thương
mại của Ngân hàng thương mại
Hoạt động kinh doanh của NHTM có đặc thù là cung cấp dịch vụ tài chính tiền tệ, do đó bên cạnh các yếu tố công nghệ, thiết bị hỗ trợ, yếu tố con nguời đóng vai trò vô cùng quan trọng. Hiện nay quy trình các mảng nghiệp vụ trong NHTM đều
3 Nguyễn Việt Hùng (2008), Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các Ngân hàng thương mại Việt Nam, Luận án Tiến sĩ Kinh tế, Đại học Kinh tế Quốc dân, Hà Nội.
đòi hỏi phải có sự phối kết hợp giữa nhiều phòng ban/ bộ phận với nhau vì vậy rất khó để bóc tách chi phí và doanh thu theo chi tiết từng giao dịch, từ đó khó đánh giá đuợc chênh lệch thu chi một cách chính xác.
Hoạt động TTTM là cũng không nằm ngoài xu thế đó. Sản phẩm đầu ra của dịch vụ TTTM đôi khi không luợng hóa đuợc bằng các con số đơn thuần. Hiệu quả hoạt động này, do đó, không thuờng đo luờng bằng tỷ lệ doanh thu đầu ra và chi phí đầu vào, mà phản ánh bằng các con số tăng truởng: về doanh số qua các năm, về phí, thị phần... Và hơn hết, hiệu quả hoạt động này cao hay không lại phụ thuộc vào các chỉ tiêu không luợng hóa đuợc nhu sự gia tăng về uy tín, sự trung thành của khách hàng, độ tín nhiệm của ngân hàng đối tác, sự mở rộng về trình độ chuyên môn của cán bộ nghiệp vụ. Nhu vậy, việc phân tích hiệu quả của hoạt động này chính là việc đi sâu phân tích những khía cạnh trên. Một số phuơng pháp và mô hình thuờng đuợc sử dụng trong việc đánh giá hiệu quả hoạt động TTTM của các NHTM là:
1.2.2.1. Phương pháp đánh giá truyền thống
Hiện nay để đánh giá hiệu quả hoạt động của các NHTM ở Việt Nam, các nhà quản lý vẫn chủ yếu tiếp cận theo phuơng pháp đánh giá truyền thống thông qua các chỉ tiêu tài chính và chủ yếu mang tính chất thời điểm. Phuơng pháp này sử dụng các chỉ số tài chính để đánh giá, phân tích hiệu quả.
Phuơng pháp này thuờng đuợc áp dụng vì tuơng đối đơn giản, dễ hiểu. Mỗi chỉ tiêu tài chính biểu hiện mối quan hệ giữa hai biến số, phản ánh một khía cạnh trong hoạt động của NHTM. Vì vậy, để đánh giá toàn diện phải sử dụng hàng loạt các chỉ tiêu khác nhau. Điều này gây không ít khó khăn cho các nhà quản trị và cả các cơ quan quản lý khi đánh giá và so sánh hiệu quả hoạt động của các NHTM. Để khắc phục các nhuợc điểm trong phuơng pháp phân tích các chỉ số tài chính, các nhà kinh tế đã sử dụng phuơng pháp phân tích hiệu quả biên.
1.2.2.2. Phương pháp phân tích hiệu quả biên
Phân tích hiệu quả biên là phuơng pháp xác định chỉ số hiệu quả tuơng đối dựa trên việc so sánh khoảng cách của các đơn vị với một đơn vị thực hiện hoạt
động tốt nhất trên đường biên. Ưu điểm của phương pháp này là cho phép xác định hiệu quả chung của từng ngân hàng và xếp hạng giữa chúng. Những thông tin này giúp các nhà quản trị đánh giá được hiệu quả hiện tại và tìm cách cải thiện, nâng cao hiệu quả hoạt động của NHTM.
Hai phương pháp chính để phân tích hiệu quả biên thường được sử dụng là: phương pháp tiếp cận tham số và phi tham số.
Cách tiếp cận tham số đòi hỏi phải chỉ định cụ thể mối quan hệ hay dạng hàm giữa đầu vào và đầu ra, điều này có thể cho những kết luận sai nếu việc chỉ định dạng hàm là không đúng. Đối với hoạt động kinh doanh của NHTM, các nguồn lực đầu vào đa dạng từ nhiều nguồn cũng như các hoạt động kinh doanh trên lĩnh vực tài chính ngân hàng cũng phức tạp nên việc xây dựng hàm sản xuất mô phỏng hoạt động của ngân hàng là rất khó khăn. Chính do tính phức tạp này mà phương pháp tham số ít được sử dụng trong phân tích ở Việt Nam nói chung và áp dụng trong phân tích nói riêng cho hệ thống ngân hàng.
Cách tiếp cận phi tham số không yêu cầu đưa ra một dạng hàm cụ thể, cũng như không đòi hỏi các ràng buộc về hình dáng của đường biên thực hiện tốt nhất. Phương pháp thường được sử dụng trong cách tiếp cận này là phương pháp phân tích đường bao dữ liệu (Data Envelopment Analysis - DEA). Đưa ra lần đầu tiên bởi Charnes, Cooper và Rhodes (1978) (được đặt tên là DEA-CCR), dựa trên ý tưởng của Farrell (1957) về đường giới hạn khả năng sản xuất (Production Possibility Frontier - PPF) làm tiêu chí đánh giá hiệu quả (tương đối) giữa các doanh nghiệp trong cùng một ngành; theo đó các doanh nghiệp đạt đến mức giới hạn sẽ được coi là hiệu quả hơn và các doanh nghiệp không đạt đến đường PPF sẽ bị coi là kém hiệu quả hơn. Phương pháp DEA-CCR cho rằng hiệu suất không đổi theo quy mô (constant returns to scale (CRS)) và xây dựng đường PPF dựa trên số liệu đã biết về một nhóm các công ty nhất định (decision making unit - DMU) và tính toán điểm hiệu quả cho các công ty đó.
Mô hình DEA thứ hai đề xuất một giả thuyết khác về lợi nhuận biến đổi theo quy mô (variable returns to scales (VRS)), được gọi là DEA-BCC (Banker,
Charnes and Cooper, 1984). Gần đây, các nhà nghiên cứu bắt đầu nghiên cứu thêm một số mô hình phân tích DEA mở rộng nhằm khắc phục một số hạn chế của DEA cũng nhu mở rộng sự ứng dụng của nó trong phân tích kinh tế.
Phuong pháp phân tích đuờng bao dữ liệu nói trên có uu điểm là áp dụng đuợc cho nhiều lĩnh vực (chỉ cần có thể xác định đuợc giá trị của yếu tố đầu vào và đầu ra mà không bắt buộc phải có thêm các thông tin cụ thể khác) và có thể đuợc thực hiện trong phạm vi hẹp (kích thuớc mẫu nhỏ). Các lĩnh vực thuờng ứng dụng phuong pháp này trong phân tích hiệu quả là giáo dục, y tế, tài chính - ngân hàng, bảo hiểm...
Một số vấn đề cần quan tâm khi sử dụng mô hình DEA nhu sau:
- Lựa chọn các biến đầu vào và đầu ra để uớc luợng hiệu quả: Nhu đã trình bày ở trên, do bản chất phức tạp trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng
mà có
nhiều cách xác định đầu vào và đầu ra. Việc xác định các chỉ tiêu này ảnh huởng
trực tiếp đến việc tính toán hiệu quả hoạt động.
- Hiệu quả kỹ thuật (TE), hiệu quả phân bổ (AE), hiệu quả chi phí (CE) hay hiệu quả kinh tế: Đuợc đua ra bởi Farell (1957), cho rằng hiệu quả của một ngân
hàng gồm 2 thành phần: hiệu quả kỹ thuật (TE) và hiệu quả phân bổ (AE).
Khi kết
hợp hai yếu tố này ta có hiệu quả kinh tế.
- Chỉ số Malmquist: là chỉ số phản ánh sự thay đổi các độ đo hiệu quả kỹ thuật, tiến bộ công nghệ, hiệu quả thuần, hiệu quả quy mô và năng suất nhân
tố tổng
hợp. Tăng năng suất sẽ biểu thị bằng chỉ số Malmquist lớn hon 1, năng suất
giảm sẽ
gắn với việc chỉ số Malmquist nhỏ hon 1.