CHƢƠNG 1 : GIỚI THIỆU VỀ LUẬN VĂN THẠC SĨ KINH TẾ
2.3 Các phương pháp đánh giá hiệu quả hoạt động kinh doanh của ngân hàng
2.3.4.2 Các mơ hình DEA đánh giá hiệu quả kỹ thuật
Mơ hình DEACRS
Charnes, Cooper và Rhodes (1978) đã phát triển mơ hình của Farrel (cơng thức (1)) bằng cách giả định xảy ra trường hợp sản lượng không đổi theo quy mô (CRS)1, với cách tiếp cận định hướng đầu vào. Trong trường hợp này, doanh nghiệp thứ i nếu khơng đạt được hiệu quả tương đối hồn tồn (EF=1) có thể tối đa hóa hiệu quả của nó bằng cách giải bài toán: Maxu,v EFi, với điều kiện: EFi ≤ 1, 1 ≤ i ≤ n, 0 ≤ um,vk ≤ 1, ∑vkxki =1 (2)
Bài tốn (2) cịn được gọi là mơ hình DEACRS với giả định các doanh nghiệp hoạt động ở quy mơ tối ưu. Mục đích của mơ hình DEACRS là xác định điểm hiệu quả kỹ thuật toàn bộ của các doanh nghiệp được khảo sát với giả định các doanh nghiệp hoạt động ở quy mô tối ưu, đồng thời xác định phi hiệu quả kỹ thuật có thể xảy ra. Phi hiệu quả kỹ thuật là lượng mà tất cả các đầu vào có thể giảm xuống mà khơng làm giảm đầu ra. Nguyên nhân gây ra phi hiệu quả kỹ thuật có thể là do cơ cấu giữa đầu vào và đầu ra, do khả năng quản lý yếu hoặc do quy mô hoạt động. Trong luận văn sử dụng thuật ngữ hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả kỹ thuật tồn bộ là như nhau.
Mơ hình DEACRS chỉ phù hợp với điều kiện các doanh nghiệp hoạt động ở quy mô tối ưu. Thực tế không phải lúc nào các doanh nghiệp cũng hoạt động ở quy mơ tối ưu. Khi đó, mơ hình DEACRS khơng cịn phù hợp nữa.
Mơ hình DEAVRS
Năm 1984, Banker, Charnes và Cooper đề xuất mơ hình mở rộng của mơ hình DEACRS là mơ hình DEAVRS với giả định sản lượng thay đổi theo quy mô (VRS)2. Việc sử dụng giả định của mơ hình DEACRS khi khơng phải tất cả DMU đều hoạt
1
động ở quy mô tối ưu làm cho kết quả đo lường hiệu quả kỹ thuật bao gồm cả hiệu quả quy mơ. Trong khi đó, mơ hình DEAVRS cho phép tính tốn hiệu quả kỹ thuật mà khơng có các tác động này của hiệu quả theo quy mơ.
Trong mơ hình DEAVRS, hiệu quả kỹ thuật được tách ra thành hiệu quả kỹ thuật thuần và hiệu quả theo quy mơ, giúp chúng ta tìm ra được ngun nhân gây ra tình trạng phi hiệu quả. Phi hiệu quả có thể từ phi hiệu quả kỹ thuật thuần hoặc phi hiệu quả quy mơ để từ đó có những giải pháp phù hợp. Khi hiệu quả kỹ thuật thuần nhỏ hơn 100% chứng tỏ có tồn tại phi hiệu quả kỹ thuật thuần, để nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh doanh nghiệp cần chú trọng nâng cao năng lực quản trị, điều hành, nâng cao năng lực quản trị rủi ro,… Nếu hiệu quả quy mô đạt 100% (doanh nghiệp hoạt động trong điều kiện CRS) có nghĩa là doanh nghiệp hoạt động với quy mơ tối ưu và do đó tăng hay giảm quy mơ sản xuất không làm tăng hiệu quả hoạt động kinh doanh. Nếu hiệu quả theo quy mô nhỏ hơn 100% chứng tỏ doanh nghiệp đang hoạt động với quy mô không tối ưu và tồn tại phi hiệu quả quy mô. Phi hiệu quả quy mơ có thể tồn tại trong điều kiện sản lượng tăng theo quy mô (IRS) hoặc sản lượng giảm theo quy mô (DRS). Điều kiện DRS ngụ ý rằng quy mô của ngân hàng quá lớn và ngân hàng có thể cải thiện hiệu quả hoạt động kinh doanh, giảm chi phí đơn vị bằng cách giảm quy mơ. Cịn điều kiện IRS cho biết ngân hàng có thể cải thiện hiệu quả hoạt động kinh doanh, giảm chi phí đơn vị bằng cách tăng quy mô.
Chỉ số Malmquist
Năm 1953, Sten Malmquist – nhà kinh tế học và thống kê học người Thụy Điển đã đề xuất sử dụng một chỉ số để đo lường sự thay đổi của năng suất nhân tố tổng hợp (TFP) và sự thay đổi của các thành phần hiệu quả có liên quan như: thay đổi hiệu quả kỹ thuật (effch), thay đổi tiến bộ công nghệ (techch), thay đổi hiệu quả kỹ thuật thuần (pech) và thay đổi hiệu quả theo quy mô (sech), gọi là chỉ số Malmquist.
Tim Coelli và các cộng sự (1996) đã giới thiệu phương pháp phân tích thay đổi năng suất thơng qua việc xác định chỉ số thay đổi năng suất tổng hợp Malmquist bằng phương pháp DEA. Tăng năng suất sẽ biểu thị bằng chỉ số Malmquist lớn hơn
một (>1). Năng suất giảm sẽ gắn với việc chỉ số Malmquist nhỏ hơn 1 (<1). Ngoài ra, việc tăng lên trong mỗi bộ phận của chỉ số Malmquist sẽ dẫn tới việc giá trị của bộ phận đó lớn hơn 1.