GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
Bối cảnh nghiên cứu và tính cấp thiết của đề tài
Trong những năm qua, hệ thống ngân hàng Việt Nam đã đóng góp quan trọng vào tăng trưởng kinh tế thông qua việc cải cách mô hình tổ chức, nâng cao hiệu quả quản lý và phát triển công nghệ, dịch vụ ngân hàng Ngành ngân hàng không chỉ hỗ trợ kiểm soát lạm phát và ổn định kinh tế vĩ mô mà còn thúc đẩy phục hồi và phát triển kinh tế đất nước Tuy nhiên, với sự hội nhập ngày càng sâu rộng vào nền kinh tế toàn cầu, hệ thống ngân hàng Việt Nam đang đối mặt với thách thức từ áp lực cạnh tranh của các ngân hàng nước ngoài Do đó, việc nhận diện và đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại là cần thiết để tìm ra giải pháp nâng cao chất lượng dịch vụ, giúp ngành ngân hàng phát triển bền vững và cạnh tranh hiệu quả trên thị trường quốc tế.
Với tầm quan trọng của việc nâng cao hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM), nhiều tác giả trong nước đã nghiên cứu vấn đề này Nghiên cứu của Lê Hoàng Nga (2007) chủ yếu tập trung vào phân tích định tính, trong khi nghiên cứu định lượng của Võ Thành Danh và Liễu Thu Trúc (2012) lại không đề cập đến các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động và thời gian nghiên cứu khá ngắn.
Từ năm 2006 đến 2009, Nguyễn Quang Khải (2016) đã áp dụng phương pháp phân tích bao dữ liệu (DEA) để đánh giá hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam, nhưng chưa xác định rõ mức độ hiệu quả và các yếu tố ảnh hưởng đến nó Trong khi đó, Trần Huy Hoàng và Nguyễn Hữu Huân (2016) đã phân tích các yếu tố tác động đến hiệu quả hoạt động của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam trong bối cảnh hội nhập tài chính quốc tế, nhưng chưa đánh giá tác động của việc mua bán và sáp nhập (M&A) đến hiệu quả hoạt động Do đó, nghiên cứu này sẽ cụ thể hóa mức độ hiệu quả và các nhân tố ảnh hưởng, đồng thời xem xét tác động của M&A và ảnh hưởng phi tuyến của quy mô.
Việc đánh giá tổng thể hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam và xác định các yếu tố ảnh hưởng là rất quan trọng cho các nhà hoạch định chính sách, quản lý ngân hàng và nhà đầu tư Điều này giúp nâng cao hiệu quả kinh tế và hiệu quả đầu tư Xuất phát từ nhu cầu thực tiễn và khoa học, tác giả đã chọn nghiên cứu đề tài “Hiệu quả hoạt động và các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các NHTM tại Việt Nam”.
Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu
1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu của đề tài:
Trong giai đoạn từ 2011 đến 2016, việc đo lường hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam cho thấy sự khác biệt rõ rệt giữa các nhóm NHTM dựa trên hình thức sở hữu Các ngân hàng có hình thức sở hữu khác nhau thể hiện mức độ hiệu quả và cạnh tranh khác nhau trên thị trường, từ đó ảnh hưởng đến sự phát triển và ổn định của ngành ngân hàng Nghiên cứu này không chỉ giúp hiểu rõ hơn về hiệu suất của các NHTM mà còn cung cấp thông tin quan trọng cho các nhà đầu tư và quản lý trong việc ra quyết định.
- Phân tích các yếu tố vĩ mô và đặc thù của ngân hàng tác động đến hiệu quả hoạt động của NHTM Việt Nam giai đoạn 2011 – 2016
1.2.2 Câu hỏi nghiên cứu: Để làm rõ mục tiêu nghiên cứu của luận văn, các câu hỏi nghiên cứu được đặt ra như sau:
Hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam trong giai đoạn 2011 – 2016 cho thấy sự khác biệt rõ rệt giữa các nhóm NHTM tùy thuộc vào hình thức sở hữu Các ngân hàng thuộc sở hữu Nhà nước thường có hiệu suất hoạt động cao hơn so với các ngân hàng tư nhân và ngân hàng có vốn đầu tư nước ngoài Sự khác biệt này không chỉ phản ánh vào chỉ tiêu lợi nhuận mà còn thể hiện qua khả năng quản lý rủi ro và chất lượng dịch vụ khách hàng Việc phân tích hiệu quả hoạt động của từng nhóm NHTM giúp hiểu rõ hơn về bức tranh toàn cảnh của ngành ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn này.
- Các yếu tố nào ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu là hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam, tập trung vào khả năng sử dụng các yếu tố đầu vào để tạo ra đầu ra hiệu quả Bài viết cũng xem xét các yếu tố vĩ mô và vi mô tác động đến hiệu quả hoạt động này của các NHTM.
Nghiên cứu này tập trung vào 28 ngân hàng thương mại tại Việt Nam, bao gồm 3 ngân hàng nhà nước, 23 ngân hàng cổ phần và 2 ngân hàng liên doanh, trong khoảng thời gian 6 năm từ năm 2011 đến năm 2016.
Phương pháp nghiên cứu
Luận văn áp dụng phương pháp phân tích định lượng, bao gồm phương pháp DEA và mô hình Tobit, nhằm đánh giá hiệu quả hoạt động và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam.
Dữ liệu của luận văn được thu thập thông qua báo cáo của NHNN và báo cáo thường niên của 28 NHTM Việt Nam giai đoạn 2011-2016.
Những đóng góp của đề tài
Đề tài này nhằm bổ sung bằng chứng thực nghiệm về hiệu quả hoạt động và các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam Nghiên cứu dựa trên việc phân tích một số quan điểm cơ bản từ các tác giả quốc tế thông qua các công trình thực nghiệm Điểm nổi bật của luận văn này so với các nghiên cứu trước đó tại Việt Nam là việc xem xét yếu tố M&A và tác động phi tuyến của quy mô đến hiệu quả hoạt động ngân hàng.
Nghiên cứu chỉ ra các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam và mức độ tác động của chúng Thông qua đó, nghiên cứu cung cấp thông tin hữu ích cho các nhà quản trị ngân hàng trong việc xây dựng chính sách và chiến lược nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của các NHTM tại Việt Nam.
Kết cấu của đề tài
Chương 1 Giới thiệu đề tài
Chương 2 Tổng quan lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm về hiệu quả hoạt động của ngân hàng
Chương 3 Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu
Chương 4 Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương 5 Kết luận và hàm ý chính sách
TỔNG QUAN LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM VỀ HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
Cơ sở lý thuyết về hiệu quả hoạt động của ngân hàng
2.1.1 Khái niệm hiệu quả của ngân hàng thương mại
Hiệu quả là khái niệm quan trọng trong các lĩnh vực kinh tế, kỹ thuật và xã hội Theo Samerelson và Nordhaus, hiệu quả sản xuất xảy ra khi xã hội không thể tăng sản lượng một loại hàng hóa mà không giảm sản lượng của loại hàng hóa khác Một nền kinh tế hiệu quả nằm trên giới hạn khả năng sản xuất, nhấn mạnh việc phân bổ và sử dụng nguồn lực một cách hiệu quả Việc tối ưu hóa phân bổ nguồn lực trên đường giới hạn khả năng sản xuất sẽ nâng cao hiệu quả kinh tế.
Hiệu quả kinh tế được xác định bởi tỷ số giữa kết quả đạt được và chi phí bỏ ra, như Manfred Kuhn đã nêu: “Tính hiệu quả được xác định bằng cách lấy kết quả tính theo đơn vị giá trị chia cho chi phí kinh doanh” Quan điểm này nhấn mạnh rằng doanh nghiệp có trình độ sử dụng nguồn lực sản xuất cao sẽ tạo ra kết quả lớn hơn với cùng một nguồn lực đầu vào, từ đó đạt được mục tiêu lợi nhuận tối đa Do đó, hiệu quả sản xuất kinh doanh là yếu tố quan trọng trong việc đánh giá, phân tích kinh tế nhằm tìm ra giải pháp tối ưu Phạm trù hiệu quả không chỉ đánh giá tổng hợp mức độ sử dụng nguồn lực của toàn doanh nghiệp mà còn ở từng yếu tố đầu vào trong hoạt động sản xuất Nâng cao hiệu quả kinh doanh đồng nghĩa với việc tối ưu hóa khả năng sử dụng nguồn lực hạn chế, điều này trở nên thiết yếu trong bối cảnh khan hiếm nguồn lực sản xuất.
Hai tác giả Whohe và Doring đã định nghĩa hai khái niệm về hiệu quả kinh tế: hiệu quả tính bằng đơn vị hiện vật và hiệu quả tính bằng đơn vị giá trị Theo họ, hai khái niệm này hoàn toàn khác nhau Hiệu quả có tính chất kỹ thuật được xác định qua tỷ lệ giữa sản lượng tính bằng đơn vị hiện vật và lượng nhân tố đầu vào, trong khi hiệu quả xét về mặt giá trị là mối quan hệ giữa chi phí kinh doanh tối ưu và chi phí thực tế Để xác định hiệu quả về mặt giá trị, người ta sử dụng tỷ lệ giữa sản lượng tính bằng tiền và nhân tố đầu vào tính bằng tiền Hiệu quả kinh tế tính bằng đơn vị hiện vật liên quan đến năng suất lao động, máy móc thiết bị và hiệu suất tiêu hao vật tư, trong khi hiệu quả tính bằng giá trị tập trung vào quản trị chi phí.
Quan điểm về hiệu quả rất đa dạng và phụ thuộc vào mục đích nghiên cứu, nhưng do hạn chế về thời gian và nguồn số liệu, luận văn này sẽ sử dụng tiêu chuẩn đánh giá hiệu quả kinh tế để đánh giá hoạt động của các ngân hàng thương mại (NHTM) Tiêu chuẩn này thể hiện khả năng chuyển đổi các đầu vào thành đầu ra trong hoạt động kinh doanh của NHTM.
2.1.2 Các phương pháp đánh giá hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại 2.1.2.1 Phương pháp đánh giá truyền thống: a, Các chỉ tiêu đo lường khả năng sinh lời: Các chỉ tiêu quan trọng nhất đo lường khả năng sinh lời của ngân hàng được sử dụng hiện nay gồm tỷ lệ thu nhập trên vốn chủ sở hữu (ROE), tỷ lệ thu nhập trên tổng tài sản (ROA), tỷ lệ thu nhập lãi cận biên (NIM), tỷ lệ thu nhập ngoài lãi cận biên (NOM), tỷ lệ thu nhập hoạt động cận biên (TNHĐB), hệ số thu nhập trên cổ phiếu (EPS)
Mỗi tỷ lệ đo lường khả năng sinh lời, như ROA và ROE, có vai trò khác nhau trong việc đánh giá hiệu quả quản lý ngân hàng ROA phản ánh khả năng chuyển đổi tài sản thành thu nhập ròng, trong khi ROE đo lường tỷ lệ thu nhập mà cổ đông nhận được từ đầu tư Các chỉ tiêu như tỷ lệ thu nhập hoạt động cận biên, tỷ lệ thu nhập lãi cận biên và tỷ lệ thu nhập ngoài lãi cận biên giúp đánh giá khả năng sinh lời và duy trì tăng trưởng nguồn thu so với chi phí Tỷ lệ thu nhập lãi cận biên cho thấy chênh lệch giữa thu nhập lãi và chi phí lãi, trong khi tỷ lệ thu nhập ngoài lãi cận biên đo lường chênh lệch giữa thu nhập từ dịch vụ và chi phí ngoài lãi mà ngân hàng phải gánh chịu.
Một phương pháp đo lường hiệu quả của chỉ tiêu thu nhập truyền thống mà các nhà quản lý ngân hàng thường áp dụng là chênh lệch lãi suất bình quân Chênh lệch này được tính bằng cách so sánh lãi suất đầu vào và đầu ra.
Tỷ lệ chênh lệch lãi suất bình quân = Thu từ lãi/Tổng tài sản sinh lời – Tổng chi phí trả lãi/Tổng nguồn vốn phải trả lãi
Chỉ tiêu này đánh giá hiệu quả hoạt động trung gian của ngân hàng trong huy động vốn và cho vay, đồng thời phản ánh cường độ cạnh tranh trên thị trường ngân hàng Cạnh tranh mạnh mẽ thường dẫn đến việc thu hẹp chênh lệch lãi suất bình quân.
Ngoài các chỉ tiêu tài chính chính, ngân hàng còn cần xem xét các chỉ tiêu khác như thu nhập cận biên trước giao dịch đặc biệt (NRST), tỷ lệ tài sản sinh lời, tỷ lệ sinh lời hoạt động (NPM), và tỷ lệ hiệu quả sử dụng tài sản (AU) để đánh giá hiệu quả hoạt động Các chỉ tiêu này giúp các nhà quản lý có cái nhìn toàn diện hơn về tình hình tài chính trong từng trường hợp cụ thể Bên cạnh đó, các chỉ tiêu phản ánh rủi ro như rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản, và rủi ro lãi suất cũng rất quan trọng, bổ sung cho các chỉ tiêu sinh lời, nhằm cung cấp cái nhìn đầy đủ về kết quả kinh doanh của ngân hàng trong một khoảng thời gian nhất định.
- Nợ có vấn đề/Dư nợ
- Nợ quá hạn/Dư nợ
- Nợ quá hạn /Vốn chủ sở hữu
- Ngân quỹ/Nguồn ngắn hạn
- Tài sản nhạy cảm/Nguồn vốn nhạy cảm
- Nợ/Vốn chủ sở hữu
Ngân hàng theo đuổi đầu tư mạo hiểm có thể đạt tỷ lệ sinh lời cao hơn, nhưng rủi ro tổn thất có thể dẫn đến giảm sút lợi nhuận hoặc thậm chí phá sản Tỷ lệ Nợ/Vốn chủ sở hữu cao làm tăng ROE, nhưng cũng giảm khả năng chống đỡ tổn thất Tỷ lệ Tài sản nhạy cảm/Nguồn vốn nhạy cảm phản ánh rủi ro lãi suất; nếu lãi suất thay đổi theo hướng có lợi, thu nhập ngân hàng sẽ tăng Chất lượng tín dụng, một yếu tố quan trọng trong hoạt động ngân hàng, bị ảnh hưởng bởi nhiều nhân tố và thể hiện khả năng thích ứng của ngân hàng với môi trường cạnh tranh Các chỉ tiêu cơ bản để đánh giá chất lượng tín dụng bao gồm khả năng sinh lời và mức độ rủi ro.
Tỷ lệ nợ quá hạn là tỷ lệ phần trăm giữa nợ quá hạn và tổng dư nợ của ngân hàng thương mại (NHTM) tại một thời điểm cụ thể, thường vào cuối tháng, quý hoặc năm Tín dụng phụ thuộc vào khả năng hoàn trả của người vay, vì vậy tính an toàn là yếu tố quan trọng nhất trong chất lượng tín dụng Khi một khoản vay không được hoàn trả đúng hạn mà không có lý do chính đáng, nó sẽ bị chuyển sang nợ quá hạn với lãi suất cao hơn Trong nền kinh tế thị trường, nợ quá hạn là điều không thể tránh khỏi, nhưng nếu một NHTM có nhiều khoản nợ quá hạn, họ sẽ gặp khó khăn trong kinh doanh và có nguy cơ mất vốn, mất khả năng thanh toán và giảm thu nhập Tỷ lệ nợ quá hạn cao sẽ khiến NHTM bị đánh giá có chất lượng tín dụng thấp, đây là chỉ số quan trọng trong phân tích chất lượng tín dụng của ngân hàng.
Cơ cấu vốn đầu tư là một chỉ tiêu quan trọng trong việc đánh giá chất lượng tín dụng của các ngân hàng thương mại Phân tích cơ cấu vốn đầu tư giúp xác định tỷ trọng cho vay có phù hợp với khả năng tài chính của ngân hàng và nhu cầu vốn của nền kinh tế hay không.
NHTM có khả năng xác định quy mô và tỷ trọng đầu tư vào các lĩnh vực một cách hợp lý, nhằm đảm bảo an toàn cho vốn cho vay đồng thời tối ưu hóa lợi nhuận.
Tỷ lệ thanh toán nợ từ việc bán tài sản của người vay phản ánh thực trạng tín dụng, khi nguồn trả nợ chủ yếu xuất phát từ thu nhập từ hoạt động sản xuất kinh doanh Tuy nhiên, do sử dụng vốn không hiệu quả hoặc thua lỗ, người vay thường phải bán tài sản để trả nợ ngân hàng Dù số tiền thu được từ việc bán tài sản có thể đủ hoặc chỉ một phần để thanh toán nợ, nhưng trong mọi trường hợp, điều này đều cho thấy chất lượng tín dụng thấp.
Vòng quay vốn tín dụng là chỉ tiêu quan trọng mà các ngân hàng thương mại thường tính toán hàng năm để đánh giá khả năng quản lý và chất lượng tín dụng nhằm đáp ứng nhu cầu khách hàng Chỉ số này thể hiện số vòng chu chuyển của vốn tín dụng trong một năm, và khi hệ số này tăng, điều đó cho thấy tổ chức quản lý vốn tín dụng tốt hơn và chất lượng tín dụng cao hơn, đồng thời đảm bảo lợi ích cho Nhà nước, khách hàng và ngân hàng.
Các nghiên cứu về hiệu quả hoạt động và các yếu tố tác động đến hiệu quả hoạt động của NHTM
Phương pháp DEA (Data Envelopment Analysis) là một công cụ quan trọng trong việc ước lượng hàm sản xuất và hiệu quả kỹ thuật, sử dụng mô hình toán tuyến tính và hàm khoảng cách Phương pháp này được khởi nguồn từ ý tưởng của Farell (1957) về việc áp dụng đường giới hạn khả năng sản xuất (PPF) để đánh giá hiệu quả tương đối giữa các công ty trong cùng ngành Tuy nhiên, DEA chưa nhận được sự chú ý đáng kể cho đến khi Charnes, Cooper và Rhodes (1978) phát triển thước đo hiệu quả ra quyết định dựa trên các đơn vị ra quyết định (DMU) với đầu vào và đầu ra, từ đó giới thiệu khái niệm mới về hiệu quả và phương pháp ước lượng mới Kể từ đó, DEA đã được mở rộng và trở thành một ứng dụng quan trọng trong phân tích kinh tế.
Phương pháp DEA đã được áp dụng thành công trong nhiều nghiên cứu trên thế giới để phân tích hoạt động của các ngành sản xuất ở cả nước phát triển và đang phát triển Trong lĩnh vực Ngân hàng - Tài chính, DEA cũng được sử dụng rộng rãi, với nhiều nghiên cứu kiểm tra hiệu quả đầu vào - đầu ra của các tổ chức tài chính.
Nghiên cứu của Rangan và cộng sự (1988) về 215 ngân hàng Mỹ có tiền gửi dưới 400 triệu USD trong năm 1986 cho thấy hiệu quả kỹ thuật trung bình đạt 70%, cho thấy các ngân hàng có thể đạt được kết quả tương tự với đầu vào ít hơn 30% Phân tích cho thấy hiệu quả kỹ thuật thuần là 72% và hiệu quả quy mô là 97%, chỉ ra rằng kỹ thuật thuần không hiệu quả Kết quả cũng cho thấy kích thước ngân hàng có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả, trong khi sự đa dạng hóa sản phẩm lại có tác động tiêu cực.
Ferrier và Lovel (1990) đã áp dụng cả phương pháp SFA và DEA để đánh giá hiệu quả hoạt động của 575 ngân hàng Mỹ vào năm 1984, sử dụng ba yếu tố đầu vào gồm tổng số nhân viên, chi phí thuê và trang thiết bị, cùng với năm yếu tố đầu ra như số lượng tài khoản tiền gửi và các khoản cho vay Kết quả cho thấy phi hiệu quả kỹ thuật của các ngân hàng theo phương pháp DEA là 21,6%, trong khi theo phương pháp SFA là 16,04% Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng các ngân hàng nhỏ với tổng tài sản dưới 25 triệu USD hoạt động hiệu quả nhất.
Fukuyama (1993) đã sử dụng phương pháp DEA để đánh giá hiệu quả của 143 ngân hàng thương mại tại Nhật Bản vào năm 1991, dựa trên ba đầu vào gồm lao động, vốn và quỹ từ khách hàng, cùng với hai đầu ra là thu nhập từ cho vay và thu từ các hoạt động khác Ông kết luận rằng nguyên nhân chủ yếu dẫn đến phi hiệu quả kỹ thuật tổng thể là do phi hiệu quả kỹ thuật thuần.
Grabowski và cộng sự (1994) đã nghiên cứu hiệu quả của 670 ngân hàng vào các năm 1979, 1983 và 1987 Họ sử dụng ba yếu tố đầu vào là lao động, vốn và vốn vay, cùng với năm yếu tố đầu ra bao gồm các khoản vay thương mại và công nghiệp, tiêu dùng, bất động sản, chứng khoán và tiền gửi không kỳ hạn Kết quả cho thấy kỹ thuật thuần là nguyên nhân chính dẫn đến phi hiệu quả kỹ thuật, trong khi các ngân hàng có tiền gửi vượt quá 1 tỷ USD đạt hiệu quả kỹ thuật cao nhất.
Miller và Noulas (1996) đã sử dụng phương pháp DEA để đánh giá hiệu quả của 201 ngân hàng lớn tại Mỹ trong giai đoạn 1984-1990 Kết quả cho thấy, phi hiệu quả trung bình của các ngân hàng này chỉ khoảng 5%, cho thấy mức độ không hiệu quả tương đối nhỏ Ngoài ra, các ngân hàng quá lớn thường rơi vào tình trạng giảm hiệu quả theo quy mô Đặc biệt, những ngân hàng có quy mô lớn hơn và lợi nhuận cao hơn lại có phi hiệu quả kỹ thuật thuần thấp hơn.
Leightner và Lovell (1998) đã sử dụng chỉ số Malmquist để phân tích sự thay đổi tổng năng suất của các ngân hàng Thái Lan trong giai đoạn 1989-1994 Nghiên cứu cho thấy rằng, khi đo lường hiệu quả hoạt động ngân hàng bằng hiệu quả sản xuất, các ngân hàng lớn Thái Lan chiếm ưu thế Ngược lại, trong điều kiện tăng trưởng tốt nhất, các ngân hàng nhỏ nước ngoài lại tỏ ra vượt trội Hơn nữa, cả ngân hàng nhỏ Thái Lan và ngân hàng nhỏ nước ngoài đều có hiệu suất tương đối kém Dù có sự phân tán về hiệu năng giữa các loại hình ngân hàng, cả hiệu quả hoạt động hàng năm và mức tăng trưởng của ngân hàng đều rất ấn tượng, vượt qua tốc độ tăng trưởng hàng năm 8% - 12% của nền kinh tế tổng thể, góp phần tích cực vào sự phát triển kinh tế Thái Lan trong giai đoạn này.
Hardy và Patti (2001) nghiên cứu 33 ngân hàng tại Pakistan giai đoạn 1981-1997
Nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng hai yếu tố đầu vào là lãi và phí/khoản phải trả, cùng với chi phí ngoài lãi/khoản phải trả, và một yếu tố đầu ra là thu nhập từ lãi và phí/tổng thu nhập, đã chỉ ra sự phi hiệu quả ở các ngân hàng đại chúng so với mẫu tổng thể Hơn nữa, không có sự khác biệt về hiệu quả giữa ngân hàng nội địa và ngân hàng nước ngoài.
Isik và Hassan (2003) đã thực hiện phân tích lĩnh vực ngân hàng Thổ Nhĩ Kỳ từ năm 1981 đến 1990 dựa trên chỉ số Malmquist Họ đã tách biệt tăng trưởng năng suất thành hai yếu tố: thay đổi kỹ thuật và thay đổi hiệu quả Kết quả cho thấy, tăng hiệu quả là nguồn chính thúc đẩy tăng trưởng năng suất trong hệ thống ngân hàng Thổ Nhĩ Kỳ.
Nghiên cứu của Bonin, Hasan và Wachtel (2004) về 225 ngân hàng từ 11 quốc gia trong giai đoạn 1996-2000 sử dụng phương pháp SFA đã chỉ ra rằng các ngân hàng có vốn đầu tư nước ngoài đạt hiệu quả chi phí cao hơn so với ngân hàng nội địa Tuy nhiên, không có sự khác biệt đáng kể về hiệu quả chi phí giữa ngân hàng thuộc sở hữu tư nhân và ngân hàng thuộc sở hữu nhà nước.
Olena Havrylchyk (2006) đã áp dụng phương pháp DEA để đánh giá hiệu quả hoạt động của các ngân hàng Ba Lan trong giai đoạn 1998 - 2000 Mô hình sử dụng các biến đầu vào bao gồm lao động, tài sản cố định và vốn huy động, trong khi đầu ra là dư nợ và các khoản đầu tư trái phiếu Kết quả nghiên cứu cho thấy hiệu quả của các ngân hàng không có sự gia tăng trong thời gian này, với các ngân hàng ngoài có hiệu quả cao hơn so với ngân hàng trong nước Ngoài ra, tác giả chỉ ra rằng chất lượng các khoản vay, trình độ nhân viên và mức vốn hóa có ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Chang-Sheng Liao (2009) đã thực hiện một nghiên cứu về hiệu quả và sự thay đổi hiệu quả của các ngân hàng Đài Loan trong giai đoạn 2002 - 2004 bằng phương pháp DEA, sử dụng các biến đầu vào như chi phí hoạt động và chi phí trả lãi, cùng với các biến đầu ra bao gồm dư nợ, thu nhập lãi và đầu tư Kết quả cho thấy hiệu suất theo quy mô của các ngân hàng nội địa có xu hướng giảm, trong khi các ngân hàng nước ngoài, mặc dù không hiệu quả hơn, nhưng có sự tăng trưởng hiệu quả tốt hơn Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng các ngân hàng kém hiệu quả có thể áp dụng công nghệ để cải thiện hoạt động của mình.
Nghiên cứu của Barth và cộng sự (2010) về 4.050 ngân hàng trên 72 quốc gia trong giai đoạn 1999-2007 cho thấy hiệu quả hoạt động của ngân hàng ở các quốc gia phát triển cao hơn so với quốc gia thu nhập trung bình và kém phát triển Phân tích sử dụng phương pháp DEA với bốn đầu vào (tổng tiền gửi, chi phí nhân công, tài sản cố định, dự phòng rủi ro) và ba đầu ra (tổng dư nợ, lãi từ đầu tư chứng khoán, thu nhập ngoài lãi) Kết quả chỉ ra rằng sở hữu nhà nước làm giảm hiệu quả hoạt động, trong khi các ngân hàng lớn hơn có hiệu quả hoạt động cao hơn Ngoài ra, Basel II không có tác động tích cực đến hiệu quả, nhưng sự minh bạch của thị trường tài chính lại có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng.
Lee và Kim (2013) đã sử dụng chỉ số Malmquist để phân tích hiệu quả hoạt động của các ngân hàng Hàn Quốc trong giai đoạn 2003-2009 Nghiên cứu cho thấy rằng cơ cấu sở hữu là yếu tố quyết định quan trọng đối với hiệu quả hoạt động ngân hàng tại Hàn Quốc, với các ngân hàng thuộc sở hữu nhà nước rõ ràng tụt hậu so với các ngân hàng tư nhân trong việc thúc đẩy hiệu quả lợi nhuận Ngoài ra, hiệu quả hoạt động của các ngân hàng cũng rất nhạy cảm với chu kỳ kinh doanh.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ DỮ LIỆU
Dữ liệu nghiên cứu
Tác giả đã thu thập dữ liệu từ hai nguồn chính: số liệu tài chính và thông tin ngân hàng được lấy từ báo cáo tài chính hợp nhất đã được kiểm toán của các ngân hàng thương mại, trong khi tốc độ tăng trưởng GDP thực được trích xuất từ dữ liệu của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF).
Nghiên cứu này tập trung vào 28 ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam trong khoảng thời gian từ năm 2011 đến 2016 Tác giả đã loại bỏ các ngân hàng không có thông tin đầy đủ trong giai đoạn nghiên cứu, bao gồm 3 NHTM nhà nước, 23 NHTM cổ phần và 2 ngân hàng liên doanh.
Phương pháp nghiên cứu
Theo nghiên cứu của Lee và Kim (2013), có bốn yếu tố đầu vào quan trọng trong ngân hàng thương mại, bao gồm chi phí lãi, chi phí hoạt động dịch vụ, chi phí hoạt động và chi phí dự phòng rủi ro Hai đầu ra chính được xác định là thu nhập lãi và thu nhập hoạt động dịch vụ Chỉ số Malmquist được sử dụng để đo lường khả năng điều hành của các ngân hàng thương mại.
Nghiên cứu sử dụng phương pháp DEA với chỉ số Malmquist để ước lượng đường biên hiệu quả Trong phương pháp DEA, đường biên hiệu quả được xác định thông qua lập trình tuyến tính phi tham số Để tính toán các chỉ số, nghiên cứu áp dụng phiên bản DEAP 2.1 (Coelli, 1996).
Phương pháp phân tích đường bao dữ liệu, được giới thiệu bởi Farrell vào năm 1957, nhằm xây dựng đường giới hạn sản xuất (PPF) để đánh giá hiệu quả tương đối giữa các công ty trong cùng ngành Các công ty đạt đến mức giới hạn PPF được coi là hiệu quả, trong khi những công ty không đạt được đường này sẽ bị xem là kém hiệu quả Farrell phân loại hiệu quả thành hai loại: hiệu quả kỹ thuật và hiệu quả phân bố.
Hình 3.1 Đường giới hạn khả năng sản xuất ứng với hai hàng hóa H1 và H2 trường hợp tối đa hóa đầu ra
Đường PPF trong mô hình sản xuất với hai yếu tố đầu vào (x1, x2) và một yếu tố đầu ra (y) theo giả định hiệu quả không đổi theo quy mô được thể hiện qua đường đẳng lượng SS’ như trong Hình 2 (Nguồn: Farrell, 1957).
Hình 3.2: Đường PPF trong trường hợp tối thiểu hóa đầu vào
Nếu một DMU sử dụng đầu vào tại điểm P để sản xuất một đơn vị đầu ra, tính phi hiệu quả kỹ thuật được xác định bởi khoảng cách QP, cho thấy lượng đầu vào có thể giảm mà không làm giảm đầu ra Hiệu quả kỹ thuật (TE) được đo bằng tỷ số TE i = 0Q/0P, với giá trị từ 0 đến 1 Khi TE bằng 1, DMU đạt hiệu quả kỹ thuật toàn bộ, trong khi điểm Q là hiệu quả kỹ thuật vì nằm trên đường đẳng lượng hiệu quả.
Tỷ số giá đầu vào được biểu thị bằng đường đẳng phí AA’, cho phép chúng ta tính toán hiệu quả phân bổ (AE) Hiệu quả phân bổ (AE) của DMU hoạt động tại P được xác định bởi tỷ số AEi = 0R/0Q Khoảng cách RQ cho thấy mức giảm chi phí sản xuất nếu sản xuất diễn ra tại điểm Q’ (điểm hiệu quả phân bổ và hiệu quả kỹ thuật) thay vì tại điểm Q (điểm hiệu quả kỹ thuật nhưng không hiệu quả phân bổ).
Hiệu quả kinh tế tổng hợp (EE) được định nghĩa là tỷ số: EEi = 0R/0P
Ta có: TEi x AEi = EEi
Mô hình DEA nguyên thủy do Charnes và cộng sự đề xuất không chịu ảnh hưởng bởi quy mô trong kết quả sản xuất Tuy nhiên, vào năm 1984, Banker và cộng sự đã mở rộng mô hình này bằng cách xem xét tác động của quy mô đến hiệu quả sản xuất Đường PPF được xác định dưới hai điều kiện: hiệu quả không đổi theo quy mô (CRS) và hiệu quả thay đổi theo quy mô (VRS).
Hình 3.3 Hiệu quả không đổi/thay đổi theo quy mô
Đường CRS, theo Farrell (1957), không xem xét sự khác biệt về quy mô giữa các DMU mà chỉ so sánh tỷ số hiệu quả giữa đầu vào x i và đầu ra y i Ngược lại, đường VRS PPF tính đến yếu tố quy mô, với hình dạng như một đường bao quanh các DMU kém hiệu quả hơn.
Hiệu quả kỹ thuật của việc sử dụng yếu tố đầu vào x để thu được yếu tố đầu ra y có thể được đo lường theo công thức:
Công thức (3.1) được sử dụng khi chỉ có một biến đầu vào và một biến đầu ra Khi áp dụng cho DMU với k yếu tố đầu vào và m kết quả đầu ra, cần dựa vào giá cả p i và w j của các yếu tố đầu vào và đầu ra để thực hiện các phép tính cần thiết.
Việc xác định giá cả cho từng yếu tố đầu vào và đầu ra trong lĩnh vực tài chính ngân hàng là rất phức tạp Mỗi Đơn vị Quản lý (DMU) có thể sử dụng các trọng số nhất định (um và vk) để tối ưu hóa điểm hiệu quả kỹ thuật (TE) Những trọng số này giúp DMU tiến gần hơn đến đường giới hạn hiệu quả Chúng được gọi là “giá ẩn” vì mặc dù không phải là giá thực tế, nhưng chúng đóng vai trò quan trọng trong việc tính toán hiệu quả kỹ thuật TE.
Trong bài toán với n DMU, mỗi DMU sử dụng k yếu tố đầu vào x k để tạo ra m yếu tố đầu ra ym Hiệu quả TE0 của một DMU 0 cụ thể sẽ được tính toán dựa trên các yếu tố đầu vào và đầu ra này.
(điểm hiệu quả của DMU 0 )
(điểm hiệu quả của tất cả các DMU không vượt quá 1, tức là không vượt quá khỏi đường PPF) u m , v k ≥ 0 (các “giá ẩn” là không âm)
Phương pháp DEA cho phép đánh giá hiệu quả tương đối của các Đơn vị Quản lý (DMU) bằng cách so sánh chúng với nhau Mức độ hiệu quả của các DMU được xác định dựa trên vị trí của chúng so với đường biên hiệu quả trong không gian đa chiều của các yếu tố đầu vào và đầu ra.
Các phương pháp tối ưu hóa tuyến tính phi tham số được sử dụng để giải quyết công thức (3.3) dựa trên giả thiết hiệu quả không đổi theo quy mô (CRS) và hiệu quả thay đổi theo quy mô (VRS) Hiện nay, nhiều mô hình DEA đã được phát triển, bao gồm Malmquist DEA, network DEA, và SBM DEA, nhưng vẫn dựa trên mô hình cơ bản của công thức (3.3).
Việc tính toán hiệu quả theo thời gian là rất quan trọng bên cạnh việc đánh giá hiệu quả tại một thời điểm So sánh các mức hiệu quả giữa các giai đoạn khác nhau giúp nhà nghiên cứu hiểu rõ sự thay đổi của hiệu quả theo thời gian, từ đó đánh giá tác động của những thay đổi này và dự đoán biến động trong tương lai Sử dụng chỉ số Malmquist để tính toán sự thay đổi của năng suất tổng hợp theo thời gian là một cách tiếp cận phù hợp cho nghiên cứu này.
Mô hình của Fare và cộng sự (1994) xác định sự thay đổi của năng suất tổng hợp theo thời gian, trong đó một DMU được phân tích tại hai thời điểm khác nhau là t và t+1 Qua đó, mô hình cho phép so sánh sự biến đổi về năng suất tổng hợp của DMU dựa trên hai đường giới hạn khác nhau.
Hình 3.4 Chỉ số Malmquist TFP đầu ra
Nguồn: Fare và đồng sự (1994)
