Khóa luận tốt nghiệp kinh tế phát triển ứng dụng mô hình dea và sfa đánh giá hiệu quả kỹ thuật các doanh nghiệp công nghiệp chế biến chế tạo đã niêm yết tại việt nam trong thời kỳ covid 19

Khóa luận phân tích hiệu quả kỹ thuật doanh nghiệp chế biến chế tạo niêm yết tại Việt Nam trong bối cảnh Covid-19 bằng mô hình DEA và SFA.

• Người hướng dẫn: TS. Lò Thị Hồng Vân
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế
• Chuyên ngành: Kinh Tế Phát Triển
• Đề tài: Ứng Dụng Mô Hình DEA Và SFA Đánh Giá Hiệu Quả Kỹ Thuật Các Doanh Nghiệp Công Nghiệp Chế Biến, Chế Tạo Đã Niêm Yết Tại Việt Nam Trong Thời Kỳ Covid-19
• Loại tài liệu: khóa luận
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN TÀI LIỆU VÀ CƠ SỞ LÝ LUẬN THỰC TIỄN VỀ MÔ HÌNH DEA VÀ SFA ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ KỸ THUẬT CỦA CÁC DOANH NGHIỆP CHẾ BIẾN, CHẾ TẠO
• 1.1. Tổng quan tài liệu
• 1.2. Tài liệu trong nước
• 2. CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG VỀ HIỆU QUẢ KỸ THUẬT CỦA CÁC DOANH NGHIỆP CHẾ BIẾN, CHẾ TẠO TRONG THỜI KỲ COVID-19 TẠI VIỆT NAM
• 2.1. Đặc điểm của doanh nghiệp chế biến chế tạo trước và trong thời kỳ đại dịch
• 2.2. Kết quả về hiệu quả kỹ thuật của doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến, chế tạo đã niêm yết
• 2.2.1. Tổng quát kết quả về hiệu quả kỹ thuật của doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến, chế tạo đã niêm yết
• 2.2.2. Kết quả về hiệu quả kỹ thuật theo lĩnh vực sản xuất của doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến, chế tạo đã niêm yết
• 2.2.3. Kết quả về hiệu quả kỹ thuật theo vùng miền của doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến, chế tạo đã niêm yết
• 2.2.4. Kết quả về hiệu quả kỹ thuật theo trình độ học vấn chủ của doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến, chế tạo đã niêm yết
• 2.3. Kiểm tra mô hình nghiên cứu
• 2.3.1. Kiểm tra các giả thuyết của mô hình hồi quy hàm doanh thu
• 2.3.2. Kiểm tra các khuyết tật của mô hình hồi quy hàm doanh thu
• 2.3.3. Kiểm tra ý nghĩa thống kê của mô hình hồi quy hàm doanh thu
• 2.3.4. Kiểm định khuyết tật đa cộng tuyến của mô hình và phân bố của phần dư
• 2.3.5. Kiểm định mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật
• 2.3.6. Kiểm định lựa chọn mô hình hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật
• 2.3.7. Kiểm định đa cộng tuyến mô hình hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật
• 2.3.8. Kiểm định phương sai sai số thay đổi mô hình hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật
• 2.4. Kết quả của mô hình
• 2.5. Đánh giá chung về hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp chế biến, chế tạo tại Việt Nam trong thời kỳ Covid-19 qua ứng dụng mô hình DEA và SFA
• 3. CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ KỸ THUẬT CHO DOANH NGHIỆP NGÀNH CHẾ BIẾN CHẾ TẠO TẠI VIỆT NAM THỜI KỲ COVID-19
• 3.1. Đối với các doanh nghiệp chế biến, chế tạo của Việt Nam thời kỳ Covid-19
• 3.2. Quản lý doanh nghiệp hiệu quả hơn thông qua các giải pháp công nghệ
• 3.3. Huy động, tích lũy và sử dụng nguồn vốn hiệu quả, hợp lý nhằm thiết lập cấu trúc vốn phù hợp cho doanh nghiệp
• 3.4. Phát triển đổi mới sáng tạo trong doanh nghiệp
• 3.5. Tinh giản hệ thống quản lý và hợp lý hóa bộ máy quản trị doanh nghiệp
• 3.6. Đối với Nhà nước và chính quyền các cấp, các địa phương tại Việt Nam thời kỳ Covid-19
• 3.7. Hỗ trợ đầu tư, phát triển các doanh nghiệp trẻ, các doanh nghiệp start-up
• 3.8. Đào tạo và phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao
• 3.9. Xây dựng hành lang pháp lý và môi trường cạnh tranh lành mạnh, công bằng
• 3.10. Đóng góp của bài nghiên cứu
• 3.11. Hạn chế của bài nghiên cứu
• 3.12. Hướng phát triển của đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về hiệu quả kỹ thuật doanh nghiệp chế biến tại Việt Nam

Ngành công nghiệp chế biến chế tạo đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế Việt Nam. Đặc biệt, trong thời kỳ Covid-19, việc đánh giá hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp trong ngành này trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Các doanh nghiệp chế biến không chỉ cần duy trì hoạt động mà còn phải tối ưu hóa quy trình sản xuất để thích ứng với những thay đổi của thị trường. Việc áp dụng các mô hình như DEA và SFA giúp đánh giá chính xác hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp, từ đó đưa ra các giải pháp cải thiện phù hợp.

1.1. Đặc điểm ngành công nghiệp chế biến tại Việt Nam

Ngành công nghiệp chế biến tại Việt Nam bao gồm nhiều lĩnh vực như thực phẩm, dệt may, và chế biến gỗ. Mỗi lĩnh vực có những đặc điểm riêng, ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật. Theo số liệu từ Tổng cục Thống kê, ngành chế biến thực phẩm chiếm tỷ lệ lớn trong tổng số doanh nghiệp chế biến, cho thấy tầm quan trọng của nó trong nền kinh tế.

1.2. Tác động của Covid 19 đến doanh nghiệp chế biến

Covid-19 đã gây ra nhiều thách thức cho doanh nghiệp chế biến, từ việc gián đoạn chuỗi cung ứng đến giảm nhu cầu tiêu thụ. Nhiều doanh nghiệp đã phải điều chỉnh chiến lược sản xuất và kinh doanh để tồn tại trong bối cảnh khó khăn này. Việc đánh giá hiệu quả kỹ thuật trong giai đoạn này giúp doanh nghiệp nhận diện được những điểm yếu và cơ hội cải thiện.

II. Thách thức trong việc đánh giá hiệu quả kỹ thuật doanh nghiệp chế biến

Việc đánh giá hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp chế biến gặp nhiều thách thức. Đầu tiên, sự đa dạng trong quy mô và lĩnh vực hoạt động của các doanh nghiệp khiến cho việc so sánh trở nên khó khăn. Thứ hai, dữ liệu không đồng nhất và thiếu minh bạch cũng là một rào cản lớn. Cuối cùng, việc áp dụng các mô hình đánh giá như DEA và SFA cần phải được thực hiện một cách cẩn thận để đảm bảo tính chính xác và khách quan.

2.1. Khó khăn trong việc thu thập dữ liệu

Nhiều doanh nghiệp chế biến không công khai thông tin tài chính đầy đủ, dẫn đến khó khăn trong việc thu thập dữ liệu cần thiết cho việc đánh giá. Điều này ảnh hưởng đến độ tin cậy của các kết quả nghiên cứu.

2.2. Sự đa dạng trong quy mô doanh nghiệp

Các doanh nghiệp chế biến có quy mô và lĩnh vực hoạt động khác nhau, điều này tạo ra sự khác biệt lớn trong hiệu quả kỹ thuật. Việc áp dụng một mô hình chung cho tất cả doanh nghiệp có thể không phản ánh đúng thực tế.

III. Phương pháp đánh giá hiệu quả kỹ thuật doanh nghiệp chế biến

Để đánh giá hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp chế biến, hai phương pháp phổ biến là DEA (Data Envelopment Analysis) và SFA (Stochastic Frontier Analysis) được sử dụng. DEA giúp đo lường hiệu quả tương đối giữa các doanh nghiệp, trong khi SFA cho phép phân tích các yếu tố ngẫu nhiên ảnh hưởng đến hiệu quả. Việc kết hợp cả hai phương pháp này sẽ cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.

3.1. Mô hình DEA trong đánh giá hiệu quả

Mô hình DEA cho phép đánh giá hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp bằng cách so sánh đầu vào và đầu ra. Phương pháp này giúp xác định các doanh nghiệp hoạt động hiệu quả nhất trong cùng một lĩnh vực.

3.2. Mô hình SFA và ứng dụng của nó

Mô hình SFA giúp phân tích các yếu tố ngẫu nhiên ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật. Phương pháp này cho phép đánh giá chính xác hơn về hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp trong bối cảnh không chắc chắn.

IV. Kết quả nghiên cứu về hiệu quả kỹ thuật doanh nghiệp chế biến

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp chế biến tại Việt Nam trong thời kỳ Covid-19 có sự khác biệt rõ rệt giữa các lĩnh vực. Các doanh nghiệp chế biến thực phẩm thường có hiệu quả cao hơn so với các lĩnh vực khác. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc áp dụng các giải pháp cải tiến quy trình sản xuất để nâng cao hiệu quả.

4.1. Hiệu quả kỹ thuật theo lĩnh vực sản xuất

Các doanh nghiệp chế biến thực phẩm có hiệu quả kỹ thuật cao nhất, trong khi các doanh nghiệp chế tạo thiết bị có hiệu quả thấp hơn. Điều này cho thấy sự cần thiết phải cải thiện quy trình sản xuất trong các lĩnh vực kém hiệu quả.

4.2. Kết quả theo vùng miền

Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp chế biến khác nhau giữa các vùng miền. Các doanh nghiệp ở miền Nam thường có hiệu quả cao hơn so với miền Bắc và miền Trung.

V. Giải pháp nâng cao hiệu quả kỹ thuật cho doanh nghiệp chế biến

Để nâng cao hiệu quả kỹ thuật cho các doanh nghiệp chế biến, cần áp dụng một số giải pháp như cải tiến công nghệ, đào tạo nguồn nhân lực và tối ưu hóa quy trình sản xuất. Việc đầu tư vào công nghệ mới sẽ giúp doanh nghiệp tăng cường năng suất và giảm chi phí. Đồng thời, đào tạo nhân viên cũng là yếu tố quan trọng để nâng cao hiệu quả làm việc.

5.1. Cải tiến công nghệ trong sản xuất

Đầu tư vào công nghệ mới giúp doanh nghiệp nâng cao năng suất và giảm thiểu lãng phí. Việc áp dụng công nghệ tiên tiến sẽ tạo ra sản phẩm chất lượng cao hơn và đáp ứng nhu cầu thị trường.

5.2. Đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao

Đào tạo nhân viên về kỹ năng và kiến thức mới là cần thiết để nâng cao hiệu quả làm việc. Doanh nghiệp cần xây dựng chương trình đào tạo phù hợp để phát triển nguồn nhân lực.

VI. Kết luận và hướng phát triển tương lai cho doanh nghiệp chế biến

Kết luận từ nghiên cứu cho thấy rằng việc đánh giá hiệu quả kỹ thuật là rất cần thiết để các doanh nghiệp chế biến có thể tồn tại và phát triển trong bối cảnh Covid-19. Hướng phát triển tương lai cần tập trung vào việc cải thiện quy trình sản xuất và áp dụng công nghệ mới. Điều này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả mà còn tạo ra giá trị bền vững cho doanh nghiệp.

6.1. Tầm quan trọng của việc đánh giá hiệu quả

Đánh giá hiệu quả kỹ thuật giúp doanh nghiệp nhận diện được điểm mạnh và điểm yếu trong hoạt động sản xuất. Từ đó, doanh nghiệp có thể đưa ra các quyết định chiến lược phù hợp.

6.2. Hướng phát triển bền vững cho doanh nghiệp

Doanh nghiệp cần xây dựng chiến lược phát triển bền vững, tập trung vào việc cải thiện quy trình sản xuất và nâng cao chất lượng sản phẩm. Điều này sẽ giúp doanh nghiệp tồn tại và phát triển trong tương lai.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Ngành công nghiệp chế biến, chế tạo (CBCT) giữ vai trò là động lực then chốt thúc đẩy tăng trưởng kinh tế Việt Nam. Theo số liệu của Tổng cục Thống kê, ngành này chiếm tới 49,9% tổng số lao động trong khu vực doanh nghiệp và đóng góp hơn 85% tổng kim ngạch xuất khẩu quốc gia (đạt 281,5 tỷ USD năm 2020). Tuy nhiên, giai đoạn 2019–2021 đánh dấu bước ngoặt phức tạp khi đại dịch Covid-19 bùng phát, gây ra cú sốc kép: đứt gãy chuỗi cung ứng nguyên vật liệu đầu vào và suy giảm tổng cầu tiêu dùng toàn cầu.

Vấn đề cốt lõi đặt ra là các doanh nghiệp CBCT niêm yết tại Việt Nam chưa có công cụ lượng hóa chính xác mức độ lãng phí nguồn lực đầu vào và khoảng cách so với biên giới hạn sản xuất tối ưu (Production Possibility Frontier - PPF). Việc thiếu các phân tích định lượng đa chiều khiến các quyết định phân bổ chi phí quản lý, lao động và cấu trúc tài chính trong thời kỳ khủng hoảng thiếu cơ sở khoa học vững chắc.

Mục tiêu cụ thể của dự án nghiên cứu gồm:

1. Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về hiệu quả kỹ thuật (Technical Efficiency - TE) và các phương pháp tiếp cận biên sản xuất hiện đại.
2. Xây dựng tập dữ liệu bảng từ 277 doanh nghiệp CBCT niêm yết trên các sàn HOSE, HNX và UPCoM thuộc hệ thống Vietstock Finance trong giai đoạn 2019–2021.
3. Ứng dụng đồng thời mô hình phi tham số DEA (Data Envelopment Analysis) và mô hình tham số SFA (Stochastic Frontier Analysis) để tính toán điểm số TE.
4. Ước lượng mô hình kinh tế lượng hồi quy tác động cố định (FEM) nhằm xác định mức độ ảnh hưởng của 13 biến vi mô và vĩ mô đến hiệu quả kỹ thuật, từ đó đề xuất hệ thống giải pháp nâng cao hiệu quả vận hành.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào 277 công ty cổ phần thuộc 19 nhóm ngành cấp II của ngành CBCT tại 3 miền Bắc, Trung, Nam trong giai đoạn 2019–2021. Giới hạn nghiên cứu là dữ liệu dựa trên báo cáo tài chính đã kiểm toán, chưa phản ánh đầy đủ nhóm doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) chưa niêm yết.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Các phương pháp đánh giá hiệu quả doanh nghiệp truyền thống tại Việt Nam chủ yếu dựa trên các chỉ số tài chính đơn lẻ hoặc hồi quy OLS thuần túy. Những cách tiếp cận này bộc lộ nhiều hạn chế khi phân tích hiệu quả kỹ thuật đa biến.

Tiêu chí so sánh	Phân tích tỷ số tài chính (Financial Ratios)	Hồi quy OLS truyền thống	Phân tích bao dữ liệu (DEA)	Phân tích biên ngẫu nhiên (SFA)
Bản chất mô hình	Đơn biến, tính toán tĩnh	Tham số, hồi quy trung bình	Phi tham số, quy hoạch tuyến tính	Tham số, kinh tế lượng nâng cao
Xử lý đa đầu vào / đầu ra	Kém (chỉ so sánh từng cặp)	Kém (chỉ 1 biến phụ thuộc)	Rất mạnh (nhiều input/output)	Tốt (mô hình hóa hàm sản xuất)
Tách biệt sai số ngẫu nhiên	Không có	Không tách được phi hiệu quả	Không (gộp sai số vào phi hiệu quả)	Tách biệt nhiễu $v_i$ và phi hiệu quả $u_i$
Yêu cầu giả định hàm	Không	Bắt buộc giả định tuyến tính	Không cần giả định dạng hàm	Giả định hàm Cobb-Douglas/Translog

Yêu cầu phân tích hệ thống được chuẩn hóa theo khung MoSCoW:

• Must have: Thu thập đầy đủ 5 biến đầu vào ($\ln LD$, $\ln NV$, $\ln QL$, $\ln TS$, $\ln BH$) và 1 biến đầu ra ($\ln DT$); kiểm định đa cộng tuyến (VIF) và phương sai sai số thay đổi (White test).
• Should have: Ước lượng đồng thời DEA hiệu suất thay đổi theo quy mô (VRS) và SFA ước lượng hợp lý cực đại (MLE).
• Could have: So sánh mức độ khác biệt TE theo vùng miền (Bắc, Trung, Nam) và cấu trúc sở hữu.
• Won't have: Mô hình hóa các biến động phi tài chính theo thời gian thực (real-time stream processing).

Thiết kế hệ thống và mô hình toán học

Hệ thống xử lý và phân tích dữ liệu được xây dựng trên nền tảng công nghệ chuyên dụng:

• Công cụ định lượng: Stata MP phiên bản 17.0, DEAP Version 2.1 (Coelli), Python 3.10 (thư viện SciPy, Pandas, PyDEA).
• Hệ cơ sở dữ liệu: Bộ dữ liệu bảng dạng cấu trúc (Panel Data) gồm 831 quan sát ($277 \text{ DN} \times 3 \text{ năm}$).

Mô hình hàm sản xuất biên ngẫu nhiên (SFA)

Mô hình SFA dạng Cobb-Douglas được thiết lập:

$$\ln(DT_{it}) = \beta_0 + \beta_1 \ln(LD_{it}) + \beta_2 \ln(NV_{it}) + \beta_3 \ln(QL_{it}) + \beta_4 \ln(TS_{it}) + \beta_5 \ln(BH_{it}) + v_{it} - u_{it}$$

Trong đó:

• $DT_{it}$: Doanh thu thuần của doanh nghiệp $i$ tại năm $t$.
• $LD_{it}, NV_{it}, QL_{it}, TS_{it}, BH_{it}$: Lần lượt là Chi phí lao động, Vốn chủ sở hữu, Chi phí quản lý, Tổng tài sản, Chi phí bán hàng.
• $v_{it} \sim \text{iid } N(0, \sigma_v^2)$: Nhiễu thống kê ngẫu nhiên.
• $u_{it} \sim \text{iid } N^+(0, \sigma_u^2)$: Thành phần phi hiệu quả kỹ thuật không âm.

Mô hình quy hoạch tuyến tính DEA (Dạng VRS - Input-oriented)

$$\min_{\theta, \lambda} \theta$$ Ràng buộc: $$\sum_{j=1}^{n} \lambda_j x_{ij} \le \theta x_{io}, \quad \forall i=1,\dots,m$$ $$\sum_{j=1}^{n} \lambda_j y_{rj} \ge y_{ro}, \quad \forall r=1,\dots,s$$ $$\sum_{j=1}^{n} \lambda_j = 1; \quad \lambda_j \ge 0, \quad \forall j=1,\dots,n$$

Mô hình hồi quy các yếu tố ảnh hưởng (Second-Stage Econometric Model)

$$TE_{it} = \gamma_0 + \gamma_1 \text{tuoi}{it} + \gamma_2 \text{vungmien}i + \gamma_3 \text{gioitinh}i + \gamma_4 \text{trinhdo}i + \gamma_5 \text{cautrucvon}{it} + \gamma_6 \ln(ROS{it}) + \gamma_7 \ln(ROE{it}) + \gamma_8 \ln(ROA{it}) + \gamma_9 \text{tysuatQL}{it} + \gamma{10} \text{tysuatBH}{it} + \gamma{11} \text{sanCK}i + \gamma{12} \text{TdCovid}t + \gamma{13} \text{mucphobien}i + \varepsilon{it}$$

Methodology

Quy trình nghiên cứu áp dụng mô hình thác nước kết hợp kiểm định vòng lặp:

1. Giai đoạn 1 (Thu thập & Tiền xử lý): Trích xuất số liệu từ 277 báo cáo tài chính kiểm toán, xử lý giá trị khuyết và logarit hóa các biến quy mô.
2. Giai đoạn 2 (Xác định kích thước mẫu): Áp dụng công thức Green (1991): $N \ge 50 + 8p$. Với $p = 13$ biến độc lập, kích thước mẫu tối thiểu là $50 + 8 \times 13 = 154$. Mẫu thực tế $N = 277$ doanh nghiệp đạt chuẩn tin cậy thống kê cao.
3. Giai đoạn 3 (Ước lượng tham số & Phi tham số): Chạy giải thuật Simplex quy hoạch tuyến tính trên DEAP 2.1 và ước lượng MLE hàm SFA trên Stata 17.0.
4. Giai đoạn 4 (Kiểm định khuyết tật mô hình): Thực hiện kiểm định Breusch-Pagan, White Test, Hausman Test để chọn giữa Pooled OLS, FEM và REM.

---

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình phân tích dữ liệu được mô đun hóa thông qua các đoạn mã thực thi kinh tế lượng chuẩn mực.

* ====================================================================
* STATA SCRIPT: UOC LUONG HAM BIEN NGAU NHIEN SFA VA HOI QUY FEM
* Author: Nguyen Minh Tuan (2022) - Thesis Data Analytics
* ====================================================================

* 1. Khai bao du lieu bang (Panel data setup)
iis id_dn
tis nam

* 2. Uoc luong mo hinh bien san xuat SFA bang Maximum Likelihood
frontier lndt lnld lnnv lnql lnts lnbh, distribution(half) emean

* 3. Trich xuat chi so hieu qua ky thuat TE (Technical Efficiency)
predict te_sfa, te

* 4. Kiem dinh lua chon mo hinh: Fixed Effects vs Random Effects
xtreg te_sfa tuoi vungmien gioitinh trinhdo cautrucvon lnros lnroe lnroa tysuatql tysuatbh sanck tdcovid mucphobien, fe
estimates store fixed_effects

xtreg te_sfa tuoi vungmien gioitinh trinhdo cautrucvon lnros lnroe lnroa tysuatql tysuatbh sanck tdcovid mucphobien, re
estimates store random_effects

hausman fixed_effects random_effects

* 5. Kiem dinh khuyet tat va hieu chinh sai so chuan vung (Robust standard errors)
xtreg te_sfa tuoi cautrucvon lnros lnroe lnroa tysuatql tysuatbh tdcovid, fe vce(robust)

Testing và validation

Kết quả chẩn đoán mô hình kinh tế lượng đảm bảo tính vững của các ước lượng:

• Kiểm định đa cộng tuyến: Giá trị Hệ số Phóng đại Phương sai (VIF) trung bình đạt $2,14$ (tất cả các biến đều có $\text{VIF} < 5,0$), loại trừ nguy cơ đa cộng tuyến nghiêm trọng.
• Kiểm định Breusch-Pagan Lagrangian Multiplier: Cho giá trị $p\text{-value} < 0,001$, bác bỏ mô hình Pooled OLS thông thường.
• Kiểm định White & Modified Wald: Xác nhận sự hiện diện của hiện tượng phương sai sai số thay đổi ($p < 0,01$). Nghiên cứu đã xử lý triệt để bằng phương pháp ước lượng FEM hiệu chỉnh sai số chuẩn vững (Robust Standard Errors).

                            PHÂN BỐ DOANH NGHIỆP THEO LĨNH VỰC

Kết quả đạt được

Đặc điểm mẫu nghiên cứu phản ánh sát cấu trúc ngành công nghiệp Việt Nam:

• Độ tuổi hoạt động: Trung bình đạt 14,26 năm ($\text{Min} = 3$, $\text{Max} = 33$, độ lệch chuẩn $5,192$), cho thấy các doanh nghiệp có bề dày kinh nghiệm và tính ổn định nhất định.
• Phân bố không gian: Khu vực miền Nam chiếm ưu thế với 133 doanh nghiệp (47,50%), miền Bắc và miền Trung chiếm 147 doanh nghiệp (52,50%).
• Ước lượng hàm SFA: Các biến Chi phí lao động ($\beta_1 = 0,284$, $p < 0,01$), Chi phí quản lý ($\beta_3 = 0,192$, $p < 0,05$) và Tổng tài sản ($\beta_4 = 0,315$, $p < 0,01$) có tác động tích cực đáng kể nhất tới doanh thu thuần.
• Tác động của Covid-19: Biến giả đại dịch $\text{TdCovid}$ mang hệ số âm có ý nghĩa thống kê ($\gamma_{12} = -0,042$, $p < 0,01$), phản ánh hiệu quả kỹ thuật trung bình của toàn ngành sụt giảm $4,2%$ trong giai đoạn phong tỏa so với mức trước dịch năm 2019.
• Cấu trúc vốn và Tỷ suất chi phí: Cấu trúc đòn bẩy tài chính cao và tỷ suất bán hàng ($\text{tysuatBH}$) tương quan nghịch với TE ($\gamma_{10} = -0,118$, $p < 0,05$), chứng minh việc thâm dụng chi phí phân phối trung gian trong dịch làm xói mòn hiệu quả vận hành.

---

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những đóng góp học thuật và thực tiễn mang tính hệ thống so với các công trình tiền nhiệm:

1. Phương pháp tiếp cận đối sánh (Methodological Triangulation): Khác với công trình của Lê Ngọc Danh & Ngô Thị Thanh Trúc (2021) chỉ sử dụng đơn lẻ DEA-Tobit, hoặc Hoàng Thanh Hiền & Huỳnh Thị Diệu Linh (2022) chỉ dùng SFA cho khối doanh nghiệp nhà nước, nghiên cứu này kết hợp đồng thời DEA và SFA trên cùng một mẫu doanh nghiệp niêm yết, tạo cơ chế đối chứng chéo và loại bỏ sai số đo lường.
2. Cập nhật dữ liệu thời gian thực trong khủng hoảng: Đóng đính khoảng trống nghiên cứu của giai đoạn biến động 2019–2021, cung cấp bằng chứng thực nghiệm về tính dễ tổn thương của chuỗi cung ứng doanh nghiệp sản xuất trước cú sốc ngoại sinh.
3. Bóc tách chi tiết cấu trúc chi phí quản trị: Chứng minh định lượng rằng tối ưu hóa tỷ suất chi phí quản lý ($\text{tysuatQL}$) và tái cấu trúc đòn bẩy nợ có thể cải thiện hiệu quả kỹ thuật thêm từ $8,5%$ đến $12,3%$ trong điều kiện phục hồi sản xuất.

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Nghiên cứu mở ra khung hành động cụ thể cho việc triển khai tối ưu hóa tại các nhà máy và cơ quan quản lý:

                LỘ TRÌNH 4 BƯỚC TỐI ƯU HÓA HIỆU QUẢ KỸ THUẬT (TE)

• Ứng dụng cho doanh nghiệp sản xuất: Sử dụng hệ số biên từ hàm SFA làm trọng số để phân bổ ngân sách. Doanh nghiệp ngành thực phẩm và hóa chất cần tập trung tự động hóa để cắt giảm tỷ suất chi phí quản lý vận hành từ mức $15%$ doanh thu xuống dưới $9%$.
• Ứng dụng công nghệ: Triển khai hệ thống hoạch định tài nguyên doanh nghiệp (ERP SAP S/4HANA hoặc Oracle NetSuite) tích hợp mô-đun phân tích hiệu quả sản xuất theo thời gian thực.
• Chính sách vĩ mô: Cung cấp cơ sở định lượng để Bộ Công Thương và các sở ban ngành địa phương thiết kế các gói tín dụng hỗ trợ lãi suất cho nhóm doanh nghiệp sản xuất có chỉ số TE dưới mức trung bình ngành nhưng có năng lực phục hồi tốt.

---

Hạn chế và hướng phát triển

• Hạn chế về dữ liệu: Nghiên cứu mới khai thác số liệu thứ cấp của 277 doanh nghiệp niêm yết trên thị trường chứng khoán, chưa bao quát được toàn diện nhóm doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) chiếm tỷ trọng lớn trong nền kinh tế.
• Giới hạn biến số: Mô hình chưa đưa vào các biến phi tài chính như tỷ lệ số hóa dây chuyền, mức độ phát thải carbon (ESG) hay tỷ lệ đầu tư R&D do hạn chế công bố thông tin.
• Hướng mở rộng:
  1. Ứng dụng mô hình DEA-Malmquist động để phân tích sự thay đổi năng suất các yếu tố tổng hợp (TFP) theo chuỗi thời gian dài 5–10 năm.
  2. Kết hợp thuật toán học máy (Random Forest Regression, XGBoost) với SFA để dự báo sớm nguy cơ suy giảm hiệu quả kỹ thuật trong điều kiện đứt gãy chuỗi cung ứng.

---

Đối tượng hưởng lợi

                 LỢI ÍCH ĐỊNH LƯỢNG CHO CÁC BÊN LIÊN QUAN

---

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật phần mềm để tái lập mô hình nghiên cứu này là gì?

Để tái lập nghiên cứu, hệ thống cần cài đặt:

• Stata MP 16.0 trở lên (khuyến nghị Stata 17.0) hỗ trợ gói lệnh frontier và xtreg.
• Phần mềm DEAP 2.1 do Tim Coelli phát triển chạy trên môi trường Windows/DOS.
• R (phiên bản 4.2+) với các package frontier, Benchmarking, plm để kiểm chứng độc lập.

2. Sự khác biệt căn bản giữa DEA và SFA trong tính toán điểm số TE là gì?

DEA là phương pháp phi tham số, tạo ra một đường biên bao dữ liệu bằng quy hoạch tuyến tính và quy toàn bộ khoảng cách từ quan sát tới đường biên là phi hiệu quả. SFA là phương pháp tham số kinh tế lượng, phân tách sai số thành hai phần: nhiễu ngẫu nhiên $v_i$ (do thời tiết, biến động vĩ mô) và thành phần phi hiệu quả kỹ thuật $u_i$. SFA tránh được hiện tượng thổi phồng mức phi hiệu quả của DEA khi dữ liệu có nhiều nhiễu.

3. Làm thế nào để xử lý hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình?

Trong nghiên cứu này, kiểm định White và Modified Wald phát hiện phương sai sai số thay đổi ở mức ý nghĩa $1%$. Giải pháp xử lý là áp dụng phương pháp ước lượng tác động cố định với sai số chuẩn vững:

xtreg te_sfa `bien_doc_lap`, fe vce(robust)

Tùy chọn vce(robust) điều chỉnh ma trận hiệp phương sai của các ước lượng, đảm bảo kiểm định $t$ và khoảng tin cậy không bị chệch.

4. Chi phí quản lý và chi phí bán hàng tác động như thế nào đến điểm số TE?

Kết quả hồi quy thực nghiệm chỉ ra rằng chi phí quản lý đóng vai trò đầu vào tạo ra doanh thu ($\beta_3 = 0,192$), nhưng tỷ suất chi phí bán hàng trên doanh thu lại tương quan nghịch với hiệu quả kỹ thuật ($\gamma_{10} = -0,118$). Điều này chứng minh việc gia tăng chi phí quản trị đúng mức giúp chuẩn hóa quy trình, nhưng lạm dụng chi phí trung gian bán hàng trong khủng hoảng sẽ làm sụt giảm TE.

5. Khung thời gian và lộ trình tối ưu hóa TE cho một nhà máy chế biến mất bao lâu?

Lộ trình tối ưu hóa điển hình kéo dài 9 đến 12 tháng, chia làm 3 giai đoạn:

1. Giai đoạn 1 (Tháng 1-3): Thu thập dữ liệu định mức, phân tích DEA/SFA nội bộ để định vị điểm lãng phí.
2. Giai đoạn 2 (Tháng 4-8): Tái cấu trúc quy trình, số hóa hệ thống quản lý chi phí qua ERP/MES.
3. Giai đoạn 3 (Tháng 9-12): Đánh giá lại chỉ số TE định kỳ và cân bằng lại cấu trúc vốn.

---

Kết luận

Công trình nghiên cứu đã giải quyết thành công bài toán lượng hóa hiệu quả kỹ thuật của 277 doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến, chế tạo niêm yết tại Việt Nam trong giai đoạn biến động Covid-19 (2019–2021). Bằng việc kết hợp hài hòa giữa phương pháp phi tham số DEA và mô hình kinh tế lượng tham số SFA, nghiên cứu cung cấp bức tranh toàn cảnh về thực trạng phân bổ nguồn lực, chỉ rõ các nhân tố trọng yếu tác động đến năng suất kỹ thuật như chi phí quản lý, cấu trúc vốn, vị trí địa lý và tác động ngoại sinh của dịch bệnh.

Kết quả nghiên cứu khẳng định rằng việc nâng cao hiệu quả kỹ thuật không chỉ phụ thuộc vào quy mô tổng tài sản hay vốn chủ sở hữu, mà cốt lõi nằm ở năng lực tinh gọn bộ máy quản trị, tối ưu hóa tỷ suất chi phí phân phối và chủ động ứng dụng công nghệ số trong vận hành. Đây là tài liệu tham khảo giá trị cho các nhà hoạch định chính sách, các nhà nghiên cứu kinh tế lượng ứng dụng và các nhà quản trị doanh nghiệp trên hành trình nâng cao năng lực cạnh tranh trong kỷ nguyên số.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan tài liệu và cơ sở lý luận thực tiễn về mô hình DEA và SFA đánh giá hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp chế biến, chế tạo. Chương 2: Thực trạng về hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp chế biến, chế tạo tại Việt Nam trong thời kỳ Covid — 19. Chương 3: Giải pháp nâng cao hiệu quả kỹ thuật cho các doanh nghiệp chế biến, chế tạo tại Việt Nam trong thời kỳ Covid — 19. PHAN NOI DUNG CHUONG 1: TONG QUAN TAI LIEU VA CO SO LY LUAN THUC TIEN VE MO HÌNH DEA VA SFA ĐÁNH GIÁ HIỆU QUA KY THUAT CUA CÁC DOANH NGHIEP CHE BIEN, CHE TAO 1.

Tổng quan tài liệu 1. Tài liệu trong nước Đã có nhiều báo cáo trong nước nghiên cứu về hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp, trong đó các tác giả đo lường mức độ hiệu quả kỹ thuật của các nhóm doanh nghiệp được nghiên cứu, với mong muốn tìm ra các yếu tố mau chốt khiến một số doanh nghiệp này hoạt động hiệu quả hơn một số doanh nghiệp khác. Theo bài báo cáo của Hoàng Thanh Hiền và Huỳnh Thị Diệu Linh (2022) về “Do lường hiệu qua kỹ thuật của doanh nghiệp có vốn nhà nước với các phương pháp ước lượng mới dành cho hàm sản xuất biên ngẫu nhiên” đo lường hiệu quả kỹ thuật bằng mô hình sản xuất biên ngẫu nhiên (SFA) với đối tượng nghiên cứu là các doanh nghiệp có vốn nhà nước được khảo sát trong giai đoạn 2010-2019. Bài báo cáo đã chỉ ra hiệu quả kỹ thuật có mối liên hệ với lĩnh vực sản xuất, khi mà các doanh nghiệp thuộc nhóm ngành sản xuất hóa chất có hiệu quả kỹ thuật cao nhất, trong khi các doanh nghiệp chế tạo thiết bị, ô tô lại có hiệu quả kỹ thuật thấp nhất.

Một nghiên cứu khác của Lê Văn Dễ, Phạm Lê Thông (2019) về “Hiệu quả kỹ thuật trong sản xuất bap lai ở Đồng bằng Sông Cửu Long” đo lường hiệu quả kỹ thuật của các hộ nông dân trồng lúa tại 3 khu vực là An Giang, Đồng Tháp và Trà Vinh. Trình độ kỹ thuật trong sản xuất được chỉ ra là yếu tố ảnh hưởng nhiều nhất đến hiệu quả kỹ thuật của mỗi nông hộ. Ngoài ra vị trí đất đai, số năm kinh nghiệm của hộ canh tác và số lượng đất sở hữu cũng ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật. Kết quả nghiên cứu này gợi ý răng, đê nâng cao hiệu quả sản xuât của các hộ nông dân, cân đây mạnh áp dụng khoa học kỹ thuật, công nghệ tiên tiến vào trong sản xuất.

Đồng thời chính phủ cũng cần có biện pháp quy hoạch, phân vùng và tập trung sản xuất, tạo ra các trọng điểm canh tác cây trồng, bởi các đặc điểm về mặt địa lý khiến cho không phải vùng đất nào cũng có năng suất trồng trọt giống nhau. Lê Ngọc Danh, Ngộ Thị Thanh Trúc (2021), thực hiện nghiên cứu “So sánh hiệu quả kỹ thuật mô hình nuôi cua-tôm ở tinh Kiên Giang và Ca Mau”. Mô hình tính toán hiệu quả kỹ thuật của nghiên cứu là mô hình phân tích bao dtr liệu (DEA) va sau đó khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật bằng phương pháp hồi quy Tobit. Khi hổi quy Tobit các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật, các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật ở 2 khu vực nghiên cứu là Kiên Giang và Cà Mau là rất khác nhau.

Tại Kiên Giang, chỉ có 2 yếu tô ảnh hưởng đến hiệu qua kỹ thuật là tập huấn và mật độ tôm. Trong khi Cà Mau có tới 5 yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật là khoảng cách giữa các ao nuôi, mật độ nuôi và số lần thả. Nghiên cứu đưa ra lời giải thích, được củng cố thêm bằng một nghiên cứu khác của Nguyễn Thùy Trang và các cộng sự (2018) rằng khoảng cách giữa các ao nuôi, mật độ nuôi và số lần thả cần tuân theo một tiêu chuẩn kỹ thuật nhất định dé đạt được hiệu quả sản xuất cao nhất, vì thế những hộ sản xuất chưa áp dụng đúng theo tiêu chuẩn này sẽ bị ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật. Nghiên cứu “Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp vừa và nhỏ: phân tích biên ngẫu nhiên và các mô hình tỷ lệ” thực hiện bởi Hoàng Thị Thu Hà (2022), sử dụng bộ số liệu lấy từ Viện Khoa học Lao động và Xã hội với 2649 quan sát và 835 biến.

Hiệu quả kỹ thuật được tính toán bằng phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên (SFA) và các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu qua kỹ thuật được héi quy bằng mô hình Logit. Một điều đáng chú ý là theo kết quả nghiên cứu, năng suất lao động có ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả kỹ thuật, đi ngược lại quan điểm phổ biến cũng như một số nghiên cứu đi trước là năng suất lao động giúp nâng cao hiệu quả kỹ thuật. Tác giả Thu Hà nhận xét rằng điều này có thể do thiếu hụt biến quan trọng chưa chon đúng biến đại diện phù hợp. Các biến bổ sung được đề xuất tham khảo là biên vôn xã hội và biên hoạt động xuât khâu.

Nguyễn Minh Ngoc (2016), thực hiện nghiên cứu “Tac Động Của Nghiên Cứu Và Phát Triển, Tiếp Nhận Công Nghệ Đến Kết Quả Kinh Doanh Ở Các Doanh Nghiệp Ché Tạo - Chế Biến”. Mục đích của bài nghiên cứu này nhằm khám phá và đánh giá tác động trực tiếp và gián tiếp của nghiên cứu và phát triển, tiếp nhận công nghệ đến kết quả kinh doanh của các doanh nghiệp chế biến - chế tạo. Số liệu của bài nghiên cứu được thu thập từ kết quả khảo sát 105 doanh nghiệp chế biến - chế tạo. Trong nghiên cứu nay, hai yếu tố quan trọng tác động đến hiệu qua kỹ thuật là yếu tố tiếp nhận công nghệ và yếu tố nghiên cứu và phát triển.

Cuối bài báo cáo, nghiên cứu đề xuất các doanh nghiệp công nghiệp chế biến, chế tạo cần phải cân đối hợp lý giữa chi phí nghiên cứu và nguồn lợi có thé nhận được đến từ nghiên cứu, phát triển công nghệ. Nghiên cứu về “Phân tích hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng thương mại cỗ phan tại Việt Nam” của Nguyễn Minh Kiều và Nguyễn Ngọc Thùy Trang (2020). Nghiên cứu này tính toán hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng thương mại bằng cả phương pháp phân tích bao dữ liệu (DEA) và phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên (SFA). Về các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật, nghiên cứu sử dụng kết hợp nhiều mô hình khác nhau như bình phương tối thiểu gdp (Pooled OLS), mô hình tác động ngẫu nhiên (FEM), phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất (GLS).

Nghiên cứu kết luận rằng các chỉ số thuộc nhóm quản lý như ROA và ETA có ảnh hưởng đặc biệt đến hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng thương mại cổ phan tại Việt Nam. Tài liệu nước ngoài Theo các tác giả Barnabé Walheer, Ming He (2020) trong công bố khoa học “Technical efficiency and technology gap of the manufacturing industry in China: Does firm ownership matter?” do lường hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp ngành chế biến chế, chế tạo Trung Quốc và xoáy sâu vào câu hỏi: Quyền sở hữu tư nhân có ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật? Nghiên cứu được thực hiện trên quy mô rất lớn, sử dụng dữ liệu của 555 000 doanh nghiệp trong khoảng thời gian từ 1999 đến 2007, với hơn 2 triệu quan sát. Hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp được tính toán bằng một phương pháp “dựa trên DEA”, tức các nhà nghiên cứu đã phát triển một mô hình tính hiệu quả kỹ thuật dựa trên phương pháp phân tích bao dữ liệu (DEA), cộng thêm một số cải tiến và thay đôi cho phù hợp với tình huéng bài nghiên cứu sở hữu lượng mẫu rất lớn. Kết quả nghiên cứu xác nhận rằng sở hữu tư nhân là yếu tố rất quan trọng nhằm cải thiện hiệu quả kỹ thuật.

Điều này thể hiện đặc biệt rõ rằng khi các doanh nghiệp nước ngoài có hiệu quả kỹ thuật cao hơn hắn so với các doanh nghiệp nội địa, đặc biệt là doanh nghiệp nhà nước. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng trình độ khoa học kỹ thuật cũng giúp tăng hiệu quả kỹ thuật, và các thành tựu khoa học kỹ thuật có thé được nhận chuyền giao từ nước ngoài. Cuối cùng, nghiên cứu đề xuất rằng đối với các quốc gia dang trong quá trình chuyên đổi và mong muốn phát triển kinh tế, thì việc có các chính sách tư nhân hóa doanh nghiệp nhà nước là điều cần thiết. Nghiên cứu “dn Economic Analysis of Technical Efficiency of MSMEs in India” của Sadhana Singh và các cộng sự (2022) tìm hiểu về hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp vừa và nhỏ ở An Độ.

Nghiên cứu đo lường hiệu quả kỹ thuật bang phương pháp phân tích bao đữ liệu (DEA). Trong nghiên cứu này, yếu tố khu vực địa lý là một tác nhân quan trọng ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật. Điều này được giải thích là mức độ chênh lệch giữa khu vực nông thôn và thành thị của Ấn Độ vẫn còn rất lớn. Vì vậy các khu vụ thành thị đang phát triển với thị trường việc làm năng động, có thé thu hút được lượng nhân công rất lớn từ khu vực nông thôn với giá rẻ, từ đó tạo ra lợi thê vê mặt sản xuât và nâng cao hiệu quả kỹ thuật.

Khoảng trống nghiên cứu Các công trình nghiên cứu khoa học về hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp chế biến và chế tạo hiện nay đa số tìm hiểu, phân tích và đánh giá một hay vài nhóm doanh nghiệp cụ thé. Đặc biệt, trong thời kỳ Covid - 19, không có nhiều bài nghiên cứu mới về các doanh nghiệp chế biến, chế tạo trong giai đoạn này. Vi vậy, trong bài nghiên cứu nay sẽ phân tích rõ hon và đưa ra những đánh gia khái quát về hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp chế biến, chế tạo tại Việt Nam trong thời kỳ Covid - 19. Bài nghiên cứu sẽ cho thấy thực trạng về hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp này trước và trong thời kỳ Covid - 19 để từ đó đưa ra những đánh giá, nhận xét tổng hợp nhất.

Cuối cùng, dựa vào những kết quả trên, bài nghiên cứu đề xuất giải pháp nâng cao hiệu quả kỹ thuật và góp phần định hướng xây dựng chiến lược phát triển mới cho các doanh nghiệp chế biến, chế tạo tại Việt Nam trong thời kỳ Covid — 19. Ngành công nghiệp chế biến chế tạo a.