Sự phát triển của phương pháp bán tham số ước lượng năng suất nhân tố tổng hợp và ứng dụng

Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8

SỰ PHÁT TRIỂN CỦA PHƯƠNG PHÁP BÁN THAM SỐ ƯỚC
LƯỢNG NĂNG SUẤT NHÂN TỐ TỔNG HỢP VÀ ỨNG DỤNG
Nguyễn Khắc Minh1, Phùng Mai Lan2, Đoàn Thanh Sơn3, Vũ Thị Huyền Trang4
1
Trường Đại học Thăng Long, email:
2
Trường Đại học Thuỷ lợi
3
Trường Đại học Tài chính, Quản trị Kinh doanh
4
Trường Đại học Thương mại

1. GIỚI THIỆU CHUNG

Năng suất nhân tố tổng hợp (TFP) là một
chỉ tiêu đo lường năng suất được sử dụng rất
phổ biến trong các nghiên cứu ở cấp độ
doanh nghiệp. TFP phản ánh sự tiến bộ của
khoa học công nghệ, phản ánh mặt chất
lượng của các yếu tố đầu vào vốn và lao động
cũng như hiệu quả hoạt động của doanh
nghiệp. Tăng TFP gắn liền với áp dụng các
tiến bộ kỹ thuật, đổi mới công nghệ, cải tiến
phương thức quản lý và nâng cao kỹ năng,
trình độ tay nghề của người lao động. Chính
vì vậy, TFP là yếu tố quyết định sự tồn tại và
phát triển của mỗi doanh nghiệp.
Nguồn gốc phân tích TFP bắt đầu từ bài
báo của Solow (1957). Tuy nhiên, những

năm gần đây chứng kiến một sự tăng vọt các
nghiên cứu cả lý thuyết lẫn thực nghiệm về
TFP. Sự phát triển này được thúc đẩy nhờ sự
hoàn thiện về phương pháp luận trong ước
lượng TFP và sự sẵn có ngày càng tăng của
các dữ liệu cấp doanh nghiệp, cho phép ước
lượng TFP ở cấp độ doanh nghiệp. Thông
thường, các nghiên cứu năng suất cấp độ
doanh nghiệp, giả thiết đầu ra (được đo bằng
lượng bán hoặc giá trị gia tăng đã loại trừ yếu
tố lạm phát) là một hàm của các đầu vào của
doanh nghiệp (Katayama & Tybout, 2009).
Độ đo TFP thu được là phần dư trong quan hệ
hàm số này và được sử dụng để đánh giá tác
động của các biện pháp chính sách khác nhau.
Tuy nhiên, có một số vấn đề phương pháp
luận nảy sinh khi ước lượng TFP bằng các

phương pháp truyền thống OLS vào một mẫu
số liệu mảng. Thứ nhất, chệch do “tính nội
sinh của các đầu vào”, năng suất và các biến
đầu vào có thể tương quan với nhau (De
Loecker, 2007); Thứ hai, chệch do sự lựa
chọn vào hay ra ngành bỏ tất cả các doanh
nghiệp gia nhập hoặc rút lui trên thời kỳ mẫu
(Olley & Pakes, 1996); Thứ ba, chệch do giá
cả bị thiếu khi biến động giá cấp độ doanh
nghiệp tương quan với lựa chọn đầu vào
(Loecker, 2007); Thứ tư là các doanh nghiệp
đa sản phẩm, nên việc ước lượng hàm sản

xuất một đầu ra tỏ ra không hợp lý (Bernard
và cộng sự, 2009). Để khắc phục các hạn chế
này, rất nhiều phương pháp ước lượng TFP
đã được đề xuất. Nghiên cứu này chỉ tập
trung ở các ước lượng bán tham số, là
phương pháp thường được sử dụng hiện nay.
2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Cơ sở lý thuyết xác định TFP
Cơ sở lý thuyết đo lường năng suất nhân tố
tổng hợp xuất phát từ hàm sản xuất. Giả thiết
rằng hàm sản xuất có Cobb-Douglas như sau:
Yit = Ait Kitβ k Lβit t M

(1)

ở đây Yit là đầu ra hiện vật của doanh nghiệp i
trong thời kỳ t. Kit, Lit và Mit tương ứng là các
đầu vào về vốn, lao động và đầu vào trung
gian và Ait là mức hiệu quả trung tính Hick
của doanh nghiệp i trong thời kỳ t. Lấy loga
tự nhiên của (1) dẫn đến:

367


Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8

yit = β0 + βkkit + βllit + βmmit + uit,

3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

(2)
trong đó ln (Ait) = β0 + uit
uit là độ lệch riêng theo thời gian- và sau
khi phân rã thành thành phần có thể quan sát
được và thành phần không quan sát được ta
có phương trình
yit = β0 + βkkit + βllit + βmmit + vit + εit
Đặt ωit = β0 + vit ta có phương trình
yit = βkkit + βllit + βmmit + ωit +εit
Khi đó năng suất ước lượng có thể được
tính tốn như sau:
ωˆ it = vˆ it + βˆ 0 = yit − βˆ k kit − βˆ i lit − βˆ m

và mức năng suất TFP có thể thu được như là
hàm mũ của ωˆ it .

3.1. Nguồn số liệu
Nghiên cứu sử dụng bộ dữ liệu cấp độ
doanh nghiệp đối với ngành công nghiệp chế
tác Việt Nam để trình bày các kết quả ước
lượng TFP và một số ứng dụng TFP trong
nghiên cứu thực nghiệm. Nguồn số liệu sử
dụng là số liệu hỗn hợp dựa trên điều tra
doanh nghiệp hằng năm của Tổng cục thống
kê từ 2000 đến 2016 của các doanh nghiệp
ngành công nghiệp chế tác Việt Nam
(535.165 quan sát). Các biến giá trị đều được
điều chỉnh theo chỉ số giảm phát. Biến lao

động (L) tính bằng số lao động có việc làm
trong năm. Số liệu về lượng vốn (K), đầu vào
trung gian (M). giá trị gia tăng (VA) và doanh
thu (R) tính bằng triệu đồng.
3.2. Các hệ số của hàm sản xuất

2.2. Các thuật toán ước lượng TFP
Nghiên cứu này tính tốn TFP sử dụng
phương pháp ước lượng bán tham số theo các
thuật toán khác nhau (i) thuật toán ước lượng
bán tham số OP của Olley & Pakes (1996) và
(ii) thuật toán ước lượng bán tham số LP của
Levinsohn & Petrin (2003); (iii) thuật toán
ACF của Ackerberg và cộng sự (2015), được
phát triển từ thuật toán OP và LP và (iv)
thuật toán GMM của Wooldrige (2009), là sự
sắp xếp lại thuật toán ACF.
Wooldridge (2009) chỉ ra các ước lượng
bán tham số của OP, LP và ACF có thể được
triển khai thế nào khi sử dụng một tiếp cận
GMM một bước và có một số ưu điểm so với
ước lượng bán tham số chuẩn. Thứ nhất, ước
lượng GMM một bước cho phép tính tốn
chuẩn các sai số tiêu chuẩn mạnh. Thứ hai,
ước lượng GMM hiệu quả hơn so với thủ tục
bán tham số hai bước. Thứ ba, ước lượng
GMM cho phép kiểm định các giả thiết nhận
diện của mơ hình. Cuối cùng, ước lượng
Wooldridge có thể giải thích cho vấn đề nhận
diện giai đoạn thứ nhất cố hữu trong thuật

toán ước lượng OP và LP. Ước lượng
WRDG khác với thuật toán ước lượng ACF ở
chỗ thuật toán ước lượng ACF vẫn dựa vào
thủ tục ước lượng hai bước.

Kết quả ước lượng cho thấy hệ số của lao
động ước lượng được theo phương pháp OP
và LP là như nhau, chỉ khác nhau rất nhỏ ở
sai số tiêu chuẩn của ước lượng. Tuy nhiên
hệ số của vốn ước lượng từ LP cao hơn ước
lượng từ OP một chút. Sự khác nhau này là
do (i) trong thuật toán LP đầu vào trung gian
để làm biến đều khiển cho năng suất không
được quan sát, chứ không phải đầu tư. (ii)
giữa cách tiếp cận sử dụng OP và LP là ở
việc hiệu chỉnh chệch do lựa chọn. LP không
đưa xác suất sống sót vào giai đoạn thứ hai,
vì những cái được về hiệu quả trong các kết
quả thực nghiệm sử dụng OP là rất nhỏ với
điều kiện là dữ liệu mảng không cân đối được
sử dụng.

368

Bảng 1. Hàm sản xuất ước lượng bằng
các thuật toán khác nhau
Phương
pháp

Lao động

βl

SE

Vốn
βl

SE

OP

0,195*** 0,0011 0,033*** 0,0012

LP

0,195*** 0,0005 0,034*** 0,0011

GMM

0,197*** 0,0005 0,04*** 0,0009

ACF

0,221*** 0,0030 0,183*** 0,0018
Nguồn : Tác giả ước lượng từ số liệu GSO


Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8

Vì ước lượng GMM về mặt lý thuyết có

thể hiệu chỉnh đối với chệch do tính đồng
thời (Blundell & Bond, 1999), βl trong dòng
3 của Bảng 1 được cả hệ số của vốn và lao
động đều nhỉnh hơn hệ số của vốn và lao
động ước lượng từ OP và LP. Tuy nhiên hệ
số của lao động ước lượng từ GMM lại cao
hơn hệ số lao động ước lượng từ ACF, trong
ra thì hệ số của vốn ước lượng bằng phương
pháp GMM lại thấp hơn hệ số của vốn ước
lượng từ ACF. Bảng 2 dưới đây cho biết hệ
số tương quan giữa (log) TFP từ 4 phương
pháp ước lượng khác nhau.
Bảng 2. Bảng tương quan các độ đo TFP
Thuật toán
ước lượng

lnTFP lnTFP

lnTFP_LP

1,000

lnTFP_OP

0,997

1,000

lnTFP_GMM 0,996

0,986

1,000

lnTFP_ACF

0,847

0,852

_LP

0,852

_OP

lnTFP

lnTFP

_GMM _ACF

Bảng 3. Phân rã TFP gộp theo Olley và Pakes
Năm
2000
2001
2002
2010
2013
2014

2015
2016

Thị phần theo ln (doanhthu)
TFP gộp
Mean
Reallocation
(2000 = 1) TFP (%)
(%)
1,000
86,85
13,15
0,990
87,73
12,27
0,851
86,87
13,13
1,087
89,00
11,00
1,316
79,43
20,57
1,119
88,35
11,65
1,197
88,57
11,43

1,435
85,49
14,51

Các trọng số là các tỷ lệ doanh thu. TFP
trung bình và tỷ lệ phân bổ lại được biểu thị
như là tỷ lệ phần trăm của TFP có trọng số.
Kết quả ước lượng ở Bảng 3 chỉ ra rằng
hầu hết những cải thiện năng suất được thực
hiện trong ngành chế tác gắn với tăng trưởng
năng suất bên trong doanh nghiệp, cao hơn
đóng góp từ q trình phân bổ lại nguồn lực.
4. KẾT LUẬN

1,000

Nguồn: Tác giả ước lượng từ số liệu điều tra
doanh nghiệp của TCTK

Từ bảng này, rõ ràng các độ đo TFP thu
được sử dụng GMM, OP, LP và ACF tương
quan rất cao (trên 0,84). Như vậy việc sử
dụng TFP ước lượng được từ các phương
pháp khác nhau sẽ khơng ảnh hưởng nhiều
đến kết quả bài tốn phân tích chính sách.
3.3. Kết quả phân rã Olley-Pakes của TFP
Các bài tốn liên quan đến TFP có thể ứng
dụng như bài tốn đánh giá tác động của
chính sách, các nhân tố tới biến phụ thuộc là
TFP, có thể xét dưới dạng dữ liệu mảng hoặc

kinh tế lượng không gian; hay bài tốn phân
rã TFP để đo sự đóng góp của các thành phần
tạo nên TFP. Nghiên cứu này xem xét một
trong các bài tốn này là đo sự đóng góp của
các thành phần tạo nên TFP bằng phương
pháp phân rã năng suất gộp của Olley - Pakes
(1996) với giá trị TFP ước lượng được từ
thuật toán GMM.

Nghiên cứu thực nghiệm sử dụng dữ liệu
của ngành chế tác của Việt Nam từ năm
2000-2016 để ước lượng TFP theo một số
thuật toán. Kết quả đã chỉ ra các độ đo TFP
theo các phương pháp khác nhau có tương
quan rất cao. Tuy nhiên việc chọn sử dụng ước
lượng nào sẽ về căn bản cũng phụ thuộc vào
dữ liệu trong tay và các giả thiết của nó mà các
nhà nghiên cứu đặt ra (hoặc đặt ra sau khi kiểm
định các giả thiết đối với dữ liệu có trong tay).
5. TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Ackerberg, D.A., Caves, K. & Frazer, G.
(2015), ‘Identification properties of recent
production function estimators’, Econometrica,
Vol. 83, No. 6, pp. 2411-2451
[2] Levinsohn, J. & Petrin, A. (2003),
‘Estimating production functions using
inputs to control for unobservables’, Review
of Economic Studies Vol. 70, pp. 317–341.
[3] Wooldridge, J.M. (2009), ‘On estimating
firm-level production functions using proxy

variables to control for unobservables’,
Economics Letters, Vol. 104, No.3, pp.112-114.

369