6. BỐ CỤC CỦA LUẬN ÁN
1.1.1.2. Hiệu quả ngân hàng
Hiệu quả và đo lường hiệu quả dần trở nên phổ biến và được áp dụng cho nhiều loại hình tổ chức kinh tế khác nhau - ngân hàng là lựa chọn của khá nhiều nghiên cứu về đo lường hiệu quả. Cũng từ đây có hai cách tiếp cận để đo lường và giải thích hiệu quả ngân hàng, bao gồm: Tiếp cận cấu trúc (structural) và phi cấu trúc (nonstructural) (Hughes & Mester (2008)).
- Cách tiếp cận phi cấu trúc (the nonstructural approach):
Cách tiếp cận phi cấu trúc (nonstructural) để đo lường hiệu quả ngân hàng là một cách truyền thống và được sử dụng phổ biến. Cách thức đo lường thông qua hàng loạt chỉ số tài chính như ROE (return on equity), ROA (return on assets), ROS (return on sale), C/I (costs ratio)…Tuy nhiên, cách tiếp cận này có hai nhược điểm: Một là, không đánh giá được giá trị thị trường của tài sản, mức độ rủi ro…; hai là, chỉ phù hợp khi ngân hàng sử dụng một đầu vào duy nhất hoặc sản xuất một đầu ra duy nhất.
Vì vậy, để khắc phục, nhiều nghiên cứu đã ứng dụng giá trị thị trường, mức độ rủi ro của ngân hàng/doanh nghiệp trong đo lường hiệu quả, ví dụ: Sử dụng chỉ số Tobin’s q (tỷ số giữa giá trị thị trường của tài sản trên giá trị sổ sách của tài sản); chỉ số Sharpe (một thước đo xem lợi nhuận thu được là bao nhiêu trên một đơn vị rủi ro khi đầu tư vào một tài sản), hệ số CAR (hệ số an toàn vốn)…
Theo Wozniewska (2015) đo lường hiệu quả ngân hàng theo chỉ số có thể chưa thành 4 nhóm chỉ số chính:
Một là, nhóm chỉ số phản ánh khả năng sinh lời như ROA, ROE, ROS.
Hai là, nhóm chỉ số phản ánh cấu trúc bảng cân đối như tỷ lệ tiền gửi khách hàng trên tổng tài sản (DTA), tỷ lệ vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản (ETA), tỷ lệ dư nợ tín dụng trên tổng tài sản (LTA).
Ba là, nhóm chỉ số phản ánh chất lượng tài sản của các ngân hàng như nợ xấu (NPLs), tỷ lệ dự phòng rủi ro nợ xấu trên tổng dư nợ.
Bốn là, nhóm chỉ số có phản ánh giá trị thị trường và mức độ rủi ro của tài sản như chỉ số Tobin’s q, chỉ số Sharpe, hệ số an toàn vốn CAR…
13
Bên cạnh phân tích nhóm chỉ số tài chính trên thì cần kết hợp với những đặc điểm môi trường vi mô của ngân hàng/doanh nghiệp như chiến lược đầu tư, chiến lược cạnh tranh, thị phần, cấu trúc hội đồng quản trị…Để từ đó đưa ra những đánh giá khách quan và phù hợp với nguồn lực ngân hàng/doanh nghiệp.
Tóm lại, cách tiếp cận phi cấu trúc thông qua phân tích các nhóm chỉ số tài chính là một phương pháp phổ biến và dễ thực hiện. Nhưng ít phù hợp với ngân hàng nên cách tiếp cận cấu trúc (the structural approach) lại trở nên ưu việt hơn.
- Cách tiếp cận cấu trúc (the structural approach):
Tiếp cận cấu trúc là sự lựa chọn lý thuyết, nghĩa là dựa trên một mô hình lý thuyết của ngân hàng/hoặc doanh nghiệp và các khái niệm về tối ưu hóa. Những lý thuyết cũ thường sử dụng lý thuyết sản xuất vi mô truyền thống (the traditional microeconomic theory of production) cho ngân hàng. Còn các lý thuyết mới hơn xem ngân hàng là một trung gian tài chính – dó có những dịch vụ tài chính rất phức tạp và nhiều rủi ro. Hay kết hợp lý thuyết trung gian tài chính với hoạt động sản xuất vi mô của ngân hàng trong đo lường hiệu quả ngân hàng.
Theo Hughes & Mester (2008) cách tiếp cận cấu trúc (the structural approach) thường dựa vào tính kinh tế của chi phí tối thiểu (cost minimization) hoặc lợi nhuận tối đa (profit maximization), mà phương trình hiệu quả được biểu hiện thông qua hàm chi phí hoặc hàm lợi nhuận, hoặc có thể gọi chung là hàm sản xuất.
Khi ước lượng hàm sản xuất có thể cho biết một công ty có hiệu quả về mặt kỹ thuật (technically efficient), nếu nhà quản trị thực hiện tối đa hóa sản lượng sản xuất với số lượng nhất định các đầu vào. Nhưng Hughes & Mester (2008) lại thích hơn về hiệu quả về mặt kinh tế (economic efficiency), tức là công ty phản ứng kịp thời với sự thay đổi giá cả trong việc lựa chọn đầu vào và đầu ra.
Các phân tích hiệu quả ngân hàng tập trung vào phạm vi hiệu quả (scope efficiency) và quy mô hiệu quả (scale efficiency). Và việc quan sát các yếu tố đầu vào/đầu ra, sau đó kết hợp để nhằm giảm thiểu chi phí hoặc tối đa hóa lợi nhuận.
14
Sự kết hợp có liên quan đến sự lựa chọn phạm vi hoặc quy mô hiệu quả ở những ngân hàng đều có sự hiệu quả khác nhau. Vì vậy, nhiều nhà nghiên cứu đưa ra mô hình X – efficiency để đo lường hiệu quả ngân hàng.
X – efficiency được sử dụng để mô tả thiếu hiệu quả kỹ thuật và sự phân bổ của các ngân hàng. Cách tiếp cận này được cho rằng phù hợp hơn với ngân hàng so với phạm vi hoặc quy mô hiệu quả.
Chính Leibenstein khởi xướng nghiên cứu X – efficiency, và mãi đến năm 1990 mới được công bố bởi Berger & Humphrey (1991), Ferrier & Lovell (1990), Elyasiani & Mehdian (1990). Theo đó, nghiên cứu đã cung cấp được các ứng dụng thực nghiệm đầu tiên với phương pháp khác nhằm tiếp cận đo lường hiệu quả ngân hàng. Avilez (2011) mỗi nghiên cứu đo lường hiệu quả ngân hàng sử dụng phân tích biên (frontier analysis) nhưng có sự khác nhau ở hai hướng hoặc là hiệu quả biên (efficient frontier) hoặc hiệu quả tối ưu thực tế (the best practice).
Berger & Humphey (1991) thì sử dụng phương pháp tham số, còn Ferrier & Lovell (1990), Elyasiani & Mehdian (1990) dùng phương pháp phi tham số. Cả hai dùng để phân tích đo lường hiệu quả ngân hàng thương mại Mỹ và các tổ chức tài chính khác cũng tại Mỹ. Sau năm 1993, xuất hiện nhiều nghiên cứu hiệu quả ngân hàng ngoài Mỹ (Berger et al. (1993)).
Từ đây, các nghiên cứu về hiệu quả ngân hàng ngày càng đa dạng lẫn hình thành nhiều phương pháp ước lượng hiệu quả ngân hàng và mối quan hệ giữa hiệu quả ngân hàng với các yếu tố ảnh hưởng khác đến ngân hàng (như tăng trưởng kinh tế, cấu trúc vốn chủ sở hữu, năng lực cạnh tranh…). Đa phần những nghiên cứu sau chỉ sử dụng cách tiếp cận cấu trúc với các phương pháp chính để đo lường hiệu quả ngân hàng, cụ thể như sau:
Một là, cách tiếp cận tham số (parametric approach) với 3 phương pháp chính: (i) Phương pháp biên ngẫu nhiên (SFA); (ii) phương pháp phân tích Thick Frontier Approach (TFA); (iii) và phân tích Distribution Free Approach (DFA).
15
Hai là, cách tiếp cận phi tham số (non – parametric approach) với 2 phương pháp chính: (i) Phương pháp phân tích bao dữ liệu (DEA); (ii) và phương pháp xử lý yếu tố tự do Hull (FDH).
1.1.1.3. Mô hình nền và cách tiếp cận nhận diện đầu vào/đầu ra
Những nghiên cứu ban đầu về hiệu quả ngân hàng chủ yếu tập trung vào các nhóm chỉ số tài chính như cách tiếp cận phi cấu trúc đã đề cập. Sau đó, các nhà nghiên cứu đã dựa vào hàm chi phí, doanh thu và/hoặc lợi nhuận để phân tích hiệu quả ngân hàng. Theo Shephard (1970) dưới những điều kiện nhất định, có thể nghiên cứu hàm sản xuất (production function) thông qua hàm chi phí (cost function). Một hàm chi phí được biểu diễn như sau:
𝑇𝐶𝑖 = 𝑓(𝑦𝑖, 𝑝𝑖) + 𝜀𝑖 (1.1)
Trong đó:
- TCi là tổng chi phí ngân hàng thứ i
- Còn yi, pi là vector biểu hiện cho giá đầu ra và đầu vào. - 𝜀𝑖 là sai số
Ilieva (2003) cho rằng các kỹ thuật ước lượng khác nhau và các giả định khác nhau cho phân phối của sai số thì có kết quả trong những mô hình khác nhau.
Bên cạnh, nhiều cơ sở lý thuyết được phát triển cũng đề xuất sử dụng quan điểm tối đa hóa mục tiêu lợi nhuận mà có thể ước tính bằng cách sử dụng hàm lợi nhuận tiêu chuẩn (a standard profit maximization) hoặc hàm lợi nhuận tùy chọn (an alternative profit function).
Một hàm tối đa hóa lợi nhuận tiêu chuẩn (a standard profit maximization) phải dưới một giả định là ngân hàng hoạt động trong thị trường cạnh tranh hoàn hảo, tức là các ngân hàng là người chấp nhận giá1 cho giá đầu vào và đầu ra. Lúc này, hàm số được xác định là hàm của số lượng đầu vào và giá đầu ra.
1
16
Còn hàm lợi nhuận tùy chọn (an alternative profit function) cho phép ngân hàng có quyền lớn trong quyết định giá đầu ra nên hàm số được xác định của giá đầu vào và sản lượng đầu ra, cụ thể như sau:
𝜋𝑖 = 𝑓(𝑦𝑖, 𝑝𝑖) + 𝜀𝑖 𝔦 = 1…n, (1.2) Hàm lợi nhuận luân phiên cũng sử dụng các biến ngoại sinh giống như hàm tổng chi phí 1.1, mà chỉ có khác nhau là lợi nhuận trước thuế sẽ thay thế cho tổng chi phí. Theo đó, các nghiên cứu khác nhau có thể sử dụng một trong hai hàm số chi phí hoặc hàm lợi nhuận, nhưng cũng có thể sử dụng đồng thời cả hai với nhiều kỹ thuật ước tính khác nhau. Tuy nhiên, điều quan trọng hơn cả để đi đến những kỹ thuật ước tính là nhận diện và giải thích rõ ràng những yếu tố đầu vào, đầu ra của ngân hàng.
Các nhà nghiên cứu về hiệu quả ngân hàng thường sử dụng nhiều cách tiếp cận để nhận điện những đầu vào (inputs) và đầu ra (outputs) của ngân hàng, chẳng hạn: (i) Cách tiếp cận sản xuất (the production approach); (ii) cách tiếp cận trung gian tài chính (the intermediation approach); (iii) cách tiếp cận tài sản (the asset approach); (iv) cách tiếp cận chi phí sử dụng (the user – cost approach); (v) cách tiếp cận giá trị gia tăng (the value – added approach).
Cách tiếp cận sản xuất (the production approach) nhấn mạnh đến hoạt động vận hành, và vì vậy xem ngân hàng là nhà cung cấp dịch vụ cho các chủ tài khoản. Cách tiếp cận này được giới thiệu lần đầu bởi Benston (1965). Theo Berger & Humphrey (1997) đối với phương pháp này thì đầu ra (output) được đo lường tốt nhất bằng số lượng và loại giao dịch trên tài khoản vãng lai trong khoảng thời gian nhất định, lúc này tiền gởi là một đầu ra của ngân hàng; còn đầu vào (inputs) là lao động, vốn, và những chi phí khác.
Cách tiếp cận thứ hai được gọi là tiếp cận trung gian (the intermediation approach), lúc này, ngân hàng là trung gian tài chính kết nối giữa người gởi tiết kiệm (savers) và người đầu tư (investors) Dưới cách tiếp cận này, các đầu vào (inputs) sẽ bao gồm vốn, lao động và nguồn vốn cho vay (borrowed funds) hay đơn giản là chi phí hoạt động và chi phí lãi (interest expenses). Còn đầu ra (output) là
17
toàn bộ giá trị của các hình thức khoản vay, đầu tư chứng khoán (equity investment), và giao dịch chứng khoán (trading securities). Tuy nhiên, có những tranh cãi dài về lựa chọn tiền gởi là đầu và hay đầu ra. Theo Camanho & Dyson (2005) cho rằng những tranh luận này đã dẫn đến sự hình thành thêm ba cách tiếp cận nữa tiếp cận tài sản (the asset approach), cách tiếp cận chi phí sử dụng (the user – cost approach) và cách tiếp cận giá trị gia tăng (the value – added approach).
Cách tiếp cận thứ ba là tiếp cận tài sản (the asset approach) là mô hình đơn giản hóa của hình thức hoạt động ngân hàng, và chỉ tập trung hoàn toàn vào vai trò của ngân hàng là trung gian tài chính giữa người gởi tiền (depositors) và những người đi vay (bank loans). Tiền gởi và những tài sản nợ khác (other liabilities), cùng với các nguồn lực hữu hình như lao động và vốn được xem là đầu vào. Còn đầu ra chỉ là những tài sản của ngân hàng như các khoản vay. Sealey & Lindley (1997) đề xuất đầu tiên cho cách tiếp cận này.
Cách tiếp cận chi phí sử dụng (the user – cost approach) yêu cầu phải xác định một dịch vụ tài chính là một đầu vào hay đầu ra trên cơ sở đóng góp ròng hằng năm đến doanh thu của ngân hàng. Nếu chi phí tài chính (the financial costs) của tài sản nợ thấp hơn chi phí cơ hội thì được nhận diện như là đầu ra, và ngược lại là đầu vào. Hancock (1986) là người đầu tiên áp dụng cách tiếp cận chi phí sử dụng cho ngân hàng.
Cách tiếp cận giá trị gia tăng (the value – added approach) được Berger & Humphrey (1991) áp dụng. Lúc này đầu ra là các khoản mục trên bảng cân đối kế toán mà có đóng góp vào giá trị gia tăng cho ngân hàng. Thông thường, các khoản tiền gởi (vãng lãi, kỳ hạn, tiết kiệm) và khoản cho vay được xem là đầu ra quan trọng.
1.1.2. Cách tiếp cận tham số (Parametric Frontier Approach) của cách tiếp cận cấu trúc cận cấu trúc
Để đánh giá được hiệu quả ngân hàng của các ngân hàng, những nhà nghiên cứu thường sử dụng hai cách tiếp cận: Cách tiếp cận tham số và cách tiếp cận phi tham số.
18
Cách tiếp cận tham số (Parametric Frontier Approach) bao gồm 3 phương pháp: Một là, SFA – Stochastic Frontier Approach; hai là, DFA – Distribution Free Approach; ba là, TFA – Thick Frontier Approach.
Một trong những phương pháp phân tích thường được sử dụng nhất là phương pháp SFA. SFA đòi hỏi phải xác định một dạng hàm cụ thể đối với đường biên hiệu quả mà liên quan đến một yếu tố đầu vào với nhiều yếu tố đầu ra hoặc một yếu tố đầu ra với nhiều yếu tố đầu vào.
Hay theo Jondrow et al. (1982) phương pháp biên ngẫu nhiên SFA dựa trên giả định của một hàm chi phí, lợi nhuận hoặc hàm sản xuất và phần sai số. Một phần của phần sai số là sai số có tính chất 2 phía (two – sided error term) theo phân phối chuẩn. Phần khác là phần sai số có tính chất 1 phía (one – sided error term) đại diện cho sự thiếu hiệu quả và theo phân phối bất đối xứng. Đây có thể là một phân phối nửa chuẩn, phân phối Gamma, phân phối chuẩn cụt (a truncated normal distribution) (Stevenson (1980)). Sự thiếu hiệu quả phải chỉ có tính chất 1 phía bởi vì các nhà nghiên cứu không thể phủ định trong trường hợp của chi phí biên hoặc khẳng định trong trường hợp của hàm lợi nhuận. Vì vậy, do thiếu hiệu quả kỹ thuật trung bình cho ngân hàng có thể bằng cách đo lường từ giá trị trung bình của phân phối bất đối xứng (Jondrow et al. (1982)).
Còn phương pháp DFA thì xác định rõ các hàm số của chi phí biên/ lợi nhuận biên, nhưng lại không có những giả định về sự phân phối của phần sai số. DFA chỉ giả định rằng sự thiếu hiệu quả của mỗi ngân hàng là không đổi theo thời gian, nhưng các sai số ngẫu nhiên có xu hướng tới 0. Do đó, theo Berger & Humphrey (1997) sự kém hiệu quả của mỗi công ty có thể được ước tính như sự khác biệt giữa phần dư trung bình tối thiểu và phần dư trung bình của mỗi công ty.
Và phương pháp sử dụng ít nhất là TFA, vì phương pháp này không tính toán mức độ hiệu quả của đơn vị mà đo lường hiệu quả tổng thể. TFA cũng được đo lường giống với SFA và DFA, nhưng lại không áp đặt các giả định phân phối cho sự thiếu hiệu quả hoặc những sai số ngẫu nhiên. TFA xếp các dữ liệu chi phí trên từng đơn vị tài sản và chia ra trong bốn phần. Ước lượng hàm chi phí được thực hiện đối với mỗi
19
ngân hàng trong tứ phân vị, và sự khác biệt các sai số nhóm cao nhất với thấp nhất sẽ phản ánh sự khác biệt về hiệu quả (Mester (1996)).
1.1.3. Cách tiếp cận phi tham số (Non – Parametric Approach) của cách tiếp cận cấu trúc cận cấu trúc
Không giống cách tiếp cận tham số, tiếp cận phi tham số không yêu cầu xây dựng hàm sản xuất hay chi phí cho những ngân hàng. Thay vào đó, tiếp cận này cho phép kết hợp nhiều đầu vào với đầu ra trong việc tính điểm hiệu quả.
Cách tiếp cận tham số khá hữu ích khi đo lường hiệu quả trong ngành ngân hàng. Bởi có nhiều mối quan hệ giữa các đầu vào – đầu ra là không xác định, và xem xét mối quan hệ đồng thời của nhiều đầu vào, nhiều đầu ra.
Có hai phương pháp trong cách tiếp cận phi tham số gồm: Phương pháp phân tích bao dữ liệu DEA (Data Envelopment Analysis); và phương pháp xử lý các yếu tố tự do Hull (Free Disposal Hull, FDH).
- Phân tích bao dữ liệu DEA là một kỹ thuật quy hoạch tuyến tính cho phép nhiều đầu vào và đầu ra được đánh giá, và cung cấp số điểm hiệu quả cho từng đơn vị được đánh giá. DEA là phương pháp đặc trưng của cách tiếp cận phi tham số. DEA được phát triển bởi Charnes (1978) khi đánh giá hiệu quả sử dụng nguồn lực của khu vực công với nhiều nguồn lực đầu vào cũng như đầu ra.
- Phương pháp xử lý các yếu tố tự do Hull – FDH đã được phát triển như một tập hợp con của DEA. FDH sử dụng một tập hợp nhỏ hơn của các đơn vị khi xác định hiệu quả biên. Đồng thời, FDH không áp đặt nhiều hạn chế về biên như DEA và đưa đến kết quả ước lượng hiệu quả trung bình lớn hơn so với DEA (Tulkens (2006)).
1.1.4. Phương pháp phân tích bao dữ liệu (DEA)
Đây là một phương pháp trong cách tiếp cận phi tham số, và Farrell (1957) đã đưa ra một thang đo hiệu quả kỹ thuật để phản ánh khả năng của một ngân hàng đạt