.000145

.000129

.000167

.000303

.000253

.000232

𝛽𝑖~𝑁(0.3, 1)

.000059

.000049

.000144

.000127

.000169

.000303

.000253

.000232

𝛽𝑖~𝑁(0.4, 1)

.000059

.000048

.000145

.000127

.000165

.000301

.000254

.000235

𝛽𝑖~𝑁(0.5, 1)

[95% Cred. Interval]

𝛽𝑖~𝑁(−0.5, 1)

.1446021 .1842943

-.0531157 -.0202653

.0532735 .1513665

-.133004 -.0460886

.0008963 .1139107

-.2394389 -.0352965

-.2639749 -.0924466

-.1660161 -.0082616

𝛽𝑖~𝑁(−0.4, 1)

.1446199 .1845479

-.0532752 -.0203463

.0542136 .150678

-.1331344 -.0463262

.0016776 .1144067

-.2399575 -.0325402

-.2639721 -.0924343

-.1650062 -.0070664

𝛽𝑖~𝑁(−0.3, 1)

.1447256 .1844356

-.0532034 -.0203272

.0534096 .1512145

-.1327877 -.0462494

.0015543 .1137938

-.2401945 -.0340757

-.2643426 -.0918005

-.1654399 -.0070265

𝛽𝑖~𝑁(−0.2, 1)

.1447004 .1846661

-.0531562 -.0204439

.0538738 .1514171

-.1326761 -.0467401

.0016941 .1144175

-.2401502 -.0341547

-.2634885 -.0921467

-.1654201 -.0067028

𝛽𝑖~𝑁(−0.1, 1)

.1447325 .1843023

-.0531224 -.0205422

.0544512 .1516065

-.1328949 -.0468266

.001425 .1143912

-.2393592 -.0336796

-.2621581 -.0912835

-.1649165 -.0072826

𝛽𝑖~𝑁(0, 1)

.1444968 .184426

-.0533023 -.0204146

.053681 .1512624

-.1331687 -.046379

.0019777 .1148232

-.2385368 -.0332364

-.2627196 -.0906904

-.164004 -.0068404

𝛽𝑖~𝑁(0.1, 1)

.1445062 .1847123

-.0535424 -.0205647

.0544671 .1517682

-.1331727 -.0467142

.0019417 .114279

-.2363576 -.0331619

-.2623032 -.0904115

-.1644501 -.0071742

𝛽𝑖~𝑁(0.2, 1)

.1444134 .184528

-.0534191 -.0204025

.0545677 .1527645

-.1329268 -.0471795

.0011645 .1152789

-.2378866 -.0305553

-.2618796 -.0908569

-.1638606 -.0057779

𝛽𝑖~𝑁(0.3, 1)

.1445047 .1840812

-.0531063 -.0203573

.0536597 .151969

-.133161 -.0466544

.0012882 .1145221

-.237824 -.0313431

-.2626512 -.0910042

-.1642873 -.0062857

𝛽𝑖~𝑁(0.4, 1)

.1441813 .1844244

-.0532088 -.020392

.0547919 .1521753

-.1333637 -.0472795

.0011034 .1145663

-.2385498 -.0326901

-.2613932 -.0906306

-.1634528 -.0064949

𝛽𝑖~𝑁(0.5, 1)

.1442219 .1842329

-.053282 -.0203743

.0541857 .1532122

-.133235 -.046729

.0015455 .1140532

-.2376868 -.032837

-.2613464 -.0899812

-.1635038 -.0039705

xlvii

lngTA

Edu3

Sec1

Sec2

Sec3

Sec4

Sec5

Sec6

Mean

.075849

-.2648571

-.1407943

-.1215162

-.1887211

-.1373565

-.204119

𝛽𝑖~𝑁(−0.5, 1)

.0763655

-.2638057

-.1399163

-.1209425

-.1879269

-.1377523

-.2031976

𝛽𝑖~𝑁(−0.4, 1)

.0763439

-.2635186

-.1389907

-.1203987

-.1882254

-.1370302

-.2027294

𝛽𝑖~𝑁(−0.3, 1)

.0764277

-.2622036

-.1393774

-.120565

-.1880316

-.1363417

-.2028266

𝛽𝑖~𝑁(−0.2, 1)

.0767683

-.261707

-.1383851

-.1199606

-.1871057

-.136702

-.2019831

𝛽𝑖~𝑁(−0.1, 1)

.0770653

-.2593706

-.1364483

-.1198656

-.1863475

-.1356286

-.2012108

𝛽𝑖~𝑁(0, 1)

.0771465

-.2591892

-.1376097

-.1198554

-.1867009

-.1354623

-.2013292

𝛽𝑖~𝑁(0.1, 1)

.0773206

-.2586255

-.1367374

-.1193012

-.1863076

-.1347081

-.2005313

𝛽𝑖~𝑁(0.2, 1)

.0776227

-.2573682

-.1345606

-.1188525

-.1857784

-.1346394

-.1998887

𝛽𝑖~𝑁(0.3, 1)

.0776011

-.2565337

-.1344528

-.1188562

-.1857771

-.134009

-.1994477

𝛽𝑖~𝑁(0.4, 1)

.0783507

-.255296

-.1340656

-.1187033

-.1854531

-.1339568

-.1992983

𝛽𝑖~𝑁(0.5, 1)

Std. Dev.

.0383533

.0860946

.0717349

.0375055

.0406607

.0495855

.0536119

𝛽𝑖~𝑁(−0.5, 1)

.038136

.0857105

.0712212

.0375593

.0406454

.0493473

.0535393

𝛽𝑖~𝑁(−0.4, 1)

.0387031

.0854599

.0717349

.0377453

.0407411

.0491687

.0535447

𝛽𝑖~𝑁(−0.3, 1)

.0386649

.0858546

.0722244

.0374544

.0406688

.0495825

.0532759

𝛽𝑖~𝑁(−0.2, 1)

xlviii

.0381332

.0856233

.0717559

.0375483

.0408162

.0495022

.053641

𝛽𝑖~𝑁(−0.1, 1)

𝛽𝑖~𝑁(0, 1)

.0384607

.085566

.0719885

.0375492

.0406085

.0493848

.0539047

𝛽𝑖~𝑁(0.1, 1)

.038441

.0856048

.0715085

.0374464

.0403755

.0491083

.053517

𝛽𝑖~𝑁(0.2, 1)

.0385586

.0857965

.0718423

.0374611

.0405636

.0495734

.0538608

𝛽𝑖~𝑁(0.3, 1)

.0383727

.0854112

.071751

.0373739

.0404137

.0492985

.0535323

𝛽𝑖~𝑁(0.4, 1)

.0383927

.0857447

.0715071

.0372944

.0406969

.0492184

.0535778

𝛽𝑖~𝑁(0.5, 1)

.0385287

.0860173

.0719972

.0374384

.040286

.0495407

.0537286

MCSE

𝛽𝑖~𝑁(−0.5, 1)

.000223

.000497

.000414

.000217

.000235

.000287

.000312

𝛽𝑖~𝑁(−0.4, 1)

.000221

.000495

.000413

.000217

.000236

.000285

.000309

𝛽𝑖~𝑁(−0.3, 1)

.000223

.000499

.000418

.000219

.000237

.000286

.000309

𝛽𝑖~𝑁(−0.2, 1)

.000226

.000498

.000419

.000216

.000237

.000288

.000308

𝛽𝑖~𝑁(−0.1, 1)

.000221

.000497

.000419

.000217

.000236

.000291

.00031

𝛽𝑖~𝑁(0, 1)

.000222

.000494

.000419

.000218

.000234

.000286

.000311

𝛽𝑖~𝑁(0.1, 1)

.000224

.000498

.000413

.000217

.000234

.000284

.000309

𝛽𝑖~𝑁(0.2, 1)

.000224

.000498

.000415

.000217

.000235

.000291

.000311

.000223

.000493

.000414

.000216

.000234

.000285

.000309

𝛽𝑖~𝑁(0.3, 1)

xlix

𝛽𝑖~𝑁(0.4, 1)

.000222

.000496

.000413

.000215

.000235

.000284

.000311

𝛽𝑖~𝑁(0.5, 1)

.000222

.000497

.000418

.000216

.000233

.000286

.00031

[95% Cred. Interval]

𝛽𝑖~𝑁(−0.5, 1)

.0006993 .1504252

-.4330457 -.0974986

-.2811224 .000476

-.1951506 -.048241

-.2682849 -.108615

-.2337829 -.0398766

-.3100061 -.0994707

𝛽𝑖~𝑁(−0.4, 1)

.0015416 .1507877

-.4310687 -.0964966

-.2792794 .0001115

-.1949717 -.0474448

-.2669303 -.107687

-.2348932 -.0404379

-.3069001 -.0979114

𝛽𝑖~𝑁(−0.3, 1)

.0001761 .1523145

-.4308877 -.0968935

-.2797083 .0017347

-.1935784 -.045901

-.2683919 -.1083835

-.2341143 -.0416549

-.3085781 -.097855

𝛽𝑖~𝑁(−0.2, 1)

.0011071 .1524633

-.431988 -.0934921

-.2809471 .0019552

-.1941673 -.047682

-.2680235 -.1078643

-.232977 -.0392452

-.305846 -.0977534

𝛽𝑖~𝑁(−0.1, 1)

.0012102 .1515975

-.4309033 -.0934342

-.2793752 .0026214

-.1930565 -.0464694

-.2676499 -.1078057

-.2338774 -.0392318

-.3072811 -.0968101

𝛽𝑖~𝑁(0, 1)

.0015427 .152439

-.4274357 -.0915776

-.2777155 .004091

-.1935783 -.046195

-.2659708 -.1060667

-.2323086 -.0393189

-.3056405 -.0949968

𝛽𝑖~𝑁(0.1, 1)

.0015982 .1519926

-.4268418 -.0901488

-.276361 .0023615

-.1928414 -.0461301

-.2661302 -.10831

-.231749 -.0381583

-.3061147 -.0962411

𝛽𝑖~𝑁(0.2, 1)

.0022078 .1536827

-.4282559 -.0921176

-.2763441 .0033535

-.1934584 -.0460532

-.2661706 -.106701

-.2321144 -.0379259

-.3059446 -.0946216

𝛽𝑖~𝑁(0.3, 1)

.0027965 .1535935

-.4232346 -.0895786

-.2749327 .0054076

-.1925038 -.0460537

-.2648102 -.1071039

-.2322794 -.0383328

-.3052387 -.0949488

𝛽𝑖~𝑁(0.4, 1)

.0018381 .1519893

-.424262 -.0861016

-.2729792 .0062765

-.1918731 -.0462282

-.2661802 -.1074649

-.2308774 -.0383875

-.3029228 -.0955369

𝛽𝑖~𝑁(0.5, 1)

.0027839 .1536589

-.424565 -.0874893

-.2760619 .0064719

-.1928721 -.0456286

-.2644186 -.1066399

-.2300737 -.0359181

-.3043296 -.0933589

PHỤ LỤC 4: BẢNG KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CÁC THAM SỐ

MÔ HÌNH TĂNG TRƯỞNG LAO ĐỘNG

MÔ HÌNH TĂNG TRƯỞNG DOANH THU

lii

MÔ HÌNH TĂNG TRƯỞNG TÀI SẢN

liii

PHỤC LỤC 5: KẾT QUẢ PHÂN TÍCH NHÂN TỐ BAYES VÀ KIỂM ĐỊNH HẬU NGHIỆM

MÔ HÌNH TĂNG TRƯỞNG LAO ĐỘNG

MÔ HÌNH TĂNG TRƯỞNG DOANH THU

liv