Luận Văn Tốt Nghiệp Ngành Logistics Và Quản Lý Chuỗi Cung Ứng Đề Tài Phân Tích, Dự Đoán Lựa Chọn Hiệu Quả Dịch Vụ Logistics Bên Thứ 3 (3Pl) Trong Ngành May Mặc.pdf

Hiện nay, Việt Nam có thế lực mạnh trong sản xuất và xuất khẩu, chiếm ưu thế ở các loại mặc hàng về máy tính, linh kiện, điện tử,máy móc và các loại thiết bị khác,... Theo số liệu của Tổng cục Hải quan cho biết, tổng trị giá xuất khẩu của Việt Nam năm 2022 đạt 371,3 tỷ USD, tăng 10,5%, tương ứng tăng tới 35,14 tỷ USD so với năm trước [1]. Không chỉ vậy, hàng may mặc chiếm vị trí thứ tư trong top 10 nhóm hàng chiếm ưu thế trong ngành xuất khẩu, là đối thủ cạnh tranh của nhiều quốc gia có thế mạnh về dệt may như Indonesia, Ấn Độ, Trung Quốc,.... Do đó may mặc cũng chính là một trong những sản phẩm xuất khẩu chủ lực của Việt Nam, có giá trị kim ngạch trong các năm gần đây tăng trưởng mạnh.

MỤC LỤC

Chương 1 MỞ ĐẦU 1

1.1 Đặt vấn đề 1

1.2 Mục tiêu nghiên cứu 4

1.2.1 Mục tiêu chung 4

1.2.2 Mục tiêu cụ thể 4

1.3 Phạm vi nghiên cứu 5

1.3.1 Không gian nghiên cứu 5

1.3.2 Thời gian nghiên cứu 6

1.3.3 Đối tượng nghiên cứu 6

1.4 Mục lục dự kiến của luận văn 6

Chương 2 TỔNG QUAN TÀI LIỆU 8

Chương 3 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 12 3.1.1 Cơ sở lý thuyết 12

3.1.2 Phương pháp nghiên cứu 13

3.1.3 Quy trình thực hiện nghiên cứu 15

3.1.4 Phương pháp điều tra khảo sát 16

3.1.5 Phương pháp phân tích số liệu 17

3.1.6 Phương pháp phỏng vấn 18

3.1.7 Phương pháp phân tích nội dung 19

3.1.8 Phương pháp định lượng 20

3.1.9 Phương pháp DEA 21

3.1.10 Mô hình dự báo xám và chỉ số MAPE 26

Chương 4 NỘI DUNG NGHIÊN CỨU 31

4.1 Chọn các đơn vị quyết định (DMUs) 31

4.2 Yếu tố đầu vào và yếu tố đầu ra 32

Chương 5 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 36

5.1 Dữ liệu lịch sử 36

5.2 Kết quả dự báo Xám 44

5.3 Kết quả chỉ số MAPE 46

5.4 Chỉ số hiệu quả 47

Chương 6 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 51

6.1 Kết luận 51

6.2 Kiến nghị 52

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1 Phân loại các mô hình DEA 24

Bảng 2 Chia nhóm các loại mức đánh giá ứng với chỉ số MAPE 29

Bảng 3: DMU và tên công ty 32

Bảng 4 Đầu vào và mô tả 35

Bảng 5 Đầu ra và mô tả 35

Bảng 6 Tổng hợp giá trị trung bình của các yếu tố đầu vào và đầu ra giai đoạn năm 2019-2022 44

Bảng 7 Chỉ số MAPE trung bình của mỗi DMU 47

DANH MỤC HÌNH

Hình 1 Tổng hợp 10 nhóm hàng xuất khẩu lớn nhất của Việt Nam năm 2022 so

với năm 2021(Theo: Tổng cục Hải quan) 1

Hình 2: Mô hình nghiên cứu 15

Hình 3 Tổng hợp dữ liệu lịch sử ở giai đoạn năm 2019-2022 38

Hình 4 Giao diện của DEA Window Model phiên bản 13.2 38

Hình 5 Giao diện giới thiệu quá trình phân tích DEA 39

Hình 6 Chọn lựa mô hình (model) tương ứng thích hợp cho dữ liệu 40

Hình 7 Chỉ số hiệu quả của các DMU giai đoạn năm 2019-2022 và giá trị chỉ số trung bình 40

Hình 8 Biểu đồ thể hiện chỉ số hiệu quả từ năm 2019-2022 41

Hình 9 Tổng hợp dữ liệu dự báo sau khi áp dụng Grey Forecasting (2023-2026) 45

Hình 10 Chỉ số hiệu quả của các DMU giai đoạn năm 2019-2022 và giá trị chỉ số trung bình 48

Hình 11 Đồ thị thể hiện chỉ số hiệu quả từ năm 2023-2026 49

DANH MỤC VIẾT TẮT

Ký hiệu

chữ viết tắt

3PL Third Party Logistics Đơn vị logistics thứ 3

Trans-Pacific Partnership

Hiệp định Đối tác Toàn diện và Tiến

bộ xuyên Thái Bình Dương

Phân tích bao dữ liệu

DMU Decision Making Unit Các đơn vị ra quyết định

E

Lợi nhuận sau thuế thu nhập doanh

nghiệp

GMD Gemadept Corporation Công ty cổ phần Gemadept

MAPE Mean Absolute Percentage Error Phần trăm sai số trung bình tuyệt đối

O Output Đầu ra

OI/(L) Operating Income/(Loss) Lợi nhuận/Lỗ

SBM

Slacks-Based Measure Phương pháp đánh giá hiệu suất

được sử dụng trong phân tích bao bì

dữ liệu (DEA) TQM Total Quality Management Quản lý chất lượng toàn diện

TNDN Thu nhập doanh nghiệp

Chương 1 MỞ ĐẦU 1.1 Đặt vấn đề

Hiện nay, Việt Nam có thế lực mạnh trong sản xuất và xuất khẩu, chiếm ưu thế

ở các loại mặc hàng về máy tính, linh kiện, điện tử,máy móc và các loại thiết bị khác, Theo số liệu của Tổng cục Hải quan cho biết, tổng trị giá xuất khẩu của Việt Nam năm 2022 đạt 371,3 tỷ USD, tăng 10,5%, tương ứng tăng tới 35,14 tỷ USD so với năm trước [1] Không chỉ vậy, hàng may mặc chiếm vị trí thứ tư trong top 10 nhóm hàng chiếm ưu thế trong ngành xuất khẩu, là đối thủ cạnh tranh của nhiều quốc gia có thế mạnh về dệt may như Indonesia, Ấn Độ, Trung Quốc, Do đó may mặc cũng chính là một trong những sản phẩm xuất khẩu chủ lực của Việt Nam, có giá trị kim ngạch trong các năm gần đây tăng trưởng mạnh

Hình 1 Tổng hợp 10 nhóm hàng xuất khẩu lớn nhất của Việt Nam năm 2022 so với năm 2021(Theo: Tổng cục Hải quan)

Xuất khẩu dệt may trong năm 2022 đạt 37.57 tỷ USD và tăng 17.2% so với cùng

kỳ 2021 [2] Trong thời gian này, năng lực cạnh tranh của hàng may mặc xuất khẩu

đã có nhiều cải thiện, tuy nhiên vẫn gặp nhiều rủi ro ở trong và ngoài doanh nghiệp

Gỗ và sản phẩm gỗ Phương tiện vận tải và phụ tùng

Hàng thủy sản Sắt thép các loại Máy ảnh, máy quay phim và linh kiện

10 nhóm hàng xuất khẩu lớn nhất của Việt Nam

năm 2022 so với năm 2021

Năm 2022 Năm 2021

Do hoạt động sản xuất và xuất khẩu may mặc của Việt Nam đang chỉ tập trung vào các mặt hàng gia công sẵn có, phụ thuộc vào nguyên vật liệu có sẵn làm đầu vào nên giá trị xuất khẩu tăng trưởng thấp Qua đó, sự đồng bộ giữa các phân khúc trong chuỗi cung ứng bị tụt giảm làm ảnh hưởng lớn đến chuỗi giá trị ngành dệt may Việt Nam Với nhu cầu mua hàng càng cao của toàn thế giới, họ mong muốn phải đảm bảo về chất lượng sản phẩm và thời gian giao hàng Và một trong những phương pháp quan trọng để đạt được mục tiêu hài lòng của khách hàng là quản lý chất lượng toàn diện (TQM- Total Quality Management) Quản lý chất lượng toàn diện được các tổ chức áp dụng rộng rãi, trong đó ngành may mặc chiếm một vị trí nổi bật Nhiều công

ty đang cố gắng thuê ngoài các hoạt động logistics của họ cho các bên bên ngoài để tập trung vào năng lực cốt lõi của họ Do đó, 3PL là vũ khí chiến lược của các doanh nghiệp hiện nay Mục đích của nghiên cứu này là xác định mối quan hệ và tác động giữa các dịch vụ hậu cần bên thứ ba (3PL), hiện đang có xu hướng tăng trong ngành may mặc Việt Nam Tình hình dịch vụ logistics trong sản xuất, xuất khẩu hàng may mặc của Việt Nam cũng đang gặp nhiều thách thức do ảnh hưởng của đại dịch COVID-19

Đầu tiên, những biện pháp giãn cách xã hội và các quy định về phòng chống dịch bệnh đã ảnh hưởng đến hoạt động sản xuất và vận chuyển hàng hóa Các doanh nghiệp sản xuất may mặc đã phải tạm ngừng hoạt động trong một thời gian để đảm bảo an toàn cho nhân viên và tránh lây nhiễm cho toàn cộng đồng Điều này dẫn đến

sự gián đoạn trong chuỗi cung ứng và ảnh hưởng đến quy trình logistics cho hoạt động sản xuất

Thứ hai, chi phí vận chuyển tăng đột ngột cũng đang là một thách thức lớn cho ngành may mặc của Việt Nam Từ khi dịch bệnh bùng phát, giá cước vận chuyển đã tăng đáng kể do nhu cầu vận chuyển hàng hóa giảm mạnh Những đợt tăng giá này khiến cho các doanh nghiệp sản xuất may mặc phải chịu áp lực về chi phí và giá thành sản phẩm

Ngoài ra, còn có thêm các thách thức khác như tình trạng tắc nghẽn tại các cảng

vì các biện pháp kiểm soát dịch bệnh, sự gián đoạn trong chuỗi cung ứng do các đối tác thương mại quốc tế đóng cửa hoặc giảm sản xuất

Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp và chính phủ đã có các biện pháp ứng phó để giảm thiểu tác động của đại dịch COVID-19 Ví dụ như cải thiện quản lý sản xuất và kiểm soát chất lượng, thúc đẩy sử dụng các công nghệ thông minh để tối ưu hóa quy trình logistics và giảm thiểu chi phí Ngoài ra, chính phủ cũng đang tăng cường hỗ trợ cho các doanh nghiệp trong ngành may mặc để giúp họ vượt qua khó khăn và phục hồi hoạt động sản xuất

Sau đại dịch COVID-19, ngành logistics trong ngành may mặc có nhiều cơ hội

để phát triển và mở rộng

Thứ nhất, với sự phát triển của thương mại điện tử, việc mua bán trực tuyến đang ngày càng phổ biến Điều này đòi hỏi các doanh nghiệp sản xuất may mặc cần phải có một hệ thống logistics hiệu quả để đáp ứng nhu cầu của khách hàng Việc phát triển các dịch vụ vận chuyển, quản lý kho bãi và quản lý hàng hóa sẽ giúp các doanh nghiệp sản xuất may mặc nhanh chóng và hiệu quả hơn trong việc vận chuyển

và phân phối hàng hóa

Thứ hai, với sự phát triển của khu vực ASEAN và CPTPP, ngành may mặc của Việt Nam đang được hưởng lợi từ các thỏa thuận thương mại tự do này Việc tiếp cận các thị trường mới và mở rộng sản xuất sẽ tạo ra nhu cầu về dịch vụ logistics Các doanh nghiệp logistics có thể tận dụng cơ hội này để phát triển và mở rộng các dịch

vụ logistics đến các thị trường mới

Thứ ba, với việc chuyển đổi số đang diễn ra rộng rãi, ngành logistics cũng cần phải đổi mới và sử dụng các công nghệ thông minh để tối ưu hóa quy trình và tăng cường tính hiệu quả của các dịch vụ logistics Các công nghệ như IoT, trí tuệ nhân tạo và blockchain có thể được áp dụng để cải thiện quản lý kho, theo dõi hàng hóa và tăng cường tính chính xác trong quy trình vận chuyển và phân phối hàng hóa

Tóm lại, ngành logistics trong ngành may mặc có nhiều cơ hội phát triển sau đại dịch, và các doanh nghiệp logistics cần phải đổi mới và sử dụng các công nghệ thông minh để tối ưu hóa quy trình và nâng cao tính hiệu quả của các dịch vụ logistics

Đi cùng với sự phát triển đó thì việc liên kết tìm hiểu lựa chọn đối tác hoạt động về Logistics cũng là một điều quan trọng trong sự phát triển và định hướng của doanh nghiệp Vì vậy nghiên cứu này cũng có thể nói là cần thiết trong việc lựa chọn đối tác 3PL để có thể có một hiệu suất phát triển tối ưu trong tương lai

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

1.2.1 Mục tiêu chung

Mục tiêu của đề tài này là nghiên cứu và đánh giá hiệu quả của việc lựa chọn dịch vụ logistics bên thứ ba (3PL) trong lĩnh vực sản xuất và xuất khẩu hàng may mặc tại Việt Nam Cụ thể, nghiên cứu sẽ tập trung khảo sát và đánh giá các ưu điểm

và hạn chế của việc sử dụng dịch vụ logistics bên thứ ba, từ đó đưa ra các giải pháp nhằm tối đa hóa lợi ích của các doanh nghiệp trong ngành may mặc

Nghiên cứu sẽ thực hiện các bước tiếp cận đa chiều, bao gồm phân tích các nguồn lực, quy trình và chi phí liên quan đến dịch vụ logistics bên thứ ba Đồng thời, nghiên cứu sẽ tiến hành khảo sát và đánh giá sự hài lòng của khách hàng và nhà cung cấp dịch vụ logistics bên thứ ba, từ đó đưa ra các giải pháp nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ và tăng cường mối quan hệ hợp tác giữa các bên

Từ đó, mục tiêu của đề tài là cung cấp cho các doanh nghiệp trong ngành may mặc một cái nhìn toàn diện về lợi ích và giá trị của việc sử dụng dịch vụ logistics bên thứ ba, từ đó giúp họ đưa ra các quyết định và chiến lược kinh doanh hiệu quả trong việc phát triển và mở rộng thị trường sản xuất và xuất khẩu hàng may mặc

hạn chế của việc sử dụng dịch vụ 3PL và so sánh với việc tự quản lý logistics bên trong công ty

• Xác định những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn dịch vụ 3PL Nghiên cứu sẽ tập trung vào việc phân tích các yếu tố kinh tế, chính sách, văn hóa và khách hàng ảnh hưởng đến quyết định của các doanh nghiệp sản xuất may mặc khi lựa chọn dịch vụ 3PL

• Tìm hiểu những thách thức và cơ hội đối với các doanh nghiệp sản xuất may mặc khi sử dụng dịch vụ 3PL Nghiên cứu sẽ đánh giá những thách thức mà các doanh nghiệp sản xuất may mặc phải đối mặt khi sử dụng dịch vụ 3PL, bao gồm các vấn đề về chi phí, quản lý và an toàn hàng hóa, doanh thu, lợi nhuận trước và sau thuế Đồng thời, nghiên cứu cũng sẽ phân tích các cơ hội mà các doanh nghiệp sản xuất may mặc có thể tận dụng từ việc sử dụng dịch vụ 3PL, bao gồm cải thiện hiệu quả vận chuyển

và giảm chi phí

• Đề xuất những giải pháp để tăng cường sự lựa chọn và sử dụng dịch vụ 3PL trong ngành sản xuất, xuất khẩu hàng may mặc Dựa trên kết quả nghiên cứu, nghiên cứu sẽ đề xuất những giải pháp để các doanh nghiệp sản xuất may mặc có thể tăng cường sự lựa chọn và sử dụng dịch vụ 3PL, bao gồm nâng cao hiệu quả quản lý, tăng cường đào tạo và phát triển nhân lực, và tăng cường hợp tác với các nhà cung cấp dịch vụ logistics ở hiện tại và tương lai

1.3 Phạm vi nghiên cứu

1.3.1 Không gian nghiên cứu

Nghiên cứu này được thực hiện dựa trên những số liệu thu thập, những kết quả báo cáo tài chính, những nghiên cứu theo từng năm, từng giai đoạn tại Việt Nam cũng như một số quốc gia có tiềm lực và mô hình phát triển ngành Logistics lớn mạnh trên thế giới Điều này cho thấy nghiên cứu được thực hiện dựa trên cơ sở thông tin và kiến thức chính xác, đáng tin cậy Việc thu thập và phân tích các số liệu và kết quả

báo cáo cũng như nghiên cứu từng giai đoạn của ngành logistics tại Việt Nam và các quốc gia khác trên thế giới sẽ giúp tăng tính chính xác và đáng tin cậy của nghiên cứu

từ đó đưa ra được hướng đi tốt nhất cho doanh nghiệp trong việc phân tích và lựa chọn đối tác 3PL

Việc sử dụng các số liệu và kết quả nghiên cứu cũng cho phép các nhà nghiên cứu so sánh và đánh giá hiệu quả của dịch vụ logistics trong sản xuất và xuất khẩu hàng may mặc tại Việt Nam so với các quốc gia khác Các mô hình phát triển ngành logistics lớn mạnh trên thế giới cũng có thể cung cấp các giải pháp và kinh nghiệm quan trọng giúp cho ngành logistics tại Việt Nam phát triển một cách bền vững và hiệu quả hơn

1.3.2 Thời gian nghiên cứu

Nghiên cứu thực hiện vào thời điểm hiện tại dựa vào số liệu ở lịch sử được chia thành hai giai đoạn chính, đó là giai đoạn đại dịch Covid và sau khi nền kinh tế có dấu hiệu khôi phục sau giai đoạn bị Covid tác động (2019-2023)

1.3.3 Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu trong đề tài này là dịch vụ logistics bên thứ ba (3PL) trong lĩnh vực sản xuất và xuất khẩu hàng may mặc tại Việt Nam Các doanh nghiệp trong ngành may mặc và các nhà cung cấp dịch vụ logistics bên thứ ba là những đối tượng được nghiên cứu trong đề tài này Nghiên cứu sẽ tập trung khảo sát về hiệu quả kinh doanh và ưu điểm của việc lựa chọn dịch vụ logistics bên thứ ba và đưa ra các giải pháp nhằm tối đa hóa lợi ích của các doanh nghiệp trong ngành may mặc

1.4 Mục lục dự kiến của luận văn

Nội dung trình bày trong mục lục chính gồm 5 chương:

Nội dung chương 2 trình bày các công trình nghiên cứu trước đó, tài liệu và các thông tin có liên quan đến đền tài nghiên cứu

Chương 3: Cơ sở lý thuyết và các phương pháp nghiên cứu

Nội dung chương này gồm:

Cở sở lý thuyết: Giới thiệu các khái niệm về Logistics, các khái niệm cơ bản về phương pháp thu thập và xử lý số liệu, cũng như phương pháp nghiên cứu quan trọng như mô hình DEA (Data Envelopment Analysis) và phương pháp Grey Forecasting Phương pháp nghiên cứu: Trình bày quy trình thực hiện nghiên cứu, giới thiệu

về mô hình DEA, lựa chọn các DMU, xác định các yếu tố đầu vào và đầu ra Ngoài

ra, cũng trình bày về mô hình dự báo Grey Forcasting và chỉ số sai số dự báo trung bình tuyệt đối (MAPE)

Chương 4: Nội dung và kết quả nghiên cứu

Nội dung chương 4 là nêu lên nhận xét của các DMU sau khi tiến hành chạy mô hình DEA và mô hình Grey Forecasting và đánh giá kết quả nghiên cứu, thảo luận

Chương 5: Kết luận và hướng phát triển đề tài

Nội dụng chương này là tổng kết lại kết quả nghiên cứu đạt được, nêu ra kết luận và đề ra một số hướng nghiên cứu phát triển đề tài trong tương lai

Chương 2 TỔNG QUAN TÀI LIỆU

Việc lựa chọn dịch vụ logistics trong sản xuất và xuất khẩu hàng may mặc là vô cùng quan trọng, bởi vì đó là yếu tố cốt lõi quyết định đến hiệu quả và thành công của toàn bộ chuỗi cung ứng và phân phối của ngành này Sự lựa chọn hợp lý của dịch

vụ logistics bên thứ ba (3PL) sẽ giúp cho các doanh nghiệp trong ngành may mặc tập trung vào hoạt động sản xuất và nâng cao chất lượng sản phẩm, đồng thời giảm thiểu các chi phí vận chuyển, bảo quản và quản lý kho Ngoài ra, việc lựa chọn một đối tác logistics đáng tin cậy còn giúp đảm bảo tính đồng bộ trong toàn bộ quá trình sản xuất

và xuất khẩu, từ đó tăng cường năng lực cạnh tranh và giá trị thương hiệu của các doanh nghiệp trong ngành

Bên cạnh đó, việc lựa chọn dịch vụ logistics bên thứ ba còn giúp cho các doanh nghiệp trong ngành may mặc tiết kiệm được thời gian, tài nguyên và năng lực để tập trung vào các hoạt động chiến lược, nghiên cứu và phát triển, cũng như quản lý và phát triển các mối quan hệ khách hàng và đối tác Vì vậy, tầm quan trọng của việc lựa chọn dịch vụ logistics bên thứ ba trong sản xuất và xuất khẩu hàng may mặc là rất lớn, đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển và tăng trưởng của ngành này Hiểu được tính cấp thiết của đề tài cũng như lợi ích mà nghiên cứu mang lại cho các doanh nghiệp thì việc tổng hợp, đúc kết, học hỏi từ những nghiên cứu trước cho cùng đề tài là vô cùng quan trọng, tiến hành nghiên cứu dựa trên những đề tài trước đây trong và ngoài nước cho ta thấy được cái nhìn tổng quát như sau:

Tài liệu tổng hợp được từ 2 nhóm nghiên cứu, trong nước và ngoài nước Các báo cáo và tài liệu thống kê từ các tổ chức và cơ quan chính phủ liên quan đến ngành sản xuất và xuất khẩu hàng may mặc, như Bộ Công Thương, Tổng cục Thống kê, Hiệp hội Dệt may Việt Nam, Các bài báo, tài liệu nghiên cứu và sách về lĩnh vực logistics và quản lý chuỗi cung ứng, cung cấp kiến thức về các phương pháp, quy trình và giải pháp tối ưu trong việc lựa chọn và sử dụng dịch vụ logistics bên thứ ba.Các trang thông tin điện tử, blog và diễn đàn trực tuyến liên quan đến ngành sản xuất và xuất khẩu hàng may mặc, cung cấp các thông tin, kinh nghiệm và chia sẻ từ

các chuyên gia và doanh nghiệp trong lĩnh vực này.Các cuộc phỏng vấn và khảo sát với các doanh nghiệp, nhà cung cấp dịch vụ logistics bên thứ ba, khách hàng và các chuyên gia trong ngành may mặc và logistics Các nghiên cứu và báo cáo từ các quốc gia có kinh nghiệm và mô hình phát triển logistics lớn mạnh, giúp đưa ra các bài học

và giải pháp áp dụng được cho Việt Nam

Trong một số nghiên cứu quốc tế như Bài báo "Globalization and the changing logic of collective action" của Philip G Cerny, là một nghiên cứu về tình hình toàn cầu hóa và tác động của nó đến hoạt động của các nhóm đòi hỏi quyền lợi Bài báo này tập trung vào việc nghiên cứu và phân tích cách mà các nhóm đòi hỏi quyền lợi

đã thay đổi chiến lược và phương thức hoạt động của họ trong bối cảnh toàn cầu hóa

và sự thay đổi của các cơ cấu xã hội và kinh tế Tác giả phân tích những thay đổi trong cách thức tổ chức và hoạt động của các nhóm đòi hỏi quyền lợi, từ cách thức tập trung nguồn lực đến sự tập hợp và liên minh với những nhóm đòi hỏi quyền lợi khác Ông cũng đưa ra ví dụ cụ thể về các nhóm đòi hỏi quyền lợi và chiến lược của

họ, ví dụ như phong trào đòi hỏi dân quyền của người Mỹ đen, phong trào đòi hỏi nữ quyền và phong trào đòi hỏi môi trường [3]

Cuối cùng, bài báo này kết luận rằng các nhóm đòi hỏi quyền lợi phải thích nghi với thế giới toàn cầu hóa, sử dụng các kỹ năng và chiến lược mới để hiệu quả hơn trong việc đòi hỏi quyền lợi của mình Tác giả cũng đưa ra những hướng phát triển trong tương lai của các nhóm đòi hỏi quyền lợi, đặc biệt là việc tập hợp và kết nối các nhóm đòi hỏi quyền lợi ở quy mô toàn cầu để đạt được hiệu quả cao hơn

Bài báo " Sustainability issues in textile and fashion industry supply chains: A review " được đăng trên tạp chí Journal of Cleaner Production vào năm 2019 Bài báo tập trung vào việc phân tích các vấn đề về bền vững trong chuỗi cung ứng ngành may mặc và thời trang, bao gồm tình trạng ô nhiễm, sử dụng nguyên liệu và nước, nạn lao động trẻ em và tình trạng phân bố không bình đẳng của lợi ích kinh tế [4]

Bài báo phân tích rằng để giải quyết các vấn đề bền vững trong chuỗi cung ứng ngành may mặc và thời trang, cần có một phương pháp tiếp cận đồng bộ và tích cực Các tác giả cũng nhấn mạnh vai trò của các tổ chức quốc tế trong việc tạo ra các tiêu chuẩn và hướng dẫn để đảm bảo sự bền vững trong chuỗi cung ứng.So sánh với bài báo "Logistics management and international marketing of textiles and apparel from Portugal and Romania" được đăng trên tạp chí Textile Research Journal vào năm

2000, hai bài báo tập trung vào các vấn đề khác nhau trong chuỗi cung ứng của ngành may mặc Trong khi bài báo đầu tiên tập trung vào quản lý logistics trong xuất khẩu sản phẩm may mặc từ Bồ Đào Nha và Romania, bài báo thứ hai tập trung vào các vấn

đề bền vững trong chuỗi cung ứng ngành may mặc và thời trang [5] Tuy nhiên, cả hai bài báo đều đưa ra những thông tin hữu ích và đáng quan tâm cho ngành công nghiệp may mặc và thời trang

"Assessment of Logistics Performance in Indian Apparel Export Industry: A Fuzzy-TOPSIS Approach" của các tác giả N Selvaraj, V Gnanavelbabu và R Rajakumar, được đăng trên tạp chí International Journal of Engineering Business Management vào năm 2019 cũng là một nghiên cứu điển hình Bài báo này nhằm đánh giá hiệu suất vận chuyển hàng hóa trong ngành may mặc xuất khẩu của Ấn Độ bằng cách sử dụng phương pháp Fuzzy-TOPSIS Các tác giả đã thu thập dữ liệu từ

114 công ty may mặc xuất khẩu và sử dụng các chỉ số để đánh giá các hoạt động logistics của chúng Sau đó, các chỉ số được phân tích và so sánh để xác định những công ty có hiệu suất vận chuyển hàng hóa tốt nhất và các vấn đề phát triển trong ngành.Bài báo này có nội dung khá tương tự với hai bài báo trên, tập trung vào đánh giá hiệu suất logistics trong ngành may mặc [6] Tuy nhiên, phương pháp đánh giá Fuzzy-TOPSIS được sử dụng ở bài báo này khác với các phương pháp khác được sử dụng trong hai bài báo trên Ngoài ra, bài báo này tập trung vào nghiên cứu tại ngành may mặc xuất khẩu của Ấn Độ, trong khi hai bài báo trên tập trung vào ngành may mặc xuất khẩu của Việt Nam Tuy nhiên, cả ba bài báo đều nhận thấy tầm quan trọng

của việc tối ưu hóa hoạt động logistics để nâng cao hiệu suất và giảm chi phí trong ngành may mặc

Chương 3 CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1.1 Cơ sở lý thuyết

Khi lựa chọn dịch vụ logistics cho công ty 3PL trong sản xuất và xuất khẩu hàng may mặc, có một số yếu tố quan trọng cần được xem xét:

Chất lượng dịch vụ và độ tin cậy: Hãy chọn nhà cung cấp logistics có kinh

nghiệm và chuyên môn trong lĩnh vực sản xuất và xuất khẩu hàng may mặc Họ nên hiểu rõ các nghiệp vụ quy trình, hệ thống và các giấy tờ cần thiết để vận chuyển hàng hóa đến các thị trường xuất khẩu một cách chuyên nghiệp,

Khả năng quản lý kho: Khi vận chuyển hàng may mặc, thường cần đến việc

quản lý kho hàng Hãy chọn nhà cung cấp logistics có khả năng quản lý kho tốt và đảm bảo hàng hóa của bạn được bảo quản và lưu trữ đúng cách

Khả năng vận chuyển: Vận chuyển hàng may mặc yêu cầu nhà cung cấp

logistics có khả năng vận chuyển đầy đủ và đúng thời gian, đảm bảo hàng hóa của bạn được vận chuyển an toàn và đến nơi đích kịp thời

Chi phí vận chuyển và hình thức thanh toán: Hãy xem xét chi phí của nhà

cung cấp logistics và so sánh với các nhà cung cấp khác để đảm bảo bạn nhận được giá cả hợp lý Tuy nhiên hợp lý ở đây không phải là giá rẻ, bởi các nhà cung cấp dịch

vụ logistics có giá thấp sẽ không đủ tiềm lực để đảm bảo chất lượng tốt nhất và phương thức thanh toán linh hoạt, đảm bảo bạn có thể thanh toán, đảm bảo nguồn tiền về cho nhà cung cấp phục vụ cho hoạt động sản xuất hiệu quả của họ

Trải nghiệm dịch vụ khách hàng: Dịch vụ khách hàng của nhà cung cấp

logistics cũng là yếu tố quan trọng Hãy chọn nhà cung cấp logistics có dịch vụ khách hàng tốt để đảm bảo có người hỗ trợ bạn nếu cần thiết

Trong đó các yếu tố liên quan tới tài chính của công ty dịch vụ 3PL phản ánh rất rõ được tình hình hoạt động của doanh nghiệp mà chúng ta đang phân tích và lựa chọn vì vậy mà yếu tố về doanh thu cũng được chọn là yếu tố được lựa chọn và phân

tích chính trong nghiên cứu này Sau khi được kết quả nghiên cứu tổng quan thì các yếu tố còn lại sẽ được đem ra để giải thích, đánh giá cho kết quả nhận được

Với các yếu tố trên, ta có thể chọn một nhà cung cấp logistics uy tín và đáng tin cậy để vận chuyển hàng may mặc sản xuất và xuất khẩu của công ty đó.Việc lựa chọn dịch vụ logistics trong ngành may mặc được dựa trên nhiều cơ sở lý luận Một trong những cơ sở lý luận quan trọng là lý thuyết về chuỗi cung ứng (supply chain) Theo

lý thuyết này, các bộ phận trong chuỗi cung ứng của một doanh nghiệp không độc lập mà có mối quan hệ tương tác chặt chẽ với nhau Nếu một trong những bộ phận gặp vấn đề, toàn bộ chuỗi cung ứng sẽ bị ảnh hưởng Vì vậy, việc tối ưu hóa toàn bộ chuỗi cung ứng là rất quan trọng và việc lựa chọn dịch vụ logistics chuyên nghiệp là một trong những giải pháp để đạt được mục tiêu này.Ngoài ra, lựa chọn dịch vụ logistics còn dựa trên cơ sở lý luận về giá trị khách hàng Theo lý thuyết này, đối với khách hàng, giá trị của một sản phẩm không chỉ nằm ở chất lượng của sản phẩm mà còn nằm ở dịch vụ hậu mãi và thời gian giao hàng Việc lựa chọn dịch vụ logistics chuyên nghiệp sẽ giúp đảm bảo thời gian giao hàng nhanh chóng và đúng hạn, tăng

độ tin cậy và sự hài lòng của khách hàng, góp phần tăng cường cạnh tranh cho doanh nghiệp trong ngành may mặc

Cuối cùng, việc lựa chọn dịch vụ logistics trong ngành may mặc còn dựa trên

cơ sở lý luận về sự chuyên môn hóa và tối ưu hóa Với sự chuyên môn hóa và tối ưu hóa quy trình logistics, doanh nghiệp có thể tận dụng tối đa các tài nguyên và giảm thiểu chi phí, tăng hiệu quả sản xuất và kinh doanh

3.1.2 Phương pháp nghiên cứu

Để có thể áp dụng các phương pháp vào việc phân tích, nghiên cứu vấn đề được đặt ra chúng ta cần phải hiểu rõ từng phương pháp và các phương pháp này được sử dụng để giải quyết vấn đề gì trong bài toán cải thiện nguồn nhân lực ngành Logistics mảng vận tải

Phương pháp phân tích số liệu (Data Analysis): sử dụng phương tiện thống kê

để phân tích số liệu được thu thập từ các đối tượng nghiên cứu

Phương pháp phân tích nội dung (Content Analysis): phân tích các tài liệu, văn bản để tìm ra các thông tin quan trọng và kết luận

Phương pháp DEA(Data Envelopment Analysis): Đo lường hiệu suất tương đối nhằm đánh giá khả năng sử dụng tối ưu các nguồn lực đầu vào để tạo ra đầu ra mong muốn Đơn vị nào có hiệu suất cao hơn sẽ được xem là hiệu quả hơn so với các đơn

vị khác

Phương pháp Grey Forecasting model: dự báo ngắn hạn và phân tích xu hướng

Nó cung cấp một cách tiếp cận đơn giản và trực quan để dự báo khi có dữ liệu hạn chế hoặc thiếu thông tin toàn diện

3.1.3 Quy trình thực hiện nghiên cứu

Hình 2: Mô hình nghiên cứu Giai đoạn 1: Dữ liệu lịch sử được thu thập từ cơ sở dữ liệu của kênh thông tin vietstock.vn, trang web Vietstock cung cấp các báo cáo tài chính hàng năm, dữ liệu lịch sử và thông tin về các công ty niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán Việt Nam Những giá trị dữ liệu lịch sử này sẽ đóng vai trò quan trọng như một cơ sở ban đầu cho mô hình DEA, giúp đưa ra các dự đoán chính xác và đáng tin cậy

Giai đoạn 2: Tất cả dữ liệu lịch sử thu thập sẽ được xử lý bằng mô hình DEA (Đánh giá hiệu suất dựa trên nhiều biến) để tính toán hiệu suất trong các khoảng thời

Thu thập dữ liệu

Thảo luận và kết luận

Xử lý số liệu bằng mô hình DEA

Dự đoán dữ liệu tương lai bằng Grey Forecasting Model

Thỏa điều kiện điề u kiện

Giai đoạn 1: Thu thập dữ liệu

Giai đoạn 2: Dự báo Xám

Giai đoạn 3: Phân tích và đưa ra

kết luận

gian cụ thể Khi áp dụng mô hình DEA để xử lý số liệu, tác giả tiến hành phân tích các kết quả thu được

Sau khi có được kết quả xử lý bằng mô hình DEA, thì tác giả sử dụng dữ liệu

từ mô hình DEA làm đầu vào để thực hiện dự báo qua Mô hình dự báo Xám Mô hình

dự báo Xám là một phương pháp dự báo dựa trên hệ số tương quan giữa các biến trong dữ liệu đã được xử lý bằng DEA, các hệ số tương quan này được sử dụng để

dự báo giá trị tương lai của biến quan tâm

Giai đoạn 3: Dữ liệu trong tương lai sẽ được dự đoán dựa trên mô hình dự báo

từ dữ liệu trong các năm trước, và tác giả sẽ tiếp tục xử lý dữ liệu này bằng mô hình DEA để tính toán hiệu quả trong các khoảng thời gian cụ thể Sự so sánh giữa dữ liệu lịch sử và dự báo cho tương lai sẽ được thực hiện thông qua sử dụng hai khung thời gian khác nhau Nhờ đó, tác giả sẽ có được phân tích chính xác và đưa ra nhận định

về hướng phát triển cho tương lai

3.1.4 Phương pháp điều tra khảo sát

Phương pháp điều tra khảo sát là một phương pháp nghiên cứu khoa học nhằm thu thập thông tin và dữ liệu từ một mẫu người hoặc đối tượng để phân tích và đưa ra kết luận Điều tra khảo sát có thể được sử dụng để tìm hiểu về các vấn đề về sức khỏe, hành vi, cảm xúc, tâm lý học, xã hội học và nhiều lĩnh vực khác

Cơ sở lý thuyết của phương pháp điều tra khảo sát bao gồm:

• Các khái niệm về tỉ lệ và mẫu mô tả: Phương pháp điều tra khảo sát sử dụng mẫu để đại diện cho toàn bộ dân số Tỉ lệ và mẫu mô tả là các khái niệm quan trọng để giúp các nhà nghiên cứu tính toán kích thước mẫu cần thiết để đạt được độ chính xác mong muốn

• Các phương pháp lấy mẫu: Các nhà nghiên cứu cần phải sử dụng các phương pháp lấy mẫu phù hợp để đảm bảo tính đại diện và khả năng tổng quát hóa của kết quả Các phương pháp lấy mẫu có thể bao gồm mẫu

ngẫu nhiên đơn giản, mẫu ngẫu nhiên đa giai đoạn, mẫu ngẫu nhiên đặc biệt và các phương pháp lấy mẫu phi ngẫu nhiên

• Thiết kế câu hỏi khảo sát: Các nhà nghiên cứu cần phải thiết kế các câu hỏi khảo sát phù hợp để thu thập thông tin cần thiết Thiết kế câu hỏi khảo sát đòi hỏi phải chính xác và có tính trùng lặp giữa các câu hỏi

3.1.5 Phương pháp phân tích số liệu

Phương pháp phân tích số liệu là một quy trình phân tích dữ liệu dựa trên việc thu thập, xử lý và phân tích các con số và số liệu thống kê để đưa ra những kết luận hữu ích cho quá trình ra quyết định Phương pháp này thường được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như kinh tế học, thống kê, khoa học dữ liệu, y học, giáo dục

và nghiên cứu xã hội

Cơ sở lý thuyết của phương pháp phân tích số liệu bao gồm các phương pháp

và công cụ thống kê, toán học, trí tuệ nhân tạo và khoa học máy tính để phân tích và hiểu các số liệu và dữ liệu định lượng Các phương pháp và công cụ này bao gồm:

• Thống kê mô tả: Đây là phương pháp dùng để tóm tắt và mô tả dữ liệu

số thành các chỉ số, đại lượng và biểu đồ thống kê như trung bình, phương sai, độ lệch chuẩn, phân bố tần suất, biểu đồ đường, biểu đồ cột, biểu đồ tròn, v.v

• Thống kê suy luận: Đây là phương pháp sử dụng các mô hình thống kê

để kiểm tra các giả thuyết và tìm ra mối liên hệ giữa các biến Các phương pháp này bao gồm kiểm định giả thuyết, phân tích hồi quy, phân tích phương sai, phân tích nhân tố, v.v

• Khoa học dữ liệu: Đây là phương pháp sử dụng các kỹ thuật và công cụ

để khai thác dữ liệu và tìm ra các tri thức và thông tin mới từ các bộ dữ liệu lớn

Thực hiện xử lý số liệu theo yêu cầu chạy kết quả của mô hình được sử dụng nghiên cứu trong đề tài này

Tóm lại, phương pháp phân tích số liệu là một quy trình rất quan trọng trong nghiên cứu và thực tiễn, cho phép chúng ta hiểu và sử dụng dữ liệu định lượng một cách hiệu quả để ra quyết định và đưa ra kết luận có giá trị

3.1.6 Phương pháp phỏng vấn

Phương pháp phỏng vấn là một kỹ thuật thu thập dữ liệu trong nghiên cứu khoa học, trong đó người nghiên cứu tương tác trực tiếp với các cá nhân hoặc nhóm để thu thập thông tin về ý kiến, kinh nghiệm, cảm nhận hoặc quan điểm của họ về một chủ

đề nghiên cứu cụ thể

Phương pháp này có thể được thực hiện bằng nhiều cách, bao gồm các cuộc phỏng vấn cá nhân, phỏng vấn nhóm, phỏng vấn điện thoại và phỏng vấn qua mạng Trong mỗi trường hợp, người phỏng vấn sẽ chuẩn bị các câu hỏi và tiếp cận người được phỏng vấn một cách cẩn thận và chuyên nghiệp để đảm bảo tính chính xác và tin cậy của kết quả thu thập được

Phương pháp phỏng vấn được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như khoa học

xã hội, kinh tế, y học, giáo dục và nghiên cứu thị trường Nó cho phép nhà nghiên cứu thu thập dữ liệu chi tiết về ý kiến, quan điểm và kinh nghiệm của các cá nhân hoặc nhóm, từ đó giúp tạo ra một hình ảnh toàn diện và đầy đủ hơn về chủ đề

Phương pháp phỏng vấn dựa trên một số cơ sở lý thuyết như sau:

• Lý thuyết tâm lý học: Phương pháp phỏng vấn dựa trên lý thuyết tâm lý học, cho rằng các câu hỏi và cách trả lời của người được phỏng vấn có thể tiết lộ nhiều thông tin về cảm xúc, suy nghĩ và hành vi của họ Phỏng vấn sử dụng cách tiếp cận này để tìm hiểu tâm trạng và suy nghĩ của người được phỏng vấn

• Lý thuyết xã hội học: Phương pháp phỏng vấn cũng dựa trên lý thuyết

xã hội học, cho rằng các câu hỏi và cách trả lời của người được phỏng vấn phản ánh quan điểm, giá trị, thái độ, và bối cảnh xã hội Phỏng vấn

sử dụng cách tiếp cận này để tìm hiểu tác động của bối cảnh xã hội đến suy nghĩ và hành vi của người được phỏng vấn

• Lý thuyết truyền thông: Phương pháp phỏng vấn cũng dựa trên lý thuyết truyền thông, cho rằng các câu hỏi và cách trả lời của người được phỏng vấn có thể tạo ra thông tin và tác động đến nhận thức và hành vi của người khác Phỏng vấn sử dụng cách tiếp cận này để tìm hiểu cách thông tin được truyền tải qua phỏng vấn và ảnh hưởng đến người khác

3.1.7 Phương pháp phân tích nội dung

Phương pháp phân tích nội dung là một phương pháp nghiên cứu chuyên sâu về nội dung của tài liệu bằng cách phân tích và đánh giá các yếu tố quan trọng của nội dung, bao gồm cả văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và bất kỳ tài liệu trực tuyến hoặc ngoại tuyến nào khác Phương pháp này có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực như nghiên cứu khoa học, marketing, truyền thông, giáo dục, văn hóa, xã hội học

và hành vi con người

Phương pháp phân tích nội dung thường bao gồm các bước sau:

• Xác định các đơn vị phân tích: đây là các yếu tố cơ bản của nội dung mà

sẽ được phân tích, bao gồm các từ, cụm từ, chủ đề, tình huống, hình ảnh,

và nhiều yếu tố khác

• Xác định các mục tiêu phân tích: các mục tiêu này được xác định trước

để đảm bảo phân tích tập trung vào các vấn đề quan trọng nhất liên quan đến nghiên cứu

• Thu thập dữ liệu: Dữ liệu được thu thập từ các nguồn khác nhau như sách, tài liệu trực tuyến, phim, báo cáo và các tài liệu khác

• Phân tích dữ liệu: Dữ liệu thu thập được được phân tích sâu để tìm ra các mẫu, xu hướng và thông tin quan trọng khác liên quan đến mục tiêu phân tích

• Đưa ra kết luận và báo cáo: Kết quả của phân tích được đưa ra báo cáo

để giải thích các kết luận và khuyến nghị cho các vấn đề được nghiên cứu

Phương pháp phân tích nội dung dựa trên một số cơ sở lý thuyết như sau:

Lý thuyết học thuyết định nghĩa: Phương pháp phân tích nội dung dựa trên lý thuyết học thuyết định nghĩa, cho rằng các từ và cụm từ đại diện cho ý nghĩa riêng của chúng Phân tích nội dung sử dụng cách tiếp cận này để tìm hiểu ý nghĩa của các yếu tố trong tài liệu

• Lý thuyết xã hội học: Phương pháp phân tích nội dung cũng dựa trên lý thuyết xã hội học, cho rằng các nội dung phản ánh các giá trị, quan điểm, thái độ, và bối cảnh xã hội Phân tích nội dung sử dụng cách tiếp cận này

để tìm hiểu cách các yếu tố trong tài liệu phản ánh hoặc ảnh hưởng đến

xã hội

• Lý thuyết tâm lý học: Phương pháp phân tích nội dung cũng có liên quan đến lý thuyết tâm lý học, cho rằng các yếu tố trong tài liệu có thể gợi lên các cảm xúc, suy nghĩ và hành động từ người đọc hoặc người sử dụng Phân tích nội dung sử dụng cách tiếp cận này để tìm hiểu tác động của các yếu tố trong tài liệu đến nhận thức và hành vi của con người

• Lý thuyết phân tích nội dung: Đây là lý thuyết chuyên sâu về phương pháp phân tích nội dung Theo đó, phương pháp phân tích nội dung sử dụng một số kỹ thuật như phân tích tần suất, phân tích từ khóa, phân tích dạng biểu, và phân tích dòng dữ liệu để hiểu rõ các mẫu, xu hướng và thông tin quan trọng liên quan đến nội dung tài liệu

3.1.8 Phương pháp định lượng

Phương pháp định lượng là một phương pháp trong khoa học nghiên cứu để đo lường độ lớn, tần suất, hay mức độ của một đại lượng Các cơ sở lý thuyết của phương pháp này bao gồm:

• Nguyên lý đo lường: đây là nguyên lý cơ bản của phương pháp định lượng, cho phép ta xác định mức độ của một đại lượng bằng cách so sánh

nó với một đơn vị đo lường chuẩn Đơn vị đo lường chuẩn thường được chọn dựa trên tính chất của đại lượng cần đo và các tiêu chuẩn quốc tế

• Độ chính xác: độ chính xác của phương pháp định lượng phụ thuộc vào

độ chính xác của thiết bị đo lường và quá trình đo lường Để tăng độ chính xác, cần sử dụng các thiết bị đo lường chất lượng cao và tuân thủ các quy trình kiểm tra định kỳ

• Độ lặp lại: độ lặp lại của phương pháp định lượng là khả năng đo lại kết quả giống nhau khi đo cùng một mẫu nhiều lần Để đảm bảo độ lặp lại, cần sử dụng các quy trình đo lường chuẩn xác và các phương pháp thống

kê để kiểm tra độ lặp lại

3.1.9 Phương pháp DEA

Tham khảo từ hai nguồn tài liệu “Introduction to Data Envelopment Analysis and Its Uses With DEA-Solver Software and References” của WW Cooper, LM Seiford và K Tone (Springer, 2005) và “Data Envelopment Analysis: A Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software” của WW Cooper, LM Seiford và K Tone (Springer, 2006) để nhằm hiểu được các mô tả cơ bản về mô hình DEA và cách sử dụng chúng

Trong phương pháp này ở phiên bản 13.0, giới thiệu các mô hình SBM_Max mới thay thế các Biến thể của mô hình đo lường (SBM) trong phiên bản 12.1 trước đó.The Slacks-Based Measure (SBM) là một phương pháp đánh giá hiệu suất được

sử dụng trong phân tích bao bì dữ liệu (DEA), một kỹ thuật để đánh giá tính hiệu quả của các đơn vị ra quyết định (DMUs) Nó tập trung vào khái niệm slack, đại diện cho các nguồn lực chưa sử dụng hoặc chưa được sử dụng trong một DMU Trong DEA, hiệu quả của DMU được xác định bằng cách so sánh mức đầu vào và đầu ra của nó với các DMU khác Cách tiếp cận SBM nới lỏng giả định CRS và cho phép lợi nhuận biến để quy mô (VRS) Nó đo lường hiệu quả của một DMU bằng cách tính toán

lượng slack nó sở hữu và giúp thiết lập các mục tiêu thực tế để cải thiện hiệu suất và

hỗ trợ trong việc phân bổ các nguồn lực để tăng hiệu quả Các mô hình SBM thường báo cáo điểm hiệu quả thấp nhất đối với các DMU kém hiệu quả Điều này có nghĩa

là điểm được chiếu là điểm xa nhất trên đường biên hiệu quả liên quan

Ngược lại, các mô hình SBM_Max mới tìm kiếm điểm gần nhất trên đường biên hiệu quả liên quan Do đó, theo một nghĩa nào đó, điểm hiệu quả được tối đa hóa so với các mô hình SBM (SBM-Min) thông thường, trong khi thời gian tính toán tăng tùy thuộc vào số lượng DMU hiệu quả Điều này cho thấy rằng chúng ta có thể đạt được trạng thái hiệu quả với việc giảm đầu vào ít hơn và ít mở rộng đầu ra hơn so với các mô hình SBM (Tối thiểu) thông thường

Có thể nói rằng dự báo bằng mô hình SBM_Max đại diện cho một “KAIZEN” (Cải tiến) thực tế của DEA Mỗi mô hình bao gồm các phiên bản đầu vào, đầu ra và không định hướng theo các giả định về lợi nhuận không đổi và khả biến theo quy mô Chúng ta có thể mô tả mối quan hệ giữa các mô hình SBM thông thường (SBM-Min), CCR và SBM-Max bằng hình bên dưới

Trong phiên bản 12.0, Mô hình Khoảng cách Định hướng (Chức năng) là sự phát tiển khái quát hóa của mô hình DEA hướng tâm, tính toán hiệu quả của DMU theo hướng đã cho Chúng tôi cung cấp hai loại hiệu quả, tức là thông thường và siêu hiệu quả

Chúng ta có thể chia tất cả các mô hình DEA thành bốn loại: xuyên tâm(Radial), không xuyên tâm và có định hướng (NonRadial and Oriented), không xuyên tâm và không định hướng (NonRadial and NonOriented), và xuyên tâm và không xuyên tâm(Radial and NonRadial)

Mô hình "xuyên tâm" thể hiện sự thay đổi tỷ lệ của giá trị đầu vào/đầu ra là vấn

đề chính, vì vậy bỏ qua sự tồn tại của một thư giãn phụ hoặc tùy ý (dư đầu vào và không đủ đầu ra còn lại trong mô hình) Trong khi mô hình "không xuyên tâm" xử lý thư giãn trực tiếp và không tuân thủ sự thay đổi tỷ lệ đầu vào/đầu ra

Mô hình "có định hướng" có nghĩa là định hướng đầu vào hoặc đầu ra trong đánh giá hiệu quả, tức là mục tiêu chính của đánh giá là giảm đầu vào hoặc mở rộng đầu ra Ví dụ, các mô hình định hướng đầu vào trước tiên được thiết kế để giảm các nguồn lực đầu vào xuống biên giới hiệu quả nhất có thể, sau đó mở rộng sản phẩm đầu ra làm mục tiêu thứ hai.Mô hình "không có định hướng" xử lý cả việc giảm đầu vào và mở rộng đầu ra

Chúng ta có thể chia chúng thành bốn loại sau:

Xuyên tâm (Radial) CCR, BCC, IRS, DRS, AR, ARG, NCN, NDSC, BND,

CAT, SYS, Super-Radial, Bilateral, Scale Elasticity, Congestion, Window, Malmquist-Radial, FDH, NonConvex-Radial, Resampling-(Super)Radia Directional Distance Model

Không xuyên tâm

và có định hướng

SBM-Oriented, Super-SBM-Oriented, Malmquist, Weighted SBM-Oriented, NetworkSBM-Oriented,