5. Bố cục luận văn
2.2.1. Cách tiếp cận
Tác giả sử dụng phƣơng pháp nghiên cứu tổng hợp, bao gồm tổng hợp lý thuyết, nghiên cứu so sánh đối chiếu các quan điểm, cách tiếp cận nhằm đánh giá định tính về hiệu quả hoạt động của các chi nhánh NHTM trên địa bàn tỉnh Thái Nguyên. Nghiên cứu các mô hình DEA nhằm lựa chọn mô hình phù hợp áp dụng đo lƣờng định lƣợng hiệu quả hoạt động của các chi nhánh NHTM hoạt động trên địa bàn tỉnh Thái Nguyên.
2.2.2. Phương pháp thu thập thông tin
Thông tin, số liệu thứ cấp đƣợc thu thập từ các nguồn sau:
- Giáo trình, sách có liên quan đến đánh giá hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp nói chung và của các NHTM nói riêng.
- Các báo cáo tổng kết năm của NHNN chi nhánh Thái Nguyên, các chi nhánh NHTM hoạt động trên địa bàn tỉnh, các báo cáo tài chính của các chi nhánh NHTM.
- Các công trình nghiên cứu trong và ngoài nƣớc về đánh giá hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp và đặc biệt là các chi nhánh NHTM nhƣ các bài báo khoa học, luận văn tiến sĩ, luận văn thạc sĩ …
2.2.3. Phương pháp tổng hợp thông tin
Các tài liệu sau khi thu thập đƣợc tổng hợp bằng phần mềm Excel. Số liệu thu thập đƣợc tổng hợp thành các bảng thống kê, đƣợc phân tổ, biểu diễn ở dạng biểu đồ để dễ quan sát và phân tích. Đặc biệt là đối với các số liệu thứ cấp thu thập đƣợc theo chuỗi thời gian, theo địa điểm thì phƣơng pháp tổng hợp số liệu dạng bảng, biểu rất có ý nghĩa. Từ các số liệu thu thập đƣợc sẽ tiến hành phân tích, chọn lọc các yếu tố cần thiết để tổng hợp thành các số liệu hợp lý có cơ sở khoa học. Bao gồm:
- Phƣơng pháp phân tổ thống kê để hệ thống hóa và tổng hợp tài liệu theo các tiêu thức phù hợp với mục đích nghiên cứu.
- Xử lý và tính toán các số liệu, các chỉ tiêu nghiên cứu đƣợc tiến hành trên máy tính bằng các phần mềm Excel.
2.2.4. Phương pháp phân tích thông tin
2.2.4.1. Phương pháp so sánh
Để làm rõ mục tiêu nghiên cứu của đề tài, tác giả sử dụng phƣơng pháp đối chiếu, so sánh số liệu thu thập đƣợc giữa các năm với nhau, cơ cấu giữa các chỉ tiêu trong cùng một năm để thấy đƣợc sự biến động tăng, giảm, mức độ ảnh hƣởng của các chỉ tiêu đến vấn đề nghiên cứu. Phƣơng pháp thống kê so sánh gồm cả so sánh số tuyệt đối và so sánh số tƣơng đối để đánh giá động thái phát triển của hiện tƣợng, sự vật theo thời gian và không gian.
2.2.4.2. Phương pháp thống kê mô tả
Phƣơng pháp thống kê mô tả là phƣơng pháp nghiên cứu các hiện tƣợng kinh tế - xã hội vào việc mô tả sự biến động, cũng nhƣ xu hƣớng phát triển của
cho phép các nhà nghiên cứu trình bày các dữ liệu thu đƣợc dƣới hình thức cơ cấu và tổng kết. Thống kê mô tả sử dụng trong nghiên cứu này để phân tích, mô tả dữ liệu bao gồm tần số, tỷ lệ, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn.
2.2.4.3. Mô hình phân tích bao tới hạn (Data Envelopment Analysis - DEA)
Để đánh giá hiệu quả hoạt động của các chi nhánh NHTM trên địa bàn tỉnh Thái Nguyên, tác giả sử dụng mô hình phân tích bao tới hạn DEA. Phân tích bao tới hạn là một phƣơng pháp phân tích phi tham số mang tính thiết thực để đo lƣờng hiệu quả và xếp hạng các đơn vị ra quyết định. Phƣơng pháp này dựa trên dãy số liệu quan sát và sử dụng lập trình quy hoạch tuyến tính. Sử dụng phƣơng pháp này, ta có thể xếp hạng các ngân hàng theo từng loại hiệu quả (hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả quy mô…). Ngoài ra, với phƣơng pháp này, ta có thể xác định đƣợc những thay đổi theo quy mô của từng ngân hàng (tăng, giảm hoặc không thay đổi), từ đó có thể đánh giá đƣợc các mức độ hoạt động hiện tại của thông qua các chỉ số nói trên. Ngoài ra, theo các tác giả đã sử dụng DEA trong những nghiên cứu trƣớc, phƣơng pháp DEA còn thống kê tất cả các dữ liệu và quyết định nhân tố nào ảnh hƣởng đến năng suất, từ đó định hƣớng cho ngƣời nghiên cứu đề xuất giải pháp cải thiện.
DEA (Data Envelopment Analysis) là một kỹ thuật quy hoạch tuyến tính để đánh giá một đơn vị ra quyết định (DMU, hoặc ngân hàng) hoạt động tƣơng đối so với ngân hàng khác trong mẫu nhƣ thế nào. Kỹ thuật này tạo ra một tập hợp biên các ngân hàng hiệu quả và so sánh nó với các ngân hàng không hiệu quả để đo đƣợc mức độ hiệu quả. DEA không đòi hỏi xác định dạng hàm đối với biên hiệu quả và cho phép kết hợp nhiều đầu vào và nhiều đầu ra trong việc tính mức độ hiệu quả.
Trong các ngành hoạt động dịch vụ phức tạp nhƣ ngành ngân hàng có rất nhiều mối quan hệ giữa các đầu vào đầu ra là không xác định, đặc
Trong khi phƣơng thức tiếp cận tham số đòi hỏi phải chỉ định cụ thể dạng hàm, điều này có thể dẫn đến sai sót nếu không chỉ định đúng các yếu tố đầu vào và đầu ra.
*Ưu điểm của DEA so với các mô hình tham số
Không yêu cầu phải xác định một dạng hàm cụ thể khi xây dựng biên sản xuất.
Đƣờng giới hạn biên sản xuất đƣợc xây dựng trực tiếp từ dữ liệu quan sát thông qua hệ thống phƣơng trình tuyến tính. Vì thế, có thể ứng dụng trong những nghiên cứu với số lƣợng quan sát hạn chế.
Có thể sử dụng trong trƣờng hợp nhiều sản phẩm đầu ra và nhiều yếu tố đầu vào.
Có thể sử dụng để ƣớc lƣợng riêng biệt các loại hiệu quả sản xuất nhƣ hiệu quả kỹ thuật, hiệu quả phân phối nguồn lực, hiệu quả sử dụng chi phí và hiệu quả theo quy mô sản xuất.
* Các độ đo hiệu quả kỹ thuật (TE), hiệu quả phân bổ (AE) và hiệu quả chi phí (CE) hay hiệu quả kinh tế
Độ đo hiệu quả đầu tiên đƣợc Farell giới thiệu vào năm 1957. Ông cho rằng hiệu quả của một ngân hàng gồm hai thành phần: hiệu quả kỹ thuật (TE) và hiệu quả phân bổ [(AE), phản ánh khả năng ngân hàng sử dụng các đầu vào theo các tỷ lệ tối ƣu, khi giá cả tƣơng ứng của chúng đã biết]. Khi kết hợp hai độ đo này cho ta độ đo hiệu quả kinh tế (CE).
Farell minh họa những ý tƣởng của mình bằng việc sử dụng một ví dụ đơn giản bao gồm các ngân hàng sử dụng hai đầu vào ( và ) để sản xuất một đầu ra (y),với giả thiết hiệu quả hoạt động không đổi theo quy mô. Đƣờng đồng lƣợng đơn vị của ngân hàng, đƣợc biểu diễn bằng đƣờng SS’ trong hình 2.1 cho phép đo hiệu quả kỹ thuật.
Nếu một ngân hàng đã cho sử dụng các lƣợng đầu vào, xác định tại điểm P, để sản xuất một đơn vị đầu ra, thì phi hiệu quả kỹ thuật của ngân hàng đó đƣợc xác định bởi khoảng cách QP, là lƣợng mà tất cả các đầu vào có thể giảm đi một cách tỷ lệ mà không cần giảm đầu ra. Mức không hiệu quả này đƣợc diễn tả theo phần trăm và bằng tỷ số QP/OP, biểu thị tỷ lệ phần trăm mà tất cả đầu vào có thể giảm. Hiệu quả kỹ thuật của ngân hàng thƣờng đƣợc đo bằng tỷ số:
(2.1) Hay
TE sẽ nhận một giá trị nữa là 0 và 1, vì vậy cho ta một độ đo về mức độ không hiệu quả kỹ thuật của ngân hàng. Khi , chỉ rằng ngân hàng có hiệu quả kỹ thuật toàn bộ. Ví dụ tại điểm Q là điểm hiệu quả kỹ thuật vì nó nằm trên đƣờng đồng lƣợng hiệu quả.
Hình 2.1. Hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân phối
Tỷ số giá đầu vào đƣợc biểu thị bằng đƣờng đồng phí AA’, cho phép chúng ta tính đƣợc hiệu quả phân bổ. Hiệu quả phân bổ (AE) của ngân hàng hoạt động tại P đƣợc định nghĩa bởi tỷ số:
(2.2) Khoảng cách RQ biểu thị lƣợng giảm trong chi phí sản xuất, nếu sản xuất diễn ra tại điểm hiệu quả phân bổ (và hiệu quả kỹ thuật) Q’, thay vì tại điểm hiệu quả kỹ thuật, nhƣng không hiệu quả phân bổ Q.
Hiệu quả kinh tế toàn phần (EE) đƣợc định nghĩa là tỷ số :
(2.3) Ở đây khoảng cách RP cũng có thể biểu thị lƣợng giảm về mặt chi phí. Lƣu ý rằng tích của hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân bổ cho hiệu quả kinh tế chung:
(2.4) Chú ý rằng tất cả ba độ đo bị chặn giữa 0 và 1. Tuy nhiên trên thực tế, chúng ta không thể có đƣờng đồng lƣợng hiệu quả nhƣ hình 2.1. Bởi vì, để có đƣợc đƣờng đồng lƣợng hiệu quả chúng ta phải ƣớc lƣợng từ số liệu mẫu, do đó Farell (1957) đã gợi ý sử dụng một đƣờng đồng lƣợng lồi tuyến tính từng khúc phi tham số nhƣ hình 2.2 đƣợc xây dựng sao cho không có điểm quan sát nào nằm bên trái hoặc ở phía dƣới nó.
(Nguồn: Coelli, Rao và Battese, năm 2004) * Hiệu quả quy mô
Mô hình DEA với hiệu quả không đổi theo quy mô
Việc áp dụng kỹ thuật quy hoạch tuyến tính để xác định hiệu quả kỹ thuật đƣợc bắt nguồn từ Charnes Cooper và Rhodes (1978), Fare Grosskop và Lowell (1985) đã phân rã hiệu quả kỹ thuật thành hiệu quả quy mô và các thành phần khác. Để có đƣợc những kết quả ƣớc tính riêng biệt về hiệu quả quy mô, các thƣớc đo hiệu quả kỹ thuật định hƣớng đầu vào thỏa mãn hành vi quy mô khác nhau đƣợc xác định rõ đó là: hiệu quả không đổi theo quy mô (CRS), hiệu quả thay đổi theo quy mô (VRS). Trƣớc tiên chúng ta cùng tìm hiểu với mô tả định hƣớng về đầu vào trong trƣờng hợp hiệu quả không đổi theo quy mô, bởi vì mô hình này là mô hình đầu tiên đƣợc áp dụng rộng rãi.
Với giả thiết có N công ty, mỗi công ty sử dụng K đầu vào và M đầu ra. Đối với công ty thứ i, dữ liệu đầu vào đƣợc thể hiện bằng véctơ cột , và đầu ra biểu diễn bằng véctơ cột . Nhƣ vậy số liệu đầu vào và đầu ra của tất cả các công ty đƣợc thể hiện bằng ma trận X (K hàng N cột), ma trận Y (M hàng N cột).
Phƣơng pháp sử dụng các “tỷ lệ” đƣợc xem là phƣơng pháp trực quan mô tả phân tích DEA. Với mỗi công ty, chúng ta sẽ đo tỷ lệ của tổng số lƣợng các sản phẩm đầu ra trên tổng số lƣợng các đầu vào đã sử dụng (u’yi/v’xi) với u là véc tơ số lƣợng đầu ra (M hàng 1 cột); v là véc tơ số lƣợng đầu vào (K hàng 1 cột). Số lƣợng đầu vào và đầu ra tối ƣu của công ty thứ i đƣợc tìm ra qua việc giải mô hình toán sau:
Max u,v (u’yi/v’xi)
St: u’yj/v’xj ≤ 1 j = 1,2,3….N (2.5) u, v ≥ 0
Từ bài toán này ta có thể tìm đƣợc giá trị của u và v hay các số lƣợng đầu vào và đầu ra của công ty thứ i sao cho hệ số hiệu quả của nó (tổng đầu ra/ tổng đầu vào) là lớn nhất với điều kiện là hệ số hiệu quả của nó luôn nhỏ hơn hoặc bằng 1. Một vấn đề khó khăn có thể xảy ra là có rất nhiều lời giải cho bài toán trên (ví dụ: nếu u* v* là nghiệm thì 2u* 2v* cũng là nghiệm của bài toán). Để khắc phục vấn đề này Charnes, Cooper và Rhodes (1978) đã đƣa thêm điều kiện v’xi =1. Do vậy, ta có:
Max µ,v (µ’yi) St: v’xi =1
µ’yj - v’xj ≤ 0 j= 1,2,3….N (2.6) µ, v ≥ 0
Sự thay đổi ký hiệu từ u và v sang µ và v hàm ý rằng ta đã xét đến một mô hình toán tuyến tính tƣơng tự khác. Mô hình DEA nhƣ (2.6) đƣợc xem là mô hình phức toán tuyến tính.
Sử dụng tính chất đối ngẫu của mô hình toán tuyến tính chúng ta có thể phát triển một dạng mô hình đƣờng bao số liệu tƣơng ứng nhƣ sau:
Min ,λ
St: -yi + Yλ ≥ 0 (2.7) xi - Xλ ≥ 0
λ ≥ 0
Trong đó, là một trị số vô hƣớng và là véc tơ hằng số (N hàng, 1 cột) Dạng mô hình đƣờng bao tới hạn tƣơng ứng này có ít điều kiện tham chiếu hơn dạng mô hình phức toán tuyến tính [K+M < N + 1 ], và vì vậy nó thƣờng đƣợc áp dụng. Giá trị thu đƣợc chính là hệ số đo lƣờng mức độ hiệu quả hoạt động của công ty thứ i, thỏa mãn điều kiện ≤ 1; theo Farrell (1957) khi = 1 thì mức độ hiệu quả hoạt động của công ty thứ i sẽ có vị trí trên đƣờng giới hạn sản xuất; và vì vậy nó sẽ là công ty hoạt động hiệu quả
về mặt kỹ thuật. Lƣu ý là bài toán mô hình tuyến tính cần đƣợc giải N lần, mỗi lần cho một công ty, mỗi một giá trị tƣơng ứng cho một công ty.
Mô hình toán tuyến tính (2.7) cung cấp cho chúng ta những lý giải khá lý thú và hữu ích. Trƣớc hết, công ty thứ i sẽ đƣợc quan tâm để phân tích, bài toán tập trung vào việc thu hẹp vectơ đầu vào, xi, càng nhiều càng tốt trong khi vẫn phải đảm bảo điều kiện nằm trong giới hạn cho phép các đầu vào cần cho hoạt động sản xuất. Đƣờng bao tới hạn các “đầu vào” cho phép là một đƣờng đẳng lƣợng (có tính chất tuyến tính, từng mảng liên tục), đƣợc xác định bởi các số liệu (đầu ra và đầu vào của các công ty) đã thu thập đƣợc. Véc tơ “chuẩn thu hẹp” của véc tơ “đầu vào” xi (có đƣợc sau khi thu hẹp toạ độ xi của véc tơ (xi/y) sẽ giúp xác định các điểm để so sánh (Xλ, Yλ). Các điểm đƣợc dùng để so sánh này là sự kết hợp tuyến tính của các số liệu. Các điều kiện ở (2.7) cũng nhằm đảm bảo các điểm so sánh (X, Y) sẽ không nằm ngoài vùng giới hạn kỹ thuật/công nghệ.
Mô hình DEA với hiệu quả thay đổi theo quy mô
Do giả định hiệu quả không đổi theo quy mô - CRS chỉ phù hợp khi tất cả các ngân hàng trong mẫu đang hoạt động ở một quy mô tối ƣu. Tuy nhiên, thực tế cho thấy, đôi khi sự cạnh tranh là không hoàn hảo, các ngân hàng bị ràng buộc về mặt tài chính… có thể làm cho các ngân hàng hoạt động không ở mức quy mô tối ƣu. Năm 1984 Banker, Charnes and Cooper đã đƣa ra giả định hiệu quả sản xuất thay đổi theo quy mô (VRS) bằng cách đƣa thêm ràng buộc: N1’λ =1. Khi đó mô hình 2.7 trở thành:
Min ,λ
St: -yi + Yλ ≥ 0 (2.8) xi - Xλ ≥ 0
λ ≥ 0 N1’λ =1
Đƣờng biên DEA CRS và VRS đƣợc thể hiện trong hình 2.3. Để so sánh phƣơng pháp CRS và VRS, ta xét điểm không đạt hiệu quả sử dụng các yếu tố đầu vào P. Sự không hiệu quả sử dụng các yếu tố đầu vào theo mô hình phân tích bao tới hạn tối thiểu hóa đầu vào trong trƣờng hợp qui mô không ảnh hƣởng đến kết quả sản xuất (CRS) của điểm P là một khoảng cách Pc. Trong khi đó, sự không hiệu quả sử dụng các yếu tố đầu vào theo mô hình phân tích bao tới hạn tối thiểu hóa đầu vào trong trƣờng hợp qui mô ảnh hƣởng đến kết quả sản xuất (VRS) chỉ là PPv. Sự khác biệt của hai mô hình đo lƣờng này là do sự không hiệu quả về mặt qui mô. Các khái niệm này có thể chỉ rõ trong đo lƣờng hiệu quả tỉ lệ nhƣ sau:
TECRS = APc/ AP TEVRS = APV/ AP SE = APc/ APv
Hệ số hiệu quả TECRS, TEVRS, SE trong mô hình phân tích bao tới hạn tối thiểu hóa đầu vào luôn nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Chúng ta cũng chú ý rằng:
TECRS = TEVRS x SE
Bởi vì : APc/ AP = (APv/ AP) x (APc / APv)
Nhƣ vậy, hiệu quả kỹ thuật không đổi theo quy mô đƣợc phân tích thành hiệu quả kỹ thuật thuần và hiệu quả quy mô. Hiệu quả theo quy mô đƣợc tính bằng APc/APv. Nếu giá trị này bằng 1, thì ngân hàng có hiệu quả về quy mô. Điều này có nghĩa là ngân hàng hoạt động với quy mô tối ƣu của nó và do đó năng suất của các đầu vào không thể cải thiện bằng cách tăng hoặc giảm quy mô sản xuất. Nếu giá trị của tỷ số này nhỏ hơn 1 thì kết quả chỉ ra
rằng ngân hàng đang hoạt động với quy mô không tối ƣu. Nhƣ vậy tỷ lệ đầu ra mất đi do phi hiệu quả về quy mô có thể xác định bằng (1-SE).
Hiệu quả quy mô bằng 1 khi và chỉ khi công nghệ biểu thị là CRS hoặc đạt điểm R trong đồ thị. Tuy nhiên phi hiệu quả về mặt quy mô có thể tồn tại