Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Toán kinh tế: Các mô hình đánh giá tác động của cấu trúc sở hữu đến hiệu quả, năng suất của các doanh nghiệp trong ngành chế biến, chế tạo Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:24

Thêm vào BST

Báo xấu

2
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Toán kinh tế "Các mô hình đánh giá tác động của cấu trúc sở hữu đến hiệu quả, năng suất của các doanh nghiệp trong ngành chế biến, chế tạo Việt Nam" được nghiên cứu với mục tiêu: Xây dựng mô hình, ước lượng và phân tích tác động của cấu trúc sở hữu đến hiệu quả, năng suất của doanh nghiệp trong ngành chế biến, chế tạo Việt Nam.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Toán kinh tế: Các mô hình đánh giá tác động của cấu trúc sở hữu đến hiệu quả, năng suất của các doanh nghiệp trong ngành chế biến, chế tạo Việt Nam

1 MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu Cấu trúc sở hữu là một cơ chế quan trọng của quản trị công ty, ảnh hưởng trực tiếp và gián tiếp đến hiệu quả, năng suất của doanh nghiệp. Các cấu trúc sở hữu khác nhau (sở hữu tập trung/phân tán, sở hữu nội bộ/bên ngoài...) có những tác động khác nhau đến các vấn đề đại diện, hành vi chấp nhận rủi ro, sự thống nhất lợi ích giữa chủ sở hữu và người quản lý. Cấu trúc sở hữu tối ưu để tối đa hóa giá trị doanh nghiệp phụ thuộc vào nhiều yếu tố như công nghệ, quy mô, năng lực quản lý. Do đó, nghiên cứu tác động của cấu trúc sở hữu đến hiệu quả, năng suất doanh nghiệp là rất cần thiết. Ngành chế biến, chế tạo đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế Việt Nam, đóng góp đáng kể vào tăng trưởng kinh tế, xuất khẩu và tạo việc làm. Tuy nhiên, ngành này vẫn còn nhiều hạn chế về năng suất, hiệu quả và khả năng cạnh tranh. Việc nghiên cứu các yếu tố tác động đến hiệu quả, năng suất của doanh nghiệp trong ngành, đặc biệt là yếu tố cấu trúc sở hữu, sẽ cung cấp cơ sở khoa học để đề xuất các giải pháp nâng cao năng lực của ngành này, đáp ứng yêu cầu phát triển trong bối cảnh hội nhập quốc tế ngày càng sâu rộng. Các nghiên cứu trước đây chưa đi đến một kết luận thống nhất về sự ảnh hưởng giữa cấu trúc sở hữu và hiệu quả, năng suất của doanh nghiệp. Một số nghiên cứu cho rằng sở hữu nhà nước và sở hữu nước ngoài có tác động tích cực, trong khi một số nghiên cứu khác lại cho rằng sở hữu nhà nước có tác động tiêu cực đến hiệu quả, năng suất, như nghiên cứu của Nguyễn Thị Minh Huệ và Đặng Tùng Lâm (2017), Phạm Thị Thu Trang (2017). Nhiều nghiên cứu chỉ sử dụng một số chỉ tiêu tài chính đơn lẻ như ROA, ROE để đo lường hiệu quả hoạt động, chưa đánh giá một cách toàn diện. Các chỉ tiêu này có giá trị trung bình khá thấp ở các doanh nghiệp niêm yết Việt Nam, như đề cập trong nghiên cứu của Nguyễn Thị Minh Huệ và Đặng Tùng Lâm. Phạm vi nghiên cứu thường chỉ giới hạn ở một số ngành hoặc địa phương cụ thể như các công ty niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán TP.HCM, chưa có nghiên cứu tổng quát trên quy mô toàn quốc. Ví dụ như nghiên cứu của Nguyễn Anh Phong (2017) chỉ xem xét các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE. Phương pháp nghiên cứu chủ yếu là hồi quy OLS, REM, FEM, chưa xử lý triệt để các vấn đề về nội sinh và tính không đồng nhất trong dữ liệu, như đề cập trong nghiên cứu của Nguyễn Minh Hoàng và Nguyễn Thu Hiền (2014). Các nghiên cứu
2 thường tiếp cận theo hướng xem xét các cấu trúc sở hữu ảnh hưởng trực tiếp đến đầu ra như thế nào, coi cấu trúc sở hữu là các biến độc lập trong mô hình. Cách tiếp cận này tuy đánh giá được tác động trực tiếp của cấu trúc sở hữu, nhưng bỏ qua vấn đề các cấu trúc sở hữu khác nhau có thể có công nghệ và hàm sản xuất khác nhau. Việc đưa cấu trúc sở hữu làm biến độc lập cũng ngầm giả định các cấu trúc sở hữu có cùng công nghệ, như phân tích của Weber và Domazlicky (1999). Những hạn chế này cho thấy cần có thêm các nghiên cứu tổng quát, sử dụng dữ liệu lớn và cập nhật, áp dụng các phương pháp ước lượng hiện đại để khắc phục các tồn tại của các nghiên cứu trước, đồng thời đưa ra kết luận và khuyến nghị mang tính thực tiễn cao hơn về tác động của cấu trúc sở hữu đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp ở Việt Nam. Quá trình cổ phần hóa và thoái vốn nhà nước tại các doanh nghiệp đã làm thay đổi cấu trúc sở hữu trong ngành chế biến, chế tạo. Tuy nhiên, hiệu quả của quá trình này còn nhiều tranh luận, đòi hỏi phải có những đánh giá khoa học về tác động của việc thay đổi cấu trúc sở hữu đến hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp, đặc biệt là vai trò của các nhà đầu tư chiến lược và nhà đầu tư tổ chức. Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp bằng chứng để cơ quan quản lý hoàn thiện chính sách cổ phần hóa và nâng cao hiệu quả quản trị doanh nghiệp nhà nước. Việc thu hút đầu tư trực tiếp nước ngoài (FDI) được coi là một trong những ưu tiên của Việt Nam nhằm thúc đẩy chuyển giao công nghệ, nâng cao trình độ quản lý và tham gia vào chuỗi giá trị toàn cầu. Tuy nhiên, các nghiên cứu gần đây cho thấy tác động lan tỏa từ khu vực FDI đến doanh nghiệp trong nước còn hạn chế. Điều này đặt ra yêu cầu cần phân tích sâu hơn về mối liên kết giữa doanh nghiệp FDI và doanh nghiệp trong nước, đánh giá tác động của sự hiện diện của doanh nghiệp FDI đến năng suất của doanh nghiệp trong ngành chế biến, chế tạo, từ đó đề xuất các chính sách thúc đẩy liên kết và lan tỏa. Tóm lại, nghiên cứu "Các mô hình đánh giá tác động của cấu trúc sở hữu đến hiệu quả, năng suất của các doanh nghiệp trong ngành chế biến, chế tạo Việt Nam" là hết sức cần thiết và cấp bách trong bối cảnh hiện nay. 2. Mục tiêu nghiên cứu của luận án Mục tiêu của luận án là xây dựng mô hình, ước lượng và phân tích tác động của cấu trúc sở hữu đến hiệu quả, năng suất của doanh nghiệp trong ngành chế biến, chế tạo Việt Nam. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm sẽ cung cấp đầy đủ bằng chứng và tin cậy giúp các nhà hoạch định đưa ra chính sách cụ thể cho từng loại hình sở
3 hữu nhằm thúc đẩy các doanh nghiệp thuộc các loại hình sở hữu khác nhau nâng cao hiệu quả hơn nữa góp phần phát triển đất nước. Cụ thể luận án trả lời các câu hỏi nghiên cứu sau: (i) Các doanh nghiệp thuộc sở hữu khác nhau (sở hữu nhà nước, tư nhân và FDI) của ngành chế biến, chế tạo có cùng đường biên công nghệ không? (ii) Nếu các doanh nghiệp thuộc các loại hình sở hữu khác nhau không cùng đường biên công nghệ thì hiệu quả và khoảng cách công nghệ của mỗi nhóm sở hữu đến đường biên chung như thế nào? (iii) Những nhân tố nào tác động và tác động đến hiệu quả của các doanh nghiệp theo cấu trúc sở hữu khác nhau và đến đường biên chung như thế nào? Tăng trưởng năng suất, thay đổi hiệu quả và tiến bộ công nghệ của các doanh nghiệp theo các cấu trúc sở hữu khác nhau là như thế nào? 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3.1 Đối tượng nghiên cứu Ảnh hưởng của CTSH đến hiệu quả và năng suất của ngành CBCT Việt Nam. 3.2 Phạm vi nghiên cứu - Luận án chỉ tập trung vào việc xây dựng mô hình, ước lượng hiệu quả kỹ thuật, khoảng cách công nghệ và phân rã tăng trưởng TFP theo cách tiếp cận mới. Phạm vi về số liệu: Luận án dùng mẫu điều tra doanh nghiệp từ 2012-2020 và dữ liệu vĩ mô thu thập từ các niên giám thống kê, Ngân hàng thế giới trong thời gian tương ứng. 4. Các tiếp cận và phương pháp nghiên cứu 4.1 Cách tiếp cận 4.2 Phương pháp nghiên cứu Để giải quyết mục tiêu nghiên cứu và trả lời các câu hỏi nghiên cứu, luận án sử dụng các phương pháp nghiên cứu sau: (i) Phương pháp tổng hợp, phân tích và đánh giá các nghiên cứu về cấu trúc sở hữu và các phương pháp ước lượng hiệu quả và phân rã năng suất. Sau khi thực hiện tổng quan nghiên cứu, NCS tìm ra khoảng trống nghiên cứu để xây dựng khung phân tích cho luận án về “Các mô hình đánh giá tác động của cấu trúc sở hữu đến hiệu quả, năng suất của các DN trong ngành chế biến, chế tạo Việt Nam “.
4 (ii) Phương pháp phân tích thống kê: Dựa trên số liệu thứ cấp, luận án đánh giá thực trạng hoạt động của các doanh nghiệp theo cấu trúc sở hữu: Doanh nghiệp nhà nước, doanh nghiệp tư nhân và FDI. (iii) Phương pháp nghiên cứu định lượng: NCS xây dựng các mô hình và phương pháp kiểm định giả thuyết H 01 : Các đường biên công nghệ của các DN có cấu trúc sở hữu khác nhau là có thể gộp được. Nếu giả thiết H0 bị bác bỏ, luận án sẽ xây dựng mô hình đường biên meta ngẫu nhiên để ước lượng hiệu quả và tính khoảng cách công nghệ đến đường biên meta của các doanh nghiệp thuộc các loại hình sở hữu khác nhau. Luận án sử dụng các phương pháp của kinh tế học để tính toán các chỉ tiêu về đóng góp của các nhân tố sản xuất đối với đầu ra và để so sánh hiệu quả. NCS cũng xây dựng mô hình GEE và Tobit hay mô hình đường biên meta có biến môi trường để đánh giá các nhân tố tác động đến hiệu quả. NCS sử dụng chỉ số năng suất Malmquist toàn cầu để ước lượng và phân rã TFP của các doanh nghiệp theo các cấu trúc sở hữu khác nhau. 5. Những đóng góp của luận án CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ CÁC MÔ HÌNH ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA CẤU TRÚC SỞ HỮU ĐẾN HIỆU QUẢ, NĂNG SUẤT CỦA CÁC DOANH NGHIỆP 1.1 Cơ sở lý luận hiệu quả phân rã thay đổi của tăng trưởng TFP và lý thuyết về cấu trúc sở hữu 1.1.1 Cơ sở lý luận về hiệu quả, phân rã thay đổi năng suất 1.1.2 Lý luận cơ bản về cấu trúc sở hữu 1.2 Tổng quan các nghiên cứu 1.2.1 Tổng quan về CTSH tác động đến hiệu quả, năng suất DN Các nghiên cứu nước ngoài Đã có nhiều nghiên cứu xem xét ảnh hưởng của CTSH lên HQHĐ của DN tuy nhiên kết quả chưa thống nhất Sarkar và cộng sự (1998), Berger và cộng sự (2004), Bonin và cộng sự (2005), Berger và cộng sự (2009), Cornett và cộng sự (2009), Jiang và cộng sự (2013), Lin và cộng sự (2016), Belkhir (2009); Fauzi và Locke (2012); Jones và cộng sự (2005); La Porta và cộng sự (2000); Chen và cộng sự (2011); Margaritis và Psillaki (2010); La Porta và cộng sự (1999); Yu (2013); Morck và cộng sự (2000). Nghiên cứu gần đây của Rydqvist và cộng sự (2014) cho rằng kể từ thế chiến thứ hai, sở hữu của các DN trên toàn thế giới được dần dần thay
5 thế bằng sở hữu gián tiếp thông qua các tổ chức tài chính do các chính sách của chính phủ như chính sách thuế. Các nghiên cứu trong nước. Đã có nhiều nghiên cứu trong nước đánh giá HQHĐ của các DN CPH trên nhiều khía cạnh như: hiệu quả sử dụng vốn, mức độ đóng góp vào tăng trưởng, đóng góp vào an sinh xã hội... IMF (2013): Phạm Đức Cường (2013); O'Toole và cộng sự (2015). Nghiên cứu của Loc và cộng sự (2006) sử dụng mẫu 121 DN có nguồn gốc nhà nước và theo cách của Megginson và cộng sự (1994) tác giả đã chỉ ra rằng sau CPH, các chi tiêu về lợi nhuận, doanh thu, hiệu quả DN và thu nhập của người lao động đều tăng. Nghiên cứu này được tiến hành ở thời điểm Việt Nam chưa gia nhập WTO, sức ép hội nhập lên các DNNN chưa thực sự cao như giai đoạn sau năm 2007. Cùng sử dụng số liệu về các DNNN đã CPH trong giai đoạn 2000- 2012, nghiên cứu của Phạm Đức Cường (2013) và nghiên cứu của O'Toole và cộng sự (2015) đã đánh giá HQHĐ tài chính và hiệu quả đầu tư của các DN có nguồn gốc nhà nước. Nghiên cứu của O'Toole và cộng sự (2015) sử dụng mô hình gia tốc đầu tư theo cách của Wurgler (2000) để đánh giá hiệu quả đầu tư của DNNN và DNTN và các tác giả chỉ ra rằng các quyết định đầu tư của DNNN không gắn với tăng trưởng doanh thu và cầu thị trường. 1.2.2 Tổng quan các nghiên cứu về hiệu quả TFP và phân rã TFP 1.2.2.1 Tổng quan về HQKT của các ngành sản xuất Các nghiên cứu lý thuyết Ta bắt đầu bằng việc điểm lại nghiên cứu của Farrell (1957), người đã đề xuất một độ đo hiệu quả của DN gồm hai thành phần: HQKT, phản ánh khả năng của DN đạt được đầu ra cực đại từ một tập hợp đầu vào đã cho, và hiệu quả phân bổ, phản ánh khả năng của DN sử dụng các đầu vào theo những tỷ lệ tối ưu với các giá cả tương ứng cho trước. Sau đó kết hợp hai độ đo này để cho một độ đo hiệu quả kinh tế toàn phần. Førsund, Lovell và Schmidt (1980), Schmidt (1986), Bauer (1990), Battese (1992), Lovell (1993) và Greene (1993) làm cơ sở cho xây dựng mô hình đường biên meta ngẫu nhiên. Sự phát triển gần đây lý thuyết về đường biên meta ngẫu nhiên phải kể đến là như O'Donnell và cộng sự (2008) đã mô tả chi tiết đến hàm sản xuất meta biên ngẫu nhiên bao gồm hai thành phần: 1) khoảng cách giữa điểm đầu vào - đầu ra được quan sát và biên nhóm và 2) khoảng cách giữa biên nhóm và biên giới meta. Tuy nhiên Huang và cộng sự (2014) đã chỉ ra cách tiếp cận của O'Donnell và cộng sự (2008) có nhược điểm khi sử dụng quy hoạch tuyến tính để ước lượng đường biên meta là ta không thu được tính chất thống kê của ước lượng. Huang và
6 cộng sự (2014) đã đề xuất phương pháp ước lượng 2 giai đoạn đều sử dụng kỹ thuật kinh tế lượng. Các nghiên cứu thực nghiệm Bằng cách sử dụng biên giới sản xuất ngẫu nhiên Cobb-Douglas, Mokhtarul Wadud (2004) đã kiểm tra HQKT của các DN dệt may Úc. Cũng đo lường hiệu quả trong ngành dệt may, Ayed‐Mouelhi và Goaied (2003) đã sử dụng một hàm sản xuất ngẫu nhiên năng động cho Tunisia. HQKT được mô hình hóa thông qua mô hình loại sửa lỗi, giúp ước lượng tỷ lệ thay đổi kỹ thuật và tăng trưởng năng suất trong giai đoạn 1983-1994. Ở Việt Nam, đã có một số nghiên cứu về các ngành sản xuất ở Việt Nam. To (2004) đã sử dụng chỉ số Malmquist để ước lượng tăng trưởng năng suất trong ngành dệt may (T&G) trong giai đoạn 1997-2000. Kết quả ước lượng chỉ ra rằng năng suất của ngành tăng 1,5% trong giai đoạn này, và phần lớn là do tiến bộ kỹ thuật, tăng trung bình 2,2%. Cũng tập trung vào ngành này, Nguyễn Mạnh Cường (2004) đã so sánh hiệu quả của các DN T&G thuộc sở hữu nhà nước, tư nhân và có vốn đầu tư nước ngoài (tương ứng là SOEs, POEs và FOEs) trong giai đoạn 1997-1998 bằng cách sử dụng các cách tiếp cận khác nhau, bao gồm đo TFP với Cobb-Douglas và các mô hình sản xuất. 1.2.2.2 Tổng quan về TFP và phân rã TFP Như đã biết có 2 hướng chính ước lượng và phân rã TFP:  Hướng thứ nhất sử dụng hàm sản xuất và ước lượng kinh tế lượng. Sự quan tâm được làm mới lại này được thúc đẩy cả bởi sự sẵn có ngày càng tăng của các dữ liệu cấp công ty, cho phép ước lượng TFP ở cấp độ từng cơ sở kinh doanh Bartelsman và Doms (2000), cũng như bởi một số hoàn thiện về phương pháp luận nổi lên từ sách báo nghiên cứu từ giữa những năm 1990 (Ackerberg và cộng sự (2007); sau đây viết tắt là ABBP). Điển hình, các nghiên cứu năng suất cấp độ cơ sở giả thiết đầu ra (thường được đo bằng lượng bán hoặc giá trị gia tăng đã loại trừ yếu tố lạm phát) là một hàm của các đầu vào mà DN đó sử dụng và năng suất của nó Katayama và các cộng sự (2009). Độ đo TFP thu được như là phần dư trong quan hệ hàm số này khi đó được sử dụng để đánh giá tác động của các biện pháp chính sách khác nhau, như mức sở hữu nước ngoài (ví dụ, Javorcik (2004)), thương mại (các đầu vào trung gian hoặc xuất khẩu, ví dụ, Pavcnik (2002); Amiti và Konings (2007); De Loecker (2007)) và việc bảo hộ chống bán phá giá (ví dụ, Konings và Vandenbussche (2008)).  Hướng thứ hai sử dụng đường biên ngẫu nhiên. Chỉ số năng suất Malmquist được Caves, Christensen và Diewert giới thiệu vào năm 1982. Họ mở rộng một ý tưởng về Malmquist (1953) trong việc nghiên cứu bối
7 cảnh người tiêu dùng đã sử dụng tỷ lệ của các hàm khoảng cách đầu vào để xây dựng chỉ số đại lượng đầu vào. Pastor và cộng sự (2005) đã đề xuất một chỉ số Malmquist toàn cầu với công nghệ được hình thành từ dữ liệu của tất cả các nhà sản xuất trong mọi thời kỳ. Chỉ số này thỏa mãn tính tuần hoàn, nó tạo ra một thước đo duy nhất về sự thay đổi năng suất, nó cho phép suy giảm kỹ thuật và nó khắc phục tình trạng không giải được của LP. Về thực nghiệm, phân rã tăng trưởng năng suất bằng phương pháp phi tham số có rất nhiều nghiên cứu. Có một số nghiên cứu áp dụng DEA để phân tích thực hiện năng suất vào phân tích quốc tế và liên vùng về hiệu suất năng suất ở cấp độ ngành hoặc nền kinh tế (Färe và cộng sự (1994); Perelman (1995); Gouyette và Perelman (1997); Taskin và Zaim (1997); Weber và Domazlicky (1999), v.v.). Mao và Koo (1997) đã áp dụng cách tiếp cận phân tích bao dữ liệu (DEA) để ước lượng và phân rã năng suất nhân tố tổng hợp trong sản xuất nông nghiệp Trung Quốc từ 1984 đến 1993. 1.2.2.3 Tổng quan về đường biên meta O'Donnell và cộng sự (2008) đã mô tả chi tiết hiệu quả liên quan đến hàm sản xuất meta biên ngẫu nhiên gồm hai thành phần: 1) khoảng cách giữa điểm đầu vào - đầu ra được quan sát và biên nhóm và 2) khoảng cách giữa biên nhóm và biên giới meta. Cách tiếp cận này đã được áp dụng rộng rãi để đánh giá hiệu quả của các nhóm sản xuất. Chẳng hạn, nó đã được sử dụng trong các ngành công nghiệp (Wongchai, Liu & Peng (2012); Yaisawarng & Ng (2014)); về cơ sở hạ tầng (De Witte & Marques (2009)); trong tài chính (Kontolaimou & Tsekouras (2010); Chao, Yu, Hsiung & Chen (2017)) và trong nông nghiệp (Boshrabadi và cộng sự (2008); Mariano và cộng sự (2011); Moreira & Bravo-Ureta (2010); Nkamleu và cộng sự (2006); O'Donnell và cộng sự (2008); Villano & Mehrabi (2010); Zhuo & Shunfeng (2008); Jiand & Sharp (2015)). Mô hình O'Donnell và cộng sự (2008) là mô hình meta-frontier cho phép kiểm soát tính không đồng nhất bằng cách thiết lập các nhóm đồng nhất trong mẫu. Mô hình được ước lượng theo hai bước: trong bước đầu tiên, mô hình phân tích biên ngẫu nhiên (SFA) được sử dụng để ước lượng biên nhóm đồng nhất; sau đó, trong bước thứ hai, sử dụng quy họach tuyến tính để ước lượng đường biên meta. Theo thủ tục này thì ở bước thứ hai có một số nhược điểm là vì sử dụng phương pháp quy hoạch tuyến tính để ước lượng đường biên được sử dụng nên không thể bao gồm các yếu tố môi trường sản xuất phản ánh sự khác biệt của các nhóm nhưng quan trọng hơn là các kỹ thuật quy hoạch tuyến tính không cô lập các cú sốc theo phong cách riêng và do đó, kết quả dễ bị nhiễu ngẫu nhiên và không thể xác định chắc chắn
8 các thuộc tính thống kê (Huang và cộng sự (2014)). Từ phân tích những ưu nhược điểm của phương pháp ước lượng của O'Donnell và cộng sự (2008), Huang và cộng sự (2014) đã giới thiệu một cách tiếp cận hai bước mới bằng cách sử dụng SFA để ước lượng cả biên giới nhóm ở bước một và biên giới meta ở bước hai (áp dụng phương pháp của Greene (2005b)). 1.3 Khoảng trống và giả thuyết nghiên cứu 1.3.1 Khoảng trống nghiên cứu Thông qua tổng quan trên đây, luận án nhận thấy về lý thuyết rất phong phú, về thực nghiệm thì cũng có rất nhiều nghiên cứu liên quan đến CTSH nhưng có những vấn đề sau đây mà NCS chưa thấy đề cập đến: (i) Thứ nhất về cách tiếp cận: các nghiên cứu hiệu quả có liên quan đến CTSH thì hoặc xem xét riêng từng loại sở hữu hoặc xem xét dưới dạng của biến độc lập nên hoặc mất đi tính toàn diện, không đặt CTSH trong một mối liên hệ tổng thể nên chỉ thấy những cái riêng mà không thấy những ràng buộc chung. Như vậy, cần có cách tiếp cận như thế nào để đặt CTSH trong một hệ thống kinh tế đang tồn tại, nó vừa có cái riêng, vừa có cái chung, nhưng cái nào trội là vấn đề phải có phương pháp để phân biệt được và phát hiện ra vấn đề về hiệu quả của các DN theo CTSH cho gần với thực tiễn nhất. (ii) Thứ hai về phương pháp theo như NCS được biết thì chưa có nghiên cứu nào áp dụng thuật toán của Huang (2014) và nghiên cứu hiệu quả của các CTSH khác nhau. (iii) Thứ ba là chưa có nghiên cứu nào về CTSH lại tập trung vào xem xét sự khác nhau của các CTSH về công nghệ. (iv) Thứ tư là các nghiên cứu về CTSH ở Việt Nam có chung nhược điểm như vậy cho nên các kết luận rút ra từ các nghiên cứu có thể bị chệch và ảnh hưởng đến các khuyến nghị chính sách. 1.3.2. Giả thuyết nghiên cứu NCS đưa ra giả thuyết nghiên cứu là: 1) H01: Các đường biên công nghệ của các DN có cấu trúc sở hữu khác nhau là có thể gộp được. 2) H02: Hiệu quả của các DN thuộc sở hữu nhà nước thấp hơn so với các doanh thuộc sở hữu tư nhân và các DN FDI. 3) H03: Khoảng cách của đường biên công nghệ của các DN FDI gần với đường biên meta hơn so với đường biên công nghệ của các DN thuộc sở hữu nhà nước và tư nhân.
9 CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Phương pháp kiểm định giả thiết về cùng đường biên công nghệ của các DN thuộc nhóm sở hữu khác nhau 2.1.1 Xây dựng hàm sản xuất biên ngẫu nhiên + Hàm sản xuất biên ngẫu nhiên dạng Cobb-Douglas Luận án ước lượng hàm Cobb-Douglas (CD). Đường biên của hình thức sở hữu k k được chỉ định là: k k ln yit  it   j1 k j ln x jit  ik t  ik  vit  u it k k (2.1) + Hàm sản xuất biên ngẫu nhiên dạng loga-siêu việt Luận án ước lượng hàm loga siêu việt (TL) bậc hai (Berndt & Christensen (1973)). Đường biên của hình thức sở hữu k được chỉ định là: J J J J 1 1 k k k ln yit   0  j1  k ln x k  j jit 2  j1 l 1 k ln x lit ln x k   T t  TT t 2  ji k jit k 2  j1 k k Tj ln x jit t  ik  vit  u it k k (2.2) k trong đó yit là đầu ra của DN, x k là jit đầu vào ( j  1,..., J) của DN (i  1, 2,..., N) theo thời gian (t  1, 2,..., T) và tất cả các chữ cái Hy Lạp là các tham số được ước lượng. 2.2 Các mô hình xác định hiệu quả, TFP của các DN ngành CBCT 2.2.1 Các quan niệm cơ bản về đường biên meta 2.2.2 Mô hình đường biên meta được ước lượng bằng hỗn hợp giữa kinh tế lượng và quy hoạch tuyến tính 2.2.2.1. Mô hình Giả sử rằng các mô hình đường biên sản xuất ngẫu nhiên (SPF) riêng rẽ được định nghĩa đối với các nhóm chuyên biệt các DN trong một vùng đã cho. Nếu đối với một nhóm thứ j có dữ liệu đối với Nj DN thì mô hình đường biên ngẫu nhiên có thể được viết là (Meeusen và van Den Broeck (1977)): y i  f (x i , )   i (2.14) Ở đây yi là đầu ra đối với DN thứ i ; xi là véctơ đầu vào và i  vi  i là một sai số ngẫu nhiên. Giả sử rằng mũ của đường biên sản xuất là tuyến tính theo véctơ tham số  j , thì công nghệ có thể được biểu thị bởi một dạng hàm thích hợp. ,  Mô hình MF đối với tất cả các DN, các nhóm: y  f (x1i , x 2i ,...,  )  ex  i i (2.17) ở đây y và i  tương ứng ký hiệu đầu ra MF và véctơ các tham số đối với mô hình MF, với điều kiện đối với tất cả các nhóm j( j  1, 2,..., J) : 𝑥 𝛽∗ ≥ 𝑥 𝛽 (2.18) Do đó, để ước lượng MF, bài toán quy hoạch tuyến tính cần giải có thể được viết như sau: m in   ln f ( x , x , ..., x ;  )  ln f ( x , x ,..., x ;  )   N i 1 1i 2i Ni ˆ  1i 2i Ni j 
10 ˆ với các ràng buộc: lnf(x1i ,x2i ,...,xNi ; )  lnf(x1i ,x2i ,...,xNi ;j ) (2.19) Bài toán này được giải sử dụng bộ dữ liệu gom chung và do vậy bao gồm tất cả ˆ các quan sát đối với tất cả các nhóm. Vì  j véctơ các hệ số ước lượng đối với đường biên ngẫu nhiên đối với mỗi nhóm thứ j, và các véctơ đầu vào được giả thiết là cố định, dạng tương đương sau đây của bài toán quy hoạch tuyến tính trong phương trình (2.19) có thể được chỉ định nếu hàm f(x1i ,x2i ,...,xKi ;) là tuyến tính loga theo các tham số. min x (2.20)    x '  x'  j MTR lấy giá trị giữa 0 và 1, trong đó 1 chỉ báo không có quãng cách nào giữa   các DN trong một vùng đã cho và đường biên meta. Biểu thức toán học đối với TEi    j j , được tính toán từ MF, có thể được biểu diễn như sau: TEi  TEi .MTRi (2.21) ở đây nó là TEij của DN thứ i đối với đường biên của nhóm j trong phương trình (2.16). Biểu thức đối với MTR được đề xuất bởi Battese và Rao (2002), Battese và ∗ cộng sự (2004) và O’Donnell và cộng sự (2008) là: MTR = ∗ = (2.22) ∗ ở đây e là thành phần tất định của (2.15) và e được định nghĩa trong (2.17). 2.2.3 Mô hình đường biên meta ngẫu nhiên được ước lượng bằng thủ tục hồi quy 2 bước 2.2.3.2 Mô hình  v u  Một mô hình sản xuất biên ngẫu nhiên: yit  f  xit ,   e (2.23) it it trong đó y it là sản lượng được sản xuất bởi DN i tại thời điểm t  1,2,...,T , xit là một véctơ của yếu tố đầu vào, i  1,2,...,N của DN tại thời điểm t ,  là một véctơ ước lượng các tham số chưa biết, vit là số hạng sai số ngẫu nhiên (nhiễu trắng) và uit là sai số một phía thể hiện sự kém hiệu quả về mặt kỹ thuật của DN i tại thời điểm t . Cả vit và uit được giả định là idd với phương sai 2 và 2 , tương ứng. v u Để giải quyết vấn đề tiềm ẩn này trong trường hợp các DN hoạt động trong các môi trường khác nhau, giả sử chúng ta có k nhóm sở hữu khác nhau. Sau đó, chúng ta có thể ước lượng các giới hạn ngẫu nhiên của nhóm như sau: yit  f k  xit ,k  e k k k  v u  i 1,2,...,N(k) k (2.24) it it k k trong đó yit là mức đầu ra của DN i ở nhóm k trong khoảng thời gian t, xit là đầu
11 k vào, vit biểu thị số hạng sai số ngẫu nhiên, được giả định là iid với vit  N(0,2 ) . uit k vk k là sai số một phía thể hiện sự kém HQKT và có phân phối dưới dạng  u it  N  0,  2 (z it ) k vk k  k , trong đó zit phi hiệu quả và biểu thị môi trường hoặc yếu tố quyết định sản xuất. Các tham số này sẽ được ước lượng bằng cách sử dụng mô hình hiệu ứng ngẫu nhiên của Greene (2005a) để giải thích cho hiệu ứng DN trong loại hình sở hữu. HQKT (TE) của DN thứ i so với biên loại hình sở hữu k có thể được tính toán, theo Greene (2005b), như sau:  u    k f k x it , k e k it k yit k k TEit    e uit (2.25) f k  x it , k k  e  k vit f k  x it , k k  trong đó TEit là thước đo hiệu quả của từng DN ( i ) so với biên của nhóm sở hữu. k Để ước lượng hàm biên giới ngẫu nhiên meta bao trùm tất cả các biên giới của k nhóm, Luận án sử dụng phương pháp của Huang và cộng sự (2014). Do đó, trong  v u  bước 2, SFA được chỉ định như sau: f k  xit ,k   f M  xit ,  e M M ˆ k k (2.26) it it trong đó ˆ  f k x it , k k  là các dự báo từ biên nhóm ở bước 1 trong (2.24). M Trong mô hình này, v it biểu thị số hạng sai số và được giả định là iid và vit  N(0, 2 ) . u it là số hạng sai số một phía biểu thị sự kém hiệu quả về mặt kỹ M vM M thuật và được phân phối dưới dạng  u it  N  0,  2 (z it ) M vM M  , trong đó M zit biểu thị các yếu tố quyết định cụ thể theo nhóm đối với thành phần khoảng cách công nghệ; và  là một véctơ chứa các tham số chưa biết được ước lượng cho biên meta. k Như đã thảo luận trong Huang và cộng sự (2014), ở một mức đầu vào nhất định xit , đầu ra quan sát được yit của DN thứ i so với biên meta bao gồm ba thành phần, k đó là: k y it  TGR it  TE it  e vit k k M (2.27)  f M x it ,  k  Trong đó, k TGR it    f k xit , k k là tỷ số khoảng cách công nghệ. (2.28) fM  x ,  k it   k f k x it , k e uit k k k TEit   e  uit là HQKT của DN. (2.29)  f k x it , k k  k y it M e v it  là thành phần nhiễu ngẫu nhiên. (2.30)  e k  u it f M x it ,  k Sau đó, cách tiếp cận hai bước để ước lượng đường biên meta theo đề xuất của Huang và cộng sự (2014) bao gồm hai hồi quy SFA:
12  k   v  u với i  1, 2,..., N ; t  1, 2,..., T ln y it  f M x it ,  k k it k it (2.31) k lnf  x ,    f  x ,    v  u , i, t , k  1,2,...,K ˆ k k it k M k it k M it (2.32) M it Trong đó, lnfˆ  x ,  là ước lượng đường biên của nhóm cụ thể từ phương trình k k it k (2.31). Vì các ước lượng lnfˆ  x ,  là chỉ định theo nhóm nên hồi quy (2.31) được k k it k ước lượng K lần, một lần cho mỗi vùng (k  1, 2,..., K) . Các ước lượng đầu ra này từ tất cả các nhóm sở hữu K sau đó được gộp lại để ước lượng (2.32). ˆ k ˆ Ước lượng khoảng cách công nghệ: TGRit  E e U | it  1 ˆM  M it  (2.33) trong đó ˆM ˆ k  ˆ  it  lnf k x it ,  k  lnf M x it ,  k    là phần dư kết hợp ước lượng được của (2.32). Hiệu quả (TE) của DN thứ i đến đường biên meta là MTEit  TGRit  TEit . ˆ k ˆ k ˆk 2.2.4 Mô hình thực nghiệm 2.2.4.1 Mô hình thực nghiệm cho các nhóm sở hữu Luận án ước lượng hàm loga siêu việt (TL) bậc hai (Berndt & Christensen (1973)). Đường biên của vùng k (2.31) được chỉ định là: J J J J 1 1 k k k ln yit   0   j1  k ln x jit  j 2  j1 l 1  k ln x lit ln x jit   T t  TT t 2  jl k 2  j1 k Tj ln x jit t  ik  vit  u it k k (2.34) Trong trường hợp cụ thể, luận án sử dụng 2 đầu vào vốn và lao động thì hàm sản xuất loga siêu việt có dạng (bỏ chỉ số dưới để dễ nhìn): 1 1 k 1 k ln yk  0  k lnK L lnL T t  k  lnK   LL  lnL  TT t 2  k k k 2 2 K KK 2 2 2 (2.35) k k k k k k KL (lnK)(lnL)  Kt (lnK)t  Lt (lnL)t  i  vit  uit trong đó y it là véctơ đầu ra của DN, x jit là véctơ đầu vào ( j  1,2,...,J) của DN (i  1, 2,..., N) theo thời gian (t  1, 2,..., T) và tất cả các chữ cái Hy Lạp là các tham số được ước lượng. 2.2.4.2 Độ co giãn của đầu ra theo đầu vào và độ co giãn theo quy mô 2.3 Mô hình chỉ số năng suất Malmquist toàn cầu 2.3.2 Mô hình chỉ số năng suất Malmquist toàn cầu Giả sử ta xem xét một tập số liệu mảng I nhà sản xuất i  1,...,I và các khoảng thời gian t  1,...,T . DN sử dụng đầu vào x  RN  để tạo ra đầu ra p yR . Luận án xác định hai công nghệ. Một công nghệ chuẩn cùng thời được định nghĩa là Tct  {(xt , yt ): xt có thể sản xuất y t } với Tct  Tct , t  1,...,T,   0 . Công nghệ chuẩn toàn cầu được định nghĩa là  TcG  conv Tct  ....  TcT  . Chỉ số “c” chỉ ra rằng cả hai công nghệ chuẩn đều thỏa mãn giả thiết hiệu quả không đổi theo quy mô. Chỉ số năng suất Malmquist cùng thời được xác định trên Tcs như sau:
13 Ds (x t 1 , yt 1 ) Ms (x t , yt , x t 1 , y t 1 )  c c (2.44) Ds (x t , yt ) c Chỉ số năng suất Malmquist toàn cầu được định nghĩa trên TcG như sau: DG (x t 1 , yt 1 ) MG (x t , yt ,x t 1 , yt 1 )  c c (2.46) DG (x t , yt ) c Trong đó hàm khoảng cách  D G (x, y)  min   0 | (x, y/ )  TcG c  Cả hai chỉ số đều so sánh ( x t 1 , y t 1 ) với (x t , y t ) , nhưng họ sử dụng các điểm chuẩn khác nhau. Vì chỉ có một công nghệ chuẩn toàn cầu, không cần phải sử dụng đến quy ước trung bình hình học khi xác định chỉ số toàn cầu MG phân rã thành c    BPG c (x , y )  G,t 1 t 1 t 1  M G (x t , y t , x t 1 , y t 1 )  ECc  c   ECc  BPCc (2.47)  G,t t  BPG c (x , y )   t  2.3.3 Tính chất của chỉ số năng suất toàn cầu 2.3.4 So sánh các chỉ số toàn cầu và chi số Malmquist cùng thời 2.4 Số liệu nghiên cứu và các biến của mô hình 2.5 Khung phân tích CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG CỦA NGÀNH CBCT TRONG THỜI KỲ 2012-2020 3.1 Sự phát triển của ngành CBCT trong thời kỳ 2012-2022 3.2 Sự phát triển theo CTSH của ngành CBCT theo thời gian 3.2.1 Khuynh hướng biến đổi ngành nghề của các DN theo CTSH 3.2.2 Khuynh hướng biến đổi theo thời gian của một số chỉ tiêu chủ yếu của các DN thuộc sở hữu nhà nước Tất cả 7 chỉ tiêu đều có biến động rất mạnh, tuy không hoàn toàn giống nhau nhưng xu hướng chung giảm dần có lẽ do chính sách cổ phần hóa có hiệu lực.
14 Hình 3.1: Khuynh hướng biến đổi theo thời gian của một số chỉ tiêu chủ yếu của các DN thuộc sở hữu nhà nước Nguồn: Tác giả tính toán từ số liệu của TCTK 3.2.3 Khuynh hướng biến đổi theo thời gian của một số chỉ tiêu chủ yếu của các DN thuộc sở hữu tư nhân Hình 3.2: Khuynh hướng biến đổi theo thời gian của một số chỉ tiêu chủ yếu của các DN thuộc sở hữu tư nhân Nguồn: Tác giả tính toán từ số liệu của TCTK 3.2.4 Khuynh hướng biến đổi theo thời gian của một số chỉ tiêu chủ yếu của các DN FDI Hình 3.3: Khuynh hướng biến đổi theo thời gian của một số chỉ tiêu chủ yếu của các DN FDI Nguồn: Tác giả tính toán từ số liệu của TCTK
15 3.2.5 Cơ cấu sở hữu theo loại hình DN của các chỉ tiêu cơ bản của DN Hình 3.4: Tỷ lệ VA các khu vực từ 2012 - 2020 Nguồn: Tác giả tính toán từ số liệu của TCTK Nhìn vào hình 3.4 ta thấy tỷ lệ giá trị gia tăng của các DNNN tăng, DNTN giảm liên tục qua các năm và DN FDI thì có sự tăng mạnh. Hình 3.5: Tỷ lệ doanh thu các khu vực từ 2012 – 2020 Nguồn: Tác giả tính toán từ số liệu của TCTK Nhìn vào hình 3.5 ta thấy tỷ lệ doanh thu của các DNNN giảm, DNTN thì giảm mạnh và DN FDI thì có sự tăng mạnh. Hình 3.6: Tỷ lệ vốn các khu vực từ 2012 – 2020 Nguồn: Tác giả tính toán từ số liệu của TCTK
16 Nhìn vào hình 3.6 ta thấy tỷ lệ vốn của các DNNN tăng nhẹ, DNTN thì giảm mạnh và DN FDI thì có sự tăng mạnh. Hình 3.7: Tỷ lệ lao động các khu vực từ 2012 – 2020 Nguồn: Tác giả tính toán từ số liệu của TCTK Nhìn vào hình 3.7 ta thấy tỷ lệ lao động của các DNNN giảm, DNTN thì giảm mạnh và DN FDI thì có sự tăng mạnh. Hình 3.8: Tỷ lệ lợi nhuận các khu vực từ 2012 – 2020 Nguồn: Tác giả tính toán từ số liệu của TCTK Nhìn vào hình 3.8 ta thấy tỷ lệ lợi nhuận của các DNNN tăng nhẹ, DNTN thì giảm mạnh và DN FDI thì có sự tăng mạnh. Hình 3.9: Tỷ lệ đầu vào trung gian các khu vực từ 2012 – 2020 Nguồn: Tác giả tính toán từ số liệu của TCTK
17 Nhìn vào hình 3.9 ta thấy tỷ lệ đầu vào trung gian của các DNNN tăng nhẹ, DNTN thì giảm mạnh và DN FDI thì có sự tăng mạnh. Hình 3.10: Tỷ lệ nợ phải trả các khu vực từ 2012 – 2020 Nguồn: Tác giả tính toán từ số liệu của TCTK Nhìn vào hình 3.10 ta thấy tỷ lệ nợ phải trả của các DNNN tăng nhẹ, DNTN thì giảm mạnh và DN FDI thì có sự tăng mạnh. 3.3 Phân tích tương quan giữa các chỉ tiêu CHƯƠNG 4: CÁC KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG CÁC MÔ HÌNH ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA CẤU TRÚC SỞ HỮU 4.1 Số liệu và thống kê mô tả 4.1.1 Phân rã dữ liệu 4.1.2 Thống kê mô tả 4.2 Thủ tục ước lượng hiệu quả từ mô hình đường biên meta ngẫu nhiên và phân rã chỉ số năng suất Malmquist toàn cầu Thủ tục ước lượng các mô hình đánh giá tác động của cấu trúc sở hữu đến hiệu quả và năng suất của doanh nghiệp gồm 2 phần như sau: Phần 1: Kiểm định giả thiết H 0 rằng cả 3 loại hình sở hữu có cùng chung đường biên công nghệ Ước lượng mô hình đường biên meta ngẫu nhiên gồm bốn bước: (i) Đầu tiên, nghiên cứu sinh thực hiện ước lượng một SPF đối với mỗi loại hình cấu trúc sở hữu. Thứ hai, nghiên cứu sinh ước lượng SPF đối với toàn bộ bộ dữ liệu (gom chung) để kiểm định xem có cần ước lượng đường biên meta không. Nếu giả thiết H0 bị bác bỏ chuyển sang bước 2, nếu chấp nhận H0 thì không chuyển xuống bước 2.
18 (ii) Dùng thuật toán của Huang (2014) ước lượng các đường biên của nhóm và đường biên meta mà không cho biến môi trường (biến tác động hiệu quả vào mô hình). (iii) Sử dụng ước lượng Tobit và GEE để ước lượng các nhân tố tác động đến hiệu quả. (iv) Dùng thuật toán của Huang (2014) ước lượng các đường biên của nhóm và đường biên meta có cho biến môi trường (biến tác động hiệu quả vào mô hình). Phần 2: ước lượng mô hình chỉ số năng suất Malmquist toàn cầu: (i) Uớc lượng chỉ số năng suất Malmquist toàn cầu. (ii) Phân rã chỉ số năng suất Malmquist toàn cầu thành các thành phần. (iii) So sánh chỉ số Malmquist toàn cầu và chỉ số Malmquist đương thời. 4.2.1 Kiểm định giả thiết H01 rằng ba loại hình sở hữu có chung cùng một công nghệ Từ kết quả ước lượng các đường biên ngẫu nhiên cho từng nhóm và đường biên gộp. Trong phụ lục A2 ta tính được =1119405 với bậc tự do bằng số các ràng buộc 18. Do đó lớn hơn giá trị tới hạn của lamda ở mức ý nghĩa nào. Vì vây ta chấp nhận biên các ước lượng đường biên meta. 4.2.2 Kiểm định giả thiết H 0 rằng đường biên của các loại hình sở hữu có dạng Cobb-Douglas hay loga siêu việt (xem phụ lục A2) 4.2.3 Kết quả ước lượng mô hình đường biên meta ngẫu nhiên 4.2.3.1 So sánh hiệu quả và khoảng cách công nghệ giữa các nhóm sở hữu khác nhau trong thời kỳ nghiên cứu 2012-2020 Bảng 4.7: Hiệu quả và khoảng cách công nghệ các nhóm sở hữu khác nhau trong thời kỳ 2012-2020 Variable Obs Mean Std. dev Min Max Hiệu quả te1 451.014 0,460856 0,15064 2,45E-07 0,931621 te2 606.985 0,522114 0,162565 5,74E-06 0,955733 te3 142.241 0,484332 0,137048 3,39E-07 0,909894 te_meta 339.564 0,999584 2,77E-07 0,999583 0,999587 Khoảng cách công nghệ TGR1 110.937 0,448049 0,155758 2,45E-07 0,932009 TGR2 266.908 0,542431 0,160373 5,74E-06 0,95613 TGR3 142.241 0,484533 0,137105 3,40E-07 0,910272 Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu điều tra DN của TCTK
19 Trong đó, te1, te2, te3, te_meta: Là hiệu quả của các DN thuộc sở hữu NN, TN, FDI, tính theo mô hình đường biên meta. TGR1, TGR2, TGR3: Khoảng cách công nghệ của các DN thuộc sở hữu NN, TN, FDI đến đường biên meta. Như vậy giả thuyết còn lại là “Hiệu quả của các DN thuộc sở hữu nhà nước thấp hơn so với các doanh thuộc sở hữu tư nhân và các DN FDI” và giả thuyết “Khoảng cách của đường biên công nghệ của các DN FDI gần với đường biên meta hơn so với đường biên công nghệ của các DN thuộc sở hữu nhà nước và tư nhân” đều được số liệu thực nghiệm chứng minh. 4.2.3.2 So sánh đóng góp của vốn và lao động vào tăng trưởng đầu ra cả các DN thuộc các CTSH khác nhau trong thời kỳ nghiên cứu Bảng 4.8: Đóng góp của vốn, lao động đối với tăng trưởng đầu ra trong thời kỳ 2012-2020 Variable Obs Mean Std. dev Min Max Đóng góp của vốn đối với tăng trưởng đầu ra εk 720.847 0,297292 0,182874 -0,67419 1,342436 εk1 1.431 0,385108 0,167815 -0,84155 1,270458 εk2 161.549 0,491246 0,183228 -0,31665 1,284683 εk3 1.431 0,160537 0,424664 -1,05264 1,124529 Đóng góp của lao động đối với tăng trưởng đầu ra εl 720.847 0,834831 0,118577 0,249218 1,211318 εl1 720.847 0,869089 0,163988 -0,04507 1,715319 εl2 720.847 0,697413 0,080355 0,304449 1,038642 εl3 720.847 0,787163 0,251223 0,306194 1,374673 Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu điều tra DN của TCTK Trong đó, εk, εk1, εk2, εk3: Đóng góp của vốn của các DN tính từ đường biên meta, của các DN thuộc sở hữu nhà nước, tư nhân, FDI. εl, εl1, εl2, εl3: Đóng góp của lao động của các DN tính từ đường biên meta, của các DN thuộc sở hữu nhà nước, tư nhân, FDI. Những thay đổi về lao động (0,83) có tác động lớn hơn nhiều so với những thay đổi về vốn (0,3) đối với tăng trưởng sản lượng. Đối với mô hình của 3 khu vực cho ta nhận xét thú vị: đối với đóng góp của đầu vào vốn vào tăng trưởng sản lượng thì khu vực FDI là cao nhất, đóng góp lên tới 49,1%. Đối với đóng góp của đầu vào lao động vào tăng trưởng sản lượng thì khu vực DNNN là cao nhất, đóng góp lên tới 86,9% trong khi đó đóng góp của đầu vào vốn vào tăng trưởng sản lượng thì khu vực nhà DN tư nhân là thấp nhất chỉ 16,05%.
20 4.2.3.3 Hiệu quả theo quy mô và tỷ lệ thay thế kỹ thuật biên trong thời kỳ 2012-2020 Bảng 4.9: Hiệu quả quy mô và tỷ lệ thay thế kỹ thuật biên của các doanh nghiệp theo cấu trúc sở hữu khác nhau trong thời kỳ 2012-2020 Variable Obs Mean Std. dev Min Max Hiệu quả theo quy mô εqm 720.847 1,224882 0,093694 0,430974 2,075887 εqm1 1.431 0,936315 0,067486 0,569507 1,339401 εqm2 161.549 1,338648 0,10679 0,54332 1,957598 εqm3 1.431 1,517205 0,110963 1,146291 1,862852 Tỷ lệ thay thế kỹ thuật biên MRS1k 720.847 0,354104 0,26193 -0,58457 4,141792 MRS1k1 1.431 1,421211 1,504596 -0,35733 23,47817 MRS1k2 161.549 0,429263 0,232255 -0,59283 2,563366 MRS1k3 1.431 0,155792 0,41643 -0,46873 1,892926 Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu điều tra DN của TCTK Trong đó, εqm, εqm1, εqm2, εqm3: Hiệu quả theo quy mô ước lượng từ mô hình đường biên meta, của các DN thuộc sở hữu nhà nước, tư nhân, FDI. MRS1k, MRS1kl, MRS2kl, MRS3kl: Tỷ lệ thay thế kỹ thuật biên giữa vốn và lao động từ mô hình đường biên meta, của các DN thuộc sở hữu nhà nước, tư nhân, FDI. Kết quả ước lượng ở bảng 4.9 cho thấy độ co giãn theo quy mô ước lượng từ các mô hình cho các nhóm thuộc sở hữu nhà nước, DN tư nhân và FDI lần lượt là 0,936; 1,338 và 1,517. Kết quả này cho thấy hiệu quả theo quy mô của các DNNN có dạng giảm theo quy mô còn các nhóm thuộc sở hữu tư nhân và FDI có hiệu quả tăng theo quy mô. Điều này liên quan đến bàn luận về chính sách về điều chỉnh quy mô, đặc biệt các DNNN cho thích hợp để đảm bảo sản xuất có hiệu quả. 4.2.3.4 So sánh các chỉ tiêu hiệu quả, khoảng cách công nghệ, đóng góp của vốn, lao động đến tăng trưởng đầu ra, hiệu quả theo quy mô và tỷ lệ thay thế biên giữa các yếu tố đầu vào theo năm từ các CTSH khác nhau Một số nhận xét cũng giống như đã có nhận xét chung ở trên, chẳng hạn hiệu quả của các DN FDI (te3) luôn cao hơn hiệu quả của các DNNN và tư nhân qua các năm. Hoặc hiệu quả quy mô của các DNTN và các DN FDI vẫn thể hiện hiệu quả tăng theo quy mô theo các năm còn hiệu quả theo quy mô của các DNNN năm 2018 thể hiện giảm theo quy mô nhưng năm 2020 hiệu quả tăng theo quy mô.