Mối quan hệ giữa năng lực tài chính và hiệu quả kỹ thuật của các doanh nghiệp cảng biển Việt Nam - Ứng dụng của mô hình đường bao sản xuất ngẫu nhiên

CHÀO MỪNG NGÀY THÀNH LẬP TRƯỜNG 01/04/2017 
Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải Số 50 - 4/2017 93 
Ngoài ra qua đồ thị hình 2, dễ dàng nhận thấy xu hướng mùa vụ trong giai đoạn những tháng 
sắp tới lại tiếp tục xuất hiện trong chuỗi số liệu về sản lượng hàng hóa thông qua. Tổng sản lượng 
hàng hóa thông qua tiếp tục giảm mạnh vào những tháng đầu năm (tháng 1, tháng 2, tháng 3) và 
phục hồi đáng kể vào những tháng cuối năm (tháng 11, tháng 12). 
Kiểm nghiệm bằng thực tế qua so sánh kết quả của dự báo với sản lượng thông qua các chi 
nhánh thuộc Công ty cổ phần cảng Hải Phòng trong tháng 1 và tháng 2 năm 2017 (đạt lần lượt là 
2.214 nghìn tấn và 1.778 nghìn tấn), ta thấy những sai số này là rất nhỏ (sai số của kết quả dự báo 
so với thực tế tháng 1 là 0,2% và tháng 2 là 0,1%), trong khi phạm vi cho phép của các mô hình dự 
báo sai lệch so với thực tế là dưới 10%. 
4. Kết luận 
Bài báo đã trình bày tóm tắt cơ sở lý luận về dự báo và các mô hình dự báo trong ngắn hạn, 
đồng thời đã vận dụng các mô hình trên để dự báo ngắn hạn sản lượng hàng hóa thông qua các chi 
nhánh thuộc Công ty cổ phần cảng Hải Phòng đến năm 2017. Sau khi đo lường mức độ chính xác 
của các mô hình thông qua sai số dự báo, nhóm tác giả từ đó đã lựa chọn được ra mô hình phù hợp 
nhất là mô hình san mũ Winters để tiến hành dự báo. Từ đó cho ra các kết quả dự báo đáng tin cậy 
về sản lượng hàng hóa thông qua các bến cảng thuộc Công ty cổ phần cảng Hải Phòng cho tháng 
năm 2017. 
Như vậy, các kết quả dự báo này có thể được xem như là một nguồn tài liệu tham khảo, một 
gợi ý để Ban lãnh đạo Cảng cùng các phòng ban liên quan lấy đó làm cơ sở để có những kế hoạch 
ngắn hạn đối với việc đầu tư, nâng cấp cơ sở vật chất và đề ra những phương án xếp dỡ hiệu quả, 
từ đó tránh được tình trạng ùn tắc hàng, không đáp ứng được lượng hàng đến cảng, gây ra những 
lãng phí không đáng có. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1]. PGS.TS Nguyễn Trọng Hoài, Dự báo và phân tích dữ liệu trong kinh tế và tài chính, Nhà xuất 
bản Thống kê, 2009. 
[2]. PGS.TS Nguyễn Quang Dong, Bài giảng Kinh tế lượng, Nhà xuất bản Trường Đại học Kinh tế 
quốc dân, 2007. 
[3]. ThS. Bùi Hải Đăng, Luận văn thạc sĩ, Dự báo ngắn hạn sản lượng hàng hóa thông qua các bến 
cảng thuộc Công ty cổ phần Cảng Hải Phòng đến năm 2017. 
Ngày nhận bài: 30/12/2016 
Ngày phản biện: 23/3/2017 
Ngày duyệt đăng: 27/3/2017 
MỐI QUAN HỆ GIỮA NĂNG LỰC TÀI CHÍNH VÀ HIỆU QUẢ KỸ THUẬT CỦA 
CÁC DOANH NGHIỆP CẢNG BIỂN VIỆT NAM - ỨNG DỤNG CỦA MÔ HÌNH 
ĐƯỜNG BAO SẢN XUẤT NGẪU NHIÊN 
THE RELATIONSHIP BETWEEN FINANCIAL ABILITY AND TECHNICAL 
EFFICIENCY OF VIETNAM SEAPORT ENTERPRISES - AN APPLICATION OF 
STOCHASTIC FRONTIER APPROACH 
NGUYỄN HỒNG VÂN, HOÀNG THỊ PHƯƠNG LAN 
Trường Đại học Hàng hải Việt Nam 
Tóm tắt 
Vận tải biển luôn là một ngành công nghiệp trọng điểm ở Việt Nam được sự quan tâm 
của các cấp chính quyền và các nhà đầu tư. Vì thế phân tích hiệu quả của các doanh 
nghiệp cảng biển luôn là một chủ đề mà các nhà nghiên cứu kinh tế đặc biệt quan tâm. 
Trong bài viết dưới đây, bằng việc sử dụng một phương pháp phân tích định lượng tiên 
tiến (mô hình đường bao sản xuất ngẫu nhiên của Battese và Coelli), nhóm tác giả đã 
tính toán hiệu quả kỹ thuật tại một số cảng biển trọng điểm Việt Nam giai đoạn 2010 – 
2015 cũng như đánh giá sự tác động của các yếu tố năng lực tài chính đến hiệu quả kỹ 
thuật của các cảng biển này. 
Từ khóa: Hiệu quả kỹ thuật, đường bao ngẫu nhiên, năng lực tài chính 
CHÀO MỪNG NGÀY THÀNH LẬP TRƯỜNG 01/04/2017 
Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải Số 50 - 4/2017 94 
Abstract 
Sea transportation is always a key industry in Vietnam and it is concerned by the 
authorities and investors. Therefore, analyzing the efficiency of port enterprises has 
always been a topic that economic researchers particularly interested. In this paper, by 
using an advanced quantitative analytical method (the Stochastic Production Frontier 
proposed by Battese and Coelli), the authors estimated the technical efficiency at a 
number of crucial Vietnamese seaport enterprises in the period of time from 2010 to 2015 
as well as assessing the impact of financial capability factors on their technical efficiency. 
Keywords: Technical efficiency, stochastic frontier, financial ability. 
1. Đặt vấn đề 
Theo số liệu báo cáo của Liên Hiệp Quốc (UNTCAD, 20131), trong vòng hai thập kỷ qua, tỷ lệ 
tăng trưởng của thương mại hàng hải đạt xấp xỉ 5%, gấp đôi tỷ lệ tăng trưởng GDP toàn cầu. Sự 
phát triển này đã đặt ra câu hỏi cho các học giả: Liệu rằng các cảng biển có thực sự đạt năng suất 
cao đến như vậy không? Trong các yếu tố ảnh hưởng đến năng suất, hiệu quả kỹ thuật (hiệu quả 
do sử dụng hợp lý các nguồn lực hiện có) đóng vai trò đặc biệt quan trọng. Thêm vào đó, các nghiên 
cứu thực nghiệm đã chỉ ra rằng hiệu quả kỹ thuật của các cảng biển phụ thuộc vào rất nhiều yếu tố 
như phương pháp đánh giá, các yếu tố khách quan, các yếu tố chủ quan trong đó có năng lực tài 
chính (Odeck và Brathen, 20122) 
Kể từ khi Farrell (1957)3 giới thiệu “Hàm Giới Hạn” (Frontier Function), rất nhiều học giả đã 
sử dụng khái niệm này để lượng hóa hiệu quả và năng suất. Tính đến thời điểm hiện tại, có ba 
phương pháp tiếp cận chính đang được khai thác sử dụng đó là hướng tiếp cận “phi tham số”, “bán 
tham số” và “tham số”. Mỗi phương hướng tiếp cận trên được sử dụng cho những tình huống nghiên 
cứu cụ thể, do đó người nghiên cứu cần xem xét cân nhắc nhiều yếu tố trước khi đưa ra lựa chọn 
cho hướng tiếp cận. Trong bài báo này, tác giả chỉ tập trung giải thích và phân tích phương hướng 
thứ ba. 
Hướng nghiên cứu này sử dụng phương pháp thống kê định lượng để xác định “hàm giới hạn 
sản xuất”. Meeusen, Van den Broeck (1997)4 là một trong những người đầu tiên đề xuất “hàm giới 
hạn sản xuất ngẫu nhiên” (Stochastic frontier production function). Sau đó, đã có rất nhiều nghiên 
cứu giá trị tìm cách mở rộng và ứng dụng mô hình này. Hàm giới hạn sản xuất ngẫu nhiên này đòi 
hỏi sự tồn tại yếu tố phi hiệu quả kỹ thuật trong quá trình sản xuất một yếu tố đầu ra nhất định. Bởi 
lẽ đối với phương pháp này, phần sai số của hàm sản xuất bao gồm hai phần: phần nhiễu (không 
giải thích được) và phần phi hiệu quả kỹ thuật. 
2. Lựa chọn mô hình và phương pháp phân tích 
Trong quá trình phát triển các mô hình theo phương pháp này, một số học giả còn tìm hiểu 
về các yếu tố tác động đến hiệu quả kỹ thuật. Trước đây, việc đánh giá tác động của các yếu tố 
ngoại sinh đến hiệu quả kỹ thuật được ước lượng thông qua việc ước lượng hai mô hình riêng lẻ: 
mô hình hàm sản xuất và mô hình các yếu tố tác động đến hiệu quả sản xuất. Tuy nhiên một số 
nghiên cứu (Battese & Coelli, 19955; Wang, 20026) đã chỉ ra rằng, cách làm này sẽ dẫn đến hiện 
tượng “phương sai thay đổi” (heteroskedasticity) cũng như sự sai lệch trong kết quả ước lượng ở 
cả hàm sản xuất lẫn phương trình đánh giá tác động của các yếu tố ngoại sinh. Vì vậy Battese và 
Coelli (1995) đã đề xuất một mô hình ước lượng hiệu quả kỹ thuật và các yếu tố tác động đến hiệu 
quả kỹ thuật một cách đồng thời. Mô hình này cũng tính toán đến sự biến thiên hiệu quả kỹ thuật 
theo thời gian 
Mô hình này được Battese và Coelli mô tả cụ thể như sau: 
Giả sử chúng ta có hàm giới hạn sản xuất ngẫu nhiên: 
𝑌𝑖𝑡 = exp (𝑥𝑖𝑡𝛽 + 𝑉𝑖𝑡 − 𝑈𝑖𝑡); (1) 
Trong đó: 
𝑌𝑖𝑡: đầu ra tại thời điểm t của doanh nghiệp I; 
𝑥𝑖𝑡: tập hợp các yếu tố đầu vào tại thời điểm t của doanh nghiệp I; 
𝛽: hệ số của hàm sản xuất cần được ước lượng; 
𝑉𝑖𝑡: phần sai số (random errors) với giả định phân bố đồng nhất độc lập dưới dạng 𝑁(0, 𝜎𝑣
2), 
đồng thời phân bố độc lập với 𝑈𝑖𝑡; 
𝑈𝑖𝑡: là một biến không âm, đại diện cho sự phi hiệu quả kỹ thuật. Nó cũng được giả định phân 
bố độc lập theo dạng nón 𝑁(𝑧𝑖𝑡𝛿, 𝜎𝑢
2); 
𝑧𝑖𝑡: tập hợp các biến giải thích đại diện cho các yếu tố tác động đến hiệu quả kỹ thuật; 
CHÀO MỪNG NGÀY THÀNH LẬP TRƯỜNG 01/04/2017 
Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải Số 50 - 4/2017 95 
𝛿: các hệ số chưa biết cần ước lượng. 
Yếu tố phi hiệu quả kinh tế, 𝑈𝑖𝑡, trong mô hình (1) còn có thể được xác định dưới dạng sau: 
𝑈𝑖𝑡 = 𝑧𝑖𝑡𝛿 + 𝑊𝑖𝑡; (2) 
Trong đó biến ngẫu nhiên, 𝑊𝑖𝑡, được xác định bởi phân phối dạng nón, với điểm chóp là−𝑧𝑖𝑡𝛿. 
Giả định này phù hợp với giả định về phân phối của 𝑈𝑖𝑡 dưới dạng 𝑁(𝑧𝑖𝑡𝛿, 𝜎𝑢
2). 
Để xác định các hệ số của (4) và (5) một cách đồng thời, Battese và Coelli (1995) sử dụng 
phương pháp “Ước lượng hợp lý cực đại” (Maximum Likelihood Estimation). Hàm hợp lý này được 
thể hiện dưới hai tham số phương sai là 𝜎𝑠
2 = 𝜎𝑢
2 + 𝜎𝑣
2và 𝛾 = 𝜎𝑢
2/𝜎𝑠
2. 
Hiệu quả kỹ thuật của hoạt động sản xuất đối với doanh nghiệp i tại thời điểm t được xác định 
bởi phương trình sau: 
𝑇𝐸𝑖𝑡 = exp(−𝑈𝑖𝑡) = exp (−𝑧𝑖𝑡𝛿 − 𝑊𝑖𝑡); (3) 
3. Lựa chọn hàm sản xuất và các biến số 
Để sử dụng mô hình BC (1995), việc đầu tiên chúng ta phải làm là xác định một hàm sản xuất 
cụ thể. Ở đây, tác giả lựa chọn sử dụng hàm sản xuất Cobb-Douglas và dạng Translog của hàm 
giới hạn sản xuất ngẫu nhiên sẽ được viết dưới dạng: 
𝐿𝑛𝑌𝑖𝑡 = 𝐵0 + 𝐵1𝑙𝑛𝑋1𝑖𝑡 + 𝐵2𝑙𝑛𝑋2𝑖𝑡 + 𝐵3𝑙𝑛𝑋3𝑖𝑡 +
1
2
𝐵11(𝑙𝑛𝑋1𝑖𝑡)
2 +
1
2
𝐵22(𝑙𝑛𝑋2𝑖𝑡)
2 +
1
2
𝐵33(𝑙𝑛𝑋3𝑖𝑡)
2 +
𝐵12(𝑙𝑛𝑋1𝑖𝑡 ∗ 𝑙𝑛𝑋2𝑖𝑡) + 𝐵13(𝑙𝑛𝑋1𝑖𝑡 ∗ 𝑙𝑛𝑋3𝑖𝑡) + 𝐵23(𝑙𝑛𝑋2𝑖𝑡 ∗ 𝑙𝑛𝑋3𝑖𝑡) + 𝑉𝑖𝑡 − 𝑈𝑖𝑡; (4) 
Trong đó: Y: tổng lượng hàng hóa thông qua cảng (triệu tấn); 
 X1: Số lượng xe nâng hàng (chiếc); 
 X2: Số lượng cần trục (chiếc); 
 X3: Chiều dài cầu bến (mét). 
Các giả định về phần sai số (𝑉𝑖𝑡) và yếu tố phi hiệu quả kỹ thuật (𝑈𝑖𝑡)vẫn tương tự như phân 
tích bên trên, cụ thể 𝑉𝑖𝑡~𝑁(0, 𝜎𝑣
2) và 𝑈𝑖𝑡 = 𝑁
+(𝑧𝑖𝑡 𝛿, 𝜎𝑢
2). 
Hàm số hồi quy các yếu tố ảnh hưởng đến phi hiệu quả kỹ thuật được xác định cụ thể như sau: 
𝑈𝑖𝑡 = 𝛿0 + 𝛿1𝑧1𝑖𝑡 + 𝛿2𝑧2𝑖𝑡 + 𝛿3𝑧3𝑖𝑡 + 𝛿4𝑧4𝑖𝑡 + 𝑊𝑖𝑡; (5) 
Trong đó: 𝑧1𝑖𝑡: quy mô của cảng i tại thời điểm t; 
 𝑧2𝑖𝑡: tỷ suất tự tài trợ của cảng i tại thời điểm t; 
 𝑧3𝑖𝑡: hệ số thanh toán ngắn hạn của cảng i tại thời điểm t; 
 𝑧4𝑖𝑡:tỷ suất lợi nhuận trên vốn tự có của cảng i tại thời điểm t. 
4. Mối quan hệ giữa năng lực tài chính và hiệu quả kỹ thuật - Kết quả phân tích thực nghiệm 
các doanh nghiệp cảng biển Việt Nam giai đoạn 2010 - 2015 
Bảng 1. Thống kê mô tả các biến số sử dụng trong mô hình nghiên cứu 
Biến số Định nghĩa 
Thống kê mô tả 
Giá trị 
trung 
bình 
Độ lệch 
chuẩn 
Giá trị 
nhỏ 
nhất 
Giá trị lớn 
nhất 
Đầu ra 
Tổng lượng hàng thông 
qua Y( triệu tấn) 
Tổng hàng hóa ra vào cảng 
cả năm 
7.815.916 6.184.874 880.865 21.230.586 
Đầu 
vào 
Số lượng xe nâng hàng 
X1(chiếc) 
Tổng số xe nâng hàng cuối 
năm 
23,25 24,25 2 76 
Số lượng cần trục 
X2(chiếc) 
Tổng số cần trục cuối năm 32,27 40,55 6 153 
Chiều dài cầu bến X3(mét) Chiều dài cầu bến cuối năm 1.368,25 1.130,44 425 3.534 
Năng 
lực tài 
chính 
của 
doanh 
nghiệp 
Quy mô doanh nghiệp (Z1) Logarit nepe tổng tài sản 27,30 1,15 24,77 29,39 
Tỷ suất tự tài trợ Z2(%) 
Vốn chủ sở hữu trên tổng tài 
sản 
63,43 32,79 -109,46 96,84 
Hệ số thanh toán ngắn hạn 
Z3(lần) 
Tài sản ngắn hạn trên nợ 
ngắn hạn 
2,69 1,86 0,76 7,33 
Tỷ suất LN trên vốn tự có 
Z3(%) 
Lợi nhuận sau thuế trên vốn 
chủ sở hữu 
5,57 31,44 -146,27 38,55 
Cơ sở dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm tám trong số các cảng biển lớn nhất tại 
Việt Nam trải dọc từ Bắc vào Nam (Ba cảng miền Bắc, hai cảng miền Trung và ba cảng miền Nam) 
trong khoảng thời gian từ năm 2010 đến 2015. Dựa trên hai tiêu chí là tổng tài sản và lượng hàng hóa 
thông qua, tổng tài sản của tám cảng nghiên cứu chiếm trên 80% giá trị của toàn bộ hệ thống cảng 
CHÀO MỪNG NGÀY THÀNH LẬP TRƯỜNG 01/04/2017 
Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải Số 50 - 4/2017 96 
biển Việt Nam (Theo số liệu từ Hiệp hội Cảng biển Việt Nam). Số liệu sử dụng để áp dụng vào mô 
hình của hàm giới hạn sản xuất ngẫu nhiên được chia thành 2 thành phần. Thành phần thứ nhất bao 
gồm số liệu về các biến số liên quan đến đầu ra và đầu vào của quy trình kinh doanh của các cảng 
biển chính ở Việt Nam. Thành phần thứ hai liên quan đến các biến số thể hiện năng lực tài chính của 
doanh nghiệp. Để đại diện cho năng lực tài chính của doanh nghiệp, tác giả đã thu thập số liệu về các 
biến số: quy mô doanh nghiệp, tài sản của doanh nghiệp (tài sản ngắn hạn, dài hạn), nguồn vốn (nợ 
phải trả, vốn chủ sở hữu), doanh thu, lợi nhuận, tỷ suất nợ, hệ số thanh toán ngắn và dài hạn, các hệ 
số sinh lời. Nói một cách tổng quát, thành phần này được chia thành bốn nhóm chính: đặc điểm chung, 
cơ cấu vốn, khả năng thanh toán, và khả năng sinh lời của doanh nghiệp. Để tránh hiện tượng đa cộng 
tuyến trong mô hình tuyến tính, tác giả đã sử dụng phần mềm thống kê Stata để phân tích ma trận hệ 
số tương quan giữa tất cả các biến. Các biến số được xem là đạt tiêu chuẩn nếu hệ số tương quan 
của nó với các biến số khác nằm trong khoảng từ 0.2 đến 0.9. Qua bước sàng lọc này, tác giả cuối 
cùng đã chọn bốn biến số đại diện cho bốn nhóm nói trên bao gồm: quy mô doanh nghiệp, tỷ suất tự 
tài trợ, hệ số thanh toán ngắn hạn, và tỷ suất lợi nhuận trên vốn tự có. 
Căn cứ vào tính chất, đặc điểm và yêu cầu của mô hình áp dụng trong nghiên cứu này, tác 
giả lựa chọn sử dụng phần mềm Frontier 4.1, một phần mềm được cung cấp miễn phí bởi giáo sư 
Tim Coelli. Các hệ số ước lượng trong mô hình (1) được thể hiện qua bảng 2. 
Khác với các phương pháp hồi quy khác (chẳng hạn phương pháp hồi quy tuyến tính), “Ước 
lượng hợp lý cực đại” không thể được giải thích bằng hệ số R2. Thay vào đó, ở đây chúng ta sử 
dụng kiểm định LR (Likehood - ratio test). Giá trị của tham số này tuân theo quy tắc phân phối Chi 
bình phương (trong mô hình nghiên cứu, số bậc tự do bằng 10). Khi so sánh chúng ta thấy kết quả 
giá trị tham số LR=21.0495 lớn hơn giá trị so sánh của phân phối Chi bình phương ở mức 5% 
(𝑋0.05
2 = 18.3070). Vì vậy chúng ta có thể bác bỏ giả thuyết H0 (mô hình áp dụng không phù hợp) và 
kết luận rằng việc áp dụng mô hình Cobb-Douglas cho hàm giới hạn sản xuất trong trường hợp này 
là hoàn toàn phù hợp. 
Bên cạnh tham số LR, hệ số sigma - squared (𝜎2 = 𝜎𝑢
2 + 𝜎𝑣
2) và Gamma (𝛾 = 𝜎𝑢
2/𝜎2) đều 
mang giá trị dương và có ý nghĩa thống kê ở mức tin cậy tối thiểu 5%. Điều đó có nghĩa là sự biến 
thiên (phương sai) của cả yếu tố ngẫu nhiên (v) và yếu tố “phi hiệu quả” (u) của mô hình nghiên cứu 
đạt được tiêu chuẩn ý nghĩa thống kê cần thiết. Hay nói một cách khác, việc áp dụng yếu tố “phi hiệu 
quả” ở đây là đúng đắn. 
Bảng 2. Hàm giới hạn sản xuất ngẫu nhiên (Frontier 4.1) 
Biến số Hệ số ước lượng Sai số chuẩn t-value 
Hằng số 84,3921*** 0,9854 85,6463 
LnX1 12,1586*** 1,7962 6,7691 
LnX2 23,8767*** 1,2331 19,3637 
LnX3 15,2381*** 2,1796 6,9912 
(½)(LnX1)
2 -5,4042*** 0,3163 -17,0868 
(½)(LnX2)
2 -6,5073*** 0,7837 -8,3036 
(½)(LnX3)
2 4,8187*** 0,3484 13,8305 
(LnX1)(LnX2) 6,6312*** 0,4686 14,1499 
(LnX1)(LnX3) 0,6902** 0,2746 2,5130 
(LnX2)(LnX3) -3,0085*** 0,3292 -9,1384 
Sigma-squared: 𝜎2 0,0330** 0,0129 2,5617 
Gamma: 𝛾 0,9023*** 0,0138 65,3834 
Log Likelihood 20,0632 
LR test 21,0495** 
Giải thích bảng: 
1. Biến phụ thuộc: lnY 
2. Cột biến số thể hiện các biến số sử dụng trong mô hình (4); cột Hệ số ước lượng thể hiện giá trị ước 
lượng của các hệ số hồi quy (các hệ số β); Sai số chuẩn thể hiện sai số của hệ số ước lượng; t-value 
được xác định bằng hệ số ước lượng chia độ lệch chuẩn; 
3. ***, **, * thể hiện sự “đủ độ tin cậy thống kê” tương ứng lần lượt ở các mức 1%, 5% và 10% 
CHÀO MỪNG NGÀY THÀNH LẬP TRƯỜNG 01/04/2017 
Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải Số 50 - 4/2017 97 
Cuối cùng có thể thấy rằng, tất cả các hệ số ước lượng của các biến đầu vào (lnX1, lnX2, và 
lnX3) đều mang giá trị dương và có ý nghĩa thống kê. Điều này thể hiện sự phù hợp của hàm giới 
hạn sản xuất mà chúng ta lựa chọn so với đặc điểm cơ bản của một hàm sản xuất. Đó là, sự ảnh 
hưởng cận biên cùng chiều của các yếu tố đầu vào sản xuất đối với đầu ra. Hay nói một cách tổng 
quát tương đối, khi chúng ta tăng một trong yếu tố đầu vào lựa chọn trong mô hình (hoặc cả ba) thì 
đầu ra chắn chắn sẽ cùng tăng lên. 
Sau khi phân tích hàm giới hạn sản xuất ngẫu nhiên, việc phân tích hiệu quả kỹ thuật của các 
cảng cũng rất quan trọng. Bảng 3 thể hiện yếu tố hiệu quả kỹ thuật của 8 cảng nghiên cứu trong 
khoảng thời gian từ năm 2010 đến năm 2015. 
Bảng 3. Hiệu quả kỹ thuật của các Cảng qua các thời kỳ (Frontier 4.1) 
TT Tên cảng 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Mean 
1 Cảng Hải An 
Phòng 
0,94 0,95 0,96 0,96 0,95 0,94 0,95 
2 Cảng Đình Vũ 0,69 0,79 0,80 0,75 0,7, 0,61 0,73 
3 
Cảng Cái Lân 0,96 0,93 0,97 0,99 0,99 - 0,97 
4 Cảng Đà Nẵng 0,96 0,96 0,94 0,92 0,90 0,72 0,90 
5 Cảng Sài Gòn 0,97 0,97 0,97 0,96 0,96 - 0,96 
6 Cảng Nha Trang 0,58 0,54 0,52 0,60 0,66 0,92 0,64 
7 Cảng Quy Nhon 0,85 0,88 0,89 0,90 0,78 0,78 0,84 
8 Cảng Đồng Nai 0,89 0,91 0,90 0,91 0,91 0,96 0,92 
 Toàn bộ 0,86 0,87 0,87 0,87 0,86 0,82 0,86 
Thông qua kết quả về hiệu quả kỹ thuật của các cảng biển Việt Nam, có thể thấy rằng trong 
8 cảng nghiên cứu, cảng Sài Gòn và cảng Cái Lân là hai cảng đạt hiệu quả trung bình cao nhất và 
ổn định nhất (~96%). Hai cảng kém hiệu quả nhất là cảng Nha Trang và cảng Đình Vũ với chỉ số 
hiệu quả bình quân lần lượt tương ứng là 64% và 73%. 
Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, hiệu quả bình quân của các cảng biển Việt Nam đang 
thể hiện một xu hướng đi xuống sau một thời gian phát triển. Cụ thể, vào thời điểm năm 2010, hiệu 
quả của cảng biển Việt Nam ở vào mức 85,67%, tăng dần đều và đạt đỉnh cao vào năm 2013 với 
mức 87,3%, rồi sau đó giảm dần xuống gần mức 82% vào năm 2015. 
Hình 1. Hiệu quả của hệ thống cảng biển Việt Nam qua các thời kỳ 
Mục đích của mô hình này giúp giải thích mối liên hệ giữa năng lực tài chính với các hiệu quả 
kỹ thuật để từ đó tìm ra các nguyên nhân làm cơ sở đề xuất giải pháp nâng cao năng lực tài chính 
một cách thuyết phục nhất. Mối liên hệ giữa các yếu tố năng lực tài chính với hiệu quả kỹ thuật được 
thể hiện thông qua phương trình (1). Việc ước lượng tham số của (1) và (2) theo phương pháp “Ước 
lượng hợp lý cực đại” phải được tiến hành một cách đồng thời. Kết quả ước lượng các tham số của 
phương trình (4) được trích xuất từ kết quả chạy mô hình bằng phần mềm Frontier 4.1 như sau: 
0.78
0.8
0.82
0.84
0.86
0.88
2010 2011 2012 2013 2014 2015
CHÀO MỪNG NGÀY THÀNH LẬP TRƯỜNG 01/04/2017 
Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải Số 50 - 4/2017 98 
Bảng 4. Năng lực tài chính và hiệu quả kỹ thuật 
Biến số Hệ số ước lượng Sai số chuẩn t-value 
Hằng số 0,8266 2,2040 0,3750 
Quy mô doanh nghiệp -0,5196*** 0,0650 -7,9905 
Tỷ suất tự tài trợ 0,0482*** 0,0098 4,9184 
Hệ số thanh toán ngắn hạn 0,0888* 0,0507 1,7522 
Tỷ suất lợi nhuận trên vốn tự có -0,0639*** 0,0213 2,9812 
Giải thích bảng: 
1. Biến phụ thuộc: phi hiệu quả kỹ thuật u (inefficiency) 
2. Cột biến số thể hiện các biến số sử dụng trong mô hình (4); cột Hệ số ước lượng thể hiện giá trị ước 
lượng của các hệ số hồi quy (các hệ số β); Sai số chuẩn thể hiện sai số của hệ số ước lượng; t-value 
được xác định bằng hệ số ước lượng chia độ lệch chuẩn. 
***, **, * thể hiện sự “đủ độ tin cậy thống kê” tương ứng lần lượt ở các mức 99%, 95% và 90% 
Kết quả hồi quy mối quan hệ giữa năng lực tài chính yếu tố phi hiệu quả giúp chúng ta nhận 
diện nhiều xu hướng khác nhau: 
Thứ nhất, về quy mô doanh nghiệp: Biến số này được đo bằng cách lấy giá trị logarit cơ số 
tự nhiên của tổng tài sản. Hệ số ước lượng của biến số này có giá trị - 0,52 với độ lệch chuẩn 0,065, 
do đó có ý nghĩa thống kê trong mô hình ngay cả ở độ tin cậy 1%. Giá trị của hệ số này có thể được 
giải thích như sau: Khi tổng tài sản của doanh nghiệp tăng lên 0,0052%, yếu tố phi hiệu quả sẽ giảm 
đi 1 đơn vị. Điều đó có nghĩa là quy mô của doanh nghiệp sẽ ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả kỹ 
thuật. Trong phạm vi nghiên cứu, nếu một cảng biển có quy mô càng lớn thì hiệu quả đạt được càng 
cao. Kết quả nghiên cứu này cũng phù hợp với rất nhiều công trình nghiên cứu trước, giải thích rằng 
những doanh nghiệp lớn có nhiều ưu thế cạnh tranh nhất định như thương hiệu, công nghệ, khả 
năng đối phó với các biến cố bất thường...và do đó đạt hiệu quả kỹ thuật cao. 
Thứ hai, hệ số tự tài trợ: Đây là một hệ số thể hiện cơ cấu vốn của một doanh nghiệp và được 
tính bằng vốn chủ sở hữu chia cho tổng nguồn vốn (hay tài sản). Hệ số này thông thường sẽ nằm 
trong khoảng từ 0 đến 1 (trừ trường hợp doanh nghiệp làm ăn thua lỗ liên tiếp trong nhiều năm liền 
và lợi nhuận âm lũy kế đã khấu trừ hết vào vốn chủ sở hữu). Một doanh nghiệp có hệ số tự tài trợ 
lớn thể hiện khả năng tự chủ tài chính cao. Tuy nhiên khả năng tự chủ tài chính không phải lúc nào 
cũng đi đôi với hiệu quả. Cụ thể trong nghiên cứu này, hệ số tự tài trợ có hệ số ước lượng 0,048 và 
cũng có ý nghĩa thống kê tại mức tin cậy 1%. Điều này có nghĩa rằng nếu hệ số tự tài trợ tăng lên 1 
đơn vị, yếu tố hiệu quả cũng tăng lên 1 đơn vị. Nói một cách khác, một cảng nào đó có tỷ lệ vốn chủ 
sở hữu càng cao thì càng hoạt động kém hiệu quả. Điều này thể hiện rằng, trong giai đoạn nghiên 
cứu, các cảng biển Việt Nam đang quản lý và sử dụng vốn chủ sở hữu kém hiệu quả và chi phí sử 
dụng vốn chủ sở hữu có thể sẽ là gánh nặng tài chính trong tương lai gần. 
Thứ 3, hệ số thanh toán ngắn hạn: Hệ số này đại diện cho nhóm khả năng thanh toán (hay 
tính lỏng của tài sản) của doanh nghiệp. Hệ số này cho thấy với mỗi một đồng nợ ngắn hạn, doanh 
nghiệp có bao nhiều tiền mặt để sẵn sàng chi trả. Nói cách khác, hệ số này giúp đo lường khả năng 
đối phó của doanh nghiệp với các biến động tài chính trong tương lại gần. Tương tự như hệ số tự 
tài trợ, hệ số này cũng mang giá trị dương và có ý nghĩa thống kê ở mức 10%. Như vậy, một cảng 
biển có khả năng thanh toán ngắn hạn càng cao sẽ càng kém hiệu quả. Kết quả này có thể được 
giải thích bằng cách hiểu tiền và các khoản tương đương tiền là các khoản tài sản không mang lại 
hiệu quả kinh tế. Vì vậy việc các doanh nghiệp không tính toán được tỷ lệ dự trữ tiền mặt hợp lý 
(bao gồm cả quá ít và quá nhiều) đều gây ra những thiệt hại nhất định cho doanh nghiệp và qua đó 
làm giảm hiệu quả của doanh nghiệp đó. Kết quả nghiên cứu chỉ ra thực trạng đó của các cảng biển 
Việt Nam. 
Biến số cuối cùng được sử dụng trong mô hình là tỷ suất lợi nhuận trên vốn tự có (ROE). Tỷ 
suất này đại diện cho nhóm khả năng sinh lời của doanh nghiệp và được đo bằng lợi nhuận sau 
thuế chia cho vốn chủ sở hữu. Thông thường đối với người bỏ vốn đầu tư, đây sẽ là một trong 
những chỉ tiêu được quan tâm nhiều nhất. Xét về mặt logic kinh tế, nếu một doanh nghiệp làm ăn 
có càng nhiều lãi và tỷ suất này càng lớn đồng nghĩa với việc doanh nghiệp đó làm ăn hiệu quả. 
Logic này cũng được chứng minh qua rất nhiều công trình nghiên cứu thực nghiệm. Kết quả nghiên