Nghiên cứu hiệu quả kỹ thuật của doanh nghiệp tt

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC MỞ TP. HỒ CHÍ MINH
-------------------------------------

Vũ Thịnh Trƣờng

NGHIÊN CỨU HIỆU QUẢ KỸ THUẬT CỦA
DOANH NGHIỆP

Chuyên ngành: Quản trị kinh doanh
Mã số: 62 34 01 02

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ QUẢN TRỊ KINH DOANH

Tp. Hồ Chí Minh, Năm 2018


Công trình này đƣợc hoàn thành tại:
Trường Đại học Mở Tp. Hồ Chí Minh.
Ngƣời hƣớng dẫn khoa học:
Tiến sĩ Võ Hồng Đức, Tiến sĩ Lê Thị Thanh Loan.
Phản biện 1:
Phản biện 2:
Phản biện 3:
Luận án sẽ đƣợc bảo vệ trƣớc hội đồng chấm điểm luận án cấp trƣờng họp tại:
Trƣờng Đại học Mở Tp. Hồ Chí Minh vào hồi:……giờ……..ngày………tháng
………năm 2018.
Có thể tham khảo luận án tại thƣ viện:
- Thư viện quốc gia Việt Nam.
- Thư viện trường Đại học Mở Tp. HCM.

1

Chƣơng 1: PHẦN MỞ ĐẦU
1.1

Cơ sở hình thành luận án

Hoạt động có hiệu quả luôn là mục tiêu hàng đầu của các hoạt động kinh tế nói chung
và hoạt động sản xuất kinh doanh của nói riêng. Việc áp dụng các tỷ số tài chính khác nhau
để đo lường và đánh giá hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp còn nhiều bất cập nên nhiều
nghiên cứu trên thế giới đã đề xuất cách tiếp cận hiệu quả kỹ thuật để bổ sung hoặc thay thế
(Abrache và ctg., 2013; Feroz và ctg., 2003; Halkos và Tzeremes, 2012; Smith, 1990). Theo
đó, hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp được đo lường dựa vào hiệu suất của mô hình
chuyển hóa các nguồn lực đầu vào thành đầu ra dựa trên công nghệ sản xuất xác định. Lợi
điểm của cách tiếp cận này là có thể đánh giá được năng lực quản trị các nguồn lực của
doanh nghiệp để tối đa hóa các giá trị đầu ra và đánh giá được mức độ hiệu quả trung bình
của ngành công nghiệp.
Tại Việt Nam, đến nay, đã có nhiều nghiên cứu đã áp dụng phương pháp này, tập
trung chủ yếu trong các ngành sản xuất công nghiệp khác nhau (Ví dụ: Chu và Kalirajan,
2011; Đào Lê Thanh, 2013; Le và Harvie, 2010a; Nguyễn Khắc Minh, Giang Thanh Long,
và Bạch Ngọc Thắng, 2007; Nguyễn Khắc Minh và Trương Trí Vĩnh, 2007; Nguyễn Thắng,
Tô Trung Thành, và Vũ Hoàng Đạt, 2002; Pham, Dao, và Reilly, 2010; Phạm Khánh Linh
và Nguyễn Khắc Minh, 2014; Trần Thị Bích, Grafton, và Kompas, 2008; Võ Hồng Đức và
Lê Hoàng Long, 2014; Vũ Quốc Ngư, 2003...). Ngoài việc đo lường hiệu quả kỹ thuật của
các doanh nghiệp, một số nghiên cứu còn phân tích ảnh hưởng của các nhân tố đến mức độ
hiệu quả kỹ thuật. Mặc dù vậy, cách tiếp cận này, đến nay, vẫn chưa được áp dụng nhiều
vào việc đo lường và đánh giá hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp niêm yết trong các
nghiên cứu tại Việt Nam. Đối tượng này có thể được xem là những đại diện tốt nhất cho
hiệu quả hoạt động của ngành mà họ tham gia. Các nhà nghiên cứu, các nhà đầu tư, các nhà

hoạch định chính sách và cả những nhà quản trị doanh nghiệp vẫn chủ yếu sử dụng các chỉ
số tài chính để đánh giá hiệu quả hoạt động. Ngoài ra, các nghiên cứu trong nước trước đây
chỉ mới xác định được các nhân tố về chất lượng đầu vào, đặc điểm của doanh nghiệp và
môi trường hoạt động. Việc xem xét tác động của các nhân tố thuộc Quản trị công ty đến
Hiệu quả kỹ thuật của doanh nghiệp, đặc biệt trong các công ty niêm yết tại Việt Nam vẫn
còn đang bị bỏ ngỏ. Các nghiên cứu trên thế giới về chủ đề này cũng hạn chế và phần lớn
được thực hiện tại các quốc gia đã phát triển. Trong khi đó, có nhiều bằng chứng thực
nghiệm chỉ ra rằng Quản trị công ty có mối quan hệ với hiệu quả hoạt động của công ty (Ví
dụ: Bhagat và Bolton, 2008; Su và He, 2012; Võ Hồng Đức và Phan Bùi Gia Thủy, 2013...).
Xuất phát bối cảnh nghiên cứu đã nêu ở trên, đề tài “Nghiên cứu hiệu quả kỹ thuật
của doanh nghiệp” được xem là cần thiết để tiếp tục bổ sung khung lý thuyết về hiệu quả
kỹ thuật của các doanh nghiệp và là cơ sở để đề xuất hàm ý giúp các chủ doanh nghiệp quản
trị nguồn lực của mình tốt hơn, đồng thời khuyến nghị chính sách hỗ trợ các doanh nghiệp
cải thiện và nâng cao hiệu quả hoạt động.
1.2 Vấn đề nghiên cứu


2
1.3

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát của nghiên cứu này là đánh giá mức độ hiệu quả kỹ thuật của các
doanh nghiệp niêm yết và doanh nghiệp nhỏ và vừa hoạt động trong ngành công nghiệp chế
biến, chế tạo của Việt Nam, đồng thời điều tra mối quan hệ giữa Quản trị công ty và Hiệu
quả kỹ thuật của doanh nghiệp niêm yết nhằm bổ sung cơ sở lý thuyết về các nhân tố ảnh
hưởng đến Hiệu quả kỹ thuật của doanh nghiệp.
Để đạt được mục tiêu tổng quát trên, luận án cần thực hiện và đạt được bốn mục tiêu cụ
thể sau đây:
(i) Đo lường hiệu quả kỹ thuật các doanh nghiệp niêm yết ngành công nghiệp chế

biến, chế tạo trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
(ii) Xác định và lượng hóa mức độ tác động của các nhân tố thuộc Quản trị công ty
đến Hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp niêm yết ngành công nghiệp chế biến, chế
tạo trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
(iii) Kiểm định sự khác biệt về mức độ hiệu quả kỹ thuật giữa doanh nghiệp niêm yết
và doanh nghiệp nhỏ và vừa ngành công nghiệp chế biến, chế tạo tại Việt Nam.
(iv) Cung cấp các hàm ý cho nhà quản trị doanh nghiệp hướng đến việc cải thiện và
nâng cao hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp.
1.4 Câu hỏi nghiên cứu
1.5 Đối tƣợng và Phạm vi nghiên cứu
 Đối tượng nghiên cứu: Hiệu quả kỹ thuật của doanh nghiệp niêm yết và doanh
nghiệp nhỏ và vừa.
 Phạm vi nghiên cứu:
- Phạm vi không gian: Nghiên cứu này sử dụng đơn vị phân tích là các doanh
nghiệp hoạt động trong ngành Công nghiệp chế biến, chế tạo của Việt Nam. Cơ sở của sự
lựa chọn này có thể được thể hiện như sau: (i) đây là ngành có số lượng doanh nghiệp chiếm
nhiều nhất trong các ngành sản xuất công nghiệp (Tổng cục Thống kê, 2014), đồng thời số
lượng doanh nghiệp của ngành cũng chiếm đông đảo nhất trong tổng số các doanh nghiệp
niêm yết trên hai sở giao dịch chứng khoán tại Việt Nam với gần 220 doanh nghiệp1, (ii)
hàng năm đóng góp từ 12% - 13% vào Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) và (iii) Khả năng
tiếp cận được nguồn dữ liệu để phân tích.
- Phạm vi thời gian: Xuất phát từ việc các thông tin liên quan đến quản trị công ty
được công bố chưa đầy đủ nên để đảm bảo cỡ mẫu nghiên cứu đủ lớn, nghiên cứu này quyết
định nghiên cứu hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp niêm yết trong khoảng thời gian từ
năm 2008 đến 2014. Riêng nghiên cứu về kiểm định sự khác biệt giữa doanh nghiệp niêm
yết và doanh nghiệp nhỏ và vừa được thực hiện từ năm 2008 – 2012 do đến thời điểm mà
nghiên cứu này thực hiện, dữ liệu điều tra các doanh nghiệp nhỏ và vừa được cập nhật đến
năm 2012.

1

Theo Danh sách các doanh nghiệp niêm yết được phân theo ngành của Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội (năm 2012)
và Thành phố Hồ Chí minh (năm 2013).


3
1.6
1.7
1.8

Phƣơng pháp nghiên cứu
Ý nghĩa của nghiên cứu
Điểm mới của đề tài

Trên cơ sở nghiên cứu về hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp, nghiên cứu này có
các điểm mới như sau:
Thứ nhất, nghiên cứu này đã tổng quan có hệ thống lý thuyết về đo lường hiệu quả
kỹ thuật, đồng thời chỉ ra được những ưu điểm và hạn chế của từng phương pháp mà từ đó
có cơ sở lựa chọn, áp dụng hai phương pháp: (i) Phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên
(SFA) và (ii) Phương pháp bao dữ liệu (DEA) cho việc đo lường Hiệu quả kỹ thuật các
doanh nghiệp và xác định các nhân tố tác động đến Hiệu quả kỹ thuật. Ngoài ra, kết quả từ
việc lược khảo lý thuyết cũng chỉ ra rằng các nhân tố ảnh hưởng đến Hiệu quả kỹ thuật được
đo bằng SFA được hiểu thêm là có khả năng thay đổi mức độ đạt được sản lượng đầu ra
tiềm năng của doanh nghiệp, riêng với DEA, đó là năng lực cạnh tranh của cá nhân doanh
nghiệp so với các doanh nghiệp khác cùng ngành.
Thứ hai, nghiên cứu của luận án đã làm rõ vấn đề có hay không sự ảnh hưởng của
Quản trị công ty đến Hiệu quả kỹ thuật, chỉ tiêu thể hiện cho năng lực quản trị nguồn lực
của doanh nghiệp hay khả năng chuyển hóa các yếu tố đầu vào thành đầu ra. Các nhân tố
thuộc Quản trị công ty tác động có ý nghĩa thống kê đến Hiệu quả kỹ thuật được đo bằng
SFA là Quyền kiêm nhiệm vị trí Chủ tịch Hội đồng quản trị và Tổng giám đốc (tác động

âm) và Hiệu quả kỹ thuật tương đối bằng DEA là Tỷ lệ thành viên độc lập Hội đồng quản trị
(tác động dương). Ngoài ra, nghiên cứu này còn tìm thấy mối quan hệ giữa Tỷ lệ nợ và Hiệu
quả kỹ thuật (SFA) là âm, trong khi Quy mô doanh nghiệp có tác động dương lên chỉ tiêu
này. Cuối cùng, Mức độ tập trung vốn, nhân tố biểu thị mức độ đầu tư trang thiết bị, máy
móc tính trên đầu người lao động, được xác định có ảnh hưởng khác nhau lên Hiệu quả kỹ
thuật ở cả hai mô hình nghiên cứu.
Thứ ba, thông qua việc so sánh sự khác biệt về mức độ hiệu quả kỹ thuật của doanh
nghiệp niêm yết và doanh nghiệp nhỏ và vừa, kết quả của nghiên cứu này cho thấy các
doanh nghiệp lớn niêm yết có mức hiệu quả kỹ thuật trung bình cao hơn các doanh nghiệp
nhỏ và vừa trong cùng ngành hoạt động. Kiểm định T-test cũng chỉ ra rằng có bằng chứng
thống kê cho thấy các doanh nghiệp niêm yết hoạt động hiệu quả hơn các doanh nghiệp có
quy mô nhỏ và vừa trong phạm vi nghiên cứu. Do vậy, kết quả của nghiên cứu này ủng hộ
luận điểm cho rằng việc trở thành các công ty đại chúng niêm yết trên sàn chứng khoán là
hướng phát triển của các doanh nghiệp có quy mô nhỏ hơn.
1.9 Kết cấu của luận án nghiên cứu
Luận án gồm 5 chương: Chương 1 – Phần mở đầu, Chương 2 – Chương 2: Khung lý
thuyết và các mô hình nghiên cứu, Chương 3 – Phương pháp nghiên cứu, Chương 4 - Kết
quả nghiên cứu và Chương 5: Kết luận – Đề xuất hàm ý quản trị.


4

Chƣơng 2: KHUNG LÝ THUYẾT VÀ CÁC MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
2.1 Khung lý thuyết
2.1.1 Doanh nghiệp niêm yết và doanh nghiệp nhỏ và vừa
2.1.1.1 Doanh nghiệp niêm yết
2.1.1.2 Doanh nghiệp nhỏ và vừa
2.1.2 Đo lường hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp
2.1.3 Lý thuyết đo lường Hiệu quả kỹ thuật
2.1.3.1 Cách tiếp cận ƣớc lƣợng tham số

a. Phương pháp Phân tích (đường) biên xác định – DFA
b. Phương pháp phân tích biên ngẫu nhiên –SFA
D. Aigner và cộng sự. (1977) và Meeusen và Van den Broeck (1977) nghiên cứu độc
lập và cùng đồng thời đề xuất mô hình hàm sản xuất biên ngẫu nhiên có dạng như sau:
Ln(qi) = xiβ + vi – ui
(2.4)
Trong đó:
 qi
sản lượng đầu ra của doanh nghiệp thứ I;
 Xi
véc-tơ (K x 1) bao gồm logarit sản lượng đầu vào;
 β
tham số cần được xác định;
 ui
biến ngẫu nhiên không âm, đại diện cho phần phi hiệu quả kỹ
thuật của doanh nghiệp;
 vi
phần nhiễu hay sai số thống kê của hàm ước lượng có thể âm hoặc
dương liên quan đến việc bỏ sót biến độc lập trong mô hình, sai số
đo lường hoặc do lựa chọn hàm ước lượng không phù hợp.
Giả sử để sản xuất qi sản lượng đầu ra, doanh nghiệp cần xi sản lượng đầu vào, dùng
hàm sản xuất Cobb - Douglas hoặc Translog để ước lượng biên sản xuất ngẫu nhiên, ta có
phương trình sau:
qi = exp(βo + β1Lnxi + vi – ui)
(2.5)
hay qi = exp(βo + β1Lnxi) + exp(vi) + exp(-ui). Trong đó:
 exp(βo + β1Lnxi)

phần năng suất thực tế xác định (deterministic
component);

 exp(vi)
nhiễu, phần dư, hay sai số ngẫu nhiên (noise);
 exp(-ui)
tổng hợp các nhân tố gây ra hiệu quả kỹ thuật của
doanh nghiệp bị giảm đi (inefficiency).
Theo Kalirajan và Shand (1999), hiệu quả kỹ thuật của doanh nghiệp thứ i được đo
lường bởi tỷ số giữa sản lượng thực tế đạt được và sản lượng tối đa có thể đạt được:

suy ra,
Trong đó:

exp(β0 + β1 LnXi + vi - ui )
exp(β0 + β1 LnXi + vi )

(2.6)
hay TE = exp(-,ui)


5
TEi : Hiệu quả kỹ thuật của doanh nhiệp thứ i.
Yi : Sản lượng thực tế mà doanh nghiệp thứ i sản xuất.
: Sản lượng tối đa mà doanh nghiệp thứ i có thể sản xuất.
Giá trị này dao động trong phạm vi 0 cho đến 1, phản ánh sản lượng đầu ra thực tế so
với sản lượng được tạo ra bởi doanh nghiệp đạt hiệu quả kỹ thuật toàn diện cùng sử dụng
một mức sản lượng đầu vào. Như vậy, để dự tính hiệu quả kỹ thuật của doanh nghiệp, điều
cần làm là phải ước lượng các tham số trong mô hình hàm sản xuất biên ngẫu nhiên.
Để tính toán TEi, D. Aigner và cộng sự. (1977) đề xuất mô hình bán chuẩn tắc (Half
–Normal model), trong đó sử dụng phương pháp Maximum Likelihood để ước lượng các
tham số trong hàm sản xuất biên ngẫu nhiên dưới các giả định như sau:
 vi

độc lập thống kê, có phân phối chuẩn tắc N(0, )
 ui
độc lập thống kê, có phân phối bán chuẩn (half-normal) N(0, ) luôn
dương. Tuy nhiên, với giả định này, giá trị kỳ vọng E(ui) tiến dần về giá trị 0 nên
sẽ khiến cho hiệu quả kỹ thuật có xu hướng tăng cao.
Hàm log-likehood cho những giả định này gọi là mô hình bán chuẩn tắc với
2
2
δ = δ ui + δ2vi và λ δ2ui/ δ2vi ≥ 0. Nếu λ 0 thì không có phi hiệu quả kỹ thuật và chênh
lệch so với đường biên sản xuất là do ảnh hưởng nhiễu. Mô hình ước lượng có dạng như
sau:
δi
I
Ln L(y/β,δ,λ) const-Ilnδ+ ∑ ln () - 2 ∑ 2i
(2.7)
2δ
i
i
Trong đó: y là véc-tơ logarit của sản lượng đầu ra, i = vi – ui; là hàm phân phối
tích lũy của biến ngẫu nhiên chuẩn tắc tại điểm x; I là doanh nghiệp thứ i.
Phần phi hiệu quả được tính toán từ hiệu số giữa Yi – Y*, tuy nhiên ước lượng phi
hiệu quả kỹ thuật - ui này thường khó được tách khỏi những tác động của nhiễu vi, Battese
và Coelli (1988) đã sử dụng hàm số sau để ước lượng điểm hiệu quả kỹ thuật cho từng
doanh nghiệp:
2
u*
u*
̂ E(exp(-ui ) q ) ⌊ ( i - δ* ) / ( i )⌋ exp { i -u*i }
(2.8)
i

2
δ*
δ*
2 2 2
Trong đó, u*i -(lnqi -xi β) 2u / 2 ; 2*
v u/
Theo Coelli và cộng sự. (2005), hiệu quả của ngành công nghiệp (industry efficiency)
có thể xem như là trung bình của các mức độ hiệu quả của các doanh nghiệp trong ngành,
do vậy giá trị dự báo hiệu quả của ngành là trung bình các mức hiệu quả dự báo (predicted
efficiencies) của các doanh nghiệp trong mẫu:
̅̅̅̅

∑ ̂

(2.9)

Trong đó, ̂ được tính toán bằng việc dùng hàm số (2.8).
Nhìn chung, ưu điểm của phương pháp SFA nằm ở việc phân tách rõ khoảng cách
với đường biên được tạo bởi Phi hiệu quả kỹ thuật và những nhân tố ngoại sinh khác
(nhiễu). Phương pháp này còn cho phép ước lượng khoảng tin cậy cho các hệ số hồi quy,
loại bỏ ảnh hưởng của các quan sát dị biệt và có thể phân tích trên dữ liệu dạng bảng. Mặc
dù vậy, hạn chế của phương pháp nằm ở ở việc phải chỉ định dạng hàm sản xuất và giả định
hình thức phân phối của phi hiệu quả kỹ thuật.


6
2.1.3.2 Cách tiếp cận phi tham số
a. Phương pháp bao dữ liệu – DEA
Giả sử có I doanh nghiệp sử dụng K các yếu tố đầu vào xi và M các yếu tố đầu ra qi,
chỉ số hiệu quả kỹ thuật của doanh nghiệp với u, v lần lượt là các trọng số của các biến đầu

ra và biến đầu vào được tính như sau:
∑ ui qi
Hiệu quả kỹ thuật
∑ vi xj
với i 1,2...,m; j 1,2...,n
Hiệu quả kỹ thuật đạt mức tối ưu thì ∑ ui qi Max
Với điều kiện:
∑uiqi - ∑vjxj ≤ 0
∑vjxj = 1
ui ≥ 0; vj ≥ 0
Bài toán trên được đưa về bài toán quy hoạch tuyến tính đối ngẫu như sau
min, ,
với điều kiện:
(2.12)
-qi + Q  0,
xi - X  0,
  0,
Trong đó:
 
Điểm hiệu quả kỹ thuật chạy từ 0 đến 1,  là I x 1 véc-tơ trọng số.
 Q
Ma trận M x I sản lượng đầu ra.
 X
Ma trận K x I các yếu tố đầu vào.
Sau đó, với lập luận rằng giả định CRS chỉ phù hợp với các doanh nghiệp có quy mô
hoạt động tối ưu (optimal scale), tức là vừa đạt hiệu quả kỹ thuật, vừa có năng suất ở mức
tối ưu trong khi các yếu tố về cạnh tranh không hoàn hảo, các quy định của chính phủ, ràng
buộc về tài chính khiến cho doanh nghiệp khó đạt đến mức độ tối ưu. Nhiều nghiên cứu
(Afriat, 1972; Banker và cộng sự., 1984; Färe và cộng sự., 1983) đề nghị điều chỉnh DEA
theo hướng hiệu suất thay đổi theo quy mô (VRS - Variable return to scale). Với mô hình

DEA hiệu suất thay đổi theo quy mô-VRS, ta thêm ràng buộc I1' 1, tức là tổng các trọng
số phải bằng 1 hoặc mô hình hiệu suất giảm dần (tăng dần) theo quy mô-NIRS (Nonincreasing return to scale) là I1'  1.
b. Phương pháp Đường bao khả dụng tự do – FDH
Lựa chọn phƣơng pháp đo lƣờng hiệu quả kỹ thuật của doanh nghiệp
Mặc dù tồn tại nhiều phương pháp đo lường, song có thể nói rằng việc có số lượng
lớn các nghiên cứu ứng dụng trong vòng bốn thập kỷ gần đây với hai phương pháp SFA và
DEA trong nhiều lĩnh vực khác nhau (Xem: Lampe và Hilgers, 2015) cho thấy đây là hai
đại diện tiêu biểu nhất lần lượt cho hai cách tiếp cận: ước lượng tham số và phi tham số để
đo lường hiệu quả kỹ thuật. Nhiều nghiên cứu đã sử dụng đồng thời cả hai phương pháp để
đo lường và phân tích hiệu quả kỹ thuật của doanh nghiệp. Xét trên khía cạnh ứng dụng để


7
đo lường và đánh giá hiệu quả kỹ thuật của doanh nghiệp, theo Kalirajan và Shand (1999),
SFA mang đến tín hiệu chỉ ra việc có hay không doanh nghiệp có mức thành quả tương
xứng với tiềm năng của mình. Trong khi đó, DEA cho phép thực hiện việc so sánh giữa cá
nhân doanh nghiệp với các doanh nghiệp hoạt động tốt nhất trong mẫu quan sát cho trước,
hay nói cách khác, từng cá nhân doanh nghiệp xác định được vị trí của mình trong bảng xếp
hạng mức độ hiệu quả trong nhóm doanh nghiệp được quan sát, từ đó cho thấy năng lực
cạnh tranh trong mối tương quan với mẫu hoặc tập dữ liệu nghiên cứu. Mỗi phương pháp
đều có những ưu, nhược điểm khác nhau. Do vậy, một số các nghiên cứu đề nghị sử dụng
nhiều hơn một phương pháp để ước lượng nhằm trách việc sai sót trong việc chỉ định mô
hình (Cummins và Zi, 1998) và hạn chế điểm yếu, cũng như tận dụng các điểm mạnh của
hai phương pháp (Murillo-Zamorano và Vega-Cervera, 2001). Phương pháp SFA và DEA
nên được cân nhắc sử dụng đồng thời để đo lường và đánh giá mức độ hiệu quả kỹ thuật của
doanh nghiệp. Dựa trên kết quả phân tích mà nhà nghiên cứu đề xuất những hàm ý quản trị
để cải thiện hoặc tăng năng lực quản trị nguồn lực, đồng thời gia tăng sức cạnh tranh của
doanh nghiệp. Trên cơ sở các phân tích ở trên, nghiên cứu này tiếp tục thừa kế phương pháp
SFA và DEA để đo lường và phân tích các nhân tố tác động đến Hiệu quả kỹ thuật của
doanh nghiệp.

2.1.4 Vấn đề xác định yếu tố đầu vào, đầu ra trong đo lường Hiệu quả kỹ thuật
2.1.5 Quản trị công ty
2.1.5.1 Định nghĩa
2.1.5.2 Lý thuyết về Quản trị công ty
a. Lý thuyết người đại diện
b. Lý thuyết nhà quản trị
c. Lý thuyết ràng buộc nguồn lực
d. Lý thuyết các bên liên quan
2.2 Các nghiên cứu trƣớc đây
2.2.1 Các nghiên cứu ở trong nước
2.2.2 Các nghiên cứu ở ngoài nước
2.3 Các mô hình nghiên cứu lý thuyết và mô hình nghiên cứu các giả thuyết nghiên
cứu
2.3.1 Mô hình các yếu tố đầu vào, đầu ra
2.3.1.1 Đầu ra (Outputs)
2.3.1.2 Đầu vào (Inputs)
Nghiên cứu này với mục tiêu đo lường hiệu quả kỹ thuật đã lựa chọn một yếu tố đầu
ra là Doanh thu thuần và ba yếu tố đầu vào, gồm: Số lượng lao động làm toàn thời gian, Giá
trị tài sản cố định và Chi phí bán hàng và quản lý doanh nghiệp. Hình 2.3 bên dưới mô tả
quá trình chuyển hóa nguồn lực đầu vào thành đầu ra của doanh nghiệp được sử dụng trong
nghiên cứu này để đo lường hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp.


8
2.3.2 Mô hình nghiên cứu các giả thuyết nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến
Hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp niêm yết
Nghiên cứu này dựa vào Lý thuyết người đại diện làm nền tảng chính, Lý thuyết ràng
buộc nguồn lực và kết quả của các nghiên cứu thực nghiệm liên quan, để xây dựng mô hình
nghiên cứu lý thuyết và đề xuất các giả thuyết nghiên cứu về các nhân tố chính ảnh hưởng
đến Hiệu quả kỹ thuật, bao gồm: nhóm các nhân tố Quản trị công ty và Tỷ lệ nợ. Trong đó,

các nhân tố thuộc Quản trị công ty gồm có: Quy mô HĐQT, Tỷ lệ thành viên độc lập HĐQT,
Số lần họp của HĐQT và Quyền kiêm nhiệm. Nói một cách khác, các nhân tố này được giả
thuyết ảnh hưởng đến năng lực quản trị nguồn lực các yếu tố đầu vào để tối đa hóa giá trị
các yếu tố đầu ra của doanh nghiệp.
Giả thuyết nghiên cứu về ảnh hưởng của các nhân tố đến Hiệu quả kỹ thuật của các
doanh nghiệp niêm yết được trình bày như sau:
2.3.2.1 Mối quan hệ giữa Quy mô Hội đồng quản trị và Hiệu quả kỹ thuật
Giả thuyết H1:
Quy mô của HĐQT có mối quan hệ âm với Hiệu quả kỹ thuật
của doanh nghiệp niêm yết.
2.3.2.2 Mối quan hệ giữa Tỷ lệ thành viên độc lập Hội đồng quản trị và Hiệu
quả kỹ thuật
Giả thuyết H2:
Tỷ lệ thành viên độc lập HĐQT có mối quan hệ dương với Hiệu
quả kỹ thuật của doanh nghiệp niêm yết.
2.3.2.3 Mối quan hệ giữa Số lần họp Hội đồng quản trị và Hiệu quả kỹ thuật
Giả thuyết H3:
Số lần họp của HĐQT có mối quan hệ âm với Hiệu quả kỹ thuật
của doanh nghiệp niêm yết.
2.3.2.4 Mối quan hệ giữa Quyền kiêm nhiệm và Hiệu quả kỹ thuật
Giả thuyết H4:
Quyền kiêm nhiệm có mối quan hệ âm với Hiệu quả kỹ thuật của
doanh nghiệp niêm yết.
2.3.2.5 Mối quan hệ giữa Tỷ lệ nợ và Hiệu quả kỹ thuật
Giả thuyết H5:
Tỷ lệ nợ có mối quan hệ âm với Hiệu quả kỹ thuật của doanh
nghiệp niêm yết.
2.3.2.6 Mối quan hệ giữa các yếu tố thuộc Đặc điểm doanh nghiệp và Hiệu quả
kỹ thuật
2.3.3 Sự khác biệt về mức độ hiệu quả kỹ thuật giữa doanh nghiệp niêm yết và doanh

nghiệp nhỏ và vừa
Giả thuyết H6:
Doanh nghiệp niêm yết có mức độ hiệu quả kỹ thuật cao hơn
DNN&V.
2.4 Tóm tắt chƣơng 2

Chƣơng 3: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1 Đo lƣờng hiệu quả kỹ thuật các doanh nghiệp niêm yết
3.1.1 Phương pháp Phân tích biên ngẫu nhiên (SFA)


9
Với phương pháp SFA, nghiên cứu này sử dụng mô hình hàm sản xuất biên ngẫu
nhiên do Battese và Coelli (1992) đề xuất cho dữ liệu dạng bảng, trong đó giả định phi hiệu
quả kỹ thuật (uit) tuân theo phân phối chuẩn cụt và cho phép thay đổi theo thời gian. Sau
đây, tạm gọi là mô hình B&C92.
3.1.2 Phương pháp bao dữ liệu (DEA)
Hiệu quả kỹ thuật tương đối được đo bằng phương pháp Màng bao dữ liệu (DEA)
định hướng đầu vào (input – oriented) được tính toán theo từng năm lần lượt dưới giả định
hiệu suất không đổi theo quy mô (CRS) và hiệu suất thay đổi theo quy mô (VRS).
3.2 Phân tích ảnh hƣởng của Quản trị công ty đến Hiệu quả kỹ thuật của doanh
nghiệp niêm yết
3.2.1 Mô hình ảnh hưởng phi hiệu quả kỹ thuật
Nghiên cứu này tiếp tục sử dụng hàm sản xuất Translog (3.2), trong đó, mô hình ảnh
hưởng phi hiệu quả kỹ thuật trong nghiên cứu này được chỉ định như sau:
uit = δ0 + δ1Ln_Boardsizeit+ δ2Boardindeit + δ3Ln_Meetingit + δ4Dualityit
+δ5Levit + δ6Ln_capinsit + δ7Ln_firmsizeit + δ8Ln_firmageit + ωit.

(3.3)

Ghi chú: Biến phụ thuộc, Uit – Phi hiệu quả kỹ thuật; (ii) biến độc lập, Ln_Boardsize – Logarit Quy
mô HĐQT; Boardinde - Tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập; Ln_Meeting - Số lần họp của HĐQT; Duality Quyền kiêm nhiệm; Lev – Tỷ lệ nợ; (iii) biến kiểm soát, Ln_Capins – Mức độ tập trung vốn; Ln_firmsize Quy mô doanh nghiệp, Ln_firmage - Tuổi của doanh nghiệp; ωit – Sai số ngẫu nhiên có phân phối chuẩn từ
0 ~ N(0, δ2).

Nếu biến nghiên cứu có quan hệ dương một cách có ý nghĩa thống kê với Phi hiệu
quả kỹ thuật trong mô hình (3.3) thì đồng nghĩa có quan hệ âm với Hiệu quả kỹ thuật và
ngược lại.
3.2.2 Mô hình hồi quy cắt cụt Bootstrap hai giai đoạn với DEA
Feit = γ0 + γ1Ln_Boardsizeit+ γ2Boardindeit + γ3Ln_Meetingit + γ4Dualityit
+γ5Levit + γ6Ln_capinsit + γ7Ln_firmsizeit + γ8Ln_firmageit + εit

(3.4)

Ghi chú: Biến phụ thuộc, Feit - Hiệu quả kỹ thuật đo lường bởi DEA, giả định VRS.

Để ước lượng mô hình , nghiên cứu này sử dụng Thuật toán 2 trong phương pháp hồi
quy cắt cụt có bootstrap hai giai đoạn (A two stage, double - bootstrap DEA truncated
regression) do Simar và Wilson (2007) đề xuất mà có thể giúp cho ước lượng không bị
chệch và phương sai sai số đồng nhất.
3.3 Kiểm định sự khác biệt Hiệu quả kỹ thuật giữa doanh nghiệp niêm yết và doanh
nghiệp nhỏ và vừa
Với mục tiêu nghiên cứu thứ ba, kiểm định sự khác biệt mức độ hiệu quả kỹ thuật
giữa doanh nghiệp niêm yết và doanh nghiệp nhỏ và vừa, nghiên cứu này thực hiện tuần tự
ba (03) bước sau:
(i) Thống kê các ngành cấp 2 mà doanh nghiệp niêm yết và DNN&V có số lượng
mẫu nhiều nhất để có thể so sánh. Việc phân loại các doanh nghiệp vào các nhóm ngành sẽ


10
giúp tránh được sự áp đặt một công nghệ sản xuất chung như khi thực hiện ước lượng hiệu

quả kỹ thuật cho toàn ngành công nghiệp (Orea và Kumbhakar, 2004).
(ii) Đo lường hiệu quả kỹ thuật của các DNNY và DNN&V theo từng nhóm ngành
đã được xác định tại bước (i) theo phương pháp SFA (mô hình B&C92) và DEA với giả
định lợi thế thay đổi theo quy mô, trong đó các biến đầu vào, đầu ra (Hình 2.3) được dùng
chung cho cả doanh nghiệp niêm yết và DNN&V.
(iii) Kiểm định sự khác biệt trị trung bình hiệu quả kỹ thuật (đo bằng SFA) của hai
tổng thể bằng phương pháp t – test, trường hợp hai mẫu độc lập với dữ liệu mức độ hiệu quả
kỹ thuật của các doanh nghiệp niêm yết và DNN&V. Tuy nhiên, trước hết cần thực hiện
kiểm định giả thuyết hai phương sai tổng thể bằng nhau của hai mẫu độc lập bằng F-test với
giả thuyết H0: Phương sai tổng thể về HQKT của doanh nghiệp niêm yết và DNN&V bằng
nhau với mức ý nghĩa 5%. Nếu chấp nhận H0, tiếp tục sử dụng kiểm định t-Test trường hợp
mẫu độc lập, giả định phương sai bằng nhau để so sánh hiệu quả kỹ thuật của DNN&V và
doanh nghiệp niêm yết theo ngành và năm hoạt động với giả thuyết kiểm định thống kê H0:
Giá trị trung bình HQKT của DN niêm yết lớn hơn DNN&V với mức ý nghĩa thống kê 5%.
3.4 Phân tích thay thế
Các nghiên cứu trước về hiệu quả kỹ thuật của các DNN&V tại Việt Nam như Trần
Thị Bích và cộng sự. (2008), Le và Harvie (2010) và Võ Hồng Đức và Lê Hoàng Long
(2014) có đặc điểm chung, đó là, sử dụng mô hình gồm: Đầu vào - Chi phí nguyên vật liệu,
Lao động, Vốn và Đầu ra - Giá trị sản xuất, đồng thời sử dụng chung một nguồn dữ liệu.
Kết quả đo lường (bằng phương pháp SFA) cho thấy các DNN&V có mức hiệu quả kỹ thuật
trung bình ở mức cao (trên 80%). Tuy nhiên, có thể thấy rằng mô hình các yếu tố trên chỉ
đánh giá năng lực quản lý sản xuất (mức độ tạo ra sản lượng sản xuất tối đa) mà chưa quan
tâm tới khả năng tạo ra doanh thu hoặc lợi nhuận. Trong khi đây mới là những yếu tố quan
trọng, ảnh hưởng đến sự sống còn của doanh nghiệp. Nghiên cứu này và nhiều nghiên cứu
trước đây (Xem bảng 2.4, trang 31 và bảng 2.5, trang 33) đã lựa chọn mô hình yếu tố đầu
vào, đầu ra (Hình 2.3) có định hướng đánh giá khả năng quản trị nguồn lực để tạo ra doanh
thu, hay có thể tạm gọi là khả năng đáp ứng được yêu cầu thị trường của doanh nghiệp. Bởi
vậy, mặc dù cùng chung một cách tiếp cận hiệu quả kỹ thuật, tuy nhiên, việc lựa chọn các
biến đầu vào, đầu ra phù hợp có thể giúp đánh giá rõ hơn hiệu quả các mặt hoạt động của
doanh nghiệp. Xuất phát từ lí do này, để phân tích sâu hơn về hiệu quả hoạt động của các

DNN&V, nghiên cứu này lần lượt thay thế các biến đầu vào, đầu ra trong mô hình đo lường
gốc ban đầu (Xem hình 2.4, trang 62) để kiểm tra sự thay đổi của Hiệu quả kỹ thuật của các
DNN&V với các phương án đầu vào, đầu ra khác nhau. Theo đó, biến Chi phí nguyên vật
liệu thay thế cho biến Chi phí quản lý, biến Giá trị sản xuất thay cho biến Doanh thu thuần.
3.5 Dữ liệu và Đo lƣờng
Nghiên cứu này xây dựng đồng thời hai bộ dữ liệu dạng bảng không cân bằng
(Unbalanced panel data): dữ liệu doanh nghiệp niêm yết và doanh nghiệp vừa và nhỏ. Ở cả
hai bộ dữ liệu, các công ty được chọn phải có lợi nhuận không âm trong phạm vi thời gian
nghiên cứu, đăng ký hoạt động sản xuất – kinh doanh trong ngành Công nghiệp chế biến,
chế tạo và hoạt động theo niên độ từ 01/1 đến hết ngày 31/12 hàng năm. Dữ liệu các doanh


11
nghiệp niêm yết hoạt động được thu thập trong giai đoạn 2008 – 2014. Trong đó, danh sách
các doanh nghiệp được trích từ danh sách phân ngành các công ty niêm yết trên sàn chứng
khoán Hà Nội (HNX) năm 2012 và Thành phố Hồ Chí Minh (HSX) năm 2013. Các thông
tin khác được thu thập từ các báo cáo thường niên. Riêng bộ dữ liệu của các DNN&V được
rút trích từ bộ số liệu điều tra các DNN&V ở các năm 2009, 2011 và 2013 của Viện Khoa
học Lao động và Xã hội; Viện Quản lý Kinh tế Trung Ương và Đại học Copenhagen.
Các biến nghiên cứu sẽ được chiết khấu về năm gốc 2005 bằng Chỉ số giá bán sản
phẩm của người sản xuất hàng công nghiệp từ năm 2008 – 2014 (Tổng cục Thống kê, 2014)
để loại bỏ ảnh hưởng của sự thay đổi về giá và thuận tiện cho việc so sánh kết quả giữa các
năm.
Bảng 3.1:
Đo lƣờng các biến nghiên cứu
Ký hiệu

Tên biến
Lao động
Đầu

vào

Vốn
Chi phí bán
hàng và
quản lý DN.

Đầu ra

Cách đo lƣờng

LnL

Logarit tự nhiên Số lượng lao động toàn thời gian.

LnK

Logarit tự nhiên Giá trị tài sản cố định ròng.

LnM

Logarit tự nhiên Chi phí bán hàng và Chi phí quản lý
doanh nghiệp.

LnY

Logarit tự nhiên Doanh thu thuần.

Quản trị công ty
 Quy mô HĐQT

 Tỷ lệ thành viên
độc lập HĐQT
 Số lần họp của
HĐQT
 Quyền kiêm
nhiệm

Ln_Boardsize

Logarit Số thành viên HĐQT.

Boardinde

Tỷ lệ thành viên độc lập HĐQT.

Ln_Meeting

Logarit Số lần họp của HĐQT.

Duality

Bằng 1 nếu Chủ tịch HĐQT kiêm nhiệm TGĐ và ngược
lại bằng 0.

Tỷ lệ nợ
 Tỷ lệ nợ

Nợ phải trả
Lv

Tổng tài sản

Biến kiểm soát
 Quy mô doanh
nghiệp
 Tuổi doanh
nghiệp
 Mức độ tập trung
vốn

Ln_firmsize
Ln_Firmage
Ln_capins

3.6 Tóm tắt chƣơng 3

Logarit tự nhiên Tổng tài sản.
Logarit Số năm hoạt động tính từ khi doanh nghiệp
được thành lập.
Logarit tự nhiên Tỷ lệ giá trị tài sản cố định/Số lượng
lao động.


12

Chƣơng 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Đo lƣờng hiệu quả kỹ thuật các doanh nghiệp niêm yết
4.1.1 Mô tả mẫu nghiên cứu
Tổng thể các doanh nghiệp niêm yết hoạt động trong ngành Công nghiệp chế biến,
chế tạo theo danh sách phân ngành của Sở giao dịch chứng khoán Hà Nội và TP.Hồ Chí

Minh công bố năm 2013 gồm có 217 doanh nghiệp. Sau khi loại bỏ các quan sát theo khung
chọn mẫu và các quan sát thiếu thông tin các biến trong mô hình đo lường Hiệu quả kỹ
thuật, bộ dữ liệu các DNNY gồm có 1.036 quan sát. Các doanh nghiệp được phân bố ở 20
ngành nhỏ (trong tổng số 24 ngành cấp 2) của ngành Công nghiệp chế biến, chế tạo, trong
đó chiếm tỷ lệ nhiều nhất là các doanh nghiệp niêm yết hoạt động trong ngành Sản xuất, chế
biến thực phẩm (19%), Sản xuất sản phẩm từ Cao su và Plastic (10%) và Sản xuất sản phẩm
từ khoáng phi kim khác (16%). Nếu so sánh với số liệu thống kê về số lượng các doanh
nghiệp niêm yết được phân theo ngành năm 2013, số lượng quan sát thu được hàng năm
chiếm gần 70%, cho thấy tính đại diện của mẫu.
4.1.2 Phương pháp Phân tích biên ngẫu nhiên (SFA)
Trước khi ước lượng hàm sản xuất biên ngẫu nhiên để tính toán hiệu quả kỹ thuật,
nghiên cứu này đã thực hiện các kiểm định dạng hàm sản xuất và có hay không tính phi hiệu
quả kỹ thuật.
Bảng 4.2: Kiểm định tỷ số hợp lý tổng quát cho tham số của mô hình hàm sản xuất
biên ngẫu nhiên
Giả thuyết H0

Giá trị
LR statistic2

Hàm sản xuất Cobb-Douglas
β1 = β2 = β3 = λ1 = λ2 = λ3 = 0
63,464
Không có phi hiệu quả kỹ thuật.
γ µ=η=0
33,254
Phi hiệu quả kỹ thuật không thay đổi theo thời gian
η=0
10,095
Ghi chú:

Giá trị tới hạn

Quyết định

1%

5%

16,074

11,911

Bác bỏ H0

10,501

7,045

Bác bỏ H0

5,412

2,706

Bác bỏ H0

λ nhận giá trị giữa 0 và 1 nên LR statistic có phân phối Mixed Chi - square nên giá trị tới hạn
(critical value) được tra trong nghiên cứu của Kodde và Palm (1986).3

Kết quả kiểm định ở bảng 4.2 cho thấy, công nghệ sản xuất của các doanh nghiệp
niêm yết thuộc ngành Công nghiệp chế biến chế tạo tại Việt Nam Nam phù hợp với dạng
hàm Translog, có sự hiện diện của phi hiệu quả kỹ thuật trong hoạt động của các doanh
nghiệp này và phi hiệu quả kỹ thuật biến đổi theo thời gian lần lượt với các mức ý nghĩa 1%
và 5%. Dựa trên kết quả này, mô hình hàm sản xuất biên ngẫu nhiên (hàm số 3.2) được ước
lượng như sau:
2
3

Chi tiết tính toán giá trị LR –test được trình bày tại Phụ lục 7.
Xem Phụ lục 8.


13
Kết quả ƣớc lƣợng hàm sản xuất biên ngẫu nhiên (3.2)

Bảng 4.3:

Biến

Tham số

Hệ số ƣớc lƣợng

Sai số chuẩn

Hằng số

α0

9,458***

1,040

LnKit

α1

0,167

0,276

LnLit

α2

-0,360*

0,168

LnMit

α3

0,155

0,129

(LnLit*LnKit)

β1

0,116***

0,030

(LnKit*LnMit)

β2

0,022

0,013

(LnLit*LnMit)

β3

-0,113***

0,019

LnL2it

λ1

-0,002

0,024

LnK2it

λ2

-0,007

0,012

LnM2it

λ3

0,023**

0,009

sigma-squared

δ2

0,847

0,096

Gamma

γ

0,477

0,056

Mu

µ

1,270

0,149

Eta

ƞ

0,024

0,009

LK

-1,205,287

Log-likehood
Ghi chú:

*, ** và *** lần lượt là các mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1%.

Bảng 4.4:

Hiệu quả kỹ thuật đo lƣờng bằng phƣơng pháp SFA

Năm
Giá trị trung bình
Độ lệch chuẩn
Giá trị nhỏ nhất
Giá trị lớn nhất

2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

0,3315
0,2037
0,0778
0,8872

0,3129
0,1991
0,0825
0,8896

0,2934
0,1911
0,0874
0,8920

0,2989
0,1904
0,0925
0,8943

0,3127
0,1925
0,0978
0,8965

0,3211
0,1923
0,1032
0,8987

0,3259
0,1920
0,1088
0,9009

Kết quả đo lường hiệu quả kỹ thuật các doanh nghiệp niêm yết bằng SFA ở Bảng 4.4
cho thấy, xét trong toàn giai đoạn nghiên cứu, giá trị hiệu quả kỹ thuật bình quân của các
doanh nghiệp niêm yết trong ngành ở giai đoạn nghiên cứu thấp, cho thấy, mặc dù có quy
mô lớn nhưng những các công ty niêm yết cũng gặp nhiều khó khăn trong việc quản trị

nguồn lực của mình. Không những thấp mà mức hiệu quả có xu hướng giảm dần trong
khoảng thời gian 2008 – 2011. Đây là giai đoạn mà nền kinh tế thế giới bị khủng hoảng và
môi trường kinh doanh trong nước gặp nhiều khó khăn nên rất có thể là nguyên nhân dẫn
đến việc các doanh nghiệp niêm yết có mức hiệu quả như vậy. Điểm tích cực duy nhất có


14
thể nói ở đây, đó là, kể từ năm 2012, hiệu quả kỹ thuật bình quân của các doanh nghiệp có
tín hiệu cải thiện hơn so với các năm liền kề trước đó.
4.1.3 Phương pháp bao dữ liệu (DEA)
Với phương pháp đo lường thứ hai, hiệu quả kỹ thuật được đo bằng DEA được xác định
dựa trên so sánh với các doanh nghiệp có mức hiệu quả cao nhất trong ngành. Vì vậy,
phương pháp này thường được sử dụng để xếp hạng hiệu quả cho các doanh nghiệp.
Bảng 4.5: Phân phối Hiệu quả kỹ thuật đo lƣờng bằng phƣơng pháp VRS - DEA
Tỷ trọng các doanh nghiệp trong mẫu theo mức độ HQKT
Mức độ Hiệu quả kỹ thuật
2008

2009

2010

2011

2012

2013

2014

0 – <0,20

43,86%

60,15%

55,28%

53,99%

53,55%

50,65%

47,44%

0,20 – <0,40

31,58%

24,05%

26,09%

22,70%

24,51%

27,27%

21,15%

0,40 – <0,60

10,52%

6,77%

6,83%

14,11%

12,26%

11,04%

16,03%

0,60 – <0,80

7,02%

3,01%

4,97%

4,29%

5,81%

6,49%

8,97%

0,80 – 1,00

7,02%

6,02%

6,83%

4,91%

3,87%

4,55%

6,41%

Số quan sát

114

133

161

163

155

154

156

Hiệu quả kỹ thuật bình quân

0,462

0,436

0,436

0,436

0,377

0,423

0,395

Bảng 4.5 ở trên cũng thể hiện Hiệu quả kỹ thuật đo lường bằng DEA dưới giả định
hiệu quả thay đổi theo quy mô có kết quả tương đồng với SFA ở Bảng 4.4 khi mức hiệu quả
tương đối bình quân thấp (dưới 50%) và có xu hướng giảm dần theo thời gian. Không quá
7% các doanh nghiệp trong mẫu đạt được mức hiệu quả toàn diện tương đối (Hiệu quả kỹ
thuật bằng 1), trong khi các doanh nghiệp còn lại, dù ở mức bình quân cũng cần phải cắt
giảm đến gần 60% chi phí đầu vào mới đạt được mức hiệu quả tương đối toàn diện (fully
relative technical efficiency). Tuy nhiên, nếu xét tỷ lệ phần trăm các doanh nghiệp theo từng
khoảng mức độ hiệu quả kỹ thuật, một điểm tích cực có thể thấy rằng tỷ lệ phần trăm các

doanh nghiệp có mức hiệu quả dưới 0,20 có xu hướng giảm dần. Trong khi đó, nếu gộp
chung số lượng doanh nghiệp trong hai khoảng từ 0,6 đến nhỏ hơn 0,8 và từ 0,8 đến 1,0 thì
tỷ lệ các doanh nghiệp đạt và gần đạt mức hiệu quả tương đối toàn diện có xu hướng tăng
lên sau khi xuống thấp nhất vào năm 2011.
4.2 Kết quả kiểm định ảnh hƣởng của Quản trị công ty đến Hiệu quả kỹ thuật
Như đã trình bày tại mục 4.1.1, bộ dữ liệu các DNNY gồm có 1.036 quan sát tuy
nhiên, trong đó chỉ có 342 quan sát chứa thêm thông tin về các biến đại diện cho Quản trị
công ty. Do vậy, việc kiểm định ảnh hưởng của Quản trị công ty đến Hiệu quả kỹ thuật
được dựa trên 342 quan sát vừa nêu. Thông tin các chỉ số thống kê mô tả các biến nghiên
cứu được trình bày theo bảng 4.6 dưới đây.


15
Mô tả các biến nghiên cứu trong mô hình (3.3) và (3.4)

Bảng 4.6:

Tên biến
Ln_Boardsize
Boardinde
Ln_Meeting
Duality

Sai số
chuẩn

Giá trị nhỏ
nhất

Ln_Capins

Ln_Firmsize
Ln_Firmage
Hiệu quả kỹ thuật bình quân theo
DEA
Hiệu quả kỹ thuật bình quân theo
SFA

Giá trị lớn
nhất

0,7401

0,0045

0,4771

1

39,55%

0,863%

14,286%

66,67%

0,8466

0,015

0

1,838

0

1

39,23%

Lev

Ghi chú:

Giá trị trung
bình

0,5307

0,2661

0,073

1,1731

4,43

0,061

1,963

7,571

12,47

0.066

9,72

15,96

0,99

0,0127

0,301

1,591

0,36

0,0142

0,015

1

0,32

0,019

0,093

0,898

Boardsize - Quy mô HĐQT; Boardinde - Tỷ lệ thành viên độc lập HĐQT; Meeting - Số lần

họp của HĐQT; Duality - Quyền kiêm nhiệm; Lev – Tỷ lệ nợ; Ln_capins - Mức độ tập trung vốn;
Ln_firmsize - Quy mô doanh nghiệp, Ln_firmage - Tuổi của doanh nghiệp.

Thống kê mô tả các biến trong mẫu nghiên cứu ở Bảng 4.6 cho thấy tỷ lệ thành viên
HĐQT độc lập có mức trung bình cao hơn mức tối thiểu (1/3 tổng số thành viên HĐQT) mà
Bộ Tài chính (2007) quy định. Không những thế, tỷ lệ này có xu hướng tăng theo từng năm
(Xem thêm tại Phụ lục số 16) thể hiện các doanh nghiệp niêm yết ngày càng nhận ra vai trò
của các thành viên HĐQT độc lập từ bên ngoài đối với việc định hướng và giám sát doanh
nghiệp. Tỷ lệ Chủ tịch HĐQT kiêm nhiệm vị trí TGĐ chiếm ở mức cao, gần 40% trong các
doanh nghiệp niêm yết được điều tra nhưng đang cho thấy tín hiệu giảm dần theo thời gian.
Trong khi đó, ở mức trung bình, Quy mô HĐQT và Tỷ lệ nợ duy trì sự ổn định trong phạm
vi thời gian nghiên cứu.
Tiếp theo, nghiên cứu này thực hiện lượng hóa tác động của các nhân tố ảnh hưởng
đến Hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp niêm yết. Kết quả ước lượng mô hình (3.3) và
(3.4) lần lượt được trình bày như sau:


Bảng 4.7:

16
Ƣớc lƣợng hàm sản xuất biên ngẫu nhiên (mô hình (3.3))

Mô hình hàm sản xuất biên

Biến

Hệ số

Mô hình ảnh hƣởng phi hiệu quả kỹ thuật

Sai số chuẩn

Biến

Hệ số

Sai số
chuẩn

α0
α1

12,3882
- 0,3711

0,3173 Hằng số
0,2035 Ln_Boardsize

δ0
δ1

9,8308**
- 0,7117

3,5791
0,3922

(LnLit*LnKit)

α2
α3
β1

0,8648
- 0,4940
- 0,0122

0,3268 Boardinde
0,1636 Ln_Meeting
0,0418 Duality

δ2
δ3
δ4

- 0,1332
- 0,0627
0,1497***

0,1559
0,0967
0,0151

(LnKit*LnMit)

β2

0,0645

0,0087 Lev

δ5

0,8953***

0,0348

(LnLit*LnMit)

β3

- 0,0108

0,0154 Ln_capins

δ6

1,0538***

0,0883

LnL2it

λ1

- 0,0271

0,0550 Ln_firmsize

δ7

- 0,9457***

0,1869

LnK2it

λ2

- 0,0167

0,0585 Ln_firmage

δ8

- 0,0661

0,0595

2

λ3

- 0,0181

0,0064 Sigma Square

0,2841

0,0224

0,0685

1,2969

Hằng số
LnKit
LnLit
LnMit

LnM

it

Gamma
Log likehood
Ghi chú:

-270,251

*, ** và *** lần lượt là các mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1%. Các biến trong mô hình

Ảnh hưởng phi hiệu quả kỹ thuật có mối quan hệ dương đến Phi hiệu quả kỹ thuật đồng nghĩa có mối quan
hệ âm với Hiệu quả kỹ thuật và ngược lại. Ln_Boardsize - Quy mô HĐQT; Boardinde - Tỷ lệ thành viên

độc lập HĐQT; Ln_Meeting - Số lần họp của HĐQT; Duality - Quyền kiêm nhiệm; Lev – Tỷ lệ nợ;
Ln_capins - Mức độ tập trung vốn; Ln_firmsize - Quy mô doanh nghiệp, Ln_firmage - Tuổi của doanh
nghiệp.

Kết quả ước lượng mô hình mô hình ảnh hưởng phi hiệu quả kỹ thuật trong bảng 4.7
ở trên chỉ ra biến Quyền kiêm nhiệm - Duality có tác động dương có ý nghĩa thống kê (1%)
đến Phi hiệu quả kỹ thuật, tức là có quan hệ âm với Hiệu quả kỹ thuật. Điều này cho thấy
việc kiêm nhiệm cả hai chức danh cao nhất của doanh nghiệp (Chủ tịch HĐQT và Tổng
giám đốc) có ảnh hưởng không tốt đến Hiệu quả kỹ thuật. Kết quả này là bằng chứng thống
kê cho thấy giả thuyết nghiên cứu H4 không thể bị phủ định. Các nghiên cứu của Bozec và
Dia (2007), García-Sánchez (2010) và Su và He (2012) cũng đặt giả thuyết âm về mối quan
hệ này nhưng kết quả thực nghiệm không có ý nghĩa thống kê.
Biến Tỷ lệ nợ - Lev có mối quan hệ dương với Phi hiệu quả kỹ thuật ở mức ý nghĩa
thống kê 1%, cho thấy Tỷ lệ nợ trên tổng tài sản có ảnh hưởng âm đến Hiệu quả kỹ thuật
hay nói các khác, tỷ lệ nợ càng tăng, hiệu quả kỹ thuật của doanh nghiệp càng giảm. Kết quả
phân tích này cho thấy sự phù hợp của giả thuyết nghiên cứu H5 trong bối cảnh của nền
kinh tế chuyển đổi quy mô nhỏ như Việt Nam.
Biến Mức độ tập trung vốn - Ln_Capins có tác động âm đến Hiệu quả kỹ thuật một
cách có ý nghĩa thống kê (1%). Điều này cho thấy các doanh nghiệp niêm yết ngành công
nghiệp chế biến, chế tạo chưa phát huy hết hoặc thất bại trong việc ứng dụng công nghệ nên
dẫn đến làm giảm Hiệu quả kỹ thuật. Kết quả ước lượng trong bảng 4.7 cũng cho biết việc


17
tăng Quy mô hoạt động có ảnh hưởng tích cực đến Hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp
với mức ý nghĩa thống kê 1%.
Như vậy, các nhân tố ảnh hưởng đến Hiệu quả kỹ thuật đo bằng SFA gồm: Quyền
kiêm nhiệm, Tỷ lệ nợ, Mức độ tập trung vốn và Quy mô doanh nghiệp. Nội dung tiếp theo,
luận án tiếp tục xem xét có hay không tác động của các biến nghiên cứu lên hiệu quả kỹ
thuật tương đối đo bằng DEA bằng việc ước lượng mô hình (3.4). Cụ thể, sau khi đo lường

hiệu quả kỹ thuật bằng phương pháp DEA, nghiên cứu này sử dụng phương pháp hồi quy
cắt cụt boostrapp hai giai đoạn với biến phụ thuộc là hiệu quả kỹ thuật tương đối đo lường
bằng DEA do Simar và Wilson (2007) đề xuất với 2000 lần lặp lại. Kết quả ước lượng được
thể hiện trong Bảng 4.8 dưới đây:
Bảng 4.8:
(3.4))
Biến
Hằng số
Ln_Boardsize

Ƣớc lƣợng hồi quy cắt cụt bootstrap hai giai đoạn với DEA (mô hình

Hệ số

Sai số chuẩn

1,2251020

0,3367541

0,0570362

Trị số z

P-value

0,3116528

3,64
0,18

0,000
0,855

0,2823723**

0,1264346

2,23

0,026

Ln_Meeting

- 0,0440103

0,0886918

-0,50

1,380

Duality

- 0,0095634

0,0520291

-0,18

1,146

Lev

- 0,2831963

0,1029878

-2,75

1,994

0,0964165***

0,0290042

3,32

0,001

Ln_firmsize

- 0,0996284

0,0281532

-3,54

2,000

Ln_firmage

- 0,2015955

0,1107675

-1,82

1,931

Wald chi2(11)

25,2300000

Boardinde

Ln_capins

Ghi chú:

0,0014

*, ** và *** lần lượt là các mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1%. Ln_Boardsize - Quy mô

HĐQT; Boardinde - Tỷ lệ thành viên độc lập HĐQT; Ln_Meeting - Số lần họp của HĐQT; Duality Quyền kiêm nhiệm; Lev – Tỷ lệ nợ; Ln_capins - Mức độ tập trung vốn; Ln_firmsize - Quy mô doanh
nghiệp, Ln_firmage - Tuổi của doanh nghiệp.

Từ kết quả ước lượng mô hình (3.4) ở bảng 4.8, có bằng chứng thống kê cho thấy các
biến nghiên cứu bao gồm: Quy mô của HĐQT, Số lần họp HĐQT, Quyền kiêm nhiệm và
Tỷ lệ nợ không có mối quan hệ với Hiệu quả kỹ thuật tương đối đo bằng DEA. Trong khi

đó, yếu tố Tỷ lệ thành viên độc lập HĐQT được xác định có ảnh hưởng tích cực đến Hiệu
quả kỹ thuật tương đối (P – value < 5%), tương ứng với giả thuyết nghiên cứu H2. Mô hình
ước lượng (3.4) cũng chỉ ra rằng Mức độ tập trung vốn có quan hệ dương với Hiệu quả kỹ
thuật với mức ý nghĩa 1%, trong khi hai biến Quy mô và Tuổi doanh nghiệp có mối quan hệ
âm với hiệu quả kỹ thuật của doanh nghiệp nhưng không có ý nghĩa thống kê.
Từ kết quả ước lượng hai mô hình nghiên cứu ở trên, có thể tổng hợp và so sánh tác
động của các nhân tố đến biến Hiệu quả kỹ thuật đo lường bằng hai phương pháp như sau:


18
Bảng tổng hợp các nhân tố ảnh hƣởng đến Hiệu quả kỹ thuật

Bảng 4.9:

Kỳ vọng
dấu

Mô hình Ảnh hƣởng Phi hiệu

Mô hình Hồi quy cắt cụt bootstrap

quả kỹ thuật (Battese và Coelli,

hai giai đoạn với DEA (Simar và

1995)

Wilson, 2007)

Ln_Boardsize

-

+

+

Boardinde

+

+

+**

Ln_Meeting

-

+

-

Duality

-

-***

-

Lev

-

-***

-

Ln_capins

-

-***

+***

Ln_firmsize

+

+***

-

Ln_firmage

+/-

+

-

Biến

Ghi chú:

*, ** và *** lần lượt là các mức ý nghĩa thống kê 10%, 5% và 1%. Ln_Boardsize - Quy mô

HĐQT; Boardinde - Tỷ lệ thành viên HĐQT độc lập; Ln_Meeting - Số lần họp của HĐQT; Duality Quyền kiêm nhiệm; Lev – Tỷ lệ nợ; Ln_capins - Mức độ tập trung vốn; Ln_firmsize - Quy mô doanh
nghiệp, Ln_Firmage - Tuổi của doanh nghiệp.

Bảng 4.9 tổng hợp các nhân tố ảnh hưởng chính đến Hiệu quả kỹ thuật của các doanh
nghiệp niêm yết cho thấy, trong nhóm các nhân tố thuộc Quản trị công ty, hệ số của biến Tỷ
lệ thành viên độc lập HĐQT (Boardinde) đều mang dấu dương, đúng theo kỳ vọng dấu ban
đầu, tuy nhiên chỉ có ý nghĩa thống kê với Hiệu quả kỹ thuật tương đối đo bằng DEA.
Tương tự như vậy, ở mô hình của Battese và Coelli (1995) có bằng chứng thống kê cho thấy
quan điểm cần tách bạch hai vị trí Chủ tịch HĐQT và TGĐ của Lý thuyết người đại diện
được ủng hộ khi việc kiêm nhiệm ảnh hưởng không tốt đến Hiệu quả kỹ thuật của doanh
nghiệp. Trong khi đó, ở mô hình thứ hai, mặc dù hệ số của biến Duality cũng mang dấu âm
nhưng không có ý nghĩa thống kê. Trái với kỳ vọng ban đầu, hai biến nghiên cứu trong mô
hình nghiên cứu lý thuyết còn lại là Quy mô HĐQT và Số lần họp HĐQT không ảnh hưởng
có ý nghĩa thống kế đến hiệu quả kỹ thuật. Rất có thể việc Bộ Tài chính (2007) quy định số
lượng tối thiểu (5) và tối đa (11) thành viên tham gia HĐQT nên ảnh hưởng Quy mô HĐQT
không có ý nghĩa. Ngoài ra, tính năng động của HĐQT không chỉ thể hiện qua số lần họp
HĐQT như một số nghiên cứu trước đã đề cập (Mục 2.2.2) mà có thể là chất lượng nội dung
của những kỳ họp của HĐQT mới có ý nghĩa quan trọng hơn.
Về mối quan hệ giữa Tỷ lệ nợ và Hiệu quả kỹ thuật, ở cả hai mô hình đều cho kết
quả ước lượng giống nhau, hệ số của biến Lev mang dấu âm với Hiệu quả kỹ thuật, theo
đúng kỳ vọng dấu ban đầu. Mặc dầu vậy, nhân tố này chỉ có ý nghĩa thống kê trong mô hình

Ảnh hưởng Phi hiệu quả kỹ thuật của Battese và Coelli (1995)
Về các biến Đặc điểm doanh nghiệp, tác động của Mức độ tập trung vốn hay Tỷ lệ
giá trị tài sản cố định trên Lao động, mặc dù có ý nghĩa thống kê cùng với mức ý nghĩa 1%
nhưng ảnh hưởng của nhân tố này ở cả hai mô hình là khác nhau. Còn lại, biến Quy mô


19
doanh nghiệp chỉ có ý nghĩa thống kê trong mô hình (3.3), trong khi Tuổi của doanh nghiệp
được xác định không có mối quan hệ với Hiệu quả kỹ thuật đo lường bằng SFA và DEA.
Có thể dễ dàng nhìn thấy khi so sánh kết quả trong hai mô hình nghiên cứu tại bảng
4.9, các biến hoặc có ảnh hưởng ở mô hình (3.3) nhưng không ảnh hưởng ở mô hình (3.4),
hoặc có ảnh hưởng khác nhau ở hai mô hình. Tuy nhiên, cần chú ý rằng, hiệu quả kỹ thuật
được đo ở hai mô hình lần lượt là SFA và DEA. Và như vậy, nếu căn cứ dựa trên biện luận
tại mục 2.1.3 (Trang 36 - 37), sự khác nhau trên có thể giải thích như sau: đối với mô hình
(3.3), việc kiêm nhiệm vị trí Chủ tịch HĐQT và TGĐ, Tỷ lệ nợ, Mức độ tập trung vốn hay
mức độ sử dụng công nghệ sản xuất cần nhiều lao động làm giảm khả năng đạt được mức
sản lượng đầu ra tiềm năng của doanh nghiệp hay mức độ hiệu quả kỹ thuật, trong khi việc
tăng quy mô doanh nghiệp lại có ảnh hưởng tích cực đến việc tăng hiệu quả kỹ thuật nhờ lợi
thế về quy mô. Ở mô hình (3.4), biến phụ thuộc là hiệu quả kỹ thuật tương đối đo bằng
DEA, như vậy các yếu tố được xác định có ảnh hưởng đến biến này được hiểu là có khả
năng làm gia tăng năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp so với các DN khác cùng ngành mà
cụ thể ở đây là nhân tố thuộc Quản trị công ty là Tỷ lệ thành viên độc lập HĐQT và Mức độ
tập trung vốn. Việc tăng tỷ lệ thành viên độc lập trong HĐQT thể hiện tính độc lập của
HĐQT (García-Sánchez, 2010), tăng tính minh bạch, tận dụng được kinh nghiệm và mối
quan hệ của các thành viên HĐQT bên ngoài. Chính điều này làm gia tăng được năng lực
cạnh tranh của doanh nghiệp. Ngược lại với mô hình (3.4), Mức độ tập trung vốn có tác
động dương với HQKT tương đối cho thấy rằng các DN niêm yết trong ngành Công nghiệp
chế biến, chế tạo vẫn có lợi thế cạnh tranh nhờ chi phí nhân công thấp. Kết quả tổng hợp các
nhân tố chính ảnh hưởng đến Hiệu quả kỹ thuật và các thảo luận ở trên là cơ sở quan trọng
để đưa ra các hàm ý quản trị cần thiết trong chương 5 của luận án này.

4.3 Kiểm định sự khác biệt mức độ hiệu quả kỹ thuật giữa doanh nghiệp niêm yết và
doanh nghiệp nhỏ và vừa
4.3.1 Mô tả mẫu nghiên cứu
Theo khung chọn mẫu ở mục 3.5, dữ liệu DNN&V ban đầu có 8,623 quan sát (từ
năm 2008 – 2012). Nghiên cứu này đã thực hiện việc đối sánh giữa bộ dữ liệu DNNY và
DNN&V theo từng ngành cấp 2 của ngành Công nghiệp chế biến chế tạo, trong đó bộ dữ
liệu các DNNY đã được loại bỏ các quan sát thuộc các năm 2013 và 2014 để phù hợp với
khung thời gian nghiên cứu từ năm 2008 – 2012.
Tiếp theo, để thuận tiện cho việc so sánh và kiểm định mức độ khác biệt về mức độ
hiệu quả kỹ thuật của hai loại hình doanh nghiệp, nghiên cứu này đã chọn lựa và gộp nhóm
các ngành có số quan sát tương đối nhiều cho cả DNNY và DNN&V, gồm: (1) Ngành Thực
phẩm - Đồ uống; (2) Ngành Hoá, dược liệu; (3) Ngành sản xuất sản phẩm từ cao su, plastic
và phi kim khác và (4) Ngành sản xuất máy móc, thiết bị. Chi tiết số lượng quan sát cho
từng nhóm ngành được trình bày theo bảng 4.10 dưới đây.


20
Bảng 4.10: Thống kê số quan sát các nhóm ngành so sánh
Số quan sát (2008-2012)
STT

Ngành
DNN&V

1

Thực phẩm - Đồ uống

2

Hóa, dược liệu

3

Sản xuất sản phẩm từ cao su, plastic &
phi kim khác

4

Sản xuất máy móc, thiết bị
Tổng cộng

DNNY
2.101

481

219

59

1.108

112

331

47

3.759

699

4.3.2 So sánh mức độ hiệu quả kỹ thuật giữa doanh nghiệp niêm yết và doanh nghiệp
nhỏ và vừa theo ngành
Bằng phương pháp SFA, kết quả ở bảng 4.11 cho thấy loại hình doanh nghiệp nhỏ
và vừa trong giai đoạn khủng hoảng kinh tế có hiệu quả kỹ thuật thấp, bình quân trong
khoảng 52% đến 54%. Trong khi đó, các doanh nghiệp niêm yết cùng ngành đều cho thấy
sự vượt trội, khi các ngành đều có mức hiệu quả kỹ thuật cao trên 80%, trừ ngành Hoá dược liệu (78,41%).
Bảng 4.11: Hiệu quả kỹ thuật theo phƣơng pháp Phân tích biên ngẫu nhiên

STT

1

Ngành

Năm

Loại hình
DN

Bình

2008

2009

2010

2011

2012

quân

Thực phầm

DNN&V

0,5176

0,5160

0,5215

0,5284

0,5338

0,5235

- Đồ uống

DNNY

0,8944

0,8977

0,9022

0,9062

0,9098

0,9032

Hoá, dược

DNN&V

0,5556

0,5360

0,5245

0,5327

0,5213

0,5335

DNNY

0,8249

0,7917

0,7824

0,7740

0,7677

0,7841

DNN&V

0,4131

0,4840

0,5483

0,6064

0,6637

0,5423

DNNY

0,9087

0,8933

0,8786

0,8533

0,8224

0,8642

DNN&V

0,4170

0,4776

0,5353

0,5971

0,6500

0,5325

DNNY

0,9717

0,9522

0,9188

0,8668

0,7919

0,8778

2

liệu
Sản xuất
sản phẩm

3

từ cao su,
plastic &
phi kim
khác
Sản xuất

4

máy móc,
thiết bị

Ghi chú:

DNN&V – Doanh nghiệp nhỏ và vừa; DNNY - Doanh nghiệp niêm yết.


21
Xét về xu hướng biến động, mặc dù có kết quả hiệu quả kỹ thuật trung bình thấp

hơn các DNNY, các DNN&V cho thấy biểu hiện tích cực khi mức độ hiệu quả kỹ thuật có
xu hướng cải thiện dần theo từng năm, trừ ngành Hóa, dược liệu chưa ổn định. Ở phía bên
kia - các DNNY, chỉ riêng ngành Thực phẩm – Đồ uống có hiệu quả kỹ thuật ở mức cao và
tăng dần theo thời gian, các ngành còn lại đang cho thấy mức độ hiệu quả kỹ thuật có xu
hướng giảm. Đáng chú ý, các DNNY ngành Sản xuất máy móc, thiết bị, sau bốn năm, mức
độ hiệu quả giảm gần 19% (năm 2012/2008).
Bảng 4.12:

Hiệu quả kỹ thuật theo phƣơng pháp bao dữ liệu
Năm

Loại hình
STT

Ngành

nghiệp

1

2

Thực phẩm Đồ uống
Hoá, dược
liệu.
Sản xuất sản

3

phẩm từ cao

su, plastic &
phi kim khác

4

Ghi chú:

Sản xuất máy
móc, thiết bị

Bình

doanh

quân
2008

2009

2010

2011

2012

DNN&V

0,341

0,397

0,396

0,345

0,366

0,37

DNNY

0,599

0,614

0,438

0,442

0,499

0,50

DNN&V

0,566

0,500

0,477

0,656

0,648

0,58

DNNY

0,844

0,732

0,744

0,715

0,727

0,74

DNN&V

0,181

0,220

0,209

0,306

0,308

0,24

DNNY

0,851

0,839

0,722

0,725

0,771

0,77

DNN&V

0,360

0,505

0,474

0,559

0,554

0,49

DNNY

0,984

0,962

0,942

0,913

0,898

0,94

DNN&V – Doanh nghiệp nhỏ và vừa; DNNY - Doanh nghiệp niêm yết.

Với giả định hiệu quả thay đổi theo quy mô, Hiệu quả kỹ thuật đo lường bằng
phương pháp DEA cho thấy, ở các năm trong giai đoạn nghiên cứu, doanh nghiệp niêm yết
quản trị chi phí tốt hơn các DNN&V trong cùng ngành hoạt động. Mặc dù, hiệu quả của các
DNN&V có cải thiện qua các năm nhưng nhìn chung vẫn rất thấp, đặc biệt là các doanh
nghiệp ngành Sản xuất sản phẩm từ cao su, plastic và phi kim khác.
4.3.3 Kiểm định sự khác biệt giá trị trung bình hiệu quả kỹ thuật giữa doanh nghiệp
niêm yết và doanh nghiệp nhỏ và vừa
Để thực hiện việc kiểm định sự khác biệt về giá trị trung bình của Hiệu quả kỹ thuật giữa
hai loại hình doanh nghiệp, Hiệu quả kỹ thuật được đo bằng SFA được sử dụng nhằm kiểm định
giả thuyết nghiên cứu H6. Kết quả kiểm định cho kết quả theo Bảng 4.13 như sau:.

22
Bảng 4.13:

Kết quả kiểm định t-Test

Ngành

2008
DNNY
DNN&V

2009
DNNY
DNN&V

Năm
2010
DNNY
DNVVN

Thực phẩm - Đồ uống
Giá trị trung bình
0,894
0,517
0,897
0,516
0,902
0,521
Phương sai

0,001
0,017
0,001
0,016
0,001
0,016
Số quan sát
75
391
78
436
103
436
Giá trị kiểm định t
23,27
26,01
30,03
Giá trị tới hạn một bên
-1,65*
-1,65*
-1,65*
Quyết định
Chấp nhận H01
Chấp nhận H01
Chấp nhận H01
Hóa, dược liệu
Giá trị trung bình
0,824
0,555
0,791

0,536
0,782
0,524
Phương sai
0,004
0,018
0,007
0,018
0,007
0,019
Số quan sát
9
41
12
37
13
37
Giá trị kiểm định t
5,05
6,12
6,31
-1,68*
-1,68*
-1,68*
-1,68*
Giá trị tới hạn một bên
-1,68*
Quyết định
Chấp nhận H02
Chấp nhận H02

Chấp nhận H02
Sản xuất sản phẩm từ cao su, plastic và phi kim khác
Giá trị trung bình
0,908
0,413
0,893
0,483
0,878
0,548
Phương sai
0,002
0,02
0,002
0,019
0,003
0,018
Số quan sát
18
234
20
214
26
214
Giá trị kiểm định t
13,26
11,86
12,21
Giá trị tới hạn một bên
-1,65*
-1,65*

-1,65*
Quyết định
Chấp nhận H03
Chấp nhận H03
Chấp nhận H03
Sản xuất máy móc, thiết bị
Giá trị trung bình
0,972
0,417
0,952
0,477
0,918
0,535
Phương sai
0
0,043
0
0,041
0
0,038
Số quan sát
10
69
10
68
11
68
Giá trị kiểm định t
7,54
6,95

6,16
Giá trị tới hạn một bên
-1,67*
-1,67*
-1,67*
Quyết định
Chấp nhận H04
Chấp nhận H04
Chấp nhận H04
Ghi chú: * - mức ý nghĩa 5%; DNN&V – Doanh nghiệp nhỏ và vừa; DNNY - Doanh nghiệp niêm yết.

2011
DNNY
DNVVN

2012
DNNY
DNVVN

0,906
0,528
0,001
0,016
113
419
31,09
-1,65
Chấp nhận H01

0,909

0,533
0,001
0,016
112
419
32
-1,65
Chấp nhận H01

0,774
0,532
0,007
0,019
13
50
6,05
-1,68*
Chấp nhận H02

0,767
0,522
0,007
0,019
12
54
6,37
-1,68*
Chấp nhận H02

0,853

0,606
0,005
0,015
25
223
9,77
-1,65*
Chấp nhận H03

0,822
0,663
0,006
0,013
23
223
7,52
-1,65*
Chấp nhận H03

0,866
0,597
0
0,034
10
63
4,81
-1,67*
Chấp nhận H04

0,791

0,65
0,003
0,029
6
63
2,48
7,54
-1,67*
Chấp nhận H04


23
Như vậy, với mức ý nghĩa thống kê 5%, trong giai đoạn 2008 - 2012, các doanh
nghiệp niêm yết đều có mức hiệu quả kỹ thuật cao hơn các DNN&V trong cùng nhóm
ngành nghiên cứu. Kết quả này ủng hộ giả thuyết nghiên cứu H6 và phản ảnh năng lực quản
trị vượt trội của các doanh nghiệp niêm yết so với các doanh nghiệp có quy mô nhỏ hơn.
4.4 Kết quả phân tích thay thế
Mô hình các yếu tố đầu vào, đầu ra ban đầu phản ảnh hiệu quả hoạt động kinh doanh
của các doanh nghiệp theo hướng cách tiếp cận hiệu quả kỹ thuật. Ở phần này, các biến đầu
vào được sử dụng bao gồm: Giá trị tài sản cố định ròng, Số lao động và thay thế biến Chi
phí bán hàng và quản lý doanh nghiệp bằng biến Giá trị nguyên vật liệu. Giá trị sản xuất
làm biến Đầu ra thay cho chỉ tiêu Doanh thu thuần. Mô hình này được sử dụng hướng đến
việc đánh giá hiệu quả sản xuất của doanh nghiệp nhỏ và vừa, phản ảnh khả năng sử dụng
các nguồn lực của loại hình doanh nghiệp này trong việc tạo ra giá trị sản xuất.
Bảng 4.14: Kết quả đo lƣờng hiệu quả kỹ thuật của doanh nghiệp nhỏ và vừa theo
SFA sau khi điều chỉnh mô hình đầu vào, đầu ra
Năm
STT

Ngành

2008

2009

2010

2011

2012

1

Thực phẩm - Đồ uống

0,8203

0,8182

0,8168

0,8151

0,8136

2

Hóa, dược liệu

0,8038

0,8091

0,8145

0,8209

0,8261

0,7850

0,7947

0,8018

0,8074

0,8141

0,7858

0,8114

0,8336

0,8519

0,8699

3

4

Sản xuất sản phẩm từ
cao su, plastic và phi
kim khác
Sản xuất máy móc, thiết
bị

Chỉ số Hiệu quả kỹ thuật của các DNN&V sau khi điều chỉnh các biến trong mô hình
ban đầu đều cho kết quả cao (thấp nhất 0,78, cao nhất 0,86) ở tất cả các ngành nghiên cứu,
phản ảnh các doanh nghiệp này có năng lực sản xuất khá tốt. Sự khác biệt giữa hai mô hình
đầu vào, đầu ra cho thấy các DNN&V gặp khó khăn trong việc tiêu thụ hàng hoá do mình
sản xuất.
4.5 Tóm tắt chƣơng 4

Chƣơng 5: KẾT LUẬN – ĐỀ XUẤT HÀM Ý QUẢN TRỊ
5.1 Kết luận
Chủ đề nghiên cứu về hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp không phải là đề tài mới.
Tuy vậy, trong mọi hoàn cảnh, đây được xem là đích đến của các quyết định, chương trình
hay kế hoạch hoạt động trong doanh nghiệp. Do đó, từ lâu, nhiều nghiên cứu trên thế giới
đều cố gắng đo lường và xác định các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả của doanh nghiệp