Ảnh hưởng của công nghệ đến năng suất nhân tố tổng hợp: Trường hợp doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến chế tạo tại Việt Nam*

TÓM TẮT:

Bài viết sử dụng số liệu điều tra doanh nghiệp cho ngành công nghiệp chế biến chế tạo (CBCT) nhằm: (i) Ước lượng năng suất các nhân tố tổng hợp (TFP) cho các doanh nghiệp ngành CBCT bằng phương pháp mô hình bán tham số theo Levinshon - Petrin. Qua đó, kết quả ước lượng cho thấy, TFP bình quân của các doanh nghiệp ngành CBCT có xu hướng gia tăng; (ii) Đánh giá tác động của đổi mới công nghệ đến TFP của doanh nghiệp ngành CBCT. Kết quả nghiên cứu cho thấy, các hoạt động liên quan đến đổi mới công nghệ như chi cho máy móc thiết bị và chi cho máy móc truyền thông có ảnh hưởng đến TFP. Đây là bằng chứng quan trọng đối với các nhà quản trị trong việc quản lý, nhằm tăng cường hoạt động đổi mới công nghệ, tăng năng suất nhân tố tổng hợp và thúc đẩy sự thành công của doanh nghiệp.

Từ khóa: công nghệ, năng suất nhân tố tổng hợp, doanh nghiệp, ngành công nghiệp chế biến chế tạo.

1. Đặt vấn đề

Trong những năm gần đây, tăng trưởng kinh tế của Việt Nam giảm dần phụ thuộc vào khai thác tài nguyên, xuất khẩu thô và mở rộng tín dụng. Chất lượng tăng trưởng được cải thiện rõ nét thể hiện qua tốc độ tăng năng suất lao động. Theo Tổng cục Thống kê (2020), đóng góp của năng suất các nhân tố tổng hợp (TFP) tăng từ 33,6% bình quân giai đoạn 2011-2015 lên khoảng 43,3% trong giai đoạn 3 năm 2016-2018; giai đoạn 2016-2020 ước đạt 43,5%. Tính chung 10 năm từ 2011-2020, vượt mục tiêu chiến lược đề ra (35%). Tốc độ tăng năng suất lao động bình quân giai đoạn 2011-2015 là 4,3%/năm, giai đoạn 2016-2019 đã tăng lên 6,2%/năm. Đặc biệt năm 2019, tốc độ tăng trưởng kinh tế cao kỷ lục trong 10 năm, đạt 7.02%. Những số liệu này cho thấy nền kinh tế của chúng ta đang có sự chuyển dịch theo chiều sâu. Trong đó phải kể đến đóng góp lớn của năng suất nhân tố tổng hợp TFP - yếu tố quyết định tăng trưởng dài hạn cho nền kinh tế.

Năng suất nhân tố tổng hợp lần đầu tiên được đề cập trong mô hình tăng trưởng kinh tế của Solow (1957). Tuy nhiên, trong mô hình này, TFP chỉ được xem là biến ngoại sinh nên vẫn chưa đánh giá được tác động của TFP đến tăng trưởng kinh tế cũng như chưa xác định được các yếu tố tác động đến TFP. Sau đó, nhiều nghiên cứu đã cố gắng giải thích biến năng suất tổng hợp và xem nó như biến nội sinh trong mô hình (Mankinw và cộng sự, 1992; Rebelo, 1992; Romer, 1990). Nghiên cứu về TFP thường được thực hiện cho 1 ngành, 1 vùng hay cả nền kinh tế (Ozyurt, 2009; Đặng Hàng Thống và Võ Thành Danh, 2011; Phan Nguyễn Khánh Long, 2012). Trong đó, chủ đề được quan tâm nhiều là xác định yếu tố quyết định TFP. 

Tại Việt Nam, đã có một số nghiên cứu liên quan đến năng suất tổng hợp. Tiêu biểu như nghiên cứu của Tăng Văn Khiêm và cộng sự (2004), Đặng Hoàng Thống và Võ Thành Danh, phân tích các yếu tố tác động của TFP đến tăng trưởng của thành phố Cần Thơ. Nghiên cứu của Phan Nguyễn Khánh Long (2012) về đánh giá chất lượng tăng trưởng của tỉnh Thừa Thiên Huế dưới góc độ năng suất các nhân tố sản xuất. Gần đây, Võ Văn Dứt và cộng sự (2017) đánh giá ảnh hưởng của chất lượng nguồn nhân lực đến TFP của doanh nghiệp Việt Nam, Dương Như Hùng và cộng sự (2017) nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến TFP của 6 ngành công nghiệp tại TP. Hồ Chí Minh.

Phần lớn các nghiên cứu liên quan đến TFP trong nước tập trung mô tả năng suất TFP cho cả nền kinh tế Việt Nam, hoặc ngành, số ít các nghiên cứu làm cho cấp độ doanh nghiệp và chưa có nghiên cứu nào lượng hóa ảnh hưởng của công nghệ đến TFP ở cấp độ doanh nghiệp. Bài viết này sử dụng số liệu từ điều tra doanh nghiệp do Tổng cục Thống kê thực hiện được ghép nối từ 2 phiếu 1A (thông tin chung) với phiếu 1Am (thông tin về sử dụng công nghệ, đổi mới sáng tạo trong sản xuất) từ năm 2012 đến năm 2018 để đo lường TFP và phân tích ảnh hưởng của công nghệ đến TFP của các doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến chế tạo. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm là bằng chứng quan trọng giúp các nhà quản lý có biện pháp nâng cao việc thực hiện đổi mới công nghệ nhằm nâng cao TFP của doanh nghiệp.

2. Cơ sở lý thuyết về các nhân tố ảnh hưởng đến TFP

Dựa trên quan điểm của Coelli và cộng sự (2005) về 4 thành tố ảnh hưởng đến tăng trưởng TFP có rất nhiều lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm được tiến hành để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến tăng trưởng TFP. Romer (1990) và Lucas (1988) đã phát triển dòng lý thuyết tăng trưởng nội sinh hay là lý thuyết tăng trưởng mới, nhằm giải thích nguồn gốc của tiến bộ công nghệ mà lý thuyết tăng trưởng cổ điển không được giải thích được. Lý thuyết tăng trưởng nội sinh không xem tiến bộ công nghệ là yếu tố ngoại sinh và cho rằng tiến bộ công nghệ là do ảnh hưởng của các yếu tố như nguồn vốn nhân lực (Lucas, 1988) và hoạt động đầu tư vào nghiên cứu và phát triển (Romer, 1990).

Bên cạnh đó, lý thuyết thương mại cho rằng chính hoạt động giao thương sẽ dẫn đến làm tăng trữ lượng kiến thức liên quan đến công nghệ và do đó sẽ dẫn đến tiến bộ công nghệ và cuối cùng là tăng tổng năng suất các yếu tố. Theo lý thuyết này, trữ lượng kiến thức công nghệ được lan tỏa thông qua các kênh khác nhau. Kênh đầu tiên đó là hàng hóa nhập khẩu. Việc nhập khẩu hàng hóa tân tiến có thể gia tăng trữ lượng kiến thức. Kênh thứ hai đó là thông qua FDI (Borensztein và cộng sự, 1998).

Mặt khác, cách tiếp cận thể chế nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tạo ra môi trường thể chế mà hỗ trợ thị trường (bảo vệ quyền sở hữu tài sản, thực thi hợp đồng). Trong các bài viết của Coase (1960), North (1991), Acemoglu và Johnson và Robinson (2005), Djankov và cộng sự (2002) phản ánh các khía cạnh của thể chế. Theo lý thuyết này, môi trường thể chế đóng góp vào năng suất bằng cách tạo điều kiện để hỗ trợ các hoạt động của doanh nghiệp và hướng nỗ lực của doanh nghiệp đến các hoạt động có năng suất.

Như vậy, theo cơ sở lý thuyết, công nghệ là nhân tố có vai trò quan trọng đối với TFP của doanh nghiệp. Bài viết này trên cơ sở lý thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến TFP của doanh nghiệp và kế thừa các nghiên cứu đi trước (Quan Minh Quốc Bình, 2020; Hummera Saleem và cộng sự, 2019; Botrić và cộng sự, 2017; Võ Văn Dứt và cộng sự 2017,) đề xuất mô hình nghiên cứu và ảnh hưởng của đổi mới sáng tạo đến TFP của doanh nghiệp dạng cấu trúc như sau:

TFP = f (INPUT, TECH, TRADE, INST, CONTROL)

Trong đó, INPUT là véc-tơ các biến số đầu vào được đo bằng năng suất lao động và năng suất vốn; TECH là  véc-tơ biến số về đổi mới công nghệ, được đo bằng chỉ số tổng chi cho máy móc thiết bị và tổng chi cho máy móc truyền thông của doanh nghiệp; TRADE là biến số đại diện cho sự tham gia vào hoạt động thương mại của doanh nghiệp (xuất khẩu và nhập khẩu), INST là biến số thể chế đo lường bằng năng lực cạnh tranh cấp tỉnh và CONTROL là véc-tơ các biến số kiểm soát mô hình như là tuổi doanh nghiệp, quy mô doanh nghiệp và loại hình doanh nghiệp.

3. Phương pháp tính năng suất nhân tố tổng hợp trong doanh nghiệp

Có nhiều phương pháp khác nhau để tính TFP, phổ biến là phương pháp bán tham số ước lượng TFP. Trong đó thường được thực hiện bằng 2 bước. Bước 1, ước lượng hảm sản xuất chuẩn. Bước 2, sử dụng hàm sản xuất chuẩn để dự báo TFP. Tuy nhiên, phương pháp này khi ước lượng thường gặp vấn đề về nội sinh của các yếu tố đầu vào. Đặc biệt, đối với số liệu doanh nghiệp vấn đề gặp phải là các doanh nghiệp phản ứng với các cú sốc năng suất riêng biệt mà các nhà kinh tế lượng không quan sát được. Các ước lượng bình phương bé nhất của các hàm sản xuất đó là các ước lượng chệch. Olley - Pakes (1996) đã giải quyết được vấn đề chệch. Tuy nhiên, phương pháp này lại không đảm bảo được tính vững cho các quan sát. Phương pháp tính TFP của Levinshon - Petrin (2003) đã khắc phục được vấn đề ước lượng vững trong Olley - Pakes (1996). Theo đó, năng suất nhân tố tổng hợp của doanh nghiệp i năm t là tfpit như là chênh lệch giữa giá trị gia tăng và các đầu vào vốn và lao động, nhân với các hệ số ước lượng được được biểu diễn như sau:

tfp_it = y_it - b₁l_it - b₂k_it  - b_3ii

Với tfpit là loganepe của TFP, lit là log của đầu vào lao động, kit là log của đầu vào vốn, i là log của đầu tư trung gian. Để thực hiện tính toán các nhân tố tổng hợp TFP, chương trình tính toán với sự hỗ trợ của phần mềm Stata đã được xây dựng. Bài viết này sẽ ứng dụng công cụ này để ước lượng TFP cho doanh nghiệp.

4. Ước lượng ảnh hưởng của đổi mới công nghệ đến TFP của doanh nghiệp ngành CBCT tại Việt Nam

Mô hình ước lượng

Từ mô hình cấu trúc, mô hình ước lượng được sử dụng trong bài viết có dạng như sau:

lnTFP_it = b₁ + b₂NSLÐ_it + b₃NSV_it + b₄lnCHI_MMTB_it + b₅ lnCHI_MMTT_it +                  b₆TRADE_it + b₇PCI_it + b₈TUOI_it + b₉LHDN_it + b₁₀QUYMO_it +u_it

Trong đó, chi tiết về các biến như sau:

Biến phụ thuộc lnTFP_it là năng suất các nhân tố tổng hợp của doanh nghiệp i trong thời gian t. Biến số này được lấy loganepe. Biến số này được ước lượng theo phương pháp bán tham số theo Levinshon - Petrin.

Biến độc lập gồm các biến: NSLĐ_it là năng suất lao động của doanh nghiệp i trong thời gian t. Được tính bằng tỷ số giữa giá trị gia tăng và số lao động của doanh nghiệp; NSV_it là năng suất vốn của doanh nghiệp i trong thời gian t. Được tính bằng tỷ số giữa giá trị gia tăng và nguồn vốn của doanh nghiệp; lnCHI_MMTB_it  là chi cho hoạt động đổi mới máy móc thiết bị của doanh nghiệp i trong thời gian t. Biến số này được lấy loganepe; lnCHI_MMTT_it là chi cho hoạt động đổi mới thiết bị truyền thông của doanh nghiệp i trong thời gian t. Biến số này được lấy loganepe; TRADE_it là sự tham gia và hoạt động thương mại của doanh nghiệp i trong năm t. TRADE = 1, nếu doanh nghiệp có hoạt động thương mại (xuất khẩu hoặc nhập khẩu). TRADE = 0, nếu doanh nghiệp không có hoạt động thương mại (xuất khẩu hoặc nhập khẩu). PCI_it là môi trường kinh doanh của doanh nghiệp i trong năm t. Các doanh nghiệp trong cùng một tỉnh sẽ có chung một môi trường kinh doanh; TUOI_it là tuổi của doanh nghiệp i trong năm t, được đo bằng hiệu số giữa năm khảo sát và năm doanh nghiệp bắt đầu hoạt động SXKD; LHDN_it loại hình doanh nghiệp gồm doanh nghiệp nhà nước, doanh nghiệp FDI và doanh nghiệp ngoài nhà nước; QUYMO_it là quy mô doanh nghiệp, gồm doanh nghiệp nhỏ, doanh nghiệp vừa và doanh nghiệp lớn;  là hiệu ứng cố định theo thời gian, nhằm kiểm soát các yếu tố không quan sát được giống nhau ở mỗi doanh nghiệp nhưng thay đổi theo thời gian;  là sai số ngẫu nhiên.

Nguồn dữ liệu

Bài viết sử dụng dữ liệu cấp độ doanh nghiệp từ cuộc khảo sát hàng năm của Tổng cục Thống kê (GSO) gồm 2 phiếu 1A (thông tin chung) và Phiếu 1Am (thông tin về năng lực đổi mới sáng tạo của doanh nghiệp ngành CBCT). Bộ dữ liệu này sẽ được xử lý, giữ lại những chi tiêu cần thiết cho nghiên cứu, loại bỏ những thông tin không hợp lý ví dụ như số lao động hay nguồn ốn nhỏ hơn 0, loại bỏ những doanh nghiệp xuất hiện ngắt quãng trong thời gian nghiên cứu. Dữ liệu dành năm sau đó được nối lại với nhau từ năm 2012 - 2018. Mặc dù phiếu 1A được GSO thực hiện từ năm 2000 nhưng phiếu 1Am chỉ được GSO thực hiện từ năm 2012. Do đó, giai đoạn nghiên cứu của bài viết này chỉ từ năm 2012 - 2018. Bài viết sử dụng bộ số liệu này để tính toán TFP của doanh nghiệp ngành Chế biến chế tạo. Sau đó, bộ dữ liệu này được nối với bộ dữ liệu về năng lực cạnh tranh cấp tỉnh do VCCI thực hiện hàng năm để ước lượng, đánh giá ảnh hưởng của đổi mới công nghệ đến TFP của doanh nghiệp ngành Chế biến chế tạo tại Việt Nam.

Kết quả ước lượng mô hình và thảo luận

Kết quả ước lượng được thể hiện trong Bảng 1, trong đó, mô hình được trình bày đã vượt qua các kiểm định chuẩn đoán của mô hình.

Bảng 1. Kết quả ước lượng tác động của đổi mới công nghệ

của doanh nghiệp lên năng suất nhân tố tổng hợp

Nguồn: Tác giả tính toán từ số liệu điều tra doanh nghiệp do GSO thực hiện từ năm 2012 - 2018 với sự trợ giúp của phần mềm STATA

Kết quả ước lượng cho thấy, hệ số hồi quy các biến số về đổi mới công nghệ là Chi cho mua sắm máy móc thiết bị và Chi cho mua sắm thiết bị truyền thông, có ý nghĩa thống kê ở mức 1% và mang dấu dương. Điều này hàm ý, đổi mới công nghệ có ảnh hưởng tích cực đến TFP của doanh nghiệp ngành CBCT. Kết quả này ủng hộ kỳ vọng và lý thuyết tăng trưởng mới. Bên cạnh đó, hệ số hồi quy của biến TRADE mang dấu dương có ý nghĩa thống kê ở mức 1%, như vậy các doanh nghiệp có tham gia hoạt động thương mại thì TFP bình quân sẽ lớn hơn so với các doanh nghiệp không tham gia hoạt động thương mại khoảng gần 7,5% (e^0,073 = 1,075). Kết quả này phù hợp với kỳ vọng và lý thuyết. Tương tự, hệ số hồi quy của biến thể chế (PCI) mang dấu dương và có ý nghĩa. Điều này cho biết, khi môi trường kinh doanh được cải thiện thêm 1 điểm, TFP bình quân của các doanh nghiệp ngành CBCT sẽ tăng thêm khoảng 2,7%.

Các biến số khác, NSV và NSLĐ có ảnh hưởng đến TFP, tuổi của doanh nghiệp thì không ảnh hưởng đến TFP. Đối với quy mô doanh nghiệp, doanh nghiệp lớn và doanh nghiệp vừa có TFP bình quân lớn hơn so với doanh nghiệp nhỏ. Trong khi đó theo loại hình doanh nghiệp, TFP bình quân của doanh nghiệp ngoài nhà nước nhỏ hơn so với doanh nghiệp nhà nước nhưng lại không có sự khác biệt về TFP bình quân giữa nhóm doanh nghiệp nhà nước và doanh nghiệp FDI.

Cuối cùng, hệ số xác định (R²) của các mô hình đều đạt 50%, điều này phản ảnh mức độ phù hợp của mô hình là cao. Nói cách khác, gần 50% sự thay đổi của TFP bình quân của các doanh nghiệp ngành CBCT được giải thích bởi các biến giải thích, trong đó đặc biệt nhấn mạnh vai trò của nhóm biến về hoạt động đổi mới công nghệ của doanh nghiệp.

5. Kết luận

Bài viết này bằng việc sử dụng số liệu điều tra doanh nghiệp cho ngành CBCT đã thực hiện một số nội dung, gồm: (i) Ước lượng TFP cho các doanh nghiệp ngành CBCT bằng phương pháp mô hình bán tham số theo Levinshon - Petrin. Qua đó, kết quả ước lượng cho thấy, TFP bình quân của các doanh nghiệp ngành CBCT có xu hướng gia tăng; (ii) Đánh giá tác động của đổi mới công nghệ đến TFP của doanh nghiệp ngành CBCT. Kết quả nghiên cứu cho thấy, các hoạt động liên quan đến đổi mới công nghệ như chi cho máy móc thiết bị và chi cho máy móc truyền thông có ảnh hưởng đến TFP.

Kết quả nghiên cứu này là bằng chứng thực nghiệm quan trọng giúp các nhà quản lý, các nhà hoạch định chính sách trong việc đưa ra các chính sách phù hợp nhằm nâng cao TFP. Cụ thể, nhà quản lý và chính phủ có thể quan tâm đến các gợi ý sau: Một là, tập trung vào các chính sách nhằm giúp doanh nghiệp tiến hành các hoạt động đổi mới công nghệ như hỗ trợ tăng các khoản chi cho máy móc công nghệ hiện đại; Hai là, các chính sách giúp doanh nghiệp tham gia vào hoạt động thương mại; Ba là, các chính sách nhằm cải thiện môi trường kinh doanh.

Bên cạnh những nội dung đạt được, bài viết còn có hạn chế là phạm vi nghiên cứu mới chỉ cho riêng ngành CBCT. Đây là hạn chế khách quan do thiếu nguồn số liệu. Tuy nhiên, bản chất của nghiên cứu định lượng là phát hiện quy luật, do đó vai trò quan trọng của đổi mới sáng tạo đối với TFP của các doanh nghiệp ngành khác cũng có thể được khẳng định.

* Bài báo là sản phẩm của đề tài cấp Bộ: “Ảnh hưởng của công nghệ và đổi mới sáng tạo đến việc làm trong các doanh nghiệp ngành công nghiệp chế biến tại Việt Nam”, mã số B2020_NTH-01.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

1. Acemoglu, D., and Robinson, J. A. (2005). Economic origins of dictatorship and democracy. UK: Cambridge University Press.
2. Borensztein, ,  de  Gregorio,  J.,  &  Lee,  J.  W.  (1998).  How does FDI  affects economic  growth? Journal of International Economics, 45(1), 115-135.
3. Coelli,T., Rao,D.S.P và Battese, G. (2005). An introduction to efficiency and Productivy Analysis. Germany: Springer Science Business Media, LLC, 2nd Ed.
4. Coase, R. H. (1960). The problem of social cost. In Classic papers in natural resource economics (pp. 87-137). London: Palgrave Macmillan.
5. Djankov, S., La Porta, R., Lopez-de-Silanes, F., & Shleifer, A. (2002). The regulation of entry. The quarterly Journal of Economics, 117(1), 1-37.
6. Đặng Hoàng Thống, Võ Thành Danh (2011). Phân tích các yếu tố tác động đến tăng trưởng của thành phố Cần Thơ: Cách tiếp cận tổng năng suất các yếu tố. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 17b, 120-129.
7. Hummera Saleem1, Malik Shahzad, Muhammad Bilal Khan and Bashir Ahmad Khilji (2019). Innovation, total factor productivity and economic growth in Pakistan: A policy perspective. Economic Structures, 8(7).
8. Levinsohn, J., & Petrin, A. (2003). Estimating production functions using inputs to control for unobservables. The Review of Economic Studies, 70(2), 317-341.
9. Lucas Jr, R. E. (1988). On the mechanics of economic development. Journal of Monetary Economics, 22(1), 3-42.
10. Mankiw, G.,  Romer,  D.  & Weil,  D.N. (1992). A Contribution to  the  Empirics  of  Economic Growth. The Quarterly Journal of Economics, 107, 407-437.
11. North, D. C. (1991). Institutions. Journal of Economic Perspectives, 5(1), 97-112.
12. Ozyurt, S. (2009). Total Factor Productivity Growth in Chinese Industry:  1952-2005. Oxford Development Studies, 37 (1), 1-17.
13. Olley S., Pakes A. (1996). The dynamics of productivity in the telecommunications equipment industry. Econometrica, 64 (6), 1263-1298.
14. Phan Nguyễn Khánh Long (2012). Đánh giá chất lượng tăng trưởng của tỉnh Thừa Thiên Huế dưới góc độ năng suất các nhân tố sản xuất. Tạp chí Khoa học Đại học Huế, 72B, 3.
15. Quan Minh Quoc BINH, Le Thanh TUNG (2020). The Effect of R&D Expenditure on Firm Output: Empirical Evidence from Vietnam. Journal of Asian Finance, Economics and Business, 7 (6), 379-385.
16. Rebelo, S. (1992). Long run policy analysis and long run growth. Journal of Political Economy, 99, 500-521.
17. Romer, M. (1990). Endogenous Technological Change. Journal of Political Economy, 98, 71-102.
18. Solow, R.M. (1957). Technical change and the aggregate production function. Review of Economics and Statistics, 39, 312-320.
19. Tổng cục Thống kê (2020). Niên giám thống kê. Nhà xuất bản Thống kê, Hà Nội.
20. Võ Văn Dứt, Phan Ngọc Nhân Ái, Nguyễn Xuân Thuận, Trần Quế Anh (2017). Tác động của chất lượng nguồn lực đến năng suất tổng hợp của doanh nghiệp Việt Nam. Tạp chí Khoa học ĐH Quốc gia Hà Nội: Kinh tế và Kinh doanh, Tập 33, Số 3, 1-12.
21. Williamson, S. D. (1987). Costly monitoring, loan contracts, and equilibrium credit rationing. The Quarterly Journal of Economics, 102(1), 135-145.

IMPACTS OF TECHNOLOGY ON TOTAL FACTOR PRODUCTIVITY:

THE CASE OF MANUFACTURING ENTERPRISES IN VIETNAM

PhD. CHU THI MAI PHUONG ¹

MSc. NGUYEN THU GIANG ¹

¹ Faculty of International Economics, Foreign Trade University

ABSTRACT:

By analyzing data from manufacturing enterprises surveys, this study estimated total factor productivity (TFP) of manufacturing enterprises in Vietnam with the use of semi-parametric model developed by Levinsohn and Petrin.  The estimated results show that the average TFP of manufacturing enterprises in Vietnam tends to increase. These results were used to assess the impact of technological innovation on TFP of manufacturing enterprises. The study finds out that technological innovation such as spending on machinery and equipment, and  communication equipment has impacts on TFP. These results are important evidence for managers to enhance technological innovation activities in order to increase their firms’ TFP and performance.

Keywords: technology, total factor productivity, enterprise, manufacturing sector.