Ứng dụng lý thuyết trò chơi trong giải quyết mô hình mạng lưới phân tích đường bao dữ liệu

Bài viết Ứng dụng lý thuyết trò chơi trong giải quyết mô hình mạng lưới phân tích đường bao dữ liệu giới thiệu chung mô hình mạng lưới phân tích đường bao dữ liệu. Từ đó, tác giả đề xuất việc sử dụng mô hình dựa trên tư tưởng của lý thuyết trò chơi để giải quyết mâu thuẫn trên. Mô hình đề xuất này phù hợp với những trường hợp khi có thông tin xác đáng về sự dẫn dắt (leader) của một giai đoạn nào đó trong hệ thống mạng lưới.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT TRỊ CHƠI TRONG GIẢI QUYẾT MƠ HÌNH MẠNG LƯỚI PHÂN TÍCH ĐƯỜNG BAO DỮ LIỆU APPLYING GAME THEORY IN SOLVING THE NETWORK DATA ENVELOPMENT ANALYSIS Ngày nhận bài: 01/12/2021 Ngày chấp nhận đăng: 28/02/2022 Phùng Mạnh Trung TĨM TẮT Phân tích Đường bao Dữ liệu (DEA) thực chứng công cụ hiệu để xác định, xếp hạng hiệu hoạt động đơn vị định (DMU) Xuất phát từ mơ hình sản xuất kinh doanh ngày trở nên phức tạp giới thực, nhà nghiên cứu không ngừng phát triển mô hình mạng lưới để phản ánh cách chân thực quy trình Trong nghiên cứu này, tác giả mâu thuẫn tiềm ẩn việc sử dụng phương pháp DEA để tính hiệu mơ hình mạng lưới hai giai đoạn Từ đó, tác giả đề xuất việc sử dụng mơ hình dựa tư tưởng lý thuyết trò chơi để giải mâu thuẫn Mơ hình đề xuất phù hợp với trường hợp có thơng tin xác đáng dẫn dắt (leader) giai đoạn hệ thống mạng lưới Từ khóa: phân tích đường bao liệu; đo lường hiệu quả; mạng lưới hai giai đoạn; lý thuyết trò chơi; hoạt động ngân hàng ABSTRACT Data Envelopment Analysis (DEA) has been approved that one of the most effective tools to measure and rank operating efficiency of decision making units (DMU) Deriving from the productions which is becoming more and more complex nowadays in the real world, researchers has been continously developed the network models to better reflect those productions In this paper, the author addresses the potencial conflict in apply traditional DEA model to solve the twostage network process The author also proposed the use of models based on the game theory to solve that conflict The proposed models are appropriate with situations in which there exists reliable information about the leader or follower stage in the network system Keywords: data envelopment analysis; measuring efficiency; two-stages network; game theory; banking industry Giới thiệu Việc phân tích hiệu hoạt động đơn vị định (DMU) ngày nhận nhiều quan tâm học giả thập niên gần Khác với trước nghiên cứu lượng hóa hiệu hoạt động hệ số tài đơn giản Hiệu sinh lời tài sản (ROA) hay Hiệu sinh lời vốn đầu tư (ROI), việc đánh giá hiệu chuyển dịch sang tập trung vào quan điểm quan sát hệ thống đa chiều Mặc dù hệ số kế tốn - tài đóng vai trị thơng tin quan trọng việc đánh 28 giá hiệu quả, nhiên thực tế có nhiều nhân tố liên quan đến hoạt động DMU không đánh giá thông qua tiêu này, ví dụ số lượng trình độ lao động, giá trị thị trường, thỏa mãn khách hàng, tài sản, đầu tư… Rõ ràng, việc nắm bắt hiểu rõ mối quan hệ nhân tố giúp DMU cải thiện hiệu hoạt động cách cốt lõi Phân tích Đường bao Dữ liệu (DEA), giới thiệu lần đầu Charnes & cộng Phùng Mạnh Trung, Trường Đại học Hàng hải Việt Nam TẠP CHÍ KHOA HỌC KINH TẾ - SỐ 10(01) - 2022 (1978), phương pháp dùng để so sánh hiệu kỹ thuật đơn vị định ngang hàng (DMU), với nhiều biến đầu đầu vào trình sản xuất Là phương pháp phi tham số ứng dụng toán quy hoạch (mathematical programming), ưu điểm lớn DEA so với phương pháp tham số (chẳng hạn phương pháp Phân tích đường biên ngẫu nhiên SFA) đặc điểm hóa mối quan hệ biến đầu ra-đầu vào chu trình hoạt động mà không cần dạng hàm số mẫu thể (điển mơ hình hàm số Cobb-Douglas) Khơng vậy, nhiều trường hợp, quy trình sản xuất không đơn giản bao gồm biến đầu rađầu vào mà xuất biến trung gian, việc giải mối quan hệ khó khăn với mơ hình tham số Ví dụ, Seiford & Zhu (1999) sử dụng quy trình mạng lưới hai giai đoạn (2-stage network) để đo lường khả sinh lời khả thị trường hóa ngân hàng thương mại Mỹ Trong nghiên cứu này, khả sinh lời đo lường thông qua việc sử dụng biến đầu vào lao động tài sản, biến đầu khoản lợi nhuận doanh số Ở giai đoạn thứ 2, thị trường hóa, khoản lợi nhuận doanh số sử dụng làm đầu vào cho trình tạo qua đầu giá trị thị trường, thu nhập cổ phiếu, lợi tức cổ phiếu Nghiên cứu Chilingerian & Sherman (2004) lại miêu tả mạng lưới hai giai đoạn khác để đo lường hiệu chăm sóc sức khỏe vật lý Giai đoạn - quản lý - sử dụng đầu vào số lượng y tá, dược phẩm, chi phí cố định để tạo đầu số ngày nằm viện bện nhân, chất lượng điều trị, lượng thuốc sử dụng Các biến sau sử dụng làm đầu vào cho giai đoạn hai (giám sát vật lý) để tạo kết cuối chất lượng bệnh nhân, chất lượng tập luyện Nghiên cứu Seiford & Zhu (1999) sử dụng sử dụng phương pháp DEA truyền thống, nghĩa là, họ không mâu thuẫn tiềm ẩn hai giai đoạn thông qua việc sử dụng biến trung gian Cụ thể, giai đoạn thứ hai cần tối thiểu hóa đầu vào (biến trung gian) để đạt điểm hiệu tối ưu Vơ hình chung, điều dẫn đến việc suy giảm đầu hiệu giai đoạn Để giải mâu thuẫn này, Chen & Zhu (2004) sử dụng mô hình tuyến tính DEA trung gian coi biến định Tuy nhiên cách thức giúp xác định hiệu giai đoạn mà thông tin hiệu tổng thể hệ thống Xuất phát từ thiếu sót đó, nghiên cứu này, tác giả đề xuất phương pháp để giải hai vấn đề Thứ nhất, thể rõ mâu thuẫn mô hình mạng lưới hai giai đoạn Thứ hai, đưa thuật tốn tính tốn điểm số hiệu cho giai đoạn riêng lẻ lẫn hệ thống Việc xây dựng mơ hình giải vấn đề nghiên cứu xuất phát từ tư “trò chơi bất hợp tác” “trò chơi hợp tác” lý thuyết trò chơi Lấy ví dụ DMU bao gồm hai giai đoạn sản xuất tiêu thụ Trong mơ hình này, thơng thường, sản xuất đóng vai trò chủ đạo (leader), tiêu thụ coi khâu thứ yếu (follower) mơ hình “khơng hợp tác” chuỗi cung ứng Gaski (1984) Với tư đó, mơ hình mạng lưới khơng hợp tác đề xuất nghiên cứu (noncooperative network) giả định hai giai đoạn đóng vai trị chủ đạo để tối đa điểm hiệu Sau đó, hiệu giai đoạn cịn lại (thứ yếu) tính tốn với ràng buộc hiệu giai đoạn chủ đạo trì mức xác định Nói cách khác, gian đoạn chủ đạo coi có ý nghĩa quan trọng giai đoạn lại việc cải thiện hiệu 29 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Trong môi trường hợp tác, giai đoạn sản xuất giai đoạn tiêu thụ bắt tay để xác định giá, lượng hàng tiêu thụ nhiều yếu tố khác để đạt lợi nhuận tối đa cho chuỗi sản xuất-tiêu thụ Do đó, nghiên cứu này, tác giả đồng thời đề xuất thêm phương pháp “tập trung” Theo phương pháp này, đầu tiên, hiệu hai giai đoạn đồng thời tối đa hóa để xác định tập hợp trọng số tối ưu biến trung gian Tuy nhiên cần lưu ý rằng, phương pháp khơng hồn tồn đồng với lý thuyết “hợp tác” mà người chơi đồng thời định dựa “không gian chung chấp nhận” Do phát triển phương pháp “hợp tác mạng lưới DEA” (cooperative network DEA) nghiên cứu triển vọng tương lai Nội dung nghiên cứu trình bày sau Sau phần - Giới thiệu chung phần - trình bày chung mơ hình mạng lưới hai giai đoạn Ở phần phần 4, hai mơ hình “khơng hợp tác” “tập trung” triển khai Ở phần tác giả sử dụng mơ hình đề xuất để tính so sánh hiệu ngân hàng Việt Nam ví dụ minh họa Trong phần cuối cùng, tác giả đưa vài điểm kết luận Giới thiệu mạng lưới hai giai đoạn (two-stage network) Xem xét mạng lưới hai giai đoạn tổng qt thể thơng qua Hình (outputs) Yj   y1 j , y2 j , , yRj  , D biến trung gian (intermediates) Z j   z1 j , z2 j , , yDj  Theo mơ hình DEA Charner & cộng (1978), xác định điểm số hiệu giai đoạn A giai đoạn B DMU0 sau    D  A*  d zd d 1 I v xi i 1 i  A*    D d 1 I u r yr  d zd i 1 ur , vi ,d ,d trọng số không âm Cần ý việc coi  d  d đại đa số trường hợp xem giải pháp phù hợp Trong nghiên cứu này, tác giả giả định tầm quan trọng biến trung gian hai giai đoạn ngang kể đóng vai trị đầu hay đầu vào Về lý thuyết, hồn tồn áp dụng mơ hình DEA truyền thống cách riêng biệt để phân tích hiệu hai giai đoạn Tuy nhiên, tác giả phản biện cách làm dẫn đến mâu thuẫn hai giai đoạn Giả sử giai đoạn A giai đoạn hiệu giai đoạn B tính hiệu Trong đó, giai đoạn B muốn gia tăng hiệu (bằng cách giảm đầu vào Z), việc làm làm tính hiệu giai đoạn A Điều dấy lên cần thiết giải xung đột hiệu hai giai đoạn Trước đề xuất mơ hình giải vấn đề, cần lưu ý rằng, với hiệu riêng biệt Hình 1: Mạng lưới hai giai đoạn Giả sử có tập hợp gồm n DMU cần đánh giá hiệu Một DMUj có I biến đầu vào (inputs) X j  x1 j , x2 j , , xIj  , R biến đầu 30 B A hai giai đoạn   , Seiford & Zhu (1999) hiệu hệ A B thống tính (   ) /  0A *  0B Nếu sử dụng mơ hình DEA A định hướng đầu vào, có   TẠP CHÍ KHOA HỌC KINH TẾ - SỐ 10(01) - 2022  0B  Điều đảm bảo hiệu hệ thống  0A   0B  Hình DMU0 theo mơ hình CCR dạng tốn quy hoạch tuyến tính sau  0A*  Max d 1d zd D Mơ hình “Mạng lưới DEA khơng hợp tác” (noncooperative network DEA) Ra đời từ năm 1944, Lý thuyết trò chơi phân nhánh toán học đại, vận trù học (Neumann & Morgenstern, 1944) Ban đầu lý thuyết trò chơi áp dụng vào lĩnh vực trị học chiến lược quân sự, phần lớn ứng dụng tỏ hữu ích kinh tế học Lý thuyết chủ yếu nghiên cứu tác dụng tương hỗ kết cấu phấn khích cơng thức hố, lí luận phương pháp tốn học để nghiên cứu tượng có sẵn tính chất đấu tranh cạnh tranh Lí thuyết trị chơi dùng để suy xét hành vi dự liệu hành vi thực tế, đồng thời nghiên cứu sách lược ưu hoá chúng Trong lý thuyết trò chơi, dạng trị chơi đấu tranh khơng hợp tác thể thông qua giả định “chủ đạothứ yếu” (leader-follower) Ví dụ, xem xét trường hợp khơng hợp tác quảng cáo sản xuất (leader) tiêu thụ (follower) Giả định sản xuất chủ đạo, giai đoạn đứng định việc tối ưu cho phương án đầu tư thương hiệu số tiền cấp cho quảng cáo dựa ước tính giai đoạn tiêu thụ đứng thực việc quảng cáo Giai đoạn tiêu thụ sau dựa theo thông tin từ giai đoạn sản xuất, xác định chi phí quảng cáo tối ưu để tối đa hóa lợi nhuận (Huang & Li, 2001) Suy luận tương tự, chúng coi giai đoạn chủ đạo hiệu giai đoạn tính dựa ràng buộc hiệu giai đoạn ưu tiên tối ưu trước cố định mức Dựa giả định đó, tác giả tính tốn tối ưu hiệu giai đoạn A thể   s.t (1)  z   i 1 vi xij d 1 d d D I I j v xi  i 1 i d , vi   ; Cần ý mơ hình (1) mơ hình CCR DEA truyền thống, đó,  0A* điểm số hiệu DEA thông thường Sau tính tốn điểm hiệu cho giai đoạn A, giai đoạn B xem xét giá trị  d để cho  0A   0A* Hoặc nói cách khác, giai đoạn hai coi  D d zd biến đơn lẻ với d 1 ràng buộc mục tiêu điểm hiệu giai đoạn A trì mức  0A* Mơ hình dùng để xác định điểm hiệu cho giai đoạn B thể sau  0B* s.t   Max    R u yr r 1 r A* (2)  u y   d 1d zd r 1 r rj j  z   i 1 vi xij j R D D I d 1 d d I v xi  i 1 i  0A*   d 1d zd D vi ,d , ur   ; Tương tự vậy, giả định giai đoạn B chủ đạo (leader), tính hiệu DEA cho giai đoạn B trước, cách sử dụng mơ hình CCR DEA truyền thống Sau đó, hiệu giai đoạn 31 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG A tính tốn dựa ràng buộc mơ hình hiệu giai đoạn B tính tốn cố định  s.t Cuối cùng, cần lưu ý rằng, mơ hình này, 0A *0B   với ràng buộc  * B    u y điểm tối ưu,  I v x  Do * i 1 i i r 1 I * r r0 u y v* x i 1 i i Một cách khác để tính toán đo lường hiệu mạng lưới hai giai đoạn xuất phát từ quan điểm tập trung Theo quan điểm này, xác định tập hợp giá trị trọng số tối ưu yếu tố trung gian để tối đa hóa hiệu tổng thể hệ thống Nói cách khác, mơ hình tập trung thể cách đặt d  d công thức xác định hiệu giai đoạn A B cách riêng lẻ Hiệu hai giai đoạn từ xác định cách đồng thời Thơng thường, mơ hình tối đa hóa giá trị trung bình  0A  0B toàn quy hoạch phi tuyến tính Tuy nhiên cần lưu ý, d  d ,   R  * trở thành r 1 I u r yr Vì vậy, v x i 1 i i thay việc tối đa hóa giá trị trung bình  0A  0B , giải tốn sau 32 r 1 I  jA  1; jB  1; d   d u r yr v xi i 1 i (3) Mơ hình (3) biến đổi dạng quy hoạch tuyến tính sau: (bất giai đoạn Mơ hình tập trung (Centralized) B B  0AB ( centralized )  Max  r 1 ur yr leader hay follower) Điều thể mơ hình “không hợp tác” phản ánh phân tách hiệu giai đoạn cho hệ thống mạng lưới Do đó, hiệu hệ thống xác định tích hiệu giai đoạn A B A  Max ( * A R R A R * r 1 r r  )  R AB ( centralized ) s.t    R ur yrj   d 1 d zd j  d zd   i 1 vi xij j D r 1 D (4) I d 1 I v xi  i 1 i vi , d , ur   ; Mơ hình (4) cho điểm hiệu tổng thể mạng lưới hai giai đoạn Giả sử mô hình đưa kết Chúng ta xác định hiệu giai đoạn A giai đoạn B cụ thể sau       D   A ( centralized ) B ( centralized )  d* zd d 1 I   d 1 d* zd D * i 1 i i vx R * r 1 r r I * i 1 d d u y  z Phân tích ví dụ minh họa - Hiệu ngân hàng Việt Nam Trong năm qua, có nhiều nghiên cứu tìm hiểu hiệu hoạt động ngân hàng Việt Nam yếu tố tác động đến điểm hiệu Trong đó, nghiên cứu sử dụng phương pháp DEA kể đến Nguyễn Phúc Quý Thạnh (2019); Phan Thị Thu Hà Nguyễn Hoàng Phong (2018)… Những nghiên cứu có đặc điểm chung sử dụng mơ hình DEA truyền thống để tính toán hiệu cho ngành ngân hàng Việt Nam thập niên qua Tuy nhiên, nghiên cứu Kao & Huang (2008), việc bỏ qua trình bên hệ thống ngân hàng dẫn đến tượng đánh giá cao TẠP CHÍ KHOA HỌC KINH TẾ - SỐ 10(01) - 2022 hiệu hoạt động Thực tế, có nghiên cứu Phùng Mạnh Trung (2021) sử dụng mơ hình quan hệ mạng lưới hai giai đoạn (relational two-stage network) để khám phá xảy bên hoạt động ngân hàng Tuy nhiên, thực chất mơ hình sử dụng nghiên cứu thực chất dạng mơ hình “tập trung” Trong phần này, tác giả dùng mơ hình đề xuất bên để tính tốn hiệu DEA cho ngân hàng Việt Nam năm 2019 làm ví dụ minh họa Tương tự nghiên cứu Fukuyama & cộng (2020) nghiên cứu Phùng Mạnh Trung (2021), tác giả sử dụng biến đầu vào lao động (labor) vốn (capital), sản phẩm đầu cuối chu trình sản xuất khoản cho vay (loans), khoản đầu tư (investments) phí dịch vụ (service fees) Ngoài bên cạnh biến trung gian hai giai đoạn tiền gửi khách hành (deposits), tác giả sử dụng thêm biến vốn vay nợ khác (other borrowed fund) Số liệu cụ thể biến thể qua Bảng Bảng Số liệu biến đánh giá hiệu 29 ngân hàng Việt Nam năm 2019 Inputs DMU Intermediates Labor Capital Deposit 546.043 Investmen t 214.925 Service Income 4.678 41.750 68.687 622.599 110.08 20.420 210.179 383.168 2364.538 537.874 20.946 174.122 643.564 160.074 0.928 545.515 254.16 241.97 9896.71 8258.16 2688.151 1333.563 68.018 2711.631 10111.69 8691.611 1025.127 59.544 61.360 148.835 190.747 1043.432 150.125 6.836 168.281 1186.93 1280.60 139.92 29.640 711.692 1248.620 429.320 5.410 37.501 292.062 93.535 294.720 15.714 0.739 81.050 102.009 399.456 1200.981 359.906 3.312 341.729 881.879 2245.802 746.938 57.191 11 152.33 45.240 1249.48 2399.64 10 138.202 635.288 604.198 541.299 417.932 4.631 12 20.950 42.301 541.871 166.418 508.644 91.755 1.130 13 22.850 32.328 471.488 220.406 357.061 168.525 0.653 14 74.080 87.972 603.626 308.043 570.258 244.125 3.881 15 15.460 36.868 233.450 28.679 220.516 38.696 0.764 16 45.930 102.177 274.121 702.598 263.659 1.929 17 72.580 165.775 1029.15 3849.14 1074.620 3018.922 595.358 19.843 18 37.060 83.015 843.446 478.411 866.733 209.651 3.010 19 14.290 34.349 146.784 22.602 137.711 19.390 0.646 70.825 674.555 Borrowed fund 208.693 2699.98 725.344 Outputs Loans 33 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG 20 75.460 163.325 2252.24 3493.88 817.193 2169.889 482.287 8.230 21 246.324 22 188.18 97.570 320.193 2569.975 758.349 37.720 2014.14 761.381 677.917 1713.291 877.216 44.517 23 49.850 106.217 494.197 778.451 248.995 8.647 24 621.794 25 172.15 53.720 2099.181 6957.423 1509.318 70.222 106.676 8019.29 848.626 436.359 968.307 287.630 10.269 26 14.270 42.349 413.671 256.893 379.161 124.090 0.154 27 19.210 45.068 398.555 73.098 371.252 42.405 0.318 28 9.430 34.346 334.954 96.356 301.519 59.563 0.690 274.29 Chú thích 347.501 1708.50 1176.902 2231.959 521.540 38.188 29 517.827 Số liệu tổng hợp từ báo cáo tài ngân hàng năm 2019 Labor - Số lượng nhân viên, đơn vị “100 người” Capital - Vốn chủ sở hữu, đơn vị “100 tỷ đồng” Deposit - Tiền gửi khách hàng, đơn vị “1000 tỷ đồng” Borrowed fund - Các khoản vay nợ khác, đơn vị “1000 tỷ đồng” Loans - Tiền cho vay, đơn vị “1000 tỷ đồng” Investment - khoản đầu tư, đơn vị “1000 tỷ đồng” Service Income - Thu nhập từ hoạt động dích vụ, đơn vị “1000 tỷ đồng” Theo Sealey & Lindley (1977), ngân hàng ngành sản xuất trung gian, việc xác định mạng lưới sản xuất ngân hàng gặp phải mâu thẫu “khơng hợp tác” lý thuyết trị chơi Bởi lẽ, coi trình huy động vốn chủ đạo, việc tính tốn hiệu dựa tốn tối đa hóa tiền gửi khách hàng khoản vốn vay khác Điều vơ hình chung làm giảm hiệu giai đoạn sau giai đoạn sử dụng vốn, lẽ đó, tiền gửi vốn vay đầu vào để tạo sản phẩm cuối tiền cho vay khoản thu nhập, đầu tư Dựa lập luận đó, việc áp dụng mơ hình “không hợp tác” vào trường hợp xem phù hợp Kết tính tốn hiệu tổng thể phân tích hiệu giai đoạn 29 ngân hàng Việt Nam thể thông qua 34 Bảng 21 Cột (1), (2), (3) thể điểm số hiệu giai đoạn A, giai đoạn B, hệ thống trường hợp coi giai đoạn A (giai đoạn tạo lập vốn) chủ đạo Tương tự, cột (4), (5), (6) (7), (8), (9) thể ba điểm số hiệu tương ứng với trường hợp coi giai đoạn B (sử dụng vốn) chủ đạo với mơ hình “tập trung” Cuối cùng, cột (10) kết điểm số hiệu hệ thống trường hợp bỏ qua biến trung gian, xét đầu vào đầu cuối Với mục đích sử dụng số liệu làm minh họa, tác giả không đề cập cụ thể tên ngân hàng TẠP CHÍ KHOA HỌC KINH TẾ - SỐ 10(01) - 2022 Bảng Kết tính tốn hiệu theo mơ hình Stage as leader Stage as leader Centralized Regular DMU Stage Stage Overall Stage Stage Overall Stage Stage Overall DEA (10) (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) 0.46 0.55 0.25 0.41 0.94 0.38 0.41 0.94 0.38 0.76 0.55 0.67 0.37 0.46 0.99 0.45 0.49 0.96 0.48 0.76 0.67 0.69 0.46 0.65 0.91 0.59 0.65 0.91 0.59 0.89 0.78 0.78 0.61 0.78 0.98 0.76 0.78 0.98 0.76 1.00 0.72 0.64 0.46 0.66 0.98 0.65 0.66 0.98 0.65 0.87 0.36 0.67 0.25 0.32 0.93 0.30 0.34 0.91 0.31 0.41 0.62 0.25 0.16 0.36 0.89 0.32 0.40 0.87 0.34 0.55 0.38 0.48 0.18 0.34 0.94 0.32 0.34 0.94 0.32 0.42 0.59 0.48 0.29 0.54 0.97 0.53 0.54 0.97 0.53 0.80 10 0.40 0.55 0.22 0.37 1.00 0.37 0.37 1.00 0.37 1.00 11 0.74 0.29 0.22 0.42 1.00 0.42 0.68 0.67 0.45 1.00 12 0.60 0.38 0.23 0.56 0.88 0.50 0.56 0.88 0.50 0.66 13 1.00 0.42 0.42 0.68 0.81 0.55 0.90 0.65 0.58 1.00 14 0.51 0.33 0.17 0.32 0.96 0.31 0.40 0.81 0.32 0.63 15 0.28 0.72 0.21 0.26 1.00 0.26 0.26 1.00 0.26 0.34 16 0.43 0.60 0.26 0.43 0.76 0.33 0.43 0.76 0.33 0.70 17 1.00 0.75 0.75 1.00 0.75 0.75 1.00 0.75 0.75 1.00 18 0.89 0.23 0.20 0.52 0.85 0.44 0.54 0.83 0.44 0.69 19 0.19 0.72 0.14 0.17 0.98 0.17 0.18 0.97 0.17 0.23 20 0.77 0.33 0.25 0.63 0.89 0.56 0.63 0.89 0.56 0.79 21 0.61 0.60 0.36 0.47 1.00 0.47 0.51 0.93 0.47 1.00 22 0.44 0.98 0.43 0.44 1.00 0.44 0.44 1.00 0.44 1.00 23 0.71 0.21 0.15 0.35 0.88 0.31 0.40 0.84 0.33 0.66 24 0.88 0.66 0.58 0.86 0.87 0.75 0.86 0.87 0.75 1.00 25 0.62 0.28 0.17 0.41 1.00 0.41 0.41 1.00 0.41 0.77 26 1.00 0.41 0.41 0.62 0.80 0.50 0.69 0.77 0.53 0.98 27 0.39 0.71 0.28 0.37 0.95 0.35 0.37 0.95 0.35 0.46 28 0.68 0.59 0.41 0.67 0.86 0.58 0.67 0.86 0.58 0.77 29 0.50 0.28 0.14 0.29 1.00 0.29 0.29 1.00 0.29 0.70 35 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Mean 0.614 0.527 0.312 0.496 0.923 0.450 0.524 0.893 0.457 0.75 Min 0.194 0.213 0.137 0.171 0.752 0.167 0.179 0.647 0.174 0.23 Max 1.000 0.979 0.752 1.000 1.000 0.764 1.000 1.000 0.764 1.00 Std 0.216 0.199 0.156 0.190 0.076 0.154 0.200 0.100 0.153 0.22 Đầu tiên, thấy, điểm số hiệu tính theo phương pháp DEA truyền thống (cột 10) lớn rõ rệt điểm số hiệu có tính đến tham gia biến trung gian mơ hình (cột 3, tương ứng) Cụ thể, giá trị trung bình cột 10 0.75 so với cột 3, 6, 9, tương ứng 0.312, 0.450 0.457 Điều hoàn toàn phù hợp với kết luận Phùng Mạnh Trung (2021) cho rằng, việc xem xét trình sản xuất dạng “hộp đen” gây tượng đánh giá cao hiệu hệ thống Nghiêm trọng hơn, việc bỏ qua biến trung gian gây nhiều điểm số hiệu tối đa (8 DMU có điểm số hiệu 1) Điều gây khó khăn q trình phân loại, đánh giá xếp hạng hiệu ngân hàng Trong đó, khơng có ngân hàng có điểm hiệu ba mơ hình mạng lưới hai giai đoạn Thứ hai, kết tính tốn rằng, điểm số hiệu tổng thể coi giai đoạn A (tạo lập vốn) đóng vai trị chủ đạo (leader) nhỏ điểm số hiệu trường hợp coi giai đoạn B (sử dụng vốn) chủ đạo Kết ám rằng, hiệu giai đoạn tạo lập vốn ngân hàng Việt Nam đáng kể so với giai đoạn sử dụng vốn Việc coi giai đoạn đóng vai trò dẫn dắt kéo tụt điểm hiệu tổng thể hệ thống Trong đó, coi giai đoạn sử dụng vốn chủ đạo, giai đoạn lại có điểm số hiệu cao (trung bình 0.923), nên điểm hiệu 36 giai đoạn tạo lập vốn thấp, điểm hiệu tổng thể hệ thống mức trung bình (0.45) Nhưng kết phù hợp với phát nghiên cứu Phùng Mạnh Trung (2021) cho Việt Nam làm tốt công tác phân phối vốn huy động vốn, điều nghịch lý q trình huy động vốn lại có tầm quan trọng cao đáng kể so với trình sử dụng vốn Thứ ba, điểm hiệu thành phần tổng thể tính theo mơ hình “tập trung” centralized sát so với điểm số tính mơ hình coi giai đoạn B chủ đạo Điều dấy lên nghi ngờ mối quan hệ hai mơ hình Thực tế, tác giả sử dụng mẫu liệu ngẫu nhiên sinh từ Excel để kiểm nghiệm điều Tuy nhiên kết thực nghiệm rằng, khơng có chứng cụ thể mối quan hệ điểm hiệu mơ hình “tập trung” mơ hình “khơng hợp tác” Kết luận Trong nghiên cứu này, tác giả mâu thuẫn xuất việc sử dụng phương pháp Phân tích Đường bao Dữ liệu để xác định điểm số hiệu mơ hình mạng lưới hai giai đoạn Từ đó, tác giả đề xuất việc sử dụng hai mơ hình “khơng hợp tác” - noncooperative “tập trung” centralized dựa quan điểm lý thuyết trò chơi để giải mâu thuẫn Trên thực tế, việc sử dụng mơ hình “khơng hợp tác” địi hỏi thơng tin tính dẫn dắt (leader) giai đoạn cụ thể hệ TẠP CHÍ KHOA HỌC KINH TẾ - SỐ 10(01) - 2022 thống mạng lưới Do đó, việc sử dụng mơ hình phù hợp với chuỗi sản xuất, dịch vụ có thơng tin đáng tin cậy giai đoạn chủ đạo Ngược lại, trường hợp thông tin xác định, việc sử dụng mơ hình “tập trung” lựa chọn mang tính an tồn vụ này, ngồi biến lựa chọn tồn nhiều yếu tố tác động đến mơ hình đo lường hiệu quả, chẳng hạn yếu tố suất (productivity), hay hiệu theo quy mô (economics of scale) Đây hướng nghiên cứu hứa hẹn nhiều tiềm cho tương lai Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng liệu từ 29 ngân hàng Việt Nam năm 2019 làm ví dụ mơ kết mơ hình đề xuất Trên thực tế, phân tích thực nghiệm hiệu ngành nghề dịch Lời cảm ơn: Nghiên cứu tài trợ Trường Đại học Hàng hải Việt Nam đề tài mã số: DT21-22.84 TÀI LIỆU THAM KHẢO Charnes, A W., Cooper, W W., & Rhodes, E L (1978) Measuring the efficiency of decision making units European Journal of Operational Research, 2(6), 429-444 doi:10.1016/0377-2217(78)90138-8 Chen, Y., & Zhu, J (2004) Measuring Information Technology's Indirect Impact on Firm Performance Information Technology and Management, 5, 9-22 doi:10.1023/B:ITEM.0000008075.43543.97 Chilingerian, J., & Sherman, H (2004) Health care applications: From hospitals to physician, from productive efficiency to quality frontiers Handbook on data envelopment analysis, W.W Cooper, L.M Seiford and J Zhu (Editors) Springer, Boston Fukuyama, H., Matousek, R., & Tzeremes, N (2020) A Nerlovian cost inefficiency two-stage DEA model for modeling banks’ production process: Evidence from the Turkish banking system Omega, 95, 102198 doi:10.1016/j.omega.2020.102198 Gaski, J (1984) The theory of power and conflict in channels of distribution Journal of Marketing, 15, 107-111 Huang, Z., & Li, S (2001) Co-op advertising models in manufacturer-retailer supply chains: A game theory approach European Journal of Operational Research, 135(3), 527-544 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 Neumann, J., & Morgenstern, O (1944) Theory of Games and Economic Behavior United States: Princeton University Press Nguyễn Phúc Quý Thạnh (2019) Phân tích hiệu hoạt động ngân hàng thương mại Việt Nam Tạp chí Cơng thương, online Phan Thị Thu Hà Nguyễn Hoàng Phong (2018) Hiệu chi phí biên ngân hàng thương mại Việt Nam Tạp chí Ngân hàng, 22, online 37 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG Phùng Mạnh Trung (2021) Xây dựng mơ hình mạng lưới phân tích đường bao liệu để đo lường phân tích hiệu hoạt động ngành ngân hàng Việt Nam Tạp chí Khoa học Kinh tế, 9(1), 89-97 Sealey, C W., & Lindley, J T (1977) 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 38 ... Mơ hình ? ?Mạng lưới DEA khơng hợp tác” (noncooperative network DEA) Ra đời từ năm 1944, Lý thuyết trò chơi phân nhánh toán học đại, vận trù học (Neumann & Morgenstern, 1944) Ban đầu lý thuyết trò. .. khơng có chứng cụ thể mối quan hệ điểm hiệu mơ hình “tập trung” mơ hình “khơng hợp tác” Kết luận Trong nghiên cứu này, tác giả mâu thuẫn xuất việc sử dụng phương pháp Phân tích Đường bao Dữ liệu để... điểm số hiệu mô hình mạng lưới hai giai đoạn Từ đó, tác giả đề xuất việc sử dụng hai mơ hình “khơng hợp tác” - noncooperative “tập trung” centralized dựa quan điểm lý thuyết trò chơi để giải mâu