6. Kết cấu của luận văn
2.3.1. Đầu vào, đầu ra mô hình DEA
Như đã đề cập, để đánh giá hiệu quả của ngân hàng bằng phương pháp bao dữ liệu có hai cách tiếp cận chính, thứ nhất là cách tiếp cận sản xuất và thứ hai là cách tiếp cận trung gian. Theo Sufian and Habibullah (2010), cách tiếp cận sản xuất được khởi xướng bởi Benston (1965) cho rằng ngân hàng là một nhà sản xuất dịch vụ, có nghĩa là ngân hàng sản xuất ra dịch vụ cho các chủ tài khoản, và do đó đầu ra là số lượng và loại giao dịch hoặc các chứng từ. Cách tiếp cận trung gian được phát triển bởi Sealey and Lindley (1977) cho rằng ngân hàng hoạt động như một trung gian giữa người gửi tiền và người đi vay và tổng dư nợ và tài sản tài chính là đầu ra, trong khi tiền gửi cùng với lao động và vốn vật chất được xác định là đầu vào.
Theo nghiên cứu của Berger and Humphrey (1997) trích trong Sufian and Habibullah (2010), cách tiếp cận sản xuất có thể phù hợp hơn cho các nghiên cứu hiệu quả chi nhánh vì chủ yếu các chi nhánh ngân hàng xử lý chứng từ cho khách hàng và làm công việc quỹ, trong khi phần lớn quyết định đầu tư không thuộc thẩm quyền của chi nhánh. Do đó, với mục đích nghiên cứu hiệu quả của các ngân hàng, tác giả sử dụng phương pháp tiếp cận trung gian, xem ngân hàng là trung gian giữa người gửi tiền và người đi vay.
Các định nghĩa về đầu vào, đầu ra cũng như cách đo lường các yếu tố đầu vào, đầu ra trong mô hình DEA vẫn là vấn đề còn nhiều tranh cãi. Với cách tiếp cận trung gian, nhiều tác giả khác nhau đã sử dụng nhiều đầu vào, đầu ra khác nhau. Delis and Pananikolaou (2009) đã sử dụng hai yếu tố đầu vào là chi phí hoạt động, tổng tiền gửi và vốn ngắn hạn với hai yếu tố đầu ra là tổng dư nợ cho vay và tổng tài sản tài chính. Sufian and Habibullah (2010) đã sử dụng ba yếu tố đầu vào là tổng tiền gửi (bao gồm tiền gửi của khách hàng và các ngân hàng khác), tài sản cố định và số lượng lao động; ba yếu tố đầu ra là tổng dư nợ cho vay (bao gồm dư nợ cho vay khách hàng và các ngân hàng khác), đầu tư và thu nhập ngoài lãi. Ngo Dang Thanh (2010) sử dụng chi phí nhân công, chi phí lãi và các khoản tương đương và chi phí khác là đầu vào; tổng tài sản, thu nhập lãi và các khoản tương đương và thu nhập khác là đầu ra. Pasiouras and Sifodaskalakis (2010) sử dụng ba yếu tố đầu vào là tiền gửi, tài sản cố định và số lượng lao động, hai yếu tố đầu ra là dư nợ cho vay, tài sản thanh khoản và đầu tư. Thagunna and Poudel (2013) sử dụng ba yếu tố đầu vào là tổng tiền gửi, chi phí lãi và chi phí hoạt động phi lãi, ba yếu tố đầu ra là tổng dư nợ cho vay, thu nhập lãi và thu nhập hoạt động phi lãi.
Bảng 2.4. Đầu vào, đầu ra của mô hình DEA của một số nghiên cứu
Tác giả Đầu vào Đầu ra
Delis and Pananikolaou (2009)
- Chi phí hoạt động
- Tổng tiền gửi và vốn ngắn hạn
- Tổng dư nợ cho vay - Tổng tài sản tài chính
Tác giả Đầu vào Đầu ra
Sufian and Habibullah (2010)
- Tổng tiền gửi - Tài sản cố định - Số lượng lao động
- Tổng dư nợ cho vay - Đầu tư
- Thu nhập ngoài lãi Ngo Dang Thanh (2010) - Chi phí nhân công
- Chi phí lãi và các khoản tương đương
- Chi phí khác
- Tổng tài sản
- Thu nhập lãi và các khoản tương đương - Thu nhập khác Pasiouras and Sifodaskalakis (2010) - Tiền gửi - Tài sản cố định - Số lượng lao động
- Dư nợ cho vay
- Tài sản thanh khoản và đầu tư
Thagunna and Poudel (2013)
- Tổng tiền gửi - Chi phí lãi
- Chi phí hoạt động phi lãi
- Tổng dư nợ cho vay - Thu nhập lãi
- Thu nhập hoạt động phi lãi
Trong bài nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng các yếu tố đầu vào, đầu ra theo cách tiếp cận của Pasiouras and Sifodaskalakis (2010). Theo đó, ba yếu tố đầu vào là tổng tiền gửi (X1), tài sản cố định (X2) và số lượng lao động (X3); hai yếu tố đầu ra là tổng dư nợ cho vay (Y1), đầu tư và tài sản thanh khoản (Y2).
Tổng tiền gửi (X1) bao gồm tiền gửi của khách hàng và các tổ chức tín dụng khác. Tài sản cố định (X2) bao gồm tài sản cố định hữu hình và tài sản cố định vô hình. Tổng dư nợ cho vay (Y1) bao gồm dư nợ cho vay khách hàng và các tổ chức tín dụng khác. Đầu tư và tài sản thanh khoản (Y2) bao gồm chứng khoán kinh doanh; công cụ phái sinh và tài sản tài chính khác; chứng khoán đầu tư; góp vốn, đầu tư dài hạn; tiền mặt, vàng bạc, đá quý và tiền gửi tại Ngân hàng nhà nước. Tất cả các số liệu được lấy tại thời điểm cuối năm tài chính từ báo cáo tài chính hợp nhất của các ngân hàng.
Bảng 2.5 - Các biến sử dụng trong mô hình DEA Yếu tố Biến Phương pháp tính
Đầu vào
X1 - Tổng tiền gửi Tiền gửi của khách hàng + Tiền gửi của các tổ chức tín dụng
X2 - Tài sản cố định Tài sản cố định hữu hình + Tài sản cố định vô hình
X3 - Số lượng lao động Số lượng nhân viên
Đầu ra
Y1 - Tổng dư nợ cho vay
Dư nợ cho vay khách hàng + Dư nợ cho vay các tổ chức tín dụng
Y2 - Đầu tư và tài sản thanh khoản
Tiền mặt, vàng bạc, đá quý + Tiền gửi tại Ngân hàng Nhà nước + Chứng khoán kinh doanh + Công cụ phái sinh và tài sản tài chính khác + Chứng khoán đầu tư + Góp vốn, đầu tư dài hạn
Với ba yếu tố đầu vào và hai yếu tố đầu ra, tác giả ước lượng điểm hiệu quả kỹ thuật của từng ngân hàng nhờ sự trợ giúp của phần mềm DEAP 2.1. Phần mềm DEAP 2.1 cũng hỗ trợ cho ra kết quả hiệu quả kỹ thuật thuần (PTE) là kết quả của mô hình DEA VRS và hiệu quả quy mô (SE), nhờ đó, tác giả có thể dễ dàng phân tích hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng theo hiệu quả kỹ thuật thuần (PTE) và hiệu quả quy mô (SE).
Để tính hiệu quả phân bổ, hiệu quả chi phí của ngân hàng, mô hình DEA cần có số liệu về giá của các yếu tố đầu vào. Giá của các yếu tố đầu vào được tính tương đối như sau:
Giá của tiền gửi (P1) = Chi phí lãi Tổng tiền gửi
Giá của tài sản (P2) =
Chi phí khấu hao Tài sản cố định
Giá của lao động (P3) = Chi phí cho nhân viên Số lượng nhân viên
Phần mềm DEAP 2.1 cũng hỗ trợ tính toán hiệu quả phân bổ (AE) và hiệu quả chi phí (CE) của từng ngân hàng. Tuy nhiên, luận văn không phân tích hiệu quả phân bổ (AE) và hiệu quả chi phí (CE) của các ngân hàng.
2.3.2. Mô hình hồi quy OLS: 2.3.2.1. Khái quát mô hình: 2.3.2.1. Khái quát mô hình:
Để đánh giá các nhân tố tác động đến điểm hiệu quả kỹ thuật có được từ mô hình DEA, tác giả sử dụng mô hình hồi quy Pooled OLS. Trong mô hình hồi quy OLS, biến phụ thuộc là điểm hiệu quả kỹ thuật (TE) thu được từ mô hình DEA, các biến độc lập bao gồm các biến bên trong của từng ngân hàng và các biến bên ngoài của nền kinh tế. Tác giả cũng đưa vào mô hình biến giả đại diện cho loại hình ngân hàng để đánh giá hiệu quả của các ngân hàng thương mại nhà nước với loại hình ngân hàng thương mại cổ phần.
Mô hình hồi quy tác giả sử dụng như sau:
TEjt = δ0 + β1LN(TA)jt + β2(LOANS/TA)jt + β3(LLP/LOANS)jt +
β4(NII/TA)jt + β5(NIE/TA)jt + β6EQASSjt + β7ROAjt + ζ1LN(GDP)t + ζ2INFLt + ζ3(MKTCAP/GDP)t + δ1DUMOWN + εjt
(Nguồn: Sufian and Habibullah (2010) và tính toán của tác giả)
với TE: điểm hiệu quả kỹ thuật có được từ mô hình DEA LNTA: logarit tự nhiên của tổng tài sản
LOANS/TA: tỷ lệ dư nợ cho vay khách hàng trên tổng tài sản
LLP/LOANS: tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên dư nợ cho vay khách hàng NII/TA: tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên tổng tài sản
NIE/TA: tỷ lệ chi phí phi lãi trên tổng tài sản
EQASS: tỷ lệ giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản ROA: tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản
INFL: tỷ lệ lạm phát hàng năm
MKTCAP/GDP: tỷ lệ vốn hóa thị trường chứng khoán của các doanh nghiệp được niêm yết trên sàn giao dịch chứng khoán trên tổng sản phẩm quốc nội.
DUMOWN: biến giả về loại hình ngân hàng, biến nhận giá trị 1 nếu ngân hàng là ngân hàng thương mại nhà nước, nhận giá trị 0 nếu là ngân hàng thương mại cổ phần.
j: ngân hàng j t: năm quan sát ε: nhiễu
2.3.2.2. Phân tích các biến trong mô hình hồi quy OLS:
TE: điểm hiệu quả kỹ thuật có được từ mô hình DEA, là biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy OLS.
LNTA: logarit tự nhiên của tổng tài sản, được đưa vào mô hình hồi quy đại diện cho quy mô ngân hàng để tính lợi thế chi phí có thể liên quan đến quy mô (lợi thế kinh tế theo quy mô). Theo Sufian and Chong (2008), trong lý thuyết, mối quan hệ phức tạp giữa quy mô và lợi nhuận được thấy trong khi trong một số trường hợp có thể thấy mối quan hệ hình chữ U. Biến LNTA cũng được sử dụng để kiểm soát sự khác biệt chi phí liên quan đến quy mô ngân hàng và khả năng lớn hơn của ngân hàng lớn hơn để đa dạng hóa. Về bản chất, LNTA có thể dẫn đến tác động dương lên hiệu quả ngân hàng nếu có ý nghĩa kinh tế nhờ quy mô. Mặt khác, nếu đa dạng hóa tăng dẫn đến rủi ro cao hơn, biến có thể thể hiện tác động âm. Ngoài ra, kết quả nghiên cứu thực nghiệm của Sufian and Habibullah (2010) cho thấy quy mô ngân hàng có mối quan hệ âm với hiệu quả ngân hàng. Do đó, kỳ vọng về hệ số hồi quy của biến có thể là âm mà cũng có thể có dấu dương.
LOANS/TA: tỷ lệ dư nợ cho vay khách hàng trên tổng tài sản, được đưa vào mô hình đại diện cho rủi ro thanh khoản. Ngân hàng sẽ rơi vào tình trạng khó khăn nếu thiếu thanh khoản và vốn để đáp ứng các nghĩa vụ cần thiết. Vì vậy, các ngân hàng thường giữ một lượng tài sản lưu động có thể dễ dàng chuyển đổi thành tiền mặt nhất định. Tuy nhiên, các tài sản có tính thanh khoản cao thường mang đến lợi
nhuận thấp hơn trong khi hoạt động tín dụng có rủi ro cao hơn và lợi nhuận kỳ vọng cao hơn. Theo Sufian and Habibullah (2010), tỷ lệ tổng dư nợ cho vay khách hàng trên tổng tài sản có mối quan hệ dương với hiệu quả ngân hàng. Do đó, kỳ vọng về hệ số hồi quy của biến không rõ ràng, có thể mang một giá trị dương hoặc một giá trị âm.
LLP/LOANS: tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng trên dư nợ cho vay khách hàng. Biến được đưa vào mô hình hồi quy với vai trò là biến độc lập đại diện cho chất lượng tín dụng, rủi ro tín dụng của ngân hàng. Theo Quyết định số 493/2005/QĐ- NHNN ngày 22/04/2018 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước ban hành quy định về phân loại nợ, trích lập và sử dụng dự phòng để xử lý rủi ro tín dụng trong hoạt động ngân hàng của tổ chức tín dụng, đã được sửa đổi, bổ sung theo Quyết định số 18/2007/QĐ-NHNN ngày 25/04/2007 của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước, định kỳ hàng quý các tổ chức tín dụng phải xem xét phân loại nợ, trích lập dự phòng rủi ro tín dụng. Dự phòng rủi ro tín dụng bao gồm dự phòng chung và dự phòng cụ thể, trong đó dự phòng chung bằng 0,75% tổng giá trị của các khoản nợ được phân loại từ nhóm 1 đến nhóm 4 còn dự phòng cụ thể được tính toán dựa vào giá trị của khoản nợ, giá trị khấu trừ của tài sản bảo đảm và tỷ lệ trích lập dự phòng theo quy định đối với từng nhóm nợ cụ thể (nhóm nợ càng cao thì tỷ lệ trích lập dự phòng rủi ro tín dụng càng cao). Dự phòng rủi ro tín dụng trên dư nợ cho vay khách hàng càng nhỏ thể hiện chất lượng tín dụng của ngân hàng càng cao, rủi ro tổn thất đối với các khoản cho vay càng thấp. Miller and Noulas (1997) cho thấy rằng sự sụt giảm của dự phòng rủi ro tín dụng trong nhiều trường hợp sẽ là chất xúc tác cho sự gia tăng lợi nhuận. Nghiên cứu thực nghiệm của Sufian and Habibullah (2010) cũng cho thấy tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng có mối quan hệ ngược chiều với hiệu quả ngân hàng. Do đó, hệ số hồi quy của biến được kỳ vọng mang giá trị âm vì nợ xấu càng nhiều, tổn thất từ các khoản vay càng nhiều, dự phòng rủi ro tín dụng càng lớn, lợi nhuận của ngân hàng càng giảm.
NII/TA: tỷ lệ thu nhập ngoài lãi trên tổng tài sản, được đưa vào mô hình đại diện cho sự đa dạng hóa của ngân hàng vào các hoạt động ngoài hoạt động cho vay
truyền thống. Thu nhập ngoài lãi bao gồm các khoản như thu nhập từ hoạt động dịch vụ, hoạt động kinh doanh ngoại hối, mua bán chứng khoán kinh doanh,… Biến được kỳ vọng có mối quan hệ dương với biến phụ thuộc TE.
NIE/TA: tỷ lệ chi phí phi lãi trên tổng tài sản. Biến được đưa vào mô hình đại diện cho các khoản chi phí bảo đảm cho sự hoạt động bình thường của ngân hàng. Chi phí phi lãi bao gồm chi phí cho nhân viên, chi phí khấu hao và chi phí hoạt động khác. Biến được kỳ vọng có mối quan hệ ngược chiều với hiệu quả của ngân hàng vì các ngân hàng hiệu quả nên giữ cho chi phí hoạt động thấp. Hơn nữa, với sự tiến bộ của khoa học kỹ thuật, việc ứng dụng công nghệ mới có thể thay thế cho lao động của con người giúp giảm chi phí nhân công và một số khoản chi phí khác (Sufian and Habibullah, 2010).
EQASS: tỷ lệ giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản. Biến được đưa vào mô hình hồi quy để kiểm tra mối quan hệ giữa hiệu quả và vốn của ngân hàng. Cấu trúc vốn mạnh là điều cần thiết cho các tổ chức tài chính trong các nền kinh tế đang phát triển vì nó cung cấp thêm sức mạnh để chịu được các cuộc khủng hoảng tài chính và tăng độ an toàn cho người gửi tiền trong điều kiện kinh tế vĩ mô không ổn định (Sufian and Habibullah, 2010). Hơn nữa, tỷ lệ vốn thấp hơn tức là đòn bẩy tài chính cao hơn, ngân hàng có thể gặp nhiều rủi ro. Tuy nhiên, tỷ lệ này quá cao do ngân hàng quá thận trọng có thể dẫn đến việc ngân hàng bỏ qua các cơ hội đầu tư sinh lợi. Kết quả nghiên cứu thực nghiệm của Sufian and Habibullah (2010) cho thấy tỷ lệ giá trị sổ sách của vốn chủ sở hữu trên tổng tài sản có mối quan hệ cùng chiều với hiệu quả ngân hàng. Do đó, đối với biến này, tác giả kỳ vọng biến có tác động dương đến hiệu quả ngân hàng.
ROA: tỷ suất sinh lợi trên tổng tài sản, được tính bằng lợi nhuận ròng trên tổng tài sản. Biến được sử dụng để đo lường mối quan hệ giữa hiệu quả và lợi nhuận. Biến được kỳ vọng có hệ số hồi quy dương vì các ngân hàng có lợi nhuận cao thường được khách hàng tín nhiệm hơn, có thể thu hút khách hàng gửi tiền nhiều hơn và có thể tiếp cận nhiều khách hàng vay tiềm năng, đáng tin cậy. Đây có thể là điều kiện thuận lợi giúp ngân hàng có lợi nhuận nhiều hơn, hoạt động hiệu
quả hơn khi hiệu quả của ngân hàng được tính toán theo cách tiếp cận trung gian (Sufian and Habibullah, 2010).
LNGDP: logarit tự nhiên của tổng thu nhập quốc nội, được đưa vào mô hình hồi quy với kỳ vọng có tác động dương đến hiệu quả của ngân hàng. Theo Sufian and Habibullah (2010), hiệu quả ngân hàng nhạy cảm với điều kiện kinh tế vĩ mô