Tóm tắt luận án Tiến sĩ Kinh tế học: Nghiên cứu thống kê đánh giá tác động của tiến bộ công nghệ vào tăng năng suất lao động - TRƯỜNG CÁN BỘ QUẢN LÝ GIÁO DỤC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

<span class='text_page_counter'>(1)</span>1. 2. LỜI MỞ ĐẦU. Luận án đặt ra vấn đề nghiên cứu tác động tiến bộ công nghệ và tăng NSLĐ của nền kinh tế Việt Nam nói chung và khối doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến, chế tạo nói riêng (là khu vực có thể cho thấy những tác động nổi bật của tiến bộ công nghệ vào tăng NSLĐ), qua đó thấy được sự cần thiết và định hướng cho giải pháp thúc đẩy tiến bộ công nghệ nhằm đạt mục tiêu tăng NSLĐ của Việt Nam.. 1. Lý do chọn đề tài Tăng năng suất lao động (NSLĐ) đã được ghi nhận là yếu tố tác động quan trọng tới sự phát triển kinh tế - xã hội. Ngày 21 tháng 5 năm 2010, Thủ tướng Chính phủ ký Quyết định phê duyệt Chương trình quốc gia “Nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm, hàng hóa của doanh nghiệp Việt Nam đến năm 2020”. Chương trình nhấn mạnh vào tầm quan trọng nâng cao năng suất và chất lượng sản phẩm, hàng hóa, thiết lập vai trò nền tảng của Nhà nước đối với các hoạt động nâng cao năng suất và chất lượng, lấy doanh nghiệp làm trung tâm cho các hoạt động cải tiến và đổi mới, nâng cao năng suất, chất lượng. Một lần nữa vai trò của nâng cao năng suất được nhấn mạnh trong Nghị quyết số 05-NQ/TW Hội nghị lần thứ tư Ban Chấp hành Trung ương Đảng khóa XII ngày 1/11/2016 về “Một số chủ trương, chính sách lớn nhằm tiếp tục đổi mới mô hình tăng trưởng, nâng cao chất lượng tăng trưởng, năng suất lao động, sức cạnh tranh của nền kinh tế”. Gần đây, Nghị quyết 52 – NQ/TW ngày 27 tháng 9 năm 2019 của Bộ Chính trị về một số chủ trương, chính sách chủ động tham gia cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư đưa ra quan điểm chỉ đạo: “Cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư mang lại cả cơ hội và thách thức. Phải nắm bắt kịp thời, tận dụng hiệu quả các cơ hội để nâng cao năng suất lao động, hiệu quả, sức cạnh tranh của nền kinh tế, hiệu lực, hiệu quả quản lý xã hội thông qua nghiên cứu, chuyển giao và ứng dụng mạnh mẽ các thành tựu tiên tiến của cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư”. Đồng thời, Nghị quyết cũng đưa ra mục tiêu năng suất lao động tăng bình quân trên 7%/năm giai đoạn 2021-2025 và tăng bình quân khoảng 7,5%/năm đến năm 2030. Khoa học và công nghệ (KH&CN) được coi là một yếu tố tác động trực tiếp nâng cao NSLĐ thông qua sử dụng thay thế sức người bằng máy móc thiết bị làm giảm nhẹ cường độ lao động. Đối với nền kinh tế thành công, KH&CN là những điều kiện cơ bản, có liên quan đến tất cả các phương tiện với tính hiện đại và nó là một công cụ thiết yếu cho sự phát triển nhanh chóng.. Để tạo ra sự sẵn sàng đầu tư và chuyển biến tích cực cho các hoạt động KH&CN, vấn đề nhận thức cần đặt lên đầu tiên, không chỉ nhận thức từ các cơ quan quản lý mà gồm cả khối tư nhân ở các thành phần kinh tế - xã hội. Để tạo ra được nhận thức, thì cần làm rõ được vai trò và ý nghĩa thực sự của KH&CN.. 2. Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu tổng quát: - Đánh giá được vai trò và tác động của tiến bộ công nghệ vào tăng NSLĐ của Việt Nam; - Xây dựng được phương pháp xác định tác động của tiến bộ công nghệ vào tăng NSLĐ trong điều kiện dữ liệu thống kê hiện nay của Việt Nam. Mục tiêu cụ thể: - Xử lý số liệu thống kê tính toán chỉ tiêu NSLĐ, tăng NSLĐ của Việt Nam giai đoạn từ 2011 – 2018; - Đưa ra cách tiếp cận xử lý dữ liệu đánh giá tác động của tiến bộ công nghệ vào tăng NSLĐ trong điều kiện dữ liệu thống kê hiện nay của Việt Nam; - Đánh giá được tác động của tiến bộ công nghệ vào tăng NSLĐ của nền kinh tế và khối doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến, chế tạo; - Đề xuất các giải pháp thúc đẩy tiến bộ công nghệ nhằm nâng cao NSLĐ dựa trên kết quả phân tích thực trạng. 3. Phạm vi, đối tượng và phương pháp nghiên cứu 3.1 Phạm vi nghiên cứu Nghiên cứu tính toán tác động của tiến bộ công nghệ vào NSLĐ của Việt Nam từ 2011 đến 2018, khi bắt đầu kế hoạch phát triển kinh tế thập niên 2010 – 2020 và khi bắt đầu chương trình quốc gia nâng cao năng suất, chất lượng sản phẩm hàng hóa, trong đó khẳng định vai trò của KH&CN trong thúc đẩy nâng cao NSLĐ. Phân tích dựa trên dữ liệu các ngành kinh tế và đi sâu vào ngành công nghiệp chế biến, chế tạo, trong đó sử dụng dữ liệu khối doanh nghiệp và phân ngành thành 4 cấp độ công nghệ: công nghệ cao, công nghệ trung bình cao, công nghệ trung bình và công nghệ thấp. 3.2 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng chính của đề tài là tính toán tiến bộ công nghệ đóng góp vào tăng NSLĐ dựa trên phương pháp thống kê và mô hình kinh tế lượng phù hợp..

<span class='text_page_counter'>(2)</span> 3 3.3 Phương pháp nghiên cứu - Phương pháp phân tích lý thuyết: tổng hợp lý thuyết và chọn lọc những thông tin cần thiết phục vụ cho luận án nghiên cứu. - Phương pháp thu thập thông tin thứ cấp: thu thập dữ liệu thứ cấp từ các nguồn số liệu thống kê, các báo cáo của các tổ chức nghiên cứu. - Phương pháp thống kê mô tả: để mô tả dữ liệu, nhận biết được thực trạng, xu hướng của dữ liệu. - Phương pháp nghiên cứu định lượng: lựa chọn mô hình kinh tế lượng phù hợp đánh giá đóng góp của tiến bộ công nghệ vào tăng NSLĐ. - Phương pháp phân tích và tổng hợp: đưa ra các nhận xét từ kết quả nghiên cứu định lượng, kết hợp với phân tích thực trạng, xác định các vấn đề và đề xuất các giải pháp thúc đẩy hoạt động KH&CN nhằm tới tăng NSLĐ. 4. Kết cấu của luận án Ngoài phần mở đầu, kết luận, kiến nghị và danh mục tài liệu tham khảo, kết cấu của luận án gồm 4 chương: Chương 1: “Tổng quan tình hình nghiên cứu của đề tài” Chương 2: “Phương pháp nghiên cứu năng suất lao động và tác động của tiến bộ công nghệ vào tăng năng suất lao động” Chương 3: “Năng suất lao động và tác động của tiến bộ công nghệ vào tăng năng suất lao động của Việt Nam” Chương 4: “Kiến nghị giải pháp nâng cao năng suất lao động dựa trên thúc đẩy tiến bộ công nghệ”. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI 1.1 Tổng quan tình hình nghiên cứu đề tài và khoảng trống nghiên cứu Các nghiên cứu trên thế giới: Các nghiên cứu trước đây đã đưa ra khái niệm, cách tính toán chỉ tiêu NSLĐ, đặc biệt trong Cẩm nang đo năng suất của OECD (2001). Các nghiên cứu vai trò của tiến bộ công nghệ trong tăng trưởng cũng đã có nhiều, bắt đầu từ nghiên cứu của Solow (1957) và đã được nhiều nhà nghiên cứu kinh tế phát triển thêm. Solow sử dụng năng suất các nhân tố tổng hợp (TFP) là biến đại diện cho tiến bộ công nghệ, sau đó được Olley và Pakes, Levinshon và Petrin tiếp tục nghiên cứu bổ sung. Tuy nhiên, trong thực tế, trong TFP còn bao hàm các yếu tố khác ngoài tiến bộ công nghệ chứ không hoàn toàn phản ánh tiến bộ công nghệ.. 4 Farell (1957) đã phát hiện ra rằng, có một yếu tố khác sẽ tác động tới tăng năng suất, đó là hiệu quả kỹ thuật và đưa ra phương pháp ước lượng hiệu quả kỹ thuật dựa trên đường biên sản xuất. Dựa trên ý tưởng này, Charnes, Cooper và Rhodes (1978) đã xây dựng phương pháp bao dữ liệu DEA. Chỉ số năng suất Malmquist dựa trên DEA giúp phân tách tăng năng suất thành hai thành phần “thay đổi kỹ thuật” và “thay đổi hiệu quả” theo thời gian. Tuy nhiên chỉ số Malmquist không đo trực tiếp tác động của tiến bộ công nghệ trong tăng NSLĐ. Cách tiếp cận biên ngẫu nhiên là một mô hình có chứa tham số cũng dựa trên ý tưởng của Farrell, có thể tính toán thay đổi công nghệ trong tăng đầu ra. Các đóng góp cho mô hình này gồm: Aigner, Lovell, và Schmidt (1977), Meeusen và Van den Broeck (1997), Battese và Corra (1977), Battese và Coelli (1995), Coelli, Donnell và Battese (2005). Sử dụng mô hình này có thể ước lược được tiến bộ công nghệ trong tăng đầu ra. Bằng phân tích mối quan hệ giữa tăng NSLĐ và tăng giá trị tăng thêm, thông qua một số phép tính đại số, có thể ước lượng được tiến bộ công nghệ trong tăng NSLĐ. Các nghiên cứu ở Việt Nam Chỉ tiêu năng suất lao động do Tổng cục Thống kê công bố trong Niên giám thống kê hàng năm có được NSLĐ xã hội của toàn nền kinh tế và NSLĐ của các ngành kinh tế cấp I. Trong đó, đầu ra sử dụng là GDP (đối với toàn nền kinh tế) và giá trị tăng thêm (đối với ngành kinh tế). Đầu vào sử dụng là số lao động đang làm việc. Trong niên giám thống kê không phân tích sâu về xu hướng biến động năng suất hoặc các so sánh khác, NSLĐ tính theo giờ cũng chưa được đề cập. Các nghiên cứu về năng suất của Việt Nam cũng đã được công bố trong các báo cáo của các tổ chức quốc tế như trong báo cáo dữ liệu năng suất của Tổ chức Năng suất Châu Á (APO). Trong báo cáo đó tính toán năng suất lao động, năng suất các nhân tố tổng hợp, phân tích xu hướng biến động năng suất và so sánh với các quốc gia ở Châu Á. Báo cáo năng suất của APO chủ yếu xác định 2 yếu tố đóng góp vào tăng NSLĐ là mức độ tăng trang bị vốn trên lao động và tốc độ tăng TFP, trong đó, tốc độ tăng TFP được tính toán dựa trên phương pháp hạch toán tăng trưởng. Viện Năng suất Việt Nam (từ 2010 – 2019) cũng xuất bản báo cáo năng suất của Việt Nam hằng năm, trong đó tính toán các chỉ tiêu NSLĐ, năng suất vốn, tốc độ tăng TFP và so sánh với một số nước, đưa ra các nhận định, đánh giá về các yếu tố tác động nâng cao năng suất của Việt Nam. Trong các báo cáo này cũng chủ yếu đo NSLĐ theo người cấp nền kinh tế và cấp ngành kinh tế, chưa đánh giá NSLĐ theo giờ. Báo cáo phân tích đánh giá các yếu tố tác động tới NSLĐ của Việt Nam nhưng cũng chủ yếu phân tích định tính mà chưa có các phân tích định lượng và cũng chưa đánh giá tác động của tiến bộ công nghệ vào tăng NSLĐ..

<span class='text_page_counter'>(3)</span> 5. 6. Nguyễn Khắc Minh (2008) trong nghiên cứu xác định ảnh hưởng của tiến bộ công nghệ đến tăng trưởng kinh tế của một số ngành sản xuất ở Việt Nam đã áp dụng cách tiếp cận phân tích bao dữ liệu (DEA) để đo tăng năng suất, tiến bộ kỹ thuật và thay đổi hiệu quả đối với công nghiệp chế biến của Việt Nam, nhưng chưa tập trung vào mối quan hệ tác động giữa tiến bộ công nghệ và tăng NSLĐ.. tế, cách xử lý số liệu cho mục đích tính toán NSLĐ theo số lao động và theo giờ dựa trên hệ thống số liệu thống kê hiện có.. Nguyễn Khắc Minh và Giang Thanh Long (2008) đã sử dụng cách tiếp cận hàm sản xuất biên ngẫu nhiên áp dụng cho ngành công nghiệp chế biến, chế tạo (giai đoạn 2003 – 2007) của Việt Nam. Phân tách được tiến bộ công nghệ, thay đổi hiệu quả kỹ thuật trong TFP. Trong kết luận đã chỉ ra rằng tiến bộ công nghệ là yếu tố quan trọng tác động vào tăng trưởng trong giai đoạn này. Nghiên cứu này cũng chưa tập trung vào mối quan hệ tác động giữa tiến bộ công nghệ và tăng NSLĐ. Tăng Văn Khiên (2007) trong nghiên cứu thống kê đánh giá tác động của khoa học công nghệ đối với phát triển kinh tế ở Việt Nam của đã làm rõ vai trò của KH&CN đối với phát triển kinh tế, tóm lược các chỉ tiêu KH&CN, đánh giá thực trạng các chỉ tiêu thống kê KH&CN của Việt Nam từ đó xây dựng phương pháp tính toán chỉ số chung về năng lực công nghệ và tác động tới phát triển kinh tế. Chỉ số năng lực công nghệ là một chỉ số tổng hợp từ nhiều chỉ số riêng biệt có liên quan tới trình độ KH&CN dựa trên tài liệu của Diễn đàn Kinh tế Thế giới và có bổ sung hoặc thay thế bởi một số chỉ tiêu. Tiếp cận theo cách này gặp một số khó khăn trong việc thiết lập chỉ tiêu tổng hợp từ nhiều chỉ tiêu riêng biệt và thiếu các dữ liệu liên quan trong thực tế. 1.2 Vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu Mặc dù, trên thế giới đã có nhiều các nghiên cứu liên quan tới tiến bộ công nghệ tác động vào tăng trưởng hoặc năng suất, nhưng khi vận dụng vào Việt Nam thì lại gặp khá nhiều trở ngại về dữ liệu nếu sử dụng nguồn dữ liệu thứ cấp. Vì các nguồn dữ liệu thống kê chưa có sẵn để phục vụ mục đích nghiên cứu này, đòi hỏi phải xây dựng phương pháp xử lý số liệu nhằm có được các số liệu đầu vào cho mô hình, hoặc cần thu thập số liệu sơ cấp để nghiên cứu. Vì các giới hạn của các nghiên cứu trước đó, với mục tiêu nghiên cứu tác động của tiến bộ công nghệ vào tăng NSLĐ, nghiên cứu này sẽ dự kiến phát triển thêm như sau:. (1) Khung lý luận và các chỉ tiêu NSLĐ đã được thiết lập đầy đủ ở các cấp độ nền kinh tế, ngành kinh tế, doanh nghiệp, tổ chức, tuy nhiên về mặt dữ liệu để tính toán các chỉ tiêu lại phụ thuộc và khả năng thu thập số liệu thống kê của mỗi quốc gia. Các nghiên cứu trước đây cho Việt Nam thường chỉ hạn chế tính NSLĐ theo số người lao động mà chưa đánh giá NSLĐ theo các yếu tố khác (ví dụ NSLĐ theo giờ - chỉ tiêu phản ánh thay đổi NSLĐ tốt hơn). Vì vậy, luận án nghiên cứu dự kiến sẽ làm rõ khung lý luận, các chỉ tiêu NSLĐ, khả năng thu thập dữ liệu cấp nền kinh tế, cấp ngành kinh. (2) Về tác động của tiến bộ công nghệ vào tăng NSLĐ đã có nhiều gợi ý quan trọng trong các nghiên cứu trước đó, như khung lý thuyết “số dư Solow”, phương pháp phân tích bao dữ liệu (DEA), hàm sản sản xuất biên ngẫu nhiên (SFA) và các ứng dụng của các lý thuyết trên tại Việt Nam. Tuy nhiên, các nghiên cứu chủ yếu đánh giá tác động tiến bộ công nghệ trong tăng trưởng đầu ra và ứng dụng cho phân tích ngành (tập trung vào ngành chế biến, chế tạo) sử dụng dữ liệu từ điều tra doanh nghiệp (dữ liệu sơ cấp). Với dự án này, dự kiến làm rõ khung lý luận về tiến bộ công nghệ tác động vào tăng NSLĐ, sử dụng phương pháp bao dữ liệu, và hàm sản xuất biên ngẫu nhiên đánh giá đóng góp của tiến bộ công nghệ vào tăng NSLĐ. (3) Trên cơ sở mô hình được lựa chọn, nghiên cứu sẽ đi sâu vào xem xét thực trạng dữ liệu thống kê hiện có của Việt Nam, nghiên cứu cách xử lý dữ liệu thống kê phù hợp để khai thác tốt nhất và hợp lý nguồn dữ liệu thống kê thứ cấp hiện có. (4) Trên cơ sở nghiên cứu về mối quan hệ tác động tiến bộ công nghệ vào tăng NSLĐ, luận án dự kiến nêu bật ý nghĩa, vai trò của tiến bộ công nghệ trong tăng NSLĐ của Việt Nam và đề xuất các giải pháp thúc đẩy các tiến bộ KH&CN làm tăng NSLĐ, qua đó thúc đẩy phát triển kinh tế và nâng cao chất lượng cuộc sống của người dân. Đồng thời, luận án cũng dự kiến đề xuất bổ sung những dữ liệu thống kê cần thiết cho mục đích nghiên cứu tác động của tiến bộ công nghệ vào tăng NSLĐ. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU NĂNG SUẤT LAO ĐỘNG VÀ TÁC ĐỘNG CỦA TIẾN BỘ CÔNG NGHỆ VÀO TĂNG NĂNG SUẤT LAO ĐỘNG 2.1 Các khái niệm 2.1.1 Khái niệm năng suất Năng suất được hiểu là giá trị đầu ra được tạo ra trong mối quan hệ với các yếu tố đầu vào của quá trình sản xuất và cung cấp dịch vụ, thể hiện hiệu quả của việc sử dụng các nguồn lực đầu vào trong việc tạo ra các đầu ra có giá trị. 2.1.2 Năng suất lao động và tăng năng suất lao động OECD (2001) định nghĩa NSLĐ là: “lượng đầu ra trên một đầu vào lao động”. Trong kinh tế, đầu ra có thể đo bằng tổng giá trị sản xuất hoặc giá trị tăng thêm. Đầu vào lao động có thể đo bằng: số lượng lao động, số lao động được quy đổi ra lao động làm việc toàn thời gian, số giờ lao động, đầu vào lao động được điều chỉnh theo chất lượng..

<span class='text_page_counter'>(4)</span> 7. 8. Tăng NSLĐ là tăng thêm số lượng hay giá trị làm ra từ một đơn vị lao động hao phí hoặc giảm bớt số đơn vị lao động hao phí để làm ra một đơn vị sản phẩm hay giá trị sản phẩm. Do vậy tăng NSLĐ có ý nghĩa rất lớn, là nhân tố quan trọng để tăng thêm sản phẩm cho xã hội, là cơ sở để hạ thấp giá thành, góp phần nâng cao đời sống của nhân dân và tăng tích lũy để phát triển sản xuất, tăng sức cạnh tranh của nền kinh tế. 2.1.3 Tiến bộ công nghệ “Tiến bộ công nghệ” (technical progress or technological progress) là những cách thức mới và tốt hơn để tạo ra sản phẩm và dịch vụ, các kỹ thuật mới để sử dụng các nguồn tài nguyên ngày càng khan hiếm một cách năng suất hơn. 2.2 Đánh giá tác động của tiến bộ công nghệ vào tăng năng suất lao động Luận án trình bày cách tiếp cận đánh giá đóng góp của tiến bộ công nghệ trong tăng năng suất lao động gồm 2 nhóm phương pháp: phương pháp phi tham số và phương pháp tham số. 2.2.1 Cách tiếp cận phi tham số đánh giá thay đổi công nghệ Cách tiếp cận phi tham số dựa trên Phân tích bao dữ liệu (Data Envelopment Analysis - DEA). Chỉ số năng suất Malmquist dựa trên DEA (DEA – based MPI) phân tách TFP thành hai thành phần: đo “thay đổi hiệu quả” và đo “thay đổi công nghệ”. Giả sử có n DMU với m đầu vào và s đầu ra. Ký hiệu x ijt , y ijt và xijt +1 , yijt +1 là các đầu vào và đầu ra của DMUj tại thời điểm t và t+1 tương ứng, trong đó i=1,…., m; r=1, …, s; và j = 1, …, n. 1/ 2.  D (x , y ) D (x , y )  * MPIo =   D (x , y )   D (x , y ) t o. t +1 o t t o o. t +1 o t o. t +1 t +1 o o t+1 t o o. t+1 o t o. Trong đó, Dot (xot , yot ) và Dot +1 ( xot +1 , yot +1 ) đo hiệu quả của DMUo ( o ∈ {1, 2 ,..., n } ) trong thời gian t và t+1, tương ứng, Dot ( xot +1 , yot +1 ) đo hiệu quả trong thời gian t+1 sử dụng công nghệ sản xuất của thời gian t, nó được gọi là chỉ số tăng trưởng của DMUo, Dot+1 ( xot , yot ) đo hiệu quả của DMUo trong giai đoạn t sử dụng công nghệ sản xuất của thời gian t+1. Theo như Făre và các cộng sự, MPIo >1 cho thấy thay đổi năng suất tăng lên, MPIo =1 cho thấy năng suất không đổi, và MPIo <1 cho thấy mức thay đổi năng suất giảm. t o. t o. t o. t +1 o. t +1 o. t +1 o. Để loại bỏ giả thiết D ( x , y ) và D ( x , y ) không đổi (của Caves và các cộng sự) và chấp nhận có phi hiệu quả kỹ thuật, Făre và các cộng sự phân tách MPI thành 2 phần:. 1/ 2. 1/ 2  Dot (xot+1, yot+1) Dot+1(xot+1, yot+1)  D t +1 ( x t +1 , y t +1 )  D t ( x t , y t ) D t ( x t +1 , y t +1 )  MPIo =  t t t * t+1  = o t ot t o  t 0+1 0t 0t * to+1 ot +1 ot +1  t D ( x , y ) D ( x , y ) D x y D x y D ( x , y ) ( , ) ( , ) o o o   o o o o o o o o o o o   o. Thành phần thứ nhất đo thay đổi hiệu quả (EC) của DMU0: ECo =. D0t +1 ( x0t +1 , y0t +1 ) D0t ( x0t , y0t ). Thành phần thứ hai đo thay đổi công nghệ (TC) của DMUo từ thời gian t đến t+1  Dt (xt , y t ). D t ( x t +1 , y t +1 ) . 1/ 2. TCo =  to+1 ot ot * t o+1 ot +1 ot +1   Do ( x o , y o ) Do ( x o , y o ) . Đo thay đổi hiệu quả có thể tách thành thay đổi hiệu quả thuần và thay đổi hiệu quả theo quy mô. Thay đổi hiệu quả thuần =. Dovt +1 ( q ot +1 , x 0t +1 ) Dovt ( q ot , xot ). Thay đổi hiệu quả theo quy mô =  Dovt +1 ( q ot +1 , x ot +1 ) / Doct +1 ( q ot +1 , x ot +1 ) Dovt ( q ot +1 , x ot +1 ) / Doct ( q ot +1 , x ot +1 )  *   Dovt ( q ot , x ot ) / Doct ( q ot , x ot ) Dovt ( q ot , x ot ) / Doct ( q ot , x ot )  . 1/ 2. Trong đó Dov là hàm khoảng cách với giả thiết hiệu quả thay đổi theo quy mô và Doc là hàm khoảng cách hiệu quả không đổi theo quy mô. Trong mô hình nêu trên, để giải quyết yêu cầu đầu bài là đánh giá tiến bộ công nghệ bằng cách phân tách chỉ số năng suất Malmquist, biến phù hợp để đại diện cho y (biến phụ thuộc) là giá trị tăng thêm, biến đầu vào x gồm 2 biến: lao động và vốn. Khi đó, ta có mô hình DEA với 2 đầu vào và 1 đầu ra.. 2.2.2 Cách tiếp cận tham số Coelli, O’Donnell và Battese (2005) giải thích các công nghệ tiên tiến đem lại những thay đổi về kinh tế theo thời gian. Nếu quan sát theo thời gian, có thể tính được các thay đổi công nghệ trong một mô hình kinh tế lượng. Ví dụ các mô hình sau được sử dụng: N. Hàm tuyến tính y = β o + θ t + ∑ β n x n n =1. Hàm Cobb-Douglas: ln y = A o θ t +. N. ∑β. n. ln n. n =1 N. Translog: ln y = β o + θ1t + θ 2 t 2 + ∑ β n ln xn + n =1. 1 N ∑ 2 n=1. M. ∑β m =1. nm. ln xn ln x m.

<span class='text_page_counter'>(5)</span> 9 Trong đó t là xu hướng thời gian, và θ, θ1, θ2 là các tham số chưa biết cần ước lượng. Giả thiết ngầm về bản chất của thay đổi công nghệ được thể hiện bằng xu hướng thời gian trong mô hình. Từ công thức trên, ta có thể tính được phần trăm thay đổi của y trong từng giai đoạn do thay đổi công nghệ bằng cách đạo hàm của lny đối với t:. Đối với hàm tuyến tính. ∂ln y θ = ∂t y. Đối với hàm Cobb-Douglas. ∂ ln y =θ ∂t. Đối với hàm Translog. ∂ ln y = θ 1 + 2θ 2 t ∂t. Lý thuyết tân cổ điển giả thiết rằng doanh nghiệp sử dụng đầy đủ công nghệ và hiệu quả hoàn toàn. Nhưng trong thực tế sản xuất không đạt được như vậy, Farrell (1957) gợi ý xác định đầu ra của các doanh nghiệp hiệu quả nhất làm đường biên sản xuất, các doanh nghiệp chưa đạt tới đường biên là những doanh nghiệp chưa hiệu quả. Phát triển từ các nghiên cứu của Farrell, Aigner và Chu (1968) đã chuyển đường biên của Farrell thành một hàm sản xuất và sau đó Aigner, Lovell và Schmidt (1977) và Meeusen và van den Broeck (1977) đã đưa ra một mô hình hàm sản xuất biên ngẫu nhiên như sau: t i. ln qi = x β + vi − u i. Trong đó, qi là kết quả đầu ra của doanh nghiệp i, xi là loga của các đầu vào, vi là nhiễu ngẫu nhiên do tác động của các cú sốc ngẫu nhiên ngoài sự kiểm soát của doanh nghiệp và biến ngẫu nhiên ui đại diện cho phi hiệu quả kỹ thuật. Khi xác định được phương trình, các tham số chưa biết sẽ được ước lượng bằng kỹ thuật kinh tế lượng. Phát triển thêm các nghiên cứu của Farrell, Aigner và các cộng sự, Battese và Coelli (1995) đưa mô hình như sau:. 10 ln yit + uit = β0 + βl lnlit + βk ln kit + βt t + vit. Trong đó, yit là đầu ra, lit là lao động, kit là vốn và t đại diện cho tiến bộ công nghệ. Cách tiếp cận biên ngẫu nhiên sử dụng hàm translog, ta có dạng hàm : ln yit + uit = β0 + βtt + βllnlit + βklnkit + 0,5βttt2 + 0,5βkk (lnkit)2+ 0,5βll (lnlit)2 + βtl t lnlit + βtk t lnkit + βlk lnkitlnlit +vit, Trong đó, yit là đầu ra lt là lao động, kt là vốn, t là xu hướng thời gian là biến đại diện cho tiến bộ công nghệ và βs là tham số cần ước lượng, sai số ngẫu nhiên, exp(v), và phi hiệu quả exp(u). Hàm sản xuất bao gồm 3 biến chính k, l và t, (vốn, lao động và thay đổi công nghệ theo thời gian) tác động tới các biến khác và tự tương tác với nhau. t2 thể hiện thay đổi công nghệ bản thân nó tiếp tục thúc đẩy thêm thay đổi công nghệ ở những năm tiếp theo. tlnk: thay đổi công nghệ có thúc đẩy tăng cường vốn, tlnl: thay đổi công nghệ thúc đẩy tăng cường lao động.. Đầu tiên, tăng trưởng đầu ra được diễn giải thành 3 yếu tố tạo ra là: thay đổi đầu vào, hiệu quả theo quy mô và thay đổi TFP:. g y = ε k g k + ε l g l + g tfp Trong đó, g là ký hiệu của tốc độ tăng, ɛk và ɛl là độ co giãn của đầu ra với vốn và lao động tương ứng. P. W. Bauer (1990) đã phân tách sự gia tăng của TFP thành 3 thành phần: Tiến bộ công nghệ, thay đổi hiệu quả kỹ thuật và thay đổi hiệu quả theo quy mô: i.. ii.. Thay đổi đầu ra do tiến bộ công nghệ (Technological progress): ∂ ln f ( k , l , t ) = β t + 2 β tt t + β tk ln k it + β tl ln lit ∂t Thay đổi đầu ra do thay đổi hiệu quả theo quy mô (Scale effect): ( ε k + ε l − 1)(. lnqi = β0 + βi lnxi + vi − ui. hoặc qi = exp(β0 + βi ln xi + vi − ui ). iii.. qi = exp(β 0 + βi ln xi ) * exp(vi ) * exp(−ui ) thành phần xác định. nhiễu. phi hiệu quả. Giả sử sử dụng 2 yếu tố đầu vào là vốn và lao động, cách tiếp cận biên ngẫu nhiên sử dụng hàm Cobb- Douglas, dạng hàm như sau :. εk εl g + g ) εk + εl k εk + εl l. Thay đổi đầu ra do thay đổi hiệu quả kỹ thuật (Change in technical efficiency): • ∂ −u = − u . ∂t. Như vậy, tăng TFP có thể viết như sau:. g TFP =. • ε εl ∂ ln f (k , l , t ) g ) + −u + (ε k + ε l − 1)( k g k + ∂t ε k + εl εk + εl l.

<span class='text_page_counter'>(6)</span> 11. 12. Từ mô hình của Solow g(Y/L) = α*g(K/L) + g(TFP), ta có tiến bộ công nghệ tác động tới tăng năng suất lao động theo cách sau: • ε εl ∂ ln f (k, l, t ) + (ε k + ε l − 1)( k gk + gl ) + − u g(Y/L) = α*g(K/L) + ∂t ε k + εl ε k + εl. Tăng NSLĐ Gia tăng NSLĐ do tăng trang bị vốn trên lao động. Gia tăng NSLĐ do tiến bộ công nghệ (TP). Gia tăng NSLĐ do đổi hiệu quả theo quy mô (SE). Gia tăng NSLĐ do thay đổi hiệu quả kỹ thuật. Bằng cách tiếp cận này, thông qua phân tách các yếu tố trong tăng TFP, có thể đánh giá được đóng góp của tiến bộ công nghệ vào tăng NSLĐ dựa trên các dữ liệu có được về đầu ra (giá trị tăng thêm), đầu vào (lao động và vốn) theo thời gian.. CHƯƠNG 3: NĂNG SUẤT LAO ĐỘNG VÀ TÁC ĐỘNG CỦA TIẾN BỘ CÔNG NGHỆ VÀO TĂNG NĂNG SUẤT LAO ĐỘNG 3.1 Đánh giá năng suất lao động 3.1.1 Dữ liệu tính năng suất lao động và tăng năng suất lao động Luận án tính NSLĐ theo người và NSLĐ theo giờ làm việc, chung toàn nền kinh tế và phân theo các ngành kinh tế cấp I. Dữ liệu sử dụng gồm: chỉ tiêu GDP tính theo giá thực tế và giá so sánh, tổng số người và số giờ làm việc (có phân theo ngành kinh tế). (1) Số liệu về GDP hoặc giá trị tăng thêm Từ nguồn số liệu của Tổng cục Thống kê trong niên giám thống kê, có được GDP theo giá thực tế và giá so sánh phân theo ngành kinh tế. (2) Số liệu về lao động + Lao động tính theo số người đang làm việc: Số liệu về lao động đang làm việc của toàn nền kinh tế và từng ngành kinh tế có thể lấy được từ nguồn số liệu thống kê trong Niên giám thống kê hàng năm. + Lao động tính theo giờ: Lao động tính theo giờ không có sẵn trong Niên giám Thống kê, vì vậy cần thêm một số bước xử lý dữ liệu. Từ báo cáo lao động việc làm hàng năm của Tổng cục Thống kê có được số liệu về số giờ lao động bình quân một người trong một tuần của nền kinh tế, từ đó tính được tổng số giờ lao động toàn nền kinh tế qua các năm: Tổng giờ lao động một năm = Số giờ lao động bình quân một người trên tuần * Số tuần làm việc trên năm * Số lao động làm việc.. + Lao động theo ngành Số liệu về giờ lao động của các ngành không có trong Niên giám Thống kê nên được xử lý, tính toán theo phương pháp tương tự như tính số giờ lao động của toàn nền kinh tế. Từ nguồn dữ liệu này, có thể tính được tổng giờ lao động theo từng ngành bằng cách áp dụng công thức nêu trên.. 3.1.2 Đánh giá năng suất lao động chung toàn nền kinh tế của Việt Nam NSLĐ tính theo số lao động năm 2018 đạt 102,0 triệu đồng/lao động. NSLĐ tính theo giờ là 46,0 nghìn đồng/giờ. Tốc độ tăng NSLĐ bình quân giai đoạn 2011 – 2018 tính theo số lao động đạt được là 4,87%, tốc độ tăng NSLĐ bình quân khi tính theo giờ lao động là 5,29%. So sánh NSLĐ của Việt Nam với một số nước đang phát triển ở Châu Á, NSLĐ của Việt Nam còn thấp và cần được nhìn nhận một cách nghiêm túc, khách quan để đưa ra các giải pháp nâng cao năng suất.. 3.2 Nghiên cứu tác động của tiến bộ công nghệ vào tăng năng suất lao động của Việt Nam 3.2.1 Dữ liệu và xử lý bổ sung dữ liệu về vốn Các số liệu cần thiết để sử dụng mô hình đánh giá tác động của tiến bộ công nghệ vào tăng NSLĐ gồm: giá trị tăng thêm, lao động và vốn sản xuất. Trong đó, giá trị tăng thêm và vốn tính theo giá so sánh để loại bỏ ảnh hưởng của biến động giá cả.. Để đánh giá chung nền kinh tế, dữ liệu thống kê có thể có được các số liệu ngành cấp I (20 ngành). Dữ liệu giá trị tăng thêm và lao động đã được đề cập ở trên. Số liệu về vốn không có sẵn vì vốn ở đây là vốn sử dụng cho hoạt động sản xuất kinh doanh (thường dùng là tài sản cố định), vì vậy cần thêm một số bước xử lý dữ liệu. Theo OECD (2001), vốn phục vụ sản xuất (capital service) là thước đo thích hợp để phân tích năng suất. Do vốn phục vụ sản xuất thường không quan sát được trực tiếp, nên được ước tính bằng cách giả định rằng vốn phục vụ sản xuất tương ứng với một tỷ lệ trong quy mô vốn (capital stock) được chuyển vào phục vụ sản xuất theo từng năm. Vốn phục vụ sản xuất K k ,t = σS kp,t Trong đó, S kp,t là quy mô vốn, σ là một tỷ lệ. Trong một giai đoạn nhất định thì σ là một hằng số. Tính toán quy mô vốn đòi hỏi phải có số liệu theo chuỗi thời gian dài về đầu tư trong quá khứ và có một lượng vốn ban đầu ( S ) t −1. Quy mô vốn hiện tại St = (1 − δ )t −1 S + ∑(1 − δ )I t −1 i =0.

<span class='text_page_counter'>(7)</span> 13. 14. Trong đó, (1 − δ )t −1 S là lượng vốn có từ ban đầu còn lại sau khi đã trừ khấu hao δ i. qua từng năm, (1 − δ ) I t −1 là đầu tư còn lại sau khi đã trừ khấu hao. Tính quy mô vốn theo công thức trên, cần có (i) dữ liệu về đầu tư (hoặc tích lũy tài sản) theo chuỗi thời gian, (ii) thông tin về lượng vốn ban đầu tại thời điểm khi bắt đầu chuỗi thời gian và (iii) thông tin về tỷ lệ khấu hao của lượng vốn hiện tại. Số liệu về đầu tư (hoặc tích lũy tài sản) hàng năm có được từ số liệu của Tổng cục Thống kê, số liệu về lượng vốn ban đầu và tỷ lệ khấu hao không có trong số liệu thống kê nên cần ước lượng. Luận án đề cập tới phương pháp tồn kho dài hạn (PIM - Perpetual Inventory Method) để tính lượng vốn ban đầu. Ý tưởng của PIM là giải thích trữ lượng vốn của nền kinh tế như một lượng tồn kho. Trữ lượng tồn kho tăng cùng với tích lũy vốn (hoặc đầu tư vốn). Lượng vốn phục vụ tối đa là ngay sau khi đầu tư và giảm dần theo thời gian, lượng giảm mỗi kỳ theo tỷ lệ khấu khao. Khi đã có lượng vốn ban đầu, tính được lượng vốn của các năm tiếp theo dựa trên số liệu vốn đầu tư cơ bản và tài sản cố định tăng trong năm có được từ Niên giám Thống kê. Sau khi đã tính được quy mô vốn của toàn nền kinh tế có thể phân bổ vốn cho các khu vực kinh tế hoặc các ngành kinh tế dựa trên cơ cấu vốn đầu tư xây dựng cơ bản và tài sản cố định.. 2016. 0,986. 1,017. 1,012. 0,974. 1,002. 2017. 0,972. 1,053. 0,991. 0,982. 1,024. 2018. 0,954. 1,035. 0,997. 0,957. 0,987. Bình quân 2010-2018. 0,994. 0,987. 1,007. 0,988. 0,981. Chỉ số Malmquist tổng hợp bình quân tính được là 0,981, nhỏ hơn 1, thời kỳ từ 2010 đến 2018, năng suất tổng hợp giảm do giảm thay đổi trong tiến bộ công nghệ (0,987) và giảm thay đổi hiệu quả theo quy mô (0,988). Tuy nhiên, về xu hướng thì tiến bộ công nghệ đã có sự gia tăng dần, chỉ số tiến bộ công nghệ lớn hơn 1 từ 2015 đến 2018.. Bảng 2: Kết quả chỉ số Malmquist tổng hợp tính từ số liệu giá trị tăng thêm, tổng số giờ làm việc trong năm và quy mô vốn của các ngành kinh tế cấp I (2011-2018). 3.2.2 Ứng dụng cách tiếp cận phi tham số. 2011. 1,032. 0,922. 0,998. Thay đổi hiệu quả theo quy mô (Sech) 1,034. Dựa vào số liệu thống kê đã qua xử lý của các ngành kinh tế cấp I, với các số liệu giá trị tăng thêm, lao động và vốn của từng ngành từ 2010 – 2018, sử dụng phần mềm DEA, tính toán chỉ số Malmquist tổng hợp dựa vào DEA – CRS (input oriented), kết quả ước lượng trình bày tóm tắt như sau:. 2012. 1,041. 0,928. 1,027. 1,014. 0,966. 2013. 1,010. 0,974. 1,027. 1,014. 0,966. 2014. 0,985. 1,001. 1,009. 0,976. 0,986. 2015. 0,955. 1,004. 1,001. 0,955. 0,959. 2016. 0,987. 1,015. 1,009. 0,978. 1,002. 2017. 0,980. 1,048. 0,993. 0,986. 1,027. 2018. 0,955. 1,033. 0,993. 0,962. 0,986. Bình quân 2010 – 2018. 0,993. 0,990. 1,005. 0,988. 0,982. Bảng 1: Kết quả chỉ số Malmquist tổng hợp tính từ số liệu giá trị tăng thêm, số lao động đang làm việc và quy mô vốn của các ngành kinh tế cấp I (2011-2018). N ăm. Thay đổi hiệu quả kỹ thuật (Effch). Thay đổi công nghệ (Techch). Thay đổi hiệu quả thuần (Pech). 2011. 1,032. 0,920. 1,001. Thay đổi hiệu quả theo quy mô (Sech) 1,031. 2012. 1,043. 0,919. 1,031. 1,012. 0,959. 2013. 1,016. 0,967. 1,008. 1,008. 0,983. 2014. 0,996. 0,984. 1,009. 0,987. 0,981. 2015. 0,958. 1,007. 1,007. 0,952. 0,965. Năng suất tổng hợp (Tfpch) 0,950. Năm. Thay đổi hiệu quả kỹ thuật (Effch). Thay đổi công nghệ (Techch). Thay đổi hiệu quả thuần (Pech). Năng suất tổng hợp (Tfpch) 0,952. Nếu thay số liệu về lao động đang làm việc thành số liệu về tổng số giờ làm việc trong năm, thì kết quả chỉ số năng suất Malmquist không khác biệt nhiều. Xu hướng cũng cho thấy từ năm 2014 -2018, chỉ số TFP tổng hợp có kết quả lớn hơn 1, nhờ sự cải thiện về thay đổi kỹ thuật, thay đổi hiệu quả thuần. Thay đổi hiệu quả theo quy mô có xu hướng giảm từ năm 2014 đến 2018, trong khi tiến bộ công nghệ có xu hướng gia tăng. Thay đổi hiệu quả thuần vẫn có xu hướng tốt lên trong giai đoạn này..

<span class='text_page_counter'>(8)</span> 15. 16 0,062. 0,021. βkk. 0,037. 0,012. 3,084. βlk. -0,012. 0,022. -0,587. • Kiểm định 1: Chọn dạng hàm;. βt. -0,004. 0,010. -0,466. • Kiểm định 2: Kiểm định có phi hiệu quả kỹ thuật hay không có phi hiệu quả kỹ thuật;. βtt. 0,002. 0,0006. 3,449. 3.2.3 Ứng dụng cách tiếp cận tham số - mô hình biên ngẫu nhiên Khi ứng dụng hàm sản xuất biên ngẫu nhiên cần lựa chọn dạng hàm phù hợp. Ứng dụng phần mềm Frontier 4.1, các kiểm định được tiến hành như sau:. • Kiểm định 3: Kiểm định phi hiệu quả kỹ thuật phân phối bán chuẩn; • Kiểm định 4: Kiểm định phi hiệu quả kỹ thuật bất biến theo thời gian; • Kiểm định 5: Kiểm định có tiến bộ công nghệ; • Kiểm định 6: Tiến bộ công nghệ có tác động làm tăng cường vốn và tăng cường lao động. Phương pháp kiểm định: Sử dụng các giá trị của các tỷ số hợp lý thu được từ việc ước lượng các mô hình trên để kiểm định dạng hàm. Thống kê kiểm định là LR (λ) = 2[L(H0) – L(H1)], trong đó L(H0) là giá trị loga hợp lý trong mô hình được coi là giả thuyết gốc H0; và L(H1) là giá trị loga hợp lý trong mô hình biên tổng quát và được gọi là giả thuyết đối H1. Kiểm định thống kê này có phân phối xấp xỉ χ2 với bậc tự do bằng chênh lệch giữa các tham số tương ứng trong giả thuyết gốc và giả thuyết đối. A. Ứng dụng “hàm sản xuất biên ngẫu nhiên” cho các biến giá trị tăng thêm, số lao động đang làm việc và quy mô vốn giai đoạn 2010 – 2018 Hàm sản xuất biên ngẫu nhiên áp dụng cho các biến đầu ra là giá trị tăng thêm, đầu vào là số lao động và vốn, sử dụng phần mềm Frontier 4.0. Sau khi thực hiện các kiểm định, hàm được lựa chọn là hàm translog phân phối bán chuẩn, có phi hiệu quả kỹ thuật thay đổi theo thời gian, không tác động làm thay đổi cường độ lao động và cường độ vốn. Hàm sản xuất dạng: ln yit + uit = β0 + βllnlit + βklnkit + 0,5βll (lnlit)2 + 0,5βkk (lnkit)2 + βlk lnkitlnlit + βtt + 0,5βttt2 +vit.. Bảng 3: Kết quả ước lượng các tham số của hàm sản xuất cho các biến giá trị tăng thêm, số lao động đang làm việc và quy mô vốn của ngành kinh tế cấp I giai đoạn 2010 – 2018. β0. Hệ số β. Sai số chuẩn. T ỷ lệ t. 15,979. 1,604. 9,957. βl. -0,463. 0,186. -2,478. βk. -0,637. 0,256. -2,479. βll. 2,834. Từ hàm sản xuất được lựa chọn, tỷ lệ tăng NSLĐ từ tiến bộ công nghệ là: ∂ ln f ( k , l , t ) = β t + 2 β tt t ∂t. Bảng 4: Ước lượng tiến bộ công nghệ dựa trên dữ liệu giá trị tăng thêm, vốn và số lao động của các ngành kinh tế cấp I (2011-2018) Năm. Tỷ lệ tăng NSLĐ do tăng tiến bộ công nghệ bình quân theo năm. 2011. 0,0047. 2012. 0,0094. 2013. 0,0142. 2014. 0,0189. 2015. 0,0237. 2016. 0,0285. 2017. 0,0334. 2018. 0,0382. Bình quân 2011- 2018. 0,0179. Thay đổi NSLĐ do tiến bộ công nghệ bình quân (2011 – 2018) ước lượng từ dữ liệu ngành cấp 1 là 1,79%. Xu hướng tiến bộ công nghệ tăng dần từ 2011 – 2018, kết quả này cũng khá khớp với kết quả của chỉ số Malmquist qua các năm. Tỷ lệ đóng góp của tiến bộ công nghệ vào tăng NSLĐ có thể tính bằng cách chia mức (hoặc tỷ lệ) thay đổi tiến bộ công nghệ cho mức (hoặc tỷ lệ) thay đổi NSLĐ. Với tốc độ tăng NSLĐ bình quân 4,87% giai đoạn này, tiến bộ công nghệ 1,79% thì tiến bộ công nghệ ước tính đóng góp 36,7% vào tăng NSLĐ. Hiệu quả kỹ thuật bình quân của giai đoạn này so với đường biên hoàn toàn hiện quả = 35,1%. Hiệu quả kỹ thuật đạt được còn thấp nhưng có xu hướng tăng trong giai đoạn này. B. Ứng dụng “hàm sản xuất biên ngẫu nhiên” cho các biến là giá trị tăng thêm, tổng số giờ lao động trong năm và quy mô vốn giai đoạn 2010 – 2018.

<span class='text_page_counter'>(9)</span> 17. 18. Sử dụng dữ liệu về giá trị tăng thêm, tổng số giờ lao động và quy mô vốn, thực hiện các kiểm định như nội dung đã trình bày ở trên, kết quả chọn được hàm sản xuất phù hợp là dạng hàm translog, phân phối bán chuẩn và phi hiệu quả không đổi theo thời gian. Thay đổi NSLĐ do tiến bộ công nghệ bình quân (2011 – 2018) ước lượng từ dữ liệu ngành cấp I là 2,90%. Với tốc độ tăng NSLĐ bình quân 5,29% giai đoạn này, tiến bộ công nghệ làm tăng NSLĐ 2,90%, tiến bộ công nghệ ước tính đóng góp 54,8% vào tăng NSLĐ. Hiệu quả kỹ thuật bình quân của giai đoạn này là 41,4%. Số liệu của ngành kinh tế cấp I phù hợp để đánh giá chung cho nền kinh tế, vì các ngành kinh tế cấp I đã tổng hợp các hoạt động kinh doanh khác nhau gồm doanh nghiệp và loại hình hợp tác xã, hộ gia đình và kinh doanh cá thể.. 2012. 1,066. 0,969. 1,046. 1,019. 1,032. 2013. 0,808. 1,223. 0,975. 0,829. 0,988. 2014. 0,929. 1,099. 1,027. 0,905. 1,021. 2015. 1,022. 1,001. 0,915. 1,117. 1,023. 2016. 1,012. 1,110. 0,864. 1,172. 1,123. 2017. 1,063. 0,926. 1,012. 1,051. 0,984. 2018. 1,016. 0,862. 1,082. 0,938. 0,984. Bình quân 2010 2018. 1,016. 1,010. 0,991. 1,016. 1,017. 3.3 Tiến bộ công nghệ tác động tăng năng suất trong doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến, chế tạo. Chỉ số TFP gia tăng từ 2011 đến 2018 là nhờ vào tiến bộ công nghệ. Hiệu quả kỹ thuật thuần có giảm sút trong giai đoạn này. Các đầu tư cơ sở vật chất, đầu tư công nghệ, thiết bị chưa được khai thác tốt và chưa đạt hiệu quả tối ưu và còn nhiều lãng phí.. Ngành công nghiệp, chế biến chế tạo là một ngành có tăng trưởng nhanh trong 10 năm qua và là ngành thể hiện tốt đóng góp của công nghệ trong tăng trưởng. Vì vậy, đề tài sẽ nghiên cứu riêng cho khối doanh nghiệp ngành chế biến chế tạo để minh họa tác động của tiến bộ công nghệ vào tăng NSLĐ.. Sử dụng phương pháp phân tích đường biên ngẫu nhiên cho tệp dữ liệu, thực hiện các kiểm định, dạng mô hình được lựa chọn là hàm translog phân phối bán chuẩn, có phi hiệu quả kỹ thuật bất biến theo thời gian và tiến bộ công nghệ có tác động tới tăng vốn và lao động.. Các dữ liệu sử dụng gồm giá trị tăng thêm (giá so sánh) từ 2010 đến 2018, số lao động làm làm việc vào thời điểm 31/12 từ 2010 đến 2018 và tài sản cố định vào thời điểm 31 tháng 12 từ 2010 đến 2018 (đổi sang giá so sánh) của khối doanh nghiệp thuộc ngành công nghiệp chế biến, chế tạo (24 ngành cấp 2) có được từ nguồn số liệu của Tổng cục Thống kê.. ln yit + uit = β0 + βllnlit + βklnkit + βtt + 0,5βll (lnlit)2 + 0,5βkk (lnkit)2 + βlklnkitlnlit + 0,5βttt2 + βtl tlnlit + βtl tlnkit + vit. Từ dữ liệu tính được giá trị tăng thêm giai đoạn từ 2010 đến 2018 tăng bình quân 14,0% là một mức tăng trưởng nhanh. Tăng lao động ở giai đoạn này cũng khá cao 6,0% và tăng NSLĐ đạt được 6,8%. Kết quả tính được chỉ số TFP Malmquist như sau:. Bảng 5: Kết quả chỉ số Malmquist tổng hợp tính từ số liệu của các ngành công nghiệp chế biến, chế tạo (2010-2018). Năm. 2011. Thay đổi hiệu quả kỹ thuật (Effch). 1,178. Tiến bộ công nghệ (Techch). 0,940. Thay đổi hiệu quả thuần (Pech). 1,024. Thay đổi hiệu quả theo quy mô (Sech). 1,151. Năng suất tổng hợp (Tfpch). 1,107. Bảng 6: Kết quả ước lượng các tham số của hàm sản xuất từ số liệu ngành công nghiệp chế biến, chế tạo (2010-2018) Hệ số β. Sai số chuẩn. Tỷ lệ t. β0. 10,072. 4,629. 2,175. βl. -0,695. 0,300. -2,316. βk. 0,959. 0,448. 2,137. βt. -0,223. 0,068. -3,285. βll. 0,117. 0,020. 5,625. βkk. -0,002. 0,007. -0,263. βlk. -0,082. 0,023. -3,582. βtt. -0,002. 0,001. -2,189. βtl. -0,005. 0,003. -1,657. βtk. 0,020. 0,004. 4,311.

<span class='text_page_counter'>(10)</span> 19. 20. Thông qua các tham số của mô hình có thể thấy tiến bộ công nghệ tác động trong tăng trưởng đầu ra chủ yếu có từ tăng tài sản cố định, việc đầu tư tài sản cố định đã mang đến hàm lượng công nghệ cao.. Bảng 8: Mức năng suất 2018, tốc độ tăng NSLĐ và tiến bộ công nghệ 20112018 của khối doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến, chế tạo phân theo cấp độ công nghệ. Tỷ lệ tăng NSLĐ từ tiến bộ công nghệ (Technological progress). Stt. ∂ ln f ( k , l , t ) = β t + 2 β tt t + β tk ln k it + β tl ln l it ∂t. Từ kết quả ước lượng các tham số của mô hình, tỷ lệ tăng năng suất lao động do tăng tiến bộ công nghệ của khối doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến, chế tạo bình quân giai đoạn 2011-2018 tính được như bảng dưới đây:. Bảng 7: Tỷ lệ tăng năng suất do tiến bộ công nghệ của các ngành thuộc ngành công nghiệp chế biến, chế tạo (2011-2018) và bình quân 2011 – 2018 %. 2011. 2012. 2013. 2014. 2015. 2016. 2017. 2018. Bình quân 2011 2018. 6,67. 6,22. 5,99. 5,60. 5,17. 4,38. 4,15. 4,48. 5,33. Với tốc độ tăng NSLĐ bình quân 6,8% giai đoạn 2011-2018, tiến bộ công nghệ ước tính đóng góp 78,4% vào NSLĐ của khối doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến, chế tạo. Tỷ lệ tăng năng suất do tiến bộ công nghệ có thể thấy rõ hơn ở các ngành sản xuất chế biến thực phẩm, đồ uống, sản xuất than cốc, dầu mỏ tinh chế, sản xuất sản phẩm từ cao su, plastic, sản xuất kim loại, sản xuất từ khoáng phi kim loại khác, sản xuất sản phẩm điện tử, máy vi tính và sản phẩm quang học. Một số ngành khác có ít có tiến bộ công nghệ như ngành sản xuất trang phục, ngành sản xuất da và sản phẩm liên quan, ngành in, ngành sản xuất kim loại đúc sẵn. Ngoài ra, xu hướng tiến bộ công nghệ chậm dần của ngành công nghiệp chế biến, chế tạo trong giai đoạn vừa qua cũng cần tới giải pháp tác động.. Ngành công nghiệp chế biến, chế tạo. Mức năng suất 2018 (Triệu đồng/người) 157,2. Tốc độ tăng NSLĐ (20112018) % 3,6. Tiến bộ công nghệ (20112018) % 4,8. 1. Ngành công nghiệp công nghệ thấp. 2. Ngành công nghiệp công nghệ trung bình và cao. 452,2. 9,3. 5,5. Trong đó: + Ngành công nghiệp công nghệ trung bình thấp. 391,6. 6,6. 5,6. + Ngành công nghiệp công nghệ trung bình cao. 369,9. 5,9. 5,3. + Ngành công nghệ cao. 619,3. 18,9. 5,6. Ghi chú: Phân ngành công nghiệp chế biến, chế tạo theo cấp độ công nghệ dựa trên Phân loại thống kê các hoạt động kinh tế trong Cộng đồng Châu Âu (2008). NSLĐ, tốc độ tăng NSLĐ và tiến bộ công nghệ có sự khác biệt rõ ràng giữa ngành công nghiệp công nghệ thấp và ngành công nghiệp công nghệ trung bình và cao. Ngành công nghiệp công nghệ thấp có mức NSLĐ 157,2 triệu đồng trên người (bằng 1/3 mức năng suất của ngành công nghiệp công nghệ trung bình và cao), tốc độ tăng năng suất cũng chỉ đạt được bình quân 3,6% cho cả giai đoạn và tiến bộ công nghệ 4,8% cũng thấp hơn của ngành công nghiệp công nghệ trung bình và cao. Với mức sự vượt trội cả về NSLĐ, tốc độ tăng NSLĐ và tiến bộ công nghệ, đặc biệt nhìn rõ nét ở ngành công nghệ cao cho thấy ưu điểm của ngành này. Tăng năng suất nội ngành là một sự cần thiết để tăng NSLĐ chung nhưng việc thay đổi cơ cấu sản xuất của các ngành công nghiệp hướng tới ngành công nghiệp công nghệ cao cũng kỳ vọng là một giải pháp tăng NSLĐ một cách đáng kể.. CHƯƠNG 4: KIẾN NGHỊ GIẢI PHÁP NÂNG CAO NĂNG SUẤT DỰA TRÊN THÚC ĐẨY TIẾN BỘ CÔNG NGHỆ 4.1 Các vấn đề đặt ra đối với thúc đẩy tiến bộ công nghệ làm tăng năng suất lao động.

<span class='text_page_counter'>(11)</span> 21. 22. Kết quả thể hiện ở các số liệu nghiên cứu ở chương 3 cho thấy, tiến bộ công nghệ có đóng góp tương đối vào tăng NSLĐ (trong khoảng 36 đến 55% đối với toàn nền kinh tế), mặc dù vậy, tỷ lệ đóng góp cũng chưa thể hiện được tiến bộ công nghệ là yếu tố trọng yếu trong nâng cao năng suất.. nghiệp ngành công nghiệp chế biến, chế tạo cho thấy tiến bộ công nghệ có tác động chính tới tăng NSLĐ, nhưng đóng góp của tiến bộ công nghệ vào tăng NSLĐ của nền kinh tế còn ở mức khiêm tốn, chưa thể hiện được vai trò chủ đạo. Còn với khối doanh nghiệp, tuy đóng góp của tiến bộ công nghệ vào tăng NSLĐ khá nổi bật nhưng khu vực năng động này chỉ đạt tốc độ tăng NSLĐ vừa phải. Với thực trạng trên, cần xây dựng đồng bộ các chương trình thúc đẩy tiến bộ công nghệ và nâng cao NSLĐ, thúc đẩy các tiến bộ công nghệ thông qua tạo môi trường khuyến khích các hoạt động nghiên cứu và phát triển, đặt biệt các nghiên cứu ứng dụng trong khối tư nhân để tạo ra nhiều các cơ hội cải tiến năng suất, phát triển một hệ sinh thái đổi mới liên kết sự tham gia của các thành phần khác nhau tạo thuận lợi cho dòng chảy tri thức, chuyển thành các giá trị thúc đẩy tăng năng suất.. Đối với khối doanh nghiệp thuộc ngành công nghiệp chế biến, chế tạo, tiến bộ công nghệ thực sự có vai trò chủ đạo trong tăng NSLĐ, tuy nhiên tốc độ tăng NSLĐ của khu vực năng động này mới đạt được 6,8%, chưa nổi bật so với năng suất bình quân của toàn ngành. NSLĐ có thể tăng cao hơn nữa nếu như hiệu quả kỹ thuật đạt được cao hơn, hiệu quả kỹ thuật (TE) đạt được trung bình của toàn nền kinh tế còn thấp - khoảng cách hiệu quả cách biệt quá xa với hiệu quả tối ưu, hệ thống sản xuất còn kém hiệu quả và nhiều lãng phí.. 4.2 Bối cảnh Cách mạng công nghiệp lần thứ tư và những cơ hội thách thức thúc đẩy tiến bộ công nghệ Các công nghệ đột phá như trí tuệ nhân tạo đang làm thay đổi các hệ thống sản xuất toàn cầu. Các quy trình của nhà máy và việc quản lý chuỗi cung ứng toàn cầu đều bị ảnh hưởng. Điều này đang tạo ra một làn sóng cạnh tranh mới giữa các quốc gia, Nếu được áp dụng đúng, Cách mạng công nghiệp 4.0 có thể tăng năng suất 30 - 40% (theo đánh giá của Diễn đàn Kinh tế Thế giới). Trong số các khía cạnh động lực cho sản xuất, công nghệ và đổi mới là một yếu tố quyết định cho sản xuất trong tương lai, vì việc áp dụng và phổ biến các công nghệ mới nổi là mấu chốt của Cách mạng công nghiệp lần thứ tư.. Đánh giá của Diễn đàn Kinh tế Thế giới (2018) về sự sẵn sàng cho công nghệ và đổi mới cho sản xuất trong tương lai, Việt Nam đạt 3,09 điểm, đứng thứ 90 trên 100 nước. Điều này cũng nói lên rằng, Việt Nam còn nhiều việc cần phải làm cho việc xúc tiến công nghệ và đổi mới để chuẩn bị cho sản xuất trong tương lai. 4.3. Đề xuất giải pháp thúc đẩy tiến bộ công nghệ đóng góp nâng cao năng suất lao động (1) NSLĐ của Việt Nam tiếp tục cải thiện nhưng chỉ đạt được tăng trưởng ổn định mà không tạo ra được sự đột phá nên nhìn chung vẫn ở mức thấp so với các nước Châu Á, vì vậy thúc đẩy nâng cao năng suất vẫn cần là một mục tiêu quan trọng để phát triển bền vững, nâng cao chất lượng cuộc sống và vẫn sẽ là trọng tâm quan trọng của Việt Nam trong thập kỷ tiếp theo. (2) Kết quả ứng dụng chỉ số Malmquist dựa trên DEA và ứng dụng cách tiếp cận đường biên ngẫu nhiên đối với dữ liệu các ngành kinh tế cấp I và dữ liệu khối doanh. (3) NSLĐ, tốc độ tăng NSLĐ và tiến bộ công nghệ có sự khác biệt rõ ràng giữa ngành công nghiệp công nghệ thấp và ngành công nghiệp công nghệ trung bình và cao, trong đó ngành công nghệ trung bình và cao có mức NSLĐ, tốc độ tăng NSLĐ, tiến bộ công nghệ vượt trội, vì vậy các chính sách khuyến khích và tạo các điều kiện chuyển giao công nghệ, chuyển dịch cơ cấu kinh tế phát triển các ngành công nghệ trung bình và cao. (4) Hiệu quả kỹ thuật đạt được so với đường biên hiệu quả của các ngành còn thấp cho thấy các hoạt động sản xuất kinh doanh chưa hiệu quả, còn nhiều lãng phí, hạn chế năng lực hấp thụ công nghệ, nên cần có giải pháp hỗ trợ, nâng cao hiệu quả hấp thu tiến bộ công nghệ tại các doanh nghiệp để cải tiến năng suất hơn nữa.. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 1. Kết luận Nội dung nghiên cứu làm rõ khái niệm NSLĐ, tăng NSLĐ, phương pháp tính NSLĐ, tốc độ tăng NSLĐ và xử lý dữ liệu để tính NSLĐ của Việt Nam ở cấp nền kinh tế và cấp ngành. NSLĐ đã được tính trên cơ sở lao động theo số lao động, theo giờ lao động. Luận án đã tính toán và đánh giá được thực trạng NSLĐ và xu thế biến động của NSLĐ ở Việt Nam từ năm 2011 đến 2018. Đánh giá được xu hướng năng suất, so sánh mức NSLĐ với một số nước và so sánh giữa các ngành. Luận án đã đi sâu nghiên cứu tác động của tiến bộ công nghệ tới tăng NSLĐ theo các cách tiếp cận. Trong luận án sử dụng cách tiếp cận tham số - Hàm sản xuất biên ngẫu nhiên để tách tăng TFP thành: thay đổi hiệu quả kỹ thuật (TE), tiến bộ công nghệ (TC) và thay đổi hiệu quả theo quy mô (SE). Bên cạnh đó tham khảo thêm cách tiếp cận phi tham số - sử dụng chỉ số Malmquist tổng hợp phân tách thay đổi TFP (TFP.

<span class='text_page_counter'>(12)</span> 23. 24. change) thành 2 phần: thay đổi hiệu quả (Effch) và thay đổi công nghệ (Techch), thay đổi hiệu quả có thể tách thành thay đổi hiệu quả thuần (Pech) và thay đổi do quy mô (Sech).. Ngoài tiếp tục nghiên cứu tác động của tiến bộ công nghệ vào tăng NSLĐ, các đề xuất các nghiên cứu tiếp theo bao gồm: phân tích kỹ hơn về hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả phân bổ tác động tới tăng năng suất để thấy được thực trạng và ảnh hưởng của các công tác quản lý tới năng suất, từ đó đưa ra được những giải pháp quản lý bổ trợ cho những giải pháp thúc đẩy tiến bộ công nghệ để tạo ra kết quả tốt hơn trong các hoạt động sản xuất, kinh doanh.. Luận án cũng đề xuất phương pháp xử lý dữ liệu để có được thông tin đầu vào cho ứng dụng mô hình, đó là các dữ liệu về giá trị gia tăng, vốn và lao động trên cơ sở nguồn số liệu thống kê hiện có, đặc biệt là trong điều kiện hạn chế số liệu cho mô hình nghiên cứu. Khác với nhiều nghiên cứu trước, thay vì sử dụng dữ liệu doanh nghiệp, luận án sử dụng dữ liệu thứ cấp đã công bố từ các nguồn thống kê để đánh giá tác động của tiến bộ công nghệ vào tăng NSLĐ của Việt Nam. Cụ thể là sử dụng dữ liệu của ngành kinh tế cấp I (phạm vi phù hợp với phân tích toàn nền kinh tế), bên cạnh đó, đánh giá NSLĐ và tác động của tiến bộ công nghệ vào tăng NSLĐ ở khu vực doanh nghiệp thuộc ngành công nghiệp chế biến, chế tạo nhưng cũng dựa trên số liệu thứ cấp của Tổng cục Thống kê. Nghiên cứu của luận án cũng đã đưa ra các giải pháp xử lý số liệu thống kê từ nguồn số liệu thứ cấp hạn chế các số liệu về quy mô vốn sử dụng trong mô hình. Kết quả phân tích đã giải quyết được mục đích của nghiên cứu: làm rõ được vai trò của khoa học và công nghệ đối với tăng NSLĐ; trên cơ sở các kết quả đánh giá thực trạng tác động của tiến bộ công nghệ vào tăng NSLĐ, cùng với đánh giá tổng quan về hoạt động KH&CN trong nước, so sánh với một số nước Châu Á để đề xuất các giải pháp thúc đẩy hoạt động KH&CN nhằm đưa KH&CN thành một yếu tố đóng góp nổi bật vào tăng NSLĐ.. 2. Kiến nghị Tác động của tiến bộ công nghệ vào tăng NSLĐ cần được tiếp tục nghiên cứu để nhìn nhận vai trò của KH&CN trong phát triển kinh tế, đặc biệt KH&CN đang có những thay đổi ngày càng nhanh chóng. Việc sử dụng các mô hình nghiên cứu tác động của tiến bộ công nghệ trong tăng NSLĐ trong luận án đã sử dụng số liệu tổng hợp của các ngành kinh tế, tuy nhiên số liệu về vốn của các ngành vẫn là số liệu ước lượng, nếu có được số liệu thống kê đầy đủ về vốn, lao động và giá trị tăng thêm của các ngành thì kết quả ước lượng sẽ tốt hơn. Ngành Thống kê có thể nghiên cứu, hoàn thiện và tính toán bổ sung thêm một số chỉ tiêu thống kê cần thiết liên quan đến tính và phân tích NSLĐ, đặc biệt là các chỉ tiêu về vốn, giá trị tài sản và các chỉ tiêu phản ánh khoa học và công nghệ để hỗ trợ các quyết định đối với đầu tư phát triển khoa học và công nghệ..

<span class='text_page_counter'>(13)</span>