Xây dựng mô hình mạng lưới phân tích đường bao dữ liệu để đo lường và phân tích hiệu quả hoạt động của ngành ngân hàng Việt Nam
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
XÂY DỰNG MÔ HÌNH MẠNG LƯỚI PHÂN TÍCH ĐƯỜNG BAO DỮ LIỆU
ĐỂ ĐO LƯỜNG VÀ PHÂN TÍCH HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG
CỦA NGÀNH NGÂN HÀNG VIỆT NAM
MODELLING NETWORK DATA ENVELOPMENT ANALYSIS TO EVALUATE AND
ANALYSIS THE EFFICIENCY OF VIETNAM BANKING INDUSTRY
Ngày nhận bài: 15/12/2020
Ngày chấp nhận đăng: 28/12/2020
Phùng Mạnh Trung
TÓM TẮT
Việc đo lường hiệu quả hoạt động của ngành ngân hàng ở Việt Nam vẫn luôn là một chủ đều hết
sức quan trọng, thu hút rất nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu và quản lý. Nghiên cứu
này phát triển một Mô hình Phân tích Đường Bao Dữ Liệu Mạng Lưới Hai Giai Đoạn để đánh giá
hiệu quả của 29 NHTM hoạt động ở Việt Nam trong giai đoạn 2016 – 2018. Phân tích kết quả tính
toán đã chỉ ra “sức mạnh phân biệt” của mô hình so với mô hình đánh giá truyền thống. Tác giả
cũng đưa ra một số đề xuất mang tính tham khảo cho các nhà quản lý nhằm mục đích nâng cao
hiệu quả hoạt động cho ngành ngân hàng Việt Nam.
Từ khóa: phân tích đường bao dữ liệu; đo lường hiệu quả; mạng lưới hai giai đoạn; hoạt động
ngân hàng.
ABSTRACT
Measuring the performance of Vietnam banking industry has been continuously considered as a
crucial topic that attracted many concerns of researchers and policy-managers. This research
develops a Two-stages Network DEA to evaluate the efficiency of 29 commercial banks in Vietnam
from 2016 – 2018. The results reveal the “discriminating power” of the proposed model in
comparison with traditional DEA models. Furthermore, the author also proposes some oriented
suggestions to help policy-managers in order to enhance the efficiency of Vietnam banking
industry.
Keywords: data envelopment analysis; measuring efficiency; two-stages network; banking
industry.
của Thủ tướng Chính phủ, phê duyệt đề án
1. Giới thiệu
“Cơ cấu lại hệ thống các tổ chức tín dụng gắn
Tốc độ toàn cầu hóa và tự do hóa thương
với xử lý nợ xấu giai đoạn 2016 - 2020” và
mại nhanh chóng trong những năm vừa qua
Quyết định số 1731/QĐ-NHNN ngày
đã tạo ra nhiều thay đổi về môi trường kinh
31/8/2018 của Thống đốc NHNN phê duyệt
doanh tại Việt Nam. Hội nhập kinh tế quốc tế
kế hoạch hành động của ngành Ngân hàng
tạo điều kiện cho quốc gia phát triển, tuy
hướng đến sự phát triển bền vững. Kết quả
nhiên điều này cũng khiến cạnh tranh trong
của các chính sách trên là hàng loạt các
các lĩnh vực kinh tế trở nên gay gắt hơn và tài
thương vụ sáp nhập, hợp nhất, mua lại
chính ngân hàng cũng không phải ngoại lệ.
(M&A) trong hệ thống NHTM đã diễn ra từ
Trong nỗ lực nhằm nâng cao năng lực cạnh
năm 2011 đến nay. Mặc dù vậy, vấn đề hiệu
tranh cho ngành ngân hàng Việt Nam, Ngân
quả của các NHTM sau M&A như thế nào,
hàng Nhà nước (NHNN) đã chủ trương tái cơ
cấu bộ máy ngân hàng thương mại (NHTM),
minh chứng là sự ra đời các chính sách như
Phùng Mạnh Trung, Trường Đại học Hàng hải
Quyết định 1058/QĐ-TTg ngày 19/07/2017
Việt Nam
46
TẠP CHÍ KHOA HỌC KINH TẾ - SỐ 8(04) - 2020
liệu sau khi tái cơ cấu, hiệu quả hoạt động
các yếu điểm tồn tại trong nội bộ hệ thống
kinh doanh của các ngân hàng này có vững
vàng hơn hay đơn giản chỉ là phép toán cộng
của các ngân hàng yếu kém? Do vậy, việc
đánh giá hiệu quả hoạt động của các NHTM
Việt Nam sau giai đoạn tái cấu trúc 2011-
2015 là hết sức cần thiết nhằm tổng kết những
thành tích đạt được cũng như những hạn chế
của công cuộc tái cơ cấu hệ thống NHTM.
(Ebrahimnejad và Ziari, 2019).
Hình 1: Hoạt động của các NHTM
Xuất phát từ những phân tích trên, yêu
cầu đặt ra đòi hỏi sự cần thiết xây dựng một
mô hình thực tế để đánh giá hiệu quả toàn
diện cho ngành ngân hàng. Do đó, nghiên
cứu này sẽ phát triển mô hình DEA cổ điển
trở thành mô hình mạng lưới DEA (NDEA)
với định hướng đánh giá hiệu quả cho các
NHTM tại Việt Nam (Hình 1). Trong mô
hình này, chu trình hoạt động của các ngân
hàng được chia thành hai giai đoạn (stage),
được là “tạo lập vốn” (capital organization)
và “phân phối vốn” (capital allocation). Ở
giai đoạn A, ngân hàng sẽ sử dụng các tài
nguyên là lao động (labor) và vốn (capital)
để tạo ra sản phẩm “tiền gửi” (deposits). Tiếp
theo đó, tiền gửi sẽ là nhân tố chính để tạo ra
các sản phẩm cuối cùng của hệ thống là cho
vay (loans), đầu tư (investment), và dịch vụ
(service fees). Ưu điểm lớn nhất của mô hình
này không những có thể đánh giá và xếp
hạng hiệu quả tổng thể, mà quan trọng hơn,
hiệu quả và mức quan trọng của các giai
đoạn trong chu trình hoạt động cũng được
đem ra mổ xẻ, phân tích. Từ đó, giúp các nhà
nghiên cứu, hoạch định chính sách có cái
nhìn chi tiết hơn những kết quả cũng như hạn
chế của ngành Ngân hàng Việt Nam sau giai
đoạn M&A.
Có hai phương pháp đánh giá và xếp hạng
hiệu quả hoạt động phổ biến nhất hiện này:
(1) Phân tích biên ngẫu nhiên SFA (đề xuất
bởi Aigner et al., 1977) và (2) Phân tích
đường bao dữ liệu DEA do Charnes et al.
(1978) công bố. Giữa hai phương pháp trên,
DEA được rất nhiều các chuyên gia và nhà
nghiên cứu sử dụng bởi lẽ phương pháp này
dựa trên việc ứng dụng bài toán tối ưu hóa
trên cơ sở đặc điểm hóa mối quan hệ giữa các
yếu tố đầu ra và đầu vào của chu trình sản
xuất. Đặc điểm này dễ dàng được chấp nhận
hơn việc bắt buộc giả định một mô hình kinh
tế (ví dụ mô hình sản xuất Cobb-Douglas)
như yêu cầu của phương pháp SFA. Tuy
nhiên, mô hình DEA cổ điển không quan tâm
đến diễn biến xảy ra trong quy trình sản xuất
mà coi nó như một “hộp đen - black box”. Do
không quan sát được những thực tế xảy ra
bên trong “hộp đen” này, chúng ta sẽ bị hạn
chế tầm nhìn trong việc xác định các yếu tố
phi hiệu quả, dẫn đến những đánh giá sai lầm.
Đặc biệt hơn khi ngân hàng là những tổ chức
tài chính trung gian, việc tạo lập và phân phối
nguồn tài chính, nếu không được đánh giá
một cách thích đáng, sẽ làm méo mó kết quả
nghiên cứu.
2. Tổng quan nghiên cứu và phương pháp
nghiên cứu
Quan trọng hơn cả, điểm yếu lớn nhất của
mô hình DEA cổ điển trong quá trình đánh
giá hiệu quả của các đơn vị, đó là nó tạo ra
quá nhiều “điểm hiệu quả tối đa” (unique
efficiency score). Điều này gây khó khăn cho
các nhà quản lý trong công tác xếp hạng hiệu
quả giữa các ngân hàng cũng như phân tích
2.1. Tổng quan nghiên cứu hiệu quả
ngân hàng
Nghiên cứu về hiệu quả hoạt động của
ngân hàng đã xuất hiện gần như đồng thời
với sự ra đời của lý thuyết hiệu quả. Về cơ
bản, dựa theo phương pháp nghiên cứu, có
47
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
thể chia nghiên cứu hiệu quả hoạt động ngân
Việc đánh giá hiệu quả theo phương pháp
DEA bỏ qua các trung gian trong chu trình
sản xuất sẽ rất dễ dẫn đến hiện tượng “đánh
giá quá cao” (Kao và Huang, 2008) bởi lẽ
tính phi hiệu quả của các giai đoạn sản xuất
sẽ “bào mòn” hiệu quả hệ thống. Do đó,
nhiều nhà nghiên cứu đã đề xuất việc sử
dụng các mô hình mạng lưới DEA khác nhau
để đánh giá hiệu quả cho các đơn vị kinh tế.
Thực tế, trên thế giới đã có một số nghiên
cứu ở các nước sử dụng mô hình mạng lưới
DEA để đánh giá hiệu quả của ngành ngân
hàng. Tùy thuộc vào từng góc độ xem xét,
các mô hình hoạt động đánh giá cũng có thể
không giống nhau. Chẳng hạn Seiford và Zhu
(1999) tập trung vào hiệu quả “hình ảnh” của
các ngân hàng trên thị trường chứng khoán
chia hoạt động ngân hàng thành 2 giai đoạn
là “tạo lợi nhuận” (profitability) và “tạo thị
trường” (marketability) của 55 ngân hàng
thương mại hàng đầu ở Mỹ. Zhou et al.
(2018) lại sử dụng mô hình mạng lưới động
DEA để chia hoạt động của các ngân hàng
Trung Quốc thành ba giai đoạn “tổ chức
vốn” (capital organization), “phân phối vốn”
(capital allocation), và “tạo lợi nhuận”
(profitability). Thú vị hơn, có những nghiên
cứu (ví dụ Phung et al. 2020) lại đi vào mổ
xẻ một cách chi tiết chu trình hoạt động kinh
doanh của ngân hàng để đề xuất mô hình hỗn
hợp dạng chuỗi và song song các giai đoạn
để phù hợp nhất với một số ngân hàng cụ thể.
hàng thành hai loại chính là Phân tích biên
ngẫu nhiên (SFA) và Phân tích đường bao dữ
liệu (DEA).
Việc sử dụng phương pháp SFA, không
những có thể tìm ra điểm hiệu quả của các
ngân hàng, mà còn giúp nhà nghiên cứu
khám phá những tác nhân tác động đến điểm
hiệu quả này. Phung et al. (2018) đã so sánh
và tìm ra sự ảnh hưởng của cấu trúc vốn đến
hiệu quả hoạt động của ngành ngân hàng
Việt Nam và Trung Quốc. Mối quan hệ này
sau đó được phân tích dưới góc nhìn chính trị
để hiểu rõ về động cơ của các tác nhân phi
hiệu quả. Phan và Daly (2014) tập trung tìm
hiểu mối quan hệ giữa hiệu quả chi phí và
các loại rủi ro trong ngành ngân hàng và phát
hiện ra các ngân hàng Việt Nam đang đối
diện với rủi ro cao trong điều kiện lạm phát
gia tăng dẫn đến suy giảm hiệu quả chi phí.
Các nghiên cứu sử dụng phương pháp SFA
có đặc điểm chung là đơn giản hóa (giả định
sẵn hàm sản xuất) chu trình hoạt động của
ngân hàng.
Phương pháp DEA, thay vào đó, tập trung
vào việc xây dựng thuật toán tính toán điểm
hiệu quả tương đối của các ngân hàng dựa
trên việc mô hình hóa hoạt động trung gian
tài chính. Hầu hết các nghiên cứu về hiệu quả
hoạt động của ngành ngân hàng Việt Nam
đều sử dụng phương pháp DEA truyền thống,
theo đó, chỉ xét đến các biến đầu vào và đầu
ra cuối cùng, bỏ qua diễn biến bên trong của
chu trình sản xuất. Chẳng hạn, Nguyễn Phúc
Quý Thạnh (2019) bằng việc sử dụng bài
toán tối đa hiệu quả đã tính toán và kết luận
hiệu quả bình quân 2007-2018 của các ngân
hàng thương mại Việt nam đạt 86%. Tương
tự Phan Thị Thu Hà và Nguyễn Hoàng
Phong (2018) đã kết luận, hiệu quả chi phí
của các ngân hàng thương mại Việt Nam đạt
74% tính theo phương pháp DEA và 93%
tính theo phương pháp SFA.
Rõ ràng, việc nghiên cứu hiệu quả của các
ngân hàng theo mạng lưới DEA thể hiện
những ưu điểm vượt trội so với phương pháp
DEA truyền thống. Tuy nhiên, ở Việt Nam,
chưa có nghiên cứu nào sử dụng mô hình này
để đánh giá hiệu quả cho ngàng ngân hàng.
Xuất phát từ đó, nghiên cứu sẽ phát triển mô
hình mạng lưới hai giai đoạn DEA (two-
stage NDEA) để đánh giá hiệu quả cho các
ngân hàng ở Việt Nam
48
TẠP CHÍ KHOA HỌC KINH TẾ - SỐ 8(04) - 2020
2.2.2. Xây dựng lời giải cho mô hình mạng
lưới hai giai đoạn (two-stage network DEA)
2.2. Phương pháp nghiên cứu
2.2.1. Mô hình DEA cổ điển
Xuất phát từ mô hình hoạt động tài chính
trung gian của các ngân hàng thương mại, tác
giả trước hết khái quát hóa mạng lưới sản
xuất hai gian đoạn (two-stage network
production) như Hình 2 bên dưới.
DEA liên quan đến việc sử dụng các
phương pháp lập trình tuyến tính để xây
dựng một bề mặt không thông số (hoặc biên
giới) trên dữ liệu. Các biện pháp hiệu quả sau
đó được tính tương đối với bề mặt này.
Charnes et al. (1978) đã đề xuất một mô hình
có định hướng đầu vào và giả định các tổng
thể không đổi theo tỷ lệ (CRS). Mô hình này
đã được Banker et al. (1984) phát triển với
giả thiết hiệu quả thay đổi theo quy mô
(BCC). Theo mô hình này, hiệu quả của một
đơn vị đưa ra quyết định (DMU) được xác
định như sau:
Hình 2: Mạng lưới hai giai đoạn
Giả sử có một tập hợp gồm n DMU hoạt
động theo mô hình trên được đánh giá hiệu
quả, DMU = {DMUj ; j=1, 2,...,n}; mỗi
DMU có I biến đầu vào (inputs), tập biến đầu
vào là X x , x ,..., x ; các biến đầu vào
j
1 j
2 j
Ij
này sẽ cùng tham gia để sản xuất ra D biến
trung gian (intermediates – vừa là đầu ra của
Stage A vừa là đầu vào của Stage B), tập
Trong đó R, I là số lượng các biến đầu ra
biến trung gian là Z z , z ,..., z ; R là
j
1 j
2 j
Dj
và đầu vào;
và
Y y , y ,..., y
Rj
j
1 j
2 j
số lượng sản phẩm đầu ra cuối cùng
(outputs) của chu trình, tập biến đầu ra là
là tập hợp các biến
X x , x ,..., x
Ij
j
1 j
2 j
đầu ra và đầu vào tương ứng của chu trình
sản xuất; ur và vi là các hệ số nhân cần xác
.
Y y , y ,..., y
j
1 j
2 j
Rj
Để xác định hiệu quả tổng thể của mô
định để tối đa hóa hàm mục tiêu; là một
hình này, đầu tiên, chúng ta cần xác định
hiệu quả của từng giai đoạn (stage) dựa trên
giả định không có mối liên hệ nào giữa hai
giai đoạn. Hiệu quả của stage A tính theo mô
hình BCC định hướng đầu vào được thể hiện
thông qua bài toán tối đa hóa sau như sau.
hằng số tự do để xác định sự biến đổi của
hiệu quả theo quy mô.
Bài toán này tương ứng với việc tìm giá
trị cho u và v, tương ứng với đó, hiệu quả của
đơn vị thứ i sẽ được tối đa hóa, với các ràng
buộc là rất cả các đại lượng hiệu quả này sẽ
nhỏ hơn hoặc bằng 1. Tuy nhiên bởi lẽ bài
toán tối ưu này có vô hạn đáp án, chúng ta có
thể biến đổi tương đương để chuyển về dạng
bài toán tối đa hóa tuyến tính sau:
D
d zd 0 A
d 1
0A* Max
(3)
I
vi xi0
i1
D
I
s.t.
z A
vi xij j
d 1
i1
d
d 0
d ,vi ; A free
Tương tự như vậy, hiệu quả của stage B
sẽ được tính toán như sau:
49
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
R
Để đưa bài toán này về dạng tuyến tính,
ur yr0 B
r1
0B* Max
s.t.
(4)
áp dụng phương pháp biến đổi của Charnes
và Cooper (1962), chúng ta có thể
chuyển về dạng sau:
D
d zd 0
d 1
R
D
ur yrj B
d zd 0 j
r1
d 1
D
R
0AB* Max
d zd 0
ur yr0 A B
d ,ur ;
B free
Trong đó ngoại trừ biến đầu vào Xj và
biến đầu ra Yj như đã đề cập ở mô Hình 1, tác
giả giả định thêm có D biến trung gian
d 1
r1
(8)
D
I
s.t.
d zd 0
vi xi0 1
d 1
i1
D
I
d zdj A
vi xij
j
để kết nối giữa hai
Z z , z ,..., y
Dj
d 1
i1
j
1 j
2 j
R
D
ur yrj B
d zdj j
d 1
giai đoạn. Dựa theo mô hình “gia tăng” của
Chen et al. (2010), mối quan hệ giữa hiệu
quả của hai giai đoạn trên với hiệu quả tổng
thể của hệ thống được thể hiện dưới dạng
trung bình trọng số của hiệu quả stage A và
r1
vi ,ur ,d
; ,
A B free
Sau khi tìm lời giải cho bài toán tối ưu
(8), chúng ta có thể thay các giá trị trọng số
tối ưu vào (3), (4), (5) và (6) để tìm ra hiệu
quả và “mức đóng góp quan trọng” cho các
stage A và B.
hiệu
quả
stage
B.
Cụ
thể
0AB wA0A wB0B trong đó wA và wB là
các trọng số thể hiện “mức độ quan trọng
tương đối” của các giai đoạn và
3. Thực nghiệm mô hình – Hiệu quả của
ngành ngân hàng Việt Nam
. Hai trọng số này được xác định
wA wB 1
3.1. Lựa chọn biến nghiên cứu
bằng tỷ lệ giữa tài nguyên sử dụng cho giai
đoạn tương ứng với tổng các yếu tố đầu vào
của cả hai giai đoạn. Cụ thể:
Nghiên cứu về hoạt động của ngân hàng
chứng kiến hai cách tiếp cận cổ điển chính.
“Cách tiếp cận sản xuất” (production
approach) do Benston (1965) đề xuất cho
rằng ngân hàng sử dụng hai nguồn lực chính
là lao động và vốn (không bao gồm tiền gửi)
để sản xuất ra các sản phẩm là các loại tiền
gửi, tiền cho vay và dịch vụ. Trong khi đó
“cách tiếp cận trung gian” (intermediate
approach) do Sealey và Lindley (1977) lại
giải thích rằng mục đích chính của các ngân
hàng thương mại là tạo ra các khoản cho vay
và dịch vụ dựa trên việc sử dụng vốn (bao
gồm cả tiền gửi) và lao động. Việc lựa chọn
cách tiếp cận nào trong hai cách tiếp cận trên
vẫn là một tranh cãi chưa thể kết thúc trong
nghiên cứu về hoạt động của ngân hàng.
Boďa và Piklová (2018) đã chỉ ra rằng việc
lựa chọn cách thức tiếp cận, thực sự có ảnh
hưởng đến kết quả nghiên cứu hiệu quả ngân
hàng, và cùng với rất nhiều nghiên cứu khác
(chẳng hạn (Ví dụ Huang et al., 2017; Phung
I
vi xi0
i1
wA
wB
(5)
(6)
I
D
v x
d zd 0
i1
d 1
i
i0
D
d zd 0
d 1
I
D
v x
d zd 0
d 1
i1
i
i0
Từ đó, hiệu quả của hệ thống được xác
định theo bài toán như sau:
D
R
z
ur yr0 A B
d 1
r1
d
d 0
0AB* Max
D
I
z
d 1
vi xi0
i1
d
d 0
(7)
D
I
s.t.
z A
vi xij
j
d 1
i1
d
dj
R
D
u y B
d zdj j
r1
d 1
r
rj
vi ,ur ,d ; A, B free
50
TẠP CHÍ KHOA HỌC KINH TẾ - SỐ 8(04) - 2020
et al., 2020), đã chỉ ra cách thức an toàn nhất
Thống kê mô tả ở Bảng 1 cho thấy các
ngân hàng Việt Nam có sự chênh lệch khá
lớn về quy mô kinh doanh. Ví dụ, chênh lệch
giữa số vốn của ngân hàng lớn nhất (BIDV)
so với ngân hàng nhỏ nhất (NCB) lên tới 21
lần, trong khi đó, ngân hàng có tổng khoản
thu phí dịch vụ lớn nhất gấp đến hơn 600 lần
so với thu nhập tương ứng của ngân hàng
nhỏ nhất. Không những vậy, giá trị độ lệch
tiêu chuẩn của tất cả các biến cũng khẳng
định sự phân bố không đồng đều của các yếu
tố sản xuất trong ngành ngân hàng Việt Nam.
để trung hòa hai luồng quan điểm trên là tách
chu trình hoạt động của ngân hàng thành hai
giai đoạn và coi tiền gửi như một sản phẩm
trung gian giữa hai giai đoạn đó.
Xuất phát từ phân tích trên, trong phần
thực nghiệm này, tác giả sử dụng biến đầu
vào là lao động (labor) và vốn (capital), sản
phẩm đầu ra cuối cùng của chu trình sản xuất
là các khoản cho vay (loans), các khoản đầu
tư (investments) và phí dịch vụ (service
fees). Do tính chất lưỡng tính của tiền gửi
(deposits) như đã giải thích bên trên, tác giả
sẽ sử dụng biến này như sản phẩm trung
gian, cụ thể, nó vừa là sản phẩm đầu ra của
giai đoạn A, vừa là “nguyên liệu” đầu vào
cho giai đoạn B.
3.2. Hiệu quả hoạt động của các ngân hàng
Kết quả tính toán hiệu quả hoạt động của
các NHTM ở Việt Nam được thể hiện thông
qua Bảng 2. Trong bảng này, hiệu quả của hệ
thống sẽ được xác định trước. Tiếp theo, hiệu
quả và trọng số (mức đóng góp quan trọng
tương đối) của giai đoạn A và giai đoạn B
cũng được xác định lần lượt. Tất cả các điểm
hiệu quả đều được xếp hạng theo thứ tự từ
lớn đến bé.
Số liệu về các biến sử dụng được tác giả
trích xuất từ nguồn tổng hợp của Công ty cổ
phần Dữ liệu Kinh tế Việt Nam bao gồm 30
ngân hàng công khai dữ liệu báo cáo tài
chính trên các Sở giao dịch. Trong số 30
ngân hàng trên, do số liệu của Ngân hàng
Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt
nam không đầy đủ qua các năm nghiên cứu
nên tác giả đã loại ra khỏi mẫu. Dựa vào các
nghiên cứu trước đây (Sealey và Lindley,
1977; Benston, 1965), tác giả định nghĩa
“vốn” là vốn chủ sở hữu và các khoản nghĩa
vụ (sau khi đã trừ đi tiền gửi). Các khoản
“cho vay” là dư nợ cho vay khách hàng tại
thời điểm cuối năm được lấy trên Bảng cân
đối kế toán. Biến “phí dịch vụ” được xác
định là chênh lệch giữa thu nhập và chi phí
tất cả các hoạt động dịch vụ lấy từ báo cáo
Kết quả hoạt động kinh doanh.
Bảng 2. Hiệu quả hoạt động của các NHTM
Việt Nam qua các năm
Mean Min Max Std.
Stage A
Stage B
0.62
0.85
0.10 1.00
0.43 1.00
0.27
0.19
2016
2017
2018
System
Stage A
Stage B
System
Stage A
0.69
0.49
0.92
0.53
0.61
0.14 1.00
0.04 0.99
0.48 1.00
0.07 0.99
0.06 1.00
0.21
0.31
0.14
0.29
0.26
Stage B
System
0.82
0.68
0.82 1.00
0.36 1.00
0.22
0.20
Bảng 1. Thống kê mô tả các biến lựa chọn
Có thể nhận, hiệu quả bình quân của
ngành ngân hàng Việt Nam không được đánh
giá cao. Cụ thể, trong năm giá trị trung bình
của hiệu quả hệ thống chỉ đạt 0.68 điểm
trong khi đó, hiệu quả của giai đoạn A và
giai đoạn B đạt tương ứng 0.61 và 0.82 điểm.
Đáng chú ý, có hai ngân hàng duy nhất nằm
trên đường hiệu quả sản xuất là BID và BVB,
51
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
đặc biệt, cả hai ngân hàng này đều đạt hiệu
luôn luôn nằm dưới hai mô hình black-box
truyền thống. Điều này có thể giải thích
thông qua “hiệu ứng ma sát” (Phung et al.
2020), theo đó, nếu càng chia nhỏ hệ thống
sản xuất thành nhiều giai đoạn, hiệu quả tổng
thể tính toán sẽ càng giảm sút do sự phân
tách kỹ lưỡng ở hiệu quả các giai đoạn. Hơn
nữa, sự biến thiên của hiệu quả trong mô
hình mà cho dù tiền gửi được xem như đầu
vào hay đầu ra là không rõ rệt. Trong khi đó,
đánh giá hiệu quả các ngân hàng sử dụng mô
hình tác giả đề xuất thể hiện sự thay đổi rất
đáng kể trong giai đoạn 2016-2018.
quả tối đa ở cả hai giai đoạn. Đứng cuối bảng
xếp hạng là ngân hàng VPB khi chỉ đạt 0.36
điểm hiệu quả và cá biệt hiệu quả của giai
đoạn B chỉ đạt 0.19 điểm.
Xem xét hiệu quả và trọng số (mức độ
quan trọng tương đối) của các giai đoạn, kết
quả nghiên cứu cũng chỉ ra một số điểm đáng
chú ý. Thứ nhất, đối với các ngân hàng Việt
Nam, giai đoạn A (tạo lập vốn) được đánh
giá có trọng số cao hơn rất nhiều so với giai
đoạn B (phân phối vốn) với tỷ lệ trung bình
cụ thể là 72:28. Tuy nhiên, điều thứ hai, cũng
là một nghịch lý đáng chú ý, hiệu quả của
giai đoạn A lại thấp hơn giai đoạn B đến 21
điểm % (61% so với 82%). Thứ ba, các ngân
hàng chỉ đạt được đánh giá là có hiệu quả
tuyệt đối khi và chỉ khi ngân hàng đó đạt
hiệu quả tuyệt đối ở cả hai giai đoạn.
Thêm vào đó, việc sử dụng mô hình
black-box truyền thống còn một nhược điểm
rất lớn, đó là điểm hiệu quả đánh giá của rất
nhiều DMU sẽ đạt mức tối đa. Cụ thể theo
kết quả ở Bảng 3, khi sử dụng mô hình cổ
điển coi tiền gửi là đầu vào, số lượng ngân
hàng đạt hiệu quả tối đa qua các năm lần lượt
là 6,7,7. Trong khi đó, nếu coi tiền gửi là đầu
vào số lượng này vẫn khá lớn, lần lượt là
5,4,6. Điều này thực sự gây ra khó khăn
trong việc xếp hạng hiệu quả của các ngân
hàng bởi lẽ không có bất cứ cơ sở nào để xếp
hạng các ngân hàng có cùng điểm hiệu quả
này. Trong khi đó, như đã chỉ ra ở trên, sử
dụng mô hình mạng lưới DEA, chỉ có tối đa
hai ngân hàng đạt 100% hiệu quả hệ thống.
Điều này góp phần củng cố “sức mạnh phân
biệt” (discrimination power) của mô hình mà
tác giả đề xuất.
3.3. Phân tích kết quả và các đề xuất
Để làm nổi bật tác dụng của việc đánh giá
mô hình mạng lưới DEA hai giai đoạn (two-
stage NDEA). Tác giả đã tính toán hiệu quả
của các ngân hàng ở Việt Nam bằng hai mô
hình black-box truyền thống với giả định tiền
gửi là biến đầu vào (deposits as input) và tiền
gửi là biến đầu ra (deposit as output). Kết
quả về sự thay đổi hiệu quả bình quân qua
các năm 2016-2018 được thể hiện thông qua
Hình 3.
Bảng 3. So sánh số lượng ngân hàng đạt
điểm hiệu quả tối đa theo các mô hình
2016
2017
2018
Two-stages NDEA
Deposits as input
Deposits as output
2
6
5
0
7
4
2
7
6
Kết quả đánh giá phân tích còn chỉ ra
nguyên nhân chính dẫn đến hiệu quả yếu
kém trong ngành ngân hàng Việt Nam chủ
yếu xuất phát từ việc khai thác kém các
Hình 3: Hiệu quả theo các mô hình
Có thể thấy rất rõ ràng, hiệu quả của ngân
hàng tính toán theo mô hình mạng lưới DEA
52
TẠP CHÍ KHOA HỌC KINH TẾ - SỐ 8(04) - 2020
nguồn lực tài chính. Thực tế, ngành ngân
4. Kết luận
Nghiên cứu này, dựa trên thực tiễn về
hàng Việt Nam đã làm khá tốt công tác sử
dụng vốn, thể hiện ở hiệu quả giai đoạn B
khá cao (bình quân 3 năm 87%). Tuy nhiên,
với thực trạng khó khăn chung của các nền
kinh tế đang phát triển là thiếu thốn nguồn
lực tài chính dẫn đến hệ quả giai đoạn tạo lập
nguồn vốn chính của ngân hàng – tiền gửi,
đươc xem là giai đoạn quan trọng hàng đầu,
lại có mức hiệu quả khá thấp (bình quân chỉ
đạt 57%). Từ đó, tác giả đề xuất các nhà
quản lý ngân hàng cần xem xét, giải quyết
bài toán huy động vồn một cách hiệu quả
bằng cách mở rộng hơn nữa các kênh huy
động vốn, nâng cao chất lượng dịch vụ, đảm
bảo niềm tin cho người gửi tiền. Hơn nữa,
trọng số và hiệu quả của giai đoạn B cũng ám
chỉ một thực tế, đó là, các ngân hàng Việt
Nam có thể vẫn khá dễ dàng trong công tác
sử dụng nguồn vốn, đặc biệt trong công tác
tín dụng, cho vay và đầu tư. Trong phạm vi
của nghiên cứu này, tác giả chưa nghiên cứu
sâu về ảnh hưởng của các biến đầu ra không
kỳ vọng (ví dụ các khoản nợ xấu), nếu xét
các biến này trong mô hình, kết quả đánh giá
hiệu quả của ngành ngân hàng Việt Nam có
thể sẽ rất khác biệt.
hoạt động kinh doanh của các NHTM Việt
Nam, đã phát triển một mô hình DEA mạng
lưới hai giai đoạn để đánh giá hiệu quả hoạt
động của các ngân hàng này. Phân tích kết
quả tính toán đã chỉ ra “sức mạnh phân biệt”
của mô hình tác giả xây dựng so với mô hình
DEA truyền thống. Điều này giúp các nhà
quản lý có thể dễ dàng đánh giá, phân loại và
xếp hạng hiệu quả của các tổ chức trung gian
tài chính này. Không những vậy, mô hình
còn chỉ ra sự “đóng góp” của các giai đoạn
trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng
vào hiệu quả tổng thể. Từ đó đưa ra một số
gợi ý chính sách cho các nhà quản lý về việc
phân phối nguồn lực cho một cách hợp lý
cho từng giai đoạn.
Trên thực tế, mô hình hoạt động của các
ngân hàng có thể còn phức tạp hơn mô hình
mà tác giả đã đề xuất và luôn thay đổi để phù
hợp với sự vận động của nền kinh tế. Do đó,
việc đi sâu khám phá, xây dựng các mô hình
đánh giá hiệu quả phù hợp với sự tác động
của các yếu tốt khách/chủ quan cũng sẽ là
một hướng đi tốt cho các nghiên cứu sau này.
Lời cảm ơn: Nghiên cứu này được tài trợ bởi Trường Đại học Hàng hải Việt Nam trong đề
tài mã số: DT20-21.86
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Aigner, D., Lovell, C., & Schmidt, P. (1977). Formulation and Estimation of Stochastic
Frontier Production Functions. Journal of Econometrics, 6, 21-37. doi:10.1016/0304-
4076(77)90052-5
Banker, R., Charnes, A., & Copper, W. (1984). Some models for estimating technical and scale
inefficiencies in data envelopment analysis. Management Science, 30(9), 1031-1142.
doi:10.1287/mnsc.30.9.1078
Benston, G. J. (1965). Branch Banking and Economies of Scale. The Journal of Finance, 20(2),
312-331. doi:10.1111/j.1540-6261.1965.tb00212.x
53
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
Boďa, M., & Piklová, Z. (2018). The Production or Intermediation Approach?: It Matters. In:
Jajuga K., Locarek-Junge H., Orlowski L. (eds) Contemporary Trends and Challenges in
Finance. Springer Proceedings in Business and Economics. Springer, Cham.
doi:10.1007/978-3-319-76228-9_11
Charnes, A., & Cooper, W. (1962). Programming with linear fractional functionals. Naval
Research Logistics Quarterly, 9(3-4), 181-186. doi:10.1016/0304-4076(90)90048-X
Chen, Y., Cook, W. D., Li, N., & Zhu, J. (2009). Additive efficiency decomposition in two-
stage DE. European Journal of Operational Research, 196(3), 1170-1176.
doi:10.1016/j.ejor.2008.05.011
Ebrahimnejad, A., & Ziari, S. (2019). New model for improving discrimination power in DEA
based on dispersion of weights. International Journal of Mathematics in Operational
Research, 14(3), 433-450.
Huang, T.-H., Lin, C.-I., & Chen, K.-C. (2017). Evaluating efficiencies of Chinese commercial
banks in the context of stochastic multistage technologies. Pacific-Basin Finance Journal,
41, 93-110. doi:10.1016/j.pacfin.2016.12.008
Kao, C., & Huang, S.-N. (2008). Efficiency decomposition in two-stage data envelopment
analysis: An application to non-life insurance companies in Taiwan. European Journal of
Operational Research, 185(1), 418-429. doi:10.1016/j.ejor.2006.11.041
Nguyễn, P. (2019). Phân tích hiệu quả hoạt động tại các ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp
chí Công thương, online.
Phan, T. T., & Daly, K. (2014). Cost Efficiency and the Relation with Risks in Vietnamese
Banking Industry. Australian Journal of Basic & Applied Sciences, 8(12), 30-38.
Phan, T., & Nguyễn, H. (2018). Hiệu quả chi phí biên của các ngân hàng thương mại Việt
Nam. Tạp chí Ngân hàng, 22.
Phung, M.-T., Cheng, C.-P., Guo, C., & Kao, C.-Y. (2020). Mixed Network DEA with Shared
Resources: A Case of Measuring Performance for Banking Industry. Operations Research
Perspectives, 7, 100173. doi:10.1016/j.orp.2020.100173
Phung, M.-T., Cheng, P.-C., & Kao, C.-Y. (2018). Ownership Structure and Efficiency of
Banking Industry in China and Vietnam - A Political View. International Journal of
Financial Research, 9(3), 61-74. doi:10.5430/ijfr.v9n3p61
Sealey, C. W., & Lindley, J. T. (1977, 9). Inputs, Outputs, and a Theory of Production and Cost
at Depository Financial Institutions. The Journal of Finance, 32(4), 1251-1266.
doi:10.2307/2326527
Seiford, L. M., & Zhu, J. (1999). Profitability and marketability of the top 55 U.S. commercial
banks. Management Science, 45(9), 1270-1288. doi:10.1287/mnsc.45.9.1270
54
9 trang
11020
Free
Bạn đang xem tài liệu "Xây dựng mô hình mạng lưới phân tích đường bao dữ liệu để đo lường và phân tích hiệu quả hoạt động của ngành ngân hàng Việt Nam", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- xay_dung_mo_hinh_mang_luoi_phan_tich_duong_bao_du_lieu_de_do.pdf
