Năng suất và hiệu quả phân bổ của các doanh nghiệp ngành chế tác theo các vùng của Việt Nam

NĂNG SUẤT VÀ HIỆU QUẢ PHÂN BỔ CỦA CÁC DOANH NGHIỆP
NGÀNH CHẾ TÁC THEO CÁC VÙNG CỦA VIỆT NAM
PRODUCTIVITY AND ALLOCATIVE EFFICIENCY 
OF VIETNAM’S MANUFACTURING ENTERPRISES BY REGION
ThS. Vũ Thị Huyền Trang
Trường Đại học Thương mại
trang.vth@tmu.edu.vn
Tóm tắt
Nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu điều tra doanh nghiệp ngành chế tác của Việt Nam trong
giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2018 và áp dụng phương pháp moment tổng quát của Wooldridge
(2009) để ước lượng TFP cấp độ doanh nghiệp. Từ đó tính năng suất nhân tố tổng hợp từng vùng
và áp dụng phương pháp phân rã năng suất của Olley & Pakes (1996) để tính hiệu quả phân bổ
cho các doanh nghiệp ngành chế tác ở 7 vùng kinh tế - xã hội của Việt Nam trong giai đoạn
nghiên cứu. Kết quả chính nhận được là: vùng Đồng bằng sông Hồng là vùng có cả năng suất
và hiệu quả phân bổ cao nhất trong cả nước; khu vực Tây Nguyên là vùng có năng suất cũng
như hiệu quả phân bổ thấp nhất trong các vùng trên lãnh thổ nước ta nhưng có sự gia tăng đáng
kể trong những năm gần đây. Vùng có năng suất và hiệu quả phân bổ thấp thứ hai là Đồng bằng
sông Cửu Long; vùng Trung du và miền núi phía Bắc là vùng có sự gia tăng mạnh nhất trong cả
năng suất và hiệu quả phân bổ ở nửa sau của giai đoạn nghiên cứu.
Từ khóa: năng suất, hiệu quả phân bổ, vùng.
Abstract
The study uses Vietnamese manufacturing enterprise survey data from 2000 to 2018 and
applies Wooldridge’s general moment method (2009) to estimate firm-level TFP. Then we calcu-
late aggregate factor productivity of each region and applying the decomposition method of Olley
& Pakes (1996) to compute allocation efficiency for the manufacturing enterprises in seven eco-
nomic-social regions of Vietnam in research period. The main results are: The Red River Delta
region has both the highest productivity and allocative efficiency in the country; The Central
Highlands is the region which has the lowest productivity and also allocation efficiency among
regions in our country, but there are significant increases in recent years. The second lowest pro-
ductivity and allocative efficiency region is the Mekong River Delta; The Northern Midlands and
Mountains is the region with the strongest increase in both productivity and allocative efficiency
in the second half of the studying period.
Keywords: productivity, allocative efficiency, region.
1. Giới thiệu
Ước lượng chính xác năng suất nhân tố tổng hợp (TFP) là một vấn đề cơ bản trong kinh tế
1548
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
ứng dụng và là chủ đề chính trong một số bài báo chuyên đề. Trong những năm gần đây chứng
kiến sự tăng vọt cả về lý thuyết và thực nghiệm các phương pháp ước lượng TFP. Có được bước
tiến này là nhờ sự phát triển mạnh mẽ của công cụ tin học, sự hoàn thiện về phương pháp luận
trong ước lượng TFP từ những năm 1990 (Ackerberg & cộng sự, 2006) và sự sẵn có ngày càng
tăng của các dữ liệu cấp độ doanh nghiệp, cho phép ước lượng TFP cấp độ doanh nghiệp. Từ đó
TFP gộp của các ngành hay các quốc gia được tính là năng suất trung bình có trọng số ở cấp độ
doanh nghiệp.
Tại bất cứ thời điểm nào, sự khác biệt trong TFP gộp sẽ phản ánh sự phân phối năng suất
của các doanh nghiệp (tức là phần của doanh nghiệp “tốt hơn” so với phần của doanh nghiệp
“kém hơn”) và mức độ mà ở đó tất cả các doanh nghiệp đều như nhau (tức là các doanh nghiệp
với năng suất cao hơn sẽ chiếm thị phần lớn hơn). Thành phần thứ hai chính là kết quả của sự
thay đổi nguồn lực giữa các doanh nghiệp ở giai đoạn trước. Trong khi thành phần thứ nhất là
chủ đề của nhiều nghiên cứu trước đây, phản ánh một số yếu tố bên trong doanh nghiệp như chất
lượng quản lý, tài sản vô hình, chiến lược đổi mới hay các cú sốc riêng, . Hiện nay, các nhà
nghiên cứu kinh tế đang ngày càng liên kết mô hình phân bổ nguồn lực trong các ngành với hiệu
suất kinh tế mức độ tổng hợp. Họ thấy rằng sự thay đổi nguồn lực sản xuất từ nơi kém hiệu quả
đến nơi hiệu quả hơn làm tăng TFP gộp (Restuccia & Rogerson, 2008, Hsieh & Klenow, 2009,
Bartelsman & cộng sự, 2013, Collard-Wexler & De Loecker, 2015). Vì vậy hiệu quả phân bổ
nguồn lực là rất quan trọng để giải thích sự tăng trưởng TFP gộp của các ngành, các quốc gia.
Tuy nhiên, một số nghiên cứu cũng đã chỉ ra sự không đồng nhất trong năng suất của các
địa phương và hiệu quả phân bổ thay đổi đáng kể dọc theo các vùng (Dondur & cộng sự, 2011,
Bin & cộng sự, 2017). Vì vậy hiểu rõ được nguồn gốc tăng trưởng TFP và đo lường được hiệu
quả phân bổ của mỗi vùng miền sẽ rất quan trọng trong việc đề ra các chính sách phù hợp để
thúc đẩy phát triển ở từng địa phương, từ đó dẫn đến sự phát triển của quốc gia. 
Trong nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng số liệu các doanh nghiệp thuộc ngành chế tác
của Việt Nam trong giai đoạn từ năm 2000 đến năm 2018 được chia theo 7 vùng trong cả nước,
áp dụng phương pháp ước lượng TFP của Wooldridge (2009) để tính năng suất cấp độ doanh
nghiệp, từ đó tính năng suất gộp từng  ... Số liệu sử dụng trong nghiên cứu là số liệu hỗn hợp dựa trên điều tra doanh nghiệp hàng
năm của Tổng cục Thống kê (GSO) của ngành chế tác từ năm 2000 đến năm 2018 với tổng số
602.174 doanh nghiệp. Nguồn số liệu này có đầy đủ các biến quan trọng như mã ngành công
nghiệp (lấy theo tiêu chuẩn VSIC 2 chữ số), loại hình sở hữu, số lao động, lượng vốn, doanh thu,
lợi nhuận, khấu hao, chi phí lao động, tài sản ngắn hạn, tài sản dài hạn,  Các đầu vào và đầu ra
đã được giảm phát theo năm gốc 2010.
Các doanh nghiệp được chia theo 7 vùng lãnh thổ Việt Nam gồm: Trung du và miền núi
phía Bắc (vùng 1); Đồng bằng sông Hồng (vùng 2); Bắc Trung bộ (vùng 3); Duyên hải Nam
Trung bộ (vùng 4); Tây Nguyên (vùng 5); Đông Nam bộ (vùng 6) và cuối cùng là Đồng bằng
sông Cửu Long (vùng 7).
3.1. Kết quả ước lượng năng suất nhân tố tổng hợp từng vùng 
Trong nghiên cứu này, giá trị gia tăng (VA) được sử dụng để ước lượng TFP ở cấp độ doanh
nghiệp bằng phương pháp moment tổng quát được đề xuất bởi Wooldridge (2009). Dữ liệu về
giá trị gia tăng không sẵn có và được đo lường dựa trên cách tiếp cận thu nhập. Từ TFP ở cấp độ
doanh nghiệp, TFP từng vùng được tính là trung bình có trọng số của logarit TFP các doanh
nghiệp trong vùng. Từ đó ta có bảng thống kê mô tả một số biến quan trọng của từng vùng trong
cả giai đoan 2000 – 2018.
Bảng 1: Bảng thống kê mô tả một số biến của từng vùng trong giai đoạn 2000 - 2018
Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu của Tổng cục Thống kê
1555
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
Obs K L VA lnTFP
Mean Std. dev. Mean Std. dev. Mean Std. dev. Mean Std. dev.
Vùng 1 39.559 79.833,47 1.842.208 129,11 822,9506 18.509,14 714.910,9 3,159177 0,480694
Vùng 2 157.954 70.020,16 1.320.004 109,4481 577,8444 15.718,03 406.411 3,499924 0,233106
Vùng 3 29.380 55.039,37 2.338.571 85,28428 455,0099 7.050,973 70.186,57 3,339132 0,193222
Vùng 4 44.014 50.729,97 993.743 106,052 417,5972 8.634,334 100.816,3 3,060065 0,413636
Vùng 5 10.871 36.893,05 362.022 62,667 181,6704 4.093,915 19.987,71 2,808937 0,290042
Vùng 6 257.842 62.323,42 440.164,8 137,1096 840,1809 15.223,65 134.981,6 3,449795 0,177585
Vùng 7 62.554 48.469,75 440.614,6 107,6721 635,6252 9.346,011 59.265,26 3,050261 0,219262
Vùng 6 gồm 1 thành phố (Thành phố Hồ Chí Minh) và 5 tỉnh với số lượng doanh nghiệp
nhiều nhất và quy mô doanh nghiệp cao nhất (trung bình 137 lao động / doanh nghiệp) nhưng
trung bình về vốn và đầu ra đứng sau cả vùng 1 và vùng 2; năng suất cao thứ hai (sau vùng 2).
Đây là vùng kinh tế dẫn đầu trong cả nước về GDP, giá trị sản xuất công nghiệp, giá trị hàng xuất
khẩu và thu hút vốn nước ngoài. Vùng 1 gồm 15 tỉnh phía Bắc với số lượng doanh nghiệp chỉ
đứng thứ 5 nhưng hầu hết là các doanh nghiệp quy mô vừa và lớn (trung bình 129 lao động /
doanh nghiệp) với số vốn trung bình và đầu ra cao nhất trong cả nước nhưng năng suất thì đứng
thứ tư. Vùng 6, vùng 1 và vùng 2 là các vùng thuộc nhóm có giá trị trung bình của các biến chính
là cao nhất trong 7 vùng. Vùng 3 và vùng 5 với số lượng doanh nghiệp thấp nhất và hầu hết là
các doanh nghiệp nhỏ, cũng với số vốn trung bình và đầu ra thấp nhất trong cả nước. Trong đó
vùng 5 (khu vực Tây Nguyên) gồm 5 tỉnh có nền kinh tế còn nhiều khó khăn, cơ sở hạ tầng kém
phát triển, chủ yếu là nông nghiệp nông thôn đóng vai trò mũi nhọn, hàng hóa chưa mang tính
thương mại cao và các dự án đầu tư nước ngoài còn hạn chế nên dễ hiểu là vùng mà giá trị trung
bình của tất cả các biến là thấp nhất trong cả nước. Còn lại vùng 4 và vùng 7 với giá trị trung
bình các biến cũng gần tương đương và đứng giữa nhóm cao nhất và thấp nhất.
Riêng về năng suất nhân tố tổng hợp từng vùng qua từng năm, ta so sánh TFP của các năm
so với năm gốc 2000 ta có đồ thị sau
Hình 1: TFP hàng năm (2000 - 2018) so với năm gốc 2000 của từng vùng
Ta thấy trong giai đoan 2000 – 2018, năng suất vùng 1 và vùng 4 có biến động mạnh nhất
và là hai vùng có sự tăng trưởng về năng suất so với năm gốc cao nhất trong cả nước trong những
năm gần đây. Vùng 1 gồm 15 tỉnh Tây Bắc, là vùng có vị trí địa lý đặc biệt và giao thông vận tải
đã và đang được đầu tư tạo điều kiện thuận lợi cho giao lưu với các vùng trong nước và xây dựng
nền kinh tế mở. Là khu vực có tài nguyên khoáng sản, thủy điện phong phú, giàu có nhất nước
ta. Đồng thời, đây cũng là vùng được đầu tư phát triển kinh tế biển, đặc biệt là du lịch biển đảo,
1556
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
đánh bắt xa bờ và các khu công nghiệp mới tạo nên sự tăng trưởng năng suất cao. Vùng 4 gồm 8
tỉnh thành phố được đầu tư phát triển mạnh về kinh tế biển, đặc biệt là đánh bắt cá và du lịch
biển. Đồng thời với việc hình thành vùng kinh tế trọng điểm miền Trung, nhất là khu kinh tế mở
Chu Lai, khu kinh tế Dung Quất góp phần thúc đẩy công nghiệp của vùng ngày càng phát triển.
Vùng 2, vùng 6 và vùng 7 là các vùng có năng suất tương đối ổn định trong cả giai đoạn với sự
suy giảm năng suất trong những năm đầu của giai đoạn nghiên cứu và tăng trở lại trong những
năm sau. Trong đó vùng 7 gồm 13 tỉnh, thành phố thuộc Đồng bằng sông Cửu Long, là vùng
không giàu khoáng sản và ngành công nghiệp phát triển rất thấp. Trong những năm gần đây, vùng
có đẩy mạnh phát triển du lịch biển, du lịch tâm linh và du lịch sinh thái. Đồng thời hình thành
vùng đô thị kinh tế trọng điểm Đồng bằng sông Cửu Long tạo ra sự tăng trưởng năng suất. Vùng
3 lại có sự biến động năng suất ngược lại, là vùng duy nhất có sự gia tăng năng suất so với năm
gốc trong những năm đầu của giai đoạn nghiên cứu nhưng từ 2004, năng suất có xu hướng giảm
dần. Đây là vùng có nhiều khoáng sản quý, đặc biệt là đá vôi, do đó ngành phát triển nhất của
vùng là ngành khai thác khoáng và sản xuất vật liệu xây dựng. Tỉnh nào của vùng cũng giáp biển
nên có điều kiện phát triển nghề cá biển, tuy nhiên các tàu còn có công suất nhỏ và đánh bắt gần
bờ là chủ yếu nên nhiều nơi, nguồn lợi thủy sản nguy cơ giảm rõ rệt. Đồng thời đây là vùng
thường xuyên chịu thiên tai lũ lụt, mức sống của người dân còn thấp. Vùng 5 gồm 5 tỉnh Tây
Nguyên mặc dù có năng suất về trung bình trong cả giai đoạn là thấp nhất trong các vùng nhưng
lại có xu hướng tăng mạnh trong khoảng từ năm 2006 đến 2016 và từ 2016 đến nay năng suất lại
giảm. Đây tuy là vùng có vị trí chiến lược về an ninh, quốc phòng và xây dựng kinh tế. Nhưng
cơ sở vật chất còn thiếu nhất là giao thông vận tải còn kém phát triển, các trung tâm công nghiệp
nhỏ, thiếu lao động lành nghề. Mức sống của người dân còn thấp, giáo dục, y tế kém phát triển.
3.2. Kết quả ước lượng hiệu quả phân bổ từng vùng
Sử dụng phân rã OP tính hiệu quả phân bổ của các doanh nghiệp trong từng vùng cho cả
giai đoạn 2000 – 2018 ta được kết quả
Bảng 2: Hiệu quả phân bổ từng vùng trong giai đoạn 2000 - 2018
Nguồn: Tính toán của tác giả từ số liệu của Tổng cục Thống kê
1557
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
covOP Obs Mean Std. dev Min Max
Vùng 1 19 1,297945 0,383829 0,808154 2,135793
Vùng 2 19 1,661793 0,176023 1,362026 2,107874
Vùng 3 19 1,579173 0,244499 1,229507 2,007001
Vùng 4 19 1,225427 0,339283 0,782464 1,906890
Vùng 5 19 1,037749 0,272601 0,597450 1,449829
Vùng 6 19 1,249544 0,175681 0,977954 1,568743
Vùng 7 19 1,050065 0,167716 0,786659 1,464584
Để so sánh rõ hơn hiệu quả phân bổ ngành chế tác của các vùng trong từng năm ta biểu
diễn qua đồ thị sau
Hình 2: Hiệu quả phân bổ từng năm của 7 vùng trong giai đoạn 2000 - 2018
Vùng Đồng bằng sông Hồng (vùng 2) gồm thành phố Hà Nội và 10 tỉnh thành phía Bắc
nằm trong vùng kinh tế trọng điểm phía Bắc với tài nguyên biển phong phú, tiếp giáp với nhiều
khu vực giàu tài nguyên, được sự đầu tư lớn của nhà nước và nước ngoài là vùng có năng suất
nhân tố tổng hợp cao nhất và đồng thời cũng có hiệu quả phân bổ trung bình cả giai đoạn 2000 -
2018 cao nhất và ít biến động giữa các năm, tuy nhiên lại có xu hướng giảm trong 5 năm gần
đây. Vùng 3 (Bắc Trung Bộ) có hiệu quả phân bổ cao thứ hai. Đây là vùng có nhiều thế mạnh cả
về rừng và biển, là trung tâm du lịch quan trọng của đất nước. Đồng thời đây cũng là khu vực có
tài nguyên khoáng sản phong phú, là cơ sở tốt để phát triển công nghiệp khai khoáng, luyện kim
và sản xuất vật liệu xây dựng. Mặc dù các tỉnh Bắc Trung Bộ vẫn còn nghèo nhưng lại có hiệu
quả phân bổ cao nhất trong cả nước ở nửa đầu giai đoạn nghiên cứu nhưng lại có xu hướng giảm
dần. Điều này có thể giải thích một phần do số doanh nghiệp trên địa bàn còn hạn chế, thị trường
đầu ra của doanh nghiệp cạnh tranh tốt hơn và có lợi thế về nguồn lao động dồi dào.
Vùng 5 và vùng 7 là hai vùng có hiệu quả phân bổ trung bình thấp nhất cho cả giai đoạn
nghiên cứu. Đây cũng là hai vùng có TFP gộp thấp nhất trong cả nước. Các tỉnh khu vực Tây
Nguyên có nền kinh tế còn gặp nhiều khó khăn, cơ sở hạ tầng kém phát triển, các dự án đầu tư
nước ngoài còn hạn chế. Chính phủ đã chỉ đạo hệ thống ngân hàng thực hiện nhiều ưu đãi hỗ trợ
các doanh nghiệp khu vực này nhưng điều đó cũng khó tiếp cận với các doanh nghiệp còn non
trẻ nên các doanh nghiệp này phải đối mặt với những chi phí cao hơn nhiều so với các doanh
1558
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
nghiệp lâu năm. Ngoài ra, việc chính phủ trợ cấp các mặt hàng cây công nghiệp ở Tây Nguyên
và nông nghiệp, thủy sản ở Đồng bằng sông Cửu Long cũng như ưu đãi về thuế đầu ra có thể là
nguyên nhân khiến cho hiệu quả phân bổ thấp nhất ở hai khu vực này hay phân bổ sai sẽ cao hơn
các khu vực khác.
Ba vùng còn lại có mức hiệu quả phân bổ trung bình xấp xỉ nhau. Trong đó vùng 6 có hiệu
quả phân bổ ít biến động nhất trong suốt giai đoạn nghiên cứu còn vùng 1 và vùng 3 có sự tăng
mạnh trong nửa sau giai đoạn nghiên cứu. Vùng 6 có được sự ổn định về hiệu quả phân bổ do
vùng luôn chú trọng khai thác lãnh thổ theo chiều sâu, tức là hiệu quả khai thác lãnh thổ trên cơ
sở đẩy mạnh đầu tư vốn, khoa học công nghệ, nhằm khai thác tốt nhất các nguồn tự nhiên và
kinh tế - xã hội, đảm bảo duy trì tốc độ tăng trưởng kinh tế cao, đồng thời giải quyết tốt các vấn
đề xã hội và bảo vệ môi trường. Vùng 1 (Trung du và vùng núi phía Bắc) với thế mạnh về khai
thác khoáng sản và thủy điện, với tài nguyên thiên nhiên đa dạng có khả năng đa dạng hóa các
ngành nghề kinh tế, có hiệu quả phân bổ là tương đối ổn định trong 10 năm đầu và những năm
gần đây có hiệu quả phân bổ cao nhất trong các vùng.
4. Kết luận
Nghiên cứu đã sử dụng phương pháp GMM theo đề xuất của Wooldridge (2009) để ước
lượng TFP cho các doanh nghiệp ngành chế tác của Việt Nam trong giai đoạn từ 2000 – 2018 và
tính năng suất gộp của từng vùng. Sau đó áp dụng phương pháp phân rã năng suất của Olley &
Pakes (1996) để tính hiệu quả phân bổ trong từng năm của giai đoạn nghiên cứu cho mỗi vùng
để so sánh. Kết quả chính nhận được như sau: Thứ nhất, vùng Đồng bằng sông Hồng là vùng có
cả năng suất và hiệu quả phân bổ cao nhất trong cả nước và cao đều trong các năm. Thứ hai, khu
vực Tây Nguyên là vùng có năng suất cũng như hiệu quả phân bổ thấp nhất trong các vùng trên
lãnh thổ nước ta nhưng có sự gia tăng đáng kể trong những năm gần đây và thấp thứ hai là Đồng
bằng sông Cửu Long. Thứ ba, vùng Trung du và miền núi phía Bắc là vùng có sự gia tăng mạnh
nhất trong cả năng suất và hiệu quả phân bổ ở nửa sau của giai đoạn nghiên cứu. Phân tích này
cho ta cái nhìn tổng quan về năng suất nhân tố tổng hợp cũng như hiệu quả phân bổ của từng
vùng. Từ đó các địa phương có các chính sách hỗ trợ phù hợp dựa trên đặc điểm từng vùng nhằm
tăng năng suất và hiệu quả phân bổ của địa phương mình. Tuy nhiên nghiên cứu chưa đi sâu phân
tích nguyên nhân của những chênh lệch này. Hướng nghiên cứu tiếp theo, tác giả sẽ tiến hành đo
lường năng suất cũng như hiệu quả phân bổ cho từng tỉnh của cả nước và nghiên cứu tác động
của các nhân tố đến hiệu quả phân bổ.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Ackerberg, D., Caves, K., & Frazer, G. (2006), ‘Structural identification of production
functions’, Unpublished manuscript.
Bartelsman, E., Haltiwanger, J. & Scarpetta, S. (2013), ‘Cross-country differences in pro-
ductivity: The role of allocation and selection’, American Economic Review, 103, 305-334.
Bin. P, Chen. X, Fracasso. A, Tomasi. C. (2017), ‘Resource allocation and productivity
across provinces in China’, International Reviews of Economics and Fianance, 2017, 1-11.
1559
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020
Collard-Wexler, A., Asker, J. & De Loecker, J. (2011), ‘Productivity volatility and the mis-
allocation of resources in developing economies’, National Bureau of Economic Research.
Collard-Wexler, A., Asker, J. & De Loecker, J. (2015), ‘Reallocation and technology: Ev-
idence from the US steel industry’, American Economic Review, 105, 131-71.
De Loecker, J. (2007), Product differentiation, multi-product firms and estimating the im-
pact of trade liberalization on productivity, National Bureau of Economic Research Working
Paper Series 13155.
Dondur, N., Pokrajac, S., Spasojevic-Brkic, V. & Grbic, S. (2011), ‘Decomposition of pro-
ductivity and allocative efficiency in Serbian industry’, FME Transactions, 39, 73-78.
Hseieh, C.-T. & Klenow, P. J. (2009), ‘Misallocation and manufacturing TFP in China and
India’, The Quarterly journal of economics, 124, 1403-1448.
Hyytinen, A., Ilmakunnas, P. & Maliranta, M. (2016), ‘Olley–Pakes productivity decom-
position: computation and inference’, Journal of the Royal Statistical Society: Series A (Statistics
in Society), 179, 749-761.
Katayama, H., Lu, S. and Tybout, J.R. (2009), ‘Firm-level productivity studies: illusions
and a solution’, International Journal of Industrial Organization, Vol. 27, pp. 403–413. 
Levinsohn, J. & Petrin, A. (2003), ‘Estimating production functions using inputs to control
for unobservables’, The Review of Economic Studies, 70, 317-341.
Olley, S.G. & Pakes, A. (1996), ‘The dynamics of productivity in the telecommunications
equipment industry’, Econometrica, 64, 1263–1297. 
Phùng, M. L. & Nguyễn, K. M. (2018), ‘Đo lường tác động của la tỏa công nghệ, phân bổ
lại và cạnh tranh đến năng suất các doanh nghiệp ngành chế tác Việt Nam’, Tạp chí Kinh tế và
Phát triển, 254, 10.
Restuccia, D., & Roger, R. (2013), ‘Misallocation and productivity’, Review of Economic
Dynamic, 16, 1-10.
Solow, R.M. (1957), ‘Technical change and the aggregate production function’, Review
of Economics and Statistics, Vol.39, pp. 312–320. 
Van Beveren, I. (2012), ‘Total factor productivity estimation: a practical review’, Journal
of Economic Surveys, Vol. 26, No. 1, pp. 98–128
Wooldridge, J.M. (2009), ‘On estimating firm-level production functions using proxy vari-
ables to control for unobservables’, Economics Letters, 104(3), 112–114.
1560
INTERNATIONAL CONFERENCE FOR YOUNG RESEARCHERS IN ECONOMICS & BUSINESS 2020
ICYREB 2020