CHƢƠNG 3 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.4. Sử dụng mơ hình DEA để đánh giá hiệu quả kỹ thuật của hoạt động đầu tư
đầu tƣ quỹ BHXH
Lý do lựa chọn mơ hình: mơ hình DEA cho phép phân tích hiệu quả trong trường hợp gặp khó khăn trong giải thích mối quan hệ giữa nhiều nguồn lực và kết quả của nhiều hoạt động trong hệ thống sản xuất mà không yêu cầu phải xác định một dạng hàm cụ thể khi xây dựng biên sản xuất.
Do đó, DEA là mơ hình thích hợp cho việc sử dụng nhiều biến đầu vào và biến đầu ra. Tuy nhiên, khi đánh giá về hiệu quả của các hoạt động, hay các ngành thì có một số biến điển hình thường được lựa chọn.
3.4.1. Biến đầu vào và biến đầu ra
Khơng có quy trình lựa chọn chính thức nào được các nhà nghiên cứu nhất trí về việc nên đưa các biến đầu vào và đầu ra nào vào mơ hình DEA (Callen (1991); Charnes, Cooper & Rhodes (1981); Cholos (1997); Watson, Wickramanayke & Premachandra (2011)). Các phương pháp lựa chọn biến đã được áp dụng trong quá khứ bao gồm đánh giá của chuyên gia, phân tích các thành phần chính, cách tiếp cận hệ thống để lựa chọn biến đầu vào-đầu ra hoặc kết hợp tất cả các phương pháp trên (Adler & Golany (2001); Norman & Stoker (1991)). Đối với nghiên cứu này, lựa chọn biến dựa trên phân tích các thành phần chính và đánh giá chuyên gia, các vấn đề hiện tại được xác định trong tài liệu và phân tích các đặc điểm hoạt động (đánh giá của chuyên gia). Đầu vào và đầu ra là các thước đo hiệu quả và do đó, nếu được lựa chọn chính
93
xác, có thể cung cấp thơng tin chi tiết hữu ích cho người quản lý và/ hoặc cơ quan quản lý. Trong bối cảnh của khái niệm hiệu quả và mơ hình DEA, hiệu quả được nâng cao bằng cách giảm đầu vào trong khi duy trì mức đầu ra hiện tại hoặc tăng đầu ra trong khi duy trì mức đầu vào hiện tại (Galagedera & Silvapulle (2002)).
Số lượng đầu vào và đầu ra thích hợp thường được thảo luận trong các tài liệu. Mặc dù mơ hình DEA có thể xử lý nhiều đầu vào và đầu ra, nhưng có thể quan sát thấy rằng một số lượng rất lớn đầu vào hoặc đầu ra so với số lượng DMU có thể làm xáo trộn phân tích hoặc dẫn đến một số lượng lớn các DMU hiệu quả (Adler & Golany 2001; Gregoriou, Sedzro & Zhu 2005). So với các nghiên cứu trước đây, bốn đầu vào và một đầu ra đã được chọn cho nghiên cứu này nằm trong phạm vi đầu vào và đầu ra ở mức trung bình thường được sử dụng cho các lần chạy DEA.
Cơ sở cho việc lựa chọn các biến trong nghiên cứu này được xác định như sau: Thứ nhất, thông qua tổng quan tài liệu tác giả đề xuất các biến đầu vào. Thứ hai, sau khi đã có các đầu vào đầu ra dự kiên, tác giả xin ý kiến 06 chuyên gia, trong đó 02 chuyên gia đến từ quỹ BHXH, một chuyên gia đầu tư tài chính, 2 chuyên gia đến từ trường Đại học Kinh tế - ĐHQGHN và một chuyên gia đến từ Đại học Kinh tế quốc dân về mức độ cần thiết sử dụng các biến trong mơ hình DEA. Chun gia được lựa chọn là những người am hiểu sâu sắc lĩnh vực nghiên cứu, có thời gian hoạt động hoặc nghiên cứu về đầu tư từ 10 năm trở lên. Kết quả các biến được lựa chọn đưa vào mơ hình DEA như bảng sau:
94
Bảng 3.2: Các biến trong mơ hình DAE
Ký hiệu biến Tên biến Nguồn
Đầu vào
X1 Số tiền đầu tư vào tài sản đầu tư trong năm
Jian Guoa, Chaoqun Maa , Zhongbao Zhou (2012), Vassilios Babalos , Michael Doumpos, Nikolaos Philippas, Constantin Zopounidis, (2012); Yen Bui (2013)
X2 Chi phí quản lý hoạt động đầu tư
Nicolo’ Tonini (2017); Jian Guoa , Chaoqun Maa, Zhongbao Zhou (2012); Premachandra et al (2012); Yen Bui (2013)
X3 Độ lệch chuẩn của lợi tức thu được từ hoạt động đầu tư
Murthi, Choi and Desai (1997); Basso and Funari (2001); Nicolo’ Tonini (2017); Jian Guoa , Chaoqun Maa, Zhongbao Zhou (2012); Vassilios Babalos, Michael Doumpos, Nikolaos Philippas, Constantin Zopounidis, (2012); Yen Bui (2013); Dr. R.Siva Rama Prasad, 2H.Kanaka Durga (2017); Aashka Thakkar, Rajkumari Soni (2019)
X4 Tổng tài sản đầu tư Dr. R.Siva Rama Prasad, 2H.Kanaka Durga (2017); Aashka Thakkar, Rajkumari Soni (2019)
Đầu ra
Y Lợi tức thu được từ tài sản đầu tư
Murthi, Choi and Desai (1997); Basso and Funari (2001); Nicolo’ Tonini (2017); Jian Guoa , Chaoqun Maa , Zhongbao Zhou (2012); Dr. R.Siva Rama Prasad, H.Kanaka Durga (2017); Aashka Thakkar, Rajkumari Soni (2019)
95
Biến đầu vào:
Chi phí là chỉ số hoạt động quan trọng, do đó, tập hợp đầu vào được lựa chọn đầu tiên là tổng chi phí, được chia thành số tiền đầu tư vào tài sản đầu tư và chi phí quản trị hoạt động đầu tư vào tài sản đầu tư (bao gồm: chi phí quản lý, chi phí giám đốc và chi phí hoạt động khác).
Tổng tài sản đầu tư là một đặc điểm quan trọng của bất kỳ quỹ đầu tư nào. Các nhà nghiên cứu về quỹ đầu tư thường chỉ định tài sản đầu tư là một biến quan trọng (Anderson et al (2004); Davis & Stein (2001); Daraio and Simar (2006); Premachandra et al (2012)). Tổng tài sản là tài sản đại diện cho quỹ nắm giữ trong một khoảng thời gian cụ thể.
Một đầu vào khác được lựa chọn là sự biến động hoặc độ lệch chuẩn của lợi tức trong suốt thời gian nghiên cứu, từ 2008-2018. Độ lệch chuẩn của lợi tức, về bản chất, là đầu ra không mong muốn của các hoạt động đầu tư, không phải là đầu vào. Tuy nhiên, phân loại độ lệch chuẩn như một đầu vào có một số lợi ích. Thứ nhất, để hoạt động hiệu quả, các quỹ thường cố gắng giảm độ lệch chuẩn của lợi tức. Do đó độ lệch chuẩn phù hợp với tiêu chí đầu vào hơn tiêu chí đầu ra. Hơn nữa, phần mềm DEA được chọn để tự động hóa q trình chạy DEA cho nghiên cứu này cho phép xử lý đầu ra không mong muốn này như một đầu vào. Phần mềm DEA cũng có thể tính tốn các mục tiêu hiệu quả đầu vào cho các quỹ riêng lẻ trong khi giữ đầu ra khơng đổi. Do đó, bằng cách phân loại độ lệch chuẩn của lợi tức làm đầu vào, có thể đạt được các mục tiêu hiệu quả độ lệch chuẩn cho các khoản đầu tư riêng lẻ. Độ lệch chuẩn là thước đo rủi ro đầu tư, bởi vì nó nắm bắt được sự thay đổi của lợi nhuận. Độ lệch chuẩn nhỏ ngụ ý xác suất lãi hoặc lỗ bất thường rất thấp và độ lệch chuẩn lớn hàm ý xác suất lãi hoặc lỗ lớn là rất cao. Mức độ của độ lệch chuẩn có thể mơ tả mức độ rủi ro của quỹ tương hỗ và chỉ định quỹ nào hiệu quả hơn trong việc giảm thiểu độ lệch chuẩn.
96
Biến đầu ra:
Lợi tức đầu tư là chỉ số hoạt động thường được sử dụng nhất của một quỹ đầu tư (Murthi, Choi and Desai (1997); Basso and Funari (2001); Nicolo’ Tonini (2017); Jian Guoa , Chaoqun Maa , Zhongbao Zhou (2012); Dr. R.Siva Rama Prasad, H.Kanaka Durga (2017); Aashka Thakkar, Rajkumari Soni (2019)). Trên cơ sở này, biến số đầu ra được chọn là lợi tức đầu tư, được thể hiện bằng lợi tức hàng năm. Lợi tức đầu tư được tính hàng năm là bắt buộc, vì điểm hiệu quả được ước tính cho các năm riêng lẻ để xác định xu hướng. Lợi nhuận được tính bằng cách sử dụng thu nhập trước thuế vì nghiên cứu này tập trung vào hiệu quả sử dụng quỹ đầu tư.
Nghiên cứu này có 04 DMU tương ứng với 4 bộ phận quản lý 4 loại tài sản đầu tư là: đầu tư trái phiếu chính phủ (DMU 1), tiền gửi có kỳ hạn tại các ngân hàng (DMU 2), đầu tư vào các dự án trọng điểm (DMU 3), tiền gửi không kỳ hạn tại các ngân hàng (DMU 4).
3.4.2. Các bước tính tốn của mơ hình DEA
Bước một, tính Hiệu quả kỹ thuật (TE) của từng DMU trong từng năm
giai đoạn 2008-2018.
Bước hai, tính Hiệu quả kỹ thuật trung bình của từng DMU trong giai
đoạn 2008-2018;
Bước ba, Trong từng năm, xếp hạng hiệu quả kỹ thuật các DMU.
3.5. Đo lƣờng các yếu tố tác động tới hiệu quả kỹ thuật của hoạt động đầu tƣ quỹ BHXH bằng mơ hình Tobit regression
Có được các thước đo về hiệu quả của các khoản mục đầu tư, cùng phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến các thước đo hiệu quả vừa tìm được thơng qua mơ hình Tobit regression.
Lý do chọn mơ hình: Mơ hình tobit, cũng được gọi là mơ hình hồi quy bị kiểm duyệt (censored regression model), được thiết kế để ước tính mối quan
97
hệ tuyến tính giữa các biến khi biến phụ thuộc có kiểm duyệt bên trái hoặc bên phải. Nghiên cứu đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả kỹ thuật của hoạt động đầu tư quỹ. Đây là biến phụ thuộc có giá trị nằm trong khoảng từ 0 đến 1.
3.5.1. Biến phụ thuộc
TE là hiệu quả kỹ thuật của hoạt động đầu tư quỹ được ước lượng bằng phương pháp DEA.
Biến TE đã được khá nhiều các nhà nghiên cứu dùng trong các mơ hình hồi quy như mơ hình hồi quy Tobit của các tác giả như Ji-Li Hu, Chiang-Ping Chen và Yi-Yuan Su (2006), Sunil KUMAR và Rachita GULATI (2008), Aktham I.Maghyereh và Basel Awartani (2014). Đồng thời, kết quả phỏng vấn chuyên gia cũng cho thấy 100% các chuyên gia cho rằng việc lựa chọn biến phụ thuộc TE là cần thiết.
3.5.2. Biến độc lập
Nhằm đánh giá một cách toàn diện các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả của hoạt động đầu tư quỹ BHXH tại Việt Nam, nghiên cứu thu thập các biến độc lập phù hợp với dữ liệu theo các bài nghiên cứu của Chen và Yi-Yuan Su (2006), Sunil KUMAR và Rachita GULATI (2008), Antonio Trujillo-Ponce (2013), Aktham I.Maghyereh và Basel Awartani (2014). Đồng thời, kết quả phỏng vấn chuyên gia cũng cho thấy các chuyên gia có sự đồng thuận rằng việc đưa các biến vào mơ hình là phù hợp.
Đối với đề tài nghiên cứu này, các biến giải thích được chọn như sau: FR: CPI/Lãi đầu tư
KR: Quy mô quỹ đầu tư/Lãi đầu tư GR: GDP /Lãi đầu tư
MR: Chi phí quản lý/Lãi đầu tư. Ω: Sai số
98 Từ đó có cơng thức sau đây
TE = α0 + α1FR + α2KR + α3GR+ α4MR + Ω
3.5.3. Kết quả dự kiến
Kết quả từ mơ hình sẽ cho biết:
Trong các biến độc lập được kiểm định (tỷ lệ lạm phát, tổng vốn đầu tư quỹ, GDP, chi phí quản lý hoạt động đầu tư, quy mô quỹ) biến nào có tác động, biến nào khơng có tác động đến hiệu quả kỹ thuật của hoạt động đầu tư quỹ.
Qua đó chúng ta có thể dự đoán xu hướng vận động của hiệu quả kỹ thuật hoạt động đầu tư quỹ. Kết hợp với việc xác định tỷ trọng đầu tư tối ưu, loại tài sản đầu tư tối ưu được xác định thơng qua mơ hình DEA, những người quản lý hoạt động đầu tư quỹ có thể ra quyết định về quy mô đầu tư, tỷ trọng đầu tư vào từng loại tài sản để thu được hiểu quả đầu tư cao nhất.
3.6. Phƣơng pháp thu thập dữ liệu
Luận án sử dụng số liệu thứ cấp được thu thập từ các nguồn chính sau: - Báo cáo của BHXH Việt Nam và của chính phủ, bộ ngành, số liệu của các cơ quan thống kê về tình hình kinh tế xã hội...từ năm 2008-2018.
- Các báo cáo nghiên cứu của cơ quan, viện, trường đại học.
- Các bài viết đăng trên báo hoặc các tạp chí khoa học chun ngành và tạp chí mang tính hàn lâm có liên quan; các cơng trình nghiên cứu của các tác giả đi trước.
3.7. Phƣơng pháp xử lý số liệu
Luận án sử dụng phần mềm Stata 14 để xử lý số liệu.
3.7.1. Xử lý số liệu trong mơ hình DEA
* Đặt tên biến
- Biến Year thể hiện năm nghiên cứu. Biến có giá trị từ 2008 đến 2018. - Biến DMU thể hiện bộ phận quản lý hoạt động đầu tư.
99
phận quản lý tiền gửi có kỳ hạn tại các ngân hàng), 3 (bộ phận quản lý đầu tư vào các dự án trọng điểm), 4 (bộ phận quản lý tiền gửi không kỳ hạn tại các ngân hàng).
- Biến ManageCost thể hiện chi phí quản lý hoạt động đầu tư của từng bộ phận trong từng năm.
- Biến FundSize thể hiện quy mô của quỹ thành phần vào đầu năm nghiên cứu.
- Biến Investvalue thể hiện giá trị tăng thêm của danh mục đầu tư trong năm nghiên cứu.
- Biến Interest thể hiện lợi suất đầu tư thu được của danh mục đầu tư trong năm nghiên cứu.
* Lệnh xử lý số liệu
Lệnh chạy mơ hình DEA được sử dụng
dea FundSize Investvalue CoefVari ManageCost = Interest, rts(vrs) ort(out) stage(2)
- rts(vrs): tham số thể hiện quy mô thay đổi
- ort(out): tham số thể hiện mơ hình DEA hướng đầu ra - stage(2): tham số thể hiện mơ hình DEA 2 giai đoạn
3.7.2. Xử lý số liệu trong mơ hình Tobit
* Đặt tên biến
- Biến TE: hiệu quả kỹ thuật thu được từ kết quả chạy mơ hình DEA - Biến CPI thể hiện chỉ số giá tiêu dùng trong năm nghiên cứu
- Biến GDP thể hiện tốc độ tăng trưởng tổng sản phẩm quốc dân trong năm nghiên cứu
- Biến ManageCost thể hiện chi phí quản lý hoạt động đầu tư của từng bộ phận trong từng năm.
100
- Biến FundSize thể hiện quy mô của quỹ thành phần vào đầu năm nghiên cứu.
* Kiểm định mơ hình
Để đánh giá mức độ tương quan và đa cộng tuyến của các biến độc lập trong mơ hình tobit, cần sử dụng ma trận đánh giá mức độ tương quan của các biến độc lập trong mơ hình và đánh giá đa cộng tuyến, hệ số VIF của các biến để xác định việc phải có phải loại bỏ biến nào trong mơ hình do đa cộng tuyến.
* Lệnh xử lý số liệu Lệnh chạy mơ hình tobit:
tobit TE CPI GDP ManageCost FundSize, ll(0) ul(1) - ll(0): tham số giới hạn trái = 0
101
CHƢƠNG 4. THỰC TRẠNG HIỆU QUẢ ĐẦU TƢ QUỸ BẢO HIỂM XÃ HỘI TẠI VIỆT NAM
4.1. Khái quát hoạt động đầu tƣ quỹ BHXH giai đoạn 2008-2018
Sau 25 năm hình thành và phát triển, Quỹ BHXH đã trở thành quỹ an sinh lớn nhất, hoạt động theo nguyên tắc đóng - hưởng và chia sẻ giữa những người lao động cùng thế hệ và giữa các thế hệ tham gia BHXH. Số người tham gia BHXH, BHYT ngày càng được mở rộng, số người được hưởng BHXH, BHYT không ngừng tăng lên. Số người tham gia BHXH tăng từ 2,5 triệu người năm 1995 lên gần 15,8 triệu người (tăng 6,32 lần); số người tham gia BHYT tăng từ 7,1 triệu người năm 1995 lên 85,9 triệu người tham gia BHYT (tăng 12 lần), bao phủ 90% dân số, vượt chỉ tiêu được Thủ tướng Chính phủ giao. Năm 2019 ước tính có 3,27 triệu người hưởng chế độ BHXH, hơn 11,5 triệu lượt người hưởng chế độ ốm đau, thai sản, phục hồi sức khỏe và 186 triệu lượt người được quỹ BHYT chi trả chi phí khám, chữa bệnh BHYT.
Việc cân đối quỹ được thực hiện theo từng quỹ thành phần nhưng quản lý tập trung, thống nhất trên toàn quốc, do vậy nguồn vốn nhàn rỗi của các quỹ BHXH tương đối lớn là cơ sở để thực hiện hoạt động đầu tư từ quỹ BHXH. Theo số liệu thống kê tại BHXH Việt Nam, số dư quỹ BHXH tính đến ngày 31/12 hàng năm càng tăng, năm sau cao hơn năm trước (khoảng 20%).
Theo báo cáo của BHXH Việt Nam tại Hội thảo khoa học "nâng cao hiệu quả đầu tư Quỹ Bảo hiểm xã hội", hoạt động đầu tư quỹ BHXH trong thời gian qua đã đạt được một số kết quả:
Thứ nhất là từng bước hoàn thiện cơ sở pháp lý trong lĩnh vực đầu tư quỹ Ngày 20/11/2014, Quốc hội đã thông qua Luật BHXH số 58/2014/QH13, có hiệu lực thi hành từ ngày 01/01/2016. Theo đó, Chính phủ
102
đã ban hành Nghị định số 30/2016/NĐ-CP ngày 28/4/2016 quy định chi tiết hoạt động đầu tư từ quỹ BHXH, bảo hiểm y tế, bảo hiểm thất nghiệp, quỹ BHXH được thực hiện đầu tư theo 06 phương thức gồm:
(1) mua trái phiếu Chính phủ; (2) cho ngân sách nhà nước vay; (3) gửi tiền tại các ngân hàng thương mại có chất lượng hoạt động tốt theo xếp loại tín nhiệm của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam; (4) mua trái phiếu, kỳ phiếu, tín phiếu, chứng chỉ tiền gửi được phát hành bởi các ngân hàng thương mại có chất lượng hoạt động tốt theo xếp loại tín nhiệm của Ngân hàng Nhà nước