Tăng trưởng năng suất là gì? Nghiên cứu khoa học liên quan

Định nghĩa và khái niệm cơ bản

Tăng trưởng năng suất (productivity growth) là quá trình gia tăng hiệu quả sử dụng các yếu tố đầu vào—lao động, vốn, đất đai, năng lượng—để tạo ra sản lượng lớn hơn trong cùng khoảng thời gian. Khác với tăng sản lượng tuyệt đối, tăng trưởng năng suất chú trọng vào việc khai thác tốt hơn mỗi đơn vị đầu vào, qua đó giảm chi phí đơn vị và tối ưu hóa lợi ích kinh tế.

Trong kinh tế vĩ mô, tăng trưởng năng suất tổng hợp các đóng góp từ tiến bộ công nghệ, cải tiến quy trình, nâng cao kỹ năng lao động và cải cách thể chế. Ở cấp doanh nghiệp, năng suất đo bằng tỷ lệ giữa đầu ra (sản phẩm, dịch vụ) và đầu vào (giờ công lao động, vốn cố định, nguyên vật liệu), phản ánh khả năng cạnh tranh và bền vững.

Tổng năng suất các yếu tố (Total Factor Productivity – TFP) đo phần tăng trưởng không giải thích được bởi tích lũy vốn hoặc lao động, thường được mô tả là “chất lượng” tăng trưởng: $TFP = \frac{Y}{K^{\alpha}\,L^{1-\alpha}}$ trong đó Y là tổng sản phẩm, K vốn, L lao động, α hệ số chia sẻ vốn trong tổng đầu ra.

Chỉ số đo lường năng suất

Năng suất lao động (Labor Productivity – LP) là chỉ số phổ biến nhất, tính theo công thức: $LP = \frac{Y}{L}$ trong đó Y là sản phẩm thực tế (GDP hoặc giá trị sản xuất), L là tổng giờ công lao động hoặc số lao động bình quân. LP thể hiện lượng sản phẩm tạo ra trên mỗi giờ làm việc hoặc mỗi người lao động.

Tổng năng suất các yếu tố (TFP) phản ánh phần đóng góp của đổi mới công nghệ và cải tiến tổ chức. Trong phương pháp growth accounting, tăng trưởng TFP được tính bằng hiệu giữa tăng trưởng đầu ra và tổng đóng góp theo trọng số của tăng trưởng lao động và vốn:

• $\Delta \ln TFP = \Delta \ln Y - \alpha\,\Delta \ln K - (1-\alpha)\,\Delta \ln L$
• α là tỷ lệ đóng góp của vốn, (1–α) tỷ lệ đóng góp của lao động.

Các chỉ số bổ trợ bao gồm năng suất vốn (KP = Y/K) và năng suất tổng hợp đa nhân tố (MFP) trong phân tích doanh nghiệp. Việc lựa chọn chỉ số phụ thuộc mục tiêu nghiên cứu: LP phù hợp khi đánh giá lao động, TFP khi quan tâm đến tổng hợp đổi mới.

Yếu tố quyết định

Công nghệ và đổi mới: Tiến bộ công nghệ—từ cơ khí hóa, tự động hóa đến số hóa và trí tuệ nhân tạo—là động lực chủ đạo nâng cao TFP. Đầu tư vào nghiên cứu & phát triển (R&D) và chuyển giao công nghệ mở rộng khả năng sản xuất, giảm thời gian chu kỳ và lỗi vận hành.

Vốn con người: Trình độ học vấn, kỹ năng chuyên môn và đào tạo liên tục giúp lao động thích nghi nhanh với công nghệ mới, cải thiện chất lượng và tốc độ sản xuất. Năng suất lao động có xu hướng cao hơn ở nhóm lao động có kỹ năng cao và kinh nghiệm nghề nghiệp dài hạn.

Hạ tầng và thể chế: Cơ sở hạ tầng giao thông, viễn thông, năng lượng ổn định hỗ trợ lưu thông hàng hóa, thông tin và nguyên liệu. Khung pháp lý rõ ràng, chi phí tuân thủ thấp và bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ khuyến khích đầu tư, thúc đẩy đổi mới.

Quy mô và cấu trúc ngành: Quy mô sản xuất lớn đem lại lợi ích kinh tế theo quy mô (economies of scale). Mức độ cạnh tranh và cấu trúc thị trường cũng ảnh hưởng đến động lực cải tiến: cạnh tranh cao khuyến khích doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình và sản phẩm.

Yếu tố	Mô tả	Ảnh hưởng đến năng suất
Công nghệ	R&D, tự động hóa, số hóa	Tăng TFP, giảm chi phí đơn vị
Vốn con người	Học vấn, đào tạo, kỹ năng	Tăng LP, giảm lỗi sản xuất
Hạ tầng & thể chế	Giao thông, pháp lý, IP	Tối ưu chi phí, khuyến khích đầu tư
Quy mô & cấu trúc	Kích thước doanh nghiệp, cạnh tranh	Lợi ích quy mô, động lực đổi mới

Phương pháp phân tích và đo lường

Growth accounting: Phương pháp phân tích chuỗi thời gian tách đóng góp tăng trưởng đầu ra thành phần do vốn, lao động và TFP. Growth accounting giúp phân tích xu hướng dài hạn và so sánh hiệu quả giữa các quốc gia hoặc ngành.

Hồi quy đa biến: Mô hình kinh tế lượng (panel data) với fixed effects hoặc random effects dùng để ước lượng ảnh hưởng của các biến đầu vào, công nghệ và thể chế đến tăng trưởng năng suất, kiểm soát yếu tố không quan sát được.

• Fixed effects: loại bỏ sai số hệ thống theo từng doanh nghiệp/quốc gia.
• Random effects: giả định sai số không tương quan với biến độc lập.

DEA (Data Envelopment Analysis): Phương pháp phi tham số dùng toán học tuyến tính để xác định “biên năng suất”, so sánh hiệu suất giữa các đơn vị quyết định biên (DMU). DEA hữu ích khi đánh giá hiệu quả nhiều đầu vào – nhiều đầu ra mà không cần giả định hàm sản xuất cụ thể.

Stochastic Frontier Analysis (SFA): Phương pháp thống kê ước lượng đường biên năng suất có sai số ngẫu nhiên và hệ thống. SFA phân tách sai số thành phần không hiệu quả và nhiễu ngẫu nhiên, phù hợp khi dữ liệu có nhiễu thông tin.

Vai trò trong tăng trưởng kinh tế

Tăng trưởng năng suất là động lực chính thúc đẩy tăng trưởng GDP dài hạn, chiếm khoảng 60–80% tốc độ tăng trưởng kinh tế ở các nền kinh tế phát triển. Khi năng suất lao động và TFP tăng, cùng một lượng lao động và vốn có thể tạo ra sản lượng lớn hơn, từ đó nâng cao thu nhập bình quân đầu người và mức sống. Sự gia tăng năng suất còn giúp doanh nghiệp mở rộng quy mô, giảm chi phí sản xuất và tăng cường cạnh tranh quốc tế.

Khi doanh nghiệp cải tiến quy trình, áp dụng công nghệ mới và đào tạo lao động, họ không chỉ gia tăng sản lượng mà còn cải thiện chất lượng sản phẩm, dẫn tới tăng xuất khẩu và giảm nhập khẩu. Mạng lưới cung ứng toàn cầu hưởng lợi khi các công ty chủ động áp dụng tự động hóa và số hóa, tạo hiệu ứng lan tỏa (spillover) sang các ngành hỗ trợ như logistics, ICT và dịch vụ tài chính.

Năng suất tăng cao cũng góp phần ổn định kinh tế vĩ mô, giảm áp lực lạm phát. Khi chi phí đơn vị giảm, giá thành sản phẩm có xu hướng giảm hoặc tăng chậm hơn so với tốc độ lương, giúp duy trì sức mua của người dân và giảm bất bình đẳng thu nhập. Ngược lại, nếu năng suất chững lại, lạm phát có thể gia tăng do chi phí lao động và nguyên liệu đẩy giá cả lên cao.

Xu hướng lịch sử và so sánh quốc tế

Từ Đệ nhị Thế chiến đến đầu những năm 1970, các nước OECD chứng kiến giai đoạn “Thịnh đường vàng” với tăng trưởng năng suất trung bình 2–3% mỗi năm nhờ cơ khí hóa, điện khí hóa và mở rộng thương mại. Sau khủng hoảng dầu mỏ 1973, tốc độ tăng trưởng năng suất giảm mạnh xuống còn khoảng 1% do chi phí năng lượng tăng cao và thiếu đổi mới công nghệ.

• Giai đoạn 1950–1973: tăng trưởng LP của Hoa Kỳ ~2,5%/năm.
• Giai đoạn 1974–1990: giảm xuống ~1,2%/năm.
• Giai đoạn 1991–2007: phục hồi nhờ công nghệ thông tin, đạt ~1,7%/năm.
• Giai đoạn 2008–nay: chững lại ~0,5–1%/năm, bất chấp số hóa.

So sánh quốc tế cho thấy Hoa Kỳ, Đức và Nhật Bản duy trì TFP cao hơn phần lớn nền kinh tế mới nổi nhờ đầu tư R&D và hạ tầng kỹ thuật số. Các quốc gia BRICS (Brazil, Nga, Ấn Độ, Trung Quốc, Nam Phi) cải thiện năng suất nhanh trong 20 năm đầu thế kỷ 21 nhưng đang đối mặt với thách thức về chất lượng lao động và thể chế kém phát triển.

Quốc gia/nhóm	TFP trung bình (%)	Giai đoạn
Hoa Kỳ	1,8	1991–2007
EU-15	1,5	1991–2007
Trung Quốc	3,5	2000–2015
Ấn Độ	2,9	2000–2015

Thách thức và hạn chế

Sự chậm lại của tăng trưởng năng suất trong thập niên vừa qua xuất phát từ nhiều nguyên nhân: thiếu đầu tư vào R&D sau khủng hoảng tài chính 2008, bão hòa công nghệ truyền thống, và gia tăng chi phí lao động tạo ra rào cản cho tự động hóa. Thêm vào đó, tình trạng già hóa dân số tại các nước phát triển làm giảm lực lượng lao động có kỹ năng cao.

Trục trặc chuỗi cung ứng toàn cầu sau đại dịch COVID-19 và xung đột địa chính trị đã làm gián đoạn nguồn nguyên liệu và tăng chi phí Logistics, dẫn đến giảm hiệu suất sản xuất. Ngoài ra, khủng hoảng năng lượng và biến đổi khí hậu đòi hỏi phải đầu tư lại vào hạ tầng xanh, trong khi phần lớn vốn vẫn hướng vào công nghệ cũ.

• Điều kiện kinh tế không ổn định và lãi suất cao hạn chế đầu tư mới.
• Chênh lệch kỹ năng lao động và bất bình đẳng công nghệ giữa đô thị và nông thôn.
• Thiếu khung pháp lý cho dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư cản trở số hóa.

Chính sách thúc đẩy năng suất

Đầu tư công mạnh mẽ vào R&D, cơ sở hạ tầng kỹ thuật số và năng lượng tái tạo khuyến khích đổi mới công nghệ. Ví dụ, Chương trình Horizon Europe của Liên minh châu Âu tài trợ dự án công nghệ 4.0 và chuyển giao tri thức giữa trường đại học – doanh nghiệp (EU Horizon Europe).

Chính sách giáo dục và đào tạo nghề giúp nâng cao kỹ năng lao động, kết hợp học nghề với thực hành công nghiệp. Chương trình STEM và hợp tác doanh nghiệp – trường đại học tại Singapore đã tăng tỉ lệ lao động có kỹ năng cao lên trên 60% trong vòng 20 năm.

• Giảm thuế cho doanh nghiệp đầu tư R&D và mua sắm máy móc tự động.
• Phát triển khu công nghiệp công nghệ cao và trung tâm đổi mới sáng tạo.
• Cải cách thủ tục hành chính, giảm chi phí tuân thủ và bảo vệ quyền sở hữu trí tuệ.

Đẩy mạnh số hóa khu vực doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) qua hỗ trợ tài chính và đào tạo chuyển đổi số. Các quốc gia tiên tiến như Hàn Quốc và Đức có chương trình “SME Digital” giúp doanh nghiệp nhỏ áp dụng IoT, AI và tự động hóa trong sản xuất.

Tài liệu tham khảo

• Solow, R.M. A Contribution to the Theory of Economic Growth. QJE. 1956;70(1):65–94. DOI:10.2307/1884513
• World Bank. World Development Report 2020: Trading for Development in the Age of Global Value Chains. World Bank; 2020. URL: https://www.worldbank.org/en/publication/wdr2020
• OECD. Productivity Statistics 2024. OECD; 2024. URL: https://www.oecd.org/economy/productivity-framework/
• European Commission. Horizon Europe Programme Guide. EC; 2024. URL: https://ec.europa.eu/info/horizon-europe_en
• IMF. World Economic Outlook April 2025: Productivity Dynamics. IMF; 2025. URL: https://www.imf.org/en/Publications/WEO