Đang tải... (xem toàn văn)
Bài viết 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.
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG XÂY DỰNG MƠ 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 hoạt động ngành ngân hàng Việt Nam chủ quan trọng, thu hút nhiều quan tâm nhà nghiên cứu quản lý Nghiên cứu phát triển Mơ hình Phân tích Đường Bao Dữ Liệu Mạng Lưới Hai Giai Đoạn để đánh giá hiệu 29 NHTM hoạt động Việt Nam giai đoạn 2016 – 2018 Phân tích kết tính tốn “sức mạnh phân biệt” mơ hình so với mơ hình đánh giá truyền thống Tác giả đưa số đề xuất mang tính tham khảo cho nhà quản lý nhằm mục đích nâng cao hiệu hoạt động cho ngành ngân hàng Việt Nam Từ khóa: phân tích đường bao 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 Giới thiệu Tốc độ toàn cầu hóa tự hóa thương mại nhanh chóng năm vừa qua tạo nhiều thay đổi môi trường kinh doanh Việt Nam Hội nhập kinh tế quốc tế tạo điều kiện cho quốc gia phát triển, nhiên điều khiến cạnh tranh lĩnh vực kinh tế trở nên gay gắt tài ngân hàng khơng phải ngoại lệ Trong nỗ lực nhằm nâng cao lực cạnh tranh cho ngành ngân hàng Việt Nam, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) chủ trương tái cấu máy ngân hàng thương mại (NHTM), minh chứng đời sách Quyết định 1058/QĐ-TTg ngày 19/07/2017 46 Thủ tướng Chính phủ, phê duyệt đề án “Cơ cấu lại hệ thống tổ chức tín dụng gắn với xử lý nợ xấu giai đoạn 2016 - 2020” Quyết định số 1731/QĐ-NHNN ngày 31/8/2018 Thống đốc NHNN phê duyệt kế hoạch hành động ngành Ngân hàng hướng đến phát triển bền vững. Kết sách hàng loạt thương vụ sáp nhập, hợp nhất, mua lại (M&A) hệ thống NHTM diễn từ năm 2011 đến Mặc dù vậy, vấn đề hiệu NHTM sau M&A nào, Phùng Mạnh Trung, Trường Đại học Hàng hải Việt Nam TẠP CHÍ KHOA HỌC KINH TẾ - SỐ 8(04) - 2020 liệu sau tái cấu, hiệu hoạt động kinh doanh ngân hàng có vững vàng hay đơn giản phép toán cộng ngân hàng yếu kém? Do vậy, việc đánh giá hiệu hoạt động NHTM Việt Nam sau giai đoạn tái cấu trúc 20112015 cần thiết nhằm tổng kết thành tích đạt hạn chế công tái cấu hệ thống NHTM Có hai phương pháp đánh giá xếp hạng hiệu hoạt động phổ biến này: (1) Phân tích biên ngẫu nhiên SFA (đề xuất Aigner et al., 1977) (2) Phân tích đường bao liệu DEA Charnes et al (1978) công bố Giữa hai phương pháp trên, DEA nhiều chuyên gia nhà nghiên cứu sử dụng lẽ phương pháp dựa việc ứng dụng toán tối ưu hóa sở đặc điểm hóa mối quan hệ yếu tố đầu đầu vào chu trình sản xuất Đặc điểm dễ dàng chấp nhận việc bắt buộc giả định mơ hình kinh tế (ví dụ mơ hình sản xuất Cobb-Douglas) yêu cầu phương pháp SFA Tuy nhiên, mơ hình DEA cổ điển khơng quan tâm đến diễn biến xảy quy trình sản xuất mà coi “hộp đen - black box” Do không quan sát thực tế xảy bên “hộp đen” này, bị hạn chế tầm nhìn việc xác định yếu tố phi hiệu quả, dẫn đến đánh giá sai lầm Đặc biệt ngân hàng tổ chức tài trung gian, việc tạo lập phân phối nguồn tài chính, khơng đánh giá cách thích đáng, làm méo mó kết nghiên cứu Quan trọng cả, điểm yếu lớn mơ hình DEA cổ điển trình đánh giá hiệu đơn vị, tạo nhiều “điểm hiệu tối đa” (unique efficiency score) Điều gây khó khăn cho nhà quản lý công tác xếp hạng hiệu ngân hàng phân tích yếu điểm tồn nội hệ thống (Ebrahimnejad Ziari, 2019) Hình 1: Hoạt động NHTM Xuất phát từ phân tích trên, u cầu đặt địi hỏi cần thiết xây dựng mơ hình thực tế để đánh giá hiệu toàn diện cho ngành ngân hàng Do đó, nghiên cứu phát triển mơ hình DEA cổ điển trở thành mơ hình mạng lưới DEA (NDEA) với định hướng đánh giá hiệu cho NHTM Việt Nam (Hình 1) Trong mơ hình này, chu trình hoạt động ngân hàng chia thành hai giai đoạn (stage), “tạo lập vốn” (capital organization) “phân phối vốn” (capital allocation) Ở giai đoạn A, ngân hàng sử dụng tài nguyên lao động (labor) vốn (capital) để tạo sản phẩm “tiền gửi” (deposits) Tiếp theo đó, tiền gửi nhân tố để tạo sản phẩm cuối hệ thống cho vay (loans), đầu tư (investment), dịch vụ (service fees) Ưu điểm lớn mơ hình khơng đánh giá xếp hạng hiệu tổng thể, mà quan trọng hơn, hiệu mức quan trọng giai đoạn chu trình hoạt động đem mổ xẻ, phân tích Từ đó, giúp nhà nghiên cứu, hoạch định sách có nhìn chi tiết kết hạn chế ngành Ngân hàng Việt Nam sau giai đoạn M&A Tổng quan nghiên cứu phương pháp nghiên cứu 2.1 Tổng quan nghiên cứu hiệu ngân hàng Nghiên cứu hiệu hoạt động ngân hàng xuất gần đồng thời với đời lý thuyết hiệu Về bản, dựa theo phương pháp nghiên cứu, có 47 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG thể chia nghiên cứu hiệu hoạt động ngân hàng thành hai loại Phân tích biên ngẫu nhiên (SFA) Phân tích đường bao liệu (DEA) Việc sử dụng phương pháp SFA, khơng tìm điểm hiệu ngân hàng, mà giúp nhà nghiên cứu khám phá tác nhân tác động đến điểm hiệu Phung et al (2018) so sánh tìm ảnh hưởng cấu trúc vốn đến hiệu hoạt động ngành ngân hàng Việt Nam Trung Quốc Mối quan hệ sau phân tích góc nhìn trị để hiểu rõ động tác nhân phi hiệu Phan Daly (2014) tập trung tìm hiểu mối quan hệ hiệu chi phí loại rủi ro ngành ngân hàng phát ngân hàng Việt Nam đối diện với rủi ro cao điều kiện lạm phát gia tăng dẫn đến suy giảm hiệu chi phí Các nghiên cứu sử dụng phương pháp SFA có đặc điểm chung đơn giản hóa (giả định sẵn hàm sản xuất) chu trình hoạt động ngân hàng Phương pháp DEA, thay vào đó, tập trung vào việc xây dựng thuật tốn tính tốn điểm hiệu tương đối ngân hàng dựa việc mơ hình hóa hoạt động trung gian tài Hầu hết nghiên cứu hiệu hoạt động ngành ngân hàng Việt Nam sử dụng phương pháp DEA truyền thống, theo đó, xét đến biến đầu vào đầu cuối cùng, bỏ qua diễn biến bên chu trình sản xuất Chẳng hạn, Nguyễn Phúc Quý Thạnh (2019) việc sử dụng tốn tối đa hiệu tính tốn kết luận hiệu bình quân 2007-2018 ngân hàng thương mại Việt nam đạt 86% Tương tự Phan Thị Thu Hà Nguyễn Hoàng Phong (2018) kết luận, hiệu chi phí ngân hàng thương mại Việt Nam đạt 74% tính theo phương pháp DEA 93% tính theo phương pháp SFA 48 Việc đánh giá hiệu theo phương pháp DEA bỏ qua trung gian chu trình sản xuất dễ dẫn đến tượng “đánh giá cao” (Kao Huang, 2008) lẽ tính phi hiệu giai đoạn sản xuất “bào mòn” hiệu hệ thống Do đó, nhiều nhà nghiên cứu đề xuất việc sử dụng mơ hình mạng lưới DEA khác để đánh giá hiệu cho đơn vị kinh tế Thực tế, giới có số nghiên cứu nước sử dụng mô hình mạng lưới DEA để đánh giá hiệu ngành ngân hàng Tùy thuộc vào góc độ xem xét, mơ hình hoạt động đánh giá không giống Chẳng hạn Seiford Zhu (1999) tập trung vào hiệu “hình ảnh” ngân hàng thị trường chứng khoán chia hoạt động ngân hàng thành giai đoạn “tạo lợi nhuận” (profitability) “tạo thị trường” (marketability) 55 ngân hàng thương mại hàng đầu Mỹ Zhou et al (2018) lại sử dụng mơ hình mạng lưới động DEA để chia hoạt động ngân hàng Trung Quốc thành ba giai đoạn “tổ chức vốn” (capital organization), “phân phối vốn” (capital allocation), “tạo lợi nhuận” (profitability) Thú vị hơn, có nghiên cứu (ví dụ Phung et al 2020) lại vào mổ xẻ cách chi tiết chu trình hoạt động kinh doanh ngân hàng để đề xuất mơ hình hỗn hợp dạng chuỗi song song giai đoạn để phù hợp với số ngân hàng cụ thể Rõ ràng, việc nghiên cứu hiệu ngân hàng theo mạng lưới DEA thể ưu điểm vượt trội so với phương pháp DEA truyền thống Tuy nhiên, Việt Nam, chưa có nghiên cứu sử dụng mơ hình để đánh giá hiệu cho ngàng ngân hàng Xuất phát từ đó, nghiên cứu phát triển mơ hình mạng lưới hai giai đoạn DEA (twostage NDEA) để đánh giá hiệu cho ngân hàng Việt Nam TẠP CHÍ KHOA HỌC KINH TẾ - SỐ 8(04) - 2020 2.2 Phương pháp nghiên cứu 2.2.1 Mơ hình DEA cổ điển DEA liên quan đến việc sử dụng phương pháp lập trình tuyến tính để xây dựng bề mặt không thông số (hoặc biên giới) liệu Các biện pháp hiệu sau tính tương bề mặt Charnes et al (1978) đề xuất mơ hình có định hướng đầu vào giả định tổng thể không đổi theo tỷ lệ (CRS) Mơ hình Banker et al (1984) phát triển với giả thiết hiệu thay đổi theo quy mơ (BCC) Theo mơ hình này, hiệu đơn vị đưa định (DMU) xác định sau: 2.2.2 Xây dựng lời giải cho mô hình mạng lưới hai giai đoạn (two-stage network DEA) Xuất phát từ mơ hình hoạt động tài trung gian ngân hàng thương mại, tác giả trước hết khái quát hóa mạng lưới sản xuất hai gian đoạn (two-stage network production) Hình bên Hình 2: Mạng lưới hai giai đoạn Giả sử có tập hợp gồm n DMU hoạt động theo mơ hình đánh giá hiệu quả, DMU = {DMUj ; j=1, 2, ,n}; DMU có I biến đầu vào (inputs), tập biến đầu vào X j x1 j , x2 j , , xIj ; biến đầu vào Trong R, I số lượng biến đầu đầu vào; Yj y1 j , y2 j , , yRj X j x1 j , x2 j , , xIj tập hợp biến đầu đầu vào tương ứng chu trình sản xuất; ur vi hệ số nhân cần xác định để tối đa hóa hàm mục tiêu; số tự để xác định biến đổi hiệu theo quy mơ Bài tốn tương ứng với việc tìm giá trị cho u v, tương ứng với đó, hiệu đơn vị thứ i tối đa hóa, với ràng buộc đại lượng hiệu nhỏ Tuy nhiên lẽ toán tối ưu có vơ hạn đáp án, biến đổi tương đương để chuyển dạng tốn tối đa hóa tuyến tính sau: tham gia để sản xuất D biến trung gian (intermediates – vừa đầu Stage A vừa đầu vào Stage B), tập biến trung gian Z j z1 j , z2 j , , z Dj ; R số lượng sản phẩm đầu cuối (outputs) chu trình, tập biến đầu Y y , y , , y j 1j 2j Rj Để xác định hiệu tổng thể mô hình này, đầu tiên, cần xác định hiệu giai đoạn (stage) dựa giả định khơng có mối liên hệ hai giai đoạn Hiệu stage A tính theo mơ hình BCC định hướng đầu vào thể thông qua tốn tối đa hóa sau sau A* s.t Max D D z A d 1 d d I (3) i1 vi xi z A i 1 vi xij d 1 d d I j d , vi ; A free Tương tự vậy, hiệu stage B tính tốn sau: 49 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG u y Max z s.t u y R B r 1 B* r r0 (4) D d 1 d d0 R B r 1 r rj D d zd j d 1 Trong ngoại trừ biến đầu vào Xj biến đầu Yj đề cập mơ Hình 1, tác giả giả định thêm có D biến trung gian Z j z1 j , z2 j , , yDj để kết nối hai giai đoạn Dựa theo mơ hình “gia tăng” Chen et al (2010), mối quan hệ hiệu hai giai đoạn với hiệu tổng thể hệ thống thể dạng trung bình trọng số hiệu stage A hiệu stage B Cụ thể 0AB wA0A wB0B wA wB trọng số thể “mức độ quan trọng tương đối” giai đoạn wA wB Hai trọng số xác định tỷ lệ tài nguyên sử dụng cho giai đoạn tương ứng với tổng yếu tố đầu vào hai giai đoạn Cụ thể: wA wB I v xi i 1 i (5) v x d 1 d zd i 1 i i I D D d zd d 1 (6) i 1 vi xi d 1d zd I D Từ đó, hiệu hệ thống xác định theo toán sau: AB* Max z r 1 ur yr A B d 1 d d D R D d zd i 1 vi xi I d 1 (7) s.t D d zdj A i 1 vi xij I d 1 R r 1 j ur yrj B d 1 d zdj j D vi , ur , d ; A , B free 50 Cooper (1962), chuyển dạng sau: 0AB* Max d 1 d zd r 1 ur yr A B D d , ur ; B free Để đưa toán dạng tuyến tính, áp dụng phương pháp biến đổi Charnes R (8) s.t D d zd i 1 vi xi I d 1 D d zdj A i 1 vi xij I d 1 R j u yrj B d 1 d zdj j D r 1 r vi , ur , d ; A , B free Sau tìm lời giải cho tốn tối ưu (8), thay giá trị trọng số tối ưu vào (3), (4), (5) (6) để tìm hiệu “mức đóng góp quan trọng” cho stage A B Thực nghiệm mơ hình – Hiệu ngành ngân hàng Việt Nam 3.1 Lựa chọn biến nghiên cứu Nghiên cứu hoạt động ngân hàng chứng kiến hai cách tiếp cận cổ điển “Cách tiếp cận sản xuất” (production approach) Benston (1965) đề xuất cho ngân hàng sử dụng hai nguồn lực lao động vốn (không bao gồm tiền gửi) để sản xuất sản phẩm loại tiền gửi, tiền cho vay dịch vụ Trong “cách tiếp cận trung gian” (intermediate approach) Sealey Lindley (1977) lại giải thích mục đích ngân hàng thương mại tạo khoản cho vay dịch vụ dựa việc sử dụng vốn (bao gồm tiền gửi) lao động Việc lựa chọn cách tiếp cận hai cách tiếp cận tranh cãi chưa thể kết thúc nghiên cứu hoạt động ngân hàng Boďa Piklová (2018) việc lựa chọn cách thức tiếp cận, thực có ảnh hưởng đến kết nghiên cứu hiệu ngân hàng, với nhiều nghiên cứu khác (chẳng hạn (Ví dụ Huang et al., 2017; Phung TẠP CHÍ KHOA HỌC KINH TẾ - SỐ 8(04) - 2020 et al., 2020), cách thức an tồn để trung hịa hai luồng quan điểm tách chu trình hoạt động ngân hàng thành hai giai đoạn coi tiền gửi sản phẩm trung gian hai giai đoạn Xuất phát từ phân tích trên, phần thực nghiệm này, 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) Do tính chất lưỡng tính tiền gửi (deposits) giải thích bên trên, tác giả sử dụng biến sản phẩm trung gian, cụ thể, vừa sản phẩm đầu giai đoạn A, vừa “nguyên liệu” đầu vào cho giai đoạn B Số liệu biến sử dụng tác giả trích xuất từ nguồn tổng hợp Công ty cổ phần Dữ liệu Kinh tế Việt Nam bao gồm 30 ngân hàng công khai liệu báo cáo tài Sở giao dịch Trong số 30 ngân hàng trên, số liệu Ngân hàng Nông nghiệp Phát triển Nông thôn Việt nam không đầy đủ qua năm nghiên cứu nên tác giả loại khỏi mẫu Dựa vào nghiên cứu trước (Sealey Lindley, 1977; Benston, 1965), tác giả định nghĩa “vốn” vốn chủ sở hữu khoản nghĩa vụ (sau trừ tiền gửi) Các khoản “cho vay” dư nợ cho vay khách hàng thời điểm cuối năm lấy Bảng cân đối kế tốn Biến “phí dịch vụ” xác định chênh lệch thu nhập chi phí tất hoạt động dịch vụ lấy từ báo cáo Kết hoạt động kinh doanh Bảng Thống kê mô tả biến lựa chọn Thống kê mô tả Bảng cho thấy ngân hàng Việt Nam có chênh lệch lớn quy mơ kinh doanh Ví dụ, chênh lệch số vốn ngân hàng lớn (BIDV) so với ngân hàng nhỏ (NCB) lên tới 21 lần, đó, ngân hàng có tổng khoản thu phí dịch vụ lớn gấp đến 600 lần so với thu nhập tương ứng ngân hàng nhỏ Không vậy, giá trị độ lệch tiêu chuẩn tất biến khẳng định phân bố không đồng yếu tố sản xuất ngành ngân hàng Việt Nam 3.2 Hiệu hoạt động ngân hàng Kết tính tốn hiệu hoạt động NHTM Việt Nam thể thông qua Bảng Trong bảng này, hiệu hệ thống xác định trước Tiếp theo, hiệu trọng số (mức đóng góp quan trọng tương đối) giai đoạn A giai đoạn B xác định Tất điểm hiệu xếp hạng theo thứ tự từ lớn đến bé Bảng Hiệu hoạt động NHTM Việt Nam qua năm 2016 2017 2018 Mean Min Max Std Stage A 0.62 0.10 1.00 0.27 Stage B 0.85 0.43 1.00 0.19 System 0.69 0.14 1.00 0.21 Stage A 0.49 0.04 0.99 0.31 Stage B 0.92 0.48 1.00 0.14 System 0.53 0.07 0.99 0.29 Stage A 0.61 0.06 1.00 0.26 Stage B 0.82 0.82 1.00 0.22 System 0.68 0.36 1.00 0.20 Có thể nhận, hiệu bình qn ngành ngân hàng Việt Nam không đánh giá cao Cụ thể, năm giá trị trung bình hiệu hệ thống đạt 0.68 điểm đó, hiệu giai đoạn A giai đoạn B đạt tương ứng 0.61 0.82 điểm Đáng ý, có hai ngân hàng nằm đường hiệu sản xuất BID BVB, 51 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG đặc biệt, hai ngân hàng đạt hiệu tối đa hai giai đoạn Đứng cuối bảng xếp hạng ngân hàng VPB đạt 0.36 điểm hiệu cá biệt hiệu giai đoạn B đạt 0.19 điểm Xem xét hiệu trọng số (mức độ quan trọng tương đối) giai đoạn, kết nghiên cứu số điểm đáng ý Thứ nhất, ngân hàng Việt Nam, giai đoạn A (tạo lập vốn) đánh giá có trọng số cao nhiều so với giai đoạn B (phân phối vốn) với tỷ lệ trung bình cụ thể 72:28 Tuy nhiên, điều thứ hai, nghịch lý đáng ý, hiệu giai đoạn A lại thấp giai đoạn B đến 21 điểm % (61% so với 82%) Thứ ba, ngân hàng đạt đánh giá có hiệu tuyệt đối ngân hàng đạt hiệu tuyệt đối hai giai đoạn 3.3 Phân tích kết đề xuất Để làm bật tác dụng việc đánh giá mơ hình mạng lưới DEA hai giai đoạn (twostage NDEA) Tác giả tính tốn hiệu ngân hàng Việt Nam hai mô hình black-box truyền thống với giả định tiền gửi biến đầu vào (deposits as input) tiền gửi biến đầu (deposit as output) Kết thay đổi hiệu bình quân qua năm 2016-2018 thể thơng qua Hình ln ln nằm hai mơ hình black-box truyền thống Điều giải thích thơng qua “hiệu ứng ma sát” (Phung et al 2020), theo đó, chia nhỏ hệ thống sản xuất thành nhiều giai đoạn, hiệu tổng thể tính tốn giảm sút phân tách kỹ lưỡng hiệu giai đoạn Hơn nữa, biến thiên hiệu mơ hình mà cho dù tiền gửi xem đầu vào hay đầu khơng rõ rệt Trong đó, đánh giá hiệu ngân hàng sử dụng mô hình tác giả đề xuất thể thay đổi đáng kể giai đoạn 2016-2018 Thêm vào đó, việc sử dụng mơ hình black-box truyền thống cịn nhược điểm lớn, điểm hiệu đánh giá nhiều DMU đạt mức tối đa Cụ thể theo kết Bảng 3, sử dụng mơ hình cổ điển coi tiền gửi đầu vào, số lượng ngân hàng đạt hiệu tối đa qua năm 6,7,7 Trong đó, coi tiền gửi đầu vào số lượng lớn, 5,4,6 Điều thực gây khó khăn việc xếp hạng hiệu ngân hàng lẽ khơng có sở để xếp hạng ngân hàng có điểm hiệu Trong đó, trên, sử dụng mơ hình mạng lưới DEA, có tối đa hai ngân hàng đạt 100% hiệu hệ thống Điều góp phần củng cố “sức mạnh phân biệt” (discrimination power) mơ hình mà tác giả đề xuất Bảng So sánh số lượng ngân hàng đạt điểm hiệu tối đa theo mơ hình Hình 3: Hiệu theo mơ hình Có thể thấy rõ ràng, hiệu ngân hàng tính tốn theo mơ hình mạng lưới DEA 52 2016 2017 2018 Two-stages NDEA 2 Deposits as input 7 Deposits as output Kết đánh giá phân tích cịn nguyên nhân dẫn đến hiệu yếu ngành ngân hàng Việt Nam chủ yếu xuất phát từ việc khai thác TẠP CHÍ KHOA HỌC KINH TẾ - SỐ 8(04) - 2020 nguồn lực tài Thực tế, ngành ngân hàng Việt Nam làm tốt công tác sử dụng vốn, thể hiệu giai đoạn B cao (bình quân năm 87%) Tuy nhiên, với thực trạng khó khăn chung kinh tế phát triển thiếu thốn nguồn lực tài dẫn đến hệ giai đoạn tạo lập nguồn vốn ngân hàng – tiền gửi, đươc xem giai đoạn quan trọng hàng đầu, lại có mức hiệu thấp (bình qn đạt 57%) Từ đó, tác giả đề xuất nhà quản lý ngân hàng cần xem xét, giải toán huy động vồn cách hiệu cách mở rộng kênh huy động vốn, nâng cao chất lượng dịch vụ, đảm bảo niềm tin cho người gửi tiền Hơn nữa, trọng số hiệu giai đoạn B ám thực tế, là, ngân hàng Việt Nam dễ dàng công tác sử dụng nguồn vốn, đặc biệt cơng tác tín dụng, cho vay đầu tư Trong phạm vi nghiên cứu này, tác giả chưa nghiên cứu sâu ảnh hưởng biến đầu khơng kỳ vọng (ví dụ khoản nợ xấu), xét biến mơ hình, kết đánh giá hiệu ngành ngân hàng Việt Nam khác biệt Kết luận Nghiên cứu này, dựa thực tiễn hoạt động kinh doanh NHTM Việt Nam, phát triển mơ hình DEA mạng lưới hai giai đoạn để đánh giá hiệu hoạt động ngân hàng Phân tích kết tính tốn “sức mạnh phân biệt” mơ hình tác giả xây dựng so với mơ hình DEA truyền thống Điều giúp nhà quản lý dễ dàng đánh giá, phân loại xếp hạng hiệu tổ chức trung gian tài Khơng vậy, mơ hình cịn “đóng góp” giai đoạn hoạt động kinh doanh ngân hàng vào hiệu tổng thể Từ đưa số gợi ý sách cho nhà quản lý việc phân phối nguồn lực cho cách hợp lý cho giai đoạn Trên thực tế, mô hình hoạt động ngân hàng cịn phức tạp mơ hình mà tác giả đề xuất thay đổi để phù hợp với vận động kinh tế Do đó, việc sâu khám phá, xây dựng mơ hình đánh giá hiệu phù hợp với tác động yếu tốt khách/chủ quan hướng tốt cho nghiên cứu sau Lời cảm ơn: Nghiên cứu tài trợ Trường Đại học Hàng hải Việt Nam 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:10.1016/03044076(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 twostage 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 hoạt động ngân hàng thương mại Việt Nam Tạp chí Cơng 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 Retrieved from http://www.ajbasweb.com/old/ajbas/2014/Special%207/30-38.pdf Phan, T., & Nguyễn, H (2018) Hiệu chi phí biên 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 ... ứng ngân hàng nhỏ Không vậy, giá trị độ lệch tiêu chuẩn tất biến khẳng định phân bố không đồng yếu tố sản xuất ngành ngân hàng Việt Nam 3.2 Hiệu hoạt động ngân hàng Kết tính tốn hiệu hoạt động. .. biến mơ hình, kết đánh giá hiệu ngành ngân hàng Việt Nam khác biệt Kết luận Nghiên cứu này, dựa thực tiễn hoạt động kinh doanh NHTM Việt Nam, phát triển mơ hình DEA mạng lưới hai giai đo? ??n để đánh... 8(04) - 2020 liệu sau tái cấu, hiệu hoạt động kinh doanh ngân hàng có vững vàng hay đơn giản phép toán cộng ngân hàng yếu kém? Do vậy, việc đánh giá hiệu hoạt động NHTM Việt Nam sau giai đo? ??n tái