Đóng góp TFP vào giá trị gia tăng của các ngành kinh tế tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu: Tiếp cận dữ liệu doanh nghiệp

Huỳnh Thanh Sang (Tác giả chính)

Viện Nghiên cứu tư vấn và phát triển vùng - Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh

Nguyễn Ngọc Vinh

Viện Nghiên cứu tư vấn và phát triển vùng - Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh

Đặng Hoàng Minh Quân (Tác giả liên hệ)

Đại học Hoa Sen

Email: quandhm0806@gmail.com

Nguyễn Vĩnh

Viện Nghiên cứu tư vấn và phát triển vùng - Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh

Tóm tắt

Nghiên cứu nhằm ước lượng đóng góp của năng suất các yếu tố tổng hợp (TFP) vào tăng trưởng giá trị gia tăng (VA) của doanh nghiệp tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu giai đoạn 2020–2022. Dữ liệu sử dụng từ Tổng điều tra doanh nghiệp với mẫu 5.996 doanh nghiệp, phân tích bằng mô hình hàm sản xuất Cobb-Douglas và phương pháp biên ngẫu nhiên, kết quả cho thấy TFP đóng góp gần 60% vào tăng trưởng gia tăng (VA), nổi bật ở các ngành khai khoáng và chế biến chế tạo. Từ kết quả, nghiên cứu đề xuất các giải pháp nhằm củng cố nền tảng tăng trưởng dựa trên hiệu quả và đổi mới sáng tạo cho tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu trong giai đoạn tới.

Từ khóa: Năng suất các yếu tố tổng hợp, Giá trị gia tăng, Bà Rịa – Vũng Tàu

Summary

This study aims to estimate the contribution of Total Factor Productivity (TFP) to the growth of Value Added (VA) in enterprises in Ba Ria – Vung Tau Province during the 2020–2022 period. Using data from the General Enterprise Census with a sample of 5,996 firms, the analysis applies the Cobb-Douglas production function and the stochastic frontier approach. The results show that TFP contributed nearly 60% to VA growth, with a notable impact observed in the mining and manufacturing sectors. Based on these findings, the study proposes solutions to strengthen the growth foundation driven by efficiency and innovation for Ba Ria – Vung Tau in the coming period.

Keywords: Total Factor Productivity, Value Added, Ba Ria – Vung Tau

GIỚI THIỆU

Năng suất các yếu tố tổng hợp (TFP) là thước đo mức độ hiệu quả trong việc sử dụng tất cả các yếu tố đầu vào như lao động, vốn và công nghệ trong sản xuất. TFP thường được coi là chỉ số quan trọng phản ánh tăng trưởng và phát triển kinh tế, cho thấy mức độ tận dụng nguồn lực của một nền kinh tế để tạo ra sản lượng (Wang và cộng sự, 2013; Markowska-Przybyła, 2020; Sun và cộng sự, 2024). Tăng trưởng TFP có thể đến từ những cải tiến về công nghệ, hiệu quả vận hành và quy mô sản xuất. Các yếu tố như tiến bộ công nghệ, đổi mới sáng tạo và phân bổ nguồn lực hiệu quả đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao TFP (Santos và cộng sự, 2021; Sun và cộng sự, 2024). Ví dụ, ngành xây dựng Trung Quốc đã ghi nhận sự cải thiện ổn định về TFP nhờ tiến bộ công nghệ và nâng cao hiệu quả hoạt động (Wang và cộng sự, 2013; Xu và cộng sự, 2020). Trong phân tích ngành, TFP được dùng để đánh giá năng suất và tiềm năng tăng trưởng của nhiều lĩnh vực như thủy sản, xây dựng và doanh nghiệp công nghệ cao. Chẳng hạn, năng suất nhân tố tổng hợp ngành đánh bắt cá ngừ tại Lakshadweep đã tăng trưởng tích cực nhờ cải tiến công nghệ và hạ tầng (Vinay và cộng sự, 2018).

Việc đo lường đóng góp của TFP giúp các nhà hoạch định chính sách xây dựng chiến lược nhằm nâng cao năng suất và thu hẹp khoảng cách hiệu quả kinh tế. Bà Rịa – Vũng Tàu, với nền kinh tế đa dạng dựa trên công nghiệp khai khoáng, chế biến chế tạo, dịch vụ logistics và du lịch biển, đã triển khai nhiều chương trình phát triển kinh tế gắn với đổi mới công nghệ trong giai đoạn 2020–2022. Nghiên cứu này nhằm ước lượng đóng góp của TFP vào tăng trưởng giá trị gia tăng của doanh nghiệp tỉnh, từ đó hỗ trợ công tác quản lý nhà nước và phát triển kinh tế – xã hội trong thời gian tới.

CƠ SỞ LÝ LUẬN

Theo lý thuyết của Solow (1957), tăng trưởng kinh tế không chỉ đến từ việc gia tăng các yếu tố sản xuất như vốn và lao động mà còn có sự đóng góp quan trọng của yếu tố công nghệ và sự cải tiến hiệu quả trong việc sử dụng các yếu tố sản xuất, được thể hiện qua TFP. Các phương pháp đo lường TFP ngày càng được đa dạng hóa để phù hợp với từng bối cảnh nghiên cứu. Cụ thể, mô hình chỉ số Törnqvist đã được sử dụng hiệu quả để phân tích thay đổi năng suất tại các doanh nghiệp lưới điện Trung Quốc (Xiao và cộng sự, 2020). Các phương pháp như System-GMM, Olley và Pakes, Levinsohn và Petrin, và Ackerberg cũng đã được so sánh trên dữ liệu doanh nghiệp Anh, cho thấy thuật toán của Ackerberg cho kết quả đáng tin cậy nhất (Bournakis và Mallick, 2018). Ngoài ra, mô hình Cobb-Douglas và kỹ thuật DEA kết hợp chỉ số Malmquist cũng được ứng dụng phổ biến trong phân tích TFP tại các ngành công nghiệp khác nhau (Singh và Agarwal, 2006; Roszko-Wójtowicz và cộng sự, 2019).

DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu sử dụng số liệu Tổng điều tra doanh nghiệp của Tổng cục Thống kê để tính toán đóng góp TFP doanh nghiệp tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu giai đoạn 2020-2022. Kích thước mẫu sau khi làm sạch dữ liệu đạt 5.996 doanh nghiệp so với quy mô tổng thể doanh nghiệp năm 2022 là 10.413 doanh nghiệp (Cục Thống kê tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu, 2024). Theo Park (2012), đa số các phương pháp đo lường TFP giả định tiếp cận hàm sản xuất Cobb-Douglas có dạng sau:

Khi đó, tốc độ tăng trưởng giá trị gia tăng (Y hay VA) được xem là biến phụ thuộc, các biến độc lập là tốc độ tăng trưởng của vốn và lao động (Meeusen & van Den Broeck, 1977). Hàm sản xuất chuẩn được sử dụng trong hồi quy dưới dạng logarit như sau:

Các hệ số hồi quy α và β chính là tỷ phần nhân tố của các đầu vào vốn và lao động cho từng khu vực hoặc ngành. Phần sai số của mô hình có thể được tách thành 2 phần: một phần mô tả sai số ngẫu nhiên (v) và phần còn lại đại diện cho tính phi hiệu quả kĩ thuật (u). Thông thường phương pháp được dùng để ước lượng biên ngẫu nhiên là phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) hoặc ước lượng hợp lí tối đa (MLE) (Battese và Coelli, 1992).

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Giai đoạn 2020–2022, tốc độ tăng trưởng giá trị gia tăng (VA) của doanh nghiệp tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu theo mẫu nghiên cứu đạt 39,14%. Trong đó, điểm đóng góp từ TFP chiếm tỷ lệ lớn nhất, đạt 23,39 điểm %, tương đương mức đóng góp 59,76% trong tăng trưởng VA. Vốn đóng góp 14,32 điểm % (tương đương tỷ trọng 36,58%) và lao động đóng góp rất hạn chế chỉ 1,43 điểm % (tương đương tỷ trọng 3,66%). Kết quả này cho thấy sự chuyển biến tích cực trong mô hình tăng trưởng kinh tế của tỉnh, khi doanh nghiệp chuyển từ việc gia tăng vốn và lao động sang tập trung nâng cao năng suất, ứng dụng công nghệ và cải tiến quy trình để thích ứng linh hoạt với thách thức từ COVID-19 và yêu cầu chuyển đổi số.

Bảng 1: Đóng góp TFP vào giá trị gia tăng các doanh nghiệp tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu

theo khu vực giai đoạn 2020-2022

Đơn vị: %

Nguồn: Nghiên cứu của nhóm tác giả

Ở khu vực 1, tốc độ tăng trưởng VA đạt 21,85%, thấp hơn mức trung bình chung doanh nghiệp toàn mẫu khảo sát. Vốn đóng góp chủ đạo với 14,96 điểm %, trong khi lao động có đóng góp âm -5,79 điểm % và TFP đóng góp 12,67 điểm %. Điều này phản ánh xu hướng ngành nông nghiệp địa phương đang dịch chuyển theo hướng hiện đại hóa sản xuất và ứng dụng công nghệ, tuy nhiên vẫn còn hạn chế trong việc nâng cao năng suất lao động, do ảnh hưởng của việc thiếu hụt lao động kỹ thuật cao và quá trình chuyển dịch lao động sang các ngành khác.

Khu vực 2 ghi nhận tốc độ tăng trưởng VA đạt 49,56%, với TFP đóng góp chủ yếu (36,95 điểm %, chiếm 76,56%). Ngành khai khoáng tăng trưởng vượt trội 107,30%, gần như hoàn toàn nhờ TFP (106,30 điểm %, chiếm 99,07%), phản ánh sự tối ưu hóa sản xuất và hiệu quả vận hành. Công nghiệp khai thác dầu khí tiếp tục giữ vai trò trung tâm trong cơ cấu kinh tế tỉnh, đồng thời tạo nền tảng phát triển cho các ngành công nghiệp hỗ trợ như cơ khí và hóa chất. Ngành công nghiệp chế biến, chế tạo tăng trưởng 43,25%, chủ yếu nhờ TFP (30,74 điểm %, chiếm 71,07%), cùng với đóng góp bổ sung từ vốn và lao động. Đây là tín hiệu tích cực cho thấy ngành đang đẩy mạnh đổi mới công nghệ, tăng năng suất và nâng cao hiệu quả quản lý. Ngược lại, ngành xây dựng giảm 20,80% trong giai đoạn 2020–2022, do TFP sụt giảm mạnh (-44,39 điểm %) dù vốn và lao động tăng. Tình trạng này có thể xuất phát từ việc gián đoạn các dự án đầu tư công, tăng giá nguyên vật liệu hoặc năng lực triển khai dự án chưa đạt hiệu quả trong bối cảnh dịch bệnh.

Doanh nghiệp ở khu vực 3, tốc độ tăng trưởng VA thấp chỉ 17,54%. Đóng góp từ vốn là 29,72 điểm %, nhưng lao động đóng góp âm (-3,52 điểm %) và TFP cũng âm (-8,66 điểm %). Tỷ trọng vốn vượt mức 169,44%, bù đắp cho sự sụt giảm nặng từ năng suất lao động và TFP. Trong đó, hoạt động chuyên môn, khoa học và công nghệ cũng ghi nhận mức tăng trưởng âm -18,84%. Đóng góp từ vốn (20,49 điểm %) và lao động (11,18 điểm%) đều tăng, nhưng sự sụt giảm mạnh từ TFP (-50,51 điểm %). Ngoài ra, ngành hoạt động hành chính và dịch vụ hỗ trợ đạt mức tăng trưởng giá trị gia tăng khiêm tốn 7,02%. Đóng góp lớn nhất đến từ vốn (10,59 điểm %) và TFP (11,81 điểm %), trong khi lao động tiếp tục đóng góp âm mạnh (-15,38 điểm %). Cơ cấu tỷ trọng cho thấy vốn và TFP đóng vai trò bù đắp cho sự suy giảm năng suất lao động.

Hình 1. Điểm đóng góp TFP vào giá trị gia tăng các doanh nghiệp

phân theo ngành kinh tế giai đoạn 2020-2022

Đơn vị: %

Nguồn: Nghiên cứu của nhóm tác giả

KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ

Nghiên cứu cho thấy TFP đóng vai trò then chốt, chiếm khoảng 60% trong tăng trưởng giá trị gia tăng của doanh nghiệp tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu giai đoạn 2020–2022. Khu vực II (công nghiệp chế biến, chế tạo) và ngành khai khoáng ghi nhận mức đóng góp TFP cao và giá trị gia tăng (VA) tăng trưởng mạnh. Khu vực I cũng ghi nhận tín hiệu tích cực từ đổi mới sản xuất, tuy nhiên khu vực III cần tiếp tục nâng cao hiệu quả nội tại để phát triển bền vững hơn. Để tiếp tục nâng cao TFP, Tỉnh cần đột phá tư duy, phát triển khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo trong hệ thống chính trị và doanh nghiệp. Đồng thời, phải triển khai hiệu quả các chính sách hỗ trợ đổi mới sáng tạo, tăng đầu tư hạ tầng khoa học – công nghệ và chuyển đổi số. Bên cạnh đó, cần phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao, thúc đẩy hoạt động R&D và chuyển giao công nghệ trong doanh nghiệp. Việc hỗ trợ doanh nghiệp khởi nghiệp sáng tạo và tăng cường hợp tác quốc tế cũng là yếu tố then chốt. Đây sẽ là nền tảng giúp Bà Rịa – Vũng Tàu trở thành trung tâm công nghiệp, dịch vụ logistics, du lịch biển và cảng biển hàng đầu khu vực phía Nam.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Battese, G. E., & Coelli, T. J. (1992). Frontier production functions, technical efficiency and panel data: with application to paddy farmers in India. Journal of productivity analysis, 3, 153-169.

2. Cục Thống kê tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu. (2024). Niên giám thống kê tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu năm 2024. Bà Rịa – Vũng Tàu: Cục Thống kê tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu.

3. Markowska-Przybyła, U. (2020). Does social capital matter for total factor productivity? Exploratory evidence from Poland. Sustainability, 12(23), 9978.

4. Meeusen, W., & van Den Broeck, J. (1977). Efficiency estimation from Cobb-Douglas production functions with composed error. International economic review, 435-444.

5. Park (2012). Total factor productivity growth for 12 Asian economies: The past and the future. Japan and the World Economy, 24(2), 114-127.

6. Santos, J., Borges, A. S., & Domingos, T. (2021). Exploring the links between total factor productivity and energy efficiency: Portugal, 1960–2014. Energy Economics, 101, 105407.

7. Singh, S. P., & Agarwal, S. (2006). Total factor productivity growth, technical progress and efficiency change in sugar industry of Uttar Pradesh. The Indian Economic Journal, 54(2), 59-82.

8. Solow, R. M. (1956). A contribution to the theory of economic growth. The quarterly journal of economics, 70(1), 65-94.

9. Sun, H., Zhao, Z., & Han, D. (2024). Growth models and influencing mechanisms of total factor productivity in China’s national high-tech zones. Sustainability, 16(8), 3245.

10. Viện Năng suất Việt Nam (2020). Báo cáo năng suất Việt Nam 2020. www.vnpi.vn

11. Vinay, A., Ramasubramanian, V., Krishnan, M., & Ananthan, P. S. (2018). Total factor productivity of Tuna fisheries in Lakshadweep.

12. Wang, X., Chen, Y., Liu, B., Shen, Y., & Sun, H. (2013). A total factor productivity measure for the construction industry and analysis of its spatial difference: A case study in China. Construction management and economics, 31(10), 1059-1071.

13. Xiao, X., Song, H., & Qian, C. (2020, June). Research on Total Factor Productivity Evaluation of Chinese Power Grid Enterprises. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1549, No. 5, p. 052125). IOP Publishing.

14. Xu, X., Zhang, Z., Lei, Z., & Chang, Z. (2020). Estimation of China’s Industry-Level TFP and Analysis of Growth Drivers. China Finance and Economic Review, 9(2), 3-26.