CHƢƠNG 1 : GIỚI THIỆU
2.2. PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐỊNH LƢỢNG ĐỂ ĐÁNH GIÁ QUÁ
GIÁ QUÁ TRÌNH TÁI CẤU TRÚC:
DEA là phƣơng pháp Phân tích bao dữ liệu (Data Envelopment Analysis) với mơ hình ƣớc lƣợng hiệu quả kỹ thuật và mơ hình ƣớc lƣợng năng suất tổng hợp Malmquist TFP theo thời gian. Việc sử dụng DEA giúp các nhà nghiên cứu đánh giá hiệu quả hoạt động của các đơn vị/tổ chức/doanh nghiệp (hay còn đƣợc gọi là các đơn vị ra quyết định – Decision making units, DMUs) hoạt động trong cùng một lĩnh vực nhƣ ngân hàng, trƣờng học,…
DEA thƣờng đƣợc sử dụng trong các nghiên cứu về nhiều lĩnh vực, đặc biệt là lĩnh vực kinh tế, với mục tiêu đo lƣờng hiệu quả kỹ thuật và mơ hình ƣớc lƣợng năng suất tổng hợp Malmquist TFP theo thời gian. Việc áp dụng DEA vào các cơng trình
17 nghiên cứu khoa học quốc tế đã trở nên phổ biến, tuy nhiên ở Việt Nam, DEA chỉ dừng lại ở mức phân tích và đánh giá số liệu để từ đó đƣa ra giải pháp. Vì vậy, sinh viên quyết định chọn phƣơng pháp bao dữ liệu làm cơng cụ tính tốn hiệu quả lợi nhuận và hiệu quả sản xuất trƣớc và sau khi tái cấu trúc, xây dựng đƣờng bao biên tiêu chuẩn dành cho các NH trong hoạt động kinh doanh. Kết quả sau khi chạy mơ hình này sẽ cho ra các điểm hiệu quả kỹ thuật (TE), hiệu quả thuần (PE) và hiệu quả qui mô (SE) trong hoạt động của các NHTM. Từ đó đƣa ra các góp ý, giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động kinh tế của NHTM sau khi tái cấu trúc thành cơng.
Trong bài khóa luận, sinh viên sử dụng DEA để tính tốn hiệu quả về sản xuất và hiệu quả về lợi nhuận của 7 NHTM (thực thể ra quyết định – DMUs) trƣớc và sau khi tiến hành tái cấu trúc: NHTMCP Tiên Phong (TPBank), NHTMCP Đại Chúng Việt Nam (PVCombank), NHTMCP Phát triển nhà TP Hồ Chí Minh (HDBank), NHTMCP Bƣu điện Liên Việt (LienVietPostBank), NHTMCP Nam Việt (NaviBank), NHTMCP Sài Gòn Hà Nội (SHB), NHTMCP Công thƣơng Việt Nam (Vietinbank). Áp dụng phƣơng pháp phân tích bao dữ liệu, đầu vào là chi phí hoạt động và chi phí lãi vay, tiền thanh tốn cho nhân viên và tiền thanh toán cho nhà cung cấp, đầu ra là thu nhập từ lãi vay, thu nhập từ hoạt động, tiền gửi của KH và tiền cho KH vay để tính tốn và phân tích hiệu quả lợi nhuận và hiệu quả sản xuất.
Đƣờng giới hạn khả năng sản xuất (Production possibilities frontier – PPF) đƣợc Farrell sử dụng để đánh giá hiệu quả (mang tính tƣơng đối) giữa các công ty trong cùng một ngành, những công ty nào đạt đến đƣờng PPF sẽ đƣợc cho là hoạt động hiệu quả so với các công ty khơng đạt đến mức giới hạn.
18
Hình 2.1. Đƣờng giới hạn khả năng sản xuất ứng với hai hàng hóa H1 và H2
.
Theo hình 2.1. những DMU A, C, D có = = =1 và các DMU B và E có =
< 1 và =
< 1, từ đó có thể kết luận rằng những DMU A, C và D hoạt động hiệu quả hơn những DMU B và E vì A, C, D nằm trên đƣờng giới hạn khả năng sản xuất. Đƣờng bao giới hạn khả năng sản xuất PPF giúp các DMU giới hạn hiệu quả kỹ thuật và đƣợc cho là hiệu quả sản xuất tối đa đầu ra trong điều kiện đầu vào cho trƣớc. Hình 2.1 cho thấy, ứng với mỗi điểm là sự tƣơng ứng của mức đầu vào và đầu ra xác định. Ta xét đến mức độ hiệu quả của TE qua công thức:
TE = SE x PE
Trong đó:
TE: Tổng hiệu quả kỹ thuật SE: Hiệu quả kỹ thuật thuần túy PE: Hiệu quả quy mô
Kỹ thuật xác định TE tạo ra đƣờng bao biên dành cho các DN hoạt động hiệu quả, để từ đó so sánh với các DN khác hoạt động không hiệu quả để sản xuất ra điểm hiệu quả. DN hoạt động hiệu quả là DN có TE=1.
Việc sử dụng các yếu tố đầu vào x để thu đƣợc các yếu tố đầu ra y đƣợc đo lƣờng theo công thức sau:
19
TE = =
Công thức trên đƣợc áp dụng đối với trƣờng hợp có 1 biến đầu vào và 1 biến đầu ra cho một kết quả tính TE. Tuy nhiên đối với các DN, các yếu tố đầu vào và đầu ra rất đa dạng nên để dễ dàng tìm hiểu, ta giả sử mỗi DMU có k yếu tố đầu vào và m yếu tố đầu ra và dựa trên giá cả và của các yếu tố đầu vào và đầu ra để tiến hành tính tốn:
TE = =
Giá cả các yếu tố đầu ra, đầu vào của các DMU khá đa dạng và phức tạp. Để dễ hình dung, ta giả sử mỗi DMU sẽ có những trọng số nhất định, tƣơng ứng là sao cho TE là cao nhất. Vì vậy những trọng số này đƣợc gọi là “giá ẩn” (shadow prices), những giá ẩn này đóng vai trị quan trọng trong việc tính tốn hiệu quả kỹ thuật TE. Một cách tổng quát, nếu có n DMU, mỗi DMU có k yếu tố đầu vào và m yếu tố đầu ra, việc xác định hiệu quả T của một DMU bất kỳ sẽ có cơng thức tổng quát nhƣ sau:
Với điều kiện:
= ∑
∑ (Điểm hiệu quả của )
= ∑
∑ 1, j = 1, 2,…., n (Điểm hiệu quả của tất cả các DMU không vƣợt quá 1)
, 0 (Các giá ẩn là không âm)
Từ đó ta có thể xác định đƣợc TE của một DN tại một thời kỳ để có những đánh giá khách quan về hiệu quả sản xuất của DN, từ đó đƣa ra các giải pháp, định hƣớng về thay đổi qui mô hay thay đổi về công nghệ để đạt hiệu quả tốt nhất.
Bên cạnh việc áp dụng DEA để xác định hiệu quả kỹ thuật tại một thời điểm nhất định của một DMU, thì việc tính tốn hiệu quả trong sản xuất theo thời gian cũng có thể áp dụng DEA để tính tốn. So sánh hiệu quả hoạt động giữa các giai đoạn của một DMU sẽ giúp cho các nhà nghiên cứu có cái nhìn sâu hơn về sự thay đổi của hiệu quả hoạt động theo thời gian, từ đó có những đánh giá chính xác về những tác động dẫn đến sự ảnh hƣởng theo từng giai đoạn nghiên cứu và đƣa ra những dự báo cho tƣơng lai. Để đo lƣờng, tính tốn sự thay đổi của năng suất tổng hợp theo thời gian của
20 các DMUs qua các giai đoạn, ta sử dụng chỉ số Malmquist. Với điều kiện hiệu quả không đổi theo quy mô (CRS), chỉ số Malmquist TFP của một DMU tại thời điểm t+1 đƣợc so sánh với thời điểm t, ta có cơng thức:
TFPCH = EFCH x TECHCH , ) = * + = x * + = ( ) x * +
Với điều kiện hiệu quả thay đổi theo quy mô (VRS): EFCH = PECH x SECH
= x = x Tổng quát:
TFPCH = (PECH x SECH) x (TECHCH)
Trong đó:
TFPCH: Mức thay đổi của năng suất tổng hợp (Chỉ số Malmquist TFP) EFCH: Mức thay đổi của hiệu quả kỹ thuật (Trong điều kiện CRS) PECH: Mức thay đồi của hiệu quả kỹ thuật thuần (Trong điều kiện VRS) TECHCH: Mức thay đổi của công nghệ hay đƣờng giới hạn (Frontier) SECH: Mức thay đổi của hiệu quả nhờ quy mơ (trong điều kiện VRS)
Vì vậy, nếu kết quả hay TFPCH >1 thì năng xuất tổng hợp của DMU đã tăng ở thời điểm t+1 so với thời điểm t. Nếu < 1 thì năng suất tổng hợp của DMU suy giảm ở thời điểm t+1 so với thời điểm t. Chỉ số Malmquist cho thấy rằng sự cải tiến trong hiệu quả kỹ thuật và những tiến bộ của cơng nghệ sẽ góp phần làm gia tăng năng suất tổng hợp của một DMU.
Phƣơng pháp phân tích bao dữ liệu DEA thƣờng đƣợc sử dụng trong các nghiên cứu khoa học, để phân tích và đánh giá hiệu quả hoạt động của các DN trong nhiều lĩnh vực. Vì đƣợc xây dựng trên các yếu tố đầu vào, đầu ra thực tế và không yêu cầu cỡ mẫu lớn nhƣ phƣơng pháp phân tích hồi quy, tuy nhiên DEA cũng có những hạn
21 chế là khơng tính tốn đến yếu tố sai số của mẫu. Tuy nhiên trong bài khóa luận này, sinh viên sử dụng phƣơng pháp phân tích DEA để phân tích và đánh giá hiệu quả sản xuất và hiệu quả lợi nhuận của 7 NHTM trƣớc và sau khi tiến hành tái cấu trúc giai đoạn (2011 – 2013).