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

TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC SÀI GÒN

Số 3(28) - Tháng 5/2015

MƠ HÌNH  - HỘI TỤ NĂNG SUẤT CÁC YẾU TỐ TỔNG HỢP
CẤP ĐỘ DOANH NGHIỆP TRONG NGÀNH
CHẾ BIẾN THỰC PHẨM VÀ ĐỒ UỐNG VIỆT NAM
PHAN TẤT HIỂN(*)

TĨM TẮT
Bài viết này xem xét năng suất năng động và hội tụ năng suất ở cấp độ doanh nghiệp
trong ngành chế biến thực phẩm và đồ uống của Việt Nam. Chúng tơi tiếp cận để trả lời
các câu hỏi của hội tụ năng suất giữa các doanh nghiệp trong hai bước. Thứ nhất, chúng
tơi ước tính hàm sản xuất để có được một độ đo năng suất của các doanh nghiệp bằng
cách sử dụng phương pháp của Olley - Pakes (1996). Thứ hai, chúng ta xem xét sự hội tụ
năng suất bằng cách sử dụng mơ hình của Bernard và John (1996). Kết quả thực nghiệm
dựa trên dữ liệu được tìm thấy từ 2000-2012.Các mơ hình ước lượng cũng cung cấp bằng
chứng về sự hội tụ của năng suất tổng hợp cấp độ doanh nghiệp trong ngành chế biến thực
phẩm và đồ uống ở Việt Nam trong giai đoạn 2000-2012.
Từ khóa: ước lượng bán tham số, hội tụ năng suất, hội tụ beta, năng suất các yếu tố
tổng hợp TFP
ABSTRACT
This paper examines dynamic productivity and productivity convergence at the firm
level in Vietnam’s processing food processing and beverages industry. We approach to
answer the question of productivity convergence among firms in two steps. Firstly, we
estimate production function to obtain a measure of firms’ productivity by using Olley Pakes (1996) procedure. Secondly, we consider the productivity convergence by using
Bernard and John (1996) model. Experimental results based on data from 2000-2011
arefound, but the estimated models also provide evidence of more differences in the speedof- convergence across industries.
Keywords: productivity convergence, beta convergence, total-factor productivity (TFP)
1. GIỚI THIỆU(*)
Kể từ khi Bernad và Jones xuất bản

cơng trình (1996): "So sánh năng suất giữa
các quốc gia là trung tâm của nhiều câu hỏi
liên quan đến tăng trưởng kinh tế dài hạn",
nhiều nghiên cứu đã tập trung vào các vấn
đề hội tụ năng suất giữa các nước cả ở cấp
quốc gia và cấp độ ngành. Một số nghiên
cứu điển hình có thể kể đến về hội tụ cấp
độ quốc gia như: tăng trưởng kinh tế và hội
(*)

tụ (Dollar và Wolff (1988); Dorwick và
Nguyễn (1989); Wolff (1991)). Và cấp độ
ngành cơng nghiệp (Baumol (1986).
Bernard và Jones (1996) cho thấy rằng
trong khi năng suất tổng hợp hội tụ trong
một nhóm 14 nước cơng nghiệp trong giai
đoạn 1970-1987, khi xem xét các vùng,
ngành chỉ ra hành vi khá khác nhau. Đặc
biệt, hội tụ trong lĩnh vực sản xuất có ý
nghĩa quan trọng, trong khi hội tụ trong
lĩnh vực dịch vụ có ý nghĩa ở mức tiêu

ThS, Trường Đại học Sài Gòn

83




chuẩn. Ngược lại, Dollar Wolf (1994,

1998) tìm thấy hội tụ trong hầu hết các
ngành công nghiệp và kết luận hội tụ về
năng suất trong các ngành công nghiệp là
nguyên nhân chính của sự hội tụ năng suất
lao động tổng hợp. Klaus Gugler và cộng
sự (2000) cho thấy năng suất trong các
ngành công nghiệp châu Âu qua các thời
kỳ 1985-1988 là hội tụ rất nhanh. Họ cũng
chỉ ra rằng khoảng cách năng suất đã được
thu hẹp trung bình trong 10 năm.
Xuất phát từ câu hỏi, các doanh nghiệp
chưa phát triển trong một ngành có thể phát
triển bắt kịp các doanh nghiệp đã phát triển
trong cùng ngành đó trong tương lai hay
không và tầm quan trọng của ngành chế
biến thực phẩm và đồ uống, chúng tôi thực
hiện nghiên cứu này.
Phần còn lại của bài báo này được tổ
chức như sau: phần 2 trình bày độ đo năng
suất; phần 3 trình bày một mô hình hội tụ
năng suất giữa các doanh nghiệp; phần 4
trình bày những kết quả chính, và phần
cuối cùng đề xuất những kết luận.
2. ĐỘ ĐO NĂNG SUẤT
Để so sánh năng suất giữa các doanh
nghiệp theo chuỗi thời gian, có một số
phương pháp để tính toán TFP. Nishimura
và các cộng sự (2005) sử dụng phương
pháp chỉ số đa phương trong việc tính toán
TFP. Mô hình để tính toán chỉ số TFP cho

doanh nghiệp i, ngành j trong năm t được
mô hình hóa như sau:

Trong đó y itj = logarithmic của đầu ra
của doanh nghiệp i , ngành j trong năm t,
xiktj = logarithmic đầu vào của nhân tố k
của doanh nghiệp i , ngành j trong năm t,
 kitj = phần chia của nhân tố k của doanh
nghiệp i, ngành j trong năm t, y t j , x ktj và

 ktj là biến đại diện cho các doanh nghiệp
giả định trong năm t, ngành j và đều là
trung bình cộng của các đại lượng tương
ứng với biến trên tất cả các doanh nghiệp
thuộc ngành công nghiệp j trong năm t.
Trong khi Dollar và cộng sự (1993)
tính toán chỉ số TFP bằng cách sử dụng các
biện pháp sản xuất:
Yit
TFPit 
 Lit  (1   ) Kit
Trong đó,  là phần chia của lao động
trong tổng phần bù, và giả sử rằng nó là
hằng số với các doanh nghiệp được quan
sát trong quá trình tính toán.
Trong nghiên cứu của chúng tôi, chúng
tôi ước tính năng suất cấp độ doanh nghiệp
bằng cách sử dụng các phương pháp được
phát triển bởi Olley và Pakes (1996).
Phương pháp của họ được phát triển để giải

quyết những thành kiến đồng thời tiềm
năng phát sinh trong ước tính sản xuất. Nó
được trình bày bằng cách xem xét một hàm
sản xuất Cobb-Douglas tại thời điểm t cho
doanh nghiệp i nhưng chúng tôi khống chế
các chỉ số doanh nghiệp bởi phương trình:
yt  0  1lt  2 kt  3it  t  t (1)

t

prˆitj  ( y itj  y t j )   ( y j  yj1 )

Trong đó yt=LnYt (Yt- đầu ra); t: thời
gian t; lt=LnLt ( Lt- lao động đầu vào tại
thời điểm t); kt=LnKt (Kt- vốn dự trử tại
thời điểm t);it =LnIt ( It- đầu vào trung
gian).
Thành phần sai số của từng doanh
nghiệp kí hiệu là t được phân chia thành

 1

K

1
  ( iktj   ktj )( xiktj  x ktj )
k 1 2
t
K
1

  ( k   k 1 )( x ktj  x ktj 1 )
 1 k 1 2

84


hai thành phần t và t . Trong đó t là sai số
không chịu ảnh hưởng của các quyết định
của doanh nghiệp và t là sai số do các
quan sát không đầy đủ của nhà nghiên cứu,
được biết đến bởi người quản lý kế hoạch,
và nó tác động đến quy định quyết định của
doanh nghiệp. Một vấn đề đồng thời phát
sinh khi có sự tương quan đương thời cả
trong doanh nghiệp i và qua thời gian t
giữa t và đầu vào của doanh nghiệp trong
chuỗi doanh nghiệp cụ thể.
Chúng tôi sử dụng chi phí trung gian
đại diện cho một phần của lỗi tương quan
với đầu vào để giải quyết vấn đề đồng thời
trong phương pháp của Olley và Pakes.
Hàm chi phí trung gian được tính như sau:
it  it (t , kt )

của 2 là thu được từ việc ước lượng
phương trình sau:
yt*  yt  1lt  3it  0  2 kt  E[t | t 1 ] t* (3)
Trong đó, yt* là sản lượng ròng đóng
góp của lao động và t*  t  t . Từ kết
quả phụ của giai đoạn đầu tiên là một ước

tính của t là một ước tính phù hợp của

E[t | t 1 ] có thể thu được và ước lượng
của phương trình (3) tạo ra ước tính phù
hợp của 3.
Năng suất các nhân tố tổng hợp của
công ty i, trong năm t có thể được biểu
diễn như sau:
pr  y  ˆ l  ˆ k  ˆ i (4)
it

it

2 it

2 it

3 it

Trong đó, prit là logarithm của TFP, yit
là log đầu ra của doanh nghiệp i tại thời
điểm t.
Năng suất cấp ngành trong năm t được
định nghĩa là đầu ra cổ phần bình quân
năng suất cấp độ doanh nghiệp
prt  it prit (5)

Đối với giá trị dương của chi phí trung
gian it  it (t , kt ) ngược đến năng suất như
một hàm của vốn và chi phí trung

gian it  it (t , kt ) . Thay biểu thức này vào
phương trình (1) cung cấp đầu ra với các
biến số quan sát ta được phương trình:
yt  1lt  3it  t (it , kt )  t (2)

i

Trong đó, it là phần chia đầu ra của
doanh nghiệp i trong tổng sản lượng công
nghiệp trong năm t.
3. MÔ HÌNH HỘI TỤ NĂNG SUẤT
GIỮA CÁC DOANH NGHIỆP
3.1. Mô hình hội tụ không điều kiện 
Mô hình về hội tụ năng suất do
Bernard và Jones (1996) đưa ra sẽ là mô
hình ban đầu chúng ta sử dụng. Mô hình
này được sử dụng khá nhiều trong các
nghiên cứu về hội tụ năng suất giữa các
nước. Nó cũng được dùng trong nghiên
cứu về hội tụ hiệu quả ở cấp độ doanh
nghiệp gần đây (Nguyen Khac Minh và
cộng sự (2013)). Tăng trưởng TFP được
mô tả như sau:
Prit = i + {Pr1t-1 - Prit-1} + Prit-1 +lnit
(1)

Trong đó, t (it , kt )  0  2 kt  t (it , kt )
Ước lượng tham số phù hợp của các hệ
số trên các biến đầu vào (lao động và trung
gian) sau đó có thể thu được bằng cách sử

dụng một ước lượng bán tham số.
Một tác dụng riêng biệt của vốn trên
sản lượng từ ảnh hưởng của đầu tư của một
công ty thu được trong một giai đoạn thứ
hai bằng cách giả sử rằng m sau một quá
trình Markov bậc nhất và vốn không ngay
lập tức phản ứng với sự đổi mới trong sản
xuất, trong đó đổi mới về năng suất được
đưa ra bởi:
t  t  E[t | t 1 ]
Theo các giả định ước tính phù hợp
85




trong đó Pr1t-1 - Prit-1là biến bắt kịp, nó
là khoảng cách năng suất giữa doanh
nghiệp 1 là doanh nghiệp có năng suất cao
nhất với doanh nghiệp i. Tốc độ bắt kịp sẽ
được thể hiện bằng  còn tốc độ tiệm cận
của tăng trưởng năng suất của doanh
nghiệp i được ký hiệu bằng i và lnit là số
hạng nhiễu.
Khung phân tích này sẽ cho chúng ta

một tiến trình bắt kịp năng suất như sau:
ln ˆit   i   1   1    ln ˆit 1  ln ˆit
Trong

đó

ˆit =

TFPit/TFP1t

và

ˆit = it/1t tương ứng. Trong dài hạn, tốc
độ tăng trưởng TFP bình quân hàng năm
của doanh nghiệp i so với doanh nghiệp 1
giữa năm 0 và năm T được viết như sau:

1  1   
1
1 T
T 
ln ˆiT  ln ˆi 0  
ln ˆi 0   1     i   1  ln ˆit 
T
T
T  1





T

Đây là cơ sở của các mô hình hội tụ

tăng trưởng bình quân dài hạn theo mức
năng suất nhân tố tổng hợp ban đầu, và
chúng ta chỉ định mô hình như sau:



1% cho pr cấp độ doanh nghiệp dẫn đến sự
gia tăng 1,21% trong đầu tư mức độ vững
chắc cho tổng số ngành công nghiệp sản
xuất. Vì vậy, chúng ta có thể sử dụng
phương pháp Olley-Pakes để ước lượng
hàm sản xuất cho ngành công nghiệp chế
biến thực phẩm tại Việt Nam.
4. NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM
4.1. Số liệu
Bài viết này sử dụng các dữ liệu thu
được từ Tổng điều tra kinh tế cho doanh
nghiệp của Tổng cục Thống kê Việt Nam
(GSO) tiến hành trong giai đoạn 20002012. Trong đó các thông tin thu thập được
từ các doanh nghiệp cốt lõi bao gồm các
doanh nghiệp các loại, kinh doanh và các
hoạt động sản xuất, số lượng nhân viên, thu
nhập, tài sản và nợ phải trả, doanh thu,
nghĩa vụ tài chính với nhà nước, tài sản,
thiết bị được sử dụng cho mục đích kinh
doanh và sản xuất, và chi phí đầu tư. Trong
bài báo này, chúng tôi sẽ sử dụng các dữ
liệu cân bằng 2000-2012. Cuộc khảo sát
bao gồm cả sản xuất và phi sản xuất công
ty. Dữ liệu ngành công nghiệp có sẵn ở

một mức độ 4 chữ số.
Lý tưởng nhất, mỗi biến đầu vào và
đầu ra phải được giảm phát với chỉ số giảm



1
 ln ˆiT  ln ˆiT  ln ˆi 0  0  1 ln ˆi 0  iT
T

(2)
Trong đó biến bắt kịp được thể hiện
bằng hệ số âm 1 = -{1 – (1 - )T}/T.
Chúng ta giả định it  N(0,).
3.2. Kiểm định các giả thuyết của
phương pháp Olley-Pakes
Trước khi ước lượng hàm sản xuất
bằng cách sử dụng phương pháp tiếp cận
Olley Pakes, chúng ta phải kiểm tra xem
các giả thuyết chính của phương pháp này.
Nó có nghĩa là đầu tư đơn điệu tăng ngặt
trong cách đo năng suất. Để làm như vậy,
chúng tôi ước tính phương trình tác động
cố định của biến loga tổng vốn đầu tư với
biến loga của Pr (TFP) và biến giả thời
gian t như biến giải thích và để phân cụm
chính xác của biến bất kỳ ở cấp bốn chữ số.
Kết quả ước lượng thu được cụ thể: Hệ số
cho log của pr trong ngành chế biến thực
phẩm là 1,21 có với mức ý nghĩa thống kê

từ 0,1% đến 5% với độ tin cậy rất cao. Kết
quả này có nghĩa là, nghĩa là một cú sốc
86


sử dụng mối quan hệ giữa 1 và  :

phát của nó. Tuy nhiên, chúng tôi không
thể làm điều đó theo cách như vậy do thiếu
các dữ liệu có liên quan để giảm phát các
loại. Ngoài ra, chúng tôi sẽ sử dụng chỉ số
giá tiêu dùng hàng năm (CPI) là một yếu tố
mức chiết khấu cho tất cả các quan sát
trong nhiều năm sau, tức là năm 2001,
2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008,
2009, 2010, 2011 và 2012.
Từ cuộc điều tra Tổng cục Thống kê,
chúng tôi phát triển một bảng dữ liệu theo
chiều dọc thiết lập trong những năm 20002012. Mẫu của chúng tôi bao gồm các
doanh nghiệp là những doanh nghiệp tồn
tại và tiếp tục ở lại trên thị trường từ 2000
đến 2012. Chúng tôi bỏ các doanh nghiệp
từ bộ mẫu mà tuổi doanh nghiệp, tổng số
tổng thu nhập, tổng số tài sản, lao động
không dương bởi nguyên nhân các câu trả
lời không đầy đủ và tính hợp lý của số liệu.
Mỗi năm chúng tôi có khoảng 480 doanh
nghiệp trong ngành chế biến thực phẩm và
đồ uống trong thời kỳ 2000-2012. Như vậy
có khoảng 6240 quan sát.

4.2. Hội tụ năng suất
Hình 1 báo cáo kết quả ước lượng của
mô hình với năm cơ sở khác nhau. Để có
được tốc độ hội tụ, đầu tiên chúng tôi ước
lượng 1, và sau đó tính toán  bằng cách

  1  (1  1T )1/T
Kết quả như mô tả trong hình 1 chỉ ra
rằng tất cả các mô hình giải thích cho quá
trình hội tụ. Kết quả cho thấy năng suất ở
mức độ công ty sản xuất Việt Nam tại Việt
Nam quan sát hội tụ trong thời kỳ 20002012. Kết quả ước lượng hàm ý rằng các
công ty có năng suất thấp hơn đã có xu
hướng bắt kịp đến công ty với năng suất
cao nhất ở mức 8,84% mỗi năm.
4.3. Hiệu chỉnh và chọn năm cơ sở
Để kiểm tra độ nhạy của kết quả, chúng
tôi lựa chọn năm cơ sở, chúng tôi thay đổi
năm cơ sở. Chúng tôi chọn năm 2000 và
năm 2001 lần lượt làm cơ sở, kiểm tra sự
tăng trưởng năng suất giữa 2000-2012.
Hình 1 trình bày các kết quả của việc
thay đổi dự toán năm cơ sở 2000 và năm cơ
sở 2001. Các kết quả thu được dường như
tương tự nhau. Điều này chỉ ra rằng tốc độ
của hội tụ là không quá nhạy cảm với sự lựa
chọn của năm cơ sở. Tốc độ ước tính của
hội tụ 7,25 % mỗi năm với năm cơ sở
2001 là gần như giống như giá trị ước tính
tốc độ hội tụ thu được trong mô hình có

năm cơ sở là 2001 (8,84 % mỗi năm).

Hình 1: Tốc độ hội tụ
Năm cơ sở =2000

Ngành

Kết quả ước lượng phương trình

(15-16)*

*

LnprˆiT

Năm cơ sở =2001
Tốc độ
Tốc độ
Kết quả ước lượng phương trình
hội tụ
hội tụ

0.103814-0.053832Lnprˆi 0

8,84%,
LnprˆiT
0.077004-0.049568Lnprˆi 0 7.25%,
Std. Error 0.013081 0.003924 11.31
Std. Error 0.011570
0.003111 13.79

2
R2 0.379158
DW=1.134462 năm
R
0.218971
DW=1.072198 năm
Nguồn: số liệu tính toán của tác giả từ số liệu SGO

Ngành chế biến thực phẩm: 15
Ngành sản xuất đồ uống: 16

87




Kết quả nghiên cứu giúp chúng ta trả
lời khẳng định một câu hỏi quan trọng của
nhà quản lí: “Liệu trong một ngành công
nghiệp, các doanh nghiệp chưa phát triển
có thể phát triển và bắt kịp các doanh
nghiệp đã phát triển trong ngành đó hay
không”. Từ nghiên cứu này chúng ta thấy
rằng trong ngành chế biến thực phẩm, các
doanh nghiệp chưa phát triển, hoặc phát
triển sau vì một số lí do nào đó như chưa
được đầu tư, chưa có phương thức quản lí
thích hợp,.. thì có thể đầu tư để phát triển
đi lên. Điều đáng nói là các doanh nghiệp
này phát triển với tốc độ nhanh hơn hẳn

những doanh nghiệp đã phát triển và có tốc
độ bắt kịp tương đối so với các doanh
nghiệp đã phát triển là tương đối cao từ
7,25% đến 8,84%.
Trong nghiên cứu tiếp theo của chúng
tôi, sẽ thực hiện với phương pháp tính năng
suất các yếu tố tổng hợp đa chỉ số và mở
rộng nghiên cứu ra hướng hội tụ không
gian. Thực hiện với nhiều ngành khác nhau
để thấy được bức tranh tổng thể về hội tụ
năng suất tổng hợp giữa các ngành trong
nền kinh tế Việt Nam.

4.4. So sánh tốc độ hội tụ
Điều này thể được nhìn thấy bởi các
kết quả ước tính trong hình 1, thời gian cần
thiết cho các công ty sản xuất để lấp đầy
một nửa sự khác biệt từ trạng thái ổn định
của họ dựa trên các mô hình với năm cơ sở
2000 cho sản xuất công nghiệp chế biến
thực phẩm là 8,84%, so với 7,25% cho các
ngành công nghiệp tương tự với năm cơ sở
2001. Nishimura và các cộng sự (2000) tìm
thấy tốc độ hội tụ giữa các công ty tại Nhật
Bản (dựa trên dữ liệu thiết lập 1994-2000)
là 10,3%.
5. KẾT LUẬN
Bài viết này đã kiểm tra sự tăng trưởng
của sản xuất cho các doanh nghiệp, đặc
biệt là tập trung vào hội tụ trong ngành chế

biến thực phẩm và đồ uống. Phát hiện của
chúng tôi được tóm tắt như sau. Đầu tiên,
sự hội tụ năng suất giữa các công ty tồn tại
trong ngành công nghiệp chế biến thực
phẩm.
Chúng tôi đã tìm thấy tốc độ hội tụ
năng suất trong các ngành công nghiệp chế
biến thực phẩm và đồ uống có tỷ lệ nhanh
biến động trong khoảng 7,25% đến 8,84%.

TÀI LIỆU THAM KHẢO
1.
2.

3.

4.
5.

Baumol, W.J., (1986), Productivity Growth, Convergence, and Welfare: What the
Long-Run Data Show, The American Economic Review, 76 (5), 1072-1085.
Bellone, F., P. Musso, and M. Quere, (2003), Exiting Firms' Patterns: Evidence from
a French Panel Data Set, Paper presented at the International Industrial Organization
Conference at Boston, April 4-5 2003.
Bernard, A.B. and C.1. Jones, (1996), Comparing Apples to Oranges: Productivity
Convergence and Measurement Across Industries and Countries, American
Economic Review, 86 (5), 1216-1239.
Davidson, R. and J.G. MacKinnon, (1993), Estimation and Inference in
Econometrics, Oxford, Oxford University Press.
Dollar, D. and KN. Wolff, (1988), Convergence ofIndustry Labor Productivity

88


6.

7.
8.
9.

10.
11.
12.
13.
14.

among Advanced Economies, 1963-1982, Review of Economics and Statistics, 70
(4), 549-558.
Dorwick, S. and Duc- Tho Nguyen, (1989), OECD Comparative Economic Growth
1950-85: Catch-Up and Convergence, American Economic Review, 79 (5), 10101031.
Engel, C. and J.H. Rogers, (1996), How Wide Is the Border?, American Economic
Review, 86 (5), 1112-1124.
Helpman, E., (1993), Innovation, Imitation, and Intellectual Propety Rights
Econometrica, 61, 12471280.
Kimura, F. and K. Kiyota, (2004), Exports, FDI, and Productivity of Firm: Cause
and Effect, Faculty of Business Administration Working Paper, (216). Yokohama
National University.
Levinsohn, J. and A. Petrin, (2003), Estimating Production Functions Using Inputs
to Control for Unobservables, Review of Economic Studies, 70(2), 317-341.
McCallum, J., (1995), National Borders Matter: Canada-U.S. Regional Trade
Patterns, American Economic Review, 85 (3), 615-623.

Nishimura, K.G., T. Nakajima, and K. Kiyota, (2005), Diffusion versus Innovation:
Determinants of Productivity Growth amongJapanese Firms, ESRI Working Paper.
Olley, G.S. and A. Pakes, (1996), The Dynamics of Productivity in the
Telecommunications Equipment Industry, Econometrica, 64 (6),1263-1297.
Prasada Rao, D.S. and T.J. Coelli, (2003), Catch-up and Convergence in Global
Agricultural Productivity,

* Ngày nhận bài: 01/4/2015. Biên tập xong: 24/4/2015. Duyệt đăng: 04/5/2015.

89