NSLĐ là giá trị hàng hóa và dịch vụ do lao động tạo ra trong một khoảng thời gian. Trong một nền kinh tế, khi khả năng tăng lao động đã đến giới hạn thì tăng NSLĐ trở thành yếu tố cốt lõi cho tăng trưởng kinh tế.
Thuật ngữ “năng suất lao động” thường gợi suy nghĩ rằng, đây là thước đo năng suất của người lao động, nhưng bản chất, NSLĐ lại do nhiều yếu tố quyết định như: trình độ thành thạo của người lao động, trình độ phát triển khoa học và áp dụng công nghệ, sự tiến bộ của quá trình sản xuất, hiệu quả theo quy mô và sử dụng tư liệu sản xuất, các điều kiện tự nhiên...
KH&CN được coi là một yếu tố tác động trực tiếp để nâng cao NSLĐ thông qua sử dụng thay thế sức người bằng máy móc thiết bị làm giảm nhẹ cường độ lao động, tăng giá trị sản phẩm… Đối với nền kinh tế phát triển, KH&CN là những điều kiện cơ bản, thiết yếu cho sự phát triển nhanh chóng.
“Tiến bộ công nghệ” (technical progress) là những cách thức mới và tốt hơn để tạo ra sản phẩm, dịch vụ và sử dụng các nguồn tài nguyên ngày càng khan hiếm một cách năng suất hơn. Tiến bộ công nghệ gồm các hoạt động phát minh ra công nghệ (như các hoạt động: nghiên cứu và phát triển tạo ra công nghệ mới, cải tiến liên tục của công nghệ) và thương mại hóa công nghệ (ứng dụng của các công nghệ trên từng ngành hoặc toàn xã hội).
Ứng dụng hàm sản xuất biên ngẫu nhiên (SFA) đánh giá tác động của tiến bộ công nghệ tới tăng năng suất
Nghiên cứu về tác động của tiến bộ công nghệ tới NSLĐ bắt đầu từ Robert Solow (1957). Ông đã thực hiện phương pháp hạch toán để phân tách tăng trưởng đầu ra thành tăng vốn, tăng lao động và năng suất nhân tố tổng hợp (TFP). Số dư Solow (Solow Residual, biến đại diện cho tăng TFP) được khái quát như sau:
Trong đó gy = di/i là tốc độ tăng của các yếu tố, α là hệ số đóng góp của vốn và β = 1-α là hệ số đóng góp của lao động vào tăng đầu ra.
Cũng cùng ý tưởng như trên nhưng một cách thể hiện khác:
Trong đó, g(Y/L) là tốc độ tăng NSLĐ, g(K/L) là trang bị vốn trên lao động. Công thức nói lên NSLĐ tăng lên một phần do tăng TFP và một phần do trang bị vốn trên lao động. Tuy nhiên, TFP tăng lên lại do nhiều yếu tố tác động.
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. Các mô hình sau thường được sử dụng:
Hàm Cobb-Douglas:
Hàm Translog:
Trong đó t là thời gian, 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 yếu tố 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 Cobb-Douglas
Đối với hàm Translog
Hàm Cobb-Douglas ngầm giả định rằng ảnh hưởng giữa thay đổi công nghệ và đầu ra y là một hằng số, trong khi đó mô hình translog cho thấy thay đổi công nghệ tác động tăng hoặc giảm tới đầu ra theo thời gian (phụ thuộc vào θ2 dương hoặc âm).
Lý thuyết tân cổ điển giả thiết rằng công nghệ được sử đụng đầy đủ và hiệu quả hoàn toàn. Nhưng trong thực tế sản xuất không đạt được như vậy. Farell (1957) đã đề xuất một đường biên sản xuất, xác định đầu ra của các doanh nghiệp hiệu quả nhất làm đường biên, các doanh nghiệp chưa đạt tới đường biên là những doanh nghiệp chưa hiệu quả.
Hàm sản xuất biên ngẫu nhiên được biểu diễn như sau:
Cách tiếp cận biên ngẫu nhiên sử dụng hàm translog với đầu vào là vốn và lao động có dạng hàm :
Trong đó, yit là đầu ra, lt là lao động, kt là vốn, t là xu hướng thời gian - 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). t2 thể hiện thay đổi công nghệ bản thân nó có 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.
Tiến bộ công nghệ
Dữ liệu và xử lý dữ liệu
Để đánh giá chung nền kinh tế, sử dụng dữ liệu thống kê, ta có được các số liệu ngành cấp 1, dữ liệu của các ngành được đưa vào phân tích gồm 19 ngành (đã giảm bớt 2 ngành cấp 1 có giá trị gia tăng giảm và thiếu số liệu về vốn và lao động): Nông lâm nghiệp, thủy sản; Khai khoáng; Công nghiệp chế biến, chế tạo; Sản xuất điện, khí đốt, nước nóng, hơi nước và điều hòa không khí; Xây dựng; Bán buôn và bán lẻ; sửa chữa ô tô, mô tô, xe máy và xe có động cơ khác; Vận tải, kho bãi; Dịch vụ lưu trú và ăn uống; Thông tin và truyền thông; Hoạt động tài chính, ngân hàng và bảo hiểm; Hoạt động kinh doanh bất động sản; Hoạt động chuyên môn, KH&CN; Hoạt động hành chính và dịch vụ hỗ trợ; Hoạt động của Đảng, tổ chức chính trị - xã hội, quản lý nhà nước, an ninh quốc phòng; đảm bảo xã hội bắt buộc; Giáo dục và đào tạo; Y tế và hoạt động trợ giúp xã hội; Nghệ thuật, vui chơi và giải trí; Hoạt động dịch vụ khác; Hoạt động giúp việc, sản xuất sản phẩm vật chất và dịch vụ tự tiêu dùng của hộ gia đình.
Nghiên cứu dựa trên mô hình SFA, sử dụng ba biến chính, đó là: Đầu ra là giá trị gia tăng, đầu vào gồm lao động và vốn. Như vậy số liệu cần thiết cho nghiên cứu gồm: Giá trị gia tăng, vốn, lao động. Trong đó, giá trị gia tăng và vốn tính theo giá só sánh để các kết quả ước lượng không bị ảnh hưởng bởi biến động giá cả.
Giá trị gia tăng và lao động có thể khai thác từ số liệu thống kê, trong đó yếu tố lao động có thể sử dụng là số lao động đang làm việc hoặc số giờ công lao động. Đối với yếu tố đầu vào vốn, cần thêm bước xử lý dữ liệu.
Lượng vốn hiện tại
Trong đó, 
là lượng vốn có từ ban đầu còn lại sau khi đã trừ khấu hao δ qua từng năm, 
là đầu tư còn lại sau khi đã trừ khấu hao.
Kết quả ước lượng
NSLĐ và tốc độ tăng NSLĐ của Việt Nam
Đến năm 2017, NSLĐ của Việt Nam là 92,3 triệu đồng/người. Tốc độ tăng NSLĐ bình quân giai đoạn 2011- 2017 là 4,7 %, tương ứng tốc độ tăng GDP bình quân thời kỳ này là 6,1%.
Bảng 1. NSLĐ và tốc độ tăng NSLĐ của Việt Nam 2011-2017
Kết quả ước lượng tác động của tiến bộ tới tăng năng suất
Như phần lý thuyết đã trình bày, khi ứng dụng hàm sản xuất biên ngẫu nhiên cần lựa chọn dạng hàm phù hợp và tiến hành một số kiểm định để chọn hàm tốt nhất.
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 của hàm 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 X2 hoặc X2 hỗn hợp với bậc tự do bằng chênh lệch giữa các tham số tương ứng trong giả thuyết gốc và giả thuyết đối.
Dựa trên các số liệu đã có được về giá trị gia tăng (giá so sánh), số lao động, lượng vốn (giá so sánh) theo 19 ngành kinh tế, sử dụng phần mềm Frontier 4.1, cho kết quả kiểm định chọn mô hình phù hợp với tệp dữ liệu là hàm translog phân phối bán chuẩn, có phi hiệu quả kỹ thuật bất biến theo thời gian.
Kết quả ước lượng từ dữ liệu như sau :
Bảng 3. Kết quả ước lượng các tham số của mô hình
Áp dụng công thức tính thay đổi đầu ra do tiến bộ công nghệ (Technological progress)
Tiến bộ công nghệ bình quân (2011-2017) ước lượng từ dữ liệu ngành cấp 1 giai đoạn là 1,66%.
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 4,7% giai đoạn này, tiến bộ công nghệ 1,66%, thì tiến bộ công nghệ ước tính đóng góp 35,2% vào tăng NSLĐ.
Kết luận
Trên cơ sở kết quả nghiên cứu cho thấy tiến bộ công nghệ đóng góp đáng kể vào tăng NSLĐ, vì vậy KH&CN tiếp tục cần được coi là động lực tăng NSLĐ của Việt Nam.
Chắc chắn, trong thời đại Cách mạng công nghiệp 4.0, tiến bộ công nghệ càng có vai trò lớn hơn đối với phát triển kinh tế. Vì vậy, cần tiếp tục có những hoạt động thúc đẩy phát triển KH&CN, ứng dụng hiệu quả công nghệ mới, tạo ra được sự thay đổi đột phá về năng suất. Bên cạnh đó, từ thực trạng hiệu quả kỹ thuật đạt được còn thấp (29,3%), cần chú ý tới các giải pháp thúc đẩy đổi mới, cải tiến hệ thống quản lý để giảm các lãng phí, nâng cao hiệu suất hoạt động của các tổ chức, ngành kinh tế./.
ThS. Nguyễn Thị Lê Hoa
Viện Năng suất Việt Nam
TÀI LIỆU THAM KHẢO
-
G. E. Battese and T.J Coelli (1995), “A Model for Techincal Inefficiency Effects in a Stochastic Frontier Production for Panel Data”, Empirical Economics 20, pp.325-332.
-
M.J. Farrell (1957), “The Measurement of productive efficiency”, Journal of the Royal Statistical Society, 120.
-
Solow, Robert (1957), “Technical change and the aggregate production function”, Review of Economics and Statistics, 39, pp.312-320.
-
Tổng cục Thống kê (2010-2018), Niên giám thống kê 2010 đến 2018.