Luận án tiến sĩ về mô hình tham số trong ước lượng hiệu quả và năng suất của doanh nghiệp Việt Nam

Tài liệu chuyên sâu Mô hình tham số trong ước lượng hiệu quả và năng suất doanh nghiệp Việt Nam, phân tích đa chiều, cung cấp kiến thức nền tảng vững

• Tác giả: Nguyễn Văn
• Người hướng dẫn: PGS. Ngô Văn
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế Quốc Dân
• Chuyên ngành: Toán Kinh Tế
• Đề tài: Mô Hình Tham Số Trong Ước Lượng Hiệu Quả Và Năng Suất Của Các Doanh Nghiệp Việt Nam
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG
• DANH MỤC HÌNH
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU.Những vấn đề căn bản về năng suất và hiệu quả
• 1.1. Hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả phân bổ, hiệu quả kinh tế và hiệu quả quy mô
• 1.2. Cải thiện hiệu quả kĩ thuật (TEC), tiến bộ công nghệ (TC) và tăng trưởng TFP
• 1.3. Tổng quan nghiên cứu về ước lượng hiệu quả kỹ thuật và năng suất nhân tố tổng hợp
• 1.3.1. Các nghiên cứu nước ngoài
• 1.3.2. Các nghiên cứu trong nước
• 1.4. Tổng quan các nghiên cứu về nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả doanh nghiệp
• 1.5. Khoảng trống nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Các mô hình lý thuyết
• 2.1.1. Mô hình SFA
• 2.1.2. Mô hình Meta Frontier
• 2.1.3. Mô hình SVFA
• 2.2. Dữ liệu sử dụng
• 2.2.1. Nguồn dữ liệu
• 2.2.2. Quy trình xử lý dữ liệu
• 2.2.3. Biến số trong các mô hình
• 2.3. Khung nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG VỀ HIỆU QUẢ VÀ NĂNG SUẤT CỦA CÁC DOANH NGHIỆP VIỆT NAM
• 3.1. Thực trạng phát triển doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn 2012-2016
• 3.1.1. Thực trạng phát triển theo khu vực doanh nghiệp
• 3.1.2. Thực trạng phát triển theo nhóm ngành kinh tế
• 3.1.3. Thực trạng phát triển theo quy mô doanh nghiệp
• 3.2. Năng suất và hiệu quả hoạt động của các các doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn 2012-2016
• 3.2.1. Năng suất lao động của các doanh nghiệp
• 3.2.2. Hiệu suất vốn của các doanh nghiệp
• 3.3. Thực trạng ngành Dệt may-Da giày Việt Nam
• 3.3.1. Thực trạng phát triển của ngành Dệt may-Da giày giai đoạn 2012-2016
• 3.3.2. Năng suất và hiệu quả hoạt động của ngành Dệt may-Da giày giai đoạn 2012-2016
• 3.4. Thống kê mô tả của các biến trong các mô hình
• 3.5. Thống kê mô tả của các biến trong các khu vực doanh nghiệp Việt Nam
• 3.6. Thống kê mô tả của các biến trong nghành Dệt may-Da giày
• 4. CHƯƠNG 4: ƯỚC LƯỢNG HIỆU QUẢ KỸ THUẬT VÀ NĂNG SUẤT NHÂN TỐ TỔNG HỢP BẰNG CÁC MÔ HÌNH THAM SỐ
• 4.1. Kết quả ước lượng cho các doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn 2012-2016
• 4.1.1. Kết quả ước lượng bằng mô hình SFA
• 4.1.2. Kết quả ước lượng bằng mô hình meta-frontier
• 4.1.3. Kết quả ước lượng bằng mô hình SVFA
• 4.2. Kết quả ước lượng cho ngành Dệt may-Da giày
• 4.2.1. Kết quả ước lượng bằng meta-frontier SFA cho ngành Dệt may-Da giày108
• 4.2.2. Kết quả ước lượng bằng mô hình SVFA cho ngành Dệt may-Da giày
• KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ ĐÃ CÔNG BỐ
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Mô hình tham số trong ước lượng hiệu quả

Mô hình tham số đóng vai trò quan trọng trong việc ước lượng hiệu quả và năng suất của các doanh nghiệp Việt Nam. Các mô hình này giúp xác định mức độ hiệu quả kỹ thuật (TE) và năng suất nhân tố tổng hợp (TFP) của doanh nghiệp. Việc áp dụng các mô hình như SFA (Stochastic Frontier Analysis) và meta-frontier cho phép phân tích sâu sắc hơn về hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp. Theo Battese và Coelli (1992), mô hình SFA cung cấp một cách tiếp cận mạnh mẽ để đo lường hiệu quả kỹ thuật, trong khi mô hình meta-frontier cho phép so sánh hiệu quả giữa các nhóm doanh nghiệp khác nhau. Điều này rất cần thiết trong bối cảnh doanh nghiệp Việt Nam đang đối mặt với nhiều thách thức trong việc nâng cao năng suất và hiệu quả kinh doanh.

1.1. Các mô hình lý thuyết

Các mô hình lý thuyết về ước lượng hiệu quả bao gồm mô hình SFA, mô hình meta-frontier và mô hình SVFA (Stochastic Varying Frontier Analysis). Mô hình SFA được sử dụng rộng rãi để ước lượng hiệu quả kỹ thuật của doanh nghiệp, trong khi mô hình meta-frontier cho phép đánh giá hiệu quả giữa các nhóm doanh nghiệp có công nghệ khác nhau. Mô hình SVFA, được phát triển bởi Kalirajan và Obwona, cung cấp một cái nhìn linh hoạt hơn về hiệu quả khi xem xét sự biến đổi của công nghệ theo thời gian. Việc áp dụng các mô hình này giúp các nhà nghiên cứu và quản lý có cái nhìn tổng quan về hiệu quả và năng suất của doanh nghiệp, từ đó đưa ra các giải pháp cải thiện phù hợp.

II. Đánh giá năng suất doanh nghiệp Việt Nam

Năng suất doanh nghiệp Việt Nam trong giai đoạn 2012-2016 cho thấy sự phát triển không đồng đều giữa các ngành và quy mô doanh nghiệp. Theo thống kê, năng suất lao động của các doanh nghiệp nhỏ và vừa thường thấp hơn so với các doanh nghiệp lớn. Điều này phản ánh sự khác biệt trong khả năng tiếp cận công nghệ và nguồn lực. Việc đánh giá năng suất không chỉ dựa vào các chỉ số tài chính mà còn cần xem xét các yếu tố như hiệu quả kỹ thuật và tiến bộ công nghệ. Các nghiên cứu cho thấy rằng, để nâng cao năng suất, doanh nghiệp cần cải thiện quy trình sản xuất và áp dụng công nghệ mới. Điều này không chỉ giúp tăng cường hiệu quả kinh doanh mà còn góp phần vào sự phát triển bền vững của nền kinh tế.

2.1. Thực trạng năng suất

Thực trạng năng suất của các doanh nghiệp Việt Nam cho thấy nhiều thách thức trong việc cải thiện hiệu quả. Năng suất lao động trong ngành Dệt may-Da giày, một trong những ngành chủ lực của Việt Nam, đã có sự cải thiện nhưng vẫn còn thấp so với các nước trong khu vực. Các yếu tố như công nghệ lạc hậu, quản lý kém và thiếu nguồn nhân lực chất lượng cao đã ảnh hưởng đến năng suất. Để cải thiện tình hình này, cần có các chính sách hỗ trợ doanh nghiệp trong việc tiếp cận công nghệ mới và đào tạo nguồn nhân lực. Việc nâng cao năng suất không chỉ giúp doanh nghiệp tồn tại mà còn tạo ra giá trị gia tăng cho nền kinh tế.

III. Phân tích hiệu quả kinh doanh

Phân tích hiệu quả kinh doanh là một phần quan trọng trong việc đánh giá hoạt động của doanh nghiệp. Hiệu quả kinh doanh không chỉ được đo bằng lợi nhuận mà còn phải xem xét đến các yếu tố như hiệu quả sử dụng tài nguyên và khả năng cạnh tranh. Các chỉ số như ROA (Return on Assets) và ROE (Return on Equity) thường được sử dụng để đánh giá hiệu quả tài chính của doanh nghiệp. Tuy nhiên, để có cái nhìn toàn diện hơn, cần kết hợp với các chỉ số về hiệu quả kỹ thuật và năng suất. Việc phân tích này giúp các nhà quản lý nhận diện được điểm mạnh và điểm yếu trong hoạt động kinh doanh, từ đó đưa ra các quyết định chiến lược phù hợp.

3.1. Các chỉ số hiệu quả

Các chỉ số hiệu quả như ROA và ROE cung cấp thông tin quan trọng về khả năng sinh lời của doanh nghiệp. Tuy nhiên, để đánh giá chính xác hơn, cần xem xét các yếu tố bên ngoài như môi trường kinh doanh và chính sách của nhà nước. Việc áp dụng các mô hình tham số trong phân tích hiệu quả giúp xác định rõ hơn các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh. Các nghiên cứu cho thấy rằng, doanh nghiệp nào có khả năng tối ưu hóa quy trình sản xuất và quản lý tốt nguồn lực sẽ có hiệu quả cao hơn. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cải tiến quy trình và áp dụng công nghệ mới trong việc nâng cao hiệu quả kinh doanh.

Nội dung chính

Tổng quan luận án

Đề tài luận án tiến sĩ "Các mô hình tham số trong ước lượng hiệu quả và năng suất của các doanh nghiệp Việt Nam" do nghiên cứu sinh Nguyễn Văn thực hiện tại Trường Đại học Kinh tế Quốc dân (Hà Nội, năm 2019), dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. Ngô Văn Thứ, thuộc chuyên ngành Toán kinh tế (mã số: 9310101).

Nghiên cứu xuất phát từ yêu cầu đổi mới mô hình tăng trưởng kinh tế của Việt Nam theo định hướng chuyển dịch từ chiều rộng sang kết hợp chiều sâu được xác định tại Văn kiện Đại hội XII của Đảng. Việc chuyển đổi này đòi hỏi phải đánh giá khách quan chất lượng tăng trưởng kinh tế thông qua tiêu chí hiệu quả kỹ thuật và năng suất của khu vực doanh nghiệp. Về mặt học thuật, việc đo lường hiệu quả kỹ thuật (TE) và năng suất nhân tố tổng hợp (TFP) tại Việt Nam trước đây chủ yếu sử dụng phương pháp phi tham số (phân tích bao dữ liệu - DEA) hoặc phương pháp tham số truyền thống (phân tích biên ngẫu nhiên - SFA). Tuy nhiên, DEA nhạy cảm với các quan sát ngoại lai và bỏ qua nhiễu thống kê; trong khi SFA truyền thống giả định mọi doanh nghiệp có cùng tham số công nghệ, sử dụng hệ số phản ứng trung bình nên không phản ánh được mức độ quan trọng riêng của từng đầu vào ở từng doanh nghiệp và nhạy cảm với giả định phân phối của sai số phi hiệu quả. Đồng thời, các nghiên cứu trước đây chủ yếu tập trung vào đặc tính nội tại của doanh nghiệp mà chưa kết hợp đánh giá tác động của môi trường thể chế kinh doanh cấp tỉnh trên mẫu dữ liệu diện rộng giai đoạn hậu khủng hoảng tài chính.

Luận án xác định hai mục tiêu nghiên cứu cụ thể:

1. Phân tích hiệu quả kỹ thuật, tiến bộ công nghệ, năng suất nhân tố tổng hợp và khoảng cách công nghệ của các doanh nghiệp Việt Nam thông qua việc áp dụng các mô hình hàm sản xuất biên ngẫu nhiên (SFA), đường biên sản xuất chung (meta-frontier) và mô hình hệ số biến đổi ngẫu nhiên (SVFA) cho toàn bộ khối doanh nghiệp và một ngành kinh tế cụ thể.
2. Phân tích tác động của các nhân tố thuộc đặc tính doanh nghiệp và thể chế môi trường kinh doanh đến hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp Việt Nam.

Mục tiêu nghiên cứu được cụ thể hóa thông qua hai câu hỏi nghiên cứu:

1. Những mô hình tham số phổ biến nào trên thế giới hiện nay dùng để đo lường, phân tích hiệu quả kỹ thuật và năng suất nhân tố tổng hợp của các doanh nghiệp?
2. Những mô hình tham số này phù hợp như thế nào trong việc đo lường phân tích hiệu quả kỹ thuật, tiến bộ công nghệ, khoảng cách công nghệ và năng suất nhân tố tổng hợp của các doanh nghiệp Việt Nam?

Đối tượng nghiên cứu của luận án là hiệu quả kỹ thuật và năng suất nhân tố tổng hợp của các doanh nghiệp Việt Nam. Phạm vi nghiên cứu về mặt không gian và đối tượng mẫu bao gồm các doanh nghiệp quy mô nhỏ, vừa và lớn (theo tiêu chí phân loại tại Nghị định 56/2009/NĐ-CP của Chính phủ, không đưa nhóm doanh nghiệp siêu nhỏ vào mô hình) trên phạm vi cả nước; đồng thời chọn lọc phân tích chuyên sâu ngành Dệt may - Da giày. Phạm vi thời gian nghiên cứu kéo dài 05 năm, từ năm 2012 đến năm 2016.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Tổng quan tài liệu trong luận án hệ thống hóa các hướng tiếp cận lý thuyết và thực nghiệm trên thế giới và tại Việt Nam:

Về phương pháp luận đo lường năng suất và hiệu quả:

• Hướng tiếp cận hàm sản xuất gộp và hạch toán tăng trưởng: Khởi xướng bởi Solow (1957) với giả định hiệu quả kỹ thuật tối đa và tăng trưởng TFP đồng nhất với tiến bộ công nghệ (TC). Các nghiên cứu bổ sung bao gồm Domar (1961), Leibenstein (1966), Beckmann và cộng sự (1972) đưa biến xu hướng thời gian vào hàm sản xuất, Capalbo (1988) tính đến quy mô.
• Hướng tiếp cận bán tham số: Olley và Pakes (1996) sử dụng biến đầu tư để kiểm soát nội sinh và cú sốc năng suất; Levinsohn và Petrin (2003) phát triển sử dụng chi phí nguyên vật liệu trung gian.
• Hướng tiếp cận chỉ số phi tham số: Dựa trên chỉ số Hicks-Moorsteen (1961), Diewert (1992a, 1992b) với các dạng chỉ số Fisher, Tornquist, Laspeyres, Paasche.
• Hướng tiếp cận phân tích bao dữ liệu (DEA): Farrell (1957) khởi xướng; Charnes, Cooper và Rhodes (1978) thiết lập mô hình hiệu suất không đổi theo quy mô (CRS); Banker, Charnes và Cooper (1984), Färe và cộng sự (1983) mở rộng cho hiệu suất thay đổi theo quy mô (VRS); Caves, Christensen và Diewert (1982a) cùng Färe, Grosskopf, Norris và Zhang (1994) xây dựng mô hình Malmquist TFP; Simar và Wilson (1998, 1999) đưa kỹ thuật bootstrap để suy diễn thống kê.
• Hướng tiếp cận phân tích biên ngẫu nhiên (SFA): Aigner và Chu (1968), Meeusen và Van den Broeck (1977), Aigner, Lovell và Schmidt (1977); Battese và Coelli (1992, 1995) xây dựng mô hình dữ liệu mảng ước lượng đồng thời hàm sản xuất biên và mô hình phi hiệu quả kỹ thuật.
• Hướng tiếp cận đường biên sản xuất chung (Meta-frontier SFA): Battese và Rao (2002), Battese, Rao và O'Donnell (2004), O'Donnell, Rao và Battese (2008) phát triển nhằm đo lường tỷ suất khoảng cách công nghệ (TGR) giữa các nhóm; Pastor và Lovell (2005) cùng Oh và Lee (2010) phát triển chỉ số Malmquist TFP toàn cục (Global Malmquist).
• Hướng tiếp cận hệ số biến đổi ngẫu nhiên (SVFA): Kalirajan và Obwona (1994) xây dựng mô hình dựa trên thuật toán của Hildreth và Houck (1968), Griffiths (1972); Huang và Liu (1994) và Nguyễn Linh Sơn (2011) cải tiến các giả định ràng buộc toán học.

Về các nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam:

• Đo lường TFP vĩ mô và ngành: Nguyễn Thị Tuệ Anh, Lê Xuân Bá và cộng sự (2005) áp dụng hàm Cobb-Douglas giai đoạn 1990-2004 chỉ ra đóng góp của TFP dưới 10%; Nguyễn Thị Cành (2009) tính toán tỷ phần đóng góp của vốn (73%), lao động (2,5%) và TFP (24,5%).
• Ứng dụng SFA và DEA truyền thống: Nguyễn Khắc Minh và cộng sự (2007) ước lượng TE của 1.492 doanh nghiệp nhỏ và vừa đạt 49,9%; Phạm Thái Hưng và cộng sự (2010) tính TE ngành công nghiệp chế tạo đạt 62%; Vũ Hoàng Dương (2016) ước lượng TE khối FDI ngành chế tạo đạt 60%.
• Ứng dụng Meta-frontier: Hồ (2014) áp dụng cho nông nghiệp Việt Nam; Viết và cộng sự (2018), Minh và cộng sự (2019) áp dụng mô hình biên ngẫu nhiên của Huang và Liu (2014).
• Nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng đến TE: Timmer (1971), Pitt và Lee (1981), Admassie và Matambalya (2002), Chu và Kalirajan (2011), Rios và Shively (2004), Nikaido (2004), Nguyễn Khắc Minh (2005), Nguyễn Quốc Nghị (2011), Phạm Thế Anh (2014).

Khoảng trống nghiên cứu được luận án lựa chọn giải quyết:

• Thiếu vắng các nghiên cứu thực nghiệm sử dụng mô hình SVFA để ước lượng hàm sản xuất biên với hệ số biến đổi ngẫu nhiên tại Việt Nam.
• Cần giải quyết sự khác biệt công nghệ giữa các khu vực doanh nghiệp (nhà nước, tư nhân, FDI) thông qua mô hình Meta-frontier SFA kết hợp kiểm định thống kê.
• Thiếu các đánh giá đồng thời tác động của đặc tính doanh nghiệp và các chỉ số thể chế môi trường kinh doanh cấp tỉnh (PCI) đối với hiệu quả kỹ thuật trên bộ dữ liệu diện rộng giai đoạn 2012-2016.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Luận án dựa trên nền tảng lý thuyết sản xuất vi mô và kinh tế lượng tham số:

Khung lý thuyết và các khái niệm cơ bản

• Hiệu quả kỹ thuật (TE): Khả năng tối đa hóa sản lượng từ một tập hợp đầu vào cho trước, hoặc tối thiểu hóa đầu vào để đạt mức sản lượng xác định (Farrell, 1957).
• Mối quan hệ giữa các loại hiệu quả: Tổng hiệu quả kỹ thuật (TE) bằng tích của hiệu quả kỹ thuật thuần túy (PE - khi hiệu suất thay đổi theo quy mô) và hiệu quả quy mô (SE): $$\text{TE} = \text{SE} \times \text{PE}$$
• Phân rã tăng trưởng TFP: Năng suất nhân tố tổng hợp được cấu thành từ sự thay đổi hiệu quả kỹ thuật (TEC) và tiến bộ công nghệ (TC). Đối với mô hình Meta-frontier SFA, TFP được phân rã thành ba thành phần: $$M^* = \text{TEC} \times \text{TGC} \times \text{TC}$$ Trong đó TGC là sự thay đổi khoảng cách công nghệ giữa các thời kỳ.

Các mô hình kinh tế lượng tham số

1. Mô hình SFA (Battese và Coelli, 1992, 1995): Hàm sản xuất biên dạng Cobb-Douglas có dạng logarit: $$\ln q_{it} = \beta_0 + \sum_{j} \beta_j \ln x_{jit} + v_{it} - u_{it}$$ Trong đó $v_{it} \sim N(0, \sigma_v^2)$ là nhiễu ngẫu nhiên; $u_{it} \ge 0$ là sai số phi hiệu quả kỹ thuật, tuân theo phân phối chuẩn cụt $N(m_{it}, \sigma_u^2)$ với mô hình phi hiệu quả $m_{it} = z_{it}\delta + w_{it}$. Điểm hiệu quả kỹ thuật được xác định: $\text{TE}{it} = \exp(-u{it})$.

2. Mô hình Meta-frontier SFA (Battese và cộng sự, 2004; O'Donnell và cộng sự, 2008): Ước lượng đường biên ngẫu nhiên riêng cho từng nhóm $k$ ($k = 1, 2, \dots, K$ đại diện cho các khu vực sở hữu: nhà nước, tư nhân, FDI). Sau đó xác định đường biên sản xuất chung phủ lên tất cả các đường biên nhóm bằng cách giải bài toán quy hoạch tuyến tính cực tiểu hóa tổng độ lệch tuyệt đối: $$\min_{\beta^} \sum_{i=1}^H \sum_{t=1}^T |\ln f(x_{it}; \beta^) - \ln f(x_{it}; \hat{\beta}^k)| \quad \text{với ràng buộc} \quad \ln f(x_{it}; \beta^) \ge \ln f(x_{it}; \hat{\beta}^k)$$ Tỷ suất khoảng cách công nghệ được tính bằng: $$\text{TGR}{it}^k = \frac{\text{TE}{it}^}{\text{TE}{it}^k} = \frac{\exp(x{it}\beta^k)}{\exp(x_{it}\beta^)}$$ Hiệu quả kỹ thuật đối với đường biên chung: $\text{TE}_{it}^ = \text{TE}{it}^k \times \text{TGR}{it}^k$.

3. Mô hình SVFA (Kalirajan và Obwona, 1994; cải tiến bởi Nguyễn Linh Sơn, 2011): Hàm sản xuất có hệ số thay đổi theo từng doanh nghiệp: $$y_i = \sum_{j=1}^K \beta_{ij} x_{ij} = \sum_{j=1}^K x_{ij}(\beta_j + v_{ij}) = \sum_{j=1}^K x_{ij}\beta_j + u_i$$ Sử dụng bài toán quy hoạch toàn phương của Hildreth và Houck (1968), phương pháp xấp xỉ liên tiếp của Hildreth (1958) để ước lượng ma trận hiệp phương sai $\hat{\Theta}$, sau đó ước lượng GLS để tìm hệ số trung bình $\beta$, hệ số thực tế $\beta_{ij}$ theo Griffiths (1972), và xác định đường biên tối ưu $\beta_j^* = \max_i(\beta_{ij})$.

4. Mô hình chỉ số Malmquist TFP toàn cục (Pastor và Lovell, 2005; Oh và Lee, 2010): Phân rã chỉ số Malmquist toàn cục: $$M_G = \text{TEC} \times \text{BPC} \times \text{TGC}$$ Trong đó BPC (Best Practice Gap Change) đo lường sự thay đổi khoảng cách hoạt động tối ưu.

Nguồn dữ liệu và biến số

• Nguồn dữ liệu: Bộ dữ liệu Điều tra Doanh nghiệp hàng năm giai đoạn 2012-2016 của Tổng cục Thống kê (GSO) và dữ liệu Chỉ số Năng lực cạnh tranh cấp tỉnh (PCI) giai đoạn 2012-2016.
• Xử lý dữ liệu: Làm sạch, loại bỏ doanh nghiệp siêu nhỏ, lọc các quan sát lỗi và xử lý giá trị khuyết tật; phân tách theo ba hình thức sở hữu (Doanh nghiệp nhà nước, Doanh nghiệp ngoài nhà nước/tư nhân, Doanh nghiệp FDI).
• Biến đầu ra ($Y$): Giá trị gia tăng hoặc doanh thu thuần.
• Biến đầu vào ($X$): Vốn (tổng tài sản hoặc tài sản cố định), Lao động (số lao động bình quân năm).
• Biến giải thích phi hiệu quả ($Z$): Nhóm đặc tính doanh nghiệp (độ tuổi, quy mô, vị trí địa lý vùng miền, khu công nghiệp/khu chế xuất, tham gia xuất nhập khẩu/thương mại quốc tế) và Nhóm thể chế kinh doanh (các chỉ số thành phần PCI như Chi phí gia nhập thị trường, Tính năng động và tiên phong, Dịch vụ hỗ trợ doanh nghiệp...).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Cơ sở lý luận và tổng quan nghiên cứu

Chương này tập trung trình bày các khái niệm kinh tế học vi mô nền tảng về năng suất và các loại hiệu quả (kỹ thuật, phân bổ, kinh tế, quy mô). Tác giả làm rõ cơ chế phân rã tăng trưởng sản lượng thành đóng góp của đầu vào, cải thiện hiệu quả kỹ thuật (TEC) và tiến bộ công nghệ (TC). Tiếp đó, chương 1 hệ thống hóa toàn diện các công trình nghiên cứu trên thế giới và ở Việt Nam về các phương pháp đo lường (Solow, DEA, SFA, Meta-frontier, SVFA), tổng kết các nhân tố tác động đến hiệu quả kỹ thuật và chỉ rõ khoảng trống nghiên cứu cần được giải quyết.

Chương 2: Phương pháp nghiên cứu

Chương 2 trình bày chi tiết cấu trúc toán học và quy trình ước lượng của các mô hình tham số:

• Thiết lập mô hình SFA dữ liệu mảng của Battese và Coelli (1992, 1995) theo dạng hàm Cobb-Douglas.
• Xây dựng bài toán quy hoạch tuyến tính cho mô hình Meta-frontier SFA của O'Donnell và cộng sự (2008), các chỉ số TGR, TGC và phân rã TFP.
• Mô tả thuật toán quy hoạch toàn phương ước lượng mô hình SVFA của Kalirajan và Obwona (1994) và các bước xấp xỉ liên tiếp của Hildreth (1958), cùng đóng góp nới lỏng giả định của Nguyễn Linh Sơn (2011).
• Trình bày mô hình chỉ số năng suất Malmquist TFP toàn cục của Pastor và Lovell (2005) cùng Oh và Lee (2010).
• Mô tả quy trình thu thập, xử lý bộ dữ liệu GSO và PCI giai đoạn 2012-2016, phân định hệ thống biến số đầu vào, đầu ra và các biến giải thích.

Chương 3: Thực trạng về hiệu quả và năng suất của các doanh nghiệp Việt Nam

Chương 3 sử dụng phương pháp thống kê mô tả phân tích toàn cảnh hoạt động của các doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn 2012-2016:

• Cơ cấu doanh nghiệp nhỏ, vừa và lớn theo loại hình sở hữu, ngành kinh tế và quy mô. Nhóm doanh nghiệp nhỏ, vừa và lớn chiếm hơn 80% tổng lao động và trên 70% tổng vốn đầu tư của toàn bộ khối doanh nghiệp.
• Thực trạng năng suất lao động, hiệu suất vốn, giá trị gia tăng trên vốn và trên lao động.
• Tỷ lệ doanh nghiệp có tỷ suất sinh lời ROA và ROE dương theo từng nhóm phân loại.
• Thực trạng chuyên sâu ngành Dệt may - Da giày: Ngành có quy mô trên 6.000 doanh nghiệp, thu hút hơn 2,5 triệu lao động, tổng vốn đầu tư gần 700 nghìn tỷ đồng, kim ngạch xuất khẩu năm 2016 đạt trên 28,5 tỷ USD.
• Bảng thống kê mô tả giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị cực đại và cực tiểu của các biến số đầu vào (vốn, lao động) và đầu ra trong mô hình kinh tế lượng cho toàn bộ doanh nghiệp và riêng ngành Dệt may - Da giày.

Chương 4: Ước lượng hiệu quả kỹ thuật và năng suất nhân tố tổng hợp bằng các mô hình tham số

Chương 4 trình bày toàn bộ kết quả ước lượng thực nghiệm:

• Ước lượng mô hình SFA: Hàm sản xuất biên cho toàn bộ doanh nghiệp giai đoạn 2012-2016; kiểm định LR về sự hiện diện của phi hiệu quả kỹ thuật ($u_{it}$); phân phối điểm TE và phân rã các chỉ số TEC, TC, TFP.
• Ước lượng mô hình Meta-frontier SFA: Ước lượng đường biên nhóm cho khu vực nhà nước, tư nhân, FDI; xác định đường biên sản xuất chung; tính toán tỷ suất khoảng cách công nghệ (TGR), thay đổi khoảng cách công nghệ (TGC), thay đổi hiệu quả kỹ thuật (TEC) và tăng trưởng TFP giữa các khu vực.
• Ước lượng mô hình SVFA (K&O): Hệ số ước lượng trung bình và hệ số biên của hàm sản xuất; phân phối điểm TE theo từng khu vực và từng ngành kinh tế.
• Ước lượng các nhân tố tác động đến hiệu quả kỹ thuật: Mô hình hồi quy xác định ảnh hưởng của đặc tính doanh nghiệp (vùng miền Đông Nam Bộ, Đồng bằng sông Cửu Long; hình thức sở hữu FDI; quy mô lớn; khu công nghiệp/khu chế xuất; thương mại quốc tế) và các nhân tố môi trường kinh doanh PCI (gia nhập thị trường, hỗ trợ doanh nghiệp).
• Kết quả ước lượng chuyên sâu cho ngành Dệt may - Da giày: So sánh giữa mô hình Meta-frontier SFA và mô hình SVFA về các chỉ số TE, TGR, TGC, TEC, TC và tăng trưởng TFP của ngành.

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp về mặt lý luận

• Hệ thống hóa khung phân tích thực nghiệm so sánh đa mô hình tham số (SFA, Meta-frontier SFA, SVFA) trong việc đánh giá hiệu quả kỹ thuật và năng suất doanh nghiệp.
• Nghiên cứu thực nghiệm áp dụng mô hình hệ số biến đổi ngẫu nhiên (SVFA) của Kalirajan và Obwona (1994) trên dữ liệu doanh nghiệp Việt Nam, hoàn thiện quy trình ước lượng hệ số trung bình và hệ số biên đối với dữ liệu cắt ngang.
• Tích hợp đồng thời các biến đặc tính doanh nghiệp và các biến thể chế môi trường kinh doanh cấp tỉnh (PCI) vào mô hình phân tích nguyên nhân phi hiệu quả kỹ thuật.

Đóng góp về mặt thực tiễn

• Bằng chứng thực nghiệm từ các mô hình cho thấy hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn 2012-2016 ở mức thấp: đạt 57,29% theo mô hình SFA và 43,50% theo mô hình SVFA. Dư địa cải thiện hiệu quả kỹ thuật so với đường biên công nghệ chung còn lớn.
• Tăng trưởng TFP toàn khu vực doanh nghiệp đạt mức 5,60% (theo mô hình SFA) và 4,57% (theo mô hình Meta-frontier SFA). Yếu tố đóng góp chính là tiến bộ công nghệ (TC) trong SFA và cải thiện hiệu quả kỹ thuật nội bộ nhóm (TEC) trong Meta-frontier SFA.
• Xác lập khoảng cách công nghệ rõ rệt giữa ba khu vực sở hữu: Khu vực FDI có trình độ công nghệ cao nhất (TGR tiệm cận 1), tiếp đến là khu vực nhà nước, và khu vực doanh nghiệp tư nhân có công nghệ lạc hậu nhất. Chỉ số TGC suy giảm phản ánh khoảng cách công nghệ giữa các khu vực có xu hướng giãn rộng trong giai đoạn nghiên cứu.
• Ngành Dệt may - Da giày đạt điểm TE trung bình theo mô hình SVFA là 43,20%. Tăng trưởng TFP của ngành đạt bình quân 14,00%/năm. Cả ba thành phần TEC, TGC và TC của ngành đều tăng trưởng dương, trong đó tiến bộ công nghệ (TC) đóng vai trò chủ đạo, và khoảng cách công nghệ giữa các khu vực sở hữu trong ngành đang dần được thu hẹp.
• Về các nhân tố tác động: Các doanh nghiệp thuộc vùng Đông Nam Bộ và Đồng bằng sông Cửu Long, doanh nghiệp FDI, doanh nghiệp quy mô lớn, doanh nghiệp hoạt động trong khu công nghiệp/khu chế xuất, và doanh nghiệp tham gia thương mại quốc tế có hiệu quả kỹ thuật cao hơn. Về môi trường thể chế, các chỉ số "Gia nhập thị trường" và "Hỗ trợ doanh nghiệp" có tác động tích cực, làm giảm mức độ phi hiệu quả kỹ thuật.

Chỉ tiêu / Tham số	Mô hình SFA	Mô hình Meta-frontier SFA	Mô hình SVFA (K&O)
Hiệu quả kỹ thuật bình quân (Toàn bộ DN)	57,29%	-	43,50%
Hiệu quả kỹ thuật bình quân (Ngành Dệt may - Da giày)	-	-	43,20%
Tăng trưởng TFP bình quân (Toàn bộ DN)	5,60%/năm	4,57%/năm	-
Tăng trưởng TFP bình quân (Ngành Dệt may - Da giày)	-	14,00%/năm	-
Thành phần đóng góp chính vào TFP	Tiến bộ công nghệ (TC)	Cải thiện hiệu quả (TEC)	-
Trình độ công nghệ giữa các khu vực sở hữu	Đồng nhất	FDI > Nhà nước > Tư nhân	Khác biệt theo từng DN
Xu hướng khoảng cách công nghệ (TGC)	-	Suy giảm (khoảng cách rộng ra)	Thu hẹp trong Dệt may - Da giày

Khuyến nghị và giải pháp đề xuất

• Nhóm giải pháp vĩ mô và thể chế: Tiếp tục đơn giản hóa thủ tục gia nhập thị trường, tăng cường các chương trình hỗ trợ doanh nghiệp cấp tỉnh; hoàn thiện cơ chế chuyển giao công nghệ từ khối FDI sang khối doanh nghiệp tư nhân trong nước.
• Nhóm giải pháp nội tại doanh nghiệp: Nâng cao năng lực quản trị quy mô, tối ưu hóa phân bổ vốn và lao động; thúc đẩy liên kết chuỗi giá trị và mở rộng hoạt động thương mại quốc tế; đầu tư đổi mới công nghệ nhằm thu hẹp khoảng cách với đường biên sản xuất chung.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của luận án:

• Phạm vi dữ liệu chỉ giới hạn trong giai đoạn 5 năm (2012-2016), chưa bao quát được các biến động kinh tế trong các giai đoạn tiếp theo.
• Mẫu nghiên cứu loại trừ nhóm doanh nghiệp siêu nhỏ theo Nghị định 56/2009/NĐ-CP, do đó kết quả chưa phản ánh toàn diện toàn bộ các đơn vị kinh doanh trong nền kinh tế.
• Phân tích chuyên sâu ngành hẹp mới thực hiện đối với ngành Dệt may - Da giày, chưa mở rộng so sánh sang các ngành công nghiệp chế tạo và dịch vụ khác.

Hướng nghiên cứu tiếp:

• Mở rộng chuỗi thời gian dữ liệu sau năm 2016 để đánh giá các tác động dài hạn của chính sách đổi mới mô hình tăng trưởng.
• Áp dụng các mô hình đường biên ngẫu nhiên với hệ số biến đổi cho dữ liệu mảng đa chiều kết hợp kỹ thuật bán tham số.
• Mở rộng phân tích so sánh liên ngành đối với các ngành chế biến, chế tạo công nghệ cao và các ngành dịch vụ giá trị gia tăng lớn.

Giá trị tham khảo

• Đối với nghiên cứu sinh, học viên cao học và nhà nghiên cứu: Luận án cung cấp hệ thống cơ sở lý thuyết, quy trình toán học chi tiết về các mô hình tham số (đặc biệt là quy trình ước lượng SVFA theo thuật toán Hildreth-Houck và mô hình Meta-frontier SFA), làm tài liệu tham khảo phương pháp luận cho các đề tài định lượng về năng suất và hiệu quả.
• Đối với giảng viên chuyên ngành Toán kinh tế và Kinh tế học: Cung cấp khung bài giảng thực hành kinh tế lượng ứng dụng trên các bộ dữ liệu vi mô lớn (GSO, PCI).
• Đối với các nhà hoạch định chính sách kinh tế: Cung cấp cơ sở định lượng để đánh giá thực trạng công nghệ của khối doanh nghiệp tư nhân trong nước so với khối FDI, từ đó thiết kế các chính sách hỗ trợ phát triển công nghệ, cải thiện môi trường kinh doanh và nâng cao chất lượng tăng trưởng kinh tế.

Câu hỏi thường gặp

Câu 1: Tại sao luận án lựa chọn mô hình SVFA bên cạnh SFA truyền thống và Meta-frontier SFA?

Mô hình SFA truyền thống giả định các doanh nghiệp có cùng hệ số công nghệ ở mỗi thời kỳ và sử dụng hệ số phản ứng trung bình, bỏ qua sự khác biệt về vai trò của từng đầu vào ở mỗi doanh nghiệp. Mô hình Meta-frontier SFA tuy nới lỏng giả định theo nhóm nhưng vẫn áp đặt công nghệ đồng nhất trong nội bộ từng nhóm. Mô hình SVFA (Kalirajan và Obwona, 1994) cho phép tất cả các hệ số phản ứng và hệ số chặn biến đổi theo từng doanh nghiệp riêng lẻ, phản ánh đúng thực tế là mỗi doanh nghiệp có mức độ khai thác hiệu quả từng yếu tố đầu vào khác nhau.

Câu 2: Mức điểm hiệu quả kỹ thuật (TE) của các doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn 2012-2016 được ước lượng là bao nhiêu?

Theo kết quả ước lượng trong luận án, điểm hiệu quả kỹ thuật trung bình của toàn bộ các doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn 2012-2016 đạt 57,29% khi ước lượng bằng mô hình SFA và đạt 43,50% khi ước lượng bằng mô hình SVFA. Riêng đối với ngành Dệt may - Da giày, điểm hiệu quả kỹ thuật trung bình tính theo mô hình SVFA đạt 43,20%.

Câu 3: Khoảng cách công nghệ giữa các khu vực doanh nghiệp tại Việt Nam thể hiện như thế nào qua mô hình Meta-frontier?

Kết quả ước lượng Meta-frontier SFA chỉ ra sự tồn tại khoảng cách công nghệ rõ rệt giữa ba khu vực: Doanh nghiệp FDI sở hữu trình độ công nghệ tốt nhất (đường biên công nghệ nhóm tiệm cận đường biên chung), tiếp theo là khu vực doanh nghiệp nhà nước, và khu vực doanh nghiệp tư nhân có trình độ công nghệ thấp nhất. Tỷ suất khoảng cách công nghệ (TGC) của toàn bộ doanh nghiệp có xu hướng suy giảm trong giai đoạn 2012-2016, cho thấy khoảng cách công nghệ giữa các khu vực sở hữu đang có chiều hướng giãn rộng.

Câu 4: Tăng trưởng năng suất nhân tố tổng hợp (TFP) của ngành Dệt may - Da giày có đặc điểm gì nổi bật?

Năng suất nhân tố tổng hợp của ngành Dệt may - Da giày tăng trưởng bình quân 14,00%/năm trong giai đoạn 2012-2016. Cả ba thành phần cấu thành TFP của ngành gồm cải thiện hiệu quả kỹ thuật (TEC), thay đổi khoảng cách công nghệ (TGC) và tiến bộ công nghệ (TC) đều đạt mức tăng trưởng dương, trong đó tiến bộ công nghệ (TC) là nhân tố đóng góp lớn nhất vào tăng trưởng TFP của ngành.

Câu 5: Những nhân tố nào tác động thuận chiều đến hiệu quả kỹ thuật của doanh nghiệp Việt Nam theo kết quả thực nghiệm?

Về đặc tính doanh nghiệp, các yếu tố tác động tích cực đến TE bao gồm: doanh nghiệp hoạt động tại vùng Đông Nam Bộ và Đồng bằng sông Cửu Long, thuộc hình thức sở hữu FDI, có quy mô lớn, nằm trong khu công nghiệp hoặc khu chế xuất, và có tham gia hoạt động thương mại quốc tế. Về thể chế môi trường kinh doanh cấp tỉnh, hai chỉ số thành phần PCI là "Gia nhập thị trường" và "Hỗ trợ doanh nghiệp" đều có tác động thuận chiều rõ rệt đến việc cải thiện hiệu quả kỹ thuật.

Kết luận

Luận án của nghiên cứu sinh Nguyễn Văn đã hệ thống hóa và ứng dụng các mô hình tham số gồm SFA, Meta-frontier SFA và SVFA để đo lường hiệu quả kỹ thuật và năng suất nhân tố tổng hợp của các doanh nghiệp Việt Nam giai đoạn 2012-2016. Kết quả nghiên cứu cung cấp bằng chứng định lượng về mức hiệu quả kỹ thuật còn thấp, chỉ ra khoảng cách công nghệ giữa khối doanh nghiệp tư nhân trong nước với khối FDI, đồng thời xác định các nhân tố nội tại và thể chế môi trường kinh doanh cấp tỉnh tác động đến hiệu quả sản xuất. Những phát hiện này cung cấp luận cứ khoa học phục vụ công tác hoạch định chính sách nhằm nâng cao chất lượng tăng trưởng kinh tế và năng lực cạnh tranh của khu vực doanh nghiệp Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU Trong chương này, luận án trình bày các khái niệm về hiệu quả kỹ thuật và năng suất nhân tố tổng hợp cũng như việc đo lường chúng làm cơ sở lý luận cho các mô hình ước lượng tham số. Đồng thời, luận án trình bày tổng quan các nghiên cứu trong và ngoài nước về hiệu quả kỹ thuật, năng suất nhân tố tổng hợp và tổng quan nghiên cứu về các nhân tố tác động đến hiệu quả kỹ thuật.Những vấn đề căn bản về năng suất và hiệu quả 1. Hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả phân bổ, hiệu quả kinh tế và hiệu quả quy mô Theo Nguyễn Khắc Minh (2004) thì “hiệu quả-efficiency” trong kinh tế được định nghĩa là “mối tương quan giữa đầu vào các yếu tố khan hiếm với đầu ra hàng hóa và dịch vụ” và “khái niệm hiệu quả được dùng để xem xét các tài nguyên được các thị trường phân phối tốt như thế nào”. Như vậy, hiệu quả thể hiện mối tương quan giữa lượng đầu ra thu được so với lượng đầu vào cần thiết để sản xuất ra lượng đầu ra đó, nó phản ánh mức độ thành công mà doanh nghiệp đạt được trong việc phân bổ các đầu vào được sử dụng và các đầu ra được sản xuất nhằm đáp ứng một mục tiêu nào đó.

Farell (1957) trong quá trình đánh giá nguồn gốc dẫn đến sự khác biệt trong năng suất nhân tố tổng hợp đã phân chia hiệu quả của doanh nghiệp thành hai thành phần là hiệu quả kỹ thuật (TE) và hiệu quả kinh tế. Hiệu quả kỹ thuật là “khả năng cực tiểu hóa sử dụng đầu vào để sản xuất một véc tơ đầu ra cho trước, hoặc khả năng thu được đầu ra cực đại từ một véc tơ đầu vào cho trước”, nó phản ánh các doanh nghiệp cố gắng tránh lãng phí bằng việc sử dụng kết hợp tối ưu các yếu tố sản xuất. Còn hiệu quả kinh tế là “khả năng cho biết kết hợp các nhân tố đầu vào cho phép tối thiểu hóa chi phí để sản xuất ra một sản lượng nhất định”. Ở đây mục tiêu của các doanh nghiệp đỏi hỏi sản xuất đầu ra với chi phí tối thiểu, hoặc sử dụng các đầu vào hiện có nhằm tối đa hóa doanh thu, hoặc phân bổ đầu vào và đầu ra để tối đa hóa lợi nhuận.

Mặc dù khái niệm hiệu quả kỹ thuật ra đời trong thời kỳ kinh tế học tân cổ điển, nhưng không quan tâm đến đo lường nó. Điều này được giải thích bởi lý thuyết sản xuất tân cổ điển luôn giả định đạt hiệu quả kỹ thuật tối đa. Nhưng Leibenstein (1966) đã chỉ ra những vấn đề tồn tại giữa các giả định lý thuyết này và luan an 8 thực tế thực nghiệm. Điều này dẫn đến việc cần thiết trong đo lường mức hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp, các ngành kinh tế.

Khái niệm cơ bản làm cơ sở cho việc đo lường hiệu quả kỹ thuật bắt đầu với những mô tả của công nghệ sản xuất. Các công nghệ sản xuất có thể được biểu diễn bằng các đường đồng lượng, các hàm sản xuất, các hàm chi phí hoặc các hàm lợi nhuận. Bốn mô hình cung cấp bốn công cụ khác nhau để đo lường hiệu quả kỹ thuật. Mặc dù các phân tích dựa trên các mô hình này xuất hiện những khác biệt, nhưng chúng được tiếp cận cơ bản giống nhau.1: Khái niệm hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả phân bổ và hiệu quả kinh tế Trong lý thuyết tân cổ điển, tất cả các doanh nghiệp hoạt động ở hiệu quả kỹ thuật tiềm năng tại các điểm dọc theo biên FF’ (Hình 1.

Do đó, nếu một doanh nghiệp đang hoạt động trên biên FF’ của nó, thì điểm hiệu quả kinh tế của nó có thể là B, điểm tiếp xúc với đường giá của nó. Nếu nó hoạt động ở B, với đầu vào I1 và đầu ra Q1 sẽ có lợi nhuận tối đa là π1 và đạt hiệu quả kinh tế tối đa. Cần lưu ý rằng, các doanh nghiệp được đề cập đến ở đây đang hoạt động trên các đường biên kỹ thuật của chúng nên hiệu quả phân bổ sẽ giống như hiệu quả kinh tế bởi giả định lý thuyết của hiệu quả kỹ thuật tiềm năng. Vì vậy, nếu một doanh nghiệp đang hoạt động tại điểm A trên biên của nó, sử dụng đầu vào I2 và sản xuất sản lượng Q2, lợi nhuận của nó có thể thu được là π 2 , và sự phi hiệu quả phân bổ của nó sẽ được tính π2 bằng.

π1 luan an 9 Trong thực tế, với một công nghệ mới, các doanh nghiệp sẽ hoạt động ở mức thấp hơn so với hiệu quả kỹ thuật tiềm năng do kiến thức không đầy đủ về kỹ thuật thực hành tốt nhất hoặc do các yếu tố tổ chức cản trở doanh nghiệp hoạt động trên đường biên của kỹ thuật ấy. Vì vậy, một doanh nghiệp sẽ hoạt động với một hàm sản xuất thực tế nằm dưới đường biên tiềm năng, giống như đường AA' trong hình 1. Ở đầu vào I2, nó hoạt động tại điểm C, sản xuất ra sản lượng Q3 và thu được lợi nhuận π 3. Ở trên hàm sản xuất thực tế này, điểm C là phi hiệu quả phân bổ.

Để tối đa hóa lợi nhuận của mình ( π 4 ) nó sẽ phải hoạt động tại điểm D, sử dụng đầu vào I3 và sản xuất ra sản lượng Q4. Tuy nhiên, tại D nó sẽ không đạt được hiệu quả kinh tế tiềm năng (theo định nghĩa, hiệu quả kinh tế tiềm năng chỉ có thể đạt được với hiệu quả kỹ thuật tiềm năng). Để phù hợp với lý thuyết sản xuất tân cổ điển, hiệu quả chỉ nên được đo lường ứng với hàm sản xuất biên FF'. Vì vậy, nếu một doanh nghiệp đang hoạt động tại C trên hàm sản xuất thực tế, thì phi hiệu quả kinh tế của nó sẽ π Q được đo bằng tỷ số 3 , hoặc 3.

Chúng ta có thể dễ dàng nhìn thấy trong Hình 1.1 π1 Q1 đó là: Phi hiệu quả kinh tế bao gồm hai thành phần, phi hiệu quả kỹ thuật và phi hiệu quả phân bổ. Về lợi nhuận, tổng thiệt hại về phi hiệu quả kinh tế trong hoạt động tại điểm C là π 1 − π 3. Trong số này, sự tổn thất từ phi hiệu quả kỹ thuật là π 3 − π 2 , và tổn thất do phi hiệu quả phân bổ là π 1 − π 2. Về đầu ra, tổn thất tương ứng là Q2-Q3 và Q1-Q2.

Mô hình cơ sở này cung cấp khung lý thuyết để đo lường hiệu quả và phi hiệu quả. Các mô hình khác để đo lường được dựa trên khung khái niệm này. Các công cụ thường được sử dụng nhất trong phân tích đo lường hiệu quả kỹ thuật là hàm sản xuất nguyên thủy. Trong lý thuyết sản xuất tân cổ điển, hàm sản xuất nguyên thủy xác định sản lượng tối đa có thể có của một doanh nghiệp với sự kết hợp của các yếu tố đầu vào và công nghệ hiện có, có nghĩa nó là hàm sản xuất biên.

Bởi vì, lý thuyết tân cổ điển cho rằng các doanh nghiệp sẽ sử dụng các kỹ thuật thực hành tốt nhất với công nghệ đã chọn. Do đó, đường biên sản xuất của doanh nghiệp thứ i, sản xuất một đầu ra duy nhất với nhiều đầu vào theo những kỹ thuật thực hành tốt nhất có thể được định nghĩa như sau: Yi * = f ( xi1 , xi 2 ,.1) Ở đây Yi * và xij ( j = 1,., m ) lần lượt là biên của đầu ra và các đầu vào của doanh nghiệp thứ i, T là công nghệ chung của tất cả các doanh nghiệp trong mẫu. luan an 10 Hãy xem xét tình huống: Một doanh nghiệp i, không sản xuất sản lượng tối đa có thể của nó do một số đình trệ trong sản xuất được gây ra bởi các nhân tố khác nhau như phi giá cả và cơ cấu tổ chức kinh tế-xã hội. Hàm sản xuất của doanh nghiệp i có thể được viết trong khung lý thuyết tân cổ điển sửa đổi như sau: Yi = f ( xi1, xi 2 ,.2) Trong đó ui đại diện cho sự kết hợp các ảnh hưởng của nhiều yếu tố như phi giá cả và cơ cấu tổ chức mà nó kìm hãm doanh nghiệp đạt sản lượng tối đa có thể của nó ở mức Yi *.

Nói cách khác, exp (ui) phản ánh khả năng doanh nghiệp thứ i trong sản xuất ở mức hiện tại, hay còn gọi là hiệu quả kỹ thuật của doanh nghiệp i. Các giá trị của u phụ thuộc vào tình hình thực tế mà doanh nghiệp phải đối mặt. Tuy nhiên, giới hạn trên có thể được thiết lập cho các giá trị của u. Khi không có các khó khăn kinh tế-xã hội ảnh hưởng đến doanh nghiệp, u có giá trị 0.

Khi doanh nghiệp phải đối mặt với những khó khăn, u nhận trị nhỏ hơn không. Giá trị thực tế của u phụ thuộc vào mức độ mà các doanh nghiệp bị ảnh hưởng bởi các sự kìm hãm. Một thước đo về hiệu quả kỹ thuật của doanh nghiệp i có thể được định nghĩa như sau: exp(ui)=Yi /Yi* = Sản lượng thực tế/Sản lượng tối đa có thể sản xuất (1.3) CR FF q VRS q1 C PP q2 B q3 A 0 x Hình 1.2: Khái niệm hiệu quả quy mô Hình 1.2 biểu diễn khái niệm hiệu quả theo quy mô. PP là đường biên sản xuất có hiệu suất thay đổi theo quy mô, FF là đường biên có công nghệ với hiệu suất không đổi.

Hiệu quả quy mô có thể được đo lường bởi tỉ số giữa hai công nghệ luan an 11 này. Nó chính là q2/q1, phản ánh sự tăng lên của mức sản lượng từ đơn vị có hiệu suất thay đổi theo quy mô đến đơn vị có quy mô tối ưu, tại cùng một mức đầu vào. Theo những khái niệm trên, TE tương ứng với hiệu suất thay đổi theo quy mô là hiệu quả kỹ thuật thuần túy. TE tương ứng với hiệu suất không đổi theo quy mô là tổng hiệu quả kỹ thuật.

Mối quan hệ giữa chúng có thể được xác định bởi phương trình: TE = SE x PE Trong đó, TE là hiệu quả kỹ thuật tương ứng với hiệu suất không đổi theo quy mô. PE là hiệu quả kỹ thuật thuần túy tương ứng với trường hợp hiệu suất thay đổi theo quy mô và SE là hiệu quả quy mô (phản ánh sự tăng lên của sản lượng từ hàm sản xuất thay đổi theo quy mô so với trường hợp không đổi). Phương trình (1.3) là mô hình cơ bản thường được sử dụng để đo lường hiệu “ quả kỹ thuật. Trong mô hình này, tử số quan sát được nhưng mẫu số thì không.