7. Kết cấu luận văn
1.3.2. Đánh giá theo phƣơng pháp bao dữ liệu DEA
1.3.2.1. Sơ lược về phương pháp bao dữ liệu DEA
DEA (Data Envelopment Analysis) là một cách tiếp cận phi tham số đƣợc khởi xƣớng bởi Farrel (1957), và sau này đƣợc tiếp tục phát triển bởi Charnes Cooper và Rhodes (1978), Fare, Grosskopf và Lowell (1985, 1994) và nhiều nhà khoa học khác nhằm đo lƣờng hiệu quả kinh tế của một doanh nghiệp hay đơn vị (Decision Making Unit – DMU). Phƣơng pháp này dựa trên quan điểm cho rằng, nếu có thể ƣớc lƣợng đƣợc đƣờng giới hạn khả năng sản xuất của một DMU dựa trên tập hợp các biến đầu vào cho trƣớc, thì có thể xác định đƣợc hiệu quả của việc
sử dụng các yếu tố đầu vào đó dựa trên tỷ lệ giữa kết quả đạt đƣợc (thực tế) và kết quả lý thuyết (khả năng sản xuất).
Theo đó thì, hiệu quả kinh tế phản ánh những lợi ích đạt đƣợc từ các hoạt động kinh doanh của ngân hàng trên cơ sở so sánh lợi ích (doanh thu, lợi nhuận,…) thu đƣợc với chi phí bỏ ra trong suốt q trình kinh doanh của ngân hàng. Khả năng sản xuất là tập hợp tất cả những điểm mà tại đó doanh nghiệp đạt đƣợc hiệu quả Pareto.
Trong các ngành hoạt động dịch vụ phức tạp nhƣ ngành ngân hàng có rất nhiều mối quan hệ giữa các đầu vào đầu ra là không xác định, đặc biệt khi chúng ta xem xét mối quan hệ đồng thời nhiều đầu vào và đầu ra. Trong khi phƣơng thức tiếp cận tham số đòi hỏi phải chỉ định cụ thể dạng hàm, và điều này có thể dẫn đến sai sót nếu không chỉ định đúng các yếu tố đầu vào và đầu ra. Sự ra đời của DEA đã khắc phục đƣợc những nhƣợc điểm này.
Theo DEA thì một đơn vị hoạt động tốt nhất sẽ có chỉ số hiệu quả là 1, và các đơn vị hoạt động phi hiệu quả có chỉ số <1. Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy rằng những thông tin thu đƣợc qua phân tích DEA rất có ích cho các nhà quản lý trong việc nhận diện thực tiễn hoạt động của đơn vị mình, từ đó có những hoạch định và chiến lƣợc linh hoạt để cải thiện tình hình đó.
1.3.2.2. Đo lường hiệu quả hoạt động kinh doanh
DEA đƣợc ứng dụng để đo lƣờng hiệu quả hoạt động kinh doanh của NHTM thông qua các chỉ tiêu sau đây:
Hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả quy mô
Charnes, Cooper và Rhodes đã áp dụng kỹ thuật quy hoạch tuyến tính để xác định hiệu quả kỹ thuật (1978). Tiếp đó, Fare Grosskopf và Lowell (1985) đã phân rã hiệu quả kỹ thuật thành hiệu quả theo quy mô và các thành phần khác. Hiệu quả theo quy mô gồm: hiệu quả không đổi theo quy mô, hiệu quả không tăng theo quy mô, và hiệu quả biến đổi theo quy mô.
DEA cho thấy có hai nguồn gây ra tính khơng hiệu quả về mặt kỹ thuật tồn bộ. Thứ nhất là tính khơng hiệu quả về quy mơ. Thứ hai là tính khơng hiệu quả về kỹ thuật thuần. Kết quả của DEA bao gồm: hiệu quả kỹ thuật toàn bộ, hiệu quả kỹ thuật thuần và hiệu quả quy mô.
Hiệu quả kỹ thuật toàn bộ (crste) đƣợc xác định trong điều kiện sản lƣợng không đổi theo quy mô. Khi crste = 1 cho thấy rằng ngân hàng đã hoạt động tối ƣu. Tức là ngân hàng khơng bị lãng phí nguồn lực đầu vào. Còn khi crste<1 nói lên rằng ngân hàng chƣa hoạt động tối ƣu, tức là việc sử dụng các yếu tố đầu vào cịn bị lãng phí.
Hiệu quả kỹ thuật thuần (vrste) đƣợc xác định trong điều kiện sản lƣợng thay đổi theo quy mơ. Tƣơng tự hiệu quả kỹ thuật tồn bộ, khi vrste=1 đƣợc hiểu là ngân hàng đạt hiệu quả về mặt kỹ thuật trong điều kiện quy mô thay đổi và khi vrste<1, hiệu quả hoạt động của ngân hàng bị giảm sút bởi việc thay đổi quy mô.
Hiệu quả quy mô đƣợc xác định thông qua tỷ số crste/vrste. Khi tỷ số này lớn hơn 1, việc gia tăng quy mô sẽ gia tăng hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Tỷ số này nhỏ hơn 1, việc gia tăng quy mô sẽ giảm hiệu quả hoạt động của ngân hàng. Khi tỷ số này bằng 1 hiệu quả hoạt động không đổi theo quy mô.
Chỉ số Malmquist
Chỉ số Malmquist cho phép ƣớc lƣợng sự thay đổi năng suất nhân tố tổng hợp và sự thay đổi của các thành phần hiệu quả có liên quan nhƣ thay đổi hiệu quả kỹ thuật, thay đổi tiến bộ công nghệ, thay đổi hiệu quả kỹ thuật thuần và thay đổi hiệu quả theo quy mơ.
Chỉ số Malmquist là tích số giữa chỉ số thay đổi tiến bộ công nghệ và thay đổi hiệu quả kỹ thuật. Vì vậy, việc tăng lên (hay giảm đi) trong mỗi bộ phận của chỉ số Malmquist sẽ dẫn tới việc giá trị của bộ phận đó >1 (hay <1). Chỉ số này lớn hơn 1 có nghĩa là thay đổi năng suất nhân tố tổng hợp gia tăng. Năng suất giảm sẽ gắn với việc chỉ số Malmquist nhỏ hơn 1.
1.3.2.3. Ưu điểm và nhược điểm của mơ hình DEA
Ưu điểm
Không yêu cầu phải xác định một dạng hàm cụ thể khi xây dựng biên sản xuất.
Đƣờng giới hạn biên sản xuất đƣợc xây dựng trực tiếp từ dữ liệu quan sát thông qua hệ thống phƣơng trình tuyến tính. Vì thế, có thể ứng dụng trong những nghiên cứu với số lƣợng quan sát hạn chế.
Có thể sử dụng trong trƣờng hợp nhiều yếu tố đầu ra và nhiều yếu tố đầu vào.
Có thể sử dụng để ƣớc lƣợng riêng biệt các loại hiệu quả sản xuất nhƣ hiệu quả kỹ thuật toàn bộ, hiệu quả kỹ thuật thuần, hiệu quả quy mô sản xuất, chỉ số thay đổi tiến bộ công nghệ.
Nhược điểm
Chỉ cho phép so sánh hiệu quả của những đơn vị sản xuất trong cùng một mẫu/tổng thể nghiên cứu. Điều này có nghĩa là hiệu quả sản xuất của một đơn vị không thể so sánh với hiệu quả của những đơn vị trong mẫu/tổng thể khác. Ví dụ: khơng thể so sánh hiệu quả hoạt động của nhóm NHTMCP thuộc sở hữu nhà nƣớc và nhóm NHTMCP thuộc sở hữu tƣ nhân.