bằng phương pháp DEA
Nhìn chung, việc đánh giá hiệu quả hoạt động TTTM tại BIDV Thăng Long trong giai đoạn 2016 - 2018 theo các chỉ tiêu tài chính, thể hiện qua các con số tuyệt đối như đã phân tích ở trên phản ánh quy mô sử dụng đầu vào để tạo ra các đầu ra và chủ yếu mang tính chất thời điểm, nghiêng về mục đích báo cáo tài chính hơn là đi sâu phân tích hiệu quả hoạt động ngân hàng. Để bổ sung những hạn chế của phương pháp truyền thống trên, trong phần này, tôi sử dụng phương pháp DEA để đánh giá hiệu quả hoạt động TTTM ở cấp độ 1 chi nhánh ngân hàng trong 1 khoảng thời gian (từ năm 2016 -2018). Kết quả phân tích định lượng rút ra từ phương pháp DEA hi vọng sẽ là một kênh cung cấp thông tin bổ sung giúp các Ban l nh đạo có một cái nhìn toàn cảnh hơn về thực trạng hoạt động TTTM tại BIDV Thăng Long, đồng thời qua đó thấy được các nhân tố ảnh hưởng mạnh đến hiệu quả hoạt động và có thể đề xuất những giải pháp khả thi nâng cao hiệu quả hoạt động này.
Phương pháp DEA được xây dựng như sau:
Bước 1: Lựa chọn các đơn vị DMU
Để đánh giá hiệu quả hoạt động TTTM tại BIDV Thăng Long, dựa trên mô hình hoạt động của Chi nhánh, tác giả lựa chọn 4 DMU bao gồm: Phòng KHDN1,
8 9 0.05 không có hiện tuợng đa 2017 0.292 3 0.826 1 0.4593 > 0.05
Phòng KHDN2, Phòng KHDN3 và các Phòng giao dịch và bộ số liệu dựa trên các nguồn dữ liệu thu thập đuợc từ năm 2016 - 2018.
Nhu đã trình bày ở trên, thực tế BIDV Thăng Long có 6 Phòng giao dịch tuy nhiên do phân công chức năng nhiệm vụ của nhóm các Phòng này là: Tiếp thị, phát triển và cấp tín dụng cho khách hàng doanh nghiệp siêu nhỏ (nhu cầu tín dụng duới 10 tỷ đồng); tiếp nhận, triển khai và phát triển các sản phẩm tín dụng, dịch vụ bán lẻ dành cho khách hàng cá nhân, dẫn đến cơ cấu và quy mô nhóm khách hàng doanh nghiệp ở nhóm Phòng giao dịch là khá nhỏ. Do đó tôi thực hiện gộp chung nhóm Phòng này thành 1 DMU trong mô hình.
Bước 2: Lựa chọn các biến đầu vào và đầu ra cho mô hình DEA
Việc lựa chọn đầu vào và đầu ra là việc hết sức quan trọng trong việc áp dụng DEA để đo luờng thành công hiệu quả tuơng đối và so sánh các đơn vị DMU. Bài nghiên cứu lựa chọn 2 yếu tố đầu ra là: doanh số (DOANHSO) và số phí thu đuợc (PHI); 2 yếu tố đầu vào đuợc sử dụng là: số luợng khách hàng (KH) và thời gian tác nghiệp (TGIAN).
“Thời gian tác nghiệp” ở đây đuợc tính một cách tuơng đối bằng số món giao dịch của mỗi loại nghiệp vụ ứng với từng DMU trong một năm nhân với thời gian xử lý giao dịch bình quân của từng nghiệp vụ do Tổ TTTM xây dựng. Đây không phải là thời gian tác nghiệp thực tế do Tổ thực hiện trong năm, nhung phần nào cho thấy tuơng quan sự phân bổ đầu vào đối với từng DMU.
Tổng chi phí luơng của Tổ TTTM do không có quá nhiều thay đổi trong giai đoạn 2016 - 2018, hơn nữa khi phân bổ chi phí luơng của Tổ TTTM cho từng DMU, công thức đuợc sử dụng sẽ là: Tổng chi phí luơng Tổ TTTM trong năm chia cho Thời gian tác nghiệp đối với từng DMU. Do đó 2 biến này là phụ thuộc lẫn nhau, khi lựa chọn biến đầu vào mô hình DEA chỉ lựa chọn 1 trong 2 biến.
Bước 3: Kiểm định mối tương quan của các biến
- Kiểm định đa cộng tuyến của các biến đầu ra DOANHSO và PHI
Sử dụng mô hình hồi quy phụ DOANHSO = c + β1 x PHI + e1 trên phần mềm EViews 4.0
Kết quả cho thấy:
KHDN1 2 1 3 3 "2 KHDN2 0.48 7 T T 0.829 0 1 KHDN3 T T T 1.000 0 “4 PGD 0.12 5 6 0.34 8 0.46 0.3130 Trung bì nh \--- 0.50 3 7 0.72 3 0.82 0.6843
(Nguồn:Tác giả tự tổng hợp trên kết quả ước lượng từ phần mềm EViews 4.0)
Nhu vậy 2 biến đầu ra DOANHSO và PHI không có hiện tuợng đa cộng tuyến.
- Kiểm định đa cộng tuyến cho các biến đầu vào KH và TGIANTuong tự nhu trên, sử dụng mô hình hồi quy phụ KH = c + β2 x PHI + e2 trên phần mềm
EViews 4.0 cũng cho thấy kết quả 2 biến KH và TGIAN không có hiện tuợng đa cộng tuyến.
Bước 4: Sử dụng phần mềm DEAP 2.1 để đưa ra kết quả và nhận xét
Output Orientated) cho thấy thời kỳ 2016 - 2018 BIDV Thăng Long mới chỉ sử dụng đuợc 68.43% đầu vào hay nói cách khác còn sử dụng lãng phí đầu vào khoảng 31.57%, tuy
nhiên con số này đang tăng truởng tốt qua các năm cho thấy Chi nhánh đang dần sử dụng có
hiệu quả hon các nguồn lực đầu vào. Cụ thể, hiệu quả kỹ thuật trung bình cả Chi nhánh năm
2018 đạt 82.3%, mức độ lãng phí đầu vào chỉ còn khoảng 17.7%, các nguồn lực đầu vào đuợc sử dụng một cách hiệu quả hon. Kết quả này phù hợp với các số liệu đã đuợc trìnhBảng 2.13. Hiệu quả kỹ thuật (TE) thời kỳ 2016 - 2018
2____KHDN2 0.48
7 4 0.65 ________1_ ____________0.714
2____KHDN3 __________ _________ ________ ________________Trong đó, hiệu quả kỹ thuật của từng DMU đều có sự tăng truởng qua các năm. Phòng KHDN1 có nền tảng là các khách hàng thuơng mại và xuất nhập khẩu do đó luợng khách hàng và số món giao dịch của khách hàng Phòng KHDN1 cũng chiếm tỷ trọng cao nhất trong cơ cấu khách hàng TTTM của BIDV Thăng Long. Các khách hàng TTTM của Phòng KHDN1 ngoài nhóm công ty kinh doanh trong lĩnh vực thuơng mại thép (Công ty TNHH VJCO, CTCP Vinakiss) phát sinh L/C thuờng xuyên và lĩnh vực gỗ công nghiệp (Công ty TNHH Đại Lợi) có giá trị L/C tuy lớn nhung không thuờng xuyên, các khách hàng còn lại có tần suất và giá trị giao dịch không lớn. Ngoài ra, khách hàng của Phòng KHDN1 chủ yếu mở L/C theo hình thức thanh toán trả ngay. Điều này dẫn đến Phí TTTM thu đuợc qua các năm tuy có sự tăng truởng nhung tốc độ tăng thì thấp hơn nhiều so với Phòng KHDN2 và KHDN3.
Trong khi đó, Phòng KHDN2 lại tập trung nhiều khách hàng xây lắp dẫn đến nền khách hàng TTTM so với Phòng KHDN1 là thấp hơn, tuy nhiên các khách hàng thuờng xuyên của Phòng KHDN2 nhu Công ty TNHH Thuơng mại Quốc Đạt, Công ty TNHH Lami, CTCP Tổng hợp Hòa Phát Plastic, CTCP Đầu tu Phú Khang (ngành nhựa), CTCP TM và SX Đoàn Minh, CTCP sản xuất tôn Đoàn Minh (kinh doanh hóa chất sản xuất tôn), CTCP vật tu và thiết bị toàn bộ (kinh doanh máy móc thiết bị toàn bộ)... có tần suất phát sinh tuơng đối thuờng xuyên, chủ yếu là L/C trả chậm có thời hạn thanh toán dài từ 30 ngày đến 360 ngày sau ngày giao hàng. Ngoài ra Phòng KHDN2 còn tiếp thị các khách hàng ngành nhựa sử dụng các sản phẩm TTTM phái sinh nhu UPAS L/C trả chậm 180 ngày, do đó l ãi suất cho vay VND thông thuờng đuợc chuyển thành phí TTTM với NIM tuơng đuơng và thu 1 lần khi chấp nhận bộ chứng từ trả chậm. Tất cả những điều trên dẫn đến phí TTTM của Phòng KHDN2 tăng truởng tốt, đạt 6.67 tỷ năm 2018 và cao nhất Chi nhánh. Hoạt động TTTM của Phòng KHDN2 do đó đuợc đánh giá là tăng truởng tốt và đạt hiệu quả tuyệt đối trong năm 2017-2018.
Phòng KHDN3 có hiệu quả kỹ thuật TE là tốt nhất, điều này là do so với các Phòng KHDN khác hay các PGD, Phòng KHDN3 đuợc thành lập muộn nhất nhung lại huớng đến nhóm khách hàng Tập đoàn, Tổng công ty và FDI có quy mô lớn, nguồn vốn huy động dồi dào trong đó có 2 khách hàng điện lực là Công ty Nhiệt điện duyên hải và Ban quản lý dự án nhiệt điện 3 có số luợng mở L/C chỉ 3-5 món/năm nhung giá trị L/C và doanh số thanh toán lại rất lớn, trung bình 2 triệu USD/món, có món giá trị lên đến 4-5 triệu USD, khiến cho trong giai đoạn 2016-2018, số luợng khách hàng TTTM của Phòng KHDN3 tuy ít nhung lại có doanh số thanh toán xuất nhập khẩu (qua hoạt động TTTM) lớn, thậm chí cao hơn cả 2 Phòng KHDN còn lại vốn đuợc thành lập từ lâu và có luợng khách hàng truyền thống ổn định. Vì vậy, để tính toán một cách chính xác hơn hiệu quả tuơng đối giữa các phòng, tôi thực hiện loại bỏ 2 khách hàng Công ty Nhiệt điện duyên hải và Ban quản lý dự án nhiệt điện 3 ra khỏi mẫu và chạy lại phần mềm DEAP 2.1, cho ra kết quả nhu sau:
2016-2017 1.38 1 0.890 1.229 2017-2018 1.59 7 0.64 1 1.02 4 Trung bình\ --- 1.485 ---7—---- 0.75 6 \---1.122
(Nguồn: Tác giả tự tính toán trên kết quả ước lượng từ phần mềm DEAP 2.1)
Nhu vậy, sau khi loại bỏ 2 biến quan sát (2 khách hàng) có giá trị lớn bất thuờng ra khỏi bộ mẫu, kết quả cho thấy Phòng KHDN3 vẫn là đơn vị hoạt động hiệu quả nhất, hiệu quả kỹ thuật của KHDN2 có xu huớng giảm trong năm 2017 nhung đã tăng truởng trở lại vào năm 2018, còn TE của Phòng KHDN1 và nhóm các PGD tăng lên đáng kể. Điều này khiến cho hiệu quả kỹ thuật trung bình trong hoạt động TTTM tại BIDV Thăng Long thời kỳ này là 66.5 và phát triển theo chiều huớng tăng dần.
Ở đây do không uớc luợng đuợc giá của các biến đầu vào nên không không thực hiện tính hiệu quả phân bổ AE và hiệu quả kinh tế CE.
Kết quả uớc luợng chỉ số Malmquist bằng DEA:
Trong đó:
Effch: Thay đổi hiệu quả kỹ thuật Techch: Thay đổi tiến bộ công nghệ
Tfpch: Thay đổi năng suất nhân tố tổng hợp
Bảng trên cho thấy trong giai đoạn 2016-2018, tăng trưởng năng suất các nhân tố tổng hợp đạt mức 12.2%. Sự gia tăng này bao gồm hiệu quả kỹ thuật tăng 48.5% và thay đổi tiến bộ công nghệ giảm 22.4%. Ket quả còn cho thấy TFP cải thiện nhiều là do hiệu quả kỹ thuật, thể hiện qua chỉ số này luôn duy trì ở mức cao hơn 1 trong thời gian qua. Điều này có thể được giải thích là do tiến bộ công nghệ chưa phát huy được trong thời kỳ này và Ngân hàng vẫn nghiêng về công nghệ sử dụng nhiều lao động. Việc này cũng phù hợp với sự phát triển chung trong hoạt động TTTM ở BIDV nói riêng và các NHTM Việt Nam nói chung hiện nay, khi mà yếu tố con người vẫn là nhân tố chính trong luồng xử lý giao dịch chứng từ giấy, quyết định đến việc kết luận giao dịch có phù hợp với thông lệ và các quy định pháp luật có liên quan hay không. Các giải pháp online thay thế con người như các phần mềm, công nghệ AI hỗ trợ kiểm tra chứng từ điện tử mới chỉ ở bước nghiên cứu chứ chưa được ứng dụng vào thực tế.
TÓM TẮT CHƯƠNG 2
Toàn bộ chương 2 đ cho thấy được thực trạng và hiệu quả hoạt động kinh doanh nói chung và hoạt động TTTM nói riêng, cũng như những mặt đã đạt được và những mặt còn tồn tại trong nghiệp vụ này của BIDV Thăng Long trong giai đoạn 2016-2018. Đây là cơ sở cho việc nghiên cứu tìm hiểu những biện pháp nhằm phát huy những thế mạnh đang có và khắc phục những tồn tại, hạn chế đang gặp phải tại Chi nhánh, qua đó nâng cao hiệu quả hoạt động TTTM của BIDV Chi nhánh Thăng Long.
CHƯƠNG 3
GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG TÀI TRỢ THƯƠNG MẠI TẠI NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM -
CHI NHÁNH THĂNG LONG