Phân nhóm các doanh nghiệp vừa và nhỏ trong ngành xây dựng tại Tp. Hồ Chí Minh

Nghiên cứu này xem xét việc phân nhóm các doanh nghiệp vừa và nhỏ trong ngành xây dựng ở TPHCM dựa trên đặc điểm và động lực của doanh nghiệp. Phương pháp phân tích cluster được áp dụng để phân nhóm. Đầu tiên, phương pháp Two-step được thực hiện, sau đó hai phương pháp Hierarchical và K-mean được dùng để kiểm định độ tin cậy của kết quả. Tổng cộng 11 nhân tố đại diện cho 74 biến định lượng và 5 biến định danh liên quan đến đặc điểm và động lực doanh nghiệp được đề nghị.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Phân nhóm các doanh nghiệp vừa và nhỏ trong ngành xây dựng tại Tp. Hồ Chí Minh Tạp chí Đại học Công nghiệp PHÂN NHÓM CÁC DOANH NGHIỆP VỪA VÀ NHỎ TRONG NGÀNH XÂY DỰNG TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Nguyễn Thị Thu Hằng*, Trương Quang Huya(*), Dương Hoàng Hiệpb, Huỳnh Tấn Khươnga TÓM TẮT Nghiên cứu này xem xét việc phân nhóm các doanh nghiệp vừa và nhỏ trong ngành xây dựng ở TPHCM dựa trên đặc điểm và động lực của doanh nghiệp. Phương pháp phân tích cluster được áp dụng để phân nhóm. Đầu tiên, phương pháp Two-step được thực hiện, sau đó hai phương pháp Hierarchical và K-mean được dùng để kiểm định độ tin cậy của kết quả. Tổng cộng 11 nhân tố đại diện cho 74 biến định lượng và 5 biến định danh liên quan đến đặc điểm và động lực doanh nghiệp được đề nghị. Kết quả chỉ ra rằng: hai nhóm được hình thành, trong đó, đa số doanh nghiệp nhóm 1 có vốn điều lệ lớn hơn nhóm 2, tuy nhiên, lại có giá trị trung bình của các biến định lượng thấp hơn nhóm 2. Ngoài ra, giữa hai nhóm có một số đặc điểm chung: đa số doanh nghiệp có nhân sự ít (từ 10 đến 49 người), vốn ít, phần lớn hoạt động trong lĩnh vực thi công xây dựng, thời gian hoạt động ngắn (từ 5 đến 10 năm). Từ khóa: Phân nhóm, Doanh nghiệp vừa và nhỏ, Ngành xây dựng, Phương pháp cluster. INDUSTRIAL CLUSTER ANALYSIS FOR SMALL AND MEDIUM ENTERPRISES IN HO CHI MINH CITY AN EMPIRICAL RESEARCH IN CONSTRUCTION INDUSTRY ABSTRACT This paper aims at clustering the small & medium enterprises (SMEs) in construction sector in Ho Chi Minh City according to their characteristics and dynamics. Based on a comprehensive literature review, research model were proposed. There were 5 nominal & 74 quantitative variables belonging to 11 factors that involve to characteristics of enterprises and their dynamics were used as clustering variables. The technique of cluster analysis was used to classify SMEs. Two-step, hierarchical and K-mean tests were used to ensure the accuracy of clustering result, respectively. Two clusters were formed. Both clusters have common characteristics: a majority of surveyed SMEs has few employees (from 10 to 49 employees) & small capital, operates in constructions execution, and has short period of business (from 5 to 10 years). However, most of SMEs in the first clusters have bigger authorized capital than their counterparts in the second one. Cluster analysis result also indicated that factors of the 2nd cluster have clearly higher mean value than those of the 1st cluster. Keywords: Industrial Cluster, Small and medium enterprises, Construction industry, Cluster method. Lời cảm ơn Nghiên cứu này được tài trợ bởi Trường Đại học Bách Khoa trong khuôn khổ đề tài mã số T-QLCN-2014-69. a Trường Đại học Bách Khoa TPHCM b Tập đoàn xi măng Nghi Sơn (*) Corresponding author 75 Phân nhóm các doanh nghiệp vừa và nhỏ trong ngành xây dựng… 1. GIỚI THIỆU hiện khảo sát các doanh nghiệp dệt may và Ở bất kỳ quốc gia nào, doanh nghiệp vừa kim loại ở Anh, Đức và Pháp. Sau đó, phương và nhỏ luôn chiếm tỉ lệ áp đảo và đóng vai trò pháp này được sử dụng trong hầu hết nghiên quan trọng trong quá trình công nghiệp hóa, cứu phân nhóm trên thế giới như Piore và thể hiện ở sự đóng góp vào nhiều mục tiêu Sabel (1984); Zeitlin (1989); Storper và kinh tế xã hội như đóng góp vào ngân sách địa Walker (1989); Becattini (1989); phương, tạo công ăn việc làm, tạo ra ngành Sengenberger và Pyke (1992); Humphrey công nghiệp dịch vụ phụ trợ, làm nhà thầu (1995). Theo Porter (1990). Việc phân nhóm phụ, làm “thanh giảm sốc” cho nền kinh tế bởi các doanh nghiệp chỉ dựa vào vị trí địa lý có bộ máy gọn nhẹ, linh hoạt, giúp nền kinh tế mức độ tin cậy không cao vì chưa hẳn các năng động ứng phó khi có biến đỗi vĩ mô. Làm doanh nghiệp ở gần nhau sẽ có cùng đặc điểm. thế nào để gia tăng hiệu quả các doanh nghiệp Tuy nhiên, nó lại được áp dụng khá rộng rãi vừa và nhỏ là mối quan tâm của nhiều quốc dẫn tới hiệu quả của các chính sách hỗ trợ gia. Trong đó, phân nhóm các doanh nghiệp để chưa như mong đợi. xác định những đặc tính của ngành và đặc tính Một số nghiên cứu gần đây áp dụng kỹ riêng của từng nhóm trong ngành để có thể áp thuật cluster (cluster analysis) để phân nhóm dụng những biện pháp hỗ trợ hiệu quả giúp cải các doanh nghiệp với nhiều biến phân loại thiện hoạt động của các doanh nghiệp là một khác nhau từ yếu tố vị trí địa lý đến các biến giải pháp nhận được nhiều sự quan tâm của liên quan đến đặc điểm, động lực của doanh giới học thuật (Meena Sharma và Pawan nghiệp. Điều này giúp cho các đối tượng trong Wadhawan, 2009). cùng một nhóm có tính đồng nhất cao hơn và Nhiều quốc gia như Mỹ, Nhật, Ấn Độ đã giữa các nhóm có sự khác biệt lớn. Khi đó, các đạt được nhiều thành công khi thực hiện việc chính sách hỗ trợ của nhà nước sẽ có hiệu quả phân nhóm để hỗ trợ các doanh nghiệp vừa và cao hơn (Meena Sharma và Pawan Wadhawan, nhỏ. Trong khi đó, ở Việt Nam, việc phân 2009). nhóm vẫn chưa được quan tâm đúng mức. Stuart và Abette (1990) kết hợp phương Phân nhóm các doanh nghiệp vừa và nhỏ pháp phân tích nhân tố (factor analysis) và ngành xây dựng ở TP HCM có thể xem là tiền phân tích Cluster để phân nhóm các doanh đề cho các nghiên cứu tiếp theo ở nhiều lĩnh nghiệp dựa vào dữ liệu phỏng vấn sâu các vực. Kết quả phân nhóm giúp chỉ ra đặc điểm giám đốc điều hành của 52 công ty trong lĩnh riêng của từng nhóm cũng là cơ sở cho các vực công nghệ ở New York/New England với hàm ý quản lý và đề xuất các chính sách hỗ trợ các biến đầu vào để phân loại, bao gồm: (1) tập trung phù hợp nhất, giúp các doanh nghiệp ...