CHƢƠNG 2 : PHƢƠNG PHÁP VÀ THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
2.2.2. PHƢƠNG PHÁP BAO DỮ LIỆU DEA
Nghiên cứu của tác giả mang tính kế thừa những nghiên cứu trƣớc đó trong việc áp dụng sử dụng DEA để đo lƣờng tác dộng của hoạt động M&A với ĐTCL nƣớc ngoài tới hiệu quả hoạt động của NHTM. Nghiên cứu đã dựa
Laurenceson, Fengming Qin (2008) trong bài nghiên cứu “ The impact of Direct Invesment by Foreign banks on China’s Banking Industry” (Tác động của đầu tƣ trực tiếp từ ngân hàng nƣớc ngoài tới lĩnh vực ngân hàng Trung Quốc) và nghiên cứu của Rym Ayadi và Georges Pujals (2005), trong bài nghiên cứu “Banking Mergers and Acquisitions in the EU: Overview, Assessment and Prospects” (Sáp nhập và hợp nhất ngân hàng ở Châu Âu: Tổng quan, đánh giá và triển vọng) (xem thêm trong phần tổng quan tài liệu nghiên cứu).
2.2.2.1. Cơ sở lý thuyết của phƣơng pháp DEA
Hiệu quả trong kinh tế đƣợc xem là mức độ thành công mà các đơn vị sản xuất hay ngân hàng đạt đƣợc trong việc phân bổ các nguồn lực đầu vào để có thể tối ƣu hóa sản lƣợng đầu ra. Trong Nghiên cứu của Farrell (1957) về phân loại hiệu quả hoạt động kinh doanh, theo đó hiệu quả chi phí (Cost efficiency) hay hiệu quả kinh tế (Economic efficiency) gồm hiệu quả kỹ thuật (Technical efficiency) và hiệu quả phân bổ (Allocative efficiency). Hiệu quả kỹ thuật phản ánh khả năng đơn vị sản xuất/ngân hàng tối đa hàng hóa đầu ra với các đầu vào có sẵn. Hiệu quả phân bổ phản ánh khả năng đơn vị sản xuất/ngân hàng sử dụng các đầu vào theo tỉ lệ tối ƣu khi giá cả tƣơng ứng của chúng đã biết.
Farrell (1957) sử dụng tình huống đơn giản với đơn vị sản xuất/ngân hàng sử dụng hai đầu vào X1 và X2 để sản xuất 1 đầu ra y (Hình 1), với hiệu quả khơng đổi theo quy mô. Đƣờng đồng lƣợng đơn vị của đơn vị sản xuất/ngân hàng hiệu quả là FF’. Nếu một ngân hàng đã cho sử dụng các yếu tố đầu vào, xác định tại điểm C, để sản xuất một đơn vị đầu ra thì phi hiệu quả kỹ thuật của ngân hàng đó đƣợc xác định bởi khoảng cách BC- là lƣợng mà tất cả các đầu vào có thể giảm đi một cách tỷ lệ mà không làm giảm đầu ra.
Mức không hiệu quả này thƣờng đƣợc biểu diễn bằng phần trăm và bằng tỷ số BC/OC, biểu thị tỷ lệ phần trăm mà tất cả các đầu vào có thể giảm. Hiệu quả kỹ thuật (TE) của ngân hàng thƣờng đƣợc đo bằng tỷ số:
TEi= 0B/0C=1-BC/0C
Khi TE có giá trị bằng 1 thì ngân hàng có hiệu quả kỹ thuật tối đa nhƣ điểm B là hiệu quả kỹ thuật vì nằm trên đƣờng đồng lƣợng hiệu quả. Tỷ số giá đầu vào đƣợc biểu thị bằng đƣờng đồng phí SS’, cho phép chúng ta tính đƣợc hiệu quả phân bổ. Hiệu quả phân bổ (AE) của ngân hàng hoạt động tại
C đƣợc định nghĩa bởi tỷ số: AEi= 0A/0B. Khoảng cách AB biểu thị lƣợng giảm trong chi phí sản xuất, nếu sản xuất ra tại điểm hiệu quả phân bổ và hiệu quả kỹ thuật hay hiệu quả kinh tế tồn phần D, thay vì tại điểm hiệu quả kỹ thuật, nhƣng khơng hiệu quả phân bổ B (Coelli, 1996)
Hình 2.1. Hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân bổ
Nguồn: Farrell, 1957
2.2.2.2. Phƣơng pháp bao dữ liệu DEA
Phƣơng pháp DEA đầu tiên đƣợc phát triển bởi Charnes, Cooper và Rhodes (1978) dựa trên nghiên cứu trƣớc đó của Farrell (1957) với mơ hình hiệu quả khơng đổi theo quy mơ (Constant returns to scale- CRS). Sau đó Banker (1984) cải tiến thành mơ hình hiệu quả biến đổi theo quy mơ (Variable returns to scale- VRS). DEA đƣợc xây dựng dựa trên việc đo lƣờng hiệu quả hoạt động dựa trên đƣờng giới hạn khả năng sản xuất (production possibilities frontier) của doanh nghiệp, ngân hàng hay 1 đơn vị ra quyết định (Decision Making Unit- DMU). Trong phƣơng pháp phân tích giới hạn, đƣợc thể hiện ở hình (2.2) , đồ thị biểu diễn mối quan hệ giữa tổng đầu vào và đầu ra.
Hình 2.2. Hiệu quả không đổi/thay đổi theo quy mô và đường giới hạn PPF
Nguồn: Ngơ Đăng Thành
Theo đó đƣờng CRS PPF là một đƣờng thẳng nối liền gốc tọa độ và DMU có hiệu quả (TE=y/x) cao nhất (TE=1). Đƣờng CRS PPF khơng tính đến khác biệt về quy mơ giữa các DMU mà chỉ đơn giản so sánh các tỷ số hiệu quả (TEi= yi/xi) giữa việc sử dụng đầu vào xi để tạo ra đầu ra yi. Trong khi đó, đƣờng VRS PPF lại tính tốn cả đến yếu tố quy mơ, vì vậy VRS PPF
có hình dạng nhƣ một đƣờng bao (envelop) bao quanh các DMU kém hiệu quả khác. Đây chính là lí do phƣơng pháp này gọi là phƣơng pháp phân tích bao dữ liệu.
Từ mơ hình DEA(CRS) và DEA (VRS), sau đó nhiều mơ hình DEA đã đƣợc phát triển để nghiên cứu trên nhiều lĩnh vực nhƣ Fisher DEA, network DEA, SBM DEA, Malmquist DEA …
Phƣơng pháp DEA tuy có nhiều hạn chế nhƣ chỉ ƣớc lƣợng hiệu quả bằng cách so sánh với các ngân hàng tốt hơn trong mẫu nghiên cứu hay khi có số nhỏ các ngân hàng trong mẫu phân tích với nhiều yếu tố đầu vào, đầu ra thì sẽ có nhiều ngân hàng nằm trên đƣờng giới hạn khả năng sản xuất. Nhƣng phƣơng pháp DEA vẫn đƣợc sử dụng phổ biến hiện nay do có khả năng phân tích số lƣợng lớn các yếu tố đầu vào và đầu ra cũng nhƣ không phải chỉ định dạng hàm sản xuất nên rất thích hợp sử dụng để phân tích hiệu quả hoạt động của các đơn vị sản xuất có hoạt động kinh doanh phức tạp nhƣ các NHTM.