Tin NCKH tuần (28/08/2025)

Vĩ mô

• DP20558 From Tailwinds to Headwinds: Emerging and Developing Economies in the Twenty-First Century | CEPR

Giai đoạn đầu của thế kỷ 21 được mô tả là một “thời kỳ chuyển đổi” (transformative) cho các EMDEs. Nghiên cứu chỉ ra rằng vai trò của các EMDEs đã tăng lên đáng kể.

Sự trỗi dậy này chủ yếu được dẫn dắt bởi ba nền kinh tế mới nổi lớn nhất là Trung Quốc, Ấn Độ, và Brazil (gọi tắt là EM3). Sự tăng trưởng này được thúc đẩy bởi “làn gió của hội nhập quốc tế và các cải cách trong nước”. Việc thành lập Tổ chức Thương mại Thế giới (WTO) vào năm 1995, cùng với việc giảm thuế quan và tự do hóa tài chính đã tạo điều kiện cho các EMDEs tham gia sâu hơn vào chuỗi cung ứng toàn cầu, thu hút dòng vốn và hưởng lợi từ nhu cầu hàng hóa mạnh mẽ.

Một đặc điểm quan trọng là sự phụ thuộc lẫn nhau giữa chính các EMDEs cũng đã tăng lên rõ rệt.

Sự liên kết này đã dẫn đến một sự đồng bộ hóa cao hơn trong chu kỳ kinh doanh của các EMDEs và hình thành một “chu kỳ kinh doanh riêng biệt của các EMDEs”.

Tác động lan tỏa từ nhóm EM3 sang các EMDEs khác cũng đã tăng lên, mặc dù vẫn nhỏ hơn so với tác động từ các nền kinh tế phát triển lớn nhất là Mỹ, Khu vực đồng Euro, và Nhật Bản (gọi tắt là AE3).

“Trong giai đoạn 2000-23, một sự gia tăng 1 điểm phần trăm trong tăng trưởng GDP của nhóm EM3 có liên quan đến sự mở rộng 0,3% GDP ở các EMDEs khác ngay lập tức và tăng tích lũy gần 2% sau ba năm.” (Trang 7)

Sau một thập kỷ mở rộng đáng chú ý, các EMDEs hiện đang đối mặt với “hàng loạt cơn gió ngược chiều đầy thách thức, cả từ toàn cầu và trong nước.” Tăng trưởng thực tế và tiềm năng của các EMDEs đều đã suy yếu đáng kể kể từ sau cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu. “Tăng trưởng ở các nền kinh tế này trung bình là 3,5% mỗi năm trong giai đoạn 2020-24, so với 5,1% trong giai đoạn 2010-19 và 5,9% trong giai đoạn 2000-09.” (Trang 7) Sự chậm lại này là do sự suy yếu của tất cả các động lực tăng trưởng cơ bản như đầu tư, năng suất lao động và nhân khẩu học.

Quá trình hội nhập toàn cầu, vốn là động lực chính trước đây, đã chậm lại đáng kể. “Tốc độ hội nhập của các EMDEs vào nền kinh tế toàn cầu đã chậm lại kể từ những năm 2000… Tăng trưởng thương mại toàn cầu đã suy yếu trong những năm 2010 so với những năm 2000, trong khi sự mở rộng của các chuỗi giá trị toàn cầu (GVCs) đã chững lại.” (Trang 7) Chủ nghĩa bảo hộ gia tăng, sự phân mảnh địa chính trị và các rào cản thương mại đã làm phức tạp hóa môi trường bên ngoài.

Các thách thức nội tại: Cải cách cơ cấu đình trệ: “Tiến trình thực hiện các cải cách cơ cấu ở nhiều nền kinh tế này đã bị đình trệ.” (Trang 2). Gánh nặng nợ công cao: “Nợ chính phủ ở các EMDEs đã tăng vọt kể từ đầu những năm 2010, đạt 70% vào năm 2024, mức cao nhất kể từ năm 1970.” (Trang 7). Thay đổi nhân khẩu học: Tình trạng già hóa dân số đang bắt đầu hạn chế triển vọng tăng trưởng dài hạn ở một số khu vực. Biến đổi khí hậu: Các thảm họa liên quan đến khí hậu ngày càng thường xuyên và tốn kém hơn, gây áp lực lên các nguồn lực tài chính vốn đã hạn hẹp.

Để vượt qua những thách thức này và duy trì đà phát triển, nghiên cứu đề xuất một chương trình chính sách toàn diện, tập trung vào ba lĩnh vực ưu tiên cơ bản:

1. “Các EMDEs cần cải thiện triển vọng tăng trưởng bền vững bằng cách tái khởi động các cải cách chính sách quan trọng. Những cải cách này có thể đẩy nhanh tăng trưởng đầu tư và năng suất bằng cách cải thiện môi trường thể chế và kinh doanh, phát triển vốn nhân lực và chuyển đổi số.” (Trang 8)
2. Các EMDEs cần áp dụng các chính sách để giảm thiểu tác động tiêu cực của sự phân mảnh và chủ nghĩa bảo hộ, đồng thời tìm kiếm cơ hội hợp tác xuyên biên giới, đặc biệt là thông qua các hiệp định thương mại khu vực và sâu rộng.
3. “Các EMDEs cần tăng cường ổn định kinh tế vĩ mô bằng cách thực hiện các khuôn khổ chính sách được thiết kế tốt, đáng tin cậy và tạo ra đủ các vùng đệm chống lại các cú sốc.” (Trang 8) Điều này bao gồm việc xây dựng các bộ đệm tài khóa và tiền tệ, tăng cường tính độc lập của ngân hàng trung ương và quản lý nợ công một cách bền vững.

Kinh tế quốc tế | Xuất nhập khẩu

• DP20589 The Price of Delay: Supply Chain Disruptions and Pricing Dynamics | CEPR

Giai đoạn 2020-2023 chứng kiến sự gia tăng đột biến của cả gián đoạn chuỗi cung ứng và lạm phát. Các chỉ số tổng hợp thường gộp chung nhiều loại cú sốc khác nhau, gây khó khăn cho việc xác định nguyên nhân thực sự. “Các chuỗi dữ liệu tổng hợp thường gộp chung: cú sốc chậm trễ, cú sốc chi phí, cú sốc cầu & tương tác chiến lược.”

Có rất ít bằng chứng ở cấp độ vi mô (cấp độ công ty) về việc sự chậm trễ trong chuỗi cung ứng được chuyển hóa thành giá cả (delay→price pass-through) như thế nào, và các công ty phản ứng ra sao trước hành động của đối thủ.

Đóng góp của nghiên cứu: (1) Kết hợp dữ liệu vận chuyển cấp độ công ty & giá tiêu dùng. (2) Ước tính mức độ chuyển hóa của sự chậm trễ so với chi phí & sự khuếch đại từ đối thủ cạnh tranh. (3) Định lượng và phân tách các yếu tố gây ra lạm phát tổng hợp.

Nghiên cứu xây dựng “mô hình định giá-tồn kho với sự chậm trễ ngẫu nhiên & tương tác chiến lược” Mô hình này giải thích cách một công ty độc quyền sẽ tối ưu hóa giá bán và lượng hàng tồn kho để đối phó với nguy cơ hết hàng do giao hàng chậm trễ. Sau đó, mô hình được mở rộng để bao gồm cả yếu tố cạnh tranh, nơi quyết định về giá của một công ty còn phụ thuộc vào hành động của các đối thủ. Phương trình phân tách thay đổi giá cho thấy giá cả bị tác động bởi: chi phí của chính công ty, sự điều chỉnh tồn kho của chính công ty, và hành động của các đối thủ cạnh tranh.

Họ kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn: Dữ liệu giá tiêu dùng (Numerator): Hơn 1 tỷ hóa đơn mua hàng đã được số hóa, bao gồm 36.700 cửa hàng và 120 triệu mặt hàng. Dữ liệu vận chuyển (Panjiva): Hơn 1 tỷ vận đơn nhập khẩu vào Mỹ, cho phép theo dõi tình trạng thiếu hụt giao hàng ở cấp độ công ty và sản phẩm. Dữ liệu bổ sung: Thời gian tàu lưu lại tại cảng (Port dwell time), chi phí vận tải biển, và chi phí nhập khẩu đơn vị. Từ các dữ liệu này, họ xây dựng các chỉ số đo lường “sự thiếu hụt giao hàng” (delivery shortfalls) và “sự thay đổi chi phí biên” (marginal cost changes) cho từng công ty. Thiếu hụt giao hàng (Delivery Shortfall) được tính bằng mức độ sụt giảm của lượng hàng nhập khẩu hàng tháng so với mức cơ sở trước đại dịch (năm 2019). Thay đổi Chi phí Biên (Marginal Cost) ược đo lường bằng sự thay đổi trong chi phí đơn vị nhập khẩu và chi phí vận tải biển của từng công ty.

Phương pháp Kinh tế lượng

• Vấn đề Nội sinh (Endogeneity): Một ước tính hồi quy OLS đơn giản sẽ bị chệch. Lý do là một cú sốc về cầu (ví dụ: người tiêu dùng đột nhiên muốn mua một sản phẩm nhiều hơn) có thể cùng lúc gây ra cả hai việc: giá tăng và lượng hàng tồn kho giảm nhanh (gây ra thiếu hụt). Điều này làm cho việc xác định tác động thực sự của sự thiếu hụt lên giá cả trở nên khó khăn.
• Giải pháp – Biến công cụ (Instrumental Variables – IV): Để giải quyết vấn đề này, các tác giả sử dụng một kỹ thuật kinh tế lượng nâng cao gọi là biến công cụ dạng “shift-share”. Ý tưởng là tìm ra một cú sốc từ bên ngoài, tác động đến tình trạng thiếu hụt của một công ty nhưng không liên quan đến nhu cầu của chính công ty đó. Cụ thể:

Nghiên cứu đã đưa ra những kết quả định lượng cụ thể và sâu sắc về động lực lạm phát trong giai đoạn COVID. “Gián đoạn chuỗi cung ứng đã đóng góp vào đợt bùng phát lạm phát gần đây: 95% trong năm 2020; 15% trong năm 2021; 4% trong năm 2022.” Kênh Chậm trễ (Delay channel): Tác động mạnh nhất trong năm 2020, chủ yếu do các đợt phong tỏa và tắc nghẽn chuỗi cung ứng ban đầu. Sau đó là do tắc nghẽn cảng khi nhu cầu tăng cao sau khi mở cửa trở lại. Kênh Chi phí (Cost channel): Đóng góp chủ yếu vào lạm phát trong giai đoạn 2021-2022, khi chi phí vận tải và nguyên vật liệu tăng vọt. “Sự khuếch đại chiến lược đã làm tăng gấp đôi tác động trực tiếp lên các công ty. Điều này có nghĩa là, khi một công ty tăng giá do thiếu hàng hoặc chi phí tăng, các đối thủ cạnh tranh của họ cũng có xu hướng tăng giá theo, ngay cả khi họ không bị ảnh hưởng. Hành vi này đã làm cho mức tăng giá chung trên thị trường lớn hơn nhiều so với tác động ban đầu chỉ từ một công ty.

Kinh tế quản trị, chiến lược, marketing

• WHAT DOES CONSULTING DO? Bài báo hay theo Ngẫm. 1/ Quan điểm trái chiều về consulting trong nghiên cứu khoa học giữa nâng cao năng suất của Bloom và cộng sự (2013) và quan điểm chỉ trích của Mariana Mazzucato . 2/ Bộ dữ liệu đã được sử dụng trong nghiên cứu khoa học lúc trước, nhưng thật sự nghĩ ra để làm với đề tài này rất hay. 3/ Synthetic DiD cũng đang là một trong những phương pháp “trendy” được sử dụng hiện tại trong nghiên cứu khoa học của kinh tế và quản lý.

Ngành tư vấn quản lý luôn tồn tại hai luồng quan điểm trái ngược nhau: Quan điểm Nâng cao Năng suất (Productivity-Enhancing View): Cho rằng các công ty tư vấn giúp khách hàng tăng năng suất và lợi nhuận bằng cách chuyển giao các phương pháp quản lý tốt nhất, công nghệ và quy trình hiệu quả. Quan điểm Chuyển dịch Lợi ích (Rent-Shifting View): Cho rằng tư vấn chỉ là công cụ để các nhà quản lý hợp thức hóa các quyết định đã được định sẵn (như sa thải nhân viên), hoặc để phân bổ lại giá trị thặng dư từ người lao động sang cho các nhà quản lý và cổ đông, mà không tạo ra giá trị thực sự.

Cho đến nay, việc kiểm chứng các quan điểm này một cách toàn diện là rất khó khăn do ngành tư vấn rất kín tiếng, danh sách khách hàng thường là bí mật. Nghiên cứu này ra đời để giải quyết chính “lỗ hổng” đó.  Việc thuê các công ty tư vấn đắt đỏ có thực sự mang lại giá trị hay không, và nếu có, giá trị đó được tạo ra như thế nào và ai là người được hưởng lợi?

Sự đổi mới quan trọng nhất của nghiên cứu này nằm ở bộ dữ liệu và phương pháp phân tích. Các tác giả đã tận dụng bộ dữ liệu giao dịch giữa các doanh nghiệp (business-to-business) dựa trên hồ sơ thuế giá trị gia tăng (VAT) của toàn bộ nền kinh tế Bỉ từ năm 2002 đến 2023.

• Thay vì dựa vào các thông báo công khai hiếm hoi, dữ liệu thuế VAT ghi lại mọi giao dịch giữa một công ty khách hàng và một công ty tư vấn. Điều này cho phép họ xác định chính xác:
  • Ai đã thuê tư vấn.
  • Họ đã chi bao nhiêu tiền.
  • Họ thuê trong thời gian nào.

Sau đó, bộ dữ liệu này được liên kết với dữ liệu bảng cân đối kế toán chi tiết của các công ty, bao gồm doanh thu, lợi nhuận, số lượng nhân viên, tiền lương, v.v. Thay vì dựa vào các thông báo công khai hiếm hoi, dữ liệu thuế VAT ghi lại mọi giao dịch giữa một công ty khách hàng và một công ty tư vấn. Điều này cho phép họ xác định chính xác: Họ thuê trong thời gian nào; Ai đã thuê tư vấn; Họ đã chi bao nhiêu tiền.

Để đo lường tác động nhân quả của việc thuê tư vấn, nghiên cứu sử dụng một phương pháp kinh tế lượng tiên tiến gọi là “Difference-in-Differences Tổng hợp” (Synthetic Difference-in-Differences – SDID).

1. Họ xác định các “sự kiện tư vấn” – là những thời điểm một công ty đột ngột tăng mạnh chi tiêu cho dịch vụ tư vấn (ví dụ, chi tiêu tăng gấp 3 lần so với trung bình 3 năm trước đó).
2. Với mỗi công ty “được điều trị” (tức có sự kiện tư vấn), họ tạo ra một “nhóm đối chứng tổng hợp” (synthetic control group). Nhóm này là một tập hợp các công ty tương tự (cùng ngành, cùng quy mô, có xu hướng phát triển tương tự trước đó) nhưng không thuê tư vấn.
3. Bằng cách so sánh sự thay đổi về hiệu suất của công ty được điều trị so với nhóm đối chứng tổng hợp sau khi sự kiện tư vấn xảy ra, họ có thể tách biệt được tác động thực sự của dịch vụ tư vấn.

Nghiên cứu đã đưa ra những phát hiện rất rõ ràng và có phần bất ngờ, cung cấp lời giải đáp cho các câu hỏi lớn đã đặt ra.

• Các công ty thuê tư vấn chủ yếu là các doanh nghiệp lớn về cả doanh thu và nhân sự.
• Họ thường là những công ty đã có năng suất lao động cao sẵn rồi.
• Tuy nhiên, đối với năng suất tổng hợp (TFP) và lợi nhuận, mô hình lại có dạng chữ U (U-shaped pattern): cả những công ty hoạt động tốt nhất và kém nhất đều có xu hướng thuê tư vấn. Điều này cho thấy có hai động lực: các công ty hàng đầu thuê để “bứt phá”, trong khi các công ty yếu kém thuê để “bắt kịp”.

Đây là những kết quả quan trọng nhất, trực tiếp kiểm chứng hai quan điểm đối lập.

• Tăng năng suất lao động: Việc thuê tư vấn thực sự làm tăng năng suất.”chúng tôi tìm thấy tác động tích cực lên năng suất lao động là 3,6% trong vòng năm năm, được thúc đẩy bởi sự sụt giảm nhẹ trong việc làm cùng với doanh thu ổn định hoặc tăng trưởng.”
• Tăng lương cho người lao động, không làm giảm tỷ trọng thu nhập của họ: Đây là phát hiện phản bác mạnh mẽ quan điểm “chuyển dịch lợi ích”.”Lương trung bình tăng 2,7% mà không có sự sụt giảm nào trong tỷ trọng thu nhập của người lao động trên giá trị gia tăng, cho thấy rằng lợi ích về năng suất không đến từ việc bóc lột người lao động thông qua chuyển dịch lợi ích.”
• Tái cấu trúc tổ chức: Nghiên cứu cũng ghi nhận có sự tái cấu trúc trong doanh nghiệp, thể hiện qua “sự gia tăng nhỏ trong tỷ lệ sa thải” (trang 2), nhưng không làm giảm tổng số việc làm một cách đáng kể.

Phân tích sâu hơn cho thấy tác động của tư vấn không đồng đều. “Phân tích không đồng nhất của chúng tôi cho thấy lợi ích về năng suất lớn hơn đối với các công ty ban đầu kém năng suất hơn, gợi ý về một sự cải thiện trong hiệu quả phân bổ (allocative efficiency).”

Điều này có nghĩa là tư vấn giúp các công ty yếu kém bắt kịp, từ đó làm cho toàn bộ nền kinh tế trở nên hiệu quả hơn.

Dữ liệu không cho thấy bằng chứng nào về việc tư vấn được sử dụng để cắt giảm lương hay giảm tỷ trọng thu nhập của người lao động. Ngược lại, lương còn tăng lên. Các kết quả ủng hộ mạnh mẽ quan điểm rằng tư vấn giúp nâng cao năng suất của doanh nghiệp. Lợi ích này sau đó được chia sẻ một phần với người lao động thông qua mức lương cao hơn. Tóm lại, nghiên cứu này cho thấy, ít nhất là trong bối cảnh của Bỉ, các công ty tư vấn quản lý dường như đang tạo ra giá trị kinh tế thực sự, giúp các doanh nghiệp khách hàng hoạt động hiệu quả hơn, và lợi ích này không chỉ chảy vào túi các cổ đông hay nhà quản lý mà còn được chia sẻ với cả người lao động.

Kinh tế đổi mới, sáng tạo

• Database, Methodological Tools, and Research Opportunities: Creative Destruction Lab and Early-Stage Technology Ventures | NBER

Mục tiêu chính của bài viết không phải là đưa ra một kết luận kinh tế cụ thể, mà là giới thiệu một bộ cơ sở dữ liệu hoàn toàn mới, độc đáo và cực kỳ chi tiết được xây dựng từ chương trình tăng tốc khởi nghiệp toàn cầu phi lợi nhuận có tên là Creative Destruction Lab (CDL). Các tác giả tin rằng bộ dữ liệu này sẽ mở ra những cơ hội nghiên cứu chưa từng có để trả lời các câu hỏi hóc búa về quá trình hình thành và phát triển của các startup công nghệ cao.

Giai đoạn hình thành ban đầu của các startup là giai đoạn quan trọng nhất, nơi các quyết định có thể định hình toàn bộ quỹ đạo thành công của doanh nghiệp. Tuy nhiên, đây cũng là giai đoạn khó quan sát và thu thập dữ liệu một cách có hệ thống nhất. Các chương trình hỗ trợ startup như CDL cung cấp “cửa sổ đặc biệt” để nhìn vào quá trình này, vì họ thu thập các hồ sơ chi tiết và có cấu trúc về sự phát triển của doanh nghiệp ở giai đoạn đầu.

CDL là chương trình cố vấn (mentoring) phi lợi nhuận toàn cầu dành cho các startup công nghệ cao giai đoạn đầu.

• Sứ mệnh: Sứ mệnh đã nêu của chương trình là “tăng cường thương mại hóa khoa học vì sự tốt đẹp hơn của nhân loại” bằng cách giải quyết cái mà họ gọi là “sự thất bại của thị trường trong việc phán đoán (failure in the market for judgment)”.
• Triết lý cốt lõi: Chương trình hoạt động dựa trên giả thuyết rằng sự phân bổ không đồng đều về “khả năng phán đoán kinh doanh” là nguyên nhân chính dẫn đến sự chênh lệch về tỷ lệ thành công của các doanh nhân.
• Cách hoạt động: CDL tổ chức các buổi họp định kỳ 8 tuần một lần, nơi các nhà sáng lập trình bày các mục tiêu kinh doanh có thể đo lường được và nhận phản hồi từ một nhóm các cố vấn giàu kinh nghiệm (là các doanh nhân thành đạt, nhà đầu tư mạo hiểm, v.v.). Các startup không nhận được cam kết hỗ trợ từ cố vấn sẽ bị loại khỏi chương trình.

Các tác giả nhấn mạnh rằng bộ dữ liệu mà họ xây dựng từ CDL có “ba đặc điểm quan trọng để tiến hành nghiên cứu thực nghiệm nghiêm ngặt” Quy mô Lớn và Dài hạn: “Mẫu lớn, kéo dài nhiều năm bao gồm khoảng 15.000 ứng viên, 9.000 nhà sáng lập trong các startup được nhận, và gần 2.000 cố vấn.” Quy mô này cho phép các nhà nghiên cứu thực hiện các phân tích thống kê mạnh mẽ và đáng tin cậy. Cấu trúc Dữ liệu Sâu và Đa dạng (Được thiết kế cho nghiên cứu ngay từ đầu): Đây là điểm độc đáo nhất. “CDL đã nhận ra giá trị học thuật ngay từ đầu và đã xây dựng một hệ thống CNTT doanh nghiệp liên kết các đặc điểm cấp độ doanh nghiệp, các hồ sơ có cấu trúc theo chiều dọc về sự phát triển và hoạt động của công ty, và các bản ghi chép nguyên văn không cấu trúc của các cuộc thảo luận giữa cố vấn và nhà sáng lập.” Điều này có nghĩa là dữ liệu không chỉ là các con số khô khan, mà còn bao gồm cả các bản ghi chép chi tiết các cuộc đối thoại, cho phép các nhà nghiên cứu hiểu được “lời khuyên” được đưa ra như thế nào và tác động ra sao. Phạm vi Công nghệ Rộng: “Dữ liệu bao gồm 27 lĩnh vực công nghệ như trị liệu (therapeutics) và tính toán lượng tử (quantum computing).” Sự đa dạng này cho phép so sánh và nghiên cứu trên nhiều ngành công nghệ khác nhau.

Bài nghiên cứu mô tả rất chi tiết các loại dữ liệu được thu thập, có thể được chia thành các giai đoạn:

• Trước Chương trình (Từ đơn đăng ký):
  • Thông tin về nhà sáng lập (nhân khẩu học, học vấn, kinh nghiệm).
  • Thông tin về startup (mô tả sản phẩm, thị trường, doanh thu, nguồn vốn, công nghệ cốt lõi, chiến lược sở hữu trí tuệ).
• Trong Chương trình (Từ các buổi họp):
  • Cập nhật tiến độ: Các “hồ sơ” (dossiers) được cập nhật sau mỗi 8 tuần, ghi lại tiến độ thực hiện các mục tiêu đã đề ra.
  • Quyết định cố vấn: Ghi lại việc các cố vấn “giơ tay” (hand raises) cam kết hỗ trợ startup nào.
  • Bản ghi chép Nguyên văn (Transcripts): Ghi lại từng lời nhận xét, lời khuyên từ các cố vấn trong các buổi họp lớn. Đây là nguồn dữ liệu “vàng” để phân tích nội dung của lời khuyên.
• Sau Chương trình (Dữ liệu thị trường):
  • Các vòng gọi vốn: Theo dõi chi tiết các vòng gọi vốn thành công của các startup cựu thành viên, bao gồm số tiền huy động, định giá, nhà đầu tư, v.v.

Bài viết kết luận bằng cách nhấn mạnh rằng bộ dữ liệu này mở ra cơ hội để giải quyết các câu hỏi mà trước đây rất khó trả lời do thiếu dữ liệu, ví dụ như:

• Tác động nhân quả của việc cố vấn lên sự thành công của startup.
• Bản chất và sự cung cấp lời khuyên khởi nghiệp.
• Các yếu tố quyết định trong việc cấp vốn đầu tư mạo hiểm giai đoạn đầu.
• Quá trình thương mại hóa công nghệ từ các viện nghiên cứu

• Using computer vision to measure design similarity: An application to design rights – ScienceDirect : Bài này Ngẫm thấy rất liên quan và có nhiều lợi ích cho cả nghiên cứu khoa học và policy. (1) Nghiên cứu khoa học, như tác giả nói dưới đây, chủ yếu tập trung vào text analysis, hơn là image analysis do hạn chế về công cụ, đó là lý do nghiên cứu về thiết kế mở ra mặt mới trong nghiên cứu khoa học về innovation. (2) Về policy, mới đây ở Việt Nam, cũng đang nhấn mạnh sở hữu trí tuệ (xem mục Thương hiệu Việt trong bài tổng hợp này). Vì vậy, insight của bài báo: “Các nhà hoạch định chính sách cần nhận ra rằng “quyền kiểu dáng công nghiệp” không phải là một khái niệm đồng nhất và các chính sách cần được điều chỉnh cho phù hợp” cũng đáng lưu tâm.

Trong môi trường cạnh tranh hiện nay, các công ty ngày càng dựa vào thiết kế để tạo sự khác biệt, thu hút người tiêu dùng và xây dựng thương hiệu. Do đó, việc bảo hộ các thiết kế này thông qua quyền kiểu dáng công nghiệp trở nên cực kỳ quan trọng. Trong khi có vô số nghiên cứu về bằng sáng chế (bảo hộ công nghệ/chức năng) nhờ vào các tiến bộ trong phân tích văn bản (text analysis), thì nghiên cứu về quyền kiểu dáng công nghiệp lại bị tụt hậu.

Nguyên nhân của sự tụt hậu này là do bản chất của đối tượng được bảo hộ. “Trái ngược với quyền bằng sáng chế, nơi một phát minh được bảo hộ bằng các mô tả văn bản, quyền kiểu dáng công nghiệp chỉ được bảo hộ bằng hình ảnh… Yêu cầu đối với một thiết kế chỉ xuất phát duy nhất từ vẻ ngoài của nó.”
Việc xử lý và so sánh hàng trăm nghìn hình ảnh một cách tự động và đáng tin cậy là một thách thức kỹ thuật lớn hơn nhiều so với việc phân tích văn bản.

Để giải quyết thách thức trên, nghiên cứu này đã thực hiện hai đóng góp chính:

• Nguồn dữ liệu: Họ đã trích xuất và chuẩn hóa 716.168 hình ảnh thiết kế độc nhất từ các bằng độc quyền kiểu dáng công nghiệp của Hoa Kỳ (US design patents) trong giai đoạn 1976–2023.
• Công cụ đo lường: Họ đã điều chỉnh Chỉ số Tương đồng Cấu trúc (Structural Similarity Index Measure – SSIM), một thuật toán thị giác máy tính phổ biến, để định lượng sự tương đồng giữa các hình ảnh thiết kế. Phương pháp này được cho là phù hợp vì nó bắt chước cách con người cảm nhận sự tương đồng về mặt thị giác.
• Quy trình xác thực (Validation): Đây là bước quan trọng để chứng minh rằng thước đo của họ là đáng tin cậy. Họ đã thực hiện ba bài kiểm tra:
  • Xác thực tương quan: Thước đo cho thấy mối tương quan dương như kỳ vọng: các thiết kế từ cùng một công ty, cùng một nhà thiết kế, hoặc có trích dẫn lẫn nhau thì có độ tương đồng cao hơn.
  • Xác thực dự báo: Các thiết kế có độ tương đồng thấp hơn so với các thiết kế trước đó (tức là nguyên bản hơn) có nhiều khả năng giành được các giải thưởng thiết kế uy tín (như giải iF Design Award).
  • Xác thực qua con người: Thước đo SSIM có mối tương quan dương và mạnh mẽ với cách mà những người quan sát thực tế (được thuê qua nền tảng online) đánh giá sự tương đồng giữa các cặp thiết kế.

Sau khi có trong tay công cụ đo lường đáng tin cậy, các tác giả đã áp dụng nó để kiểm chứng một giả thuyết đã tồn tại nhưng chưa bao giờ được kiểm tra thực nghiệm trên quy mô lớn.

• Giả thuyết: Mối quan hệ giữa mật độ tương đồng trong một không gian thiết kế (design space’s similarity density) và tỷ lệ xảy ra tranh chấp pháp lý (litigation) có dạng hình chữ U ngược (inverted U-shape).
• Giải thích giả thuyết:
  • Khi các thiết kế trong một ngành rất khác biệt (mật độ tương đồng thấp), phạm vi bảo hộ rõ ràng, các công ty ít có lý do để kiện tụng.
  • Khi các thiết kế trong một ngành rất giống nhau (mật độ tương đồng cao), phạm vi bảo hộ lại trở nên rất hẹp (chỉ chống lại sao chép y hệt), và các tranh chấp cũng dễ dàng được giải quyết mà không cần ra tòa.
  • Chỉ khi các thiết kế ở mức độ tương đồng vừa phải, sự không chắc chắn về phạm vi bảo hộ là cao nhất, và đây là lúc các công ty có nhiều khả năng sử dụng kiện tụng để bảo vệ quyền lợi của mình nhất.
• Kết quả:“Phân tích thực nghiệm của chúng tôi cho thấy rằng mối quan hệ giữa DSSD (mật độ tương đồng không gian thiết kế) và kiện tụng thực sự thể hiện một hình chữ U ngược.” (Trang 2)
  Đây là bằng chứng thực nghiệm đầu tiên trên quy mô lớn xác nhận giả thuyết này.

Bằng cách cung cấp một công cụ đo lường đã được xác thực và công khai mã nguồn cũng như dữ liệu, các tác giả hy vọng sẽ thúc đẩy một làn sóng nghiên cứu mới về quyền kiểu dáng công nghiệp.”Thước đo tương đồng quyền kiểu dáng công nghiệp của chúng tôi sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho việc khám phá các câu hỏi nghiên cứu mới trong các lĩnh vực về quyền kiểu dáng công nghiệp, đổi mới và chiến lược.” Kết quả nghiên cứu cho thấy bối cảnh ngành (mức độ tương đồng của các thiết kế) là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chiến lược kiện tụng của doanh nghiệp. Các nhà hoạch định chính sách cần nhận ra rằng “quyền kiểu dáng công nghiệp” không phải là một khái niệm đồng nhất và các chính sách cần được điều chỉnh cho phù hợp.