Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
4Kết quả lựa chọn mô hình

4Kết quả lựa chọn mô hình

Tải bản đầy đủ - 0trang

32



Bảng 4.8. Kết quả hồi quy ba mơ hình POLS, REM, FEMcho bi ến Patent

(bằng sở hữu công nghiệp)

Total (lnpatent)



FDIt-1



S&Pper



S&Pexp



Fexport



PGDP



POLS



Fixed Effects



Random Effects



0.045**



0.138**



0.041*



(2.06)



(6.19)



(1.91)



0.645**



0.611**



0.645**



(6.44)



(8.30)



(6.37)



0.080



0.068



0.080



(1.44)



(1.31)



(1.47)



0.213**



0.207**



0.208**



(4.11)



(-1.62)



(3.94)



-0.324**



-0.173



-0.332**



(-2.24)



(-1.62)



(-2.30)



-0.178



-0.205**



-0.177



(-0.81)



(-1.79)



(-0.77)



1.011**



0.882**



1.025**



(4.38)



(7.40)



(4.29)



-4.831**



-6.039**



-4.671**



(-6.69)



(-13.65)



(-6.33)



Region

Trung Bộ

Nam Bộ



constant



Biến Region nhận giá trị lần lượt 0=Bac Bo, 1=Trung Bo, 2=Nam Bo

Giá trị t-statistics được biểu thị trong ngoặc ( )

Có ý nghĩa ở mức *p<0.1, **p<0.05



Nguồn: Tính tốn của học viên từ dữ liệu nghiên cứu, 2018

Sau khi thực hiện POLS, sử dụng Kiểm định nhân tử Breusch – Pagan

Lagrangian chọn lựa giữa POLS và Mơ hình tác động ngẫu nhiên, kết quả cho giá

trị P-value =0.000, chứng tỏ là mơ hình REM là phù hợp hơn. (Kết quả hồi quy xem

ở phụ lục 3)



33



Tiếp đó, lần lượt hồi quy FEM và REM, sử dụng kiểm định Hausman để chọn

lựa mơ hình tốt hơn, kết quả chỉ ra rằng FEM là mơ hình phù hợp nhất được chấp

nhận. (Kết quả hồi quy xem ở phụ lục 3)

Do đó, kết luận rằng phương pháp hồi quy cho dữ liệu dạng bảng (panel data)

với phương pháp hồi quy tác động cố định Fixed Effect là phù hợp nhất, và trong

các mơ hình dưới đây, học viên đều thực hiện bằng FEM.

4.5 Kết quả hồi quy từ mô hình được chọn

Ước lượng tác động lan tỏa cơng nghệ của FDI: từ mơ hình phân tích dữ

liệu bảng (panel data)

Như có phân tích ở trên, do hai biến số S&Pper và S&Pexp cho thấy mối

tương quan cao nên để đánh giá chính xác tác động của từng biến và hạn chế hiện

tượng đa cộng tuyến, học viên sẽ lần lượt hồi quy mơ hình (1) với hai biến số này.

Lần lượt sử dụng mơ hình chỉ có biến lao động (S&Pper) và mơ hình có cả 2 biến

lao động và chi tiêu cho công nghệ (S&Pper và S&Pexp) nhằm so sánh xem có sự

sai khác nào khơng. Ước lượng mơ hình sử dụng sai số chuẩn mạnh (Robust

standard errors) giúp kiểm soát vấn đề tự tương quan và phương sai thay đổi (Stock

& Watson, 2008; Petersen, 2009). Kết quả mơ hình được cho ở bảng 4.9 (Kết quả

hồi quy ở phụ lục 2). Nhận thấy mơ hình thứ 2 với đủ 2 biến số đều có ý nghĩa

thống kê nên học viên chọn đó là mơ hình tối ưu làm cơ sở để phân tích kết quả.

Bảng 4.9: Hồi quy dữ liệu bảng về tác động lan tỏa công nghệ của FDI (2010 –

2014): mơ hình Fixed Effect (FE)



FDIt-1



S&Pper



S&Pexp



Giải pháp hữu ích



Sáng chế



Kiểu dáng cơng



Tổng



(lnutility)



(lninvention)



nghiệp (lndesign)



(lnpatent)



0.165



0.167



0.170



0.124



0.359**



0.339**



0.137**



0.138**



(1.18)



(1.25)



(1.60)



(1.20)



(8.25)



(7.97)



(6.13)



(6.19)



0.667**



0.455**



0.644**



0.462**



0.437**



0.301**



0.678**



0.611**



(6.52)



(3.59)



(7.22)



(4.38)



(9.39)



(5.07)



(12.94)



(8.30)



0.174**



0.186**



0.145**



0.068



(2.60)



(2.92)



(3.49)



(1.31)



34



Fexport



PGDP



0.369**



0.399**



0.385**



0.398**



0.300**



0.307**



0.208**



0.207**



(6.38)



(7.08)



(7.57)



(8.15)



(7.82)



(8.23)



(6.57)



(-1.62)



-0.62**



-0.62**



-0.51**



-0.51**



-0.181**



-0.214**



-0.161



-0.173



(-5.18)



(-5.42)



(-4.24)



(-4.43)



(-1.99)



(-2.43)



(-1.51)



(-1.62)



-0.74**



-0.577**



-0.551**



-0.471**



-0.173



-0.133



-0.227**



-0.205



(-4.01)



(-3.08)



(-3.35)



(-2.94)



(-1.62)



(-1.27)



(-2.00)



(-1.79)



0.486**



0.504**



0.428**



0.421**



0.442**



0.457**



0.879**



0.882**



(3.16)



(3.44)



(2.66)



(2.74)



(4.78)



(5.08)



(7.35)



(7.40)



-4.47**



-5.44**



-5.04**



-6.04**



-3.79**



-4.39**



-5.80**



-6.04**



(-5.79)



(-6.59)



(-7.23)



(-8.05)



(-7.37)



(-8.33)



(-14.32)



(-13.65)



67



67



93



93



186



186



278



278



Region

TrungBộ



Nam Bộ



constant



Obs.



Biến Region nhận giá trị lần lượt 0=Bac Bo, 1=Trung Bo, 2=Nam Bo

Giá trị t-statistics được biểu thị trong ngoặc ( )

Có ý nghĩa ở mức **p<0.05



Nguồn: Tính tốn của học viên từ dữ liệu nghiên cứu, 2018

Nhận thấy rằng FDI có tác động dương tới cả ba biến số công nghệ cũng như

mơ hình tổng. Tuy nhiên, kết quả thống kê cho biết tác động lan tỏa của FDI chỉ có

ý nghĩa thống kê tới số lượng kiểu dáng công nghiệp và mơ hình tổng biến đầu ra

khoa học cơng nghệ. Hay nói cách khác, chưa chứng minh được tác động thực

nghiệm của hiệu ứng lan tỏa của FDI tới sự thay đổi về số lượng bằng sáng chế và

giải pháp hữu ích trong nước.

Quay lại mơ hình tổng biến đầu ra khoa học công nghệ, chúng ta nhận thấy tác

động dương tích cực của FDI tới biến phụ thuộc trong mơ hình là 0.137 ở mức ý

nghĩa 5%. Tác động lan tỏa của FDI trong mơ hình đủ biến và bớt biến là khơng

khác nhau. Tương tự với mơ hình tổng hợp tất cả các loại bằng sở hữu công nghiệp,

kiểm định cũng cho thấy tác động tích cực của FDI lên biến kiểu dáng cơng nghiệp

và có ý nghĩa thống kê. Với 1% thay đổi trong vốn đầu tư FDI sẽ đẫn tới 0.339%

tăng trong số lượng bằng kiểu dáng cơng nghiệp của cả nước.



35



FDI khơng có tác động đến phát minh sáng chế và giải pháp hữu ích ở Việt

Nam. Cốt lõi để tạo ra sáng chế hay giải pháp hữu ích là vấn đề về nhân lực, chất

xám con người – yếu tố tác động chiếm gần 50% sự thay đổi của biến số công nghệ

như trong mô hình đã phân tích ở bảng 4.9. Thực tế cho thấychất lượng nguồn nhân

lực tại Việt Namđang và đã gặp nhiều khó khăn đáng ngại, theo đánh giá của Ngân

hàng Thế giới, chất lượng nguồn nhân lực của Việt Nam đạt mức 3.79 điểm (trong

thang điểm 10), xếp hạng thứ 11 trong số 12 quốc gia được khảo sát tại châu Á.

Trong khi Hàn Quốc đạt 6.91 điểm; Ấn Độ đạt 5.76 điểm; Malaysia đạt 5.59 điểm.

Đây là dấu hiệu cho thấy Việt Nam đang thiếu lao động có trình độ tay nghề, công

nhân kỹ thuật bậc cao. Trong tổng số hơn 53.4 triệu lao động từ 15 tuổi trở lên đang

làm việc, chỉ có khoảng 49% qua đào tạo, trong đó qua đào tạo nghề từ 3 tháng trở

lên chỉ chiếm khoảng 19% (Đình Phương, 2017). Nhiều cơng ty cho rằng họ thường

phải đào tạo lại nhân viên mới vừa tốt nghiệp từ các trường đại học hoặc cao đẳng

thì mới đáp ứng yêu cầu của nhà tuyển dụng.

Tác động mạnh của FDI tới biến số lượng bằng độc quyền kiểu dáng cơng

nghiệp có thể được hiểu rằng do việc đăng kí và tạo ra kiểu dáng cơng nghiệp là ít

phức tạp hơn và hiệu ứng trình diễn này của FDI là dễ dàng áp dụng cho đổi mới

trong công nghệ hơn để tạo ra các sáng chế hay giải pháp hữu ích. Mặc dù FDI có

tác động nhưng chỉ là ở mức gián tiếp, thông qua việc phân bổ vốn đầu tư cho vốn

con người và tài sản, trang thiết bị nghiên cứu nên không thể hiện ảnh hưởng một

cách rõ ràng. Tác động này cũng phù hợp với “hiệu ứng trình diễn” (“demonstration

effect’’) của FDI đã đề cập trước đó vì nó dễ dàng hơn đối với các nhà đổi mới

trong nước để làm theo các ví dụ về các đặc điểm bên ngoài của sản phẩm hoặc quy

trình nước ngồi trong việc tạo ra các phương pháp mới của riêng họ. Theo đánh giá

của Bộ Khoa học và Cơng nghệ, FDI đã góp phần từng bước nâng cao trình độ cơng

nghệ sản xuất trong nước. Một số ngành đã tiếp thu công nghệ tiên tiến của thế giới

như: bưu chính - viễn thơng, dầu khí, xây dựng, cầu đường, khách sạn, văn phòng

cho thuê...(Nguyễn Mại, 2017). Nhiều doanh nghiệp trong nước đã đổi mới hoặc

nâng cấp trang thiết bị đáp ứng yêu cầu cạnh tranh ngày càng cao của nền kinh tế.



36



Do đó, Việt Nam đã vận dụng và cho ra đời nhiều sản phẩm mới mà trước đây chưa

có; hạn chế nhập khẩu nhiều loại hàng hóa thuộc các lĩnh vực như dầu khí, vật liệu

xây dựng, điện tử gia dụng, phương tiện giao thơng...

Ngồi ra, tác động của các biến kiểm soát khác được đưa vào mơ hình cho

thấy kết quả tương đồng với giả thuyết. Số lượng lao động (S&Pper) và chi tiêu

(S&Pexp) cho khoa học và cơng nghệ tác động dương có ý nghĩa tới biến đầu ra

cơng nghệ. Gía trị xuất khẩu Fexport cũng có tác động dương ý nghĩa tới cả bốn mơ

hình, một lần nữa khẳng định việc xuất khẩu hàng hóa tác động rất lớn tới sự thay

đổi công nghệ trong nước. Xuất khẩu tăng, một phần sẽ cung cấp vốn cho việc thay

đổi dây chuyền sản xuất và công nghệ sử dụng; đồng thời, càng xuất khẩu nhiều và

đáp ứng những nhu cầu ngày càng cao và khắt khe của thị trường quốc tế đòi hỏi

bản thân doanh nghiệp phải có những cải tiến, đổi mới để đưa ra những sản phẩm

chất lượng cao, có tính cạnh tranh nhưng vẫn đảm bảo lợi nhuận và mục tiêu phát

triển bền vững. Giải pháp đưa ra là ứng dụng khoa học cơng nghệ hiện đại, giúp

giảm chi phí và nâng cao giá thành sản phẩm, tăng tính cạnh tranh. Tuy nhiên, tác

động của biến kiểm soát PGDP đưa vào trong mơ hình có kết quả ngược với giả

thuyết. Việc tăng trưởng nhanh hơn khiến chính quyền địa phương phải thu nhiều

thuế hơn để giải quyết các vấn đề cho quốc gia như giáo dục, cơ sở hạ tầng, y tế

chưa kể đến thâm hụt ngân sách tăng lên nên khơng còn động cơ chi tiêu cho phát

triển cơng nghệ (Robert T Gordan, 2017).

Cuối cùng, so sánh giữa ba vùng miền Bắc Bộ, Trung Bộ và Nam Bộ cho thấy

việc đổi mới công nghệ ở các tỉnh Trung Bộ vẫn còn nhiều thiếu sót, thấp nhất trong

cả ba vùng, đứng đầu vẫn là Nam Bộ với những tỉnh được đầu tư rõ rệt trong cơng

nghệ như Bình Dương, Bà Rịa – Vũng Tàu và TP. Hồ Chí Minh, thúc đẩy quá trình

phát triển kinh tế vùng.



37



CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý CHÍNH SÁCH

5.1 Kết luận

Luận văn này nghiên cứu về tác động của dòng vốn FDI đến thay đổi công

nghệ của những doanh nghiệp thuộc các tỉnh, thành phố Việt Nam. Tuy ở Việt Nam

đã có khá nhiều nghiên cứu về mối quan hệ giữa FDI tới phổ biển, chuyển giao

cơng nghệ nói chung và tác động tới thay đổi cơng nghệ của doanh nghiệp nói riêng

nhưng chưa có nghiên cứu ở mức độ cấp tỉnh đánh giá tác động của FDI đến thay

đổi cơng nghệ. Do đó, mục đích của bài nghiên cứu ở đây là xem xét liệu dòng vốn

FDI có thật sự tác động đến thay đổi công nghệ củaViệt Nam ở mức độ cấp tỉnh

trong giai đoạn 2010-2014 hay khơng, và nếu có thì đó là tác động tích cực hay tiêu

cực.

Mơ hình kinh tế lượng về tác động của FDI đến thay đổi công nghệ của các

doanh nghiệp thuộc các tỉnh, thành phố Việt Nam được ước lượng bằng phương

pháp ước lượng dữ liệu bảng, bao gồm mơ hình POLS cho dữ liệu bảng (crosssection data và time-series data), mơ hình tác động cố định (FEM) và mơ hình tác

động ngẫu nhiên (REM). Kiểm địnhnhân tử Breusch – Pagan Lagrangianvà

Hausman dùng để so sánh và xác định sự phù hợp của các mơ hình này. Kết quả chỉ

ra rằng FEM là mơ hình phù hợp nhất để chấp nhận.

Sau khi xác định khung phân tích và phương pháp nghiên cứu, bài nghiên cứu

thực hiện ước lượng và kiểm định tác động thay đổi công nghệ từ FDI đến các

doanh nghiệp thuộc các tỉnh, thành phố Việt Nam. Dữ liệu lấy từ Niên giám thống

kê hằng năm của Tổng cục Thống kê Việt Nam (GSO) và báo cáo tổng kết của Cục

Sở Hữu Trí Tuệ hằng năm, nghiên cứu sử dụng số liệu trong giai đoạn 2010-2014 ở

cấp độ tỉnh. Tuy nhiên, do có hạn chế về số liệu thống kê không đầy đủ hoặc khơng

có số liệu liên quan, học viên loại trừ 7 tỉnh (gồm Ninh Bình, Tuyên Quang, Thái

Nguyên, Phú Thọ, Quảng Bình, Gia Lai, Cà Mau) ra bộ dữ liệu. Do đó, mẫu nghiên

cứu bao gồm 280 quan sát của 56 tỉnh, thành phố trong vòng 5 năm.



38



Do hai biến số S&Pper và S&Pexp cho thấy mối tương quan cao nên để đánh

giá chính xác tác động của từng biến và hạn chế hiện tượng đa cộng tuyến, học

viênsẽ lần lượt hồi quy mơ hình (1) với hai biến số này. Lần lượt sử dụng mơ hình

chỉ có biến lao động (S&Pper) và mơ hình có cả 2 biến lao động và chi tiêu cho

công nghệ (S&Pper và S&Pexp) nhằm so sánh xem có sự sai khác nào khơng. Ước

lượng mơ hình sử dụng sai số chuẩn mạnh (Robust standard errors) giúp kiểm soát

vấn đề tự tương quan và phương sai thay đổi (Stock & Watson, 2008; Petersen,

2009). Nhận thấy mô hình thứ 2 với đủ 2 biến số đều có ý nghĩa thống kê nên học

viên chọn đó là mơ hình tối ưu làm cơ sở để phân tích kết quả. Kết quả thấy rằng tác

động lan tỏa của FDI chỉ có ý nghĩa thống kê tới số lượng bằng độc quyền kiểu

dáng cơng nghiệp và mơ hình tổng biến đầu ra khoa học cơng nghệ. Hay nói cách

khác, chưa chứng minh tác động thực nghiệm của hiệu ứng lan tỏa của FDI tới sự

thay đổi về số lượng bằng sáng chế và giải pháp hữu ích trong nước.Tác động lan

tỏa của FDI trong mơ hình đủ biến và bớt biến là không khác nhau.

5.2Hạn chế của nghiên cứu

Trong điều kiện hạn chế về thời gian nghiên cứu, khu vực nghiên cứu và

sựthiếu kinh nghiệm trong lần đầu nghiên cứu vấn đề này nên không tránh khỏi

mộtsố hạn chế sau :

Sử dụng số lượng bằng sở hữu công nghiệp cấp phép tại từng tỉnh tại mỗi

năm như một thước đo đầu ra R&D có một số hạn chế. Thứ nhất, có một số nhà

phát minh ở Việt Nam đã khơng chọnnộp đơn xin cấp bằng sáng chế cho đầu ra cho

R&D của họ. Thay vào đó, họ có thể giữ nó lại cho riêng mình như là bí mật kinh

doanh nhằm tránh những đối thủ cạnh tranh sử dụng các thông tin được tiết lộ từ

việc nộp đơn xin cấp bằng sở hữu công nghiệp.

Thứ hai, do hạn chế về số liệu thống kê nên mơ hình kinh tế lượng trong bài

nghiên cứu này chưa tính đến tác động của các yếu tố vĩ mô như tỷ giá, lạm

phát,…đối với tác động lan tỏa của FDI tới thay đổi công nghệ của các doanh

nghiệp Việt Nam. (Phạm Thế Anh, 2017)



39



Thứ ba, tuy mơ hình FEM/REM có nhiều ưu điểm trong ước lượng dữ liệu

bảng, đặc biệt là trong các nghiên cứu thực nghiệm về lan tỏa công nghệ từ FDI,

song gặp hạn chế trong khắc phục toàn diện hiện tượng nội sinh. Do vậy, các nghiên

cứu kế tiếp có thể vận dụng thêm các phương pháp với biến công cụ như GMM hay

3SLS để kiểm soát hiệu quả hơn khả năng xảy ra vấn đề nội sinh khi ước lượng mơ

hình. (Phạm Thế Anh, 2017)

Ngồi ra, do có hạn chế về số liệu thống kê không đầy đủ hoặc không có số

liệu liên quan, học viên loại trừ 7 tỉnh (gồm Ninh Bình, Tuyên Quang, Thái

Nguyên, Phú Thọ, Quảng Bình, Gia Lai, Cà Mau) ra bộ dữ liệu. Việc đánh giá tác

động của FDI đến thay đổi công nghệ của các tỉnh, thành phố Việt Nam rất phức

tạp, cần một dữliệu rất lớn trong nghiên cứu. Tuy nhiên trong phạm vi nghiên cứu

có hạn, học viên chỉ thu thập 280 quan sát của 56 tỉnh, thành phố trong vòng 5 năm

có thể khơng đại diện được cho khu vực nghiên cứu, dođó ít nhiều ảnh hưởng đến

kết quả của bài nghiên cứu.

5.3. Hàm ý chính sách

5.3.1. Thực hiện chiến lược phát triển nguồn nhân lực theo chiều sâu

Nghiên cứu cho thấy cốt lõi để tạo ra sáng chế hay giải pháp hữu ích là vấn

đề về nhân lực, chất xám con người. Vì vậy, cần đổi mới và phát triển đào tạo

nguồn nhân lực theo hướng chuẩn hóa, cơng nghiệp hóa và hội nhập một cách tồn

diện. Chương trình đào tạo cần được đồng bộ hóa từ mục tiêu đến nội dung chương

trình, phương pháp đào tạo và phương pháp đánh giá kết quả đào tạo theo hướng

đáp ứng nhu cầu sử dụng lao động của thị trường. Chuẩn hóa các trình độ đào tạo và

sự liên thơng giữa các trình độ đào tạo khác nhau theo hướng tuân thủ những chuẩn

mực quốc tế. Đồng thời, cần có những khuyến khích hoạt động đào tạo tại doanh

nghiệp, khuyến khích sự tham gia của các tổ chức xã hội, doanh nghiệp và các hiệp

hội nghề vào trong quá trình đào tạo và sử dụng nguồn nhân lực sao cho có hiệu quả

nhất. (PGS., TS.Bùi Văn Huyền, 2018). Cần có nhiều sân chơi hấp dẫn và được

quảng bá rộng rãi để khuyến khích gia tăng các sáng chế, phát minh từ nhiều các



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

4Kết quả lựa chọn mô hình

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×