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

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